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Insper Instituto de Ensino e Pesquisa
Faculdade de Economia e Administração
Ricardo Uras Neto
Redes de fast-food:
O que determina a entrada em um novo mercado?
São Paulo
2012
Ricardo Uras Neto
Redes de fast-food:
O que determina a entrada em um novo mercado?
Monografia apresentada ao curso de Ciências
Econômicas, como requisito parcial para
obtenção do grau de Bacharel do Insper Instituto
de Ensino e Pesquisa.
Orientador:
Prof. Dr. Rodrigo Menon Simões Moita – Insper
São Paulo
2012
NETO, Ricardo Uras
Redes de fast-food: O que determina a entrada em um novo
mercado? / Ricardo Uras Neto. – São Paulo: Insper, 2012.
38 f.
Monografia: Faculdade de Economia e Administração. Insper
Instituto de Ensino e Pesquisa.
Orientador: Prof. Dr. Rodrigo Menon Simões Moita
1. Estratégia de entrada 2. Competição 3. Fast-food
Ricardo Uras Neto
Redes de fast-food:
O que determina a entrada em um novo mercado?
Monografia apresentada à Faculdade de
Economia do Insper, como parte dos requisitos
para conclusão do curso de graduação em
Economia.
EXAMINADORES
___________________________________________________________________________
Prof. Dr. Rodrigo Menon Simões Moita
Orientador
___________________________________________________________________________
Prof. Dr. Sérgio Giovanetti Lazzarini
Examinador(a)
___________________________________________________________________________
Prof. Dr. Tatiana M. Q. Farina
Examinador(a)
Agradecimentos
Ao meu orientador, Rodrigo Menon Simões Moita, por todo o auxilio na elaboração deste
trabalho. Também a diversos professores que ao longo desses quatro anos me transmitiram uma
gama enorme de conhecimento.
Gostaria de agradecer também à minha família, por todo o apoio e suporte que recebi de todos.
Agradeço também a todos os amigos, especialmente os da faculdade, que me ajudaram a superar
todos os desafios ao longo do curso. Sem o apoio deles, a conclusão deste trabalho não seria
possível.
Dedicatória
Dedico esta monografia à minha família, sem eles seria impossível chegar aonde cheguei.
Resumo
NETO, Ricardo Uras. Redes de fast-food: O que determina a entrada em um novo mercado?
São Paulo, 2012. 38 p. Monografia – Faculdade de Economia e Administração. Insper
Instituto de Ensino e Pesquisa.
Este trabalho busca compreender e analisar a estratégia de entrada das firmas de fast-food
nas cidades médias brasileiras. De acordo com o senso comum, e com a literatura clássica
sobre organização industrial, é de se esperar que, ceteris paribus, a concorrência desestimule
a entrada de novas firmas em um mercado. No entanto, como apresentado no recente trabalho
de A. Guerra e R. Moita (2011), no Brasil as maiores empresas deste setor adotam uma
estratégia conhecida como “me too” para tomar a decisão de abrir novas lojas. Para tanto, foi
estimado um modelo de mínimos quadrados ordinários com a data de entrada das redes de
fast-food nos municípios do Brasil. Os resultados apontam que no geral as redes de fast-food
não adotam a estratégia “me too” e procuram entrar em novos mercados visando o monopólio.
Palavras-chave: Estratégia de entrada, Competição, Fast-food.
Abstract
NETO, Ricardo Uras. Fast-food: What determines the entry into a new market?
São Paulo, 2012. 38 p. Monograph – Faculdade de Economia e Administração. Insper
Instituto de Ensino e Pesquisa.
This paper seeks to understand and analyze the entry strategy of fast-food firms in
medium-sized cities in Brazil. According to common sense, and with the classic literature on
industrial organization, it is expected that, ceteris paribus, competition discourages the entry
of new firms in a market. However, as shown in recent work of A. Guerra e R. Moita (2011),
in Brazil the largest companies in this sector have adopted a strategy known as "me too" to
make their decision to open new stores. Therefore, we estimated a model OLS with the entry
date of fast-food in the Brazilian cities. The results shows that overall the fast-food don’t use
the strategy "me too" and would rather to enter in new markets seeking to be a monopolist.
Keywords: Entry strategy, Competition, Fast-food.
Sumário
1- Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2- Revisão Bibliográfica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3- Metodologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4- Base de Dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
5- Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
6- Conclusão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
7- Referências . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
Introdução
Este trabalho busca compreender e analisar a estratégia de entrada das firmas de fast-food
nas cidades médias brasileiras. De acordo com o senso comum, e com a literatura clássica
sobre organização industrial, é de se esperar que, ceteris paribus, a concorrência desestimule
a entrada de novas firmas em um mercado. No entanto, como apresentado no recente trabalho
de A. Guerra e R. Moita (2011), no Brasil as maiores empresas deste setor adotam uma
estratégia conhecida como “me too” para tomar a decisão de abrir novas lojas.
Tal comportamento das companhias pode derivar do aprendizado ou sinalização positiva
em relação às características de um mercado quando um concorrente abre uma nova loja em
determinada cidade. Segundo Caplin e Leahy (1998) em uma situação onde uma firma possui
considerável incerteza em relação à lucratividade de um dado mercado, a abertura de uma
nova loja de uma marca rival pode levar a firma a revisar suas expectativas em relação a tal
mercado e sua decisão de entrada. Logo, este modelo de sinalização positiva ou aprendizado
prediz que a presença de um concorrente tem um efeito positivo na probabilidade de entrada
das demais firmas.
Para estudar essas estratégias, serão analisadas as decisões de entrada das cinco maiores
firmas do segmento de fast-food no Brasil: McDonald’s, Bob’s, Habib’s, Giraffas e Subway.
Foram selecionadas estas firmas pela representatividade que elas possuem no setor e por
possuírem redes de franquias dispersas ao redor do país.
Através de uma base de dados com o posicionamento geográfico destas empresas, com as
características socioeconômicas das cidades e com a data de abertura das franquias, será
estimado um modelo econométrico de mínimos quadrados ordinários. Acredita-se que através
deste modelo será possível obter uma análise robusta da estratégia de entrada das firmas
citadas acima, graças à inclusão da data de abertura das franquias. Os dados para esta pesquisa
foram cedidos pela Ion Information Network e são referentes a julho de 2010, e dados
complementares foram coletados no Ipeadata.
Além disso, foram consideradas na amostra apenas as cidades com mais de 15 mil
habitantes, e dada a grande concentração destas redes de fast-food nas cidades mais
populosas, excluiu-se da amostra os centros urbanos com mais de 1 milhão de habitantes,
visto que, os grandes centros urbanos distorceriam a análise dado seu alto potencial de
mercado, como por exemplo o tamanho geográfico destes centros, a densidade populacional e
a renda dos habitantes destas regiões.
10
A edição do Valor Setorial de agosto de 2012 traz na capa uma matéria sobre as franquias
no Brasil, segue abaixo um trecho desta reportagem:
“Com faturamento na marca de R$ 100 bilhões neste ano o franchising brasileiro tem crescido a
taxas invejáveis de dois dígitos ao ano, bem acima do Produto Interno Bruto (PIB). Com resultados tão
positivos, o Brasil ocupa o quarto lugar no ranking mundial em número de unidades, com 2.031 – atrás da
Coréia do Sul (2,4 mil), Estados Unidos (2,3 mil) e China (2,2 mil).
Para 2012, a perspectiva de manter o ritmo registrado nos últimos anos é confirmada pela previsão
de abertura de 43 shoppings centers e pelo processo de interiorização das marcas. A busca de novos
mercados decorre também da necessidade de encontrar imóveis comerciais a preços mais acessíveis,
reduzindo
custos
e
aumentando
a
rentabilidade
de
franqueados
e
franqueadores.”
(Valor Setorial, Edição Agosto 2012)
2.
Revisão Bibliográfica
Este trabalho será construído com base no artigo elaborado pelos economistas Alexandre
Guerra e Rodrigo Moita citado anteriormente. A grande contribuição desta monografia em
relação a este paper é a inclusão das datas de abertura das lojas de fast-food na base de dados,
o que possibilita a estimação de um modelo econométrico que considere a ordem de entrada
das franquias e gere uma análise mais robusta da estratégia de entrada das empresas do setor.
Ademais, artigos que concluem comportamento semelhante na decisão de abertura de
novas lojas, ou seja, a estratégia “me too” foram estudados como benchmark e para
aprofundamento no assunto. Os exemplos principais destes artigos são: Thomadsen (2007) e
Toivanen & Waterson (2001). Sendo que o primeiro trabalho estudou a estratégia de
posicionamento ótima entre o McDonald’s e o Burger King no mercado norte-americano e o
segundo no mercado inglês.
Em Toivanen & Waterson (2001), os autores argumentam que as firmas estudadas por
eles reagem diferentemente às características de mercado e que, portanto, é preciso ter
cuidado para impor um parâmetro para as mesmas, visto que, isto pode viesar os resultados.
Além disso, eles concluem que a presença de uma firma em uma determinada região estimula
a concorrência a também abrir lojas neste mercado. Segundo eles, isto pode ser explicado pelo
aprendizado das companhias: firmas que tem dúvidas sobre o real tamanho de mercado de
uma localidade usam a observação da presença de uma empresa rival para atualizar
positivamente sua estimativa de potencial de mercado.
11
Já na vertente oposta, trabalhos que preveem uma estratégia de entrada padrão, ou mais
intuitiva, para as companhias foram analisadas nesta revisão bibliográfica. Vale ressaltar, que
usualmente nestes trabalhos, os modelos utilizados não levam em consideração o aprendizado
ou sinalização positiva da abertura de uma nova franquia para os seus concorrentes. O
exemplo principal desta categoria de artigos é o estudo de Bresnaham & Reiss (1991).
No estudo de Bresnaham & Reiss, os autores concluem que a probabilidade de uma nova
firma entrar em um mercado é inversamente proporcional à quantidade de players atuantes.
Além disso, eles afirmam que a entrada de uma terceira ou quarta firma não altera
substancialmente a conduta competitiva entre as empresas. Ou seja, o efeito da entrada de um
concorrente ocorre rapidamente já para os primeiros entrantes, um resultado surpreendente
para eles, que esperavam que este efeito ocorresse de forma mais smooth.
Além disso, no trabalho de Vakratsas, Rao & Kalyanaram (2003), argumenta-se que as
empresas seguidoras incorrem em uma perda de market share potencial devido ao intervalo de
tempo que elas levam para entrar no mercado onde seu concorrente já está estabelecido. Ou
seja, quanto antes uma firma responder a uma nova loja de um concorrente em um
determinado mercado, abrindo também uma loja neste mercado, maior será o seu market
share potencial. Porém, eles argumentam também que quanto mais tempo uma companhia
estudar o mercado em que seu concorrente estiver estabelecido, maior será a chance de
desenvolver produtos mais competitivos e ganhar market share.
Portanto, as empresas enfrentam um trade-off entre responder rapidamente a uma loja de
um concorrente e analisar profundamente o mercado. Um modelo numérico ajuda a entender
este trade-off, por exemplo, caso o Subway inaugurasse uma loja em um município onde o
Mc’Donalds fosse monopolista há 1 ano, o market share potencial do Subway poderia ser
30%. No entanto, caso o Subway entrasse nesse mercado após 5 anos, o seu market share
potencial seria penalizado por esta demora e poderia cair para 25%. No entanto, se nesses 5
anos o Subway desenvolve-se estratégias que aumentassem a demanda por seus produtos o
seu market share potencial poderia ser 35%.
Seguindo uma linha de raciocínio similar, Joshi, Reibestein & Zhang (2008) estudam o
timming ótimo de entrada em um mercado com forte presença de uma firma. Este artigo cita
que as companhias geralmente enfrentam dois efeitos ao decidir entrar nesse tipo de mercado.
O primeiro deve-se a alavancagem de vendas proporcionada pelo conhecimento prévio de um
produto similar, o da empresa com elevado market share. O segundo efeito, por sua vez,
deriva da fidelidade dos consumidores a marca pioneira. Os autores concluem que a estratégia
12
ótima de entrada neste tipo de mercado não pode ser caracterizada na forma usualmente
proposta na literatura como “agora ou nunca” ou “agora ou quando o mercado estiver
maduro”, ou seja, existem diversos momentos oportunos que dependem do trade-off
previamente citado para entrar em um mercado.
Por último, o texto elaborado por Thomadsen (2007) analisa como o tamanho das cidades
afeta a estratégia de posicionamento das firmas de fast-food, estudando o comportamento do
Mc’Donalds e do Burger King em dois tipos de mercados, as grandes e as pequenas cidades.
O autor conclui que em municípios grandes a estratégia ótima para ambos é se distanciar e
que para as pequenas municipalidades a melhor estratégia é abrir lojas próximas.
3.
Metodologia
O modelo desta monografia visa analisar a conduta competitiva das firmas previamente
citadas, levando em consideração as diferenças entre elas, ou seja, assumindo que a
heterogeneidade entre as firmas é relevante, através de um modelo de entrada estimado pelo
método dos mínimos quadrados ordinários. A proposta deste trabalho é utilizar uma
abordagem empírica e através da analise quantitativa destes dados, espera-se compreender a
estratégia competitiva das principais firmas do setor de fast-food em relação à abertura de
novas franquias em cidades médias do Brasil.
De acordo com a literatura sobre o assunto, a premissa básica para este tipo de modelo é a
característica endógena da estrutura de mercado, ou seja, o número de firmas atuante no
mercado depende da escolha dessas firmas em entrar ou não no negócio. As firmas escolhem
entrar no mercado na expectativa de possuir lucro econômico positivo e, da mesma forma,
decidem não entrar no comércio se a expectativa for de lucro econômico negativo. (Berry e
Reiss, 2007) (Bresnaham e Reis, 1990, p. 3-4).
Tais premissas podem ser ilustradas através da equação 1:
Equação 1
( )
Sendo n o número de firmas que existem em um mercado, e
( ) o lucro da n firma.
Além disso, podemos decompor o lucro de uma firma em: lucro marginal multiplicado pelo
13
tamanho de mercado menos o efeito de uma firma concorrente, e subtrair deste resultado o
custo fixo da empresa. Ou seja:
Equação 2
( )
( )( (
Onde
)
)
( ) representa o lucro marginal, E(Sn) o tamanho de mercado, µ o efeito uma
companhia concorrente (este parâmetro pode ser positivo ou negativo) e
o custo fixo.
Logo, pode-se derivar a partir da equação 2 uma função de probabilidade
para estimar a
entrada das firmas, que dependerá do tamanho de mercado menos o efeito concorrencial, do
lucro marginal e do custo fixo:
Equação 3
(
)
(
( )( (
)
)
)
No entanto, visto que o segmento de fast-food possui uma estrutura de custos
predominantemente variável, onde a maioria destes custos depende diretamente da quantidade
vendida e indiretamente da dimensão do mercado, e observado que os custos imobiliários
também são refletidos em grande medida pelo tamanho do mercado em questão (nota-se esta
relação, por exemplo, no preço dos aluguéis em shoppings centers onde a quantidade de
consumidores potenciais é enorme), assumira-se a premissa de que a função de probabilidade
de entrada das firmas dependerá apenas do tamanho do mercado e do efeito de um
concorrente.
Equação 4
(
)
( (
)
)
Por conseguinte, caso o efeito aprendizagem ou sinalização estimule as empresas a
entrarem em um novo mercado, ou seja, as firmas baseiam-se na estratégia “me too”, o
coeficiente esperado de µ será positivo. Caso contrário, negativo.
Ademais, o tamanho do mercado esperado depende do nível de renda do município
(PIBm), do tamanho da população de cada cidade (Pop) e de outras características menos
tangíveis que influenciam a atratividade daquele mercado, sendo que utilizou-se como proxy
14
para essas características a quantidade de agências bancárias (Ag. Banc.), a quantidade de
shoppings centers inaugurados (Shopping) e o índice turístico (Turismo) dos municípios.
Equação 5
(
)
(
)
Por último, dado que a data de entrada das firmas é relevante para a estimação, será
incluído no modelo dummies que contemplem a ordem de entrada das firmas. Sendo assim, a
equação 6 expressa o modelo final:
Equação 6
(
)
(
)
O método estatístico utilizado será o de mínimos quadrados ordinários. Foram estimados
três modelos econométricos com diferentes abordagens para capturar o comportamento das
redes de fast-food com a inclusão da data de abertura das lojas, sendo que a variável
dependente é a quantidade de lojas da firma de fast-food em questão.
O primeiro modelo utiliza as dummies “rede de franquia pioneira”, que assumem 1 caso
aquela empresa tenha sido pioneira neste município e 0 caso contrário.
Já o segundo modelo contém as dummies “fast-food 1 segue fast-food 2”, que assumem 1
caso a firma 1 tenha aberto uma loja em uma cidade que a firma 2 esteja estabelecida há pelo
menos um ano.
E por último, o terceiro modelo que contem as dummies “fast-food 1 segue fast-food 2
com limite de tempo”, que assumem 1 caso a firma 1 tenha aberto uma loja em uma cidade
que a firma 2 esteja estabelecida há pelo menos um ano e há no máximo 5 anos. Todas as
variáveis serão explicadas mais detalhadamente da seção seguinte.
Em comparação com o modelo estimado por Guerra e Moita (2011) a principal mudança
foi à inclusão das datas de entrada no modelo, além disso, outras variáveis de controle foram
adicionadas. A equação 7 mostra o modelo estimado no artigo dos economistas acima citados,
com a denominação utilizada naquele trabalho.
15
Equação 7
(
)
(
)
A primeira variável é equivalente a População urbana, a segunda refere-se a renda da
população nos municípios e a terceira equivale a quantidade de lojas da firma Y.
4.
Base de Dados
Nesta seção deste trabalho acadêmico será explicada a construção da base de dados e a
lógica das variáveis explicativas e resposta inseridas no modelo econométrico descrito acima.
Como citado anteriormente, os dados para esta pesquisa foram cedidos pela Ion
Information Network e são referentes a julho de 2010, e dados complementares foram
coletados no Ipeadata.
A primeira empresa disponibilizou os dados em nível municipal da data de entrada das
redes de fast-food, da quantidade de lojas de cada franquia, da quantidade de shoppings
centers inaugurados, da quantidade de agências bancárias e do índice turístico da região. Já no
Ipeadata foram coletados os dados relativos ao PIB municipal e a população dos municípios.
A base de dados completa consolidou estas variáveis e ainda foram adicionadas dummies para
as datas de entrada das firmas de fast-food.
Os dados referentes à quantidade de lojas de cada empresa foram organizados em cinco
variáveis, uma para cada rede de franquia: McDonald’s, Bob’s, Giraffas, Habib’s e Subway.
Sendo que quando a variável Giraffas assume três, por exemplo, isto significa que existem
três lojas desta rede de fast-food naquele município.
Já as datas de entrada das franquias visam classificar a ordem de abertura das lojas em
determinado mercado. As datas de entrada foram anualizadas, ou seja, “arredondou-se” a data
para o ano mais próximo. Esta simplificação foi feita por entender-se que para uma rede de
fast-food considerar a presença de uma franquia rival uma variável importante na sua tomada
de decisão de abrir novas lojas, o intervalo de tempo entre a inauguração das franquias
concorrentes em um mesmo município deverá ser superior a um ano, visto que antes disso não
haveria tempo suficiente para analisar o efeito de aprendizado ou sinalização positiva em
relação aquele município e também para implantar a nova loja.
16
A quantidade de shoppings centers inaugurados, a quantidade de agências bancárias e o
índice turístico de cada município, por sua vez, são variáveis de controle, que buscam capturar
os efeitos socioeconômicos da região que influenciam a tomada de decisão das empresas.
Além dessas variáveis de controle citadas acima, outras variáveis de controle foram
incluídas no modelo, o PIB municipal e a população dos municípios, para que se observar-se
puramente o efeito da presença de uma franquia em um município na probabilidade de
entrada de outra franchise naquela região. Ademais, o valor do PIB municipal e da população
dos municípios assumem os valores do ano de abertura da primeira rede de fast-food ou caso
as municipalidades não tenham nenhuma franquia desta categoria os valores dessas duas
variáveis são referentes ao ano de 2010.
Por último, foram criadas três conjuntos de dummies, sendo que cada grupo é formado por
cinco variáveis, uma para cada rede de fast-food.
O primeiro conjunto de dummies foi chamado de “rede de franquia pioneira”, que assume
1 quando uma empresa abriu uma loja em determinado município com pelo menos um ano de
antecedência que outra companhia e 0 caso contrário. Ou seja, se a variável McDonald’s
Pioneiro assumir o valor 1, isto significa que o McDonald’s abriu sua primeira franquia
naquele município com pelo menos um ano de antecedência que as demais redes de fast-food.
O segundo grupo de dummies foi denominado de “fast-food 1 segue fast-food 2”. Logo, o
valor da variável Subway segue Bob’s é igual a 1 caso a primeira lanchonete tenha decido
abrir uma franquia em um município onde o Bob’s estivesse atuando há mais de um ano, e 0
caso contrário.
Existe uma diferença sutil entre este grupo de dummies em relação ao primeiro. A
primeira categoria de dummies endereça as situações onde uma das cinco companhias
estudadas foi pioneira em um mercado e não necessariamente outra rede decidiu entrar
naquele mercado até o momento. Já o segundo grupo mede as ocasiões onde uma das cinco
empresas inaugurou em um município e após um ano outra rede de fast-food também decidiu
entrar nesse mercado e de fato o fez.
Adotou-se para o terceiro e último conjunto de dummies a denominação de “fast-food 1
segue fast-food 2 com limite de tempo”, sendo que a restrição temporal é de 5 anos. Esta
variável também busca mapear as situações onde uma rede de fast-food decidiu entrar em um
mercado levando em consideração de maneira positiva à presença de um concorrente naquele
município, mas excluindo as ocasiões onde isto ocorreu em um período posterior há cinco
anos. O objetivo da inclusão desta variável no modelo é analisar se existem muitos casos onde
17
a estratégia “me too” foi adotada após períodos longos de tempo e também se seria razoável
considerar que esta estratégia fosse adotada após cinco anos.
Estimaram-se três categorias de modelo econométrico com as seguintes variáveis em
cada:

Modelo I - “Quem estava primeiro”: quantidade de lojas de cada franquia, todas as variáveis de
controle e o conjunto de dummies “rede de franquia pioneira”.

Modelo II - “Seguidores”: quantidade de lojas de cada franquia, todas as variáveis de controle e o
conjunto de dummies “fast-food 1 segue fast-food 2”.

Modelo III - “Seguidores em até 5 anos”: quantidade de lojas de cada franquia, todas as variáveis
de controle e o conjunto de dummies “fast-food 1 segue fast-food 2 com limite de tempo”.
A próxima seção expõe as tabelas de regressão e os resultados dos modelos.
18
5.
Resultados
Nesta seção os resultados das regressões serão apresentados por rede de fast-food, ou seja,
analisaremos os resultados dos três modelos econométricos estimados para o McDonald’s,
Bob’s, Habib’s, Giraffas e Subway separadamente.
McDonald’s
O primeiro modelo estimado considerou a ordem de entrada das franquias nos mercados
em questão utilizando as dummies “rede de franquia pioneira”. A tabela abaixo expõe o
resultado desta regressão.
Como se pode observar, as variáveis que medem a característica socioeconômica da
região mostram que a quantidade de shoppings centers inaugurados, o PIB do município na
data e a quantidade de agências bancárias naquele mercado tem um efeito positivo e
estatisticamente significante a 1%, exceto o índice turístico que é estatisticamente
insignificante.
Já a população municipal tem um efeito negativo e estatisticamente significante a 1 % na
decisão de abertura de uma nova loja do McDonald’s, um resultando contra intuitivo.
Entretanto, se analisarmos o sinal desta variável conjuntamente com a variável PIB municipal
podemos inferir que o importante para a tomada de decisão pode ser a combinação destas
duas variáveis, ou seja, o PIB per capita do município. Ou seja, o efeito positivo da população
municipal pode estar sendo capturado pela variável PIB municipal.
Por sua vez, as dummies “rede de franquia pioneira” dos municípios em que o Bob’s, o
Giraffas ou o Subway foram pioneiros têm um efeito negativo e estatisticamente significante a
1% na probabilidade de abertura de uma loja do McDonald’s, ceteris paribus. Já as situações
onde uma loja do Habib’s foi a primeira a ser inaugurada em um município, observa-se o
efeito oposto. Ou seja, é maior a probabilidade de que o McDonald’s decida entrar em um
mercado onde o Habib’s já possua uma loja em funcionamento há pelos menos um ano e está
variável também é estatisticamente significante a 1%.
Note que a quantidade de lojas de todas as franquias tem um coeficiente positivo e
estatisticamente significante. No entanto, se analisarmos o modelo como um todo,
perceberemos que esta correlação positiva entre as redes de fast-food, em uma determinada
região, indica que aquele é um mercado com bom potencial econômico para as redes de fast19
food, e que todas as franquias gostariam de ter presença neste mercado. Porém, como
mencionado anteriormente as dummies, que consideram a ordem de entrada das franquias,
mostram que o McDonald’s preferiria ser monopolista ou pioneiro nestes municípios
atrativos, com a exceção dos casos em que o Habib’s fosse pioneiro.
Portanto, no geral o McDonald’s não utiliza a estratégia “me too” para tomar sua decisão
de abertura de uma nova loja.
Modelo I - "Quem estava primeiro"
McDonald’s
Variáveis
Qtd. Lojas do Giraffas
Qtd. Lojas do Habib’s
Qtd. Lojas do Subway
Qtd. Lojas do Bob’s
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
Bob’s Pionerio
Giraffas Pioneiro
Habib’s Pioneiro
Subway Pioneiro
Constante
Coeficiente
0.155
0.444
0.156
0.078
8.26E-08
-7.03E-07
0.204
0.021
0.002
-0.297
-0.232
0.605
-0.164
-0.036
Erro padrão
0.024
0.021
0.017
0.014
8.07E-09
1.02E-07
0.021
0.001
0.001
0.036
0.053
0.086
0.060
0.006
P-valor
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.123
0.000
0.000
0.000
0.006
0.000
Sig.
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
O segundo modelo captura o comportamento do McDonald’s em ocasiões em que esta
rede abriu uma franquia em um município onde um concorrente já estava estabelecido
anteriormente há pelo menos um ano.
Os resultados são muito semelhantes ao do primeiro modelo. As variáveis de controle com
exceção do índice turístico são estatisticamente significativas a 1%, sendo que o índice
turístico, diferentemente do primeiro modelo, agora tem um efeito positivo e estatisticamente
significante a 5%.
Nota-se novamente a correlação positiva da quantidade das lojas das demais franquias
com a quantidade de lojas do McDonald’s e que estas variáveis são estatisticamente
significantes a 1%.
20
Já a análise criteriosa das dummies “fast-food 1 segue fast-food 2” leva a conclusão de que
a existência de uma franquia do Bob’s, do Giraffas, do Habib’s ou do Subway em um
município, desincentiva o McDonald’s a abrir um estabelecimento naquela região. Em termos
econométricos, as dummies possuem um coeficiente negativo e são estatisticamente
significantes a 1%, reduzindo assim a probabilidade do McDonald’s abrir uma loja em um
município onde alguma destas dummies assuma o valor 1, ceteris paribus.
Portanto, similarmente ao Modelo I exposto acima, o McDonald’s não utiliza a estratégia
“me too” e evita entrar em mercados em que ele não será monopolista.
Modelo II - "Seguidores"
McDonald's
Variáveis
Qtd. Lojas do Giraffas
Qtd. Lojas do Habib’s
Qtd. Lojas do Subway
Qtd. Lojas do Bob’s
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
McDonald’s segue Bob’s
McDonald’s segue Giraffas
McDonald’s segue Habib’s
McDonald’s segue Subway
Constante
Coeficiente
0.171
0.447
0.152
0.076
8.23E-08
-6.82E-07
0.194
0.021
0.003
-0.352
-0.359
-0.516
-0.306
-0.036
Erro padrão
0.024
0.02
0.017
0.014
7.97E-09
9.97E-08
0.021
0.001
0.001
0.036
0.056
0.212
0.065
0.006
P-valor
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.044
0.000
0.000
0.015
0.000
0.000
Sig.
***
***
***
***
***
***
***
***
**
***
***
**
***
***
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
O terceiro modelo diferencia-se do segundo modelo, pois, as dummies que representam as
situações onde o McDonald’s abriu uma loja em um município onde um concorrente estava
estabelecido há pelo menos um ano agora passam a ter um limite superior de cinco anos. A
idéia desta regressão é expurgar da análise situações onde as redes de fast-food decidissem
entrar em um mercado onde um concorrente estivesse estabelecido há muito tempo (mais de
cinco anos) por causa das novas condições socioeconômicas daquele município e não por
causa da presença de uma loja rival.
Novamente as variáveis controle são estatisticamente significantes a 1% ou 5% e possuem
o sinal esperado, com exceção da população municipal. Isto é um forte indício de que essas
21
variáveis socioeconômicas são importantes na tomada de decisão de abrir novas lojas das
franquias do McDonald’s.
Além disso, permanece também a correlação positiva entre a quantidade de
estabelecimentos das empresas analisas e a significância desses resultados.
O grupo de dummies “fast-food 1 segue fast-food 2 com limite de tempo”, por sua vez,
fundamenta a inferência de que o McDonald’s evita abrir novas lojas em municípios onde
seus principais concorrentes estejam atuando há pelo menos 1 ano e no máximo 5 anos.
Por conseguinte, refuta-se a hipótese de que o McDonald’s adota a estratégia “me too”
para decidir em quais municípios acontecerá à expansão das suas franchises. A correlação
positiva da quantidade das lojas do Giraffas, Habib’s, Subway e Bob’s poderia levar a
interpretações de que o McDonald’s adota a estratégia “me too” caso as dummies de data de
entrada não estivessem presentes no modelo, tornando a data de entrada das redes de fast-food
nos municípios uma variável fundamental.Os resultados deste modelo se assemelham
fortemente aos resultados dos modelos anteriores, tornando as conclusões e análises de todos
os modelos mais robustas.
Modelo III - "Seguidores em até 5 anos"
McDonald's
Variáveis
Qtd. Lojas do Giraffas
Qtd. Lojas do Habib’s
Qtd. Lojas do Subway
Qtd. Lojas do Bob’s
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
McDonald’s segue Bob’s em até 5 anos
McDonald’s segue Giraffas em até 5 anos
McDonald’s segue Habib’s em até 5 anos
McDonald’s segue Subway em até 5 anos
Constante
Coeficiente
0.167
0.447
0.154
0.074
8.19E-08
-6.71E-07
0.192
0.021
0.003
-0.367
-0.355
-0.52
-0.307
-0.036
Erro padrão
0.024
0.02
0.017
0.014
7.95E-09
9.96E-08
0.021
0.001
0.001
0.037
0.056
0.212
0.065
0.006
P-valor
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.039
0.000
0.000
0.014
0.000
0.000
Sig.
***
***
***
***
***
***
***
***
**
***
***
**
***
***
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
22
Bob’s
Seguindo a lógica dos modelos apresentados anteriormente, o primeiro modelo estimado
para o Bob’s considerou a ordem de entrada das franquias nos mercados em questão por meio
das dummies “rede de franquia pioneira”.
Observando a tabela abaixo, podemos ressaltar que dentre as variáveis controle a
população municipal, a quantidade de shoppings centers inaugurados e o índice turístico são
estatisticamente significantes a 1%, enquanto o PIB municipal e a quantidade de agências
bancárias não estatisticamente insignificantes aos níveis de significância padrões. Além disso,
embora o PIB municipal apresente um p-valor muito elevado, é interessante notar que o sinal
desta variável é contra intuitivo. No entanto, conforme já foi mencionado anteriormente, o
efeito desta variável pode estar sendo capturado pela população municipal, ou seja, a variável
chave para a tomada de decisão do Bob’s deve ser o PIB per capita municipal.
Ademais, a quantidade de lojas do Giraffas e a do McDonald’s possuem o coeficiente
positivo, a quantidade de lojas do Habib’s por sua vez apresenta um sinal negativo e todas
estas variáveis são estatisticamente significantes a 1%. Já a quantidade de lojas do Subway
não é relevante para a análise dado os níveis de significância adotados neste trabalho (até
10%).
É interessante notar que de todas as dummies apenas a Habib’s Pioneiro possui um
coeficiente positivo, indicando que o Habib’s ser pioneiro em um município gera uma
externalidade positiva para o Bob’s, de modo que a probabilidade do Bob’s abrir uma loja na
municipalidade em questão é maior, ceteris paribus. O que a princípio possa parecer contra
intuitivo ao notar-se que a quantidade de lojas do Habib’s possui sinal negativo. Uma possível
explicação para isto seria que o Bob’s de fato utiliza a estratégia “me too” ao seguir o Habib’s
em mercados que este foi pioneiro, no entanto quanto menos lojas do Habib’s naquele
município melhor, ou seja, a sinalização positiva ou efeito de aprendizagem pode acontecer
com apenas 1 loja da marca concorrente.
23
Modelo I - "Quem estava primeiro"
Bob's
Variáveis
Qtd. Lojas do Giraffas
Qtd. Lojas do Habib’s
Qtd. Lojas do Subway
Qtd. Lojas do McDonald's
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
McDonald's Pioneiro
Giraffas Pioneiro
Habib’s Pioneiro
Subway Pioneiro
Constante
Coeficiente
0.184
-0.276
0.014
0.141
-1.10E-08
1.98E-06
0.292
-0.001
0.017
-0.146
-0.292
0.324
-0.207
-0.074
Erro padrão
0.038
0.035
0.027
0.035
1.27E-08
1.58E-06
0.034
0.002
0.002
0.054
0.081
0.135
0.092
0.009
P-valor
0.000
0.000
0.597
0.000
0.388
0.000
0.000
0.902
0.000
0.008
0.000
0.017
0.025
0.000
Sig.
***
***
***
***
***
***
***
***
**
**
***
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
Os resultados do modelo II para o Bob’s é apresentado na tabela a seguir. Lembrando que
neste modelo o grupo de dummies utilizado foi o “fast-food 1 segue fast-food 2”.
Observa-se que assim como no modelo I o PIB municipal e a quantidade de agência
bancárias não são estatisticamente significativas e que as demais variáveis de controle são a
1%.
Além disso, a relação da quantidade de lojas das franquias se repete, ou seja apenas a
quantidade da lojas do Habib’s apresenta um coeficiente negativo e a quantidade de
estabelecimentos do Subway é estatisticamente insignificante.
No entanto, diferentemente do modelo I, todas as dummies apresentam sinal negativo e
estatisticamente significante a 1% ou 5%. O que endossa a conclusão de que o Bob’s não
adota a estratégia “me too” para decidir onde abrir novas lojas nas cidades médias do Brasil,
preferindo implantar novos estabelecimentos em municípios onde ele será monopolista.
24
Modelo II - "Seguidores"
Bob's
Variáveis
Qtd. Lojas do Giraffas
Qtd. Lojas do Habib’s
Qtd. Lojas do Subway
Qtd. Lojas do McDonald's
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
Bob’s segue McDonald’s
Bob’s segue Giraffas
Bob’s segue Habib’s
Bob’s segue Subway
Constante
Coeficiente
0.205
-0.263
0.018
0.1363
-1.32E-08
1.93E-06
0.291
0.001
0.018
-0.178
-0.431
-0.474
-0.333
-0.073
Erro padrão
0.038
0.035
0.027
0.035
1.27E-08
1.55E-07
0.034
0.002
0.002
0.053
0.087
0.234
0.102
0.009
P-valor
0.000
0.000
0.508
0.000
0.298
0.000
0.000
0.952
0.000
0.001
0.000
0.044
0.001
0.000
Sig.
***
***
***
***
***
***
***
***
**
***
***
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
O modelo III assemelha-se muito ao modelo anterior, no entanto, a categoria de dummies
de data de entrada incluída neste modelo possui a restrição temporal de no máximo 5 anos, já
citada diversas vezes ao longo desta monografia.
Analisando-se os resultados da tabela abaixo, pode-se notar que as variáveis de controle
deste modelo comportam-se de maneira idêntica a dos modelos I e II. Logo, a quantidade de
agências bancárias não parece ser muito relevante na hora de decidir em qual município abrir
uma franquia do Bob’s, diferentemente das outras características socioeconômicas da região,
que aparentemente fazem parte do processo decisório em questão.
Além disso, novamente a relação da quantidade de lojas entre as redes de fast-food
concorrentes e da quantidade de lojas do Bob’s se repetiu. Vale destacar que a quantidade de
lojas do Habib’s apresentou em todos os modelos sinal negativo, ou seja, existem poucos
municípios onde o Bob’s esteja presente e o Habib’s também ou estas redes de franquia
evitam disputar mercados.
Por último, as dummies de data de entrada possuem coeficiente negativo, sendo que
apenas a do Habib’s não é estatisticamente significante. Logo, pode-se concluir que o Bob’s
prefere expandir suas franquias em municípios onde ele seja monopolista, em outras palavras
ele não adota a estratégia “me too”. Esta análise é robusta e semelhante nos três modelos
25
estimados, com exceção das inferências feitas ao comportamento do Bob’s dado a presença
do Habib’s.
Modelo III - "Seguidores em até 5 anos"
Bob's
Variáveis
Qtd. Lojas do Giraffas
Qtd. Lojas do Habib’s
Qtd. Lojas do Subway
Qtd. Lojas do McDonald's
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
Bob’s segue McDonald’s em até 5 anos
Bob’s segue Giraffas em até 5 anos
Bob’s segue Habib’s em até 5 anos
Bob’s segue Subway em até 5 anos
Constante
Coeficiente
0.172
-0.284
0.033
0.199
-1.05E-08
2.04E-06
0.283
-0.003
0.021
-0.509
-0.404
-0.314
-0.333
-0.069
Erro padrão
0.037
0.034
0.026
0.033
1.24E-08
1.50E-07
0.032
0.002
0.002
0.048
0.088
0.229
0.099
0.009
P-valor
0.000
0.000
0.213
0.000
0.399
0.000
0.000
0.144
0.000
0.000
0.000
0.172
0.001
0.000
Sig.
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
Giraffas
O modelo I foi estimado com as dummies “rede de franquia pioneira”, com as variáveis de
controle e com a quantidade de lojas dos principais concorrentes do Giraffas.
Dentre as variáveis de controle apenas a quantidade de shoppings centers inaugurados e a
população municipal são estatisticamente significantes e ambas a 1%, as demais possuem
valores de p-valor demasiadamente elevados.
A quantidade de lojas dos principais concorrentes do Giraffas, por sua vez, são todas
significantes e têm o coeficiente positivo. Assim como nos modelos do McDonald’s e do
Bob’s, esta correlação positiva apenas indica que em mercados com características atrativas
para o setor é comum encontrar diversas marcas de fast-food competindo entre si.
Já as dummies da data de entrada mostram que com exceção do Habib’s, o Giraffas
procurar municípios onde as demais empresas não estejam presentes. Vale ressaltar que
apenas as dummies do Habib’s e do McDonald’s são estatisticamente significantes.
26
Portanto, o modelo I para o Giraffas apresenta características análogas aos modelos
estimados para o McDonald’s e para o Bob’s, embora os resultados sejam menos robustos
dado que grande parte das variáveis não são estatisticamente significantes. A correlação
positiva com as lojas das demais franquias parecem apenas sinalizar que o mercado em que
estas redes estão inseridas é promissor para o setor e que o Giraffas prefere ser pioneiro em
um município para ser monopolista ao seguir a estratégia “me too” e abrir um
estabelecimento em uma região onde outra marca esteja estabelecida há mais de um ano.
Modelo I - "Quem estava primeiro"
Giraffas
Variáveis
Qtd. Lojas do Bob's
Qtd. Lojas do Habib’s
Qtd. Lojas do Subway
Qtd. Lojas do McDonald's
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
McDonald's Pioneiro
Bob's Pioneiro
Habib’s Pioneiro
Subway Pioneiro
Constante
Coeficiente
0.049
0.153
0.126
0.173
-3.65E-09
3.97E-07
0.148
0.002
0.003
-0.305
-0.021
0.298
-0.026
-0.017
Erro padrão
0.013
0.021
0.016
0.021
7.64E-09
9.81E-08
0.020
0.001
0.001
0.032
0.034
0.078
0.005
0.005
P-valor
0.000
0.000
0.000
0.000
0.633
0.000
0.000
0.144
0.053
0.000
0.520
0.000
0.636
0.004
Sig.
***
***
***
***
***
***
***
***
***
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
O segundo modelo estimado para o Giraffas utilizou as dummies “fast-food 1 segue fastfood 2” para capturar o efeito da data de entrada das franchises nos municípios do Brasil.
De acordo com os resultados deste modelo, a população dos municípios, a quantidade de
shoppings centers inaugurados e o índice turístico da região são fatores importantes na
decisão de onde abrir uma nova franquia do Giraffas.
Além disso, similarmente ao modelo I, a quantidade de lojas das marcas concorrentes do
Giraffas são estatisticamente significantes a 1% e apresentam um coeficiente positivo.
Já as dummies, em sua grande maioria, são estatisticamente insignificantes neste modelo,
sendo que apenas a variável Giraffas segue McDonald’s é estatisticamente significante a 1% e
27
indica que a presença de uma loja do McDonald’s reduz a probabilidade do Giraffas abrir uma
franquia naquele município, ceteris paribus.
Sendo assim, aparentemente o Giraffas não adota a estratégia “me too” de maneira
sistemática, visto que embora não significantes as dummies da data de entrada apresentam
sinal negativo, salvo a exceção do comportamento em relação ao Habib’s. Ou seja, o Giraffas
pode ter decidido entrar em alguns municípios posteriormente aos seus concorrentes,
beneficiando-se da sinalização positiva em relação aquele mercado, mas casos como esses são
pontuais e não caracterizam de maneira estruturada a estratégia de expansão do Giraffas.
Modelo II - "Seguidores"
Giraffas
Variáveis
Qtd. Lojas do Bob's
Qtd. Lojas do Habib’s
Qtd. Lojas do Subway
Qtd. Lojas do McDonald's
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
Giraffas segue McDonald’s
Giraffas segue Bob’s
Giraffas segue Habib’s
Giraffas segue Subway
Constante
Coeficiente
0.534
0.156
0.128
0.170
-2.75E-09
3.82E-07
0.151
0.002
0.003
-0.323
-0.052
0.225
-0.117
-0.016
Erro padrão
0.013
0.021
0.016
0.021
7.61E-09
9.61E-08
0.020
0.001
0.001
0.032
0.035
0.141
0.061
0.005
P-valor
0.000
0.000
0.000
0.000
0.718
0.000
0.000
0.126
0.021
0.000
0.140
0.110
0.056
0.004
Sig.
***
***
***
***
***
***
**
***
***
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
O modelo III, que é uma derivada do modelo II, diferencia-se apenas por adotar as
dummies que capturam situações onde uma empresa seguiu a outra com restrição de tempo.
Os resultados desta regressão mostram que dentre as variáveis de controle apenas a
quantidade de agências bancárias não é determinante na tomada de decisão de expansão do
Giraffas, visto que todas as outras variáveis de controle são estatisticamente significantes, se
considerarmos que o efeito do PIB municipal esteja sendo capturado pela população
municipal, como discutido previamente.
Diferentemente dos modelos I e II para o Giraffas, as dummies de data de entrada são em
sua maioria consideráveis do ponto de vista estatístico. Logo, municípios onde o McDonald’s
28
ou o Bob’s estejam presentes há pelo menos um ano e no máximo a cinco anos são menos
atrativos para o Giraffas do que municipalidades com características socioeconômicas
parecidas mas que não tenham lojas dessas duas redes de fast-food. Ademais, a presença de
um estabelecimento do Habib’s respeitando as restrições de tempo aumenta a probabilidade
de o Giraffas entrar naquele mercado, mantendo constantes todas as demais características
daquele mercado.
Portanto, o comportamento do Giraffas é sutilmente diferente dos demais, visto que há
fortes indícios de que esta marca busque abrir novos estabelecimentos em regiões onde não
existam redes de fast-food especializadas em sanduiches, no entanto, mercados onde o
Habib’s esteja presente parecem ser mais atrativos dada a externalidade positiva da presença
desta franquia naquele município.
Modelo III - "Seguidores em até 5 anos"
Giraffas
Variáveis
Qtd. Lojas do Bob's
Qtd. Lojas do Habib’s
Qtd. Lojas do Subway
Qtd. Lojas do McDonald's
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
Giraffas segue McDonald’s em até 5 anos
Giraffas segue Bob’s em até 5 anos
Giraffas segue Habib’s em até 5 anos
Giraffas segue Subway em até 5 anos
Constante
Coeficiente
0.031
0.122
0.124
0.181
-1.01E-08
4.18E-07
0.133
0.001
0.004
-0.568
-0.098
0.374
-0.084
-0.012
Erro padrão
0.012
0.019
0.014
0.018
7.04E-09
8.74E-08
0.018
0.001
0.001
0.026
0.033
0.130
0.056
0.005
P-valor
0.011
0.000
0.000
0.000
0.150
0.000
0.000
0.140
0.001
0.000
0.004
0.004
0.136
0.021
Sig.
**
***
***
***
***
***
***
***
***
***
**
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
29
Subway
O primeiro modelo para o Subway considera a data de entrada das redes de fast-food nos
mercados destacando as ocasiões onde alguma das cinco principais redes foi pioneira.
Como a tabela abaixo mostra, o PIB e a população municipal não são relevantes do ponto
de vista estatístico para o Subway. Já a quantidade de shoppings centers inaugurados, a
quantidade de agências bancárias e o índice turístico da região são estatisticamente
significantes a 1%.
A quantidade de lojas dos concorrentes do Subway, com exceção da quantidade de lojas
do Bob’s, são estatisticamente significantes, no entanto a quantidade de lojas do Habib’s,
diferentemente da quantidade de lojas do McDonald’s e do Giraffas, apresenta sinal negativo.
A partir da analise criteriosa das dummies deste modelo, pode-se inferir que o Subway
adota a estratégia “me too”, seguindo as redes de fast-food especializadas em sanduiches e
que evitando mercados onde o Habib’s esteja presente.
Modelo I - "Quem estava primeiro"
Subway
Variáveis
Qtd. Lojas do Bob's
Qtd. Lojas do Habib’s
Qtd. Lojas do Giraffas
Qtd. Lojas do McDonald's
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
McDonald's Pioneiro
Bob's Pioneiro
Habib’s Pioneiro
Giraffas Pioneiro
Constante
Coeficiente
-0.013
-0.081
0.204
0.196
-6.51E-09
-1.13E-07
0.150
0.028
0.014
0.129
0.145
-0.401
0.118
-0.063
Erro padrão
0.018
0.028
0.031
0.028
1.02E-08
1.32E-07
0.027
0.001
0.002
0.044
0.045
0.100
0.065
0.007
P-valor
0.444
0.005
0.000
0.000
0.525
0.394
0.000
0.000
0.000
0.004
0.002
0.000
0.070
0.000
Sig.
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
O modelo II leva em consideração a categoria de dummies “fast-food 1 segue fast-food 2”
e os resultados são apresentados na tabela abaixo.
30
Assim como no primeiro modelo estimado para o Subway, as variáveis do PIB municipal
e da população desses municípios não são estatisticamente significantes, diferentemente das
demais variáveis de controle que são a 1%.
Além disso, é interessante notar que a quantidade de lojas do Habib’s tem sinal negativo e
a dummie “Subway segue Habib’s” também, ou seja, há fortes evidencias de que o Subway
procura novos mercados em cidades onde o Habib’s não esteja presente, sendo que esta
inferência é estatisticamente significante a 1%.
Já as demais dummies apresentam características similares as do modelo I, de forma a dar
robustez à conclusão de que existe para o Subway uma externalidade positiva da presença de
uma firma rival especializado em sanduiches em um determinado mercado. Portanto, o
Subway adota a estratégia “me too” nos municípios onde o McDonald’s, Bob’s ou Giraffas
tenham aberto lojas há pelo menos um ano. Já em relação das cidades com franquias do
Habib’s que, aparentemente para os concorrentes anteriores não é um ponto de atenção, o
Subway evita entrar em tais mercados.
Modelo II - "Seguidores"
Subway
Variáveis
Qtd. Lojas do Bob's
Qtd. Lojas do Habib’s
Qtd. Lojas do Giraffas
Qtd. Lojas do McDonald's
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
Subway segue McDonald’s
Subway segue Bob’s
Subway segue Habib’s
Subway segue Giraffas
Constante
Coeficiente
-0.015
-0.083
0.208
0.198
-6.68E-09
-7.64E-08
0.157
0.028
0.015
0.097
0.131
-0.519
0.077
-0.063
Erro padrão
0.018
0.028
0.031
0.028
1.02E-08
1.30E-07
0.027
0.0017
0.002
0.044
0.047
0.189
0.071
0.007
P-valor
0.406
0.004
0.000
0.000
0.514
0.557
0.000
0.000
0.000
0.029
0.006
0.006
0.277
0.000
Sig.
***
***
***
***
***
***
**
***
***
***
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
O modelo III para o Subway precisa ser analisado com um pouco mais de cuidado. O
processo de expansão desta franquia pelo Brasil começou de forma mais estruturada a partir
do ano 2000, enquanto que a expansão das demais redes aconteceu nos anos 90. Com isto, as
31
dummies que capturam as situações onde o Subway abriu uma franquia em um município com
um concorrente estabelecido há pelo menos um ano e no máximo há 5 anos não é tão robusta.
Dado este disclaimer, analisando os dados observamos que as dummies de data de entrada
não são em sua grande maioria estatisticamente significantes nos níveis de significância
padrões, com exceção da variável em que o “Subway segue o McDonald’s em até 5 anos” e
que sinaliza o inverso do esperado. Provavelmente tal fato deriva da diferença de períodos no
processo de expansão destas duas redes de fast-food.
Já as variáveis de controle se comportam muito similarmente aos modelos I e II estimados
para o Subway, podendo extrapolar a análises dos modelos anteriores para este sem prejuízos
substanciais.
Por conseguinte, analisando conjuntamente os três modelos estimados para o Subway,
conclui-se com robustez que esta marca emprega de maneira estruturada e sistemática a
estratégia “me too”, levando em consideração a presença de fast-foods especializados em
sanduiches nos municípios para decidir onde construir novas lojas. Ademais, o Subway evita
mercados onde o Habib’s esteja presente, visto que a presença do Habib’s não gera
externalidade positiva, do ponto de vista do Subway, e reduz a demanda pelos seus produtos,
visto que as refeições vendidas nas redes de fast-food no geral são bens substitutos.
Modelo III - "Seguidores em até 5 anos"
Subway
Variáveis
Qtd. Lojas do Bob's
Qtd. Lojas do Habib’s
Qtd. Lojas do Giraffas
Qtd. Lojas do McDonald's
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
Subway segue McDonald’s em até 5 anos
Subway segue Bob’s em até 5 anos
Subway segue Habib’s em até 5 anos
Subway segue Giraffas em até 5 anos
Constante
Coeficiente
-0.012
-0.093
0.184
0.263
-1.55E-08
1.27E-07
0.167
0.026
0.017
-0.574
0.021
-0.234
-0.052
-0.060
Erro padrão
0.017
0.028
0.030
0.026
1.01E-08
1.25E-07
0.027
0.001
0.002
0.063
0.048
0.188
0.079
0.007
P-valor
0.490
0.001
0.000
0.000
0.126
0.313
0.000
0.000
0.000
0.000
0.649
0.213
0.507
0.000
Sig.
***
***
***
***
***
***
***
***
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
32
Habib’s
O modelo I para o Habib’s, seguindo a mesma lógica dos modelos estimados para as
demais firmas de fast-food, contém as dummies “rede de franquia pioneira”.
Os resultados deste modelo, expostos na tabela abaixo, mostram que a população dos
municípios e o índice turístico do mesmo são estatisticamente significantes a 1%, sendo que
as demais variáveis de controle não são relevantes do ponto de vista estatístico.
Por sua vez, as variáveis que medem a quantidade de lojas dos concorrentes do
Habib’s são estatisticamente significantes a 1%. É interessante notar a correlação negativa
entre a quantidade de lojas do Habib’s e a quantidade de lojas do Subway e do Bob’s.
Além disso, as dummies são em sua grande maioria possuem p-valores muito altos, sendo
que apenas as variáveis “McDonald’s Pioneiro” e “Giraffas Pioneiro” são estatisticamente
significantes e possuem um coeficiente negativo, indicando que o Habib’s não segue nem o
McDonald’s nem o Giraffas. Logo, pode-se concluir que o Habib’s no geral não adota a
estratégia “me too” e prefere estabelecer novos empreendimentos em municípios onde ele
será o monopolista.
Modelo I - "Quem estava primeiro"
Habib's
Variáveis
Qtd. Lojas do Bob's
Qtd. Lojas do Giraffas
Qtd. Lojas do Subway
Qtd. Lojas do McDonald's
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
McDonald's Pioneiro
Bob's Pioneiro
Subway Pioneiro
Giraffas Pioneiro
Constante
Coeficiente
-0.098
0.189
-0.052
0.417
6.34E-10
9.55E-07
-0.032
-0.001
-0.004
-0.068
0.008
0.020
-0.137
-0.029
Erro padrão
0.013
0.023
0.016
0.019
7.70E-09
9.72E-08
0.021
0.001
0.001
0.031
0.032
0.049
0.045
0.005
P-valor
0.000
0.000
0.001
0.000
0.934
0.000
0.129
0.304
0.002
0.030
0.794
0.673
0.003
0.000
Sig.
***
***
***
***
***
***
**
***
***
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
33
O modelo II considera o grupo de dummies “fast-food 1 segue fast-food 2”, sendo que os
resultados apresentados na tabela a seguir são semelhantes ao primeiro modelo para o
Habib’s.
As variáveis de controle estatisticamente significantes são a população municipal e o
índice turístico dos municípios. O PIB dos municípios, a quantidade de shoppings centers
inaugurados e a quantidade de agências bancárias são estatisticamente insignificantes.
Por último, as dummies mais relevantes para a analise são as “Habib’s segue McDonald’s”
e “Habib’s segue Subway”, por possuírem p-valor inferior a 1%. Vale notar também que
todas as dummies apresentam coeficiente negativo, indicando que o Habib’s de fato não
considera a presença de um concorrente em um município uma externalidade positiva e
procura escolher mercados onde ele será o monopolista para abrir novas lojas.
Modelo II - "Seguidores"
Habib's
Variáveis
Qtd. Lojas do Bob's
Qtd. Lojas do Giraffas
Qtd. Lojas do Subway
Qtd. Lojas do McDonald's
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
Habib’s segue McDonald’s
Habib’s segue Bob’s
Habib’s segue Subway
Habib’s segue Giraffas
Constante
Coeficiente
-0.096
0.196
-0.044
0.414
8.49E-10
9.41E-07
-0.025
-0.001
-0.003
-0.114
-0.032
-0.212
-0.081
-0.029
Erro padrão
0.013
0.023
0.016
0.019
7.69E-09
9.56E-08
0.021
0.001
0.001
0.033
0.035
0.051
0.059
0.005
P-valor
0.000
0.000
0.007
0.000
0.912
0.000
0.233
0.313
0.020
0.001
0.359
0.000
0.174
0.000
Sig.
***
***
***
***
***
**
***
***
***
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
O último modelo para o Habib’s reforça e refina os resultados dos modelos anteriores,
deixando as argumentações anteriores mais embasadas, sendo que neste modelo a categoria de
dummies incluída na regressão foi “fast-food 1 segue fast-food 2 com limite de tempo”.
Em relação às variáveis controle a principal diferença está no fato do índice turístico, que
era estatisticamente significante nos dois primeiros modelos estimados para o Habib’s, ser
34
desprezível do ponto de vista estatístico agora, e que a quantidade de agências bancárias
passou a ser estatisticamente significante a 1%.
Ademais, pode-se afirmar que em relação à quantidade de lojas do Bob’s, Giraffas,
Subway e McDonald’s que apenas a quantidade de lojas do Subway não é estatisticamente
significante para o modelo e que o sinal da quantidade de lojas do Bob’s é negativo,
diferentemente do sinal da quantidade de lojas do Giraffas e do McDonald’s, indicando que
existem poucos municípios com lojas tanto do Bob’s quanto do Habib’s. Resultado
semelhante ao encontrado nos modelos econométricos estimados para o Bob’s, ou seja, há
fortes indícios de que o Habib’s e o Bob’s evitam disputar a demanda por refeições de fastfood nos mesmos mercados.
Esta terceira regressão do Habib’s apresenta resultados similares aos do modelo II no que
tange as dummies de data de entrada com limite de tempo. Os coeficientes destas variáveis
são negativos e apenas do Bob’s não é estatisticamente significante a 5% ou 1%, reforçando a
conclusão de que o Habib’s não adota a estratégia “me too”.
Modelo III - "Seguidores em até 5 anos"
Habib's
Variáveis
Qtd. Lojas do Bob's
Qtd. Lojas do Giraffas
Qtd. Lojas do Subway
Qtd. Lojas do McDonald's
PIB municipal
População municipal
Shoppings Inaugurados
Qtd. Agências Bancárias
Índice Turístico
Habib’s segue McDonald’s em até 5 anos
Habib’s segue Bob’s em até 5 anos
Habib’s segue Subway em até 5 anos
Habib’s segue Giraffas em até 5 anos
Constante
Coeficiente
-0.099
0.125
0.024
0.440
-1.28E-08
9.63E-07
0.014
-0.004
0.001
-0.733
-0.055
-0.105
-0.229
-0.018
Erro padrão
0.011
0.020
0.014
0.016
6.79E-09
8.17E-08
0.018
0.001
0.001
0.029
0.031
0.052
0.048
0.005
P-valor
0.000
0.000
0.090
0.000
0.059
0.000
0.441
0.000
0.420
0.000
0.075
0.044
0.000
0.000
Sig.
***
***
***
***
***
***
**
***
***
*** Significantes a 1% ; ** Significantes a 5%
35
6.
Conclusão
A observação rigorosa das regressões previamente analisadas nos permite concluir que as
redes de fast-food no geral não adotam a estratégia “me too” para tomar sua decisão de
expansão. O Subway é uma exceção, visto que ele segue as redes especializadas em
sanduíches nos modelos I e II. Tal fato pode ser explicado uma vez que o Subway começou
seu processo de interiorização anos depois que seus principais concorrentes, e estes já tinham
entrado nos melhores mercados. Ademais, no modelo 3 que visa expurgar este efeito, o
Subway segue apenas o Bob’s. Além disso, no modelo I as principais redes de fast-food
especializadas em sanduíches seguem o Habib’s, o que indica que de acordo com este
modelo, o Habib’s não é considerado um forte concorrente para esses players. Uma possível
explicação para tanto seria a diferenciação entre as refeições vendidas nestas franquias, ou
seja, os bens não são substitutos perfeitos.
A tabela abaixo resume “quem segue quem” em cada um dos três modelos expostos,
sendo que as linhas representam os “seguidos”.
Modelo III
Modelo II
Modelo I
Segue quem?
Fast-Foods
McDonald's
Bob's
Habib's
Giraffas
Subway
McDonald's
Bob's
Habib's
Giraffas
Subway
McDonald's
Bob's
Habib's
Giraffas
Subway
McDonald's
Não
Sim
Não
Não
Não
Não
Não
Não
Não
Não
Não
Não
Bob's
Não
Sim
Não
Não
Não
Não
Não
Não
Não
Não
Não
Não
Habib's
Não
Sim
Sim
Não
Não
Não
Não
Não
Não
Não
Não
Não
Giraffas
Não
Não
Sim
Não
Não
Não
Sim
Não
Não
Não
Sim
Não
Subway
Sim
Sim
Não
Sim
Sim
Sim
Não
Sim
Não
Sim
Não
Não
-
36
Por conseguinte, concluímos que as redes de fast-food não adotam a estratégia “me
too”, uma conclusão oposta da encontrada no artigo âncora desta monografia e em linha com
a literatura sobre o assunto.
A inclusão da ordem de entrada das empresas nos municípios e as dummies que
capturaram as situações onde a estratégia “me too” fosse adotada fornecem embasamento
teórico para esta conclusão. A inserção destas dummies é o principal diferencial do modelo
econométrico estimado nesta monografia e o modelo especificado no artigo de Moita e Guerra
(2011).
Além disso, o fato das 15 regressões apresentarem resultados semelhantes corrobora e
torna a inferência em relação à estratégia de entrada das redes de fast-food mais robusta.
37
Referências
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Industrial Organization, v. 3, p. 1845-1886, 2007.
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Political Economy, Chicago, v. 99, n. 5, p. 977-1009, 1991.
GUERRA, Alexandre; MOITA, Rodrigo. Entradas e Bandeiras: A Estratégia de Interiorização
das Cadeias de Fast-Food no Brasil, 2011.
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VALOR ECONÔMICO. Valor Setorial: Franquias, Edição de Agosto 2012
VAKRATSAS, D; RAO, R; KALYANARAM, G. An Empirical Analysis of Follower Entry
Timing Decisions. Marketing Letters 14:3, p. 203-216, 2003.
38