Ausmaß und Determinanten von Preisrigiditäten im deutschen Lebensmitteleinzelhandel : eine empirische Analyse mit Scannerdaten

dc.contributor.authorWeber, Sascha Alexander
dc.date.accessioned2023-06-12T08:06:18Z
dc.date.available2009-10-01T12:32:39Z
dc.date.available2023-06-12T08:06:18Z
dc.date.issued2009
dc.description.abstractIn den Analysen der Preisrigidität wurde der Lebensmitteleinzelhandel (LEH) sträflich vernachlässigt. Es existieren nur sehr wenige Studien, die sich explizit mit diesem Teil der Nahrungsmittelprozesskette beschäftigen. In der Studie von Blinder et al. (1998) zur U.S.-amerikanischen Volkswirtschaft ist der Handel mit Lebensmitteln unterrepräsentiert, während Stahl (2005) ihn für Deutschland ausklammert und nur produzierende Industrien berücksichtigt. Erschwerend kommt hinzu, dass die Studien des LEH nur wenige Determinanten der Preisstarrheit zur Erklärung erfassen. In dieser Analyse wird auf Basis eines umfangreichen Scannerdatensatzes für die Jahre 2000 und 2001 die Preisrigidität in der Warengruppe der Hart- und Schnittkäse gemessen und mit Hilfe unterschiedlichster Determinanten simultan erklärt. Beachtung finden hierbei psychologische Preisschwellen, die mittlere absolute Höhe einer Preisänderung als Proxy-Variable für Preisanpassungskosten, die kurzfristige Preiselastizität der Nachfrage sowie betriebstypenspezifische und firmenspezifische strategische Entscheidungen. Preisänderungen werden dabei erstmalig in Preisaktionen und marktbedingte Preisänderungen (Preissprünge) unterteilt.Für das Schätzmodell findet die Methode der Seemingly-Unrelated-Regression (SUR) nach Zellner (1962) Anwendung. Dieser Ansatz ist besonders aufgrund der direkten und indirekten Einflussnahme der Determinanten auf die Preisrigidität geeignet, da er in der Lage ist, diese Kreuzverknüpfungen aufzufangen und abzubilden.Die Modellergebnisse belegen, dass sich die Preisrigidität zwischen Preisaktionen und Preissprüngen deutlich unterscheidet. Während in der Gesamtbetrachtung die Preisrigidität auf Ebene der Betriebstypen (Unternehmen) noch zwischen 24,1 und 35,5 (11,0 und 10,7) Wochen variiert, sind es bei alleiniger Betrachtung von Preisaktionen 72,3 bis 87,3 (38,8 bis 89,2) Wochen, die zwischen zwei Preisaktionen vergehen. Preissprünge sind wesentlich häufiger zu beobachten, so dass die mittlere Phase stabiler Preise daher in Betriebstypen (Unternehmen) nur noch 32,0 bis 44,0 (27,7 bis 95,3) Wochen beträgt. Der direkte Effekt einer zusätzlichen Preisaktion (Preissprung) auf die Dauer konstanter Preise ist -1,5 (-9,0) Wochen für Betriebstypen und -1,7 (-10,0) Wochen für Firmen. Der Einfluss psychologischer Preise auf die Preisrigidität kann ebenso belegt werden. Auf Ebene der Handelsunternehmen bedeutet beispielsweise eine Zunahme des Anteils psychologischer Preise bei Preisaktionen um einen Prozentpunkt eine Verlängerung der Preisstarrheit um 1,3 Wochen.de_DE
dc.description.abstractAnalyses of price rigidity mainly neglected food retailing industry. There are only few studies explicitly concerning this part of the food process chain. In Blinder s et al. (1998) analysis of the U.S. economy the food retailing industry is underrepresented, whereas for Germany this industry is not even considered by Stahl (2005) at all, who concentrates his survey on manufacturing industries. An aggravating factor is that most of the remaining studies cover only few determinants for price rigidity s explanation. On the basis of an extensive scanner dataset the present analysis simultaneously elucidates price rigidity with different determinants in the category of hard and sliced cheese for the year 2000 and 2001. Here, psychological pricing points, the average absolute amount of a price change as a proxy for menu costs, and the short-run price elasticity of demand as well as management decisions at the level of store types and firms are considered to be the main driving factors of price rigidity. It is novel in this study that price changes are divided into price actions (sales) and market driven price changes (price jumps).For estimation Zellner s (1962) method of the Seemingly-Unrelated-Regression (SUR) is applied. This procedure is particularly suitable due to the direct and indirect impacts of the relevant determinants on the rigidity of prices, because determinant s cross-relations are detected and modeled.The model results document that price rigidity differs clearly between sales and price jumps. Whereas in an overall view of all price changes price rigidity varies at the level of store types (firms) between 24.1 and 35.5 (11.0 and 10.7) weeks, considering only sales the duration of constant prices increases to periods ranging from 72.3 to 87.3 (38.8 to 89.2) weeks. Price jumps can be observed more frequently, so that the mean period of constant prices ranges between 32.0 and 44.0 (27.7 to 95.3) weeks at the level of store types (firms). The direct effect of an additional price action (price jump) on price rigidity is -1.5 (- 9.0) weeks for store types and -1.7 (- 10.0) weeks for firms. The influence of psychological prices on the price rigidity can be documented likewise. An increase of the share of psychological prices of sales by one percentage point implies, e.g. at the level of firms, that the duration of constant prices is raised by 1.3 weeks.en
dc.identifier.urihttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hebis:26-opus-72065
dc.identifier.urihttps://jlupub.ub.uni-giessen.de//handle/jlupub/17610
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.22029/jlupub-16988
dc.language.isode_DEde_DE
dc.rightsIn Copyright*
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/page/InC/1.0/*
dc.subjectScannerdatende_DE
dc.subjectpsychologische Preisede_DE
dc.subjectHandelsmarkende_DE
dc.subjectMenu Costsde_DE
dc.subjectscanner dataen
dc.subjectpsychological pricingen
dc.subjectprivate labelen
dc.subjectmenu costsen
dc.subject.ddcddc:630de_DE
dc.titleAusmaß und Determinanten von Preisrigiditäten im deutschen Lebensmitteleinzelhandel : eine empirische Analyse mit Scannerdatende_DE
dc.title.alternativeMagnitude and determinants of price rigidity in German grocery retailing : an empirical analysis with scanner dataen
dc.typedoctoralThesisde_DE
dcterms.dateAccepted2009-09-22
local.affiliationFB 09 - Agrarwissenschaften, Ökotrophologie und Umweltmanagementde_DE
local.opus.fachgebietAgrarwissenschaften, Ökotrophologie und Umweltmanagement fachübergreifendde_DE
local.opus.id7206
local.opus.instituteInstitut für Agrarpolitik und Marktforschungde_DE
thesis.levelthesis.doctoralde_DE

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