COMPORTAMIENTO ESTRATÉGICO DE LAS AEROLÍNEAS ANTE LA ENTRADA DEL TREN DE ALTA VELOCIDAD: APLICACIÓN AL MERCADO ESPAÑOL 1

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1 COMPORTAMIENTO ESTRATÉGICO DE LAS AEROLÍNEAS ANTE LA ENTRADA DEL TREN DE ALTA VELOCIDAD: APLICACIÓN AL MERCADO ESPAÑOL 1 Juan Luis Jiménez 2 Grupo de Investigación en Economía de las Infraestructuras y el Transporte (EIT), Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. Ofelia Betancor Grupo de Investigación en Economía de las Infraestructuras y el Transporte (EIT), Universidad de Las Palmas de Gran Canaria y Fundación de Estudios de Economía Aplicada (FEDEA) Junio 2011 Resumen Los planes para el desarrollo de trenes de Alta Velocidad en España (AVE) son amplios. A comienzos de 2010 se operaban cuatro líneas de AVE en rutas donde el transporte aéreo acostumbraba a ser el modo dominante. Este trabajo analiza econométricamente la reacción de las aerolíneas ante la entrada del AVE a partir de datos a nivel de ruta. Contrastamos si la aparición de este modo ha modificado tanto las frecuencias de las aerolíneas como las cuotas de mercado modales. Nuestros resultados muestran una reducción media del 17 por ciento en el número de operaciones aéreas. Por otra parte, la demanda ha aumentado, disminuyendo además el peso del modo aéreo a favor del AVE, así como la cuota de Iberia en el mercado aéreo español. Palabras clave: Competencia intermodal, Transporte aéreo, Transporte Ferroviario. Clasificación J.E.L.: L13, L92, L93. 1 Agradecemos los comentarios recibidos de Javier Campos, Pilar Socorro y Xavier Fageda. Igualmente agradecemos los datos facilitados por Iberia y Renfe, así como la asistencia en el tratamiento de los datos de Agustín Alonso. Este trabajo ha sido realizado como parte del proyecto de investigación AEROAVE, financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación (España), ayuda E 20/08. Cualquier error es responsabilidad de los autores. 2 Facultad de Economía, Empresa y Turismo. Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. Campus de Tafira Las Palmas de Gran Canaria. España. jljimenez@daea.ulpgc.es; Tlf

2 1. Introducción Los trenes de alta velocidad suponen un importante factor de competencia (intermodal) para el sector aéreo. Con anterioridad a 1990, aviones y ferrocarriles eran considerados como dos modos independientes, que no podían competir dadas sus diferentes características (Ivaldi y Vibes, 2005), pero la aparición del Tren de Alta Velocidad (en adelante, TAV) modificó este escenario. Así, a pesar de las diferencias en financiación y participación pública en ambos sectores, la literatura empírica encuentra que la introducción del TAV tiene efectos sobre el comportamiento de los consumidores finales y, por tanto, de las aerolíneas. Esta situación es más pronunciada en rutas de distancia inferior a 800 kilómetros o de menos de 3 horas de viaje en tren (IATA, 2003). Además de la ventaja derivada de la velocidad, es el hecho de que la mayoría de las estaciones de trenes se ubiquen en el centro de las ciudades, lo que le confiere al TAV la ventaja en tiempo de viaje comparado con el modo aéreo (Givoni y Banister, 2007). El efecto del TAV sobre el sector de transporte aéreo es un hecho constatado. Antes de los años 90 ya hubo al menos un caso, concretamente tras la aparición del Train à Grande Vitesse (TGV) en la línea París-Lyon (1981, 450 Km.), en el que las líneas aéreas redujeron su participación en casi un 50 por ciento. En España, el caso más evidente es la ruta Madrid-Sevilla, con la introducción del tren de alta velocidad (denominado AVE en España) en el año De 471 kilómetros, esta ruta vio reducida la participación del modo aéreo desde el 40 al 13 por ciento, incrementando a su vez el tren su cuota del 16 al 51 por ciento (Park y Ha, 2006; o EC, 1996). En 2010 existen tres rutas más operando. La competencia en el sector aéreo y los factores que la afectan han sido revisados con profusión en la literatura. No obstante y a pesar de la entrada del tren de alta velocidad en diversos países del mundo, los efectos sobre las líneas aéreas (principales competidores) no han sido estudiados de la misma forma, salvo excepciones. El presente artículo pretende aportar luz a este análisis, utilizando para ello una base de datos a nivel de ruta para el mercado español. Mediante un análisis econométrico se evalúa si el TAV ha modificado sustancialmente la frecuencia, el número de pasajeros y la cuota de mercado de las líneas 2

3 aéreas. Este estudio se realiza tanto para el conjunto de aerolíneas, como para el comportamiento estratégico de la aerolínea tradicional (Iberia) en cada ruta. 3 Tras esta introducción, el apartado 2 se dedica a revisar la literatura relevante sobre el sector aéreo y la competencia intermodal; en el apartado 3 se presenta la base de datos utilizada para las estimaciones econométricas, que a su vez se discuten en el penúltimo apartado (4). Finalmente las conclusiones del trabajo se recogen en el apartado 5, destacándose el efecto negativo sobre la frecuencia y cuota de mercado de las aerolíneas en aquellas rutas donde aparece el TAV. 2. Revisión de la literatura Existe una extensa literatura en organización industrial que analiza la influencia de la estructura de mercado sobre variables competitivas, principalmente precios y frecuencia para el caso del sector de transporte. Gran parte de esta literatura se centra en el modo aéreo. La mayoría de estos estudios relacionan dichas variables a nivel de rutas con la distancia, la demanda (población y turismo principalmente), la estructura de mercado (número de competidores, concentración en la ruta, concentración en el aeropuerto de origen y salida), entre otras. Ejemplos de ello son los trabajos de Borenstein (1989), Evans y Kessides (1993) o Berry et al. (1996), para el caso de datos a nivel de ruta. O los artículos de Brander y Zhang (1990), Oum et al. (1993), Brueckner y Spiller (1994) o Fisher y Kamerschen (2003), para datos agregados. Los resultados de todos estos estudios son similares: la concentración en la ruta 4 o en el aeropuerto influyen positivamente sobre los precios finales. Para el mercado español, Fageda (2006) es la principal referencia. Otra línea de investigación es la derivada de la aparición de las compañías de bajo coste (en adelante, CBC). Buena parte de estos trabajos señalan cómo éste tipo de compañías disciplinan la competencia, logrando reducciones de precios ante su entrada e incluso cómo las compañías existentes adaptan su comportamiento ante la amenaza de entrada de una 3 Las otras principales aerolíneas consideradas en la muestra ( ) son Spanair y Air Europa. Las compañías de bajo coste han aparecido en el mercado español muy avanzado nuestro periodo muestral (en torno a 2008) y por consiguiente consideramos que su impacto no debe ser muy significativo en el período analizado. 4 El índice de Herfindhal-Hirschmann es la medida de concentración más habitual utilizada en estos artículos. Tanto los pasajeros totales como las frecuencias son las variables utilizadas para construir este índice por rutas. 3

4 CBC en un aeropuerto, como en el caso descrito por Goolsbee y Syverson (2008). Para el mercado aéreo de Estados Unidos, pueden consultarse los trabajos de Dresner et al. (1996), Morrison (2001) o Daraban y Fournier (2008). En el caso europeo, existe una menor cantidad de trabajos que utilicen ecuaciones de precios para analizar el impacto de las CBC. Entre éstos podemos destacar los de Alderighi et al. (2004), Fageda y Fernández (2009), Malighetti et al. (2009) o Gaggero y Piga (2010). Todos ellos alcanzan resultados en la misma línea que los obtenidos para el mercado estadounidense. Para el caso del mercado español, Fageda et al. (2010) muestran cómo la aerolínea de bandera establecida (Iberia, en este caso) reacciona para competir con estas CBC de dos maneras. En primer lugar, a través de la creación de CBC subsidiarias y, en segundo lugar, intentando reducir costes en su marca principal. De hecho el trabajo muestra cómo la política de precios de la establecida ha sido particularmente agresiva en las rutas más cortas y poco densas. En cuanto a la aparición del Tren de Alta Velocidad como modo competitivo con el aéreo, las principales referencias son las siguientes. Varios trabajos resumen la evolución general del mismo. Por ejemplo, Campos y Gagnepain (2009) resumen la experiencia acumulada en más de 30 años de operaciones en líneas de TAV en términos de costes de construcción, costes de mantenimiento y costes externos. Por su parte Gourvish (2010) resume las características de las redes de alta velocidad en el mundo, su estado actual, los efectos sobre el transporte y las perspectivas de desarrollo de los mismos. Albalate y Bel (2010) resumen algunas experiencias de TAV en el mundo, centrándose en su impacto sobre la movilidad, el medioambiente, la economía y el desarrollo urbano. 5 La mayoría de los estudios empíricos acerca de la competencia intermodal tren-aéreo se han centrado en aplicar modelos de elección para determinar el comportamiento de los pasajeros ante las distintas opciones de viaje, sobre todo en corta distancia. Bilotkach et al. (2010) es una de las excepciones. Estos autores demuestran teórica y empíricamente para una base de datos de ciudades europeas, el papel que juega la distancia en la decisión de las aerolíneas para ofertar frecuencias aéreas, considerando también el modo carretera como posible elección. De sus resultados concluyen que a mayor 5 El trabajo de Capon et al. (2003) resume parte de la literatura en esta materia hasta ese momento. López-Pita y Robusté (2003 y 2005) también muestran un análisis descriptivo de los efectos del TAV sobre las aerolíneas en España. 4

5 posibilidad de sustitución con el modo coche (menor distancia), las compañías aéreas traducen esa tensión competitiva en una mayor frecuencia de operaciones. En relación a los efectos del TAV sobre las operaciones, los resultados son ambiguos para rutas de corta distancia. González-Savignat (2004) estudia el efecto de la conexión en TAV entre Barcelona y Madrid, por medio de técnicas de preferencias estáticas. Concluye que el TAV obtendría una cuota importante de mercado, siendo el tiempo de viaje y el coste dos importantes factores competitivos. Ivaldi y Vibes (2005) realizan un ejercicio teórico de simulación para describir el comportamiento de la competencia intermodal, en el que los consumidores eligen un modo y operador de transporte y las empresas determinan calidad y precios. Este escenario les permite analizar la competencia existente en la ruta Colonia-Berlín, donde opera una aerolínea tradicional (Lufthansa), tres CBC y un operador de ferrocarril (Deutsche Bahn AG), así como la amenaza de liberalización en el sector ferroviario y entrada de un nuevo operador. Sus resultados muestran que los precios disminuyen para todas las alternativas y que el sector aéreo reduce su volumen de tráfico a favor del ferrocarril. Park y Ha (2006) analizan el caso de los efectos en la demanda aérea en rutas domésticas en Corea tras la entrada del TAV, estimando entre el 34 y el 75 por ciento de disminución. Para ello los autores analizan y predicen la demanda aérea antes de la apertura de la línea operada por el Korean Train Express en 2004, para después comparar sus estimaciones con la demanda actual tras la apertura de la ruta de TAV. Sus resultados apuntan al tren como principal motivo de esta reducción. Martín y Nombela (2007) analizan los efectos de las inversiones en alta velocidad sobre la movilidad de los pasajeros en el mercado español, utilizando tanto un modelo gravitacional que les permita estimar el reparto modal (carretera, bus, aviones y trenes), como un modelo logit multinomial para estimar las elecciones de modo entre pasajeros. Los autores concluyen, entre otras cuestiones, que para rutas de larga distancia (superiores a 500 Km), los trenes serían capaces de atraer viajeros tanto del avión como de los autobuses, en tanto que en rutas más cortas lo que atraen serían usuarios de la carretera. En general estiman que las cuotas de mercado de los ferrocarriles pasarían de ser un 8,9 por ciento en 2000 a un 22,8 por ciento en 2010, incluyendo todos los modos. 5

6 Desde una perspectiva de análisis coste-beneficio, De Rus y Román (2006) analizan las rutas Madrid-Barcelona y Madrid-Zaragoza, concluyendo que los niveles de demanda son muy bajos y los beneficios por ahorros de tiempo insuficientes para que los beneficios sociales de la inversión en la infraestructura justifiquen su coste. En este análisis se considera el modo carretera también como alternativa. En esta misma línea De Rus (2011) analiza bajo qué condiciones se debería invertir en alta velocidad ferroviaria, concluyendo que se requiere un alto volumen de tráfico, 6 ahorros de tiempo significativos, elevada disposición a pagar por parte de los usuarios potenciales y liberación de capacidad en la red del ferrocarril convencional y en los aeropuertos. Los ahorros medioambientales netos serían insignificantes. Para la ruta Madrid-Barcelona, Román et al. (2007) analizan la competencia potencial entre el TAV y el transporte aéreo, pero desde la perspectiva de modelos desagregados de elección de modo. Sus resultados apuntan a que el TAV es más competitivo en rutas más cortas, como Zaragoza-Madrid o Zaragoza-Barcelona, que en aquellas donde el tráfico aéreo es más intenso (Barcelona-Madrid). Un análisis similar realizan Ortúzar y Simonetti (2008), quienes utilizan datos sobre preferencias reveladas y mixtas para analizar la elección de los pasajeros entre los modos avión, tren convencional, autobús y un TAV ficticio en la ruta Santiago de Chile-Concepción. De Rus (2009) analiza algunos corredores españoles comparando la evolución de los diferentes modos de transporte (tren, aéreo y autobuses). Este autor discute la racionalidad económica para asignar fondos públicos a la construcción de la infraestructura del TAV, y cómo el actual diseño institucional afecta a la selección de proyectos por gobiernos nacionales y regionales, con importantes efectos a largo plazo en esos y otros corredores. Otro trabajo reciente es el de Behrens y Pels (2009), que utilizando preferencias reveladas para estudiar la competencia intermodal en la ruta Londres-París, concluyen que las CBC no compiten más con los TAV que con otras aerolíneas, lo que da una idea de la equiparación entre ambos modos. Existe otra línea de investigación que defiende la cooperación antes que la competencia, como medio para mejorar el bienestar social. Es el caso del trabajo de Givoni y Banister (2006) para el aeropuerto de Heathrow (Reino Unido). Estos autores concluyen que la 6 Una cifra aproximada de 10 millones de pasajeros en el primer año de operación para una línea de 500 Km. 6

7 infraestructura ferroviaria debería ser considerada como parte de la infraestructura aeroportuaria para permitir ganancias de eficiencia en el uso de los slots, y dada la reducción en los costes medioambientales. Estos autores (Givoni y Banister 2007) también sugieren proveer un transporte integrado para viajes de media distancia (superiores a 800 Km). En resumen, la principal conclusión es que el análisis de la competencia en el sector aéreo debe considerar también la competencia intermodal con la alta velocidad ferroviaria, como un modo sustitutivo potencial desde el punto de vista del consumidor. 3. Datos Para analizar el comportamiento de las aerolíneas ante la entrada del TAV, utilizamos datos mensuales a nivel de ruta sobre frecuencias ofrecidas por las aerolíneas en el mercado aéreo español (medido por el número de operaciones), así como datos sobre pasajeros y cuotas de mercado, para nueve rutas con origen en Madrid, entre enero de 1999 y diciembre de Estas rutas tienen la característica de ser todas peninsulares, siendo operadas tanto por transporte aéreo (sólo en vuelos directos) como ferroviario. En cuatro de las mismas existe TAV (AVE), al menos en parte del período muestral, mientras que en el resto está prevista su instalación. Los datos relativos al transporte aéreo para operaciones y pasajeros han sido obtenidos del gestor aeroportuario Aeropuertos Españoles y Navegación Aérea (AENA). Estos corresponden al total de operaciones en vuelos comerciales regulares directos entre Madrid y los otros nueve aeropuertos. La compañía Iberia facilitó sus datos referentes a operaciones y pasajeros por ruta. Los datos de pasajeros transportados en ferrocarril fueron proporcionados por Renfe, para el total anual entre las ciudades consideradas. La Tabla 1 incluye los estadísticos descriptivos de las principales variables incluidas en el análisis, tanto continuas como discretas. La base de datos consta de 1188 observaciones, correspondientes a 132 meses. La distancia media de las rutas es de 375 kilómetros, con 910 operaciones que desplazan a pasajeros aéreos en promedio. El volumen de pasajeros mensuales promedio en tren en cada ruta es en torno a un 20 por ciento inferior al aéreo. Considerando los pasajeros totales movidos por avión y tren en cada ruta, este último modo dispone de una cuota promedio cercana al 40 por ciento. La variable de porcentaje de destinos internacionales muestra el peso de esos destinos para un aeropuerto determinado con referencia mensual. Se trata de un indicador del grado de 7

8 apertura del aeropuerto (o inversamente de dependencia del aeropuerto de rutas nacionales). Madrid dispone de un 77,5 por ciento de sus rutas conectadas con destinos internacionales, mientras que para el resto de aeropuertos el porcentaje medio mensual desciende al 54,5 por ciento. Respecto a la concentración en el mercado aéreo, Iberia posee una cuota promedio de operaciones y pasajeros en cada ruta superior al 70 por ciento, con valores no inferiores al 43 por ciento, lo que muestra el grado de dominancia de esta aerolínea en las rutas analizadas. Hay que señalar que los datos de Iberia corresponden también a su aerolínea regional asociada Air Nostrum. Las variables discretas resumen tanto la apertura de la Terminal 4 en el aeropuerto de Madrid (febrero de 2006) y de la Terminal 3 en el de Barcelona (junio de 2009), como el número de meses en los que el AVE está presente en total, o en cada una de las rutas analizadas en las que se dispone de datos antes y después de la introducción del AVE. 7 7 No así en Sevilla, donde siempre hubo AVE en nuestra muestra, ya que los servicios comenzaron en

9 TABLA 1: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS Variable Fuente y comentarios Media D.T. Mínimo Máximo Pasajeros aéreos Operaciones aéreas Pasajeros en tren Distancia PIB per capita Turismo per capita AENA. Datos mensuales por ruta. AENA. Datos mensuales por ruta. Renfe. Media mensual por ruta, incluyendo todo tipo de trenes. Distancia aérea entre aeropuertos (kilómetros). INE. PIB a precios nominales. Suma de las regiones de origen y destino dividido entre la suma de las poblaciones (miles de euros). INE. Encuesta de ocupación alojamientos turísticos. Suma de turistas en regiones de origen y destino dividido entre la suma de las poblaciones , ,5 863, ,2 78, ,8249 4, , ,0555 0,103 0,022 0,061 0,181 Porcentaje de rutas internacionales. Madrid Porcentaje de rutas internacionales. Otros aeropuertos Cuota de pasajeros de Iberia AENA. 77,5 2,16 73,8 82,2 AENA. 54,5 19,7 16,7 87,6 Elaboración propia usando datos de Iberia (Sólo modo aéreo). 74,4 13,8 43,6 100 Cuota de operaciones de Iberia Elaboración propia usando datos de Iberia (Sólo modo aéreo). 72,4 16,9 45,2 100 Cuota de pasajeros en tren Elaboración propia a partir de datos de Renfe y AENA. Total del mercado (tren + aéreo). 38,7 30,8 2,1 99,6 Variables discretas Observaciones totales Media Observaciones con valor igual a 1 D T4MADRID , D T3BCN ,005 7 D AVE , D AVE * D BCN , D AVE * D MAL , D AVE * D ZAR , Fuente: Elaboración propia. D.T. es la desviación típica. La Tabla 2 recoge información preliminar sobre las principales variables por rutas distinguiendo, en el caso de rutas con AVE, el período anterior y posterior a la entrada del mismo. En estas rutas (Barcelona, Málaga y Zaragoza), las operaciones aéreas y el total de pasajeros mensuales se reducen tras la entrada del AVE. En cambio los pasajeros movidos por tren (media mensual) aumentan de manera destacada. De hecho la cuota de pasajeros 9

10 del tren respecto al avión entre Madrid y Barcelona se multiplica por un factor superior a tres, se duplica para la ruta Madrid-Málaga y casi monopoliza el volumen de pasajeros entre Madrid y Zaragoza. Estos valores son similares al cambio descrito por Park y Ha (2006) para la ruta Madrid-Sevilla y a las predicciones del trabajo de Martín y Nombela (2007). TABLA 2: DATOS MEDIOS MENSUALES POR RUTA Ruta desde Madrid hacia Barcelona (antes AVE) Barcelona (después AVE) Málaga (antes AVE) Málaga (después AVE) Pasajeros aéreos (59719) (57966) (20769) (20574) Operaciones aéreas Pasajeros en tren (Renfe) Distancia Cuota pasajeros Iberia (mercado aéreo) Cuota pasajeros mercado aéreo (tren + aéreo) Fecha entrada AVE 3255 (483) ,7 86,9-483 Febrero 2806 (535) ,3 56, (132) ,5 69,1-430 Diciembre 708 (176) ,6 39, Zaragoza (antes AVE) Zaragoza (después AVE) 7935 (1308) 232 (30) ,0 14,9-251 Diciembre 1986 (1070) 85 (37) ,9 2, Sevilla (AVE en todo el periodo muestral) (6541) 401 (65) ,4 17,4 Abril 1992 Rutas desde Madrid a.(sin AVE en el período analizado) Alicante Asturias Bilbao Santiago de Compostela (11165) (10830) (13693) (9257) 636 (70) ,2 51,6 No AVE 506 (86) ,4 87,8 No AVE 813 (112) ,1 95,2 No AVE 603 (95) ,5 91,9 No AVE Valencia 986 (187) ,2 54,9 No AVE (13979) Fuente: Elaboración propia. Desviación estándar entre paréntesis. Por último destacar el comportamiento de la aerolínea dominante (Iberia) en relación al comienzo de actividades del AVE. El cambio en su cuota en el mercado aéreo no está tan claro ante este cambio exógeno. De hecho, salvo en Barcelona, en el resto de rutas sostiene o incluso mejora su peso relativo. Para las rutas en las que no opera el AVE, como era de esperar, el modo aéreo es el más importante, especialmente en las rutas que conectan Madrid y el norte peninsular. En lo que resta de trabajo intentaremos analizar hasta qué 10

11 punto los cambios observados en la Tabla 2 son un resultado específico de la entrada del AVE en las diferentes rutas. 4. Estrategia empírica y estimaciones 4.1. La reacción de las aerolíneas: los efectos sobre las frecuencias aéreas En esta sección analizamos los efectos que la introducción de los servicios del AVE ha tenido sobre una variable competitiva relevante: la frecuencia de vuelos. Conviene señalar que cualquier alteración de dicha variable tiene importantes implicaciones para las aerolíneas, pues obliga a éstas a modificar su política de slots. Los slots aeroportuarios son un activo valioso para las compañías aéreas, si deciden reducir el número de vuelos ofertados tendrán necesariamente que modificar la utilización de los mismos, o incluso renunciar a ellos en el peor de los casos. Adicionalmente, consideraremos la introducción del AVE como un factor exógeno, tanto en relación con el mercado de transporte aéreo como con otros factores como la población o la marcha de la economía. De hecho, la primera línea de AVE en iniciar operaciones fue la ruta Madrid-Sevilla en 1992, coincidiendo con la inauguración de la Exposición Universal, mientras que Madrid-Barcelona comienza a operar 15 años más tarde, a pesar de que el puente aéreo a priori es una ruta con pasajeros de mayores niveles de renta. La primera ecuación a estimar es la siguiente: OM = β + β Pasajerosaéreos + β Pasajerostren + β CuotaIberia + β Distancia it 0 1 it 1 2 it 3 it 4 i 17 T 4 T 3 AVE verano 5Dit 6DBCN 7Dit 8Tiempo+ 9Di haeropuerto it h= 10 + β + β + β + β β + β + ε [1] Donde OM it es el número de operaciones mensuales en vuelos comerciales directos entre Madrid y el destino i en el periodo t. Para explicar la elección de dicho número de operaciones aéreas para cada ruta consideramos las siguientes variables explicativas: 1. Pasajerosaéreos it-1 : número de pasajeros transportados en el modo aéreo en operaciones entre Madrid y el destino i durante el periodo t-1. Esta variable está positiva y altamente correlacionada con el número de operaciones en la ruta. Consideramos un retardo temporal de un periodo asumiendo que la aerolínea puede modificar su comportamiento tomando en consideración lo que ha sucedido en el periodo anterior. Este número de pasajeros puede estar afectado por otras variables, motivo por el que 11

12 hemos instrumentado su inclusión en la ecuación [1] (y también para la ecuación [2]) por medio de las siguientes variables: 1.a. Turismo per capita t : número de turistas mensuales por habitante que pernoctan en las ciudades analizadas (suma de regiones de origen y destino) durante el periodo t. 1.b. PIB per capita it : Producto Interior Bruto por habitante (datos anuales) para las ciudades analizadas (suma de ciudades de origen y destino) durante el periodo t. 1.c. Porcentaje de rutas internacionales t : porcentaje de destinos internacionales para cada aeropuerto en el periodo t. Esta variable es un indicador del tipo de actividad del aeropuerto y de su grado de apertura a mercados internacionales. 2. Pasajeros trenes it : número de pasajeros en tren entre Madrid y el destino i, en el periodo t (dato medio mensual, en este caso). Renfe facilitó datos anuales, por lo que resulta imposible estudiar efectos estacionales en la muestra. 3. CuotaIberia it : cuota de la compañía Iberia en el mercado aéreo, en términos de operaciones, en la ruta i y mes t. Una mayor cuota de Iberia en la ruta debería afectar negativamente al conjunto de operaciones, dado que esto significaría un mayor nivel de concentración en la ruta. 4. Distancia i : número de kilómetros entre Madrid y el destino i. Como apuntan Bilotkach et al. (2010), la relación entre la distancia y la frecuencia de las aerolíneas debería ser negativa, aunque podría modificarse en rutas de corta distancia. 5. : variable binaria que toma valor 1 tras la apertura de la Terminal 4 en el aeropuerto de Madrid-Barajas (febrero de 2006). La apertura de esta nueva terminal supuso un cambio en la estrategia de Iberia que concentró la mayoría de sus vuelos internacionales en este aeropuerto, convirtiéndose en su principal hub : variable binaria que toma valor 1 para los datos relativos a la ruta Madrid- Barcelona, tras la apertura de la nueva Terminal 3 en el aeropuerto de Barcelona (Junio de 2009). 8 Socorro y Betancor (2010) describen el proceso de reasignación de las aerolíneas en la Terminal 4 en Madrid y en el aeropuerto de Heathrow. Las autoras prueban, a partir de un modelo teórico, que este comportamiento afecta negativamente a la competencia entre compañías aéreas. 12

13 7. : variable binaria que toma valor 1 después de la entrada del AVE en la ruta i durante el periodo t (véase Tabla 2) Tiempo: Variable que captura los potenciales efectos temporales que puedan estar presentes en la muestra. Esta variable aumenta para cada ruta con el paso de los meses. 9. : variable binaria que toma valor 1 para los meses de junio a septiembre, ambos inclusive, en cada ruta i. 10. : variables binarias que recogen los efectos fijos que puedan existir en la muestra por aeropuertos y que no hayan sido considerados en las variables anteriores. Por tanto el objetivo fundamental es observar el comportamiento de la variable en nuestro modelo. No obstante los resultados que aporten serán generales para el conjunto de rutas estudiadas, por lo que se hace necesario implementar un análisis diferenciado por ruta. De esta forma seríamos capaces de obtener el impacto por ruta. Para ello hemos sustituido dicha variable binaria por otras tres variables también binarias. Éstas se construyen multiplicando por la dummy del aeropuerto específico (BCN para Barcelona, MAL para Málaga y ZAR para Zaragoza). Este procedimiento permite capturar el efecto de la entrada del AVE en cada una de estas rutas. Por tanto la segunda ecuación a estimar sería la siguiente: OM = β + β Pasajerosaéreos + β Pasajerostren + β CuotaIberia + it 0 1 it 1 2 it 3 it β Distancia + β D + β D + β D * D + β D * D + T 4 T 3 AVE BCN AVE MAL 4 i 5 it 6 BCN 7 it t 8 it t 19 AVE ZAR verano 9D it * Dt 10Tiempo+ 11Di haeropuerto it h= 12 + β + β β + β + ε [2] Además, utilizando los datos de operaciones y pasajeros disponibles para la compañía Iberia, podremos obtener la reacción de ésta y del conjunto del resto de operadores aéreos. Para estimar ambas ecuaciones aplicamos el estimador de Mínimos Cuadrados en Dos Etapas, con Variables Instrumentales (2SLS-IV). Los instrumentos son utilizados para explicar el número de pasajeros en transporte aéreo y están detallados en una nota en la Tabla 3. Para determinar la validez de los instrumentos utilizados obtenemos el test de 9 Bilotkach et al. (2010) encuentran que para rutas largas la frecuencia de las aerolíneas debe ser mayor cuando en esa ruta compiten con trenes de alta velocidad. 13

14 sub-identificación y el estadístico J de Hansen para problemas de sobre-identificación (véase las últimas filas de la Tabla 3). Los resultados de la estimación de la ecuación [1] se presentan en la columna (1) de la Tabla 3, los de la ecuación [2] en la columna (2) y para el caso de la reacción de Iberia y del resto de operadores aéreos, en las columnas (3) y (4) respectivamente. Estas dos últimas estimaciones están basadas en sendas ecuaciones que no se han incluido en el texto por simplicidad. Corresponderían a las ecuaciones [3] y [4] respectivamente. En ambas los regresores son los mismos que en la ecuación [2]. La única diferencia se refiere a la variable dependiente. 14

15 TABLA 3: ESTIMACIONES DE LAS ECUACIONES DE REACCIÓN DE LAS AEROLÍNEAS (2SLS-IV) Variable dependiente Variables explicativas Operaciones totales (1) Operaciones totales (2) Operaciones de Iberia (3) Operaciones de las otras aerolíneas (4) Pasajeros modo aéreo (t-1) 0,0080 (0,0008)*** 0,0080 (0,0008)*** 0,0049 (0,0006)*** 0,0040 (0.0005)*** Pasajeros en tren 0,0020 (0,0006)*** 0,0020 (0,0004)*** 0,0004 (0,0002) 0,0018 (0,0003)*** Cuota de Iberia (operaciones) en el mercado aéreo -4,314 (0,9668)*** -4,2905 (1,007)*** 5,226 (0,809)*** -8,561 (0,672)*** D AVE -158,95 (25,93)*** Distancia -1,575 (0,6142)*** -2,735 (0,501)**** -0,101 (0,339) -2,757 (0,363)*** D AVEZAR ,11 (28,26)*** -79,33 (21,05)*** -50,106 (18,11)*** D AVEMAL ,09 (39,68)*** 9,318 (26,76) -145,38 (26,40)*** D AVEBCN ,46 (154,22) -246,44 (99,26)*** 121,68 (85,55) D T4MAD -26,934 (20,36) -27,43 (20,35) -10,26 (14,52) -4,523 (11,49) D T3BCN -193,45 (199,19) -187,25 (209,23) -91,96 (121,1) -47,655 (103,09) D verano -57,71 (13,04)*** -57,80 (13,08)*** -31,56 (8,93)*** -31,48 (7,021)*** Constante 931,08 (129,77)*** 1222,25 (144,18)*** -287,42 (107,34)*** 1417,57 (100,75)*** Observaciones R 2 (Centrado) 0,957 0,956 0,946 0,916 F-test (Significatividad 1385,39*** 1227,74*** 662,87*** 634,28*** conjunta) Test de infraindentificación 87,37*** 79,19*** 79,197*** 85,105*** (estadístico LM) Estadístico J de Hansen 1,793 1,967 2,329 15,530** Nota 1: *** 1%, ** 5%, *10% test de significatividad. Errores estándar entre paréntesis (robustos a problemas de heterocedasticidad). Efectos fijos no incluidos. Nota 2: Instrumentos para el tráfico aéreo retardado: turismo per capita, PIB per capita y porcentaje de rutas internacionales tanto en el aeropuerto de Madrid como en el aeropuerto de destino. La capacidad explicativa del modelo es, en todos los casos, superior al 90 por ciento y los test de significatividad conjunta (F-Test) son aceptados al 1 por ciento. Asimismo se superan los tests aplicados para determinar la validez de los instrumentos en todos los casos, excepto en la última estimación, donde el estadístico J de Hansen sólo puede ser rechazado al 95 por ciento. 15

16 Como esperábamos, la variable Pasajerosaéreos it-1, está positivamente correlacionada con el número de operaciones totales efectuadas por las aerolíneas en cualquiera de los modelos considerados. Para el modelo [1] la variable Pasajerostren it está también positivamente correlacionada con la frecuencia de las aerolíneas, lo que puede entenderse como un aumento en el grado de competencia, probablemente derivado de reducciones en precios en respuesta a la entrada de un nuevo operador. No obstante no podemos concluir nada acerca de esta afirmación dado que no disponemos de datos sobre precios en nuestra base de datos. En las rutas en las que Iberia tiene una mayor cuota de mercado, el número total de operaciones disminuye. Este resultado es compartido por los trabajos de Schipper et al. (2002), Carlsson (2004) o Bilotkach et al. (2010), quienes relacionan negativamente el grado de concentración en una ruta con el número total de operaciones ofertadas por las compañías. La variable distancia también afecta negativamente a la frecuencia de vuelos mensuales. Éste también es un resultado estándar en la literatura, aunque Bilotkach et al. (2010) dudan de ello para las rutas de corta distancia, debido al efecto de competencia de los vehículos privados en éstas. La apertura de las nuevas terminales aeroportuarias en Madrid y Barcelona parece no haber modificado el volumen de operaciones en ningún caso. No obstante, las operaciones sí disminuyen sistemáticamente en el período estival. Bilotkach et al. (2010) sugieren que las aerolíneas deben ofertar una mayor calidad en los productos/servicios ofrecidos para prevenir que los pasajeros utilicen otros medios de transporte. Estos autores encuentran una relación positiva entre la existencia del TAV en una ruta y la frecuencia de las aerolíneas, excepto para rutas con distancias inferiores a 550 kilómetros. En nuestras estimaciones encontramos evidencia para rutas inferiores a 500 kilómetros de una relación inversa, ya que la variable binaria de entrada del AVE presenta un parámetro con signo negativo y estadísticamente significativa para explicar el volumen total de operaciones. En media, el número de operaciones de transporte aéreo disminuyó en 158 operaciones mensuales, sobre un promedio de 910, lo que significa un 17 por ciento de reducción. Por rutas, utilizando la estimación (2), la reducción media es del 4,8 por ciento en Barcelona, del 15 por ciento en Málaga y del 70 por ciento en Zaragoza. En el análisis del total de operaciones, considerando separadamente el efecto en cada ruta (ecuación [2]), encontramos que, con la excepción de Barcelona, en los otros dos 16

17 aeropuertos la entrada del AVE supuso una reducción en la frecuencia de vuelos mensuales, más acusada en Zaragoza que en Málaga. En el caso de Barcelona, la reacción no es tan evidente (no significativo). Esto puede entenderse mejor a partir de las estimaciones (3) y (4). La reacción de la compañía aérea dominante (Iberia) es diferente a la reacción conjunta de las otras aerolíneas, como se deduce de la comparación de las dos últimas columnas de la Tabla 3. En primer lugar, el volumen de pasajeros movidos en tren parece no ser una variable de interés para el conjunto de operaciones de Iberia, no así para las otras compañías, quienes se ven afectadas positivamente en el conjunto de operaciones. En segundo lugar, el comportamiento de Iberia ante la entrada del AVE es el de reducir operaciones en las rutas a Barcelona y Zaragoza, pero su reacción en la ruta a Málaga no es tan evidente. Por el contrario, Biloktach et al. (2010) argumentan que la reacción de Iberia en la ruta Madrid-Barcelona fue la de mantener operaciones, pero con aviones más pequeños. En este sentido es necesario recordar que el Grupo Iberia está compuesto de varias enseñas comerciales como Iberia, Air Nostrum y más recientemente, la compañía de bajo coste Vueling. En tercer lugar, las otras compañías aéreas responden negativamente en las rutas a Zaragoza y Málaga ante la aparición del AVE, si bien su respuesta en Barcelona no está clara. Finalmente existe evidencia de que una mayor cuota de mercado de Iberia en una ruta conduce a una reducción de las operaciones de las otras aerolíneas. En general, Iberia estaría reduciendo sus operaciones en Barcelona un 11 por ciento, en tanto que la disminución alcanza el 34 por ciento en Zaragoza. Las otras aerolíneas reducen las suyas un 31 por ciento en Málaga y casi desaparecen en la ruta Madrid-Zaragoza. Estos resultados son más robustos que los descritos en Park y Ha (2006) o en otros trabajos descriptivos, en tanto en cuanto las estimaciones controlan por otros factores que pueden afectar al comportamiento del mercado. Por tanto las estimaciones permiten delimitar con más precisión los efectos específicos de la entrada del AVE. Conviene destacar que tales porcentajes difieren de los que podrían inferirse a partir de la simple observación de nuestra base de datos como se describe en la Tabla 2. Las estimaciones econométricas muestran que tales resultados descriptivos son la respuesta a 17

18 cambios en varias variable, incluyendo la entrada del AVE, y por tanto no pueden asignarse únicamente a dicha entrada. 10 Finalmente conviene señalar que la presencia de una compañía aérea dominante en una ruta tiene un importante efecto negativo sobre las operaciones de otras aerolíneas, que debe ser tenido en cuenta al analizar el efecto de la entrada del AVE. En este sentido, Iberia ejerce un impacto negativo sobre el comportamiento competitivo de las otras compañías, ya que una mayor concentración afecta negativamente al nivel de operaciones de otras compañías El total de pasajeros y las cuotas de mercado En esta sección se aplica una estrategia empírica similar a la llevada a cabo en la sección anterior, aunque nos centramos en cómo se modifican el volumen total de pasajeros por ruta y las cuotas de mercado intermodales tras la aparición del AVE. La descripción de las variables es también similar, salvo por el hecho de que ahora están en términos anuales, con lo que el número de observaciones se reduce a 99. El objetivo es comprobar si la entrada del AVE ha favorecido o no el tamaño del mercado en términos de pasajeros transportados en la ruta, y hasta qué punto ha modificado las cuotas de las aerolíneas en el mercado total (aéreo y ferrocarriles) y de la compañía Iberia en el mercado aéreo. Por consiguiente realizamos tres estimaciones adicionales, incluidas en la Tabla 4 que se corresponden con las ecuaciones [5], [6] y [7]. Las nuevas variables y ecuaciones de interés son las siguientes: 1. TP it : Es el total de pasajeros transportados en la ruta i durante el año t. Incluye tanto a los pasajeros aéreos como en tren. Esperamos que la entrada del AVE aumente dicho número. En este caso la ecuación a considerar es la [5]: TP = β + β Población + β Turismopc + β CuotaIberia + it 0 1 it 2 it 3 it β Distancia + β PIBpc + β D + β D + β D AVEBCN AVEMAL AVEZAR 4 i 5 it 6 it 7 it 8 it β Año+ β Aeropuerto + ε h= 10 h it [5] 2. CMA it : Esta variable resume la Cuota de Mercado anual del transporte Aéreo en términos de pasajeros totales transportados (aéreo y ferrocarril) en la ruta i en el 10 Así, y de acuerdo a los datos de la Tabla 2, podríamos haber concluido que después de la entrada del AVE, las operaciones de Iberia se redujeron un 36 por ciento en Barcelona, 19 por ciento en Málaga y un 63 por ciento en Zaragoza, mientras que las otras compañías aumentaron un 31 por ciento en Barcelona y disminuyeron un 38 por ciento en Málaga y un 62 por ciento en Zaragoza. Tales resultados estarían sesgados. 18

19 año t. A partir de los resultados presentados en la tabla 3, esperamos que los ferrocarriles españoles se conviertan en los ganadores relativos de la carrera por cuota de mercado, es decir, la cuota del transporte aéreo se reduce tras la entrada del AVE. La ecuación [6] hace referencia a esta estimación. [6] 3. CI it : Es la Cuota de Iberia en términos de pasajeros, en la ruta aérea i en el año t. En este caso la ecuación relevante es la número [7], que intenta analizar el impacto de la entrada del AVE sobre la cuota de mercado de Iberia en el mercado aéreo: [7] Todas las ecuaciones han sido estimadas usando Mínimos Cuadrados Ordinarios, robustos a problemas de heterocedasticidad. Todas las ecuaciones muestran un elevado R 2 y los tests de significatividad conjunta no son rechazados. 19

20 TABLA 4: ESTIMACIONES DE LAS ECUACIONES DE VOLUMEN TOTAL DE PASAJEROS Y CUOTAS DE MERCADO Variable dependiente Variables explicativas Pasajeros totales por ruta (aéreo más tren) (5) Cuota de mercado del modo aéreo (aéreo más tren) en términos de pasajeros (6) Cuota de Iberia en términos de pasajeros (mercado aéreo) (7) Población 0,409 (0.104)*** - - Distancia -3523,6 (718,5)*** 0,003 (0,0001)*** -0,0005 (0,0001)*** Cuota de mercado de Iberia en rutas aéreas (operaciones) -8827,9 (2306,8)*** -0,002 (0,001)*** - Año ,9 (39779,7)** -0,014 (0,01)* -0,010 (0,010) D AVEZAR ,3 (118575,9)* -0,132 (0,021)*** -0,100 (0,029)*** D AVEMAL ,5 (128085,2) -0,181 (0,08)** -0,051 (0,029)* D AVEBCN ,1 (102870,6)*** -0,314 (0,03)*** -0,458 (0,102)*** Pasajeros modo aéreo ,9e-7 (4,8e-6)*** Turismo per capita ( ) -0,021 (0,456) -0,670 (0,773) PIB per capita 60565,1 (27237,1)** 0,015 (0,06)** 0,023 (0,010)** Constante 1,8e8 (7,8e7)** 28,99 (14,9)* 22,53 (20,71) Observaciones R 2 0,9913 0,9881 0,8846 F-test 1433,65*** 3648,95*** 114,11*** (Significatividad conjunta) Nota: Significatividad al *** 1%, ** 5%, *10%. Errores estándar entre paréntesis (robustos a heterocedasticidad). Efectos fijos de ciudad de destino no incluidos en la tabla. Las cuotas de mercado de las estimaciones (6) y (7) están expresadas en tanto por uno. La entrada del AVE en los mercados españoles ha producido un importante impacto sobre la demanda, que ha aumentado en términos anuales en 225 mil pasajeros en Zaragoza y más de 394 mil en Barcelona. En términos promedios esto supone un aumento del 35 por ciento en Zaragoza y del 8,2 por ciento en Barcelona. Por tanto, el efecto relativo más importante se registra en la ruta con Zaragoza, y en términos brutos en la ruta Madrid- Barcelona, aunque en general no podemos identificar qué parte ha sido desviada de la carretera y qué parte es puramente nueva demanda generada. Por otro lado, la cuota de mercado del transporte aéreo se ha visto sensiblemente afectada. Después de la aparición del AVE, la cuota del modo aéreo (definida en tanto por uno) es entre 0,13 y 0,31 puntos inferior y, de nuevo, el mayor impacto se produce en la ruta Madrid-Barcelona. Finalmente, la cuota de Iberia en los mercados aéreos también se reduce 20

21 tras la entrada del AVE, y es igualmente en la ruta con Madrid-Barcelona donde la disminución es más importante. De acuerdo a estos resultados, el AVE ha ganado la carrera mantenida con las líneas aéreas por el transporte de pasajeros en España. Este resultado es muy claro en la ruta Madrid- Barcelona. Un resultado similar se obtiene para Madrid-Zaragoza que, aunque siendo la ruta más corta y con un número de vuelos que ya era bajo al comienzo del período muestral, ha visto cómo la entrada del AVE ha conducido al modo aéreo a una participación casi simbólica. En cuanto a la ruta Madrid-Málaga, los resultados no son significativos. En resumen, la entrada de la alta velocidad en el mercado español ha traído los siguientes resultados principales: ha aumentado la demanda; a pesar de dicho incremento, el peso del transporte aéreo en el mercado total se ha reducido, como también se ha reducido el peso del transportista aéreo dominante (Iberia) en los mercados aéreos. El análisis del resto de variables es en general bastante estándar. Por ejemplo el análisis de la variable de distancia indica que el número total de pasajeros en las rutas se reduce con la distancia, mientras que la cuota del transporte aéreo se incrementa. 5. Resumen y conclusiones Los trenes de alta velocidad tienen consecuencias no sólo sobre el medio ambiente, la movilidad o el proceso de integración territorial, sino también sobre otros modos de transporte competitivos, especialmente el transporte aéreo. A pesar de la vasta literatura sobre organización industrial disponible acerca de la competencia en los mercados de transporte aéreo, las referencias relativas al impacto de los trenes de alta velocidad en el modo aéreo son más reducidas. Los trabajos de Park y Ha (2006), Martín y Nombela (2007), Campos y Gagnepain (2009), Gouvister (2010) o Albalate y Bel (2010) resumen buena parte de las experiencias en este sentido alrededor del mundo, pero ninguno de ellos determinan específicamente la reacción de las compañías aéreas al entrar la alta velocidad. Hasta donde conocemos, sólo Biloktach et al. (2010) tiene en cuenta la existencia (que no los efectos de la entrada) del tren de alta velocidad en su análisis de los efectos de la distancia sobre la competencia entre el sector aéreo, los vehículos privados y los ferrocarriles. El primer objetivo de este trabajo era delimitar la reacción de las compañías aéreas ante la entrada del AVE en términos de frecuencias. Para ello realizamos un análisis empírico 21

22 utilizando datos mensuales sobre operaciones aéreas en nueve rutas españolas con origen Madrid, entre enero de 1999 y diciembre de Controlando los factores que podrían afectar a la decisión de las aerolíneas de ofertar un nivel de operaciones determinado (número de pasajeros, nivel de concentración en la ruta, renta, turismo, distancia, efectos fijos, etc.) y usando MCO en dos etapas, con variables instrumentales, alcanzamos la siguiente conclusión: la entrada del AVE en España, una decisión exógena a las características de las rutas, ha reducido en media el número de operaciones aéreas en un 17 por ciento, aunque este resultado varía según las rutas y aerolíneas consideradas. Como segundo objetivo nos centramos en determinar si la entrada de la alta velocidad ha favorecido el tamaño del mercado en términos de pasajeros, y hasta qué punto ha modificado la cuota de las aerolíneas en el mercado total (aéreo + ferrocarril), así como la cuota de Iberia en términos de pasajeros en el mercado aéreo. La estrategia empírica, descripción de variables y período de tiempo considerado es similar al aplicado para obtener las estimaciones de los impactos sobre frecuencias, aunque en este caso los datos estaban en base anual. Para esta parte del trabajo las principales conclusiones son las siguientes: De un lado, la aparición del AVE ha aumentado la demanda entre un 8 y un 35 por ciento, dependiendo de la ruta. El efecto más importante en términos brutos se recoge en la ruta Madrid-Barcelona, aunque nuestros datos no son capaces de discernir qué parte ha sido desviada de la carretera y qué parte es puramente nueva demanda. Por otro lado, y a pesar de ese aumento, el peso del transporte aéreo se ha reducido. De acuerdo a nuestros resultados, el AVE ha ganado la carrera con las compañías aéreas por el mercado de transporte español. Este resultado es muy claro en la ruta Madrid-Barcelona. Después de la entrada del AVE la cuota de mercado del modo aéreo (expresada en tanto por uno) es entre 0,13 y 0,31 puntos inferior. Finalmente, Iberia también reduce su cuota en el mercado aéreo. En resumen los ferrocarriles españoles aparecen como los ganadores en la carrera por el mercado: han logrado aumentar el número de pasajeros transportados y las cuotas de mercado, en tanto que para el modo aéreo la situación es justo la contraria. 22

23 Referencias Albalate, D. y Bel, G. (2010) High-Speed Rail: Lessons for Policy Makers from Experiences Abroad, Research Institute of Applied Economics Working Paper 2010/03, pp Behrens, C. y Pels, E. (2009) Intermodal competition in the London-Paris passenger market: High-Speed rail and air transport. Tibergen Institute Discussion Paper, Berry, Steven, Carnall, M. y Spiller, P. (1996) Airline Hubs: Costs, Markups and the Implications of Customer Heterogeneity, NBER Working Paper, 5561, Bilotkach, V., Fageda, X. y Flores-Fillol, R. (2010) Scheduled service versus personal transportation: the role of distance. Regional Science and Urban Economics, 40, Borenstein, S., Rose, N., (1994) Competition and price dispersion in the U.S. Airline Industry. The Journal of Political Economy, 102, (4), Brander, J. A., y Zhang, A. (1990) A Market Conduct in the Airline Industry: An Empirical Investigation, Rand Journal of Economics, 21, Brueckner, J. K., y Spiller P.T. (1994) Economies of Traffic Density in the Deregulated Airline Industry, Journal of Law and Economics, 37, Campos, J., y Gagnepain, P., (2009) Measuring the intermodal effects of high-speed rail. In: De Rus, G. (Ed.), Economic Analysis of High Speed Rail in Europe. BBVA Foundation, Madrid. Capon, P., Longo, G. y Santorini, F. (2003) Rail vs. Air transport for medium range trips. ICTS Nova-Gorica. Carlsson, F. (2004) Prices and departures in European domestic aviation markets, Review of Industrial Organization, 24, Daraban, G. y Fournier G. (2008) Incumbent responses to low-cost airline entry and exit: A spatial autoregressive panel data analysis, Research in Transportation Economics, 24, De Rus, G. y Román, C. (2006) Análisis económico de la línea de alta velocidad Madrid- Barcelona, Revista de Economía Aplicada, 42(XIV), De Rus, G. (2011) The BCA of HSR: Should the Government Invest in High Speed Rail Infrastructure?, Journal of Benefit-Cost Analysis, 2,

24 De Rus, G. (2009) Interurban passenger transport: economic assessment of major infrastructure projects, OECD Discussion paper nº Dresner, M., J.S. Chris Lin y R. Windle (1996) The impact of low-cost carriers on airport and route competition, Journal of Transport Economics and Policy, 30, EC (1996) Interaction between high speed and air passenger transport, interim report on the Action COST 318, European Commission, Brussels, April. Evans, W. N., y Kessides, I.N. (1993) Localized Market Power in the U.S. Airline Industry, The Review of Economics and Statistics, 75, Fageda, X. (2006) Measuring conduct and cost parameters in the Spanish airline market, Review of Industrial Organization, 28, Fageda, X., Jiménez, J.L. y Perdiguero, J. (2010) Price rivalry in airline markets: a study of a successful strategy of a network carrier against a low-cost carrier, Journal of Transport Geography, forthcoming. Fisher, Thorsten, y Kamerschen, D.R. (2003) Price-Cost Margins in the U.S Airline Industry using a Conjectural Variation Approach, Journal of Transport Economics and Policy, 37, Gaggero, A.A, Piga, C.A., (2010) Airline competition in the British Isles. Transportation Research-E, 46, Givoni, M. y Banister, D. (2006) Airline and railway integration. Transport Policy 13, Givoni, M. y Banister, D. (2007) Role of the railways in the future of air transport. Transportation Planning and Technology, 30 (1), González-Savignat, M. (2004) Competition in air transport. Journal of Transport Economics and Policy, 38(I), Gourvish, T. (2010) The High-Speed Rail Revolution: History and Prospects. Mimeo, London School of Economics. IATA Air Transport Consultancy Services (2003) Air/rail inter-modality study. Final Report. Ivaldi, M. y Vibes, C. (2005) Intermodal and intramodal competition in the long-haul passenger transport markets. Idei report 9. March. 24