TESIS DOCTORAL
Jose Luis Gu ié ez Acuña
Las Palmas de G an Cana ia, julio de 2014
Me odología in eg al pa a la
de e minación de una g an
supe icie come cial.
Aplicación empí ica en
G an Cana ia.
Ag adecimien os
a és de es as líneas quie o exp esa mi p o undo y since o ag adecimien o a
odas aquellas pe sonas que me han p es ado su apoyo y ánimo con inuos, lo que
ha con ibuido, sin luga a duda, a que es e abajo haya podido ealiza se.
A la Fundación Uni e si a ia de Las Palmas, po su apoyo inancie o pa a lle a
a cabo es e p oyec o a a és del P og ama Inno a Cana ias 2020 y a la amilia
Megías Ma ínez. Del mismo modo, no quisie a ol ida me de ag adece la impo an e
ayuda p es ada po los ge en es de los cen os come ciales en e is ados,
especialmen e a Alexis Ma ín de la Peña, sin cuya ayuda no hubié amos podido lle a
la ealidad de la ges ión al modelo p opues o en es a in es igación.
A mis pad es po su paciencia, apoyo y alien o in ini os y po con e i me en la
pe sona que soy hoy. A Mon se, po es a siemp e ahí cuando más lo necesi o, po
c ee en mí y po anima me pa a e mina es a e apa de mi ida.
Finalmen e, y muy especialmen e, a mis di ec o es, Manuel Rod íguez Díaz y
Ra ael Suá ez Vega, po que sin su o ien ación cien í ica y amis ad no pod ía habe
ealizado es a in es igación. G acias po ues a ayuda y iempo y po la dedicación y
mo i ación que me habéis p opo cionado du an e odo es e camino que a eces no ha
sido ácil.
G acias a odos.
A
i
Índice Gene al
Índice Gene al .......................................................................... i
Índice de Ilus aciones ........................................................... ii
Índice de Tablas .................................................................... x
In oducción ........................................................................ xx
1 Localización.......................................................................... 1
1.1 In oducción .................................................................................................. 2
1.2 P incipales modelos de localización de á eas come ciales. ................. 3
1.2.1 En oque Desc ip i o – De e minis a ............................................................................ 4

Índice Gene al
ii
1.2.1.1 En oque de los Supues os No ma i os ................................................................ 5
1.2.1.2 Técnicas de obse ación empí ica ................................................................... 11
1.2.1.3 Modelos de G a i ación Come cial ................................................................. 12
1.2.2 En oque Explica i o – Es ocás ico ............................................................................. 14
1.2.2.1 En oque de las P e e encias Re eladas ........................................................... 14
1.2.2.2 En oque de la e aluación di ec a de la u ilidad ............................................ 21
1.3 La localización como he amien a de ma ke ing .................................. 22
1.3.1 La impo ancia del dónde en el ma ke ing ac ual: el Geoma ke ing ............... 24
1.3.2 Sis emas de In o mación Geog á ica ....................................................................... 25
1.3.3 Aplicaciones del Geoma ke ing ............................................................................... 27
1.3.4 El p oceso de decisión de localización al po meno usando SIG ...................... 29
2 Ges ión de cen os come ciales y de ocio ............................. 31
2.1 Cen os Come ciales y de Ocio ............................................................... 32
2.1.1 De inición y ipologías. ................................................................................................ 32
2.1.2 Fac o es de e minan es de la expansión de los cen os come ciales ................ 33
2.1.2.1 Razones po pa e de los consumido es: demanda. ..................................... 34
2.1.2.2 Razones po pa e de la o e a. ......................................................................... 37
2.1.2.3 Razones ins i ucionales. ....................................................................................... 39
2.1.3 Repe cusiones de la endencia del come cio a la ag upación en cen os de
comp a ................................................................................................................................... 40
2.1.3.1 Repe cusiones económicas. .............................................................................. 41
2.1.3.2 Repe cusiones sociales. ...................................................................................... 42
2.1.3.3 Repe cusiones u banís icas y medioambien ales. .......................................... 43
2.1.4 La cadena de alo de un cen o come cial ......................................................... 44
2.1.5 Los cen os come ciales en España. ........................................................................ 45
2.2 Ren abilidad de cen os come ciales. ..................................................... 50
2.2.1 In oducción ................................................................................................................. 50
2.2.2 Función de P oduc i idad .......................................................................................... 51
2.2.3 Tasa de Es ue zo ........................................................................................................... 55
2.3 A ac i o y cos es de un cen o come cial. ............................................ 57
2.3.1 A ac i o e imagen de un cen o come cial .......................................................... 57
2.3.2 Gas os gene ales de un cen o come cial. ............................................................. 61
Índice Gene al
iii
2.3.2.1 In e sión ................................................................................................................ 61
2.3.2.2 Gas os de comunidad y man enimien o ........................................................ 64
2.3.2.3 En oque inancie o de cen os come ciales: análisis in eg ado de
iabilidad. ......................................................................................................................... 65
3 Obje i os y me odología ..................................................... 69
3.1 Obje i os de la in es igación .................................................................... 70
3.1.1 In oducción ................................................................................................................. 70
3.1.2 Obje i os y elemen os de pa ida ............................................................................ 74
3.1.3 Me odología p opues a ............................................................................................. 75
3.2 Análisis geog á ico del me cado ............................................................. 76
3.2.1 El modelo mul iplica i o de in e acción compe i i a (MCI) ................................ 78
3.2.2 Es imación de los pa áme os en un modelo MCI ................................................. 81
3.2.2.1 Reg esión po mínimos cuad ados o dina ios ................................................. 82
3.2.2.2 Reg esión Ponde ada Geog á icamen e ....................................................... 84
3.2.2.3 Es imación global y local de los pa áme os del modelo MCI .................... 90
3.2.2.4 El modelo MCI conside ando pé dida de demanda .................................... 92
3.3 Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial ........ 93
3.3.1 Función de a ac i o .................................................................................................. 95
3.3.1.1 Plan eamien o de la unción de a ac i o de un cen o come cial .......... 95
3.3.2 Función de gas os gene ales de un cen o come cial ......................................... 97
3.3.2.1 Plan eamien o de la unción de gas os gene ales de un cen o come cial
............................................................................................................................................ 97
3.3.3 Res icciones de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial ............ 99
3.3.4 Fo mulación del p oblema de localización y diseño de un cen o come cial
............................................................................................................................................... 101
3.3.4.1 P og ama no líneal en e o mix o (PT) ............................................................. 104
3.3.4.2 P og ama Indi idual (PI) ................................................................................... 106
4 Aplicación. Análisis geog á ico del me cado ...................... 109
4.1 Mo i ación de la zona conside ada. ..................................................... 110
4.2 Análisis de la geo-demanda ................................................................... 113
Índice Gene al
i
4.2.1 Encues a pa a el análisis geog á ico de la demanda come cial. ................... 114
4.2.2 Delimi ación del uni e so, amaño mues al y mé odo de mues eo .............. 115
4.2.3 Base de da os y análisis es adís ico de la demanda .......................................... 116
4.3 Análisis de la geo-compe encia ............................................................ 120
4.3.1 Base de da os y análisis es adís ico de la o e a ................................................. 121
4.3.2 Conside ación de la comp a local o comp a de p oximidad ......................... 122
4.3.2.1 Mé odo p óximo ................................................................................................ 122
4.3.2.2 Mé odo de adios de in luencia ..................................................................... 123
4.4 Modelo Global .......................................................................................... 126
4.4.1 Resul ados Alimen ación ......................................................................................... 126
4.4.1.1 Mé odo p óximo ................................................................................................ 126
4.4.1.2 Me odo de adios de in luencia ..................................................................... 132
4.4.2 Resul ados No Alimen ación ................................................................................... 135
4.4.2.1 Mé odo p óximo ................................................................................................ 135
4.4.2.2 Mé odo de adios de in luencia ..................................................................... 140
4.4.3 Conclusiones ............................................................................................................. 145
4.5 Modelo Local ............................................................................................ 147
4.5.1 Resul ados Alimen ación ......................................................................................... 147
4.5.1.1 Mé odo p óximo ................................................................................................ 147
4.5.1.2 Mé odo de adios de in luencia ..................................................................... 153
4.5.2 Resul ados No Alimen ación ................................................................................... 159
4.5.2.1 Mé odo p óximo ................................................................................................ 159
4.5.2.2 Mé odo de adios de in luencia ..................................................................... 175
4.5.3 Conclusiones ............................................................................................................. 190
4.6 Dis ibución espacial de la unción de a ac i o .................................. 192
4.6.1 Mé odo de adios de in luencia ............................................................................. 193
4.6.2 Mé odo p óximo ....................................................................................................... 197
4.7 Conclusiones ............................................................................................. 200
5 Aplicación. Análisis de la unción de p oduc i idad de un
cen o come cial .................................................................. 203
5.1 Conside aciones p e ias ......................................................................... 204
Índice Gene al
5.1.1 Simulaciones ealizadas ........................................................................................... 204
5.1.2 Inpu s ........................................................................................................................... 205
5.1.2.1 Pa áme os u banís icos ................................................................................... 208
5.1.2.2 Cálculo del alo esidual ................................................................................. 211
5.2 Resul ados .................................................................................................. 213
5.2.1 Global p óximo .......................................................................................................... 213
5.2.2 Global po adios ....................................................................................................... 218
5.2.3 Local p óximo ............................................................................................................ 225
5.2.4 Local po adios ......................................................................................................... 234
5.3 Conclusiones ............................................................................................. 243
6 Conclusiones .................................................................... 245
6.1 Conclusiones, con ibuciones e implicaciones p ác icas ................... 246
6.2 P incipales limi aciones del es udio y p opues as pa a u u as
in es igaciones ............................................................................................... 250
Bibliog a ía .......................................................................... 253
Anexos
A Encues a .......................................................................... 279
B Fichas come ciales de las pa celas seleccionadas ............... 285
C Código gams pa a el p oblema de p oduc i idad ............... 289
D Es ablecimien os conside ados en la comp a local ............. 301
Índice de Ilus aciones
xii
Ilus ación 5-10 E olución de la supe icie de pa king edi icada óp ima en
unción del LD pa a cada localización seleccionada – Global po adios sin
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) ................................................... 222
Ilus ación 5-11 E olución de bene icios en unción del LD pa a cada
localización seleccionada – Global po adios con es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia) ............................................................................................... 223
Ilus ación 5-12 E olución de bene icios en unción del LD pa a cada
localización seleccionada – Local P óximo sin es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia) ............................................................................................... 226
Ilus ación 5-13 E olución de la supe icie edi icada bajo asan e óp ima en
unción del LD pa a cada localización seleccionada – Local P óximo sin
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) ................................................... 227
Ilus ación 5-14 E olución de la supe icie edi icada sob e asan e óp ima en
unción del LD pa a cada localización seleccionada – Local P óximo sin
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) ................................................... 228
Ilus ación 5-15 E olución de la supe icie de pa king aé eo óp ima en unción
del LD pa a cada localización seleccionada – Local P óximo sin es icción de
iabilidad (Elabo ación p opia) ............................................................................. 229
Ilus ación 5-16 E olución de la supe icie de pa king edi icada óp ima en
unción del LD pa a cada localización seleccionada – Local P óximo sin
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) ................................................... 229
Ilus ación 5-17 E olución de bene icios en unción del LD pa a cada
localización seleccionada – Local P óximo con es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia) ............................................................................................... 230
Ilus ación 5-18 E olución de la supe icie edi icada bajo asan e óp ima en
unción del LD pa a cada localización seleccionada – Local P óximo con
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) ................................................... 232
Ilus ación 5-19 E olución de la supe icie edi icada sob e asan e óp ima en
unción del LD pa a cada localización seleccionada – Local P óximo con
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) ................................................... 232
Ilus ación 5-20 E olución de la supe icie de pa king aé eo óp ima en unción
del LD pa a cada localización seleccionada – Local P óximo con es icción
de iabilidad (Elabo ación p opia) ....................................................................... 233
Ilus ación 5-21 E olución de la supe icie de pa king edi icada óp ima en
unción del LD pa a cada localización seleccionada – Local P óximo con
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) ................................................... 234

Índice de Ilus aciones
xiii
Ilus ación 5-22 E olución de bene icios en unción del LD pa a cada
localización seleccionada – Local po adios sin es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia) ................................................................................................ 235
Ilus ación 5-23 E olución de la supe icie edi icada bajo asan e óp ima en
unción del LD pa a cada localización seleccionada – Local po adios sin
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) .................................................... 236
Ilus ación 5-24 E olución de la supe icie edi icada sob e asan e óp ima en
unción del LD pa a cada localización seleccionada – Local po adios sin
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) .................................................... 237
Ilus ación 5-25 E olución de la supe icie de pa king aé eo óp ima en unción
del LD pa a cada localización seleccionada – Local po adios sin es icción
de iabilidad (Elabo ación p opia) ....................................................................... 238
Ilus ación 5-26 E olución de la supe icie de pa king edi icada óp ima en
unción del LD pa a cada localización seleccionada – Local po adios sin
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) .................................................... 238
Ilus ación 5-27 E olución de bene icios en unción del LD pa a cada
localización seleccionada – Local po adios con es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia) ................................................................................................ 239
Ilus ación 5-28 E olución de la supe icie edi icada bajo asan e óp ima en
unción del LD pa a cada localización seleccionada – Local po adios con
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) .................................................... 241
Ilus ación 5-29 E olución de la supe icie edi icada sob e asan e óp ima en
unción del LD pa a cada localización seleccionada – Local po adios con
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) .................................................... 241
Ilus ación 5-30 E olución de la supe icie de pa king aé eo óp ima en unción
del LD pa a cada localización seleccionada – Local po adios con es icción
de iabilidad (Elabo ación p opia) ....................................................................... 242
Ilus ación 5-31 E olución de la supe icie de pa king edi icada óp ima en
unción del LD pa a cada localización seleccionada – Local po adios con
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) .................................................... 243
x
Índice de Tablas
Tabla 1-1 Clasi icación de los modelos de elección disc e a (Medina Mo al (2003)
....................................................................................................................................... 20
Tabla 2-1 Clasi icación de Cen os Come ciales (Fuen e: A.E.C.C (2013)) ............ 33
Tabla 2-2 Repe cusiones de la endencia del come cio a la ag upación en
cen os de comp a (Fuen e: Ce dá (2008)) ........................................................... 43
Tabla 2-3 Ape u a de cen os come ciales en España: 1973-2012 (Fuen e:
A.E.C.C (2013)) ............................................................................................................ 45
Tabla 2-4 Dis ibución cen os come ciales po ipo de cen o a 31-12-12 (Fuen e:
A.E.C.C (2013)) ............................................................................................................ 48
Tabla 2-5 Dis ibución cen os come ciales po comunidades au ónomas a 31-12-
12 (Fuen e: A.E.C.C (2013)) ....................................................................................... 49
Tabla 2-6 A ibu os u ilizados pa a medi la imagen de los cen os come ciales
(Fuen e: Rod íguez Díaz (2004)) ................................................................................ 61
Tabla 4-1 Análisis compa a i o de la a acción come cial o al en la Zona
No oes e de G an Cana ia – Gas o come cializable anual medio esiden es
(Fuen e: Rod íguez Díaz y Gu ié ez-Acuña (2010)) ............................................ 111
Índice de Tablas
x i
Tabla 4-2 Demanda po encial e adida en la Zona No oes e de G an Cana ia
po municipios y ca ego ías de p oduc os (Fuen e: Rod íguez Díaz y Gu ié ez-
Acuña (2010)) ........................................................................................................... 111
Tabla 4-3 Ca ac e ís icas socio-demog á icas del á ea de es udio (Fuen e:
Anua io Económico de la Caixa (2013)) .............................................................. 114
Tabla 4-4 Encues as ele ónicas ealizadas po municipios (Elabo ación p opia)
.................................................................................................................................... 116
Tabla 4-5 P incipales a iables empleadas en la encues a (Elabo ación p opia)
.................................................................................................................................... 117
Tabla 4-6 P incipales a iables empleadas en la explo ación de la Base de Da os
(Elabo ación p opia) ............................................................................................... 118
Tabla 4-7 Resumen del mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ............................. 123
Tabla 4-8 Resumen del mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) .. 124
Tabla 4-9 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de alimen ación en la Zona No oes e – u al (476 encues as),
empleando el mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ...................................... 128
Tabla 4-10 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de alimen ación en la Zona Las Palmas de G an Cana ia – u bana
(248 encues as), empleando el mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ........ 129
Tabla 4-11 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de alimen ación en la Zona No oes e ( u al) y Las Palmas de G an
Cana ia (u bano) (724 encues as), empleando el mé odo p óximo
(Elabo ación p opia) ............................................................................................... 130
Tabla 4-12 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de alimen ación en la Zona No oes e – u al (476 encues as),
empleando el mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) ........... 132
Tabla 4-13 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de alimen ación en la Zona Las Palmas de G an Cana ia – u bana
(248 encues as), empleando el mé odo de adios de in luencia (Elabo ación
p opia) ....................................................................................................................... 133
Tabla 4-14 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de alimen ación en la Zona No oes e ( u al) y Las Palmas de G an
Cana ia (u bano) (724 encues as), empleando el mé odo de adios de
in luencia (Elabo ación p opia) ............................................................................. 134
Índice de Tablas
x ii
Tabla 4-15 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de equipamien o de la pe sona en la Zona No oes e – u al (476
encues as), empleando el mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ................. 135
Tabla 4-16 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de equipamien o del hoga en la Zona No oes e – u al (476
encues as), empleando el mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ................. 136
Tabla 4-17 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de ocio en la Zona No oes e – u al (476 encues as), empleando el
mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ................................................................. 136
Tabla 4-18 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de equipamien o de la pe sona en la Zona Las Palmas de G an
Cana ia – u bana (248 encues as), empleando el mé odo p óximo
(Elabo ación p opia) ................................................................................................ 137
Tabla 4-19 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de equipamien o del hoga en la Zona Las Palmas de G an
Cana ia – u bana (248 encues as), empleando el mé odo p óximo
(Elabo ación p opia) ................................................................................................ 137
Tabla 4-20 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de ocio en la Zona Las Palmas de G an Cana ia – u bana (248
encues as), empleando el mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ................. 138
Tabla 4-21 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de equipamien o de la pe sonaen la Zona No oes e ( u al) y Las
Palmas de G an Cana ia (u bano) (724 encues as), empleando el mé odo
p óximo (Elabo ación p opia) ................................................................................ 139
Tabla 4-22 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de equipamien o del hoga en la Zona No oes e ( u al) y Las Palmas
de G an Cana ia (u bano) (724 encues as), empleando el mé odo p óximo
(Elabo ación p opia) ................................................................................................ 139
Tabla 4-23 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de ocioen la Zona No oes e ( u al) y Las Palmas de G an Cana ia
(u bano) (724 encues as), empleando el mé odo p óximo (Elabo ación
p opia) ........................................................................................................................ 139
Tabla 4-24 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de equipamien o de la pe sona en la Zona No oes e – u al (476
encues as), empleando el mé odo de adios de in luencia (Elabo ación
p opia) ........................................................................................................................ 141

Índice de Tablas
x iii
Tabla 4-25 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de equipamien o del hoga en la Zona No oes e – u al (476
encues as), empleando el mé odo de adios de in luencia (Elabo ación
p opia) ....................................................................................................................... 141
Tabla 4-26 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de ocio en la Zona No oes e – u al (476 encues as), empleando el
mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) ...................................... 142
Tabla 4-27 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de equipamien o de la pe sona en la Zona Las Palmas de G an
Cana ia – u bana (248 encues as), empleando el mé odo de adios de
in luencia (Elabo ación p opia) ............................................................................. 142
Tabla 4-28 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de equipamien o del hoga en la Zona Las Palmas de G an
Cana ia – u bana (248 encues as), empleando el mé odo de adios de
in luencia (Elabo ación p opia) ............................................................................. 143
Tabla 4-29 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de ocio en la Zona Las Palmas de G an Cana ia – u bana (248
encues as), empleando el mé odo de adios de in luencia (Elabo ación
p opia) ....................................................................................................................... 143
Tabla 4-30 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de equipamien o de la pe sona en la Zona No oes e ( u al) y Las
Palmas de G an Cana ia (u bano) (724 encues as), empleando el mé odo de
adios de in luencia (Elabo ación p opia) ........................................................... 144
Tabla 4-31 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de equipamien o del hoga en la Zona No oes e ( u al) y Las Palmas
de G an Cana ia (u bano) (724 encues as), empleando el mé odo de adios
de in luencia (Elabo ación p opia) ....................................................................... 144
Tabla 4-32 Resul ados de las eg esiones sob e el compo amien o de comp a en
p oduc os de ocio en la Zona No oes e ( u al) y Las Palmas de G an Cana ia
(u bano) (724 encues as), empleando el mé odo de adios de in luencia
(Elabo ación p opia) ............................................................................................... 145
Tabla 4-33 Resumen del endimien o de los dis in os modelos – Alimen ación con
mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ................................................................ 148
Tabla 4-34 Análisis de colinealidad de los modelos locales – Alimen ación con
mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ................................................................ 151
Índice de Tablas
xix
Tabla 4-35 Desc ipción de los pa áme os locales en los pun os de demanda –
Alimen ación con mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ................................ 151
Tabla 4-36 Desc ipción de los pa áme os locales pa a los pun os de demanda –
Alimen ación con mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ................................ 151
Tabla 4-37 Resumen del endimien o de los dis in os modelos – Alimen ación con
mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) ...................................... 153
Tabla 4-38 Análisis de colinealidad de los modelos locales – Alimen ación con
mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) ...................................... 156
Tabla 4-39 Desc ipción de los pa áme os locales en los pun os de demanda –
Alimen ación con mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) ..... 157
Tabla 4-40 Desc ipción de los pa áme os locales pa a los pun os de demanda –
Alimen ación con mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) ..... 157
Tabla 4-41 Resumen del endimien o de los dis in os modelos - Equipamien o de
la pe sona con mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ..................................... 160
Tabla 4-42 Análisis de colinealidad de los modelos locales - Equipamien o de la
pe sona con mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ......................................... 162
Tabla 4-43 Desc ipción de los pa áme os locales en los pun os de demanda -
Equipamien o de la pe sona con mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ..... 162
Tabla 4-44 Desc ipción de los pa áme os locales pa a los pun os de demanda -
Equipamien o de la pe sona con mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ..... 163
Tabla 4-45 Resumen del endimien o de los dis in os modelos - Equipamien o del
hoga con mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ............................................. 165
Tabla 4-46 Análisis de colinealidad de los modelos locales - Equipamien o del
hoga con mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ............................................. 167
Tabla 4-47 Desc ipción de los pa áme os locales en los pun os de demanda -
Equipamien o del hoga con mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ............ 168
Tabla 4-48 Desc ipción de los pa áme os locales pa a los pun os de demanda -
Equipamien o del hoga con mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ............ 168
Tabla 4-49 Resumen del endimien o de los dis in os modelos – Ocio con mé odo
p óximo (Elabo ación p opia) ................................................................................ 170
Tabla 4-50 Análisis de colinealidad de los modelos locales - Ocio con mé odo
p óximo (Elabo ación p opia) ................................................................................ 173
Tabla 4-51 Desc ipción de los pa áme os locales en los pun os de demanda -
Ocio con mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ............................................... 173
Tabla 4-52 Desc ipción de los pa áme os locales pa a los pun os de demanda -
Ocio con mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ............................................... 173
Índice de Tablas
xx
Tabla 4-53 Resumen del endimien o de los dis in os modelos – Equipamien o de
la pe sona con mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) .......... 175
Tabla 4-54 Análisis de colinealidad de los modelos locales - Equipamien o de la
pe sona con mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) .............. 177
Tabla 4-55 Desc ipción de los pa áme os locales en los pun os de demanda -
Equipamien o de la pe sona con mé odo de adios de in luencia
(Elabo ación p opia) ............................................................................................... 178
Tabla 4-56 Desc ipción de los pa áme os locales pa a los pun os de demanda -
Equipamien o de la pe sona con mé odo de adios de in luencia
(Elabo ación p opia) ............................................................................................... 178
Tabla 4-57 Resumen del endimien o de los dis in os modelos - Equipamien o del
hoga con mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) .................. 180
Tabla 4-58 Análisis de colinealidad de los modelos locales - Equipamien o del
hoga con mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) .................. 183
Tabla 4-59 Desc ipción de los pa áme os locales en los pun os de demanda -
Equipamien o del hoga con mé odo de adios de in luencia (Elabo ación
p opia) ....................................................................................................................... 183
Tabla 4-60 Desc ipción de los pa áme os locales pa a los pun os de demanda -
Equipamien o del hoga con mé odo de adios de in luencia (Elabo ación
p opia) ....................................................................................................................... 183
Tabla 4-61 Resumen del endimien o de los dis in os modelos - Ocio con mé odo
de adios de in luencia (Elabo ación p opia) ..................................................... 185
Tabla 4-62 Análisis de colinealidad de los modelos locales - Ocio con mé odo de
adios de in luencia (Elabo ación p opia) ........................................................... 188
Tabla 4-63 Desc ipción de los pa áme os locales en los pun os de demanda -
Ocio con mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) .................... 188
Tabla 4-64 Desc ipción de los pa áme os locales pa a los pun os de demanda -
Ocio con mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) .................... 188
Tabla 4-65 Resumen de esul ados ob enidos – compa a i a modelo global y
modelo local con mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ................................ 190
Tabla 4-66 Compa a i a indicado es modelo global y modelo local con mé odo
p óximo (Elabo ación p opia) ................................................................................ 190
Tabla 4-67 Resumen de esul ados ob enidos – compa a i a modelo global y
modelo local con mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) ..... 191
Tabla 4-68 Compa a i a indicado es modelo global y modelo local con mé odo
p óximo (Elabo ación p opia) ................................................................................ 191
Índice de Tablas
xxi
Tabla 4-69 Compa a i a de las a acciones pa a las localizaciones analizadas
con el mé odo de adios de in luencia (Elabo ación p opia) .......................... 196
Tabla 4-70 Compa a i a de las a acciones pa a las localizaciones analizadas
con el mé odo p óximo (Elabo ación p opia) ..................................................... 200
Tabla 5-1 Resumen de simulaciones ealizadas sob e la Función de P oduc i idad
(Elabo ación p opia) ................................................................................................ 204
Tabla 5-2 Pa áme os elacionados con los unción de a ac i o (Elabo ación
p opia) ........................................................................................................................ 205
Tabla 5-3 Pa áme os elacionados con los gas os gene ales (Elabo ación p opia)
..................................................................................................................................... 208
Tabla 5-4 Cálculo del alo esidual con en a in ini a (Elabo ación p opia) ....... 211
Tabla 5-5 Cálculo del alo esidual con en a ini a a 10 años (Elabo ación
p opia) ........................................................................................................................ 212
Tabla 5-6 Cálculo del alo esidual con en a ini a a 15 años (Elabo ación
p opia) ........................................................................................................................ 212
Tabla 5-7 Cálculo del alo esidual con en a ini a a 20 años (Elabo ación
p opia) ........................................................................................................................ 212
Tabla 5-8 Bene icios máximos y mínimos pa a cada localización seleccionada –
Global P óximo sin es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) .................. 213
Tabla 5-9 Tamaños óp imos po ca ego ía pa a cada localización seleccionada
– Global P óximo sin es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) ............... 214
Tabla 5-10 Supe icie edi icada bajo asan e y sob e asan e óp imas po
ca ego ía pa a cada localización seleccionada – Global P óximo sin
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) .................................................... 215
Tabla 5-11 Supe icie de pa king aé eo y edi icado óp imas pa a cada
localización seleccionada – Global P óximo sin es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia) ................................................................................................ 215
Tabla 5-12 Bene icios máximos y mínimos pa a cada localización seleccionada –
Global P óximo con es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) ................ 216
Tabla 5-13 Tamaños óp imos po ca ego ía pa a cada localización seleccionada
– Global P óximo con es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) ............. 217
Tabla 5-14 Supe icie edi icada bajo asan e y sob e asan e óp imas po
ca ego ía pa a cada localización seleccionada – Global P óximo con
es icción de iabilidad (Elabo ación p opia) .................................................... 217
In oducción
xx iii
ob enida a a és de en e is as con los ge en es de los p incipales cen os come ciales
de la Isla, en un modelo ma emá ico bajo la o ma de unción de p oduc i idad.
El esul ado del modelo no sólo consis e en selecciona una localización en e
a ias posibles y ob ene un alo de bene icios espe ados, sino que ambién
p opo ciona las p incipales a iables asociadas al diseño del u u o cen o, en e o as,
supe icie de pa king aé eo y edi icado, amaño necesa io de pa cela o supe icie b u a
alquilable de cada sec o (alimen ación, equipamien o de la pe sona, ocio y
equipamien o del hoga ).
A pa i de los esul ados ob enidos se pod án oma decisiones de di e en e
o den, pues pueden a ec a an o a las es a egias compe i i as de las emp esas que
concu en en ese me cado como a la plani icación u bana decidida desde las
Adminis aciones Públicas, al obje o de cub i las necesidades de ap o isionamien o
de la población.
La me odología p opues a cons a de a ias e apas que se esumen a
con inuación:
1. Análisis geog á ico del me cado: de e minación de la unción de a ac i o
Se analiza la in o mación ela i a a la demanda y la o e a come cial a a és
de su isualización en un Sis ema de In o mación Geog á ica, es deci , se
analiza la geo-demanda y la geo-compe encia. Con es a p ime a e apa se
p e ende explica el compo amien o de comp a de los consumido es de la
zona conside ada a a és de la de e minación del a ac i o que supone la
o e a come cial exis en e.
Se conside an dos sube apas:
1.1. Es ablecimien o de un modelo global de compo amien o de comp a
de los consumido es a a és del modelo de Hu .
Empleo del modelo de Mínimos Cuad ados O dina ios (OLS) pa a
la es imación de los pa áme os asociados a la supe icie y al iempo
de desplazamien o.
1.2. Re inamien o del modelo global a a és de la aplicación de la GWR
(Reg esión Ponde ada Geog á icamen e).
Se p opone el uso de la GWR en luga de los OLS globales con el
obje i o de conside a la no es aciona iedad espacial en los
pa áme os del modelo.
2. Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial.

In oducción
xxix
Se o mula el p oblema de localización de un cen o come cial con el que se
de e minan an o la localización como el diseño que op imizan la unción de
p oduc i idad.
El documen o se ha es uc u ado de la o ma siguien e. En los dos p ime os
capí ulos se ealiza una e isión eó ica del es ado ac ual del a e. El p ime capí ulo
es á dedicado a e isa lo modelos de localización de á eas come ciales, así como la
in eg ación de és os con las he amien as p opo cionadas po el Geoma ke ing. El
segundo capí ulo comienza con una in oducción sob e el concep o de cen o
come cial y los ac o es que in luyen en la p oli e ación de los mismos, pa a da paso
pos e io men e a los p incipales aspec os que in e ienen en su ges ión, an o desde el
pun o de is a del a ac i o como de los cos es. Además, se in oduce el concep o de
asa de es ue zo, undamen al pa a simpli ica la unción de p oduc i idad. Con el
e ce capí ulo se concluye la pa e eó ica de la esis. En él se desa ollan los obje i os
y la me odología in eg al seguida. Se inaliza es e capí ulo con la o mulación del
p oblema de localización y diseño de un cen o come cial a pa i de la unción de
p oduc i idad.
La aplicación de la me odología p opues a se ecoge en los capí ulos 4 (análisis
geog á ico del me cado a pa i del modelo global y del modelo local) y 5 ( esolución
del p oblema de localización y diseño de un cen o come cial en la zona no e de G an
Cana ia). Finalmen e, el capí ulo 6 se dedica a esumi las p incipales conclusiones,
con ibuciones, implicaciones p ác icas y limi aciones del es udio ealizado así como
p opues as pa a u u as in es igaciones.
1
Capí ulo 1
1
Localización
n e los di e sos p oblemas emp esa iales que exigen su conside ación espacial,
des aca el que se plan ea al inicio de cualquie ac i idad indus ial o come cial:
la elección de la localización más adecuada. Si bien es e ema ha sido obje o de
a amien os cien í icos p o undos desde hace un siglo, no se ha con ado con
soluciones ealmen e ope a i as has a hace poco iempo.
No sólo la decisión de dónde ubica un es ablecimien o es una de las más
c uciales pa a las emp esas come ciales mino is as, sino ambién el dispone de una
es a egia o me odología que les ayude a oma dichas decisiones. Po consiguien e, es
necesa ia una mayo in es igación en las es a egias de localización de las emp esas
come ciales mino is as pa a log a una mejo plani icación come cial. Cualquie
aspec o de mejo a concep ual o me odológica puede con ibui a la búsqueda de dicha
es a egia.
E
Capí ulo 1: Localización
2
1.1 In oducción
Du an e años, la elección de la localización de nue os es ablecimien os o
negocios po pa e de las g andes o ganizaciones, se ha basado en c i e ios p imi i os
(en el mejo de los casos). Con mucha ecuencia, se escogía un luga po que
ep esen aba un e eno “ex ao dina iamen e bueno”, en luga de conside a las
ca ac e ís icas del luga en cuan o a la demanda. Las p opiedades de la demanda se
medían de una o ma muy elemen al, p incipalmen e conside ando el con ex o
socioeconómico de la población ci cundan e, la in ensidad y ci culación del á ico, las
condiciones de es acionamien o, la ubicación de la compe encia y unos cuan os
ac o es más. Los p o esionales a amen e ecu ían a la eo ía de la localización
po que g an pa e de ella e a abs ac a y explicaba la ubicación de la ac i idad
económica o el lími e del á ea come cial en e dos ciudades, en ez de ayuda les a
es ima las en as en un luga pa icula (Chasco, 2003).
Son muchos los au o es que basan el éxi o de las emp esas come ciales
mino is as en es ac o es cla e: “localización, localización y localización”,
independien emen e de las demás decisiones omadas a lo la go de odo el p oceso de
plani icación come cial (Ba ie a-Puig e al, 2012). En es as emp esas, la ape u a de
un nue o es ablecimien o o pun o de en a compo a inhe en emen e un iesgo debido
a los ele ados cos es mone a ios asociados. Asimismo, el que una ienda no uncione
po habe elegido una mala ubicación puede ene un signi ica i o impac o nega i o en
la p opia imagen de la emp esa. Po an o, el análisis de la localización es i al pa a las
emp esas come ciales mino is as (Gil, 1995; Medina, 1995).
El in de la es a egia de la localización de los es ablecimien os mino is as es
de e mina el pa ón espacial que mejo se adap e a los obje i os co po a i os de la
emp esa. La es a egia suele desa olla unas líneas gene ales pa a la selección óp ima
de las ape u as, y es ima las en as espe adas y los bene icios de las iendas. La
decisión de la ubicación de un es ablecimien o no es únicamen e una cues ión de
elección de luga , sino que ambién incluye la yux aposición de las ca ac e ís icas
espaciales del me cado jun o con los obje i os co po a i os y come ciales de la
emp esa (Ghosh y McLa e y, 1987).
Si el p oceso de elección de la localización de un es ablecimien o mino is a ha
esul ado siemp e complicado, las ci cuns ancias del en o no lo han ag a ado
ecien emen e. Cada ez más, la si uación se ca ac e iza po una c ecien e
compe i i idad, que p o oca la disminución de los má genes y la explo ación de los
dis in os segmen os de me cado. Cualquie elemen o compe i i o que se pueda
conquis a en es e ambien e iene un alo muy ele ado (Cla ke, 1998). La búsqueda
de una es a egia de localización óp ima iene el po encial de con e i se en el ci ado
elemen o di e enciado .
P incipales modelos de localización de á eas come ciales.
3
Así pues, no sólo la decisión de dónde ubica un es ablecimien o es una de las
más c uciales pa a las emp esas come ciales mino is as, sino ambién el dispone de
una es a egia o me odología que les ayude a oma dichas decisiones. Po
consiguien e, es necesa ia una mayo in es igación en las es a egias de localización
de las emp esas come ciales mino is as pa a log a una mejo plani icación come cial.
Cualquie aspec o de mejo a concep ual o me odológica puede con ibui a la
búsqueda de dicha es a egia.
1.2 P incipales modelos de localización de á eas
come ciales.
Un á ea come cial se puede de ini como el á ea geog á ica en la cual un
mino is a a ae a clien es y gene a en as du an e un pe íodo especí ico (Applebaum y
Cohen, 1961; Ba ie a-Puig e al., 2012).
Según Chasco (1997; ci . en Gázquez y Sánchez, 2000), la delimi ación de las
á eas/subá eas come ciales y el es udio de la in e acción compe i i a a la que dan
luga sob e el espacio, puede lle a se a cabo median e écnicas y modelos, más o
menos so is icados. Es os modelos p esen an o mas uncionales y a iables
(endógenas y exógenas) di e sas, dando luga a e dade os g upos o “ amilias” de
modelos de de e minación de á eas de me cado del come cio de allis a, los cuales han
sido di ididos en dos g andes bloques, el En oque Desc ip i o-De e minis a y el
En oque Explica i o-Es ocás ico, y que, a su ez, se subdi iden en a ios en oques y
subg upos de modelos.
El análisis de las á eas de me cado a a de esponde a la siguien e p egun a:
¿quién comp a dónde? Los modelos que in en an esponde a es a p egun a pod ían
di idi se en de e minis as y es ocás icos. Las écnicas y modelos de e minis as se
undamen an en p esupues os sencillos. Los modelos es ocás icos explican la
p obabilidad de que un indi iduo si uado en un luga conc e o elija un es ablecimien o
de e minado, eniendo en cuen a una se ie de ca ac e ís icas p opias del indi iduo y
del es ablecimien o, así como la sepa ación geog á ica exis en e en e ambos. En el
ondo, esos modelos explican la p obabilidad de que un indi iduo desa olle un
de e minado hábi o (Chasco, 2003).
En la Ilus ación 1-1 se ecoge una p opues a sin é ica de los dis in os en oques
en o no a las á eas come ciales. Se han esal ado en neg i a los modelos u ilizados en
la p esen e in es igación. No obs an e, a con inuación se desc iben b e emen e las
p incipales ca ac e ís icas del es o de modelos de de e minación de á eas come ciales.

Capí ulo 1: Localización
4
Ilus ación 1-1 Modelos de de e minación de á eas come ciales (Fuen e: elabo ación
p opia, a pa i de Chasco y Ga cía (1997))
1.2.1 En oque Desc ip i o – De e minis a
Es a amilia de modelos incluye odas aquellas écnicas y modelos encaminados
a la de e minación de las á eas de me cado del come cio mino is a, sin p e ende
explica los mo i os po los cuales se p oducen dichas á eas, a di e encia de o os
en oques, más cen ados en la búsqueda de a iables de e minan es de los lujos
come ciales y del compo amien o del consumido . Es e En oque es á cons i uido po
un conjun o de écnicas y modelos que, omando como cen o el es ablecimien o
come cial, de e minan su á ea come cial unas eces a pa i de la obse ación
empí ica, como es el caso de las Técnicas de Obse ación Empí ica, o as eces a
pa i de hipó esis más o menos simplis as ace ca del compo amien o de los
consumido es, como es el caso del En oque de los Supues os No ma i os, y o as
eces como esul ado de la aplicación de Modelos de e minis as de G a i ación
Come cial. El En oque de los Supues os No ma i os se inicia con los abajos de
Ch is alle (1935) y Lösch (1954), y se cen a en el análisis de la es uc u a espacial
ENFOQUE
DESCRIPTIVO-
DETERMINISTA
TÉCNICAS DE
OBSERVACIÓN
EMPÍRICA
ENFOQUE DE
LOS
SUPUESTOS
NORMATIVOS
LEY DE
GRAVITACIÓN
COMERCIAL
ENFOQUE
EXPLICATIVO-
ESTOCÁSTICO
ENFOQUE DE
PREFERENCIA
REVELADAS
MODELOS DE
INTERACCIÓN
ESPACIAL
MODELO DE HUFF
MODELOS
MULTIPLICATIVOS
MCI
MODELOS DE
ELECCIÓN
DISCRETA
MODELOS
DINÁMICOS
ESPACIALES
ENFOQUE DE
EVALUACIÓN DE LA
UTILIDAD
P incipales modelos de localización de á eas come ciales.
5
que ca ac e iza los sis emas mino is as; las Técnicas de Obse ación Empí ica, que
a ancan de Applebaum y Cohen (1961), gi an en o no a p oblemas p ác icos de
localización de las emp esas de allis as y a las decisiones de plani icación de las
au o idades públicas. No obs an e, se ha p oducido una endencia hacia la
econciliación de es as dos pos u as, a a és del econocimien o mu uo de sus
apo aciones espec i as (Jones y Simmons, 1990; Bennison e al, 1995; González,
1999).
1.2.1.1 En oque de los Supues os No ma i os
Es e En oque incluye la Teo ía del Valo de la Ren a de la Tie a, de Von
Thünen (1826), el P incipio de di e enciación mínima (1929), aplicado po Ho elling,
la Teo ía de los Luga es Cen ales, de Ch is alle (1935) y Lösch (1954) y la écnica
de los Polígonos Thiessen (Thiessen y Al e , 1911) y de Jones y Mock (1984).
Todas es as écnicas suponen, de un modo un an o simplis a, que odos los
es ablecimien os enden un mismo p oduc o (sin di e encias debidas a dis in as
ma cas, imágenes, en ol o ios, e c.), así como que odos los indi iduos pueden
mo e se sob e el e i o io lib emen e, en cualquie di ección (sin ba e as
geog á icas). Po eso, las á eas de me cado cons uidas po es as écnicas ienen una
o ma o almen e geomé ica: hexágonos egula es, en el caso de la Teo ía de los
Luga es Cen ales y polígonos más o menos i egula es, en el caso de los Polígonos
Thiessen.
La Teo ía del Valo de la Ren a de la Tie a es una de las p ime as y más
impo an es ap oximaciones a la con igu ación espacial de las ac i idades mino is as
en el espacio. Cen ada inicialmen e en un modelo aplicado a la ag icul u a po Von
Thünen (1826), es a eo ía analiza la asignación compe i i a del e eno o del espacio
ísico de las ciudades en e di e en es unciones o usos al e na i os, y cuya aplicación
al ámbi o come cial se p oduce hacia 1926 po Haig (aun cuando la o malización más
acep ada es la de Alonso, 1964; ci . en Suá ez, 1997).
Bajo supues os simples [en e o os: i) un espacio homogéneo en e ilidad
donde se p oducen di e sos p oduc os ag ícolas; ii) una ciudad cen o del me cado; iii)
consumido es idén icos en p e e encias], Von Thünen mues a que los p oduc os que
se cul i an ce ca de las ciudades son aquellos con meno es cos os de anspo e, al a
p oduc i idad y en as al as de la ie a. Con o me la ubicación de los p oduc os se
aleja del cen o de la ciudad, la en a de la ie a, y la p oduc i idad de la ie a
disminuyen con c ecien es cos os de anspo e.
A a és del análisis de los c i e ios de localización de las di e en es ac i idades
mino is as en un de e minado ámbi o geog á ico, es a eo ía sos iene que las dis in as
unciones o o mas come ciales compi en po las localizaciones más cén icas,
asumiendo que es en ellas donde la demanda po encial es más al a (B own, 1993a y
Capí ulo 1: Localización
6
b). Como esul ado de la puja compe i i a en e las emp esas po las di e en es
localizaciones, es a eo ía p edice que, a la go plazo, cada una de las ubicaciones se á
ocupada po la ac i idad o o ma o come cial que es é dispues o a paga la mayo
en a o p ecio po ella, es ableciéndose en consecuencia una je a quía en el e i o io
u bano en é minos de asignación e icien e de la ie a (Cla kson e al, 1996; Cla ke e
al, 1997). La azón se debe a que las dis in as ac i idades se di e encian en e sí en la
impo ancia que pa a ellos ienen el ubica se en el cen o de las ciudades o pueblos, y
en el cos e que es án dispues os a paga po ello. Así, mien as que las localizaciones
más cén icas son las ubicaciones p e e idas po las ac i idades come ciales más
especializadas –como el come cio de opa y calzado-, las pe i é icas o más alejadas
del cen o u bano son las elegidas po es ablecimien os dedicados a ac i idades de más
bajo o den, como los p oduc os de comp a co idiana o de con eniencia –po ejemplo,
el come cio de alimen ación-.
A pesa de las limi aciones que p esen a es a eo ía, que se explican en é minos
de las hipó esis es ic i as sob e las que descansa –maximización de los bene icios de
las emp esas mino is as, compo amien o económico acional de los consumido es,
in o mación pe ec a en el me cado, cos es homogéneos de anspo e…-, g an pa e
de las ciudades adicionales eu opeas se ajus an a lo que p edice es a eo ía. Así, las
aglome aciones come ciales del cen o de los municipios se di e encian de las más
pe i é icas en unción de la mezcla come cial que p esen an es as dos zonas: de bienes
de elección o de compa ación en el cen o y de comp a ecuen e en la pe i e ia –lo
que, desde un pun o de is a espacial, implica una o denación concén ica de los
dis in os usos del suelo-.
Po o a pa e, y pa icula izando al caso de la ac i idad mino is a, es a eo ía
pe mi e una explicación de la localización de las dis in as ac i idades no sólo en las
dis in as á eas u banas, sino ambién en la disposición espacial en el in e io de las
dis in as zonas y cen os come ciales (en e calles p incipales y secunda ias, po
ejemplo; o, incluso, en la ubicación conc e a del es ablecimien o den o de una misma
calle).
Su apo ación más ele an e descansa en conside a conjun amen e el equilib io
en e los bene icios p opo cionados po la accesibilidad y el cos e de és a, lo que
de e mina la con igu ación de las ac i idades come ciales en la es uc u a de la
ciudad. No obs an e, los supues os an es ic i os que p esen a se han is o some idos
a c í icas impo an es (Ball, 1985, ci . en Suá ez, 1997; B own, 1992; González,
1999). Además de los p oblemas de conges ión del á ico de muchas ciudades, la
di icul ad de accede a las zonas come ciales a a és del au omó il, la es uc u a
ísica de las calles (sinuosas, es echas, mal pa imen adas, e c, en especial en el cen o
de las u bes), los p oblemas de es acionamien o, la dis ibución i egula de la
población en el e i o io a endiendo a sus ca ac e ís icas demog á icas (de modo que
las localizaciones más cén icas de las ciudades es án ocupadas en su mayo ía po
P incipales modelos de localización de á eas come ciales.
7
población ma ginal, y en la pe i e ia se encuen an esiden es de al o –y de bajo–
pode adquisi i o), e c., hacen que la ealidad de muchos municipios no se adap e
o almen e a lo que p edice la eo ía.
Po o o lado, la noción de accesibilidad iene una in e p e ación que a ía
según el ipo de negocio que se conside e, de modo que muchas de es as ac i idades
no dependen de una exposición o p oximidad gene al a odo el me cado (lo que no se
con empla en las e siones más básicas de es e modelo). Así mismo, la accesibilidad
puede en ende se como p oximidad a compe ido es o ac i idades complemen a ias
(Sco , 1970; ci . en González, 1999; Camagni, 2005).
Jun o a es o se señala, así mismo, el ca ác e es á ico de la eo ía, que no ecoge
la impo ancia de los ac o es dinámicos sob e la con igu ación espacial de la
ac i idad come cial. Discusiones ex ensas son las desa olladas en Fuji a (1989),
B own (1992b), o Guy (1994b), en e o os. A pesa de odo ello, es indudable su
in e és como ap oximación a la localización de los es ablecimien os en el e i o io.
La segunda de las explicaciones de las pau as de localización de los
es ablecimien os come ciales es la desa ollada po Ho elling (1929), a a és del
P incipio de Di e enciación Mínima, aunque inicialmen e se cen aba en la
in e p e ación de una si uación de duopolio en la que es posible que exis a equilib io
sin llega a la colusión.
F en e a los en oques basados en el p ecio que dominaban la explicación
económica del compo amien o de la demanda, es e pos ulado sos iene que exis en
ac o es di e en es, como los cos es de anspo e, que explican asimismo el
compo amien o de comp a del consumido . De acue do con es a eo ía, el
compo amien o maximizado de los bene icios de las emp esas las lle a a ubica se en
es echa p oximidad a las que enden idén ico ipo de bienes, de modo que la o alidad
del me cado po encial se epa e en e las dis in as i mas ins aladas (o iginalmen e,
dos en el modelo de Ho elling).
El p incipio de di e enciación mínima es ablece cómo la aglome ación de
es ablecimien os mino is as esul a bene iciosa pa a las emp esas, en especial pa a
bienes como muebles, ehículos o opa, en los que el p ecio, el diseño, la calidad y la
moda esul an a ibu os muy alo ados pa a explica el compo amien o de comp a del
consumido (Medina, 1997; Suá ez, 1997; Medina e al, 1999). Así, es a eo ía pa e
de que exis e un compo amien o que maximiza los bene icios po pa e de los
mino is as, que enden p oduc os idén icos, con cos es nulos de p oducción y que
es án ubicados en un me cado lineal donde los cos es de p oducción son cons an es, la
demanda es idén ica –así como la dis ibución de la misma en el e i o io-, los
p oduc os se eligen en unción de su p ecio y, además, los come cian es ienen libe ad
pa a localiza se. Siendo es o así, es e p incipio es ablece que en el equilib io ninguna
emp esa pod á inc emen a sus bene icios al e ando sus p ecios, ya que si así lo
Capí ulo 1: Localización
14
1.2.2 En oque Explica i o – Es ocás ico
El En oque Explica i o-Es ocás ico pe mi e la in oducción y el es udio de
nue as a iables in luyen es en la decisión indi idual de elección de un
es ablecimien o come cial. Se dis inguen dos amilias de modelos: la que sigue el
en oque de las p e e encias e eladas y la que sigue el en oque de la e aluación
di ec a de la u ilidad
1.2.2.1 En oque de las P e e encias Re eladas
Teniendo en cuen a que la elección del consumido , en muchas ocasiones, se
basa en un compo amien o no acional que a ende ía más a modelos p obabilís icos
que a en oques de e minis as, es e nue o ipo de modelos busca aquellas a iables que
in luyen en la conduc a del indi iduo a la ho a de ealiza su elección. Los modelos
que se ag upan bajo es e en oque a an de explica los lujos de negocio en unción de
a iables ela i as al pun o de o igen y des ino, cuyos da os son ex aídos a pa i de
p e e encias exp esadas po una mues a de consumido es ela i as a es ablecimien os
come ciales ya exis en es.
Es a amilia de modelos u ilizan la elección eal como a iable a explica e
incluyen, a su ez, es g andes g upos de modelos: los Modelos de In e acción
Espacial, los Modelos de Elección Disc e a y los Modelos Dinámicos Espaciales.
Veamos a con inuación las p incipales ca ac e ís icas de cada uno de ellos.
Sin nega la impo ancia de la p ime a ap oximación ealizada po Reilly (1931)
con su ley sob e g a i ación del come cio (y de la de i ación pos e io de Con e se,
1949), las limi aciones de su simplicidad eó ica o empí ica (Medina, 1997; Suá ez,
1997) lle a on en el iempo a la apa ición de modelos basados en plan eamien os
p obabilís icos, en e al en oque de e minis a que p edominaba en las p ime as
apo aciones eó icas.
Aunque con o mulaciones di e sas, los Modelos de In e acción Espacial
a an de de e mina la u ilidad que las di e en es opciones de comp a disponibles
p opo cionan al consumido , conside ando ac o es adicionales a la localización de los
es ablecimien os. Así, es la u ilidad global que p opo ciona cada una de las
al e na i as de comp a, y no sólo la ubicación del negocio, la que a ae al clien e hacia
el cen o de comp as (Suá ez, 1997; De Juan, 1998; Rod íguez Díaz, 2004), en
espues a a mo i aciones muy a iadas po pa e del comp ado ( acionales,
emocionales, e c).
Da id Hu (1963) p opone un modelo de in e acción espacial de ipo
mul iplica i o y compe i i o basado en el Axioma de U ilidad de Luce (1959) que
pos ula que, cuando exis en a ias al e na i as de comp a, la p obabilidad de que un
indi iduo elija una al e na i a en conc e o es igual al cocien e de la u ilidad de dicha

P incipales modelos de localización de á eas come ciales.
15
al e na i a y la suma de las u ilidades de odas las al e na i as conside adas po dicho
indi iduo.
La p obabilidad de que un consumido isi e un es ablecimien o en conc e o,
po an o, es igual al cocien e de la u ilidad de ese es ablecimien o y la suma de las
u ilidades de odos los es ablecimien os conside ados po el consumido :
donde:
 Pij: P obabilidad de que un consumido i isi e el es ablecimien o j.
 n: Núme o de es ablecimien os conside ados po el consumido .
 Uij: U ilidad del es ablecimien o j pa a el consumido i.
 Sj: Va iable masa de amaño o a ac i o del es ablecimien o j.
 dij: Dis ancia que sepa a el es ablecimien o j del consumido i.
 α: Pa áme o que e leja la sensibilidad de los consumido es a la
a iable masa.
 : Pa áme o que e leja la sensibilidad de los consumido es a la
a iable de icción.
De es a o ma Hu ab e una nue a pe spec i a en los modelos de g a i ación
come cial: la es uc u ación de un modelo en el que son los consumido es, y no los
es ablecimien os come ciales, el cen o de a ención. Según Reilly, los almacenes son
los que eje cen a acción sob e los consumido es; Hu pone de mani ies o un en oque
más ealis a, al conside a que son los consumido es los que deciden, con mayo o
meno p obabilidad, comp a en unos de e minados cen os come ciales. Además, el
modelo de Hu iene en cuen a ambién la compe encia, ac o muy impo an e en la
de e minación del á ea come cial de un es ablecimien o.
Hu iden i icó la a iable S de amaño con la supe icie come cial. Además,
a i mó que cuando los consumido es ienen un núme o de al e na i as de comp a,
conside an el hecho de isi a a ios es ablecimien os, en ez de es ingi se a una
única ienda. Cada uno de los es ablecimien os de una zona geog á ica, con los que el
consumido se encuen a amilia izado, iene alguna opo unidad de se isi ado. Es
más, pa a Hu las á eas come ciales son p obabilís icas, y no de e minis as, de modo
que cada negocio iene alguna p obabilidad (aunque sea pequeña) de se isi ado.
El modelo de Hu pe mi e uni , median e una cu a de equip obabilidad, odos
aquellos pun os de o igen ales que los indi iduos si uados en ellos engan igual
p obabilidad de comp a en un cen o en cues ión. T azando odas las posibles cu as
de equip obabilidad pa a un negocio, desde aquellas que ienen un alo de
Capí ulo 1: Localización
16
p obabilidad muy ce cano a uno, a aquéllas que lo ienen muy p óximo a ce o, se
ob iene una es imación del á ea de me cado del cen o de o ma g adual a modo de
capas.
Sob e la base de es e modelo, au o es pos e io es (Spiggle y Sewall, 1987; Wee
y Pea ce, 1985, ci . en De Juan, 1998) han modi icado es e plan eamien o o iginal
eniendo en cuen a solamen e los cen os come ciales e ocados po los clien es, y no
odos los que o man pa e del conjun o de opciones disponibles pa a és os, llegando a
la conclusión de que conside a , en la unción de u ilidad de los consumido es, los
come cios o cen os de comp a escogidos po aquellos p opo ciona una mejo
explicación del enómeno.
A pesa de la impo ancia de es e p ime modelo y de las a iaciones que con
pos e io idad ealizan o os au o es, es as p ime as ap oximaciones ca ecen de ac o es
explica i os adicionales que an a se inco po ados en momen os pos e io es,
mejo ando es e análisis p e io. Así, es os modelos o igina ios igno an elemen os
explica i os impo an es como los psico-demog á icos, los ela i os a la accesibilidad
o mo ilidad del consumido o las ca ac e ís icas pa icula es de los cen os
come ciales, ni ienen en cuen a el ipo de p oduc o, o la ipología conc e a de los
cen os u ilizados. Es udios pos e io es han ma izado el modelo o iginal de Hu ,
a i mando que sus apo aciones eó icas han de en ende se en unción del ipo de
comp a que se es á ealizando, en an o que ni el amaño del cen o come cial ni la
dis ancia an a in lui de la misma o ma cualquie a que sea el ipo de comp a que se
conside e (Ruiz de Maya y Flo es, 1995).
En la misma línea de supe ación y mejo a del modelo o iginal de Hu ,
Gau schi (1981) demues a que la conside ación de ca ac e ís icas ela i as a los
cen os come ciales y a las o mas de anspo e u ilizadas po el consumido pa a
llega al es ablecimien o mejo a la capacidad explica i a del modelo, esis que es
discu ida o ma izada po o os au o es (De Juan, 1998). Lo mismo se puede deci de la
inclusión de aspec os como la localización geog á ica (cen o de la ciudad en e a la
pe i e ia) o de pa áme os ela i os a la impo ancia de la imagen como a ibu o
de e minan e que ayuda a explica la elección de cen o come cial po pa e de los
comp ado es (S anley y Sewall, 1976), en an o que desde la pe spec i a del
consumido los dis in os elemen os ca ac e izado es de la imagen son aquellos en
i ud de los cuales decide el clien e (Gil, 1995).
La ele ancia de es as c í icas ha plan eado la o mulación de los denominados
modelos Mul iplica i os de In e acción Compe i i a (MCI), pa a supe a las
limi aciones concep uales de las p opues as an e io es, ab iendo nue as ías de
in es igación. El deseo de inclui múl iples medidas del a ac i o de la ienda y de la
accesibilidad lle an a Nakanishi y Coope (1974) a de ini un modelo de in e acción
espacial más gene alizado (MCI), que se de ine de la siguien e mane a:
P incipales modelos de localización de á eas come ciales.
17
Donde:
 Pij = la p obabilidad de que un consumido en la si uación de elección i
elija el es ablecimien o j.
 Akj = medida de la a iable k que desc ibe la a acción del
es ablecimien o j.
 αk = pa áme o de sensibilidad con espec o a la a iable k.
 q = núme o o al de a iables conside adas en la medida de la a acción.
 dij = dis ancia exis en e en e la localización i del consumido y el
es ablecimien o j.
 = pa áme o de sensibilidad con espec o a la dis ancia.
 n = núme o de emp esas come ciales mino is as conside adas po el
consumido en la si uación de elección i.
El modelo MCI iene las siguien es en ajas:
1. La es imación de las cuo as de me cado que ob iene es mayo que 0 y suman la
unidad, cumpliendo el eo ema de cuo as de me cado p opues o po Bell e al.
(1975). Es a condición es di ícil de consegui en los modelos lineales mul i a ian es
(Nae y Bul ez, 1973).
2. Pe mi e in oduci un mayo núme o de a iables que el modelo de Hu , sin
es icciones (Rosa, 1997).
3. Los MCI pueden se u ilizados ambién pa a p edeci el impac o de los cambios en
las ca ac e ís icas del es ablecimien o de una de e minada emp esa come cial
mino is a o de la ape u a de un nue o es ablecimien o.
No obs an e, una de las en ajas ci adas puede llega a con e i se en su
p incipal de ec o: la Independencia de las Al e na i as I ele an es (Suá ez e al.,
2004). Es a p opiedad indica que la llegada de una nue a elección (un nue o
es ablecimien o) compe i á de igual mane a con los es ablecimien os exis en es en
base a sus a ibu os. Es o se de i a de que la de inición de la u ilidad de un
es ablecimien o de Luce (1959) se ealiza con independencia del con ex o compe i i o
y, en consecuencia, los e ec os de sus polí icas come ciales en sus compe ido es son
uni o mes, independien emen e del compe ido conside ado. Es a p opiedad puede
plan ea incon enien es, si los es ablecimien os no son pe cibidos po los
consumido es como un conjun o de elección uni o me. La ans o mación ze a
Capí ulo 1: Localización
18
cuad ado, aunque desa ollada con o o p opósi o, con ibuye a la supe ación de es a
limi ación (González-Beni o e al., 2001).
Asimismo, González e al. (1998) indican que las c í icas que con mayo
ecuencia se le a ibuyen al modelo MCI son las siguien es:
1. Los p oblemas que se p esen an en el in en o de búsqueda de localizaciones pa a
nue as o mas de es ablecimien os mino is as, al ealiza se el calib ado del modelo
en base a las pau as de comp a pasadas.
2. El con ex o de dependencia del modelo con espec o a los consumido es y al
núme o de opciones in es igado, de lo que se de i a que los esul ados del modelo
no son ex apolables de una zona geog á ica a o a.
Clique (1990) dis ingue dos ipos de modelos MCI: los modelos obje i os y los
modelos subje i os. Los p ime os son aquéllos cuyas a iables explica i as es án
medidas de mane a obje i a, mien as que las a iables de los segundos son subje i as.
Es o se debe, po un lado, a que las pe cepciones de los a ibu os de un
es ablecimien o mino is a juegan un papel esencial du an e el p oceso de elección y,
po o o lado, e olucionan más ápidamen e que las ca ac e ís icas eales. Sin
emba go, se pueden mezcla ambos ipos de a iables en un mismo modelo.
Po ejemplo, Jain y Mahajan (1979) al analiza el sec o mino is a de
alimen ación u ilizan, además de la supe icie de en a y la dis ancia, la posibilidad de
pode paga con a je a de c édi o, el núme o de cajas egis ado as pa a pode e ec ua
el pago, y si el es ablecimien o es á ubicado o no en una in e sección. De mane a
simila , Hansen y Weinbe g (1979) descub en que la disponibilidad de ascenso en un
cen o come cial y la no edad de una ma ca de e minan el pa ón de compo amien o
del consumido en el sec o banca io.
Tan o Clique (1995) como González-Beni o e al. (2001) esal an la u ilidad
del modelo MCI, no sólo pa a la localización de emp esas come ciales mino is as,
sino ambién como ins umen o de ges ión ge encial al p e e el impac o de posibles
es a egias de ma ke ing. Clique (1995) u iliza el modelo, una ez calib ado, pa a
simula a ias campañas de p omoción de en as en el sec o del mueble, mien as que
González-Beni o e al. (2001) lo hacen median e el cálculo de elas icidades en e la
a iable dependien e y las a iables independien es. También, el modelo MCI se ha
aplicado a la de e minación de cuo as de me cado de dis in os p oduc os (B onnenbe g
e al., 2000; DeSa bo e al., 2002), a la medida de la a acción de las ca ego ías de
p oduc os den o de un es ablecimien o (Campo e al., 2000; Campo y Gijsb ech s,
2004; Ve he sel, 2005), y a la elección de la es a egia de in e nacionalización de las
emp esas come ciales mino is as (G ips ud y Beni o, 2005).
Los Modelos de Elección Disc e a cons i uyen el segundo g upo de modelos
componen es de la amilia del En oque de P e e encias Re eladas. Es os modelos
P incipales modelos de localización de á eas come ciales.
19
es án undamen ados en la Teo ía de la Elección Disc e a y ambién con inuado es, en
alguna medida, del Modelo de Hu .
Los Modelos de Elección Disc e a a an de es ima la p obabilidad de elegi
una de e minada al e na i a, omando como pun o de pa ida los a ibu os de es as
al e na i as de elección y las ca ac e ís icas indi iduales, in eg adas en una unción de
u ilidad.
La u ilidad de los modelos de elección disc e a en e a la econome ía
adicional adica en que los p ime os pe mi en la modelización de a iables
cuali a i as, a a és del uso de écnicas p opias de las a iables disc e as. Se dice que
una a iable es disc e a cuando es á o mada po un núme o ini o de al e na i as que
miden cualidades. Es a ca ac e ís ica exige la codi icación como paso p e io a la
modelización, p oceso po el cual las al e na i as de las a iables se ans o man en
códigos o alo es cuán icos, suscep ibles de se modelizados u ilizando écnicas
economé icas. La modelización de es e ipo de a iables se conoce gené icamen e con
el nomb e de modelos de elección disc e a, den o de la cual exis e una amplia
ipología de modelos.
En conc e o, según el núme o de al e na i as incluidas en la a iable endógena,
se dis inguen los modelos de espues a dico ómica en e a los denominados modelos
de espues a o elección múl iple. Según la unción u ilizada pa a la es imación de la
p obabilidad exis e el modelo de p obabilidad lineal uncado, el modelo Logi y el
modelo P obi . Según sean las al e na i as de la a iable endógena excluyen es o
inco po en in o mación o dinal, se dis ingue en e los modelos con da os no o denados
y los modelos con da os o denados. Den o de los p ime os, según que los eg eso es
hagan e e encia a aspec os especí icos de la mues a o de las al e na i as en e las que
se ha de elegi , se dis ingue en e los modelos mul inomiales y los condicionales.
Teniendo en cuen a odos los elemen os que in luyen en el p oceso de
especi icación de los modelos de elección disc e a, se puede es ablece una
clasi icación gene al de los mismos, que queda ecogida en la Tabla 1-1:

Capí ulo 1: Localización
20
Nº de
al e na i as
Tipo de
al e na i as
Tipo de
unción
El eg eso se
e ie e a
ca ac e ís icas de
los indi iduos
El eg eso se
e ie e a a ibu os
de las al e na i as
Modelos de
espues a
dico ómica (2
al e na i as)
Complemen a ias
Lineal
Modelo de P obabilidad Lineal T uncado
Logísi ca
Modelo Logi
No mal
ipi icada
Modelo P obi
Modelos de
espues a
múl iple (más
de dos
al e na i as)
No o denadas
Logís ica
Logi Mul inomial
- Logi Anidado
- Logi Mix o
Logi Condicional
- Logi Anidado
- Logi Mix o
No mal
ipi icada
P obi Mul inomial
P obi Mul i a ian e
P obi Condicional
P obi
Mul i a ian e
O denadas
Logís ica
Logi O denado
No mal
ipi icada
P obi O denado
Tabla 1-1 Clasi icación de los modelos de elección disc e a (Medina Mo al (2003)
Finalmen e, los Modelos Dinámicos Espaciales cons i uyen el e ce g upo de
modelos del En oque de las P e e encias Re eladas los cuales, pa iendo de los
undamen os eó icos de los Modelos de In e acción Espacial y de los Modelos Logi
de Elección Disc e a, inco po an el iempo a la modelización, analizando la e olución
espacio- empo al de las á eas de me cado. Aunque es os modelos han sido
undamen almen e aplicados a p oblemas de elección de anspo e, luga de
esidencia, e c., cada ez exis en más aplicaciones de modelos dinámicos a la elección
espacial del come cio de allis a. En conc e o, nos e e imos al Modelo de Di usión
Espacial de Á eas de Me cado (Allaway e al., 1992), basado en la Teo ía de la
Di usión, que es udia la e olución espacio- empo al de las á eas de me cado del
come cio al po meno .
Es os au o es ponen de mani ies o que las á eas de me cado de los nue os
es ablecimien os come ciales e olucionan hacia una si uación de equilib io y que el
i mo de c ecimien o puede ene impo an es consecuencias e implicaciones. A los
emp esa ios, de un modo especial, les in e esa conoce la elocidad de c ecimien o del
á ea de me cado de un nue o es ablecimien o come cial (su p og esi a ex ensión en el
espacio y su g ado de acep ación en el iempo), pues a ec an an o a la polí ica de
in e siones como al es udio de la compe encia.
P incipales modelos de localización de á eas come ciales.
21
1.2.2.2 En oque de la e aluación di ec a de la u ilidad
Como se ha is o en la sección an e io , los modelos de P e e encias Re eladas
se cen an en el análisis de las elecciones eales de comp a e ec uadas po los
indi iduos (Ben-Aki a y Le man, 1985), es deci , en la p e e encias e eladas a a és
de la elección eal de comp a.
Exis e una segunda amilia de modelos pe enecien e al En oque Explica i o-
Es ocás ico que siguen un en oque de e aluación di ec a de la u ilidad. Es os modelos
examinan la o denación o pun uación mani es ada po los indi iduos ace ca de sus
p e e encias sob e al e na i as de elección hipo é icas. Es a ap oximación se apoya en
la Teo ía de la In eg ación de la In o mación y en la Teo ía de los Juicios Sociales, y
asume que el deciso es capaz de o dena las al e na i as de acue do con sus
p e e encias (Timme mans y Golledge, 1989; Ba sell y Lou ie e, 1991). Al con a io
del caso an e io , el analis a no obse a la elección eal de comp a, pues o que el
indi iduo sólo e ec úa una decla ación de in enciones ace ca de sus p e e encias. Po
ello es os modelos ambién eciben el nomb e de P e e encias Decla adas.
Se a a de e alua la unción de u ilidad median e una “e aluación di ec a” de
es ablecimien os eales o simulados, u ilizando la écnica de Análisis Conjun o
(“Conjoin ”). Los au o es que más han desa ollado es e en oque han sido Lou ie e y
Woodwo h (1983).
Es e en oque iene a soluciona un p oblema p opio de los modelos de
p e e encias e eladas: su dependencia de con ex o. Es deci , que los pa áme os
es imados en es os modelos e lejan las ca ac e ís icas de los es ablecimien os
come ciales exis en es en el á ea conside ada. De es e modo, los pa áme os
co espondien es a a iables o ca ac e ís icas en las cuales los es ablecimien os
exis en es no di ie an mucho end án un alo absolu o más bajo. Es o no que á deci ,
sin emba go, que es as ca ac e ís icas no sean impo an es pa a los consumido es, sino
que, debido a la simili ud exis en e en e los es ablecimien os come ciales, és os
end án en cuen a o as a iables pa a disc imina en e ellos.
Es a p opiedad iene implicaciones impo an es en la p edicción de nue os
es ablecimien os, ya que la cuo a de me cado es imada no se á signi ica i a en el caso
en que su jan es ablecimien os come ciales nue os y és os engan ca ac e ís icas
sensiblemen e di e en es de los an e io es.
En la p esen e in es igación se han u ilizado los modelos de in e acción
espacial. Po ello, en el capí ulo 3 se an a desa olla los p incipales modelos de
in e acción espacial, es o es, el modelo de Hu y el modelo Mul iplica i o de
In e acción Compe i i a.
Capí ulo 1: Localización
22
1.3 La localización como he amien a de ma ke ing
La mic oeconomía es la pa e de la economía que es udia el compo amien o
económico de los agen es indi iduales (consumido es, emp esas, abajado es e
in e so es), así como de los me cados. A mediados del siglo XIX, la mic oeconomía
da sus p ime os pasos p oponiendo el p incipio de la u ilidad ma ginal dec ecien e,
según el cual el alo de los bienes no end ía dado únicamen e po cues iones
obje i as (cos es de p oducción y del abajo), sino ambién po el compo amien o
subje i o o psicológico del consumido . En es a época da ambién sus p ime os pasos
el ma ke ing que, según algunos au o es, pod ía conside a se como la exp esión social
y la ansposición ope acional de los p incipios enunciados po los economis as
clásicos. No hay que ol ida que el in úl imo del ma ke ing consis i ía en conoce
odo lo que odea al compo amien o del indi iduo o consumido de acue do a unas
p e e encias (Chasco y Sánchez, 2012).
Todos es os enómenos e an es udiados po la mic oeconomía a pa i de
modelos ma emá icos y pos e io men e (con el desa ollo de la es adís ica),
economé icos, que se undamen aban en supues os sob e el compo amien o de los
agen es económicos. Dada la na u aleza de algunos enómenos económicos (como la
moneda, el capi al o el iesgo) que suelen se e aluados en el iempo, los modelos
economé icos se cen a on en el análisis de se ies empo ales. A es o con ibuyó
ambién el hecho de que, en el siglo XIX, la p incipal p eocupación de los
economis as clásicos ue a la ealización de la e olución indus ial, que
undamen aba el éxi o del «despegue» indus ial en una ue e concen ación de
ecu sos en luga es donde la localización es aba impues a po las condiciones
na u ales (po ejemplo, la exis encia o no de minas). Es deci , en es os p ime os
iempos, el p oblema de la localización indus ial no se plan eaba (Chasco, 2003). La
dimensión geog á ica o espacial ha sido la gamen e ma ginada, en a o de la
dimensión empo al, po un análisis económico clásico que, en palab as de Isa d
(1956), conside aba el sis ema económico como “un mundo ma a illoso sin
dimensión espacial”.
Así pues, pese a las innegables elaciones exis en es en e ma ke ing y
geog a ía, no es has a un pe íodo ela i amen e ecien e, undamen almen e la década
de los 90, cuando se han iniciado la in es igación y las aplicaciones en es e campo. El
mo i o de es e ol ido eside en el p opio o igen del Geoma ke ing: las eo ías
económicas del espacio geog á ico (Chasco y Sánchez, 2012).
A pa i de los años 50 del pasado siglo, se ponen las bases de las eo ías
espaciales y se especi ican los p ime os modelos. Cabe des aca el desa ollo que
expe imen a la ciencia egional, que abo da emas y p oblemas conce nien es a las
ciudades y las egiones median e el diseño de o mulaciones eó icas que explican el
compo amien o humano en el espacio. En es a época ambién, se pos ula el ca ác e
La localización como he amien a de ma ke ing
23
in e disciplina del ma ke ing, que se elaciona con á eas de conocimien o como la
eo ía económica, polí ica, ciencias del compo amien o y o as disciplinas sociales.
De es e modo, el ma ke ing inco po a nue os concep os y he amien as con el
obje i o de p opo ciona a los ges o es y analis as un mejo conocimien o, e incluso
un mayo con ol, de es e en o no cada ez más complejo y cambian e. Una de esas
inco po aciones es la geog a ía, que in oduce en el campo del ma ke ing la dimensión
espacial de los enómenos socioeconómicos
Hacia inales de los años 80 y, sob e odo, en la década de los 90, se ha
p oducido una demanda c ecien e de es e ipo de análisis espacial an o desde las
ins i uciones p i adas como públicas, debido undamen almen e a las siguien es
azones (Chasco, 2003):
a) El auge, den o del campo de las ciencias sociales y la eo ía económica de lo que se
ha dado en llama la “nue a geog a ía económica”, que encuen a su máximo
exponen e en el economis a no eame icano Paul K ugman (1992), en e o os. Es a
a ención eno ada po el ema espacial no se limi a a la economía, sino que ambién
iene sus exponen es en o as ciencias sociales que an eponen a disciplinas clásicas el
p e ijo “geo” (geodemog á ica, geoes adís ica, geoma ke ing, geopolí ica, e c.) o el
apellido “espacial” (economía espacial, econome ía espacial).
b) La c ecien e disponibilidad de g andes bancos de da os socioeconómicos de ca ác e
e i o ial, con obse aciones geo e e enciadas (censos, di ec o ios, encues as),
muchas de las cuales son o ecidas po ins i uciones públicas, como la base “Tige ” o
“Reis” en EE.UU., “Regio” en la UE.
c) El desa ollo de una ecnología e icien e y de bajo cos e, capaz de maneja
obse aciones geo e e enciadas: los Sis emas de In o mación Geog á ica (SIG o GIS,
en la e minología anglosajona) y, en gene al, so wa e pa a el análisis de da os
espaciales. El uso de un SIG hace posible el almacenamien o e icaz y una ápida
ecupe ación y isualización in e ac i a de las o mas co espondien es a conjun os
de da os geog á icos.
La geog a ía se ha con e ido en una a iable más pa a el esponsable
come cial. El espacio, la geog a ía y los da os se con ie en po an o en un alioso
ecu so pa a minimiza el iesgo en la oma de decisiones pa a el esponsable de
ma ke ing y, en de ini i a, pa a quien enga una esponsabilidad sob e una decisión
come cial. Ya no solamen e impo an quiénes son los clien es y la compe encia, sino
ambién donde se encuen an, así como, la ubicación de la p opia emp esa (Ba ie a-
Puig e al., 2009).
A medida que las necesidades, deseos y p e e encias de los dis in os g upos de
consumido es an siendo cada ez más a iados, los negocios se en obligados a
comp ende es as peculia idades. Con el paso de los años, el me cado de masas se ha
ido agmen ando en una se ie de mic ome cados, p oduciéndose una compe encia
Capí ulo 1: Localización
30
Chu ch (2002) a i ma que el éxi o de muchos aplicaciones pa a la selección de
la localización de es ablecimien os de en a al po meno pod ía es a ín imamen e
ligado a los SIG po que és os son los sis emas usados al abaja con la in o mación
espacial. Una de las azones del éxi o de los SIG es su capacidad de gene a
isualizaciones de los da os, lo que ayuda conside ablemen e en un p oceso de
decisión an complejo como el de la localización al po meno (He nández, 2007;
Musyoka e al., 2007). Es a ca ac e ís ica de los SIG pe mi e a ge en es que ienen
limi aciones pa a comp ende la in o mación geog á ica, ayudándoles a oma
decisiones an di íciles e impo an es (Ozimec e al., 2010). Además, los SIG son
capaces de a a g andes can idades de in o mación y de enlaza mapas digi ales con
las bases de da os elacionadas. Las ca ac e ís icas desc i as con ie en a los SIG en
he amien as imp escindibles en el desa ollo de los p ocesos de decisión asociados a
la selección de la localización al po meno de es ablecimien os (Mendes y Themido,
2004).
Uno de los ac o es que in luyen en la cuo a de me cado y en los pa ones de
sus i ución en e las opciones come ciales disponibles es la dispe sión espacial an o
de los consumido es como de los endedo es (Da is, 2006). Es a dispe sión espacial
puede se ú il en la de e minación de nue os es ablecimien os come ciales (Ba ie a-
Puig e al., 2011). Dos concep os cla es se e igen de es a idea: la “geo-demanda” y la
“geo-compe encia”. La “geo-demanda” se puede de ini como la localización de los
clien es que comp an un p oduc o o se icio en un me cado especí ico. La “geo-
compe encia” es la localización de los compe ido es de un negocio y la delimi ación
de sus á eas come ciales en un me cado pa icula .
Las localizaciones posibles pa a un nue o es ablecimien o al po meno pueden
se iden i icadas analizando conjun amen e la “geo-demanda” y la “geo-compe encia”.
Sin emba go, en muchas ocasiones, la complejidad e impo ancia de decidi si ab i un
nue o es ablecimien o a mucho más allá que simplemen e iden i ica a ias posibles
localizaciones. La es a egia de localización implica ambién oma una decisión en
cuan o a la localización más con enien e de una lis a de posibilidades (Wood y
Reynolds, 2012).
Aunque la eo ía de la localización y la eo ía de los SIG se han desa ollado
p ác icamen e independien emen e, ac ualmen e se apoyan mu uamen e. Es as eo ías
pueden complemen a el es udio de los modelos de oma de decisión, donde ambas
écnicas son aplicables an o en campos espaciales como no-espaciales (Chu ch y
Mu ay, 2009).

31
Capí ulo 2
2
Ges ión de cen os come ciales y
de ocio
a en abilidad de los cen os come ciales se gene a a pa i de di e en es ac o es.
En p ime luga , se encuen a la selección de una adecuada localización que
acili e la accesibilidad al mayo núme o de clien es po enciales posibles. En segundo
luga , se p ecisa de la con igu ación de una o e a come cial lo su icien emen e
pode osa como pa a es imula a los clien es a mo e se con el in de ealiza sus
comp as. En e ce luga , es necesa io con a con unas in aes uc u as de se icios e
ins alaciones que supongan un a ac i o di e encial en e al es o de o e as
come ciales compe i i as. En cua o luga , desa olla una acción de comunicación y
p omoción cons an e del cen o come cial.
Pa a pode ene un éxi o con inuado en el iempo, es p eciso que odos es os
ac o es sean ges ionados de o ma p o esional con modelos ac ualizados, que
pe mi an adap a la o e a del cen o come cial a las necesidades cambian es de los
clien es y a las acciones que ealicen los compe ido es.
L
Capí ulo 2: Ges ión de cen os come ciales y de ocio
32
2.1 Cen os Come ciales y de Ocio
2.1.1 De inición y ipologías.
La co ien e más impo an e de es udios elacionados con el concep o de cen o
come cial se ha cen ado de o ma mayo i a ia en el sen ido de ag upación plani icada
de es ablecimien os mino is as. De ellos, una de las p ime as y más impo an es,
plenamen e acep ada y que en la ac ualidad sigue siendo álida, es la de inición dada
po Dawson (1983), pa a quien un cen o come cial plani icado es “un g upo de
es ablecimien os come ciales uni icados a qui ec ónicamen e, cons uido sob e un
asen amien o plani icado, desa ollado, poseído y ges ionado como unidad en elación
con su localización, amaño y ipo de iendas al á ea come cial a la que si e”.
De acue do con F asque (2000), el dinamismo del sec o de la dis ibución
come cial, la cons an e apa ición de nue os o ma os come ciales y la necesidad de
uni ica c i e ios y delimi a las on e as del concep o, ha lle ado a los in es igado es
a acep a como álida una de inición p oceden e del ámbi o p o esional, como es la
es ablecida po la Asociación Española de Cen os Come ciales (A.E.C.C., 1992), que
de ine el é mino cen o come cial como “un conjun o de es ablecimien os
come ciales independien es, plani icados y desa ollados po una o a ias en idades,
con c i e io de unidad; cuyo amaño, mezcla come cial, se icios comunes y
ac i idades complemen a ias es án elacionados con su en o no, y que dispone
pe manen emen e de una imagen y ges ión uni a ia”.
La ca ac e ís ica que dis ingue a un cen o come cial es la de se concebido,
ealizado y ges ionado como una unidad. El obje i o que se pe sigue en su diseño y
uncionamien o es la c eación de un alo global supe io a la suma de odos los
come cios y ac i idades que lo in eg an, median e la o mación de un en o no único
que a ae a los clien es y, po ello, les inci a a ol e de nue o.
La ca ac e ización de los cen os come ciales engloba una g an a iedad de
ac o es asociados al con ex o dis ibu i o (concen ación, globalización, me cados
ma quis as, anquicias, se icios,…) pe o, además, apa ecen o os elemen os que son
p opios de ac i idades e cia ias y que complemen an los ecu sos y capacidades de
los cen os come ciales ( es au ación, ba es, ca e e ías, agencias de iaje, espacios de
ocio y espa cimien o, ec eo in an il) (Ma ín y Ma ín, 2013).
An e la ambigüedad concep ual y e minológica ace ca del concep o de cen o
come cial, exis e una g an di e sidad de ipologías elacionadas con es e enómeno.
Así, como señala Guy (1994b), la clasi icación de las o mas come ciales ha sido un
ema ecu en e en la li e a u a sob e dis ibución, que se ha a ado desde muy
di e en es pe spec i as y c i e ios y en el que no se puede a i ma que exis a una
p opues a acep ada con ca ác e gene al po pa e de los di e en es au o es, aunque,
Cen os Come ciales y de Ocio
33
según se a i ma en Ce dá (2008), hay algunas que u ilizan c i e ios más cohe en es,
lexibles y ácilmen e in e p e ables que o as (Muñoz, 1993; De la Ballina, 1996;
F asque , 2000).
La ca ego ización de cen os come ciales es ablecida po la A.E.C.C oma como
unidad el me o cuad ado de supe icie b u a alquilable (SBA), que es la supe icie
come cial ú il, excluyendo á eas de pa king y zonas comunes. En 2006 ue adap ada al
nue o ma co eu opeo común de clasi icación de cen os come ciales. Es a
clasi icación, que se á a la que se haga e e encia en los siguien es apa ados, se
esume en la Tabla 2-1:
DENOMINACIÓN
DESCRIPCIÓN
Muy G ande
SBA supe io a 79.999 m2
G ande
SBA desde 40.000 has a 79.999 m2
Mediano
SBA desde 20.000 has a 39.999 m2
Pequeño
SBA desde 5.000 has a 19.999 m2
Hipe me cado
Gale ía Come cial undamen ada en un hipe me cado
Pa que Come cial
Pa que de ac i idades come ciales que enga un espacio común
u banizado, ealice ac i idades come ciales al po meno , y es é
o mado, p incipalmen e, po medianas y g andes supe icies.
Pa que de
Fab ican es
Cen o de Tiendas de Fab ican es (Fac o y Ou le ): cen o
come cial, de ubicación no malmen e pe i é ica o en zonas
u ís icas, in eg ado po una ag upación de iendas de ab ican e y
ma cas, que enden con descuen o sus p opios p oduc os.
Cen o de Ocio
Cen o especializado en ocio, es au ación y iempo lib e
Tabla 2-1 Clasi icación de Cen os Come ciales (Fuen e: A.E.C.C (2013))
En los siguien es apa ados se an a explica los ac o es que han p opiciado la
p oli e ación de cen os come ciales en España y que, po an o, jus i ican el in e és de
la me odología p opues a en la p esen e in es igación.
2.1.2 Fac o es de e minan es de la expansión de los cen os
come ciales
Los ac o es que han con ibuido a la acele ada expansión de los cen os
come ciales son muy a iados, pe o algunos au o es (Munue a y Cues as, 2006;
Ce dá, 2008) los han clasi icado en es g upos:
Capí ulo 2: Ges ión de cen os come ciales y de ocio
34
 los inculados a los consumido es (demanda),
 los elacionados con los p opios cen os come ciales (o e a) y
 los que hacen e e encia a la in e ención de ins i uciones públicas.
Los clien es no conside an a los cen os come ciales como sus i u i os de los
es ablecimien os adicionales donde e ec úan sus comp as de p oduc os y se icios,
sino como pun os de encuen o, donde las unciones de ocio y socialización cob an
una impo ancia especial, y donde a la ez exis en posibilidades múl iples de
consumo. Ello ha con igu ado un o ma o de en e enimien o y come cial que es muy
popula en la ac ualidad.
A con inuación, se p esen an las azones que explican las ans o maciones
ope adas en el ámbi o mino is a, y po ende, en la endencia hacia la apa ición de
cen os come ciales.
2.1.2.1 Razones po pa e de los consumido es: demanda.
Según Ce dá (2010), en elación con la demanda, los ac o es más
signi ica i os son:
 El inc emen o de la en a de los consumido es;
 La inco po ación masi a de la muje al me cado de abajo;
 La c ecien e p opo ción de ecu sos gas ados en los nue os o ma os mino is as;
 El inc emen o de la población debido al aumen o de la espe anza de ida,
 El baby boom de los años sesen a y la inmig ación de los úl imos lus os;
 La deses uc u ación amilia y el consiguien e aumen o de hoga es más
pequeños y más diseminados geog á icamen e (Ba ey y B own, 1995; Sweeney
y Sou a , 2001);
 Los cambios de los consumido es en la alo ación del iempo dedicado al
abajo y al ocio (Ve he sel, 2005);
 La posibilidad de ealiza comp as más oluminosas g acias a la mejo a del
equipamien o au omo ilís ico (Bell y La in, 1998; A ondo e al., 2002);
 La endencia a ag upa las comp as u ina ias en comp as espo ádicas
mul ip opósi o den o de g andes supe icies con incen i os lúdicos (Dunne y
Lusch, 1999; Dennis e al., 2002; Clique e al., 2006).
Analicemos más de enidamen e algunos de los ac o es indicados
an e io men e, que se esumen en la Ilus ación 2-1:
 El inc emen o en la en a pe sonal y amilia disponible. El aumen o de la en a, así
como los cambios p oducidos en la p opo ción que des inan los consumido es a la
Cen os Come ciales y de Ocio
35
adquisición y consumo de dis in os bienes y se icios, a ec a de mane a signi ica i a
a la ac i idad mino is a, en an o que si e de es ímulo a la expansión de los o ma os
come ciales, an o a los adicionales como a los más ac uales (Ce dá, 2008).
 El inc emen o de la mo ilidad de los consumido es. Se a a de uno de los ac o es
más impo an es que se mani ies a en el ámbi o de la dis ibución come cial
(Alzubaidi e al, 1997; Whya , 2004), y que se ma e ializa en los siguien es asgos:
inc emen o del núme o de ehículos pa icula es, ex ensión de su p opiedad en e
amplias capas de la población y una mayo necesidad de in aes uc u as ia ias.
Es os enómenos han ans o mado la mane a en que los es ablecimien os
come ciales sa is acen las necesidades de comp a y consumo de los ciudadanos. El
au omó il no sólo mejo a la accesibilidad sino que ambién pe mi e la ealización de
comp as más espaciadas en el iempo y más oluminosas, que a su ez son posibles
po la disponibilidad de ecnologías de almacenamien o y conse ación de los
hoga es (Casa es y Rebollo, 2005; Vázquez y T espalacios, 2006). La apa ición y el
éxi o de las g andes supe icies y cen os come ciales cuya o ma de acceso se basa
mayo i a iamen e en el au omó il, jun o con la endencia hacia la especialización de
los di e en es es ablecimien os y o ma os y su localización en zonas del ex a adio,
iene p o undas epe cusiones en la ac i idad come cial y, en g an medida,
de e minados g upos de población (los consumido es de edad a anzada, los
indi iduos que ca ecen de ehículo p i ado o los discapaci ados: los “disad an aged
consume s”) pueden queda excluidos al desapa ece g an pa e de los equipamien os
come ciales adicionales (Schille , 1994; B omley y Thomas, 1995; Alzubaidi e al,
1997).
 Es echamen e elacionado con el inc emen o de la mo ilidad de los consumido es se
encuen a el p oblema del á ico odado y la conges ión del mismo en los cen os
u banos. El c ecien e uso del au omó il pa icula pa a ealiza cualquie ipo de
desplazamien o gene a una al a densidad de á ico odado que de e io a el en o no
esidencial y de comp a. En es e con ex o, la disponibilidad de apa camien os se
con ie e en un ac o de e minan e del éxi o de los nue os o ma os come ciales
(Dawson, 1983; Jones y Simmons, 1990) y cuya ausencia explica, en pa e, la al a de
espues a del consumido al come cio de p oximidad y su pé dida de in e és po el
negocio adicional u bano (Alzubaidi e al, 1997; Molinillo, 2000 y 2002; López de
Lucio, 2002).
 Inco po ación de la muje al me cado labo al. El desa ollo del empleo a iempo
pa cial y la inco po ación masi a de la muje al me cado de abajo se encuen an
de ás de una ans o mación en los es ilos de ida y hábi os de comp a, que iene su
e ec o sob e la ac i idad del come cio mino is a (Rod íguez del Bosque e al, 2005).
Así, algunos au o es conside an que el “hace la comp a” ya no o ma pa e del
iempo empleado en las ac i idades obliga o ias, sino del dedicado al ocio (Ca lson,
1991; Sáinz de Vicuña, 1996; F asque , 1999) y adquie e una dimensión social y

Capí ulo 2: Ges ión de cen os come ciales y de ocio
36
lúdica de la que ca ecía has a no hace mucho iempo, po lo que se busca la e iciencia
en la comp a. De ahí, la p e e encia po o ma os come ciales más accesibles y en los
que se puedan ealiza comp as mul ip opósi o.
 Tendencias demog á icas y cambios en la población. Es os enómenos, como el
c ecimien o demog á ico de las ciudades y los nue os hábi os esidenciales, el
en ejecimien o de la población, la llegada de inmig an es y su concen ación en
de e minados ba ios de las ciudades, comunes en oda Eu opa y casi en odo el
mundo desa ollado, co en pa alelos a p ocesos como la educción del amaño medio
del hoga , el inc emen o del núme o de i iendas y su diseminación en el con inuo
u bano, el aumen o de amilias monopa en ales y hoga es con un solo miemb o
(Alonso, 1997; Alonso e al, 2000; Sánchez e al, 2001). Es os ac o es se señalan
como los de e minan es undamen ales del éxodo esidencial y u bano, que cons i uye
una opo unidad pa a el come cio de g andes supe icies (Dawson, 1983; Guy,
1994b; F asque , 2000), y una amenaza pa a el negocio adicional u bano (B omley
y Thomas, eds., 1993; Couch, 1997; C uz, 1997), pues o que el desplazamien o hacia
la pe i e ia es á p o agonizado en su mayo pa e po los g upos sociales de mayo
en a.
 Cambios sociales y en los es ilos de ida, alo es e in e eses de los consumido es.
Búsqueda de una mayo calidad en los bienes o una mayo a ención a a iables
come ciales dis in as del p ecio, como la publicidad, el su ido, la p omoción y el
ambien e gene al del en o no de comp as. Jun o a ello, la o ma en que los clien es
ac uales alo an el iempo ( an o el dedicado al abajo como al ocio) c ea nue as
opo unidades pa a que los mino is as in oduzcan inno aciones espec o del uso del
mismo. Así, el iempo que los comp ado es dedican a la ac i idad de comp a, e
incluso la conside ación de és a como más o menos obligada, iene su co ela o en la
mayo disposición po pa e de cie os dis ibuido es a o ece se icios de en a y
en ega a domicilio, o en la ampliación de ho a ios come ciales como he amien as
compe i i as (C uz, 1997), así como en la p e e encia po ubicaciones en cen os de
comp a, sean o no plani icados.
Cen os Come ciales y de Ocio
37
Ilus ación 2-1 Tendencia del come cio a la ag upación en cen os de comp a:
elemen os de demanda. (Fuen e: Ce dá (2008)).
2.1.2.2 Razones po pa e de la o e a.
Según Ce dá (2010), en cuan o a la o e a, los ac o es más ele an es son:
 Las es a egias de segmen ación de los mino is as pa a adap a se a la
he e ogeneidad de los consumido es (Collis e al., 2000; Bake e al., 2002);
 Los p ocesos de concen ación de es ablecimien os pa a a ae a más
comp ado es y e ene un mayo po cen aje de su gas o (Goss, 1995; Sinha,
2000; Bake e al., 2002);
 La ac i a pa icipación de las g andes supe icies en la p omoción inmobilia ia
de cen os come ciales, como pa e de su es a egia de negocio (A nold e al.,
1998; Suá ez e al., 2002; González-Beni o e al., 2005);
 La ex ensión de la gama de bienes y se icios come cializados;
 La ampliación de los ho a ios de ape u a al público y la mejo a de los se icios
o ecidos al clien e (Ghos y McLa e y, 1987; Bloch e al., 1994; Bi kin, 1995;
Alzubaidi e al., 1997; F asque e al., 2001);
 La apa ición de o ma os especializados (pa ques come ciales, cen os de ocio y
de ab ican es) pa a esponde a la c ecien e demanda de ac i idades de ocio y
en e enimien o;
 La expansión de los cen os come ciales hacia nue os me cados median e la
ape u a de cen os en e i o ios no cubie os, la implan ación de pa ques o
Tendencia a la ag upación en
cen os de comp a: elemen os
de demanda
Ren a
disponible T á ico
odado
Tendencias
demog á .
Cambios
sociales Mo ilidad
pe sonal
Muje
abajado a
Capí ulo 2: Ges ión de cen os come ciales y de ocio
38
cen os en si ios u ís icos, e incluso la ampliación y emodelación de los
exis en es den o de las ciudades.
Po o a pa e, la compe encia en e los p opios es ablecimien os dedicados a la
alimen ación (especialmen e de los más g andes) po un po cen aje cada ez meno
del p esupues o del consumido , les conduce a la p e e encia po hipe me cados o
cen os come ciales plani icados, acue dos con ac uales y, en de ini i a, p ocesos de
c ecimien o co po a i o que se aducen en una mayo in e nacionalización y
concen ación en el sec o (Ce dá, 2008).
En consecuencia, es as endencias hacia una mayo especialización y
concen ación en el sec o mino is a esponden a la mayo plani icación en la oma de
decisiones de localización de las emp esas, y se mani ies an en la p e e encia de los
dis ibuido es de allis as po cen os de comp a, sean o no plani icados. Así, po un
lado, y mayo i a iamen e en el caso de los o ma os especializados en la alimen ación,
ya que sus eque imien os de amaño condicionan sus demandas de espacio come cial,
siendo un componen e esencial de la iabilidad económica de su p opio p oyec o
emp esa ial (Dawson, 1983; Jones y Simmons, 1990; Guy, 1994a y b). Y, po o o
lado, en lo que se e ie e a los come cian es de equipamien o de la pe sona y del
hoga , po que los e ec os siné gicos de i ados de la aglome ación y
complemen a iedad de los es ablecimien os o ien ados hacia un de e minado ipo de
comp a son una aducción di ec a del compo amien o compa a i o y mul ip opósi o
del comp ado ac ual (B ewis-Le ie y Ha is, 2000; C uz, coo d., 2002). En de ini i a,
se a a de enómenos que se mani ies an en los mino is as en pau as de localización y
de p e e encia po ag upaciones de comp a (Ilus ación 2-2).
Ilus ación 2-2 Tendencia del come cio a la ag upación en cen os de comp a:
elemen os de o e a. (Fuen e: Ce dá (2008))
Tendencia a la
ag upación en cen os de
comp a: elemen os de
o e a
Especialización Concen ación Compe encia Di e si icación
Cen os Come ciales y de Ocio
39
2.1.2.3 Razones ins i ucionales.
Finalmen e, aunque no po ello en úl imo luga , se p esen a un conjun o de
azones que explican la endencia mencionada, y que se elacionan con ins i uciones
económicas y legisla i as, así como con las ac uaciones de o ganismos públicos que
in e ienen en el ámbi o del come cio mino is a. En es e sen ido, Ce dá (2010) des aca
lo siguien e:
 Mejo a de las in aes uc u as y de la ed de anspo es;
 Plani icación de cen os come ciales en zonas pe iu banas, que han acili ado a
los consumido es los desplazamien os de la ga dis ancia pa a adqui i p oduc os
de comp a ecuen e (Wake ield y Bake , 1998; A en ze e al., 2005);
 Incen i os iscales pa a a ae los cen os come ciales hacia cie as zonas
geog á icas (Lou ie e y Gae h, 1987; Roy, 1994; Ce dá, 2008).
Analicemos más de enidamen e algunos de los ac o es indicados
an e io men e, esumidos en la Ilus ación 2-3:
 Mejo as en la ed de anspo es. Resul a de especial impo ancia menciona las
mejo as en la ed ia ia de anspo es, que a o ecen la expansión de los cen os
come ciales plani icados y sus pa ones de localización en zonas pe iu banas, lo que
acili a a los consumido es los desplazamien os incluso de la ga dis ancia pa a la
adquisición de p oduc os de comp a ecuen e o u ina ia (Guy, 1994a y b; Ma janen,
1995; Medina, 1997; Medina e al, 1999), y pe mi e i i en el ex a adio o en
u banizaciones alejadas de las ciudades.
 Nue os modelos de desa ollo u banís ico. Es echamen e elacionado con lo an e io
se encuen a el desa ollo de modelos de i ienda uni amilia y de manzana abie a,
que di icul an la p oli e ación de come cios independien es diseminados y a o ecen
la ag upación del mismo en cen os come ciales (C uz, coo d., 2002; Ruiz, 2002;
López de Lucio, 2002).
 Disponibilidad de inanciación. Po un lado, y según indican Dawson (1983), Ca lson
(1991) y Guy (1994b), en e o os, el acceso a uen es de inanciación ácilmen e
disponibles se a gumen a como una azón de e minan e de la expansión de los cen os
come ciales, en especial de los plani icados. Po o o lado, den o de los planes de
mode nización del come cio in e io y de mejo a de la compe i i idad del negocio
adicional u bano, las dis in as adminis aciones públicas sos ienen inancie amen e
a los come cian es de las ciudades a a és de acciones como planes de o mación y
de adap ación a las nue as demandas del consumido , la po enciación de los cen os
come ciales abie os y la c eación de la igu a del ge en e de cen o u bano
(Cas esana, 1997; Ma ín, 1998; Sánchez del Río, 1999).
 Ac uación de las adminis aciones públicas. Algunos au o es señalan azones de
índole iscal po pa e de los gobie nos locales como aquellos elemen os que explican
Capí ulo 2: Ges ión de cen os come ciales y de ocio
46
De acue do con la A.E.C.C, el desa ollo de los cen os come ciales en España
se puede analiza po pe iodos:
1. 1973-1980
A inales de 1980, en España había solo 20 Cen os Come ciales, la mayo ía
basados en Hipe me cados, ya que, en 1973 había comenzado el desa ollo de es e
o ma o con las cadenas P yca y Con inen e, ambas de o igen ancés y usionadas
pos e io men e en la enseña Ca e ou . En 1980, ab e el p ime Cen o Come cial
G ande, Ba icen o, ce ca de Ba celona.
El incipien e desa ollo de los Cen os Come ciales se mos aba con una
densidad muy baja, de solo 13,4 m2 de SBA en Cen os Come ciales po cada 1.000
habi an es
2. 1981-1990
En el pe iodo 1981-1990, sob e odo en su segunda mi ad, los Cen os
Come ciales españoles inician su ue e desa ollo. En es a década, se ab en 75 nue os
Cen os. En los años 80, en la luz los 3 p ime os Cen os Come ciales Muy G andes,
que ma ca án una de las endencias de los años siguien es.
La densidad al inal del pe iodo alcanza los 53,1 m2 de SBA po cada 1.000
habi an es.
3. 1991-2000
La úl ima década del pasado siglo es, jun o a la p ime a del p esen e, la de
mayo desa ollo de los Cen os Come ciales españoles. En e 1991 y 2000, se
inaugu a on 197 nue os Cen os, con más de 5.000.000 de m2 de SBA.
En es a década ab en los p ime os Cen os de Ocio y Cen os de Fab ican es y
los Pa ques Come ciales empiezan a consolida se como un o ma o con u u o, al
ampa o del no able desa ollo que empiezan a ene las medianas supe icies
especializadas. A meno i mo, pues su dimensión solo se jus i ica en las g andes
aglome aciones u banas, con inúan apa eciendo Cen os Come ciales Muy G andes.
Apa ecen los p ime os Pa ques Come ciales de g an dimensión.
La densidad de Cen os Come ciales en el año 2000 e a ya de 175,7 m2 de SBA
po cada 1.000 habi an es, pe o aún es aba muy lejos de las ci as de los países
eu opeos con mayo p esencia de Cen os Come ciales.
4. 2001-2010
Du an e el pe iodo 2001-2010, se c ean 226 nue os Cen os Come ciales, con
más de 7.000.000 de m2 de SBA.
La densidad de Cen os Come ciales, 303,1 m2 po cada 1.000 habi an es, es á
ya ce ca de la media eu opea.

Cen os Come ciales y de Ocio
47
5. 2011 – 2012
Los cambios en la si uación económica en España a pa i de 2008 y la madu ez
alcanzada po los Cen os Come ciales españoles, lle an necesa iamen e a una no able
disminución en el i mo de ape u as. A pesa de ello, en los dos p ime os años de la
p esen e década, ab ie on 17 nue os Cen os, con más de 1.000.000 de m2 de nue a
SBA, incluyendo las ampliaciones de Cen os exis en es. Al inaliza 2012, se
con abilizan 535 Cen os Come ciales españoles, con más de 15 millones de m2 de
Supe icie B u a Alquilable (SBA).
Po su pa e, Ma ín y Ma ín (2013) a i man que la e olución de los cen os
come ciales en España desde 1981 has a 2012 puede explica se en cua o e apas
di e en es:
1. Desde 1981 has a 1996 se p oduce una p og esi a ape u a de cen os
come ciales y la SBA c ece de mane a signi ica i a (po ejemplo, en e
1993 y 1996 llegan a ab i se 88 nue os cen os come ciales que suponen
una SBA c eada de 2.2216.732 m2).
2. En el pe iodo 1997-2000, se p oduce un e oceso en el a ance de los
cen os come ciales pues o que se educe el núme o de ape u as has a 84
cen os come ciales y la SBA se queda en 1.882.051 m2.
3. En e el año 2000 y 2008 los cen os come ciales expe imen an su mayo
c ecimien o en el me cado español: en e 2001 y 2004 se ab en 109
cen os come ciales y en e 2005 y 2008 o os 105 cen os come ciales.
4. Du an e los úl imos cua o años (2009-2012), los cen os come ciales han
expe imen ado una cla a educción en su c ecimien o. Se han abie o
menos cen os (conc e amen e, 21) y ambién se ha c eado menos SBA
(1.891.352 m2).
La A.E.C.C ci a en 535 y 15.119.355 m2 la o e a disponible a 31-12-12 en el
en o no dis ibu i o español. De o ma conjun a se con abilizan 33.693 locales
come ciales y 842.448 plazas de apa camien o.
En la Tabla 2-4 puede obse a se la dis ibución de cen os come ciales po ipo
de cen o a 31 de diciemb e de 2012:
Capí ulo 2: Ges ión de cen os come ciales y de ocio
48
Tipo de cen o
Núme o
cen os
%
SBA (m2)
%
Nº
locales
%
Plazas
Apa cam.
%
Muy g ande
0
3,74
2.339.045
15,47
3.798
11,27
105.300
12,50
G ande
5
4,02
3.884.588
25,69
9.038
26,82
213.758
25,37
Mediano
16
21,68
3.381.966
22,37
8.934
26,52
187.079
22,21
Pequeño
36
25,42
1.609.090
10,64
7.272
21,58
84.465
10,03
Hipe me cado
9
18,50
1.576.688
10,43
2.098
6,23
119.414
14,17
Pa que
Come cial
7
10,65
1.708.060
11,30
1.051
3,12
88.823
10,54
Cen o de
Fab ican es
2
2,24
195.726
1,29
854
2,53
18.312
2,17
Cen o de Ocio
0
3,74
424.192
2,81
648
1,92
25.297
3,00
To al
35
100
15.119.355
100
33.693
100
842.448
100
Tabla 2-4 Dis ibución cen os come ciales po ipo de cen o a 31-12-12 (Fuen e:
A.E.C.C (2013))
Con los da os disponibles po comunidades au ónomas a 31 de diciemb e de
2012, se obse a que de los 535 cen os abie os, se concen an en Andalucía 105
unidades, que ep esen an el 19,63 %, mien as que en Mad id se con abilizan 94
unidades, que ep esen an el 17,57 % del o al, seguidos de la Comunidad Valenciana
(57 cen os y 10,65 %) y Ca aluña (45 cen os y 8,41 %) (Tabla 2-5).
Comunidad
Au ónoma
Nº de
Cen os
%
SBA (m2)
%
Densidad
come cial
Andalucía
105
19,63
2.602.268
17,21
308
A agón
14
2,62
640.025
4,23
474
As u ias
14
2,62
478.872
3,17
444
Balea es
8
1,50
190.389
1,26
170
Cana ias
33
6,17
811.557
5,37
383
Can ab ia
5
0,93
126.165
0,83
212
Cas illa-La Mancha
22
4,11
503.393
3,33
237
Cas illa y León
25
4,67
657.959
4,35
258
Ca aluña
45
8,41
1.388.728
9,19
183
Cen os Come ciales y de Ocio
49
Comun. Valenciana
57
10,65
1.783.126
11,79
348
Ex emadu a
15
2,80
245.536
1,62
222
Galicia
38
7,10
920.115
6,09
331
Mad id
94
17,57
2.971.430
19,65
457
Mu cia
21
3,93
692.808
4,58
470
Na a a
7
1,31
197.641
1,31
307
País Vasco
27
5,05
793.551
5,25
362
Rioja
4
0,75
101.311
0,67
313
Ceu a
1
0,19
14.481
0,10
172
ESPAÑA
535
100
15119355
100
314
Tabla 2-5 Dis ibución cen os come ciales po comunidades au ónomas a 31-12-12
(Fuen e: A.E.C.C (2013))
La clasi icación de las comunidades au ónomas según los me os cuad ados de
supe icie b u a alquilable de sus cen os come ciales es simila a la clasi icación po
el núme o de cen os: el p ime luga lo ocupa Mad id con 2.971.430 m2 (19,65 %),
seguida de Andalucía con 2.602.268 m2 (17,21 %), la Comunidad Valenciana con
1.783.126 m2 (11,79 %) y Ca aluña con 1.388.728 m2 de SBA (9,19 %). En e las
cua o comunidades au ónomas más pobladas suponen el 57,84 % de la supe icie
b u a alquilable en cen os come ciales.
En la Tabla 2-5 ambién se ha incluido la densidad come cial po comunidades
au ónomas, medida po el núme o de me os cuad ados de supe icie b u a alquilable
de cen o come cial po cada 1.000 habi an es. La Ilus ación 2-4 mues a la
he e ogeneidad en la implan ación de cen os come ciales po comunidades
au ónomas a endiendo a la densidad come cial. Se obse a que la media nacional es
314 m2 po cada 1.000 habi an es. Des aca po su densidad come cial A agón (474
m2), Mu cia (470 m2) y la Comunidad de Mad id, con 457 m2 po cada 1.000
habi an es. Le siguen As u ias (444 m2) y Cana ias (364 m2). Del es o de
comunidades au ónomas con mayo población, la Comunidad Valenciana es á algo
po encima de la media nacional, con 348 m2 po cada 1.000 habi an es; Andalucía
es á lige amen e po debajo de la media nacional, con 308 m2 cada 1.000 habi an es; y
Ca aluña iene una baja densidad de supe icie de cen o come cial, con 183 m2 po
cada 1.000 habi an es. De hecho, Ca aluña ocupa el an epenúl imo luga en cuan o a
densidad, sólo po delan e de Balea es y Ceu a.
Capí ulo 2: Ges ión de cen os come ciales y de ocio
50
Ilus ación 2-4 Dis ibución de CC po CCAA a 31-12-12 (Fuen e: A.E.C.C (2013))
Finalmen e, en cuan o al núme o de abajado es empleados en los Cen os
Come ciales en España, según la A.E.C.C, al inaliza 2012 e a de 317.000, lo que
supuso un inc emen o del 1,3% espec o al año an e io . Así mismo du an e el año
2012 es os Cen os u ie on una a luencia de 1.713 millones de isi as, lo que supuso
un inc emen o del 0,8% con espec o a 2011.
2.2 Ren abilidad de cen os come ciales.
2.2.1 In oducción
La en abilidad de los cen os come ciales se gene a a pa i de di e en es
ac o es. En p ime luga , se encuen a la selección de una adecuada localización que
acili e la accesibilidad al mayo núme o de clien es po enciales posibles. En segundo
luga , se p ecisa de la con igu ación de una o e a come cial lo su icien emen e
pode osa como pa a es imula a los clien es a mo e se con el in de ealiza sus
comp as. En e ce luga , es necesa io con a con unas in aes uc u as de se icios e
ins alaciones que supongan un a ac i o di e encial en e al es o de o e as
come ciales compe i i as, como es el caso del apa camien o, la segu idad, e c. En
105
14
14
8
33
5
22
25
45
57
15
38
94
21
7
27
4
1
0 20 40 60 80 100 120
Andalucía
A agón
As u ias
Balea es
Cana ias
Can ab ia
Cas illa-La Mancha
Cas illa y León
Ca aluña
Comun. Valenciana
Ex emadu a
Galicia
Mad id
Mu cia
Na a a
País Vasco
Rioja
Ceu a
Dis ibución de CC po CCAA
Nº de Cen os
Ren abilidad de cen os come ciales.
51
cua o luga , desa olla una acción de comunicación y p omoción cons an e del cen o
come cial. Finalmen e, ges iona con e iciencia los di e en es cos es que se p oducen a
lo la go del año, de al o ma que se gene e una emune ación azonable del capi al
in e ido. Pa a pode ene un éxi o con inuado en el iempo, es p eciso que odos
es os ac o es sean ges ionados de o ma p o esional con modelos ac ualizados, que
pe mi an adap a la o e a del cen o come cial a las necesidades cambian es de los
clien es y a las acciones que ealicen los compe ido es.
No obs an e, el in úl imo de odo cen o come cial es consegui una
en abilidad en el iempo que le ga an ice su supe i encia. Pa a ello, hay que
desa olla modelos de localización y ges ión que engan en cuen a los dos elemen os
cla es pa a ob ene esul ados:
1) el a ac i o del cen o come cial, de o ma que consiga cap a la mayo demanda
posible, y
2) los cos es que se necesi an pa a man ene y consolida ese a ac i o come cial.
Es o lle a al plan eamien o de modelos basados en la unción de p oduc i idad,
es deci , donde se engan en cuen a ambos aspec os básicos pa a la ges ión e icaz de
los cen os come ciales.
Es e apa ado es á dedicado a desa olla de o ma gene al y simpli icada el
concep o de unción de p oduc i idad pa a, pos e io men e, desa olla el concep o de
asa de es ue zo sob e el que se undamen e el modelo p opues o en el siguien e
capí ulo. Es o pe mi i á conec a la p oduc i idad indi idual de cada come cio con la
p oduc i idad global de odo el cen o come cial. Finalmen e, se abo dan la unción de
a ac i o y de cos es, donde se de allan los p incipales cos es que hay que ges iona ,
e alua y plani ica pa a consegui una p oduc i idad en el iempo que jus i ique las
in e siones a ealiza .
2.2.2 Función de P oduc i idad
La unción de p oduc i idad iene la inalidad de de e mina la en abilidad de
los cen os come ciales en unción de sus ing esos y sus cos es. En la medida en que
los ing esos supe an a los cos es, la in e sión pa a implan a un nue o cen o
come cial es a á jus i icada (Suá ez Vega e al., 2001).
Los ing esos depende án del a ac i o que enga un cen o en elación a los
compe ido es. Po lo an o, el a ac i o se debe es ima en unción de la demanda que
log a a ae en é minos mone a ios. Los ac o es que de e minan el a ac i o son la
o e a come cial que log a a icula el cen o come cial, la localización y la
compe encia. La o e a come cial es ges ionada po la di ección de los cen os
come ciales, que ienen el obje i o de con igu a la o e a más compe i i a en cada
momen o en unción de las p e e encias de los consumido es. La o e a come cial se

Capí ulo 2: Ges ión de cen os come ciales y de ocio
52
conside a an o desde la pe spec i a de los bienes y se icios o ecidos como de las
in aes uc u as a disposición de los clien es pa a ealiza sus comp as. E iden emen e,
odo es o depende de la supe icie disponible pa a ins ala las iendas y cons ui
se icios complemen a ios como apa camien os y zonas de paseo y elax. La
localización es una decisión a la go plazo que condiciona la en abilidad y iabilidad
económica del cen o come cial. En la oma de decisión de la localización se ha de
ene en cuen a la compe encia exis en e en ese momen o, con el in de consegui un
posicionamien o en el me cado compe i i o a la go plazo. Asimismo, en la medida en
que la localización sea ace ada, no sólo se log a cap a a la mayo demanda posible
sino que se disuade a la compe encia pa a en a en un me cado ya a endido
adecuadamen e.
Po o a pa e, ambién se deben ene en cuen a los cos es de los cen os
come ciales, que pueden se gené icos al cen o o indi iduales a cada es ablecimien o
implan ado en el mismo (Suá ez Vega e al., 2001). Los cos es gene ales al cen o se
simpli ican en los siguien es: in e sión inicial, gas os de comunidad, gas os de
man enimien o de las in aes uc u as, gas os de ges ión, gas os de p omoción y gas os
de cada uno de los es ablecimien os.
En la medida en que se log e ob ene unos ing esos supe io es a los cos es se
jus i ica á la in e sión, siendo la dimensión en un emplazamien o compe i i o la
a iable cla e. La dimensión es la que de e mina la o e a come cial y la capacidad
pa a dispone de se icios complemen a ios que inc emen an el a ac i o de los
cen os (apa camien os, zonas de paseo, pa ques in an iles, e c.).
De lo comen ado an e io men e podemos exp esa de o ma ma emá ica la
unción de p oduc i idad de un cen o come cial en los siguien es é minos:
donde:
FP = Función de p oduc i idad
FA = Función de a ac i o
FC = Función de cos es
La unción de a ac i o se de e mina en unción de la o e a de alo del cen o
come cial, que depende á de las p obabilidades de a acción come cial de los
di e en es clien es po enciales que, a su ez, obedecen a di e en es ac o es, como la
a iedad y calidad de los es ablecimien os, la localización, la compe encia y las
in aes uc u as a disposición del cen o. La unción de a ac i o se puede exp esa
ma emá icamen e de la siguien e o ma:
Ren abilidad de cen os come ciales.
53
Siendo las ai las dis in as a iables o ac o es que inciden en la a acción
come cial de un cen o come cial.
Según se mues a en la
Ilus ación 2-5, la unción de a ac i o se inc emen a á cuan o mayo sea la
supe icie b u a alquilable disponible o SBA (es la suma de las supe icies de los
locales come ciales del Cen o Come cial excluyéndose zonas comunes, se icios y
paseos pa a el público, mall, apa camien o y pa ios de ca ga/desca ga), has a un pun o
a pa i del cual comienzan los endimien os dec ecien es y no po inc emen a la SBA
se log a inc emen a las en as.
UNIDADES
MONETARIAS
SUPERFICIE (SBA )
Ilus ación 2-5 : Función de p oduc i idad de un Cen o Come cial (Elabo ación p opia)
La unción de cos es de un cen o come cial es á in eg ada po es ipos de
gas os:
1) In e sión inicial.
2) Gas os anuales gené icos a odo el cen o.
3) Gas os indi iduales a cada come cio.
Den o del p ime o se encuen a la in e sión inancie a que hay que ealiza
pa a adqui i el sola donde se ubica el cen o come cial, lle a a cabo oda la ob a de
edi icación y cumplimen a odos los ámi es adminis a i os necesa ios pa a su
Capí ulo 2: Ges ión de cen os come ciales y de ocio
54
cons ucción y ape u a, según las no ma i as igen es. Es a in e sión se ha de
amo iza en un pe iodo de iempo de e minado, y se ecupe a po la ía de los
alquile es de la SBA del cen o. Po o a pa e, los gas os anuales es án in eg ados po
los gas os de comunidad, los de ges ión del cen o, los de p omoción y los gas os de
man enimien o de las in aes uc u as. En muchas ocasiones los es p ime os se
encuen an in eg ados en una misma pa ida, que se cob a con el concep o de gas os
de comunidad, mien as que el gas o de man enimien o habi ualmen e o ma pa e de
un plan plu ianual pa a el man enimien o y conse ación de las in aes uc u as.
Finalmen e, cada come cio dedica sus ing esos a paga los gas os de i ados del cen o
come cial (alquile , comunidad y man enimien o), el pago a los p o eedo es, los
cos es de dis ibución (pe sonal, agua, luz, e c.) y bene icios. Po lo an o, la unción
de cos es se puede exp esa ma emá icamen e de la siguien e o ma:
Donde:
I = In e sión inicial
C = Gas os de comunidad
M = Gas os de man enimien o
GCOM = Gas os indi iduales de los come cios
Como los gas os de comunidad, man enimien o e indi iduales de los come cios
es án e e idos a un pe iodo de iempo anual, mien as que la in e sión inicial es
plu ianual dependiendo de los años de amo ización, la ó mula de la unción de cos es
anual es la siguien e:
Donde “T” es el pe iodo de iempo de amo ización de la in e sión. No
obs an e, los p omo o es de los cen os come ciales ambién p e enden ob ene un
bene icio po el iesgo que asumen al lle a a cabo una in e sión de es e calib e. Es e
ing eso se compu a en los alquile es po la SBA conjun amen e con la amo ización de
la in e sión. En unción de es a ci cuns ancia podemos es ablece que la unción de
cos es inal anual de un cen o come cial es la siguien e:
Donde “A” son los ing esos anuales po alquile que ienen que paga los
come cios a los p omo o es del cen o come cial. A su ez, es a exp esión se puede
simpli ica en gas os gené icos al cen o (GGEN) y gas os indi iduales a los come cios
(GCOM) de la siguien e o ma:
Ren abilidad de cen os come ciales.
55
La cla e del éxi o de la implan ación de un cen o come cial consis e, po an o,
en consegui posiciona se en la zona de bene icios de inida en la Ilus ación 2-5. Es o
signi ica que pa a una in e sión en un cen o come cial de dimensión comp endida en
dicha zona, los es ablecimien os come ciales no sólo pod án hace en e a odos sus
cos es sino que ob end án un bene icio adicional. Se puede da el caso de que an e un
éxi o de en as muy o undo del cen o come cial, los p omo o es decidan subi los
alquile es an e las expec a i as de aumen o de bene icios. En es e caso, la cu a de
cos es subi ía y, mien as los es ablecimien os indi iduales sigan ob eniendo
bene icios, los p omo o es no end án p oblemas pa a ob ene una en a adicional.
2.2.3 Tasa de Es ue zo
Según la A.E.C.C, se en iende po asa de es ue zo (e o index) “el alo
exp esado en po cen aje, esul an e de di idi los cos es que sopo a un a enda a io de
un local en el cen o come cial ( en a más gas os comunes) en e el alo de su ci a de
en as o al. No malmen e se u iliza pa a alo a la iabilidad de la ac i idad
come cial de un a enda a io”.
El concep o de asa de es ue zo es muy in e esan e pa a simpli ica el cálculo de
los cos es que pe mi en de e mina la localización óp ima de un cen o. Es o se debe a
que es muy di ícil de e mina los gas os indi iduales de cada es ablecimien o
come cial, ya que cada uno ealiza una ac i idad di e en e con es a egias come ciales
dis in as que equie en gas os especí icos a cada ac i idad. Una buena o ma de
a moniza o es anda iza es os gas os con el in de de e mina la demanda que se debe
a ae pa a ga an iza la iabilidad económica del cen o es la asa de es ue zo. Es o
es, odo es ablecimien o que pueda paga la asa de es ue zo es á en zonas de
bene icios y, po lo an o, es a á in e esado po segui localizado en el cen o
come cial. En é minos ma emá icos la asa de es ue zo desde la pe spec i a de la
ges ión del cen o come cial se puede exp esa así:
Donde:
 e = Tasa de es ue zo de los come cios (de e mina la capacidad que
iene una emp esa pa a cub i los cos es comunes, sus p opios cos es y
ob ene bene icio).
 A = Alquile es anuales de oda la supe icie b u a alquilable del cen o
come cial.
 C = Gas os de comunidad anuales del cen o come cial.
 M = Man enimien o de las in aes uc u as del cen o come cial.
Capí ulo 2: Ges ión de cen os come ciales y de ocio
62
 P ecio e eno (€/m2), que depende de la supe icie edi icable pe mi ida y el ipo de
cali icación del e eno (u bano o u al ecali icado). El alo de asación de los
e enos depende p incipalmen e del “p ecio de me cado”, que se ob iene as la
ealización de un es udio de me cado. En es e es udio se compa an los p ecios de
e enos de ca ac e ís icas simila es que es án a la en a en el momen o de la
asación o que han sido endidos ecien emen e.
Los p incipales aspec os que in luyen en el p ecio del e eno son:
o Dis ancia a núcleos de población o pun os de in e és.
o In aes uc u as exis en es y p e is as.
o Cualidades del en o no.
o Mo ología del e eno.
o Ap o echamien o u banís ico.
De es as ca ac e ís icas la que mayo in luencia a a ene en el p ecio del
e eno es el “ap o echamien o u banís ico”. Es a magni ud si e pa a cuan i ica el
bene icio p oceden e de edi ica en un e eno, y depende de su clasi icación y
o denación en el planeamien o municipal. En unción de la clasi icación, el
ap o echamien o se ma e ializa siguiendo dis in os modelos:
o Suelo no u banizable o ús ico: son suelos en los que no se puede cons ui
con ca ác e gene al.
o Suelo u banizable y suelo u bano no consolidado: son suelos en los que se
deben cons ui una se ie de in aes uc u as an es de pode edi ica . Po lo
gene al, es as in aes uc u as co en a ca go de los p omo o es.
o Suelo u bano consolidado: son suelos que cuen an con las in aes uc u as
ijadas po el planeamien o, po lo que se puede p ocede di ec amen e a su
edi icación. La magni ud que si e pa a alo a el ap o echamien o de es os
suelos es di ec amen e el "coe icien e de edi icabilidad”.
La clasi icación, o denación y ap o echamien o del suelo municipal se ijan en
el Plan Gene al o en las No mas Subsidia ias y puede consul a se en el Ayun amien o.
An es de comp a un e eno se debe solici a la " icha u banís ica", ya que en es e
documen o, el Ayun amien o esume los pa áme os u banís icos que a ec an a la
pa cela.
En la comp a del e eno se deben conside a el p ecio de comp a, los
hono a ios de no a io y egis ado , y el impues o de ansmisiones pa imoniales. Los
hono a ios de no a io y egis ado se es ipulan median e a anceles ijados po ley. La
suma de ambos es á en o no al 0,5% del p ecio de comp a. El ipo imposi i o del
Impues o de T ansmisiones Pa imoniales depende de cada Comunidad Au ónoma. En

A ac i o y cos es de un cen o come cial.
63
Cana ias el ipo imposi i o a aplica po es e impues o es del 6,5% del alo e lejado
en la Esc i u a de Comp a en a.
 Cons ucción: ob a ci il e ins alaciones, donde se incluyen odos los gas os
o iginados po la cons ucción del inmueble, las supe icies anexas y las conexiones
de accesibilidad al cen o come cial. En la cons ucción se deben conside a los
gas os de ejecución ma e ial, los gas os y bene icio del cons uc o y los impues os.
El p esupues o de ejecución ma e ial es la suma de los cos es de ejecu a cada
una de las pa idas que igu an en las mediciones del p oyec o. El ango de p ecios es
muy amplio, dependiendo de las ca ac e ís icas de la cons ucción, del e eno y de la
emp esa que se con a e. Los p incipales aspec os que in luyen en el p ecio de
cons ucción son:
o Supe icie del cen o come cial.
o Calidad de ma e iales y acabados
o Complejidad de la cons ucción
o Ca ac e ís icas del e eno: geome ía, geología, acilidad de acceso...
o Calidad de la emp esa cons uc o a
Un gas o que suele igno a el p omo o y puede llega a se ep esen a i o, es el
gas o de u banización de la ía pública. O os gas os a conside a son los suminis os
de ob a (agua y elec icidad) necesa ios pa a la ejecución de las ob as. Es os gas os se
componen de la ins alación de las acome idas p o isionales y el pago de los
co espondien es consumos. Su cuan ía depende de la dis ancia de la pa cela a la ed
gene al, de la supe icie y de los sis emas cons uc i os empleados. Un aspec o que ha
aumen ado conside ablemen e el p ecio de ejecución de las nue as cons ucciones es
el Código Técnico de la Edi icación ap obado en 2007. Es a no ma i a ha mejo ado
sus ancialmen e la calidad de la edi icación, pe o como con apa ida ha supues o un
inc emen o del cos e de ejecución del o den del 10-20% espec o a la no ma i a
an e io .
A con inuación se de alla un lis ado o ien a i o de gas os de ejecución ma e ial:
o Mo imien o de ie as: exca ación/ ellenos.
o Cimen ación.
o Saneamien o. En e ado.
o Es uc u a mix a (ho migón + me álica).
o Albañile ía: ce amien os. Cubie as.
o Solados, pa imen os, alica os, ecub imien os.
o Ca pin e ía.
Capí ulo 2: Ges ión de cen os come ciales y de ocio
64
o Agua ( on ane ía y saneamien o ex e no).
o Elec icidad (BT y MT) y elecomunicaciones.
o U banización (ace as, á boles).
 Maquina ia e ins alaciones especí icas, donde se ecogen los gas os de di e sas
maquina ias necesa ias pa a el uncionamien o del cen o come cial, como escale as
au omá icas, ascenso es, g upo elec ógeno, ai e acondicionado, limpieza, igilancia,
con ol de ehículos en el pa king, e c.
 Cos e p oyec os; se incluyen el desembolso que hay que e ec ua pa a paga los
p oyec os de a qui ec u a e ingenie ía.
 P ecio licencias; oda edi icación iene que paga la licencia de cons ucción
o o gada po los ayun amien os.
Los gas os elacionados con la licencia municipal se di iden en dos pa es: la
asa po licencia u banís ica y el impues o sob e cons ucciones, ins alaciones y ob as.
Cada ayun amien o es ablece un ipo imposi i o pa a cada una. La licencia u banís ica
si e pa a que el Ayun amien o con ole la adecuación del p oyec o a lo es ablecido en
la no ma i a municipal. Pa a ob ene el pe miso de ob a se debe p esen a en el
ayun amien o el p oyec o de ejecución y paga el Impues o sob e Cons ucciones,
Ins alaciones y Ob as.
En los cen os come ciales se puede da la ci cuns ancia de que engan que
paga adicionalmen e una licencia come cial especí ica, pa a pode desa olla la
ac i idad come cial den o de un cen o o pa a ob ene un pe miso p e io al de la
licencia de cons ucción que les acul e pa a lle a a cabo es e ipo de ac i idad
come cial in eg ada. Den o de las licencias hay que ene en cuen a los di e en es
concep os que hay que alo a pa a conoce la edi icabilidad de un sola . En p ime
luga , se puede cons ui bajo asan e y sob e asan e, pudiendo cambia la no ma i a
del índice de ocupación, el índice de edi icabilidad y del núme o de plan as
pe mi idas. O o ac o a ene en cuen a es la posibilidad de dispone de
apa camien os al ai e lib e o, po el con a io, edi icado. Es mucho más económico el
cos e de cons ucción al ai e lib e, lo que epe cu e di ec amen e en la iabilidad
económica del cen o come cial.
2.3.2.2 Gas os de comunidad y man enimien o
En es e g upo de gas os se incluyen los gas os necesa ios pa a el
uncionamien o dia io de los cen os come ciales. Los p incipales gas os de
comunidad son los siguien es:
 Di ección del cen o; odo cen o come cial que desee man ene un ni el al o de
compe i i idad equie e de un equipo di ec i o. En e sus obje i os se encuen a
el de ges iona los gas os comunes, pe o la esponsabilidad más impo an e adica
A ac i o y cos es de un cen o come cial.
65
en con o ma y ac ualiza una o e a come cial compe i i a. De su ges ión
depende que los in e so es puedan ecupe a los ecu sos inancie os apo ados
pa a cons ui y dinamiza el cen o come cial.
 Limpieza, donde se incluyen odos los gas os pa a man ene el cen o come cial
limpio y en condiciones higiénicas.
 Segu idad; es muy impo an e man ene un ni el de segu idad al o, que igile
po la in eg idad de los clien es, que no se p oduzcan obos o al e aciones del
o den y con ole las en adas y salidas de pe sonas.
 Consumo eléc ico, de las zonas comunes del cen o come cial.
 Consumo agua, pa a el agua sani a ia del cen o así como pa a el man enimien o
y limpieza del mismo.
 P omoción y publicidad; pa a acili a la p omoción del Cen o Come cial, el
p omo o debe asumi unos gas os de publicidad y animación. Pos e io men e,
es os gas os se án su agados po odos los come cios.
 Gas os di e sos, donde se incluyen una se ie de gas os de di e so o den, que son
necesa ios pa a ealiza las di e sas ac i idades del pe sonal enca gado de la
di ección y man enimien o del cen o come cial.
 Plan plu ianual de g andes epa aciones (PPGR). El Plan Plu ianual se puede
de ini como la plani icación a medio y la go plazo del conjun o de medidas y
e o mas co ec i as, an o de ob a ci il como de ins alaciones, que po su
ele ada cuan ía económica deben egula se a a és de una p og amación decenal,
que se á asignada anualmen e en unción de las acciones p e is as. En esencia, el
Plan Plu ianual de G andes Repa aciones consis e en el desa ollo de una iloso ía
que en Eu opa iene aplicándose desde hace muchos años a odo ipo de
complejos inmobilia ios, engan o no una inalidad come cial, y que
p og esi amen e se a implan ando en España en e los p opie a ios de los
mismos con obje o de e alo iza el inmueble en cues ión a lo la go del iempo.
Se a a ía de esa mane a de e i a la exis encia de de amas ocasionales,
pe iodi icando el gas o an icipadamen e en un pe íodo de iempo p ede e minado.
2.3.2.3 En oque inancie o de cen os come ciales: análisis in eg ado de
iabilidad.
De acue do con Lopes y Paula (2009) hay que sub aya la impo ancia de los
concep os inancie os básicos en la especi icidad del negocio de cen os come ciales
debido a a ios ac o es:
 El alo , medible po la expec a i a de gene ación de u u os cash- Iows
p oceden es de la ope ación (po medio de la explo ación y/o en a del cen o
come cial), descon ando los ac o es iempo y iesgo.
Capí ulo 2: Ges ión de cen os come ciales y de ocio
66
 El iesgo, asociado a la ince idumb e en las múl iples a iables, más o menos
con olables, que condicionan el endimien o de un cen o come cial.
 La e iciencia de los me cados, o más bien la ine iciencia ela i a del me cado de
cen os come ciales, ca ac e ís ica in ínseca a la clase de ac i os en que se
insie e el inmobilia io. Los ele ados cos es de ansacción y iscales, la
in o mación asimé ica y g a osa, la segmen ación de los me cados ( esul ado
de los dispa es encuad es legisla i os, ju ídicos y p ocesales) y la educida
liquidez ela i a ( esul ado de los ele ados alo es, indi isibilidad y
he e ogeneidad de es os ac i os) son ec o es de es a ine iciencia.
El análisis inancie o, de acue do con Baum y C osby (2008), implica, más que
la e aluación de la p opiedad inmobilia ia, un análisis de las condiciones con ac uales
es ablecidas con los inquilinos ins alados y de los cash- lows esul an es de ello. Po lo
gene al, el p oyec o de desa ollo de un cen o come cial asume el o ma o de esidual
o p o i alua ion, aduciéndose en la deducción al alo de los ing esos u u os
es imados (ing esos de la ope ación y alo de en a del cen o come cial en
endimien o al inal del holding pe iod) del o al de gas os es imados pa a el desa ollo
del ac i o con ca ac e ís icas que lo o nen ap o pa a gene a los u u os ing esos
es imados.
El mé odo discoun ed cash low o lujo de ondos descon ados de e mina el
alo ac ual de los lujos de ondos u u os descon ándolos a una asa que e leja el
cos e de capi al apo ado. Es o es necesa io po que los lujos de ondos en di e sos
pe íodos no pueden se compa ados di ec amen e pues o que no es lo mismo con a
con una can idad de dine o aho a, que en el u u o. Po lo gene al, es la opción pa a
es ima el alo de un p oyec o de desa ollo de un cen o come cial. Es á
complemen ado po mé odos de análisis de iesgo (análisis de sensibilidad
mul i a iada y análisis de escena ios) y mé odos compa a i os (u ilizando los cen os
come ciales compa ables del po a olio o benchma ks de me cado). En la p oyección
de las di e sas úb icas se impone la u ilización de alo es de me cado, de modo que
la delimi ación del pe iodo de p oyección debe á es a alineada con el holding pe iod
p e is o po el p omo o que se si úa, en el caso de los cen os come ciales, en e los 5
y los 15 años.
En lo e e en e a los ing esos, pa iendo del P og ama Come cial de inido y
espec i o enan -mix es uc u al (a inado g adual y p og esi amen e a medida que la
come cialización se conc e iza) se es iman los cash- lows u u os de i ados de los
con a os con los inquilinos (bajo la o ma de de echos de ing eso, emune ación ija
y/o a iable) y o os de índole a ípica (en e o os, ing esos de i ados del alquile de
espacios empo ales, explo ación de pa king y acciones de ma ke ing).
En el caso de los gas os des acan en é minos gene ales y a lo la go de la Fase
de P omoción y Desa ollo del Cen o Come cial, como se comen ó an e io men e, los
A ac i o y cos es de un cen o come cial.
67
gas os de in e sión incluyendo los enca gos de adquisición del e eno, no a iales y de
egis o, de es udios y p oyec os, de cons ucción, de licencia y iscales, de ma ke ing
y p omoción inicial, de come cialización p e ia, las p imas de los segu os de iesgo de
p omoción y los ees asociados a la ges ión del p oyec o y cons ucción (Lopes y
Paula (2009)).
De acue do con Lopes y Paula (2009), se pueden iden i ica como a iables-
cla e en el análisis inancie o de un p oyec o de desa ollo de un cen o come cial,
en e o as: el ac o empo al (p incipalmen e el iempo empleado en los p ocesos de
licencia y cons ucción del cen o come cial), el ni el de en as, la asa de descuen o
de los cash- lows, la asa de capi alización u ilizada en el alo esidual, y, con
c ecien e impo ancia, el ni el global de en as del cen o come cial. La ince idumb e
asociada a la e olución u u a de cada una de es as a iables se ac ecien a en el
p oyec o de in e sión, po lo que el modelo de análisis debe in e naliza es a
ola ilidad po encial.
Con e e encia a la asa de dep eciación y obsolescencia del edi icio es
impo an e expone que, pues o que la componen e de dep eciación del edi icio es
ela i amen e p e isible, en el caso de los cen os come ciales hay que des aca la
di icul ad añadida en la es imación de la in e sión pe manen e necesa ia pa a el
eposicionamien o del espacio según las aspi aciones del me cado, mi igando así los
índices de obsolescencia. Las endencias en los cen os come ciales cambian con
ela i a apidez y p o ocan que, po lo gene al, la obsolescencia uncional se p oduzca
mucho an es que la de e io ación ísica del edi icio. Empí icamen e se pe cibe que
es a cues ión es de pa icula ele ancia de 5 a 10 años después de la inaugu ación del
cen o come cial.
Median e la unción de p oduc i idad p opues a en el siguien e capí ulo se
in eg an odas es as a iables en un modelo que pe mi e de e mina la localización y el
diseño de un nue o cen o come cial.
Como ya se ha comen ado an e io men e, uno de los p incipales p oblemas pa a
lle a a cabo un análisis inancie o de la en abilidad de un cen o come cial es
de e mina el alo esidual o e minal, exis iendo a ias me odologías pa a su
cálculo. No malmen e los es udios de iabilidad económica se lle an a cabo en un
espacio empo al de diez años, donde se espe a la ecupe ación de la in e sión
ealizada. Es en es e pun o, donde hay que ija el alo esidual de la in e sión en el
cen o come cial en el año diez (o en el que se de e mine pa a ealiza el es udio
inancie o). Siguiendo al p o eso Vega Fe nández (2008), el alo esidual (VR) se ha
de de e mina en unción del Cash Flow Lib e (CFL) según di e en es escena ios que
se pueden plan ea en unción de dos a iables. La p ime a de ellas es la asa de
c ecimien o del CFL según las expec a i as come ciales del cen o come cial, siendo
una a iable que condiciona el VR del mismo. La segunda a iable que incide en el
cálculo del VR es el ho izon e empo al, que se conc e a po el núme o de años sob e

Capí ulo 2: Ges ión de cen os come ciales y de ocio
68
los cuales se a a p oyec a la ob ención de CFL en el iempo, que puede se ini o
pa a un núme o de e minado de años o in ini o.
Teniendo en cuen a es as conside aciones la ó mula pa a de e mina el VR en
un pe iodo de iempo ini o a n años, con una asa de c ecimien o c, con un CFL
p e is o a pa i del año z con un ipo de in e és i es la siguien e:
En el caso de que se op e po calcula el VR según una en a in ini a, donde el
cen o come cial gene a ondos e e namen e, la ó mula a aplica es la siguien e:
Y en el caso de que el c ecimien o c sea conside ado igual a ce o, po que se
espe a que no c ezca en el iempo, la ó mula a aplica en es e caso se ía:
69
Capí ulo 3
3
Obje i os y me odología
l obje i o de es a in es igación es es ablece una me odología in eg al y p ác ica,
basada en la unción de p oduc i idad, que pe mi a de e mina nue as
localizaciones pa a g andes supe icies y las ca ac e ís icas de diseño que és as deben
cumpli .
Po una pa e, el compo amien o de comp a de los consumido es de e mina la
geog a ía come cial de la demanda, en la medida en que la o e a come cial se ha de
localiza en unción de las ca ac e ís icas de la demanda come cial. Po o a pa e,
pa a de e mina la iabilidad de una g an supe icie come cial es necesa io de e mina
su a ac i o, que se aduce en una demanda po encial, y los cos es que se gene an
pa a cons ui y man ene la compe i i idad del mismo, elacionado odo ello a a és
de la unción de p oduc i idad y de la asa de es ue zo.
E
Capí ulo 3: Obje i os y me odología
70
3.1 Obje i os de la in es igación
3.1.1 In oducción
En los úl imos años ha p oli e ado la implan ación de di e en es ipos de
g andes supe icies in eg adas con la inalidad de posiciona a las p incipales enseñas
come ciales en las mejo es localizaciones. El c ecimien o u bano de las poblaciones
ha supues o una nue a opo unidad pa a implan a di e en es ipos de es ablecimien os
come ciales. Las g andes supe icies han sido las que más se han empleado en es e
p oceso, al u iliza las es uc u as come ciales in eg adas pa a plani ica las nue as
á eas u banas (Lowe, 2005; Elizagá a e, 2006). Es e c ecimien o u bano se ha
ca ac e izado po la descen alización de las ciudades y la c eación de nue os núcleos
de esidencia y abajo, donde las g andes supe icies juegan un papel esencial en la
conc eción de la cen alidad come cial y el desa ollo de la ama u bana (Uduku,
1999).
Cana ias no ha es ado ajena a es e enómeno. Es más, el planeamien o de las
p incipales ciudades de la Comunidad Au ónoma ha u ilizado a las g andes supe icies
in eg adas con el in de de ini el c ecimien o de las ciudades más impo an es como
son Las Palmas de G an Cana ia, San a C uz de Tene i e, La Laguna y Telde, po ci a
alguna de ellas. Es o ha gene ado una g an concen ación de cen os come ciales
plani icados en las p incipales ciudades de Cana ias. Tan o es así, que las a ios de
supe icie come cial alquilable po habi an e en las islas capi alinas se encuen an
en e las más al as de oda España. No obs an e, la mayo pa e de los cen os
come ciales se han concen ado en los p incipales núcleos de población ya que es
donde se consigue una mayo capacidad de a acción. Es a ci cuns ancia ha de i ado
en un inc emen o de compe encia muy sus ancial en los úl imos años en zonas muy
conc e as, concen ándose undamen almen e en los ejes Las Palmas de G an Cana ia-
Telde y San a C uz de Tene i e-La Laguna.
Se pod ía conside a que, en é minos gene ales, se ha llegado a un ni el de
sa u ación de es e ipo de equipamien o come cial, pe o es a a i mación debe se
analizada con de enimien o. Po una pa e, los indicado es que se u ilizan pa a medi
el ni el de implan ación son gené icos y ag egan las di e en es ipologías de
me cados. Po o a pa e, el p oceso de localización ha sido eminen emen e selec i o
pues la es a egia come cial seguida po los p omo o es y las p incipales cadenas de
dis ibución se ha basado en ins ala se lo an es posible en las zonas come ciales de
mayo a acción come cial. Finalmen e, la especial o og a ía de las islas de e mina
me cados geog á icos en zonas di e en es a las de inidas di ec amen e po las g andes
ciudades. Es aquí donde se encuen an las opo unidades pa a una nue a implan ación
en un me cado madu o y sa u ado de compe encia.
Obje i os de la in es igación
71
En unción de es as ci cuns ancias, se ía con enien e diseña una me odología
di igida a de ec a los me cados o zonas geog á icas donde ealmen e exis e, no sólo
una opo unidad, sino una necesidad de una g an supe icie come cial. Es a
me odología iene su undamen o eó ico en los modelos de localización ampliamen e
es udiados en el campo del ma ke ing. Como se desa olló en el capí ulo 1, la
localización de las ac i idades come ciales y sus implicaciones en el compo amien o
de comp a de los consumido es y los lujos de demanda ha sido obje o de es udio en el
ma ke ing, el u banismo y el geoma ke ing.
T adicionalmen e se han plan eado di e en es modelos de localización y
delimi ación del á ea de in luencia come cial den o del ma ke ing. Es os modelos se
di iden en e los que siguen un en oque desc ip i o de e minis a (Reilly, 1931 y
Con e se, 1949; Applebaum y Cohen, 1961; Ch is alle , 1935; Lösch, 1954; Jones y
Mock, 1984; Kohsaka, 1992) o un en oque explica i o-es ocás ico (Hu , 1963;
McFadden, 1974, 1977; Ta di , 1979; Gau schi, 1981), incluyéndose en és os úl imos
los modelos de in e acción espacial. No obs an e, es os modelos no se han plan eado
desde la pe spec i a de con ibui al es udio y ealización de la plani icación u bana de
las ciudades, ni ampoco se han desa ollado has a el pun o de aden a se en un
p oceso in eg ado de mac o y mic olocalización. Es más, gene almen e abo dan
modelos economé icos donde se analizan de e minadas a iables explica i as del
p oceso de oma de decisiones de los consumido es, pe o no llegan has a el pun o de
conec a la de e minación de las capacidades de a acción con la iabilidad
económica, así como en el diseño de la o e a come cial que se p ecisa pa a consegui
los obje i os emp esa iales y sociales.
De hecho, la capacidad de cap u a la in e acción en e el diseño de las
ins alaciones y las dis ancias de iaje es una de las ca ac e ís icas a ac i as del ma co
de in e acción espacial. Sin emba go, la li e a u a sob e la op imización simul ánea de
localización y diseño es ela i amen e escasa, sob e odo en el en o no mul i-
compe i i o. Plas ia (1997) desc ibió el p ime modelo compe i i o que conside a
localización y diseño conjun amen e, incluyendo an o la elección de la localización
como la calidad como a iables del modelo. Es e modelo con inuo ue gene alizado
pos e io men e en Plas ia y Ca izosa (2004). Tomando una ed como egión ac ible,
Suá ez Vega e al. (2004) desc ibie on una si uación simula , asumiendo un pa ón
de e minís ico de compo amien o.
Pos e io men e, Aboolian e al. (2007) es udia on un modelo de Hu simila en
un espacio disc e o. Conside an la localización compe i i a de es ablecimien os y su
diseño, con el obje i o de op imiza simul áneamen e ambas ca ac e ís icas en un
conjun o de nue os es ablecimien os, dadas unas limi aciones p esupues a ias, en un
en o no con o os es ablecimien os compe i i os p eexis en es. Plan ean un modelo de
in e acción espacial con múl iples es ablecimien os, demanda elás ica cónca a y
múl iples ca ac e ís icas de diseño. Se supone que la demanda del clien e se o igina a
Capí ulo 3: Obje i os y me odología
78
3.2.1 El modelo mul iplica i o de in e acción compe i i a
(MCI)
Los modelos de i ados de la eo ía de la in e acción espacial son los más
u ilizados po las emp esas a ni el gene al en la ubicación de nue os es ablecimien os
(C aig e al., 1984; O’Malley e al., 1995; Cla kson e al., 1996; He nandez e al.,
1998). El pione o de es a eo ía es Reilly (1931) con su ley de la g a i ación del
come cio mino is a: “dos cen os a aen el come cio de los luga es in e medios en
p opo ción di ec a al amaño de los cen os e in e sa al cuad ado de la dis ancia desde
los cen os al luga in e medio”.
Es e modelo es de e minis a, y álido únicamen e pa a las á eas u ales donde la
elección es á muy media izada po la dis ancia y el núme o de al e na i as es limi ado.
Po el con a io, en las á eas densamen e edi icadas los consumido es pueden elegi
en e nume osos cen os come ciales, con más o menos supe icie come cial, den o
de la dis ancia máxima que es án dispues os a eco e . Hu (1963, 1964) p opone un
modelo p obabilís ico siguiendo los p incipios enunciados po Reilly.
Ma emá icamen e, su exp esión es la siguien e:
1
j ij
ij n
j ij
j
Sd
P
Sd




(1)
Donde:
 Pij= p obabilidad de que un consumido en la si uación de elección i
elija el es ablecimien o j.
 Sj= me os cuad ados de supe icie de en a de el es ablecimien o j.
 dij = dis ancia exis en e en e la base i del consumido y el
es ablecimien o j.
 α = pa áme o de sensibilidad con espec o al amaño (m2) de el
es ablecimien o es imado a pa i de obse aciones empí icas.
 = pa áme o de sensibilidad con espec o a la dis ancia de
desplazamien o, de signo nega i o y que es es imado a pa i de
obse aciones empí icas.
 n = núme o de emp esas come ciales mino is as conside adas po el
consumido .
En los abajos iniciales de Hu el alo del pa áme o α es 1, aunque aquí se
p esen a una e sión más gene al que pe mi e ponde a el e ec o del amaño en la
u ilidad de los consumido es. Po p ime a ez, el modelo de Hu p opo ciona un
en oque capaz de da sen ido a las complejas in e acciones que ienen luga den o del

Análisis geog á ico del me cado
79
sis ema de las á eas de in luencia de un me cado, de ahí el o igen del nomb e de es a
eo ía y de los modelos que de i an de ella (Ghosh y McLa e y, 1987). Haines e al.
(1972) conside an que una de las con ibuciones más impo an es de la o mulación de
Hu es que demues a que el compo amien o espacial del consumido es explicado
po una eo ía capaz ambién de explica los aspec os no espaciales de su
compo amien o. De hecho, los modelos de in e acción espacial asignan lujos de
gas o en e los o ígenes y las zonas de des ino sob e la base de que dichos lujos son
p opo cionales a la ela i a a acción y accesibilidad de los des inos (Guy, 1994a;
Ballas y Cla ke, 2000).
Es e Axioma asegu a que la suma de p obabilidades, Pij, es igual a la unidad:
Dado que la u ilidad disminuye a medida que la dis ancia al es ablecimien o
aumen a, el alo de es nega i o. Los consumido es a la ho a de e alua un
es ablecimien o come cial, sus i uyen la no u ilidad de dis ancias adicionales po la
u ilidad de a ac i os adicionales. Po o a pa e, inc emen os en el alo absolu o de
suponen un aumen o de la impo ancia que los consumido es conceden a la dis ancia,
en e al a ac i o come cial.
Aunque los modelos de in e acción espacial se calib an de mane a ag egada, los
modelos es án basados en p incipios del compo amien o indi idual del consumido .
La cla e de es e ipo de modelos es la de e minación de los alo es de los pa áme os
que mejo se adap en a los pa ones de compo amien o de comp a de los
consumido es (Ghosh y McLa e y, 1987; Clique , 2006). Pa a medi la a acción,
Hu sólo u iliza la supe icie de en a. Con el in de amplia es e concep o, S anley y
Sewall (1976) u ilizan una escala mul idimensional pa a inco po a la imagen de la
emp esa come cial en el modelo lo que mejo a su capacidad p edic i a. Gau schi
(1981) inco po a al modelo medidas adicionales de accesibilidad (a ibu os del
anspo e, en e o os), además de la imagen, lo que ambién mejo a su capacidad
p edic i a.
El deseo de inclui múl iples medidas del a ac i o de la ienda y de la
accesibilidad lle an a Nakanishi y Coope (1974) a de ini un modelo de in e acción
espacial más gene alizado al que denominan modelo Mul iplica i o de In e acción
Compe i i a (MCI), que se de ine de la siguien e mane a:
 
 
1
11
,
k
k
q
kj ij
k
ij q
n
kj ij
jk
Xd
P
Xd






(2)
Capí ulo 3: Obje i os y me odología
80
Donde:
 Pij = la p obabilidad de que un consumido en la si uación de elección i elija
el es ablecimien o j.
 Xkj= medida de la a iable k que desc ibe la a acción del es ablecimien o j.
 αk = pa áme o de sensibilidad con espec o a la a iable k.
 q = núme o o al de a iables conside adas en la medida de la a acción.
 dij = dis ancia exis en e en e la localización i del consumido y el
es ablecimien o j.
 = pa áme o de sensibilidad con espec o a la dis ancia.
 n = núme o de es ablecimien os conside ados po el consumido en la
si uación de elección i.
Nakanishi y Coope (1974) p oponen la siguien e ans o mación loga í mica
sob e la exp esión (2)
   
 
1
ln / ln / ln / ,
q
ij i k kj k ij i
k
P P X X d d




(3)
donde
,
ik
PX
y
i
d
son las medias geomé icas de
,
ij kj
PX
y
ij
d
a lo la go de j,
espec i amen e. Es a ans o mación pe mi e es ima ácilmen e los pa áme os
median e mínimos cuad ados.
Una ez los pa áme os han sido es imados, la p obabilidad se calcula median e
la siguien e ans o mación in e sa (Jain y Mahajan, 1979):
1
1
ln ln
ln ln
1
e.
qkj ij
kki
k
qkj ij
kki
k
Xd
Xd
ij Xd
nXd
j
P
e








 
 




 
 




Es a ecuación puede se u ilizada ambién pa a p edeci el impac o de los
cambios en las ca ac e ís icas del es ablecimien o de una de e minada emp esa
come cial mino is a o de la ape u a de un nue o es ablecimien o. En es e caso, se
modi ica el denominado al inclui un es ablecimien o más, a ec ando, po an o, a la
p obabilidad de elección p e is a.
Pueden calcula se las en as gene adas po cada es ablecimien o mino is a del
siguien e modo:
Análisis geog á ico del me cado
81
Donde:
 Vj = en as del es ablecimien o mino is a j.
 m = núme o de pun os de demanda.
 wi = p esupues o del que disponen los consumido es del pun o de
demanda i pa a ealiza las comp as del ipo de p oduc o suminis ado
po el es ablecimien o j du an e el pe iodo de iempo .
 T = pe iodo o al de iempo conside ado.
Es a ecuación pe mi e ene en cuen a los cambios en el á ea de in luencia al
conside a una can idad de población dis in a en base a las expec a i as de c ecimien o
de la zona.
3.2.2 Es imación de los pa áme os en un modelo MCI
En es e abajo, se han u ilizado p ocedimien os SIG pa a mejo a los esul ados
ob enidos con los modelos de in e acción espacial adicionales. Se pueden encon a
abajos an e io es en que los modelos de localización se in eg an en un ma co GIS en
Spaulding y C omley (2007) y Suá ez-Vega e al. (2011, 2012), así como en las
e e encias ci adas po Chu ch (2002) y Mu ay (2010). Como al e na i a a los
p ocedimien os habi uales, se p opone calib a el modelo MCI (la misma me odología
se puede u iliza pa a el modelo de Hu ) a a és de la eg esión lineal local, en
pa icula median e la Reg esión Ponde ada Geog á icamen e (GWR). Es a écnica
pe mi e es ima un conjun o de pa áme os pa a cada pun o de la zona de es udio,
mos ando su a iabilidad en el espacio analizado. Po lo an o, a pa i de una mues a
dis ibuida en el espacio, los pa áme os de Hu pueden se es imados pa a cada pun o
de la demanda con el in de ob ene la p obabilidad de comp a es imada.
LA GWR se ha aplicado an e io men e en di e en es campos, po ejemplo, pa a
analiza los p ecios de la i ienda (B unsdon e al.1999, Fo he ingham e al. 2002 y
Kes ens e al. 2006), o los p ecios de alquile de los locales de alojamien o de u ismo
u al (Suá ez-Vega e al. 2013). Es a me odología se ha aplicado ambién a la
modelización de la in e acción espacial po pa e de Nakaya (2001), quien la u ilizó
pa a explica los lujos mig a o ios en Japón du an e la úl ima década de 1980. Pe o,
po lo que sabemos, la GWR nunca ha sido aplicada pa a esol e p oblemas de
localización compe i i a.
Como se indicó en el apa ado an e io , uno de los p ocedimien os más
ecu en es pa a es ima los pa áme os in oluc ados en la ecuación (2) es el p opues o
po Nakanishi y Coope (1974). Es e mé odo pe mi e la es imación de los pa áme os
aplicando mínimos cuad ados o dina ios (OLS) sob e la exp esión (3).
Capí ulo 3: Obje i os y me odología
82
Sin emba go, la aplicación del mé odo de mínimos cuad ados o dina ios (OLS)
supone que los da os p esen an una dis ibución homogénea en oda el á ea de es udio.
Es e supues o puede que no deba se conside ado cuando hay da os espaciales
in oluc ados en el análisis. En el caso de los modelos MCI, la suposición de
homogeneidad implica que odos los clien es en un me cado p esen an las mismas
p e e encias con espec o a las di e en es a iables que de inen la a acción de las
iendas, lo cual es poco p obable cuando exis en di e encias socio-demog á icas en el
me cado.
Mien as el mé odo OLS asume que odos los pa áme os asociados a los
eg eso es son cons an es a lo la go de la zona de es udio, la eg esión ponde ada
geog á icamen e (Geog aphically Weigh ed Reg ession, GWR) pe mi e modela el
compo amien o de los clien es eniendo en cuen a las posibles a iaciones en los
pa áme os es imados a lo la go del me cado. Es e mé odo ue inicialmen e o mulado
po B unsdon e al. (1996) y Fo he ingham e al. (1996, 2002).
3.2.2.1 Reg esión po mínimos cuad ados o dina ios
P obablemen e, el análisis de eg esión sea la me odología es adís ica que se
u iliza con mayo ecuencia en las ciencias sociales. Es a écnica aba ca una amplia
gama de mé odos pa a modela la elación en e una a iable dependien e y un sis ema
de unas o más a iables independien es. Además, al modela las elaciones espaciales,
el análisis de eg esión ambién se puede u iliza pa a ealiza p edicciones.
La es imación po mínimos cuad ados o dina ios (O dina y Leas Squa es,
OLS) es la más conocida de odas las écnicas de eg esión. También es el pun o de
inicio adecuado pa a odos los análisis de eg esión espacial.
La a iable dependien e se conoce como a iable “y” o a iable espues a. Las
a iables independien es se conocen como a iables “x”, a iables del p edic o o
a iables explica i as. Cada a iable independien e se asocia con un coe icien e de
eg esión que desc ibe la o aleza y el signo de la elación de esa a iable con la
a iable dependien e.
En su o ma más simple un modelo de eg esión lineal puede oma la o ma
Té mino de e o es - esiduales
Coe icien es
Va iable explica i a
Va iable dependien e
Análisis geog á ico del me cado
83
En es a ecuación:
 yi es la a iable espues a, aquí medida pa a un indi iduo o elemen o de la mues a i.
És a es la a iable que ep esen a el p oceso que se in en a p edeci o en ende . Los
alo es “y” conocidos a eces se denominan alo es obse ados.
 xi es la a iable independien e/explica i a. Es as son las a iables que se u ilizan
pa a modela o p edeci los alo es de la a iable dependien e. La a iable
dependien e es una unción de las a iables explica i as.
 εi es el é mino del e o , ambién llamado esiduales. Son la po ción sin explica de
la a iable dependien e, ep esen ada en la ecuación de eg esión con el é mino de
e o alea o io ε. Los alo es conocidos de la a iable dependien e se u ilizan pa a
c ea y calib a el modelo de eg esión. Al u iliza alo es conocidos pa a la a iable
dependien e (y) y alo es conocidos pa a odas las a iables explica i as (las x), la
he amien a de eg esión cons uye una ecuación que p e e á esos alo es conocidos
“y” posibles. Sin emba go, los alo es p e is os a amen e coinciden exac amen e
con los alo es obse ados. La di e encia en e los alo es “y” obse ados y los
alo es “y” p e is os se llama esidual. La magni ud de los esiduales de una
ecuación de eg esión es una medida del ajus e del modelo. G andes esiduales
indican un ajus e pob e del modelo.
 β0 y β1 son los pa áme os (a eces ambién llamados coe icien es). Son alo es, uno
pa a cada a iable explica i a, que ep esen an la o aleza y el ipo de elación que
iene la a iable explica i a con la a iable dependien e. Cuando la elación es
posi i a, el signo del coe icien e asociado ambién es posi i o. Análogamen e, los
coe icien es de las elaciones nega i as ienen signos nega i os. Cuando la elación
es una elación sólida, el coe icien e es ela i amen e g ande ( ela i o a las unidades
de la a iable explica i a con la que se asocia). Las elaciones débiles se asocian con
coe icien es ce canos a ce o. β0 es la in e cepción de eg esión y ep esen a el alo
espe ado pa a la a iable dependien e si odas las a iables independien es
(explica i as) son ce o.
El é mino
ˆ
i i i
e y y
se conoce como el esidual de la i-ésima obse ación,
siendo
ˆi
y
el alo p edicho pa a
i
y
. Los esiduales deben se independien es e
idén icamen e dis ibuidos según dis ibución no mal de media ce o y a ianza 1. Tal
modelo se ajus a gene almen e usando un p ocedimien o conocido como mínimos
cuad ados o dina ios (OLS). Los coe icien es deben se es imados de al o ma que el
alo de la suma de los esiduos al cuad ado (SSR)
 
2
2
11
ˆ
nn
i i i
ii
SSR e y y

  

es é educido al mínimo sob e las n obse aciones del conjun o de da os.

Capí ulo 3: Obje i os y me odología
84
De o ma más gene al, un modelo múl iple de eg esión lineal puede se esc i o
como:
1
01
K
i k ik i
k
yx
  


  

, pa a i , 2,…,n
donde las p edicciones de la a iable dependien e se ob ienen con una combinación
lineal de K-1 a iables independien es. Es e modelo puede se exp esado
ma icialmen e como
YX


, siendo Y es el ec o de o den n de los alo es
obse ados, X es la ma iz de diseño (de o den K×n) que con iene los alo es de las
a iables independien es y una p ime a columna de unos, β el ec o de o den K de los
coe icien es y ε el ec o de o den n de los e o es.
En es e caso, el es imado OLS oma la o ma:
 
1
ˆ,
TT
X X X Y



Donde
es el ec o de pa áme os es imados y
 
1
T
XX
es la in e sa de la ma iz
de co elaciones ( a ianza-co a ianza).
La c eación de un modelo de eg esión es un p oceso i e a i o que implica
busca a iables independien es e ec i as pa a explica la a iable dependien e que
in en a modela o en ende , ejecu a una he amien a de eg esión pa a de e mina qué
a iables son indicado es e ec i os, qui a o ag ega epe idamen e a iables has a que
se encuen e el mejo modelo de eg esión posible. Debe pode se es ablece y
jus i ica la elación espe ada en e cada a iable explica i a posible y la a iable
dependien e an es del análisis.
A eces es deseable ponde a las obse aciones en una eg esión, po ejemplo,
la ince idumb e de di e sos ni eles de da os. Los pesos se ponen en la diagonal
p incipal de una ma iz cuad ada W y se al e a el es imado pa a inclui la
ponde ación:
 
1
ˆ.
TT
X WX X Y



3.2.2.2 Reg esión Ponde ada Geog á icamen e
Hay un núme o de conside aciones que subyacen del modelo básico de
eg esión desc i o an e io men e, una de las cuales es que las obse aciones deben se
independien es unas de o as. És e no es siemp e el caso cuando se a a con da os
espaciales que siguen la obse ación de Toble “ odo se elaciona con odo, pe o las
cosas ce canas es án más elacionados que las cosas dis an es” (Toble , 1970). Puede
que no sólo las a iables del modelo exhiban dependencia espacial (es deci ,
localizaciones ce canas end án alo es simila es) sino que ambién los esiduales del
modelo lo hagan. Es a úl ima ca ac e ís ica puede obse a se si se ep esen an en un
mapa los esiduales de la eg esión básica donde habi ualmen e los esiduales en
unidades espaciales ecinas end án magni ud y signo simila es.
Análisis geog á ico del me cado
85
Es as ca ac e ís icas de los da os espaciales ienen implicaciones en la
es imación de los pa áme os del modelo básico. Si hay es uc u a espacial en los
esiduales del modelo, és e conduci á a es imaciones ine icien es de los pa áme os, lo
que signi ica que los e o es es ánda de los pa áme os se án demasiado g andes. Es o
iene consecuencias a la ho a de in e i en casos en que las es imaciones
po encialmen e signi ica i as del pa áme o pueden pa ece no se lo.
La he e ogeneidad espacial es o o enómeno en la modelización espacial. Al
ajus a odos los modelos de eg esión desc i os an e io men e se asume que las
elaciones que son modeladas son iguales en odos si ios den o del á ea de es udio en
la cual se localizan los da os. Es a asunción se denomina de homogeneidad. Sin
emba go, a menudo hay una buena azón pa a p egun a se si es adecuado u iliza es a
suposición cuando se a a con da os espaciales y los p ocesos que los gene an puede
a ia a lo la go del espacio.
En es e abajo se p opone el uso de la eg esión ponde ada geog á icamen e
(GWR) con el in de ene en cuen a la posible he e ogeneidad espacial de los
pa áme os que de e minan la u ilidad de los consumido es. Mien as que el OLS
p opo ciona un modelo global la GWR p opo ciona un modelo local de la a iable o
p oceso que se in en a en ende /p edeci a a és del ajus e de una ecuación de
eg esión pa a cada elemen o del conjun o de da os.
La GWR es una con ibución bas an e ecien e a la modelización espacial de
p ocesos he e ogéneos espacialmen e (B unsdon e al, 1996; Fo he ingham e al 1996;
1997; 2002). La idea subyacen e de la GWR es que los pa áme os se pueden es ima
en cualquie luga del á ea de es udio dada una a iable dependien e y un sis ema de
una o más a iables independien es que se han medido en luga es en que se conoce la
localización. Teniendo en cuen a la obse ación de Toble sob e p oximidad y
semejanza enunciada an e io men e, se pod ía espe a que pa a es ima los pa áme os
de un modelo en una localización u (ui, i), las obse aciones que es án más ce canas a
esa localización deben ene un mayo peso en la es imación que las obse aciones
que es án más lejos.
Siguiendo es e mé odo, los pa áme os pa a una localización pa icula
 
,
ii
u
deben se es imados bajo el supues o de que los da os obse ados en las inmediaciones
son más signi ica i os que los que se encuen an más alejados. El es imado de es e
modelo es simila al del modelo de mínimos cuad ados ponde ados global, pe o
conside ando que los pesos es án asociados a la localización de los alo es
obse ados. Así pues, el modelo OLS adicional puede eesc ibi se como
Capí ulo 3: Obje i os y me odología
86
   
1
01
,,
K
i i i i i i
k ik
k
y u u x
  


  

donde
 
,
ii
u
ep esen a las coo denadas del pun o i-ésimo en el espacio y
 
,

k i i
u
es una ealización de una unción con inua en el pun o i. Po an o, es e mé odo
pe mi e ob ene es imaciones de pa áme os localizados pa a cualquie pun o en el
espacio, no sólo pa a los pun os de mues a (Fo he ingham e al. (2002)).
En es e caso, la es imación del ec o de coe icien es eg eso es iene dada po :
   
 
 
1
ˆ, , , ,
TT
i i i i i i
u X W u X X W u Y



donde
 
 
 
1,
,
,
0
0
ii
ii
n i i
w u
W u
w u





es una ma iz ponde ada en la que cada elemen o
 
,
j i i
w u
de la diagonal p incipal
ep esen a el peso de la obse ación j (j = 1, 2, ..., n) pa a la es imación de los
pa áme os en la localización
 
,
ii
u
.
El mé odo especí ico de cálculo de los di e en es pesos
 
,
ii
W u
se denomina
ke nel. Los ke nel u ilizados con mayo ecuencia son el de Gauss,
 
2
0.5
,,
ij
d
h
j i i
w u e





y el Bicuad ado,
 
2
2
1 , si
,,
0, si
ij
ij
j i i
ij
ddh
w u h
dh











donde
ij
d
es la dis ancia euclídea en e la localización
 
,
ii
u
y la obse ación j, y h
es el ancho de banda (una can idad exp esada en las mismas unidades de coo denadas
u ilizadas en el conjun o de da os).
Análisis geog á ico del me cado
87
Ilus ación 3-1 Ancho de banda y unción de pesos con ke nel ijo (Elabo ación p opia)
Mien as que la o ma especí ica del ke nel no iene una in luencia signi ica i a,
la elección del ancho de banda sí puede p o oca cambios conside ables en los
pa áme os es imados. Pa a alo es g andes de h, los pesos
 
,
j i i
w u
ienden a uno y
las es imaciones de la GWR ienden a las ob enidas median e OLS. Cuando la mues a
es á dis ibuida en el espacio egula men e en el á ea de es udio, se ecomienda u iliza
un ke nel con un ancho de banda ijo (Ilus ación 3-1); de lo con a io, se ecomienda
un ancho de banda adap a i o (Ilus ación 3-2). En la o ma adap a i a, se ija un
núme o mínimo de obse aciones o una dis ancia máxima con el in de selecciona la
submues a u ilizada pa a el cálculo de los pesos. Como señalan Paez e al. (2002a, b)
y Fo he ingham e al. (2002), un ancho de banda ijo puede p oduci una g an
a iación de la es imación local en á eas donde los da os son escasos, lo que pod ía
exage a el g ado de no-es aciona iedad espacial, mien as que puede enmasca a una
no-es aciona iedad espacial su il en zonas donde los da os son densos.
Ilus ación 3-2 Ancho de banda y unción de pesos con ke nel adap able (Elabo ación
p opia)
Función de pesos
Ancho de banda
Función de pesos
Ancho de banda
Capí ulo 3: Obje i os y me odología
94
cambio, si el esul ado de la FP es < 0, supone que la a acción no cub e los cos es y,
po lo an o, el cen o come cial no es iable económicamen e, an o desde el pun o de
is a de la ges ión del mismo como de los es ablecimien os localizados.
O o análisis que se puede hace de la FP es el ela i o a la e. Es el que se
desc ibe en la ó mula (14) y esul a más ácil de aplica en la p ác ica, dado que
es ima los gas os in e nos de cada uno de los es ablecimien os es una a ea muy
compleja. En es e caso al alo ob enido po el p oduc o se le ha de da la
siguien e in e p e ación:
 Si la unción de p oducción ela i a a la asa de es ue zo es mayo que 0, el
cen o come cial es en able, pues se cub en odos los gas os del cen o y las
en as de cada es ablecimien o son su icien es pa a cub i los gas os in e nos
indi iduales y ob ene bene icios.
 Si el p oduc o es 0, signi ica que se es á abajando en el umb al de
en abilidad de odo el cen o come cial.
 Mien as que si el p oduc o es nega i o, en onces exis e un ma gen de
en abilidad delimi ado po el ma gen de bene icio de los es ablecimien os
come ciales. A pa i de es e pun o, donde se alcanza el pun o mue o, el cen o
come cial deja de se en able. Es o supone que p ime o los come cios no
alcanza án la asa de es ue zo eque ida y, pos e io men e, deja án de paga sus
alquile es y gas os comunes, con lo que el cen o come cial como unidad de
ges ión ambién comenza á a no se en able. Es o ambién se puede exp esa de
la o ma ma emá ica que se explica a con inuación.
Cuando e · FA - GGEN > 0, se es án ob eniendo más ing esos que los espe ados
pa a cub i los gas os gene ales y, po lo an o, se inc emen an los bene icios
espe ados. Con es a in o mación la ge encia del Cen o Come cial pod ía educi su e
con el in de op imiza cada ez más sus expec a i as de en abilidad o, bien,
inc emen a los alquile es has a que sea neu a la e. Con es o úl imo, aspasa ía el
inc emen o de bene icios a la p opiedad del cen o come cial. Si op a po deja la
misma asa de es ue zo o educi la supone que op a po que los es ablecimien os sean
los que se bene icien del inc emen o de en abilidad po ene una capacidad de
a acción supe io a la que se necesi a pa a que sea en able el cen o come cial.
Así pues, los gas os gene ales deben se meno es o iguales al p oduc o de la asa
de es ue zo obje i o lími e y los ing esos ( unción de a ac i o). De es a o ma, pa a
op imiza la unción de p oduc i idad de un cen o come cial hab á que maximiza la
exp esión:
e A GEN
F G
.
Tan o la unción de a ac i o (FA) como los Gas os Gene ales (GGEN)
depende án de la Supe icie B u a Alquilable (SBA) po ca ego ía del cen o

Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial
95
come cial (A: alimen ación, EP: equipamien o de la pe sona, OC: ocio y HG:
equipamien o del hoga ). En lo que espec a a la p ime a, a más SBA se inc emen a á
la capacidad de a acción (has a llega a un pun o donde no se consiguen inc emen os
de en a con el aumen o de una unidad más de supe icie de en as), mien as que los
cos es ma ginales bajan has a llega a un pun o, donde no se ob ienen más economías
de escala. De aquí la g an impo ancia de conoce las unciones de a ac i o y de
gas os gene ales, con el in de de e mina el ango de la in e sión pa a que sea iable
económicamen e:
3.3.1 Función de a ac i o
Según Wang (2005), la mezcla de odos locales del cen o come cial jun o con
el diseño a qui ec ónico, la selección de la localización y la p omoción del cen o
c ean una imagen única del cen o de comp as, que se á la pe cepción de los
consumido es sob e los a ibu os del cen o de comp as.
Como se ha dicho p e iamen e, el es udio sob e la unción de a ac i o de un
cen o come cial plan eado en es e abajo es á basado en el modelo p obabilís ico de
elección de Hu (1964), donde los pa áme os se de e minan a a és del modelo de
Nakanishi y Coope (1974), a pa i de unas encues as ealizadas con el in de conoce
cómo se ealiza el gas o de los hoga es. De es a o ma, el a ac i o de los cen os
come ciales depende de su imagen, compues a po múl iples a ibu os y que de e mina
una decisión de comp a y una p opo ción de gas o consumida en di e en es ipos de
es ablecimien os come ciales. A a és de las encues as se ha de de e mina es as
p opo ciones de gas o así como el luga dónde se ealiza. Es o pe mi e de i a el
a ac i o de cada cen o o á ea come cial.
3.3.1.1 Plan eamien o de la unción de a ac i o de un cen o come cial
La unción de a ac i o (FA) de un cen o come cial puede exp esa se como el
p oduc o de la demanda a aída po el gas o medio. Po su pa e, la demanda a aída se
ob iene mul iplicando la población del á ea de es udio po la p obabilidad de comp a
(calculada a a és del modelo de Hu ).
Teniendo en cuen a lo an e io y las g andes ca ego ías de p oduc os o e ados,
es deci , alimen ación, equipamien o de la pe sona, equipamien o del hoga y ocio, la
unción de a ac i o de un cen o come cial si uado en la localización x se puede
exp esa según se e leja en la siguien e ó mula:
 
1
() m
A k i ik
k K i
F x GM wP x


(15)
Capí ulo 3: Obje i os y me odología
96
Siendo:

 
, , ,K A EP OC HG
es el conjun o de las g andes ca ego ías.
 m = los ni eles de ag egación, de inidos en núcleos de población.
 wi = población del núcleo de población i.
 x = luga de localización del nue o cen o come cial.

 
ik
Px
= p obabilidad de que cada núcleo de población i comp e en el cen o
come cial localizado en x, po ca ego ía de p oduc os
.kK
 = gas o medio come cializable po ca ego ía
.kK
Po su pa e, dada una SBA po ca ego ía, y siguiendo el modelo de Hu , la
p obabilidad de comp a
 
ik
Px
puede exp esa se de la o ma siguien e:
 
   
 
1
( ) ,
ik ik
ik ik
ik ik
kix
ik n
kk
ix j ij k
j
Sd
Px
S d S d LD







(16)
donde,

k
S
= SBA del nue o cen o come cial pa a la ca ego ía
.kK

k
j
S
= SBA del es ablecimien o j en la ca ego ía
.kK
 αik = Pa áme o que e leja la sensibilidad del clien e ubicado en el núcleo de
población i al amaño del equipamien o come cial exis en e, po ca ego ía
.kK
 LDk = Pa áme o asociado a la pé dida de demanda, po ca ego ía
.kK
 λik = Pa áme o que e leja la sensibilidad del clien e ubicado en el núcleo de
población i al iempo de desplazamien o, po ca ego ía
.kK
 n = Núme o de es ablecimien os exis en es (cen os come ciales exis en es
más “cen o de comp a local”).
 dij = dis ancia ( iempo de anspo e) desde el núcleo de población i al cen o
de comp a j.
 dix = dis ancia ( iempo de anspo e) desde el núcleo de población i al nue o
cen o come cial localizado en x.
Sus i yuendo la exp esión (16) en (15) se ob iene la unción de a acción de un
nue o cen o come cial cuando es localizado en x y dispone de
k
S
(m2) de SBA pa a
cada ca ego ía
kK
.
Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial
97
3.3.2 Función de gas os gene ales de un cen o come cial
Pa a o mula la unción de cos es se ealiza on a ias en e is as con ge en es
de los p incipales cen os come ciales de G an Cana ia. De las en e is as ealizas, se
ob u ie on las a iables que deben conside a se en la unción de cos es desde el pun o
de is a del p omo o de un cen o come cial y los alo es medios que se emplean en
es e sec o . Se han ealizado en e is as con los ge en es de los Cen os Come ciales
de “Sie e Palmas”, “La Minilla”, “A lán ico”, “Las Te azas” y “Le oy Me lín”.
En la li e a u a especializada no se encuen an es udios donde se de allen los
cos es de los cen os come ciales y, sob e és os, se apliquen modelos pa a de e mina
la localización óp ima. Gene almen e, se quedan en el plan eamien o ma emá ico del
p oblema sin aden a se en el de alle del es udio económico- inancie o que se equie e
pa a es ablece los cos es de in e sión, man enimien o y ges ión de los cen os
come ciales. Es o se ag a a a la ho a de plan ea una unción de cos es especí ica pa a
los cen os come ciales según la supe icie come cial. Pa a sol en a es os p oblemas
de base se lle a on acabo en e is as en p o undidad con expe os en la ges ión
p ác ica de cen os come ciales, al obje o de de e mina , p ime o, la me odología más
adecuada pa a de ini el análisis económico- inancie o de la in e sión y ges ión de un
cen o come cial y, segundo, de e mina los cos es en di e en es ipos de cen os
come ciales según su amaño. Con ello, se puede ex apola la unción de cos es de un
cen o come cial y, unido al es udio del a ac i o come cial, de e mina la unción de
p oduc i idad. Finalmen e, exis en una se ie de aspec os que in e ienen en el diseño
de la es uc u a de los cen os come ciales, que se plan ean como es icciones del
p oblema. También ue p eciso ecu i a los expe os pa a conoce cuáles son es os
elemen os que se han de ene en cuen a, no solo come cialmen e, sino de
condicionan es es uc u ales y legales e e idos al u banismo y la edi icabilidad, con el
in es ablece las es icciones que a ec an a es os ac o es. Con odo es e es udio
p e io se pudo o mula una unción de gas os gene ales ipo pa a un cen o
come cial.
3.3.2.1 Plan eamien o de la unción de gas os gene ales de un cen o
come cial
La unción de gas os gene ales de un cen o come cial (FGGEN) es igual a la
suma de los gas os comunes (Com) y de man enimien o (Man ), más la in e sión
(In ), descon ándole el alo esidual del inmueble anscu ido el plazo de
ecupe ación de la in e sión T, (VRT). Puede exp esa se de la o ma siguien e:
Siendo:
Capí ulo 3: Obje i os y me odología
98
 T = Plazo de ecupe ación de la in e sión.
 VRT = Valo esidual pa a el año T.
El alo esidual de la in e sión, cuyo cálculo se explica en el capí ulo 2,
conc e amen e en el apa ado 2.3.2.2, se puede simpli ica exp esándolo como un
po cen aje de la in e sión:
Po su pa e, la in e sión se puede exp esa como:
Siendo:
 P = P ecio del e eno/pa cela.
El p ecio del e eno end á de e minado po el alo del me cado y depende á
de la ubicación del mismo.
Siendo:
 A = me os cuad ados de pa cela (m2)
 CT = cos e del e eno po me o cuad ado de pa cela
 B = P ecio de la cons ucción sin inclui pa king.
El p ecio de la cons ucción a ia á según el ipo de cen o come cial a cons ui
y de la SBA del mismo:
con γ el cos e de cons ucción po m2 de SBA.
 C = P ecio del pa king.
En es e caso se debe ene en cuen a que el pa king puede se aé eo y/o
edi icado, siendo su cos e di e en e. Teniendo en cuen a lo an e io , el p ecio del
pa king “C” puede exp esa se como:
Siendo:
 PA = Supe icie pa king aé eo (m2).
 PE = Supe icie pa king edi icado (m2).
 CPA = Cos e po me o cuad ado de supe icie de pa king aé eo.
 CPE = Cos e po me o cuad ado de supe icie de pa king edi icado.
Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial
99
 D = P ecio de las licencias.
El p ecio de las licencias suele es ima se como un po cen aje (Lic) del o al de
la cons ucción, es o es:
Po an o, la in e sión se puede exp esa como:
Finalmen e, los cos es de comunidad y man enimien o comp enden una se ie de
gas os a iados como son aquellos que se deben des ina al Plan Plu ianual de
G andes Repa aciones (PPGR), a la igilancia y segu idad del cen o, a la limpieza, al
agua y ene gía, a la ja dine ía, a los hono a ios de la ge encia y a la publicidad. Pa a
simpli ica es e concep o, se suele exp esa como un po cen aje (z) de la SBA del
cen o:
3.3.3 Res icciones de la unción de p oduc i idad de un
cen o come cial
Pa a que los esul ados ob enidos al aplica el modelo p opues o en la p esen e
in es igación sean cohe en es se deben impone es icciones a los alo es que pueden
adop a las a iables conside adas:
1. La supe icie b u a alquilable de cada ca ego ía debe se meno o igual que la
supe icie b u a alquilable máxima de inida po ca ego ía ( ):
2. La supe icie b u a alquilable de cada ca ego ía debe se mayo o igual que la
supe icie b u a alquilable mínima de inida po ca ego ía ( ):
3. La supe icie del pa king aé eo se á como máximo un po cen aje (PPA) de lo
que no sea edi icado, es deci , eliminando de la supe icie o al de la pa cela la
pa e edi icable, de e minada po el Índice de Ocupación (IO). Además, se debe
ene en cuen a la posibilidad de que exis a una zona des inada a ja dines, e c.
Siendo:
 PPA = Po cen aje de ocupación de la zona no edi icada del pa king
aé eo.

Capí ulo 3: Obje i os y me odología
100
El índice de ocupación ep esen a la supe icie del o al del sola que se puede
edi ica (en el plano) y end á de e minado po la o denanza de la pa cela.
4. El núme o de plan as cons uidas sob e asan e (NPSR) se á meno o igual que las
es ablecidas en la no ma i a de la pa cela conside ada (NPASR).
5. El núme o de plan as cons uidas bajo asan e (NPBR) se á meno o igual que las
es ablecidas en la no ma i a de la pa cela conside ada (NPABR).
6. La supe icie edi icada sob e asan e se á como máximo el p oduc o de la
supe icie o al de la pa cela y el índice de edi icabilidad.
Siendo:
 SESR = Supe icie edi icada sob e asan e.
 IE = Índice de edi icabilidad. Rep esen a la supe icie o al en m2
( olumen) que se puede edi ica .
 SEBR = Supe icie edi icada bajo asan e
 IO` = Índice de ocupación bajo asan e. Se suele conside a IO = IO`
 NABR = Núme o de plan as bajo asan e au o izadas.
 STE = Supe icie o al edi icada
7. La supe icie edi icada bajo asan e es a á comp endida en e un po cen aje
mínimo (ρI) y un po cen aje máximo ( ) de la supe icie edi icada sob e
asan e.
8. La suma de la SBA más la Supe icie B u a no Alquilable (SBNA) más la
supe icie de pa king edi icado ha de se igual a la supe icie o al edi icada:
9. La SBNA es un po cen aje de la SBA
10. Po úl imo, se debe añadi una es icción ela i a a la supe icie mínima de
pa king necesa ia (SMP) en elación a la SBA exis en e.
Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial
101
3.3.4 Fo mulación del p oblema de localización y diseño de un
cen o come cial
Teniendo en cuen a el plan eamien o de la unción de a ac i o y de la unción
de gas os gene ales del cen o come cial ealizado en los apa ados an e io es, así
como las es icciones que deben impone se pa a que los esul ados ob enidos sean
ac ibles, el p oblema de localización y diseño de un cen o come cial se puede
plan ea ma emá icamen e de la o ma siguien e:
El p oblema se plan ea á como un p og ama no lineal mix o. Pa a ello,
p e iamen e se de ini án los siguien es elemen os:
Conjun os:

 
, , ,K A EP OC HG
es el conjun o de ca ego ías.

 
12
, ,...,
L l l l
es el conjun o de posibles localizaciones pa a el nue o CC.

 
12
, ,..., m
V 
conjun o de nodos de demanda.

 
12
, ,..., m
E e e e
son las localizaciones donde exis en CCs.
Pa áme os inpu :
 e : asa de es ue zo

k
GM
: el gas o medio po pe sona en el sec o
.kK

i
w
: población en el nodo de demanda
.
i
V


ik
: peso en la unción de a acción de la supe icie en el sec o
kK
pa a los
clien es del nodo de demanda

i
V
.

k
j
S
: supe icie dedicada al sec o
kK
del CC localizado en
.
j
eE

 
ij i
dd
: iempo de desplazamien o desde el nodo
i
V
a la localización
 

j
l L e E
.

ik

: peso en la unción de a acción del iempo de desplazamien o pa a el sec o
kK
pa a los clien es del nodo de demanda

i
V
.
 LDk = pa áme o asociado a la pé dida de demanda.

jk
MaxS
: SBA máxima pa a el sec o
kK
en la en la localización
j
lL
.

jk
MinS
: SBA mínima pa a el sec o
kK
en la localización
j
lL
.

j
CT
: Cos e po me o cuad ado de e eno en
j
lL
.
Capí ulo 3: Obje i os y me odología
102
 CPAj : cos e po me o cuad ado de supe icie de pa king aé eo en
j
lL
.
 CPEj : cos e po me o cuad ado de supe icie de pa king edi icado en
j
lL
.
 PPAj: po cen aje de ocupación del pa king en
j
lL
.

j
Lic
: po cen aje sob e la in e sión que supone la licencia en
j
lL
.

j

: cos e de la cons ucción sin inclui pa king po me o cuad ado de SBA en
j
lL
.
 θ : po cen aje que supone el alo esidual sob e la in e sión al inal del plazo de
ecupe ación.
 T: plazo de ecupe ación de la in e sión.


: po cen aje de la SBA que se co esponde con la SBNA.

j
z
: po cen aje de la SBA co espondien e a los gas os de man enimien o en
.
j
lL

j
O
I
: Índice de ocupación en
j
lL
.

j
E
I
: Índice de edi icabilidad en
j
lL
.

j
OB
I
: Índice de ocupación bajo asan e en
j
lL
.

j
pdsMax
N
: núme o máximo de plan as admi idas sob e asan e en
j
lL
.

j
psdMin
N
: núme o mínimo de plan as admi idas sob e asan e en
j
lL
.

j
pbdMax
N
: núme o máximo de plan as de inidas bajo asan e en
j
lL
.

j
pbdMin
N
: núme o mínimo de plan as de inidas bajo asan e en
j
lL
.

j
AM
: Supe icie máxima disponible en
j
lL
.
 SMP : ac o que de e mina la supe icie mínima de pa king po m2 de SBA.
 ρI : Po cen aje mínimo que supone la SEBR con espec o a la SESR.
 ρS : Po cen aje máximo que supone la SEBR con espec o a la SESR.
Va iables (ou pu ):

j
y
: ale 1 si el nue o CC se es ablece en
j
lL
, 0 en caso con a io.

jk
x
: SBA des inada al sec o k en
j
lL
.

 
12
, , ,
j j j jK
X x x x
: ec o con odas las SBA en
j
lL
.

j
A
: supe icie empleada pa a edi ica el CC en
j
lL
.
 PAj : supe icie de pa king aé eo en
j
lL
.
Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial
103

 
12
, , ,
PA PA PA PA
: ec o de las supe icies des inadas a pa king aé eo en
j
lL
.
 PEj: Supe icie de pa king edi icado en
j
lL

 
12
, , ,
PE PE PE PE
: ec o con las supe icies des inadas a pa king
edi icado en
j
lL
.

j
PSR
N
: núme o de plan as cons uidas sob e asan e en
j
lL
.

j
PBR
N
: núme o de plan as cons uidas bajo asan e en
j
lL
.

j
ESR
S
: supe icie edi icada sob e asan e en
j
lL
.

j
EBR
S
: supe icie edi icada bajo asan e en
j
lL
.
Veamos sepa adamen e el plan eamien o de la unción de a ac i o y de la
unción de gas os gene ales.
Función de a ac i o
Pa iendo de los elemen os an e io es, la unción de p oducción y las
es icciones asociadas pueden plan ea se de la siguien e o ma:
 
12
, , , ik ik
ik ik ik ik
ji
jk ij
A k i
l L k K V jk ij k i k
eE
xd
F X X X GM w
x d S d LD

   
  








   
Función de gas os gene ales
La unción de gas os gene ales y las es icciones asociadas se plan ean a
con inuación:
 
 
 
   
12
,,
, , , , , , , 1
jj
j j j j
GGEN GGEN j j j j j j
l J l J
In X PA PE
F X X X PA PE F X PA PE Man X
T



   




siendo:
   
, , 1 * * *
j j j j j j jk j j j j j j
kK
In X PA PE Lic x CPA PA CPE PE A CT



    



 
j j j jk
kK
Man X z x


Capí ulo 4 : Aplicación. Análisis geog á ico del me cado
110
4.1 Mo i ación de la zona conside ada.
Es e p ime apa ado se co esponde con el p ime paso de la me odología
p opues a en la sección 3.2 pa a analiza geog á icamen e el me cado.
La elección de la zona donde se lle a a cabo la in es igación es á undamen ada
en el es udio de Rod íguez Díaz y Gu ié ez-Acuña (2010), donde se ealizó una
in es igación come cial en la zona no oes e de la isla de G an Cana ia. Las p incipales
conclusiones de dicho es udio se esumen a con inuación:
 Exis e una g an di e encia en e la p obabilidad de a acción come cial eó ica
(ob enida a a és del modelo de Hu ) y la p obabilidad de a acción come cial eal
(ob enida a a és de encues as).
 Teó icamen e se es ima que el gas o come cializable que debe e ene la Zona
No oes e es de 246 millones de eu os al año (Tabla 4-1). Po el con a io, a pa i de
las encues as ealizadas se es ima que en ealidad an sólo se e ienen 168 millones
de eu os/año en odas las ca ego ías de p oduc os y se icios conside ada en el
es udio. Ello supone una demanda e adida de 77 millones de eu os/año, que
ep esen a una pé dida del 31,54% debido a la al a de compe i i idad del
equipamien o come cial.
 Asimismo, se e aluó la demanda e adida po ca ego ías (Tabla 4-2), poniéndose de
mani ies o que se p ecisa un equipamien o come cial más compe i i o en odas ellas.
Es o pod ía log a se con una g an supe icie come cial del ipo de cen o come cial
plani icado, debido a que se necesi a una impo an e unidad de alimen ación pa a
cub i la e asión de una demanda de 51 millones de eu os al año. Po o a pa e, las
de iciencias en equipamien o de la pe sona y en ocio ambién mues an un g an
po encial en la zona obje o de es udio, pues o que se es ima una demanda e adida de
40 y 46 millones de eu os/año, espec i amen e. Finalmen e, los clien es adquie en
p oduc os elacionados con el equipamien o del hoga en o as zonas come ciales de
la Isla po alo de 17 millones de eu os/año.
Municipio
Gas o come c.
(mé odo Hu ) 1
Gas o come c.
(mé odo encues as)
2
2-1
Di e . %
Agae e
7.263.432
5.767.893
-1.495.538
- 20,59%
A ucas
83.202.328
39.875.838
-43.326.489
- 52,07%
Fi gas
7.785.164
3.789.623
-3.995.541
- 51,32%
Gálda
66.264.822
63.983.040
-2.281.782
-3,44%
Moya
6.215.559
5.863.419
-352.140
-5,67%

Mo i ación de la zona conside ada.
111
S Nicolás
Tolen ino
21.565.178
13.036.567
-8.528.611
-39,55%
S a Mª Guía
29.576.590
13.602.085
-15.974.505
-54,01%
Te o
19.205.603
17.892.309
-1.313.294
-6,84%
Valleseco
5.335.923
4.889.156
-446.767
-8,37%
TOTALES
246.414.598
168.699.931
-77.714.668
-31,54%
Tabla 4-1 Análisis compa a i o de la a acción come cial o al en la Zona No oes e de
G an Cana ia – Gas o come cializable anual medio esiden es (Fuen e: Rod íguez Díaz
y Gu ié ez-Acuña (2010))
Municipios
Alimen .
Equip.
pe sona
Ocio
Equip.
hoga
TOTALES
Agae e
1.917.167
1.871.402
1.931.544
987.778
6.707.890
A ucas
21.454.387
13.720.548
15.631.001
6.492.255
57.298.191
Fi gas
4.598.908
2.459.913
2.829.171
1.334.093
11.222.085
Gálda
4.287.938
6.354.903
7.315.004
2.525.002
20.482.847
Moya
5.405.101
3.430.835
4.204.868
1.132.681
14.173.485
S Nicolás Tolen ino
1.081.003
1.452.208
1.501.085
665.993
4.700.289
S a Mª Guía
4.636.827
4.652.057
6.269.089
1.779.935
17.337.908
Te o
6.386.281
4.740.187
5.765.781
2.205.283
19.097.533
Valleseco
1.194.300
1.368.900
1.350.180
629.453
4.542.833
TOTALES
50.961.912
40.050.953
46.797.723
17.752.472
155.563.061
Tabla 4-2 Demanda po encial e adida en la Zona No oes e de G an Cana ia po
municipios y ca ego ías de p oduc os (Fuen e: Rod íguez Díaz y Gu ié ez-Acuña
(2010))
 El es udio sob e la o e a come cial con i ma que el equipamien o come cial
exis en e no cub e odas las necesidades de la demanda. Se e alua on las p incipales
a iables es uc u ales y come ciales en los p incipales cen os come ciales abie os
de la zona, es o es, A ucas, Gálda y San a Ma ía de Guía. Se pudo comp oba que el
equipamien o come cial de es a zona p esen a ca encias, lo que p o oca que un
ele ado núme o de clien es ealice las comp as en o as zonas come ciales. Po una
pa e, los es ablecimien os come ciales suelen se de pequeña dimensión, con una
media de 3 pe sonas abajando y una an igüedad media de 15 años. En lo que
Capí ulo 4 : Aplicación. Análisis geog á ico del me cado
112
espec a a las a iables come ciales, p edominan los alo es medios y medios-bajos
en las dimensiones analizadas.
Además, en la elección de la zona en que se a a aplica la me odología in eg al
p opues a se ha enido en cuen a la sa u ación de cen os come ciales exis en e en Las
Palmas de G an Cana ia y en la zona su es e de la Isla y el hecho de que du an e
mucho iempo, los gobie nos de los municipios del no oes e (Mancomunidad del
No e) han apoyado la ubicación de un cen o come cial en la zona con el in de
mejo a la o e a come cial de p oximidad de sus ciudadanos.
Po odo lo indicado an e io men e, se op ó po selecciona la zona no oes e de
G an Cana ia pa a la ealización de la in es igación. Es a zona se ca ac e iza po
con a con una población ele an e que jus i ica la ealización de es e es udio.
Asimismo, se da la ci cuns ancia de que, aun exis iendo un p oyec o desde hace años,
oda ía no se ha implan ado ninguna g an supe icie. Todo ello posiciona a es a zona a
p io i con un g an po encial pa a que se localice una g an supe icie en los p óximos
años.
Po an o, la zona conside ada es á o mada po los siguien es municipios:
Agae e, A ena a, A ucas, Fi gas, Gálda , Moya, San a Ma ía de Guía, Te o y
Valleseco. En la zona es udiada se ha incluido el municipio de San Nicolás de
Tolen ino, debido a que el compo amien o de comp a de su población se di ige hacia
la zona no oes e de la isla. Todos es os municipios se ag upan bajo el nomb e de
Mancomunidad del No e o ámbi o u al. Además, en el es udio ealizado ambién se
conside ó el municipio de Las Palmas de G an Cana ia, debido a que el
compo amien o de comp a de la población de los municipios conside ados se di ige
en g an medida a és e. Es e municipio con o ma el ámbi o u bano de la zona
conside ada.
La Ilus ación 4-1 mues a un mapa de si uación de la zona conside ada.
Análisis de la geo-demanda
113
Ilus ación 4-1 Mapa de si uación y á ea de es udio conside ada (Elabo ación p opia)
4.2 Análisis de la geo-demanda
Se analizó la cuo a de me cado que ob end ía un nue o es ablecimien o
eniendo en cuen a el me cado o mado po la pa e no e de la isla, es deci , la capi al
(Las Palmas de G an Cana ia), y nue e municipios que o man la Mancomunidad del
No e. Es e á ea de es udio p esen a la pa icula idad de que exis en impo an es
di e encias socio-demog á icas en e la capi al de la isla, un municipio u bano con una
población de 381.114 habi an es, y el es o de los municipios conside ados, que son
p incipalmen e las zonas u ales, con una población o al de 119.536.
La Tabla 4-3 mues a di e encias sus anciales en la densidad de población, el
índice indus ial y el índice come cial, en e la capi al (Las Palmas de G an Cana ia) y
el es o de municipios que o man la Mancomunidad del No e. El alo de es os
índices e leja el peso ela i o (po 100.000 unidades) de la ac i idad come cial (o
indus ial) en la zona con espec o al o al de España.
Capí ulo 4 : Aplicación. Análisis geog á ico del me cado
114
Población
Supe icie
(km2)
Densidad
población
Índice
Indus ial
Índice
Come cial
Mancomunidad del No e
119.536
471
253,79
45
137
Las Palmas de G.C.
381.114
101
3.773,40
350
1.336
Tabla 4-3 Ca ac e ís icas socio-demog á icas del á ea de es udio (Fuen e: Anua io
Económico de la Caixa (2013))
La Ilus ación 4-2 mues a la dis ibución de la población po las unidades del
censo en el á ea de es udio.Se debe ene en cuen a que la di e encia signi ica i a de
población en e la capi al y el es o de municipios puede suge i la posibilidad de
alguna a iación en las pe cepciones de las ca ac e ís icas que de inen la u ilidad de
los es ablecimien os en unción del luga donde i en, ca ac e ís ica que jus i ica el
es udio del modelo local a pa i de la GWR.
Ilus ación 4-2 Dis ibución de la Población en la zona de es udio (Elabo ación p opia)
4.2.1 Encues a pa a el análisis geog á ico de la demanda
come cial.
El es udio de campo consis ió en ealiza encues as ele ónicas a hoga es
si uados en el no oes e de la isla de G an Cana ia, incluyendo al municipio de Las
Análisis de la geo-demanda
115
Palmas de G an Cana ia, con el in de de e mina el po cen aje de comp a que se
ealizaba en di e en es cen os come ciales así como en la p oximidad de su casa, en
las ca ego ías de alimen ación, equipamien o de la pe sona, equipamien o del hoga y
ocio. Con es a in o mación se de e mina el a ac i o de los di e en es come cios, y se
pueden calcula los pa áme os de supe icie y dis ancia empleados en el modelo
global (median e el p ocedimien o p opues o po Nakanishi y Coope (1974)) y en el
modelo local (median e la GWR). Se lle a on a cabo 724 encues as ele ónicas. En el
Anexo A se mues a la encues a empleada
4.2.2 Delimi ación del uni e so, amaño mues al y mé odo de
mues eo
El uni e so es el conjun o de pe sonas que son obje o de es udio de la
in es igación come cial. La delimi ación del uni e so de la encues a pe sonal
ealizada pa a de e mina la imagen ha sido:
 Unidad mues al: Indi iduos de ambos sexos, a pa i de ca o ce años.
 Ámbi o: Agae e, A ucas, Fi gas, Gálda , Moya, Las Palmas de G an Cana ia,
San Nicolás de Tolen ino, San a Ma ía de Guía, Te o y Valleseco.
 Fecha: Mayo y Junio de 2007.
La mues a es la pa e ep esen a i a del uni e so, cuya es uc u a debe
ep oduci exac amen e las ca ac e ís icas y compo amien os de la población a pa i
de la cual ha sido ob enida. Se some e a obse ación cien í ica en ep esen ación del
conjun o del uni e so, al obje o de ob ene unos esul ados álidos que puedan se
gene alizables al conjun o de la población. El mé odo a emplea en es e caso es el del
cálculo del e o mues al pa a poblaciones in ini as según la ó mula siguien e:
El in e alo de con ianza es de un 95,5%, po lo an o K=2, y se conside a que P
= Q = 50%.
Aplicando dicha ó mula pa a un amaño mues al de n = 724 encues as álidas
ealizadas en e los hoga es localizados en los municipios de Agae e, A ucas, Fi gas,
Gálda , Moya, Las Palmas de G an Cana ia, San Nicolás de Tolen ino, San a Ma ía de
Guía, Te o y Valleseco, se ob iene un e o mues al de 3,70%. Al se in e io al 5%,
se a i ma que los esul ados ob enidos ienen una al a ep esen a i idad de los aspec os
que se es án analizando. Dado que, a p io i, los municipios de A ucas, Gálda y San a
Ma ía de Guía se p esen an como los más idóneos pa a localiza una g an supe icie
come cial, se p ocedió a inc emen a el núme o de encues as en es os municipios pa a
ob ene unos da os más idedignos ace ca del compo amien o de comp a de la
nKPQ
eeKPQ
nKPQ
n
   
2
2
2

Capí ulo 4 : Aplicación. Análisis geog á ico del me cado
116
población que eside en ellos. En la Tabla 4-4 se expone el núme o de encues as
ealizadas po municipio. No se hicie on encues as en A ena a po que en el es udio
o iginal de Rod íguez Díaz y Gu ié ez (2010) se conside ó que el compo amien o de
comp a de la población de A ena a se di igía hacia el cen o de G an Cana ia. No
obs an e su in luencia es escasa debido a su baja densidad de población (17,96
habi an es/km2). De hecho es el municipio menos poblado de oda la isla y su cabece a
municipal es la si uada a mayo al i ud en la isla.
El mé odo de mues eo empleado ha sido la selección alea o ia de los hoga es a
a és del lis ín ele ónico.
Municipios
F ecuencia
Po cen aje
Po cen aje álido
Agae e
32
4,40
4,40
A ucas
125
17,19
17,19
Fi gas
28
3,85
3,85
Gálda
90
12,38
12,38
Moya
30
4,13
4,13
Las Palmas de G an Cana ia
248
34,25
34,25
San Nicolás de Tolen ino
32
4,40
4,40
San a Ma ía de Guía
79
10,87
10,87
Te o
53
7,29
7,29
Valleseco
9
1,24
1,24
To al
724
100
100
Tabla 4-4 Encues as ele ónicas ealizadas po municipios (Elabo ación p opia)
4.2.3 Base de da os y análisis es adís ico de la demanda
Las encues as ob enidas en el abajo de campo ue on e isadas y codi icadas.
Aquellas que mos a on inconsis encia en las espues as ue on eliminadas, con el in
de que el ni el de iabilidad de la in o mación ue a lo más ele ado posible. Se c eó
una base de da os con las espues as ob enidas, ealizándose la e i icación de que
odos los da os suminis ados po los encues ados po ca ego ías de p oduc os
sumasen 100, es deci , que los encues ados dis ibuye an co ec amen e las
p opo ciones en las que ealizan el consumo mensual no malmen e po las g andes
ca ego ías de p oduc os. En la Tabla 4-5 se mues an las a iables más impo an es
que se han enido en cuen a pa a analiza la demanda.
Análisis de la geo-demanda
117
De es a o ma, a cada hoga se le p egun aba a pa i de una pun uación de 100,
cómo dis ibuía sus comp as en e p oximidad, municipios y p incipales cen os
come ciales. Es a p egun a se ealizaba po cada una de las cua o ca ego ías de
p oduc os (alimen ación, equipamien o de la pe sona, equipamien o del hoga y ocio).
Asimismo, se ealiza on p egun as de clasi icación de los hoga es que no se
emplea on en es e análisis. En la base de da os se añadió una a iable más que e a la
geo e e encia de cada uno de los hoga es encues ados. Con ello, se han podido
posiciona geog á icamen e las encues as, de al o ma que los análisis es adís icos
ealizados se han lle ado a cabo conside ando el iempo de desplazamien o de la
mues a a los di e en es es ablecimien os.
Va iable de la encues a
Obse aciones
Di ección, Municipio
Pe mi ió geo e e encia a los encues ados y
calcula el iempo de iaje.
Po cen aje de comp a po ca ego ía en
ba io
Debe se meno o igual a 100
Po cen aje de comp a po ca ego ía en
municipio
Debe se meno o igual a 100
Po cen aje de comp a po ca ego ía en
cen o come cial
Debe se meno o igual a 100
Es udios del ing eso pe sonal,
P o esión del ing eso pe sonal, Nº de
miemb os del hoga incluido el
encues ado
No se emplea on en el análisis ealizado
Hoga de jubilados
Se empleó como a iable de con ol, no
pudiendo supe a el 10% de las encues as.
Tabla 4-5 P incipales a iables empleadas en la encues a (Elabo ación p opia)
Pa a in e p e a las espues as dadas, cuando no se cuan i ica on los po cen ajes
po pa e de los encues ados, se u o en cuen a la siguien e equi alencia:
 Comp a más eces en un luga que en o o: 60/40.
 Comp a mucho más: 70/30 - 75/25.
 Muchísimo más o casi odo: 80/20 - 90/10
A la ho a de hace la explo ación de la base de da os pa a la in es igación, se
ag upa on las a iables “po cen aje de comp a po ca ego ía en ba io” y “po cen aje
de comp a po ca ego ía en municipio” en una nue a a iable denominada “po cen aje
de comp a local”. En la Tabla 4-6 se mues an las a iables inales empleadas:
Capí ulo 4 : Aplicación. Análisis geog á ico del me cado
118
Va iable inal
Obse aciones
Di ección,
Municipio
Pe mi ió geo e e encia a los encues ados y calcula el
iempo de iaje.
Po cen aje de
comp a local
Debe se meno o igual a 100.
Pa a dimensiona y localiza la comp a local, se
emplea on dos mé odos: mé odo p óximo y mé odo de
adios de in luencia, explicados en el apa ado 4.3.2.
Po cen aje de
comp a po
ca ego ía en
cen o
come cial
Se conside a on los p incipales cen os de comp a de la
zona analizada, como se explica á en la sección 4.3.
Tabla 4-6 P incipales a iables empleadas en la explo ación de la Base de Da os
(Elabo ación p opia)
Pa a la explo ación de la base de da os gene ada po las encues as, se han hecho
las siguien es conside aciones y suposiciones en elación a la demanda come cial:
 Cada núcleo amilia consume en odas las ca ego ías: alimen ación, ocio,
equipamien o de la pe sona y equipamien o del hoga .
 La demanda se encuen a ag egada en 515 núcleos de población (pa iendo del mapa
de núcleos de población p opo cionado po el ISTAC y que se mues a en la
Ilus ación 4-2). La demanda de cada uno de ellos se asignó al cen o de g a edad de
las i iendas si uadas en él.
 Los cálculos de los iempos de anspo e se ealiza on u ilizando el so wa e SIG
A cView, a pa i de una capa (mapa) de G a can que con iene la ed de ca e e as
p incipales, secunda ias y au opis as de G an Cana ia. La Ilus ación 4-3 mues a la
ed de ca e e as empleada. A cada amo se le asignó la elocidad media
co espondien e a su ipo, de o ma que el so wa e pudie a calcula el iempo
in e ido en e dos pun os.
Análisis de la geo-demanda
119
Ilus ación 4-3 Mapa de ca e e as empleado (Elabo ación p opia, a pa i de G a can)
 Dadas las di e encias sociodemog á icas exis en e en e los municipios que
con o man la Mancomunidad del No e y Las Palmas de G an Cana ia, se op ó po
sepa a la mues a en dos ámbi os pa a ealiza el análisis según el modelo global,
esul ando 248 encues as con esidencia en la capi al g an cana ia (ámbi o u bano) y
478 ubicadas en el no oes e (ámbi o u al). La Ilus ación 4-4 mues a la dis ibución
de las encues as ealizadas en el ámbi o u al (pun os e des) y el ámbi o u bano
(pun os ojos), espec i amen e.
Capí ulo 5 : Aplicación. Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial
222
Ilus ación 5-9 E olución de la supe icie de pa king aé eo óp ima en unción del LD
pa a cada localización seleccionada – Global po adios sin es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia)
Ilus ación 5-10 E olución de la supe icie de pa king edi icada óp ima en unción del
LD pa a cada localización seleccionada – Global po adios sin es icción de
iabilidad (Elabo ación p opia)

Resul ados
223
Con es icción de iabilidad
La Tabla 5-20 mues a los alo es mínimo y máximo de bene icios que el
p omo o ob end ía en cada una de las localizaciones, en unción de la demanda
pe dida (LD). En es e caso, la localización que maximiza los bene icios es la p ime a,
A ucas, seguida po Gálda . Cab ía des aca que en odas las localizaciones
seleccionadas, a pa i de cie o alo de LD los esul ados son nega i os, con lo que la
in e sión del Cen o Come cial no se ía en able.
Loc1
Loc2
Loc3
Mín.
-271.393
-538.765
-344.588
Máx.
5.037.959
4.418.486
3.712.168
Tabla 5-20 Bene icios máximos y mínimos pa a cada localización seleccionada –
Global Po adios con es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
La Ilus ación 5-11 mues a la e olución de los bene icios que el p omo o
ob end ía en cada una de las localizaciones en unción de la a iación de la LD
p opues a (101 posibilidad yendo desde la a acción mínima exis en e a la máxima,
co espondiendo el p ime caso a LD=0)
Ilus ación 5-11 E olución de bene icios en unción del LD pa a cada localización
seleccionada – Global po adios con es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
Capí ulo 5 : Aplicación. Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial
224
En la Tabla 5-21 se mues an los amaños óp imos de cada ca ego ía (en m2 de
SBA) pa a cada una de las localizaciones seleccionadas. En las ca ego ías de
alimen ación y de equipamien o de la pe sona, en odas las localizaciones, se ob u o la
supe icie mínima de inida pa a cada sec o .
Alimen
Pe son
Ocio
Hoga
Loc1
Mín.
2.500
10.000
3.272,35
2.150,14
Máx.
2.500
10.000
3.272,35
2.150,14
Media
2.500
10.000
32.72,35
2.150,14
Loc2
Mín.
2.500
10.000
2.425,32
1.474,12
Máx.
2.500
10.000
2.425,32
1.474,12
Media
2.500
10.000
2.425,32
1.474,12
Loc3
Mín.
1.500
8.000
2.545,47
1.536,34
Máx.
1.500
8.000
2.545,47
1.536,34
Media
1.500
8.000
2.545,47
1.536,34
Tabla 5-21 Tamaños óp imos po ca ego ía pa a cada localización seleccionada –
Global po adios con es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
Po su pa e, la Tabla 5-22 mues a los óp imos de la supe icie edi icada bajo
asan e (Seb ) y la supe icie edi icada sob e asan e (Ses ) en cada una de las
localizaciones. En odas las simulaciones (pa a di e en es alo es de LD) los
esul ados ob enidos ue on los mismos, coincidiendo po an o el alo máximo,
mínimo y la media.
Seb _loc1
Seb _loc2
Seb _loc3
Ses _loc1
Ses _loc2
Ses _loc3
Mín.
6.516,86
7.418,28
5.703,91
17.320,05
18.545,70
14.259,77
Máx.
6.516,86
7.418,28
5.703,91
17.320,05
18.545,70
14.259,77
Media
6.516,86
7.418,28
5.703,91
17.320,05
18.545,70
14.259,77
Tabla 5-22 Supe icie edi icada bajo asan e y sob e asan e óp imas po ca ego ía
pa a cada localización seleccionada – Global po adios con es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia)
El núme o de plan as bajo asan e y sob e asan e ue 1 en odas las
simulaciones ealizadas.
Finalmen e, la Tabla 5-23 con iene un esumen de los alo es óp imos de la
supe icie de pa king aé eo (PA) y edi icado (PE), así como del amaño de la pa cela
Resul ados
225
en m2 (A). Nue amen e coinciden los alo es mínimo, máximo y medio en odas las
localizaciones.
PA_loc1
PA_loc2
PA_loc3
PE_loc1
PE_loc2
PE_loc3
A_loc1
A_loc2
A_loc3
Mín.
23.582,23
17.425,49
15.970,94
0
4.152,728
1.899,87
58.955,57
43.563,73
39.927,36
Máx.
23.582,23
17.425,49
15.970,94
0
4.152,728
1.899,87
58.955,57
43.563,73
39.927,36
Media
23.582,23
17.425,49
15.970,94
0
4.152,728
1.899,87
58.955,57
43.563,73
39.927,36
Tabla 5-23 Supe icie de pa king aé eo y edi icado óp imas pa a cada localización
seleccionada – Global po adios con es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
5.2.3 Local p óximo
Sin es icción de iabilidad
La Tabla 5-24 mues a los alo es mínimo y máximo de bene icios que el
p omo o ob end ía en cada una de las localizaciones, en unción de la demanda
pe dida (LD) empleando el modelo local y el mé odo p óximo. En es e caso, la
localización que maximiza los bene icios es la segunda, Gálda , seguida po Guía.
Loc1
Loc2
Loc3
Mín.
3.256.759
5.007.381
5.826.020
Máx.
6.929.242
14.944.080
10.322.970
Tabla 5-24 Bene icios máximos y mínimos pa a cada localización seleccionada – Local
P óximo sin es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
La Ilus ación 5-12 mues a la e olución de los bene icios que el p omo o
ob end ía en cada una de las localizaciones en unción de la a iación de la LD
p opues a (101 posibilidad yendo desde la a acción mínima exis en e a la máxima,
co espondiendo el p ime caso a LD=0)
Capí ulo 5 : Aplicación. Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial
226
Ilus ación 5-12 E olución de bene icios en unción del LD pa a cada localización
seleccionada – Local P óximo sin es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
En la Tabla 5-25 se mues an los amaños óp imos de cada ca ego ía (en m2 de
SBA) pa a cada una de las localizaciones seleccionadas. En odas las ca ego ías y en
odas las localizaciones se ob u o la supe icie mínima de inida pa a cada sec o ,
excep o en la ca ego ía de ocio en la localización 2, Gálda .
Alimen
Pe son
Ocio
Hoga
Loc1
Mín.
2.500
10.000
2.000
1.000
Máx.
2.500
10.000
2.000
1.000
Media
2.500
10..000
2.000
1.000
Loc2
Mín.
2.500
10.000
2.000
1.000
Máx.
2.500
10.000
8.000
1.000
Media
2.500
10.000
2.891,09
1.000
Loc3
Mín.
1.500
8.000
1.000
800
Máx.
1.500
8.000
1.000
800
Media
1.500
8.000
1.000
800
Tabla 5-25 Tamaños óp imos po ca ego ía pa a cada localización seleccionada –
Local P óximo sin es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
Resul ados
227
Po su pa e, la Tabla 5-26 mues a los óp imos de la supe icie edi icada bajo
asan e (Seb ) y la supe icie edi icada sob e asan e (Ses ) en cada una de las
localizaciones. En odas las simulaciones (pa a di e en es alo es de LD), en las
localizaciones de A ucas y Gálda los esul ados ob enidos ue on los mismos,
coincidiendo po an o el alo máximo, mínimo y la media. Sin emba go, en Gálda
las supe icies óp imas a ia on en unción del alo de la LD.
Seb _loc1
Seb _loc2
Seb _loc3
Ses _loc1
Ses _loc2
Ses _loc3
Mín.
4857,409
7011,419
4745,623
15757,59
17528,55
11864,06
Máx.
4857,409
9725,517
4745,623
15757,59
24313,79
11864,06
Media
4857,409
7414,50286
4745,623
15757,59
18536,2589
11864,06
Tabla 5-26 Supe icie edi icada bajo asan e y sob e asan e óp imas po ca ego ía
pa a cada localización seleccionada – Local P óximo sin es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia)
La Ilus ación 5-13 y la Ilus ación 5-14 mues an la e olución de la supe icie
edi icada bajo asan e y sob e asan e en cada una de las localizaciones.
Ilus ación 5-13 E olución de la supe icie edi icada bajo asan e óp ima en unción del
LD pa a cada localización seleccionada – Local P óximo sin es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia)

Capí ulo 5 : Aplicación. Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial
228
Ilus ación 5-14 E olución de la supe icie edi icada sob e asan e óp ima en unción
del LD pa a cada localización seleccionada – Local P óximo sin es icción de
iabilidad (Elabo ación p opia)
El núme o de plan as bajo asan e y sob e asan e ue 1 en odas las
simulaciones ealizadas.
Finalmen e, la Tabla 5-27 con iene un esumen de los alo es óp imos de la
supe icie de pa king aé eo (PA) y edi icado (PE), así como del amaño de la pa cela
en m2 (A).
PA_loc1
PA_loc2
PA_loc3
PE_loc1
PE_loc2
PE_loc3
A_loc1
A_loc2
A_loc3
Mín.
20.394,74
16.469,78
13.287,75
0
3.924,97
1.580,68
50.986,86
41.174,44
33.219,36
Máx.
20.394,75
22.845,17
13.287,75
0
5.444,31
1.580,68
50.986,86
57.112,94
33.219,36
Media
20.394,74
17.416,62
13.287,75
0
4.150,61
1.580,68
50.986,86
43.541,54
33.219,36
Tabla 5-27 Supe icie de pa king aé eo y edi icado óp imas pa a cada localización
seleccionada – Local P óximo sin es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
Se concluye el análisis con la Ilus ación 5-15 y la Ilus ación 5-16 sob e la
e olución de la supe icie de pa king aé eo y pa king edi icado en unción de la LD.
Resul ados
229
Ilus ación 5-15 E olución de la supe icie de pa king aé eo óp ima en unción del LD
pa a cada localización seleccionada – Local P óximo sin es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia)
Ilus ación 5-16 E olución de la supe icie de pa king edi icada óp ima en unción del
LD pa a cada localización seleccionada – Local P óximo sin es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia)
Con es icción de iabilidad
La Tabla 5-28 mues a los alo es mínimo y máximo de bene icios que el
p omo o ob end ía en cada una de las localizaciones, en unción de la demanda
Capí ulo 5 : Aplicación. Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial
230
pe dida (LD). En es e caso, la localización que maximiza los bene icios es la segunda,
Gálda , seguida po Guía.
Loc1
Loc2
Loc3
Mín.
2.234.235
3.299.282
2.714.828
Máx.
4.447.251
11.451.410
6.047.707
Tabla 5-28 Bene icios máximos y mínimos pa a cada localización seleccionada – Local
P óximo con es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
La Ilus ación 5-17 mues a la e olución de los bene icios que el p omo o
ob end ía en cada una de las localizaciones en unción de la a iación de la LD
p opues a (101 posibilidad yendo desde la a acción mínima exis en e a la máxima,
co espondiendo el p ime caso a LD=0)
Ilus ación 5-17 E olución de bene icios en unción del LD pa a cada localización
seleccionada – Local P óximo con es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
En la Tabla 5-29 se mues an los amaños óp imos de cada ca ego ía (en m2 de
SBA) pa a cada una de las localizaciones seleccionadas.
Alimen
Pe son
Ocio
Hoga
Loc1
Mín.
3.512,55
10.000
2.000
1.641,79
Máx.
3.512,55
10.000
4.006
4.346,26
Resul ados
231
Media
3.512,55
10.000
2.019,86
2.148,47
Loc2
Mín.
3.407,99
10.000
2.053,24
2.390,77
Máx.
3.407,99
10.000
8.000
5.000
Media
3.407,99
10.000
3.401,88
2.938,72
Loc3
Mín.
3.420,75
8.000
1.000
2.437,66
Máx.
3.420,75
8.000
7.692,31
5.000
Media
3.420,75
8.000
4.192,45
2.988,17
Tabla 5-29 Tamaños óp imos po ca ego ía pa a cada localización seleccionada –
Local P óximo con es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
Po su pa e, la Tabla 5-30 mues a los óp imos de la supe icie edi icada bajo
asan e (Seb ) y la supe icie edi icada sob e asan e (Ses ) en cada una de las
localizaciones.
Seb _loc1
Seb _loc2
Seb _loc3
Ses _loc1
Ses _loc2
Ses _loc3
Mín.
4.402,99
8.075,35
6.334,94
18.412,28
20.188,37
15.837,36
Máx.
6.192,97
11.582,39
9.768,52
22.887,23
28.955,97
24.421,31
Media
4.603,07
8.895,92
7.798,71
18.912,49
22.239,79
19.496,78
Tabla 5-30 Supe icie edi icada bajo asan e y sob e asan e óp imas po ca ego ía
pa a cada localización seleccionada – Local P óximo con es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia)
La Ilus ación 5-18 y la Ilus ación 5-19 mues an la e olución de la supe icie
edi icada bajo asan e y sob e asan e en cada una de las localizaciones.
Capí ulo 5 : Aplicación. Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial
238
Ilus ación 5-25 E olución de la supe icie de pa king aé eo óp ima en unción del LD
pa a cada localización seleccionada – Local po adios sin es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia)
Ilus ación 5-26 E olución de la supe icie de pa king edi icada óp ima en unción del
LD pa a cada localización seleccionada – Local po adios sin es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia)

Resul ados
239
Con es icción de iabilidad
La Tabla 5-36 mues a los alo es mínimo y máximo de bene icios que el
p omo o ob end ía en cada una de las localizaciones, en unción de la demanda
pe dida (LD). En es e caso, la localización que maximiza los bene icios es la segunda,
Gálda , seguida po A ucas.
Loc1
Loc2
Loc3
Mín.
2.142.757
3.776.290
1.926.529
Máx.
5.871.213
22.322.920
5.330.004
Tabla 5-36 Bene icios máximos y mínimos pa a cada localización seleccionada – Local
po adios con es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
La Ilus ación 5-27 mues a la e olución de los bene icios que el p omo o
ob end ía en cada una de las localizaciones en unción de la a iación de la LD
p opues a (101 posibilidad yendo desde la a acción mínima exis en e a la máxima,
co espondiendo el p ime caso a LD=0)
Ilus ación 5-27 E olución de bene icios en unción del LD pa a cada localización
seleccionada – Local po adios con es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
En la Tabla 5-37 se mues an los amaños óp imos de cada ca ego ía (en m2 de
SBA) pa a cada una de las localizaciones seleccionadas.
Capí ulo 5 : Aplicación. Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial
240
Alimen
Pe son
Ocio
Hoga
Loc1
Mín.
2.500
10.000
2.000
1.761,43
Máx.
2.500
10.000
4.450,86
3.557,62
Media
2.500
10.000
2.025,46
2.153,24
Loc2
Mín.
2.500
10.000
2.000
1.000
Máx.
2.500
10.000
8.000
5.000
Media
2.500
10.000
2.064,16
1.185,87
Loc3
Mín.
1.875,87
8.000
1.437,20
815,452
Máx.
1.875,87
8.000
4.372,01
2.842,75
Media
1.875,87
8.000
1.584,36
1.131,37
Tabla 5-37 Tamaños óp imos po ca ego ía pa a cada localización seleccionada –
Local po adios con es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
Po su pa e, la Tabla 5-38 mues a los óp imos de la supe icie edi icada bajo
asan e (Seb ) y la supe icie edi icada sob e asan e (Ses ) en cada una de las
localizaciones.
Seb _loc1
Seb _loc2
Seb _loc3
Ses _loc1
Ses _loc2
Ses _loc3
Mín.
4.698,27
7.011,42
5.093,58
16.929,43
17.528,55
12.733,94
Máx.
6.312,15
11.534,92
7.177,50
20.964,13
28.837,29
17.943,74
Media
4.856,83
7.124,52
5.288,05
17.325,84
17.811,30
13.220,13
Tabla 5-38 Supe icie edi icada bajo asan e y sob e asan e óp imas po ca ego ía
pa a cada localización seleccionada – Local po adios con es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia)
La Ilus ación 5-28 y la Ilus ación 5-29 mues an la e olución de la supe icie
edi icada bajo asan e y sob e asan e en cada una de las localizaciones.
Resul ados
241
Ilus ación 5-28 E olución de la supe icie edi icada bajo asan e óp ima en unción del
LD pa a cada localización seleccionada – Local po adios con es icción de
iabilidad (Elabo ación p opia)
Ilus ación 5-29 E olución de la supe icie edi icada sob e asan e óp ima en unción
del LD pa a cada localización seleccionada – Local po adios con es icción de
iabilidad (Elabo ación p opia)
El núme o de plan as bajo asan e y sob e asan e ue 1 en odas las
simulaciones ealizadas.
Capí ulo 5 : Aplicación. Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial
242
Finalmen e, la Tabla 5-39 con iene un esumen de los alo es óp imos de la
supe icie de pa king aé eo (PA) y edi icado (PE), así como del amaño de la pa cela
en m2 (A).
PA_loc1
PA_loc2
PA_loc3
PE_loc1
PE_loc2
PE_loc3
A_loc1
A_loc2
A_loc3
Mín.
21.396,62
16.469,78
14.262,01
0
3.924,97
1.696,58
53.491,55
41.174,44
35.655,03
Máx.
26.984,85
27.095,44
20.096,99
0
6.457,21
2.390,69
67.462,12
67.738,60
50.242,46
Media
21.945,67
16.735,45
14.806,55
0
3.988,28
1.761,36
54.864,17
41.838,62
37.016,38
Tabla 5-39 Supe icie de pa king aé eo y edi icado óp imas pa a cada localización
seleccionada – Local po adios con es icción de iabilidad (Elabo ación p opia)
Se concluye el análisis con la Ilus ación 5-30 y la Ilus ación 5-31 sob e la
e olución de la supe icie de pa king aé eo y pa king edi icado en unción de la LD.
Como se puede ap ecia , los alo es pe manecen cons an es en odo momen o.
Ilus ación 5-30 E olución de la supe icie de pa king aé eo óp ima en unción del LD
pa a cada localización seleccionada – Local po adios con es icción de iabilidad
(Elabo ación p opia)
Conclusiones
243
Ilus ación 5-31 E olución de la supe icie de pa king edi icada óp ima en unción del
LD pa a cada localización seleccionada – Local po adios con es icción de
iabilidad (Elabo ación p opia)
5.3 Conclusiones
Del análisis de la unción de p oduc i idad ealizado, se puede conclui que los
esul ados a ían en unción del escena io seleccionado, es deci , de si se selecciona el
mé odo global (OLS) o el mé odo local (GWR) y de si la comp a de p oximidad se
conside a según el mé odo p óximo o según el mé odo de adios. La Tabla 5-40
mues a un esumen de los bene icios ob enidos en unción del escena io. Se puede
ap ecia que si se emplean los pa áme os ob enidos median e el modelo local (GWR),
la pa cela seleccionada es Gálda , independien emen e de la conside ación de la
comp a local, mien as que empleando el modelo global la pa cela seleccionada es
A ucas, sal o en un caso, en que se elige Guía, cuando se conside a la comp a local
como la ealizada en la ienda más ce cana y sin aplica la es icción ela i a al índice
de iabilidad.

Capí ulo 5 : Aplicación. Análisis de la unción de p oduc i idad de un cen o come cial
244
Escena io
Caso
Localiz.
elegida
Bene icio Máximo (€)
Bene icio Mínimo (€)
Loc1
Loc1
Loc3
Loc1
Loc2
Loc3
Global
P óximo
Sin la es icción
de iabilidad
3-Guía
5.547.456
4.082.200
5.881.294
1.583.674
734.011,5
2.461.001
Con la
es icción de
iabilidad
1-A ucas
4.009.336
3.257.902
3.287.097
551.858,6
226.021,2
450.916,4
Global po
adios
Sin la es icción
de iabilidad
1-A ucas
5.136.356
4.448.525
3.850.387
40.374,34
-417.655
-22.489,4
Con la
es icción de
iabilidad
1-A ucas
5.037.959
4.418.486
3.712.168
-271.393
-538.765
-344.588
Local
P óximo
Sin la es icción
de iabilidad
2-Gálda
6.929.242
14.944.080
10.322.970
3.256.759
5.007.381
5.826.020
Con la
es icción de
iabilidad
2-Gálda
4.447.251
11.451.410
6.047.707
2.234.235
3.299.282
2.714.828
Local po
adios
Sin la es icción
de iabilidad
2-Gálda
6.328.299
22.322.920
5.630.485
2.142.757
3.776.290
2.026.162
Con la
es icción de
iabilidad
2-Gálda
5.871.213
22.322.920
5.330.004
2.142.757
3.776.290
1.926.529
Tabla 5-40 Cuad o compa a i o de bene icios ob enidos según escena io (Elabo ación
p opia)
Del análisis de la Tabla 5-40 ambién se puede conclui que los alo es de
bene icios ob enidos en el modelo local son conside ablemen e más al os que los
ob enidos empleando el modelo global. Igualmen e, en el modelo global po adios se
ob u ie on esul ados nega i os pa a de e minados alo es de LD, lo que con e i ía la
in e sión en no en able pa a el p omo o .
Po o a pa e, cab ía des aca que en odas las simulaciones ealizadas, en la
pa cela seleccionada en A ucas, al exis i una g an supe icie disponible, odos los
apa camien os son aé eos y no hay pa king edi icado, al esul a es e úl imo más
cos oso. Es a opción de inclina se únicamen e po pa king aé eo siemp e que sea
posible es habi ual en el sec o pa a educi cos es.
245
Capí ulo 6
6
Conclusiones
s e úl imo capí ulo es á dedicado a p esen a las p incipales conclusiones,
con ibuciones e implicaciones p ác icas que se han alcanzado en la p esen e
in es igación, así como expone las limi aciones y p opues as a ene en cuen a en
u u as in es igaciones pa a mejo a los esul ados ob enidos.
E
Capí ulo 6: Conclusiones
246
6.1 Conclusiones, con ibuciones e implicaciones
p ác icas
Las p incipales apo aciones de la me odología p opues a a lo la go de es a esis
doc o al se esumen a con inuación:
 Se ha p opues o una me ología basada en la unción de p oduc i idad de un
cen o come cial, de inida en la sección 2.2. Pa a acili a su aplicación se
in odujo el concep o de asa de es ue zo. Es o ha pe mi ido educi la unción
de cos es únicamen e a los gas os gene ales que debe asumi el p omo o del
cen o come cial, e i ando conside a los cos es de cada uno de los come cios
que o man pa e del cen o come cial.
 Pos e io men e, se de inió la unción de a ac i o y la unción de gas os
gene ales en la sección 2.3. Como complemen o de la unción de gas os
gene ales se ealizó un en oque de la misma desde el pun o de is a
inancie o, pe mi iendo de ini concep os como el alo esidual o el iempo
de ecupe ación de la in e sión, que se ienen en cuen a en la o mulación de
la unción de p oduc i idad de un cen o come cial.
 Pa a de mina la unción de a ac i o se empleó el modelo p obabilís ico de
Hu . Según es e modelo, las comp as de los consumido es se ealizan de
o ma p opo cional a la a acción que pe ciben de los es ablecimien os que
ope an en el me cado. Es a a acción depende an o de la supe icie del
es ablecimien o como del iempo de desplazamien o. Inicialmen e se
conside ó un modelo global, en el que los pa áme os asociados al amaño y al
iempo de desplazamien o, pa a cada una de las ca ego ías, se es ima on
median e la me odología de mínimos cuad ados o dina ios (OLS). Es as
es imaciones se desa ollan en la sección 4.4 y con o man la p ime a e apa de
la p ime a ase de la me odología p opues a.
 Adicionalmen e, se ha p opues o el que llamamos modelo local. Es e modelo
se undamen a en el supues o de que la exis encia de di e encias socio-
demog á icas en la zona de es udio puede implica di e encias en la
pe cepción de los clien es de las a iables que de e minan la a acción de los
es ablecimien os. En el modelo local, los pa áme os del modelo de Hu
ue on es imados u ilizando la eg esión ponde ada geog á icamen e (GWR),
lo que pe mi e la es imación de un pa áme o asociado al amaño del
es ablecimien o y o o asociado al iempo de desplazamien o, po ca ego ía,
pa a cada nodo de demanda. Es a me odología supone una apo ación eó ica
des acable a los modelos de localización compe i i a y se desa olla en las
secciones 3.2.2.2 a 3.2.2.4. Los esul ados co espondien es con el modelo
local se desa ollan en la sección 4.5 y dan o ma a la segunda e apa de la
Conclusiones, con ibuciones e implicaciones p ác icas
247
p ime a ase de la me odología p opues a. Con ello se demos ó la a iabilidad
espacial de los pa áme os.
 La aplicación del modelo local con espec o al modelo global de es imación
no supone un inc emen o en é minos de complejidad en la ecogida de
in o mación. Además, su esolución se puede lle a a cabo usando so wa e
lib e.
 Como la demanda en algunas de las ca ego ías a adas pod ía se elás ica con
espec o a la a acción, se ha conside ado la inclusión de un pa áme o en la
unción de a acción que abso ba la posible pé dida de demanda o iginada po
la al a de a acción. Es a modi icación se ha ealizado pa iendo de la
p opues a de D ezne y D ezne (2012), conside ando a ios posibles alo es
pa a ese pa áme o.
 O o aspec o a des aca es el empleo de los Sis emas de In o mación
Geog á ica. En la sección 4.6 se analizó la dis ibución espacial de la unción
de a ac i o de un cen o come cial ipo, al obje o de compa a los esul ados
al emplea la unción de a ac i o global y la unción de a ac i o local y
demos a que se p oducen di e encias signi ica i as según se emplee un
modelo u o o. Los SIG se emplea on pa a mos a la a iabilidad de los
pa áme os a lo la go del á ea de es udio, pa a la localización de las zonas más
p ome edo as pa a localiza un nue o cen o come cial y pa a compa a las
es imaciones ob enidas an o po el mé odo global como po el mé odo local.
 Independien emen e de si se empleó la me odología OLS o la me odología
GWR, uno de los aspec os a los que se u o que hace en e ue cómo
ep esen a la comp a de p oximidad. Se emplea on dos mé odos pa a ello:
 Mé odo p óximo: la comp a de p oximidad se ealiza en el come cio
más p óximo de cada ca ego ía.
 Mé odo de adios de in luencia: la comp a de p oximidad se ealiza en
las iendas de cada ca ego ía incluidas en un á ea de in luencia de 500,
1.000 y 3.000 m de adio o median e el adio de p oximidad de inido
po el Pun o Cen al (Cen al Facili y).
 Pa a la de inición de la unción de gas os gene ales se u o en cuen a la
in o mación apo ada po los ge en es de los p incipales cen os come ciales
ubicados en G an Cana ia. A pa i de es a in o mación se plan ea dicha
unción en la sección 3.3.2, añadiendo una se ie de es icciones que se deben
conside a pa a que los esul ados ob enidos sean cohe en es con los
eque imien os de una supe icie come cial de es e ipo.
Se debe ene en cuen a la apo ación que supone es e aspec o ya que en la
li e a u a especializada no se encuen an es udios donde se de allen los cos es
Bibliog a ía
254
 Ba ie a-Puig, A., Bui ago, J.M., Esc iba, C. y Clemen e, J.S. (2009).
“Geoma ke ing: Aplicación de los Sis emas de In o mación Geog á ica al
Ma ke ing”. Memo ias Oc a a Con e encia Ibe oame icana en Sis emas,
Cibe né ica e In o má ica, I, pp. 35-38.
 Ba ie a-Puig, A., Cas ellanos, J., Bui ago, J.M. y Rod íguez, J.E. (2011).
“Geoma ke ing: De e minación de las á eas de in luencia de los
supe me cados”. VIII Cong eso de Economía Ag a ia, Mad id.
 Ba ie a-Puig, A., Bui ago-Ve a, J y Rod íguez-Ba io, J.E. (2012). “Análisis
me odológico del modelo de in e acción espacial MCI”. En Documen os de
T abajo de la Cá ed a Fundación Ramón A eces de Dis ibución Come cial
(DOCFRADIS), ol. 8, pp. 1-22.
 Ba ie a-Puig, A., Bui ago-Ve a, J. y Rod íguez-Ba io, J.E. (2013). “Un
modelo de geoma ke ing pa a la localización de supe me cados: diseño y
aplicación p ác ica”. En Documen os de T abajo de la Cá ed a Fundación
Ramón A eces de Dis ibución Come cial (DOCFRADIS), ol. 1, pp. 1-27.
 Bell, D. E., Keeney, R. L. y Li le, J. D. C. (1975). “A Ma ke Sha e Theo em”.
Jou nal o Ma ke ing Resea ch, núm.12, ol. 2, pp. 136-141.
 Ben-Aki a, M. y Le man, S .R. (1985). Disc e e Choice Models: Theo y and
Applica ion o T a el Demand. Camb idge: MIT P ess.
 Bennison, D., Cla ke, I. y Pal, J. (1995). “Loca ional Decision Making in
Re ailing: An Explo a o y F amewo k o Analysis”. The In e na ional Re iew
o Re ail, Dis ibu ion and Consume Resea ch, ol. 5, núm. 1, pp. 1-20.
 Be y, J. L. y Pa , J. B. (1988). Ma ke Cen e s and Re ail Loca ion: Theo y
and Applica ions. New Je sey, Ed. P en ice Hall.
 B onnenbe g, B. J., Mahajan, V. y Vanhonacke , W. R. (2000). “The
Eme gence o Ma ke S uc u e in New Repea -Pu chase Ca ego ies: The
In e play o Ma ke Sha e and Re aile Dis ibu ion”. Jou nal o Ma ke ing
Resea ch, núm. XXXVII, pp. 16-31.
 B onnenbe g, B. J., Dubé, J. P. y Dha , S. (2007). “Consume Packaged Goods
in he Uni ed S a es: Na ional B ands, Local B anding”. Jou nal o Ma ke ing
Resea ch, núm. 44, pp. 4-13.
 B own, S. (1992). Re ail Loca ion: a Mic o-Scale Pe spec i e, A ebu y,
Alde sho .
 B own, S. (1993a). “Re ail Loca ion Theo y: E olu ion and E alua ion”. The
In e na ional Re iew o Re ail, Dis ibu ion and Consume Resea ch. ol. 3,
núm. 2, pp.185-229.

Bibliog a ía
255
 B own, S. (1993b). “Mic o-Scale Re ail Loca ion: Cinde ella o Ugly Sis e ?”
In e na ional Jou nal o Re ail and Dis ibu ion Managemen , ol. 21, núm. 7,
pp. 10-19.
 Buchanan, H., Fai bai n, D., Pa ke , D., Taylo , G., S e enson, P. y Wall, J.
(1999). Using Geog aphical In o ma ion o Si e Selec ion. Lond es, The Royal
Ins i u ion o Cha e ed Su eyo s.
 Camagni, R. (2005). Economía u bana. Ba celona, Ed. An oni Bosch.
 Campo, K., Gijsb ech s, E., Goossens, T. y Ve he sel, A. (2000). “The impac
o loca ion ac o s on he a ac i eness and op imal space sha es o p oduc
ca ego ies”. In e na ional Jou nal o Resea ch in Ma ke ing, núm. 17, pp. 255-
279.
 Campo, K. y Gijsb ech s, E. (2004). “Should e aile s adjus hei mic o-
ma ke ing s a egies o ype o ou le ? An applica ion o loca ion-based s o e
space alloca ion in limi ed and ull-se ice g oce y s o es”. Jou nal o Re ailing
and Consume Se ices, núm. 11, pp. 369-383.
 Chasco, C. (1997). Modelos de de e minación de á eas de me cado del
come cio al po meno . Tesina. Facul ad de CC. Económicas y Emp esa iales,
Uni e sidad Au ónoma de Mad id.
 Chasco, C. (2003). “El geoma ke ing y la dis ibución come cial”. Re is a
In es igación y Ma ke ing, núm. 79, pp. 6-13.
 Chasco, C. y Fe nández-A ilés, G. (2009). Análisis de da os espacio-
empo ales pa a la economía y el geoma ke ing. A Co uña, Edi o ial Ne biblo.
 Chasco, C. y Sánchez, B. (2012). “Mic oeconomía y geoma ke ing”. Re is a del
Ins i u o de Es adís ica y Ca og a ía de Andalucía, núm.2, pp. 168-176.
 Ch is alle , W. (1935). Die Zen alen O e in Sudlen schland. Jena, E.
Ge many: G.Fische .
 Chu ch, R. L. (2002). “Geog aphical in o ma ion sys ems and loca ion science”.
Compu e s & Ope a ions Resea ch, núm. 29, pp. 541-562.
 Chu ch, R. L. y Mu ay, A. T. (2009). Business si e selec ion, loca ion analysis
and GIS. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.
 Cla ke, G. (1998). “Changing me hods o loca ion planning o e ail
companies”. GeoJou nal, núm. 45, pp. 289-298.
 Cla ke, I., Bennison, D. y Pal, J. (1997). “Towa ds a Con empo a y Pe spec i e
o Re ail Loca ion”. In e na ional Jou nal o Re ail and Dis ibu ion
Managemen , ol. 25, núm. 2, pp. 59-69.
Bibliog a ía
256
 Cla kson, R., Cla ke-Hill, C. y Robinson, T. (1996). “UK Supe ma ke Loca ion
Assessmen ”. In e na ional Jou nal o Re ail and Dis ibu ion Managemen ,
ol. 24, núm. 6, pp. 22-33.
 Clique , G. (1990). “La mise en oeu e du modèle in e ac i de concu ence
spa iale (MICS) subjec i ”. Reche che e Applica ions en Ma ke ing, núm. 5, 1,
pp. 3-18.
 Clique , G. (1995). “Theo y and Me hodology. Implemen ing a subjec i e MCI
model: An applica ion o he u ni u e ma ke ”. Eu opean Jou nal o
Ope a ional Resea ch, núm. 84, pp. 279-291.
 Con e se, P.D. (1949). “New Laws o Re ail G a i a ion”. Jou nal o
Ma ke ing, núm. 14, pp. 94-102.
 C aig, C.S., Ghosh, A. y Mcla e y, S. (1984). “Models o he Re ail Loca ion
P ocess: A Re ew”. Jou nal o Re ailing, ol. 60, núm. 1, pp. 5-31.
 Da is, P. (2006). “Spa ial compe i ion in e ail ma ke s: mo ie hea e s”. RAND
Jou nal o Economics, núm. 37 (4), pp. 964-982.
 De Juan, Mª D. (1998): La a acción que eje cen los cen os come ciales sob e
los consumido es. Alican e, Ed. Se icio de Publicaciones de la Uni e sidad de
Alican e.
 Desa bo, W. S., Dege a u, A. M., Ahea ne, M. J. y Sax on, M. K. (2002).
“Disagg ega e ma ke sha e esponse models”. In e na ional Jou nal o
Resea ch in Ma ke ing, núm. 19, pp. 253-266.
 Dha , S. K. y Hoch, S. J. (1997). “Why S o e B and Pene a ion Va ies by
Re aile ”. Ma ke ing Science, núm. 16, 3, pp. 208-227.
 F asque , M. (1999). Análisis de los ac o es de e minan es de la compe i i idad
del cen o come cial. Tesis doc o al. Facul ad de Ciencias Económicas y
Emp esa iales, Uni e sidad de Valencia.
 Fuji a, M. (1989). U ban Economic Theo y. Camb idge Uni e si y P ess,
Camb idge.
 Gallopel, K. y Clique , G. (2002). “Géoma ke ing e espace publici ai e”.
Décisions ma ke ing, núm. 26, pp. 47-54.
 Ga cía, J. P. (1997). “Geoma ke ing. Los sis emas de in o mación geog á ica
aplicados a la plani icación come cial”. Dis ibución y Consumo, núm. 31, pp.
99-107.
 Ga cia-Paloma es, J. C., Gu ie ez, J. y La o e, M. (2012). “Op imizing he
loca ion o s a ions in bike-sha ing p og ams: A GIS app oach”. Applied
Geog aphy, núm. 35, pp. 235-246.
Bibliog a ía
257
 Gau schi, D. A. (1981). “Speci ica ion o Pa onage Models o Re ail Cen e
Choice”. Jou nal o Ma ke ing Resea ch, núm. XVIII, 2, pp. 162-174.
 Gázquez, J. C. y Sánchez, M. (2000). Á eas come ciales, capacidad de comp a
y iqueza en la p o incia de Alme ía. Alme ía, Uni e sidad de Alme ía.
 Ghosh, A. y Mcla e y, S. L. (1987). Loca ion S a egies o Re ail and Se ice
Fi ms. Lexing on Books, Lexing on, MA.
 Gijsb ech s, E., Campo, K. y Goossens, T. (2003). “The impac o s o e lye s
on s o e a ic and s o e sales: a geo-ma ke ing app oach”. Jou nal o Re ailing,
núm. 79, pp. 1-16.
 Gil, I. (1995). “Localización come cial. He amien a cla e pa a el come cio
mino is a”. Dis ibución y consumo, núm. 20, pp. 10-15.
 González, E., Pe ei o, P. y González, I. (1998). “La concep ualización de la
a iable imagen pe cibida y su modelización median e un modelo MCI
subje i o pa a explica la selección de un pun o de en a mino is a en p oduc os
de comp a espo ádica: una aplicación empí ica”. Re is a española de
In es igación de Ma ke ing ESIC, ol. 2, núm.2, pp. 47-65.
 González, O. (1999). Análisis espacial de la demanda en la es uc u a come cial
in au bana: modelización de la compe encia in e e in a- o ma o del
hipe me cado español en el ma co de la es a egia de localización. Tesis
doc o al, Facul ad de Ciencias Económicas y Emp esa iales, Uni e sidad de
Salamanca.
 González-Beni o, O., Muñoz, P. A. y Ma ías, A. (2001). “De e minan es
es a égicos de la selección de es ablecimien o mino is a: aplicación de un
modelo MCI subje i o de asignación de ecu sos”. Re is a Eu opea de
Di ección y Economía de la Emp esa, ol. 10, núm. 1, pp. 177-194.
 G ips ud, G. y Beni o, G. R. G. (2005). “In e na ionaliza ion in e ailing:
modeling he pa e n o o eign ma ke en y”. Jou nal o Business Resea ch,
núm. 58, pp. 1672-1680.
 Guy, C. (1994b). The Re ail De elopmen P ocess: Loca ion, P ope y and
Planning. London, Ed. Rou ledge.
 Hansen, M. H. y Weinbe g, C. B. (1979). “Re ail Ma ke Sha e in a
Compe i i e Ma ke ”. Jou nal o Re ailing, ol. 55, núm. 1, pp. 37-46.
 He nández, T. y Bennison, D. (2000). “The a and science o e ail loca ion
decisions”. In e na ional Jou nal o Re ail and Dis ibu ion Managemen , núm.
28(8), pp. 357-367.
Bibliog a ía
258
 He nández, T. (2007). “Enhancing e ail loca ion decision suppo : he
de elopmen and applica ion o geo isualiza ion”. Jou nal o Re ailing and
Consume Se ices, núm. 14, pp. 249-258.
 Hoch, S. J., Kim, B-D., Mon gome y, A. L. y Rossi, P. E. (1995).
“De e minan s o s o e-le el p ice elas ici y”. Jou nal o Ma ke ing Resea ch,
ol. 32, núm. 1, pp. 17-29.
 Hu , D.L. (1963). “A P obabilis ic Analysis o Consume Spa ial Beha io ”.
William S. Decke (de.), Eme ging Concep s in Ma ke ing, Chicago: Ame ican
Ma ke ing Associa ion, pp. 443-461.
 Ingene, C. A. (1983). “In e ype Compe i ion: Res au an s e sus G oce y
S o es”. Jou nal o Re ailing, ol. 59, núm. 3, pp. 49-75.
 Inman, J. J., Shanka , V. y Fe a o, R. (2004). “The Roles o Channel-Ca ego y
Associa ions and Geodemog aphics in Channel Pa onage”. Jou nal o
Ma ke ing, núm. 68, pp. 51-71.
 Isa d, W. (1956). Loca ion and Space Economy. Nue a Yo k, John Wiley.
 Jain, A. K. y Mahajan, V. (1979). “E alua ing he compe i i e en i onmen in
e ailing using mul iplica i e compe i i e in e ac ion model”. Resea ch in
Ma ke ing, ol. 2, pp. 217-235.
 Jones, K. y Mock, D.R. (1984). “E alua ing e ail ading pe o mances”. En
R.L. Da ies y D.s. Roge s (eds), S o e Loca ion and S o e Assessmen
Resea ch, John Wiley. Nue a Yo k. Jou nal o Economics, 37(4), 964-982.
 Jones, K. y Simmons, J. (1990). The Re ail En i onmen . London, Ed.
Rou ledge.
 Koshaka, H. (1992). “Th ee dimensional ep esen a ion and es ima ion o e ail
s o e demand by bicubic splines”. Jou nal o Re ailing, 68, pp. 221-242.
 Koshaka, H. (1993). “A moni o ing and loca ional decision suppo sys em o
e ail ac i i y”. En i onmen and Planning, 25, pp. 197-211.
 K ugman, P. (1992). Geog a ía y come cio. Ba celona, An oni Bosch Edi o .
 La ou , P. y Le Floc’h, J. (2001). Géoma ke ing: P incipes, mé hodes e
applica ions. Pa is, Édi ions d’O ganisa ion.
 Lösch, A. (1954). The Economics o Loca ion. New Ha en, Conn.: Yale
Uni e si y P ess.
 Lou ie e, J. y Woodwo h, G. (1983). "Design and Analysis o Simula ed
Consume Choice o Alloca ion Expe imen s: An App oach Based on
Agg ega e Da a". Jou nal o Ma ke ing Resea ch, núm. 20, pp. 350-367.
Bibliog a ía
259
 Luce, R. (1959). Indi idual Choice Beha io . John Wiley & Sons, Nue a Yo k,
NY.
 Medina, O. (1995). “Mé odos pa a la localización de es ablecimien os
mino is as”. Dis ibución y consumo, núm. 20, pp. 17- 28.
 Medina, O. (1997). El p oceso de selección de cen os de comp a in e u banos
po el consumido español. Tesis doc o al. Facul ad de Ciencias Económicas y
Emp esa iales, Uni e sidad Au ónoma de Mad id.
 Medina, O., Gómez, M. y Méndez, J. (1999). “Una ap oximación concep ual a
las á eas come ciales según los ac os de comp a de los consumido es”. Es udios
sob e Consumo, núm. 49, pp. 43-55.
 Medina Mo al, E. (2003). Modelos de elección disc e a. En G eene, Análisis
Economé ico. Mad id, P en ice Hall.
 Mendes, A. y Themido, I. (2004). “Mul i-ou le e ail si e loca ion assessmen ”.
In e na ional T ansac ions In Ope a ional Resea ch, núm. 11, pp. 1-18.
 Mi chell, V. (1994). “The Role o Geodemog aphics in Segmen ing and
Ta ge ing Consume Ma ke s: A Delphi S udy”. Eu opean Jou nal o
Ma ke ing, ol. 28, núm. 5, pp. 54-72.
 Mon gome y, A. (1997). “C ea ing mic o-ma ke ing p icing s a egies using
supe ma ke scanne da a”. Ma ke ing Science, núm. 16, pp. 315-337.
 Mo eno, A. (2001). “La geog a ía de los se icios aplicada al ma ke ing como
ema de es udio”. En Mo eno, A. (Coo d.), Geoma ke ing con Sis emas de
In o mación Geog á ica. Mad id, Uni e sidad Au ónoma de Mad id y
Asociación de Geóg a os Españoles.
 Mulhe n, F. y Williams, J. (1994). “A compa a i e analysis o shopping
beha iou in Hispanic and Non-Hispanic Ma ke A eas”. Jou nal o Re ailing,
ol. 70, núm. 3, pp. 231-251.
 Muñoz, P. (2008). “La compe encia en e o ma os come ciales y la c eación de
alo pa a el consumido ”. Medi e áneo Económico, núm. 11, pp. 213-230.
 Mu ad, A. (2003). “C ea ing a GIS applica ion o e ail cen e s in Jeddah ci y”.
In e na ional Jou nal o Applied Ea h Obse a ion and Geoin o ma ion, núm.
4, pp. 329-338.
 Musyoka, S. M., Mu yau yu, S. M., Kiema, J. B. K., Ka anja, F. N. y Si iba, D.
N. (2007). “Ma ke segmen a ion using geog aphic in o ma ion sys ems (GIS).
A case s udy o he so d ink indus y in Kenya”. Ma ke ing In elligence and
Planning, 25(6), pp. 632-642.

Bibliog a ía
260
 Nae , P. A. y Bul ez, A. V. (1973). “Logically consis en ma ke sha e
models”. Jou nal o Ma ke ing Resea ch, núm. 10, pp. 334-340.
 Nakanishi, M. y Coope , L. G. (1974). “Pa ame e Es ima ion o a
Mul iplica i e Compe i i e In e ac ion Model-Leas Squa es App oach”.
Jou nal o Ma ke ing Resea ch, núm. 11, pp. 303-311.
 Nelson, R. L. (1958). The Selec ion o Re ail Loca ions. New Yo k, Dodge.
 O’Malley, L., Pa e son, M. y E ans, M. (1997). “Re aile use o
geodemog aphic and o he da a sou ces: an empi ical in es iga ion”.
In e na ional Jou nal o Re ail and Dis ibu ion Managemen , ol. 25, núm. 6,
pp. 188-196.
 Ozimec, A. M., Na e , M. y Reu e e , T. (2010). “Geog aphical in o ma ion
sys ems-based ma ke ing decisions: e ec s o al e na i e isualiza ions on
decision quali y”. Jou nal o Ma ke ing, núm. 74, pp. 94-110.
 Reilly, W. J. (1931). The Law o Re ail G a i a ion. Nue a Yo k, Knicke -
bocke P ess.
 Rod íguez Díaz, M. (2004). “De e minación de la imagen de los cen os
come ciales”. In o mación Come cial Española, núm. 815, pp. 241-260.
 Rosa, I. M. (1997). “Ma ke ing e i o ial: Localización de pun os de en a”. En
Díez, E. C. (Coo d.), Dis ibución come cial. Mad id, McG aw-Hill, 2ª ed.
 Ruiz de Maya, S. y Flo es, E. (1995). “La espues a de los consumido es.
Resul ados de un es udio en la egión de Mu cia sob e la elección de
es ablecimien o come cial en unción del ipo de p oduc o”. Dis ibución y
Consumo, núm. 20, pp. 45-51.
 Spiggle, S. y Sewall, M. (1987). “A Choice Se s Model o Re ail Selec ion”.
Joumal o Ma ke ing, Vol. 51, pp. 97-111.
 S anley, T. J. y Sewall, M. A. (1976). “Image inpu s o a p obabilis ic model:
P edic ing e ail po en ial”. Jou nal o Ma ke ing, núm. 40, pp. 48-53.
 Suá ez, A. (1997). “Delimi ación come cial de un e i o io: impo ancia de la
in o mación p opo cionada po los comp ado es”. Documen o de abajo
145/97, Facul ad de Ciencias Económicas y Emp esa iales, Uni e sidad de
O iedo, O iedo.
 Suá ez, A., Rod íguez, I., Rod íguez-Poo, J.M. y Mo al, I. (2004). “Accoun ing
o he e ogenei y in shopping cen e choice models”. Jou nal o Re ailing and
Consume Se ices, núm. 11, pp. 119-129.
 Thiessen, A.H. y Al e , J.C. (1911). “P ecipi a ion a e ages o la ge a eas”.
Mon hly Wea he Re iew, núm. 39, pp. 1082-1084.
Bibliog a ía
261
 Timme mans, H. y Golledge, R.G. (1989). “Applica ion o Beha io al Resea ch
on Spa ial P oblems II: P e e ence and Choice”. P og ess in Human
Geog aphy, núm. 14, pp. 311-354.
 Ve he sel, A. (2005). “E ec s o neighbou hood cha ac e is ics on s o e
pe o mance supe ma ke s e sus hype ma ke s”. Jou nal o Re ailing and
Consume Se ices, núm. 12, pp. 141-150.
 Vy , D. (2008). “Re ail ne wo k pe o mance e alua ion: a DEA app oach
conside ing e aile s' geoma ke ing”. The In e na ional Re iew o Re ail,
Dis ibu ion and Consume Resea ch, ol. 18, núm. 2, pp. 235-253.
 Wood, S., y Reynolds, J. (2012). “Le e aging loca ional insigh s wi hin e ail
s o e de elopmen ? Assessing he use o loca ion planne s’ knowledge in e ail
ma ke ing”. Geo o um, núm. 43, pp. 1076-1087.
 Zei haml, V. A. (1985). “The New Demog aphics and Ma ke F agmen a ion”.
Jou nal o Ma ke ing, núm. 49, pp. 64-75.
Capí ulo 2
 A.E.C.C (2013). Dossie Es adís icas Cen os Come ciales 2012. Mad id,
Mimeo, Asociación Española de Cen os y Pa ques Come ciales (A.E.C.C).
 Alonso Ri as, J., Rebollo, A. y Oubiña, J. (2000). “Análisis de la demanda y
es uc u a del consumo en España: consumido español-consumido eu opeo”,
en Gimeno Ullas es, J. A.: El consumo en España: un pano ama gene al.
Mad id, Ed. Fundación A gen a ia.
 Alonso, L. (1997). “La i esis ible a acción del cen o come cial”. Dis ibución
y Consumo, núm. 37, pp.158-161.
 Alzubaidi, H., Vignali, C., Da ies, B. y Schmid , R. (1997). “Town Cen e
e sus Ou -o -Town Shopping: A Consume Pe spec i e”. In e na ional
Jou nal o Re ail and Dis ibu ion Managemen , ol. 25, núm. 2, pp. 78-89.
 A en ze, T. A., Oppewall, H. y Timme mans, H. (2005). “A Mul ipu pose
Shopping T ip Model o Assess Re ail Agglome a ion E ec s”. Jou nal o
Ma ke ing Resea ch, ol. 17, pp. 109-115.
 A nold, S., Oum, T. y Tige , D. (1983). “De e minan A ibu es in Re ail
Pa onage: Seasonal, Tempo al, Regional and In e na ional Compa isons”.
Jou nal o Ma ke ing Resea ch, ol. 20, núm. 2, pp. 149-157.
 A nold, S., Handelman, J. y Tige , D. (1998). “The Impac o a Ma ke Spoile
on Consume P e e ence S uc u es (o , Wha Happens When Wal-Ma Comes
o Town)”. Jou nal o Re ailing and Consume Se ices, ol. 5, núm. 1, pp. 1-
13.
Bibliog a ía
262
 A ondo, E., Be né, C., Múgica, J. y Ri e a, P. (2002). “Modelling o Cus ome
Re en ion in Mul i-Fo ma Re ailing”. In e na ional Re iew o Re ail,
Dis ibu ion and Consume Resea ch, ol. 11, núm. 3, pp. 281-296.
 Bake , S., S ephens, D. y Hill, R. (2002). “How Can Re aile s Enhance
Accessibili y: Gi ing Consume s wi h Visual Impai men s a Voice in he
Ma ke place”. Jou nal o Re ailing and Consume Se ices, ol. 9, núm. 4, pp.
227-239.
 Ball, M., Le Ny, L. y Maginn, P. (2003). “Syne gy in U ban Regene a ion
Pa ne ships P ope y Agen s´ Pe spec i es”. U ban S udies, ol. 40, núm. 11,
pp. 2239-2253.
 Ba ey, P. y B own, P. J. (1995). “F om Human Ecology o Cus ome Ta ge ing:
The E olu ion o Geodemog aphics”. En Longley, P. y Cla ke, G. P. [eds.]: GIS
o Business and Se ice Planning. Camb idge: Geoin o ma ion.
 Baum, A. y C osby, N. (2008). P ope y In es men App aisal. Ox o d,
Blackwell Publishing.
 Begg, I. (1999). “Ci ies and Compe i i eness”. U ban S udies, Vol. 36, nún.
5/6, pp. 795-809.
 Bell, D. R. y La in, J. M. (1998). “Shopping Beha iou and Consume
P e e ence o S o e P ice Fo ma : Why “La ge Baske ” Shoppe P e e s
EDLP”. Ma ke ing Science, ol. 17, núm. 1, pp. 66-88.
 Bi kin, M. (1995). “Cus ome Ta ge ing. Geodemog aphics and Li es yle
App oaches”. En Longley, P. y Cla ke, G. P. [eds.]: GIS o Business and
Se ice Planning. Camb idge: Geoin o ma ion.
 Bloch, P., Ridgway, N. y Dawson, S. (1994). “The Shopping Mall as Consume
Habi a ”. Jou nal o Re ailing, ol. 70, núm. 1, pp. 23-42.
 B ewis-Le ie M. y Ha is, P. (2000). “An Empi ical Analysis o Buying
Beha iou in UK High S ee Womenswea Re ailing using he Di chle
Model”. The In e na ional Re iew o Re ail, Dis ibu ion and Consume
Resea ch, ol. 10, núm. 1, pp. 41-57.
 B omley, R. y Thomas, C. (1993). Re ail Change: Con empo a y Issues.
London, UCL P ess.
 B omley, R. y Thomas, C. (1995). “Small Town Shopping Decline:
Dependence and Incon enience o he Disad an aged”. The In e na ional
Re iew o Re ail, Dis ibu ion and Consume Resea ch, ol. 5, núm. 4, pp. 433-
456.
Bibliog a ía
263
 B own, S. (1992a). “Tenan Mix, Tenan Placemen and Shoppe Beha io in a
Planned Shopping Cen e”. The Se ice Indus ies Jou nal, ol. 12, núm. 3, pp.
384-403.
 B own, S. (1992b). Re ail Loca ion: a Mic o-Scale Pe spec i e. A ebu y,
Alde sho .
 Came on, S. (2003). “Gen i ica ion, Housing Redi e en a ion and U ban
Regene a ion: “Going o G ow h” in Newcas le upon Tyne”. U ban S udies,
ol. 40, núm. 12, pp. 2367-2382.
 Ca lson, H. J. (1991). “The Role o he Shopping Cen e in US Re ailing”.
In e na ional Jou nal o Re ail and Dis ibu ion Managemen , ol. 19, núm. 6,
pp. 13-20.
 Casa es, J. y Rebollo, A. (2005). Dis ibución come cial. Mad id, Ed. Ci i as-
Thomson, 3ª ed.
 Cas esana, J. (1997). “U banismo, come cio y cen o ciudad. Relaciones
di íciles”. Dis ibución y Consumo, núm. 34, pp. 5-9.
 Ce dá, L. M. (2008). “Ca ac e ización de los ac o es de éxi o de los cen os
come ciales abie os desde la pe spec i a de los come cian es. Un es udio
empí ico en el Municipio de Ge a e”. Mad id: Asociación Española de Cen os
Come ciales.
 Ce dá, L. M. y Redondo, I. (2010). “Un mé odo pa a e alua la localización de
nue os cen os come ciales en unción de las ca ac e ís icas geodemog á icas
de los consumido es”. Re is a de es udios egionales núm. 89, pp. 67-89
 Clique , G., Pe igo , R. y GilSau a, I. (2006). “El u u o de los hipe me cados
en España: ¿qué se puede ap ende de la expe iencia ancesa?”. In o mación
Come cial Española, ol. 11, núm. 3, pp. 35-52.
 Collis, C., Be keley, N. y Fle che , D. R. (2000). “Re ail Decline and Policy
Responses in Dis ic Shopping Cen es”. Town Planning Re iew. ol. 71, num.
2, pp. 149-168.
 Co ina, F. (2006). “La dis ibución come cial mino is a: una ac i idad
a omizada, es acional y con p edominio del empleo emenino”. Economis as,
núm. 107, pp. 36- 51.
 Couch, C. (1997). “A Compa a i e S udy o Plans and Policies o Town Cen e
Renewal in F ance and he UK”. Planning P ac ice and Resea ch, ol. 12, núm.
2, pp. 99-108.
 C uz, I. (1997). “E aluación de los p oblemas del come cio. Un en oque
compe i i o”. Dis ibución y Consumo, núm. 31, pp. 7-15.
Bibliog a ía
270
Capí ulo 3
 Aboolian R, Be man O y K ass D (2007b). “Compe i i e acili y loca ion and
design p oblem”. Eu opean Jou nal o Ope a ional Resea ch, núm. 182, pp. 40-
62.
 Akaike, H. (1973). “In o ma ion heo y and an ex ension o he maximum
likelihood p inciple”. En Pe o , B. y Csaki, F (Eds.), Segundo Cong eso
In e nacional de Tecnologías de la In o mación, pp. 267-281. Budapes :
Academiai Kiado.
 Applebaum, W. y Cohen, S.B., (1961). “The dynamics o s o e ading a eas
and ma ke equilib ium”. Annals o he Associa ion o he Ame ican
Geog aphe , ol. 51, pp. 73-101.
 Ballas, D. y Cla ke, G. (2000). “GIS and mic osimula ion o local labou
ma ke analysis”. Compu e s, En i onmen and U ban Sys ems, núm. 24, ol.4,
pp. 305-330.
 Ba ie a-Puig, A., Bui ago-Ve a, J. y Rod íguez-Ba io, J.E. (2013). “Un
modelo de geoma ke ing pa a la localización de supe me cados: diseño y
aplicación p ác ica”. En Documen os de T abajo de la Cá ed a Fundación
Ramón A eces de Dis ibución Come cial (DOCFRADIS), Vol 1, pp. 1-27.
 Begg, I. (1999). “Ci ies and compe i i eness”. U ban S udies, núm. 36 (5-6),
pp. 795-809.
 Belsley, D.A, Kuh, E. y Welsch, R.E. (1980). Reg ession diagnos ics:
Iden i ying in luen ial da a and sou ces o collinea i y. John Wiley & Sons, Inc.
 Be man, O. y K ass, D (1998). “Flow in e cep ing spa ial in e ac ion model: A
new app oach o op imal loca ion o compe i i e acili ies”. Loca ion Science,
núm. 6, pp. 41–65.
 Bi kin M, Cla ke G, Cla ke M y Wilson A (1996). “In elligen GIS: loca ion
decisions and s a egic planning”. GeoIn o ma ion In e na ional, Camb idge,
UK.
 Bi kin, M., Cla ke, G., Cla ke, M. y Cul , R. (2004). Using Spa ial Models o
Sol e Di icul Re ail Loca ion P oblems, in ‘Applied GIS and Spa ial
Analysis’, Eds S illwell, J. and Cla ke, G. pp. 35–54. John Wiley and Sons L d,
Chiches e
 Bowman, A.W. (1984). “An al e na i e me hod o c oss- alida ion o he
smoo hing o densi y es ima es”. Biome ika, núm. 71, pp. 353-360.
 B amezza, I. (1996). The compe i i eness o he eu opean ci y and he ole o
u ban managemen in imp o ing he ci y’ s pe o mance. Ams e dam: Thesis
Publishe s.

Bibliog a ía
271
 B unsdon, C., Fo he ingham, A.S. y Cha l on, M. (1996). “Geog aphically
Weigh ed Reg ession: a me hod o explo ing spa ial non-s a iona i y”.
Geog aphical Analysis, núm. 28(4), pp. 281-298
 B unsdon, C., Fo he ingham, A.S. y Cha l on, M. (1999). “Some no es on
pa ame ic signi icance es s o Geog aphically weigh ed eg ession”. Jou nal
o Regional Science, núm. 33(3), pp. 497-524.
 Ch is alle , W. (1935). “Die zen alen o e in sudlen schland”. Jena, E.
Ge many: G. Fische .
 Chu ch, R.L. (2002). “Geog aphical In o ma ion Sys ems and Loca ion
Science”. Compu e s and Ope a ions Resea ch, nº29, pp. 541-562.
 Cla kson, R., Cla ke-Hill, C. y Robinson, T. (1996). “UK Supe ma ke Loca ion
Assessmen ”. In e na ional Jou nal o Re ail and Dis ibu ion Managemen ,
Vol. 24, núm. 6, pp. 22-33.
 Clique , G. (2006). “Re ail Loca ion Models”. En Clique , G. (Ed.),
Geoma ke ing. Me hods and S a egies in Spa ial Ma ke ing. Lond es, ISTE
L d.
 Con e se, D. (1949). “New laws o e ail g a i a ion”. Jou nal o Ma ke ing,
ol.14, pp. 379-384.
 C aig, C.S., Ghosh, A. y Mcla e y, S. (1984). “Models o he Re ail Loca ion
P ocess: A Re ew”. Jou nal o Re ailing, núm. 60, ol. 1, pp. 5-31.
 D ezne T. y D ezne Z. (2012). “Modelling Los Demand in Compe i i e
Facili y Loca ion”. Jou nal o he Ope a ional Resea ch Socie y, ol. 63, núm.
2, pp. 201-206.
 D ezne , T., D ezne , Z. y Kalczynski, P. (2012). “S a egic compe i i e
loca ion: imp o ing exis ing and es ablishing new acili ies”. Jou nal o he
Ope a ional Resea ch Socie y, disponible en .
h p://dx.doi.o g/10.1057/jo s.2012.16.
 Elizagá a e, V. (2006). “El come cio y la egene ación u bana de la ciudad: una
es a egia in eg al de ma ke ing de ciudades”. Dis ibución y Consumo,
(Janua y-Feb ua y), pp. 40-49.
 Fe nández, J., Peleg ín, B., Plas ia, F., Tó h, B. (2007). “Sol ing a Hu -like
compe i i e loca ion and design model o p o i maximiza ion in he plane”.
Eu opean Jou nal o Ope a ional Resea ch, núm. 179 (3), pp.1274–1287.
 Fe nie, J. (1995). “The coming o he ou h wa e: new o ms o e ail ou -o -
own de elopmen ”. In e na ional Jou nal o Re ail and Dis ibu ion
Managemen , núm. 23(1), pp. 4-11.
Bibliog a ía
272
 Fo sbe g, H., Medway, D. y Wa naby, G. (1999). “Town cen e managemen by
co-ope a ion”. Ci ies, núm. 16 (5), pp. 312-322.
 Fo he ingham, A.S., B unsdon, C. y Cha l on, M. (1996). “The geog aphy o
pa ame e space: an in es iga ion o spa ial non-s a iona i y”. In e na ional
Jou nal o Geog aphical In o ma ion Sys ems, núm. 10, pp. 605-627
 Fo he ingham, A.S, Cha l on, M. y B unsdon, C. (1997). “Two echniques o
explo ing nons a iona i y in geog aphical da a”. Geog aphical Sys ems, num. 4,
pp. 59-82.
 Fo he ingham, A.S., B unsdon, C. y Cha l on, M. (2002). Geog aphically
Weigh ed Reg ession: he analysis o spa ially a ying ela ionships.
Chiches e : Wiley.
 Fo he ingham, A.S. y Cha l on M. (2009). “Geog aphically Weigh ed
Reg ession”. Whi e Pape o Science Founda ion, I eland, pp. 1-14.
 Gau schi, D.A., (1981). “Speci ica ion o pa onage models o e ail cen e
choice”. Jou nal o Ma ke ing Resea ch, ol.18, pp.162-174.
 Ghosh, A. y Mcla e y, S. L. (1987). Loca ion S a egies o Re ail and Se ice
Fi ms. Lexing on Books, Lexing on, MA.
 Guy, C. (1994a). “G oce y S o e Sa u a ion. Has I A i ed Ye ?” In e na ional
Jou nal o Re ail and Dis ibu ion Managemen , ol. 22, núm. 1, pp. 3-11.
 Haines, G.H., Simon, L. S. y Alexis, M. (1972). “Maximum likelihood
es ima ion o cen al-ci y ood ading a eas”. Jou nal o Ma ke ing Resea ch,
núm. 9, pp. 154-159.
 Ha is, P., Fo he ingham, A., C espo, R., Cha l on, M. (2010). “The use o
geog aphically weigh ed eg ession o spa ial p edic ion: an e alua ion o
models using simula ed da a se s”. Ma hema ical Geosciences, núm. 42(6), pp.
657–680.
 He nandez, T., Bennison, D. y Co nelius, S. (1998). “The o ganisa ional con ex
o e ail loca ional planning”. GeoJou nal, núm. 45, pp. 299-308.
 Hu , D.L., (1963). “A p obabilis ic analysis o consume spa ial beha io ”.
William S. Decke (ed.), Eme ging Concep s in Ma ke ing, Chicago: Ame ican
Ma ke ing Associa ion. Pp.443-461.
 Hu , D.L. (1964). “De ining and es ima ing a ading a ea”. Jou nal o
Ma ke ing, ol. 28, núm. 3, pp. 34-38.
 Hu , D.L. (1966). “A p og ammed solu ion o app oxima ing an op imum
e ail loca ion”. Land Economics, núm. 42, pp 293–303.
Bibliog a ía
273
 Jackson, C. y Wa kins, C. (2005). “Planning policy and e ail p ope y ma ke s:
measu ing he dimensions o planning in e en ion”. U ban S udies, núm. 42
(8), pp. 1453-1469.
 Jain, A. K. y Mahajan, V. (1979). “E alua ing he compe i i e en i onmen in
e ailing using mul iplica i e compe i i e in e ac ion model”. Resea ch in
Ma ke ing, ol. 2, pp. 217-235.
 Jones, K.G., Mock, D.R., (1984). “E alua ing e ail ading pe o mances”.
S o e Loca ion and S o e Assessmen Resea ch, ed. Da ies, R.L. and Roge s,
D.S.. John Wiley. N. Yo k.
 Kes ens, Y., Thé iaul , M. y Des Rosie s, F. (2006). “He e ogenei y in hedonic
modeling o house p ices: looking a buye s’ household p o iles”. Jou nal o
Geog aphical Sys ems, núm. 8, pp.61-96.
 Koshaka, H. (1992). “Th ee-dimensional ep esen a ion and es ima ion o e ail
s o e demand by bicubic splines”. Jou nal o Re ailing, ol. 68, pp. 221-241.
 Küçükaydin, H., A as, N. y Al inel, I.K. (2011). “Compe i i e acili y loca ion
p oblem wi h a ac i eness adjus men o he ollowe : a bile el p og amming
model and i s solu ion”. Eu opean Jou nal o Ope a ional Resea ch, núm 208
(3), pp.206–220.
 Küçükaydin, H., A as, N. y Al inel, I.K. (2012). “A leade – ollowe game in
compe i i e acili y loca ion”. Compu e s and Ope a ions Resea ch, núm 39
(2), pp.437–448.
 Leung, Y., Mey, C.L. y Zanhg, W.X. (2000). “S a is ical es o special
nons a iona i y based on geog aphically weigh ed eg ession model”.
En i onmen al Planning A, núm. 32, pp. 9-32.
 Lösch, A. (1954). The economics o loca ion. New Ha en, Conn. Yale
Uni e si y P ess.
 Lowe, M. (2005). “The egional shopping cen e in he inne ci y: a s udy o
e ail-led u ban egene a ion”. U ban S udies, núm. 42, ol.3, pp. 449-470.
 Lowe, M.S. (2000). “B i ain’s egional shopping cen es: new u ban o ms?”
U ban S udies, núm. 37 (2), pp. 261-274.
 Malczewski, J. (2006). “GIS-based mul ic i e ia decision analysis: a su ey o
he li e a u e”. In e na ional Jou nal o Geog aphical In o ma ion Science,
núm. 20 (7), pp. 703-726.
 Mc adden, D. (1974). Condi ional logi analysis o quali a i e choice beha iou .
F on ie s in Econome ics, ed. Za embka, P., Academic P ess, New Yo k.
Bibliog a ía
274
 Mc adden, D. (1977). “Econome ic models o p obabilis ic choice”. S uc u al
Analysis o Disc e e Da a wi h Econome ic Applica ions, eds. Manski, C.F.
and McFadden, D., Camb idge, Mass. MIT P ess.
 Mu ay, A.T. (2010). “Ad ances in loca ion modeling, GIS linkages and
con ibu ions”. Jou nal o Geog aphic Sys ems, núm. 12, pp. 335-354.
 Nakanishi, M. y Coope , L.G. (1974). “Pa ame e es ima es o mul iplica i e
compe i i e in e ac ion models-leas squa e app oach”. Jou nal o Ma ke ing
Resea ch, núm. 11, pp. 303–311.
 Nakaya, T. (2001). “Local spa ial in e ac ion modelling based on
geog aphically weigh ed eg ession app oach. GeoJou nal, núm. 53, pp. 347-
358.
 O’B ien, R.M. (2007). “A Cau ion Rega ding Rules o Thumb o Va iance
In la ion Fac o s”. Quali y and Quan i y, núm. 41(5), pp. 673–690.
 O’Malley, L., Pa e son, M. y E ans, M. (1995). “Re ailing applica ions o
geodemog aphics: A p elimina y in es iga ion”. Ma ke ing In elligence and
Planning, ol. 13, núm. 2, pp. 29-35.
 Okabe, A. y Okunuki, K. (2001). “A compu a ional me hod o es ima ing he
demand o e ail s o es on a s ee ne wo k and i s implemen a ion in GIS”,
T ansac ions in GIS, ol.5, núm.3, pp.209-220.
 Okunuki, K. y Okabe, A. (2003). "Sol ing he Hu -Based Compe i i e
Loca ion Model on a Ne wo k wi h Link-Based Demand". Annals o Ope a ions
Resea ch, ol.111, pp.239-252
 Paez, A., Uchida, T. y Miyamo o, K. (2002a). “A gene al amewo k o
es ima ion and in e ence o geog aphically weigh ed eg ession models:
Loca ion-speci ic ke nel bandwid hs and a es o local he e ogenei y”.
En i onmen al and Planning A, núm. 34, pp. 733–754
 Paez, A., Uchida, T. y Miyamo o, K. (2002b). “A gene al amewo k o
es ima ion and in e ence o geog aphically weigh ed eg ession models: Spa ial
associa ion and model speci ica ion es s”. En i onmen al and Planning A,
núm. 34, pp. 883–904.
 Páez, A., Long, F. y Fabe s, S. (2008). “Mo ing window app oaches o
hedonic p ice es ima ion: An emp i ical compa ison o modelling echniques”.
U ban S udies, núm. 45(8), pp. 1565-1581.
 Page, S.J. y Ha dyman, R. (1996). “Place ma ke ing and own cen e
managemen : a new ool o u ban e i aliza ion”. Ci ies, núm. 13 (3), pp. 153-
164.
Bibliog a ía
275
 Plas ia, F. (1997). “P o i maximizing single compe i i e acili y loca ion in he
plane”. S udies in Loca ional Analysis, núm. 11, pp. 115–126.
 Plas ia, F. y Ca izosa, E (2004). “Op imal loca ion and design o a compe i i e
acili y”. Ma hema ical P og amming, núm. 100 (2), pp. 247–265
 Ra ensc o , N. (2000). “The i ali y and iabili y o own cen es”. U ban
S udies, núm. 37 (13), pp. 2533-2549.
 Redondo, J.L., Fe nández, J., Ga cía, I. y O igosa, P.M. (2009). “Sol ing he
mul iple compe i i e acili ies loca ion and design p oblem on he plane”.
E olu iona y Compu a ion, núm 17 (1), pp. 21–53.
 Reilly, W.J. (1931). The law o e ail g a i a ion. New Yo k, W.J: Reilly, Inc.
 Roig-Tie no, N., Ba ie a-Puig, A., Bui ago-Ve a, J. y Mas-Ve du, F. (2013).
“The e ail si e loca ion decision p ocess using GIS and he analy ical hie a chy
p ocess”. Applied Geog aphy núm. 40, pp. 191-198.
 Saidani, N., Chu, F. y Chen, H. (2012). “Compe i i e acili y loca ion and
design wi h eac ions o compe i o s al eady in he ma ke ”. Eu opean Jou nal
o Ope a ional Resea ch, núm 219 (1), pp. 9–17.
 Sáiz, E., Hend ix, E.M.T. y Peleg ín, B. (2011). “On Nash equilib ia o a
compe i i e loca ion–design p oblem”. Eu opean Jou nal o Ope a ional
Resea ch, núm. 210 (3), pp.588–593.
 Schille , R. (1986). “Re ail decen alisa ion: he coming o he hi d wa e”. The
Planne . July, pp. 13-15.
 Schille , R. (1994). “Vi ali y and iabili y: challenge o he own cen e”.
In e na ional Jou nal o Re ail and Dis ibu ion Managemen , núm. 22(6), pp.
46-50.
 Spaulding, B.D. y C omley R.G. (2007). “In eg a ing he maximum cap u e
p oblem in o GIS amewo k”. Jou nal o Geog aphical Sys ems, núm. 9(3), pp.
267-288.
 S anley, T. J. y Sewall, M. A. (1976). “Image inpu s o a p obabilis ic model:
P edic ing e ail po en ial”. Jou nal o Ma ke ing, núm. 40, pp. 48-53.
 Suá ez-Vega, R., San os-Peña e, D. y Do a-González, P., (2004).
“Disc e iza ion and esolu ion o he ( jX_p)-medianoid p oblem in ol ing
quali y c i e ia”. Top, núm 12 (1), pp. 111–133.
 Suá ez-Vega, R., San os-Peña e, D. R., Do a-González, P. y Rod íguez-Díaz,
M. (2011). “A mul i-c i e ia GIS based p ocedu e o sol e a ne wo k
compe i i e loca ion p oblem”. Applied Geog aphy, núm. 31, pp. 282-291.

Bibliog a ía
276
 Suá ez-Vega, R., San os-Peña e, D. R. y Do a-González, P. (2012). “Loca ion
models and GIS ools o e ail si e loca ion”. Applied Geog aphy, núm. 35, pp.
12-22.
 Suá ez-Vega, R., Acos a-González, E., Casimi o-Reina, L. y He nández, J.M.
(2013). Assessing he Spa ial and En i onmen al Cha ac e is ics o Ru al
Tou ism Lodging Uni s Using a Geog aphical Weigh ed Reg ession. In Ma ias,
A., Nijkamp, P. and Sa men o (Eds.) Model Quan i a i e Me hods in Tou ism
Economics (pp. 195-212). Physical Ve lag Heidelbe g, Be lin.
 Ta di , T.J. (1979). “De ini ion o al e na i es and ep esen a ion o dynamic
beha io in spa ial choice models”. T anspo a ion Resea ch Reco d, ol. 723,
pp. 25-30.
 Thomas, C.J. y B omley, R.D.F. (2003). “Re ail e i aliza ion and small own
cen es: he con ibu ion o shopping linkages”. Applied Geog aphy, núm. 23
(1), pp. 47-71.
 Toble , W.R. (1970). “A compu e mo ie simula ing u ban g ow h in he
De oi egion”. Economic Geog aphy, núm. 46(2), pp. 234-24.
 Tó h, B., Fe nández, J., Peleg ín, B. y Plas ia, F. (2009). “Sequen ial e sus
simul aneous app oach in he loca ion and design o wo new acili ies using
plana Hu -like models”. Compu e s and Ope a ions Resea ch, núm. 36 (5),
pp. 1393–1405.
 Uduku, O. (1999). “Bene icial u ban ede elopmen : a Cape Town-Li e pool
compa ison”. En i onmen and U baniza ion, nº11, ol.2, pp. 95-111.
 Wang (2005): “Economies o scale in Shopping Cen e Indus y”. Di ision o
Building and Real Es a e Economics. Depa men o In as uc u e. Royal
Ins i u e o Technology, S ockholm.
 Wa naby, G. (1998). “Ma ke ing UK ci ies as shopping des ina ions: p oblems
and p ospec s”. Jou nal o Re ailing and Consume Se ices, núm. 5 (1), pp. 55-
58.
 Wheele , D.C. (2007). “Diagnos ic ools and a emedial me hod o collinea i y
in geog aphically weigh ed eg ession”. En i onmen and Planning A, núm. 39,
pp. 2464-2481.
Capí ulo 4
 Anua io Económico de España 2013. Á ea de Es udios y Análisis Económico
de la Caixa, disponible en
h p://www.anua ioeco.lacaixa.comunicacions.com/ja a/X?cgi=caixa.le_menuG
enmenu.pa e n
Bibliog a ía
277
 Asociación Española de Cen os Come ciales (2010). Di ec o io de Cen os y
Pa ques Come ciales. Mad id, Asociación Española de Cen os y Pa ques
Come ciales (A.E.C.C), disponible en h p://www.aedecc.com/cen os-
come ciales.
 By ne, G., Cha l on, M. y Fo he ingham, S. (2009). “Mul iple dependen
hypo hesis es s in geog aphically weigh ed eg ession”. E: Lees, B.G., La an,
S.W. (eds) 10 h In e na ional con e ence on geocompu a ion.
 Ca og á ica de Cana ias, S.A. (GRAFCAN): h p://www.g a can.es/index.php
 Censo Come cial de G an Cana ia (2012) disponible en
h p://www.gobie nodecana ias.o g/cicn / emas/come cio/censocome cial/
 Gollini, I., Lu, B., Cha l on, M., B unsdon, C. y Ha is, P. (2013). “GWmodel:
an R Package o Explo ing Spa ial He e ogenei y Using Geog aphically
Weigh ed Models”, disponible en a Xi :1306.0413.
 Ins i u o Cana io de Es adís ica (ISTAC):
h p://www.gobie nodecana ias.o g/is ac/
 Ins i u o Nacional de Es adís ica (INE): h p://www.ine.es
 Roig-Tie no, N., Ba ie a-Puig, A., Bui ago-Ve a, J. y Mas-Ve du, F. (2013).
“The e ail si e loca ion decision p ocess using GIS and he analy ical hie a chy
p ocess”. Applied Geog aphy, núm. 40, pp. 191-198. Disponible en
h p://dx.doi.o g/10.1016/j.apgeog.2013.03.005
 Rod íguez Díaz., M. y Gu ié ez-Acuña, J. (2010). “Localización de una g an
supe icie come cial en la zona no e de G an Cana ia”, en Mon e o, I. y
Gu ié ez, P. (eds): “La ac i idad Come cial en Cana ias: dimensiones
es uc u ales y emp esa iales”. Fundación FYDE-Caja Cana ias, pp 133-149.
 Shu le Rada Topog aphy Mission (NASA). Disponible en:
h p://www2.jpl.nasa.go /s m/
279
Anexo A
A
Encues a
En el p esen e anexo se ecoge la encues a ealizada sob e los hábi os de
comp a de la población de la zona conside ada en es a esis.
Anexo B: Fichas come ciales de las pa celas seleccionadas
286
UB-14
DESCRIPCIÓN ESTADO ACTUAL
La zona de ac uación se localiza en los bo des de la GC-2, en las zonas denominadas
Ma iscale e, Rosa Sil a y Hoya Al a, que se encuen an localizadas en e la conexión a la
u banización indus ial de Mon aña Blanca y la conexión a la subida de A ucas (GC-20).
Se delimi a una anja pa alela a la GC-2 con un ancho medio de escien os me os que se a
eco ando o ampliando en unción de la o og a ía del e i o io y de cie as p eexis encias ( ías y
caminos ag ícolas) que de e minan sus lími es.
En los e enos se encuen an suelos ús icos, alguno de ellos en abandono y o os oda ía en
p oducción.
JUSTIFICACIÓN DE LA CLASIFICACIÓN DEL SUELO
La posición singula en el eje del co edo cos e o del No e, la ubicación adyacen e a los
e enos donde se ubica el Polígono Indus ial de Mon aña Blanca, así como la inclusión den o
de la zona del c ecimien o de las ins alaciones de la Facul ad de Ve e ina ia de la Uni e sidad de
Las Palmas de G an Cana ia, hacen del luga un si io idóneo pa a p omo e un á ea de
desa ollo emp esa ial y de ac i idades es a égicas que conlle en la implan ación de emp esas y
se icios e cia ios de ecnología a anzada, donde ambién se o ezca un ma co es able pa a el
in e cambio de expe iencias Uni e sidad-Emp esa.
Jun o con es as ac i idades, se ía posible compa ibiliza o as a ines o complemen a ias a las
mismas que ayuden a consolida la implan ación del Pa que Emp esa ial como puede se la
pues a en ma cha, en e o as, de un i e o de emp esas que si a de ca alizado de ac uaciones
emp endedo as.
Los e enos de la G anja Ag opecua ia pe enencien es al Cabildo Insula deben e se como una
opo unidad de desa ollo que acili e la ges ión de dicho suelo.
DIAGNÓSTICO AMBIENTAL
Ca ac e ís icas: Suelo u banizable con des ino a la ins alación de un pa que emp esa ial en las zonas denominadas Ma iscale e, Rosa Sil a y Hoya Al a. A ec a a las unidades ambien ales 13, 78 y en pequeña p opo ción a la unidad 32.
En cuan o a la Calidad pa a la Conse ación, la ac uación p esen a una cali icación de Baja, debido a la in ensa ocupación an ópica del e i o io, an o po la G anja Expe imen al del Cabildo y el Á ea Uni e si a ia, como po los e enos de
cul i o y su in ensa ac i idad ag ícola an e io , hoy en día en abandono y sin iempo pa a su ecupe ación ambien al.
Desde la Capacidad de Uso Ag a io, la ac uación p esen a una cali icación de Media jus i icado po la calidad ag ológica de las ie as, acondicionadas en es e caso median e la écnica de la “so iba”.
A endiendo al Valo Cul u al, la ac uación p esen a una cali icación de Medio, debido a que pa e de la misma se asien a sob e un á ea po encialmen e a queológica.
Adecuación: Respec o de las unidades 13 y 32 se conside a Adecuada con ue es medidas co ec o as, mien as que espec o de la unidad 78 se conside a Adecuada con pequeñas medidas co ec o as.
Modi icado es del Impac o: Desde el pun o de is a de los modi icado es ísicos, aumen a el impac o sob e la unidad 13, ya que se ocupa án pa celas de cul i o, algunas en explo ación, con suelos de buena capacidad ag ológica, y
sob e la unidad 32, po ocupa e enos con mayo pendien e y po an o más calidad paisajís ica, mien as que sob e la unidad 78 no a ec a ya que se desa olla sob e un á ea ya consolidada como es la G anja Expe imen al del Cabildo.
En cuan o a los modi icado es socioeconómicos, a enúa el impac o ya que se consigue la c eación de un espacio indus ial pione o y no edoso en las islas.
Valo ación del Impac o po Unidad: Se conside a Signi ica i o espec o de la unidad 13 y 32, ya que se ocupa án pa celas de cul i o en explo ación así como a zonas con mayo pendien e en la lade a, y Poco Signi ica i o espec o de la
unidad 78.
Valo ación del Impac o po Ac uación: Se conside a Signi ica i o, debiéndose oma una se ie de medidas co ec o as enden es a la eu ilización de las ie as ege ales y de p o ección en el caso de apa ición de es os a queológicos.
.

Fichas come ciales de las pa celas seleccionadas
287
DESCRIPCION DE LA PROPUESTA
1.- Se p e ende gene a un Pa que Emp esa ial con una ele ada calidad uncional y paisajís ica, alejado de la imagen que se suele
ene de las á eas indus iales con encionales. Con es e obje o se plan ea una edi icabilidad b u a baja, limi ando ambién la
ocupación máxima de las pa celas con el in de c ea una mayo supe icie de espacios lib es, públicos y p i ados.
2.- Debe á exigi se, en el planeamien o de desa ollo que o dene el sec o , una ele ada calidad a qui ec ónica en la imagen ex e na
de las edi icaciones que se ubiquen en el Pa que.
3.- Los espacios lib es se si ua án undamen almen e como paseo, y como banda de p o ección ex e io de odo el Pa que, así como en
los bo des de con ac o con el Ba anco.
4.- El acceso a los e enos del Pa que Emp esa ial se ealiza á, an o po el exis en e en la ac ualidad pa a en a a la G anja Ag opecua ia,
como po el exis en e pa a accede a la u banización de Mon aña Blanca, debiendo habe una conexión in e na en e ambos pun os den o de
los e enos del Pa que.
ORDENANZA
SUP.
TOTAL
(m2)
EDIFICAB.
BRUTA
MAX.
(m² / m²s)
EDIFICAB.
NETA
MAX.
(m² / m²s)
USO CARACTE-
RISTICO
USO
TOLERADO
TIPOLOGÍA
SUPERFICIE
MAX. DE
PARCELAS
EDIFICABLES
SUP. MIN.
PARCELA
(m²)
OCUPACION
MAX. EN
PARCELA
EDIFICABLE
RETRANQUEO
MINIMO A
ALINEA.
EXTERIOR
(m)
Nº. MÁX.
PLANTAS
SOBRE
RASANTE
Nº. MÁX.
PLANTAS
BAJO
RASANTE
ALTURA
MAXIMA
(m)
EDIFICAB.
COMPLEMEN-
TARIA
MINIMA
AP.
MEDIO
UB-14
483.905
0,45
0,8
Pa que
Especializado
Te cia io
y
Docen e
-
57%
3.000
50%
-
3 (sal o
edi icaciones
singula es)
lib e
-
-
0,5954*
DETERMINACIONES DE CONTENIDO AMBIENTAL
El Plan Pa cial que es ablezca la o denación es uc u al de odo el sec o comple a á las de e minaciones ambien ales y paisajís icas pa a el
desa ollo de los posibles sec o es que se delimi en. Debe á es ablece una o denación u banís ica cohe en e con el e i o io, con una ele ada
calidad ambien al, es ableciendo una no ma i a especi ica sob e las pa celas edi icables pa a consegui es e obje i o.
Los espacios lib es se si ua án como banda de p o ección ex e io de odo el Pa que, especialmen e en los bo des de la GC-2, y como
elemen os de p o ección de los ba ancos que c uzan la zona (Ba anco de Cebolla y Ba anco de la Pun a de A ucas). En el aja dinamien o de
los espacios públicos se u iliza á como mínimo un 60 % de especies au óc onas o endémicas.
Las edi icaciones end án una imagen ex e na de ele ada calidad a qui ec ónica, quedando exp esamen e p ohibidas las implan aciones con
acabados y o ma “ ipo na es indus iales” y cubie as a una o más aguas is as. Se cuida án los ma e iales, ex u as y colo es empleados en el
diseño de las edi icaciones.
Al emplaza se sob e un á ea con posibilidad de encon a ma e ial a queológico, el p omo o público o p i ado de ob as o ac uaciones que
a ec en a la supe icie de un yacimien o debe á apo a un Es udio De allado de Impac o Ecológico ela i o a la incidencia sob e los alo es
a queológicos del á ea, an es del o o gamien o de la licencia pa a lle a a cabo dicha ob a o ac uación (a ículo 65.1 de la Ley 4/1999 de
Pa imonio His ó ico de Cana ias). An es de comenza la explo ación de la posible can e a exis en e al Es e del Ba anco de la Pun a de A ucas,
el Plan Pa cial debe ecaba in o mación de allada sob e los yacimien os a queológicos que exis an en el in e io del sec o y en las zonas
inmedia as, delimi ando con mayo g ado de p ecisión la ubicación de los mismos. El Plan Pa cial con end á en cualquie caso medidas que ga an icen
la p o ección de ese pa imonio, an o en la ase de ejecución de las ob as como du an e la explo ación mine a si és a ue a posible, y ambién du an e el uso
pos e io de la u banización.
Los suelos pa a la implan ación de las edi icaciones y usos co espondien es al Pa que Emp esa ial no supe a án una pendien e máxima del 12%.
Anexo C: Código gams pa a el p oblema de p oduc i idad
288
289
Anexo C
C
Código gams pa a el p oblema de
p oduc i idad
En es e e ce anexo se p esen a el iche o con el código empleado pa a la
esolución del p oblema de localización y diseño de un cen o come cial a pa i de la
unción de p oduc i idad.
Anexo C: Código gams pa a el p oblema de p oduc i idad
290
$TITLE Localizacion de CC;
op ion lim ow=0;op ion limcol=0;
SET
con con ado del núme o de soluciones iniciales /1*50/
I conjun o de índices pa a los pun os de demanda /1*515/
J conjun o de índices pa a las posibles localizaciones /1*3/
K conjun o de índices pa a las ca ego ías /1*4/
*Ca ego ías: 1: Alimen ación, 2: Pe sona, 3: Ocio, 4: Hoga
E conjun o de índices pa a CC exis en es /1*5/
paso conjun o de paso /Pobl, nada/
con ld1 con ado pa a los posibles alo es de los demanda/1*101/
Pa ame e s
eces núme o de eces que se esuel e el p oblema /50/
SMP : ac o que de e mina la supe icie mínima de pa king po m2 de SBA
/1.31579/
Pasoi(I,paso) Población de los nodos de demanda(CG)
al a(I,K) Pesos pa a la supe icie po nodo y po ca ego ía
be a(I,K) Pesos pa a la dis ancia po nodo y po ca ego ía
dexis (I,E) Dis ancia en e los nodos y los cen os exis en es
dnue os(I,J) Dis ancia desde los nodos a los posibles nue os CC
sup(I,K) Tamaño del es ablecimien o de p oximidad
dsup(I,K) Tiempo de desplazamien o al es ablecimien o de p oximidad
GM(K) Gas o medio po ca ego ía
/ 1 1514
2 443
3 520
4 330/
Lic(J) Po cen aje sob e la in e sión que supone la licencia
/ 1 0.02
Código gams pa a el p oblema de p oduc i idad
291
2 0.02
3 0.02/
gamma(J) cos e po me o cuad ado de SBA
/ 1 900
2 900
3 900/
CPA(j) Cos e del pa king aé eo
/ 1 150
2 150
3 150/
CPE(j) Cos e del pa king edi icado
/ 1 400
2 400
3 400/
AM(j) Supe icie máxima de la pa cela
/ 1 483905
2 127145
3 77300/
Io(j) Índice de ocupación
/ 1 0.5
2 0.5
3 0.5/
Ie(j) Índice de edi icabilidad
/ 1 0.45
2 0.596
3 0.5/
PPA(j) Po cen aje de ocupación del pa king
/ 1 0.8
2 0.8
3 0.8/

Anexo C: Código gams pa a el p oblema de p oduc i idad
292
Iob (j) Índice de ocupación bajo asan e
/ 1 0.5
2 0.5
3 0.5/
Npdmax(j) Núme o máximo de plan as de inidas sob e asan e
/ 1 2
2 2
3 2/
Npdmin(j) Núme o mínimo de plan as de inidas sob e asan e
/ 1 1
2 1
3 1/
Nbdmax(j) Núme o máximo de plan as de inidas bajo asan e
/ 1 1
2 1
3 1/
Nbdmin(j) Núme o mínimo de plan as de inidas bajo asan e
/ 1 1
2 1
3 1/
z(j) Po cen aje de la SBA co espondien e a los gas os de man enimien o
/ 1 66
2 66
3 66/
CT(j) Cos e po me o cuad ado del e eno
/ 1 90
2 120
3 150/;
Código gams pa a el p oblema de p oduc i idad
293
Scala
i a Po cen aje de la in e sión pa a ob ene el alo esidual /0.5/
TIEMPO plazo de ecupe ación de la in e sión /10/
nu po cen aje de la SBA al que co esponde la SBNA /0.33/
e asa de es ue zo /0.15/
*Se impo a la población de los nodos de demanda
able Pasoi(I,paso)
$include pob.inc;
*Se impo an los alo es del pa áme o asociado al amaño
able al a(I,K)
$include al as.inc;
*Se impo an los alo es del pa áme o asociado al iempo de desplazamien o
able be a(I,K)
$include be as.inc;
*Se impo an los iempos de anspo e en e nodos de demanda y las posibles
*localizaciones
able dnue os(I,J)
$include iempos_CG_CCnue os.INC;
*Se impo an los iempos de anspo e en e los nodos de demanda y los CC exis en es
able dexis (I,E)
$include iempos_CG_CC_EXIST.INC;
*Se impo an los iempos de desplazamien o al es ablecimien o de p oximidad
dsup(I,K)
able dsup(I,K)
$include dsup.INC;
*Se impo an los amaños del es ablecimien o de p oximidad
able sup(I,K)
$include sup.INC;
able s k(E,K) Supe icie pa a los dis in os g upos en los CC exis en es
Anexo C: Código gams pa a el p oblema de p oduc i idad
294
1 2 3 4
1 3580 14855 5804 10819
2 6671 31476 13841 14856
3 13881 11358 9254 4206
4 13387 26630 14131 7437
5 11300 1357 2192 7700 ;
able Sjk(J,K) Supe icie máxima dedicada al sec o k en j
1 2 3 4
1 14000 20000 8000 5000
2 14000 20000 8000 5000
3 14000 20000 8000 5000;
able Ijk(J,K) supe icie mínima dedicada al sec o k en j
1 2 3 4
1 2500 10000 2000 1000
2 2500 10000 2000 1000
3 1500 8000 1000 800;
able ld(con ld1,K) posibles pa áme os pa a los demand
$include los demandpa ame e s3.inc ;
Pa ame e
Pi(I) población en el nodo i;
Pi(I)=sum(paso,Pasoi(I,paso));
Pa ame e
a acexis (I,K) A ac i o de los cen os exis en es pa a los nodos de demanda po
ca ego ía;
a acexis (I,K)= cPowe ( sup(i,k),al a(i,k))* cPowe (dsup(i,k),be a(i,k))
Código gams pa a el p oblema de p oduc i idad
295
+sum(E, cPowe (s k(E,k),al a(i,k))* cPowe (dexis (i,E),be a(i,k)));
Pa ame e
IV(E,K) ïndicado de iabilidad po ca ego ía (capacidad máxima po supe icie)
Va iables
Ma "Bene icio máximo pa a loc1"
Mb "Bene icio máximo pa a loc2"
Mc "Bene icio máximo pa a loc3";
Posi i e a iables
xjk(J,K) "SBA dedicada a K en J"
Seb (J) "Supe icie edi icable bajo asan e"
Ses (J) "Supe icie edi icable sob e asan e"
PA(J) "Pa king aé eo (m2)"
PE(J) "Pa king edi icable (m2)"
A(J) "Supe icie de la pa cela";
In ege a iables
Nps (J) "Núme o de plan as sob e asan e"
Npb (J) "Núme o de plan as bajo asan e";
EQUATIONS
OBJECTIVE_EQ
EQ1(K) Ecuación (36)
EQ2(K) Ecuación (37)
EQ3 Ecuación (39)
EQ4 Ecuación (40)
EQ5 Ecuación (41)
EQ6 Ecuación (42)
Anexo D: Es ablecimien os conside ados en la comp a local
302
 Den o de la ca ego ía de alimen ación:
o Au ose icio de más de 400m2.
o Au ose icio de menos de 120 m2.
o Au ose icio en e 120m2 y 399m2.
o Ca nice ía de esco y congelado.
o Ca nice ía en esco.
o Ca nice ía-cha cu e ía.
o Ca nice ía-salchiche ía (embu ido adicional).
o Come cio de alimen ación con endedo .
o Come cio mix o sin asis encia de pe sonal de en a (ej. Ca e ou y
Alcampo).
o F u as y e du as.
o Pescade ía.
 Den o de la ca ego ía de equipamien o de la pe sona se conside a on:
o A ículos de depo e, p endas depo e, a mas, ca uche ía, pi o ecnia.
o Calzado, cin u ones, ca e as, bolsos, male as.
o Lence ía y co se e ía.
o Ropa y complemen os.
o Telas pa a opa.
 Den o de la ca ego ía de equipamien o del hoga se conside a on:
o Abonos, lo es, plan as, animales.
o Apa a os elec ónicos, elec odomés icos y o os accionados po o o ipo de
ene gía.
o A ículos de b icolaje.
o D ogue ía, pin u as, papeles pa a deco a , e c excep o limpieza.
o Fe e e ía.
o Menaje hoga .
o Muebles cocina.
o Muebles hoga .
o O os a ículos pa a el hoga .
o Pue as, en anas, pe sianas, ma cos, moldu as, pa que ...
o Tex iles hoga .
 Den o de la ca ego ía de ocio se conside a on:

Es ablecimien os conside ados en la comp a local
303
o Chu os, golosinas, u os secos.
o Equipo y ma e ial in o má ico.
o Ins umen os musicales y acceso ios.
o Joye ía, eloje ía, bisu e ía, pla e ía.
o Lib os, pe iódicos, papele ía.
o O os.
o Pe ume ía y cosmé ica (aseo pe sonal).
o Ven a de helados.
o Ven a de elé onos mó iles.