Stochastic frontier estimation of airports'cost function

Resumen

El objetivo de esta tesis es proponer una metodología fiable para el cálculo de las tasas aeroportuarias óptimas a través de la estimación econométrica de la función de costes de la industria. La ausencia de suficiente información financiera sobre aeropuertos explica la escasez de estudios previos sobre este tema, los cuales no ofrecen resultados concluyentes debido al uso de muy limitadas bases de datos. La naturaleza multiproductiva de los aeropuertos se respeta en la especificación de la función de costes, lo cual permite obtener estimaciones de costes marginales para cada uno de los procesos observados, i.e. operaciones de tráfico aéreo, pasajeros, mercancías y actividades comerciales. Sin embargo, la novedad más importante es la estimación de forma separada de las ineficiencias técnicas y asignativas siguiendo el modelo de Kumbhakar (1997). Esto impone cierto nivel de no linealidad en la especificación, por lo que se hace necesario recurrir a métodos numéricos e inferencia bayesiana para llevar a cabo la estimación. Los resultados inciden en la presencia de importantes economías de escala en todos los niveles de producción considerados, no obstante, las mismas de agotan en niveles de producción superiores debido a la presencia de rendimientos decrecientes en la provisión de infrastructuras en el lado tierra. Respecto a la eficiencia técnica, los resultados varían entre el 82 y 85%. Los aeropuertos públicos presentan niveles de eficiencia significativamente menores que el resto del mundo, especialmente en comparación con aquellos países donde la mayoría de los aeropuertos ya se hallan privatizados. De la misma forma, la imposición de una tasa de retorno máxima no proporciona los incentivos necesarios para minimizar costes en comparación con el sistema de precios máximos. De la comparación entre los costes marginales estimados con los precios actuales se concluye que la mayoría de los aeropuertos ejercen su poder de mercado de forma excesiva, apareciendo la necesidad de regulación de precios por parte de las autoridades públicas. De la misma forma se detecta un patrón de subsidios cruzados entre diferentes aerolíneas con el objetivo de crear barreras de entrada. ABSTRACT This work aims at providing an adequate methodology to estimate optimal airport charges through the econometric estimation of the airports' cost function. The lack of financial data on airports explains the relative scarcity of cost function studies in the airport industry, and the use of very different data and methodologies provides inconsistent findings. First of all, this work tries to overcome the single-output limitations to a more satisfactory point, specifying up to four outputs in the cost function. Aircraft operations, passengers, cargo, and commercial revenues. The second objective is related to the econometric theory of the estimation of transport cost functions. This work follows the approach of Kumbhakar (1997, 2005) including explicitly both technical and allocative inefficiencies in a translog specification of a stochastic cost frontier. Bayesian Inference and Markov Chain Monte Carlo methods (MCMC) are used to estimate the non-linear complexity of this new proposal in the context of international airports. The model is thus estimated using an unbalanced pool of financial data on 161 airports from all over the world between 1990 and 2006. Individual estimates of long-run marginal costs were obtained, and for the average airport the values for aircraft operations, passengers and cargo are USD 304.80, USD 4.52 and USD 40.02, respectively. Additionally, these marginal cost estimations are compared with actual landing and passenger charges in order to analyse how far these prices are from their theoretically optimal figures. Some interesting conclusions are obtained. In particular, this study finds that most landing charge schemes are overpriced, and in others some degree of cross-subsidization amongst aircraft categories is present. The results indicate that technical inefficiency ranges from 15 to 18 percent and allocative inefficiency is about 6 percent of frontier costs at the average airport. The results also indicate the presence of important economies of scale which are not exhausted at any observed output level which, in part, justifies the actual observed trend of expanding airport capacity.