Örebro University Örebro University School of Businesss Nationalekonomi, Uppsats avancerad nivå Handledare: Lars Hultkrantz Examinator: Daniela Andrén 2014-01-08 Stormarknad eller e-handel vid livsmedelsinköp Prisets betydelse för e-handelsval Emma Vestin 19881011 Sammanfattning Sverige är ett av de främsta länderna inom e-handel. Över 70 procent av Sveriges befolkning handlar varor från internet. Trots det har e-handeln av livsmedel inte haft samma tillväxt som andra varukategorier. Det är först runt 2008 som företag helt börjat inrikta livsmedelsförsäljning från internet till privatpersoner. En övergång till e-handel med livsmedel kan få positiva miljöeffekter om det leder till minskat bilåkande. Därför är det av intresse att studera vad som får de som handlar livsmedel på en stormarknad att välja bort ehandel. Negativa faktorer vid livsmedelsinköp från internet är fraktkostnader och högre priser jämfört med stormarknadskonsumtion. Uppsatsens syfte är att i två fallstudier undersöka hur priskänsliga e-handelskonsumenter är och vilka andra faktorer som skulle få dem som handlar i en stormarknad att istället välja e-handel. Under november 2013 har en enkätundersökning genomförts bland konsumenter i två stormarknadsbutiker i olika stora städer; Stockholm och Bollnäs. Undersökningen syftade till att med hjälp av hypotetiska scenarion få fram konsumenters preferenser kring e-handel och storhandel i affär. Resultatet tyder på att fraktkostnader och prisskillnader har betydelse för valet mellan att handla livsmedel från internet eller från en stormarknad. Däremot verkar andra faktorer ha större betydelse än priset när konsumenter väljer att handla i en stormarknad istället för via internet. Trots skillnader i städernas storlek och deras utbud av företag som erbjuder livsmedel från internet tyder resultatet på små skillnader när det kommer till priskänslighet bland stormarknadskunder. Däremot finns det andra skillnader mellan städerna, bland annat när det kommer till ålderns betydelse för intresset att handla mat från internet. Innehåll 1. Inledning................................................................................................................................. 1 1.1 Bakgrund .......................................................................................................................... 1 1.2 Syfte .................................................................................................................................. 2 1.3 Metod ................................................................................................................................ 2 1.4 Resultat ............................................................................................................................. 3 1.5 Disposition ........................................................................................................................ 3 2. Tidigare studier ...................................................................................................................... 4 2.1 E-handelns utbud och distribution av livsmedel............................................................... 4 2.2 E-handel och konsumtion ................................................................................................. 5 2.3 Konsumtionsmönster ........................................................................................................ 7 2.4 Förslag på vidare studier................................................................................................... 9 3. Teori ..................................................................................................................................... 10 3.1 Preferenser och budgetbegränsningar ............................................................................. 10 3.2 Prisets effekt på efterfrågan ............................................................................................ 11 3.3 Införande av en ny produkt på marknaden ..................................................................... 12 3.3.1 - Marknaden ............................................................................................................. 12 3.3.2 - Produkten ............................................................................................................... 14 4. Metod ................................................................................................................................... 16 4.1 Undersökningen .............................................................................................................. 16 4.2 Variabler, kodning och hypotetiska scenarion ............................................................... 18 4.3 Probit-regressionsmodell ................................................................................................ 20 5. Resultat ................................................................................................................................. 22 5.1 Sammanställning av data ................................................................................................ 22 5.2 – Efterfrågan på e-handel ............................................................................................... 28 5.3 – Regressioner ................................................................................................................ 31 5.4 – Åsikter kring e-handel ................................................................................................. 35 6. Diskussion ............................................................................................................................ 36 7. Slutsatser .............................................................................................................................. 41 Källförteckning......................................................................................................................... 43 1. Inledning 1.1 Bakgrund Dagens samhälle blir allt mer baserat på informationsteknik. Det har bland annat lett till att fler köper produkter och tjänster via internet. Trots en hög tillväxt i e-handeln som helhet har handeln med livsmedel från internet utvecklats mer långsamt. Frågan är därför varför konsumenter i ett allt mer tidseffektiviserande samhälle väljer att lägga tid på att handla mat i en affär istället för att göra det snabbt och smidigt via internet? Ett skäl skulle kunna vara att stormarknadsbutiker tack vare storlek och lokalisering kan erbjuda lägre totalkostnad än den webbaserade handeln. Ett annat skäl kan vara att många konsumenter inte anser att butik och internet är nära substitut när det gäller inköp av livsmedel och därför inte är särskilt priskänsliga. I denna uppsats undersöks därför priskänsligheten och attityder till e-handeln bland konsumenter i stormarknadsbutiker. Undersökningen sker i två städer. Dels undersöks en storstad där det finns många e-handelsalternativ, dels en småstad där det än så länge bara finns två e-handelsleverantörer varav en erbjuder hemleverans och en erbjuder hämtning av livsmedel. E-handelns tillväxt låg under det andra kvartalet 2013 på 19 procent. Det är den högsta nivån sedan 2007 då tillväxten var 24 procent (E-barometern 2013). Två förklaringar till att ehandeln ökar allt mer är ökad internetvana och högre tillit till att genomföra betalningar över internet (Alström et al. 2013). Omsättningen från konsumtion av livsmedel från internet uppgår till mellan sex och åtta procent av e-handelns totala omsättning (E-barometern 2013). Från 2009 till 2013 har den andel av Sveriges befolkning som har handlat livsmedel från internet ökat från nio till 17 procent (Svensk distanshandel 2013). Då livsmedel är något som förbrukas dagligen skulle konsumtionen av livsmedel från internet kunna vara större än den är. Dock var det först runt år 2008 som försäljningen av livsmedel från internet började inriktas specifikt till privatpersoner. Faktorer som anses ha en positiv påverkan på e-handel är internetvana och erfarenhet av annan distanshandel, såsom postorderköp från katalog (Dijst, Farag & Lanzendorf 2002). De största fördelarna med att handla mat från internet anses vara att det sparar tid, är bekvämt och flexibelt. De största nackdelarna anses vara att kunden inte kan se varorna innan de köps, fraktkostnaden samt högre livsmedelspriser. Två vanliga typer av livsmedelsutbud på internet är matkassar med färdiga middagslösningar samt fullsortimentsbutiker (Svensk Distanshandel 2013). Livsmedel köpta från internet kan sedan distribueras till kund på främst två sätt. Antingen kan varorna levereras hem till kunden, ofta mot en fraktkostnad, eller så kan kunden hämta varorna i en mataffär. (Johnsson & Jönson 2006) Det är en större andel yngre än äldre som e-handlar och fler män än kvinnor (Svensk Distanshandel 2013). E-handel sker även i större utsträckning i stora städer än i små (Dijst, Farag & Lanzendorf 2002, Johnsson & Jönson 2006). Nya distributionsformer förändrar förutsättningar för såväl företag som konsumenter på en marknad. De nya distributionsformerna kan öppna marknaden för nya företag som leder till ökad konkurrens, vilket kan innebära både att priserna pressas och att utbudet av varor ökar. Båda faktorerna är fördelaktiga för konsumenter men de befintliga företagen kan på olika sätt försöka bjuda motstånd. När en produkt introduceras på marknaden dröjer det ofta innan försäljningen når sin fulla marknadspotential. Vissa konsumenter vill vara först med att köpa en produkt medan andra föredrar att vänta. Efterhand som produkten funnits på marknaden ett tag och eventuellt utvecklats efter kundernas önskemål ökar försäljningen. Om produktionen kännetecknas av stordriftsfördelar innebär det att styckkostnaderna sjunker med tiden, samtidigt som det kan finnas utrymme för fler producenter. Om priset då sänks till följd av sänkta styckkostnader och/eller skärpt konkurrens kommer efterfrågan att öka ytterligare. Denna självförstärkande process ger upphov till det som kallas produktlivscykeln och som brukar följa ett S-liknande förlopp (Hultkrantz & Nilsson 2004). Ett skäl till att e-handeln är vanligare i större städer än i små kan vara att man av storleksskäl kommit olika långt i produktcykeln. Det kan därmed finnas skäl att vänta att processen nått olika långt på olika orter när det gäller vilka konsumentsegment som e-handlar, till exempel när det gäller kön och ålder. För att bedöma potentialen för ökad e-handel med livsmedel är det därför intressant att studera priskänslighet och attityder hos konsumenter i städer av olika storlek. 1.2 Syfte Utifrån den kunskap som erhållits från tidigare studier är syftet med denna uppsats att undersöka prisets betydelse för livsmedelsinköp från internet bland konsumenter i stormarknadsbutiker, särskilt för att se om det finns skillnader mellan kön och ålder samt mellan konsumenter i olika stora städer. 1.3 Metod Prisets betydelse för e-handelsval har undersökts genom två fallstudier, den ena i en stormarknadsbutik i Stockholm och den andra i en stormarknadsbutik i Bollnäs. För att analysera data som samlats in har probit-regression genomförts. 2 1.4 Resultat Resultaten tyder på att det finns signifikanta negativa samband mellan e-handel och fraktkostnad samt prisskillnader. Dock är det andra faktorer som verkar ha större betydelse än priset vid val mellan e-handel och stormarknadskonsumtion av livsmedel, då majoriteten av respondenterna skulle välja att handla i en stormarknad även om priset i stormarknaden är högre. 1.5 Disposition Uppsatsen är disponerad på följande sätt: I kapitel två presenteras tidigare studier kring ehandel, distribution och individers konsumtionsmönster vid livsmedelsinköp. I kapitel tre följer en genomgång av teorier och metoder som har använts som grund för undersökningens och de hypotetiska scenarionas utformning. Kapitel fyra beskriver metoden för undersökningen och kapitel fem presenterar undersökningens resultat. I kapitel sex analyseras och diskuteras resultatet. Kapitel sju avslutar uppsatsen med slutsatser och förslag på vidare studier. 3 2. Tidigare studier I följande avsnitt presenteras tidigare studier kring inköpsmönster, livsmedelsdistribution och miljöpåverkan. Studierna tar upp faktorer såsom konsumenters butiksval, konsumenters resande, distribution av livsmedel, vad företag bör tänka på vid internetförsäljning av livsmedel, e-handels och transporters påverkan på miljön etcetera. 2.1 E-handelns utbud och distribution av livsmedel Utbudet av livsmedel på internet kan grovt delas in i tre kategorier. Dessa är matkassar med färdiga middagslösningar, fullsortimentsbutiker samt nischade butiker. I en konsumentundersökning genomförd av Svensk Distanshandel (2013) framgår det att matkassar med färdiga middagslösningar är det populäraste alternativet. Vid undersökningens genomförande hade 44 procent av e-handelskonsumenterna köpt en färdig matkasse någon gång under det senaste året. 35 procent hade handlat från fullsortimentsbutiker och 35 procent hade handlat från nischade butiker. Mellan 2010 och 2012 skedde nästan en dubblering av försäljningen av färdiga matkassar, från 2,5 procent till nästan fem procent av befolkningen. Till privatpersoner finns det i huvudsak två distributionssätt vid e-handel av livsmedel. Antingen kan konsumenten få varorna hemlevererade eller så kan den hämta varorna i en affär. Det är från de matvaruaffärer som erbjuder e-handel det går att hämta varorna. Företag som säljer livsmedel från internet kan antingen ha varorna i ett externt lager och leverera direkt från lagret till kund eller så kan varorna plockas i en mataffär för att sedan levereras till kund. Att ha varorna i ett separat lager är effektivare då varorna inte behöver plockas upp och ned flera gånger. Det är även effektivare att inte ha flera mellanhänder. Dock innebär ett enskilt lager höga investeringskostnader, dels i lagret, dels i att ha tillräckligt mycket varor som täcker efterfrågan. För att det externa lagret ska vara lönsamt finns krav på en försäljningsnivå som är relativt hög jämfört med andra distributionstyper. Plockas varorna i en mataffär behövs inget externt lager vilket minskar investeringskostnaderna. Det behövs heller inte några stora varuinköp för just e-handeln eftersom samma varor kan säljas i butiken. Däremot ökar arbetet för butikspersonalen som först plockar upp varorna på butikshyllorna och sedan plockar ned dem igen (Johnsson & Jönson 2006). Ahmadi, Anvedahl & Johansson (2010) finner att det är mer fördelaktigt för företag att plocka mat i affären eftersom de då slipper höga investeringskostnader och försäljningsvolymerna inte behöver vara lika höga som vid ett externt lager. En annan variant av e-handel är att konsumenten abonnerar på vissa basvaror. Det ökar möjligheterna för företagen att prognostisera försäljningsvolymerna vilket kan ge storskalefördelar och fördelar med standardiserad försäljning. 4 Cronhamn, Elmblad & Rosenqvist (2010) lyfter fram storskaleförsäljning, standardisering och optimerad logistik som viktiga faktorer för företaget att dra fördel av. Logistiken är en av de största utmaningarna vid livsmedelsdistribution. Många livsmedel är känsliga och måste förvaras på särskilda sätt. Kort hållbarhet kräver kortvarig lagerhållning och hög åtgång av livsmedlen (Johnsson & Jönson 2006). Andra problem kan uppstå vid leveranser i tätorter. Bostäder, arbetsplatser, affärer, pendlare med mera innebär många aktiviteter som ska samsas på en liten yta. Trängseln som uppstår kan göra det svårt för leveranser att ta sig fram och det finns begränsade ytor för lastning och lossning. Resultatet kan bli att leveranserna tar lång tid med risk för förseningar, en ökad miljöbelastning och osäkrare trafik. Distributionen av transporter anpassas idag inte för att undvika trängsel utan snarare efter kundernas efterfrågan på flexibilitet. Det innebär ett ökat antal leveranser med mindre volymer för att leveranstiderna ska anpassas efter kundens önskan. Det förstärks ytterligare då många producenter och återförsäljare vill ha sina leveranser separerade från kundernas. Samdistribution är en lösning på problemen. Sker leveranser från ett och samma ställe kan transporterna delas upp i olika områden. Leveransvolymerna blir större och sträckorna för transportbilarna blir kortare och inte lika utspridda. Konsumenter kan också vidta åtgärder för att förbättra leveranserna. Större och mer planerade beställningar minskar konsumtionsfrekvensen vilket minskar behovet av transporter (Jonsson, Nilsson & Östlund 2009). 2.2 E-handel och konsumtion De största fördelarna med e-handel anses vara att det är tidseffektivt, bekvämt och flexibelt. Vid e-handel behöver konsumenten inte anpassa sig efter öppettider och tid kan sparas när konsumenten inte behöver åka till affären. Konsumenterna vill inte spara tid bara genom att slippa åka till affären utan även genom lättanvända hemsidor. Annat som efterfrågas är att ehandeln är kundanpassad i såväl utbud som leveranser (Cronhamn, Elmblad & Rosenqvist 2010, Cude & Morganosky 2001, Johnsson & Jönson 2006, Svensk distanshandel 2013). Den största nackdelen med e-handel är att kunden inte kan kvalitetskontrollera varorna. Därefter kommer fraktkostnad och högre livsmedelspriser. Av de som e-handlar anger dock över 80 procent att kvaliteten på varorna är minst lika bra som om de hade valt dem själva (Cude & Morganosky 2001, Johnsson & Jönson 2006, Svensk Distanshandel 2013). Majoriteten av dem som e-handlar vill inte betala något extra för plockning och frakt. Dock uppstår extra kostnader för företagen när personal ska packa varorna och sedan köra ut dem. Ahmadi, Anvedahl & Johansson (2010) finner att en fraktkostnad på drygt 100 kronor i genomsnitt 5 täcker plock – och leveranskostnader för varor. Av dem som väl börjat handla livsmedel från internet är det endast dryga tio procent som slutar. De främsta orsakerna till att konsumenter slutar handla livsmedel från internet är felaktiga leveranser, defekta varor eller att varorna har dålig kvalitet. Av de som har testat e-handel men slutat anger 43 procent att de inte är intresserade av att börja igen. Faktorer som skulle kunna få folk att återuppta e-handel av livsmedel är förbättrade leveransförutsättningar eller specialerbjudanden och rabatter (Svensk Distanshandel 2013). Det går inte att urskilja någon typisk konsument av livsmedel från internet. Däremot tyder studier på att faktorer såsom ålder, kön utbildning och inkomst har betydelse. Cude och Morganosky (2001) har identifierat särskilda kategorier bland dem som köper livsmedel från internet. Undersökningen är genomförd i Illinois, Missouri och Indiana vid två tillfällen, 1998 och 1999. Individer som handlar livsmedel från internet kan delas in i de som gör det på grund av fysisk begränsning samt de som gör det av bekvämlighetsskäl. Fysisk begränsning kan till exempel bero på handikapp, sjukdom eller avsaknad av bil. Denna grupp kännetecknas av låg inkomst, äldre samt barnlösa hushåll. De som handlar mat från internet på grund av bekvämlighet kännetecknas av högre inkomster och flerbarnshushåll. Enligt Ahmadi, Anvedahl & Johansson (2010) är det barnhushåll där båda föräldrarna arbetar som har störst fördel av e-handel då dessa i allmänhet har ett stort behov av att spara tid. Vad gäller e-handel rent allmänt är det fler yngre än äldre som e-handlar (Svensk Handel 2010). Dijst, Farag & Lanzendorf (2002) finner i en undersökning i Nederländerna att 58 procent av detaljhandelns e-konsumenter är mellan 25 och 55 år. Det är även fler män än kvinnor som e-handlar. Det gäller såväl diverse varor som livsmedel. År 2010 hade åtta procent av Sveriges befolkning e-handlat livsmedel varav 59 procent var män (Svensk Handel 2010). E-handel korrelerar även positivt med utbildning och inkomst. 61 procent av de som hade e-handlat i Nederländerna 2002 hade hög utbildning och 67 procent hade hög inkomst. (Dijst, Farag & Lanzendorf 2002) Internetvana och tidigare erfarenheter av distanshandel, till exempel via katalog eller telefon, har också positiva effekter på e-handel. 68 procent av de som hade internettillgång i Nederländerna 1998 hade e-handlat 2001. Individer som är vana vid e-handel av diverse varor är mer benägna att köpa livsmedel från internet (Dijst, Farag & Lanzendorf 2002). De som är vana vid e-handel är mindre oroliga över att sköta betalningar över internet (Svensk Handel, 2010). Vad gäller bostadsområdens effekt på e-handel varierar resultaten. Dijst, Farag & Lanzendorf (2002) finner att fler e-handlar allehanda varor i stora 6 städer och på landsbygden jämfört med förorter och mindre städer. När det kommer till ehandel av livsmedel finner Johnsson och Jönson (2006) att boende i stora städer handlar mer än boende på landsbygden. En orsak kan vara sämre transportmöjligheter. Förbättrad landsbygdslogistik skulle kunna leda till ökad livsmedelskonsumtion från internet på landsbygden. E-handel kan ha positiva miljöeffekter bland annat då leder till färre personbilstransporter vid livsmedelsinköp. Risken är dock att den tidseffektivisering som e-handel innebär leder till ökat bilåkande till andra aktiviteter. Antalet frekvenser kan också öka då livsmedel är förbrukningsvaror och flera har korta bäst-före-datum. Det kräver regelbundna och täta transporter, särskilt om företag vill konkurrera med många valbara leveranstider (Wallgren 2000). Johnson och Jönsson (2006) fann 2006 att om de fyra procent av Sveriges befolkning som e-handlade då skulle öka till 50 procent så skulle energiförbrukningen vid matkonsumtion minska med upp till 35 procent. Författarna påpekar dock, liksom Wallgren (2000) att det inte går att veta vad konsumenterna gör med den tid de sparar in och om de åker bil till andra aktiviteter istället. 2.3 Konsumtionsmönster Ett hushåll handlar i genomsnitt livsmedel cirka 17 gånger per månad. Av dessa är ungefär åtta gånger i stormarknader. Övriga livsmedelsinköp sker i lokala butiker två till tre gånger i veckan. Drygt 43 procent av livsmedelsinköpen sker som enskilda ärenden. Det gäller främst när det är större volymer som ska konsumeras. 41 procent av individers konsumtionsresor sker kombinerat med andra ärenden, till exempel till eller från skola och jobb eller kombinerat med annan konsumtion. Majoriteten av de livsmedelsinköp som kombineras med andra ärenden består av kompletterande inköp. Om livsmedelsinköp sker som ett enskilt eller kombinerat ärende varierar dock beroende på ålder. Individer som är 65 år eller mer, det vill säga i pensionsålder, gör fler konsumtionsspecifika resor (Haraldsson & Svensson 2001, Svensk Handel 2010, Svensson 2002). Konsumenters val av mataffär beror på faktorer hos både affären och hos den enskilde individen. Faktorer hos affären är pris, affärsstorlek, utbud, avstånd till affären och parkeringstillgång. De individuella faktorerna är inkomst, hushållsstorlek och biltillgång. Rent allmänt föredrar individer affärer som ligger nära bostaden eller resvägen. Dock har det ökade antalet externa stormarknader utsatt lokala butiker för ökad konkurrens. Resultatet har i flera fall blivit färre och mindre lokalbutiker med högre priser (Ljungberg et al. 2003). 7 Konsumenter föredrar i regel stora butiker framför små. Därför kan livsmedelskonsumenter välja att resa längre för att handla mat i en större affär med större utbud och lägre priser. Externa stormarknader kan tack vare lägre lokalhyra, då de ligger utanför tätorter, och storskalefördelar, i och med deras stora utbud, erbjuda lägre livsmedelspriser (Haraldsson & Svensson 2001, Svensk Handel 2010, Svensson 2002). 72 procent av dem som handlar mat på stormarknader väljer dessa just på grund av de lägre priserna (Carrasco 2008). Hur avstånd och varupriser värderas varierar dock med individens inkomst. Ju högre inkomst en individ har desto mindre priskänslig är den och desto mer värderas korta avstånd. Över 70 procent av Sveriges livsmedelsinköp sker med bil medan färdsätt som gång, cykel och kollektivtrafik minskar. Det är bland annat en följd av längre sträckor till affärerna men även en följd av att fler har tillgång till bil. Stormarknader lockar därför konsumenter i och med att de generellt har goda parkeringsmöjligheter jämfört med affärer i tätorter. Trots att fler tar bilen när de ska handla, framför allt till stormarknader, så finns det inget som tyder på att antalet bilresor har ökat. Stormarknadsinköp är mer lönsamt ju större volym som köps vid varje tillfälle. Stora inköpsvolymer innebär att antalet resor per individ eller hushåll blir färre. Trots att antalet resor totalt är oförändrat så har trafikarbetet och miljöbelastningen ökat i och med att resesträckorna är längre (Haraldsson & Svensson 2001, Ljungberg et al. 2003, Svensk Handel 2010, Svensson, 2002). I vilken utsträckning bil används vid livsmedelsinköp skiljer sig mellan bostadsorter. En större andel av de som bor i förorter och mindre städer tar bilen oftare än de som bor i storstäder (Haraldsson & Svensson 2001, Svensson 2002, Svensk Handel 2010). Bland annat påverkas individers resvanor och fordonsval av pris och utbud hos kollektivtrafiken. Lättillgänglig och billig kollektivtrafik ökar användandet av den (Henriksson, 2008). Börjesson, Jonsson och Lundberg (2001) finner dock att ett bra utbud av kollektiva färdmedel även kan leda till ökat bilåkande. Stockholms tunnelbana har lett till en glest byggd stad med långa avstånd. Vid arbetsrelaterade resor åker de som bor längs tunnelbanelinjen kollektivt. Vad gäller resor kopplade till andra aktiviteter tar dock de flesta bilen. Totalt utgör varu – och personbilstransporter 40 procent av Sveriges totala koldioxidutsläpp (Johnsson & Jönson 2006). Av dessa utgörs 75 procentav personbilstransporter (Henriksson 2008). En följd av externa stormarknader är att lastbilarnas leveransvolymer ökat vilket inneburit en minskning av antalet leveranser. Denna minskning har dock inte skett i en lika 8 stor utsträckning som det ökade antalet personbilsresor. Därmed är den övervägande miljöeffekten av stormarknadskonsumtion negativ. E-handel leder till minskat bilåkande vid livsmedelsinköp vilket har positiva miljöeffekter. 2.4 Förslag på vidare studier Från de studier som nämnts ovan kommer förslag på vidare studier. Cude och Morganosky (2001) föreslår fortsatta studier kring om olika konsumentgrupper värderar olika saker med ehandel av livsmedel. Studier kring vilken e-handelsstrategi som är optimal för företaget ges också som förslag. Ahmadi, Anvedahl och Johansson (2010) föreslår studier kring när det för företaget blir lönsamt att ha ett externt lager istället för att plocka i en affär. Svensson (2002) föreslår djupare analyser kring vilka variabler som påverkar inköpsmönster. Sådan kunskap är användbar för att utvärdera olika distributionssystems samhällsekonomiska effekter. Samband mellan inköpsmönster och butiksval är ett intresseområde. Carrasco (2008) föreslår också djupare undersökningar av variabler som påverkan inköpsmönster och val av affär. Främst fokus ligger då på faktorer hos affären som påverkar individens butiksval. Wallgren (2000) menar att livsmedelstransporter är intressant att utforska då de har stor miljöpåverkan. Hur livsmedelsinköp via internet påverkar individers bilåkande och miljön i övrigt är också intressanta områden. Författaren föreslår även undersökning av e-handel med närproducerad mat då det behövs mer kunskap om hur närproducerad mat ska kunna ske på ett miljövänligt sätt. 9 3. Teori I kommande avsnitt följer en presentation av ekonomiska teorier som förklarar individers konsumtionsval och hur de reagerar vid prisförändringar. Olika distributionssätt av livsmedel kan här ses som olika varor. I avsnitt 3.1 förklaras konsumenters beteende utifrån individers preferenser och budgetbegränsningar. I avsnitt 3.2 förklaras hur efterfrågan påverkas av prisförändringar med hjälp av elasticitet för pris och efterfrågan. 3.1 Preferenser och budgetbegränsningar Konsumenters beteende kan grovt förklaras av två faktorer. Dessa är preferenser och budgetbegränsning. En individs preferenser visar vad en individ föredrar framför något annat, utan hänsyn till begränsningar. Budgetbegränsningen sätter en gräns för vad individen har möjlighet att konsumera. Det innebär att konsumenten måste välja mellan varor. Konsumtion av en vara innebär att individen väljer bort konsumtion av en annan (Pindyck & Rubinfeld 2009). I denna uppsats ses olika distributionssätt av livsmedel som olika varor. Om en individ handlar livsmedel i en stormarknad kan det, åtminstone till viss del, ses som att den väljer bort att handla livsmedel från internet. Individen väljer då varan stormarknadsinköp framför varan e-handel. Den marginella substitutionskvoten (MSK) visar den mängd av en vara som konsumenten är villig att ge upp för att kunna köpa en annan. I ekvation 1 visas definitionen för MSK. Ekvationen visar hur mycket en konsument är villig att ge upp av en viss vara för att erhålla en extra enhet av en annan (Pindyck & Rubinfeld 2009). (1) Källa: Pindyck & Rubinfeld (2009) Ett antagande inom mikroekonomisk teori är att individen föredrar mer framför mindre, förutsatt att det är en bra vara (Pindyck & Rubinfeld 2009). Det innebär att individen, av två likvärdiga varor, kommer välja den billigare av dem för att kunna konsumera mer. Både matkonsumtion från en stormarknad och från internet leder i slutändan till samma sak, konsumenten får hem mat. Skillnaden mellan de två sätten är hur maten distribueras. Utifrån individens preferenser genererar de olika distributionsformerna olika mervärde till konsumenten. En konsument som tycker om att gå runt i en mataffär och kolla på varorna finner mervärde i att handla i affär. En konsument som vill spara tid och att matkonsumtionen ska vara så smidig som möjligt finner mervärde i e-handel. Om priset för 10 stormarknadskonsumtion och e-handel är detsamma bör endast preferenserna styra individens val, förutsatt att den har tillgång till båda distributionssätten. Skiljer sig däremot priset åt mellan de två sätten beror det på hur mycket individen värderar priset och hur mycket individen värderar andra faktorer. Det beror med andra ord på hur priskänslig individen är. Priskänsligheten för en vara kan räknas ut med hjälp av priselasticitet vilket kommer presenteras i följande avsnitt. 3.2 Prisets effekt på efterfrågan Priselasticiteten för en vara visar hur mycket efterfrågan på varan förändras om priset på varan förändras med en procent. Ekvation 2 visar hur priselasticiteten för e-handel kan se ut. (2) Källa: Pindyck & Rubinfeld (2009) Priselasticiteten är priset på e-handel dividerat med efterfrågan på e-handel multiplicerat med förändringen i efterfrågan på e-handel dividerat med förändringen i priset för e-handel. För en normal vara är priselasticiteten mindre än noll. Det innebär att när priset för en vara ökar så minskar efterfrågan. Om priselasticiteten är positiv, det vill säga större än noll, leder en prisökning på en vara till att efterfrågan för den ökar. Varan är då antingen en Giffen-vara eller en Veblen-vara. Är det en Giffen-vara så ökar efterfrågan på grund av att det är en nödvändig basvara. Konsumenten måste köpa denna vara trots det högre priset vilket innebär att konsumtionen av en annan, dyrare och mindre nödvändig vara, måste minska. Konsumenten kan få mindre pengar över till dyrare varor och konsumtionen av den mer basala varan kan då öka ytterligare trots det högre priset. Är det en Veblen-vara så är det priset i sig som pressar upp efterfrågan. Det högre priset innebär att varan ses som mer luxuös vilket leder till en högre efterfrågan (Pindyck & Rubinfeld 2009). Efterfrågan på en vara kan även påverkas av priset på andra varor. Hur priset på en annan vara påverkar efterfrågan på den aktuella varan visas med hjälp av korspriselasticiteten, vilken definieras i ekvation 3. (3) Källa: Pindyck & Rubinfeld (2009) 11 Korspriselasticiteten är priset för livsmedel i en stormarknad dividerat med efterfrågan på ehandel multiplicerat med förändringen i efterfrågan på e-handel dividerat med förändringen i priset för livsmedel i en stormarknad. Är korspriselasticiteten mindre än noll så är de två varorna komplement till varandra. Ökar priset på den andra varan så minskar efterfrågan även på den första eftersom varorna används tillsammans. Är korspriselasticiteten positiv så är varorna substitut. Ökar priset på den andra varan så ökar efterfrågan på den aktuella varan eftersom konsumenter då handlar mer av denna och mindre av den vars pris har ökat (Pindyck & Rubinfeld 2009). 3.3 Införande av en ny produkt på marknaden 3.3.1 - Marknaden Marknader är dynamiska och ändras över tid när nya företag och produkter etableras och andra företag och produkter försvinner. Enligt ekonomisk teori kommer företag att fortsätta etablera sig på marknaden så länge det finns en vinst i att göra det. Först när vinsten är noll saknas det incitament för nya företag att ta sig in på en marknad. Vinsten är noll när försäljningspriset är detsamma som marginalkostnaden för produkten. Ju lägre marginalkostnad företaget har desto lägre pris kan det erbjuda. Företag med höga marginalkostnader kommer konkurreras ut. Det finns dock annat än priset som lockar vid livsmedelskonsumtion. Faktorer såsom läge, utbud, kvalitet och annan service har också betydelse. Stormarknader kan generellt erbjuda ett stort utbud av varor samt låga priser vilket gör dem konkurrenskraftiga. Däremot ligger de ofta en bit utanför tätorten vilket kan gör dem otillgängliga utan bil. Företag som säljer mat på internet kan konkurrera med den bekvämlighet och det tidssparande denna distributionstyp innebär. Ökad konkurrens är fördelaktigt för kunder då det innebär lägre priset, större utbud och förhoppningsvis bättre kvalitet på varorna. Det är dock inte bara för företag att starta upp på en marknad. Inträdesbarriärer skapas av irreversibla etableringskostnader vilket är kostnader som uppstår när företag ska ta sig in på marknaden (Orth & Maican 2012). Är dessa kostnader höga kan företaget behöva sätta höga priser på sina varor vilket gör det svårt att konkurrera med befintliga företag. Porter (2004) tar upp sex inträdesbarriärer som försvårar etablering på en marknad. Den första barriären är skalekonomi. Ett företag med stor marknadsandel har lägre styckkostnader vilket innebär att de kan pressa priserna. För att kunna konkurrera med dessa företag måste de företag som vill 12 etablera sig på marknaden också satsa på storskalefördelar. Nya företag kan ha svårt att göra storskaleproduktion precis i början innan de har kommit igång med försäljning och börjat få en någorlunda stor kundkrets. Nästa barriär är produktdifferentiering. Företag som har funnits länge på marknaden har hunnit göra sig själva och sina produkter kända samt skaffa sig trogna kunder. Nya företag måste hitta sätt att locka till sig kunder från redan etablerade företag. Tredje inträdesbarriären är kapitalbehov. Är företaget som ska in på marknaden helt nytt kan stora investeringar krävas. Det fjärde hindret för ett företag som vill ta sig in på en marknad är tillgången till distributionskanaler. Företag som funnits på marknaden länge har goda samarbeten och avtal med distributörer. Nya företag måste erbjuda något som gör distributionskanalerna villiga till samarbete. En femte barriär är övriga kostnader. Etablerade företag har erfarenhet och kunskap kring hur olika faktorer fungerar. Att hantera saker så effektivt som möjligt minskar kostnader. Statens politik är den sjätte och sista barriären. När det kommer till livsmedelsförsäljning är det till exempel upp till varje kommun att bestämma om en matvaruaffär ska få öppna eller inte. Skalfördelar kan vara en barriär för de som ska börja sälja e-handelsvaror. E-handelsföretag som har funnits ett tag har hunnit skaffa en kundkrets och kan därmed producera mer vilket kan ge storskalefördelar. Mataffärer som erbjuder e-handel av livsmedel kan också ha storskalefördelar i och med att de behöver varor även till affären. På så sätt kan skalfördelar bli en barriär för nya företag som ämnar sälja livsmedel på internet. Ett annat hinder är kapitalbehovet. För ett helt nytt företag som endast ska sälja livsmedel från internet kan höga kostnader uppstå vid investeringar i såväl varor som lager att förvara varorna i. Är det istället till exempel en mataffär som ska utöka sin försäljning även till internet behöver kapitalbehovet inte vara lika stort. Det finns redan ett lager i själva affären att förvara varorna i och det finns även redan stora varuvolymer. Distributionskanaler kan också utgöra ett inträdeshinder. Företaget måste ha en återförsäljare av livsmedel, lokaler att hyra, leverantörer av varor från lager till kunden med mera. Är det ett helt nytt företag kan det vara svårt att få fördelaktiga samarbeten med befintliga distributionskanaler. När ett företag ska börja sälja en produkt på en marknad kan det välja tillväxtstrategi utifrån Ansoffs tillväxtmatris vilken visas i modell 3.1 på näst sida. 13 Matris 3.1 – ANSOFFS tillväxtmatris PRODUKTER MARKNADER EXISTERANDE NYA EXISTERANDE Marknadspenetration Produktutveckling NYA Marknadsutveckling Diversifiering Källa: Konkurrentanalys (2010) Livsmedelsförsäljning via internet är en existerande produkt som säljs till en befintlig marknad. Strategin företag bör använda är därmed marknadspenetration vilket innebär hur stora marknadsandelar företaget har (Konkurrentanalys 2010). En stor marknadsandel kan innebära lägre styckkostnader vilket innebär möjligheter att sänka försäljningspriset, öka försäljningen och få större marknadsandel. 3.3.2 - Produkten Produkter har en viss livslängd, en så kallad produktlivscykel. Efterfrågan på produkten skiljer sig beroende på i vilken fas produkten befinner sig. Den första fasen är introduktionsfasen. Företaget erbjuder då en basprodukt. Priset på produkten är ofta högt för att företagen ska försöka fiska ut de som är villiga att betala höga priser för den nya produkten. I denna fas är produkten knappt lönsam. Det är främst de kunder som är ute efter det nyaste på marknaden som köper produkten. I utvecklingsfasen börjar företaget satsa på att konkurrera med andra företag genom att göra en mer kundanpassad produkt. Allt fler börjar då köpa produkten. Därefter kommer mognadsfasen då försäljningen av produkten är som högst. Priserna är lägre men kundkretsen är stor. Därefter börjar nedgångsfasen och produkten måste antingen utvecklas och anpassas ytterligare för att öka efterfrågan på den eller läggas ned. Produktlivscykeln visas i figur 1 nedan. 14 Figur 1 – Produktlivscykeln Källa: Expowera(u.å.) Internetförsäljning av livsmedel är en relativt ny vara. Andelen av befolkningen som har köpt livsmedel från internet har varit låg men börjar öka allt eftersom (Svensk Distanshandel 2013). Ju fler som e-handlar desto mer hör andra konsumenter om denna distributionsform vilket ytterligare kan öka andelen som testar på e-handel av livsmedel. När en produkt har funnits en längre tid blir det även mer känt hur den fungerar vilket också ökar benägenheten att köpa den. När en vara introduceras på en marknad kan det alltså uppstå en liten fördröjning från att varan har introducerats till att den börjar konsumeras då kunderna först måste bli medvetna om den och därefter efterfråga den (Expowera u.å.). 15 4. Metod I det här avsnittet följer en beskrivning av undersökningen, dess utformning, variablerna som ingått i den samt den analysmodell som använts. Uppsatsens syfte är att ta reda på prisets betydelse vid valet mellan att handla livsmedel i en stormarknad eller från internet. Hypotetiska scenarion med olika prisförutsättningar har utformats för att få fram konsumentens betalningsvilja för e-handel respektive stormarknadskonsumtion och undersöka hur den påverkas av priset. 4.1 Undersökningen Undersökningen består av två fallstudier som genomfördes i två matvaruaffärer. Den ena undersökningsorten är stadsdelen Hägersten i Stockholm och den andra är Bollnäs i Hälsingland. Undersökningarna genomfördes i mataffären, precis innanför grindarna till butiken. Respondenterna fick själva fylla i en enkät med åtta frågor vilka tog tre till fem minuter att svara på. Undersökningarna genomfördes vid olika tidpunkter under en veckas tid för att fånga olika typer av konsumenter. Undersökningen i Stockholm genomfördes 13 till 17 november och undersökningen i Bollnäs genomfördes mellan den 20 och 24 november. I och med att livsmedel är en nödvändig vara bör inte tidpunkten för undersökningarna, i förhållande till löneutbetalningar, ha någon större betydelse. Något att ha i åtanke är att undersökningen genomförs på plats i en mataffär. De som handlar mat från internet kanske aldrig, eller ytterst sällan, besöker en stormarknad vilket innebär att de har en liten chans att inkluderas i undersökningen. Undersökningen syftar dock till att fånga orsakerna till att de som inte e-handlar har valt att inte göra det. Därmed är det stormarknadskonsumenternas svar som är relevanta och inte svaren från de som i regel handlar livsmedel från internet. Eftersom det är fallstudier går det inte utan vidare att göra generaliseringar till en större del av befolkningen. Fördelen med att göra fallstudier är dock att undersökningen kan göras mer detaljerad. En bra fallstudie sätts in i ett sammanhang genom att baseras på tidigare studier. Sådana tidigare studier kan ge en grund för att bedöma om erhållna resultat kan vara generaliserbara eller om de beror på något specifikt för just den enstaka undersökningen. Stämmer resultaten överens med resultat från tidigare studier och ekonomiska teorier ökar sannolikheten för att de går att generalisera till större populationer och områden. Resultat som avviker från tidigare studier och ekonomiska teorier är också av intresse då det visar på att det finns avvikande faktorer att ta hänsyn till (Lindvall 2007). Eftersom denna undersökning genomförs på två orter kan avvikande resultat mellan platserna vara av intresse för vidare 16 studier. Det kan till exempel peka på vilka faktorer som har betydelse för konsumenters val av sätt att handla livsmedel. I tabell 4.1 nedan visas demografisk data för de två undersökningsområdena. Data för Hägersten gäller för stadsdelsnämnden Hägersten – Liljeholmen. Tabell 4.1 – Demografisk data för Stockholm och Bollnäs 0 – 19 år Kvinna Man 20 – 64 år Totalt Kvinna Man 65 år ≤ Totalt Kvinna Man Totalt Totalt Kvinna Man Hägersten – 7 761 8 260 16 021 26 688 26 459 53 147 5 648 4 010 9 658 40 097 38 729 Liljeholmen (48,44) (51,56) (20,32) (50,22) (49,78) (67,42) (58,48) (41,52) (12,25) (50,87) (49,13) Bollnäs 2 636 2 777 5 413 6 986 7 288 14 274 3 523 2 953 6 476 13 145 13 018 (48,70) (51,30) (20,69) (48,94) (51,06) (54,56) (54,40) (45,60) (24,75) (50,24) (49,76) Totalt 78826 26163 Källa: Statistik om Stockholm samt Statistiska Centralbyrån I stadsdelen Hägersten - Liljeholmen bor totalt 78 826 invånare. Av dessa är knappt 51 procent kvinnor. Andelen som är 19 år eller yngre är 20 procent, andelen mellan 20 och 64 år utgör 67 procent och de som är 65 år eller äldre utgör 12 procent. I Bollnäs är folkmängden 26 163 invånare. 50 procent är kvinnor. I Bollnäs är 20 procent 19 år eller yngre, 55 procent mellan 20 och 64 år gamla och 25 procent över 65 år. Det innebär att befolkningen i Bollnäs i genomsnitt är äldre än befolkningen i Hägersten – Liljeholmen. Utbudet av mataffärer och stormarknader skiljer sig markant åt mellan de två orterna. För enkelhetens skull används i den här uppsatsen en grov och egengjord definition av stormarknad. Det är helt enkelt de största affärstyperna i Sveriges vanligaste matvaruföretag. Stormarknaderna är därmed City Gross, Coop Forum, Ica Maxi och Willys. Befolkningen i Hägersten – Liljeholmen har inom en mils avstånd ett flertal sådana affärer. I Bollnäs finns en av dessa affärer inom detta avstånd. Därefter ligger den närmaste stormarknaden längre än tre mil från Bollnäs. Möjligheterna att handla mat från internet skiljer sig också åt mellan de två undersökningsområdena. I Bollnäs finns det enbart ett företag som erbjuder hemleverans av matkassar med färdiga middagslösningar och ett företag som erbjuder kunden att hämta en färdig matkasse i butik. I Hägersten - Liljeholmen är utbudet däremot betydligt större och det finns ett flertal alternativ av både färdiga matkassar och fullsortimentsbutiker. Studier på de två orterna blir av intresse när förutsättningarna skiljer sig markant. I följande avsnitt presenteras de variabler som har använts samt hur de har kodats. Vidare i uppsatsen kommer Hägersten – Liljeholmen att benämnas Stockholm. 17 4.2 Variabler, kodning och hypotetiska scenarion I det här avsnittet presenteras de variabler och hypotetiska scenarion som har ingått i undersökningen samt hur de har kodats. I tabell 4.2 listas de variabler som har använts samt hur de har kodats. Tabell 4.2 – Undersökningsvariabler och kodning Variabel Affärstyp för livsmedel Kön Ålder Ålder i kvadrat Konsumtionsfrekvens Ärendetyp Avstånd från bostad till stormarknad Fordonstyp Tidigare e-handel Framtida e-handel Fullsortimentsbutik vid e-handel Matkasse med färdig middagslösning vid e-handel Kod 0 = Stormarknad 1 = E-handel 0 = Man 1 = Kvinna Faktisk ålder Faktisk ålder upphöjt till två 1 = 0 – 2 gånger per månad 2 = 3 – 4 gånger per månad 3 = 5 gånger per månad eller mer 0 = Kombinerat med andra ärenden 1 = Enskilt ärende 1 = 0 – 10 km 2 = 11 – 20 km 3 = 20 km eller mer 1 = Bil 2 = Moped/motorcykel 3 = Kollektivtrafik 4 = Cykel/gång 0 = Nej 1 = Ja 0 = Nej/Vet ej 1 = Ja 0 = Nej/Vet ej 1 = Ja 0 = Nej/Vet ej 1 = Ja Hypotetiska scenarion Frakt vid e-handel 0 = Stormarknad 1 = E-handel Prisskillnad mellan stormarknad och e-handel 0 = Stormarknad 1 = E-handel 0 = Frakt 0 kronor 25 = Frakt 25 kronor 50 = Frakt 50 kronor 100 = Frakt 100 kronor 15 = E-handel 15 % dyrare än stormarknad 5 = E-handel 5 % dyrare än stormarknad - 5 = E-handel 5 % billigare än stormarknad - 15 = E-handel 15 % billigare än stormarknad Ålder och kön är med för att se hur det skiljer sig mellan åldersgrupper samt mellan män och kvinnor. Ålder i kvadrat finns med som variabel då bara ålder kan få en u-formad kurva. Konsumtionsfrekvens, ärendetyp, avstånd och fordonsval är av intresse för att se om det finns något samband mellan dessa och graden av e-handel. Olika fraktavgifter vid e-handel är med i undersökningen för att se om respondenternas val förändras när fraktkostnaden ökar. Prisskillnaden är med som variabel för att för att se hur efterfrågan på e-handel förändras beroende på om priset för livsmedel från internet är högre eller lägre än i en stormarknad. Enligt tidigare studier handlar yngre personer och män i högre utsträckning från internet än äldre och kvinnor. En hypotes är att de som bor längre från mataffären e-handlar livsmedel i högre utsträckning än de som bor närmre, för att inte behöva resa långt när mat ska inhandlas. 18 Det kan även vara möjligt att de som handlar mat som ett enskilt ärende föredrar e-handel för att spara in resor. Alternativt kan det vara så att dessa individer vill handla mat i en fysisk affär medan de som kombinerar matkonsumtionen med andra ärenden hellre vill spara tid. Bland de som inte har bil bör e-handel kunna vara populärare då det är smidigt att få varorna hemlevererade. Att få maten hemlevererad är enligt konsumentundersökningar den största fördelen med att handla mat från internet. Tidigare erfarenhet av e-handel är av intresse bland annat för att se om de som testat detta förut är villiga att fortsätta. Undersökningar visar att av de som börjat e-handla mat är det endast tio procent som inte fortsätter. En av de största nackdelarna med e-handel anses vara fraktkostnaden. (Svensk Distanshandel 2013) Det gör det intressant att studera hur efterfrågan på e-handel påverkas vid olika fraktkostnader. I undersökningen förekommer fyra olika fraktkostnader. Fri frakt finns med för att se hur efterfrågan på e-handel ser ut om det är samma pris för e-handel och stormarknadskonsumtion. 50 kronors fraktavgift finns med då det är den nivå fraktavgiften ligger på hos ett flertal e-handelsföretag. 100 kronors fraktavgift finns med för att se hur efterfrågan påverkas om fraktavgiften på 50 kronor ökar med 100 procent. 25 kronors fraktavgift finns med för att se hur efterfrågan påverkas av en halvering av fraktavgiften på 50 kronor. De som inte är villiga att betala 50 kronor kan välja e-handel när fraktavgiften är 25 kronor. En annan orsak till att individer inte vill e-handla är att de anser att e-handel av livsmedel är för dyrt. I uppsatsen undersöks det därför hur efterfrågan på e-handel påverkas av prisskillnader mellan livsmedel från en stormarknad och från internet. De olika alternativ som undersöks är om priset på livsmedel från internet är 15 procent högre, fem procent högre, fem procent lägre samt 15 procent lägre än i en stormarknad. 19 4.3 Probit-regressionsmodell I den här undersökningen är val av e-handel den beroende variabel som ska förklaras av de oberoende variablerna. E-handelsvalet är en binär variabel som endast antar två värden. Om respondenten inte väljer e-handel så antar den värdet noll och om respondenten väljer ehandel så antar den värdet ett. När den beroende variabeln är binär kan inte en vanlig linjär regression användas. (Dahmström 2011) Istället används en probit eller en logit regressionsmodell. Dessa regressionsmodeller beräknar sannolikheten för att den beroende variabeln har en viss egenskap. I det här fallet sannolikheten att en individ e-handlar. I den här uppsatsen antas det att sannolikheten för att individer väljer e-handel istället för att handla livsmedel i en stormarkadsbutik är normalfördelad. Det innebär att probit-regression används. E-handel är en nominal variabel vilket innebär att endast dess frekvens kan räknas ut. Däremot går det inte att räkna ut aritmetiska medelvärden. Därför fungerar inte korrelationskoefficienten (R2) som förklaringsgrad till samvariationen mellan den beroende och de oberoende variablerna. Ett mått som istället kan användas baseras på skillnaden mellan förväntade och observerade frekvenser. Den observerade frekvensen (Oi) är andelen av den nominella variabeln som faktiskt förekommer. De förväntade frekvenserna (Ei) visar den frekvens variabeln skulle ha om inget samband skulle finnas mellan variablerna. Med dessa variabler kan ett chi-tvåfördelat mått på modellens förmåga att förklara variationen i den beroende variabeln beräknas. I ekvation 4 definieras detta. ∑ (4) Källa: Dahmström (2011) Vid undersökningar formuleras hypoteser, en nollhypotes och en mothypotes. Nollhypotesen ska alltid formuleras som om det inte finns något samband. Exempel på hypoteser är: H0: De oberoende variablerna kan inte förklara den beroende variabeln H1: Minst en av de oberoende variablerna kan förklara den beroende variabeln Ett högt chi-två-värde tyder på att det finns ett samband mellan den beroende och de oberoende variablerna. Ett lågt värde tyder på att det inte finns något samband. Är signifikansnivån fem procent måste P-värdet vara mindre än 0,05 för att chi-två ska vara signifikant och nollhypotesen kunna förkastas. Vid ett signifikant chi-två-värde går det att 20 mäta styrkan i sambandet mellan variablerna. De görs med hjälp av kontingenskoefficienten (C) som definieras i ekvation 4.2. I denna ekvation är n antalet observationer i undersökningen. (Dahmström 2011) √ (5) Källa: Dahmström (2011) Ju närmare noll C är desto svagare samband och ju närmare ett desto starkare är sambandet. Det går även att beräkna det maximala värdet som C kan anta, vilket visas i ekvation 4.3 på nästa sida. I ekvationen är m det minsta antalet mellan rader och kolumner som används i undersökningen. (Dahmström 2011) √ (6) Källa: Dahmström (2011) 21 5. Resultat I det här kapitlet kommer resultatet från undersökningen att presenteras. Först kommer en sammanställning av data. Därefter kommer resultatet av hur efterfrågan förändras vid olika fraktkostnader och livsmedelspriser. Kapitlet avslutas med resultat från regressioner av modeller i vilka olika variabler inkluderats. 5.1 Sammanställning av data I det här avsnittet sammanställs variablerna från undersökningen. Tabell 5.1 visar data för Stockholm och Bollnäs med antal observationer, medelvärde, standardavvikelse samt maximum – och minimumvärden. I tabell 5.2 följer en mer detaljerad sammanställning av de endogena variablerna för Stockholm. Tabell 5.3 sammanställer de endogena variablerna för Bollnäs. Det maximala antalet observationer i Stockholm är 345 stycken och i Bollnäs är det 252 stycken. En del variabler har färre observationer vilket beror på att alla respondenter inte har svarat på den frågan. Tabell 5.1 – Sammanställning av data för Stockholm och Bollnäs Stockholm Variabler och kodning Obs E-handel 337 Kön 345 Ålder 345 Ålder i kvadrat 345 Konsumtion per månad 345 Ärendetyp 345 Avstånd Fordon Tidigare e-handel Framtida e-handel Fullsortimentsbutik vid e-handel Matkasse vid e-handel Val vid fraktskillnader Val vid prisskillnader 345 342 345 345 345 345 345 345 Medel (S.E.) 0,16 (0,37) 0,51 (0,50) 51,82 (17,20) 2980,69 (1783,37) 2,26 (0,76) 0,63 (0,48) 1,14 (0,36) 1,72 (1,26) 0,12 (0,32) 0,11 (0,31) 0,41 (0,49) 0,16 (0,37) 21,88 (34,10) 0 (7,91) Bollnäs Min Max Obs 0 1 248 0 1 250 20 91 251 400 8 281 251 1 3 252 0 1 252 1 3 252 1 4 251 0 1 252 0 1 252 0 1 241 0 1 252 0 100 252 -15 15 252 Medel (S.E.) 0,13 (0,33) 0,56 (0,50) 50,31 (18,13) 2 860,26 (1 874,13) 2,34 (0,81) 0,44 (0,50) 1,47 (0,69) 1,17 (0,67) 0,07 (0,25) 0,08 (0,28) 0,30 (0,46) 0,22 (0,41) 21,88 (34,10) 0 (0,91) Min Max 0 1 0 1 19 88 361 7 744 1 3 0 1 1 3 1 4 0 1 0 1 0 1 0 1 0 100 -15 15 I Stockholm deltog 345 konsumenter i undersökningen och i Bollnäs deltog 252 respondenter. Nästan 16 procent av respondenterna i Stockholm och 13 procent av respondenterna i Bollnäs 22 skulle vid något tillfälle e-handla. I Stockholm deltog i stort sett lika många kvinnor som män i undersökningen. I Bollnäs var fördelningen mellan könen inte riktigt lika jämn, 56 procent av respondenterna var kvinnor. Genomsnittskonsumenten är i båda städerna strax över 50 år gammal, bor som längst en mil från stormarknaden, handlar livsmedel minst fem gånger i månaden och tar bilen vid dessa inköp. I Stockholm handlar majoriteten livsmedel som ett enskilt ärende medan den största andelen i Bollnäs handlar mat i kombination med andra ärenden. I båda städerna är det inte ens en åttondel av respondenterna som varken har handlat eller kan tänka sig att handla livsmedel från internet. Tolv procent av respondenterna i Stockholm har handlat livsmedel från internet och elva procent kan tänka sig att handla från internet. I Bollnäs har sju procent handlat livsmedel från internet och åtta procent kan tänka sig att göra det i framtiden. Givet de olika fraktkostnaderna och prisalternativen är det dock efterfrågan på e-handel något högre. 16 procent av respondenterna i Stockholm och 13 procent av respondenterna i Bollnäs skulle vid något av de hypotetiska scenariona välja e-handel framför stormarknadskonsumtion. 41 procent av de i Stockholm och 30 procent av de i Bollnäs skulle helst handla från en fullsortimentsbutik på internet. En matkasse med färdiga middagslösningar är förstavalet för 16 procent av respondenterna i Stockholm och för 22 procent av respondenterna i Bollnäs. I tabell 5.2 på nästa sida sammanställs variablerna med hänsyn till ålder och kön. Inom parentes står andelen av den totala åldersgruppen i procent och inom klamrar står den procentuella andelen kvinnor. 23 Tabell 5.2 – Sammanställning av variabler efter ålder och kön Variabel (Procent av kategori) Kön (Andel av totalen i %) [Andel kvinnor i %] Konsumtionsfrekvens 0 - 2 gånger/månad (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] 3 – 4 gånger/månad (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] ≥ 5 gånger/månad (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] Ärendetyp Enskilt ärende (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] Kombinerat ärende (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] Avstånd affär < 10 km (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] 11 – 20 km (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] 20 km < (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] Fordon Bil (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] Motorcykel/Moped (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] Kollektivt (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] Cykel/gång (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] Tidigare e-handel Ja (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] Nej (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] Framtida e-handel Ja (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] Nej (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] E-handelstyp Fullsortimentsbutik (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] Matkasse (Andel av åldersgrupp i %) [Andel kvinnor i %] Vet ej (Andel av åldersgrupp i %) Stockholm Bollnäs ≤ 35 år 80 (23,19) [47,50] 36 – 64 år 160 (46,38) [55,53] 65 år ≤ 104 (30,14) [45,71] Totalt 344 (100,00) [50,77] ≤ 35 år 61 (11,62) [54,10] 36 – 64 år 124 (49,21) [61,29] 65 år ≤ 65 (25,79) [46,15] Totalt 252 (100,00) [55,60] 20 (25,00) [55,00] 29 (36,25) [51,72] 31 (38,75) [38,71] 30 (18,75) [56,67] 52 (32,50) [59,62] 78 (48,75) [52,56] 18 (17,31) [38,89] 39 (37,50) [56,41] 47 (45,19) [38,30] 68 (19,71) [51,47] 121 (35,07) [56,67] 156 (45,22) [45,51] 5 (8,20) [40,00] 7 (11,48) [57,14] 49 (80,33) [55,10] 29 (23,39) [75,86] 35 (28,23) [51,43] 60 (48,39) [60,00] 20 (30,77) [35,00] 17 (26,15) [58,82] 28 (43,07) [46,43] 54 (21,43) [57,41] 59 (23,41) [54,24] 139 (55,16) [55,47] 41 (51,25) [53,90] 39 (48,75) [51,28] 95 (59,38) [56,84] 65 (40,63) [53,85] 81 (77,88) [48,15] 23 (22,12) [34,78] 218 (63,19) [51,15] 127 (36,81) [49,61] 23 (37,70) [52,17] 38 (62,30) [55,26] 51 (41,13) [56,86] 73 (58,87) [64,38] 37 (56,92) [53,24] 28 (43,08) [50,00] 111 (44,05) [51,35] 141 (55,95) [58,99] 76 (95,00) [48,68] 4 (5,00) [25,00] 0 (0,00) [0,00] 127 (79,38) [56,69] 31 (19,38) [51,61] 2 (1,25) [50,00] 97 (93,27) [44,33] 7 (6,73) [57,14] 0 (0,00) [0,00] 300 (86,96) [50,67] 43 (12,46) [50,00] 2 (0,58) [50,00] 47 (77,05) [53,19] 10 (16,39) [70,00] 4 (6,56) [25,00] 77 (62,10) [62,34] 32 (25,81) [59,38] 15 (12,10) [60,00] 36 (55,38) [58,33] 20 (30,77) [35,00] 9 (13,85) [9,09] 161 (63,89) [58,75] 63 (25,00) [53,23] 28 (11,11) [42,86] 49 (61,25) [51,02] 0 (0,00) [0,00] 1 (1,25) [100,00] 28 (35,00) [42,86] 127 (79,38) [59,84] 0 (0,00) [0,00] 6 (3,75) [66,67] 26 (16,25) [34,62] 80 (76,92) [48,75] 0 (0,00) [0,00] 3 (2,88) [33,33] 21 (20,19) [33,33] 257 (74,49) [54,69] 0 (0,00) [0,00] 10 (2,90) [60,00] 75 (21,74) [37,33] 50 (81,97) [56,00] 0 (0,00) [0,00] 3 (4,92) [66,67] 8 (13,11) [37,50] 122 (98,39) [61,48] 0 (0,00) [0,00] 0 (0,00) [0,00] 2 (1,61) [50,00] 62 (95,38) [48,39] 0 (0,00) [0,00] 0 (0,00) [0,00] 2 (3,08) [0,00] 236 (93,65) [56,84] 0 (0,00) [0,00] 3 (1,19) [66,67] 12 (4,76) [33,33] 12 (15,00) [75,00] 68 (85,00) [42,65] 23 (14,38) [62,94] 137 (85,63) [54,01] 5 (4,81) [60,00] 99 (95,19) [44,44] 40 (11,59) [67,50] 305 (88,41) [48,36] 9 (14,75) [55,56] 52 (85,25) [53,85] 8 (6,45) [25,00] 116 (93,55) [45,96] 0 (0,00) [0,00] 65 (100,00) [46,15] 17 (6,75) [41,18] 235 (93,25) [56,65] 11 (13,75) [72,73] 69 (86,25) [43,48] 17 (10,63) [76,47] 143 (89,38) [53,15] 9 (8,65) [55,56] 95 (91,35) [44,21] 38 (11,01) [70,27] 307 (88,99) [48,21] 11 (18,03) [54,55] 50 (81,97) [54,00] 7 (5,65) [57,14] 117 (33,91) [61,54] 3 (4,62) [33,33] 62 (95,38) [80,11] 21 (8,33) [52,38] 231 (91,67) [55,90] 33 (41,25) [57,58] 21 (26,25) [52,38] 26 (32,50) 79 (49,38) [[56,96] 22 (13,75) [54,55] 59 (36,88) 27 (25,96) [37,04] 12 (11,54) [58,33] 65 (62,50) 140 (40,58) [53,24] 55 (15,94) [54,55] 150 (43,48) 21 (34,43) [52,38] 25 (40,98) [64,00] 15 (24,59) 36 (29,03) [69,44] 23 (18,55) [56,52] 65 (52,42) 19 (29,23) [52,63] 6 (9,23) [83,33] 40 (61,54) 76 (30,16) [60,53] 55 (21,83) [62,96] 121 (48,02) 24 [Andel kvinnor i %] [30,77] 54,24] [46,97] [47,02] [40,00] [58,46] [37,50] [49,17] I varje åldersgrupp är det störst andel som handlar livsmedel i en stormarknad minst fem gånger i månaden. Den genomsnittliga konsumtionsfrekvensen är däremot i båda städerna runt 3,7 gånger i månaden. I Stockholm är det de som är 65 år och äldre som i snitt handlar mat i en stormarknad flest gånger per månad. I Bollnäs är det de som är 35 år och yngre som har högst konsumtionsfrekvens. I både Stockholm och Bollnäs är det bland de som är 65 år och äldre som störst andel handlar mat som ett enskilt ärende. I Stockholm handlar 78 procent av de som är äldre än 65 år mat som ett enskilt ärende medan andelen i Bollnäs 57 procent. Bland de som är 35 år och yngre finns i båda städerna störst andel handlar mat kombinerat med andra ärenden. I Stockholm är denna andel 51 procent och i Bollnäs är den 62 procent. Majoriteten av respondenterna i båda städerna bor mindre än en mil från stormarknaden. Det genomsnittliga avståndet från bostad till affär är dock längre i Bollnäs än i Stockholm. I Stockholm har de som är mellan 36 och 64 år gamla det längsta genomsnittliga avståndet mellan bostad och stormarknad. I Bollnäs är det de som är 65 år och äldre som har det längsta genomsnittliga avståndet från bostad till stormarknad. I båda städerna är det bland de som är 36 till 64 år gamla som störst andel tar bilen vid matkonsumtion. I Stockholm tar 79 procent av respondenterna i den åldersgruppen bilen när de ska handla mat och i Bollnäs är andelen 98 procent. Det är en större andel av kvinnorna i båda städerna som tar bilen när de ska handla mat. I Stockholm är andelen av kvinnorna 80 procent och i Bollnäs är den 98 procent. Av männen i Stockholm tar 69 procent bilen vid matkonsumtion och i Bollnäs är andelen av männen 91 procent. I Stockholm är det bland de som är 36 till 64 år gamla som störst andel, fyra procent av åldersgruppen, som åker kollektivt. Av kvinnorna i Stockholm åker tre procent kollektivt och av männen två procent. I Bollnäs är det endast de i gruppen som är upp till 35 år, fem procent, som har åkt kollektivt. Det är strax över en procent av kvinnorna i Bollnäs och strax under en procent av männen. I såväl Stockholm som Bollnäs är det bland de som är upp till 35 år gamla som störst andel cyklar eller går till affären. I Stockholm är andelen av åldersgruppen 35 procent och i Bollnäs är andelen 13 procent. I båda städerna är det en större andel av männen som cyklar eller går vid matkonsumtion. I Stockholm cyklar eller går 28 procent av männen och i Bollnäs är det sju procent av männen. 25 I både Stockholm och Bollnäs är det störst andel bland de som är som äldst 35 år gamla som har e-handlat förut. I båda städerna är andelen 15 procent. Det är även i den åldersgruppen som störst andel kan tänka sig att handla mat från internet i framtiden. I Stockholm är andelen 14 procent och i Bollnäs är andelen 18 procent. I Stockholm är det en större andel av kvinnorna som har e-handlat och som kan tänka sig att e-handla. 15 procent av kvinnorna har e-handlat och 15 procent kan tänka sig att e-handla i framtiden. I Bollnäs är det en större andel av männen, nio procent, som har e-handlat och som kan tänka sig att e-handla. I båda städerna utgör de som välja att handla från en fullsortimentsbutik på internet störst andel. I Stockholm är det störst andel bland de som är upp till 35 år gamla som skulle välja en fullsortimentsbutik. Bland de som skulle välja en färdig matkasse är det störst andel av de som är mellan 36 och 64 år gamla. I Bollnäs är det störst andel bland de som är upp till 35 år gamla som skulle välja såväl fullsortimentsbutik som matkasse. 26 I tabell 5.3 sammanställs data över de som valt e-handel vid ett hypotetiskt scenario. Inom parentes visas hur stor denna andel utgör av åldersgruppen. Tabell 5.3 – Data över de som e-handlar Variabel Observationer (Procent av åldersgrupp) Kön Kvinnor (Procent av total åldersgrupp) Män (Procent av total åldersgrupp) Konsumtionsfrekvens 0-2 gånger/månad (Procent av total åldersgrupp) 3-4 gånger/månad (Procent av total åldersgrupp) 5 gånger per månad ≤ (Procent av total åldersgrupp) Ärende Enskilt ärende (Procent av total åldersgrupp) Kombinerat ärende (Procent av total åldersgrupp) Avstånd till affär 0 – 10 km (Procent av total åldersgrupp) 11 – 20 km (Procent av total åldersgrupp) 20 km ≤ (Procent av total åldersgrupp) Fordon Bil (Procent av total åldersgrupp) Motorcykel/moped (Procent av total åldersgrupp) Kollektivt (Procent av total åldersgrupp) Cykel/gång (Procent av total åldersgrupp) Tidigare e-handel Ja (Procent av total åldersgrupp) Nej (Procent av total åldersgrupp) Framtida e-handel Ja (Procent av total åldersgrupp) Nej/Vet ej (Procent av total åldersgrupp) E-handelstyp Fullsortimentsbutik (Procent av total åldersgrupp) Matkasse (Procent av total åldersgrupp) Vet ej (Procent av total åldersgrupp) ≤ 35 år 19 (23,75) Stockholm 36 – 64 år 65 år ≤ 29 6 (18,12) (5,77) Totalt 55 (15,99) ≤ 35 år 14 (22,95) Bollnäs 36 – 64 år 65 år ≤ 14 4 (10,89) (6,15) Totalt 32 (12,80) 10 (26,32) 9 (21,43) 21 (23,60) 9 (12,68) 3 (6,25) 3 (5,36) 34 (19,43) 21 (12,43) 8 (24,24) 5 (21,43) 8 (10,53) 5 (11,63) 2 (6,67) 2 (5,71) 18 (12,95) 13 (11,71 6 (30,00) 6 (20,69) 7 (22,58) 8 (26,67) 12 (23,08 10 (12,82) 2 (11,11) 3 (7,69) 1 (2,13) 16 (23,53) 21 (17,50) 18 (11,54) 1 (20,00) 2 (28,57) 11 (22,45) 3 (10,34) 2 (5,71) 9 (15,00 1 (5,00) 2 (11,76) 1 (3,57) 5 (9,26) 6 (10,17) 20 (14,60) 10 (24,39) 9 (23,08) 15 (15,79) 15 (23,08) 6 (7,41) 1 (4,35) 31 (14,29) 24 (18,90) 6 (26,09) 8 (21,05) 5 (9,80) 8 (10,96) 2 (5,41) 2 (7,14) 13 (11,71) 19 (13,67) 17 (22,37) 2 (50,00) 0 (0,00) 22 (17,32) 7 (22,58) 1 (50,00) 5 (5,15) 2 (28,57) 0 (0,00) 45 (15,33) 9 (21,43) 1 (50,00) 10 (21,28) 3 (30,00) 1 (25,00) 9 (11,69) 4 (12,50) 1 (6,67) 2 (5,56) 2 (10,00) 0 (0,00) 21 (16,54) 9 (29,03) 2 (9,09) 12 (24,49) 0 (0,00) 1 (100,00) 5 (17,86) 26 (20,47 0 (0,00) 1 (16,67) 3 (11,54) 4 (5,00) 0 (0,00) 1 (33,33) 2 (9,52) 42 (16,41) 0 (0,00) 3 (30,00) 10 (13,33) 13 (26,00) 0 (0,00) 0 (0,00) 1 (12,50) 13 (10,66) 0 (0,00) 0 (0,00) 1 (50,00) 4 (6,45) 0 (0,00) 0 (0,00) 0 (0,00) 30 (12,82) 0 (0,00) 0 (0,00) 2 (16,67) 5 (41,67) 14 (20,59) 6 (26,09) 23 (16,79) 1 (20,00) 6 (6,06) 12 (30,00) 43 (14,14) 2 (22,22) 12 (23,08) 2 (25,00) 94 (81,03) 0 (0,00) 4 (6,15) 4 (23,53) 28 (12,02) 5 (45,45) 14 (20,29) 7 (41,18) 22 (15,38) 2 (22,22) 5 (5,26) 14 (37,84) 41 (13,36) 3 (27,27) 2 (4,00) 0 (0,00) 2 (1,71) 0 (0,00) 4 (6,45) 4 (19,05) 29 (12,66) 10 (30,30) 5 (23,81) 4 (15,38) 13 (16,46) 5 (22,73) 20 (33,90) 3 (11,11) 2 (16,67) 1 (1,54) 26 (18,71) 13 (23,64) 38 (25,33) 4 (19,05) 6 (23,50) 4 (25,83) 6 (16,67) 5 (21,74) 3 (4,62) 2 (10,53) 1 (16,67) 1 (2,50) 12 (15,79) 12 (22,22) 8 (6,67) I Stockholm valde 16 procent e-handel framför stormarknadskonsumtion och i Bollnäs var andelen som valde e-handel 13 procent. I båda städerna är det bland kvinnor och de som är 35 år och yngre som störst andel skulle välja e-handel. Andelen av kvinnorna som skulle välja ehandel är i Stockholm 19 procent och i Bollnäs 13 procent. I båda städerna skulle 12 procent 27 av männen vid något tillfälle välja e-handel. I Stockholm är det bland de som handlar livsmedel som mest två gånger i månaden som störst andel skulle e-handla. I Bollnäs är det istället störst andel som skulle e-handla bland de som handlar i en stormarknad minst fem gånger i månaden. I båda städerna är det bland de som handlar mat som ett kombinerat ärende som skulle e-handla. I Stockholm är andelen av dessa 19 procent och i Bollnäs är andelen 14 procent. I Stockholm är det bland de som bor längre än två mil från affären som störst andel, 50 procent, skulle e-handla. Därefter kommer de som bor mellan en och två mil från affären med 21 procent. I Bollnäs är det däremot bland de som bor mellan en och två mil från affären som störst andel, 29 procent, skulle e-handla. Därefter kommer de som bor längre bort än två mil från affären. I Stockholm är det bland de som åker kollektivtrafik vid matinköp som störst andel skulle välja e-handel, 30 procent. I Bollnäs är den högsta andelen som skulle välja ehandel bland de som cyklar eller går och uppgår till 17 procent av denna grupp. 30 procent av de som har e-handlat förut i Stockholm skulle välja e-handel framför stormarknadskonsumtion vid något av prisalternativen. Bland de som inte har e-handlat förut är det endast 14 procent som skulle välja e-handel. I Bollnäs skulle 24 procent av de som har e-handlat välja e-handel och 12 procent av de som inte har gjort det göra det. Bland de som kan tänka sig att handla mat från internet i framtiden är det i Stockholm 38 procent som har valt e-handel. Bland de som inte vill e-handla i framtiden har ändå 13 procent valt e-handel framför stormarknadskonsumtion. I Bollnäs har 19 procent av de som kan tänka sig att ehandla i framtiden valt e-handel och 13 procent av de som inte vill e-handla i framtiden valt ehandel. I Stockholm är det bland de som inte vet vilken e-handelstyp de helst skulle vilja ha, fullsortimentsbutik eller matkasse, som störst andel, 25 procent, har valt e-handel. Därefter kommer de som har valt matkasse av vilka 24 procent skulle e-handla vid olika prisförutsättningar. I Bollnäs är det bland de som valt en färdig matkasse som störst andel, 22 procent, skulle välja e-handel framför stormarknadskonsumtion. Därefter kommer fullsortimentsbutik av vilka 16 procent skulle välja e-handel. 5.2 – Efterfrågan på e-handel I det är avsnittet kommer en sammanfattning av hur efterfrågan på e-handel ser ut och hur den förändras när frakten eller priset för e-handel förändras. Med efterfrågan på e-handel menas här den andel av respondenterna (som alla vid undersökningstillfället handlade i en stormarknadsbutik) som svarar att de skulle föredra att handla via e-handel istället för i stormarknadsbutiken. I tabell 5.4 visas efterfrågan i procent på e-handel vid olika 28 fraktkostnader och vid prisskillnader mellan e-handel och stormarknadskonsumtion.1 Inom parentes står förändringen i efterfrågan som uppstår när frakten eller priset ökar. Tabell 5.4 – Efterfrågan i procent på e-handel vid olika frakter och priser ≤ 35 år 23,75 36 – 64 år 18,13 65 år ≤ 5,77 Totalt 15,94 ≤ 35 år 22,95 36 – 64 år 11,29 65 år ≤ 6,15 Totalt 12,70 20,00 13,75 5,77 12,79 19,67 9,68 6,15 11,20 25 kr (∆Efterfrågan i %) 50 kr (∆Efterfrågan i %) 100 kr (∆Efterfrågan i %) Total efterfrågeminskning från 0 – 100 kr frakt Prisskillnad 15 % lägre pris 2,5 (-87,50) 1,25 (-50,00) 0,31 (-75,20) 3,13 (-77,24) 1,25 (-60,06) 0,31 (-75,20) 0,36 (-93,76) 0 (-100,00) 0 (0,00) 2,33 (-81,78) 0,87 (-62,66) 0,29 (-66,67) 1,64 (-91,66) 1,64 (0,00) 0,20 (-87,80) 0,81 (-91,63) 0,30 (-62,96) 0 (-100,00) 0,58 (-90,57) 0 (-100,00) 0 (0,00) 1,20 (-89,29) 0,40 (-66,67) 0 (-100,00) -98,45 -97,75 -100,00 -97,73 -98,98 -100,00 -100,00 -100,00 7,50 4,38 1,92 4,65 8,20 3,23 3,08 4,00 5 % lägre pris (∆Efterfrågan i %) 5 % högre pris (∆Efterfrågan i %) 15 % högre pris (∆Efterfrågan i %) Total efterfrågeminskning Från – 15 % - + 15 % pris 3,75 (-50,00) 2,5 (-33,33) 0,30 (-88,00) 3,13 (-28,54) 1,25 (-60,06) 0,63 (-49,60) 0,96 (-50,00) 0,48 (-50,00) 0,12 (-75,00) 2,62 (-43,66) 1,45 (-44,66) 0,29 (-80,00) 4,92 (-40,00) 1,64 (-6,67) 0 (-100,00) 1,61 (-50,15) 1,61 (0,00) 0 (-100,00) 1,54 (-50,00) 0,77 (-50,00) 0 (-100,00) 2,40 (-40,00) 1,20 (-50,00) 0 (-100,00) -96,00 -85,62 -93,75 -93,76 -100,00 -100,00 -100,00 -100,00 Procent av åldersgrupp Fraktkostnad 0 kr Figur 5.1 visar efterfrågan och hur den förändras vid olika fraktkostnader. Figur 5.1 – Efterfrågan på e-handel vid olika fraktkostnader Efterfrågan i procent Efterfrågan på e-handel vid olika fraktkostnader 14,00 12,00 10,00 8,00 6,00 4,00 2,00 0,00 Frakt 0 kr Frakt 25 kr Frakt 50 kr Frakt 100 kr Stockholm 12,79 2,33 0,87 0,29 Bollnäs 11,2 1,2 0,4 0 Källa: Egen konstruktion 1 Efterfrågans (egen-) priselasticitet är den procentuella efterfrågeökningen dividerat med den relativa prisminskningen. Priselasticiteten för e-handel kan dock inte beräknas här eftersom vi inte vet hur stor andel av alla konsumenter som handlar livsmedel via internet i utgångsläget; enkäten har besvarats av kunder i stormarkandsbutiker, inte e-handelskunder. 29 Om frakten vid e-handel är gratis ökar efterfrågan i till Stockholm 13 procent av alla respondenter. I Bollnäs är motsvarande efterfrågan elva procent. I båda städerna är det vid fri frakt andelen som skulle välja e-handel högst bland personer under 35 år . När fraktkostnaden är 25 kronor är enbart en till två procent av stormarknadskunderna intresserade av e-handel.. Om fraktkostnaden är 50 kronor eller högre är intresset nära noll. Figur 5.2 visar hur efterfrågan ändras vid olika prisskillnader mellan livsmedel från internet respektive stormarknader. Efterfrågan i procent Figur 5.2 – Efterfrågan på e-handel vid olika priser Efterfrågan på e-handel vid olika priser på ehandel 5 4 3 2 1 0 Pris - 15 % Pris - 5 % Pris + 5 % Pris + 15 % Stockholm 4,65 2,62 1,45 0,29 Bollnäs 4,00 2,40 1,20 0,00 - 15 % = livsmedelspriset 15 % lägre vid e-handel än på stormarknad - 5 % = livsmedelspriset 5 % lägre vid e-handel än på stormarknad +5 % = livsmedelspriset 5 % högre vid e-handel än på stormarknad + 15% = livsmedelspriset 15 % högre vid e-handel än på stormarknad Källa: Egen konstruktion När priset på livsmedel från internet är 15 procent lägre än i en stormarknad så skulle fem procent av respondenterna i Stockholm och fyra procent av respondenterna i Bollnäs välja ehandel. Dessa siffror halveras om prisskillnaden är fem procent. Om priset istället är fem procent högre än i stormarknadsbutiken så vill fortfarande en dryg procent av respondenterna hellre köpa via internet, men om prisskillnaden är 15 procent är denna andel nära noll. 30 5.3 – Regressioner Ett flertal probit-regressioner har skattats för att undersöka vilka variabler som påverkar sannolikheten för att respondenten väljer e-handel i stället för köp i stormarknadsbutik. Resultaten från regressionerna presenteras i det här avsnittet. Tabell 5.5 – Probit-regression med samtliga variabler Variabel E-handel Kön Ålder Ålder i kvadrat Frekvens Ärende Avstånd Fordon Tidigare e-handel Framtida e-handel Fullsortimentsbutik Matkasse Frakt e-handel Pris e-handel Konstant (α) Obs ervationer LR chi2 Frihetsgrader Prob > ch2 sPseudo R2 Log likelihood Kontingenskoefficient Cmax Stockholm Koefficient (z-värde) 0,1796* (2,54) 0,0829*** (5,39) -0,0011*** (-6,71) -0,2791*** (-6,33) 0,0141’ (0,19) 0,1950* (2,23) -0,0383 (-1,31) -0,0829 (-0,75) 0,8457*** (8,11) 0,1857* (2,31) 0,3118** (3,09) -0,0145*** (-9,40) -0,0530*** (-12,29) -1,9924*** (-5,47) Bollnäs Koefficient (z-värde) -0,0565 (-0,58) -0,0649*** (-4,77) 0,0005*** (3,55) -0,0365 (-0,64) -0,1169 (-1,33) -0,0407 (-0,62) -0,1957** (-3,09) 0,1676 (1,07) -0,1407 (-0,88) 0,5529*** (5,27) 0,6738*** (5,81) -0,0190*** (-7,57) -0,0520*** (-10,01) 0,9266* (2,35) 334 634,60 13 0,0000 0,2659 -876,1703 43,8152 96,3624 246 376,80 13 0,0000 0,2491 -567,9503 40,1211 96,3624 *** Signifikansnivå 0,001 – 99,9 procent säkerhet ** Signifikansnivå 0,010 – 99 procent säkerhet * Signifikansnivå 0,050 – 95 procent säkerhet I tabell 2 ovan visas resultatet för en probit-skattning för Stockholm och en för Bollnäs när alla variabler har använts. E-handelsval är den beroende variabeln medan kön, ålder, konsumtionsfrekvens, ärende, avstånd till mataffär, fordon, tidigare e-handel, kommande ehandel, e-handelstyp, olika fraktkostnader vid e-handel samt prisskillnad mellan e-handel och stormarknadskonsumtion är de förklarande variablerna. Chi-två-värdet är signifikant för både Stockholm och Bollnäs. Det innebär att nollhypotesen kan förkastas, det vill säga att det finns ett samband mellan den oberoende variabeln och de beroende variablerna. 31 För Stockholm finns det en signifikant positiv samvariation mellan e-handel och kön, avstånd till affären, framtida e-handel samt val av matkasse och fullsortimentsbutik. Ju längre från affären konsumenten bor desto större är sannolikheten att denne väljer e-handel. Det är också en större sannolikhet att de som kan tänka sig att e-handla livsmedel i framtiden väljer ehandelsalternativet i valfrågorna. Sambandet mellan e-handel och ålder är signifikant positivt medan sambandet mellan e-handel och ålder i kvadrat är signifikant negativt. Det innebär att sannolikheten att välja e-handel ökar med åldern fram till 37 år, medan sannolikheten minskar med ökad ålder från 38 år och uppåt i modellen. Konsumtionsfrekvens, fraktkostnad och prisskillnader minskar sannolikheten att välja e-handel. I Bollnäs minskar sannolikheten att välja e-handel med ökande ålder (upp till 65 års ålder). Det är en större andel bland de som åker bil vid livsmedelsinköp som skulle välja e-handel. I båda städerna är det en större andel som väljer e-handel bland de som vet om de skulle välja en matkasse eller en fullsortimentsbutik. I både Stockholm och Bollnäs minskar sannolikheten att välja e-handel ju högre fraktkostnaden eller priset för varor från internet är. I tabell 5.6 visas resultatet när modellen skattades med endast variabler som inte direkt berör e-handel, det vill säga mer individspecifika variabler. Tabell 5.6 – Probit regression med variabler som inte direkt berör e-handel Variabel E-handel Kön Ålder Ålder i kvadrat Frekvens Ärende Avstånd Fordon Konstant (α) Stockholm Koefficient (z-värde) 0,3602* (2,33) 0,0402 (1,29) -0,0006* (-2,05) -0,2726** (-2,75) 0,0599 (0,04) 0,3227 (1,61) 0,0517 (0,85) -0,7402 (-0,98) Bollnäs Koefficient (z-värde) 0,0861 (0,47) -0,0669* (-2,23) 0,0004 (1,32) 0,0532 (0,45) -0,1797 (-0,97) 0,0490 (0,36) -0,3910* (-2,54) 1,9302* (2,21) 335 246 Obs ervationer 51,29 37,60 LR chi2 7 7 Frihetsgrader 0,0000 0,0000 Prob > ch2 0,1214 0,1272 Pseudo R2 -185,6894 -129,0226 Log likelihood 0,3644 0,3641 Kontingenskoefficient 0,9354 0,9354 Cmax *** Signifikansnivå 0,001 – 99,9 procent säkerhet ** Signifikansnivå 0,010 – 99 procent säkerhet * Signifikansnivå 0,050 – 95 procent säkerhet 32 Regressionen är signifikant för båda städerna och nollhypotesen kan förkastas. I Stockholm finns det en signifikant positivt samvariation mellan e-handelsval och kön och en signifikant negativ samvariation mellan e-handel och ålder samt e-handel och konsumtionsfrekvens. I Bollnäs finns det signifikant negativ samvariation mellan e-handel och fordonstyp vid matkonsumtion. Det är dock inget samband som är signifikant på 0,1 procents nivå. 33 Tabell 5.7 visar resultaten när modellen skattades med variabler som direkt berör e-handel. Tabell 5.7 – Probit-regression med variabler som direkt berör e-handel Variabler E-handel Tidigare e-handel Framtida e-handel Fullsortimentsbutik Matkasse Fraktkostnad Prisskillnad Konstant (α) Stockholm Koefficient (Z-värde) 0,2167* (2,15) 0,7520*** (7,73) 0,2710*** (3,71) 0,3437*** (3,65) -0,0130*** (-9,14) -0,0478*** (-11,95) -1,1694*** (-20,85) Bollnäs Koefficient (Z-värde) 0,2922 (1,95) -0,0470 (-0,31) 0,5685*** (5,87) 0,7932*** (7,51) -0,0176*** (-7,44) -0,0493*** (-9,87) -1,4281*** (-19,54) 337 248 Obs ervationer 429,66 305,81 LR chi2 6 6 Frihetsgrader 0,0000 0,0000 Prob > ch2 0,1784 0,2016 Pseudo R2 -989,4560 -605,6497 Log likelihood 0,3708 0,3658 Kontingenskoefficient 0,9258 0,9258 Cmax *** Signifikansnivå 0,001 – 99,9 procent säkerhet ** Signifikansnivå 0,010 – 99 procent säkerhet * Signifikansnivå 0,050 – 95 procent säkerhet Resultatet är signifikant även när endast de variabler som direkt berör e-handel inkluderas i regressionen. Sambanden är tydligare mellan dessa variabler och e-handel och det är flera samband som är signifikanta på 0,1 procents nivå. I Stockholm är sambandet mellan ehandelsval och tidigare e-handel positivt och signifikant på femprocents nivå. Resterande variabler har en signifikans på 0,1 - procentsnivå. Mellan e-handel och framtida e-handel samt val av e-handelstyp är sambanden positiva. Det finns signifikanta och negativa samband mellan e-handel och fraktkostnad samt e-handel och prisskillnad. I Bollnäs finns det signifikanta positiva samband mellan e-handel och val av e-handelstyp. Mellan e-handel och fraktkostnad och e-handel och prisskillnad är sambanden signifikanta och negativa. 34 5.4 – Åsikter kring e-handel I undersökningen fanns en öppen fråga. I denna skulle respondenterna ange huvudorsaken till att de inte har handlat livsmedel från internet Resultaten visas i tabell 5.8. Tabell 5.8 Orsak till att individer inte har e-handlat livsmedel Procentuell andel av respondenterna (Andel kvinnor) Stockholm Bollnäs Dyrt 6,90 (50,00) 4,39 (70,00) 4,21 (50,00) 2,63 (100,00) 12,63 (33,33) 12,28 (17,86) 6,14 (42,86) 0,88 (0,00) 2,63 (33,33) 1,75 (100,00) 2,63 (33,33) 2,63 (50,00) 11,40 (46,15) Ej tillgängligt där jag bor För mycket mat Ingen dator Inget behov, kan handla själv Inte tänkt på det 3,45 (100,00) 6,90 (25,00) 12,07 (71,43) 1,72 (100,00) Leveranstiden, kan ej vänta länge på varor - Leveranstiden, svårt anpassa den 1,72 (0,00) Matallergi Nära till affären Smidigare handla i affären, ger inspiration Tycker om att handla mat, gillar inte internet Vet inte hur man gör, krångliga hemsidor Vet inte vad man får 5,17 (66,67) 3,45 (0,00) 10,34 (66,67) 3,45 (50,00) 1,72 (0,00) Vill ha affären kvar - Vill se varorna och välja själv 41,38 (58,33) 1,75 (50,00) 1,75 (50,00) 42,98 (53,06) De tre viktigaste anledningarna till att individerna inte har e-handlat förut är att de vill se och välja varorna själv, de anser inte att de har ett behov utan kan handla själva och de tycker om att handla mat. Varje förklaring har angetts av ungefär lika stor andel av respondenterna i båda städerna. Den främsta orsaken är i båda städerna att konsumenten vill se och välja maten själv, vilket strax över 40 procent har svarat. Därefter kommer avsaknaden av behov vilket anges av 12 procent av respondenterna. Den tredje främsta orsaken är att konsumenterna tycker om att handla mat och inte vill sitta bakom en dator, vilket anges av strax över tio procent i båda städerna. När det kommer till vad som skulle få respondenterna att börja ehandla är den främsta orsaken i Stockholm lönsamhet och den främsta orsaken i Bollnäs att individen inte kan ta sig till affären på grund av fysiska hinder såsom sjukdom. 35 6. Diskussion I det här kapitlet diskuteras och analyseras de erhållna resultaten. Andelen av respondenterna som hade e-handlat förut utgjorde tolv procent i Stockholm och sju procent i Bollnäs. Andelen som har e-handlat livsmedel förut är mer än 70 procent större i Stockholm än i Bollnäs. Skillnaden stämmer överens med tidigare studier som pekar på att ehandeln är större i stora städer än i små (Dijst, Farag & Lanzendorf 2002, Johnsson & Jönson 2006). En orsak till skillnaden kan vara ett sämre utbud och sämre transportmöjligheter. I Bollnäs finns det till exempel endast ett företag som erbjuder hemleverans av matkassar medan det i Stockholm finns ett flertal olika alternativ av såväl färdiga matkassar som fullsortimentsbutiker. I undersökningen som har genomförts för den här uppsatsen tillfrågades respondenterna varför de inte har e-handlat. I Bollnäs svarade över fyra procent av respondenterna att det berodde på att det inte var tillgängligt där de bor. Enligt Svensk Distanshandel (2013) har 17 procent e-handlat livsmedel det senaste året. En förklaring till att andelen som har e-handlat av respondenterna i den här undersökningen är mindre kan vara att respondenterna är kunder i en stormarknad. När de deltog i undersökningen var de i affären för att handla. De som e-handlar kanske inte besöker en stormarknad över huvud taget. Dijst, Farag och Lanzendorf (2002) finner att tidigare erfarenhet av distanshandel korrelerar positivt med e-handel vilket även tidigare erfarenhet av e-handel bör ha. Individer som är vana vid ehandel av diverse varor är mer benägna att köpa livsmedel från internet. De är även mindre oroliga över att betala via internet. Elva procent av respondenterna i Stockholm och åtta procent av respondenterna i Bollnäs kan tänka sig att e-handla i framtiden. Det är en mindre andel än i undersökningen som har genomförts av Svensk Distanshandel (2013). Där framgår det att 23 procent kan tänka sig att e-handla livsmedel inom det kommande året. Skillnaden kan, som nämnt ovan, bero på att respondenterna i den här undersökningen är stormarknadskonsumenter vilket minskar sannolikheten att fånga de som e-handlar. Vid de hypotetiska scenariona kring fraktkostnader och prisskillnader skulle 16 procent i Stockholm och 13 procent i Bollnäs välja e-handel istället för stormarknadskonsumtion. Det är alltså en större andel som skulle välja e-handel vid de olika prissituationerna än om de endast tillfrågas rakt ut. Av de som har svarat att de kan tänka sig att e-handla i framtiden är det 30 procent i Stockholm och 24 procent i Bollnäs som väljer e-handel vid någon av frakt – och prissituationerna. Att majoriteten av de som kan 36 tänka sig att handla livsmedel från internet i framtiden inte valt e-handel vid något av de hypotetiska scenariona kan tyda på att priset inte är den främsta orsaken till om individer ehandlar eller inte. Majoriteten av konsumenterna skulle välja att handla mat från en stormarknad även om livsmedelspriserna var 15 procent högre än för livsmedel från internet. Även om efterfrågan för e-handel minskar när priset ökar så är stormarknadskonsumenter inte särskilt priskänsliga. Istället är det andra faktorer som avgör var en individ väljer att handla mat. Frågan är vilka dessa faktorer kan vara, något som skulle vara intressant att undersöka närmare. Den främsta orsaken till att individer inte handlar mat från internet är att de själva vill välja varor och kontrollera kvaliteten. Det är något som kan vara svårt att ordna. Svensk Distanshandel (2013) visar dock att 86 procent anser att kvaliteten på varor de köper från internet är minst lika bra som om de själva hade valt dem. Det gäller därmed att få konsumenterna att ta steget över tröskeln och börja e-handla. I Svensk Distanshandel (2013) anges förbättrade leveranstider och ändrad livssituation som faktorer som skulle kunna få individerna att börja e-handla. I undersökningen för den här uppsatsen angav några att de inte ville bli låsta i hemmet när de väntade på leveransen. De angav också att e-handel krävde för mycket planering i förtid då de handlade vid behov och inte kunde vänta på varorna till exempel till nästkommande dag. Ett antal av respondenterna angav också att det var för mycket mat vid e-handel då de var ensamstående eller endast två i hushållet. Vid konsumtion från en fullsortimentsbutik bör inte detta vara något problem då konsumenten själv kan bestämma hur mycket den vill köpa. Samtidigt kanske individen då anser att den inte behöver ha hem så mycket varor och därför lika gärna kan handla i affären. Andra i undersökningen angav att de ville ha mer anpassade matkassar, till exempel ekologiska, säsongsanpassade, vegetariska med mera. Av de som har angett att de inte kan tänka sig att handla mat från internet i framtiden är det 13 procent i vardera stad som har valt e-handel vid de hypotetiska scenariona. Det tyder på att priset har betydelse för valet av e-handel. Resultaten från regressionen tyder också på det då det finns signifikant negativ korrelation mellan e-handel och fraktkostnad samt e-handel och högre pris på varor från internet än från en stormarknadsbutik. När fraktkostnaden ökar från noll kronor till 25 kronor sker den största efterfrågeminskningen mellan de olika fraktalternativen. Det kan tyda på att det är de som kan tänka sig att handla livsmedel från internet när priset är detsamma som i en stormarknadsbutik som är de som är mest priskänsliga. Resultaten för efterfrågan på e-handel avviker i den här undersökningen från de 37 teorier kring efterfrågan som säger att efterfrågan är högre vid lägre pris. Efterfrågan på ehandel är högre när fraktkostnaden är noll kronor än när priset för livsmedel från internet är 15 procent lägre än för livsmedel från en stormarknad. Det innebär att efterfrågan för e-handel är högre när priset är samma som i en stormarknadsbutik än när det är lägre än i en stormarknadsbutik. Det som ter sig som den troligaste förklaringen till det är att respondenterna har missförstått frågan. Annars bör det vara så att efterfrågan på e-handel när e-handelspriset är lägre än stormarknadspriset är minst lika stor som vid fri frakt. Det finns signifikanta positiva samband mellan e-handel och valet av e-handelstyp, det vill säga valet mellan fullsortimentsbutik och färdig matkasse. En förklaring kan vara att de som har funderat på e-handel och kan tänka sig att handla mat från internet även har funderat på vilken e-handelstyp de skulle välja. Enligt produktlivscykelteorin kan det ta tid innan en vara når sin maximalt möjliga försäljningsnivå då en del konsumenter tar tid på sig innan de börjar konsumera. Det kan därmed vara så att en del konsumenter har funderat på e-handel och vilken typ de skulle välja men inte kommit igång med e-handeln än. I Stockholm korrelerar e-handel signifikant positivt med ålder och signifikant negativt med ålder i kvadrat. Resultatet tyder på att sannolikheten för att handla mat från internet ökar med ålder för individer som är upp till 37 år gamla. Från 38 år och uppåt minskar sannolikheten med ålder för att individer handlar mat från internet. En förklaring till att sannolikheten för ehandel ökar med ålder upp till 37 år kan vara att individer i den åldern i genomsnitt har högre inkomst än individer i 20-årsåldern. Därmed kanske de i högre utsträckning har råd med ehandel. Det kan även vara så att behovet av att spara tid ökar med ålder upp till cirka 37 år, till exempel om andelen hushåll med barn ökar med ålder upp till drygt 37 år. I Bollnäs minskar sannolikheten för att välja e-handel med åldern. Att det är en större andel yngre som handlar mat från internet stämmer överens med tidigare studier som visar att det är en större andel yngre som e-handlar (Svensk Handel 2010). I båda städerna är det bland de som är 35 år och yngre som störst andel skulle e-handla. Yngre individer har växt upp med internet i större utsträckning än de som är äldre. Därmed är de mer vana vid att använda internet och att köpa saker därifrån. Varför sambandet mellan e-handel och ålder är positivt i Bollnäs är svårt att säga något om men är helt klart intressant för vidare studier. Majoriteten av respondenterna i Stockholm handlar mat som ett enskilt ärende medan majoriteten i Bollnäs handlar mat i kombination med andra ärenden. Andelen som handlar 38 mat kombinerat med andra ärenden är i Stockholm 37 procent och i Bollnäs 56 procent. Enligt Svensk Distandshandel (2010) sker 41 procent av individers matinköp i kombination med andra ärenden. Det resultatet stämmer någorlunda väl överens med uppsatsens resultat för Stockholm. Svensk Distanshandel (2010) framhåller även att det är störst andel bland de som är äldre än 65 år som handlar mat som ett enskilt ärende. Det är ett resultat som stämmer överens för båda städerna i den här undersökningen. En förklaring till att det är fler som handlar mat som ett enskilt ärende i Stockholm än i Bollnäs kan återfinnas i Börjesson, Jonsson och Lundbergs (2012) rapport. De finner att Stockholms tunnelbana har lett till en mer glest byggd stad med långa avstånd. Vid resor till arbetet väljer ett flertal av de som bor i anslutning till tunnelbanan att åka den. När det kommer till andra typer av resor tar dock majoriteten bilen. Det är en följd av de långa avstånden i Stockholm. Det kan då vara så att de som åker och handlar mat som ett enskilt ärende åker kollektivt till arbetet. Efter jobbet åker de hem och hämtar bilen för att åka och handla, bland annat då det är enklare att få hem en större volym mat med bilen än med andra färdmedel. I Bollnäs är utbudet av kollektivtrafik sämre än i Stockholm. Många kanske tar bilen till jobbet och handlar på vägen hem. Det är till exempel drygt 20 procent fler som tar bilen vid matkonsumtion i Bollnäs än i Stockholm. Det kan även vara så att fler i Bollnäs handlar mat i kombination med andra ärenden då det är en större andel som bor längre bort, mer än en mil, från affären. I Bollnäs bor 37 procent längre än en mil från stormarknaden jämfört med 13 procent av respondenterna i Stockholm. Längre avstånd innebär att det blir mer tidskrävande att åka och handla som ett enskilt ärende om restiden tar lång tid. De längre avstånden i Bollnäs kan förklara att det inte är lika stor andel som cyklar eller går vid matkonsumtion som i Stockholm. Det är mer än fyra gånger så många som cyklar eller går när de ska handla mat i Stockholm jämfört med i Bollnäs. En annan möjlig förklaring är just att majoriteten i Bollnäs handlar mat i kombination med andra ärenden. Ska flera saker göras är det smidigare att åka runt med bilen än att cykla eller gå. I båda städerna är det bland de som handlar mat i kombination med andra ärenden som störst andel skulle e-handla. I Stockholm korrelerar ärendetyp signifikant negativt med e-handel vid regressionen med endast endogena variabler. Det stämmer överens med att det är en större andel bland de som handlar mat i kombination med andra ärenden som kan tänka sig att handla mat från internet. Det kan vara så att de som kombinerar matkonsumtionen med andra ärenden i högre utsträckning vill spara in tid på att slippa handla mat i en affär. De som 39 handlat mat som ett enskilt ärende kanske är mer villiga att lägga ned tid på matkonsumtionen, till exempel på grund av att de tycker om att handla mat. E-handel samvarierar positivt med avstånd från bostad till affär. En trolig orsak till det är att längre avstånd till affären gör att det tar längre tid att åka och handla. En möjlig förklaring till att efterfrågan på e-handel inte är högre bland respondenterna i Stockholm är att en stor andel, 87 procent, bodde inom en mil från stormarknadsbutiken. Enligt Ljungberg et al. (2003) har avstånd betydelse för individers butiksval. Det är därmed troligt att det även kan ha betydelse för e-handelsval. Andra faktorer som Ljungberg et al. tar upp som viktiga vid livsmedelsbutiksval och som även stämmer överens med resultaten i den här uppsatsen är pris, hushållsstorlek och biltillgång. Priset och fraktkostnadens betydelse för valet av e-handel har redan diskuterats. I själva undersökningen fanns ingen fråga angående hushåll. Vid frågan om varför individer inte ville e-handla angav dock en del att de ansåg att de var för få i hushållet vilket tyder på att hushållsstorlek eventuellt kan ha betydelse. Dock har det inte undersökts i den här uppsatsen vilket innebär att det inte går att dra några slutsatser kring det. Däremot skulle det vara intressant att i fortsatta studier undersöka vilken storlek ett hushåll i genomsnitt ska ha för att individer ska vilja e-handla. I Bollnäs finns det signifikant negativa samband mellan e-handel och fordonstyp vid e-handel. Det innebär att de som åker kollektivt eller cyklar och går ehandlar i större utsträckning än de som har tillgång till bil. 40 7. Slutsatser Faktorer såsom ålder, avstånd till affär, val mellan fullsortimentsbutik och matkasse, kommande e-handel samt fraktkostnader och prisskillnader har betydelse för om individen handlar mat från internet eller i en stormarknad. Yngre personer, längre avstånd, kommande e-handel samt vetskap om vilken e-handelstyp individen skulle välja påverkar e-handel av livsmedel positivt. Fraktkostnader och livsmedelspriser som är högre på internet än i en stormarknad påverkar e-handeln negativt. Även om konsumenterna är priskänsliga när det kommer till e-handel och högre priser så tyder resultatet på att det är andra faktorer än just priset som är främsta orsakerna till att konsumenter inte vill e-handla. Över 80 procent av respondenterna i båda städerna skulle till exempel välja stormarknadskonsumtion framför ehandel även om livsmedel i en stormarknad var 15 procent högre. Den främsta orsaken till att respondenterna inte vill e-handla är i båda städerna att de vill se varorna och välja dem själva innan de köper dem. Det är en större andel som har e-handlat och som kan tänka sig att e-handla i Stockholm än i Bollnäs. En förklaring kan vara att utbudet av e-handel är större och mer varierat i Stockholm. En liknande studie om ett till två år skulle vara intressant då e-handeln troligtvis kommer växa och bli allt vanligare. Det kan därför vara intressant att se hur många som då har e-handlat och som kan tänka sig att e-handla. Möjligtvis skiljer sig inte resultatet från en undersökning gjord längre fram i tiden mycket från dagens om de som besöker stormarknaden inte e-handlar medan de som e-handlar inte tar sig dit för att handla. Här följer förslag på åtgärder för att få fler individer att handla livsmedel från internet. En uppfattning jag har fått utifrån de undersökningar som har genomförts är att det råder stor osäkerhet kring e-handel av livsmedel. Något som potentiellt skulle kunna öka andelen internetkonsumenter är att öka informationen kring e-handel. Ett exempel är att trycka på hur stor andel som är nöjda med kvaliteten, ett annat är att informera om hur reklamationer går till och att det är okej att reklamera om varorna är dåliga. Erbjudanden om särskild kompensation vid dåliga varor skulle vara en möjlig metod för att locka till sig de som inte litar på kvaliteten hos livsmedlen. I Bollnäs anger en del respondenter att de inte e-handlar livsmedel på grund av ett dåligt utbud. Jag tror att det har större effekt att satsa på e-handel av livsmedel i Bollnäs eller andra småstäder där e-handeln finns i liten utsträckning än att göra satsningar i städer där utbudet av livsmedel från internet redan är stort. En orsak är att det kan finnas många som kan tänka sig att e-handla bara de hade möjlighet till det. Avstånden mellan bostad och mataffär är 41 i genomsnitt längre i Bollnäs än i Stockholm vilket kan innebära att det finns ett större behov av hemleverans i Bollnäs. Ur miljösynpunkt kan e-handelssatsningar i Bollnäs också vara att föredra framför satsningar i Stockholm. Dels på grund av de längre avstånden till affären, dels på grund av att över 90 procent av respondenterna i Bollnäs tar bilen vid livsmedelsinköp. Om en del av dessa börjar handla mat från internet skulle en del av bilåkandet möjligtvis kunna minska. I och med att e-handel av livsmedel kan ha effekter på bilåkande och miljön skulle politisk interaktion vara en möjlighet för att fler individer ska börja handla mat från internet. Det skulle till exempel kunna finnas åtgärder som underlättar för företag som vill sälja mat från internet att etablera sig, såsom subventioner eller liknande tills de har kommit igång. I och med att e-handel kan ses som en miljöåtgärd skulle även hushåll som i huvudsak handlar mat från internet kunna få någon sorts kompensation, till exempel i form av skattelättnader. Det finns skatteavdrag för miljöbilar samt ROT – och RUT-avdrag, så varför inte införa avdrag för e-handel med hemleverans? Hur som helst är e-handel av livsmedel något att satsa på, såväl för företag som för politiker. Frågan är bara hur livsmedelsförsäljningen från internet ska öka sin marknadsandel. 42 Källförteckning Ahmadi, Jan, Anvedahl, Alexander & Johansson, Niklas (2010). E-livsmedel 2.0 – En kvalitativ studie av livsmedelsbutikers e-handelssatsningar. Ekonomihögskolan, Linnéuniversitetet. Alström, Alok, Gander, Stuart, Haraldsson, Andreas & Lind, Fredrik (2013). The connected world digital Sweden – How consumers are setting the pace and creating opportunities for business. The Boston Consulting Group Börjesson, Maria, Jonsson, Daniel & Lundberg, Mattias (2012). Samhällsekonomin på spåret – en ESO-rapport om att räkna på tunnelbanan. Expertgruppen för studier i offentlig ekonomi, Finansdepartementet, Stockholm Carrasco, Nelson (2008). Deciding where to shop: disaggregate random utility destination choice modeling of grocery shopping in canton Zürich. Master in spatial development and infrastructure systems, Swiss federal institute of technology Zurich Cronhamn, Malcolm, Elmblad, Joakim & Rosenqvist, Rickard (2010). Veckans matinköp bara ett klick iväg – En studie av konsumentens syn på e-handel med livsmedel. Företagsekonomiska institutionen, Lunds Universitet Cude, Brenda J. & Morganosky, Michelle A. (2001). Consumer responses to online food retailing. Journal of food distribution research, Dahmström, Karin (2011). Från datainsamling till rapport – att göra en statistisk undersökning. Upplaga 5:1, Studentlitteratur Dijst, Martin; Farag, Sendy & Lanzendorf, Martin (2002). Exploring the use of e-shopping and its impact on personal travel behaviour in the Netherland. Urban and regional research centre Utrecht, Faculty of geographical sciences, Utrecht university, Nederländerna. E-barometern (2013) kvartal 2. Samarbete mellan Postnord, Svensk distanshandel & HUI Research, Stockholm Expowera (u.å.). Produktlivscykeln (Elektronisk) Tillgänglig: 43 < http://www.expowera.se/mentor/starta/starta_forsaljning_pris_prodlivscykel.htm> (2013-12-28 14:24 ) Haraldsson, Mattias & Svensson, Tomas (2001). Hushållens inköpsmönster och val av daglgvarubutiker i Trollhättan, Västerås och Östersund. Samhällsekonomisk analys av dagligvaruhandelns strukturomvandling, Väg – och transportforskningsinstitutet Vinnova, Linköping Haraldsson, Mattias & Svensson, Tomas (2002). Konsekvenser av dagligvaruhandelns strukturomvandling – slutrapport. Rapport 485, Väg – och transportforskningsinstitutet, Vinnova, Linköping Hultkrantz, Lars & Jan-Eric Nilsson (2004). Samhällsekonomisk analys – en introduktion till mikroekonomin. SNS Förlag (andra upplagan). Johnsson, Mats & Jönson, Gunilla (2006). Framtida handel – utveckling inom e-handel med dagligvaror. Vinnova rapport 2006:06 Jonsson, Oskar, Nilsson, Kristina & Östlund, Bo (2009). Strategisk hantering av varudistribution i tätort – Litteraturstudie. Publikation 2009:68, Vägverket, Uppsala kommun Konkurrentanalys (2010). Ansoffs matris – tillväxtstrategi.(Elektronisk) Tillgänglig: <http://www.konkurrentanalys.eu/2010/08/ansoffs-matris-tillvaxtstrategi.html> (2013-12-2814:35) Lindvall, Johannes (2007). Fallstudiestrategier. Open Journal Systems, Volym 109, Nr 3, 2007, Lunds Universitet. Ljungberg, Christer, Modig, Karin, Neergaard, Karin & Smidfeldt Rosqvist, Lena (2003). Externa och halvexterna affärsetableringar – litteraturstudie och kartläggning. Trivector Traffic rapport 2004:18 version 2.1, Vägverket, Borlänge. Orth, Matilda & Maican, Florin (2012). Marknadsstruktur och dynamik i dagligvaruhandeln. Ekonomisk Debatt, nr1, årgång 40, 2012. Porter, Michael (2004). Competitive Strategy – Techniques for analyzing industries and competitors. SimonSchuster Ltd Pindyck, Robert S. & Rubinfeld, Daniel L (2009). Microeconomics. Pearson International Edition, Pearson Education. 44 Statistik om Stockholm (u.å.) Detaljerad statistik över Stockholm (Elektronisk) Tillgänglig: <http://www.statistikomstockholm.se/index.php/detaljerad-statistik> (2013-12-20 06:44) Statistiska centralbyrån (u.å.) Statistik Tillgänglig: <http://www.scb.se/Pages/TableAndChart____281498.aspx> (2013-10-22 19:00) Tillgänglig: <http://www.scb.se/sv_/Hittastatistik/Statistikdatabasen/TabellPresentation/?layout=tableViewLayout1&rxid=eb36e802b08e-4ea3-a6e7-b088de84b1d5> (2013-12-20 06:44) Svensk Distanshandel (2013). Mat på nätet, Rapport 2013 Svensk Handel (2012). Mat på nätet – En undersökning om svenska konsumenters matinköp på internet. Svensson, Tomas (2002). Stormarknader eller närbutiker? Inköpsmönster och butiksval i södra Stockholm. Väg – och transportforskningsinstitutet, Linköping. Wallgren, Christine (2000). Livsmedelstransporter i ett hållbart samhälle – En sammanställning av litteratur och pågående projekt. Stockholms Universitet, Stockholm. 45