PEAK-LOAD PRICING IN A VERTICAL SETTING: THE CASE OF AIRPORTS AND AIRLINES
Notice bibliographique
Résumé
Economists have long approached the airport congestion problem by calling for the use of the price mechanism, under which landing fees are based on a flight’s contribution to congestion. In this paper we extend the existing work on airport congestion pricing, which does not consider inter-temporal pricing across different travel periods, to peak-load pricing (PLP) and analyze both price level and price structure (peak vs. non-peak). A major innovation of our analysis lies in the basic model structure used, in which an airport makes its capacity and price decisions prior to the airlines’ decisions. This vertical structure gives rise to sequential PLP : the PLP schemes implemented by the downstream airlines induce a different periodic demand for the upstream airport, with the shape of that demand depending on the number of downstream carriers and the type of competition they exert. The airport then would have an incentive to use PLP as well, which in turn affects the downstream firms’ PLP. We carry out the analysis for a public airport, for a private airport and for a private airport that has a strategic agreement with the airlines. The comparison between private and public airports is important because it has been argued that private airports would use efficient peak-load and congestion pricing. Our results show that private airports will not only have higher peak and off-peak prices (levels), but also have higher price differentials, inducing a quite different allocation of flights and passengers to peak and-off peak periods. Further, it may be possible that a public airport find it optimal to have a peak price that is lower than the off-peak price. Finally, we note that, while there is an extensive body of literature on PLP, the case of sequential peak-load pricing has yet been analyzed. Since this sequential structure is highly relevant to many other industries (such as telecommunications), our results not only contribute to the understanding of airport policy and management, but should be useful for other sectors as well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».