View
245
Download
0
Category
Preview:
DESCRIPTION
The Journal of Transport Literature ©2014 | BPTS | Brazilian Transport Planning Society
Citation preview
Palavras-Chave: preços, aeroportos hub, dominância, desregulação, transporte aéreo.
Key words: prices, hubs, dominance, deregulation, air transportation.
Recommended Citation
Abstract
This paper aims at discussing the seminal article "Hubs and high fares: dominance and market power in the U.S. airline
industry" written by Severin Borenstein (1989). The author estimates the importance of route and airport dominance in
determining the degree of market power exercised by an airline. Results indicated that an airline's share of passengers on a
route and at the endpoint airports are variables that significantly influence market power. As noted by the paper, there is no
umbrella effect for smaller carriers stemming from the higher markups of a dominant airline.
Ferreira, N. S. (2007) Desregulação, preços e formação de hubs no transporte aéreo: breve análise de um estudo clássico. Journal
of Transport Literature, vol. 1, n. 1, pp. 105-116.
Natália dos Santos Ferreira*
Resumo
O objetivo deste trabalho é fazer uma resenha do clássico artigo "Hubs and high fares: dominance and market power in the
U.S. airline industry", de Severin Borenstein (1989). Este artigo estima a importância da dominância da rota e do aeroporto na
determinação do grau de poder de mercado exercido por uma empresa aérea. Os resultados encontrados pelo autor indicam que
a participação de uma companhia aérea, em termos de passageiros, em uma rota e em aeroportos, influencia significativamente a
habilidade de uma firma precificar acima de seu custo. Entretanto, maiores markups de uma empresa dominante não se
estendem, em termos de benefícios, para empresas com operações mais reduzidas nos mesmos mercados - não criam o que o
autor denominou de "umbrella effect" no transporte aéreo.
This paper is downloadable at www.transport-literature.org/open-access.
■ JTL|RELIT is a fully electronic, peer-reviewed, open access, international journal focused on emerging transport markets and
published by BPTS - Brazilian Transport Planning Society. Website www.transport-literature.org. ISSN 2238-1031.
* Email: nataliasanfer@gmail.com.
Reviews & Essays
Journal of Transport Literature
Submitted 16 Sep 2006; received in revised form 25 Nov 2006; accepted 10 Dec 2006
Vol. 1, n. 1, pp. 105-116, Jan. 2007
Desregulação, preços e formação de hubs no transporte aéreo:
breve análise de um estudo clássico
[Deregulation, prices and hubs: review of a seminal paper on the airline industry]
Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC), Brazil
B T P SB T P SB T P SB T P S
Brazilian Transportation Planning Society
www.transport-literature.org
JTL|RELITJTL|RELITJTL|RELITJTL|RELIT
ISSN 2238-1031
1. Introdução
O objetivo deste trabalho é fazer uma resenha do clássico artigo "Hubs and high fares:
dominance and market power in the U.S. airline industry", de Severin Borenstein (1989). Na
ocasião, o autor apontava um número de trabalhos mostrando que preços em uma rota
aumentam quando a concentração aumenta. Com o seu paper, o autor se propõe a estabelecer
mais claramente as fontes de poder de mercado de uma empresa aérea na indústria. Dois
resultados empíricos apresentados neste trabalho indicam que a correlação entre concentração
da rota e maiores tarifas não podem ser adequadamente explicadas pela teoria tradicional em
que a maior concentração facilita a colusão tácita ou explícita. Primeiro, os maiores preços
médios que algumas empresas são capazes de sustentar em mercados concentrados não
permitem a todos os participantes do mercado sustentarem preços similares. Uma empresa
com maior participação de mercado no tráfego de uma dada rota parece exercer poder de
mercado sem criar um umbrella effect que permita a outras empresas subirem seus preços na
mesma proporção. Segundo, uma fonte de poder de mercado em uma dada rota (par de
cidades) parece ser o tamanho das operações da empresa nos endpoints (aeroportos) da rota.
Quando uma empresa serve uma grande fatia dos passageiros que viajam de/para um endpoint
de uma rota, realça sua atratividade aos passageiros que viajam por conta própria na rota. Isso
tende a aumentar tanto a participação da companhia na rota como seus preços médios.
O autor ressalta ainda que existe uma substancial evidência que uma empresa com uma
participação dominante do tráfego de um dado aeroporto tem vantagens competitivas nas
rotas que incluem esse aeroporto. Ente os muitos fatores que podem permitir essa dominância,
pode-se dividi-los em dois grupos: i. aqueles ligados a vantagens que ocorrem naturalmente.
Por exemplo, a reputação dominante adquirida por uma empresa como uma conseqüência
natural de oferecer mais vôos para ou de uma dada cidade; e ii. aqueles resultantes de
mecanismos criados pelas próprias empresas. Neste caso, incluem-se os programas de
fidelidade (Frequent-Flyer Programs - FFPs), as comissões preferenciais para agentes de
viagem (Travel Agent Commission Override – TACOs), o controle (captura) do sistema de
reserva computadorizado (CRS) usados pelos agentes de viagem e, finalmente, em aeroportos
congestionados, existem evidências que uma empresa com grande escala de operações pode
Vol. 1, N. 1 (2007) Revista de Literatura dos Transportes - RELIT Página 106
ser capaz de inibir potenciais entrantes a obter gates e outras facilidades necessárias à entrada
ou à expansão de serviços em um aeroporto .
2. Estimação dos efeitos da dominância de um aeroporto e de uma rota
O autor apresenta duas abordagens para analisar os efeitos da dominância da rota e do
aeroporto sobre os preços praticados por uma empresa. A primeira é uma estimação cross-
section do markup sobre os custos, incluindo efeitos da participação de uma empresa na rota e
no aeroporto assim como variáveis de concentração. A segunda abordagem é uma estimação
cross-section da razão dos preços observados para duas empresas em uma rota como função
das razões de seus custos, qualidade dos serviços e participação no tráfego da rota e nos
endpoints. O autor ressalta que esta segunda abordagem pode ser mais efetiva em revelar o
poder de mercado que uma empresa obtém, relativamente às outras companhias com as quais
compete, quando ela tem uma posição dominante no mercado.
2.1. Primeira abordagem: estimando uma equação de preços
O autor estima uma equação de preços como função dos custos, das características da
demanda do mercado, qualidade do serviço e de outros fatores que influenciam o poder de
mercado de uma empresa. O autor estima uma equação com três diferentes variáveis
dependentes: 20th percentil, 50th percentil (mediana) e 80th percentil da tarifa paga a uma
dada empresa em uma dada rota2. A unidade de observação é uma airline-route pair no
terceiro trimestre de 1987. O conjunto de dados inclui observações das nove maiores
empresas aéreas domésticas nesse período, a saber: American, USAir, Continental, Delta,
Eastern, Northwest, Piedmont, TWA e United. A primeira equação estimada é dada por ( 1 ):
2 Esses percentis são de uma distribuição de tarifas de maior peso pelo número de passageiros que pagam cada
tarifa, não de uma distribuição que fornece peso igual para cada tarifa listada por uma empresa aérea.
Vol. 1, N. 1 (2007) Revista de Literatura dos Transportes - RELIT Página 107
kkjij
jijjij
ijijijij
ijijjiij
APTTOURISTCOMPCOST
RUTHERFRUTSHAREORGHERFORGSHARE
PLANECHGSTOPCIRCFREQ
EQUIPLOADFACDISTANCEP
24
165
4321
6543
211
lnln
lnln
lnlnlnln
( 1 )
Onde i é o índice da companhia aérea, j é o índice da rota, os ’s são termos constantes
específicos da firma, para estimação de efeitos fixos, os ’s estão associados com variáveis
que afetam primariamente os custos de produção, os ’s estão associados com variáveis que
afetam o custo e a qualidade do serviço (ambos), os ’s estão associados com variáveis que
primariamente indicam poder de mercado e os ’s estão associados com aluguéis escassos
(scarcity rents) de operações em um dos 24 possíveis aeroportos congestionados nos EUA.
ijP - é o xth percentil da tarifa (x=20, 50, 80) paga para uma empresa numa dada rota. Bilhetes
de ida e volta são tratados como duas viagens de um único sentido, de modo que a tarifa de
cada viagem é a metade da tarifa dupla (ida e volta).
jDISTANCE - é a milhagem sem parada (nonstop) de entre dois endpoints de uma rota.
Espera-se que essa variável tenha um efeito positivo no preço, mas que a elasticidade seja
menor que um, desde que o custo de uma empresa transportar um passageiro aumente menos
que linearmente com a distância dessa viagem (sinal esperado: positivo).
ijLOADFAC - é o load factor médio de um vôo. Pode afetar a tarifa de três formas. Quando o
load factor de um vôo aumenta, o custo por passageiro declina, então, possivelmente
contribuiria com a queda das tarifas. Por outro lado, vôos com maiores load factors possuem
maiores freqüências e operam nos horário de pico de demanda. O custo de oportunidade de
uma aeronave em uso numa rota específica é maior durante essas horas, possivelmente
aumentando as tarifas. Finalmente, quando load factor aumenta, a qualidade do serviço
diminui, então, diminui o preço reserva dos consumidores para o vôo. (sinal: indeterminado).
Vol. 1, N. 1 (2007) Revista de Literatura dos Transportes - RELIT Página 108
ijEQUIP - é o tamanho médio da aeronave usada por uma empresa em uma dada rota. Em
vôos com etapas superiores a 500 milhas, aeronaves maiores têm um menor custo por-
assento-milha. Dessa forma, seria esperado um impacto negativo sobre os preços. Por outro
lado, a qualidade do produto é maior em aviões maiores, que são geralmente mais
confortáveis e mais seguros. Este fator pode aumentar a demanda pelo produto e, assim,
aumentar o preço. (sinal: indeterminado).
ijFREQ - é a freqüência média dos vôos de uma dada empresa por uma dada rota. Rotas com
altas freqüências de vôos terão menor custo por vôo, controlado pelo load factor, porque a
utilização da aeronave (horas por dia) é geralmente maior para as aeronaves usadas em tais
rotas. Por outro lado, maiores freqüências de vôos reduzem os atrasos, então, aumentam o
valor do produto impactando positivamente nos preços. (sinal: indeterminado).
ijCIRC - é o circuito da viagem, definido com o total médio de milhas voadas entre a origem e
o destino, pelos passageiros de uma determinada empresa, em uma dada rota (TOTMILE),
dividido pela distância (DISTANCE - milhagem sem parada OD). Mantendo constante o
número de escalas, o plano de vôo e o load factor, maiores circuitos de viagem, por um lado,
aumentam os custos de produção impactando positivamente os preços e, por outro, reduzem a
qualidade do produto, impactando negativamente os preços. (sinal: indeterminado).
ijSTOP - para um dado itinerário, o número de paradas (stops) é a soma do número médio de
paradas realizadas por um vôo em cada segmento do itinerário. Mantendo constante o load
factor, a milhagem e o plano de vôo, o aumento das paradas (escalas) aumenta o custo da
viagem pela redução do comprimento médio da etapa (distância da decolagem para o pouso).
Neste caso, o impacto esperado sobre o preço seria positivo. Por outro lado, o aumento do
número de escalas diminui a qualidade e a disponibilidade a pagar, do consumidor, pelo
produto. Então seria esperado um impacto negativo sobre os preços. Sendo assim, o efeito
líquido é ambíguo. (sinal: indeterminado).
ijPLANECHG - é o número médio de alterações nos planos de vôo de uma dada empresa em
uma dada rota. Cada passagem incluída na amostra inclui pelo menos uma mudança de vôo
em cada direção da viagem. Os efeitos esperados sobre os preços são essencialmente os
mesmos esperados para a variável STOP. (sinal: indeterminado).
Vol. 1, N. 1 (2007) Revista de Literatura dos Transportes - RELIT Página 109
ijORGSHARE - é o peso médio da participação de uma empresa sobre os passageiros diários
dos dois endpoints de uma dada rota (no terceiro trimestre de 1987). O peso é de acordo com
a proporção de passageiros, em uma dada rota, que originam sua viagem de cada endpoint.
Aumentos em ORGSHARE podem levar a maior poder de mercado e maiores preços. (sinal:
positivo).
jORGHERF - é o peso médio do Índice Herfindahl dos dois endpoints de uma dada rota. Uma
empresa prefere competir com muitas pequenas empresas a uma grande empresa. Por outro
lado, a coordenação tácita ou explícita entre competidores que permita uma redução da
competição, tal como um acordo para não entrar em uma outra rota, é menos custosa para se
realizar e mais propensa a ser bem sucedida quando existem poucos competidores. (sinal:
indeterminado).
ijRUTSHARE - é a participação de mercado de uma dada empresa, em termos de volume de
passageiros transportados, na rota OD observada. Se não existir um completo “efeito
sombrinha” do poder de mercado da firma dominante, então, mantendo constante o nível de
concentração de uma rota, espera-se que a firma com maior participação tenha maiores
preços. (sinal: positivo).
jRUTHERF - é o Índice Herfindahl em uma dada rota. Por um lado, se os maiores preços da
firma dominante criarem um umbrella effect que permita a poucas firmas, em um mercado
concentrado, agir colusivamente de forma mais fácil, então, aumentos da concentração
aumentarão os preços. Por outro lado, se uma firma dominante, em uma rota, tem vantagens
competitivas, ligadas a estratégias de marketing, propaganda, ou outros meios, isso poderia
diminuir o preço de maximização de lucros de outras firmas no mercado. (sinal:
indeterminado).
Vol. 1, N. 1 (2007) Revista de Literatura dos Transportes - RELIT Página 110
ijCOMPCOST - é o peso médio do custo-por-assento milha de todas as empresas em uma rota
à exceção de uma empresa observada. Um indicador de competitividade das outras empresas
na rota. Espera-se que aumentos dos custos de produção dos competidores gerem impacto
positivo sobre os preços da firma observada. (sinal: positivo).
jTOURIST - é o peso médio do TRIX (Índice Turístico para uma área metropolitana = renda
gasta em hotel por um grupo de clientes ou turistas dividida pela renda pessoal) entre dois
endpoints de uma rota, onde o peso para um endpoint é proporcional aos viajantes de uma rota
que originaram sua viagem no outro endpoint da rota. (sinal: negativo)
kAPT - é uma variável dummy que indica se um endpoint de uma rota é o aeroporto k. Os
parâmetros associados visam capturar os aluguéis escassos (scarcity rents) se existir excesso
de demanda para os gates ou runways usados no aeroporto. Esses aluguéis podem ser
distinguidos do poder de mercado da firma dominante porque os efeitos sobre os preços dos
vôos serão os mesmos para todas as empresas que operam no aeroporto. O autor estima os
efeitos do preço específico do aeroporto para 22 aeroportos congestionados, monitorados pela
FAA, assim como, para os aeroportos de Orange Country e Long Beach, Califórnia, que
sofriam restrições, à época, de pouso e decolagem. (sinal: positivo).
Os resultado da estimação da equação ( 1 ) são mostrados na tabela 1.
Vol. 1, N. 1 (2007) Revista de Literatura dos Transportes - RELIT Página 111
Tabela 1 - Resultados da regressão da equação ( 1 ) - Extraído de Borenstein (1989)
A participação individual de uma empresa no tráfego de uma rota e nos aeroportos endpoints
parece ser o principal determinante da habilidade de uma empresa aumentar o preço do seu
produto. Conforme pode ser observado na tabela 1, controlando a concentração total de uma
rota, com um aumento de 1% na participação de uma empresa na rota, estima-se um aumento
de preços entre 0.03% e 0.22% (RUTSHARE). Quando se analisa o impacto da participação de
uma empresa no tráfego dos endpoints de uma rota (ORGSHARE) sobre os preços, verifica-se
que o efeito proporcional dos preços altos (50 th – 0.125% e 80th – 0,119%) é cerca de três
vezes o efeito dos preços baixos (20th, 0.0345%).
Vol. 1, N. 1 (2007) Revista de Literatura dos Transportes - RELIT Página 112
Os outros parâmetros estimados apresentaram sinais consistentes com o esperado. O efeito da
distância nos preços (DISTANCE) foi positivo e altamente significante. A variável load factor
(LOADFAC) apresentou sinal negativo e foi estatisticamente significante apenas para as
tarifas mais baixas (20th percentil). A freqüência (FREQ) mostrou-se positiva e mais
significante para tarifas maiores (50 e 80th percentil). Isso é consistente com a realidade, uma
vez que o passageiro a negócios é mais sensível à freqüência de vôos, e por isso, está disposto
a pagar mais. Já as variáveis referentes às escalas (STOP) e às alterações dos vôos
(PLANECHG) apresentaram coeficientes negativos, indicando que produtos de pior qualidade
devem ser vendidos por menor preço. Os pontos estimados implicam um desconto de 3% a
13% para vôos com stop e 3% a 8% para cada mudança de vôo que o passageiro tiver que
fazer. A variável que mede o efeito de viagens turísticas (TOURIST) mostrou-se significante e
negativa, conforme esperado.
Os termos constantes para cada empresa (que foram omitidos na tabela de resultados) foram
todos significantes. A diferença entre os maiores e menores preços praticados foi da ordem de
30% para as tarifas de 20th percentil e 20% para as de 80th percentil. Os menores preços
forma praticados pela Continental, Eastern e Piedmont, e os maiores preços, por United e
Delta.
As dummies (também foram omitidas), que visavam capturar a congestão de alguns
aeroportos, apresentaram sinais positivos significativos para dois grandes aeroportos
congestionados: O’Hare, em Chicago (3% a 5%) e Hartsfield, em Atlanta (1% a 3%). E
também para Denver (2% a 4%) e Cleveland (0% a 3%).
Vol. 1, N. 1 (2007) Revista de Literatura dos Transportes - RELIT Página 113
2.2. Segunda abordagem: estimando uma equação de preços relativa
A discussão sobre dominância nos aeroportos ressalta que a posse de poder de mercado pode
permitir a uma empresa precificar acima de suas concorrentes. Esse efeito pode ser estimado
usando um modelo derivado da equação ( 1 ), pela comparação entre os preços praticados
pelas empresas em uma mesma rota.
Espera-se que, se os resultados forem significantes, ou seja, se as diferenças de fato
impactarem os preços, a firma dominante se beneficia sozinha do seu poder de mercado. Ou
seja, não haverá o “umbrella effect” destacado pelo autor.
As observações são limitadas a rotas em que pelo menos duas empresas têm ao menos 10% de
participação de mercado e transportam pelo menos 10 passageiros por dia em uma rota.
Tomando a equação ( 1 ) e fazendo a diferença entre duas empresas a e b, em uma mesma
rota, temos:
)(
)()(
)()ln(ln
)ln(ln)ln(ln
)ln(lnlnln
3
16
54
32
1
ba
baba
baba
baba
bababa
RUTSHARERUTSHARE
ORGSHAREORGSHAREPLANECHGPLANECHG
STOPSTOPCIRCCIRC
FREQFREQEQUIPEQUIP
LOADFACLOADFACPP
( 2 )
A tabela 2 mostra os resultados da regressão da equação ( 2 ).
Vol. 1, N. 1 (2007) Revista de Literatura dos Transportes - RELIT Página 114
Tabela 2 - Resultados da regressão da equação ( 2 ) - Extraído de Borenstein (1989)
Com exceção do sinal encontrado para o LOADFAC, os outros parâmetros estimados são
consistentes com os obtidos na equação ( 1 ). No entanto, possuem maior desvio padrão, fato
justificado pelo autor da seguinte forma: i. os instrumentos usados foram menos efetivos; e ii.
a diferença do RUTSHARE entre duas empresas de uma mesma rota são altamente
correlacionadas com a diferença do ORGSHARE.
Na equação ( 2 ), o LOADFAC aparece com sinal positivo e é significante para os preços
mais altos (50th e 80th percentil). Isso pode ser explicado pelo fato de uma empresa com um
maior load factor em uma dada rota ter mais tráfego em conexão, o que, diante de uma rota
mais densa, aumenta o custo de oportunidade dos seus assentos.
Vol. 1, N. 1 (2007) Revista de Literatura dos Transportes - RELIT Página 115
Conclusão
A dominância dos principais aeroportos por uma ou duas empresas, em muitos casos
resultantes da formação de hubs, parece resultar em maiores tarifas para os consumidores que
desejam utilizar esses aeroportos.
Os resultados empíricos concluem que: primeiro, os maiores preços médios que algumas
empresas são capazes de sustentar em mercados concentrados não permitem a todos os
participantes do mercado sustentarem preços similares. Uma empresa com maior participação
de mercado no tráfego de uma dada rota parece exercer poder de mercado sem criar um
umbrella effect que permita a outras empresas subirem seus preços na mesma proporção.
Segundo, uma fonte de poder de mercado em uma dada rota ( par de cidades) parece ser o
tamanho das operações da empresa nos endpoints (aeroportos) da rota. Quando uma empresa
serve uma grande fatia dos passageiros que viajam para ou de um endpoint de uma rota, realça
sua atratividade aos passageiros que viajam por conta própria na rota. Isso tende a aumentar
tanto a participação da companhia na rota como seus preços médios.
Dessa forma, o autor destaca que a empresa dominante parece se beneficiar do seu poder de
mercado em detrimento das outras empresas que operam as mesmas rotas.
Referências
Borenstein, S. (1989) Hubs and High Fares: Dominance and Market Power in the U.S. Airline
Industry. Rand Journal of Economics vol. 20, 344-365.
Vol. 1, N. 1 (2007) Revista de Literatura dos Transportes - RELIT Página 116
Recommended