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Enregistrement W2282291684 · doi:10.22004/ag.econ.208041

AIRPORT OWNERSHIP AND ITS EFFECTS ON CAPACITY AND PRICE

2006· preprint· en· W2282291684 sur OpenAlexaff
Leonardo J. Basso

Notice bibliographique

RevueAgEcon Search (University of Minnesota, USA) · 2006
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllocative efficiencyDivestmentIncentiveBusinessMarket powerMicroeconomicsScheduleIndustrial organizationEconomicsAir transportFinanceMonopolyTransport engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been argued in the literature that privatized airports would charge more efficient congestion prices and would be more responsive to market incentives for capacity expansions. Furthermore, the privatized airports would not need to be regulated since price elasticities are low, so allocative inefficiencies would be small, and collaboration between airlines and airports, or airlines countervailing power, would solve the problem of airports’ market power. However, as important as this issue may appear, not much has been done to analytically examine what the outcomes of privatization or divestment of regulation may be. This paper uses a model of vertical relations between airports and airlines to examine, both analytically and numerically, how ownership affects airports prices and capacities. Results show a rather unattractive picture for privatization. We find that: (i) private airports would be too small in terms of both, traffic and capacity and, despite the fact that they may be less congested, they induce important deadweight losses; (ii) the arguments that airlines countervailing power or increased cooperation between airlines and airports may make regulation unnecessary seem to be overstated; and (iii) things may deteriorate further if privatization is done on an airport by airport basis rather than in a system. We also show that two features of air travel demand that have not been incorporated previously in the literature –demand differentiation and schedule delay cost– play important roles on airports’ preferences regarding the number of airlines using the airport.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,154 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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