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ÉCOLE DES HAUTES É~UDES COMMERCIALES MIM a

L'UNWERSITÉ DE MONTREAL

COMMERCE DE DETAIL DE L'ESSENCE AUTOMOBILE: MODÉUSATION DE l'IMPACT A COURT TERME DES

FACTEURS ENDOGÈNES ET EXOGÈNES SUR LES VENTES D'ESSENCE DANS LES STATIONS-SERVICE A MONTREAL

Par

Raphal Nguimbus

Thèse prbsentke h l'École des Hautes etudes Commerciales en vue de l'obtention du grade de Philosophia, Dodor (Ph.D.)

en Administration

O Raphadl Nguirnbus, 2000

3 uisitions and Acquisitions et Bi iogmphic Services services bibliographiques

The author has granted a non- exchsix licence ailowing the National Li'brary of Canada to reproduce, loan, distriiute or sel copies of this thesis in microform, papez or electronic formats.

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L'auteur conserve la propriété du droit d'auteur qui protège cette thèse. Ni la Wse ni des extraits substantiels de cele-ci ne doivent êûe imprimés ou autrement reproduits sans son autorisation.

CCOLE DES HAUTES ÉTUDES COMMERCIALES U N N E R S ~ DE MONTREAL

Cette these intitulée:

COMMERCE DE DÉTAIL DE L'ESSENCE AUTOMOBILE: MODÉLISATION DE CIMPACT A COURT TERME DES

FACTEURS ENDOGÈNES ET EXOG~NES SUR LES VENTES

Pr6mtde par:

Raphaëi Nguimbus

A 8té evaluée par un jury cornpose de personnes suivantes:

Président 6valuateur externe Membre Codirecteurs

Gunnar K. Sletmo Daniel Lesceux Michel Patry Robert Gagne Georges Zaccour

REMERCIEMENTS

Je voudrais remercier tous ceux qui m'ont accompagn6 tous les

instants pendant mes etudes doctorales. Je remercie très sinchernent les

professeurs Georges Zaccour et Robert Gagne, les codiredeurs de cette

these pour tout ce qu'ils ont fait pour que ce travail aboutisse. Je remercie

les professeurs Michel Patry et Richard Loulou pour leur encadrement en

phase DI. Je salue le professeur Gunnar K. Sletmo mon mentor pour

m'avoir tout donne: son grand amour et sa disponibilite. Je dis un grand

merci au professeur Jacques Nantel qui m'a tant aidé durant cette

epreuve.

Ma gratitude va aux professeurs Simon Dahan, Alain dAstous,

JoAnne Labrecque pour les conseils qu'ils ont su me prodiguer pendant la

rédaction de cette thdse. Je remercie le professeur Marc Filion, chef de

service marketing (HEC) de m'avoir offert un cadre de travail convenable

pendant cette recherche.

Je voudrais remercier le Gouvernement du Cameroun qui m'a

accorde une bourse d'excellence pour faire ce doctorat. Ma gratitude va I

I'Essec de Douala qui m'a liber6 pour entreprendre ces 6tudes. Grâce a

l'aide financidre des HEC j'ai termine cette thdse.

Je remercie tous les etudiants du doctorat et les amis qui m'ont

aide avec leurs conseils: Simon Pierre Sigue, Pierre Olivier Pineau et

Sihem Taboubi. J'ai aussi Mefici6 d'un grand support en la personne de

Alain Nyeck Nyamb, Sylvie B. H. Hyong, Ngudne Nguènb Philippe, Daniel

Lemieux, Jose Morais, Nneme Nneme Leandre, Isaac Nyobè, Robert

Baha, Bernard Pondi, Andr6 Mbam, Ndong Meba, Lise Cloutier Delage,

CBline Bourbonnais, José8 Vineelette, Andr6 Nkondjock, Jacob m a n a

Abe, Bile Elvire, Ngo Yane AC, Ngo,Njoh Marie No91, Sylvain Sdnécal, et

Brigitte Beauchamp.

Je voudrais 6galement remercier mesdames Diane Begin et Nicole

~upont en seirvce à la bibliothèque des HEC pour leur courtoisie et leur

disponibilité à tous les instants à mon 6gard.

Toute ma famille et mes amis qui vivent au Cameroun sont

remercies pour leurs encouragements et leurs prieres.

Enfin je voudrais remercier mon Bpouse R6gine Solange Hyong

qui est pour moi un don de Dieu B qui je dedie cette these, les enfants

Benoît Steve Gwém, Gabriel Armand Hyong Nguimbus, Raphad Patrick

Nguimbus II et Bernard Adrien Harold Nguimbus pour toutes les wnrees

endurées. Aujourd'hui je vous passe le ternoin pour faire mieux que moi.

Je remercie Notre Seigneur Jesus Christ, qui est toujours présent h mes côtes et qui m'a permis d'&tre ce que je suis et de franchir tous les

obstacles.

A tous k e n f m d'Af"4ue que I'intdémnce a l'igiimnce ont pn'vLs ka joie & s u v i i la tam irorrrnèière

Sommaire

, La d6tennination de i'impact des facteurs sous contrible et hors

contrble qui influencent les volumes de vente des magasins de detail qui

vendent des produits homogbnes et fortement substituables #institue le

cœur de cette thèse. II s'agit d'estimer un ensemble de coefficients

stables et asymtotiquement efficaces non corrél6s avec les effets

spécifiques albatoires des sites d'essence dans le marche de Montréal

(Quebec, Canada) durant la période 1993-1997. Le modèle

econom8trique qui est ainsi spécifie et teste, isole un ensemble de quatre

variables dont le prix de détail affiche dans un site dessence ordinaire, la

capacit6 de service du site pendant les heures de pointe, les heures de

service et le nombre de sites concurrents au voisinage du site dans un

rayon de deux kilomdtres. Ces quatre facteurs influencent les ventes

d'essence dans les stations-service. Les données en panel avec les

methodes d'estimation robustes (estimateur & distance minimale) sont

utilisees pour astimer les parambtres du moddle de vente. Nous partons

avec I'hypothdse génerale selon laquelle il se développe une force

d'attraction qui attire les clients automobilistes dans chaque site, et qui lui

permet de rdaliser les ventes. Cette capacité d'attraction varie dun site à

un autre et cela est dCI à la combinaison de l'effort marketing et de

l'environnement concurrentiel autour du site. Les notions de voisinage et

de concurrence spatiale expliquent les comportements des ddcideurs qui

gbrent les sites. Le but de cette thèse est de développer un outil d'aide à

la décision (modble analytique) pour permettre aux gestionnaires des

chaînes de stations-service dafiéder efficacement les ressources

commerciales dans les points de vente.

Résumé

L'objet de cette these est de spécifier et de tester un modele

dcanorndtrique de réponse des vmtes d'essence automobile à partir d'un

panel de stations-service (19934997) et A raide des estimateurs à

distance minimale. II s'agit de mesurer i'impact à court terme des facteurs

sous contrôle et hors contrale sur les ventes d'essence automobile dans

les stations-senrice.

II est montre dans cette recherche que le prix affiche de l'essence

dans un site , la capadte de serviœ du site, les heures de service et le

nombre de sites concunents au voisinage dans un rayon de deux

kilomhtres sont les principaux facteurs endoghnes et exoghnes qui

influencent la demande sdledive des sites d'essence de façon

significative.

II est montre que les fondions de r4ponse des stations-service

dans les marches 4 structure oligopolistique ont des effets sp6cifiques

aléatoires nuls si le prix de detail d'essence s'brte ndgativement du prix

d'dquilibre du marche. II est montre que la localisation d'une station-

service a un impact relativement faible sur les ventes d'essence dans les

stations-service. II est montre que la conjugaison de la capadte de

service, des prix et des heures de serviœ qui confhe à une station-

service un monopole spatial et non sa localisation. II est clairement dtabli

dans cette recherche que la localisation dune station-service n'est pas la

condition sine qua non de son succès commercial mais sa capadte de

service, ses prix de vente, ses heures de senrice et le nombre de sites

concurrents dans son voisinage. La localisation d'un site n'est pas

conséquente au potentiel de marché mais la concurrence.

II est montre dans cette th& que comme le marché de l'essence

automobile est en saturation et que le taux de croissance de la demande

dans le marche de Montréal est quasiment stable A 1%, le seul moyen

craugmetnter les rendements moyens des sites est de réduire le nombre

de sites dans le rnarctid. La restructuration et la diversification que

cunnait cette industrie depuis les années 80 poussent davantage les

gestionnaires des grandes chaînes de stations-sdce ii s'interroger sur

la productivit6 marginale de chaque ressource commerciale.

Cette recherche répond éi la question fondamentale suivante: Sur

quels BlBments du mix de detail les vendeurs d'essence doivent-ils

s'appuyer pour rester cornpetitifs $i court terme dans un marche où le

setvice devient de plus en plus rapide et peu cher? Les détaillants qui

arriveront à trouver une synergie entre leur politique de prix et de capacité

de site (site efficace) resteront compétitifs dans œ marche. II faut donc

pour cela posséder un outil d'analyse fiable pour mesurer la contribution

de chaque ressource mmrnerciale au rendement du site A court terme.

Les méthodes d'estimation robustes (esb'mateur à distanœ

minimale) nous ont permis d'estimer des coenicients stables et

asymptotiquement efficaces et non corrélds aux effets spkifiques

al6atoires des sites. II est d6rnontrb dans cette these que le prix de détail

du carburant affiche dans les sites dans le marche de Montréal durant la

p6riode 1993-1 997 n'a pas Bt4 un outil de la concurrence comme tel entre

les oligopoleun, mais la capacitb de servi- et les heures d'ouverture+

Table des Matiéres

REMERCIEMENTS ... .......... ................ ..... . .. ..... . .. ....... ....... .. ..... .. .. .i DÉDICACE ... ... ... .. . ... .. . .. . ... . . . ... . . . . . . ... . .. . .. .. . .. . . .. . .. . . . . .. . . . . .. ii

P.. SOMMAIRE ....... ..... . . . . ....... .. . . . ....... . ., ... ..... . .. ...... .. .......................... iii RÉSUMÉ ........ ......... . . . ............ ........ ..... ........ ................. ............. ... .. .iv

Chapitre 1

INTRODUCTION ET FORMULATION DU PROBLÈME.

1.1 - BACKGROUND GÉNERAL ..................................... ... ..... . ...................... 3

1.2 - BACKGROUND SPÉCIFIQUE ..................................................................... 4

1.3 - CONTEXTE DE tA RECHERCHE ........................................ . ..... . ..... . ....-.... 4

1.4 - MOTIVATION DE LA RECHERCHE ............................................................ 5

1.5 * QUESTION DE RECHERCHE ..................................................................... 0

1.6 - ORIGINALIT~ ET CONTRIBUTIONS .......................................................... 9

1.7 - PLAN DE RECHERCHE ............................................. - ........ . ............ 1 2

PORTRAIT DU MARCHE DE DETAIL DE L'ESSENCE DE M O N T R ~ L (1 993-1 997)

2.1 - INTRODUCTION ..................................... ... . . ........................................ 16

2.2 - LE COMMERCE DE L'ESSENCE AUTOMOBILE AU QU^ BEC (1993-1997) ..-......... . . ... . . . .. . ... . . .,. . . ... . ...i ..... . .. . ...... . .. . . ..--... . --. -. . .- .. .-. .-. .+. . ,. ..+... . . .+ 21

22.1 - Les débits des stations-dce au Q u b c (1993-1997) ............................... 21

2.2.2 O La repartition des offres de service au Quebec (1 993-1 997) ......... ; ....... 28

2.3- L'ÉVOLUTION DE LA CONSOMMATION DE CARBURANT A M O N T R ~ L (1 993-1 997) ............................................................................ -34

2.3- LA STRUCTURE DU MARCHE DE.CARBURANT DE MONTRÉAL (1 993-1 997) ...........................................*.....~-.......................~...........,........*....... 37

2.3.1 . Les intervenants .......................................................................................... 37

2.3.2 O Le pouvoir des intenrenants ....................................................................... 39

2.3.3 . La restructuration des réseaux ................................................................... 40

2.4- LE MARCHE DE MONTRÉAL: LES PERFORMANCES COMMERCIALES DES D~AILLANTS (1 993-1 997) ................................. 41

2.4.1 . Les debits moyens par site: Le triomphe des Nationaux ......................... 42

................................. 2.4.2 . Quelques hypothdses sur la force des oligopoleurs 47

2.4.3 O Le prix de l'essence ordinaire à Montréal (1 993-1 997) ............................. 49

2.5 O CONCLUSION ................................................................................................ 56 ............. Annexe 2-1 : Tableau de synthbse des indicateurs de la performance 57

Annexe 2-2: Quelques indicateurs de la performance des quatre grandes petrolidres dominantes dans l'industrie 4 MontrBal ........................................... 61

Annexe 2-3: Quelques statistiques locales sur les @ions urbaines à ........................ Montreal ........................................................................................... : 64

REVUE DE LA LITTERATURE

3.1 . INTRODUCTION .......... ,, .... ,. ...................................................................... 67

3.2 . LES D~TERMINANTS DE LA PERFORMANCE COMMERCIALE DES

MAGASINS DE DETAIL ............................................................................... 69

3.3 . LES MODÈLES DES D&TERMINANTS DE LA PERFORMANCE . DES MAGASINS DE DETAIL ...................................................................... 72

.............................. 3.3.1 œ L'impact des variables de l'environnement du marche 73

3.3.2 L'impact des attributs des magasins de detail sur les ventes ................... 75

3.4 . LES DÉTERMINANTS DES VENTES D'ESSENCE DANS LES STATIONS-SERVICE .................................................................................... 77

.......................................... . 3.4. t Les travaux pr4curseurs de Lambin (1 972a. b) 7'7

3.4.2 . L'apport significatif de Robinson et Hebden (1 973) .................................. 78

. 3.4.3 O L L ~ grande contribution de Png et Reitman (1 994) .................................... 80

3.4.4 . C'expertise des professionnels du commerce de detail de l'essence ...... 82

3.5 . CONCLUSION ET SYNTHÈSE DE LA LITTÉRATURE ............................... 83

CHAPITRE IV

4.1 . FORMULATION THGORIQUE DU PROBLÈME ......................................... 89

4.1.1 O Les variations conjecturales des oligopoleurs ........................................... 89

.................... 4.1.2 . La formation de la demande gravitationnelle dans les sites 92

................................................ 4.2 O LES BASES TH~ORIQUES DU MODÈLES 95

........................ . 4.2.1 Chypothbe d'un prix de détail cr6quilibre sur le marche -95

............. . 4.2.2 LthypothBse des marchés congestionn6s et des capacités fixes 98

4-3 . C'ÉQUATION ÉCONOMÉTRIQUE DU MOD~LE DES VENTES ......................................................................... D'ESSENCE DANS UN SITE 101

. ....... 4.3.1 Relation entre I'attractivite et les ddterminants des ventes d'un site 101

4.3.2 . La ddlimitation dune zone de marche ...................................................... 102

4.3.3 . Le volume des flux circulatoires du trafic automobile ................................ Ki4

4.3.4 . La fonction d'attraction des consommateurs dessence dans les sites ........................................................................................................................... lû5

4.3.5 . Les hypothbses du modele des ventes d'essence dans les sites ........... 10s

4.3.6 . C6quation du modele 6conom6trique des ventes d'essence dans ........................................................................................................................ un site 100

4.3.7 . La forme de la fonction des ventes d'essence dans un site ..................... 109

CHAPITRE V

DESCRIPTION DES VARIABLES ET DES DONNÉES

5.1 . DESCRIPTION DES VARIABLES ................................................................. 109

5.1.1 . Les ventes d'essence dans une station-service (la variable dependante) ........................................................................................................... 103

5.1.2. Le prix de detail du carburant ordinaire (sans plomb) ................................ 111

5.1.3 . Les heures de senrice .................................................................................. 111

5.1.4 . La capadte de service ................................................................................. 112

5.1.5 œ L'emplacement d'un site d'essence ........................................................... 113

5.1.6 . La concurrence au voisinage d'un site d'essence ..................................... 115

5.1.7 . Le nom de maque de la bannière du site .............................................. 116

5.1.8 O La zone de mardi6 du site ............................................................................. 116

5.1.9 O La conjoncture 6conomique ......................................................................... 177

5.2 . DESCRIPTION DES DONNEES ........................................................ 117

5.2.1 . La banque de données de Kent Marketing ................................................ 117

5.2.2 . La banque de données: Enquête Origines/Destination (STCUM- 1993) ........................................................................................................................ 119

5.2.3 . Enqu8tes compl6mentaires sur le terrain (1999) ...................................... 120

5.3 . CRIT~~RES DE SÉLECTION. PÉRIODE ET REPRÉSENTATIVITÉ DES UNIT& STATISTIQUES ................................................................... 120

CHAPITRE VI

MÉTHODOLOGIE D'ESTIMATION DES PARAM~TRES DU MOD~LE .

6.1 . MÉTHODOLOGIE D'ESTIMATION DES PARAMÈTRES AVEC LES DONNÉES EN PANEL ........ 1 .......................................................................... 124

6.1.1 - Definition et Caractérisation des donrtbs en panel ................................ 124

6.1.2 . Processus d'estimation des parambtres du rnodble avec les Mthodes robustes .................................................................................. 1 2 5

6.1 .2.1 O Ca lecture des donnks en panel ................................................................ 128

6.1.2.3 . La matrice de variance covariance pond&& ........................................... 131

6.1 .2.4 . L'estimateur distance minimale .................................................................. 132

.. 6.2 - LES LIMITES DES HYPOTHÈSES STATISTIQUES ............................ .... 133

6.3 - LE LOGICIEL DE TRAITEMENT DES DONNES (TSP) .................................. 134

CHAPITRE VI1

PRÉSENTATION. DISCUSSION ET IMPLICATIONS DES RÉSULTATS .

7.1. PRÊSENTATION DES RÉSULTATS .............................................................. 144

7.1 -1 . Hypothbses testées avec I'estimateur h distance minimale (SUR) ......... 146

............... 7.1.1.1 . Hypothèse 1 . L'impact des prix d'essence sur les ventes des sites 146

œ . 7.1.1.2 Hypothèse 2 L'impact des heure6 de service sur les ventes des sites ......... 152

7.1 if . 3 . Hypothèse 3 . L'impact de la capaciîé de seMcci sut les ventes des sites ..... 154

. ................ 7.1.1.4 . Hypoaiesct 4 L'impact de la owicurrence sur k s ventes des sites 157

7.1.2 . HypoWses non testées avec I'estimateur h distance minimale (SUR) ........................................................................................................................ 150

............. 7.1.2.1 O Hypothese 5 . L'mact du volume de trafic sur les ventes des sites 159

7.1.2.2 - Hypothdse 8 . L'impact du nom de maque sur les ventes des sites .............. 161

7.1.2.3 . Hypothése 7 . L'impact da la m e de inarche sur les ventes des sites ......... 162

7.2 O DISCUSSION ET IMPLICATIONS DES R~SULTATS ............................... 184

.................................................................... 7.2.1 . Les prix de detail du carburant 164

7.2.2 . La capacité de service ......................................................................... 166

7.2.3 . Les heures de service ..................................................................................... 167

CHAPITRE VIII

CONCLUSION GÉNERALE : CONTRIBUTIONS. LIMITES ET . RECOMMANDATIONS

8.1 . SYNTH~SE ...................................................................................................... 769

8. 2 - CONTRIBUTIONS .......................................................................................... 173

8.3 - LIMITES ......................... .. .................................................................................. 176

8.4 - RECOMMANDAT~ONS ...................................................................................... 177

TABLEAUX

Tableau 24 Comparaison des debits dessence entre les provinces .................................................................................................. canadiennes -23

Tableau 2-2 Évolution du nombre de stations-service et des débits moyens au .......................................................................................................... Canada -24

.................................... Tableau 2-3 Comparaison des ratios stationdvolume 25

................................................................. Tableau 2 4 Répartition des débits 26

Tableau 2-5 RBpartition des Btablissements de détail dessence ..................................................................................................... au Quebec 27

Tableau 2-6 Répartitian des installations de detail dessence par type d'offre ...................................................................................................... au Québec 29

1 ableau 2-8 lntenrenants dans l'industrie A Montreal et definitions ................ 39

Tableau 3-1 Synthése des &des &conornétriques sur les modhles de vente ........................................................................................................ d'essence 86

Tableau 4-1 Matrice des ventes cressence dans les sites ........................... 92

Tableau 5-1 Statistiques desaiptives (format panel) ..................................... 122

Tableau 5-2 Statistiques descriptives (format p l e d ) ................................... 123

TaMeau 7-1 Synthbse des ri8suItats: &mtions des ventes .......................... 148

GRAPHIQUES

Graphique 2-1 Consommation de l'essence 4 Montréal (1 993-1 997) ............... 35

Graphique 2-2 Évolution des dWis moyens par site dans le marche de ........................................................................................................... Montreal -42

................. Graphique 2-3 Debits moyens d'essence par site des oligopoleurs 43

Graphique 2 4 holution des débits moyens par site et par zone de ......................................................................................... marche (1 993-1 997) 46

Graphique 2-5 Description des prix moyens de Fessence ordinaire .............................................. (Montreal 93-97) -49

Graphique 2-6 Variation des prix moyens d'essence ordinaire entre les sites .................................................................................................................. 50

Graphique 2-7 Évolution des prix moyens de l'essence ordinaire (Montreal 1993-1 997) ................................................ 5 1

Graphique 2-8 Comparaison des prix moyens dans les trois sous- marches ............................................................................................................ 52

Graphique 2-9 Prix moyens dessence ordinaire entre les oligopoleurs .......... 53

Graphique 2-10 holution des prix moyens de l'essence ordinaire des oligopoleurs ...................................................................................................... 54

Graphique 2-1 1 Prix moyens essence ordinaire 1 au nombre de concurrents ....................................................................................................... 55

Graphique 7-1 Ventes dessence dans un site en fondion du nombre dheures .......................................................................................................... 153

Graphique 7-2 Relation théorique entre les ventes ff un site et sa taille .......... 155

Graphique 7-3 Differentes correlations entre les ventes. le trafic et la taille d'un site ................... : ....................................................................................... 155

Graphique 7 4 Relation entre les ventes d'un site et le nombre de concurrents ....................................................................................................... 158

Figure 4-1 Forme réduite ciu modèle de vente d'essence dans un site ............ 111

CHAPITRE 1

INTRODUCTION ET FORMULATION DU PROBLÈME

L'objet de ce chapitre introductif est de formuler le probtbme auquel cette

recherche est consacrée. II s'agit de specifier et de teder un modble 6conom6trique

pour mesurer l'influence des sources de variation endogènes et exoghnes des ventes

entre les magasins de détail apparemment het6roghnes implantes dans un mQme

marche et directement concurrents. Un tel modele est un outil d'aide à la decision pour

les managers qui gbrent les chaînes de magasins de détail et qui veulent apprhcier la

contribution de chaque maillon de la chaîne et de chaque ressource au rendement de la

maque.

Cadivit6 essentielle et la plus complexe du marketing management est

probablement i'affectation et 1'8valuation de I'effort commercial d'une firme entre les

diffdrentes variables marketing qui ifluencent les ventes telles que la publicitd, le prix,

la qualit6 du produit, et les rdseaux de commercialisation. Pour certaines gtandes chaînes de detail le processus dhaluation de la performance commerciale a 6volu8,

passant des methodes subjectives dessaüerrew aux mbthodes plus standardisées qui

sont assou6es aux modhles statistiques les plus sophistiquds. Ce developpement &ait

bas6 sur i'hypothbe selon laquelle les localisations "id8ales" comportent un nombre

identifiable de sites et des situatians caractéristiques qui peuvent Btre proprement

isolds, quantifies et 4valu6s. Implicite 4 cette conceptualisation est la notion de rnofp~pole

sp ia l selon laquelle toutes les activités homiques localisées dans l'espace n'offrent

pas les mgmes avantages sphifiques qui peuvent accroltre les niveaux des ventes.

En isolant efficacement ces facteurs cl& associés aux "sites optimum", une

strategiie de prise de decision plus efficace peut btre formulée. En adoptant cette

perspective, un ensemble de procedures de planification plus ri~ureuses et plus

flexibles peut etré Blaboré par une firme lorsqu'elle pmcdde à des opkations

d'bvaluation de routine des sites, de planification et d'expansion des sites, ou pour

decider des sites a fermer, ou pou chercher un nouveau repositionnement des sites et

des marques sur le marché.

L'objectif fondamental poursuivi par œ travail est d'étudier comment se fait

i'affectation et i'8valuation des ressources dans le commerce de détail der produits

homogdnes et fortement substituabies dans les marchés à strudure oligopolistique. II

s'agit de ccrncevoir un dl analytique capabte de rrasurer les swrces de vahtion des

m ventes entre les magasins de detail localis8s dans un mgme marche et en interaction

spatiale. En dautres ternies, il s'agit de'dMre et da mesurer rimpact des facteurs qui

expliquent le volume der ventes capté par un magasin de dbtail. Cela exige l'analyse

des fonctions de vente des d i i t s sites locaks dans un marchd. Nous wons choisi

de spécifier un Nlclde de réponse des magasins de Mai l qui vendent des produits

homoghnes et fbrtement substituables sur la base des hypothèses rbalistes de la théorie

de l'oligopole et de l'attraction commerciale pour mesurer I'infiuence des facteurs

endogènes et exogènes qui expliquent la compbtitivitd des institutions de detail.

1.2 - BACKGROUND SPÉCIFIQUE

L'essence automobile est un produit hmnogbne et fortement substituable. Le

commerce du carburant automobile se fait en grande partie travers les stations-service

g6rées par un petit nombre de firmes. Les compagnies pétmli4res disposent

d'immenses chahs de stations-service dispersdes dans les grandes et les petites

m4tropoles urbaines. Une fois les stations-service créées, il faut qu'elles produisent les

ventes mnfoniF8ment sux prévisions faites avant leur implantation. Comme le secteur

de détail des produits petroliers raffines est hautement concurrentiel, les managers sont

sur le qui-vive en permanence, et doivent expliquer chaque fois le rdsultat commercial

obtenu.

1.3 - CONTEXTE DE LA RECHERCHE

Trbs peu de modbles éwnom6triques ont été développ6s dans le champ du

commerce de détail, pour tester tes Wories avancées dans œ domaine, pour decrire et

expliquer la pedomance des magasins de detail. Même si les recherches dans ce sens

sont faites dans certains sous-secteurs de I'industrie de detail par les professionnels et

certains cabinets de consuttath, iI est urgent pour le monde universitaire de 'VapWier"

en quelque sorte ce champ de recherche. Les paradigmes utilisds en marketing et dans

le commerce de detail ont besoin des modeles 6wnom6triques pour valider

scientifiquement les dircnls concepts utilisés dans œ champ tout en donnant des

& ~ M S ~ S efficaces aux problhmes qui se posent dans la pratique du commerce de

I) dhtail. II n'existe pas aujourd'hui dans le champ du commerce de détail un modble de

base capable de decn're les ventes des magasins de detail. Les cadres de recherche

propos& par Davidson, Sweeney et Stampfl (1988), avec leur fameux modble de

stratégie marketing de detail, ne suffisent pas pour comprendre rdellement comment

fonctionnent les institutions de detail.

L%valuation de la performance (ventes, parts de marche, niveaux de profit) des

magasins de détail avec des outils analytiques s'impose pour établir des relations de

cause h effet entre les ventes et certains facteurs endoghnes ou exogbnes dans le

secteur commercial. Dans les canaux de distribution des produits et des services le

point de vente constitue l'interface entre l'offre et la demande. C'est le maillon le plus

important de la chaîne verticale qui noumt tout le réseau. II est urgent pour chaque

sous-secteur de détail de comprendre le fonctionnement de ses marches avals pour

aider les managers prendre de bonnes ddcisions commerciales. Le developpement

des moddles substantiels la fois positifs et normatifs dans le domaine du commerce de

détail va dans ce sens et c'est dans ce contexte que s'inscrit cette recherche.

1.4 - MOTIVATION DE LA RECHERCHE

Nous avons discute plus haut des motivations d'ordre théorique et

mbthodologique qui nous ont pousse à entreprendre cette recherche. II y a des raisons

d'ordre pratique qui sont liées aux problbmes spécifiques posés dans le secteur. Le

secteur du commerce de detail de l'essence est en pleine mutation depuis le début des

annees 80 aux EU et au Canada. La concurrence est devenue de plus en plus intense

entre les stations-service qui doivent offrir des senrices de grande qualité et peu chers-

Les gestionnaires des stations-service sont dans la quadrature du cercle. Ils doivent

augmenter leurs volumes de vente dans les marches en maturité où les taux de

croissance annuelle ne dépassent pas un pour cent. Malgr6 la diversification des

produits et des services au point de vente, la rationalisation et le dégraissage des points

de vente; les volumes de vente dans les stations-servi- augmentent très peu surtout

pour les petits ddtaillants. Les volumes de vente de la majoritd des stations-serviee se

@ sont r 6 W s comme une peau de chagrin.

La qdte permanente de la missanœ des volumes de vente dans chaque

station-service '(les charges mes des stationsaervice Btant trds 6levBcNI) mdui t les

distributeurs d'essence ii gerer "scientifiquement" leurs implantations. La connaissance

de la contribution de chaque facteur au resultat commercial permet aux managers des

chaînes darn6liorer leur prise de décision pendant I'affedation des ressources. Le

succès ou I'echec commercial d'une station-sewice dependent de la qualit6 des sites en

termes de potentiel de marche et de la gestion efficace des implantations qui doivent

rdpondre de manier8 ad6quate aux attentes des clients en livrant un service de qualité

par rapport aux concurrents directs. L'evaluation constante de la contribution de chaque

ressource commerciale aux ventes permet aux stratdges des chaînes de stations-

senriœ de s'ajuster à temps, de faire face aux soubresauts de l'environnement et de la

concurrence en maintenant des systbmes de distributions efficients et efficaces.

Les changements majeurs qui s'opèrent dans l'industrie de detail de I'essence

aux EU et au Canada comme I'a soulign6 Abramo (1997a,b,c) expliquent les

comportements des managers qui 6valuent la rentabilite des stations-senrice au cas par

cas. Ces changements sont dûs a plusieurs fadeurs:

i) Les bons sites ne sont plus disponibles comme par le passe. La

croissance des ventes ne peut se faire qu'A partir des sites secondaires ou

des sites existants qui n'ont pas encore exploite leur potentiel. Pour les

sites qui n'ont pas exploite tout leur potentiel, les stratèges des rdseaux

doivent savoir quels amenagements faire dans la station-service au niveau

de la taille ou de la composition du mi% de detail pour rbaliser le potentiel

total de marche.

ii) Les grands ddtaillants des produits pétroliers raffines font face A I'hergence des distributeurs independants rdgionaw qui g h n t mieux

leurs centres de profit (compression des charges cfexploitation) et

maximisent les gains de leurs investissements. Les grandes compagnies

dagissent en construisant de gigantesques stations-service dans

d'anciens sites pour exploiter au maximum le potentiel du marche local. La

taille de la station-service est devenue un facteur de differenciation entre

les concurrents dans cette industrie.

iii) Dans cette industrie, de plus en plus, l'accent est mis sur les programmes

marketing. Les cartes de rabais et de crédit et les programmes de

recompense des clients loyaux permettent aux grands distributeurs de

rester plus performants dans un marché mature avec une demande aux

taux de croissance tr&s moder4s.

iv) Les relations de partenariat entre les compagnies pétrolières et les

grandes chaînes de restauration rapide qui se font entre ces industries

reflbtent la volont6 des premieres de gruger leurs parts de profit dans cette

categorie de produits de convenance dont la demande est en pleine

croissance.

v) La croyance répandue dans cette industrie est que les marges brutes de

profit de l'essence vont mtinuer A s'aroder à long terme comme les

concurrents cherchent 4 contrôler le traftc et d'extraire plus de valeur dans

les marges des produits de commodit6.

Ces remarques d'Abram0 (1 997a,b,c) montrent que les managers des chaînes de

stations-service n'ont pas encore su jusquloÙ peut aller la restructuration des reseaux et

la diversification du mix de detail dans les stations-service. II faudrait pour cela, bien

identifier les facteurs qui contribuent de manière significative à la description et a

i'explication des ventes d'essence dans une station-service. Deux questions

fondamentales se posent dans cette industrie. 1) Le dhloppement des modhles

analytiques des ventes de détail de l'essence peut4 permettre de mesurer efficacement

la productivite des ressources investies dans les stations-service? et 2) C6laboration'

des "odeles analytiques peut-edle permettre d6valuer la performance commerciale des

stations-service pour am6liorer ta prise de décision des gestionnaires des rdseaux?

1.5 - QUESTldN DE RECHERCHE

Cette these pose le probldme fondamental d'identification et de spécification des

facteurs deterrninants des ventes d'essence des stations-service dans un contexte de

marche à structure oligopolistique. L'industrie de détail de l'essence est caract6risée

aujourd'hui par une concurrenœ intense entre les detaillants. Pour accroître leurs

volumes de vente ou de parts de marche, les détaillants des produits pétroliers raffines

doivent evaluer constamment les composantes de la performance des ventes dans

chaque point de vente afin de rentabiliser leurs investissements. Pour les professionnels

de l'industrie de detail de l'essence il faut determiner la contribution r6elle de

l'emplacement de la station-service, de la capacité de service, des heures de service, âe

@ la concurrence sur les ventes d'essence des stations-service.

Quelle est la contribution réelle des f ~ e u r s swrs contrôle (Tefort murRetir@ par

rapport aux facteurs hors conidle (la concurrence et le wlume de trcrfic automobile) sur les

ventes d'essence automobile d m les s~tiomenice? Qu'est-ce que I'emplacement d'un sire

rapporte en terme de wlume cde vente? Pour rester compétinp dans cette industrie fasi-iil

d'abord que les ddtaillants gagnent la batailie spiale* en a m p t [es meilleurs sita h s Ir

marché? Quel est l'impact des prix, &s heures & service et de la capcitt! de service slrr les

ventes des sites?

Une bonne connaissance de la contribution réelle du marketing-mix aux ventes

de la station-service permettra aux décideurs dans cette industrie de prendre de bonnes

décisions pendant les opérations de restructuration des points de vente et de

diversification du mix des produits et des senrices.

@ 1.6 - ORIGINALIT~ ET CONTRIBUTIONS

Lambin (1972b) a développé un modele de part de marche de fonctionnement de

t'industrie de detail de l'essence. Dans ce moddle il a ddcrit la relation entre les parts de

marche de différentes maques de detaillant en fonction de leurs depenses relatives de

publicite et de la taille relative de leurs &eaux de stations-service. C'est un modele qui

a decrit les ventes au niveau des marques. Le m d l e que nous proposons est un moriele des

ventes au niveau des magasins dé &tail et non &s marques. NOUS estimons que notre

approche apporte plus de lumi6res pour expliquer le fonctionnement des marches de

détail parce qu'elle repose sur le fonctionnement des institutions de detail qui produisent

les ventes des marques. Notre approche met plus cfaccetnt sur l'emplacement, la taille

des magasins de détail, les heures de service, les noms de marque pour expliquer te

fonctionnement des marches de detail. Parce que c'est l'interaction entre les r6seaux de

magasins de detail dans le choix de leurs stratégies de couverture spatiale du march&,

du choix des localisations, du design de la taille des magasins et du choix de la

combinaison du mix des produits et des services que le fonctionnement des marchés se

concrbtise et prend corps comme phenomdne scientifique de recherche. Cette

recherche montre que l'affection des ressources commerciales dans le commerce de

detail n'est pas un processus aldatoire dans la prise de decision stratégique.

Png et Reitman (1994) ont d6velopp6 un modele statique des ventes d'essence

en utilisant le cadre theaique des marches congestionnés. Ils ont montré que la

capacité de service (taille de la station-service) est le facteur determinant pour expliquer

les variations des ventes entre les stations-service. C'est un modele de demande aux

heures de pointe. Les clients qui arrivent de façon aldatoire dans une station-service

sont senris selon les capadtes de la station-service en fonction du nombre de places

d'approvisionnement. Ils ont montre que les clients etaient prQts à payer plus chers leur

La batalle spatiale est la conquête territoriale des meilleurs emplacements dans un marche local. Plus une maque contrôie de bons emplacements plus elle a une grande part de marché, toutes choses étant

9

carburant dans les stations-service qui offrent des files d'attente moins longues pendant

les heures de pointe.

Nous proposons un modble de vente #essence, qui en plus d'intégrer la capacite

de service daris la description des ventes, diabore davantage sur les variables prix,

localisation, qui interagissent avec la capacité de service. Nous posons le problhme de

la mod6lisation des ventes dessence dans les stations-service sur des bases

théoriques plus larges que celles des marches congestionnés. Nous postulons que si la

taille dune station-sewice est dbtermih par la taille du potentiel de march6 local le

problhme de la congestion n'est pose que larsqu'il y a modification des facteurs

environnementaux en l'occurrence la quanti6 de trafic devant la station-service.

Nous posons autrement ce problhme de congestion en analysant les ventes des

stations-service 4 partir d'un modèie hnom6trique. Nous avons observe que sur une

période de cinq ans la capacité de service n'a pas du tout change quantitativement. La

capacité de service varie considéraMement entre tes stations-service qui ne sont pas

directement compdtives et varie moins entre les stations-service qui sont directement

comphtitives surtout dans les marchés très concentr6s. Contrairement à Png et Reitman

(1994) notre moddle des ventes ne repose pas sur l'hypothèse du diffdrentiel de prix

pour des stations-service directement concurrentes, mais sur I'hypoth6se selon laquelle

les stations-service directement concurrentes fixent le prix d'dquilibre de detail du

carburant, I'emplacement, les heures de service, la capadte de service et les

interactions entre les sites Btant les seuls facteurs qui expliquent vdritablement les

diffhmtiels des ventes.

Nous introduisons dans l'analyse des ventes dessence la methode des panels de

données avec les m6thodes d'estimation robustes (estimateur A distance minimale).

Cette approche nous pemiet d'6tablir des liens de causalit6 entre les ventes et les

facteurs detenninants. Ce qui apporte une contribution majeure dans la spécification et

A l'utilisation des techniques cfestimation des modbles à plusieurs composantes de la

variance dans le domaine du commerce de detail. Dans cette approche l'analyse de la

variance non observee est essentielle pour approfondir l'analyse du phdnomhe des

@ ventes afin d'arriver A l'estimation des coefficients non biaisbs et coh4mnts. Dans le cas

de Png et Reitman (1994) ils ont tout simplement utilise les donnbs en coupe

transversale pour estimer les eaenicients de leur modele ce qui ne leur a pas permis

d'atteindre un # ajust6 de 40% avec plusieurs variables. Leur analyse a simplement

utilise les techniques d'estimation A deux niveaux des moindres car& gWralis6s

(GLS).

Ce travail ouvre une nouvelle voie dans la recherche sur la performance des

reseaux des institutions de détail. Si les mod6les de localisation ont longtemps sewi ex

anre ii optimiser le processus du choix de l'emplacement des stations-service, les

rnd les econom6triques des ventes nous permettent de mesurer la contribution réelle

e x p t de chaque instrument marketing sur les ventes des magasins de detail.

Le modble que nous présentons dans cette recherche est construit à partir des

observations faites sur les réseaux de stations-service localisées dans la ville de

@ Montréal (Canada). Mme si ce mo& a dtb conçu partir du march6 de c@-burant de

Montréal, les methodes d'analyse utilisées peuvent btre appliquées dans tous les

marches de distribution de l'essence, et dans d'autres secteurs de detail comme les

chaines de pharmacies, les succursales de banque, les hbtels, les restaurants et les

motels. Parce que dans tout sous-secteur de detail quel qu'il soit, il se pose des

probldmes d'identification et de spécification des modèdes de vente, de sélection des

facteurs déterminants, de validation de modhle et d'application de modele.

Cette recherche empirique nous permet enfin de donner la réponse Li la question

fondamentale: Pourquoi dans un =hl & dhoif certm'us M~QFI*IIS son& plus

performunts que d'riwms en termes & vdunu & verite? C'est à cette question que ce

travail veut apporter des réponses dans le domaine du commerce de detail de ressenœ

en spdcifiant et en testant un modble économ6trique.

a 1.7 - PLAN DE RECHERCHE

La suite de cette recherche s'organise comme suit:

Le chapitre 2 fait un portrait avec des faits stylises de lindustrie de detail de

I'essence h Montreal. Cest un chapitre chamière qui nous pr6sente un modele de

fonctionnement du marche de I'essence. QueHe est la spécificite de la structure de l'offre

de cette industrie? Quelle est la performance des ventes des stations-service? Ce

chapitre montre que cette industrie est en pleine restructuration; que le taux de

croissance de ce marche est de 1 % par an et que la concurrence y est intense et repose

sur des variables autres que le prix.

Au chapitre 3, une revue de la littérature sur les dbterrninants de la performance

commerciale des magasins de détail est faite. Plus spécifiquement, nous présentons les

recherches empiriques et les modbles théoriques d6veloppés dans le commerce de * I'essence automobile.

Au chapitre 4, la sp4citïcation du modble Bconom6trique des ventes est faite avec

l'énoncé des hypothbses. Nous utilisms et am6liorons pour cela le cadre conceptuel du

fonctionnement des m.archés de l'essence developp6 par Lambin (1972) et Png

&Reitman (1994). Notre hypothese de base de recherche est que l'effort marketing

influence de façon significative les ventes dessence dans les station-senrice.

L'objet du,chapitre 5 est la description des données et les variables du modele.

Nous y d6firiissons les critères de sdlection, la période et la représentativite de

I'échantillon. Nous y expliquons le choix des variables et en faisons leur description.

Nous presentons les deux banques des donnees qui ont servi à la realisation de cette

recherche.

Au chapitre 6, nous présentons la méthodologie @estimation des parambtres du

rnodble. Comme nous avons un panel de 183 stations-service sur cinq ans (1993-1997),

nous avons choisi la mdthode d'estimation robuste (SUR) des modèdes de données en

panel multivari4s avec des estimateun P distance minimale qui nous permettra de

deteminer une structure stable de coefficients asymptotiquement efficaces et non

corr6les aux effets spécifiques albataires des stations-service.

Au chapitre 7, les rbsultats obtenus sont pdsentes. Les analyses statistiques ont

et4 faites à parür du logiciel TSP avec lequel les diffdrentes estimations des paramhtres

du modale ont 616 possibles. Ce travail apporte une contribution majeure sur la

d4tmination des coefilcients non biaises et stables dun ensemble de mod4tles de

vente des stations-service implantées dans le marche de Montreal.

Au chapitre 8, les implications et les recommandations de cette recherche sont

faites. Sur le plan théorique, les modeles de rdponse des ventes ont un cadre

conceptuel très elabore. On peut penser aux premiers jalons d'une theone de la

performance des magasins de detail qui vendent des produits de premibre n6cessite

cammundmnt appeles "commodit6s~'. Sur le plan managerial, les gestionnaires des

0 chaînes de stations-service dans les z m s urbaines ont un outil d'analyse et de

décision à leur portee. Toute decision credible dans l'industrie du commerce de detail de

l'essence repose sur la connaissance de la taille du potentiel de marche, de l'intensité

de la concurrence locale et de l'effort marketing. Avec notre modhle on peut affirmer que

la gestion des stations-service peut se faire sous f m e de "pilotage automaîique" dans

les marches où la seule variable de contrôle reste le prix à court terme. Lorsqu'une

station-service est implantde dans un marche local à la bonne place et avec la bonne

taille; la seule chose qui reste au gérant de la statimsenrice est de suivre la tendance

des prix sur le marche pour maintenir le niveau de ses ventes.

' Une cornmodil6 dans le sens du commerce de detail est un ptduit de grande consommaiion et d'utilisation courante, non âiiférenciê et compl9tement subst'iuable. Le carburant automobile est ciassé dans cette catégorie.

CHAPITRE 11

PORTRAIT DU MARCHE DE DETAIL DE L'ESSENCE DE MONTREAL (1993-1 997)

L'objet de ce chapitre est de faire un portrait du marche de detail de l'essence

automobile de, la ville de Montrdal (Qu6bec, Canada) cadre empirique de notre

recherche. Nous traitons dans ce chapitre de I'dvoIution de la consommation du

carburant automobile dans la ville de Montréal durant la période 19934997, de la

structure de ce march6 urbain, de ses particulantds, et donnons quelques indicateurs

sur la performance des p"ncipaux détaillants dans le marchi( de Montrbal.

e 2.1 - INTRODUCTION

Le commerce de detail de l'essence au Canada est mntrôid essentiellement par

trois grandes compagnies pétrolihres. II s'agit crune ambricaine Esso (bon) , d'une

ndeflandaise Shell, et dune compagnie nationale PBtro-Canada. Elles raffinent et

vendent la quasi totalitd de l'essence au Canada. Elles ddhiennent ensemble une part de

marche de plus de 85%. Au Quebec, 4 ces trois grandes p6troii6res s'ajoute Ultramar.

L'industrie de detail de carburant automobile du Canada tout comme celle des

Etats-Unis connaissent une forte accélhtion dans la restructuration des réseaux de

stations-savice amorde dans les années 80. Cette politique de restructuration est

conséquente d la maturit6 du marche et i b recherche d'une plus grande rentabilite des

ressoums rares investies dans la commercialisatim de l'essence. Dans les marches de

detail arrives en maturité où los taux de croissanœ de la demande sont trhs faibles,

l'heure est au &graissage des stations-service moins productives et à la mise en place

des r6seaux de distribution efficients et productifs.

L'industrie de la vente au detail de I'essenœ au Quebec en 1997 a 6th l'une des

moins performantes au Canada avec les débits moyens par station service de 2,10

~llan'. La moyenne canadienne &ait de 3 Mllan. Les dbbits les plus Blevds par station

service ont et6 enregistrés en Ontario 3'94 Mllan et en Aberta 3,05 Milan. II existe

actuellement un surplus doffre dessence au Québec qui compte plus de postes

d'essence proportiomiellement 81evés que ses voisins immédiats. Ce surplus doffre est

propice pour maintenir ce marche cornp4tiiif.

La demande d'essence au Quebec mit A un rythme trds faible, de moins de i %

par année depuis le début des années 80. Le marche du Quebec est en maturith- On

estime qu'A l'horizon 2010, la croissance de la demande des produits raffines sera de

0,3% en moyenne par annb au Québec. La croisknce plus sp6cifique de la demande

de l'essence dans le secteur du transport devrait se situer à'envimn O$% en moyenne'

par annde.

La demande de l'essence se situe actuellement aux alentours de 7 milliards de

litres par an au Quebec . Les am6liorations continues apportdes par les manufacturiers

d'automobiles au niveau de la consommation du carburant, le deplacement de la

demande des voitures vers des moddles compacts ou interm6diaires et le

renouvellement progressif de la flotte d'automobiles laissent entrevoir peu de croissance

future de la demande d'essence. Ainsi, l'accroissement des ventes des détaillants

d'essence ne peut s'effectuer qu'en gagnant les parts de marche des concurrents et les

services offerts s'avhrent etre des variables stratégiques de plus en plus importantes

pour gagner les parts de marche. La seule alternative pour assurer la croissance des

parts de marche des firmes dans cette industrie est le develuppement des services

connexes. Cette situation augure à la perpetuation dun marche hautement compétitif

entre les quatre gros detaillants qui constituent l'oligopole dans cette industrie.

Le marche du Quebec comme celui de Montréal sont aujourd'hui caractérisés par

un grand nombre d'intmanantr. Selon Kent Marketing, on rdpertoriait en 1897 plus de

50 bannieres differentes pour la vente de l'essence ou de carburant diesel au detail.

Mais cette atomisation apparente des detaillants ne change pas radicalement la

concentration de cette industrie dominbe par quatre pétrolihres verticalement integrées:

Esso, PBtro-Canada, Sheil et Ultramar et qui cantrblaient en 1997, 64% des points de

vente avec 85% des ventes dans la ville de Montréal. Mais œ marche subit depuis

quelques annees une restructuration profonde. Le nombre de points de vente diminue et

les parts de marché des d i ihn ts intervenants changent de façon importante. Le

nombre de points de vente diminue et la part des stations avec libre service augmente.

. Sur l'ensemble de la pdriode (1981-1997), le nombre de stations smiœ au QuBbec, est

passé de 7334 en 1981 à 5059 en 1997, soit une diminution de 2273 points de vente (-

31%)'. La part des stations avec sewice a bai& de 45.6% au Québec passant de

6505 en 1981 à 3538 en 1997. Celle des stations avec libre s e ~ c e a augment6 de 84%

A u Canada, le nombre de points de vente au détail est passé de 22000 en 1989 h environ 16500 en 1995 ce qui représente une diminution de 25% sur une @<iode de 6 ans (M.J. €Mn & Au aude des Marchés de detail canadiens de produits péîroliers, 15 sept. 1997, p. 30).

passant de 827 en 1981 B 1521 en 1997. La rationalisation au niveau des stations-

@ service a eu un impact direct sur les ddbits. Les debits moyens ont augment6 de façon

significative entre 1984 et 1996 passant de 0,6 MI B 1,4 MI par année. Malgr6 cette

rationalisation, les debits moyens au Qudbec demeurent inférieurs à ceux de l'Ontario

où ils atteignent des niveaux supdrieurs B 3,5 Mllan.

L16volution des parts de marche des compagnies intbgrbs a 6t6 nhgative entre

1984 et 1996; tandis que celle des indépendants a éîé positive durant la mgme p6riode.

La part de marche des ind6pendants est passde de 16,1% en 1984 4 28% en 1996. Les

ind6pendants ont pu s'assurer une telle pénbtration de marche en s'appuyant sur une

strat6gie de prix et de produit Ils ont Mert des prix nettement infdrieurs à ceux des

compagnies intégrées. Au fur et B mesure que les consommateurs devenaient plus

sensibles au prix et moins lies d la marque du produit, cette pditique leur a valu des

parts de marche additionnelles. Il leur etait possible de soutenir une telle stratégie en

raison des frais d'exploitation moins 6levhs que ceux des compagnies intdgr6es n'ayant

pas B investir dans les coûts promotionnels et de difïérenciation des marques de

produit'. De plus, les indépendants ont offert des services mrnpl6mentaires B l'essence

comme les services de ddpanneurs.

Dans le marche de Montr6allQu&ec que ce soit dans le marche du raffinage ou

de la commercialisation on observe une contraction des marges. Dans leur analyse de

la situation au Quebec, le Comit6 sp6cia14 constate qu'en plus de fluctuer de façon

importante 4 court terne, les marges potentielless de commercialisation exprim6es en

termes r6els ont connu des sommets dans les années 1988-91 pour diminuer par la

suite. De plus l'analyse sur la périoâe 197û-95 montre que la marge de

commercialisation au Quebec a 6t6 supdrieure à celle de l'Ontario sauf pour I'arnbe

1980. Par ailleurs, depuis 1991, le diirentiel entre le Québec et l'Ontario tend a

diminuer, le plus grand kar t ayant 6t6 atteint en 1991 avec 5,7 centdlitre.

' L'avaniagc & colit suait & lloadrr & 2 4 c c a ~ t n . Cogusuît, Éiat & la sittirafion du secteur de la disrribution des plaluits au Quebec, RapOon Fi, niai 1995. P. 3-19. ' Gouvernement du Qudbec, Rapport du comdtCZ special d'examen de la Saicslion du mardie de I 'essem au Québec, 8 odobre, 1996, pp. 71-72

Les prix nominaux avec et sans taxes ont augmente entre 1961 et 1991 avec une

baisse en 1986 attribuable A la chute du prix du brut et ils ont diminue par la suite. En

termes dels, ils sont infdrieun b leur niveau.de 1981. Si on exclut les taxes, le prix

moyen de l'essence en 1991 &ait de 353 cents, il est aujourd'hui de 27,7 cents. On

constate que le' prix de l'essence a augment6 moins vite que l'ensemble des prix et qu'il

suit sensiblement I'dvolution des prix de l'alimentation.

Le marche de detail de l'essence de MontrdaWQuébec a fait l'objet d'incessantes

guerres des prix ces dernieres années conséquentes de la supériorit6 de l'offre par

rapport la demande de l'essence, de la pldthore des stations services, des debits

moyens moins dlev6s et de la faible croissance de la demande.

Le marche de MontrdaVQuébec, comme il est mentionne dans les differents

rapports d6poshs B la Régie de l'energte th Québec, est considdr6 comme hautement

concurrentiel d cause de la volatilit6 des prix du carburant et cfincessantes guerres de

prix. La concurrence entre les independants et les compagnies majeures est B I'origine

de la guerre des prix. Les ddtaillants independants ayant consid&ablement accru leurs

parts de maich4 au murs des ann(ar 1880. durant une p&ode d les marges t e

commercialisation etaient attrayantes, et B une 6poque où la croissance de la demande

totale &ait suffisante pour permettre h tous les participants d'accroître leurs ventes.

Lorsque la croissance de la demande s'est ralentie, vers la fin des annees 1980, tes

d6taillants indépendants ont utilisé le levier des prix pour assuter la croissance de leurs

ventes. Ayant de faibles cous administratifs et se detournant des campagnes de

promotion et de publicite, ces demiers ont évincé plusieurs stations-service appartenant

aux compagnies majeures dont les volumes de vente &aient devenus insuffisants pour

assurer leur rentabilit8.

Enfin, cette industrie est la plus taxée du Canada. Elle a lete reglementée par le

gouvernement du Quebec qui a vote la Loi sur I'irtili~~~tion ries produits pétroliers, amendée

en 1976. La Loi sicr la Ré@e de l'énergie adoptee en décembre 1996 modifie la loi

precedente par l'inclusion des recommandations sur la pratique abusive dans la vente

@ de ll.aseence et du carburant diewl. Selon i'orticie 45.1, une entreprise ne peut pas

vendre au detail de I'essence et du diesel A un prix inférieur & la somme du prix la

rampe de chargement, du wüt minimum de transport et des taxes provinciales et

fddhles et d i montant que la R&ie a fix6 B titn de coÛb d'exploitation, sauf dkision

de la RBgie. Au moment où nous rédigeons cette thèse, la Régie de I'hergie du

Quebec entend les divers intervenants dans cette industrie sur les coiits dexploitation

que doit supporter un detaillant en essence ou en carburant.

Cobject'f de ce chapitre est de decnre la demande de l'industrie, la strudure de

l'offre, et la performance (ventes) des détaillants de l'essence automobile dans la ville de

Montr6al (Qubc, Canada). Canalyse konomique des points de vente nous permet de

ddcrire et de comparer les principaux indicateurs de la mpétitivit6 des détaillants dans

ce marche. La localisation des stations-service et la capcite de service seront analyses

et la gamme des services offerts dans les points de vente de l'essence. Elles sont des

indicateurs essentiels de la concurrence entre les stations-service qui doivent pour

survivre s'adapter conünuellemsnt aux nouvelles exigences du merch& un prodsrit p

ckr, avec un service rapide et m'é.

Le reste de ce chapitre est organise de la façon suivante. La premihre partie

traite du commerce de l'essence au Quebec entre 1993-1997, de la demande de

carburant et des rendements âes sites par rapport aux autres provinces canadiennes.

La deuxi&me partie traite de rMutidn de la consommation du carburant autombile &

Montréal. La troisième partie est consade à la structure du commerce de detail du

carburant dans la grande mdtropoie urbaine: Monthal (1993-1997). Quant la

quatB8me partie elle se focalise plus specifiquernent sur les rendements des stations-

service des oligopoleun & Montréal (1993-1997). Une condusion sera prdsentée 4 la fin

de ce chapitre sur les points saillants qui carad8n'sent le marché de carburant

automobile de Montréal.

2.2 - LE COMMERCE DE L'ESSENCE AUTOMOBILE AU QUEBEC (1 993-1 997)

Comme le confirment les experts et les dirents rapports et memoires dbposds

A la Rdgie de I'energie du Quebec sur l'industrie de detait d'essence, le secteur du

commerce de daail de produits pétroliers n'est pas sunisamment rentable au Québec

pour offrir aux distributeurs actuels des bénéfices et un remdement addquats sur leurs

investissements. Le manque de rentabilitb est directement relie au volume annuel d6biid

par une station service.

Les chiffres des ventes fournies par Statistique Canada, montrent que le Quebec

aurait un débit moyen de 1,3 millions de litres par station -ce, établi en fonction de

5,203 stations. Sann les chiies du minist&e, le debit moyen serait de 1,4 mifions da

litres, alors que les chiffres fournis par Cogesult proposent un debit moyen de

1, l millions de litres. Aucune de ces sources ne donne suffisamment d'informations pour

analyser convenablement Vindustrie et son efficacM. Elles confirment toutes,

cependant, des niveaux de rendement extrbmement base.

Les données fournies par Kent Marketing reprhntent 44 % des stations et 64 %

du volume au Quebec pour donner une idée sur les performances de vente des

stations-service. Le debit moyen des stations sur les marchés du Quebec selon Kent

Marketing est de 2,l Millions de litres par an. Si on âéduit ces stations et ces volumes

des chiffres proposés par le ministdre des Ressources naturelles, on obtient un debi

moyen dans les régions rurales de 0,9 millions de litres.

Comme l'indique le tableau 2-1 cidessous, le secteur de la vente au detail

d'essence au Québec est l'un des moins efficaces au Canada. Le debit moyen au

Tlbkiiu (2-1) Comparaison des dQbk

S 0 u r c a : K m t ~ StitknsrdonkMBn#ibRndrhm(r

N.B. STAT. = Station-service (en nombre), Débit = volume d'essence moyen vendu en iüres par an par site.

Stahns

Comme il a et6 indique précédemment, les stations decntes dans le tableau 2-2

ci-dessous, représentent 44 % des stations et 64 % du volume au Quebec. Le nombre

total ne correspond pas A la somme des composantes puisque les marques secondaires

des commerçants nationaux et régionaux ne sont pas incluses8. II est evident que les

intervenants nationaux et régionaux ont restructure leurs &eaux pour obtenir de

meilleurs debits alors qm les commerçants indépendants ont augmente le nombre de

leurs stations sans am6liorer de façori géndrale leur Wit.

Lieu

W A

N a .

TPN.

N&.

f.-p.-É.

Qc

ONT.

MAN.

SASK.

@ Au. C.4.

1997 Stak mit

7 3,00

179 1 , s

89 2.15

177 2,78

28 2,14

2272 2,lO

2361 3,94

312 2,53

ZM 2 , ~

816 345

9ô6 2,99

1990 Wlt

9 384 1,98

222 1,51

710 1,M

210 1.88

35 1,63

2669 1,ôû

3282 2.41

374 1.93

380 t,&à

1MO 1

1 121 1,95

&m&s Strt.

lm /lm7 2 064 21,B

43 19,37

21 19.09

33 15.71

7 20,OO

397 14,87

921 28,06

62 16.58

96 25,26

2û4 20.00

135 1244

1995 Sm. Dibit

7 828 2.70

197 1,78

87 2,04

188 2,43

33 1,78

2458 1,90

2 W 3,49

324 2,43

m 2.10

872 2,65

1008 2,79

Débit Augm. %

1eDfalseO l,O2 51,s

O,& 29,1

0,Sl 31,f

0,90 47.8

051 31,2

0,5û 31.2

133 63.4

0.60 31.0

o n so.3

1,13 58,8

1,04 53.3

1996 Star. ûébit

7 524 282

183 1,89

86 2,M

184 3,M

30 2,03

2383 2.00

2440 3 , s

317 2.49

294 211

840 2,U

993 237

Plus précisement, sur les 45 marques independantes différentes actuellement

@ r6pertori6es sur les rnanhes de Kent au Qu6beq seules Canadian Tire, Sears et

Supergaz ont une produdivite égale ou supérieure 4 la moyenne du Quebec. Une

grande majoritd de ces commerçants independants débitent moins de 1 MI. 63,9 % des

commerçants hdépendants avaient des debits de moins de 1 MI en 1995 selon le

rapport du cornit6 sp~aal?

Tableau 2-2

Évolution du nombm de stations et des débits moyens au Quebec

Swrte : Kent Maikoîing Stations d o n le volume pu lorih I'irn6a.

Ces données ne sont pas dispolriôies . @ '> idem.

Catbgohs de commerçants

Nationaux RBgionaux

, lnd6pendants Total l e s mamues secondaires des commemnts nationaux at dmionaw ne sont nas incluses

Ml par station 1997

2.8 2,2 1 ,2 2,1

Nombre de rti#onsen

1989

Evolution MI

0,9 0.7 O

. 0,s

Millions âe litres

W siaiion 1989

Nombre da

sons en 1g97

%

*47 +36 O

. +31

1 ,O 1 ,S 1,2

. 1,6

Evolution

1 268 61 5 685

. 2638

Nbre

-377 -72 +63

. -366

891 513 74û

. 2 272

9b

-30 -1 2 +Q

. -14

Tableau 2-3 Comparaison des ratios stations / volume.

Bien entendu, les moyennes cachent la grande variet6 des resultats. Le debit

moyen par station de 2,l Millions de litredan au Quebec comprend des resultats variés,

pouvant aller de 101) mille litreslan par station à plus de I O Millions de litreslan par

station. Malheureusement, la grande majorite des stations se classent aux derniers

rangs. Le dbbit moyen pour les divers types de commerçants est révélateur (voir le

tableau 2-3 qui presente les quotes-parts des stations et des volumes au Quebec et en

Ontario en 1997).

Nationaux

Régionaux

Independants

Total

Sur l'ensemble des marches 6tudies par Kent Marketing au Québec, seulement

11 % des stations ont un ddbit supérieur à 4 Mllan. Les commerçants independants en

Ontario ont une plus forte proportion de stations à debit dbvb que les commerçants

nationaux et regionaux au Quebec. La productivité des commerçants nationaux est en

moyenne nettement plus dlev6e que celle des commerçants rdgionaux ou independants

et ce, tant au Québec qu'en Ontario. U encore, force est de constater que les

moyennes voilent les résultats obtenus dans chaque station"

Volunw W 53

25

19

97%

Sfiaons Voluma % 60

11

25

- 98%

Stations Nombm

816

443

655

1914

N m b n 1 OB1

245

902

2228

% 43

23

34

10096

% 48

11

41

100%

TaMeau 2 4

RBpartiüon des debits

1

Régionaux 41 10 229 521 27 1 6 4 2 33 13 101 42 lnddpendants 330 50 534 82 f 26 1 4 173 19 412 46 205 23

2-1 3) La répartition des offres de service au Q u d k (1 993-1 997).

Le tableau 2-5 illustre la dpartition des installations de vente au détail d'essence * avec service. libre-service et mice facultatif su Québec et son évolution au cours des

dix dernieres années. En 1989, 53 % des installations des commerçants nationaux

&aient consacrées ch la distribution avec service et 4 % offraient un serviœ facultatif,

c'est-à-dire avec serviœ eUw libre-service. La proportion Btait relativement juste

puisque les études de marche réalisées en 1985 révélaient que 55 % de la population

du Quebec préférait les stations avec service. Mais ces 55 % de la population

n'achetaient que 41 % du volume, si bien que les stations n'&aient pas suffisamment

productives. En revandie, 85% des commerçants independants avaient des

installations avec service en 1989. Au total, rindustrie disposal de trop de stations avec

service, 64 % des installations produisant 52 % du volume.

Pour I'ann8e 1997, les consommateurs ont confirme qu'environ 26 % d'entre eux

(selon une 6tude de marche de I'lmp4riale) recherchaient les stations avec service et

que 35 % d'entre eux achetaient auprds des stations avec service (comme en tbmoigne

le tableau 9 ci-dessous). Chez les commerçants nationaux, 39 % de leurs clients

faisaient le plein dans des stations avec service, mais IP encore, les commerçants

indépendants avaient une proportion pius forte de clients achetant P des stations avec

service. Ceux-ci s'adressent à un créneau de la dientèle qui coûte plus cher à servir.

Tabkiu (26) R6partltion des 6tablissements de ddtrll au Quebec

1989

Nationaux

Rdgianaux

Independants

Total

Nationaux

RBgionaux

Independants

Total

Stations N bre

Avec sawicr Mbn % %

stat. vol.

Libn-rewice Nbrs % n

stat. vol.

Service facultatif

Source : Kmt Marketing

Les offres de -ces connexes revbtent de plus en @us d'importance p u r les

clients. Le tsbieau 2-6 indique kt ratio des direntes mes pour les commerçants

nationaux, régionaux et independants en 1989 et en 1997. Comme il a 6té mentionné

précédemment, te nombre et la proporüon des ateliers d'entretien ont diminue pour

certains commerçants. Les commerçants nationaux ont diminue le pourcentage de

stations avec ateliers denbetien de @s de 20 % et les commerçants régionaux, de

7 %. La proportion ùes stations indépendantes avec ateliers d'entretien est restée

constante à 47 %, quoique la proportion du volume debite par ces stations ait

légèrement diminu6. En plus des faibles volumes d'essence, les ateliers d'entretien ne

rapportent plus de revenus suffisants pour obtenir un rendement addquat du terrain et

des installations.

Bgaîement, ces faibles revenus ne permettent pas d'assurer l'autofinancement

nkessaire pour effectuer les modernisations tedindogipues qui s'imposent pour

l'entretien des véhicules d'aujourd'hui. Selon les experts d'Esso Impériale, la ptupart de

ces stations deviendront non rentables au cours des cinq ii dix prochaines années, au

fur et a mesure que les voitures plus anciennes seront remplac6es par d'autres de plus

en plus infmatisées. En fait, une part importante des revenus traditionnels de ces

stations-service a Btd conquise par les serviees d'entretien des ccmc8ssionnaires

automobiles et les ateliers specialia&.

Les stations dotées d'un d@anneurl' augmentent en proportion du nombre de

stations et la proportion du volume debit6 par celles-ci est sensiblement égale 81 la

proportion du nombre de stations. Les revenus et les bénéfices provenant des

dépanneurs rendent non seulement l'investissement viable sur la plan économique,

mais contribuent à la sant6 bnomique gdnérale de la station.

Tableau 2.6. Répartition des installations de détail par type d'oflre au Quhbec.

L

SCrtlans Atelkn Wpinnaun Lave- Postesd'sss. RSR* d'anûeüens autos

m e M ~ b n u w ~ b n n n m. s w ~ k . Y % N ~ L a % . Sbl. Val - SW Vd. Sbt. vol. Sht. Val. SM. wl.

1997

Nalionaux

Régionaux

Total

Sairce: Kant MiMing.

RSR' = Raatiurilion I w v k m npide

Selon les professionnels, les ~ave-autos'~ continuent d'avoir une forte synergie

avec l'essence. Ces derniers ont un impact sur le volume d'essence ddbith dune station

et prmient A celle-ci une pmductivit6 qui est habituellement Blevée. De façon assez

surprenante, le tableau dtbmontre une absence apparente de synergie en ce qui a trait

aux lave-auto dans les réseaux des commerçants inddpendants. Les types de lave-auto,

leur age et leur état peuvent expliquer ce phénomdne. Dans le domaine des lave-autos,

21 l'instar de la plupart des autres domaines, ta bchnalogie évolue. Les anciens lave-

autos, les portiques de lavage de vernidte gentbation situés dans les ateliers

d'entretien ou les anciens postes de lavage A pisblet situés A I'amére de la station ne

sont plus conwrrentieîs sur le marche actuel des lave-autos. Un lave-auto de qualit6 '

non seulement augmente la produdivit6 des ventes d'essence d'une station, mais se

rentabilise aussi de lui-meme et g 6 n h des revenus qui am6liorent la situation

économique générale de la station13.

Les postes d'essence autonomes sont moins nombreux aujourd'hui qu'au

moment où les stations libre-senrice ont vu le jour. Ils produisent en g6n6ral au moins

leur quote-part du volume s'ils sont bien situ6s, mais aucun autre revenu ne contribue à

am6liorer leur situation sur te plan Bconomique. Dans la conjoncture actuelle de

concurrence et de sensibilitd aux coûts, il est peu probaMe que ces postes obtiennent

des rendements 6conomiques sunisants pour être concurrentiels.

L'offre la plus rbcente est celle des restaurants -à service rapide (RSR), qui

rbpond aux demandes de produits des clients voulant satisfaire l'ensemble de leurs

besoins au meme endroit (a one stop shopping w). Cette offre, qui pr6sente un volume

d'essence débit6 proportionnel B celui debite par les laveautos, commence à peine A s'implanter dans les r6seaux régionaux et n'a pas et6 adoptée par les commerçants * ind6pendants. Comme les d6panneurs et les Iavwutos, I1offte de restaurants B service

rapide permet de r6aliser d'autres revenus pour am6liorer le rendement 6conomique

global de la station.

Le tableau 24 ne fait pas ressortir immédiatement, sans effectuer certains

calculs, le fait qu'un nombre important de stations des réseaux nationaux et quelques

stations des rbseaux régionaux et independants offrent plusieurs services et reunissent

deux ou trois (ou plus) des offres indiqws au m h e emplacement. Les stations qui

offrent plusieurs senrices peuvent g6drer d'importants revenus suppl6mentaires qui

compensent le coût de la vente au detail d'essence et augmentent la rentabilitb de la

station dans un environnement où les marges sont réâuites. Les stations ofhant

plusieurs serviœs sont devenun aujourû'hui synonyme dtefficacit6".

' 2 ~ n l a v e - a u t o a u ~ c s t u n c ~ c m &lavegcsu~pouraniomobil ts .

'' Idem.

L'offte est passée d'une homogdndité quasi totale & une l6gère diversification

@ puis, au cours des dix dernihes années, A une diversification importante. II se produit

aussi des changements constants & meme les catdgories d'offres. Les lave-autos,

comme il a 6t6 mentionné prdcédemment, deviennent de plus en plus sophistiqu6s, le

nombre et la gamme des offres de restauration rapide dans les stations prennent de

I'expansion et l'industrie commence à peine à dvaluer les options de demain. Les

dbpanneurs 6voluent également et, dans bon nombre de cas, ils prennent de l'ampleur.

La gamme des produits vendus est r6dvaluée constamment. Auparavant, les

dbpanneurs des stations-service offraient principalement des cigarettes, des confiseries

et des articles divers. Ils font maintenant place à une gamme croissante de produits frais

et congelés qui ne sont pas normalement associds aux stations-service, notamment du

caf6, des produits laitiers, des boissons pair sportifs et des pMsseries15.

Selon les professionnels, outre I'dvolution des offies, l'équipement des stations

change aussi en réponse aux demandes des clients relatives à la convenance du site et

à la fapidith du service. Une station avec service a des besoins technologiques limiths,

@ puisque ce n'est pas le client qui utilise I16quipement. Dans ce cas. toute technologie qui

amdiore la flexibilitd des modes de paiement ou leur rapiditb reprbsente un avantage

évident. Par ailleurs, les stations libre-service ont connu récemment d'importants

changements technologiques. Les clients s'attendent A retrouver ou à utiliser des

distributeurs multiipraduits, à pouvoir effectuer des opérations par voie &ctronique, à

avoir accès aux lecteurs optiques, à se servir du paiement à la pompe, à pouvoir utiliser

des cartes de cr6dit ou de ddbit, des guichets automatiques bancaires et à la possibilitd

de demander le lavage de l'auto et d'en r6gler le prix directement à la pompe. Ils

comptent sur des delais d'exécution d'opération trhs courts, ce qui exige des

imprimantes rapides et le traitement du crédit ou du ddbit en direct plutôt que par ligne

t8lephonique. Outre les modifications apportées aux 6tablissements pour r6pondre aux

attentes des clients, certains autres changements sont requis par les instances

gouvernementales. Ces changements sont surtout d'ordre environnemental et coûtent

un peu moins cher au Québec que dans certaines autres provinces. Ils visent, entre

autres, les systèmes de récuphtion de vapeur, les r6servoirs et tuyaux à paroi double,

l5 Idem.

les dispositifs antidebordement, les systèmes de surveillance du niveau des reservoirs,

@ de ddtection des hiites. de protection cathodique et le remplacement des reservoirs.

Pour les professionnels, pour btre en mesure d'assumer l'ensemble de ces

nouveaux coûts, le détaillant doit 8tre t r b efficient. II doit augmenter la produdivit6 de la

station et la faire passer nettement audessus de la moyenne actuelle du Québec et

gdnérer des sources de revenus autres que l'essence seule. Les chutes radicales des

marges devraient alerter l'industrie quant à la necessite d'augmenter rapidement la

productivitd. Dans cette industrie, les compagnies petrolidres doivent d6sonnais

s'adapter aux offres qui mespondent à ce que les clients recherchent, ce qui est le

garant de leur survie.

L'Europe, particulidrement la Grande-Bretagne et la France, sont de bons

exemples de ce qui peut arriver à une industrie qui ne prbte pas attention à ce que les

clients recherchent et qui n'est pas prbte à le leur donner à un coût que ces derniers

sont disposés à payer. L'industrie des stations-service dans ces pays n'avait pas

change ou ne s'&al pas modemisde suffisamment.

Les stations &aient souvent mal situées, et ne proposaient pas d'articles ou de

services pratiques. On se fondait dvidemment sur la thdorie voulant que si rien d'autre

ne leur était offert, ces clients feraient alors le plein dans ces stations. Puis sont amves

les hypermarch6s. Dans la foulée des chaînes d'alimentation à grande surface qui se

sont implantées i~ la péripherie des villes où les terrains etaient moins chers et où les

places de stationnement abondaient, les hypemarches ont donne aux consommateurs

ce qu'ils recherchaient el ce, à des prix nettement inférieurs à ceux que pouvait se

permettre l'industrie pdtrolibre. En France, ils detenaient 22 % du marche en 1986 et

plus de 50 % de ce marche A la fin de 1997. En Grande-Bretagne, les hyperrnarchds

sont passes de quelque 200 magasins et à une part de marche de 7 % en 1988, à plus

de 800 magasins et à une part de marche de 25 % en 1993. De toute hidence, les

consommateurs prdferaient leurs offies?

Le mBme phdnom6ne a commeM au Canada et aux Etats-unis. Les magasins

@ à grande surface, les chaînes de magasins h esmpte, les clubs de vente en gros et

les marches d'alimentation sont d'ores et déjà pr6sents, et d'autres suivront. Price

Costco ouvrira deux dtablissements Montreal à I'automne 1998. Overwaitea et

Superstore s'iristallent rapidement et ce, m6me sur les petits marches en Colombie-

Britannique et en Alberta. Leur produdivit4 atteint rapidement, 8 MI à 10 MI par station.

Wal-Mart fait l'essai de stations-service aux Êtats-unis et on s'attend 41 une expansion

au Canada egalement. Flying J, un commerçant independant americain visant l'industrie

du transport (camionnage), s'est deja instalI6 au Qudbec. II y aura assurement des

commerçants indépendants au Quebec qui pourraient jouer un rble de premier plan s'ils

sont ou deviennent efficaces et offrent a u consommateurs ce qu'ils recherchent. II y

aura aussi de nouveaux commerçants indépendants, importants et efiicaces, qui

donneront aux clients ce qu'ils cherchent.

Les detaillants dans cette industrie utilisent des modes de concurrence, tels que

les bons de rabais, l'argent Canadian Tm ou un équivalent, les offres jumelées et les

cadeaux et remises accordées en magasin. Les promotions, les cadeaux et les rabais

accordes sur les marchandises ont un impact sur les ventes. D'autres modes de

concurrence comme les cartes de fidelit6 sont couramment utilisées par Petro-Canada

et Shell. Depuis un an Esso a mis sur le marche ses propres cartes de fiddlitd.

e 2.2 - L'ÉVOLUTION DE LA CONSOMMATION DE CARBURANT A Y OHTRÉAL (1 993-1 997)

Les c h i i s que nous utilisons dans cette partie nous proviennent de Kent

Marketing, un cabinet detude qui collecte et vend de l'information sur les stations-

service aux principaux d6taillants de carburant automobile au Canada. Cette firme est

reconnue par les trois grandes compagnies pétrdihes (Esso, PBtra-Canada et Shell)

comme fournissant des statistiques fiabies sur les sites des marches urbains i travers

toutes les villes canadiennes. Les statistiques utilides dans ce chapitre concernent trois

régions urbaines sur cinq" salon la classifcation des marchbs de Montr6al par Kent

Marketing. II s'agit des marchés de Montreal Centre (Ville de Montréal, St.-Laurent,

Lasalle, Verdun, Lachine, Mont-Royal, Cdte St Luc), de Montréal Ouest (Ste Genevibve,

Pointe Claire, Kirkland, Baie d'Urfe, Pierrefonds, Dollard des Ormeaux, Dowal et de

Beacansfield); et de Montréal Est (Pointe aux Trembles, Anjou, Montrbal ~ord", St

LBonard et Montréal ~st''). Ces boir marchbs comme il nous a 618 confird par les

professionnels de cette industrie sont reprbentatii de la rbaIit6 commerciale obsefve

dans la grande region m6tropolitaine de Montréal.

La consommation dessence automobik par les menages de la grande région

métropolitaine de Montreal (les trois marches) était de 1,46 milliard de litres en 1997.

Soit 21 % de la consommation de la province du Québec. Entre 1993 et 1997, le taux de

croissance annuelle de la consommation de carburant par les menages dans ces trois

marches est passé de 4,7016 (1 993-1 994) 4 4,07% entre 1 996-1 997. Le plus grand pic

de consommation a et4 obsed en 1995, sait 1,49 milliards de Ilres. Le taux de

croissance annuelle moyen de la consommation entre 1993 et 1997 a 6tb de l'ordre de

1 % dans ces trois march6s (le m9me taux est obsenid dans la province du Quebec). La

consommation d'essence automobile est restk quasiment stable dans les trois

march6s (voir graphique 2-1 et tableau 2-7). Si on compare le taux de croissance

annuelle de la consommation entre les trois marches de Montreal durant la @riode'

19934997. Montréal Centre a annu un taux de croissance annuelle moyen de 0.27%.

contre 4,65% à Montréal Ouest et 0.55% A ~ontr6al Est.

Cependant les consommations en valeurs absolues ont et6 les plus fortes B Montr6al Centre durant la période 1993-1997 soit une moyenne de 870 millions de

litredan, contre 260 millions 41 Montreal Ouest et 328 Millions ii Montreal Est. La

consommation de carburant automobile est donc fortement eoncenkde à Montrbal

Centre (60%) contre (18%) ài Monthal Ouest et (22%) i4 Montreal Est.

Graphique 2-1. Consommation de l'essence rdi Montréal (1 993-1 997)"

l9 Montréal Est est une municipaiCt6 qui se trouve dans le march6 de Mont&l Est. m ~ n r i s r t m h ~ i ~ * e ~

Tableau 2-7: Évolution de la consommaiion dessence automobile dans les trais marches de

MonV6al(1993-1997) en litres.

MonMd C«rtm 866,037,572 868,937 ,502 885,477,874 872,050,854 857,728,122 (WW Taux de croissantxian -0,3 -1,8 1,s 1 ,7 Nombre de stations 372 390 425 447 479 services OdbR moyen par staîion 2,3 2,1 2,o 1,9 1 serviedan (10' litras)

Nlontrid Ouirt 272,490,61 5 287,221,481 270,865,214 262,747,461 228,506,541 (ventes) Taux L croissanca /an 1 ,9 -1 ,3 3 15 Nombn de stations 11 1 118 117 117 120 sendw Dib% moyen par strioon setvicedan (10' litres)

2 4 2 3 23 2.2 1,9

MonW Est 325,588,339 329,031,947 332,805,050 337,370,282 319,217,633 (ventes) Taux de croissancelan -1 -1 ,1 -1,3 5,6 Nombn de M o n s 150 1 56 183 170 1 74 service D6bit moyen par station 2 2 2,1 2,o 1,9 1.8 servicelen (10' litres)

MonMd (kr 3 1,464,114,526 1,465,191,020 1,489,148,138 1,472,168,597 1,405,452,296 mirch&) (ventes) Taux de croissantxi an -0,07 -1,6 1,lS 4,7 Nombre de stations 633 673 705 734 773 seivices DBbit Moyen par staiion servicelan (10' litres)

212 2,1 2,1 210 118

Le taux de croissance de la demande d'essence B Montreal crolt à un rythme très

faible de 1 % par an. Le marche du Montréal est en maturite. On estime qu'à l'horizon

2010, la croissance de la demande des produits raffi& sera de 0,3% en moyenne par

année au Québec. La croissance plus spécifique de la demande de l'essence dans le

secteur du transport devrait se situer h environ 0,9% en moyenne par année.

La demande de l'essence se situe actuellement aux alentours de 7 milliards de

litres par an- au Quebec. Ainsi, l'accroissement des ventes des detaillants d'essence ne

@ peut steffectuer qu'en gagnant les parts de march6 des concurrents et les services

offerts s'avbrent btre des variables stratégiques de plus en plus importantes pour gagner

@ les parts de march4. La seule aiternative pour assurer la croissance des parts de

marche des firmes dans cette industrie est le developpement des services connexes.

Cette situation augure à la perpétuation d'un marche hautement comp6titif entre les gros

d6taillants (Esk, ?&O-Canada, Shell et Ultramar) qui constituent un oligopole dans

cette industrie.

La consommation d'essence dans les trois marches de Montreal est inégale.

Cela est dü en partie aux disparites en densite des populations et des menages, de

l'importance du parc automobile, et du nombre moyen crautomobiles par menage entre

les diffdrentes régions urbaines (voir Annexe 1). Ces disparites régionales auront un

grand impact sur la structure de l'industrie de détail de l'essence, sur les stratégies

commerciales (localisation et capadte de senrice des stations) et les ventes des

principaux detaillants.

2.3 - LA STRUCTURE DU MARCHE DE CARBURANT DE MONTREAL (1 993-1 997)

2.3.1 - Les intervenants

Les compagnies petrolidres qui organisent la vente du carburant automobile

dans le marché de detail de Montreal sont de trois catégories. La premibre categorie

opère a la fois dans les secteurs amont et aval de l'industrie. II s'agit de soci8tés

internationales intégrdes fortement capitalisées (ex. Shell, Esso) ou nationales (ex.

Petro-Canida). Nous les appellerons les nationad . Ces compagnies sont en fait une

poign6e dans le monde et raffinent approximativement 85% du carburant distribu4 dans

ies pays industrialisés et vendent 80% de toute l'essence & travers tes stations-service

e qui portent leurs noms de marque.

La deuxieme catdgorie, les ~gionaux, couvre I'erisemble du sedeur aval à

@ savoir le rMnage et la comrnerciaiisaüon mais ne wnt pas présentes dans le secteur amont. Ce sont des compagnies intégr& du secteur aval dont certaines uauvrent sur

une base regionale (ex. Ukamar, Inring).

Enfin, ta dernière catégorie, les indépendants, regroupe les entreprises qui ne

sont prbntes que dans le secteur de la commercialisation au niveau du commerce de

gros et de la vente au d6tail. Ils se limitent au commerce de gros ou de detail de

produits pétroliers et certains font les deux. Ils ne sont ni dans te secteur amont ni dans

le rafhage. Ils doivent donc s'approvisionner en produits pdtroliers auprbs d'un tiers.

Dans le marche de Montréal, les quatre pétrolikes (Esso, ?&O-Canada, Shell et

Ultramar) contrôlent plus de 80% du marche de détail de l'essence automobile. Elles

sont A la fois raffineurs, distributeurs et d6taillants ce qui renforce leur pouvoir de

marché par rapport aux ind8pendants. Elles sont impliqdes dans les opérations de

raffinage et de mmmacialisation dar produits pMrmtr pour une raison trhs rirnpis. En

raffinant et en commercialisant elles mêmes leur pbtmle brut, elles se garantissent la

régulant6 des approvisionnements en quantites et en qualité des produits pétroliers

dans les marches avals.

La recherche de plus de stabilit6 dans les cofts, les marges de raffinage et les

prix de transfert les poussent t3 investir davantage dans ces branches de l'industrie pour

vendre d'bnormes quantités &'produits pétroliers raffinés dans les marchbs avals et se

doter du premier avantage concurrentiel dans cette industrie qui est la maîtrise des

coûts de raffinage et de commercialisation qui sont des dlhents determinants de la

concurrence.

2t Les nationaux p a n que ce sont les détaiiianîs qui d e n t i a a n c e @un océan i un aulm au Canada.

38

Le tableau 2-89 prdsente les principaux intervenants dans b marche de Mail de'

@ Montféal dans les segments 6 raRinage et de la commercialisation de produits

pétroliers.

Tableau 2-8 : Intervenants de l'industrie B Montréal et d8finitions

Compagnies iwégrées naüonikt

Shell 1"- 1 Compagnies intégrirs régionab f

Sergaz Ind6p@ndantsJ

Canadien lire Olco Crevier Sonic PBtroles du QuBùec

1) Identifie les cornpannies opérant une raffinerie au Qdbec. 2) Le distributeur e& i n inteddiairs entm le fournisseur et le détaillant. II opère sur le marcti6 de gms

pour approvisionner son propre -au au d'autres ddtaillanis. 3) Les independants sont les intewnants qui n'ont pas d'ophtion de raffinage et doivent

s'approvisionner aums d'un iiers. 4) Les détaillants opèmnt les stationssenrice.

Dans ce travail "wmpagnies intégrh @ionales" et "maque régionalem sont appeldes "dgionauxU

2.3.2 - Le pouvoir dm intervenants.

Les Nationaux bénéficient d'un grand monopole spatial. Les Nationaux dans les trois

marches détiennent le plus grand nombre de sites dans les zones à fort potentiel de

marche: les zones commerciales et r4sidentielleslcommerciaks. Les trois matches de

Montréal avaient 633 points de vente de carburant automobile en t 997. Entre 1993 et

1997 ce marché a continue à subir une profonde structuration. La taille du réseau des

@ points de vente est passée de 771 stations-savice en 1993 B 633 en 1997, soit une

diminution de 138 stations (-18%) en cinq ans. Durant cette p&iode, les Nationaux ont

ferme 23% de leurs points de vente contre 4% pour les Regionaux et 20% pour les

indépendants. La fermeture des stations-service a permis aux Nationaux d'augmenter

les debits moyens d'essence par station-service.

Les Nationaux contrôlaient 44% des points de vente à Montreal en 1997, contre 26%

pour les Régionaux et 30% pour les Independants. Les Nationaux contrôlaient 47% de

sites à Montréal Centre en 1997, contre 26% pour les Régionaux et 27% pour les

Ind6pendants. A Montr6al Ouest les Nationaux detenaient en 1997, 42% des sites

contre 25% pour les Régionaux et 33% pour les Independants. Les Nationaux

contralaient 38% des sites B Montréal Est en 1997, contre 27% pour les Regionaux et

35% pour les ind6pendants. .

La taille du rbseau des Nationaux a connu un dégraissage des effectifs des

points de vente de l'ordre de 23% entre 1993 et 1997, contre 4% pour les Regionaux et

de 20% pour les independants. Si on regarde le taux de fermeture des stations-service

par marché, Montrdal Centre a connu un taux de fermeture de points de vente

d'essence de l'ordre de 22% entre 1993 et 1997, contre 73% à Montrdal Ouest et 14%

a Montréal Est. Cela démontre en partie que les volumes moyens par sites sont moins

importants à Montréal Centre. Cela est dû à une forte concentration de sites dans ce

marché et cr4ée de plus grandes rivalités entre les stations-service.

La structure du marche de Montréal mgme si elle n'est pas totalement stable, elle n'a

pas beaucoup changé entre 1993 et 1997. Ce marche que les professionnels jugent

trop saturé, a perdu en moyenne 4,8% des points de vente par an entre t 993 et 1997.

En 1943 le ratio nombre d'automobiles particuli6res par statiin-service B Montrbl (Ville)

&ait de 870. Ce nombre etait en moyenne de 602 pour toutes les sousdgions de

Montrdal. Ces variables structurelles auront un impact significative sur les ventes âes

stations-service (voir en annexe 2-3 quelques Bldments structurels du marchi5 de

Montreal par quartier).

La structure du marche de Montreal est stable à cause de la domination écrasante

des quatre grandes pétrolières (Esso, P6tro-Canada, Shell et Ultrarnar ) qui wntrblent

ce marche. Parce que les grandes pétrolidres ne se livrent pas directement à la guerre

des prix, la concurrence se faisant sur d'autres variables de marketing. La mcwrenœ se fait essentiellement entre elles sur la localisation et les offres de service (ce point

sera plus detaille dans la suite de ce chapitre). La plus grande menace de l'équilibre de

cette structure viendra probablement des grandes chaines de detail ou des

supermarch6s s'ils se mettaient à vendre le carburant.

2.4 - LE MARCHE DE CARBURANT DE MONTRIEAL: LES * PERFORMANCES COMMERCIALES DES DÉTAILLANTS (19934997)

Le marché de Montreal est à l'image du marche de la province du Québec sur

ses débits moyens par station-service. La composition et la vanet6 de I'dFre de senrice

et les se~'ces connexes sont les memes. Ce qui caractérise au plus haut point ce

marché, c'est la bataille qui se fait entre les detaillants pour augmenter les debits

moyens des sites. Les ddbits moyens par site sont passés de 1,4MVan et par site en

1993 à 2Mllan et par site en 1997. Soit une augmentation nette en valeur relative de

42,8% (voir graphique 2-2).

Graphique 2-2. Évolution des débits moyens par site dans le marche de Montréal.

2.4.1 - Les débits moyens par site: Le Momphe des Ndionaux

Le debit des stations-senrice dans le marche de Montr6al varie en fonction du

sous-march~ urbain dans lequel la station est localisée et de la nature du detaillant

(National, Régional ou Ind6pendant). En 1997, les Nationaux (Esso, Shell, P6tro-

Canada) contrblaient 44% des points de vente de carburant automobile, pour une part

de marche de 63,5%. Les Régionaux contrôlaient 26% de sites pour une part âe marché

de 23,3Oh. Quant aux Independants ils contrblaient 30% de sites pour une part de

marche 6gale a 13,2%. Les Nationaux ont vu leurs débits moyens en cinq ans passes

audessus de la barre de 2Mllan (voir graphique 2-3).

O Graphique 2-3: Débits moyens d'essence par sib des oligopoleurs (1 993-1997).

3000000

I

41

OLIGOWLEURS

Dans les trois marches en 1997 (Montréal Centre,

r

Montréal Ouest et Montréal

Est), les Nationaux ont domine tant au niveau des debits moyens par site (en moyenne

3,3 Mllan), qu'A celui des parts de marche (en moyenne 63,5%) avec un taux

beff i~acit8~~ moyenne de 1.44. Les RRBgionaux avaient en 1997 un debit moyen par site

de I'ordre de 2,09 Mllan avec une part de marche moyenne de 23,56% avec un taux

d'efficacité moyenne de 0,89. Quant aux Independants ils avaient les debits moyens par

site les plus faibles en 1997, soit 0,99 MVan pour une part de marche de 12,8% et un

taux d'effÏcacit6 moyenne de 0,43. Seuls les Nationaux ont une performance audessus

de la moyenne dans le marché de Montr6al avec un taux d'efficacité de 1,44.

Mais dans ces trois marches, le marche de Montreal Centre est celui dans lequel

les Independants ont les plus faibles débits (0,88 Mllan) contre 1,26 MVan à Montreai

Ouest et 1 ,O2 Mllan h ontr réal Est. Entre 1993 et 1997, les Nationaux ne sont jamais

descendus en dessous de 23 8 M W de débit moyen, ni en dessous du taux d'efficacitd

@ de l,22. Leur d6bit moyen par site a osciIll8 entre 2.18Mllan (1993) et 3.64 Mlan (1997).

Quant aux Regionaux leur déôit moyen par site a osciIl6 entre 1,69 Mllan (1 993) et 2,15

Mllan (1994). Les Independants quant 1 eux ont eu leurs meilleurs resultats en 1994

(1,45 MVan). Leur debit moyen a osci116 entre 1.45 Mllan (1994) et 0,88 (1997). Les

Regionaux et les Independants ne disposeraient pas des mQmes ressources humaines,

financidres et commerciales pour concurrencer avec les Nationaux.

Les performances des quatre pétrolières (Esso, Petro-Canada, Shell et Ultramar)

qui contrblent la quasi totalitb des ventes dans le marche de Montreal sont inegales.

Dans le marche de Montreal Centre, mgme si la concurrence est effective entre les trois

grandes rivales Esso, Pbtro-Canada et Shell, les quatre pétrolihres ont augmente leur

debit moyen par site où Esso et PBtNanada ont atteint respectivement des ddbits

moyens de 3,4 Mllan et 3,3 Mllan contre 2,9MUan pour Shell et 2,3Mllan pour Ultramar

en 1997. Mbme si ce marche est domine par Esso, P6bCanada a fait plus cfeffort de

rationalisation que Esso durant cette période passant d'un déôit moyen de 2 Mllan

(1993) B 3,3 Mllan (1997). La concurrence s'est faite essentiellement 1 Montreal Centre

entre Esso et P6tro-Canada. Esso m 1997 avait une part de marché de 25,9%, 17,4%

de part des sites et un taux d'efficacit4 de Il#. Quant à Petro-Canada sa part de

marche etait de 22,s % avec 15,5% de sites et un taux d'efficacitd de 1,44. Ce qui est

très important B noter dans le marche de Monthal Centre est que, Esso connalt depuis

1993 une fluctuation de sa part de marche qui a cru de 26,6 en 1993 1 27,2% en 1994

et à 27,5% en 1995, pour baisser à 26,9% en 1996 et 25.9% en 1997 A cause de son

obsession A augmenter son taux d'efficadtb qui est passe de 1,29 en 1993 a 1,48 A 1997. Par contre Pétro-Canada a connu une croissance continue de sa part de marche

de l6,9% en 1993 B 22,5% en 1997, Sm taux d'efficacit6 est passe de 1,14 en 1993 &

1,44 en 1997. La concurrence se fait essentiellement entre Esso et Petro-Canada dans

le Montreal Centre mQme si Ultramar a connu en 1997 des gains substantiels de part de

marche passant de 13,6 % en 1993 & 21,246 en 1997. Ceci peut expliquer en partie

pourquoi Petro-Canada a manifeste son désir de fusionner avec Ultramar pour faire face

0 Ci Esso.

Dans le marche de Montreal Ouest, Esso et Pdtro-Canada ont augmente leur

debit moyen par site de façon spectaculaire. k s o est passée dun débit moyen par site

de 2,46 Milan en 1993 à un debit moyen par site de 3,95 MVan en 1997. P6tmCanada

est passée d'un ddbit moyen par site de 2,5 MUan en 1993 B un debit moyen par site de

3,85 MVan en 1097. Shell et Ultramar n'ont pas connu de telles performances. P6tro-

Canada est leader dans ce marche depuis 1995 au détriment de Esso. Petro-Canada

avait une part de marche de 27,2% en 1997 avec un taux d'enicacite de 1 ,S. Son taux

d'efficacitd est passe de 1,33 en 1993 à 1 $8 en 1997. Esso veut A tout prix reconqudrir

œ marché, son taux d'efficacité etant de 1,61 depuis 1997 et l6gdrement de 3

centiemes de point au dessus de celui de PetreCanada. Ultramar a fait un bond

spectaculaire dans ce marché en 1997 en termes de part de marche (1 8,2%) contre 1 1,7% en 1993 meme si son taux d'efficacite est reste coincé endessous de 1.

Quant au marché de Montréal Est, Shell etP6tro-Canada ont obtenu les rbsultats

les plus importants en terme d'augmentation des debits moyens par site. Shell est

passee d'un débit moyen par site de 2,74 Mllan en 1993 à 3'66 Mllan en 1997. Shell est

leader dans ce marche avec une part de marche de 21,4% et un taux d'efficacite de

1,69 le plus 4lev6 dans les trois marches. Son taux d'efficacité est reste au-dessus de

1,49 dans ce marche. Pdtro-Canada a quant A elle, passe d'un debit moyen par site de

2,l Milan en 1993 à 3,38 Mllan en 1997. Ultramar en 1997 a nettement am6lioré sa part

de marché passant de 14,9 en 1996 à 18,6 en 1997 avec un taux d1efficacit6 supérieur à

7. (voir graphique 2-4, 6volution des debits moyens par site et par zone de marche).

@ Graphique 2-4. thlution des deb'its moyens par site et par zone de m a t ' (1993-1997).

Q Ci .- i E 8 ~ o ~ 0 0 ~ O C O œ b Q 5 19WûûQ

i 3 - 3 1800060

MONTREAL CENTRE MONTREAL - EST MONTRU

MARCHES

OUEST

24.2 Quelques hypothbses sur la force des oligopolsum.

Cune des explications qu'on peut donner à la variation des débits moyens

entre les trois types de détaillants est que les Nationaux ont une bonne longueur

davance par rapport aux autres detaillants parce que leur offre de service est

diversifiée avec une qualit4 de service remarquable. Ils contrbleiit les sites

convenabiement localisés dans les zones rbsidentielles et commerciales et sont

nantis d'une grande expertise dans la distribution des produits petroliers (qualit6

de service, mix de l'offre de service). Ils ont su rationaliser leurs réseaux et leurs

sites à temps.

Si le marche de l'essence automobile de Montreal parait sature, c'est B cause des detaillants Régionaux et Indépendants qui occupent anarchiquement

le marche sans tenir compte des debits moyens de leurs sites pour les amener

au voisinage du taux d'efficacitd normale de 12'. Dans cette logique les

Independants ont plus à &miner de sites que les regionaux (les Independants

ont un taux d'efficacitb de 0,43 contre 0,89 pour les Régionaux). Si l'on observe

une grande disparite de debit entre les detaillants, le débit des stations services

varie legbrement en fonction des sous-marches urbains entre les d i fhnts

d4taillants.

C'est ainsi que le marche de Montreal Ouest avait un plus grand debit

moyen par station-service en 1997, soit 2,4 MVan; contre 2,3 Mlfan à Montréal

Centre et 2,2 Mllan A Montréal Est. Mgme comme ces moyennes cachent les

disparites entre les trois types de dbtaillants, cela montre surtout qu'il y a plus de

stations-senrice dans ce marche. Les tableaux de synthdse dans les annexes

(2-1 et 2-2) montrent que la concurrence se fait essentiellement entre les quatre

pbtrolibres: Esso, Petro-Canada, Shell et Ultramar B Montreal. Les forces sont

presque egales entre les trois premieres qui dominent chacune un marche

urbain. Tous les gras joueurs surveillent à la loupe leurs sites et tout en

cherchant B augmenter leur débit moyen. C'est le probt6me fondamental qui est

pose à tous les detaillants dans ce marche: comment augmenter les débits

moyens annuels d'essence par site.

Esso a obtenu les meilleurs résultats dais ce sens, dans les marchés de

Montreal Centre et de Montréal Ouest. PW-Canada a obtenu d'excellents

rbsultats dans Montréal Centre, Montreal Ouest et Montreal Est. C'est la

p6troli4re qui est la plus performante dans les trois marches B la fois. Esso

domine encore le marche de Montreal Centre. P&o-Canada domine le marche

de Montreal Ouest et Shell domine celui de Montda1 Est. Ultramar depuis 1997 a

obtenu des rbsultats spectaculaires dans les trois marches avec des taux

d'efiicacite bas. Cela l'a amen6 à ouvrir et maintenir plus de sites que ses

concurrents. La stratbgie d6vel0pph par les managers d'ultramar semble Qtre

de maintenir I'equilibre du réseau des sites autour d'un taux d'efkacit6

l6gbrement au-dessus de 1. Les Indépendants risquent de disparaître du marche

de MontrBal Centre B cause de leur taux cYefficacit6 trhs bas. En tout Btat de

cause ils auront des difficultes B accroitre le niveau bas de leur debit Ce sont

eux qui saturent ce match6 mQme si au bout du compte ils n'offrent pas les

memes services aux automobilistes.

" Les ddtaillants Inddpendants d Régionaux po&daient 5696 des sbtiom service dans les trois marchds

@ de Montréal en 1997 pou une part de marchd de 38,4596- Ils possèdent sûrement les poinis de vente les moins perfomMnts du marché.

48

14.3 - Les prix de d h i l de l'essence ordinain, Montréal (1883-1997).

Durant la période 1993-1997, le marche de detail de Montreal a connu

une hausse nette des prix de détail de ~ ~ S S W C ~ ordinaire. Cette 6volution s'est

accentuée année après a n d . Pendant i'ensemble de la période, le prix

minimum affiche dans un site est passe de 48,W œntsîlitre d 67,90 centsllitre

avec un pic de 69,90 cents/iitm en 1994. Le prix moyen affiche dans un site

durant la petiode a Bt6 de 57,72 œnts/litre avec un kar t type de S,O?centsAitre

(voir graphiques 2-5 & 2-6).

Graphique 2-5. Description des prix de l'essence ordinaire (Montrdal1993-1997).

Prix essence ordinairelsite

O Graphique 2-7. Évolution des prix moyens de l'essence ordinaire (Montréal, 1993-1 994)

Période 1993-1 997 (Montréal)

L'essence ordinaire en moyenne se vendait plus chère a Montréal Ouest

(57.71 œntditre) et un peu moins chére B Montr6al Centre (57.64 centsllibe)

qu18 Montréal Est (5735 centsllitre) durant la période 1993-1 997 (voir graphique

2-7). Dans ces trois marches les écarts types les plus 6lev6s ont été obseds a

Montreal Est 5,56 cents~litre. contre 4,99 dans Montdal Centre et 4,28 dans

Montréal Ouest. Cependant on remarque une homog6n6it6 des prix dans ces

trois sousniarch6s et leurs particularités ne peuvent pas &e fondées sur les

prix de detail de i'essence ordinaire. Les diirences des prix moyens de

l'essence ordinaire se chient en dixihmes de cents par litre quoique de telles

differences soient importantes dans cette industrie (comme les centiemes de

0 seconde en course automobile).

Graphique 2-8. Comparaison de i'évolutian des prix moyms de I'essenœ ordinaire dans les trois sous-marchés: Montréal Centre, Est et Ouest.

0 57.01 - MONT REAL CENTRE MONTREAL EST MONTF !AL OUEST

Les prix de carburant ordinaire ont nettement varie dans ces trois

marches. Montreal Centre et Montréal Est ont vendu le carburant aux prix

minimum les plus bas (48,90 centsîiitre) contre (51,40 centdlitre) ZI Montréal

Ouest. Par contre les prix les plus 6lev6s ont et6 observbs Montréal Centre

(69,90 centsllitre) contre 66,40 à Montréal Est et 64,40 à Montreal Ouest. II y a

une politique de prix par zone de marché à Montdal, et ces zones de marches

procurent plus de marge de manœuvre aux concurrents lors de I'elaboration de

leurs politiques de prix.

e Durant la période 1993-1 997, les quatre grandes compagnies p6trolières

ont en moyenne vendu I'essenœ ordinaire au mgme prix dans le marche de

Montréal: Esso 57'69 centsiiitre; contre 57,67 pour Shell; 57,49 pour

Petrocanada; et 57'19 centsllitre pour Ultramar. Par contre les Indépendants ont

vendu en .moyenne leur carburant d des prix Ibgèrement supérieurs B ceux des

Nationaux et des Régionaux soit 58'12 centditre. Les écarts moyens des prix

entre les detaillants ont légdrement varie entre 4'82 et 5'25 centdlitre. Les

grands 6carts ont 616 observes chez les Ind6pendants (voir graphique 2-9).

Graphique 2-9: Représentation des prix moyens de l'essence ordinaire des P6troliBres Majeures par rapport aux lndépemdants sur le mardi6 de Montréal (1993-1997).

-lneq

snld q~luoui suoAe,l snou luewww L ~ L egruue,~ sp srnm ne ieuiulln e~ylorlgd

el ep selepreuiuim smueuiloyed sol &nb!ldxe lned seq snld lueuiuieredde

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p luwnqm el npue~ e JeuieJlln ~JQ!IOJ@ el 'leqwoky op qtpreui 01 suea

Graphique 2-11: Prix moyens de l'essence ordinaire par rapport au nombre de concurrents (Montréal, lQ9SlQQf).

En resum6, le prix de detail de l'essence ordinaire n'a pas été uniforme

durant la periode 1993-1 997 sur le marche de Montr6al. II a varie entre les sous-

marchés, les marques des ddtaillants et les points de vente. En 1997, i'écart

moyen entre les prix des differents detaillants est tombe A son plus bas niveau

à 1,55 centsiiitre en cinq ans. Cela montre que les oligopcileurs ont voulu

discipliner tous les intervenants dans ce marche en leur imposant un scirlpnX- A

cause de cela, la concurrence va progressivement se d6placer sur ffautres

facteurs autres que le prix de detail de l'essence ordinaire.

2.5 - CONCLUSION.

i) L'industrie de detail de I'essence automobile est essentiellement orientee

vers les volumes de vente dessence. C'est pour cela que tous les detaillants

cherchent h augmenter les debits moyens des sites afin de rester cornpetitifs et

rentables dans i'industrie. La grande restructuration des teseaux de stations-

service que connaît cette industrie depuis les années 80 est orient60 vers cet

objectif.

ii) Le marche de detail de l'essence automobile de Montreal est en maturite

comme la plupart des grands marches urbains dessence automobile des pays

industrialisds. Le taux de croissance du marche de Montreal est trhs faible et de

l'ordre de 1% par an. La concurrence monopolistique va s'intensifier dans ce

marche entre les quatre grands joueurs qui sont: Esso, P6tro-Canada, Shell et

Ultramar. La concurrence est axde sur la diversification de l'offre. Le probldme

qui se pose dans ce marche est de trouver d'autres produits et services d'appel,

un mix de I'offre peu cher et de grande qualit6 qui augmenterait les debits

d'essence dans les stations-service. C'est un marche sature.

iii) Le marche d'essence automobile de Montr6al devient de plus en plus

concentre. L'kart observe entre les debits moyens des sites des Nationaux par

rapport à ceux des Régionaux et des Independants continue de s'approfondir, ce

qui conduira in6luctablement à I'6vidion de la majorite des Independants de ce

marche.

iv) La quantite, et la qualit6 de l'offre de senrice, la localisation des sites des

detaillants et la concurrence ont un grand impact sur les debits des stations-

service. Le vrai pouvoir de marche des Nationaux leur provient de la rente de

localisation que leur &oie les sites. Cette hypothese centrale a 8t6 confirm6e

par les faits observes dans le marche de Montreal. Les variables de decision

marketing avec lesquelles les détaillants vont travailler dans ce marché sont la

diversification de I'&re accompagnée par I'am6lioration de la capacite de service

dans les sites b fort potentiel de marche pour vendre un produit peu cher avec un

service rapide et varie.

v) Les prix de detail du carburant ordinaire sont partis & la hausse dans le

marche de Montreal durant la période 19934997. On observe depuis 1997 une

certaine discipline en matidre des prix de detail de l'essence ordinaire, avec une

forte tendance vers un seul mhé et lm SeuI prix. La caractenstique principale de

ce marche de detail reste qu'il est réellement "unpenny market".

Annexe 2-1: Tableau de synthBse des indicateurs de la performance des acteurs du marche de detail dessence h Montréal (1993-1997) en litres.

Ventes annueIlsr Taw d i cmissancdan Nombre de dations sefvicas ~hbi t mayen par station seMcdan (10' liims)

Le taux deMcacit6 tel que dUni ici est le taux d'eilïcaatd d'une marque et non d'une serwiœ. Le taux d'efficacit6 d'une station service seml k rapport entre son ddbit par rapport au dabit moyen de son sousnwché. Comme le concept d'efkacitb se r 6 f h au rapport entre lm ventas et les ventas espârh, c'est une telle mesure qui serait n o m k

- 868937592 -1,8

866037572 4 3 372

Régtonrux Vmtm Nombre de d i a o n mvh Ddbit moyen (1 Rrm) Part de much6 (Y) Fart da Ibtioni rwvkr Pi Taux deffkmd

2,3

201881860 96

2.10 23,3 25,80

O, 90

8577281 22 I

2, 1

479

885477874 1,s

300 1 425

203614734 100 186 23,4 27,31

0185

872050854 1,7 447

2,O

202987395 113 1,79 22,9 26,58

0,043

1 ,g 1,0

1 ô2938952 lû61W161 100 1 I f 0 1,83 21

22,37

0,94

1,69 21,8 2286

0,95

Annexe 2-1 (suite): Tableau de synthdse des indicateurs de la performance des acteurs du marche de detail dessenœ A Montréal (19934997) en r i s .

MoiWrl Ouwt Vantes annudlw Taux âe cmissrncs /an Nombn de M o n s

Mglonrux Vanin Mombnd,Ibüoncaawkr M b ü moyrn (1 Q Rrm) Piit de m i n h i (%) P w t d r r d i l k n 8 ~ du\

1 997 272490615

1 ,g 111

554 13237 28

137 20,3 25,22

1ggS 287221481

-Il3 118

55767742 30

1 ,60 20,g 25,42

1 995 270865214

3 117

1994 1 1993 282747461 228508541

15 1 117 120

50347173 30

1,98 21,9

51671047 24

2,15 1 O,?

46488230 26

1,78 20,3

25,W 1 20.51 21,B

Annexe 2-l(suite): Tableau de synthèse des indicateurs de la performance des acteurs du marche de détail dessence B Montréal (19931997) en litres.

b

Montréal Est LVentes annuelles ,Taux de croissatlcelsn Nombre de stations

Source: Donnb cornpiMe8 i pulir drr ibtbliqua da Kant Mallceüng.

. . . . . . . - -. . Vrnt- N a b n de dation8 nvl#

D6bR moyen (10' ütm) P a da manhi (Y) Put drr dation8 unriei

1997

325586339 -1 150

184808165 57

$23 56,7 38

1 994

337370282 5,6 170

1 906

329031947 -1,l 1 56

1993

319217633

1 74

181773533 59

3.08 552 37.82

1 005

332805050 -1,3 163

182001315 63

2,88 547 38.65

179188034 68 263 53,l 40

170055162 71

2,39 533

40.80

Annexe 2-2. Quelques indicateurs de la performance des quatre pétrolieres dominantes dans l'industrie du commerce de detail de carburant B Montréal (1 993-1997}.

Nombre de stations setvices Ventes totales de carburant jiii) 06bit moyenlstation servicdan (1$ litres)

Eu0 (Staîions services) Ventes de carburant /an jlitres). 06bit moyen /station servidan ( 1$ liros) Part de m a m (96) Part des stations senrices (%) Taux d'eiîïcaaté de la marque

ShdCCanada ~ S t i t i o n s s ~ ) Ventes de carburanuan J l i ) '

Débii moyen/station sm*ce/an (IO' litres) Part de marchd (%) Part des ataîions m i c e s (%) Taux d'officacitb de b maque

MontiWcomm

PbtroCanadr (Stations setvices) Ventes de carburantian ~ittres) DIbR moyenistation sewicdan (10~ litres) Part de marchd (96) Part des dations services (%) faux d'efficacité de la marque

1993

479 851728122

1,79

99

227882165

2,3

26,6 20,6 1.29

66

142929495

2.1

16.7 13,7

. 1.22

Uiîmmat-Canada [Stations services) Ventes de carôurantian jiitres) Ddbit moyenlstaion seMcdan (10' l i i ) Part de mardi6 (%) Part des stations seMces (%1 Taux d'etficacité de la maque

71

145056591

2

16.9 14,8 1.14

1994

447 872050854

1,95

89

237500430

2,6

27,2 19,9 137

62

148382727

2,4

.- 17 13,8 1,23

65

120803848

1.8

14.1 13,6 1,W

6

151 507287

2,4

17,4 14

1 ,U

1905

425 885477874

2,08

85

243797337

2,8

27,s 20

1.37

56

155169885

2,7

17,5 13,1 1,33

64

12301 71 77

1,9

14,1 143 0 , I

1

60

16791 3404

218

19 14,l 1,34

1W6

398 068937592

2,17

73

233488585

3 3

269 18,3 1 47

53

158281 358

2,Q

16 13,2 1 ,36

63

122814268

1,9

13,9 14,s 0.93

1997

372 868037512

2,32

65

224481 152

3,4

2 5 , ë 17,4 111

52

1 55270985

2 3

17,9 13,9 la

59

179747253

3

58

194638420

3,3

63

128208921

2 4

20,7 1 22.5 14,8 15,6 1.39 1 1 4

79

183729296

23

14,8 1 21,2 15,8 21.2 0.93 1 1 .O0

Annexe 23(suite). Quelques indicateurs de la performance des quatre p&troli&res dominantes dans I'industrie du commerce de détail de carburant B Montréal.

Nombre de ù&ions service . Ventes totales de carburant (litres) Ddbit moyenlstaion seMcdan (10' &es)

E8ro (Stations d) Ventes de carburantlan jliies) D6bit moyen par W o n

Part des stations senice (%) Taux dteffiwcit6 de la marque.

SCHII-Canada (Stations senrices) Vente âe carbumt/an j l i i ) O l b i moyen par stalion servicdan (10' litres) Part de marche (%) Part des stations service 1%) Taux d'effieacitd de la marque.

Pétrdanaâr JStations services) Ventes de carburantian

Dbbii moyen par station sewiceian (10' l ies) Part de marché (%) Part des stations senice

JStations senrice) Ventes de carburantian j l i i ) Ddbi moyen par station sewiceian (10' lres) Part de marché (96) Part des staaons sewice

Annexe 2-z(suib). Quelqw indicabun de la performance des quatre pétrplières '

dominantes dans l'industrie du commerce de détail de carburant 4 Montréal.

Nombre de stntians H N J ~ Ventes totalas de carburant (îiîm) Débit moysnlstation servidan (10' îitm)

€880 (Stations service1 Vantes de ~arbumntlen (litres) Ddbit moyen par station ssrvidan (IO@ h l Part de marché (%)

l

1995 1 74

319217833

1,83

25

58382551

2,33

18.3 Part des W o n s s w î c u 1%) Taux d'efficecitb de la maque.

14,70

1,20

1994 170

337370282

l,98

25

59748871

Z38

17.7 14,38

I,27

14,lt

1,24

Montnrl Eet 1995 163

332805050

2,04

23

5850341

554

17.6

Shmll-Canada pations smkes) Ventes de carburantlan ~litms) Dlb% moyen par rtrtlon servidan (l$ ütres) Patt de rnarchb (%) Part d m stations s s ~ œ 1%) Taux d'efficaciti de la maque.

PitmCanrdr IStations services) Ventes de carburanttan

20

85897203

3,28

1Q17 12,27

l,60

20

57803771

12,82

1,28

1 W 1 56

329031947

2,IO

20

53876866

2,69

16,4

23

63044871

574

1Q.7 13,21

1,49

23

4664776O

13,33

1124

1 997 150

325586330

2,17

20

541 10037

2,70

16,6

19

87917794.

337

2016 12,18

1,69

20

59978873

Dib i i moyen par station servicelan (id i i i ) Part de man% (%) Part des ?Won6 mice L%) Taux d'efïicadtd de la marque

Ultnmu-Canda [Stations senice) Vantes da carburenVan [ l i s ) Dabit moyen par urvicdan (10' l i ) Part de marchd (%) Part des station6 mvice

23

88048594

2 s

20,2 13,52

1,4Q

20

51372769

19

69602102

3,86

21,4 12,66

1,69

18

60898026

2,9Q

142 la82

l,42

19

49072744

2,58

14,9 12.18

1 ,ZL

3,38

t8,7 12

1158

25

60543229

142

t8,6 16,66

1, l l

2,1

15,2 13,21

1,15

19

44414038

2.3

13,9 10.91

25s

15,2 l l J 6

1,2Q

19

47419092

2,49

14, 1

1%) Tau d'dKcacitd de la riiarque

Z8Q

17,4 12,27

1,41

18

45003377

%so

13,s

1,27 1 ,26

11,17 11,U

Souta: DonnéascompiliiripntkdrItdbtiguirCm-

122

Annexe 2-3: Quelques statisaquss bcales sur les afferentes régions urbaines de

Montréal (1993)

Montrô8k Saint-Michel

Montrkl: Rommont

M o d i l : Sud Ed

sW75

94647

64782

Mon(iiak Mmkr

Monb(il: Pdntr-8~x-Tmnbk

Monbhl: Rivih-das-Pnirim

M o d i l Est

38638

18171

16032

1514

e705

47157

4744ô

3768

241 44

ml B

31 543

35440

21 291

20985

1768

19342

35984

19744

2150

1070

U64

1 22

2847

4492

3986

0,92

1,17

1,31

1,17

0,80

0,74

0,83

.CHAPITRE III

REVUE DE LA LITTERATURE

Le but de ce chapitre est de faire une revue de la litterature sur les

variables endogbnes et exogenes qui influencent positivement etlou

négativement les ventes d'essence dans les stations-service, ces magasins

de detail qui vendent esseriüellement De carburant et offrent une variete de

services connexes pour le confort des automobilistes. Les principaux

r6sultats empiriques qui ont et6 obtenus pour expliquer les sources de

variation des ventes d'essence entre les sites dans cette industrie de detail

constituent la substance de ce chapitre.

3.1 - INTRODUCTION

Pourquoi certains magasins de detail sont-ils plus performants

(ventes) que d'autres dans un meme marche local? Quels sont les facteurs

endoghes et exogdnes qui influencent les ventes et les parts de marche des

magasins de detail? En d'autres termes quels sont les principaux

determinants des ventes des institutions du commerce de detail? Quels sont

les facteurs qui ont un impact significatif à court et à moyen terme sur la

perlormance commerciale des magasins de detail qui vendent des produits

hornogdnes et fortement substituables?

Ces questions continuent à préoccuper tant les chercheurs que les

professionnels du commerce de detail de l'essence automobile, produit par

excellence de convenance'. Jusqu'à ce jour, le phdnomhne des ventes

d'essence est mal connu dans le domaine de rechercfie du commerce de

detail. II manque une théorie pour organiser les connaissances existantes

dans le domaine, et trtts peu cf6tudes empiriques ont étd faites pour tester

des hypothèses sur la relation entre l'effort marketing et la performance

commerciale d'un ensemble de stations-service dans un marche urbain. Et

pourtant les ddcisions stratégiques prises par les détaillants mtrblant de

grandes chaines de stations-service, implantées dans différents espaces

g6ographiques, posent au plus haut point le probldme daffectation des

ressources marketing. Ces managers ddveloppent des stratégies offbnsives

eüou defensives des prix, de couverture de marche, selon la structure des

marchés pour répondre aux quatre questions fondamentales: 1 ) Combien de

points de vente doiton posséder dans une région géographique donnée? Où

et Quand? 2) Quels sont les sites particuliers qui doivent 9tm ouverts? 3)

' Le concept de convenance est iïd I Ir noüon de distance mbtrique ou psychologique qui sépare la client du magasin de déiaiL Daubas dêllnissent la conmance par rapport au nombre de points de wnte et ii la nature dm biens et uniicm-

67

Quelles sont les caradéristiques des sites qui doivent prevaloir sur le marche

pour renforcer l'image de marque de la firme? Enfin, 4) qui doit gérer le site

et quelle fome de contrat doit lier la firme au gdrant du site?

Mais une question essentielle se pose: comment les ventes d'essence

sont-elles produites régulierement dans les différents sites disperses dans un

marche? Pour rependre B cette question fondamentale, ceci passe d'abord

par une revue de la littérature sur l'influence des principales sources de

variation des ventes entre les magasins de detail et notamment entre les

stations-service.

Ce chapitre est composé de trois parties. La premibre partie présente

les déterminants de la performance des magasins de detail. La demieme

partie presente les macibles âes déterminants de la performance des

magasins de detail. La troisième partie pr6sente enfin, les determinantes des

ventes d'essence dans les 8tatiowservice directement concurrentes dans

un marche urbain. Une condusion et une synthbse de la littérature sont

prdsentées h la fin du chapitre.

3.2 LES DÉTERMINANTS DE LA PERFORMANCE COMMERCIALE DES MAGASINS DE DETAIL

Dans la litt6ratwe du marketing et du commerce de detail, trois

hypothbses ont ét6 avancées pour expliquer la variation de la performance

commerciale (volume des ventes et des parts de marche) entre les magasins

de détail. II s'agit: 1) de I1hypoth4se de l'environnement du marche (la Place);

2) de I'hypothese de la structure du marché (I'Onre); et 3) de FhypothBse de

la stratégie et de i'effort marketing. Ces trois hypothbses ont 614 integrées

dans les modeles de r6ponse de marche pour dvaluer I'efiicacité et

l'efficience des advites marketing (Hanssens, Parsons et Schultz, 1990;

Cooper, 1993; Gatignan, 1993; Cooper et Nakanishi, 1968).

Le paradigme de !'organisation industrielle "Strategie + Structure = Performance" (Scherer, 1970; ThoreIli, 1977) a servi de base I cette

conceptualisation de la performance des instituüons de détail. La strategie

etant l'ensemble des décisions prises h cburt et moyen terme par les

managers de rindustn'e dans I'espaœ et dans le temps pour réaliser leurs

objectifs de vente ou de part de marche. La performance quant I elle est le

résultat commercial eUw financier atteint par les firmes dans un marche A un

moment donne. La structure qui intervient entre la stratégie et la performance

influence la stratégie choisie par les dirigeants des firmes qui doivent

connaître comment les forces concurrentielles interagissent dans

I'environnement où ils @rent. lngene et Lusch (1981) ont utilid ce cadre

paradigrnatique pour expliquer la structure gdnêrale du commerce de detail.

Ce travail a 8te repris par lngene et Brown (1 987) pour expliquer la structure

du commerce de detail de l'essence automobile.

L'hypothdse de l'environnement du marché qui a senri l'a localisation

des magasins de détail (Reilly, 1931; Huff, 1964; Lakshmanan et Hansen

1&; Applebaum, 1966; Hoilon, 1968; Craig, Ghosh et McLafferty, 1984;

Jones et Mock, 1984; Pearson, 1991) soutient que I'emplocenent dun

magasin de dbtail dans un marche est le facteur le plus important qui

influence les ventes des magasins de détail. L'environnement du marche

influence la structure du commerce de detail: "la manihre dont la vente dun

bien est organisée par les firmes engagées à le commercialiser" (Bucklin

1972, p.66). Pearson (1991) a h b l i une relation entre la localisation et la

productivitb d'un magasin de détail. Cette hypoaibse privildgie t'approche

selon laquelle le commerce de detail est dabord et avant tout une activitb

spatiale dans laquelle les magasins de détail se font concurrence pour avoir

un monopole spatial (Nelson 1958; Ingerig et Lusch 1981; Craig, Ghosh et

Mclafferty 1984; Smith 1987; lngene et Brown 1987; Abram 1997b; Eppli et

Shilling 1996). Le paradigme "Place, Place, Place" a longtemps été

l'approche theorique de base pour expliquer la performance des institutions

de detail. L'emplacement d'un magasin de detail a et6 perçu par les

gestionnaires comme le seul vrai avantage concurrentiel 1i6 au monopole

spatial .

L'hypothdse de la concurrence ou de la structure de l'offre soutient

que la concurrence dans un marche local influence negativement ou

positivement les ventes et les parts de marche des firmes engagées dans la

commercialisation des biens et services substiiuables. La thborie de la

concurrence spatiale entre les magasins cherche à répondre aux questions

essentielles suivantes. Pouquoi les magasins de convenance choisissent-ils

à se disperser, et pourquoi d'autres types de magasins choisissent-ils à se

regrouper en se diirenciant sur leur Moil marketing à travers la publicite?

Les firmes concurrentes vont se dii6rencier principalement sur les 70

dimensions incluant le prix, la localisation et les caractéristiques des produits

(Hotelling 1929; Srnithies 1941, Buâûin 1972; Beckmann 1968; Hal 1980;

Gabszewicz et Thisse (1988); B~~wKnise, Cronshaw et SSdienk, 1993;

pour une revue de littérature récente). Cette hypothèse va poser le problhme

de surcapacit6 des marchés de détail et d8 sous capadte des magasins de

detail.

Enfin, î'hypoth&se de b stratégie et de l'effort marketing stipule qu'il

existe un ensemble de facteurs contrblabies par les managers.(les 4p) qui

influencent les ventes de detail des marques et des points de vente dans un

marche (Bell, Kwney et Little, 1957; Kotler, 1964; Naert et Weverbergh,

1985; Neslin 1990; Walters et MacKenzie 1388; Cooper 1993 (revue de

littérature sur les modbles de part de marche); Gaügnon 1993 (revue de

littérature sur les rnoddtles da marketing mix). Davidson, Sweeney et Starnpfi

(1988) et dautres ont identiii6 un ensembie de variables dites du mix de

detail qui influencent diredement les ventes des magasins de Mail, Il s'agit:

1) des facilit& physiques; 2) des marchandises et du merchandising; 3) du

prix;' 4) de la promotion; 5) des. services; et 6) de l'organisation et du

personnel des ventes. L'avantage concurrentiel entre les magasins de détail

est devenu un concept très complexe. La plac8 n'dtant plus la condition sine

qua non pour y r6ussir, mais une combinaison de plusieurs facteurs

(Achabal, Gon et Mahajan, 1982; Achabal, Heineke et Mclntyre, 1984;

Betancourt et Gautschi, 1988; Davies, 1975; Hokey Min 1987). Ces trois

hypothbses ont été intégrées dans les modeles de localisation et dbvaluation

de ta performance des magasins de detail.

3.3 - LES MODÈLES DES DÉTERMINANTS DE LA PERFORMANCE DES MAGASINS DE DÉTAIL

D'une manidre gdnérale, la litterature sur les modbles de localisation

des magasins de detail est la pmmibre qui s'est interes- à Btablir la

relation entre l'environnement du marche, l'effort marketing, la concurrence,

et les ventes des magasins de detail (Reilly 1931 ; HM, 1964; Achabal, Gorr

et Mahajan, 1982; Achabal, Heineke et Mclntyre, 1984: Srinivas, Sharma

Craig, 1992; Brown, 1993; Drezner 1994a&b). Les modhles de localisation

des magasins de détait ont été conçus pour accomplir deux m e s

essentielles: primo, ils fournissent un cadre th6orique pour Bvaluer la

performance commerciale des magasins de detail; et secundo, ils identifient

les opportunites pour l'implantation de nouveaux magasins de detail.

Le modttie théorique des beterminants des ventes des magasins de

detail que Kiney (1 969,1972) propose, généralis6 par Lord et Lynds (1 981 ) et

Craig et al. (1984), soutient que les ventes des magasins de detail sont une

fonction lindaire de la localisation du magasin, des attributs du magasin, des

attributs du marche, des pfix, de la performance du management du magasin

et de la concurrence entre les magasins.

Ce modele a Bûb test4 dans le domaine des banques (Clawson, 1974;

Olsen et Lord, 1979), dans celui des magasins de gros (Cottrell, 1973;

Davies, 1973), dans le domaine des magasins des liqueurs alcoolis6es (Lord

et Lynds, 1981), dans celui des chaînes de magasins (Hise et a1.,1983), dans

le domaine des restaurants (Mokey Min, 1987). 11 a été enfin test6 dans le

domaine des stations-service (Hebden et Robinson, 1972; Png et Reitman,

1994).

3.3.1 L'Impact âes vadabks de I'environnemnt du marchd.

Dans la plupart des dtudes empiriques, la performance commerciale

des magasins de detail (les ventes) est influencée par la localisation des

magkins de detail (la taille de la population et les caract6ristiques socio-

économiques de l'environnement du marche). La majoritd des dtudes

montrent qu'il existe une relation positive entre les facteurs de service, la

promotion et la publicite locales et les ventes. D'autre part, la concurrence

semble avoir une influence complexe sur les ventes. Alors que certaines

etudes confirment que plus un magasin de detail se trouve 6loign6 de ses

concurrents directs, meilleure sont ses ventes (Lord et Lynds 1981); d'autres

etudes en particulier celles portant sur les banques et les h&tels, montrent au

contraire que, plus les concurrents sont prbs les uns les autres, meilleures

sont leurs perfmnances2. Une explication possible de œ résultat est que

pour les services comme les banques et les hbtels, certains voisinages sont

particulidrement desirables para qu'ils attirent un grand nombre de

magasins offrant une variet6 de services. Comme ces aires attirent un grand

nombre de magasins et de clients de toute sorte, un magasin implant6 dans

une zone forte concentration de magasins de detail obtiendra de meilleurs

t4sultats que ceux implantes dans des zones 4 faible concentration de

magasins de detail A cause du volume de clients que ces diffdrents

6tablissements drainent vers eux (Craig et al. 1984). D'autres magasins vont

au contraire s'isoler dans l'espace et accroître leurs ventes de detail tout en

subissant moins fortement les influences des concurrents.

La Thhrie de I'rtbrdion cumul^ et le Principe de la comprübilit& du d6tail d&vebpp& par Nelson (1958) expliquent ces cornportmonts: "Pour qu'un grand nombre de magasins vendant les mêmes marchandises voient Ieun chi- d'alire croitrel ils domient se localiser les uns prés les autres pour gWmr plus de wu drthrction sur les dients" (Théorie de I'abaction cumulative). Ainsi les magasins en se regroupant vont créer par exomph un m h & de la chaussure, du bœuf ou de la tamate pour atürw un grand nombre de ciîents. Pour ce qui est de la @le de la compatibilité -ale "Dsw magasins comprables localisês l'un ûb près de l'autre, verront Ieun volumes de vente croibe pmp0ltionnellement grlce P I7iWdmce du changrment croisé des clients, qui est inwrsment proportionnel au ratio du vdume des ventes du plus grand magasin par rapport au plus petit magasin, d propottianndlmant & la somme des rdios des achats efbûu&s par rapport aux achats totaux de chaque magasin". Ces deux thMes n'ont jamais ét& testdes mais elles sont Ws proches de Ii Théorie de k gmvi&tlon dont nous nous sawons en parie dans cette îhbe.

73

Dans cette thèse nous allons montrer que l'emplacement d'un

magasin de détail est un concept lie 41 la nature du service qu'offte un

magasin de detail et A la structure du marché. Que l'emplacement d'un

magasin de dMsü s'amortit et perd sa valeur plus le nombre de sites

concurrents s'accroît dans la urne du marche où est implant6 le site.

Dans la plupart des 6tudes empiriques sur les d6tenninants des

ventes des magasins de detail, les chercheurs ont 6prouv6 beaucoup de

difficult6s pour calibrer les modbles de régression. Les problbmes de

parcimonie et de rnulticollin~arit6 ont 616 souvent importants. La mesure du

facteur concurrence s'est avérée diicile. Certaines 6tudes ont mesure la

concurrence soit en considérant la distance du concurrent le plus proche

(Png et Reitman, 1994) ou le nombre de magasins concurrents ii Itint6rieur

d'une distance donnée. Mais ces mesures paraissent inadéquates si les

concurrents diffèrent selon la taille, l'image ou l'assortiment des

marchandises ou des services, et rnbrne des prix (Craig et al. 1984). Le

problbme cnicial avec ces modbles a 616 la delimitation gdographique des

aires de marché dans lesquelles les caractéristiques des clients et de la

concurrence sont mesurées. La delimitation géographique des zones de

marche de l'essence est un problbme réel. Doit* prendre en compte les

limites administratives des différents quartiers de la ville tout en supposant

que les clients achetent le carburant régulibrement A proximit6 de leur

domicile ou de leur lieu de travail? Doit-on déterminer de manidre exogdne

les limites des zones de marche? Quels sont les aitdres qui doivent

deteminer la ddimitation des zones de marche du carburant dans une

metropole urbaine? Dans cette thbse nous retenons la dblimitation des zones

de marche par quartiers résidentiels avec à la de l'hypothdse selon laquelle

les consommateurs de carburant achètent ressenœ dans les sites qui sont

proches de leurs domiciles, si ces sites offrent les mhmes prix de detail et la

m&me capacite de service. Cette hypothbse peut htre dargie en supposant 74

que les consommateurs achètent le carburant en allant au en rentrant du

travail ou d'une promenade B côte de leur domicile ou du lieu de travail.

3.3.2 - L'impact des attributs des magasins de detail

De tous les attributs du magasin, la taille est traditionnellement celui

qu'on a considérd comme dtant le plus important. Plus la taille d'un magasin

est grande, plus grands seront l'assortiment de produits et l'attraction du

voisinage et, par conséquent, plus grandes seront la taille de l'aire du marche

et la pénétration des ventes (Lilien & Kotler, 1983)~. La taille du magasin de

detail sert B attirer et à retenir le maximum de clients qui visitent le point de

vente. Mais les ventes ne peuvent pas indéfiniment croître

proportionnellement à la taille du magasin. Cette observation a amen6 les

chercheurs à proposer des modhles Bconom&iques pair dtudier la relation

entre la taille et les ventes d'un magasin de detail (Lambin 1972b). Dans la

réalitd, la relation qu'il faille dtudier se trouve entre la taille du marche

potentiel et la taille dun magasin de detail et celle des magasins concurrents

implantes dans un meme marche local. Baumol et Ide (1956) ont développe

un modale dans lequel la taille d'un magasin a B la fois des effets positifs et

des effets négatifs sur les ventes. Au lieu d'utiliser la taille du magasin

directement, les auteurs ont pris une variable codlde B la taille du magasin:

le nombre d'items que le détaillant peut stocker dans son magasin. Ils ont

montrd que plus le nombre critems est grand, plus l'acheteur sera attiré par le

magasin parce qu'il aura une plus grande confiance de trouver les items dont

il a besoin un seul endroit (One Stq~ Shopping)). Par contre, l'augmentation

du nombre d'items risque d'augmenter le temps d'accês aux endroits où se

trouvent ces items. II y a donc une taille optimale qu'il faudrait déterminer

La rdüon entre Ir taille d'un migrun at sa brce drrtbrctlon i étê ataMie a pa l r des mod4ies gmAMonnds (Rdly, 1021;1033; Convame, 1949; HM, 1963; 1964). C e mad&les süpulent que le nombfe de clients wrés dans un migrsin de dW1 est propoiüannd la hilk du magasin d invenment proportionnd au wrrd de b d ishm qui dprm k magasin 6t ie dient Mais les moddles

pour chaque magasin de détail afin difaciliter le processus d'achat du

consommateur4.

Par rapport h œ debat sur la relation entre les vantes et la taille des

magasins de detail, nous traitons la taille d'we station-service comme une

mesure de sa capacitd à rendre service aux clients qui sont trds sensibles au

temps de service. La relation theonque entre la taille d'une station-service et

les ventes est fondamentale dans les marches où les consommateurs sont

sensibles au temps de service et aux files d'attente. Pour cela la thdorie des

marches congestionnes nous s e ~ k a comme tremplin, pour montrer que la

taille dune station service, qui a pour proxy, le nombre de baies de service

ou de pompes d'essence, illustre mieux le lien entre le volume de vente

d'essence d'un site par rapport A sa taille.

3.4 - LES DÉTERMINANTS DES VENTES D'ESSENCE DANS LES STATIONS-SERVICE

Dans la littérature du marketing de l'essence automobile trois travaux

majeurs ont contribue & mesurer l'influence des variables endogenes et

exogdnes sur les parts de marche des marques de carburant (Lambin,

l972a,b); sur les ventes des stations-service (Robinson & Hebden, 1973; et

Png & Reitman, 1994).

de gravitation eomrnwchle ont suftaut servi i dalimdtar lm zones de marché. Leur extension a 6t& faite par Nakrnbhi t C o o ~ ( 1 ~ 7 4 ) .

Le ddbat aiborique dans ei#r thha art d8 momerque I i tiik d'un magasin de détail est influencée par son potontid de mwchb. l a tiiiie #un mgwiri de W l &-ails daterminée cm fondion de la demande aux hwnr de comme naw b m n s m e Png 8 Raiiman (1994). Ou bien wtte

3.4.1 - Lm travaux précurseurs de Lambin (1972a,b)

Les recherches empiriques faites dans le domaine du marketing de

I'essence automobile ont mesure I'impact des ddcisions de certaines

varGbles marketing sur les ventes d'essence automobile dans les sites. Les

premieres recherches dans le domaine réalisées par Lambin (1972a &b), ont mesure I'impact des d6penses relatives de pubiicite et de la taille relative du

&eau de distribution sur les ventes relatives des marques concurrentes

dans un marche. Les parts de marche respectives des marques dans

l'industrie de l'essence automobile sont essentiellement fondion du poids

relatif de leur effort marketing. Lambin (1972a) a trouve une relation forte et

positive entre les ventes relatives d'une marque d'essence et le nombre

relatif de ses stations-service. Quant & I'impact des depenses relatives de

publicite sur la part de marché, il a trouve une relation positive plus faible.

Dans cette etude il a determine l'impact du "gwdwili" des teseaux de

stations service (11=0.707) et celle de la publicite (Xp0.055). Ces résultats

indiquent qu'il y a une structure de demande dynamique dans le marché de

detail de l'essence.

Lambin(l972b) est arrive à la conclusion selon laquelle d'autres

facteurs devraient Btre pris en compte pour expliquer la diidrence de

productivite entre les teseaux de stations-service. II s'agit de la localisation

des points de vente (I'intensite du trafic automobile et la dsnsité de la

population), des conditions de facilite (attractivite, nombre de pompes,

lumihre adequate, facilite d'entrer et de sortie), de I'agmssivit6 du vendeur et

des services connexes. La grande contribution des travaux de Lambin

(1972a et b) a et6 de conceptualiser le marche de I'essence automobile

comme un systeme dynamique où les decisions stratdgiques des

intervenants dans œ marché sont interdépendantes. L'un des buts de œtte

tailla mt-etile détermin60 en fonction de la demande régulidm du site, donc IMe B la taiüe du potwitid de marct16 du rila? (c'est catte théra que naus âéhdons dans ca chapitre).

77

thbse est de rdaliser le souhait de Lambin (1 972a&b) en btudiant directement

les déterminants du rendement des stations-service. Parce que la force des

marques d'essence est créée et entretenue par la force des points de vente

qui vendent sous ces bamières.

3.3.2 - L'apport significatif de Robinson & Hebden (1973).

Robinson et Hebden (1973), contrairement à Lambin (1972a,b) qui a

travailld avec un modele dynamique de parts de marchd, ont utilise un simple

modble de rbgression des ventes pour mesurer l'impact des prix et des

coupons rabais sur les ventes d'essence automobile dans les stations-

service. Ils soutiennent que, en plus du prix et des coupons rabais, les

facteurs qui influencent les ventes d'essence dans un site sont: la localisation

du site, l'attrait du site, les facil is de crédii, les offres spéciales, la marque

du ddtaillant, les heures de service et la concurrence locale.

Robinson et Haden (1973) ont rnontr6 que les coefficients du prix de

detail et des coupons rabais sont significatifs et cohdrents avec les

hypothbses dcanomiques courantes: négatifs pour les prix de detail et

positifs pour les coupons rabais. Dans cette etde, ils ont montré qu'en

quadruplant la valeur des coupons rabais cela pouvait augmenter de façon

significative le niveau des ventes hebdomadaires dans les stations-service.

En comparaison avec la baisse des prix; il apparaît dans cette dtude que les

coupons rabais représentent le moyen le plus efficace (que les baisses de

prix ) pour accroître les ventes hebdomadaires dessence dans les stations

service. Dans cette &de, Robinson et Hebden (1973) ont montre que le

nombre de lignes (places dapprovisionnement) a 616 juge préfdrable au

nombre de pompes ou de pompistes pour mesurer rattrait du site. D'autres

resultats meritent cr&e soulignés. Robinson et Hebden (1973) ont montré

que le flux de trafic automobile a un impact positif mais tr6s faible sur les

ventes. A part les pmblbmes de collinéen't8 entre la taille de la station swvice 70

et le volume de trafic; il est probable que le nombre de sites sur un point

particulier tend 4 augmenter si le flux de trafic augmente, par conséquent le

nombre moyen de vdhiades par site ne croîtra pas substantiellement. Le

nombre d'heures de sewiw par site a un impact positif et significatif sur les

ventes du site. Pour ce qui est de l'impact à, la concurrence sur les ventes,

I'dtude n'a pas pu incorporer cette influence dans le moddle.

Les travaux de Robinson et Hebden (1973) conduisent B deux

questions majeures. 1) Pourquoi le volume de trafic automobile a-t-il une

corrblation positive aussi faible avec les ventes d'essence dans un site?

(mauvaise dvaluation du potentiel du marche du site ou mesure fonctionnelle

erronb du trafic). 2) Comment peutsn rnoddliser la concurrenœ entre les

sites pour qu'elle ait un impact réel sur les ventes du site? Dans cette these

nous rdpondrons B ces deux questions. Si le trafic automobile génbre

entidrement les ventes dessence dans un site, le probleme rdel est de

trouver la portion du volume de trafic qui @n&re effectivement les ventes

d'essence dans un site. Quant & la concurrence entre les sites et son impact

ndgatif sur les ventes, nous supposons que la bonne manière de modbliser

la concurrence est de déterminer les limites du marche et de comptabiliser le

nombre de concurrents. Comme l'essence est un produii de convenance,

homogdne et fortement substituabie, les clients sont moins enclins A rester

Wles aux sites. Le caradh de la subslituabilit6 du produit fait en sorte que

plus il y a des sites dans un marche moins les clients.restent loyaux aux

sites, plus le taux de diangement de site est dlev6. C'est pour cela que

I'intensite de la concurrence est plus le reflet du nombre de sites dans un

marche.

3.4.3 - La contribution majeure ds Png et Reiûnan (1994).

Png et Reitman (1994) ont estimé, comme Robinson et Hebden

(1973), un moddle staüque de demande sdlective d'essence dans les

stations-senrice aux heures de pointe. Leur étude est actuellement la plus

dlaborée dans ta moddlisation des facteurs qui ont un impact sur la demande

d'essence à court terme dans les stations-service. Ils ont quantifie l'impact

des facteurs qui influencent le valume des ventes dessence dans les

stations-service durant les heures de pinte. On peut rbsumer leurs r4sultats

ainsi:

1) les prix de d8Ml #essence ont un impact négatif et significatif sur

la demande sblective dessence dans les stations-service;

2) la capacitd de senrice, mesurée comme le nombre de quais

d'approvisionnement des automobilistes dans une station-service

et a un Met positif et significatif sur les ventes d'essence dans les

stations-service;

3) le nombre d'heures de service a un impact significatif et positif sur

les ventes d'essence dans les stations-service;

4) la moyenne des prix de detail de l'essence à proximit6 d'une

station service a un effet positif et significatif sur les ventes

d'essence dans les stations-service;

5) il y a une corrélation très faible entre l'emplacement de la station

service dans un marché et ses ventes;

6) les variables de l'environnement de la station: la population et les

revenus ont un impact relativement faible sur les ventes d'essence

dans les stations se~*ce.

La grande contribution de la recherche de Png et Reitman (1994) est

d'avoir montre que le temps de senrice daris un site est la variaMe dB qui

permet de mieux expliquer la concurrence entre les sites. Dans les marches

cangestionmh comme dans la plupart des marches urbains, ils ont âémontr6 60

que, la demande d'essence dans les stations-service est très sensible au

temps de serviee et que les clients sont prbts A payer environ 1 % plus cher le

prix du carburant pour une rédudion de 6% de la congestion des files

d'attente. La recherche de Png & Reitman (1994) a. montre aussi que les prix

de detail dessenœ sont plus disperses entre les stations-service directement

concurrentes des qu'elles offrent des temps de service différents B leurs

clientdes. Les resultats de Png et Reitman (1 994) confirment la relation entre

la taille d'un magasin de détail et sa performance commerciale et justifient

pourquoi une telle relation est fondamentale dans le commerce de l'essence

automobile qui se fait aux heures de fortes demandes.

Dans la suite de cette these, la thdorie des marches congestionnes et

la théorie de l'oligopole vont davantage eclairer ce résultat. Pour savoir

comment les ventes d'essence sont produites dans les sites, la thdorie des

marches congestionnes apporte plus dexplication sur la relation entre les

ventes et la taille des magasins de detail. La théorie des marches

congestionnés vient renforcer le cadre thdorique orthodoxe des modbles de

gravitation des magasins de detail pour mieux comprendre wmment se

structurent les relations entre la performance commerciale des institutions de

detail et les niveaux de qualit6 de service qu'ils offrent B leurs dient4les. La

theone de l'oligopole va montrer comment les compagnies p6trolidres sont

interdependantes dans la prise de décision stratégique surtout en matidre de

prix à travers les variations conjecturales.

3.4.4 - L'expertise des pruhaionnds du c o m m e de détail de

l ' ~ m e

Enfin dans la littérature professionnelle, les experts de la vente au

detail du carburant automobile soutiennent que la localisation du site, le prix

de detail du carburant, les facilites physiques, la marque et les opérations

influencent les ventes d'essence dans les stations-service de façon

significative (Abramo, 1997a,b,e). Abramo (1997b,e) soutient que

l'emplacement d'une station senrice et les prix de detail de l'essence

contribuent largement aux ventes de detail de Fessenœ automobile dans les

marches où le prix de detail de l'essence est une variable endogene. Pwr

Cunningham (1997), la notoriété de la marque, la performance du service,

l'attrait du site, la qualit6 des équipements, l'image de marque, le prix de

detail de l'essence infiuencent les quantités vendues cfessence dans les

stations--ce.

Smith (1 987) quant 4 lui soutient que le volume du trafic automobile, la

localisation géographique du site, les facilites physiques, les heures

d'ouverture, le prix de detail du carburant, la qualit6 des opérations et la force

de la marque sont les fadeurs qui influencent le volume des ventes

d'essence.

WRigo (1997) a résume les opinions des experts en affirmant que les

facteurs les plus importants qui déterminent te succès Bconomique initial d'un

magasin de détail de convenance (station-service) sont: la localisation du

magasin, la taille du magasin, et I'efîïcacit6 des opdrations; "d'autres facteurs

peuvent contribuer au succès total du magasin, mais ce sont ces trois

facteurs qui ont un impact économique majeur en terme de contribution au

niveau du retour sur investissement" (Wingo; 1997, p. 40).

Quant aux experts du marche de carburant automobile de Montrbl

(Canada), pour un dollar de carburant vendu dans un site, en moyenne 75

cents sont produits par la localisation et le reste par l'effort marketing. Pour .

eu , la vente du carburant automobile est essentiellement une question de

monopole spatial confér6 par les sites. Dans le chapitre II de cette these, tes

analyses faites sur les ventes par site et par région à Montrdal confirment

passablement cette perception des experts dans ce mardie torsqu'ils font le

lien entre les niveaux de vente des sites et la zone de marche. Nous allons

montrer dans cette Wse que la perception des experts de Montreal est

fausse et erronée sur la répartition qu'ils font entre la contribution de la

localisation d'un site et de l'effort marketing par rapport aux ventes

d'essence.

3.5 - CONCLUSION ET SYNTHÈSE DE LA LITTERATURE

En rdsum6, mbme si trhs peu de recherches empiriques ont 6th faites

sur les ddterminants des ventes d'essence dans les stations-service, nous

pouvons dégager trois grands groupes de variables qui infîuencent les

ventes d'essence dans les stations-service. II s'agit: 1) des variables

marketing, 2) des variables de la concurrence et 3) des variables de

l'environnement du marche (trafic automobile).

Cette these mesure la contribution réelle de chaque groupe de

variables sur le rendement d'un ensembie de sites d'essence sur la base de

ces trois grandes hypotheses. Même si les recherches empiriques actuelles

souffrent de lacunes méthodolo@ques, pour estimer un ensemble de

coefficients stables asymptotiquement efficaces, et non corrélbs aux effets

specrfiques des sites, elles nous ont certes fourni quelques r6sultats à partir

desquels nous pouvons formulw un ensemble d'hypoaieses pour expliquer

comment les stations-senrice produisent les ventes dessenœ dans le temps

et dans l'espace 4 court. La revue de la littérature et les opinions des

professionnels de cette indupbiSe nous amènent 4 retenir quelques

propositions et croyances:

1) Le temps de senriœ influence fortement et positivement les ventes

d'essence des stations-service. t e temps de service explique la

variation des ventes entre les stations-service (Png et Reitman,

1994).

2) tes ventes #essence dun site sont influencées positivement et

fortement par l'effort marketing dépbyé dans un site: capacit6 de

senrice, promotion des ventes, et heures de service. (Png et

Reitman, 1994; Robinson et Hebden 1 972).

3) Le prix de détail de l'essence automobile influence négativement et

fortement les ventes dessence dans un site. (Png et Reitman,

1994; Robinson et Hebden 1972).

4) La moyenne des prix de détail de l'essence à proximit6 d'une

station service a un impact positif et significatif sur les ventes

dessence des stations-service. (Png et Reitman, 1994).

5) Les ventes d'essence dans un site sont influencées positivement

mais faiblement par l'environnement immediat du site (populations,

revenus, volume de trafic automobile) (Png et Reitman, 1994).

6) L'impact direct de la concurrence (fort versus faible; positif versus

négaüf) sur les ventes dessenœ dans un site, n'a pas et4 mesu~d 84

empiriquement. (Rdb im 8 Hebâen, 1972; Png & Reitman,

1 994).

7) Le phénomème des ventes d'essence est dynamique. Cela a Bt6

prouve empiriquement par Lambin (1972a & b) au niveau

dagrnation des marques et des modeles de part de marche.

8) Les &des empiriques des sources de vaiation des ventes

d'essence enûe les staüons-senriœ ont tenu compte parfois de

l'impact des effets de marketing mix, des effets temporels, des

effets concurrentiels et des effets sirnultan& sur les ventes de

detail (voir tabieau 3-1)

T a b W 3 4 Synlhbe des Btudss ec#KHn8ûiques sur les mod&les de vente

dessence au detail.

E&&! Variables de Variable Tailla de Effstsdu Effets Effels Effets simultanéso (mulk) dwaim, ddpndanîe llhchantWn marketing ~rniporak~ ,mcumntieIs 1 Récurd6 iType& mrkfml md 1 Inertie 2 lnterdbpendants motide) 2 . E W 1 Exog&nss

décalés 2EndogBnes iÀmbin Distribution (1972a) PromIion mr NoriptdJ a i t mi2 ~oc2éIe pointde vente Paride Oui1 OU? àynamiquej hbliciît! rmy;EJ)d h b i n Prix (1972b) Dlsiribuîion Port & dmarqirw oui wi2 ûui oui2 Modéle Publid3 m d dLnmjique) Robinson et Prix & &rail Hebdeen Coupons (1 973) rabais Nod&le IAcaIisattlon Véntcs en 30 sites oui non statique) Arndt dusite w lüm~

FadliiPs dt crcdit oms spécialos H e m s & service Concumnce locde.

non

Png et Prix Reimimi Pompes (1 994) Fm& &Ioàdle proximiri Venresut 1501 siks oui non statique) H e u m & volumes

scnb? Baies Places Localisaffon

non

CHAPITRE IV

Le but de ce chapitre est de spécifier un modele 4conometrique

de court terme, pow mesurer i'impact d'un ensemble de facteurs

endogdnes et exog&nes sur les ventes d'essence des sites dans un

marche à structure oliipoiistique. Ce modhle postule que les ventes

d'essence observées 9i travers les sites sont le résultat des

interd6pendances, des interactions et des conjectures des detaillants

possédant des stations-service localisées dans un marche. Chaque

oligopoleur réalise que tout changement dans son prix, sa capacitd de

senrice, ses heures de service, remplacement de ses sites peut

stimuler les rdponses de ses rivales. Le modele des ventes d'essence

est un madhle de rhponse de marche qui explique comment et

pourquoi se fait i'afkctation des ressources commerciales dans

l'industrie du carburant automobile et l'attraction des dients aux points

de vente.

4.1 FORMULATION TH~ORIQUE DU PROBL~ME

4.1.1 - Le comportemant dm digopoleun: les variations conj~tunles'.

Supposons que dans le marche de detail de l'essence automobile, les

compagnies pétrolihs forment une structure oligopolistique, et vendent un produit parfaitement homoghne qui est l'essence ordinaire. Dans le marché il

y a n firmes. La fondion de demande inverse de carburant du marche prend

la forme:

où PQ et Q sont respectivement le prix de l'essence ordinaire sur le marché et

les quantith vendues, @QGQ c O. En équilibre, la quantité demandée sur le

marche est dgale B la somme des volumes dessence vendues par chaque

compagnie p6trolière. Chaque firme vend selon la fonctionfl

avec les variables Xy qui sont les inputs de la fonction de vente, leurs prix

dtant determin& par le marché. Chaque pétrolière cherche B maximiser ses

profits ni.

-

' Mëme si nous n'ciaimons pas d i i a n t un modda avec les variations conjecturales, caüe approche thdorique nous montra comment se wmpmnt les digopoleurs. Notre moddle est simpiii et r d h t k fondion (42) mir dans une ruira forme qui ast buucwp plus orientde vers le modèle de demande sélective et dm Ibndiont de rdponse.

89

où p, est le prix de l'input. Ces hyputhèses etant donnees, les equations

wmportementales de la j- compagnie sont:

an. B*Q Q I ~ ~ Q Q ~ ) - p , = o -=pQf,( i+--+CpKaq; %i PO d4, i*j O

où f, = $, I aY, et & 1% est la j- variation conjecturale par rapport à la

r6ponse des ventes de la i". pétrolih au changement dolhe initie par la

pétrolidre j. En apptiquant la relation entre PBlasticiî4 de demande du marché

(q) et I'dlasticit6 de la demande des quantites d'une pétrolidre particulidre

(~ii),

les conditions comportementales (44) peuvent btre réécrites dans la forme

dquivalente:

Si l'industrie avail une stnietwe mpolistique telle que n = 1, alors q,

= Q, q = q et serait i M n i ; les condiions de premier ordre réduites à

la solution habituelle du monopole, chaque facteur étant achete au revenu 90

marginal des ventes. Si i'industrie etait en concurrence pure et parfaite, alors

üm, q, /Q = O, üm, q, = et i2y'@=ûl en équilibre, chaque facteur

payerait sa valeur marginale des ventes. Seulement dans une industrie

oligopolistique, les conditions de premier ordre pour chaque pétrolihre

incluent ses conjectures en fonction des rbponses de ses rivales (Gollop et

Roberts, 1979).

Dans l'industrie du commerce de detail du carburant caractrhrisée par

un produit homoghne (essence ordinaire), I'éidment distinctif essentiel entre

les pétrolidres est la taille de la rivale. La conjecture dune firme par rapport A la réaction de sa rivale est fonction de la position de sa rivale dans la

distribution de la taille de toutes les firmes dans l'industrie.

Les pétrolidres qui souhaitent augmenter le rendement moyen de

leurs sites doivent olfn'r des incitatifs additionnels aux clients. La

combinaison de ces incitatifs, c'est à dire, les difïérentiels d'attraction dans

les sites qu'une pétroiiire offre, influence le nombre de clients attirés et le

volume des ventes r6alis6s par cette pétrolièm Les diidrentiels d'attraction

sont ddterminés par les âiirentiels en prix de vente, en capacité de service,

en heures de service et en localisation des sites.

4.1.2 - La formation ds la demande gravitationnelle d'essence

dans les sites

Au lieu de n pétroli4res sur le marche, supposons qu'il existe n sites

d'easenœ2 (stations-service) dispersés A travers a zones de march6. Chaque urne de marche a une demande fixe dessence au cours d'une

période de temps dont se répartissent les diirents sites qui y sont

implant&. La demande desserice dun site est la somme des ventes dans le

site provenant de toutes îes zones de marche. Le tableau 4-1 montre une

matrice des demandes des zones de marche, dans laquelle qu est le vdurne

des ventes du site i (où i = 1, ..., n) provenant de la zone j (au j = 1, ..., m) et q,

est le volume des ventes totales dans le site i provenant de toutes les zones

Tableau 4.1- Matrice des ventes d'essence dans les sites. ZONES DE MARCHE

1 2 . J m

n Sn1 9m TOTAL El E2 4 Em

TOTAL

91

92

9i

9n E

Ainsi, Pl

E/ est la somme des ventes totales de ta zone j dans tous les sites:

Les ventes totales E pour toutes les zones de marche sont 5, et elles

sont égales aux ventes de tous les sites a,:

Le volume des ventes qri d'un site i est proportionnel b I'aîtractivitd du

site i par rapport & calle des sites concurrents dans la zone de marché j .

Ainsi, Ag représente I'atîractivitB du site i: q, = u,$E,, oh q est un

paramdtre. l$ est supposd être indépendant des valeurs de Ab donc 4 partir

Le modéle de r&ponse dés ventes dans un site peut s'&rire:

Les ventes du site i provenant de la zone de marche j sont

proportionnelles I'attradivit& du site i par rapport A la demande de la zone j,

et inversement proportionnelles a I'attradivit6 totale de tous les sites dans la

* Nous faisons 1%- que ta camwem ks pë~iëres se fait taatmont entra las sites dbpmés d n s un mpaw ghgmphique du rmrchd- Lm conjectures entra las marques se font sile par site, au wm de marché par rdgion de mirehi. 4 est la teille du marchd potentîd de la zone j. C'est en quoique sorte une -ce

d'asymptote. 93

zone j. C'est un modèle de gravitation de la demande proche de ceux

d6veloppes par Eilm et al. (1969) et Wilson (1971) qui intègrent les notions

d'interaction et d'attraction spatiales.

Ca-vit4 des sites varie en fondion: 1) du potentiel de la zone de

marche: le volume de trafic automobile qui traverse les différents sites; 2) de

sa capacit6 B offtir des services rapides et peu chers; 3) du prix de détail

affiché du carburant; 4) des heures de senrices; 5) du professionnalisme de

la direction qui gère la station service; 6) de la réputation accumulée par le

site durant les années; 7) de la notm'8t4 de la bannidm du ddtaillant; 8) du

type de promotion des ventes utilise par la marque (cartes de fidelit@; et 9)

de la concurrence lacale entre les sites dans une zone de marche.

Les ventes dessence dans un site dependent du de@ dattractivit6

exercd par le site sur le flux de bafic automobile provenant des diffdrentes

zones de marche. L'attradivité cfun site varie en fonction de l'étendue

temtoriale de sa zone d'influence. Et l'effort marketing affecté dans un site

depend des niveaux d'attractivitd et des ventes espérées dans un site. Le

problhme Bmnométrique posé est de trouver une fonction dattractivité

convenable B Ai/ pour chaque site ou pour un ensemble de sites dans un

marche. II existe une force d'attraction dans chaque site, minorée par le

nombre de sites concurrents au voisinage du site. Ag peut être formulée:

f i est la force dattracüon du site i et Cp est une mesure de l'intensité

de la concurrence autour du site. î'attradivité dun site est une fonction

décroissante du nombre et de la qualit6 des sites voisins implantes dans la

zone de march6. La concurrence sera plus intense entre les sites localises

dans une m6me zone de marche qu'avec les sites implantés dans les zones

de marche les plus eloignées.

Nous supposons que les sites sont en interadion spatiale entre eux, et

cette interaction se fait avec la variable prix de vente de detail du carburant,

la capadte de service, et les heures de service. Les sites de vente de

carburant sont en concurrence spatiale parce que les ventes d'un site

dependent surtout de sa localisation dans l'espace géographique du marche

(monopole spatial). En équilibre chaque compagnie p&oli&re va deteminer

au debut de chaque période, un niveau dofh de services et de prix de vente

d'essence qui lui permettront de maximiser ses volumes de vente dessence.

4.2 - LES BASES THÉORIQUES DU MODÈLE

4.2.1 - L'hypothbe d'un prix de détail créquilibm sur le marche.

Comme nous l'avons dit au début de ce chapitre, nous supposons que

le marche de détail de carburant automobile A Montr6al est un oligopole et

par conséquent, le prix de detail d'essence affiché dans un site est un prix

d'eqüilibre qui est fondion des interactions des prix des diiférents

oligopoleurs, des c a s moyens et des revenus entre les sites rivaux. Nous

supposons que toutes choses hant égales par ailleurs, un site qui modifie le

prix impose par l'oligopole verra instantanement son attracîivite et ses ventes

diminuees w augmentées dans certaines proportions. Nous supposons que

si un site baisse son prix affiché de carburant, tous les autres sites vont faire

la marne chose, en baissant leurs prix dans les marnes proportions. Si par

contre un site augmente son prix affiche et qu'il ne soit pas leader dans

l'oligopole, les autres sites ne vont pas le suivre. Ainsi toute augmentation du

prix de carburant dans un site provoquera une baisse de ses ventes. Le

revenu du site sera mwli&rement affecte. Si la quantite demandée de

carburant au prix endessous du prix aduel du marche montre une dlasticite

considérable, un oligopoleur aura peu d'incitation à augmenter son prix. Ceci

est i"diqu4, si le coût de récupération des clients perdus est plus Blevd que

celui de les retenir. Dans ces circonstances, un oligopoleur qui coupe son

prix constatera qu'il traite avec une demande plus inelastique que celle en-

dessous du prix actuel. Ainsi son revenu marginal va baisser

dramatiquement, Nous supposons qu'il y a un prix de detail du carburant fixe

dans une zone de march8 qui oblige tws les oligopoleurs ii garder une

discipline en matidre de prix, en créant ainsi un 6quilibre.

Nous postulons que les oligopoleurs vont former une zone

d'interaction de prix de detail de carburant qui tient compte du niveau

d'attractivitd et des ventes des sites, dans laquelle un pattwn de prix doit 4tre

fixe si tous les digopoleurs veulent survivte. Cette zone de prix peut &re

instable (guerre des prix) ou stable (entente des prix). Nous supposons que

mQme si la tentation de manipuler les prix en dehors de cette zone est

souvent très forte, certains oligopoleurs vont utiliser le stratagdme de la

promotion des ventes pour s'écarter du prix d6quilibre.

Nous postulons que la stabilite des prix de detail de carburant peut

btre atteinte dans le marche soit par une collusion ouverte de prix entre les

rivaux, soit par une collusion tacite par la reconnaissance mutuelle des

participants au marchd, que la probabilit6 d'augmenter les revenus en

changeant les prix est inférieure à la probabilite de d4croître les revenus en changeant les prix. DBs lors que ceci est inutuellement accepte, il n'y aura

plus de manaeuvre de prix Nous supposons que les changements dans les

conditions de coi& et âe demande apportent de grandes pressions sur les

vendeurs et pouraient, 18 où I'entrb a et6 excessive et les coûts fixes plus

42.2 - L'hypothbe des marchh congestionnés et des capacités fixes.

Le temps de service dans un site influence positivement I'attractivite

du site et les verttes d'essence aux heures de pointe. Ainsi doncl les

vendeurs d'essence servent de façon aldatoire les clients qui amvent dans

les sites h partir des capaciths fixes des installations. De temps en temps, les

queues se forment. Comme l'a explique Becker (1 BS), les clients vont payer

deux prix: un prix expliate au vendeur et un prix implicite dû au temps passe

à attendre. Dans de telles circonstances, les firmes concurrentes peuvent se

différencier par les prix et par la capacitd de service (taille du site). Les

compagnies pétrolihres vont construire de grandes stations-service 18 où la

demande espéree est 6lev6e pour r6soudre le probldme d'engorgement des

sites aux heures de pointe.

Nous supposons m m e ~uski' (1976) et Reitman (1991) qui ont

moddlisd la concurrence entre les vendeurs de carburant pour qui les clients

diffdrent dans leur cou dopportunitd du temps, qu'en équilibre, chaque

vendeur choisit le prix et la capaatd de service qui determinent son temps

moyen de senrice. En supposant que: (i) les clients choisissent parmi les

vendeurs en fonction de la moyenne et non de leur temps actuel de service;

et (ii) que les clients ne peuvent pas marchander leur position dans les

queues, Luski (1976) et Reitman (1991) ont montre que, en dquilibre, ex ante,

les vendeurs identiques se différencieront par les prix de detail et la capacité

de service. Dans le cas d'un digopole I'hypothdse de la discrimination des - -

4 Luski (1976) a ûavaill6 sur Irr 6quilibm paitids dans un syrtème de queue avec deux serveurs. II s'est pas6 la question suivants: qu'est-ce qui anive B un système da smke où le même service est offert par deux fimes concurmtm? II ddllni un syddme da MMce comme tout systbe dans laquai les dients doivent aüendm dins Irr fil# avant d'âtre Mnnr OMS ce cas, lm r6suitats habituais de la t h m e 6conomique ne pouvent plu (bs appiiqudr, nommant un seul pbc sur un marché entre les concurrents qui vendent le mdme smïce. Les concumntr vont fbr des prix d i i e n b en fonction du ruppMmsnt da smtke qu'ih ombnt en nduirant la Ianguwr da Imn 1es #aüente- Raitman (1991) a abord6 le même sujat sur Ir dillidrsnciraOn âe la qualii endogdne du setvice dans les mrirchbs congosüonn6s.

prix est rejet& et nous retenons hypoth4se d'un prix d'équilibre dans

chaque zone de marche imposé par l'digopole.

Nous supposons qu'il y a une relation nég8tive entre liattractivit6 d'un

site et le temps moyen de service offert dans un site. Cattracüvité dun site

diminue plus la durée du temps de semice augmente dans un site. Les

automobilistes vont Wtsir une station-service en fonction du temps moyen

d'attente en non en fonction du temps actuel d'attente. Si les vendeurs se

differencient par rapport au temps de servi-, les dients se regrouperont en

fonction de leur valeur individuelle du temps. Moins les clients ont des

valeun moyennes du temps d8Brentes dans une queue, plus petit sera le

gain de changer de piaœ.

Nous supposons qu'en dehors des heures de pointe, les contraintes

de capacité pour une station-service ne se posent pas. Parce que le site sera

capable de servir les clients en fonction de leur amvée sans delai important.

En generat, le temps de service moyen durant tes heures de pointe est une

fonction complexe de la capacit6 de service, de la distribution des amvbs

des clients, et de la discipline dans les queues. Le temps moyen de service

aux heures de pointe depend de la capacitb de service. Primo, le temps de

serviœ moyen s'accroit si le nombre moyen de dients par unit4 de capacitd

de service augmente. Secundo, les clients amvent de façon albataire au site,

ainsi il y a des économies d'khetle dans le senrice si le nombre de clients

servis et la ca~acit8 de la station sont tous les deux doublbs, le temps moyen

de service va baisse?.

Dans une rtaoon service qui a une pampe, oi 3 clients sont smk toutes las 9 minutas, ie tamps d'attente pour k damiinne dient est de 3 minutas etde 6 minutes pour Is tmisidme. En doubiant le nomka de pompas (2) et cdui dm &nts (6); b tanps moyen de swke qui était de 3 (913) minutes va baiiser 1.5 minutas (W).

99

Nous postulons que le temps de service est la dimension essentielle

sur laquelle les stations-service se font concurrence (Lott & Roberts, 1991;

Png et Reitman,1994). En effet, il y a plusieurs raisons pour lesquelles le

commerce de détail de l'essence automobile offre un tel cadre conceptuel B la concurrence du temps de senrice. Primo, les stations-service vendent des

produits presque homoghes. La valeur du temps potentiel d'attente peut

donc btre trds significative aux différentiels dattractivit6 des stations-service-

Secundo, l'industrie de detail d'essence automobile est en maturite, ainsi

toute variation observée sur les ventes est plus le rdsulbt des rdponses

d6quilibre à differentes conditions que œ qui est un ajustement incomplet à

un changement de place de marche.

Nous postulons que, toutes choses &nt 6gales par ailleurs, une

station semice qui accroît sa capacité de service r6duira son temps moyen

de service. Ainsi, sous I'hypothdse du temps de service, ceten's la

demande s'accroîtrait avec la capacit6 de service du vendeur. Nous

supposons qu'il y a une relation positive forte entre la demande sbledive

dans un site et sa capacité de service pendant les heures de pointe. Que

cette relation est forte avec des mesures alternatives de capadte et que la

demande est plus sensible à la congestion des stations-service dans les

zones de marche A grands flux circulatoires du trafic automobiles. Le temps

de service pendant les heures de forte demande est donc un facteur

important d1attractivit6 des sites dans le commerce de detail de l'essence.

LOO

4.3 - L'ÉQUATION ECONOMÉTRIQUE DU MODELE DES

VENTES D'ESSENCE DANS UN SITE

4.3.1. Relation entre I'atbacüvitd et les ddtenninants des ventes

d'un site.

Les volumes de vente d'essence dans un site sont fonction de

I'attractivité du site. L'attractivite d'un site varie dans le temps et tend vers

zero quand le nombre de sites concurrents tend vers l'infini dans une zone

de marché. Nous postulons que le modele dattractivitb dun site dessence

est un modele dintemction spatiale 4 effets multiplicateurs (MCI) (Nakanishi

et Cooper,1974) où I'attradivite dun site est un produit de facteurs, et

chaque fadeur 6tant une composante de rattractivite. Tout fadeur dans le

produit augmente la puissance dattraction du site. (Le modele de Nakanishi

& Cooper (1974) a 616 applique par Jain et Mahajan (1979) au commerce de

detail des aliments. Drezner (1994) a introduit le concept dattradivite

variante entre les magasins dans le modele de Hotelling (1929) dont

I'hypothese de base est que les consommateurs n'achdtent que dans le

magasin le plus proche, I'attradivitb entre les magasins btant égale. Drezner

(1994) a montre que les consommateurs n'achetent pas seulement dans le

magasin le plus proche).

Nous supposons qu'il existe une distance diibrentielle calculée A partir

de la qualit4 de service entre les stations-service par les consommateurs de

carburant- Cela suppose qu'un client ne pourra acheter que dans le site qui

lui permettra de maximiser sa fonction d'utilitd tant aussi longtemps que le

diiérentiel de service ne diminuera pas sa fondion d'utilite. Mais pour bien

formuler notre mod&tle ~ o m ~ t r î q u e il faut delimiter la zone de marche

dans laquelle est implantée le site 8 cause de l'impact de la concurrence sur

101

I'attractivit6 du site et de la grande variabilit6 de la concurrenœ selon les

zones de marché.

4.3.2 - t a ddlimltrtion d'une zona de marche.

L'espace de marche dans lequel est implant6 une station-service est

appel6 zone de marche du site.1) Nous supposons qu'une zone de rnaW

repr6sente une surface âe demande contenant un nombre de clients

potentiels pour un nombre fini de sites. 2) Qu'une zone de marche peut Qtre constitub par un seul point de vente ou une agglomération de points de

vente. 3) Que le rn-4 de détail dessence est constitue de plusieurs zones

de marché qui se chevauchent entre elles. Ainsi, une zone de marche de

carburant est definie m m e : une région géographique d6limitde dans

l'espace, contenant des clients potentiels pour lesquels il existe une

probabilitb supérieure h zéro que leur achat de carburant et de semices

offerts la vente soit fait auprhs dune station-service partiailibre ou auprès

d'une agglomération de stations serviœ dans la zone6.

Nous supposons que les stations-service directement concurrentes

sont implantées dans une rnêrne zone de mardi6 qui est un ensemble de

segments d'axes routiers qui s'entrecoupent dans la zone de marche. Le

marche de d6tail de l'essence dun site se définit par rapport b un axe routier

lineaire (Eiselt 8 Laporte, 1988)'. La distance m6trique qui sépare les sites

les uns par rapport BU< autreseest un d8terminant majeur de leur attradivitd.

- -- -

Huff (lm) donne la même déliniüon pour un espace cammerdal. ' Cette hypathlse aradérise las mod«sr dILitmâion spatiale I la Hotdling (1929) et largement utilisée en recherche opdntionneh et m aiWh des jauw rvsc des hypowses sur Fàhreliva6 dquivabnte de8 migrsim. Dans ndn cir ~rtbretma des magasins n'est pas 6quivalente. a Mead (1867) a diw(app6 un -16 nulhénutiqua pur I*esümaCon de la concurrence entre les plantes (agronomie). II a (t6 le premier I introduire I i nabkn de Wsinage" pour mesurer les effds de Ir concurrence sur II crai#rnce dm -. Pour Mad (1987) modalker k concurrence passe d'abord par la d6ffnitîon des dirsas de voisins pour chique plante qui lui sont directement concummb. La diitrnce -que qui mœurs k po#aMd ddpmd de Ir nature des plantes at pannet

102

If existe un nombre fini de sites dans une zone de marchd qui sont

diredement concurrents. Un site A est whin ou situé I proximité d'un site 6 si

et seulement si la distance mbtrique qui les separe est comprise dans la

d i e zone de marché. l a distance métrique dépend de la nature du produit.

de l'effort consenti par un dient pendant le processus d'achat et de la

perception de ta ecincurrenœ que les vendeurs ont dans un marche. Les

zones de marehb des sites ont des limites floues entre elles9.

Nws supposons que la limite entre deux zones de marche A et 6

n'est pas iixe tant que tes prix de detail du carburant ne varient pas de

manier0 significative entre les zones de marché. Théoriquement, si deux

zones de marche A et 6 n'anidient pas les mbmes prix de détail de

carburant, ta limite entre bs zones de marche est établie par les prix affichds.

Nous r4cusms l'approche de Converse (1949) qui a ddterrnind un point

frontidre A partir duquel deux cites qui ont des populations respectives Pb et

Pa et sdpardes par une distance en ligne droite Dd ont une influence égale

sur les populations dune ville intemediaire. Ce point est: D, = D" . Le 1.F bien fond6 de ce point a aussi et4 aitiqué par H M (1 964) et Lakshmanan &

Hansen (1965) à cause des limites techniques dans la d6termination de la

demande locale bun produit et du caractère mobile de la ciientble entre les

différentes zones de march6.

Nous supposons qu'une zone de marche peut coïncider avec les

limites administratives d'une région, ou les déborder. Dans le cas des

- - - - - -

de détminar qui est voisin at qui ne Pest pa& Ord (1975) 1 repris ce concspt de Msad pour le p&rolisar dans les moddl# dïntmetlon spdiiie.

La variable pibt pouuait sanrP de laitar antm hs m m amna la prëdii la thdoris danomique avec i'hypothh d'un prix par mM. M& dan8 ie8 muehdr ubah à causa de la mobilité des automcibilistss at la Wii I f informîh anüat ia8 düMmtes zonas urbaines, Ir prix ne peut pas êêrmRsr les zonas de conaifmnce, mis II qua- de dimis fixas dans une région donnêa

103

produits de convenance, nous supposons que la zone de marche d'un site

est réduite au volume de trafic qui traverse l'ensemble des sites concurrents

de façon rdgulière. Nous pstuions dans cette thèse que le marché de

l'essence est géographiqueunent hétérogène pour deux raisons. 1) Selon les

4tudes internes des compagnies pétroli&es, les sites sont conçus pour

vendre du carburant à une dienthle focale et il y a des diidrenœs reelles en

terme de volume de trafic automobile entre différentes zones de marche. 2) Selon les mgmes Btudes, les automobilistes achetent leur carburant plus

proche de leur domicile ou B c6td de leur lieu de travail. Le distance qui

separe les clients des âii8rents sites permet le regroupement des clients

dans une zone de marché, Pour nous, la delimitation dune zone de marche

de carburant tient beaucoup plus compte de la concentration géographique

des populations dans les zones r6siderrtielles1 commerciales ou industrielles.

4.3.3 - Le volume des flux dmilatoires du trafic automobile

Nous supposons que les quantites de mouvements des automobilistes

dans le marche (origines et des destinations des clients dans chaque region)

accroissent la densite de la population des automobiles dans une zone de

marche A certaines périodes de la journée, et influencent ainsi les volumes

d'essence vendus dans diaque site et dans chaque zone de march6.

Chaque zone administrative est une destination ou une origine pour les

automobilistes. II y a ceux qui s'approvishnetnt en quittant la zone et

d'autres qui s'approvisionnent en arrivant dans la zone. II y a des dii6rences

réelles entre les régions administratives dans le partage des quantites de flux

circulatoires dans une ville. C i i simple que nous avons developpée, est de

montrer que, c'est pendant les dëplaœments des automobiles qu'ils achetent

le carburant, et les sites qui reçoivent d'importants flux circulatoires internes

vendront plus de carburant

4.3.4 - La fonction d'attraction des consommateurs d'essence

dans les sites.

Ainsi donc la fonctim d0attractivit6 Ar, d'un site dépend du prix

d'essence affiche dans le site durant des périodes de temps successives,

des heures de senrice, de la capacité de service, du volume de trafic qui

traverse le site, du nombre de sites voisins, de la marque du ddtaitlant, de la

zone de marche dans laquelle est implant6 un site, et de la conjoncture

Bconomique. Cette fonction s'écrit comme un produit de fadeurs:

A,, est rattractivith dun site. Elle varie dans le temps B court terme.

ai est l'effet spécifique dun site. II est constant dans le temps court terne.

est l'effet du temps dans un site.

Ml, est le prix d'essence anich6 dans un site. II varie dans le temps B court

terme.

HEi est le temps de service du site. II est constant dans le temps.

SEI est la capacite de seMc8 du site. Elle est constante dans le temps.

Zr est le volume de trafic devant le site. II est constant dans le temps.

COi est le nombre de sites concurrents au voisinage d'un site. II est constant

dans le temps.

Mi est la marque du detaillant Elle peut changer dans le court terme.

ZM, est la zone de marchd dans lequel un site est implante.

CET est la conjoncture économique.

43.4. Les hypoth&res du modhle dm ventes d'essence dans Itw rites

HI: Le volume de vente d'essence (I'attradivit4) observd au temps t dans

un site dépend fortement et négativement des prix de détail dessence

âfficti4s réguli&rement dans un site. Les prix de vente d'essence

fich& dans un site ont une influence dynamique sur les ventes du

site et sur la specificité du site.

Les prix de detail de carburant affieti&s dans un site, au temps t, I-

I, ...,tp, sont dynamiques et influencent continuellement les volumes

des ventes d'essence dun site. Les C(38R1cients pi, 82, ... p' sont

négatifs et sont les 6lasticitds prix par rapport A Fattradivith du site et

aux ventes des sites:

Hz: Le volume de vente d'essence (I'attradivitd) obsenrd au temps t dans

un site depend fortement et positivement des heures de service f i x b s

dans le site. Plus un site reste longtemps ouvert, plus il pourra

maximiser ses ventes. (Ar>O, est l'4lasticit6 heure par rapport 4

I'attracüvitd du site (aux ventes));

Ha: Le vokrme de vente d'essence (I'attracüvÎt6) observd au temps t dans

un site depend fortetnent et positivement du nmbre de baies de

service disponibles dans le site durant les périodes de pointe. Plus le

temps de senrice moyen est moins Blev6 dans un site plus ses files

d'attentes seront moins longues et plus il servira un grand nombre de

clients. (Az>O, I'dlasticité capacitb de service par rapport A rattractivite

du site (aux ventes des sites));

H4 Le volume de vente d'essence (I'attractivité) observe au temps t dans

un site dépend fortement et positivement du volume de trafic

automobile qui passe devant le site. (&>O est It61asticit6 trafic par

rapport A I'attractivit6 (aux ventes du site i));

Hs: Le volume de vente dessence (I'attracîivite) obsend au temps t dans

un site depend fortement et négativement de nombre de sites ouverts

sur un rayon de 2krns. Plus il y a de sites dans un marche moins les

ventes moyennes par site seront 6levées. (&<O, est 1161asticj16

concurrence par rapport 4 I1attractivit6 (aux ventes des sites));

Ha: Le volume de vente eiresmce (I'atüactivite) obsenr6 au temps t dans

un site d6pend fortement et positivement du nom de marque du

d6taillant qui contrôle le site. (AS> O ou < 0, est I'elasticit6 marque par

rapport rattractivite

(ventes des sites);

H7: Le volume de vente d'essence (I'atüactivitb) obsew6 au temps t dans

un site depend fortement et positivement de la zone de marche dans

laquelle est implantée ie site. ((& >O ou c O), est I'6lasticité zone de

marche par rapport A Fattradivitd (ventes des sites).

Ha: Le volume de vente d'essence (t'attractivit4) observ6 au temps t dans

un site depend fortement et positivement de la conjoncture

économique durant laquelle le site est reste ouvert. (A7<0 OU > 0, est

I'blasticit6 conjoncture économique par rapport à I'attractivite (ventes

des sites).

Notre modèle fait une dinerem nette enbe les ventes dessence

dans chaque site et la force &attraction du site. Les ventes sont foncüon du

nombre de clients s e ~ s par unité de temps dans un site. gi = g(A,) . Cette

fondion de vente est basée sur rhypothése selon laquelle plus I'attractivitb

d'un site est forte, plus le site attirera un grand nombre de clients sur une

base régulière.

4.3.6 - L'équation du mdèk écomrmbMque dm ventes d'essence dans

les site8

La foncüon de vente d'essence dans un site urbain est :

qn = (A~J = e w ~ q f &-, -;~l,k~ HP S@ @ ~ @ e ( ~ + w ~ ~ ) + Mi, (4-1 3).

00

qii = mesure les ventes totales dessence dans un site i au temps !

essentiellement expliquées par le niveau d'attraction du site. En lindarisant

cette fonction avec les logarithmes népkiens nous obtenons:

Cette fonction qui est speafiee su une base annuelle peut être ramenée sur

une base horaire pour enlever lienet non lindaire du temps sur les ventes:

Les fondions des ventes (4-14) et (4-15) respectent certains critères de

Little (1 979):

1. Elles ont des rendements décroissants en fonction des niveaux

d'dort marketing.

2. Elles incorporent la fois les effets à court et B long terme des

instruments marketing.

3. Elles incorporent les eflets marketing de la concurrence.

4. Elles incorporent la dimension spatiale de la concurrence.

5) Elles sont simpies A estimer avec les données disponibles dans

l'industrie du commerce de detail du carburant.

4.3.7 - La forme de la fonction dss ventes d'etssence dans un site

Les fonctions des ventes (4-14) et (4-15) sont des fondions de

production à la CobbDouglass. Le rnodhle de Cobb-Douglass a 8te

largement utilise pour estirnet les fondions de production (Farley, Lehman, et

Olivia 1990). Le modele de réponse des ventes est conceptuellement

similaire à la fonction de produdion dans laquelle les inputs marketing

(produit, prix, promotion, distribution) "produisent" les ventes (Rangaswaamy

et Krishnamurthi 1991 ). Png & Reitman (1994) ont utilise la mQme approche

pour mod8liser les ventes d'essence dans les stations services. Comme le

modèle est linéarisable (en prenant les loganthmes des deux côtes) plusieurs

types de techniques d'estimation des paramBtres du modele seront utilisées.

Le modele nous permet de tenir compte des difFérents instruments et de

l'impact différentiel des instruments marketing et de l'environnement à court

terme en estimant séparement les, paramhtres de chacun. Davantage les

coefficients direcîernent estimes fournissent des éiasticitbs qui sont

directement comparables entre les variables et les points de vente en terme

de leurs poids. Une des limites de œ modele de réponse de marchd à court

terme est que si l'un des fadeurs est nul, les ventes dun site sont nulles.

Une mdtha-de simple pour M e r ce probldme est d'indiquer les valeurs les

plus infimes des fadeurs différents de zéro (Naert & Weverbergh, 1980). Une

autre limite de ce modele est la propridtd de relasticit6 constante.

En resumd, la fonction théorique des volumes de vente dessence

dans un site est un moddle de repense de marche hyperbolique avec une asymptote paralldle A l'axe des abscisses DP,, qui est la taille du marche

potentiel du site. Toute activité marketing entreprise dans le site vise a

rapprocher les courbes d'attradivitb et des ventes vers la limite des

possibilites maximales. Les cofits commerciaux moyens par Itre d'essence

CI, C2, Ch C, et Cp varient dune période à une autre. Le d6fi auquel est

expose tout site est de minimiser ses colClts commerciaux tout en maximisant

sa capadte dattracüon et ses rendements horaires ou annuels.

Figure 4-1 : La forme réduite du modèle de venl d'essence dans un site est

Courbe des ventes

Courbe d'attradivit6

I

Effort marketing dans un site xit

CHAPITRE V

a DESCRIPTION DES VARIABLES ET DES DONN~ES

NOTE TO USER

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Le but de ce chapitre est de M r e les variables et de pr6senter les

données statistiques qui vont servir Q tester le modele dconomdtrique des

ventes d'essence dans les stations-service. Chaque concept est défini et sa

mesure opérationnelle cléterrninb. Ensuite les banques donnbs sont

prdsentées ainsi que leurs somas.

5.1 - DESCRIPTION DES VARIABLES

Notre modele Bcanom6trique mesure l'impact des prix de detail de

carburant affiché dans un site, des heures de senrice, de la capacite de

service, du volume de trafic automobile, de la concurrence locale autour du

site, de la notoriBt6 de la marque du ddtaillant, de la zone de marche et de la

conjoncture économique sur les ventes de carburant ordinaire (sans plomb)

dans une station senrice. Nous utilisons les modhles (4-9) et (4-10) (chapitre

4) pour le faire. Une station senrice est un magasin de detail qui vend

essentiellement le carburant et offre d'autres senrices pour le confort des

automobilistes. Les ventes d'essence dans une station service sont

enregistrées sur une base horaire, joumalihe, hebdomadaire, mensuelle,

trimestrielle ou annuelle.

5.1.1 - Les ventes d'essence dans une stationsenrice (variable

d6pendante)

Les volumes de vente (VOLUME) ou les débits horaires ou annuels

dessence par station-service sont utilises comme variable dependante dans

cette recherche. Les volumes de vente captes dans un site sont une fraction

de la demande potentielle d'une zone de marche. Les volumes de vente

observds dans un site sont une statistique agrégée des ventes joumali4res

qui se font tout au long de l'année. Les debits de vente dans un site varient

en fonction du moment de la journée, de la semaine, du mois ou de I'année.

C'est A dire qu'il y a des périodes de forte demande et des périodes de faible

demande dans un site, même si les données agrégées ne nous permettent

pas d'acceder une telle finesse dans i'analyse. Les volumes de vente

d'essence d'un site osallent autour d'une moyenne durant I'année ou la

joumbe. L'industrie de détail du carburant est totalement orientée vers le

volume d'essence vendu dans un site. Nous avons dewc mesures des

volumes d'essence vendus dans une station service:

1) Ventes totales annuelles en milliers de litres dans un site: ces

ventes d'essence mesurent la performance commerciale d'un site

pendant une année, d'un exercice financier à un autre.

2) Ventes en milliers de litres par heure dans un site: ces ventes en volume par hewe dans un site permettent de mesurer le

rendement horaire à l'instant par rapport aux decisions prises en

matihre de prix de detail et en promotion des ventes.

Cette seconde approche mesure effectivement la production des

équipements fixes en quantite dessence par unit4 de temps dans une station

service. Cela nous permet aussi d'avoir une mesure standard et de

comparaison des debits cressenœ entre toutes les unites statistiques

soumises à I'etude. Slade (1 986, 1992), Png et Reitman (1 994, Robinson et

Hebden (1973) ont utilise les volumes de vente annuelles dessenœ sans

plomb comme variable dependante dans leurs modbles' des ventes

#essence.

Robinson et Hebden (1973) ont utilise les dewc approches. Dans cette

thbse nous utilisons les deux approches. Les ventes d'essence ordinaire sont

retenues comme la seule mesure de la variable dependante. Parce que ces

ventes représentent en moyenne 75% des ventes totales d'essence dans un

site

' Cette mmun de I i perîamunœ est rejetée par cwhins chmhwrs qui la préfèrent d la valeur ajoutée. Dans l'industrie de I'msrnw le volume des ventes est Ir mesure de la perîonnance utilisde

116

5.1.2 - Lm prix de détail du carburant ordinaire (sans plomb)

Les prix detail de carburant (PRIX) sont les prix affiches et visibles

dans un site tout au long de la periode de service. C'est un prix d'équilibre et

d'interaction entre les sites localisés dans une meme zone de marche. Les

prix moyens de detail aiîich6s dans un site au cours d'une année sont

retenus comme la mesure des'pfix de détail dans un site. Ils donnent une

tendance des prix dans wr site au cours d'une année et decrivent la stratdgie

choisie en matidre de prix dans un site. Les PRlX n'ont pas et6 prdsentes

sous la forme d'un indiœ ch prix de vente dessence dans chaque site. Dans

cette recherche nous utilisons les prix moyens annuels affich6s dans un site

parce qu'ils nous donnent de bonnes indications sur la variation des prix

moyens de carburant dans les sites et entre les sites. Le PRlX est la seule

variable qui varie dans un site et entre les sites d'une annee b l'autre. Le

PRlX est donc dynamique daris le temps. Le PRIX moyen annuel est mesure

en cents par litre et par station serviœ. ta variable PRlX est contr6lable et de

court terme.

Les heures de service (HEURES) sont l'intervalle de temps pendant

lequel une station service reste owerte en une journée sans interruption.

Elles mesurent le nombre dheures afiectées au travail dans une station-

service en une journée. Trois mesures sont utilisées pour determiner la

période de service. II s'agit de la @riode de 24 heures, de 18 heures (de six

heures à minuit) et de 12 heures ( de six heures du matin à six heures du

soir). La variable HEURES sera retenue dans le modèle (4-9) qui décrit les

ventes annuelles par site. La variable VOLUME sera pondérée par la

parce que cette industrie est inhns-m en coQt de cap#il (charges Ikes). Plus les ventas sont éîevéos en volume plus lm chrrgm fixes rontcow#ter.

variable HEURES dans le modde (4-10) qui dans ce cas sera me variable

dependante qui mesurera les ventes d'essence sur une base horaire. Dans

cette recherche la variable HEURES ne fait pas de distinction nette entre les

heures de pointe et les heures normales (en dehors des heures de pointe).

Les heures totales de vente par an& sont retenues comme une mesure de

I'activitd de vente d'essence dans un site. Les p&odes de setvice sont

constantes dans le temps et sont une variable endogene de long-terne. Elles

sont exprimées en milliers d'heures de travail par an et par site.

5.1.4 - La capacitd de service.

La capacité de sewiœ (CAPACIT~) d'un site est l'ensemble des

équipements (pompes, boyaux) et des places de pompage (point de

ravitaillement) qui permettent à un site de vendre le carburant aux

automobilistes. La capaute de semice d'un site est le nombre de clients

semis par unit6 de temps par les installations fixes du site pendant les

heures de pointe. Le nombre et la qualit6 des pompes, de places de

pompage, dTots de pompes et de pompistes mesurent la capacitd physique

d vendre ressente dans une station-service (Ingene et Brown 1987). Le

nombre de places de pompage dans une station-service est retenu dans

cette thèse pour mesurer la capadte moyenne de service dans une station-

senriœ comme l'ont fait Png et Reitman (1994). Nous avons choisi le nombre

de places de pompage dans un site comme mesure de capacitb de service

au lieu du nombre de pompes ou demployes pour deux raisons

fondamentales.

Primo, la qualité des pompes varie d'un site b un autre, il y a des

pompes uniques, des pompes en double, et des pompes m6langeurs ce qui

signifie que le nombre de pompes n'est pas une mesure standardisée entre

les sites. Marne si le débit dessence par type de pompe est le même dans

les stations-senrice, w sont les places de pompage qui permettent de

différencier la capacitd de service entre les stations-senrice parce qu'elles

. décrivent mieux le phénomdne des files d'attente aux heures de pointe et

non le nombre de pompes. Parce qu'il faut d'abord avoir une place avant de

se servir. De meme le nombre de pompistes n'a pas plus d'impact sur la

capacite de service pour lets m8mes raisons.

Secundo, le nombre de pompes peut Atre eleve sans toutefois que le

nombre de places de pompage le soit aussi. Le nombre de places de

pompage est parallhle h la taille du site. C'est une variable endogene et

constante de long-terme, la capacit6 de senfice Btant fixée à i'ouvefture de la

station service. La capacitd de service est mesurée par le nombre de places

de pompage dans un site, l'endroit où I'automobiliste stationne pour effectuer

le remplissage de son réservoir et l'achat du carburant. Le nombre de places

de pompage est le double du nombre de pompes dans les sites modernes.

5.1.5 L'emplacemsnt d'un rite d'essence

La localisation d'un site (PLACE) est le lieu gdographique où un site

est implante dans une zone de marché où les clients ont accès a ses

produits et senrices. Elle se definit en termes de potentiel de marche et en

milliers de vt2hicules qui traversent le site par jour. Elle est composée (i) du

volume de trafic automobile local et (ii) du volume du trafic automobile

passager qui traversent par unit6 de temps devant un site. Le site va capter

une fraction du volume de trafic routier qui y passe r6gulièrement. L'intensitd

du trafic automobile est deteminée par le type daxes routiers, les origines

et les destinations des automobilistes, la taille de la population, ses revenus,

ses styles de vie et le nombre d'automobiles par mhage dans la zone de

march6.

Les sites n'ont pas la même valeur en termes de potentiel de marche.

II y a des sites à fort potentiel, des sites 8 potentiel moyen et enfin des sites à

faible potentiel de trafic. Liobjecîii de cette recherche n'est pas de dbvelopper

un modèle pour la s&dïon dun site optimal, mais d'introduire une mesure

de la localisation des sites qui normalise son infiuenœ sur les ventes, Pour

cela mbme si l'emplacement d'un site peut Btre sur le cbt4 d'une route

provinciale, dune rue principale, d'une nie secondaire, sur le croisement de

deux routes provinciales, sur le croisement d'une route provinciale et d'une

mut6 principale, ainsi de suite; dans chaque cas de figure il y a un flux de

trafic automobile qui traverse un site dest en ouest et du sud au nord. Le

volume d'automobiles qui traversent un site par unite de temps est la mesure

normale de la localisation d'un site.

Le nombre d'automobiles qui circulent dans une zone depend de la

nature mQme de la zone de marche. Une zone peut 6tre commerciale, de

shopping (centres d'achat), r6sidentielte, une autoroute, un strip plaza, une

combinaison rdsidentielle/commerciale, r6sidentiellelshopping1

industrielle/commerciale, autoroute/résidentielle, autoroutelcommerciale, ou

autorouteiindustrielle. Ce qui est important dans cette classification est que le

potentiel de marche d'un site varie dune zone de marche A une autre à

cause des disparités de trafic entre les zones de marche et de la quantite de

deplacements des origines et des destinations du trafic automobile. La

localisation est mesurée en termes de milliers de vdhicules prives qui

traversent le site par jour.

II y a des problbmes méthodologiques lies au comptage des vehicules

qui traversent un site. Cinq Booles proposent des methodes diidrentes de

comptage. La premibre école préconise un comptage seulement !e jour et

non la nuit, parce que le nombre de vdhicules qui traversent un site est

nettement supérieur B celui qui le traverse la nuit. Les ddplacements des

vdhicules Btant lies aux périodes de Itactivit6 dconomique plus importante le

jour. La dewibme école tient compte de l'affluence diurne et nocturne des

v6hicules qui traversent le site. L'adivitd économique Btant aussi importante

le jour que la nuit. La troisihme école préconise le comptage des v6hicules

sur le côte où est implant6 la station-sewice. Parce que ce sont ces

v6hicules qui sont susceptibles de stan&er. La quatrieme école préconise

que le comptage soit fait dans toutes les directions Est-Ouest et Nord-Sud.

La derniare et cinquième école soutient que le comptage des vehicules qui

traversent un site doit se faire pendant les heures de pointe. II y a du vrai

dans toutes ses écoles de comptage. Dans cette these nous avons retenu

les methodes de comptage de la deuxihme et de la quatrieme Bcoles, mais le

flux de vdhiwles qui traversent un site est une fraction, un pourcentage de

toutes les quantités de deplacements qui amvent et partent de la zone de

marche en une journée.

5.1.6 - La concurrence au voisinage d'un site d'essence

La concurrence est definie comme une rivalitb dans le contrôle des clients

réguliers entre les stations service implantées dans une meme zone de

marche. Le nombre de stations-service localis6es dans un rayon de deux

kilom6tres dans les zones urbaines détermine I'intensite de la concurrence.

En d'autres termes chaque station service a un nombre fini de stations

sewiœ rivales qui forment avec elle uie classe de concurrence. La relation

de concurrence entre les sites est B la fois syrnetrique et transitive. Cela

voudrait simplement dire que tout site dans une zone de marche peut avoir

au moins un conment sauf dans le cas des sites uniques dans certaines

zones de marche. Le concept de concurrenœ est intimement lid à celui de

zone de marche. Nous n'avons pas tenu compte de la qualit6 des

concurrents qui est une mesure qualitative de la rivalit4 entre les sites parce

que les sites vendant des produits et des senrices homogdnes, et comme les

clients sont de plus en plus "infideles" dans le marche, ils peuvent facilement

changer de site, plus le nombre de sites augmente dans la zone de marchb,

La concurrence est mesurée en termes de nombre de sites voisins sur un

rayon de deux kilomètres partir de chaque site.

6.1.7 - Le nom de marque de la bannYm du site

Le nom de marque est le nom de la bannihre qui vend le carburant sur

le marche. Le nom de maqua mesure la notoriété et est souvent associe B la

qualit4 de senrice. Le nom de marque est une variable dichotomique.

5.1.8 - La zone de marché du site

Une zone de marche est un espace géographique dans lequel sont

implantées une au piusiers stations senrice. Une zone de marché est une

surface de demande contenant un nombre de clients potentiels pour un

nombre fini de s i t k Le marche de détail dtessence est constitu6 de

plusieurs zones de marche qui se chevauchent entre elles. Dans cette these,

une zone de marche de carburant est définie comme: une region

géographique délimitée dans i'espace, contenant des clients potentiels pour

lesquels il existe une probabilite supérieure à zero que leur achat de

carburant et d'autres senrices soit fait auprbs dune station service

particulibre ou aupres d'une agglomération de stations service. Une station

senrice appartient au moins à une zone de marche. Une zone de marche est

ddfinie sur la base de la division administrative de l'espace du marche urbain

parce que les automobilistes s'approvisionnent le plus souvent dans leur

zone de residence. Une wne de marche reçoit une quantite de

d6placements de véhicules qui entrent et qui sortent de la zone. Plusieurs

rdgions administratives peuvent constituer une zone de marche ii cause de

la mobilite des clients et de I'inlomiation sur les prix de detail du carburant.

Le regroupement des régians administratives depend de la proximit6 des

zones administratives. La zone de marche est une variable dichotomique

exogene et de long terme.

S.1.9 - La conjoncture économique.

La conjoncture économique au sens du commerce de detail est definie

comme un ensemble de fadeurs qui déterminent la situation économique et

commerciale des institutions de detail dans une industrie donnée. Elle est

liée A l'effet du temps sur 11adivit6 économique et commerciale. Elle se réfère

à rannh pendant laquelle l'activité économique et commerciale a et4 plus

g6ndreuse ou moins généreuse. II y a des années de haute conjoncture et

des années de basse conjoncture dans le commerce de detail. La

conjoncture économique est une variable hors eontrbte comme la

concurrence et le volume de trafic. La conjoncture économique est une

variable dichotomique qui est Itam8e dans notre cas et de court terme.

5.2 - DESCRIPTION DES DONNIEES

5-24 - La banque ûu donnb da Kent Marketing

Les d o n w s utilisées dans cette recherche proviennent de trois

sources: la premibre swrce est le pami de donnés sur les stations-service

de la Compagnie Kent Marketing, la seconde source est I'Enqu3te Origines-

Destinations rdalisées par la société des Transports Urbains de la Commune

de Montréal (STCUM) en 1993 et la troisi4me source est notre propre

enquPte faite sur le marché de Maritréal pendant deux mois (Août et

Septembre 1999). La Compagnie Kent Marketing que nous avions présentée

dans le deuxhe chapitre est un cabinet de recherche marketing qui collecte

et vend les données sur les station~ervice sur i'ensemble des marches

urbains de carburant dans toutes les villes du Canada. La fiabilite des

donnees de "Kent" est reconnue par toutes les grandes compagnies

p&roli&res gui sont ses dients (Esso, Petro-Canada, Shell et Ultmar). Les

données de cette étude ont été cdlectées sur 183 stations-service sur une

population de 372 ~ t a t i o n ~ ~ e n r i ~ (4920%). C'est un panel de donnbs qui

décrit les caractéristiques des stations-service durant ta période 1993 -1 997

dans bois rétgions urbaines de la gmde m6tropoIe de Montrbal (Montrhl

Centre, Montteal Ouest et Montréal Est).

Pour chaque station-service (unit6 statistique), il existe un vecteur de

données qui contient :

1) la localisation de la station: le nom de la région, le nom de la

province, le m de la marque, l'adresse, le code postal, le nom du

marche le comt6, la municipalit8, la description des aires de

marche, les heures dopération;

2) le type -dé raffineut;

3) le type d'Btablissernent;

4) letype de senrice;

5) le type de magasin de detail à ptoxi'mit6;

6) les di ihntes offres de senrice: le type de lave-auto, de lecteur de

cartes magnétiques, les diients types de carburant vendu à la

station;

7) la capacité de service: le nombre de baies, le nombre d'îlots de

pompes, le nombre de pompes uniques, de pompes doubles, de

dispensateus de produls;

8) les types de pompes;

9) le m m h de jours de vente dans l*annee\;

1 O) les vdumes de vente annuels de chaque type de carburant;

1 1 ) les prix annuels moyens de chaque type de carburant;

12) le type de promotion utilisb par la marque du détaillant au point

de vente;

13)les autres services connexes: i'affichage Blectronique, le

remorquage, l'entretien et ta réparation du vdhicule.

5.2.2 - La banque de données : Enquête Originedûestination8

(STCUM-1993)

La s'&onde banque de données est I'Enqudte: Odgines/DDIIlinations des

personnes rbalisées en 1993 par la STCUM auprès des personnes et leurs

moyens de locomotion dans la grande region m6tropolitaine de Montréal.

Cette Btude nous a fourni une matrice des données des entrees et sorties

des origines et des destinations des automobilistes dans la grande tdgion

m6tropolitaine de Montreal. Cest une matrice carrée (92x92) qui retrace les

dbplacements des conducteurs crautomobiles entre les 92 quartiers et

régions de la grande région m6tropolitaine de Montréal. Cette matrice

quantifie la masse des dbplacements h I'inttbieur de chaque region urbaine

en termes de flux d'entrée et de sortie. Les dmndes sur la population, le

nombre de mbnages, le nombre d'automobiles, la densite des menages par

kilomètre carré, et le nombre moyen d'automobiles par menage et par région

urbaine sont contenues dans cette enquete.

5.2.3 - Les enqudtes compl6mentaires sur le terrain (1999).

Notre enquete sur le terrain en Août et Septembre 1999 nous a

permis d'observer directement les sites d'essence: leur localisation exacte

sur le marche, leurs caractéristiques en les comparant avec * is données de

Kent Marketing et de delimiter les zones de concurrence. Nous avons

couvert tout le marche de la Communaut6 urbaine de Montréal et avons eu

des contacts verbaux avec plus de 150 gérants de stations-service. La

methode de couverture de l'espace consistait b choisir un axe routier et à

visiter tous les sites placés sur cet axe. Nous avons pu comparer les prix de

detail entre les sites, les heures d'ouverture, et la taille des sites. La

concurrence locale entre les sites nous a ét6 expliqub par les gdrants. Leur

perception de la cbncumce qui est essentiellement celle de proximit6.

Cette descente sur le terrain nous a permis d'avoir une idée presque exacte

du fondionnement du marché de detail dessenœ de Montréal.

Les trois sources de données d6crivent B la fois l'environnement et les

cara&ristiques des sites.

5.3 - CRITERES DE ~BLECTION, PÉRIODE ET REPR~SENTATIVIT~ DES UNITES STATISTIQUES.

Cent quatre-vingt-trois stations-se~ce wnsütuent I'dchantillon des

unites statistiques de cette recherche. Les 183 stations-service ont 6te tirées

de façon aléatoire sur une population Lotaie de 372 stations-service de la

Ville de Montréal, soit environ 49,20% de la population des sites.

Cet 6chantillon couvre toute la période 1993 - 1997. Les observations

ont et6 faites sur les mbrnes unites statistiques et sur les memes variables

pendant cinq ans. Nous sommes les premiers A utiliser un panel de stations-

service pour décrire et quantifier la relation qui existe entre les

caractéristiques dune station-service, son environnement et ses ventes.

Cet dchantillon est reprhsentatif, c'est B dire qu'il tient compte des

proportions des ddtaillants nationaux, régionaux et indépendants dans sa

composition; de la repartition géographique des stations-service dans la Ville

de Montr6al; de la localisation des stations-service tant dans les axes A grande cirdation que dans les axes à faible circulation. II tient compte aussi

de la rdpariition des stations services dans les régians à forte densite de la

population et de menages que dans les mions à faible densitd de

population et des ménages.

Le nombre de stitionr MN)- dans la viHe L Montrdal comme nom I'mm mentionnd au chapitre 2 esï passé de 479 in 1993 i 372 en 1097. Ce nornkb 1 2 4 3 sWions s e w h en 1999.

En rdsumd, nous présentons dans les tableaux 5-1 et 5-2 les

statistiques desaiptives des d i t e s variables soumises h I'btude

sous les formats panel et poded.

Tableau 51: Statistiques Desdptives 1993-1997(format panel).

Variable

tentes Essence Ordinaire en 1993

tentes Essence Ordinaire en 1984

tentes Essence Ordinaire en 1995

tentes Essence Ordinaire en 1996

Ventes Essence Ordinaire en 1997

Ventes Essence OrdinaireMeure 93

Ventes Essence Ordinaidiîeure 94

Ventes Essence OrdinairelHeure 95

Ventes Essence OrdinaireJHeure 98

Ventes Essence OrdinaimMwre 97

Prix Moyen Essence ordinaire 93

Prix Moyen Essence ordinaire 94

Prix Moyen Essence ordinaire 95

Prix Moyen Essence ordinaire 98

Prix Moyen Essence ordinaire 97

Nombre de places de pompage

Nombre de pompes (Essence

ordinaire)

Nombre d'heures de service

Nombre de concurrents(W d s Zkms)

Volume de trafic

ESSO

PETROCANADA

SHELL

ULTRAMAR

INDEPENDANTS

ZONE DE MARCHf 1

ZONE DE MARCHE 2

ZONE DE MARCHE 3

ZONE DE MARCHÉ 4

ZONE DE MARCHE 5

N valides

NB: L n ventas rmwki 8- Zonrrdemrdi(110.

- Maximum

1839928,2

it78774,O

3747429,3

N7129),0

?358407,8

563,92

659,45

770,25

852,89

840,Ol

63,W

69,W

67,W

67,W

67,W

16

14

8760,OO

16,OO

71,lO

1 ,O0

1,w

11W

1 , a

1100

1 DW 1 000

1 ,a 1 ,a 1 Do0

- [CIrmtOnI

- Moyenne

141 WlO,3

i508807,6

1926544,5

2017097,7

186,3468

206,7531

235,4140

250,9574

283,9987

51,3828

53,2306

6O,lOï7

62,5317

61,3681

4,6557

3,9817

7276,06S6

11,6284

21,5804

0,1858

0,1749

0,1093

0,1749

0,3552

0,2131

0,1694

0,2078

0,2186

0,131 1

- B. Vl ikbkr

Tableau 52: mstiaues Descri~îives (format pooled).

m c

WPiCURRENCEl

CONCURRENCEZ

ESSO

PETROC ANADA

SHELL

UtTRAMAR

MD~PEMIANTS

ZONE-MARCHBI

ZONE-MAR CH^

ZONE-MARCHÉ~

ZONE-MAR CH^

ZONE.MARCH~

ANNEEH

ANNEUS

ANN-

ANNEW~

V d u n r d m b l l l o ~ j o u i u 9 r q U l t n v « w ~ u n a b NanbndrJhrconcumib Qnun npci < 0 . 5 k n j o w m 8 k o . Nanbmdrdtmeocitumib d8mun m y O n d . ~ i 4 k m r r J o u U u n * . V W dichaorniqm do miquo apû8nt drrrunryo W#r dichotpmiqua da mirpur opinnt d8m un rYI Vuribir dkhdomlqur do micquo opLnnt d8m un ü o vrk#r dkhdomiqur do miquo apinnt dam un a80 VukW d i c h o t ~ âo miqua opinnt dans un ü o VwrrbkdlohdMnlpic.drzonedrmircM OùostlocllWunab vwkbk dichdomiqua k tom k m r t M Oh~loclYi (unab V ~ d l e ~ d e m m d e ~ aSr4kciOiLunür Vwkbli&hdomiqwdofiii.kmimhô o0ostkcllWuniIh Vwkbk dchdamiqui dmzone dm N~CM obostlacrbdunür Vrkbkdkhatomlgw b'pmdadrr wntm &un lltr vwiibkdlchdomiquidopiikd.ar wltm #un 8 h Vvkbkdichaomlqurdr~ckr Wii #un rstr V v l r b l r a c h d a m l q u r d r ~ d i r m t œ Ulm a h

Source

K.M

K.M

KM

KM

K.M

KM

KM

EOD

EST

EST

K.M

K.M

K.M

ICM

KM

KM

KM

K.M

KM

KM

K.M

KM

K M

K A

Moyenne Écart M e

57.7198 5.0695

1740896,O 1231500,49

Minimum

48.90

38810,40

5.88

4380

12

2

1

3260

1

3

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Natc N=183 U o n s sm-ce; T=Sanr, NT=915, KM =Kant MaMing, EST = Enqubte sur le terrain, EOD = Enquête Origines Dertinaüons des Aiitomobili8tes (Ma6 des transports uibrim de Montféal 1993).

CHAPITRE VI

MÉTHODOLOGIE D'ESTIMATION DES PARAMÈTRES DU MODÈLE

L'objet de ce chapitre est de proposer une mdthodologie efficace

d'estimation des C08nicients des pararnetres du modele de vente

d'essence dans les stations-service sur une période de temps court

(T=Sans) avec un échantillon de 183 sites. La caractéristique essentielle

de ce modele est qu'il est famie d'un ensemble d'équations apparemment

non reliées (Seemingb Umlaed Regredm) où les techniques

partiwli&res d'estimation des paramètres devront Btre appliquées avec la

décomposition spectrale de la matrice de variance-covariance. Notre

modele est un modete suridentifie qui utilise un estimateur A distance

minimale. La finalit6 de la methode d'estimation choisie est d'obtenir un

ensemble de coefficients stables et asymptotiquement efficaces, non

corr6lds aux effets spécifiques aleatoires des sites, sans imposer

I'homoscédasticitd conditionipelle ou l'ind6pendance des termes d'erreur

dans le temps.

6.1 - MÉTHODOLOGIE D'ESTIMATION AVEC DES DONNÉES EN PANEL

6.1.1- 06finltion et caractdrisation âes données en panel.

Le terme "Données en PaneC' se nWre à un groupe d'unitds

d'observation en coupe transversale de mbnages, de pays , de fines etc.

etal6 sur plusieurs périodes de temps (Batalgi,1995). Ces données ont

une double carad~ristique: elles sont spatio-temporelles, c'est-à-dire un

melange de données en coupe transversale et en série temporelle . Pour

Hsiao (1 985, lm), Klevmarken (1 989) et Solon (1 989)' l'approche

d'estimation des COBfCicients de régression par la méthode des dom&

en panel permet :

1) de contrôler I'h6témgdnéii6 individuelle des unites

d'observation (Mets specifiques fixes {effets spécifiques

aldatoires). Les &ries temporelles et les séries en coupe

transversale ne peuvent pas contrôler separement

I'h4térog8rtdit4 des unit& dobsewation, ce qui pourrait

mduire a des rdsultats biaises lors de l'estimation des

paramhtres du modele. Parce que, si certaines variables varient

avec l'unit6 d'obsewation et en fonction du temps, d'autres par

contre sont invariantes dans le temps et par unité ci'obsenration.

Et l'omission de ces variables conduit A des estimes biaises des

parambtres;

2) de fomir les données plus informatives avec plus de

variabiiité, avec moins de collindarit6 entre les variables, avec

plus de degrés de liberte et plus d'WcacitB;

3) d'étudier la dynamique des ajustements des effets permanents

des variables;

4) d'iaentifier et de mesurer les effets qui ne sont pas simplement

ddtedables dsns les données temporelles ou en coupe

transversale;

5) de construire et de tester les modbles comportementaux plus

complexes que les m&les avec des données en coupe

transversale ou en séries temporelles;

6) d'dtablir des relations de causalit6 entre les variables

ddpendantes et les variaks independantes.

Les modbles de données en panel oûéissent 4 un processus ci'estimation

des paramhtres qui leur est specifique à cause de la forme particulidre de

la matrice de covariance due au caractère des formes non lindaires des

fonctions et des variables.

6.1.2 - Processus d'estimation des paramètres du modèle avec

dea méthodes robustes.

Le processus d'estimation des paramètres du moddle avec les

methodes robustes, a pour but de sblectionner les modbles qui

produisent des estimes wh6rerits c'est à dire qui sont asymptotiquement

et normalement distribués avec une matrice de covariance qui peut Btre

estimde de façon plus efficace (Chamberlain 1982, 1984, 1992; Altonji et

Segal 1996; Anselin et Gnnith 1988; Anseiin 1990; Borrego et Arellano

1 999; Bninsdon et al. 1999; Haining 1994).

Le processus cresürnation des paramètres du modele se subdivise en

quatre Btapes. Premihmmt nous allons choisir la rnanihre de lire les

données en panel sous les deux formats PmId et Panel. Deuxiemement

il nous faudra estimer la matrice PI (iï) du modele réduit et son associde

la matrice de covariance R . Troisiemement, I'estimateur à distance

minimale sera applique pour tester les deux niveaux de restrictions dans

le modhle. Enfin, quatrièmement la trace de la matrice deteminera le

niveau de convergence des parametras avec fa statistique Chi-carre pour

les amtraintes suridentifiées (Hall et Cummins 1996).

A partir dun nombre k variables independantes, le nombre de

modeles possibles à estimer est de l'ordre de *l. Mais il existe parmi cet

ensemble de modeles possibles un sous-ensemble fini de modeles qui

satisfont aux conditions de convergence des estimes de coefficients

(Chamberlain 1982, 1964, 1992). Supposons donc qu'à partir k variables

ind6pendantes que nous ayons à estimer les d'iBrents coefficients de ces

mod4tles avec les methodes robustes, il faudra dabord "linéariset' ces

diidrentes fOCICtions avant d'entreprendre la recherche dune structure

stable de coefficients asymptotiquement efficaces (Zellner 1962).

Le modele des ventes d'essence dans les stationssenrice est un modele

non lineaire A erreurs additives de la forme:

(6-1 uit = jli + v,.

avec i483 stations-service et T=[l993-l997].

Les coeffcients Alpha, BBta, Gamma, et Delta varient entre les unites

d'observation mais sont constants dans le temps. Nous supposons qu'il

n'y a pas de biais d'h&&ogén&t6 dest B dire que les effets spécifiques

albataires ne sont pas cwélbs avec les variables independantes. Les

termes d'erreur uit ne sont pas eorr6lées entre elles dans le temps.

Dans sa fome linéarisée avec les logarithmes, le moddle (6-1) s'écrit:

~odhlr 1 (ModYe des ventes annuelles par site)

Modele ï I (Moddle des ventes horaires par site).

Dans les deux cas est l'effet spécifique aleatoire de chaque site. II peut

htre corr6l6 a u variables indépendantes et s'écrit sous la fome suivante

pour le Y odhle 1:

Les parambtres B estimer dans les deux modbles sont les Alpha, les

Wa, les Gamma, les Delta, les Lambda et les Theta.

Pour estimer les parmdtres du modèle (6-l), aprh sa lin6arisationI

(6-1 ) s'écrit sous la forme réduite:

q, = W, + u, avec E(q1x) = r r ~ + IIi

. T=[1 Q93-lW), k 4 , ... ,K (6-2)

où Iï n'est pas une matriœ quelconque d'ordre (n x m) (Malinvaud 1970).

Cette matriœ [n]Tr~ depend du nombre de parambtres p .= nnr et elle est

astreinte satisfaire certaines contraintes sur les parametres parce qu'il

est un modble suridentHi8 (Chamberlain 1982, 1984, 1992). Les variables

exogènes X, interviennent de manière lineaire, tandis que la matrice ï ï est

en gdnéral une fondion non lin6aire des parambtres du modele (Bbta,

Gamma, Lambda, Delta, et Thata).

Pour estimer les paramdtres des moddles de façon efficace nous

allons imposer certaines restrictions aux paramdtres Gamma, Th& et

Gamma du moddle suridentifié. Pour cela, la methode SUR (Scemingly

unrelated regrcssiotu) ((Zellner 1962; Chamberlain 1982, 1984, 1992) nous

permettra d'estimer la matrice (n) et son associée la matrice de variance

covariance Q.

6.1.2.1 - La lecture dm données en panel.

Pour procéder aux diffhentes phases d'estimation du moddle, la

premibre décision B prendre est de ddterminer comment seront lues les

donnees en panel. La construction et la précision de nos estimateurs

dépendront de la manidre dont seront confectionnées les matrices de

donnees. Pour estimer les paramdtres du moddle avec les mdthoâes

OLS et VARCOMP (Modèle à Mets aldatoires) et faire les tests de

sp6cification du madble (Test de Hausman: E(wifit = O) les données

seront regroupée6 sous le format Pwled (q& = X,# +a +u, ). Le modele

suppose que l'effet s9écrfique a est le meme pour toutes les équations de

mbrne que la pente.

Le format Pded ordonne les observations par unit6 d'observation

année apr& année. Les otmvaîions sont independantes sur les deux

dimensions spatio-temporelles Cela donne dans notre cas, un nombre

d'observations @al b NT (Ne183 et T=5). Avec cette approche, les

estimes des C08njuents sont biaisés et non asymtotiquement efficaces a

wuse des faiblesses liées A l'analyse des composantes de la variance.

La méthode Pwled nous permet d'effectuer les tests de I0hypoai&se

dhomgdnéité des observations (le test F: A,B=At,B) et le test de

Hausrnan (Ha: RE vs FE) avec: VARCOMP.

Le format Pmd (q, = X,,p +a, +si, ) organise les données par ann6e

et le nombre dobservations est égal B N=183 dans notre cas. Dans cette

approche l'indépendance des absendons est seulement supposée dans

une seule direction qui est temporelle. Les méthodes robustes €DM (estimateur à distance minimale) seront utilisées avec cette seconde

approche qui est a la base de restimation des paramhtres. Parce qu'elle

nous permet d'estimer la matfice Il et son associée la matrice de

covariance Q et dmiwr B déîerminer la trace de la mattice avec les

estimes des parametres asymptotiquement efficaces et stables.

L'estimation de tws les paramètrets des rnoddes de données en

panel commence par de la matrice ïï lorsqu'on utilise les

methodes d'estimation robustes (Chamberlain t982, 1984, 1992). La

matrice ïï est une matrice qui découle du modhle réduit. Chamberlain

(1982) definit Ia matrice ïï wmme un prddicteur linéaire du minimum de

la moyenne des camés de l'erreur E'(q&i) - ~ ' ~ r i ( n i - 1 , ..., M) qui peut

Btre écrit comme E'(q&i)=l& î7= E(&J/E(~&~J'. La matrico ïï sera

estimée sujette ih des restn'dions qui seront elles-mgmes testées. Dans

chaque modele de vente dessence, une matrice ïï sera estimée en

tenant compte de tous tes paramètres dans rordre des périodes de temps

(1 993-1 997), et dans I'ordre des direntes equations. Par exemple, avec

seize variables explicatives (k = 16) sur une période de cinq ans (T=5) la

matrice F]50(te aura la ftme:

Al+el?W A2+&197 h3+&YOf & + 0 4 ~ 9 7 4 + %y97

4+ 0 6 ~ ~ Ar + B v w 4 + Bu07 + 0~ Aio + B1a~o.r

Ali+ 0iiyal

Dans notre cas, la matrice ïï s'&rit avec les diikents parambtres:

Le nombre déquations & estimer est T x K avec les coefficients BQta et

Delta à estimer en imposant les contraintes sur Gamma, Lambda et

Theta.

II y a donc 37 parambtres dans la matrice [nlsxls (modble suridentifie)

qui doivent htre estimes avec quelques restrictions de normalisation sur

certains paramètres. Les Gamma et les Theta sont des constantes et

Lambda 93=1. S'il n'y a pas d'effets corr6l6s1 les Gamma et les Lambda

seront nuls et il y aura 27 restrictions suridentifiées, 6tant donne que

certaines restrictions seront imposées sur les Delta et les Theta. La

matrice [n)nac qui sera s6lecüonn6e dans chaque cas de figure est celle

qui fera converger les parambtres BAta et Delta vers des valeurs stables.

Le c r i t h de validite de la 'Trace de la Matrice" est précisement la

statistique Chi-carre pour les contraintes suridentifiées (avec les degres

de liberle égaux au nombre cMl6ments de FIM< moins le nombre de

parambtres à estimer). La tram de la matrice (nk donne les valews

estimes des coefficients.

6-23. La matrice da variance covariance pondbrée (il).

testimateur de Q qui est associe d la matricé ïï qui est utilise dans cette

recherche est celui developpé par White (1980) et a pour ddcomposition

spectrale:

a=E[(qi -nOx,xq, -nOx,ym;'(x,x;p;l] où (O, = E(x,x;).

Un estimateur coherent de R est détermine A partir de I'6chantillon des

moments:

Si E(qi 1 XJ = IZK, d'autant que la fonction de regression est lineaire, ainsi:

n = E [ v ( ~ , ( x i ) 8 c ~ ; ~ ( x ~ x [ ) c ~ ; ~ ] . Si V(g,lXJ n'est pas co~6lée avec x&, a l m n = EV(qi 1 xi ) @J a:. Si la

variance conditionnelle est homoscédastique, tel que V(q,lXd=C ne

depende pas de XI

alors = C @J (0; ' . Ayant obtenu les matrices ïï et il, on peut tester les deux niveaux de

restrictions dans notre modele:

1) une structure retardée stable avec les effets spécifiques

corrMs des stations-service (mauvais resultat)

2) une structure retardée stable avec les Mets spécifiques non

corr6lds

des stations service (bon rdsultat).

Pour cela nous introduisons I'estimateur à distance minimale.

8-24. L'ostîmabur h distance minimale.

Cestimateur distance minimale (Matinvaud 1970) repose sur le

principe selon lequel les coefficients du modèle non Iineaire convergent

vers leurs vraies valeurs en minimisant la distance entre les coefficients

estimes et leurs vraies valeurs (Malinvaud 1970, Chamberlain 1982,

1984, 1992). Pwr cela il faudrait faire une distinction nette entre l'estime

de la matrice de covariance des erreurs de ta matrice de covariance des

vraies erreurs pour séledionner les r sujets aux restrictions structurelles - pour minimiser la trace de la matrice (R"wf). L'estimateur A distance

minimale est défini comme:

En utilisant un estimateur de distance minimale avec un estime

approprie de R (Matrice de variance covariance) pour estimer l'ensemble

des parambtres restreints 6, les estimes 6 obtenus seront

asymptotiquement efficaces, L'estime optimal de R dans ce cas est

donne par un échantillon de covariance wi où :

w, = (qf - rrxd ) @ S;'xt

et S, est un Bchantillon de variance des x. Cette formule n'implique ni

I'independance dans chaque unit4 d'observation, et n'impose ni

I'homoscedasticité. La tram de la matrice (m1w,) nous donne les

coefficients estimés des variables B&a et Delta de notre modble.

6.3 - LES LIMITES DES HYPOTH~~SES STATISTIQUES.

Comme les observations se réfèrent aux ventes d'essence a

travers les stations-se~œ, la premibre hypothese celle

d'homoscédasticite (variance constante) n'est probablement pas

raisonnable, puisque les sites les plus petits auront une espérance des

ventes moins hlevb, avec une faible variance autour de cette esperance

des ventes. De meme, les sites les plus grands auront une esperance de

vente beaucoup plus 6levBe avec une plus forte variance.

La deuxi&ne hypothèse sur les erreurs non corr4lées est une

hypoai6se trds forte. Dans notre cas despèc8, cette hypothbse implique

que le sÎgne et l'importance du terne de perturbation observée dans un site donne n'a aucune influence sur le signe et l'importance de la

perturbation observée dans un autre site. Cette hypothèse n'exclut pas la

possibilitb d'un "effet d'imitation" entre les sites.

La troisibme hyp0th6se sur les conditions dorthogonalit4 :

E(u,,l&, ...,& Qi) = O est au cœur de cette recherche. Son test est

la condition sine qua non pour selectionner un modele de vente avec des

coefficients stables et asyrntotiquement efficaces. Le test de cette

hypothdse nous permettra de sélectionner des mod6les optimaux qui

decrivent les ventes cfessence des stations-service en tenant compte de

l'impact des effets spécifiques aldatoites sur les variaues exogdnes.

6.3 - LE LOGICIEL DE TRAITEMENT DES DONN~ES (TSP)

Nous avons utilise le logiciel de traitement de données TSP (Time

Series Processor), Hall et Cumins (1996a'b) pour estimer les coefficients

des paramdtres du moddle de données en panel A effets albatoires

(VARCOMP). Le logiciel TSP nous a aussi permis d'obtenir. les

composant'es de la variance, les tests d'@alite des COBfficients de

régression avec la valeur critique de Leamer, le test de sp8cifieatim de

Hausman et les estimes des coefficients des paramdtres avec les erreurs

standards et les tests statistiques. La variance des erreurs Uit et les effets

aMatoires Ai ont bt6 donnés par TSP.

Le logiciel TSP nous a aussi permis de tester ncis modeles avec

les méthodes de régression robustes. II nous a fourni une série destim6s

de la matrice f i e t de son associée la matrice f? pouf les deux modetes.

Les estimes successifs et progressifs des matrices iT et R avec la

commande SUR nous ont permis d'amver & une stntcture retard& stable

et des effets non corrél6s des unites dobwaîion. La trace de la matrice

nest testée et sa convergence est precisément la statistique Chi-carrd

des contraintes suridentifiées.

En conclusion, I'objedif de la mdthode d'estimation avec

I'estimateur 4 distance minimale (Brown 196û; Chamberlain 1 962;

Hansen 1982; Malinvaud 1966; M i t e 1982; et Zellner 1962) est de

trouver des estimes des paramhtres stables et asymptotiquement

efficaces. Cette methade est plus fiable que celle du maximum de

vraisemblance et de 2SLS, parce qu'elle est proche de la dthode

g4nkaiisée des moments (GMM) qui utilise les matrices pondMes de

variance covariance et des conditions d'orthogonalit6 avec des

estimateurs robustes. Le choix de cette m4thode destimation a 616 aussi

motive par les outils informatiques disponibles. Le logiciel TSP qui a servi

à toute la procedure d'estimation est convivial des qu'on maîtrise la

programmation et ralghbre matriciel. Nous presentons en annexe (6-1) un

programme informatique de I'estimateur à distance minimale qui nous

permet d'estimer ïï, R, et la trace de la matrice ïï.

CHAPITRE VI1

PR~SENTATION, DISCUSSION ET IMPLICATIONS DES RÉSULTATS

NOTE TO USER

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146

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Le but de ce chapitre est de présenter, de discuter, et de montrer

les implications des rdsultats de cette recherche. La pr&entation, la

discussion et les implications portent sur les Mets specifiques aldatoires

des sites et les éiasticit&s des parametres des équations âe deux

modhles numérotés Modble 1 et Modèle II. Les effets spécifiques

al4atoires et les dlasticitds ont été estir& avec la m6t)iode de Panel de

données i Effets Aléatoires (VARCOMP) et de f w n plus approfondie

avec la nidthode (SUR) SeeminglV Uiwehed Regrem*m. Ces modhles

utilisent un estimateur distance minimale pour déteminer s'il y a une

corrdlation entre les variables explicatives et les efiets -ques

aldatoires. Ceci wnshe le cœur de cette analyse sur le plan

&onom&rique. Les modbles 1 et II sont donc suridentifiBs et soumis i3

des restrictions au niveau des paramètres et de la matrice Pl. Les

Modeles I et Q ont cespediwent pour m'able dépendante le

logarithme des ventes amuelles dessence dans un site (LQa), et le

logarithme des ventes dessence par heur8 dans un site (Ut,).

7.1 - PR&ENTATION DES RÉSULTATS

L'objet de cette recherche est de mesurer l'impact des variables

sous contrble et hors contrôle sur les ventes d'essence dans les stations-

service dans le marche de Montreal. Nous sommes arrives A cinq

rdsultats significatifs.

1) Quatre facteurs nous permettent d'expliquer la variation des

ventes d'essence entre les stations-service dans le marche de Montrdat. II

s'agit des prix de detail dessence affiches dans un site, du nombre de

places de service créées dans un site (taille de la station sewiœ), des

heures de service dans un site, et du nombre de concurrents au

voisinage dun site dans un rayon de deux kilombtres. Ce groupe de

variables avec la methode d'estimation B distance minimale, nous a

permis, d'obtenir une structure stable de parambtres asymptotiquement

efficaces et non corréles aux effets spécifiques albatoires des stations-

sewiœ.

2) Les effets spécitiques albatoires des sites sont nuls dans le

marche de detail d'essence de Montrdal. Toute variation du prix de detail

d'essence affiche dans un site A la hausse exerce une influence négative

sur les effets specrfiques albatoires des sites. Le prix de detail d'essence

a des effets retardds significatifs sur les volumes de vente dessence

dans les sites. Aucun site dans ce marché ne benbficie du monopole

spatial si ses prix s'écartent négativement du prix de la zone de marché.

3) Pendant chaque période de temps, II existe un prix d'oligopole

de detail d'essence sur le marche de Montreal dû aux interactions entre

les prix des divers detaillants. II existe une zone de sûreté des prix

qu'aucun site ne doit franchir sans qu'il ne soit @nalis6 à la fois par les

sites mncurrents et par les clients automobilistes.

4) La diirenciation entre les sites en terme de stratégies

commerciales dans le marché de carburant de Montr6al se fait

essentiellement sur les variables marketing autres que le prix de detail

d'essence , la capacité de service et les heures de service.

5) Les Modeles 1 et II ne sont pas quasi identiques. Les décisions

prises dans un site sur une base horaire en m a t h de prix de detail de

carburant, ont plus dimpact sur les rendements horaires que celles prises

sur un base annuelle.

Les deux modeles donnent des estimes des coefficients des

variables avec le signe attendu et un niveau de signification statistique de

l'ordre de 95%. Le coefficient de d4termination est de 0.898 (VARCOMP,

Modele 1). II est de 0.864 (VARCOMP, Modèle a). Les tests

d'homog6nbitd des coefficients du Modele 1 (VARCOMP): A,B = 4,B;

F(182,713) = l7,OSO (valeur *tique F de Leamer =11 .Sm, valeur de P =

[.ûûûû]) et ceux du Modele II F(182, 714) = 77.024 (valeur critique F de

Learner =11.306, valeur de P = [.0000]) sont significatifs. Le F observe

est supérieur au F critique. Le F critique de Leamer et la valeur de P nous

conduisent à rejeter l'hypothèse nulle et Baccepter I'hypothhse alternative

des constantes de régression individuelles diiérentes (w et B=B), Ce

qui nous permet d'estimer les coefficients des Modeles 1 et II à partir des

composantes de la variance (effets spécifiques aldatoires) Uit et Ai. De

m6me le test de spécification du modèle de Hausman Ha : RE' vs. FE:

CHiSQ(3) = 22.470, valeur de P = [.O0011 (Modele 1) et du Modele II avec

un CHISQ(2) = 19.427, valeur de P = (.O0011 sont significatifs. Ce qui

nous permet doafïimier que les moddles 1 et U sont bien spécHi6s. les

variables explicatives des deux moddles ne sont pas corrdlées avec les

effets speeifiques al6atoires Ai. Les mbthodes d'estimation robustes

(SUR), et B distance minimale, ont confimi& que les coefficients des

modbles spécifiés sont sans biais et asymptotiquement efficaces avec

des Chi-carre de (40) = 92.03718 (SUR, ModhleI) et de Chi-carrd de (36)

= 83.1 1445 (SUR, Modele II). Les Modhles 1 et II offrent des structures

retardées stables avec des effets spécifiques aléatoires des stations-

service non mrélds aux variables inddpendantes. Dans la suite, seront

tenus compte dans l'analyse des résultats, les coefficients d6lasticité des

Moddles 1 et Il (VARCOMP) et (SUR) pour fin de comparaison. Nous

pr6sentons et analysons les rbsultats de chaque hypothhse testde dans

cette recherche. Le Tableau 7-1 ci-dessous présente une synthese des

rdsultats.

7.1.1 - HypoWses testées et validées avec la Mthode (SUR)

7.1 .l . f - Hv~othase 1; L'impact dm prix d'essence affiches sur les

ventes des dtes

Le prix de detail de l'essence automobile affiché dans un site a une

Blasticité négative et significative sur les ventes annuelles ou horaires

d'essence du site. Cette hypothèse est vérifiée avec le signe attendu. Le

coefficient BETAl est de -0.575 (-4.488) et B€TM: -0.607 (-3.172)

(Modele 1, SUR) et BETA1: .0.691(-5.07) et BETAS: -0.805(-3.872)

(Modède II, SUR).

Ces rdsultats signifient que, ceteris puribus, toute variation des prix

à la hausse de 1% dans un site pris isoldment, lui priverait sur une base

hora'ire en moyenne 0.69% de ses ventes par rapport aux ventes

moyennes des sites concurrents qui n'auraient pas change leurs prix; et

de 0.575% des ventes sur une base annuelle.

Inversement, pour une réduction des prix de 1%, un site

augmenterait ses ventes de 0.69% sur une base horaire par rapport aux

ventes moyennes des sites concurrents qui auraient maintenu leurs prix;

et de 0.575% sur une base annuelle. L'dlasticité-pnx mesure le taux de

réponse de la demande d'un site aux changements rdels des prix, c'est à

dire les autres fadeurs comme la capacitd de service et les heures

d'ouverture dtant constants.

Les deux modeles montrent que les prix d'essence affiches dans

un site duant deux @riodes de temps consdcutives influencent

ndgativement et de façon significative les ventes d'essence du site.

Variables inddpendantes

CONSTANTE

LOGHEURES

LOGPLACES

ESSO

PETROCANADA

SHELL

Test de Hausman HO: RE vr FE Tsstsmtbtiqua

OLS VARCûMP S U R 0

13.53 7.521 -35.47'

OLS VARCOM SUR (EDM) P

12.432 6.795 -29,05 ( o q (6.sn) -2.040 -0.610 -0.691 -0.805 (45S1) (-2.4309) (5.0780) (-3.8721)

Tablsru 7-1: SynWm ôm Résultats: equation âes ventes

Variable dependante: LOGVOLUME

* L'dM spécifique d6aîoire &un site varie dans le tamp en fondion dm prix de déhiil d'essence ordinaire aftichls.

152

I Mo& I (La) Mo- II (La)

l

Notes:

Les nombres entre pamnihèses sont les (t)~staüsOques.

SUR : ses e08Ilidents sont estimés a paiar de la matrice l7= #Isous contraintes (0 = 0,

=O et GO) @rwni&re convergence) ensuite ses coellidenîs sont estimés 4 partir de la

maMœ i?= pi+ WSOUS contrainte (0 = O) (seconde convergence). Nous retenons les

résultats de la seconde convergence.

peffet sD8cifiaue aYatoire du Moâdle ïï a Pour éauation:

mai, = i.ll(1.725)LPRi&- 1 . 5 8 ( S . M ) L P R ~ (minimum = -30.05: mudmum = -2û.34; moyenna * -29.05; hrl typa 0.2199).

Comme le logiciel TSP ne calcule pas directement les e f W spécifiques albatoires des

sites ( les cq) nous les avons obtenus en faisant des calwls de la moyenne site par sNe,

du maximum, du minimum et de rhcart type.

Nos résuitats sont une synthhse a partir de diffdrentes combinaisons de

variables indépendantes comme le préconise la demarche de l'estimation 4 distance

minimale pour déterminer une structure staMe de coefficients asymptotiquement

efficaces. Cette approche repose sur la notion de convergence des coefficients . Avec

un ensemble de 10 variables explicatives au ddpart, nous avons obtenu 31 moddles de

type 1 et 27 modèies de type 2. Plusieurs maddles ont eu des coefficients qui ont

convergé vers les coelfleients &ls avec la pfemidm distance minimale. Seuls deux

modhles ont eu des coefticients qui ont conve~b vars les coeflicients réels avec la

premiére et la seconde distance minimale. Ce sont (es résultats de ces deux moddtes

qui sont présent& dans le tableau de synthèse.

Slade (1992) en Btudiant la guerre des prix de l'essence dans le

marche de Vancouver a montré que les stratégies de super jeu des

op6rateurs des stations-service lors de la fixation des prix de detail de

i'essence dans chaque période et dans chaque site sont fonction des prix

choisis. durant les périades precedentes. Et que la quantite dessence

vendue dans chaque station-swvice chaque jour depend aussi des prix

actuels choisis. H es? confimit5 dans cette recherche qu'il existe une

relaaon très Bboite entre les prix de d h i l d'essence automobile des

périodes précédentes et ceux des périodes subséquentes.

Pourquoi les prix de détail ûe ressen~ affiches dans les sites

durant les p6ribdes anterieures continuent-ils cfinfluencer ndgativement et

fortement les ventes dessence des phriodes subséquentes? Nous

pouvons expliquer cela par le fait que les clients qui achetent le carburant

dans un site tiennent compte des prix antdfieurs en allant y effectuer de

nouveaux achats. Ceci prouve le caraddm dynamique des prix d'essence

afiidhs dans les stations-service.

Par rapport A la structure sligopdistique du marché, nos résultats

montrent que les prix aff'ichds dans les sites sont en quelque sotte des

prix d'6quilibre avec une phalit6 de l'ordre de -0.7% des ventes qu'un

site subirait en s'dcartant négativement de 1% du prix imposé par

Ibligopole. Pour de fortes variations de prix 4 la baisse de 4 5%, les

gains et les pertes moyens horaires peuvent varier entre 2,80% à 33%

des ventes dans un site. H existe donc une aïscipline rdes prix que doivent

respecter les d6taillants dessence dans le marche de Montréal. En 1997

dans ce marche, les prix de detail dessence Btaient compris dans la

fourchette [59,90 - 61,901 cents par litre. Soit deux cents d'&art en

moyenne dans I'annbe, ce qui amespondait B une variation de prix de

3,3% entre les sites. Et le prix moyen sur le marche &ait de 61,40 cents

par litre. L'écart maintenu entre les pri*x dans les differents sites &ait de

l'ordre de 0,5 cents.

Un autre rdsultat important est que l'effet spécifique albatoire d'un

site varie en fonction des prix de ddtail de carburant affichds dans un site.

Nos rdsultats montrent que les effets spécifiques aldatoires moyens des

sites dans le marche de Montréal sont nuls ( y w r = -35.47 Modèie 1 et

y m = -29.05 Modble 11, parce que 1leSu*=0 et 11e~~~=0) . Cela voudrait

simplement dire que les sites n'ont pas d'effets spécifiques aleatoires

dans ce marche tant et aussi longtemps que les prix d'essence affiches

dans les sites s'dcartent négativement de ceux imposes par l'oligopole.

En d'autres termes, un site conserve son monopole spatial tant que ses

prix ne s'écartent pas négativement du prix du marché. Les dients etant

fortement influencés par les prix, ils sont pr& à changer de site des qu'il

y a un moindre changement de prix dans un site en leur faveur. Dans le

marché de Montrdal il y a donc une double pénalisation lorsqu'un site

augmente ses prix. Une p6nalisation de la part des clients et de la part de

l'oligopole.

Comme I'dlasticité-prix est elastique et de l'ordre de -0.7% par

heure, œ résultat peut avoir des implications stratégiques en matihre de

prix pour des sites isolds dans le marché ou pour les supermarchds qui

vendraient le carburant. Ces sites pourraient changer leurs prix de détail

trois fois par jour en tenant compte des périodes de foite et de faible

demande. La thdorie est simple. Durant les deux @riodes de fode

demande, les clients ne sont pas conscients des coûts mais plut& de la

capacité de service. Ces clients peuvent payer plus chers parce qu'ils ne

peuvent pas aller ailleurs. Entre les périodes de forte demande, les clients

qui restent à la maison ont plus de temps et sont plus regardants aux prix.

Les prix pourraient 6tre baissés pour maintenir les volumes. Et pendant

les heures trbs avanhs la nuit, les prix pourraient 8be relevbs. Cette

strategie a deux avantages. Primo, elle pourrait accroître les marges

durant certaines p6riodes de la journée. Securido, elle pourrait stimuler

mieux la demande durant la journée rdsultant d'une meilleure utilisant des

ressources.

Les travaux de Png et Reitman (1994) confirment I'6lasticité-prix

n6gitive par rapport h la demande sdlective de hssence dans un site.

Png et Reittnan (1994) ont trouve des 4lasticit6s de l'ordre de -0.854 (-

4.71) (OLS) et -3.28 (-3.1 3) (2SLS).

7.1.1.2. Hvwthbe 2. L'impact dss heursr de service sur les ventas des sites

Les heures de service (Modele 1 exclusivement) ont une 6lasticitt5

positive et significative sur les ventes d'essence dans les stations-service

et sont une source de variation des ventes entre les stations-service.

Cette hypothèse est verifide avec le signe attendu. Le Modele (1) nous

e donne un coefficient d6lasticité de 0.912 (5.176) (VARCOMP) et 1.286

(8.71 0) (SUR).

Toutes choses étant Bgales par ailleurs, toute variation de 1 % de la

pdriode de service gdnère les ventes dessence en moyenne egales A 13% par rapporl à la période moyenne de service. Plus un site reste

ouvert longtemps sur le marche plus il augmente ses quantites de vente

d'essence (voir graphique 7-1). Mais le probibme des rendements

d'echelle d4woissants des ventes selon les heures de la joum6e ou les

périodes de l'année peut se poser. MBme si nous avons une Blasticité-

heure de service de 1.286 (8.710), à quel point une telle Blasticit6 peut-

elle rencontrer les rendements d%chelle?.

Sur le plan théorique, ces rthultsts montrent que les sites

d'essence qui restent ouverts plus longtemps par rapport à la moyenne

vendent plus. Ce coefficient de 1.3 peut être interprété & ta lumihi de la

156

théorie de Klemperer & Padilla (1 997) et de la preuve empirique apportée

par Messinger & Narasimhan (1997) que certains consommateurs

préfèrent concentrer leurs achats chez un seul fournisseur et qu'ils

peuvent visiter n'importe quand dans la journbe. Lorsqu'une station-

se& Blargit ses heures, elle ne gagne pas seulement des ventes

additionnelles durant cette période, elle accroît ses ventes durant toute la

pdriode comme les consommateurs attires par de longues heures

changent souvent le moment de leurs achats.

Graphique 7-1 : Venbs dessence automobile dans un site en fonction du nombn #heures sous les 24heures.

I2h 18h 24h Mures de service

Nous pouvons ajouter que, les institutions de détail qui sont les

stations-service ne peuvent maximiser leurs ventes, qu'en restant

ouvertes pendant de longues heures, parce que les achats dessence

n'btant pas programm8s par les dients, plus longtemps un site reste

ouvert, plus la probabilitti d'attirer toutes les catégories de dients qui n'ont pas les mgmes heures de ftéquentation des points de vente est grande.

Les stations-service vivent au rythme des d6placements et des

mouvements des v6hicules. Les longues heures de serviœ permettent

aux sites de contriMer davantage ces mouvements.

Les travaux de Png et Reitman (1 994) foumissent un coefficient de

1.068 (1 7.78) (OU) et de .725 (2.205) (2SLS).

7.1 -1.3. Hvwth&se 3 L'impact de la capacité de service sur les

ventes du site.

La capacit6 de service (la taille) influence fortement les ventes

d'essence dans les stations-service et demeure une grande source de

variation des ventes d'essence entre les sites. Cette hypothèse est

v d r i i avec le signe attendu. Ainsi, I'dlasticit6 de ce paramètre par

rapport aux ventes est positive et significativement diffërente de z6ro

dans les deux Modeles. Soit 0.648 (10.500) (Modele 1, SUR) et

0.672(Mod&le II, SUR). Toutes choses 6tant égales par ailleurs, une

variation de 1% de piaœ de service ghère les ventes Bgales B 0.67% de

la moyenne des ventes des places de service.

Png et Reitman (1994) ont trouve un coefficient identique au nôtre

et de l'ordre de .670 (2.67) ( 2SLS), mais en tenant compte du coefficient

d'économie ddchelle. La force théorique de la relation (figure 7-2) entre

la taille d'une station-service et ses ventes est justifie8 par le Fait que pour

rester cornpbtitif dans cette industrie, la rddudion du temps moyen de

serviœ (le temps d'attente des clients dans le site) est la condition sine

qua nori de succès, comme la majorit6 de carburant se vend pendant les

heures de pointe (Png & Reitman, 1994).

Ces diihnîas corrélafions nous indiquent qu'il y aurait une

relation entre le vdume de trafic automobile qui passe devant un site et la

taille d'un site ( H w s e de base du modble de localisation des sites A v6rkr avec les effets mis48 des varides). La capcite de service (la taille) dune station service se definit d'abord par rapport Si un

pourcenîage du trafic automobile utile qui passe devant un site. Les

estimes des C08nicients de la capacité de senrice par rapport aux ventes

viennent tester empiriquement I'hypothbe théorique postulée par Ide et

Baumol(1956) du lien entre la taille d'un magasin de d6tail et ses ventes.

Nous v m s de montrer empiriquement comme Png et Reitman

(1994) que la capcite de service (la taille) d'un site de carburant

automobile est une composante essentielle d'attraction des ciients dans

un site pendant les @riodes de forte demande, ceteris paribus. La

constnietion d'une théorie gén6rale de la performance des institutions du

commerce de détail qui vendent des produits homogènes et fortement

substituabtes devrait donc commencer par tester empiriquement la

relation entre les facteurs de capacit4 et les diiérents types de magasins

(produits et services). Ce rbsultat pose dairement le probldme de

dimensionnement des institutions de detail de carburant dans fes grandes

villes. Mais la capacité de service n'est-elle pas liée & la taille et & la

qualit6 de la concurrence et non seulement & celle du potentiel de

demande? Sur le plan théorique, la congestion des marchés à certaines

periodes de la journée justifie le coMcient suffisamment Blevt3 de

I'élasticité-place de service.

7.1.1.4. Hv~othbe 4. L'impact âe la çoncurrence sur les

ventes du site

La concurrence a un impact ndgatif et significatif sur les ventes

d'essence dans un site et elle est une source de variation des ventes

entre les sites. Cette hypothèse est vérifiée avec le signe attendu. Les

coefficients de la concurrence de proximité (LCA) (~0.5km à la ronde)

sont statistiquement non significatifs et de l'ordre de -0.01 1 5(-0.1792)

(Moddie 1, VARCOMP) et -0.0125(-0.1958) (Modele II, VARCOMP).

Par contre les coefficients des estimes de la concurrence zonale

(LCO) (d=2kms A la ronde) sont nmtifs et statistiquement significatifs et

de I'ordre de -0.428 (-3.571) (VARCOMP) et -0.364 (-2.964) (SUR)

(Modele 1). Ces coefficients sont de l'ordre de -0.434 (-3.649)

(VARCOMP) et de -0.372 (SUR) (-3.449) (Modele II). Les coefficients de

la concurrence dans les Modèies 1 et II sont stables et asymptotiquement

efficaces et non com516s avec les effets spécifiques albatoires des

stations-service.

Toutes choses &nt égales par ailleurs, pour une variation de 1°h

de la concurrence autour dun site, les ventes du site baisseront ou

augmenteront de 0,37% en moyenne. Si un site a 4 concurrents,

I'implantation dun nouveau site dans la zone fera perdre en moyenne

7,4% de leurs ventes. Par contre si un site venait d'atre femi6, les gains

moyens en volume seraient de 7,4% par site. Ces résultats montrent que

la concurrence dans le marché de detail de l'essence est fonction du

nombre de sites locali&s dans la zone de marche du site (voir graphique

7-4). Ces r6sultats confirment que, plus le nombre de sites concurrents

(LCA) est petit autour d'un site, plus les concurrents auront tendance à

coopdrer en se copiant. Par contre, plus le nombre de sites augmente

autour d'un site, plus il y aura des rivalites entre les sites parce qu'ils se

rapprochent de la zone fatidique de surcapacit6.

Graphique 7-5: Relation entre les ventes d'essence dans un site et le nombre de sites conmnts autour du site dans une zone

de marche. (Probfématique de la sws-capacité des sites).

randements du site I O- de!5

Zone sous optimale des

rendernmts du \ Nombre de sites concurrents

Dans une zone de marche, on observe plus de concurrence que

de coopération. La théorie économique postule que les sites qui sont

directement concurrents fixent les mgmes prix de detail de l'essence. Ils

tendent à offrir les memes services. Mais pourquoi 11estim6 du coefficient

de la concurrence rirgionde estil plus elev6 que celui de la concurrence

locale? L'explication que nws pouvons domer est que si la concurrence

est trbs hite lorsque le nombre de sites augmente, c'est parce qu'il y a

plus de possibilitds de choix pour la dienthle et cela cr&e moins de ventes

r4currentes dans les sites, et moins de loyaut6 entre les clients et les

points de vente. Plus les points de vente se multipiient dans une région

de marche plus le taux de loyauté d-lt et moins les ventes des sites

sont rdguli4res. Parce que la part de marche de chaque site en moyenne

est &ale Qin (Q = Demande tatale de la zone de match6 et n = nombre

de &es). Existatil un moyen pour r6soudre ce proMme? Cutilisation

des cartes de fidélit6 est une apprache préwnisde dans cette industrie

pour créer des relations de loyauté entre les clients et les sites tout en

réduisant le nombre de sites.

Dans ta litterature, Robinson et Hebden (1 976) ont mesuré l'impact

de la concumnœ sur les ventes d'essence dans les sites et sont arrives

4 un resultat conbasté que nous venons d'expliquer. Quant 4 Png et

Reitman (1994), ils n'ont pas integr4 dans leur modele de demande une

variable mesurant directement l'impact de la concurrence.

7.1.2 - Hypothhes non ts~tees avec la méthode SUR (EDM)

Cette série d'hypouibses qui va suivre n'a pas rempli les

contraintes imposées par la méthode d'estimation ih distance minimale.

Les coefficients n'ont pas convergé vers des coefficients réels aprés deux

estimations avec la distance minimale. Ces coefficients sont biaises, non

stables et asymtotiquement inefficaces. Mais ces rdsultats s'expliquent a

cause de la multicolli~ant6 de certaines variables explicatives avec les

effets spdcifiques a16atoires des sites.

7.1 .Z.I. Hvpothbe 5. L'impact du volume de trafic sut les ventes d'essence du site.

Le volume de trafic qui passe devant un site, est une variable de

I'enviromement, qui est hors du eonîrble des marketers, qui vendent le

carburant. Le volume de trafic exprime plutôt la qualit4 du site, qui est la

cause premidre du choix de l'implantation crun site. Le Modele (1) donne

des coefficients de 0.215 (2.945) (VARCOMP). De même le Modhle (II)

donne des coefficients de l'ordre de 0.211 (2.908). Cette variabie n'est

pas amvée à la convergence de son paramètre avec la m6thode SUR,

pour avoir un coefiicient estime sans biais et asymptotiquement efficace

et non cm616 à I'efïet spécifique aleatoire du site. Cela a une explication

thbrique.

Le trafic automobile qui est un input constant du site determine la

qualit6 commerciale d'un site, et c'est ce qui fait la sp6cifiat6 d'un site.

Dans les modbles de localisation des magasins de détail, les sites les

plus attractifs sont construits dans les localites A fort potentiel de marche.

Les ventes n'etant en fait qu'une portion du flux d'automobilistes capth

dans le site. Cela confirme I'hypothhse environnementaliste de la théorie

de la localisation des magasins de detail (Huff, 1964; Hotelling, 1929; et

Nelson,1958) selon laquelle la localisation @un magasin de detail depend

de la taille du marche potentiel autour du site.

La taille et les revenus de la population confèrent A un site sa

qualit6 et son monopole spatial. Plus une région est peuplée avec des

revenus importants, plus les volumes de trafic et de deplacement des

clients sont elev6s, plus la demande de carburant par site est grande. Un

site aura donc un taux d'amortissement de sa valeur commerciale qui

sera fonction des variations du volume du trafic et du nombre de

concurrents dans la zone de marche.

Mais le resultat que nous trouvons dans cette recherche est

revdlateur parce que si le volume de trafic est plus un input fixe qui

refibte la qualit6 et la spécificit6 d'un site, lorsque le site s'écarte

negativement des prix imposes par I'oligopole, il perd progressivement sa

qualit6 J sa spécificité. Le volume de trafic est une raison necessaire

mais pas suffisante pour expliquer les variations des ventes dessence

entre les sites dans les marehes à structure oligapolistique.

Dans les recherches antérieures, Robinson et Hebden (1976) ont

trouvé pour cette variable des coefficients très faibles et de l'ordre de .W2

(1 -54) et non significatifs 95%. Quant Png et Reitman (1994) ils ont

utilise une variable dichotomique (Route A grande circulation) et ont

obtenu des coefficients de l'ordre 48.088 (1.93) (OLS) et .IO7 (1.83) non

statistiquement significatifs d 95%. Toutes ces 6tudes n'ont pas pu

clarifier l'insignifiance de leurs rbsultats comme nous venons de le faire

dans cette these. Le marche de detail d'essence &nt caractMs6 par

l'interaction des prix entre les sites, tout écart de prix peut modifier la

valeur commerciale du site en drainant les clients vers les sites qui

vendent peu cher leur carburant.

7.1.2.2. L'impact du mm de marque sur les

ventes des sites.

Le nom de marque ne donne pas de coefficients qui convergent

avec I'estimateur 4 distance minimale. Les r6sultats obtenus sont biaisés,

non stables et asymtotiquernent inefficaces. Cette variable est donc

conMe avec les effets spécifiques des sites. Cela montre que le nom de

maque est associee à la qualit4 dun site dans le marche de Montrdal.

Les quatre marques majeures en compétition dans le marche de

Montréal (Esso, Petrocanada, Shell, et Ultramar) ne confèrent pas un

monopole spatial aux sites qui arborent leurs bannibs. Ce monopole

spatial n'existe que si les prix de detail sont uniformes entre ces marques

dans une zone de match& Nous avons montré dans le chapitre 2 de

cette these que tes oligopolews cherchent 4 imposer le mbme prix sur le

marche pour bénéficier de la rente spatiale que leur offrent les sites. Sur

le plan théorique cela montre que le site fait la publicite de la maque, et à

un moment donne, on ne peut pas dissocier le site de la marque si le prix

du marche est applique. Le nom de maque est un gage de qualit6 de

service. Pour un client qui va acheter r@uli&ement le carburant dais un

site, il identifie le site à la marque tant que les prix ne changent pas par

rapport à ceux du marche. Le client va lier les qualites du site aux qualites

de ta marque. Le nom de maque pour les produits homogènes et

fortement substituables est un fadeur net de diff6renciation entre les

concurrents qui fixent le m6me prix.

Les recherches anterieures dans le domaine du commerce de

detail de l'essence automobile notamment celles faites par Png et

Reitman(i994) aux USA n'ont pas donne des resultats statistiquement

significatifs entre les noms de marque et les ventes d'essence dans les

sites. Leurs resultats epousent la théorie selon laquelle, les

automobilistes n'achètent pas le nom de marque d'essence, mais

l'ensemble des services qui accompagnent fachat de I'essence dans un

site. Cette perception des comportements des automobilistes par les

marketers a developpé les cartes de fidélite et de points, pour lier

davantage les clients à la marque de carburant. La marque d'un detaillant

de carburant est une composante des effets specifiques aldatoires des

sites.

7.1.2.3 - Hvmth6se 7 L'impact de la zone de marche sur les

ventes des sites

L'impact de la variable zone de marche sur les ventes d'essence

dans les sites est non statistiquement significatif dans les deux ModBles.

Ces résultats montrent qu'il n'y a pas d'effet de zone de marche comme

tel dans le marche de Montréal. Ce marché de détail de carburant est

. donc h o m o g h comme le confirment nos résultats. Pourquoi une telle

homogdnéitb dans ce marche? L'argument de la mobilité des clients, de

la transparence des prix et du grand nombre de sites ouverts dans ce

marche expliquent pourquoi cet espace de marche est homrrgdne. La

zone de marchd est une composante des M t s spécifiques aldatoires

des sites. Mais une question dordre Worique se pose. Si le marche est

homogbne dans respaœ peut-on avoir des effets spbcifiques aléatoires

dons les sites? Nous répondons par la négaîive à cette question parce

que la specificit6 dm site ne peut se justifier que si le marche est

campos6 de plusieurs zones diirentes par rapport Q leur demande

potentielle.

En r6sumé, les ventes dessence dans les sites du marchd de

Montreal sont expliqudes par quatre fadews qui smt: les prix de détail du

carburant, les heures de service, la capcith de senrice et le nombre de

concurrents implantés autour cfun site. Les effets specifiques al6atoins

des sites sont nuls. Ces rdsuitats ont des implications strategiques dans

la gestion quotidienne des stations-service.

7.2 - DlSCUSSlON ET IMPLICATIONS DES RÉSULTATS

Les quatre fadeurs qui sant les prix de detail du carburant, fa

capacitd de semica, les heures de benrice et le nc%Gm de concurrents

autour des sites sont à la base des conjectures, des interddpendances et

des rivalités entre les pétrolidtres. C'est partir de ces quatre facteurs

qu'on peut mstruire une théorie sur la performance commerciale des

sites de detail d'essence automobile dans les marches à structure

oligopolistique, et dlaborer des stratégies marketing dans les diffbents

sites de Montréal. La méthode d'estimation 4 distance minimale (SUR)

nous a permis de déterminer un ensemble de coefficients stables et

asymtotiquement efficaces non corréiis aux effets specifiques aldatoires

des siteg. II a et6 dhonbb que les sites dans ce marche ne bhéficient

pas d'un monopole spatial et que seuls les variables de l'effort marketing

et de la concurrence infîuencent les ventes des sites. Les r6sultats que

nous avons obtenus dans cette thèse ont des implications sur le plan

thborique et sur le plan stratégique dans la gestion B court terme des

chaines de stations-service.

Mais une question fondamentale demeure dans cette recherche.

Comment peutlori augmenter le rendement moyen des statians-smiœ

dans le marche de Montréal par rapport au prix de datail du carburant, à

la taille du site, aux heures dowerture et à la concurrence?

7.2.1 - - Les prix affichés ds carburant dans Iss sites.

Dans cette recherche, nos r6sultats confirment que le marche de

l'essence automobile de Montréal a une structure oligopdistique en

m a t h de prix. Cette recherche a montré que le prix de détail du

carburant affiché dans les sites durant la @iode 1993-1997 a varie dans

les sites et entre les sites. II a dt6 ciairement demontre dans cette

. recherche que le prix de detail de i'essence ordinaire a un impact n w t i f

sur les ventes. C'est & dire que toute variation des prix 4 la hausse

pdnaliserait le joueur qui entreprendrait une telle action dans le marché

sur une base horaire ou annuelle. La période 1993-1997 a vu l'écart des

prix s'amenuiser jusqu'i atteindre 1,55 œnts~litre. Avec un 'mefiicient

d181asticit6 de 4.7, les sites ne peuvent pas utiliser individuellement la

variable prix comme instrument stratdgique pour augmenter leurs ventes

sur une base horaire ou annuelle. La thborie dconomique de i'oligopole et

principalement celle de la demande coudée expliquent les

comportements des pétroli6res dans ce marche.

Toute stratbgie commerciale qui vise à maintenir dans le court

terme le rendement des sites devrait se conformer au prix affiché dans la

zone de marche. Dans le marche de Montréal, la concurrence qui se fait

sur les prix est de trds courte durde. Les managers des chaînes de

station-service doivent donc prendre une position conservatrice en

matidre de prix. Tout oligopoleur qui cherchera à relever ses prix ne sera

pas suivi, si sa stratégie ne s'appuie pas sur des arguments cohérents

des variations des prix du brut et des prix de gros. Les niveaux de prix de

detail du carburant dans le marche sont imposés par les quatre grandes

p6troli6res qui sont Esso, Petrocanada, Shell et Ultramar. Les prix de

detail de carburant peuvent avoir un impact sur les rendements moyens

des sites à la seule condition que les augmentations de prix sont

acceptées par tous les oligopoleurs sur le marche. Mais cependant

d'autres incitatifs comme la promotion des ventes (carte de points et de

fidelit@ peuvent amener les oligopoleurs à modifier sensiblement le prix

déquilibre du marché. II faudrait tester l'envergure de ces politiques

promotionnelles des prix si elles satisfont la relation entre la recette

marginale et le coût marginal dans Findustrie. Les prix d'essence sont

6lastiqudpar rapport à la demande s&ledive des sites, mais la disciphne

du marche oblige les joueurs à ne pas y toucher parce que chacun y

trouve son compte. La nature du produit (produit homogene et fortement

substiuable) oblige les gestionnaires A se concurrencer au point de vente

sur des variables autres que le prix de detail de l'essence.

La capadte de seryiœ est un levier que les gestionnaires des

chaînes de stations-service peuvent utiliser pour augmenter le rendement

moyen de leurs sites. Mais ceci n'est vraiment possible que si le marche

est moins sature avec peu de sites. L'augmentation des places de service

tient compte des files battente et des engorgements pendant les heures

de forte demande. Les resuihts de cette recherche nous donnent un

coefficient ci'6lasticité de 0.68 entre tes ventes d'un site et sa capacite de

servi-. Mais œ coefficient doit are manipule avec justesse par les

decideurs des grandes chaînes de stations-service. Primo ce ne sont pas

toutes les stations-service qui doivent augmenter leur capacitd de service.

Le modele de 'huit places de service" en moyenne est la norme dans le

marche de Montréal. Ces stations-senrice qui sont en dessous de cette

norme peuvent s'ajuster si le potentiel du marche le permet. Les grandes

stations-senrice qui sont aduellement construites dans le marche de

Montreal souvent avec une trentaine de places de senrice ne produisent

pas pour la plupart les ventes attendues. Parce qu'elles ne correspondent

pas 4 la réalite commerciale observée dans ce marche en saturation. Si

par exemple le marche Montréal n'avait que 150 stations-service, les

rendements moyens par site augmenterait pour atteindre 4 millions de

litres par an. Mais pour garder la meme qualit6 de service, il faudrait en

moyenne 30 places de SBCVI'CB par site. II y a des sites qui peuvent 6tre

amenages et ceci peut se faire au cas par cas si la restructuration du

marche continue comme nos résultats nous permettent de deteminer les

coefficients de repartition des ventes entre les sites voisins au fur et A mesure que les sites se ferment dans le voisinage.

7.2.3 - Les heures de service

Les heures de service peuvent augmenter les rendements moyens

des stations-service. L'dlasticit6 heure de service est de 1.3 par rapport

aux ventes. Dans le marche de Montréal les stations-service contrôlées

par les oligopoleurs tournent à plein temps: 24heures. La moyenne du

marche en heures de service est de 7276 heures avec un &art-type de

1539 heures. Shell a maintenu 75% de ses sites à 24heureq Esso 67%,

Petrocanada 62% et Ultramar 50% de ses sites. Quant aux lnd6pendants

ils ont choisi 18heures de service comme plage horaire à 55% contre

15% pour les 24heures. Les gestionnaires des chaînes de stations-

service de la ville de Montreal peuvent adopter les deux plages horaires

de 24 et de i8heures' c'est la norme de ce march8. Si la restructuration

des sites continue, nous aurons une période de service qui sera de

24heures pour tous les sites afin d'augmenter leur rendement moyen par

site. Actuellement pour augmenter le rendement annuel des sites dans le

marche de Montreal, le seul facteur qui le permet de le faire est les

heures de senrice. Cela peut se faire au cas par cas sur les sites qui sont

ouverts pendant 18heures par jour et dans les zones ou la concurrence

rencontre I'égalit6 entre la recette marginale et le coût horaire marginal.

7.2.4- La concurrence

II a 616 demontrd dans cette recherche que le nombre de sites

concurrents au voisinage des sites a un impact ndgatif sur les

rendements annuels et horaires des sites. Le coefficient ddlasticitd est de

4.372. Le nmbre de concurrents est un facteur exogène qui est hors

contrôle des gestionnaires de sites d'essence. Comment peut-on faire

pour Muire la concurrence sans la faire disparaître complètement et

augmenter les rendements moyens des sites? Seules les ententes et des

alliances stratégiques entre les oligopokurs permettent de réduire le

nombre de sites dans le match6 et accroître les rendements moyens par

site.'ll y aura quatre cas de figure dententes stratégiques pour resoudre

le problhme de sous-capacitd des sites dans le mardi6 de MontrBal:

PetrocanadalOlttamar, PetrocanaWShell, ShelVUltramar, EssoIShell. II

y a peut btre des alliances contre nature entre ces pdtrolières. Dans

chaque cas de figure, il y aura une entente qui pourra rdduire te nombre

de sites dans une zane de marche, mais le probldme est au niveau des

parts de rnarehb individuelles des péWi&es. Si Esso ferme un site dans

le marché, comment se fera la rwrtition des ventes? II faudra faire une

etude approfondie sur les gains réels eri terne de volume de vente dans

chaque cas de figure. Ultramat a beaucoup de sites par rapport aux

autres oligopaleurs. Mais la strategie payante pour I'oligopole qui contrôle

85% des parts de marche avec 64% des sites serait de réduire le nombre

de sites a un taux qui permettrait 4 chaque pétrolidre &augmenter ses

rendements par site.

En r6sum6, le commerce de detail de l'essence depend

essentiellement des volumes de carburants vendus par site par heure et

par an. Cette thèse a montrd que les compagnies pdtroliéres manipulent

très peu de variables décisionnelles. Elles ont une variaMe partagée qui

est le prix de détail & carburant. Les investissements en ressources

mmmereiales doivent se concentrer sur' les heures de service

(rendement horaire du site sur 24 heures), la capacit6 de service (le taux

de ff6quentatim du site par heure), les prix et la concurrence. L'industrie

de detail du carburant est gérk avec beaucoup de t i g ~ u r scientifique et

toute déasion commerciale qui affecte les prix de détait de ressente, la

taille du site, tes heures de service et I'implantatian des sites par rapport B

la concurrence sant des dkisions hinament stratégiques. Toute autre

affectation des ressources sur rimage de la maque ne serait pas

appropriée dans un marche en maturité comme celui de Montrbal, Le

probléme rdel dont Mt face les a es th na ires des chaînes de stations-

service est cfaugmenter les rendements moyens des sites dans un

marchd sature et en surcapacit6. La wluüon B ce problBme passe par

des ententes stratdgiques que les oligopoleurs feront dans ce marché. te

marche de l'essence de Montréal va vers un seul prix, une seule plage

horaire, et une seule capacit6 de service, pour faire jouer B fond la carte

du monopole spatial avec les effets specifiques albatoires nuls des sites.

CHAPITRE VI11

CONCLUSION GÉNÉRALE

CONTRIBUTIONS, LIMITES, ET RECOMMANDATIONS

L'objet de cette recherche est d'6tudier les sources de variation

des ventes d'essence automobile entre les stations-service localisées

, dans un marche. II s'agit de repondre A la question essentielle: Pourquoi

dans un marché de détail certaines stations-service sont plus

performantes que tfautres en terme de volume de vente? En dautres

termes, quels sont les principaux facteurs qui influencent la production

des ventes dans les reseaux de stations-service directement concurrents

dans un mQme marché? La finalit6 de cette recherche est de mesurer

l'impact des variables endogenes et exogènes sur le rendement des

stations-semice pour résoudre le probleme d'affectation des ressources

commerciales et I'dlaboration des stratégies commerciales A travers les

divers sites de vente d'essence dispers& dans un marche. Nous avons

prdwnis6 une approche systdmique pour @cifier et tester un modele de

rdponse des sites d'essence dans le marche de Montréal.

Le marche de detail d'essence automobile de Montreal a connu

des taux de croissance moyens en volumes de 1% durant la période

1993-1997, avec 1,47 milliards de litres d'essence en 1997. Ce marché

est en maturite. Ainsi raccroissement des ventes des detaillants

d'essence ne peut s'effectuer qu'en gagnant les parts de marche des

concurrents. Le marche de Montrbal est contrôlé par quatre grandes

compagnies pétrolières verticalement intégrees (Esso, Petrocanada,

Shell et Ultramar), Elles disposaient en 1997 de 64% des sites et de 85%

des parts de marche soit un taux d'efiicacitd de 1,XL Ce marche a subi

depuis les années 80, une restructuration profonde sur la composition

structurelle de son offre en matihre de sites de vente. Le nombre de site

est passe de 773 en 1993 à 633 en 1997, soit une baisse de 18%. Les

debits moyens par site sont passés de 1,8 Mllan (1993) 4 2,2 Mtlan en

1997. Ces debits moyens par sites sont plus bas qu'en Ontario. Les prix

moyen de detail âe ressente ordinaire dans ce marché ont augmente

sensiblement durant la période 1993-1 997, passant de 48,90 centaitre é

67,90 centsllitre soit un taux de croissance 6 38,85% en cinq ans . Tous

les Morts commerciaux entrepris dans ce marche visent 9 augmenter les

debits moyens d'essence ,par site.

La littérature dans le damaine de la performance commerciale des

stations-service m&me si elle est encore embryonnaire nous a permis de

retenir quelques propositions fart intéressantes sur l'influence des

variables sous contrôle et hors contrôle sur les rendements des sites. La

période de heures de service infiuence fortement et positivement les

ventes d'essence des stations-service. Le temps de service explique la

variation des ventes entre les stations-service (Png et Reitman, 1994).

Les ventes d'essence #un site sont influenchs positivement et fortement

par l'effort marketing d6ploy6 dans un site: la capacit6 de service, les prix

, et heures de service. (Png et Reitman, 1994; Robinson et Hebden

1972). Le prix de detail de l'essence automobile influence ndgativement

et fortement les ventes d'essence dans un site (Png et Reitman, 1994;

Robinson et Hebden 1972). La moyenne des prix de detail de l'essence à

proximitb d'une station-service a un impact positif et significatif sur les

ventes d'essence des stations-service (Png et Reitman, 1994). Les

ventes d'essence dans un site sont influencbs positivement mais

faibtement par l'environnement immédiat du site (populations, revenus,

volume de trafic automobile) (Png et Reitman, 1994). Que l'impact direct

de la concurrenœ (fort venus faible; positif versus négatif) sur les ventes

d'essence dans un site n'a pas et6 mesur6 empiriquement. (Robinson &

Hebden, 1972; Png & Reitrnan, 1994). Que le phénoméne des ventes

d'essenœ est dynamique. Cela a BtB pmwd empiriquement par Lambin

(1972a & b) au niveau dagrêgation des marques et des moddles de part

de marche. Que les études empiriques antérieurs sur les sources de

variation des ventes d'essence entre les stations-service ont tenu compte

parfois de Fimpad des effets de marketing mix, des effets temporels, des

effets concurrentiels et des Mets simultanés sur les ventes de detail.

Nous avons spécifie un modèle thdorique des facteurs sous et hors

cantr6le qui influencent les volumes de vente d'essence en tenant compte

de la structure oligopolistique du marche et en expliquant la formation des

ventes des sites A partir de leur attradion. Nous avons postul6 qu'un point

de vente attire des clients qui proviennent des différentes zones de

marche proportionnellement en fonction de son niveau dattractivit6.

Ltattractivit6 des points de vente d'essence varie en fonction: 1) du

potentiel du marche de la zone d'implantation du site: le volume de trafic

automobile qui traverse le site; 2) de la capacité A offrir des services

rapides et peu ctiers; 3) du prix de détail affiché du carburant; 4) des

heures de services; 5) de la notoribte de la bannib du ddtaillant; et 6) du

nombre de sites implant6s dans le voisinage du site dans un rayon de

deux kilombtres.

La qualit6 de la localisation d'un site, la notoriét6 de sa marque, le

goodwill accumul6 durant les années et le professionnalisme du staff qui

gére le point de vente constituent I'&t spécifique aldatoire qui

caractérise chaque site. Notre modele intègre la concurrence spatiale

dans sa sp6cification h cause des interdépendances qui se créent entre

les sites et le nombre de sites concurrents qui influencent dgativement

les ventes dessence dans chaque site. La théorie de l'oligopole

(interaction des prix), la aibrie des marches congestionn6s et la théorie

de la gravitation commerciale ont servi m m e base paradigmatique dans

la conception de notre modèle des rendements des sites.

Nous avons 6labor8 des hypdheses sur les prix de détail

d'essence et leur impact sur les ventes dessence par site, sur les heures

de service, la capacit6 de serviœ, le volume de trafic qui traverse un site

par unit6 de temps, le nombre de concurrents localisés au voisinage @un

site, 'le nom de maque de la bannière du site. la zone de marche dans

laquelle est localise un site et l'année de Factivite commerciale. Nous

avons suppose que les effets specifiques al6atoires sont het&og&nes

entre les sites et que les coefficients de régression des paramhtres sont

homoghnes entre les sites. Nous avons imposé deux variantes i notre

modele de vente qui tiennent compte des rendements annuels et des

rendements horaires des sites pour bien apprdcier l'impact des ddcisions

instantanees et des décisions de court ternie sur les ventes d'essence

dans les sites.

Les variables et les données ont été âécrites. Et chaque concept a

et& clairement defini et il a 6t6 montré comment il est mesure. La variable

expliquee est le volume des ventes annuelles et horaires d'essence en

litres par station-service. Les quantites vendues dune marchandise ou le

nombre de clients sont une mesure de la performance commerciale.

Comme notre modbb est un modble de donnks en panel (serie

en coupe transversale et serie ternparelle). nous avons prdconise une

m6thodologie destimation des parametres du modele qui tient compte de

la décomposition spectrale de la matrice de variancecovariance avec la

méthode des Panels 4 Effets Aîdatoires en utilisant les estimateurs I distance minimale avec la methode SUR (Seemingly Unrelated

Regressions).

Quatre hypothdses ont et6 testées avec des resultats attendus et

une convergence et une stabilite satisfaisantes des paramhtres. Ce sont

les prix de detail dessence, les heures de mice (Modele 1), la capacité

de service et la cancurrm. Ces fadeurs nous donnent une structure de

wenicients stables asymptotiquement efficaces et non correl6s aux effets

specifiques des sites. Par contre le volume de trafic, le nom de marque,

et la zone de marche ont des coefficients biaises et correl6s aux effets

sp&iues al4atoires des sites.

8.2 - CONTRIBUTIONS

1. II y a un changement de paradigme dans le commerce de detail

de l'essence automobile. Nous avons demontre dans cette these que les

points de vente dans le marche de Montreal ne tirent pas leur s@cificit&

de leur implantation mais exclusivement de l'effort marketing qui est

d6ployh dans les sites surtout en matière de prix de detail du carburant,

de la capacite de service, des heures de service et du nombre de leus

concurrents. Le nouveau paradigme qui explique les variations des

ventes entre les sites d'essence est alors: nirg Copoctd de Service, Heures de service, Conc~rreuce. Ce n'est plus Localisation, Locdis~ôn,

LocalisIitr'on. Comme implication strathgique, les ddtaillants dans le

marche de Montreal de carburant pour qu'ils augmentent les debits

moyens d'essence dans leurs sites doivent augmenter soit la capacit6 de

service des sites, soit le nombre d'heures de service dans les sites B fort

potentiel de demande, soit pousser les concurrents à quitter le marche en

haussant le niveau de service dans les sites.

2. Le prix de detail du carburant anich6 dans un site est la variable

cl6 du modble des ventes dessence parce que les comportements des

detaillants et des dients automobilistes dans le marche de Montreal sont

plus orientes vers les prix alfiehes du carburant. Nous sommes anives au

resultat selon lequel les m e s &esseme dites au mmpole +aI n'existent

pas dans le marche de Montreal. C'est 4 dire que le resultat commercial

dans un site est proportionnel 4 l'effort marketing qui y est investi surtout

en matihre de prix et de serviœ.

La localisation dun site ne lui confère plus un monopole spatial à

cause des mouvements de la clientele et de l'influence des prix dans la

ddcisian d'achat de carburant. Nous avons montre avec une Blasticitd-prix

de 4 7 que la structure oligopolistique du marche conduit les grandes

pétrdibres 4 s'imposer un prix d'équilibre qui leur permet d'atteindre leur

revenu. Meme s'il y a libéralisation des prix d'essence dans la marche de

Montreal, les comportements des oligopoleurs ne vont pas changer en

matibre de prix. Ils vendront toujours leur pétrole 4 partir d'un prix

d'équilibre.

Nous avons démontre que la capacité de service et les heures de

service sont les vrais facteurs de différenciation entre les sites d'essence

dans le marche de Montrdal et constituent les bases de la concurrence

monopolistique entre les sites. Mais la vraie explication de l'importance de

ces deux facteurs est qu'ils jouent un r61e compensateur des ventes dans

ce marche. Comme le marche est trhs sensible aux prix, les concurrents

se rabattent sur ces deux fadeurs pour augmenter les gains en volumes

en creant de grands sites. La realite dans ce marche est qu'il n'y a pas de

concurrence sur les prix de detail entre les detaillants nationaux (Esso,

Petrocanada, Shell et Ultramar), mais sur la capadte de serviœ (Png &

Reitman, 1994).

Si le problbme essentiel à resoudre par les d6taillants d'essence

est de chercher à maintenir ou à augmenter le rendement annuel des

sites, ceci ne peut se faire que soit en modifiant les heures de service ou

la capacité de service. (Toute modification doit tenir compte du rapport

coQt marginal 1 recette marginale).

Si l'augmentation des rendements des sites doit passer

obligatoirement par i'dlimination de quelques sites, à qui peut profiter la

rdduction des sites dans ce marehd? Comment se ferait la répartition des

ventes dans le march6 une fois qu'un site est fermd? Notre cherche a

rdpondu à ces questions. Ce sont les sites qui offrent les capadtes de

sewiœ réelles qui vont dominer et contrbler ce marche. Nous avons

montre qu'il peut y avoir coexistence entre un modele doligopole

(interaction des prix) et un modele de concurrence monopolistique

(difihnciation par la capadte de service).

3. Nous avons introduit la methode des Panels de Données 4

Effets Aldatoires pour estimer les paramdtres du modèle de réponse des

stations-service. Nous sommes les premiers 4 le faire dans le champ du

commerce de detail avec les estimateurs à distance minimale. Lorsqu'on

connaît l'importance des effets spécifiques aldatoires comme sources de

biais sur les variables explicatives, on ne peut prétendre tester un modele

de vente qui tient compte à la fois de la dimension spatiale et s6nelle des

donnees sans utiliser des décompositions spectrales particulibres de la

matrice de variance-covariance. Notre contribution est dans l'utilisation de

cet outil d'analyse statistique en marketing qui sied à la nature du

ph6nomdne dtudi6. Malgr6 la cornplexit6 des modeles de panel, ils sont

un mal necessaire pour les chercheurs qui veulent dtudier les

ph6nomhnes marketing qui tiennent compte à la fois de la dimension

spatiale et temporelle.

8.3 - LIMITES

Cette recherche n'est qu'un debut pour expliquer la complexitb de

performance commerciale des magasins de detail qui vendent des

produits homog&nes et fortement substituables. Cette per(ormance est

- dbterminée B la fois par des facteurs hors et sous contr6le sur les ventes.

Mgme si cette recherche nous a permis de spécifier correctement un

modale de r6ponse des stations-service dans un cadre empirique précis,

elle nous a permis d'avancer dans la resolution des problhmes de

localisation et de rendement des sites dessence dans un marche Si

structure oligopolistique.

Les données statistiques que nous avions B notre disposition sur

une base annuelle avec cinq années comme observations, ont éité la

grande limite de œtte recherche. Pour cela 2i cause dun T qui ne tend

pas vers l'infini, il fallait passer par le f m a t Panel et les estimateurs A

distance minimale pour amver A des r6sultats valables. La vaJidit6 des

instruments de mesure est d6tminante dans toute recherche et surtout

avec les modeles 6conorn6triques. Nous n'avions pas par exemple les

statistiques sur le trafic routier dans la de Montreal durant toute la période

1993-1 997. Nous avons iravail16 rien qu'avec les statistiques de 1993 sur

le trafic routier et les données de l'Enquête OriginedDestinations de

1993. Ainsi l'impact du trafic routier sur les ventes n'a pas exercé son

caract&re dynamique sur le rnodède. De mgme, les ventes sur une base

annuelle ont une grande vafiance que les ventes sur une base horaire.

Les ventes et les prix d'essence sur une base mensuelle nous auraient

apporté plus d'explications dans notre rnoddle.

8.4 - RECOMMANDATIONS

Pour les recherches futures dans le domaine du commerce de

detail du carburant automobile, le problbme de la specrfication du modele

théorique est m l 6 en partie. Nous proposons d6iargir ce modele

théorique afin d'6tudier l'influence des promotions des ventes (cartes de

fidelit6, cartes de points, jeux concours) sur les ventes dessence dans les

sites. Lambin (1972a & b) a dtudie l'influence de la publicite sur les parts

de marche des marques. Mais une telle recherche n'a jamais &te faite au

niveau des stations-service. Une telle recherche nous permettrait de

savoir quand engager une campagne de promotion, pendant combien de

temps et pour quels volumes additionnels des ventes par site. Quelle

serait l'ampleur du goocCwill créé par la publicite et la promotion des

ventes dans chaque site du reseau?

On pourrait aussi 6tudier comment se fait la tepartition des ventes

entre les stations-service au fur et à mesure que sont fermes certains

sites dans le marche. Comme cette industrie connaît une grande

restructuration pour accroître le rendement moyen des sites, il faudra

determiner le nombre optimal de sites dans un marche en tenant compte

du niveau de qualit6 de service aux clients.

Une autre piste de recherche inthssante est la delimitation des

zones de marche pour mieux circonscrire I'impact de la concurrence sur

les ventes des sites. Nous avons commencé à explorer cette piste mais il

faudrait d'avantage depasser le cadre des limites administratives des

zones de marche.

Les recherches devraient 8tre effectuées pour construire un

modele des comportements des consommateurs du carburant. II faudrait

identifier les facteurs qui déterminent le choix d'une station-service par les

automobilistes, catégoriser les clients en fonction de leurs reactions par

rapport aux prix du carburant, 41 la capacith de service des sites, aux

heures de service, au mix de produits et de services offerts dans un site,

aux types de technologies attendues dans un site en terme de pompage

du 'carburant et des moyens de payements. De telles études

permettraient aux managers des chaines de stations-service de mieux

spécifier leurs modhles de prise de decision. Par exemple, il faudrait

déterminer les seuils des prix A partir desquels les clients changent de

site ou reagissent négativement.

tes modbles de regression des ventes permettent de rhsoudre les

probldmes de localisation de nouveaux sites, d'amelioration et de

fermeture des sites existants et pour formuler des stratégies marketing

locales. D'autres types de moddles peuvent 6tre d6veloppés comme les

modeles de Localisation /Affectation pour permettre aux dbtaillants de

rependre aux questions critiques par rapport à l'organisation et à

l'amélioration des reseaux de stations-service.

Le domaine de recherche sur les sources de variation de la

performance des ventes des stations-service est trhs vaste. La recherche

universitaire en est à ses balbutiements. Comme nous l'avons souligné il

n'y a que le papier de Png et Reitman (1994) qui fait autorit6 dans le

domaine des modeles de demande seledive d'essence automobile. Pour

parvenir d ddvelopper ce champ de recherche où les donnees statistiques

existent et cditent trhs chères, il faudra négocier un vrai partenariat de

recherche avec les compagnies pétrolidres qui peuvent financer de telles

recherches.

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