La demanda de prendas de vestir

Mariela Melgar Mustafá1 Universidad Autónoma Gabriel René Moreno UAGRM, Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología Santa Cruz, 16 de julio del 2010

Resumen Este documento contiene dos resultados importantes en lo concerniente a la demanda de prendas de vestir. En primer lugar, se establece que el gasto es una función del ingreso del consumidor, de su profesión, y de su edad. En este sentido se establece que las mujeres que se desempeñan en las profesiones liberales tienen mayores niveles de gasto, en correspondencia con mejores ingresos. En segundo lugar, se identifica las funciones de demanda para las prendas que son motivo de mayor interés: blusas de diferente talla y tela. Se trata de resultados obtenidos a partir de la aplicación de una encuesta por muestreo aplicada a las mujeres mayores de 18 años, residentes en Santa Cruz de la Sierra. Palabras clave: análisis de regresión, demanda de prendas de vestir, factores de impacto, nivel de gasto, mujeres, Santa Cruz de la Sierra.

1

Calle Gobernador Videla, 212, Santa Cruz Tel. 591 3 353 12 94 [email protected]

1. Introducción Santa Cruz de la Sierra es una urbe en plena expansión. La tasa de crecimiento de la población es la más elevada o se encuentra entre las más altas del flamante Estado Plurinacional. Existe en consecuencia, un mercado en expansión de bienes y servicios, entre los cuales las prendas de vestir ocupan un lugar muy importante. Si la demanda se manifiesta adicionalmente, por la elevada propensión al gasto de los consumidores, existe una oportunidad de negocios que un fabricante de prendas de vestir podría aprovechar con tino y beneficio. Si las prendas de vestir constituyen una categoría específica de consumo, es preciso caracterizaciones adicionales para fines de producción. Así, las categorías de prendas para hombres, mujeres y niños es un adelanto en el camino a la identificación del rubro de negocios. Si existen motivos para fijarse en la demanda de las mujeres, resulta que las blusas en general, son prendas que gozan de gran parte de las preferencias de compra. En efecto, sobre todas las prendas adquiridas, 39% son blusas. La identificación de la demanda constituye un sine qua non para la instalación de una industria. Se trata no solamente de realizar una estimación global de la magnitud de prendas vendidas en un lapso determinado. Importa establecer los colores, telas y tallas que son objeto de interés y así, compra. Es preciso saber, los precios que las damas están dispuestas a pagar por las prendas de su elección. Se debe disponer de la información indispensable para reconstruir la imagen que cada mujer y así, el conglomerado social correspondiente, tiene de si misma. La continuación del documento está organizada como sigue. En la segunda sección se presenta un resumen de los estudios realizados sobre prendas de vestir. En la tercera sección se aborda el trabajo de levantamiento de información con la aplicación de una muestra piloto. En la cuarta sección se presenta un panorama de la demanda de prendas de vestir, poniendo en evidencia a la blusa como el artículo prioritario. En esta sección se caracteriza la distribución de frecuencias del precio de la blusa, la tela, talla, atributos y estilo. En la quinta sección se presenta las funciones empíricas de la demanda de blusas. En la sexta sección se ofrece algunas estimaciones de la elasticidad-precio de las funciones de demanda. En la séptima sección se construye un modelo explicativo del gasto, poniendo en evidencia como variables explicativas, el ingreso, la profesión, y la edad. Finalmente, se presenta las conclusiones.

2. Estudios sobre demanda de prendas de vestir En el tema de la demanda de prendas se tiene algunos estudios cuyos resultados relevantes se resumen en lo que sigue. María Silvia Valdivia en un documento titulado “Estudio técnico, económico y financiero para la implementación de un taller de confección de ropa femenina y su respectiva boutique” señala que las prendas de vestir más vendidas son las blusas correspondientes a los estilos casual y formal2; menciona también, que el precio3 de 2

Valdivia, 2002: página 92.

2

tales prendas está comprendido entre los 10 y los 50 dólares americanos o su equivalente en moneda nacional. La misma autora escribe que los clientes buscan en los artículos que demandan en primer lugar, calidad y en segundo, precios accesibles. Así, estas son las principales características de las prendas de vestir4. En cuanto a tallas, las prendas más vendidas son las pequeñas S, y luego, medianas M.5 Con respecto al punto de compra, el 80% de las preferencias está en las ferias como por ejemplo, el Barrio Lindo.6 Sobre el tema colores7 los más requeridos son el negro, blanco, café y azul, juntando éstos, el 54% de las preferencias. Seguidamente, en referencia a la tela, el algodón es el elegido8. Finalmente, el modelo de blusa que gusta más a las clientes cruceñas, con un 47% de las preferencias, es el modelo sin mangas, seguido por los modelos de manga corta, con un 39%, debido al clima propio de una ciudad tropical.9 En el mismo estudio, Valdivia aborda otros temas referidos a la confección y distribución de prendas de vestir para mujeres tales como el medio privilegiado para la publicidad. En este sentido, el periódico es el medio preferido, pues de esta manera, las mujeres están al tanto de lo que ocurre en el ambiente social; adicionalmente, el periódico tiene ventajas sobre otros medios de difusión masiva tales la radio o la TV. En efecto, se lo puede leer en cualquier momento del día y eventualmente, guardarlo para consultas futuras. En este sentido, la prensa es ciertamente, extemporánea.10 María Gabriela Rosado y Armando Peña, en un documento titulado “Competitividad de la industria de confecciones de ropa jean, según el análisis de los factores de comercialización producción y costos más relevantes del sector” señalan que las características de la prenda de vestir más importantes para los clientes son precio, diseño o modelo y calidad.11 En cuanto al lugar de compra, señalan como primero, las ferias o mercados con un 41% de las preferencias; como segundo, los mayoristas, con un 20%; como tercero, los vendedores ambulantes, con un 17%; como cuarto, las galerías o shopping, con un 10%; como quinto, las tiendas, con un 10%; y finalmente, en sexto lugar, las boutiques, con un 1%.12 Con respecto a las razones por las que el consumidor compra en los lugares anteriormente mencionados, precios convenientes figura en primer lugar con un 18% de las preferencias; variedad de prendas aparece en segundo lugar con un 15%; y variedad de diseños tiene un 15%.13 En cuanto a la procedencia de las prendas, los clientes prefieren extranjeras en lugar de la producción nacional.14 Si la referencia es el número de camisas anualmente ad3

Id.: página 103. Id.: página 132. 5 Id.: página 125. 6 Id.: página 136. 7 Id.: página 140. 8 Id.: página 146. 9 Id.: página 151. 10 Valdivia, 2002: página 145. 11 Rosado y Peña, 1998: página 110. 12 Id.: página 120. 13 Id.: página 122. 14 Id.: página 100. 4

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quiridas, el 50% compró solo una, el 42% compró dos y el 8% compró tres. Si se trata de chamarras, el 75% compró solo una, 23% compró dos y 2% compró tres unidades.15 El sábado es el día cuando 64% de los clientes hacen sus compras. 16 Finalmente, se menciona que a la gente le importa la forma de presentación del producto, donde 40% prefiere bolsas con logotipo, 20% escoge bolsas de cartón, otro 20%, y 18% bolsas simples.17 Verónica Bascopé Mullers et al abordan igualmente, el tema en el “Estudio técnico, económico y financiero para la implementación de fabrica de blusas tejidas”18. Señalan que la tela más requerida por el cliente es el algodón. En cuanto al lugar de compra elegido, en primer lugar, se menciona los sitios comerciales, en segundo lugar, las tiendas, y finalmente, las ferias. Así, la feria de Barrio Lindo aparece en primer lugar, seguida de las 7 Calles y de las tiendas del centro. Con respecto a colores, el blanco es el favorito cuando las señoras optan por adquirir una prenda. En la lectura del “Estudio de una estrategia comercial para incrementar las ventas de Tshirt en el mercado local para Texport” 19, Ma. Cecilia Justiniano Eklund pone en evidencia el algodón como la tela más requerida por los clientes. Entre los colores preferidos están el blanco y el negro. El estudio revela también que al cliente no les interesa la marca de la prenda, y que entre las tallas más requeridas está la talla grande L, la extra-extra-grande XXL y la talla mediana M. En cuanto al lugar de compra, la feria es la preferida, sin especificar si se trata de la feria del Barrio Lindo. Es de interés señalar que el medio de comunicación favorito para colocar la publicidad es el periódico, especificando El Deber como el medio más aceptado por los clientes. Alfredo Calderón et al. en el “Estudio técnico, económico y financiero para la implementación de una empresa de camisas en la ciudad de Santa Cruz de la Sierra”20 señalan que los lugares de compra preferidos por las clientes son los mercados populares. En cuanto a tallas, las más solicitadas son la talla grande L, luego la extra-grande XL, y finalmente, la mediana M. Con respecto a las características de la prenda, se menciona la calidad de la tela, el precio y la calidad del acabado; mientras que la marca no es relevante para la compra.

3. Levantamiento de información A fin de identificar la metodología adecuada a la realización del estudio de la demanda, se plantea las preguntas que es indispensable previamente, responder. Se trata de las siguientes:  

¿Qué prendas son las más frecuentemente, demandadas por el consumidor? ¿Cuál es la tela y la talla más frecuentemente, elegidas?

15

Id.: página 116. Id.: página 112. 17 Id.: página 118. 18 Bascopé, 1997: páginas 51 a 57. 19 Justiniano, 1998: páginas 68 a 92. 20 Calderón, 2002: páginas 53 a 56. 16

4

Adicionalmente, antes de proseguir con el tema de la definición de la metodología, es preciso señalar que la unidad de producción a instalar es de carácter empresarial. Se diferencia así, de iniciativas de corte familiar o artesanal. En estas circunstancias, la primera tarea a realizar es la definición de las variables de interés para el estudio y así, de las preguntas a plantear en el cuestionario de encuesta. Tratándose de prendas de vestir femeninas, el cuestionario está dirigido a mujeres. El cuestionario de encuesta está dividido en tres partes: a) referencias; b) datos generales; c) datos específicos. En cuanto a referencias, se incluye información referida al número y al lugar de la encuesta, y el nombre del encuestador. En datos generales, se tiene las variables denominadas de control tales como edad, grado de instrucción, profesión, ingreso, estatura, peso. Finalmente, en cuanto a los datos correspondientes a la especificidad del estudio de mercado, contiene las variables siguientes: prenda, marca, tela, talla, precio, atributos, estilo, color, mes de compra, espectativas, y lugar. Antes o más bien, para aplicar el cuestionario de encuesta a una muestra de la población es preciso identificar el número de personas a ser encuestadas. Con el objeto de identificar el tamaño de la muestra, el punto de partida es la información del Censo de población y vivienda aplicada en el 2001 por el Instituto Nacional de Estadística INE, tal como figura en la Tabla 3.1. Para establecer el grado de heterogeneidad de la población medida por la varianza de un conjunto de variables relevantes, se aplica en primer lugar una muestra piloto a una selección de 30 mujeres. La encuesta piloto sirve adicionalmente, para corregir y eventualmente, añadir preguntas relevantes como ser la marca de la prenda, y el lugar de compra. Esta cifra de 30 señoras es distribuida proporcionalmente al tamaño del contingente de población en cada clase de edad. De esta manera, la clase de las ancianas de edad superior o igual a 80 años, no aparecen representadas en la muestra piloto.21

21

Beyond 20/20 INE 2001: población femenina, zona urbana, provincia Andrés Ibáñez.

5

Tabla 3.1 Encuesta piloto Edad (años)

Población urbana (provincia Andrés Ibáñez)

%

No de encuestas

20-29 30-39 40-49 50-59 60-69 70-79 80-89 90-98

126072 82361 52914 28655 15250 8574 2621 530

0.40 0.26 0.17 0.09 0.05 0.03 0.01 0

12 8 5 3 1 1 0 0

Total

316977

1

30

Fuente: elaboración propia.

Los resultados de la muestra piloto aparecen en la Tabla 3.2, donde se observa que el ingreso de la persona encuestada es la variable con mayor varianza. En consecuencia, para un error igual al 10 %, el tamaño de la muestra debe cubrir un total de 304 consumidores. Estas magnitudes han sido evaluadas mediante la fórmula siguiente: n

k 2v 2 e2

donde n representa el tamaño de la muestra, k es el valor de la abscisa de una función normal centrada y reducida, v es la desviación típica expresada en unidades de la media, e identificada a partir de la información contenida en la muestra piloto, y e es el error admitido. Tabla 3.2 Identificación del tamaño de la muestra Item \ Variable Abscisa de una densidad de Gauss Media Varianza Desviación Desviación en unidades de la media Error Tamaño de la muestra

Símbolo Edad k

Ingreso

1.96 1.96 36.5 2819 224 6294280 14.96 2509 0.41 0.89 0.05 0.10 258 304

x σ2 σ v e n

Fuente: elaboración propia.

6

Estatura 1.96 1.60 0.005 0.068 0.042 0.005 275

Peso 1.96 61 120 11 0.18 0.025 196

Precio 1.96 364 89502 299 0.82 0.10 259

Distribución de la muestra A fin de identificar el perfil de las 304 personas a entrevistar se utiliza la información de la Tabla 3.3. Las variables que parecen mejor convenir a la caracterización de la población son la edad y el nivel de educación. De esta manera, se tiene 114139 personas repartidas en cinco clases de edad y cinco tipos de educación alcanzada. Se trata de mujeres que habitan la ciudad de Santa Cruz de la Sierra, y por el tipo de formación adquirida, disponen de ingresos medio y altos. Tabla 3.3 Distribución de la población urbana Clase de edad 1 2 3 4 5

Años

Universitaria

Licenciada

Técnica

Maestra

Total

12 a 17 18 a 27 28 a 42 43 a 57 58 a 65

51 22292 18482 5165 622

0 19005 14121 3867 439

260 9397 8979 2889 442

0 1313 2992 3170 653

311 52007 44574 15091 2156

Total

46612

37432

21967

8128

114139

Fuente: elaboración propia.

Si las 304 personas son distribuidas proporcionalmente entre los 25 grupos de la clasificación, las encuestas se organizan según la información proporcionada por la Tabla 3.4. Conociendo entonces, el perfil de las entrevistadas, se aplica las encuestas en 16 puntos seleccionados en tanto que sitios de concurrencia de población tales como mercados tradicionales, i.e., el Barrio Lindo y las Siete Calles, supermercados, i.e., Hipermaxi y Fidalga, y tiendas del centro de la ciudad. Tabla 3.4 Distribución de la muestra Clase de edad 1 2 3 4 5

Años

Universitaria

Licenciada

Técnica

Maestra

Total

0 59 49 14 2

0 51 38 10 1

1 25 24 8 1

0 3 8 8 2

1 139 119 40 6

124

100

59

22

304

12 a 17 18 a 27 28 a 42 43 a 57 58 a 65 Total

Fuente: elaboración propia.

7

Distribución del ingreso Las variables relacionadas con la riqueza y el patrimonio de las personas se distribuyen según una ley lognormal. En este sentido, la distribución del ingreso no es la excepción tal como se muestra en lo que sigue. Duplicando de esta manera, el tamaño de cada clase, se observa en la Tabla 3.5 que las frecuencias se incrementan desde la primera hasta alcanzar su valor máximo –igual a 36 %– en la clase modal que en la ocurrencia, es la cuarta; luego decrecen a medida que crece su rango hasta culminar en una frecuencia igual a menos del 1 %, en la séptima clase de equivalencia. Tabla 3.5 Distribución de frecuencias del ingreso, BS Clase 1 2 3 4 5 6 7

Ingreso

No

%

200 a 350 351 a 700 701 a 1400 1401 a 2800 2801 a 5600 5601 a 11200 11201 a 22400 Total

20 22 52 106 62 32 2 296

6.8 7.4 17.6 35.8 20.9 10.8 0.7 100

Fuente: Encuesta de preferencias, Mariela Melgar, 2009

El valor promedio y la desviación típica de la distribución de frecuencias del ingreso son iguales a 2722 y 2902 BS, respectivamente. El tamaño de la desviación está fuertemente sesgado por un valor extremo que casi triplica en magnitud, los valores inmediatamente anteriores. De esta manera, se hace difícil aproximarla mediante una distribución normal, razón por la cual el interés porta ahora, sobre la distribución de frecuencias ya no del ingreso mismo sino más bien, de su logaritmo. En consecuencia, en la Tabla 3.6 aparece la distribución de frecuencia del logaritmo del ingreso, lo mismo que los valores de una densidad normal de media igual a 7.5 y desviación típica igual a 0.87; donde esta columna de valores se puede entender como las frecuencias esperadas de la distribución del logaritmo del ingreso. Se observa la calidad de la aproximación de las distribuciones teórica y empírica en la Figura 3.1.

8

Tabla 3.6 Distribución de frecuencias del log del ingreso, BS Clase

Marca

Log marca

Frecuencia

Densidad normal

1 2 3 4 5 6 7

275 525 1050 2100 4200 8400 16800

5.6 6.3 7.0 7.6 8.3 9.0 9.7

0.068 0.074 0.176 0.358 0.209 0.108 0.007

0.015 0.061 0.185 0.300 0.267 0.131 0.035

1

1

Fuente: Encuesta de preferencias, Mariela Melgar, 2009

No deja de sorprender que la información pacientemente recolectada en 16 centros de compra de Santa Cruz de la Sierra, a un grupo de 304 damas sin relación alguna entre ellas, revele un orden donde a primera vista, sólo existía una suerte de confusión de cifras. Que se haya demostrado la coexistencia de grupos de ingreso disímiles, donde las frecuencias de los ingresos bajos son relativamente elevadas; mientras aquéllas de los ingresos elevados, relativamente bajas, pone en evidencia la representatividad de la muestra. Se puede en consecuencia, proceder con el análisis de la información sabiendo que es posible referir los resultados encontrados ya no solamente a la muestra sino al conjunto de la población una vez identificado el factor de expansión.

0.4

frecuencia

0.3 0.2 0.1 0 5.5

6.5

7.5

8.5

9.5

log ingreso

Figura 3.1. Distribución de frecuencias empíricas y teóricas del ingreso

El factor de expansión Este factor es fácilmente identificado a partir de la definición siguiente:

9

factor 

poblacion 114139   375 ; muestra 304

donde población corresponde al total de mujeres de edades comprendidas entre los 12 y los 65 años, con grado de instrucción igual a técnico, maestro o universitario; mientras que muestra se refiere al número de encuestas determinado en el proceso de cálculo de su tamaño.

4. Panorama de la demanda de prendas de vestir Como el objetivo de esta investigación es eminentemente práctico es de vital importancia identificar las prendas demandadas por los clientes en el mercado cruceño. Así, se observa en la Tabla 4.1 que la blusa es de lejos, el motivo de la primera preferencia de las damas, puesto que de todas las prendas adquiridas, el 39% corresponden a este item. Vienen en segundo lugar los pantalones con un índice de 26%, vestido, con 8%, capri, con 5%, y varias otras prendas de vestir entre las cuales minifaldas, jardineras, pantalones cortos, soleras, etc., con un no menos importante 22%. Es de interés observar que los dos primeros items, objeto de las preferencias, i.e., blusa y pantalón, comprenden dos tercios de lo adquirido. Tabla 4.1 Demanda de prendas de vestir Prenda

Frecuencia

%

Blusa Pantalón Vestido Capri Otros

110384 74341 21777 14267 61575

39 26 8 5 22

Total

282344

100

Cumulativo 39 65 73 78 100

Fuente: elaboración propia.

Si tal fuera el caso, una decisión prudente desde el punto de vista del inversionista, podría ser focalizar el interés inicialmente, en el item más demandado: blusas. Adicionalmente, existen otras razones para fijar la atención en las blusas como producto inicial de una empresa manufacturera. En efecto, la blusa se confecciona con relativa facilidad; aún cuando sea un producto de gran plasticidad y así, susceptible de diferenciarse según varios criterios tales como tela, diseño, color y talla, nada más para mencionar los atributos más característicos. Características de las blusas No se ha mencionado el precio entre estos atributos aún cuando este indicador sintetice adecuadamente, lo anteriormente señalado. El precio es en efecto, un indicador que agrupa

10

adecuadamente, los indicadores mencionados. Merece en consecuencia, un análisis que vaya a la par de su importancia. Así, la Tabla 4.2 constituye un buen punto de partida. Tabla 4.2 Distribución de frecuencias del precio de la blusa, BS Precio

Frecuencia

20 a 24 25 a 32 33 a 48 49 a 80 81 a 144 145 a 272 273 y más Total

%

751 3004 6758 39798 31914 22152 6007

1 3 6 36 29 20 5

110384

100

Cumulativa 1 3 10 46 74 95 100

Fuente: elaboración propia.

En efecto, de la misma manera que el ingreso o cualquier otra variable que es una función del patrimonio del cliente, el precio de la blusa sigue una distribución lognormal. Así, se puede ciertamente, verificar que la longitud de cada clase de equivalencia de esta tabla, duplica el tamaño de la precedente. Gracias a esta regla de construcción se obtiene una distribución de frecuencia que asemeja una campana de Gauss, tal como se observa en la Figura 4.1, donde se sobrepone a la distribución empírica de frecuencias, una distribución teórica de iguales media y desviación típica.

Frecuencia

0.4 0.3 0.2 0.1 0 3

3.5 4

4.5

5

5.5 6

6.5

Log del precio

Figura 4.1. Distribución de frecuencias del log del precio de las blusas

En cuanto a la distribución de frecuencias de los precios de las blusas como indicador para la toma de decisiones, se observa que la clase modal de precios comprendidos entre 49 y 80 bolivianos contiene el 36% de las preferencias. Se debe llamar la atención sobre el hecho siguiente: las tres clases que se encuentran por debajo de la clase modal contienen en

11

conjunto, apenas 10% de las frecuencias. Se estaría así, probando la inconveniencia de fijarse en blusas de bajo costo y en consecuencia, de precios bajos, en el momento de decidir el tipo de blusa a producir. En contraposición, las clases de precios elevados representan el 54% de los casos, poniendo así, en evidencia y de manifiesto, la importancia de establecer programas de producción de prendas cuyos costos no sean un factor condicionante de la calidad. Otra característica de la prenda de vestir es la tela, siendo el algodón elegido con mayor frecuencia, con un 34% de las preferencias, como figura en la Tabla 4.3. Cerca aparece el algodón lycrado con un 27% de las opciones de compra. Ambas telas se caracterizan por ser frescas, livianas y utilizadas en la confección de prendas casuales, adecuadas al tipo de clima y a las actividades de la mujer cruceña, cubriendo casi dos tercios del mercado. Se menciona también las preferencias por telas de hilo de algodón y de seda, aún cuando figuren en porcentajes menores. Tabla 4.3 Demanda de blusas según tela Tela Algodón Algodón lycrado Hilo de algodón Seda Otros Total

Frecuencia

%

37921 29286 11264 7134 24780

34 27 10 6 22

110384

100

Cumulativo 34 61 71 78 100

Fuente: elaboración propia.

En cuanto a la talla de las blusas, la información aparece consignada en la Tabla 4.4. Se observa que la talla más requerida es la mediana M, con un 48% de preferencia. Le sigue la talla grande G, con un 31%. Ambas suman casi el 80% de las frecuencias. Este examen de tallas revela que la mayor fracción de la mujer cruceña es delgada; aún cuando no se pueda ignorar la existencia de una tendencia a subir de peso. Existe un porcentaje menor igual al 17%, de preferencias por la talla pequeña P, pues no hay muchas mujeres menudas. Finalmente, en un porcentaje reducido igual al 4%, aparecen las preferencias por la talla extragrande, donde se nota que no hay muchas mujeres con sobrepeso en el universo de referencia del este estudio.

12

Tabla 4.4 Demanda de blusas según talla Talla

Frecuencia

Mediana Grande Pequeña Extragrande Total

%

Cumulativo

52939 33791 18773 4881

48 31 17 4

110384

100

48 79 96 100

Fuente: elaboración propia.

Según el atributo, las blusas son elegidas preferentemente, por el diseño en un 46%, como se observa en la Tabla 4.5. Como atributo secundario se tiene la calidad de la tela con 26%; mientras que en tercer lugar aparece la comodidad de la prenda con 22%. Estos tres, constituyen los atributos principales de cualquier prenda de vestir, en cualquier tipo de talla, para lucir a la moda, sintiéndose adicionalmente, con la comodidad necesaria para desarrollar múltiples actividades. Tabla 4.5 Demanda de blusas según atributo Atributo Diseño Calidad de la tela Comodidad Otro

Frecuencia

%

Cumulativo

50311 28159 24029 7885

46 26 22 7

46 71 93 100

Fuente: elaboración propia.

En la demanda de blusas según estilo se tiene de primero, lo casual con un 54% de las preferencias como figura en la Tabla 4.6. Luego aparece el estilo clásico con un 34%, y finalmente, el estilo innovador con un 6%. No por nada más de la mitad de las mujeres prefiere lo casual en un medio geográfico y climático con las características de la ciudad de Santa Cruz. Existen también damas que se identifican mejor con la tradición clásica de vestir, considerada probablemente, como sinónimo de elegancia. Finalmente, la innovación constituye el motivo de las preferencias de un fragmento pequeño de la población relacionado probablemente, con el medio del arte.

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Tabla 4.6 Demanda de blusas según estilo Estilo

Frecuencia

Casual Clásico Innovador Otros Total

%

59698 37546 7134 6007

54 34 6 5

110384

100

Cumulativo 54 88 95 100

Fuente: elaboración propia.

5. Funciones de demanda En esta sección se presenta estimaciones simples de las funciones empíricas de demanda de una categoría de prendas de vestir: las blusas. En esta sección se adopta una perspectiva empírica. Se completa así, la presentación de la información de encuesta. La Tabla 5.1 presenta la función de demanda de blusas de algodón de talla pequeña. Esta función de demanda –evaluada a partir de la distribución de frecuencia de precios y cantidades– es identificada mediante la técnica de ajuste de los mínimos cuadrados, según la ecuación siguiente: precio  154 0.0161cantidad

Disponiendo de esta ecuación se puede evaluar las reacciones del consumidor ante cambio de precios de la prenda de vestir. En este sentido, a cada par ordenado de esta ecuación se le puede asociar un valor de la elasticidad precio de la demanda, identificando así, la amplitud de las reacciones del consumidor ante cambios en la política de precios de la empresa. Tabla 5.1 Demanda de blusas de algodón de talla pequeña BS

Frecuencia Demanda Precio Lineal

150

45 a 80

3004

6007

60

58

81 a 120

1877

3004

100

106

121 a 245

1126

1126

140

136

Fuente: elaboración propia.

14

Precio

130 110 90 70 50 1000

2200

3400

4600

Cantidad

5800

Siguiendo con el estudio de casos específicos, se presenta en la Tabla 5.2 la función de demanda de blusas de algodón de talla mediana. Mediante la técnica de mínimos cuadrados, se asocia primero, una función lineal y luego, una función cuadrática de demanda que responde a las ecuaciones siguientes: precio  243 0.0119cantidad precio  275  0.025 cantidad  6.72E  07cantidad2 ;

donde el gráfico asociado a la base empírica pone en evidencia el mejor ajuste logrado con la ecuación cuadrática. Tabla 5.2 Demanda de blusas de algodón de talla mediana BS

Freq Demanda Precio Lineal Quad

30 a 50 51 a 110 111 a 150 151 a 199 200 a 315 420

7134 4881 3004 2253 1502 375

300 250

40 80 130 175 225 275

14 100 158 194 221 239

43 72 131 183 231 266

200

Precio

19148 12015 7134 4130 1877 375

150 100 50 0 0

5000

10000

15000

20000

Cantidad

Fuente: elaboración propia.

A continuación en la Tabla 5.2 se presenta la función de demanda de blusas de algodón de talla grande. Igual que en el caso previo, mediante la técnica de mínimos cuadrados, se asocia primero, una función lineal y luego, una función cuadrática de demanda que responde a las ecuaciones siguientes: precio  161 0.0103cantidad precio  174  0.0177cantidad  5.85E  07cantidad2 ;

donde lo mismo que en el caso anterior, el ajuste cuadrático es mejor que la aproximación lineal.

15

Tabla 5.3 Demanda de blusas de algodón de talla grande BS

Freq Demanda Precio Lineal Quad 160

11639 7509 4130 2253 751

47 80 108 135 165

41 84 119 138 154

48 75 112 138 162

120

Precio

30 a 64 11639 65 a 95 7509 96 a 119 4130 120 a 150 2253 151 a 180 751

80 40 0 0

4000

8000

12000

Cantidad

Fuente: elaboración propia.

Seguidamente se presenta en la Tabla 5.4 la función de demanda de blusas de algodón lycrado de talla pequeña. A esta cuarta función se asocia igualmente, mediante los mínimos cuadrados, una función lineal y una cuadrática de demanda que responde a las ecuaciones siguientes: precio  148 0.0165cantidad precio  176  0.0437cantidad  3.77E  06cantidad2 ;

siendo igualmente, válido el comentario que pondera mejor la aproximación cuadrática. Tabla 5.4 Demanda de blusas de algodón lycrado de talla pequeña BS

Freq Cantidad Precio Lineal Quad

180

40 a 60 2628 61 a 80 1877 81 a 100 1126 101 a 140 751 141 a 200 375

6758 4130 2253 1126 375

50 70 90 120 170

37 80 111 130 142

53 60 96 131 160

Precio

150 120 90 60 30 0 0

2000

4000

6000

Cantidad

Fuente: elaboración propia.

En la Tabla 5.5 aparece la función de demanda de blusas de algodón lycrado de talla mediana. A esta quinta función se asocia igualmente, mediante los mínimos cuadrados, una función lineal y otra cuadrática de demanda que responde a las ecuaciones siguientes: precio  227 0.0167cantidad precio  266  0.0357cantidad  1.45E  06cantidad2 ;

16

donde nuevamente, la curva ajusta mejor que la recta, la sucesión de pares ordenados que aparecen en el gráfico bajo la forma de puntos. Tabla 5.5 Demanda de blusas de algodón lycrado de talla mediana BS

Freq Demanda Precio Lineal Quad

20 a 60 61 a 89 90 a 120 121 a 150 151 a 180 181 a 220 221 a 280

3379 3004 1877 1126 1126 1126 751

300 250

40 75 105 135 165 200 250

20 77 127 158 177 196 215

46 62 104 143 172 204 240

200

Precio

12390 9011 6007 4130 3004 1877 751

150 100 50 0 0

3000

6000

9000

12000

Cantidad

Fuente: elaboración propia.

En la Tabla 5.6 aparece la función de demanda de blusas de algodón lycrado de talla grande. Las funciones asociadas mediante la técnica de mínimos cuadrados son las siguientes: precio  176 0.0131cantidad precio  212  0.0355cantidad  2.1E  06cantidad2 ;

poniendo nuevamente, en evidencia lo ya reiteradamente señalado con respecto a la aproximación cuadrática. Tabla 5.6 Demanda de blusas de algodón lycrado de talla grande BS

Freq Demanda Precio Lineal Quad

250

50 a 75 76 a 100 101 a 125 126 a 150 151 a 245

4130 2253 1502 1126 751

9762 5632 3379 1877 751

63 88 113 138 198

48 102 132 152 166

66 79 116 153 187

Precio

200 150 100 50 0 0

2500

5000

7500

10000

Cantidad

Fuente: elaboración propia.

En la Tabla 5.2.7 aparece la función de demanda de blusas de hilo de talla mediana. El ajuste lineal por el método de mínimos cuadrados, arroja la ecuación siguiente: precio  384 0.0589cantidad

17

Tabla 5.7 Demanda de las blusas de hilo de talla mediana BS

Freq Demanda Precio Lineal

320

50 a 150

1877

4881

100

97

151 a 250 1502

3004

200

207

251 a 350 1502

1502

300

296

P recio

280 240 200 160 120 80 1400

2400

3400

4400

C a n tid a d

Fuente: elaboración propia.

En la Tabla 5.8 se tiene la función de demanda de blusas de hilo de talla grande. La función de demanda es ajustada según un modelo de regresión cuya ecuación es como sigue: precio  114 0.01577cantidad

Tabla 5.8 Demanda de blusas de hilo de talla grande Freq Demanda Precio Lineal

31 a 60

2253

4505

45

43

61 a 90

1502

2253

75

79

91 a 120

751

751

105

103

100

P recio

BS

80 60 40 500

2500

4500

C a ntida d

Fuente: elaboración propia.

En la Tabla 5.9 aparece la función de demanda de blusas de seda de talla mediana. A esta novena función se asocia también, mediante los mínimos cuadrados, una función lineal de demanda que responde a la ecuación siguiente: precio  243 0.0491cantidad

18

Tabla 5.9 Demanda de blusas de seda de talla mediana Freq Demanda Precio Lineal

70 a 90

1502

3379

80

77

140 a 150

1126

1877

145

151

160 a 350

751

751

210

206

250

P recio

BS

200 150 100 50 700

1700

2700

C a n tid a d

Fuente: elaboración propia.

En la Tabla 5.10 se presenta la función de demanda de blusas de lycra de talla mediana. A esta décima distribución de precios y cantidades se asocia finalmente, mediante los mínimos cuadrados, una función lineal de demanda que responde a la ecuación siguiente: precio  124 0.01577cantidad

Tabla 5.10 Demanda de blusas de lycra de talla mediana BS

Freq Cantidad Precio Lineal

40 a 70

2253

4505

55

53

71 a 99

1502

2253

85

89

751

751

115

113

100 a 130

Precio

110 90 70 50 600

2100

3600

C a n tid a d

Fuente: elaboración propia.

6. Elasticidades de la demanda Con las funciones de demanda identificadas en la sección anterior, es posible evaluar las elasticidades en cada punto de la ecuación correspondiente. Adicionalmente, durante el levantamiento de información se preguntó explícitamente, sobre la actitud del consumidor ante eventuales elevaciones del precio de la prenda en porcentajes iguales a 10% y 20%. Los resultados en lo concerniente a blusas de algodón de talla mediana figuran en lo que sigue a continuación.

19

Tabla 6.1 Demanda de blusas de algodón de talla mediana Precio Freq Demanda 50 70 80

5 5 5

15 10 5

La elasticidad precio de la demanda se define según la fórmula que sigue:  Q  dQ P ; E    P  dP Q

que en términos de variaciones se escribe como sigue:  Q  Q P ; E    P  P Q

o de la forma que sigue, para entender bien lo que significa un incremento del 10 % o del 20 %, en el precio de venta del bien: Q Q Q   E    P  P P

Tabla 6.2 Opciones de compra de blusas de algodón de talla mediana 50 bs 10%

%

50bs 20%

%

70bs 10%

%

70bs 20%

%

80bs 10%

%

80bs 20%

%

Sí No

14 1

93 7

11 4

73 27

8 2

80 20

7 3

70 30

2 3

40 60

2 3

40 60

Total

15

100

15

100

10

100

10

100

5

100

5

100

Fuente: elaboración propia.

Así, con los datos de la Tabla 6.2 se obtiene la Tabla 6.3 de las elasticidades correspondientes a tres sitios de la función de demanda.

20

Tabla 6.3 Elasticidad precio de la función de demanda de blusas de algodón de talla mediana

Precio

Variación del precio 10 % 20 %

50 70 80

-2 -2 -6

-1 -1.5 -3

7. Factores determinantes del gasto El nivel de gasto en prendas de vestir es una variable relevante en el momento de analizar la factibilidad de instalar una fábrica de confección. Tan importante como este nivel es encontrar cuáles son las características de las mujeres consumidoras que ejercen un impacto sobre este gasto. Se propone en consecuencia, un modelo donde se pone en evidencia como variables explicativas el nivel de ingreso, la edad y la profesión del consumidor. Se tiene entonces, la ecuación siguiente: ci  a0  a1 g i  a2 yi  a3 pi  i ;

donde: ci: logaritmo del gasto en prendas de vestir del iésimo consumidor; gi: edad del iésimo consumidor; yi: logaritmo del ingreso mensual del iésimo consumidor; pi: profesión del iésimo consumidor, donde 1 corresponde a las profesiones liberales y 0 a las demás; mientras ai, i = 0, 1, 2 y 3 representan los coeficientes de impacto; siendo adicionalmente, μi definido por la ecuación siguiente:

i  i 1   i ; donde εi un ruido aleatorio de media nula y de varianza constante. Las hipótesis referidas al valor de los parámetros del modelo son las siguientes: H 0 : ai  0 ; i = 0, 1, 2, 3; H1 : ai  0 ; i = 0, 1, 2, 3;

mientras que las hipótesis econométricas, asumen la forma siguiente:

21

E ( )  0

E    2 I

Se procede a continuación, a la identificación de los coeficientes del modelo de regresión mediante una base empírica de 256 consumidores encuestadas en la ciudad de Santa Cruz. Se los presenta en la Tabla 7.1. Se observa que todas las variables seleccionadas son estadísticamente, significativas. En efecto, las probabilidades asociadas al estadístico correspondiente son iguales o están cercanas a 0. Lo primero a señalar es la relación inversa entre la edad del consumidor y su gasto en prendas de vestir. En efecto, por cada año adicional que la dama gana en edad disminuye su presupuesto en un centavo. Como el lector puede darse perfecta cuenta la diferencia entre el gasto de una joven de 20 y una señora de 60 es de apenas 40 centavos; lo cual para fines prácticos lleva a concluir que el gasto es prácticamente, el mismo debiendo el publicista, focalizarse su atención en aspectos otros que la edad. En cuanto al impacto sobre el gasto de la variable considerada de importancia mayor, el ingreso, se tiene que el gasto crece a una tasa igual al 44 % cuando el ingreso crece a una tasa del 172 %; lo que quiere decir que ¼ del incremento del ingreso es asignado a la compra de prendas de vestir.22 El lector puede ver mejor esta relación si considera que cuando el ingreso se duplica, el gasto crece en 26 %. Finalmente, las damas que ejercen alguna profesión llevan la delantera en el gasto con respecto al resto; aún cuando la diferencia no sea nada más que de 6 centavos.

22

En efecto, decir que y 2  y1  1 es:

 log ingreso2  log ingreso1  1

 log

ingreso 2 1 ingreso1

ingreso 2 e ingreso1  tasa de crecimiento del ingreso = e – 1. Por otro lado, decir que c2  c1  a1 es: 

 log c 2  log c1  a1

 log 

c2  a1 c1

c2  e a1 c1

 tasa de crecimiento del gasto = e a1  1

22

Tabla 7.1 Resultados de regresión Variable

Coeficiente Std. Error t-Statistic Prob.

Constante Edad Log del ingreso Profesión Ar(1)

1.40 -0.01 0.36 0.06 0.50

0.321 0.002 0.101 0.032 0.055

4.37 -2.92 3.60 1.87 9.08

0 0.0039 0.0004 0.0620 0

Fuente: elaboración propia.

En cuanto al coeficiente de determinación, se observa que las variables seleccionadas explican el 34 % de las variaciones observadas en el gasto23. Esto significa que es necesario avanzar en la tarea de identificar aquellas variables que ejercen impactos adicionales sobre la compra de prendas.

Log del gasto observado y estimado

En el tema de los indicadores de la bondad del ajuste el valor del estadístico DurbinWatson, igual a 2.01, permite mantener la hipótesis econométrica de ausencia de autocorrelación de los errores. 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0

40

80

120

160

200

240

Registro

Figura 7.1. Log del gasto observado y estimado en prendas de vestir

La Figura 7.1 representa la relación entre los valores observados y los valores estimados según el modelo especificado. La calidad del ajuste obtenido corresponde al valor del coeficiente de determinación.

23

Ver los indicadores de la bondad del ajuste en el Anexo 2.4.4.

23

8. Conclusiones El primer resultado significativo del estudio de demanda de prendas de vestir para dama pone en evidencia las prendas que representan los mayores volúmenes de venta: blusas de diferente talla y tela. Se trata de resultados obtenidos a partir de la aplicación de una encuesta por muestreo aplicada a las mujeres mayores de 18 años, residentes en Santa Cruz de la Sierra. El segundo resultado representa la puesta a punto de una metodología de identificación de las funciones de demanda a partir de las distribuciones empíricas de frecuencia, junto con sus aplicaciones a una colección de blusas diferentes por su talla y tela. A la búsqueda de una explicación del nivel diferenciado de gasto en prendas de vestir, se establece finalmente, que es una función del ingreso mensual del consumidor, de su profesión, y de su edad. En este sentido, las mujeres que se desempeñan en las profesiones liberales tienen mayores niveles de gasto, en correspondencia con mejores ingresos.

9. Referencias 1. BASCOPE, Verónica; GUTIERREZ, Nineth; MARUSIC, Christhian; PEREZ, Luis; SUAREZ, Daniela, 1997, “Estudio técnico, económico, financiero para la implementación de fábrica de blusas tejidas”, Proyecto de grado, UPSA, Santa Cruz, Bolivia. 2. CALDERON, Alfredo; CHAVEZ, Carlos; MALDONADO Cateherine; PEÑA, Paola; VASQUEZ Cynthia, 2002, “Estudio, técnico, económico y financiero para la implementación de una empresa de confecciones de camisas en la ciudad de Santa Cruz de la Sierra”, Proyecto de grado, Santa Cruz, Bolivia. 3. JOHNSTON, J., 1977, Métodos de Econometría, Vicens Vives, Tercera edición, Barcelona. 4. JUSTINIANO, Ma. Cecilia; 1998 “Diseño de una estrategia comercial para incrementar las ventas de T-Shirt en el mercado local para la empresa Texport” UPSA, Santa Cruz, Bolivia. 5. rra.

LOZA, Hugo, 2005, Estadística para la toma de decisiones, Santa Cruz de la Sie-

6. PEÑA Armando , & ROSADO Ma. Gabriela, 1998, Proyecto de grado “Competitividad de la industria de confecciones de ropa jean según el análisis de los factores de comercialización, producción y costos más relevantes del sector”, Trabajo final de grado, UPSA, Santa Cruz, Bolivia. 7. VALDIVIA, Maria Silvia, 2002, Proyecto de grado, “Estudio técnico, económico y financiero para la implementación de un taller de confección de ropa femenina y su respectiva boutique”; Trabajo final de grado, UPSA, Santa Cruz, Bolivia.

24