pdf (569 kb) - Centrum pro otázky životního prostředí UK - Univerzita ...

Přehledová studie: Rešerše literatury 2.1
- pokud jsou autobusové linky hustší, každá linka může ušetřit cestovní čas díky
případným přímějším trasám
- více autobusů na každé lince znamená kratší čekací dobu na autobusových zastávkách
- když poptávka roste, mohou jezdit větší autobusy, což sníží náklady operátorů na
každou cestu.
Mohringův efekt se dále může projevit i u dalších druhů dopravy, pokud u nich
existuje pravidelný jízdní řád, především u železniční nebo letecké dopravy. Někteří dopravci
proto berou při optimalizaci svých služeb Mohringův efekt v úvahu (např. švédské železnice,
více viz projekt UNITE).
Jak ve svém článku ukazují Socorro a Betancor (2006), Mohringův efekt také
ovlivňuje velikost společenských dopadů environmentální regulace, a to tak, že snižuje
negativní dopad úsilí zaměřeného na snižování emisí na frekvenci dopravy. Jinými slovy,
nástroje zaměřené na snížení environmentálních dopadů z dopravy se projeví také nižší
frekvencí spojů. Mohringův efekt však tento dopad oslabí. Autoři ukazují, že při dostatečné
velikosti trhu je společensky optimální míra frekvence vyšší než frekvence spojů, kterou
nabízí provozovatel hromadné dopravy. Toto má významné konsekvence pro optimální míru
environmentálního zdanění. Autoři ukazují, že nejlepší ze zkoumaných nástrojů regulace jsou
environmentální daně, dále pak technologické standardy a až třetí jsou environmentální
dotace (tj. dotace na snižování znečištění z dopravy).
Jak argumentují Van Dender a Proost (2001), při stanovení optimálních cen dopravy
v městských oblastech je důležité vzít Mohringův efekt v úvahu, ale je kvantitativně méně
důležitý než např. negativní externality a využití výnosů.
Pro Českou republiku odhadli nákladové funkce městské hromadné dopravy
Foltýnová a Brůha (2006). Tyto odhady jsou provedeny na panelových datech 19 českých
měst sdružených v Asociaci dopravních podniků ČR pro období 1997 až 2004. Autoři odhadli
elasticitu průměrných nákladů provozovatelů MHD vzhledem k průměrným nákladům práce,
elasticitu průměrných nákladů provozovatelů MHD vzhledem k nákladům na pohonné hmoty
a dále parametr efektu z rozsahu (pokud je menší než 0, odpovídá rostoucím výnosům
z rozsahu, pokud roven nebo menší nule, odpovídá rostoucím výnosům z rozsahu).
Výsledky jsou poměrně homogenní pro všechna města s výjimkou Ostravy. Pokud je
toto město zahrnuto do odhadů, má signifikantní dopad na parametry nákladové funkce. Proto
byla Ostrava z panelu vynechána a odhadnuta zvlášť. Parametr efektů z rozsahu je pozitivní
(což naznačuje klesající výnosy z rozsahu), ale nesignifikantní. Výsledky jsou shrnuty
v následující tabulce zvlášť pro model s fixním efektem a model s náhodným efektem.
Tabulka 21: Výsledky odhadů nákladové funkce pro 19 podniků MHD v ČR
Fixed effect model
Random Effect model
Proměnná Koeficient t-statistika p-hodnota Koeficient t-statistika p-hodnota
S ohledem na cenu paliva 0,302 3,431 0,0008 0,302 3,419 0,0008
S ohledem na výši mezd 0,462 3,966 0,0001 0,463 3,951 0,0001
Efekt z rozsahu 0,089 0,499 0,6185 0,089 0,497 0,6197
Zdroj: Foltýnová a Brůha (2006)
Z výsledků vyplývá, že se odhady koeficientů nákladové funkce příliš neliší s použitou
metodou odhadu. Ukazuje se významný vliv mezd na výši průměrných nákladů
provozovatelů hromadné dopravy a jen o málo nižší vliv ceny paliva.
23