LETIŠTNÍ POPLATKY V EVROPĚ

Masarykova univerzita E k o n o mi c k o - s p r á v n í f a k u l t a Studijní obor: Hospodářská politika

LETIŠTNÍ POPLATKY V EVROPĚ Airport Charges in Europe DIPLOMOVÁ PRÁCE

Radek Ruban

Vedoucí práce: Ing. Zdeněk Tomeš, Ph.D.

Brno 2012

Letištní poplatky v Evropě

Radek Ruban

Bibliografická identifikace Autor diplomové práce: Název diplomové práce: Název diplomové práce v angličtině: Katedra, na níž byl text zpracován: Vedoucí diplomové práce: Rok obhajoby: JEL klasifikace:

Mgr. Bc. Radek Ruban Letištní poplatky v Evropě Airport Charges in Europe Katedra ekonomie Ing. Zdeněk Tomeš, Ph.D. 2013 C52, L33, L43, L93

Anotace Bližší zkoumání trhu, na němž dochází ke střetu zájmů leteckých dopravců s provozovateli letišť a tím i ke stanovování poplatků za využití letiště aeroliniemi, je zajímavou aplikací dopravní ekonomie a současně oblastí, která zůstává dlouhodobě mimo pozornost odborné veřejnosti. Trh letištních poplatků shora navazuje na trh, na němž dochází ke střetu nabídky aerolinií s poptávkou potenciálních pasažérů, a nastavení sazeb letištních poplatků tak výrazně ovlivňuje konečné ceny letenek. Zásadním tématem tedy je, co a do jaké míry výši letištních poplatků předurčuje. Snaha o nalezení kvalitní odpovědi na tuto otázku je vnějším rámcem širšího záměru, k němuž by prezentovaný text měl směřovat. Cílem této práce pak je prostřednictvím regresní analýzy identifikovat determinanty výše letištních poplatků.

Abstract A closer research on the market in which the conflict of airlines and airport operators interests takes place is an interesting application of the transport economics, and the field remaining off the scholars attention. The market of airport charges is an upstream to the market of the airline services, and the setup of the airport charges, thus, markedly influences the final price of air tickets. The most important question is: “Which implications are the airport charges influenced by and howsoever?” The endeavor heading to answer these two issues is the object of this text. The main aim of the paper is to identify the determinants of the airport charges setting by using the regression analysis.

Klíčová slova Letištní poplatky, letiště, privatizace, regulace, stanovování cen, regresní analýza

Keywords Airport Charges, Airports, Privatization, Regulation, Pricing, Regression Analysis


Radek Ruban

Prohlášení Prohlašuji, že jsem diplomovou práci Letištní poplatky v Evropě vypracoval samostatně pod vedením pana Ing. Zdeňka Tomeše, Ph.D., a uvedl v ní všechny použité literární a jiné odborné zdroje v souladu s právními předpisy, vnitřními předpisy Masarykovy univerzity a vnitřními akty řízení Masarykovy univerzity a Ekonomicko-správní fakulty MU. V Brně dne 16. prosince 2012

vlastnoruční podpis autora


Radek Ruban

Poděkování „Per aspera ad astra.“ heslo Royal Air Force

Za desítky hodin, které strávil vedením mé diplomové práce, bych na tomto místě velmi rád poděkoval panu Ing. Zdeňku Tomešovi, Ph.D. Jeho věcné připomínky, pragmatický vhled a zdravě kritický (avšak trvale optimistický) přístup mne zásadním způsobem povzbuzovaly v práci na předkládaném textu, za což jsem mu upřímně zavázán. Můj dík patří rovněž všem těm, kteří k vypracování této studie přispěli svými komentáři, radami, zkušenostmi či podněty. Zvláštní poděkování pak v tomto směru patří slečně Mgr. Michale Králíkové, které vděčím za pomoc s jazykovou, zejména pak gramatickou správností předkládaného textu. Rád bych však poděkoval také desítkám − dnes již „bezejmenných“ − pracovnic a pracovníků jednotlivých letišť, statistických úřadů a dalších organizací, kteří se mnou byli ochotni bez vidiny sebemenšího osobního profitu spolupracovat a kteří mi poskytli data, jež byla pro vypracování prezentované studie nezbytná. Jak praví klasik: „Rodiče jsou kosti, na nichž si děti brousí zuby“. I já své zuby brousil na svých rodičích a snad právě (nikoli však pouze) proto si tedy rovněž jim dovoluji vyslovit své upřímné a srdečné poděkování. Bez Vás a Vaší vroucné a srdečné podpory, milí rodičové, by ke vzniku této práce za žádných okolností nemohlo dojít. V nespolední řadě bych pak velmi rád poděkoval všem svým přátelům, kteří dokázali pochopit mé studijní zaneprázdnění, zůstali přáteli, byli mi ve slabých chvílích oporou a kterých si tak proto velmi vážím. Díky Vám, kamarádi, považuji veškeré vynaložené úsilí za smysluplné, neboť zejména díky Vám se mám po každém větším životním úspěchu či neúspěchu za kým vrátit. Vám, přátelé, tedy budiž tento text věnován.

Radek Ruban


Radek Ruban

Obsah ÚVOD..................................................................................................................................................................... 6 1

TRH LETECKÉ DOPRAVY ..................................................................................................................... 8 1.1 1.2

DEREGULACE TRHU LETECKÉ DOPRAVY ............................................................................................... 8 LETIŠTNÍ POPLATKY NA DEREGULOVANÉM TRHU LETECKÉ DOPRAVY ................................................ 12

2

PŘEDCHOZÍ STUDIE ............................................................................................................................. 16

3

REGRESNÍ ANALÝZA............................................................................................................................ 21 3.1 DATA .................................................................................................................................................. 21 3.1.1 Sledovaný vzorek........................................................................................................................... 21 3.1.2 Letištní poplatky ............................................................................................................................ 25 3.1.3 Vysvětlující proměnné ................................................................................................................... 31 3.2 EKONOMETRICKÝ MODEL ................................................................................................................... 37 3.2.1 Základní model.............................................................................................................................. 37 3.2.2 Transformace modelu pro naplnění předpokladu normality reziduí............................................. 39 3.2.3 Předpoklad konstantního rozptylu náhodných složek ................................................................... 44 3.2.4 Další modelování .......................................................................................................................... 46

4

DISKUSE ................................................................................................................................................... 49

ZÁVĚR ................................................................................................................................................................ 52 SEZNAM POUŽITÉ LITERATURY ............................................................................................................... 54 SEZNAM POUŽITÝCH ELEKTRONICKÝCH ZDROJŮ ........................................................................... 56 SEZNAM POUŽITÝCH TABULEK ................................................................................................................ 60 SEZNAM POUŽITÝCH GRAFŮ ..................................................................................................................... 61 SEZNAM POUŽITÝCH ZKRATEK................................................................................................................ 62 PŘÍLOHA Č. 1 DATOVÝ PODKLAD PRO PRÁCI S NEZÁVISLÝMI PROMĚNNÝMI....................... 63 PŘÍLOHA Č. 2 DATOVÉ PODKLADY PRO PRÁCI SE ZÁVISLOU PROMĚNNOU ........................... 69


Radek Ruban

ÚVOD Jako dlouholetý nadšenec létání a fanda této překrásné a bohulibé lidské činnosti jsem s přibývajícími znalostmi získanými na Ekonomicko-správní fakultě začal relativně brzy pošilhávat po odborných publikacích mapujících problematiku letecké dopravy z ekonomické perspektivy. Při výběru, resp. „tvorbě“ tématu své diplomové práce jsem tak zcela logicky tíhnul tímto směrem a byl jsem upřímně nadšen tím, že mi byla dána příležitost kvalifikační práci tématicky úzce propojenou s touto, pro mne nad míru atraktivní, oblastí psát. Rozhodl jsem se přitom věnovat detailnějšímu zkoumání trhu, který stojí poněkud překvapivě, avšak dlouhodobě mimo zájem široké, ale i odborné veřejnosti. Jako téma své diplomové práce jsem zvolil analýzu faktorů ovlivňujících nastavení tzv. letištních poplatků, tedy plateb, které za poskytování provozních služeb hradí letečtí přepravci provozovatelům jednotlivých letišť. Bližší zkoumání tohoto trhu není pouhým solipsisticko-teoretickým konceptem, nýbrž problematikou nanejvýš praktickou. Trh, na němž dochází ke střetu zájmů leteckých dopravců s provozovateli letišť, totiž shora navazuje na trh samotných leteckých služeb. Nastavení letištních poplatků, jenž tvoří až patnáct procent provozních (resp. variabilních) nákladů charterových aerolinií (Doganis, 1992), tedy sehrává zásadní roli při stanovování toho, co je pro většinu cestujících informací nejpodstatnější, tj. při určování konečné ceny letenky. Výše sazeb letištních poplatků má však ve svém důsledku výrazně širší dopady. Značným způsobem totiž zasahuje rovněž do kalkulace potenciálních tržeb linek, jejichž zřízení se pro futuro zvažuje, stejně jako do hodnocení rentability již provozovaných spojů, a tedy i do rozhodování aerolinií o tom, zda již zavedenou linku nadále udržovat. Jednou z logicky nejpragmatičtějších otázek, která v souvislosti s nastavením sazeb za využití letištních služeb na jednotlivých letištích vyvstává, je úvaha nad tím, které faktory v evropském regionu značně rozličnou výši letištních poplatků ovlivňují, a do jaké míry. Hledání odpovědí na tyto otázky bylo hlavním motivem pro zpracování nezbytných dat a sepsání předkládané stati. Cílem práce je identifikace hlavních determinantů výše letištních poplatků na evropském trhu letištních služeb, a to za použití regresní analýzy provedené na vzorku stovky nejvytíženějších evropských letišť. Práce se skládá ze čtyř základních celků: první kapitola má charakter úvodního vhledu do problematiky ekonomie letecké přepravy. Je rozdělena do dvou podkapitol a jejím smyslem je v širším kontextu objasnit roli, kterou letištní poplatky na dnešním značně specifickém trhu letecké dopravy sehrávají. Bez této vstupní informace nezasvěcený čtenář není schopen vidět danou problematiku v celé její šíři, a tak i přesto, že by tato část textu mohla působit až příliš popisně, je na ní podle mého názoru nutno trvat.

-6-


Radek Ruban

Druhá část práce je věnována přehledu studií, jež se zkoumané oblast dotýkají. Jak již bylo výše naznačeno, letištním poplatkům je v odborných publikacích věnováno relativně málo pozornosti. Přesto či snad právě proto považuji za vhodné vyjít z několika málo již dříve publikovaných textů, které se otázkami spojenými s tímto institutem zabývají, resp. na tyto studie volně navázat. Třetí kapitola mající technický charakter je věnována samotné regresní analýze a tvoří tak jádro celé statě. Tato část textu je tématicky členěna do dvou podkapitol, z nichž první objasňuje vstupní předpoklady analyzovaných dat a systematiku jejich zpracování. Druhá podkapitola je pak částí studie, jež je věnována ekonomickému modelování, tj. zejména technickému pozadí prezentovaných výpočtů. Závěrečnou část prezentované kvalifikační práce tvoří diskuse získaných výsledků, jejich kritické zhodnocení a porovnání závěrů této práce se závěry dřívějších studií. Předkládaný text má povahu esejistického výkladu vycházejícího z kombinace empirické a logické metody zkoumání. Segment sběru a zpracování dat je založen na metodě empirické. V částech, v nichž jsou sebraná data popisována a komentována, pak bylo použito metody logické, zejména pak synteticko-deduktivního přístupu (ten je však v jistých pasážích rozšířen o normativní náhled). K povaze celé práce se pak sluší uvést rovněž několik slov k historii jejího vzniku. Pro prohloubení vlastních schopností a dovedností v oblasti regresní analýzy jsem v období podzim 2011 absolvoval kurz „Základy ekonometrie“. V mezích rámce tohoto kurzu jsem pro ověření správnosti závěrů, na nichž je předložená kvalifikační práce založena, a po předchozí dohodě s vyučujícím kurzu prostřednictvím Informačního systému Masarykovy univerzity odevzdal rozpracovanou verzi této studie coby tzv. semestrální úkol. Prezentované závěry tedy byly před odevzdáním této kvalifikační práce ve vybraných částech „předzveřejněny“. Tímto způsobem již dříve užité pasáže přitom nejsou v předkládané práci z důvodu zachování plynulosti textu nijak označeny. Ve vnějším rámci by měl celý text vést k vytvoření širšího vhledu čtenáře do jednoho z dílčích oblastí ekonomie letecké přepravy. Závěrem tohoto úvodního pojednání tedy nezbývá než si přát, aby prezentovaného záměru i přes obtížnost a náročnost daného tématu bylo dosaženo.

-7-


Radek Ruban

1 TRH LETECKÉ DOPRAVY 1.1 Deregulace trhu letecké dopravy Aby bylo níže možné pojednávat o roli, kterou institut letištních poplatků sehrává na dnešním trhu letecké dopravy, je v prvé řadě nezbytné porozumět alespoň některým ze specifických rysů tohoto odvětví. S odkazem na stáří letectví a jeho prvotní funkci je pak neoddiskutovatelným faktem, že většina oněch − na jiných trzích atypických − prvků má co do činění s historickým vývojem tohoto sektoru. V úvodu této práce je tedy vhodné věnovat jistý (byť omezený) prostor výkladu postihujícímu nejdůležitější liberalizační kroky, a to se zaměřením na geografickou oblast evropského regionu. Letectví bylo ve svých počátcích celosvětově koncipováno jako odvětví plně regulované. Příčinou tohoto stavu bylo rigidní uplatňování zásady, jež byla poprvé závazně formulována v Úmluvě o úpravě letectví 1 z roku 1919 a podle níž má každý stát plnou a výlučnou svrchovanost nad vzdušným prostorem, který se nachází nad jeho územím, resp. vnitrostátními či pobřežními vodami. Žádný letoun s cizozemskou registrací, a to ať již civilní, či vojenský, tedy bez předchozího souhlasu nesměl (a dodnes nesmí) vstoupit do vzdušného prostoru suverénního státu. Do začátku druhé světové války probíhal provoz civilní letecké přepravy výlučně na základě vzájemných bilaterálních či multilaterálních mezinárodních smluv uzavíraných mezi jednotlivými zeměmi. Oprávnění pro lety do zahraničí, které zahrnovalo přesný čas odletu a cílovou destinaci, bylo z pohledu aerolinií vázáno na to, co dojedná domovský stát, resp. na to, komu povolení získané od zahraničního suveréna domovský stát poskytne. Jednotlivé země té doby přitom považovaly provozování státních leteckých dopravců za otázku národní hrdosti a na státní aerolinie bylo v mnoha případech nahlíženo jako na vlajkové dopravce (tzv. flag carriers či též legacy airlines). Mezinárodními smlouvami získané sloty (tj. oprávnění pro provedení mezinárodního letu vázané na konkrétní čas a destinaci) tak byly domovskými zeměmi zpravidla ihned distribuovány ke státem provozovaným aeroliniím a soukromým dopravcům se tohoto privilegia nedostávalo. Přímé jednání privátních aerolinií se zahraniční státní autoritou bylo přitom zcela nemyslitelné, a to nejen formálně, ale i fakticky, neboť soukromí letečtí přepravci protějškům v podobě suveréna neměli co recipročně nabídnout. Prostor pro vznik soukromých leteckých přepravců, resp. svobodného trhu byl tak v tomto období jen velmi omezený, neřku-li žádný. K prvnímu výraznějšímu kroku směřujícímu k liberalizaci trhu letecké dopravy došlo v roce 1944 při vyjednávání o tzv. Chicagské úmluvě o mezinárodním civilním letectví (Convention on International Civil Aviation). S odkazem na nepřehlednost toho, jaká práva a povinnosti z jednotlivých dílčích bilaterální a multilaterální úmluv vyplývají, vyzývaly Spojené státy 1

V našem právním prostředí jako úmluva č. 35/1924 Sb., o úpravě letectví.

-8-


Radek Ruban

americké k ujednocení závazků z mezinárodních smluv do kategorií pěti tzv. leteckých svobod (freedoms of the air). Ty měly spočívat (i) v právu přeletu nad cizím územím bez přistání, (ii) v právu na doplnění paliva či údržbu v cizím státě při přeletu do třetí země (bez možnosti nástupu či výstupu cestujících, resp. překládky zboží), (iii) v právu letu z domácího státu do státu cizího, (iv) v právu letu z cizího státu do státu domácího a konečně (v) v právu letu mezi dvěma cizími zeměmi, pakliže by se jednalo pouze o mezipřistání a tento let by odlétal z domácí země nebo do ní směřoval (pozn. − překlad RR).2 Protože však u většiny zúčastněných zemí převládala obava z toho, že bez konkrétnějších pravidel pro uplatňování tohoto rámce by v té době již značně rozvinuté americké aerolinie světový trh letecké dopravy postupně ovládly, bylo pět základní leteckých svobod rozpracováno do dvou dokumentů majících povahu otevřených multilaterálních mezinárodních smluv. První z nich, Dohoda o tranzitu mezinárodních leteckých dopravních služeb (Air Services Transit Agreement), 3 zahrnovala pouze prvé dvě z původně navrhovaných pěti leteckých svobod, nabyla účinnosti 30. ledna 1945 a k dnešnímu dni k ní přistoupilo 129 zemí celého světa. 4 Druhá, Dohoda o mezinárodní letecké přepravě (International Air Transport Agreement), je rámcem všech pěti původně navržených svobod. K tomuto aktu, účinnému od 8. února 1945, však do dnešního dne přistoupilo pouze 11 států5 a pro většinu zemí světa jsou tedy na úrovni těchto dokumentů dodnes závazné stále pouze prvé dvě letecké svobody. Přestože k Dohodě o mezinárodní letecké přepravě přistoupila minorita světových suverénů, uznává většina dnešních států všech pět kategorií, k nimž se hlásí přinejmenším neformálně, častěji však prostřednictvím uzavřených bilaterálních, resp. multilaterálních dohod. Příkladem takového „formálního uznání“ může být dohoda mezi vládou České republiky a vládou Singapurské republiky č. 7/2012 Sb. m. s., o letecké dopravě. Smluvní strany se v ní zavazují k recipročnímu dodržování všech pěti leteckých svobod, a to i navzdory tomu, že Česká stejně jako Singapurská republika jsou signatáři pouze Dohody o tranzitu mezinárodních leteckých dopravních služeb a Dohoda o mezinárodní letecké přepravě, resp. třetí až pátá letecká svoboda tak pro ně nejsou všeobecně závazné. Již sama formulace rámce leteckých svobod zásadním způsobem přispěla k rozvoji trhu letecké přepravy, resp. jeho liberalizaci, a odrazy tohoto kroku jsou reálně hmatatelné dodnes. Uvolňování leteckého prostředí však i po přijetí Chicagské úmluvy o mezinárodním civilním

2

International Civil Aviation Organization (ICAO): Freedoms of the Air [online] [cit. 2012−08−20]. Dostupné z: . 3 V České republice jako dohoda č. 34/2006 Sb. m. s., o tranzitu mezinárodních leteckých dopravních služeb. 4 International Civil Aviation Organization (ICAO): Air Services Transit Agreement Status [online] [cit. 2012−08−20]. Dostupné z: . 5 International Civil Aviation Organization (ICAO): International Air Transport Agreement Status [online] [cit. 2012−08−20]. Dostupné z: .

-9-


Radek Ruban

letectví, vzniku Mezinárodní organizace pro civilní letectví (ICAO) a vymezení pěti základních leteckých svobod probíhalo spíše gradualisticky. Na počátku padesátých let, kdy bylo již zhruba čtyřicítkou světových zemí uznáno právo přeletu a právo mezipřistání z důvodů nutné údržby či dočerpání paliva, byly zbylé tři letecké svobody stále garantovány zpravidla pouze sítí bilaterálních a multilaterálních mezinárodních dohod. Jako nejznámější příklad smlouvy tohoto typu lze zmínit tzv. Bermudskou dohodu, která byla uzavřena mezi Spojenými státy americkými a Spojeným královstvím a v níž si smluvní strany navzájem garantovaly, že si nebudou zasahovat do vnitrokontinentální přepravy, současně v ní byly určeny aerolinie, jimž byly přidělovány předem dohodnuté sloty na provozování transatlantických linek mezi stanovenými letišti. Z toho je patrné, že ani v této době ještě nelze hovořit o volném trhu služeb letecké dopravy a že celé prostředí, byť s jistými dílčími posuny, stále trpělo značnou dávkou rigidity. Skutečný trh letecké dopravy se začal utvářet až po roce 1979 s nástupem tzv. Konceptu otevřeného nebe (Open Sky Concept), jehož iniciátorem byly Spojené státy americké. Celá myšlenka otevřeného nebe šla ruku v ruce s globalizací leteckých provozních služeb a spočívala ve snaze Spojených států amerických získat komparativní výhodu oproti ostatním velkým národním hráčům v někdejším leteckém prostředí. Prakticky pak lze hovořit o úsilí Spojených států vytvořit síť bilaterálních smluv, které by garantovaly všech pět leteckých svobod. Co je však zásadnější, součástí politiky otevřeného nebe bylo také odbourání slotového systému. Koncept, v němž samy aerolinie napříč jednotlivými zeměmi rozhodují o tom, kolik letů budou provozovat, v jakých intervalech a z jakých letišť, je pro deregulaci celého sektoru naprosto zásadní a na konci sedmdesátých let něčím zcela novým. O jak převratný záměr se jednalo, dokazuje i to, že již po pěti letech, kdy bylo převážně s menšími zeměmi dojednáno více než dvacet bilaterálních smluv, se otevřené nebe začalo znatelně projevovat na růstu celkového objemu americké letecké přepravy (viz graf 1). Klíčovým bodem celého rámce jsou z hlediska historického vývoje však až počátky let devadesátých. V roce 1992 totiž k dohodě přistoupilo Nizozemsko, což zcela nabourávalo někdejší výsadní postavení Spojeného království coby výlučného evropského transatlantického přepravce. Nizozemsko bylo dalšími evropskými zeměmi rychle následováno (Česká republika se ke Konceptu otevřeného nebe připojila v roce 1996) a celá situace tak nutně vyústila v reakci někdejšího Evropského společenství v podobě přijetí dohody, která bonita vyplývající z této koncepce zajišťovala všem státům Společenství (Dohody o otevřeném nebi mezi Evropským společenstvím a Spojenými státy americkými).6

6

EuroLex: L 134/4 − Air Transport Agreement [online databáze] [cit. 2012-11-27]. Dostupné z: .

- 10 -


Radek Ruban

Graf 1: Vývoj počtu mil nalétaných nad územím USA při civilním provozu v tisících 6 000 000 5 000 000 4 000 000 3 000 000 2 000 000 1 000 000 0 1950 počet mil nalétaných nad územím USA (v tisících)

1979

trend počtu mil nalétaných nad územím USA (v tisích) spočtený aritmetickým průměrem za obodbí 1951-1979

Pramen: Thierer (1998).

K dnešnímu dni se k politice otevřeného nebe připojilo na bilaterální úrovni přes sto zemí všech oblastí světa a kromě zmíněné multilaterální dohody mezi Evropským společenstvím a Spojenými státy byla podobná dohoda (Multilateral Agreement on the Liberalization of International Air Transportation; MALIAT) uzavřena rovněž mezi Spojenými státy, Novým Zélandem, Singapurem, Brunejí a Chile za pozdějšího přistoupení Samoy, Tonga a Mongolska. Celý model lze tedy s ohledem na jeho ekonomické dopady (blíže viz např. Thierer, 1998 či Button et al., 2000) označit za velmi úspěšný a ideu, v jejímž duchu bylo upuštěno od svazování aerolinií slotovým systémem, pro proces deregulace celého odvětví za zcela zásadní. Krom přímých efektů, které Koncept otevřeného nebe přinesl, je však nezbytné – a to zejména při zkoumání evropského prostředí – zmínit rovněž efekty nepřímé. Růst liberalizovaného amerického trhu letecké přepravy totiž nutil při snaze o zachování konkurenceschopnosti k reakci rovněž státy Evropského společenství. Jedním z prvotních impulsů liberalizace evropského leteckého prostředí se stal rozsudek Evropského soudního dvora ve věci Nouvelles Frontiéres ze dne 30. dubna 1984, sp. zn. 209-213/84, v němž se mj. uvádí, „[..] že pravidla Smlouvy o založení Evropského společenství dopadající na problematiku hospodářské soutěže [..] se vztahují rovněž na odvětví [letecké] dopravy [..]“ 7 (pozn. − překlad RR). Evropský soudní dvůr tedy zařadil poskytování leteckých přepravních služeb jednoznačně mezi služby, jejichž volný pohyb má být zaručen, a to i přesto, že v dalším textu rozhodnutí poukázal na chybějící harmonizovanou úpravu v této oblasti.

7

EuroLex: 61984J0209 − Judgment of the Court of 30 April 1986 [online databáze] [cit. 2012-08-20]. Dostupné z: . „[...] the rules in the treaty on competition [...] are applicable to transport.“

- 11 -


Radek Ruban

Odezvou exekutivy bylo přijetí tzv. prvního balíčku, 8 účinného k 1. ledna 1988, který uvolňoval někdejší kapacitní kvóty pro přepravu cestujících mezi členskými státy, nabádal k soutěžnímu přístupu v tomto odvětví a aeroliniím částečně rozvazoval ruce při stanovování výše cen letenek (Vincent et al. 1990). O dva roky později pak v evropském liberalizačním procesu následoval tzv. druhý balíček, 9 který dále prohluboval volnost aerolinií při stanovování cen za poskytování letových služeb, přiznával všem leteckým přepravcům registrovaným v členských státech práva vyplývající z třetí, čtvrté a páté letecké svobody, ukončoval veškeré výjimky, které byly některým aeroliniím v prvém balíčku přiznány, a konečně obsahoval závazek všech členských států do 1. ledna 1993 plně liberalizovat trh letecké dopravy (Stasinopoulos, 1992). Tomuto závazku bylo přijetím závěrečného, tzv. třetího balíčku,10 dostáno. Aerolinie byly plně osvobozeny od regulace při stanovování cen letenek a byla sjednocena pravidla upravující udělování licencí leteckým přepravcům, stejně jako podmínky, za nichž letečtí přepravci získávají sloty pro provozování linek mezi konkrétními destinacemi (Stasinopoulos, 1993). Vnitřní struktura evropského trhu letecké přepravy se tím stala liberalizovanou a coby dílčí závěr této části textu tedy lze konstatovat, že proces deregulace tohoto odvětví byl v Evropě dokončen.

1.2 Letištní poplatky na deregulovaném trhu letecké dopravy Aby bylo v dalších kapitolách možné pochopit širší souvislost, jeví se být nezbytné pokusit se objasnit roli, kterou institut letištních poplatků na evropském deregulovaném trhu letecké dopravy sehrává. Jak již bylo řečeno, dnešní evropský trh letecké dopravy lze označit za trh liberalizovaný. Přesto však toto prostředí, jako i každé jiné sebeliberálnější (avšak reálně existující) prostředí, trpí svými selháními. Příčin „nedokonalostí“ trhu, na němž jsou poskytovány letové služby, je podle mého názoru celá řada a hlubší analýza tohoto tématu je natolik rozsáhlá, že by mu 8

1) Council Regulation (EEC) No 3975/87 of 14 December 1987 laying down the procedure for the application of the rules on competition to undertakings in the air transport sector. 2) Council Regulation (EEC) No 3976/87 of 14 December 1987 on the application of Article 85 (3) of the Treaty to certain categories of agreements and concerted practices in the air transport sector. 3) Council Directive 87/601/EEC of 14 December 1987 on fares for scheduled air services between Member States. 4) Council Decision 87/602/EEC of 14 December 1987 on the sharing of passenger capacity between air carriers on scheduled air services between Member States and on access for air carriers to scheduled air−service routes between Member States 9 1) Commission Regulation (EEC) No 82/91 of 5 December 1990 on the application of Article 85 (3) of the Treaty to certain categories of Agreements, Decisions and concerted practices concerning ground handling services. 2) Commission Regulation (EEC) No 83/91 of 5 December 1990 on the application of Article 85 (3) of the Treaty to certain categories of Agreements between undertakings relating to computer reservation systems for air transport services. 3) Commission Regulation (EEC) No 84/91 of 5 December 1990 on the application of Article 85 (3) of the Treaty to certain categories of Agreements, Decisions and concerted practices concerning joint planning and coordination of capacity, consultations on passenger and cargo tariffs rates on scheduled air services and slot allocation at airports. 10 1) Council Regulation (EEC) No 2407/92 of 23 July 1992 on licensing of air carriers. 2) Council Regulation (EEC) No 2408/92 of 23 July 1992 on access for Community air carriers to intra−Community air routes. 3) Council Regulation (EEC) No 2409/92 of 23 July 1992 on fares and rates for air services.

- 12 -


Radek Ruban

mohla být věnována samostatná kvalifikační práce. Jeden z důvodů selhání v této oblasti však po mém soudu lze nalézt na trhu, na němž dochází ke střetu zájmů leteckých dopravců s provozovateli letišť, tj. na trhu letištních služeb. Trh letištních služeb totiž na trh letecké dopravy shora navazuje (upstream market), a tak se jakékoli nedokonalosti upstreamu přiměřeně přenáší rovněž na downstream. Deregulací letecké přepravy bylo vytvořeno soutěžní prostředí a jednotlivé aerolinie jsou pro zachování konkurenceschopnosti nuceny ke snaze o hledání úspor, tedy ke snižovaní nadbytečných nákladových položek. To se projevuje mj. tím, že aerolinie pečlivě zvažují, z kterého letiště své lety provazovat, přičemž jedním z elementárních kritérií je vyhodnocování poměru (zejména variabilních) nákladů na provedení daného letu vůči potenciálním výnosům, resp. nastavení sazeb letištních poplatků na daném letišti. Provozovatelé letišť s nižšími poplatky jsou v konkurenční výhodě oproti provozovatelům s letištními poplatky relativně vyššími, což je prvkem, který onen konkurenční tlak prostřednictvím letištních poplatků přenáší z trhu letecké přepravy rovněž na trh letištních služeb. Provozovatelům letištních ploch je tím přirozenou cestou bráněno v umělém navyšování sazebníků plateb za svoje služby, neboť chce-li letiště v soutěžním prostředí obstát, musí sledovat výše letištních poplatků svých konkurentů a své sazby vnějšímu vývoji vhodně přizpůsobovat (Starkie, 2001; Starkie, 2002; Gillen, 2008). Tyto premisy pak umocňuje fakt, že deregulací letecké dopravy došlo ke zrodu mnohých nízkorozpočtových aerolinií, jejichž prioritou je především udržovat co možná nejnižší ceny letenek, resp. co možná nejnižší provozní (variabilní) náklady (Ulla et al., 1998). Lze přitom vycházet ze závěrů, které ve své studii prezentuje Fu et al. (2006), když prokazuje, že zvýšení letištních poplatků − byť se negativně dotkne jak nízkorozpočtových, tak „běžných“ aerolinií − dopadá relativně více na provozovatele nízkorozpočtové. Při růstu objemu nízkorozpočtového provozu se tak tlak vyvíjený na letištní provozovatele, resp. na co nejnižší nastavení letištních poplatků dál zvyšuje, neboť v případě „přestřelení“ sazeb za poskytnutí letištních služeb se letiště vystavuje reálnému riziku, že nízkorozpočtový dopravce letiště opustí a odejde na menší, avšak levnější konkurenční plochu mnohem snáz než dopravci „běžní“. Nutno však podotknout, že výše popsané mechanismy v evropském prostředí nejsou platné zcela. Nezbytnou podmínkou pro funkčnost popsaných návazností totiž je nejen liberální fungování trhu letecké dopravy, ale také neregulované uspořádání provozovatelů jednotlivých letišť. Přitom právě druhý ze jmenovaných předpokladů v evropském prostředí není naplněn. Přestože část evropských letišť je již dnes zcela privátní, lze se stále setkat s velkým množstvím zemí, v nichž je přinejmenším podíl na některém z domovských letišť držen státem. Byť jsou tedy letištní služby poskytovány všem leteckým společnostem za stejných podmínek, ingeruje v mnoha případech dodnes státní autorita relativně silně do rozhodování

- 13 -


Radek Ruban

o nastavení sazeb za poskytování letištních služeb. Výjimkou v evropském prostředí není ani přímá regulace, tedy stav, kdy státní autorita privátním subjektům stanovuje hranice, v jejichž mezích je možné sazby letištních poplatků stanovit. Tím je soutěžní prostředí provozovatelů jednotlivých letišť bezesporu negativně ovlivněno. Co však víc, prostřednictvím letištních poplatků je tato deformace přenášena rovněž na trh letecké dopravy. Lze se přitom domnívat (či snad doufat), že právě kompletní privatizace subjektů, jež letištní služby poskytují, bude v procesu deregulace celého sektoru v evropském prostředí krokem následujícím. Přestože tato studie vychází ze stavu, jaký je, tj. analyzuje stav, který je částečně pokřiven situací na trhu letištních služeb, je z předchozího výkladu patrné, jak významnou roli letištní poplatky v celém odvětví sehrávají. Tyto platby de facto propojují oba na sebe navazující trhy a přestože se to může bez pochopení souvislostí zdát absurdní, je to právě nastavení letištních poplatků, které v mnoha případech ovlivňuje informace pro cestující nejpodstatnější, tj. zejména konečnou cenu jejich letenek či to, zda poptávaná linka bude z daného letiště vůbec provozována. Tabulka 1: Střednědobá předpověď vývoje míry roční změny a průměrného denního počtu IFR letů11 v milionech pohybů v regionu ESRA08 (2011-2017) Míra roční změny IFR pohybů v regionu ESRA08 Scénář vývoje Optimistický Střední Pesimistický Optimistický Střední Pesimistický

2006 2007

2008

2009

2010 2011

2012

12

2013

2014

2015

5,4% 4,3% 4,0% 3,8% 3,7% −6,6% 0,8% 4,3% 3,4% 2,3% 2,7% 2,7% 3,4% 2,9% 1,4% 1,9% 2,0% Počet IFR letů (v milionech pohybů) v regionu ESRA08

3,8% 3,1% 2,6% 2,1% 2,1% 1,3%

4,0% 2,9% 2,1%

10,01 10,43 10,85 11,26 11,68 12,12 12,49 9,90 10,24 10,48 10,76 11,05 11,34 11,57 9,81 10,10 10,24 10,43 10,64 10,86 11,00

4,0% 2,9% 2,1%

5,0% 0,4%

9,56 10,04 10,08

9,41

9,49

2016

AAGR 2017 2017/2010

Pramen: STATFOR − Air Traffic Statistics and Forecasts [online] [cit. 2011-07-16] Dostupné z: .

S odvoláním na propočty předpokládaného růstu letecké přepravy v Evropě pak lze předpokládat, že role tohoto institutu s postupem doby ještě posílí, neboť tahounem současné expanze jsou právě nízkorozpočtoví letečtí provozovatelé, zatímco „klasické“ aerolinie se v této době ve většině případů jen dál propadají do ztrát.

11 12

Let IFR (IFR flight) je let prováděný v souladu s pravidly pro let podle přístrojů. AAGR (Average Annual Growth Rate) je míra průměrného ročního růstu.

- 14 -


Radek Ruban

Graf 2: Střednědobá předpověď vývoje průměrného denního počtu IFR letů v regionu ESRA08 (2011-2017)

12 500 000 12 000 000 11 500 000 11 000 000 10 500 000 10 000 000 9 500 000 9 000 000 2005

2007

2009

Optimistický scénář

2011 Průměrný scénář

2013

2015

2017

Pesimistický scénář

Pramen: STATFOR − Air Traffic Statistics and Forecasts [online] [cit. 2011-07-16] Dostupné z: .

Jako dílčí závěr této části textu lze uvést, že přestože letištní poplatky zůstávají po dlouhou dobu stranou bližšího zájmu veřejnosti, význam tohoto institutu se v historických souvislostech vyvinul jako prvek pro celou oblast ekonomie letecké přepravy zcela klíčový. Důvodem je zejména fakt, že platby za poskytnutí, resp. přijetí letištních služeb působí jako spojnice mezi trhem letištních služeb (usptream) a trhem služeb přepravních (downstream).

- 15 -


Radek Ruban

2 PŘEDCHOZÍ STUDIE Jak již bylo řečeno, problematika letištních poplatků zůstává na okraji hlubšího zájmu ekonomů, čemuž odpovídá rovněž intenzita publikační činnosti v dané oblasti. Příčinou tohoto stavu je po mém soudu v prvé řadě nedostatečné povědomí o tom, jak významnou roli letištní poplatky v celém odvětví sehrávají, dalším důvodem je však pravděpodobně také to, že kvalitní zkoumání trhu letištních služeb je počinem značně komplikovaným, neboť již samotný sběr relevantních dat je činností velmi náročnou. Vzdor tomuto nepříznivému trendu však lze nalézt několik výjimek, resp. dílčích publikací, které se letištním poplatkům věnují. V celosvětovém měřítku jsou mi v tomto směru známy tři studie, které se na letištní poplatky jako na hlavní cíl svého zkoumání zaměřují. Snad právě proto, že se předmět zájmu mé stati soustřeďuje na oblast relativně málo probádanou, považuji za vhodné z několika málo uveřejněných studií při ekonomickém modelování vyjít, resp. na ně volně navázat. Celou problematiku stanovování výše letištních poplatků na deregulovaném trhu letecké dopravy otevírá svým článkem Airport competition in the deregulated European aviation market publikovaným v roce 2000 v Journal of Air Transport Management Sean Declan Barrett. Barrett svoji práci zaměřuje na analýzu aspektů soutěžní ekonomie mezi jednotlivým letišti v evropském prostředí deregulovaného trhu letištních poplatků. Již v samotném úvodu textu upozorňuje autor na úzkou spojitost mezi deregulací trhu letecké dopravy a vznikem soutěžního prostředí na trhu letištních služeb, když konstatuje, že „[a]erolinie vstupující nově [na trh letecké dopravy] podněcují soutěž mezi letišti, což je nejdůležitějším následkem deregulace [trhu letecké dopravy] v Evropě [neboť před deregulací] byl vyvíjen pouze nízký tlak na snižování nákladů [leteckých dopravců]“ (pozn. − překlad RR).13 Tento stav je v textu dobře ilustrován na prostředí britských letišť druhé poloviny osmdesátých let, kdy bylo rozhodováno o jejich privatizaci. Barret reprodukuje názory některých někdejších autorů, kteří se k privatizaci stavěli (ex ante) relativně skepticky. V kontrastu k tomu pak věnuje značný prostor analýze dopadů, které deregulace na vytvoření soutěžního prostředí mezi letišti skutečně měla. Autor přitom dochází k závěru, že „[d]eregulace trhu letecké dopravy probíhala v Evropě pomalu, avšak byla hlavním faktorem stimulujícím soutěžní prostředí mezi letišti [..]“ (pozn. − překlad RR).14 Bližšímu zkoumání jsou podrobeny rovněž dopady vzniku soutěžního prostředí na trhu letištních služeb, resp. dopady deregulace letecké dopravy na cestující vůbec. Zdůrazňuje se přitom zejména role vzniku nízkorozpočtových aerolinií,

13

„New entrant airlines engaging in the promotion of competition between airports has also been a recent feature of airline deregulation in Europe. This did not happen before deregulation of airlines. [...] There was little competitive pressure on the cost base.“ 14 „Airline deregulation progressed slowly in Europe but was a major factor in stimulating airport competition.“

- 16 -


Radek Ruban

které na uvolněném trhu letecké dopravy tlak na snižování sazeb za využití letištních služeb stupňují. Celá práce je orámována sadou případových studií, které popisované závěry dokumentují. Barretova práce je po formální stránce členěna do osmi funkčních celků působících kompaktním dojmem. Dílo je esejistickým pojednáním, resp. komentářem sebraných empirických dat. To je také největší slabinou této studie, neboť sama data jsou zpracována pouze v rovině deskriptivně-statistické (bez dalšího ekonomického modelování). Barretův text je tedy solidní vstupní informací o tom, jak by popisované mechanismy pravděpodobně mohly fungovat. Teoretický koncept však na základě této práce nelze mít za empiricky prokázaný. O poznání dále je v tomto směru práce Kurta Van Dendera, která byla pod názvem Determinants of fares and operating revenues at US airports v roce 2007 uveřejněna v periodiku Journal of Urban Economics. Kurt Van Dender v tomto textu jako první autor vytvořil regresní model, který se snaží postihnout skutečnosti mající na stanovování sazeb poplatků za využití letištních služeb vliv. Celá studie je zaměřena na padesát pět letišť nacházejících se na území Spojených států amerických. Pozorování byla provedena mezi lety 1998 až 2002 a jsou tedy o to cennější, že tvoří časovou řadu. Van Dender ve své studii prokazuje vazbu letištních poplatků na vytíženost letiště, když z jeho výsledků vyplývá, že čím více osob je přepraveno, tím jsou letištní poplatky nižší. To se však dotýká pouze letištních ploch, které jsou konečnou, resp. počáteční destinací. Van Denderova studie totiž nasvědčuje tomu, že letištní poplatky letišť s převážným procentem tranzitových cestujících jsou relativně vyšší oproti letištím, u nichž tomu tak není. Ve výsledcích modelu pak lze vypozorovat zásadní vliv soutěžního prostředí na trhu poskytování letištních služeb. Sazby za poskytnutí letištních služeb se totiž snižují, resp. zvyšují úměrně potenciálnímu riziku konkurence ze strany v blízkosti se nacházejících letištních ploch. Celá Van Denderova práce je po formální stránce rozdělena do čtyř kapitol a je svojí povahou „technickým“ popisem ekonomického modelu, který je rozšířen o logické propojení závěrů získaných z ekonomického modelování s doktrinálními náhledy ekonomie letecké dopravy. Získané poznatky jsou však jen těžko aplikovatelné na evropské prostředí, neboť to se − jak již bylo řečeno v předchozí kapitole této práce − od prostředí amerického do značné míry liší. Z objektivního hlediska pak studii lze vytknout nekorektní práci se zdrojovými daty. Van Dender za letištní poplatky považuje toliko poplatky přistávací. Tento krok se jeví být až přílišným zjednodušením celého modelu, který může celkové výsledky studie výrazně zkreslovat (blíže viz oddíl 3.1.2 této práce). Vzdor tomu je však tato práce pozoruhodným

- 17 -


Radek Ruban

dílem, které už jen díky získanému panelu dat naznačuje o mechanismu fungování trhu letištních služeb mnohé. Další studií věnující se problematice letištních poplatků je práce autorů Germà Bela a Xaviera Fagedy, která byla v roce 2009 uveřejněna jako studie Robert Schuman Centre for Advanced Studies (RSCAS) pod názvem Privatization, regulation and airport pricing: an empirical analysis for Europe. Protože se jedná o studii, která se svoji povahou velmi přibližuje cíli mé kvalifikační práce, dovoluji si tomuto textu věnovat větší pozornost. Bel a Fageda podobně jako Van Dender (či snad po jeho vzoru) sestavují ekonometrický model, jehož smyslem je objasnit variabilitu v nastavení sazeb letištních poplatků. Autoři se však na rozdíl od Van Dendera zaměřují na evropské prostředí, když do své studie zahrnují stovku letištních ploch nacházejících se na území Evropské unie. Výsledný model sestává z osmi vysvětlujících proměnných: (i) prvá (Total_Traffic) vyjadřuje celkovou míru provozu na zkoumaném letišti, (ii) druhá (%Nationa_Traffic) je procentním vyjádřením podílu vnitrostátních linek na celkovém provozu, (iii) třetí (Number_nearby_airports) zohledňuje konkurenční prostředí, tedy počet letišť nacházejících se ve vzdálenosti do sta kilometrů od zkoumaného letiště vlastněných rozdílným provozovatelem, která přepravila více než sto padesát tisíc pasažérů za rok, (iv) čtvrtou proměnnou (HHI) je Herfindahl–Hirschmanův index, (v) zohledněna je rovněž koncentrace leteckých dopravců do aliancí a koncernů (%Airline_alliance_traffic), (vi) dále pak také státní regulace trhu letištních služeb, resp. to, do jaké míry je letiště vlastněno státem (Private_Non-regulated), (vii) sedmá proměnná je umělá (dummy) a zachycuje, zda se zkoumané letiště nachází na ostrově (D_island), a konečně (viii) osmá rovněž umělá (dummy) proměnná zohledňuje to, zda je v zemi, v níž se pozorovaná letištní plocha nachází, aplikován jednotný sazebník pro všechna vnitrostátní letiště (D_system). Výsledný ekonomický model Bela a Fagedy tedy nabývá následující podoby: ch arg es = α + β1Total _ Traffic + β 2 National _ Traffic + β 3 Number _ nearby _ airports + + β 4 HHI + β 5 Airline _ alliance _ traffic + β 6 Pr ivate _ Non − regulated + β 7 D _ island + + β 8 D _ system

- 18 -


Radek Ruban

Tabulka 2: Výsledky konečného modelu studie Bela a Fagedy

Total_Traffic

všechna pozorování 0,013 ***

s vyloučením letišť, System u nichž D =1 0,012 ***

s vyloučením letišť, System u nichž D =1 Island aD =1 0,008

%National_Traffic

-777,97 **

-1210,39 ***

-1181,51 ***

Number_nearby_airports

-42,00

-61,89

-137,96 **

HHI

-479,49

-692,40

-902,29 *

%Traffic_airlines_alliances

869,84***

1123,92 ***

1432,95 ***

Private_Non-regulated

10,87 ***

10,40 ***

13,66 ***

island

134,45

357,36 ***

-

D

System

-284,67

-

-

Počet pozorování

100

77

55

Koeficient determinace

0,44

0,47

0,58

F

77,64 **

59,51 ***

86,06 ***

D

Pramen: Bel et al. (2009).

Oba autoři pak celé modelování rozšířili, když pozorovaný vzorek zprvu omezují na letiště, která se nenachází na území státu využívajícího jednotný sazebník pro nastavení letištních poplatků. Ve druhé řadě je pak výběr omezen nejen předchozím kritériem, ale také tím, zda se zkoumané letiště nachází na ostrově. Z výsledků základního modelu, tj. modelu bez omezení sledovaného vzorku, je patrná statistická významnost (i) celkového provozu (Total_Traffic), (ii) procentní míry vnitrostátních letů (%Nationa_Traffic), (iii) aspektu propojení, resp. seskupení leteckých dopravců do aliancí (%Airline_alliance_traffic) a (iv) míry státního zásahu do nastavení letištních poplatků (Private_Non-regulated). Při omezení pozornosti pouze na letiště nacházející se mimo území států, v nichž letištní poplatky nejsou stanovovány na základě jednotného sazebníku, se statisticky významné stává rovněž to, zda je letiště umístěno na ostrově (D_island). Při druhé transformaci modelu statistické významnosti nabývá také proměnná Number_nearby_airports, tedy počet konkurenčních letišť a Herfindahl-Hirschmanův index (HHI). Regresní analýza byla Belem a Fagedou provedena dvoustupňovou metodou nejmenších čtverců a variabilitu v datech se autorům podařilo objasnit ze čtyřiceti čtyř, čtyřiceti sedmi, resp. padesáti pěti procent. Studie je esejistickým dílem, které je členěno do šesti kapitol a které krom zpracování značného množství dat pracuje s poměrně obsáhlým aparátem odborné literatury, pročež lze mít závěry obou autorů za věcně velmi kvalitně vyargumentované. Zásadním nedostatkem celé práce je však fakt, že Bel a Fageda jako výlučný zdroj svých dat o letištních poplatcích využili jen webového portálu Airporcharges.com. Nespornou výhodou, resp. zjednodušením je jednotná metodika výpočtu letištních poplatků, jak jsem se ale sám přesvědčil, data zmíněného webového portálu mnohdy nejsou korektní a jednotlivé položky tak jsou

- 19 -


Radek Ruban

do značné míry zkreslené. Má další výtka pak směřuje k tomu, že autoři do výpočtu konečné hodnoty letištních poplatků zahrnuli po mém soudu nesprávně rovněž poplatky hlukové, které podle mého názoru do kategorie letištních poplatků nespadají (jedná se o tzv. „leteckou daň“; blíže viz oddíl 3.1.2 této práce). Konečně pak považuji za chybné omezit svoji pozornost pouze na letištní plochy nacházející na území států Evropské unie. Evropský trh letecké dopravy, resp. trh letištních služeb totiž podle mého názoru státoprávní hranice Evropské unie nekopíruje. Byť je tedy celá práce zpracována na velmi kvalitní úrovni, mám za to, že zejména užití vstupních dat budí jisté rozpaky a na výsledky práce těchto autorů je tak nezbytné nahlížet ve světle výše uvedených výhrad. Jak je z předchozího textu patrné byly do dnešního dne zpracovány pouze tři texty zabývající se prokazováním souvislostí na trhu letištních služeb, z nichž pouze dva mají povahu empirické studie. Byť jsou obě tyto empirické studie na velmi vysoké úrovni a prezentované závěry lze mít za dostatečně vyargumentované, jsou výsledky obou těchto prací použitelné pouze s výhradami − u historicky starší z důvodu svého zaměření na geograficky rozdílný trh, u historicky mladší pak z důvodu nekorektního datového panelu. Mým záměrem je tedy na dřívější texty navázat, prověřit správnost prezentovaných závěrů, resp. tyto závěry rozšířit o vlastní úvahy a zpřesnit je.

- 20 -


Radek Ruban

3 REGRESNÍ ANALÝZA 3.1 Data 3.1.1 Sledovaný vzorek Stejně jako každá studie má i tato práce své hranice, a proto, aby bylo dosaženo vytýčených cílů, musí být přijata jistá dávka nezbytných zjednodušení. Prvotním a zcela zásadním omezením je to, že pozornost této práce je zaměřena pouze na letiště evropská; neboť získat nezbytná data v celosvětovém měřítku by bylo fakticky nemožné. Jednotlivé systémy plateb za provedení letu vykazují navíc v konkrétních světových regionech natolik zásadní odlišnosti, že i kdyby potřebná data k dispozici byla, jejich kvalitní zpracování by s největší pravděpodobností nebylo uskutečnitelné. Na samém počátku zkoumání je pak vhodné uvést, která ze světových letišť jsou optikou této práce jako „evropská“ viděna. Za evropská jsou považována veškerá letiště nacházející se na území členských států Evropské organizace pro bezpečnost leteckého provozu (European Organisation for the Safety of Air Navigation, známá též jako EUROCONTROL). EUROCONTROL je mezivládní organizace sdružující třicet devět států, jejímž hlavním cílem je rozvoj a sjednocování postupů pro poskytování letových provozních služeb. Z hlediska trhu letecké přepravy a obecného systému výpočtu letištních poplatků tedy tato oblast tvoří relativně homogenní a vzájemně propojený celek. Omezit svoji pozornost pouze na členské státy Evropské unie (Bel et al., 2009) či odhlédnout od některých letištních ploch nacházejících se mimo zeměpisné hranice Evropy by výsledky této studie do značné míry zkreslovalo. Sluší se však dodat, že nezbytná data se nepodařilo získat pro Arménii, Bývalou jugoslávskou republiku Makedonii, Černou Horu a Ukrajinu, a proto musely být tyto země ze mnou prezentované studie od samého počátku vyřazeny. Tabulka 3: Seznam členských států EUROCONTROL Albánie

Finsko

Lotyšsko

Norsko

Srbsko

Arménie *)

Francie

Lucembursko

Polsko

Španělsko

Belgie Bosna a Hercegovina Bulharsko

FYROM *)

Maďarsko

Portugalsko

Švédsko

Chorvatsko

Malta

Rakousko

Švýcarsko

Irsko

Moldavsko

Rumunsko

Turecko

Černá Hora *)

Itálie

Monako

Řecko

Ukrajina *)

Česká republika

Kypr

Německo

Slovensko

Velká Británie

Dánsko

Litva

Nizozemsko

Slovinsko

*) Členské státy, které musely být pro nedostatek dostupných dat ze studie vyřazeny.

Pramen: EUROCONTROL : Members [online] Změněno: 17. 12. 2010 [cit. 2011-09-03]. Dostupné z: .

Fakticky nezpracovatelný je však díky svému objemu rovněž vzorek všech letišť nacházejících se na území členských států EUROCONTROL. Podobně jako Van Dender

- 21 -


Radek Ruban

(2006) či Bel et al. (2009) jsem navíc toho názoru, že okolnosti determinující výši letištních poplatků jsou nejlépe pozorovatelné u „velkých“ letišť, neboť jsou to právě „velká“ letiště, která nastavení výše letištních poplatků detailně, dlouhodobě a profesionálně vyhodnocují. To samo o sobě nelze považovat za fakt nikterak překvapivý, neboť takto získané zdroje tvoří kolem padesáti procent celkových příjmů letištních provozovatelů (Airport charges in Europe, An ACI Europe report, 2003). U „malých“, zejména aeroklubových, letištních ploch můžeme naproti tomu často vypozorovat relativně široké spektrum sledovaných zájmů, z nichž mnohé stojí maximalizaci zisku prostřednictvím úpravy sazeb letištních poplatků naproti. Přestože obecně samozřejmě nelze ztotožňovat maximalizaci zisku s maximalizací užitku, jsme toho názoru, že zatímco v případě velkých a profesionálních hráčů na trhu letištních provozních služeb by byly tyto dvě veličiny velmi výrazně korelované, u „malých“ letišť by se míra vzájemné provázanosti naopak vytrácela. Systém výpočtu tax pro letadla všeobecného letectví (tzv. general aviation) navíc vykazuje značná specifika a je tedy od obecně zaběhlé praxe výpočtu letištních poplatků výrazně odlišný. Na základě všech těchto aspektů jsem tedy došel k názoru, že zařazení „malých“ letišť by vzhledem k záměrům této práce výsledky mé studie značně zkreslovalo. Jako sledovaný vzorek reprezentující evropské prostředí je tedy zvolena stovka „největších“ evropských letišť, přičemž za objektivní kritérium velikosti je považována vytíženost konkrétního subjektu v roce 2010 měřená pomocí celkového počtu přepravených cestujících za toto období.

- 22 -


Radek Ruban

Tabulka 4: Seznam sta nejvytíženějších evropských letišť dle počtu přepravných cestujících v roce 2010 Adana (ADA)

Düsseldorf International (DUS)

Napoli (NAP)

Aeroporot di Bari (BRI)

Edinburgh (EDI)

Newcastle (NCL)

Aèroport Toulouse−Blagnac (TLS)

Eest Midlands International (EMA)

Nice Cöte d'Azur (NCE)

Aeroporto di Torino (TRN)

Faro (FAO)

Nürnberg (NUE)

Aeroportos Lisboa (LIS)

Frankfurt (FRA)

Orio al Serio International (BGY)

Aèroports de Lyon (LYS)

Fuerteventura (FUE)

Oslo (OSL)

Alicante (ALC)

Geneve International (ZHY)

Palermo (PMO)

Amsterdam Schiphol (AMS)

Glasgow (GLA)

Palma de Mallorca (PMI)

Ankara Esenboğa (ESB)

Göteborg Landvetter (GOT)

Paris Beauvais (BVA)

Antalya (AYT)

Gran Canaria (LPA)

Paris Charles de Gaulle (CDG)

Athenas International (ATH)

Hahn (HHN)

Paris Orly (ORY)

Barcelona (BCN)

Hamburg (HAM)

Pisa (PSA)

Barcelona Girona (GRO)

Hannover (HAJ)

Porto (OPO)

Basel−Mulhouse−Freibourg (BSL)

Helsinki−Vantaalle (HEL)

Praga Ruzyně (PRG)

Belfast International (BFS)

Ibiza (IBZ)

Rirga International (RIX)

Bergen, Flesland (BGO)

Istanbul Ataturk (IST)

Roma Fiumicino (FCO)

Berlin Schönefeld (SXF)

Izmir (ADB)

Rome Ciampino (CIA)

Berlin Tegal (TXL)

Lanzarote (ACE)

Sabiha Gökçen International (SAW)

Bilbao (BIO)

Larnaka International (LCA)

San Pablo (SVQ)

Birmingham International (BHX)

Liverpool John Lennon (LPL)

Sofia (SOF)

Bodrum (BJV)

London City (LCY)

Stavanger, Solo (SVG)

Bologna (BLQ)

London Gatwick (LGW)

Stockholm Arlanda (ARN)

Bordeaux−Mérignac (BOD)

London Heathrow (LHR)

Stuttgart (STR)

Bristol (BRS)

London Luton (LTN)

Tenerife Norte (TFN)

Brussels South Charleroi (CRL)

London Stansted (STN)

Tenerife Sur (TFS)

Brussels Zaventem (BRU)

Madrid−Barajas (MAD)

Trondheim, Værnes (TRD)

Budapest Ferihegy (BUD)

Malaga (AGP)

Valencia (VLC)

Bucharest Otopeni (OTP)

Malta International (MLA)

Venice (VCE)

Cagliari (CAG)

Manchester (MAN)

Viuenna Schwechat (VIE)

Catania (CTA)

Marseilles Provence (MRS)

Warsaw Chopin (WAW)

Cologne Bonn (CGN)

Milano Linata (LIN)

Weeze (NRN)

Copenhagen (CPH)

Milano Malpensa (MXP)

Zürich (ZRH)

Dalaman (DLM)

München (MUC)

Dublin (DUB)

Nanates Atlantique (NTE)

Pramen: Aeroportos de Portugal, Anna Aero, Associazione Italiana Gestori Aeroporti, Croation Civil Aviation Agency, Swedavia − Swedish Airports, UK Civil Aviation Authority, webové stránky jednotlivých letišť. Pozn.: v závorkách jsou uvedeny IATA kódy jednotlivých letišť.

Na první pohled nezajímavý seznam začíná o struktuře evropského trhu letecké přepravy leccos vypovídat již při základním statistickém šetření. Sledovaný vzorek byl rozdělen do skupin podle států, na jejichž území se konkrétní letištní plochy nachází. V návaznosti na to byla sestavena tabulka četností zastoupení jednotlivých zemí, z níž vyplývá, že zatímco například Srbsko není ve sledovaném vzorku zastoupeno ani jednou − tamější nejvytíženější letiště (Belgrade Nikola Tesla Airport) se počtem přepravených osob umístilo na sto čtvrtém místě − španělských letišť bychom v seznamu

- 23 -


Radek Ruban

napočítali hned patnáct. Přestože tedy do studie v nejzákladnější linii bylo zahrnuto třicet pět členských států Evropské organizace pro bezpečnost leteckého provozu, je jich ve sledované stovce největších evropských letišť reálně zastoupeno pouze dvacet pět. Na území zbylých deseti států se nenachází žádná letištní plocha, která by se počtem přepravených osob v roce 2010 zařadila mezi sto největších evropských vzdušných přístavů. Tabulka 5: Seznam zemí zastoupených ve sledovaném vzorku Belgie

Francie

Maďarsko

Polsko

Španělsko

Bulharsko

Irsko

Malta

Portugalsko

Švédsko

Česká republika

Itálie

Německo

Rakousko

Švýcarsko

Dánsko

Kypr

Nizozemsko

Rumunsko

Turecko

Finsko

Litva

Norsko

Řecko

Velká Británie

Pramen: Aeroportos de Portugal, Anna Aero, Associazione Italiana Gestori Aeroporti, Croation Civil Aviation Agency, Swedavia − Swedish Airports, UK Civil Aviation Authority, webové stránky jednotlivých letišť.

Četnost zastoupení jednotlivých států ve sledovaném vzorku však o rozložení sil na evropském trhu letecké přepravy vypovídá mnohem víc. Při spočtení hodnot absolutní a relativní kumulativní četnosti je zřejmé, že sedmdesát tři z celkového počtu sta letišť, tedy zhruba tři čtvrtiny ze sledovaného vzorku, se nachází na území pouhých šesti států (Španělsko, Itálie, Velká Británie, Německo, Francie, Turecko). Zbylých devatenáct zemí je reprezentováno sedmadvaceti letišti, a tvoří tak zhruba čtvrtinu „sledované stovky“. Tabulka 6: Četnost výskytu počtu letišť ve sledovaném vzorku dle zemí původu četnost Členský stát

absolutní

kumulativní četnost relativní

absolutní

relativní

1

Španělsko

15

0,15

15

0,15

2

Itálie

14

0,14

29

0,29

3

Velká Británie

14

0,14

43

0,43

4

Německo

12

0,12

55

0,55

5

Francie

10

0,10

65

0,65

6

Turecko

8

0,08

73

0,73

7

ostatní

23

0,23

100

1,00


Postavení francouzských, italských, německých, španělských a britských letišť potvrzuje rovněž statistika četnosti v závislosti na počtu přepravených pasažérů. Podobně jako v předchozím případě byla jednotlivá letiště rozdělena do skupin podle států, na jejichž území se nachází, a pro tyto skupiny byly následně sečteny počty osob přepravených v roce 2010. Jak je patrné z tabulky 6, šestice zemí, která na základě údajů ze sledovaného vzorku přepravila nejvíce osob, je, byť v rozdílném pořadí, shodná s šesticí států, na jejichž území se nachází tři čtvrtiny sledovaných letišť.

- 24 -


Radek Ruban

To by samo o sobě nebylo až tak překvapivé, neboť lze očekávat, že nachází-li se na území skupiny států nejvíce letišť z celého sledovaného vzorku, přepraví tato letiště v součtu oproti ostatním také nejvíce osob. Zajímavý je však téměř shodný poměr podílu oněch šesti států na námi zkoumaném celku. Ze statistiky četnosti přepravených osob dle zemí, na jejichž území se letiště nachází, totiž vyplývá, že stejně jako v předchozím případě jsou celé tři čtvrtiny sledovaného vzorku zastoupeny stále týmiž šesti zeměmi. Tabulka 7: Četnost osob přepravených v roce 2010 dle zemí původu Členský stát

četnost absolutní relativní

kumulativní četnost absolutní relativní

1

Velká Británie

192 074 390

0,16

192 074 390

0,16

2

Německo

176 591 569

0,15

368 665 959

0,31

3

Španělsko

174 599 122

0,15

543 265 081

0,45

4

Francie

128 626 926

0,11

671 892 007

0,56

5

Itálie

118 945 833

0,10

790 837 840

0,66

6

Turecko

90 213 316

0,08

881 051 156

0,74

7

ostatní

304 963 789

0,26

1 197 269 052

1,00


Základního statistického šetření tedy lze usuzovat, že tato šestice států má na evropském trhu letecké přepravy výlučné postavení a že chování provozovatelů letišť nacházejících se na jejích území, stejně jako nastavení vnějších podmínek pro stanovování letištních poplatků v těchto zemích prezentovaný model výrazně ovlivní. Vraťme se však k samé podstatě této části textu a jako dílčí závěr oddílu konstatujme, že pozornost této studie je omezena na sto nejvytíženějších evropských letišť, přičemž jako kritérium velikosti je zvolen počet osob, které byly na letiště anebo z něj přepraveny v roce 2010. 3.1.2 Letištní poplatky Celá práce je založena na snaze co možná nejpřesněji objasnit variabilitu evropských letištních poplatků. Je tedy bezesporu na místě definovat, co letištními poplatky rozumět, a objasnit, jak s tímto pojmem bude zacházeno v prezentované kvalifikační práci. Obecně se má zpravidla za to, že letištními poplatky jsou veškeré nevyhnutelné platby, které připadají provozovatelům letišť a které hradí letečtí přepravci provozovatelům letišť za využívání letištních služeb a infrastruktury v souvislosti s odbavením cestujících a pohybem letadel po pohybové ploše15 (Airport charges in Europe, An ACI Europe report, 2003). Systém plateb za využití letištních služeb je však napříč nejen světem, ale i evropským 15

Pohybová plocha (movement area) je část letiště určená pro vzlety, přistání a pojíždění letadel, sestávající z provozní plochy (manoeuvring area) a odbavovacích ploch (aprons).

- 25 -


Radek Ruban

kontinentem velmi rozmanitý a vymezení tohoto na první pohled zcela zřejmého pojmu činí v praxi značné potíže. Je například na místě rozlišovat mezi letištním poplatkem a „leteckou daní“ (jako leteckou daň lze označit příkladně tzv. poplatek hlukový). Obě platby jsou z pohledu aerolinií platbou úzce spojenou s využitím infrastruktury letiště. Současně s tím je naplněn rovněž prvek nevyhnutelnosti, neboť chce-li letecký dopravce linku z daného letiště provozovat, musí oba poplatky uhradit. Letecká daň je navíc hrazena zpravidla současně s letištními poplatky, a to povětšinou dokonce stejně jako letištní poplatek na účet provozovatele letiště. Zatímco však letištní poplatek je výlučným výnosem podnikatele, jenž letiště provozuje, v případě letecké daně sehrává letiště pouze roli plátce daně a takto získaný výnos obratem postupuje dál příslušné státní autoritě. V případě leteckých daní tedy nejde o platbu, která by připadla provozovateli letiště, a proto o klasifikaci tohoto odvodu jako letištní poplatku nemůže být řeč. Podobně komplikovaným úkolem je pak také najít v reálném světě jasné dělítko mezi poplatky za využití letištních služeb a tzv. ground handlingem (tedy zběžnou technickou údržbou letadel, úklidem prostoru určeného pro cestující, doplněním zásob potravin či pitné vody atp.). V širším slova smyslu ground handling bezesporu je letištní službou poskytovanou aeroliniím. Chybí však prvek nevyhnutelnosti, neboť přepravci mohou sami zvolit, ve kterých destinacích těchto služeb využijí, resp. zda tuto službu vůbec outsourcovat. V mnoha případech operuje navíc na jednom letišti hned několik handlingových společností, jimž samo letiště pouze pronajímá prostory bez toho, aniž by s nimi bylo jakkoli propojeno. Výnos z takto poskytnuté služby tedy přísluší handlingové společnosti a k letišti se příjem z této činnosti dostane pouze prostřednictvím úhrady nájemného za prostory a vybavení, které letiště handlingové společnosti poskytuje. Ani poplatek za tuto službu tedy zpravidla není do kategorie letištních poplatků řazen. Jako praktické řešení těchto obtíží se nabízí možnost uchopit pomyslné lano „za opačný konec“ a definovat letištní poplatky jednoduše jako souhrn výnosů provozovatele letiště. Poměrně logická se totiž zdá být úvaha směřující k závěru, že provoz (mnohdy zcela privátních) letišť je financován právě z letištních poplatků. Ani to však již v dnešní době není závěrem doktrinálně bezchybným, neboť výnosy současných letišť z poplatků explicitně souvisejících s letectvím tvoří již jen zhruba polovinu celkových příjmů letištních provozovatelů (Abeyratne, 2001). Zbylé tržby pochází z komerční činnosti, která s letectvím nemá přímou souvislost (např. pronájem prostor situovaných v areálu letiště pro pořádání obchodních jednání). Obě skupiny získaných prostředků jsou pak křížově využívány jak k financování činností souvisejících s letectvím přímo, tak k financování komerčních aktivit. Poměr mezi oběma složkami tedy v praxi není jasně vyčíslitelný a ani chápání letištního poplatku coby tržby letiště tak není bez potíží, resp. na otázku, co letištním poplatkem rozumět, neodpovídá zcela uspokojivě. - 26 -


Radek Ruban

Byť s jistými drobnými nepřesnostmi, považuji tedy za nejkorektnější již výše uvedenou definici, která jako letištní poplatek označuje výhradně (a) nevyhnutelnou platbu, kterou (b) jsou letečtí přepravci povinni uhradit (c) provozovatelům letišť (d) za využívání letištních služeb a infrastruktury (e) v souvislosti s odbavením cestujících a pohybem letadel po pohybové ploše. Z této definice mnou prezentovaná studie vychází a v mezích hranic tohoto vnějšího rámce je s pojmem letištní poplatek dále pracováno. Struktura výpočtu letištních poplatků je velmi rozmanitá a s drobnou nadsázkou lze uvést, že každé letiště používá pro výpočet konečné sazby odvodu za využití letištních služeb a infrastruktury rozdílného algoritmu. Přestože neexistuje jednotná metodika výpočtu letištních poplatků a jednotlivá nastavení sazeb, resp. způsob výpočtu se v závislosti na potřebách a strategii provozovatele letiště zásadním způsobem liší, bývá celá skupina plateb díky podobným rysům jejich jednotlivých složek rozdělována do pěti dílčích kategorií na (i) poplatky přistávací, (ii) poplatky za využití letiště cestujícími, (iii) poplatky parkovací, (iv) poplatky za transfer cestujících a (v) tzv. poplatky ostatní. Přistávací poplatek je chápán jako platba za využití vzletové a přistávací dráhy zahrnující zpravidla rovněž využití pojezdových drah. Jeho výše je ve většině případů vázána na tzv. maximální vzletové hmotnosti (MTOW) letadla, což má zohledňovat míru opotřebení provozních ploch jednotlivými lety. Celou situaci lze pro snazší pochopení připodobnit k sazebníkům dálničních známek, kdy jsou těžší kamiony zpoplatněny relativně více než kamiony lehčí. Je zřejmé, že přistání a odlet letadla lehké kategorie „poničí“ vzletovou a přistávací dráhu výrazně méně než přistání a odlet letounu kategorie těžké. Poplatek za využití letiště cestujícími je platba aerolinií za to, že cestující využije infrastruktury letiště (zde se má na mysli zejména zázemí určené cestujícím, tj. prostředí letištní haly). V některých případech účtují letiště přepravcům pouze sazbu za cestující, kteří z letiště odlétají. Má se totiž za to, že přiletí-li letoun jisté letecká společnost na dané letiště, musí z něj také odletět a zatímco přilétnuvší pasažéři se v letištní hale příliš nezdržují, u cestujících na odletu je tomu opačně. Výše platby se u poplatku za využití letiště cestujícím odvíjí od počtu cestujících, které ten či onen dopravce na letiště či z něj přepravil a kteří tak infrastruktury letiště využili. Smyslem této platby tedy je kvantitativně postihnout využití letištních služeb cestujících konkrétního leteckého přepravce. Parkovací poplatek je platbou za odstavení letadla na odbavovací ploše a lze jej pro lepší představu přirovnat k parkování automobilu na placeném parkovišti. Cena je zpravidla stanována v návaznosti na čas (povětšinou počítaném v půlhodinách či hodinách), po který letoun na letišti zůstává. Poplatek tak odráží dobu, po kterou letadlo svoji přítomností omezuje kapacitu letiště. V poslední době není nijak neobvyklá snaha leteckých provozovatelů přilákat konkurenční provoz nabídkou první půlhodiny či hodiny parkování zdarma. V prvé půlhodině až hodině, která je provozovateli nabízena jako bezplatná, totiž

- 27 -


Radek Ruban

bez problému dojde k výměně cestujících (či posádky), základní údržbě stroje, doplnění palubních zásob a stroj tak může pokračovat v dalším letu na jiné lince, aniž by jeho provozovatel parkovací poplatek musel uhradit. To je pro letiště, která toto bonitum nabízejí, konkurenční výhodou a snad právě proto v poslední době přibývá letištních provozovatelů, kteří parkovací poplatky v prvních hodinách po odstavení letounu promíjí. Poplatek za transfer cestujících navazuje poměrně úzce na již zmíněnou platbu za využití letiště cestujícím. Zatímco však poplatek za využití letiště cestujícími dopadá na pasažéry, kteří z letiště odlétají anebo na něj přilétají, poplatek za transfer dopadá na ty cestující, kteří vzdušného přístavu využívají pouze jako přestupního uzlu a fakticky tak nikdy neopustí halu letiště. V současné době však díky snižování nároků na hraniční kontrolu tento poplatek ztrácí své logické opodstatní a v evropském prostředí byl ve valné většině případů podřazen pod platbu za využití letiště cestujícími. Zbytková kategorie postihuje všechny ostatní případy plateb, které naplňují konstrukční prvky letištního poplatku, avšak nebyly zařazeny do předchozích kategorií. Do této skupiny patří například poplatek za přistavení letounu k nástupnímu mostu, což lze chápat jako „příplatek“ leteckého dopravce za pohodlnější odbavení svých cestujících. Zde již však narážíme na samo definiční vymezení chápání letištního poplatků, neboť o nevyhnutelnosti těchto plateb lze mít důvodné pochybnosti. S ohledem na to, že poplatek za transfer cestujících se v evropském prostředí − jak již bylo řečeno − téměř nevyužívá, a vzhledem ke značné nepřehlednosti kategorie poplatků ostatních, mnou prezentovaná studie tyto dvě skupiny ve svých výpočtech nezohledňuje. Celková výše letištního poplatku (vysvětlovaná proměnná) je pro konkrétní letiště spočtena ve všech sto případech jako součet (i) poplatku přistávacího, (ii) poplatku za využití letiště cestujícími a (iii) poplatku parkovacího. Z korelační matice pak lze zjistit, že klíčovou roli v celkové výši letištních poplatků sehrává složka poplatku za využití letiště cestujícími, jež tvoří v mezích rámce této studie tři čtvrtiny celkové částky letištního poplatku. Tabulka 8: Korelační matice jednotlivých složek letištních poplatků Přistávací poplatek

Popl. za využití letiště cestujícími

Parkovací poplatek

Letištní poplatky (celkem)

1,0000

0,3879

0,2684

0,6529

Přistávací poplatek

1,0000

0,1982

0,9476

Popl. za využití letiště cestujícími

1,0000

0,3281

Parkovací poplatek

1,0000

Letištní poplatky (celkem)

Pramen: Vlastní výpočty.

Přestože se však jedná o prvek ve většině případů klíčový, nelze jeho roli přeceňovat. Příkladně na letišti Paris Beauvais tvoří v modelové situaci této studie poplatek za využití

- 28 -


Radek Ruban

letiště cestujícími pouhých čtyřicet procent celkové výše letištních poplatků. Poměr skladby jednotlivých složek je obecně vždy závislý na typu letounu, resp. na tom, kolik cestujících letoun přepravuje (tedy i na tom, jak je konkrétní linka vytížená). Přes stěžejní roli, kterou poplatek za využití letiště cestujícími v portfoliu dílčích plateb, jejichž součet tvoří celkovou hodnotu letištních poplatků, sehrává, by bylo omezení pozornosti studie pouze na tuto veličinu krokem nesprávným (Van Dender, 2007), který by výsledky modelu dozajista ovlivnil a snížil tak vypovídací hodnotu získaných dat. Letištním poplatkem se tedy pro účely této práce v konkrétních případech rozumí vždy součet tří složek − (i) poplatku přistávacího, (ii) poplatku za využití letiště cestujícími a (iii) poplatku parkovacího. Graf 3: Podíl složky poplatku za využití letiště cestujícími v celkové výši letištních poplatků € 7 000,00

€ 6 000,00

€ 5 000,00

€ 4 000,00

€ 3 000,00

€ 2 000,00

€ 1 000,00

€ 0,00 0

20

40

60

80

100

pořadí pozorování / nejvytíženějších letišť (0 = nejvytíženější letiště v Evropě) Letištní poplatek (celkem)

Poplatky za využití letiště cestujícími


Pro výpočet výše letištních poplatků na konkrétním letišti je pak zcela klíčová informace o typu letounu, pro nějž byl letištní poplatek spočten. Jak již bylo výše řečeno, maximální vzletová hmotnost (MTOW), která se u každého typu stroje liší, přímo ovlivňuje výši přistávací složky letištních poplatků. Doposud však nezaznělo, že sazebníky přistávacích poplatků ve většině případů nejsou lineární funkcí MTOW, nýbrž mají charakter „schodovitého systému“. Jednotlivé typy letounů jsou v závislosti na maximální vzletové hmotnosti rozděleny do několika váhových skupin, které podléhají v rámci těchto skupin totožnému zpoplatnění. Tak například ruzyňské letiště rozlišuje z pohledu přistávacích poplatků pět skupin letounů, a to (1) letouny s MTOW do devíti tun, (2) letouny s MTOW od desíti do dvaceti čtyř tun, (3) letouny s MTOW mezi dvaceti pěti až čtyřiceti devíti tunami, (4) letouny s MTOW mezi padesáti až sto tunami a (5) letouny s MTOW větší než sto tun. Z toho je zřejmé, že rozdíl výše přistávacího

- 29 -


Radek Ruban

poplatku pro letoun o maximální vzletové hmotnosti čtyřicet devět tun se bude do značné míry lišit od letounu s MTOW padesát tun, a to i navzdory tomu, že jinak (technickým vybavením, počtem přepravovaných osob, rozměry nákladního prostoru atp.) mohou oba stroje spadat do totožných kategorií a být si velmi podobné. Aby bylo zamezeno zkreslování dat tímto fenoménem, byly výpočty provedeny pro dva rozdílné typy letounů spadající svým vybavením a jejich oblibou mezi aeroliniemi do téže kategorie (Boeing 737-800 a Airbus A320). Z takto získaných hodnot byl následně spočten aritmetický průměr, který je ve smyslu této studie označován jako přistávací poplatek. Tabulka 9: Základní technické údaje Boeingu B737−800 a Airbusu A320 B 737-800

A320

Maximální počet přepravovaných cestujících

189

180

Nákladový prostor

3

44,00 m

37,41 m

3

Maximální výkon

27,300 lb

26,000 lb

maximální vzletová hmotnost (MTOW)

79 010 kg

78 000 kg

Dolet

5 765 km

5 900 km

Pramen: Boeing [online] [cit. 2011-04-08]. Dostupné z: . Airbus [online] [cit. 2011-04-08]. Dostupné z: .

Podobné techniky bylo využito také pro výpočet poplatků za využití letiště cestujícími. Rovněž zde sehrává klíčovou roli, jaký letoun aerolinie na konkrétní linku nasadí, resp. jak moc bude letoun zaplněn a kolik cestujících tedy infrastrukturu letiště ve výsledku využije. Také v tomto případě jsou pro zamezení zkreslení dat výchylkami v sazebnících jednotlivých letišť hodnoty spočteny jak pro Boeing 737-800, tak pro Airbus A320 a následně zprůměrovány. Při výpočtu se pak vychází z předpokladu plného obsazení letounu. Byť si jsem dobře vědom nereálnosti presumpce stavu plného obsazení stroje, je dané zjednodušení nezbytné, neboť nuance míry vytíženosti jednotlivých letů při zkoumaném objemu dat nelze kvalitně postihnout. Výše popsaným způsobem spočtená hodnota je v mezích rozsahu této práce označována jako poplatek za využití letiště cestujícími. V případě poplatků parkovacích je pro účely modelování přijat předpoklad, podle nějž se letoun na odbavovacích plochách nezdrží déle než dvě hodiny. Jde tedy o typický let na „nedomovské“ letiště, kdy je stroj po nezbytné údržbě dopravcem bez zbytečného zdržování nasazen na další linku. Rovněž v tomto případě jsou hodnoty parkovacích poplatků spočteny zvlášť pro oba zmíněné typy letounů vedle sebe a následně zprůměrovány.

- 30 -


Radek Ruban

Tabulka 10: Popisná statistika vysvětlované proměnné (v EUR) poplatek

přistávací

počet pozorování

za využití cestujícími

parkovací

letištní (celkem)

100

100

100

100

střední hodnota

492,02

1639,5

31,063

2162,6

medián

415,26

1393,3

0

1975,2

minimum

63,585

0

0

391,14

maximum

1833,8

4504,8

532,92

6406,15

směr. odchylka

332,81

848,10

86,828

1049,4

0,67641

0,51728

2,7952

0,48525

šikmost

1,9888

1,1773

3,9552

1,4799

stand. špičatost

5,1631

1,3396

16,582

2,8041

variační koeficient


Pro úplnost metodiky výpočtu se pak sluší dodat, že modelový let, pro nějž byly letištní poplatky spočteny, byl letem pravidelným, realizovaným mezi zeměmi Schengenského prostoru (nachází-li se samo zkoumané letiště na území Schengenského prostoru) podle letního letového řádu platného od května do října roku 2010 v časovém úseku osmé až třiadvacáté hodiny. Modelový letecký přepravce přitom v roce 2009 přepravil na anebo z konkrétního letiště méně než sto tisíc cestujících. Konečně modelový let, pro nějž jsou letištní poplatky spočteny, je svojí povahou odletem; od plateb spojených s příletem stroje tato studie abstrahuje. Z tohoto výčtu je patrné, jak moc je způsob výpočtu evropských letištních poplatků různorodý, a pro korektnost je nezbytné uvést metodologii výpočtu do nejmenších detailů Z hlediska zkoumané materie však tento výčet nemá zásadnějšího významu. Jako dílčí závěr tohoto oddílu je tedy možné uvést, že letištní poplatkem (endogenní proměnnou) se ve smyslu tohoto textu rozumí součet (i) poplatků přistávacích, (ii) poplatků za využití letiště cestujícími a (iii) poplatků parkovacích. Aby bylo zamezeno zkreslení způsobeném nastavením sazebníků jednotlivých letišť byly všechny tři dílčí platby spočteny pro dva rozlišné typy letounů stejné kategorie a následně zprůměrovány. Přijata je přitom celá škála dalších dílčích předpokladů, za nichž byl v mezích rámce této studie modelový let proveden. 3.1.3 Vysvětlující proměnné Podobně jako Van Dender (2006) či Bel et al. (2009) se domnívám, že výše letištních poplatků, resp. variability endogenní proměnné závisí na celé řadě socio-geografických a ekonomických prvků. Jeví se tedy vhodné na tomto místě detailněji objasnit, které aspekty, z jakých důvodů a za jakého metodického zpracování byly do této studie zahrnuty. První veličinou, která by při objasňování variability evropských letištních poplatků měla být zohledněna, je míra zalidnění oblasti, v níž se zkoumané letiště nachází. Zajímavou statistiku v tomto směru poskytuje Fewings (1998), který se zaměřil na nejvýznamnější letiště deseti

- 31 -


Radek Ruban

zemí Evropské unie, přičemž ve vzdálenosti do jedné hodiny cesty automobilem napočítal sto třicet jedna konkurenčních letištních ploch. Při bližším zkoumání pak vyplývá napovrch, že největší koncentrace vzdušných přístavů se nachází v oblastech velkých aglomerací, tedy v regionech s nejvyšší mírou zalidnění. Lze se tedy domnívat, že populace konkrétního regionu výši letištních poplatků determinuje. Míra zalidnění je v této studii reprezentována proměnnou l_population. Ta vyjadřuje logaritmus počtu obyvatel oblasti, v němž se zkoumané letiště nachází. Oblastmi se pro účely této práce rozumí regiony velikosti NUTS 2. V případech, kdy je však regionem NUTS 2 samo město, v jehož katastru se letiště nachází (např. Londýn, Berlín nebo Praha), a kdy je tedy zřejmé, že zkoumaná letištní plocha je spádová pro širší oblast, než je pouhá městská aglomerace, byla k hodnotě městské populace přičtena rovněž hodnota regionu NUTS 2, který s městskou aglomerace neblíže sousedí, resp. ji obklopuje. Tak například u ruzyňského letiště byla hodnota proměnné l_population spočtena jako logaritmus součtu hodnoty zalidnění pro region Praha a region Střední Čechy. Metodika EUROTAT, podle níž je zalidnění v jednotlivých regionech spočteno, byla po komunikaci s národními statistickými úřady zachována, resp. co možná nejpřesněji aproximována rovněž pro státy ležící mimo Evropskou unii (Norsko, Švýcarsko či Turecko). S odkazem na zpoždění, s nímž jsou data na regionálních úrovních zpracovávána, pak bylo nutné − byť časově nekonsistentně − použít data z roku 2009. Logaritmované hodnoty je v tomto případě užito proto, že regiony NUTS 2 jsou co do své velikosti značně nesourodé. Přírůstek jednoho dalšího obyvatele dle mého názoru ovlivňuje jiným způsobem region s počtem obyvatel pohybujícím se na dolní hranici regionů NUTS 2 (osm set tisíc obyvatel) a jinak region s počtem obyvatel pohybujícím se u horní hranici regionů NUTS 2 (tři miliony obyvatel). Namísto sledování toho, jaký vliv má na výši letištních poplatků přírůstek jedné osoby, se tak jeví být účelnější sledovat vliv procentní změny počtu obyvatel. Z matematického hlediska pak použití logaritmovaných hodnot nečiní žádné obtíže, neboť počet obyvatel zkoumaného regionu bude jen stěží nulový, resp. záporný. Co se odhadu koeficientu proměnné l_population týče, pravděpodobnou hodnotu tohoto koeficientu nelze jednoznačně predikovat. Odůvodněný se totiž zdá být jak argument, že vyšší populace navyšuje poptávku po leteckých službách a tím i výši letištních poplatků, stejně jako fakt, že efektem vyšší míry zalidnění, a tedy i vyššího počet přepravených cestujících jsou úspory z rozsahu a letiště tedy má prostor na úkor vlastní marže poplatky snížit a získat tak komparativní výhodu. Dalším aspektem, který by mohl výši letištních poplatků ovlivňovat, je to, do jaké míry je region, v němž se zkoumané letiště nachází, turisticky atraktivní. Turisté musí do oblasti svého zájmu, resp. z ní přicestovat a odcestovat. Lze se tedy domnívat, že v turisticky populárních regionech bude letecký provoz relativně silnější, že tato letiště budou svých

- 32 -


Radek Ruban

postavení využívat a výši letištních poplatků záměrně nadsazovat. Z toho je možné usuzovat, že hodnota koeficientu zohledňujícího tento fenomén bude nabývat kladných hodnot, přičemž míra turistické intenzity je v mezích rámce této práce reprezentována proměnnou tourism_plus. Hodnoty exogenní proměnné toursim_plus byly stejně jako v předchozím případě spočteny dle metodiky EUROSTAT, resp. jsou reprezentovány tzv. indexem intenzity turismu (tourism intensity index). Také v tomto případě byl zohledněn regionální charakter proměnné, když při zpracování hodnot byla použita data dostupná pro regiony NUTS 2. Podobně jako u proměnné l_population lze pak dovodit, že za situace, kdy se letištní plocha nachází na území regionu NUTS 2 tvořeném městskou aglomerací, dochází při zpracování dat ke značnému zkreslení, a to stejně jako v předchozím případě proto, že takováto letiště jsou spádová pro oblast širší, než je pouze městská zástavba, na jejímž území se nachází. Aby tedy bylo zkreslování dat zamezeno, bylo rovněž v těchto případech přistoupeno k součtu hodnot indexu turismu regionu NUTS 2 na, jehož území se letiště nachází (např. Inner London), a hodnoty indexu regionu velikosti NUTS 2, který městskou aglomeraci obklopuje (např. Outer London). Podobně jako v předchozím případě bylo díky prodlevě ve statistickém zpracování dat bohužel nezbytné pracovat s hodnotami z roku 2009. Při objasňování variability v hodnotách letištních poplatků konkrétních letišť by pak měla být zohledněna rovněž „vyspělost“ země, na jejímž území se letištní plocha nachází, resp. to, jak výkonná je ekonomika státu, který je pro letiště domovským. Přestože s příchodem nízkorozpočtových aerolinií již civilní letectví nelze označovat za relativně nejdražší způsob přepravy, zůstává po mém soudu zachována premisa, podle níž populace státu s výkonnější ekonomikou využívá letecké dopravy (ať již za účelem pracovním, či soukromým) hojněji. Podobně jako Loo et al. (2005) jsem také toho názoru, že objem letecké dopravy navíc částečně a s přiměřeným zpožděním kopíruje výkyvy ekonomického cyklu. Poměrně logický se zdá být závěr o tom, že v dobách recese ekonomiky dochází k poklesu růstu objemu letecké dopravy a vice versa (viz např. graf 2). Aby tedy nedošlo ke zkreslování výpočtů rozdílnou ekonomickou výkonností jednotlivých zemí, jeví se být vhodné zahrnout do modelování rovněž tento aspekt. Výkonnost ekonomiky je v této studii vyjádřena proměnnou GDP_country, která je poměrně očekávatelně hodnotou hrubého domácího produktu země, na jejímž území se letiště nachází. Rovněž hodnota této proměnné kopíruje metodiku EUROSTAT. Proměnná GDP_country je indexem hrubého domácího produktu přepočteného na paritu kupní síly v relativní hodnotě k průměrné hodnotě hrubého domácího produktu na území celé Evropské unie. Nabývá-li tedy proměnná hodnoty 100, jedná se o hodnotu znázorňující průměrnou míru hrubého domácího produktu v roce 2010. Přesahuje-li index hodnotu 100, jde o hrubý domácí produkt nadprůměrný a opačně. Totožná metodika je zachována rovněž pro státy ležící mimo

- 33 -


Radek Ruban

Evropskou unii (rovněž hrubý domácí produkt těchto zemí je poměřován s průměrem evropské sedmadvacítky). Hodnotu koeficientu proměnné GDP_country nelze dost dobře odhadnout. Vyspělejší ekonomiky se obecně pohybují ve vyšších cenových hladinách, což by mohlo vést k závěru, že rovněž poplatky za letištní služby budou relativně vyšší. Lze však rovněž presumovat, že výkonnější ekonomika bude letecký provoz stimulovat, a že tedy dojde k úsporám z rozsahu, které se projeví právě v ponížení sazeb za poskytnuté letištní služby. Který z těchto protichůdných vlivů převažuje, není zcela patrné. Do modelování se dále jeví být vhodné zahrnout rovněž proměnnou zohledňující vytíženost zkoumaného letiště. Jak totiž vyplývá z výsledků práce Van Dendera (2006) či Bela et. al (2009), je-li letiště relativně více vytížené, resp. je-li omezena jeho kapacita, dochází k nárůstu letištních poplatků. Míra vytížení konkrétního letiště je v této studii vyjádřena proměnnou average_dep, jež vyjadřuje průměrný počet denních odletů z dané letištní plochy v roce 2010. Lze přitom předpokládat, že výsledky Van Dendera budou rovněž touto prací potvrzeny a že hodnota koeficientu této proměnné bude nabývat kladných hodnot, tedy že letištní poplatky vytíženějších letišť budou relativně vyšší oproti letištím méně vytíženým. Opačnou tendenci vlivu na výši letištních poplatků by pak dle předchozích studií měl mít objem nízkorozpočtového provozu. Jak ve své studii prokazují Fu et al. (2006), přestože navýšení letištních poplatků způsobuje ztrátu všem aeroliniím, které z daného letiště provozují své lety, dotkne se zvýšení ceny na upstreamu v poměru více nízkorozpočtových leteckých společností oproti společnostem „běžným“. Převažuje-li tedy na letišti nízkorozpočtový provoz, nutí provozovatele letiště držet letištní poplatky relativně nízko. Hrozí totiž, že pokud by letiště navýšilo platby za poskytování svých služeb, tratily by na tom nízkorozpočtové aerolinie natolik, že by letiště opustily a přesunuly se jinam. Objem nízkorozpočtového provozu tedy negativně ovlivňuje výši letištních poplatků a lze předpokládat, že hodnota koeficientu této proměnné tak bude záporná. Metodologicky je pak tato skutečnost reprezentována proměnnou low_cost_dep, která vyjadřuje průměrný denní počet nízkorozpočtových odletů z konkrétního letiště v roce 2010. Soutěžní prostředí je však nezbytné zohlednit nikoli pouze ve vzájemném vztahu leteckých přepravců, nýbrž rovněž také ve vztahu k ostatním druhům dopravy. Gillen (2008) prokazuje vzájemnou vazbu mezi leteckou a železniční dopravou, když konstatuje, že například počet letů mezi Paříží a Londýnem byl po zprovoznění tunelu pod kanálem La Manche a zavedení pravidelné vlakové dopravy na této trati snížen na polovinu. Lze tedy usuzovat, že tam, kde konkurence v podobě železniční a silniční dopravy chybí, budou letištní poplatky vyšší. Tato okolnost je v prezentované studii zohledněna umělou (dummy) proměnnou D_island. Proměnná nabývá hodnoty jedna v případě, že se letištní plocha nachází na ostrově a je tak do značné míry imunní proti konkurenci silniční a železniční přepravy. Sluší se pak přesněji - 34 -


Radek Ruban

definovat pojem ostrov, neboť není pochyb o tom, že ostrovem je rovněž Velká Británie, kde lze paradigma o absenci konkurence mezi leteckou, železniční a silniční dopravou bez hlubších úvah označit za mylné. Ostrovem se pro účely této práce rozumí takové ostrovní území, které tvoří nejvýše samostatný region NUTS 2. Nachází-li se letiště na takovémto území, nabývá hodnota proměnné hodnoty jedna. Naopak je-li letiště dislokováno na pevninském území anebo na území, které sice je ostrovem, avšak pro svoji velikost je členěno do dvou a více regionů NUTS 2, nebývá proměnná hodnoty nula. Již byl zmíněn vliv soutěže leteckých přepravců a vliv soutěže meziodvětvové, nezbývá tedy než se pokusit zohlednit rovněž vliv soutěžního prostředí mezi samotnými provozovateli letišť. Ten je nejznatelněji patrný na konkurenci letišť „standardních“ oproti letištím, na nichž převažuje nízkorozpočtový provoz (Fu et al., 2006). Jak totiž již bylo řečeno, navýšení letištních poplatků − byť dopadá na všechny letecké přepravce a snižuje výnosy každého z nich − se projevuje výrazněji u nízkorozpočtových přepravců. Aby low cost aerolinie mohly zachovat svoji komparativní výhodu (tj. nízkou sazbu letenek), je logickým efektem navýšení letištních poplatků odchod nízkorozpočtových aerolinií na jiná levnější letiště. Lze tedy předpokládat, že bude-li se v blízkosti daného letiště nacházet konkurenční letištní plocha, na níž je provozován převážně nízkorozpočtový provoz, bude tato letištní plocha pro pozorované letiště představovat hrozbu, což bude výši letištních poplatků tlačit směrem dolů. Efekt konkurence „nízkorozpočtových letišť“ je při modelování zohledněn umělou (dummy) proměnnou D_low_cost_compet. Ta nabývá hodnoty jedna tehdy, nachází-li se ve vzdálenosti do sta kilometrů od pozorovaného letiště jiná letištní plocha, která je provozována jiným subjektem a na níž nejméně šedesát procent realizovaného provozu má povahu nízkorozpočtové přepravy. V opačném případě nabývá proměnná hodnoty nula. Z korelační matice pak vyplývá, že nezávislé proměnné nejsou vzájemně korelovány. Problém určit, která z exogenních proměnných ovlivňuje proměnnou endogenních, resp. problém korektně stanovit statistickou významnost proměnných (multikolinearita) by tak neměl nastat.

- 35 -

koeficientů

jednotlivých


Radek Ruban

Tabulka 11: Korelační matice vysvětlujících proměnných charges

charges

l_population

tourism_plus

GDP_country

average_dep

low_cost_dep

1,0000

−0,0842

−0,0166

0,0770

0,3302

0,0989

1,0000

−0,1663

−0,2266

0,2228

0,2265

1,0000

−0,0379

−0,0432

0,1216

1,0000

0,1880

0,2672

1,0000

0,4232

l_population tourism_plus GDP_country average_dep low_cost_dep

1,0000

D_island D_l.cost_com

D_island

D_l.cost_com

charges

−0,2154

0,3814

l_population

−0,2204

0,2061

tourism_plus

0,6567

0,1021

GDP_country

−0,0628

0,1614

average_dep

−0,2037

0,4596

low_cost_dep

−0,1149

0,2519

1,0000

−0,1218

D_island D_l.cost_com

1,0000


Několik slov se pak sluší věnovat rovněž tomu, proč byla zvolena právě sada výše popisovaných vysvětlujících (exogenních) proměnných, resp. tomu, proč nebyly zahrnuty rovněž proměnné další. Ve většině případů jsem při volbě zmíněných kritérií vyšel z kombinace dříve publikované literatury a jisté dávky zdravé intuice pramenící z mého osobního vhledu do vnitřního fungování zkoumané oblasti. Bedlivý čtenář si pak jistě povšiml také toho, že některé aspekty, o nichž v textu již byla řeč, a to zejména při prezentaci předchozích empirických výzkumů zabývajících se letištními poplatky, do této studie explicitně zahrnuty nebyly. To, že jsem nepřevzal zcela totožné proměnné jako Van Dender (2006) či Bel et al. (2009) však neznamená, že jsem na popis jimi zmíněných prvků zcela rezignoval. Zdárným příkladem této situace je například závěr Van Dendera, který konstatuje, že čím více osob je přepraveno, tím jsou letištní poplatky nižší. Byť by se mohlo zdát, že tento aspekt je v mé práci přehlížen, neboť ta s proměnnou vyjadřující počet přepravených osob za kalendářní rok nepracuje, opak je pravdou. Příslušná data pro práci s touto proměnnou byla získána, avšak korelační koeficient proměnné vyjadřující počet přepravených osoba a proměnné average_dep dosahoval hodnoty 0,97. Veličiny jsou tedy tak úzce provázány, že užít při modelování obě z nich současně by velmi pravděpodobně vedlo k obtížím s multikolinearilitou. Jako pro účely této práce vhodnější byla tedy vyhodnocena proměnná average_dep, s níž bylo při modelování dále pracováno. Hodnota koeficientu této proměnné však díky vysoké míře korelace naznačuje mnohé rovněž o vztahu letištních poplatků a počtu přepravených osob. Výsledky předchozích studií tedy při sestavování sady vysvětlujících proměnných zohledněny (byť mnohdy implicitně) byly.

- 36 -


Radek Ruban

Tabulka 12: Vysvětlující proměnné l_population

logaritmovaná hodnota populace v konkrétním regionu NUTS 2

tourism_plus

intenzita turismu za rok 2009, měřená dle NUTS 2; v případě, že byl NUTS 2 tvořen jediným městem, byla k hodnotě přičtena hodnota indexu NUTS 2, který původnímu regionu bezprostředně přiléhal

GDP_country

HDP na hlavu za rok 2010 země, na jehož území se letiště nachází (vyjádřeno v PPS)

average_dep

průměrný denní počet odletů

low_cost_dep

průměrný denní počet odletů letů low cost

D_island

umělá proměnná (nabývá hodnoty 1 pro letiště nacházející se na ostrově)

D_low_cost_compet

umělá proměnná (nabývající hodnoty 1 pro letiště, u nichž se ve vzdálenosti do 100 km nachází konkurenční letiště, na němž je výrazně zastoupen nízkorozpočtového provozu)


Jako dílčí závěr tohoto oddílu lze uvést, že vysvětlující proměnné této studie zahrnují sedm soci-geografických aspektů. Zohledněna je (i) míra populace oblasti, v níž se letiště nachází, (ii) intenzita turismu v této oblasti, (iii) ekonomická výkonnost země původu, (iv) průměrný počet denních odletů ze sledovaného letiště, (v) průměrný denní počet nízkorozpočtových odletů, (vi) to, zda se letiště nachází na ostrově, a konečně (vii) to, zda se v jeho blízkosti nachází jiná letištní plocha, z níž je provozován převážně nízkorozpočtový provoz.

3.2 Ekonometrický model 3.2.1 Základní model Diplomová práce si klade za cíl vysvětlit variabilitu v nastavení výše letištních poplatků pomocí regresní analýzy. V logické posloupnosti struktury této kvalifikační práce je tedy na místě přejít k podkapitole mající ryze technický charakter, jejímž smyslem je čtenáři prezentovat výsledky jednotlivých výpočtů, resp. naplnění předpokladů nezbytných pro označení dosažených výsledků za korektní. Na základě všech v předchozím textu popsaných ekonomických a socio-geografických souvislostí byl sestaven ekonometrický model v této prvotní podobě (model 1): ch arg es = α + β 1l _ population + β 2 tourism _ plus + β 3 GDP _ country + β 4 average _ dep + + β 5 low _ cos t _ dep + β 6 D _ island + β 7 D _ low _ cos t _ comp

- 37 -


Radek Ruban

Tabulka 13: Model 1 const

Koeficient

Směr. chyba

t-podíl

p-hodnota

6502,37

1980,08

3,2839

0,00145

*** **

l_population

−297,155

123,334

−2,4093

0,01797

tourism_plus

0,00884119

0,0127908

0,6912

0,49117

−2,81986

3,85201

−0,7320

0,46600

average_dep

1,6128

0,789856

2,0419

0,04402

low_cost_dep

−1,12286

3,13779

−0,3578

0,72128

GDP_country

**

D_island

−814,39

406,28

−2,0045

0,04796

**

D_low_cost_compet

783,352

266,034

2,9446

0,00409

***

Stř. hodnota závisle prom.

2162,630

Součet čtverců reziduí Koeficient determinace F(7, 92)

Sm. odchylka závisle prom.

1049,420

80980138

Sm. chyba regrese

938,1998

0,257247

Adjustovaný koef. determin.

0,200733

4,551930

Logaritmus věrohodnosti Schwarzovo kritérium

−822,1211 1681,083

P-hodnota(F)

0,000213

Akaikovo kritérium

1660,242

Hannan-Quinnovo kritétium

1668,677


Z výsledků regresní analýzy je patrná statistická významnost (i) proměnné vyjadřující míru zalidnění konkrétního regionu, (ii) proměnné odrážející míru průměrných denních odletů z pozorovaného letiště, (iii) umělé (dummy) proměnné, která zachycuje to, zda se sledovaná letištní plocha nachází na ostrově, a konečně také (iv) umělé (dummy) proměnné, která zohledňuje konkurenční prostředí, tedy to, zda se v blízkosti pozorovaného letiště nachází konkurenční letištní plocha s převažujícím nízkorozpočtovým provozem. Celý elementární model je však značně nepřesný. Koeficient determinace dosahuje hodnoty 0,25 a variabilita v datech je tedy vysvětlena jen ve velmi omezeném měřítku. Jeden z klasických předpokladů vícenásobné regrese navíc není naplněn a model tak trpí zcela zásadním nedostatkem. Z testu normality reziduí vyplývá, že hodnota ei , resp. rozdíl mezi hodnotami predikovanými (vyrovnanými) a hodnotami skutečně pozorovanými není normálně rozdělen. Výsledky tohoto modelu tak nelze považovat za korektní a nelze je použít. Tabulka 14: Deskriptivní statistika reziduí a test normality reziduí modelu 1 rezidua

průměr medián minimum −1,06E−1 −173,9 −1744,6 2 H0: chyby jsou normálně rozděleny

maximum

sm. odch.

var. koef.

šikmost

std. špič.

3016,6

904,42

8,52E+14

1,2648

2,1836

Testovací statistika: Chí-kvadrát(2) = 27,4567 s p-hodnotou = 1,0911e−006


- 38 -


Radek Ruban

Graf 4: Grafické znázornění rozložení náhodných složek (reziduí) modelu 1


Graf 5: Graf reziduí modelu 1 podle čísel pozorování 4000

3000

rezidum

2000

1000

0 0

20

40

60

80

100

-1000

-2000 pořadí pozorování


3.2.2 Transformace modelu pro naplnění předpokladu normality reziduí Při bližším zkoumání sledovaného vzorku je patrné, že největší počet odlehlých hodnot (tzv. outliers), jež pravděpodobně způsobují nenormální rozdělení náhodných složek, lze vypozorovat u (i) britských letišť a (ii) letišť nacházejících se na území států, které jsou v pozorovaném vzorku zastoupeny pouze jednou letištní plochou. Obě tyto skupiny jsou

- 39 -


Radek Ruban

přitom svojí povahou z hlediska stanovování výše letištních poplatků od zbytku „typických“ evropských letišť odlišné a pozorované odlehlé hodnoty tedy mají své logické ratio. Specifické postavení Velké Británie vyplývá z historických konsekvencí. Jak již bylo v úvodní kapitole této práce řečeno, vybraná letiště Spojeného království měla na základě tzv. Bermudské dohody po dlouhou dobu monopol na realizaci transatlantické dopravy. To z nich činilo přestupní uzel mezi Evropou a Spojenými státy americkými a uměle generovalo nadprůměrnou hustotu provozu. Letištní poplatky britských letišť tak převyšovaly evropský standard a byť Velká Británie přijetím tzv. Dohody o otevřeném nebi mezi Evropským společenstvím a Spojenými státy americkými své výlučné postavení ztratila, zůstává dřívější role této země dodnes znatelná. To konec konců dokazuje i tato studie, z níž vyplývá, že zatímco střední hodnota výše letištních poplatků celého sledovaného vzorku činí dva tisíce sto šedesát tři euro, u britských letišť je to tři tisíce šest set dvacet euro. Velká Británie je tedy oproti zbytku evropského prostředí, co se stanovování výše letištních poplatků týče, dodnes atypická. Tabulka 15: Popisná statistika vysvětlované proměnné (v EUR) s omezením na britská letiště poplatek

přistávací

počet pozorování


parkovací

letištní (celkem)

14

14

14

14

střední hodnota

939,76

2588,3

92,016

3620,0

medián

915,69

2302,0

40,644

3298,3

minimum

264,42

941,62

0

1795,3

maximum

1833,8

4504,8

532,92

6406,1

směr. odchylka

550,65

959,47

146,11

1377,6

0,58595

0,37070

1,5878

0,38056

šikmost

0,47145

0,67637

2,1603

0,62428

stand. špičatost

−1,0734

0,15674

4,0491

−0,69691



Podobně je tomu také v případě letištních ploch, které jsou ve sledovaném vzorku jediným zástupcem státu, na jehož území se nachází. Pro pochopení souvislostí přitom netřeba chodit daleko. Jako příklad může dobře posloužit sama Česká republika. Ruzyňské letiště je díky malé rozloze České republiky relativně snadno dostupné všem jejím obyvatelům a zbylí hráči českého trhu poskytovatelů letištních služeb zdaleka nedosahují objemu ani kvality portfolia služeb nabízených Ruzyní. „Útěk“ českých cestujících k zahraniční konkurenci je pak omezen administrativními překážkami (zejména rozdílnou měnou, neopomenutelná je však také jazyková bariéra). Ruzyňské letiště tak těží z těchto svých výhod a míra letištních poplatků je oproti „typickým“ evropským letištím relativně vyšší.

- 40 -


Radek Ruban

Tabulka 16: Seznam zemí, jež jsou ve sledovaném vzorku zastoupeny jedinou letištní plochou Bulharsko

Finsko

Maďarsko

Irsko

Rumunsko

Česká republika

Kypr

Malta

Polsko

Řecko

Dánsko

Lotyšsko

Nizozemsko

Rakousko

Pramen: Vlastní výpočty

Podobné úvahy jsou přitom přiměřeně aplikovatelné na všech zbylých třináct zemí, které jsou ve vzorku největších evropských letišť zastoupeny jedinou letištní plochou. Je přitom zřejmé, že postavení těchto hráčů je v podmínkách jednotlivých zemí dominantní, a výše poplatků je tedy relativně vyšší oproti letištním plochám, které v konkrétní zemi ceteris paribus nejsou jedinými vzdušnými přístavy řadícími se mezi největší evropská letiště. Logickou konsekvencí je, že letiště své exkluzivity a atraktivity pro letecké dopravce využívají, což se projevuje právě v „nadstřelování“ výše letištních poplatků. Tato tvrzení prokazuje podobně jako v případě britských letišť i tato studie. V jejím rámci lze pozorovat, že průměrná výše letištních poplatků letišť, která jsou ve sledovaném vzorku jediným zástupcem státu, na jehož území se nachází, přesahuje průměr sledovaného vzorku jako celku o sedm set šedesát euro. Tabulka 17: Popisná statistika vysvětlované proměnné (v EUR) s omezením na letiště, které jsou ve sledovaném vzorku jediným zástupcem státu, na jehož území se nachází poplatek

přistávací

počet pozorování


parkovací

letištní (celkem)

14

14

14

14

střední hodnota

504,67

2237,5

23,541

2765,7

medián

526,84

2228,8

0

2911,5

minimum

160,93

571,95

0

732,88

maximum

843,12

3971,4

221,37

4551,0

směr. odchylka

182,74

864,23

60,847

925,74


0,36210

0,38625

2,5848

0,33472

šikmost

−0,15944

−0,017986

2,7464

−0,30954

stand. špičatost

−0,53027

−0,14890

6,3256

0,32109


Je tedy patrné, že podobně jako ta britská mají i letiště, která jsou ve sledovaném vzorku jediným zástupcem státu, na jehož území se nacházejí, oproti zbytku sledovaného vzorku nestandardní charakter. Ten je přitom při analýze variability výše letištních poplatků nutné brát v potaz. Pro naplnění předpokladu normality reziduí se tedy nabízí možnost základní model transformovat, resp. rozšířit jej o dvě umělé (dummy) proměnné, které by atypické postavení britských letišť, resp. letištních ploch nacházejících se na území států, které jsou ve stovce nejvytíženějších evropských letišť zastoupeny výlučně touto letištních plochou, zohledňovaly.

- 41 -


Radek Ruban

Tabulka 18: Rozšiřující vysvětlující proměnné D_Velka_Brit

umělá proměnná (nabývá hodnoty 1, nachází-li se letištní plocha na území Velké Británie)

D_single_countr

umělá proměnná (nabývá hodnoty 1, nachází-li se letištní plocha na území státu, který je ve sledovaném vzorku zastoupen pouze tímto letištěm)

Tabulka 19: Rozšíření korelační matice D_Velka_Brit

D_single_countr

charges

0,5632

0,2330

tourism_plus

0,0234

−0,1011

GDP_country

0,1528

−0,2131

average_dep

0,0043

0,1084

low_cost_dep

0,2964

−0,1204

0,1005

−0,1619

−0,1490

0,0284

l_population D_island D_low_cost_compet

0,1336

0,0640

D_Velka_Brit

1,0000

−0,1628

D_single_countr

1,0000


Původní model tak po transformaci nabývá následující podoby (model 2): ch arg es = α + β 1l _ population + β 2 tourism _ plus + β 3 GDP _ country + β 4 average _ dep + + β 5 low _ cos t _ dep + β 6 D _ island + β 7 D _ low _ cos t _ comp + β 8 D _ Velka _ Brit + + β 9 D _ sin gle _ countr Tabulka 20: Model 2 const

Koeficient

Směr. chyba

t-podíl

p-hodnota

5730,61

1511,86

3,7904

0,00027

*** ***

l_population

−262,523

92,4404

−2,8399

0,00558

tourism_plus

0,00764192

0,00941079

0,8120

0,41891

−2,60677

2,91828

−0,8933

0,37410

average_dep

2,35786

0,586234

−2,7173

0,00012

***

low_cost_dep

−6,3031

2,31959

4,0220

0,00789

***

GDP_country

D_island

−517,046

297,102

−1,7403

0,08523

*

D_low_cost_comp

538,601

193,111

2,7891

0,00645

***

D_Velka_Brit

1927,89

210,951

9,1390

<0,00001

***

D_single_countr

674,797

216,038

3,1235

0,00240

***


2162,630

Součet čtverců reziduí Koeficient determinace F(7, 92) Logaritmus věrohodnosti Schwarzovo kritérium


1049,420

40536324

Sm. chyba regrese

671,1212

0,628199


0,591019

16,89612

P-hodnota(F)

5,91e−16

Akaikovo kritérium

1595,042


1605,585

−787,5208 1621,093


Rezidua transformovaného modelu jsou již v tomto případě normálně rozdělena a stěžejní problém modelu 1 tedy lze mít za vyřešený.

- 42 -


Radek Ruban

Tabulka 21: Deskriptivní statistika reziduí a test normality reziduí modelu 2 H0: chyby jsou normálně rozděleny Testovací statistika: Chí-kvadrát(2) = 1,31488 s p-hodnotou = 0,518176


Graf 6: Grafické znázornění rozložení náhodných složek (reziduí) modelu 2


Graf 7: Graf reziduí modelu 2 podle čísel pozorování 4000

3000

rezidum

2000

1000

0 0

20

40

60

80

100

-1000

-2000 pořadí pozorování


Přidruženým efektem rozšíření modelu o výše zmíněné umělé (dummy) proměnné je jeho zpřesnění. Sada exogenních proměnných vysvětluje bez mála šedesát tři procent variability výše letištních poplatků, což lze považovat za výsledek velmi solidní.

- 43 -


Radek Ruban

Statistická významnost proměnné l_population navíc v transformovaném modelu vzrostla o čtyři procentní body. Stejně je tomu také u koeficientu proměnné average_dep. Zachována zůstává hodnota statistické významnosti proměnné D_low_cost_compet. Ke zhoršení „kvality“ koeficientu o pět procentních bodů naopak dochází u proměnné D_island (na devadesátiprocentní hladině významnosti je však statická relevance proměnné zachována). Do popředí se nově dostává hodnota koeficientu proměnné vyjadřující průměrný počet denních odletů nízkorozpočtových aerolinií (low_cost_dep), která se transformací statisticky významnou stává. Statisticky významné jsou pak také obě umělé (dummy) proměnné, které byly do modelu přidány pro odstranění problému nenormálního rozdělení reziduí. Výsledky modelu tedy potvrzují, že je-li lokace letiště na území Velké Británie, resp. že jedná-li se o letištní plochu, která je ve sledovaném vzorku jediným zástupcem státu, na jehož území se nachází, průměrná hodnota letištních poplatků se výrazně zvyšuje. Před tím, než však bude možné tyto výsledky označit za korektní, resp. konečné, je nezbytné potvrdit rovněž předpoklad konstantního rozptylu náhodných složek. 3.2.3 Předpoklad konstantního rozptylu náhodných složek Z výsledků dvojice standardních statistických testů prováděných pro potvrzení homoskedasticity vyplývají rozporuplné výsledky. Zatímco Breuch-Paganův test hypotézu o konstantním rozptylu náhodných složek nevylučuje, u Whiteova testu je tomu právě naopak. Tabulka 22: Whiteův a Breusch-Paganův test pro model 2 Whiteův test

Breusch-Paganův test

H0: model netrpí heteroskedasticitou

H0: model netrpí heteroskedasticitou

Testovací statistika: LM = 61,5683

Testovací statistika: LM = 26,4059

s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(47) > 61,5683) = 0,0752551

s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(9) > 26,4059) = 0,00175267


Zda je předpoklad homoskedasticity naplněn, tedy není zcela zřejmé. Aby bylo zamezeno, byť i jen potencionálnímu, zkreslení dat tímto fenoménem, byla statistická významnost hodnot koeficientů transformovaného modelu spočtena za použití robustních směrodatných odchylek.

- 44 -


Radek Ruban

Tabulka 23: Model 2 za použití robustních směrodatných odchylek const

Koeficient

Směr. chyba

t-podíl

p-hodnota

5730,61

1488,94

3,8488

0,00022

*** ***

l_population

−262,523

86,9701

−3,0185

0,00330

tourism_plus

0,00764192

0,00931819

0,8201

0,41432

−2,60677

2,77069

−0,9408

0,34931

average_dep

2,35786

0,693441

3,4002

0,00101

***

low_cost_dep

−6,3031

3,07491

−2,0499

0,04329

**

GDP_country

D_island

−517,046

270,052

−1,9146

0,05872

*

D_low_cost_comp

538,601

203,73

2,6437

0,00967

***

D_Velka_Brit

1927,89

297,942

6,4707

<0,00001

***

D_single_countr

674,797

218,007

3,0953

0,00262

***


2162,630

Součet čtverců reziduí Koeficient determinace F(7, 92) Logaritmus věrohodnosti


1049,420

40536324

Sm. chyba regrese

671,1212

0,628199


0,591019

14,26814

P-hodnota(F)

4,83e−14

Akaikovo kritérium

1595,042


1605,585

−787,5208

Schwarzovo kritérium

1621,093


Graf 8: Graf původních a vyrovnaných hodnot (model 2) 7000

letištní poplatky (euro)

6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 0

20

40

60

původní

80

100

vyrovnané


Statistická významnost hodnot koeficientů jednotlivých proměnných, resp. sama „kvalita“ transformovaného modelu je za použití robustních směrodatných odchylek pouze drobně zhoršena. K poklesu statistické významnosti o čtyři procentní body dochází výlučně u proměnné low_cost_dep popisující absolutní hodnotu průměrného počtu nízkorozpočtových odletů (p hodnota proměnné však stále dosahuje uspokojivých hodnot). V ostatních případech zůstala statistická významnost, resp. kvalita hodnot koeficientů jednotlivých proměnných zachována. Obava z heteroskedasticity se tedy po mém soudu nenaplňuje.

- 45 -


Radek Ruban

Výsledky transformovaného modelu (model 2) spočtené do značné míry „preventivně“ za použití robustních směrodatných odchylek lze považovat za konečný výstup této stati. 3.2.4 Další modelování Celou studii si pak na tomto místě dovoluji rozšířit o dva další modely, které prokazují širší ekonomické souvislosti na trhu letecké přepravy. První modifikací výsledného modelu (model 2 za použití robustních směrodatných odchylek) je doplnění předchozího textu o model (pouze) statisticky významných proměnných (model 3): ch arg es = α + β1l _ population+ β 2 average_ dep + β 3low _ cost _ dep + β 4 D _ low _ cost _ comp + + β 5 D _ Velka_ Brit + β 6 D _ sin gle _ countr Rovněž hodnoty koeficientů modelu 3 jsou pro případ výskytu heteroskedasticitky spočteny za použití robustních směrodatných odchylek. Tabulka 24: Model 3 za použití robustních směrodatných odchylek Koeficient const

Směr. chyba

t-podíl

p-hodnota

4793,11

941,83

5,0892

<0,00001

***

−218,189

63,9218

−3,4134

0,00095

***

average_dep

2,41736

0,67971

3,5565

0,00059

***

low_cost_dep

−6,49484

2,78387

−2,3330

0,02180

**

l_population

D_low_cost_comp D_Velka_Brit D_single_countr

549,128

221,955

2,4740

0,01517

**

1971,2

298,538

6,6029

<0,00001

***

700,649

220,482

3,1778

0,00201

***


2162,630

Součet čtverců reziduí Koeficient determinace F(7, 92) Logaritmus věrohodnosti Schwarzovo kritérium


1049,420

42439197

Sm. chyba regrese

675,5261

0,610746


0,585633

18,90350

P-hodnota(F)

2,85e−14

Akaikovo kritérium

1593,629


1601,009

−789,8145 1611,865


Hodnota koeficientů determinace modelu 3 stejně jako kvalita koeficientů jednotlivých proměnných se oproti modelu 2 zhoršila, avšak jen zanedbatelně. Lze tedy konstatovat, že socio-geografické proměnné, které byly pro jejich statistickou nevýznamnost vynechány, nesehrávají při modelování takřka žádnou roli. Model však tyto exogenní prvky ani výrazněji nepoškozují, naopak vhodně dokreslují reálné prostředí, v mezích jehož rámce jsou letištní poplatky stanovovány. Jsem tedy toho názoru, že navzdory své statistické nevýznamnosti sehrávají socio-geografické proměnné v modelu svoji nezadatelnou roli. Druhou úpravou výsledného modelu (model 2 za použití robustních směrodatných odchylek) pak je omezení sledovaného vzorku na sedmdesát tři pozorování, a to proto, aby bylo možné prověřit dílčí hypotézu vyslovenou v oddílu 3.1.1 této práce. Tedy tvrzení, že španělská,

- 46 -


Radek Ruban

italská, britská, německá, francouzská a turecká letiště − tvořící co do výskytu v pozorovaném vzorku stejně jako co do četnosti přepravných osob v roce 2010 zhruba tři čtvrtiny touto studií pozorovaného segmentu evropského trhu − zásadním způsobem ovlivňují, ba dokonce předurčují nastavení letištních poplatků v celé Evropě. Aby správnost této úvahy mohla být ověřena, byl sledovaný vzorek omezen na sedmdesát tři pozorování, tj. pouze na letiště nacházející se na území jmenovaných států. Model 2 pak bylo nutné pro tyto účely transformovat. Umělá (dummy) proměnná D_single_countr totiž za daných okolností ztrácí na svém smyslu. Proměnná při omezení sledovaného vzorku nemůže nabýt hodnoty jedna, neboť všechny jmenované státy jsou ve sledovaném vzorku zastoupeny více než jednou letištní plochou. Transformovaný model tak nabývá podoby (model 4): ch arg es = α + β 1l _ population + β 2 tourism _ plus + β 3 GDP _ country + β 4 average _ dep + + β 5 low _ cos t _ dep + β 6 D _ island + β 7 D _ low _ cos t _ comp + β 8 D _ Velka _ Brit Tabulka 25: Model 4 za použití robustních směrodatných odchylek const

Koeficient

Směr. chyba

t-podíl

p-hodnota

6461,29

1796,86

3,5959

0,00063

*** ***

l_population

−338,857

117,682

−2,8794

0,00541

tourism_plus

0,0130666

0,0115657

1,1298

0,26279

GDP_country

2,10673

4,39848

0,4790

0,63359

average_dep

2,4721

0,781156

3,1647

0,00238

***

low_cost_dep

−6,05857

3,60054

−1,6827

0,09731

*

D_island

−814,79

366,549

−2,2229

0,02976

**

D_low_cost_comp

348,682

254,916

1,3678

0,17615

D_Velka_Brit

1791,95

321,632

5,5714

<0,00001

***


2079,700


1090,069

Součet čtverců reziduí

28975120

Sm. chyba regrese

672,8568

Koeficient determinace

0,661324


0,618989

F(7, 92)

10,13062

P-hodnota(F)

5,23e−09

Akaikovo kritérium

1166,244


1174,459

Logaritmus věrohodnosti Schwarzovo kritérium

−574,1218 1186,858


Z koeficientu determinace je patrné, že omezením výběru došlo jen k drobnému zpřesnění výsledků modelu 2 spočteného za použití robustních směrodatných odchylek. Lze však pozorovat rozdílnou hodnostu statistické významnosti některých proměnných. Nejmarkantněji tento závěr dokládá proměnná D_low_cost_comp, která v původním modelu (model 2 za použití robustních směrodatných odchylek) nabývá statické významnosti na hladině devadesáti devíti procent, v modelu s omezeným výběrem (model 4) je dokonce statisticky nevýznamná. Podobně je tomu také u proměnných low_cost_dep, kde došlo ke znatelnému snížení statistické významnosti koeficientu (byť při zachování téměř totožné hodnoty). K nárůstu statistické významnosti o pět procentních bodů naopak došlo u proměnné D_island.

- 47 -


Radek Ruban

Z hodnot koeficientu D_Velka_Brit pak lze dovodit, že předchozí premisa dotýkající se postavení britských letišť zůstává i po omezení sledovaného vzorku stále platná. Lze pak shrnout, že španělská, italská, britská, německá, francouzská a turecká letiště tvoří co do výskytu v pozorovaném vzorku stejně jako co do četnosti přepravných osob v roce 2010 tři čtvrtiny pozorovaného vzorku. Konstatovat však, že chování letišť nacházejících se na území těchto států určuje celkový „trend“ při stanovování výše evropských letištních poplatků, by bylo až přílišným zjednodušením. Dílčí hypotéza kapitoly 3.1.1. této práce se tedy v mezích rámce této studie nepotvrzuje. Tím je celá technická část této práce, věnovaná regresní analýze a ekonomickému modelování, jenž prezentující výsledky jednotlivých výpočtů, resp. naplnění předpokladů nezbytných pro označení dosažených výsledků za korektní, u konce.

- 48 -


Radek Ruban

4 DISKUSE V předchozí kapitole byl vytvořen ekonomický model, který vysvětluje značnou část variability v nastavení výše letištních poplatků. Nezbývá tedy, než získané výsledky diskutovat a kriticky zhodnotit. Z výsledného modelu (model 2 spočtený za použití robustních směrodatných odchylek, viz s. 45 této práce) je patrná statistická významnost proměnné vyjadřující míru zalidnění konkrétního regionu (l_population). Z hodnoty koeficientu přitom vyplývá, že procentní zvýšení hustoty zalidnění snižuje cenu za poskytnutí letištních služeb, a to poměrně významně (na jedno procento v průměru o zhruba dvě stě šedesát euro). Tento výsledek je v souladu s jednou z dříve vyslovených domněnek a lze tedy po mém soudu přijmout za svou argumentaci, podle níž za relativně nižším nastavením sazeb letištních poplatků stojí úspory z rozsahu. Druhou statisticky významnou proměnnou je míra průměrných denních odletů z konkrétního letiště (average_dep). Zde se naplňuje dřívější úvaha o tom, že výše letištních poplatků roste úměrně s vytížeností letiště, tedy že letištní poplatky vytíženějších letištních ploch jsou oproti méně vytíženým v průměru vyšší. Úvahy o tom, že omezení kapacity vytíženého letiště, resp. převis poptávky po službách daného vzdušného přístavu nad nabídkou zapříčiňují vyšší sazby letištních poplatků, se tak zdají být správné. K totožným závěrům pak dochází jak Van Dender (2007), tak Bel et al. (2009). Je pak na místě zdůraznit úzkou a poměrně logickou provázanost počtu průměrných denních odletů (average_dep) s proměnnou vyjadřující počet přepravených osob. Jak již bylo řečeno, korelační koeficient obou proměnných dosahuje hodnoty 0,97. Závěry vyslovené pro míru průměrných denních odletů tak lze přiměřeně vztáhnout rovněž na vliv, který má na nastavení letištních poplatků počet osob přepravených z daného letiště anebo na něj. Zásadním způsobem se ve výsledném modelu projevuje také vliv nízkorozpočtvých aerolinií (low_cost_dep). Očekávání, jež bylo výše prezentováno, je naplněno, když z výsledků předkládané studie vyplývá, že růst objemu nízkorozpočtových dopravců letištní poplatky snižuje. Otevřená však v tomto směru zůstává otázka kauzality, neboť dosažený výsledek lze po mém soudu vykládat dvojím způsobem. (a) První byl již naznačen, tedy že s každým vzletem letounu nízkorozpočtového dopravce dochází ke snížení letištních poplatků. Tato interpretace by byla platná, pokud by ve sledovaném vzorku byla zahrnuty pouze letiště, z nichž operují převážně „běžní“ dopravci. Ve stovce nejvytíženějších evropských letišť jsou však zahrnuty rovněž „nízkorozpočtová letiště“, tedy plochy s převažujícím procentem nízkorozpočtového provozu, jako například London Stansted, Hahn či Weeze. (b) V těchto případech není nízké nastavení sazeb za poskytnutí letištních služeb následkem, nýbrž příčinou zvýšeného objemu nízkorozpočtového provozu. Lze totiž usuzovat, že

- 49 -


Radek Ruban

nízkorozpočtový dopravci se na tato letiště přesunuli právě z důvodu nižších provozních nákladů, resp. nižších sazeb letištních poplatků. Pro korektní interpretaci dosaženého výsledku je tedy nezbytné uvažovat rovněž další vlivy a s pouhým konstatováním, že zvýší-li se objem nízkorozpočtového provozu, je následkem snížení sazeb za využití letištních služeb, jednoduše nelze vystačit. Faktem však zůstává, že výsledky vytvořeného modelu provázanost obou aspektů potvrzují a že tato spojnice má své ekonomické ratio. Roli při nastavování sazeb letištních poplatků sehrává rovněž to, zda je letiště umístěno na ostrově (D_island). Zde je však hodnota koeficientu proměnné v rozporu s předchozím očekáváním a nabývá poněkud překvapivě záporných hodnot. Z výsledků prezentovaného modelu tedy vyplývá, že nachází-li se letiště na ostrově, jsou letištní poplatky v průměru nižší než u letišť, u nichž tomu tak není. To je konstatování rozporné také s předchozími studiemi Gillena (2008) či Bela et al. (2009). Příčinou předestřeného fenoménu je pravděpodobně to, že sedm z dvanácti ostrovních letišť zahrnutých do sledovaného vzorku se nachází na výsostném území Španělska. Španělské letištní poplatky jsou přitom regulovány jednotným sazebníkem vydávaným státní autoritou a platí obecně za jedny z nejnižších v Evropě. V tomto bodě tedy pravděpodobně dochází k prolnutí ekonomické teorie s prvkem regulace. Výsledky mé diplomové práce tedy jen stroze dokumentují pokřivení tržního mechanismu ingerencí regulátora. Logickou a zcela legitimní otázkou pak v tomto směru bezesporu je, proč do modelu nebyla zahrnuta rovněž proměnná, která by míru regulace nastavení letištních poplatků zohledňovala. Odpověď se skrývá v samotné otázce. Škála intenzity, s níž jednotlivé státní autority zasahují do diskrece provozovatelů konkrétních letišť, je velmi široká, a byť mé úvahy vedly tímto směrem, nepodařilo se mi nalézt objektivní kritérium, které by míru zásahu regulátora do nastavení letištních poplatků uspokojivě postihovalo (snahy o zavedení proměnné postihující míru regulace skončily vždy statistickou nevýznamností dotčené proměnné). V tomto směru tedy nezbývá než se v mezích rámce prezentované studie spokojit s empiricky neprokázaným (avšak velmi pravděpodobným) vysvětlením, jež bylo výše naznačeno. Překvapivě se pak ve výsledcích předkládané studie projevuje rovněž vliv konkurence v podobně letištních ploch s převažujícím nízkorozpočtovým provozem. Z hodnot koeficientu proměnné D_low_cost_comp totiž vyplývá, že nachází-li se v blízkosti zkoumaného letiště plocha, na níž operují převážně nízkorozpočtové aerolinie, je hodnota letištních poplatků v průměru vyšší oproti letištím, u nichž tomu tak není. Při hlubším zamyšlení však docházím k závěru, že ani tento výsledek není nelogický. Nízkorozpočtoví dopravci totiž nejsou na trhu letecké dopravy prvkem nikterak novým. Je-li tedy v blízkosti zkoumaného letiště dislokována jiná letištní plocha, z níž operují převážně nízkorozpočtoví dopravci, je vysoce pravděpodobné, že tito dopravci již sledované letiště právě díky relativně vyšším letištním poplatkům opustili, resp. odešli na ono „nízkorozpočtové letiště“. Snažit se přitom „nízkorozpočtovým letištním plochám“ konkurovat snížením vlastních sazeb za poskytování - 50 -


Radek Ruban

letištních služeb je z pohledu „běžného letiště“ nereálné. Tento krok by byl možný pouze tehdy, pokud by sledované letiště cílilo výhradně na nízkorozpočtový provoz (jako tomu je u „nízkorozpočtových letištních ploch“). Chce-li však provozovatel letištní plochy svoji pozornost i nadále zaměřovat na širší spektrum účastníků trhu letecké dopravy, nezbývá mu než ztrátu kompenzovat právě zvýšením letištních poplatků, resp. zacílením na zbylé („ne-nízkorozpočtové“) dopravce, u nichž není cena za poskytování letištních služeb kritériem natolik stěžejním jako v případě dopravců nízkorozpočtových. Z tohoto úhlu pohledu je tedy výsledek předkládané studie pouhým odrazem reálného stavu, resp. konkurenčního boje na trhu letištních služeb. Zbylé dvě statisticky významné proměnné (D_Velka_Brit a D_single_countr) již byly v předchozím textu diskutovány (blíže viz oddíl 3.2.2 této práce). Nepovažuji tedy za účelné dříve řečené opakovat. Dovolím si však pouze doplnit, že statistická relevance těchto proměnných mne utvrzuje v závěru, že transformace původního modelu byla učiněna kvalitně, resp. že tato transformace vedla nejen k odstranění technických potíží, nýbrž také ke zkvalitnění modelu jako takového. Sluší se pak věnovat několik slov rovněž proměnným statisticky nevýznamným. Jak jsem již výše uvedl, přestože tyto proměnné model výrazněji nezpřesňují, ani jej nepoškozují a po mém soudu vhodně dokreslují chování reálného prostředí. U proměnných tourism_plus dochází k naplnění dříve prezentovaného očekávání, když vyšší turistická intenzita v dané oblasti letištní poplatky mírně zvyšuje (též Bel et al., 2009). Proměnná GDP_country pak dle výsledků modelu nabývá záporných hodnot a nasvědčuje tak hypotéze, podle níž výkonnější ekonomika stimuluje letecký provoz, čímž dochází k úsporám z rozsahu, které se následně promítají do relativně nižších cen za poskytnuté letištní služby. V obou případech je však pozorovaný vliv jen velmi slabý a proměnné se ani nepřibližují hranici statistické významnosti. V tomto světle je tedy třeba na obě proměnné pohlížet. Variabilita v nastavení výše letištních poplatků je předkládaným modelem vysvětlena z necelých šedesáti tří procent. Tento výsledek lze mít s ohledem na reálné prostředí, v němž byl výzkum proveden, za velmi solidní. To platí rovněž při srovnání s předchozími studiemi, neboť např. Bel et al. (2009) ve své práce (situované do obdobného prostředí a svým rozsahem srovnatelné) objasnil pouhých čtyřicet čtyři, resp. při omezený výběru padesát pět procent variability v datech. Jednotlivé dílčí výsledky předkládaného modelu, resp. model jako celek po mém soudu lze mít za funkční a pro objasnění mnohých souvislostí trhu letištních poplatků dobře použitelný.

- 51 -


Radek Ruban

ZÁVĚR Tato diplomová práce si kladla za cíl identifikovat hlavní determinanty výše letištních poplatků na trhu letištních služeb. Ve svém vnějším rámci pak práce směřovala k vytvoření širšího vhledu čtenáře do jedné z dílčích oblastí ekonomie letecké přepravy. Aby bylo možné institut letištních poplatků podrobit detailnější analýze, bylo v prvé řadě nezbytné objasnit některé z rysů, které jsou pro trh letecké dopravy specifické a které vyplývají zpravidla z historického procesu deregulace tohoto odvětví. Pro hlubší porozumění pak bylo stěžejní pochopit rovněž to, jakou roli letištní poplatky na trhu letištních služeb, resp. na trhu letecké dopravy sehrávají. Zejména zdůraznit, že letištní poplatky propojují trh letištních služeb, který shora navazuje (upstream) na trh letecké dopravy (downstream). Problematika letištních poplatků zůstává na okraji hlubšího zájmu ekonomů, čemuž odpovídá rovněž intenzita publikační činnosti v dané oblasti. V celosvětovém měřítku byly publikovány pouze tři statě, které se letištním poplatkům coby svému hlavnímu tématu věnují. Téma této diplomové práce se tedy zabývalo oblastí, která je relativně málo probádaná, a právě proto jsem považoval za vhodné dříve publikované studie zohlednit, resp. z nich vyjít a volně na ně navázat, což se projevilo zejména při výběru, resp. klasifikace vysvětlujících proměnných. Z výsledného modelu vyplývá statistická významnost proměnných, jež vyjadřují (i) míru zalidnění konkrétního regionu, v němž se sledované letiště nachází (l_population), (ii) počet průměrných denních odletů z konkrétního letiště (average_dep), (iii) počet odletů nízkorozpočtových aerolinií (low_cost_dep), (iv) to, zda je pozorovaná letištní plocha dislokována na ostrově (D_island), (v) to, zda se v blízkosti letiště nachází konkurenční plocha s převažujícím nízkorozpočtovým provozem (D_low_cost_comp), (vi) to, zda se jedná o letiště britské (D_Velka_Brit) a (vii) konečně také to, zda jde o letiště nacházejících se na území států, které jsou mezi největšími evropskými vzdušnými přístavy zastoupeny pouze jednou letištní plochou. Závěry předchozích studií byly ve většině případů potvrzeny, resp. zpřesněny, když variabilita v nastavení výše letištních poplatků je předkládaným modelem vysvětlena z necelých šedesáti tří procent, což je s odkazem právě na předchozí studie podobného typu (Bel et al., 2009) výsledkem velmi uspokojivým. Celá práce tedy poměrně obstojně identifikuje determinanty výše letištních poplatků a napovídá tak o chování subjektů na trhu letištních služeb mnohé. Je však korektní rovněž uvést, že jisté vlivy, u nichž lze předpokládat, že nastavení výše sazeb letištních poplatků ovlivňují (např. prvek státní ingerence v podobě regulace nastavení sazeb), se do předkládané studie dostat nepodařilo. Elementární regresní analýza pak navíc ze své podstaty vypovídá jen pramálo o kauzalitě jednotlivých vztahů. Byť tedy zde uvedené výsledky zcela jistě odhalují další souvislosti a vzájemné vztahy prvků ovlivňujících trh letecké dopravy, nejsou výsledky této práce samospasné.

- 52 -


Radek Ruban

Závěrem nezbývá než doufat, že nepříznivý trend v přehlížení této oblasti bude postupem doby zvrácen, že i přes náročnost, jíž se zkoumání trhu letištních služeb vyznačuje, se tato oblast dočká patřičné pozornosti ekonomů a že tak i tento segment dopravní ekonomie bude dostatečně popsán. Poněkud neskromně si pak lze přát, aby k těmto cílům dílčím způsobem napomohla rovněž tato má studie.

- 53 -


Radek Ruban

SEZNAM POUŽITÉ LITERATURY [1]

ABEYRATNE, R. I. R. Revenue and investment management of privatized airports and air navigation services—a regulatory perspective. Journal of Air Transport Management. 2001, roč. 7, č. 4. s. 217−230. ISSN 1028−3625.

[2]

Airport Coucnil International. Airport charges in Europe. An ACI EUROPE report. Published on 8 May 2003.

[3]

BARRETT, S. D. Airport competition in the deregulated European aviation market. Journal of Air Transport Management. 2000, roč. 6, č. 1. s. 13−27. ISSN 0969−6997.

[4]

BEL, G. − FAGEDA, X. Privatization, regulation and airport pricing: an empirical analysis for Europe. Robert Schuman Centre for Advanced Studies Working Papers. 2010, roč. 37, č. 2. s. 142−161. ISSN 1028−3625.

[5]

BUTTON, K. – TAYLOR, S. International Air Transport and Economic Development. Journal of Air Transport Management. 2000, roč. 24, č. 6. s. 209−222. ISSN 0022−5258.

[6]

DENDER, K. VAN. Determinants of fares and operating revenues at US airports. Journal of Urban Economics. 2007, roč. 62, č. 2. s. 317–336. ISSN 0094−1190.

[7]

FEWINGS, R. Provision of European airport infrastructure. Avmark Aviation Economist. 1998, roč. 15, č. 6. s. 18−20. ISSN 0265−3311.

[8]

FU, X. – LIJESEN, M. – OUM, T. H. An Analysis of Airport Pricing and Regulation in the Presence of Competition Between Full Service Airlines and Low Cost Carriers. Journal of Transport Economics and Policy (JTEP). 2006, roč. 40, č. 3. s. 425−447. ISSN 0022−5258.

[9]

DOGANIS, R. The Airport Business. New York : Taylor & Francis, 1992. 240 s. ISBN 978−04−1507−877−1.

[10] GILLANE, D. Airport Governance and Regulation: the Evolution over Three Decades of Aviation System Reform. Paper prepared for Madrid Workshop on Transport Economics, ‘Models of Airport Ownership and Governance’, October 2008. [11] LOO, B. P.Y. – HO, H. W. – WONG, S. C. An application of the continuous equilibrium modelling approach in understanding the geography of air passenger flows in a multi−airport region. Applied Geography. 2005, roč. 25, č. 2. s. 169−199. ISSN 0143−6228. [12] STARKIE D. Airport regulation and competition. Journal of Air Transport Management. 2002, roč. 8, č. 1. s. 63−72. ISSN 0969−6997. [13] STARKIE, D. Reforming UK Airport Regulation. Journal of Transport Economics and Policy. 2001, roč. 35, č. 1. s. 119−135. ISSN 0022−5258. [14] STASINOPOULOS, D. The Second Aviation Package of the European Community. Journal of Transport Economics and Policy. 1992, roč. 26, č. 1. s. 83−87. ISSN 0022−5258. [15] STASINOPOULOS, D. The Third phase of liberalisation in Community Aviation and the Need for Supplementary Measures. Journal of Transport Economics and Policy. 1993, roč. 27, č. 3. s. 323−328. ISSN 0022−5258.

- 54 -


Radek Ruban

[16] THIERER, A. 20th Anniversary of Airline Deregulation: Cause for celebration, Not Re−Regulation. The Heritabe Foundation. 1998, no. 1173. [17] ULLA, K. B. – JEANNE, D. M. Learning excellence: Southwest Airlines’ approach. Managing Service Quality. 1998, roč. 8, č. 3. s. 163−169. ISSN 0960−4529. [18] VINCENT, D. – STASINOPOULOS, D. The Aviation Policy of the European Community. Journal of Transport Economics and Policy. 1990, roč. 24, č. 1. s. 95−100. ISSN 0022−5258.

- 55 -


Radek Ruban

SEZNAM POUŽITÝCH ELEKTRONICKÝCH ZDROJŮ [1]

Airbus [online] [cit. 2011-04-08]. Dostupné z: .

[2]

Aéroport Nice Côte d'Azur [online] [cit. 2011-05-15]. Dostupné z: <www.nice.aeroport.fr>.

[3]

Aéroports de Lyon [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.lyonaeroports.com>.

[4]

Aéroport Toulouse−Blagnac [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.toulouse.aeroport.fr>.

[5]

Aeroporti di Roma [online] [cit. 2011-04-13]. Dostupné z: .

[6]

Aeroporto G. Marconi di Bologna [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.bologna−airport.it/>.

[7]

Aeroporto Internazionale Catania [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.aeroporto.catania.it/>.

[8]

Aeroporto di Palermo [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.gesap.it/>.

[9]

Aeroporto Internazionale di Napoli [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.gesac.it/>.

[10] Aéroports de Paris [online] [cit. 2011-03-31]. Dostupné z: . [11] Aéroports Toulouse Blagcnacc : Résultats de trafic [online] [cit. 2011-03-31]. Dostupné z: . [12] Aeroportos de Portugal [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [13] Aeropuertos Españoles y Navegación Aérea [online] [cit. 2011-03-31]. Dostupné z: . [14] Airline Network News ans Analysis : European Airport Traffic Trends [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [15] Airportcharges.com [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [16] Airports Council International Airport [online] [cit. 2011-07-21]. Dostupné z: . [17] Airport Düsseldorf International [online] [cit. 2011-04-13]. Dostupné z: <www.duesseldorf−international.de>. [18] Amsterdam Airport Schiphol [onlin]. [cit. 2011-04-13]. Dostupné z: . [19] Antwerpen Airport : Statistics [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [20] Assaeroporti − Associazione Italiana Gestori Aeroporti [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: .

- 56 -


Radek Ruban

[21] Athenas International Airport [online] [cit. 2011-03-31]. Dostupné z: . [22] Avinor : Traffic statistics [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [23] BAA Edinburgh [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.edinburghairport.com/>. [24] BAA Glasgow [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.glasgowairport.com/>. [25] BAA Heathrow [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.heathrowairport.com/>. [26] Belfast International Airport [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.belfastairport.com/>. [27] Berliner Flughäfen [online] [cit. 2011-05-07]. Dostupné z: . [28] Boeing [online] [cit. 2011-04-08]. Dostupné z: . [29] Bristol Airport [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.bristolairport.co.uk/>. [30] Brussels Airport [online] [cit. 2011-03-31]. Dostupné z: . [31] Brussels South Charleroi Airport [online] [cit. 2011-03-31]. Dostupné z: . [32] Budapest Airport Zrt. [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.bud.hu>. [33] CIA − The World Factbook [online] [cit. 2011-07-23]. Dostupné z: [34] Civil Aviation Authority : UK Airport Statistics: 2010 − annual [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [35] Cologne Bonn Airport [online] [cit. 2011-04-13]. Dostupné z: <www.koeln−bonn−airport.de/>. [36] Copenhagen Airport [online] [cit. 2011-04-13]. Dostupné z: <www.cph.dk/>. [37] Cork Airport : Facts & Figures [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [38] Croation Civil Aviation Agency [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [39] Der Flughafenverband : ADV Monthly Traffic Report [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [40] Dublin Airport : Airport Charges [online] [cit. 2011-05-08]. Dostupné z: . [41] Dubrovnik Airport : Statistics [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: .

- 57 -


Radek Ruban

[42] EuroAirport − Basel−Mulhouse−Freiburg : Statistics 2011 [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [43] EUR-Lex.europa.eu [online databáze] [cit. 2012-11-27]. Dostupné z: . [44] Fiavia [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [45] Flughafen Graz : Zahlen, Daten, Fakten [online] [cit. 2011-03-31]. Dostupné z: . [46] Flughafen München [online] [cit. 2011-04-12]. Dostupné z: . [47] Flughafen Stuttgart GmbH [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.stuttgart−airport.com>. [48] Flughafen Wien [online] [cit. 2011-04-12]. Dostupné z: <www.viennaairport.com/>. [49] Frankfurt Airport [online] [cit. 2011-04-13]. Dostupné z: . [50] General Directorate of State Airports Authority (DHMI) [online] [online]. Dostupné z: <www.dhmi.gov.tr>. [51] Genève Aéroport : Statistics [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [52] Hamburg Airport [online] [cit. 2011-05-08]. Dostupné z: <www.airport.de/en/index.phtml>. [53] Hannover Airport [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.hannover−airport.de/>. [54] Hermes Airports [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [55] Innstbruck Airport − Gesamtübersicht [online] [cit. 2011-03-31]. Dostupné z: . [56] Klagenfurt Airport − Statistics [online] [cit. 2011-03-31]. Dostupné z: . [57] Larnaca International Airport [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.larnaca−airport.info/>. [58] Letisko M. R. Štefánika : Statistical date [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [59] Летище София [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.sofia−airport.bg/>. [60] Letiště Praha : Traffic Report − 2010 [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [61] Liverpool John Lennon Airport [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.liverpoolairport.com/>. [62] London City Airport Consulatative Comimittee [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: .

- 58 -


Radek Ruban

[63] London Gatwick Airport [online] [cit. 2011-04-13]. Dostupné z: . [64] London Luton Airport [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.london−luton.com/>. [65] London Stansted Airport (STN) [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.stanstedairport.com/>. [66] Lotnisko Chopina w Warszawie :: Warsaw Chopin Airport [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.lotnisko−chopina.pl>. [67] Malta International Airport : Airport Charges [online] [cit. 2011-04-13]. Dostupné z: . [68] Manchester Airport [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.manchesterairport.co.uk/>. [69] Newcastle Airport [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.newcastleairport.com/>. [70] Nuremberg Airport [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: <www.airport−nuernberg.de>. [71] Oslo Airport [online] [cit. 2011-04−15]. Dostupné z: <www.osl.no>. [72] Riga International Airport [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [73] SEA Milano [online] [cit. 2011-04-13]. Dostupné z: <www.sea−aeroportimilano.it>. [74] STATFOR − Air Traffic Statistics and Forecasts [online] [cit. 2011-07-16]. Dostupné z: . [75] Swedavia − Swedish Airports [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [76] Schiphol Group : Transport and Traffic statistics [online] [cit. 2011-03-31]. Dostupné z: . [77] Tirana International Airport [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: . [78] Zürich Airport [online] [cit. 2011-03-21]. Dostupné z: .

- 59 -


Radek Ruban

SEZNAM POUŽITÝCH TABULEK Tabulka 1: Střednědobá předpověď vývoje míry roční změny a průměrného denního počtu IFR letů v milionech pohybů v regionu ESRA08 (2011-2017) ................ 14 Tabulka 2: Výsledky konečného modelu studie Bela a Fagedy ............................................ 19 Tabulka 3: Seznam členských států EUROCONTROL ........................................................ 21 Tabulka 4: Seznam sta nejvytíženějších evropských letišť dle počtu přepravných cestujících v roce 2010 ........................................................................................ 23 Tabulka 5: Seznam zemí zastoupených ve sledovaném vzorku ............................................ 24 Tabulka 6: Četnost výskytu počtu letišť ve sledovaném vzorku dle zemí původu ............... 24 Tabulka 7: Četnost osob přepravených v roce 2010 dle zemí původu .................................. 25 Tabulka 8: Korelační matice jednotlivých složek letištních poplatků................................... 28 Tabulka 9: Základní technické údaje Boeingu B737−800 a Airbusu A320 .......................... 30 Tabulka 10: Popisná statistika vysvětlované proměnné (v EUR) ........................................... 31 Tabulka 11: Korelační matice vysvětlujících proměnných ..................................................... 36 Tabulka 12: Vysvětlující proměnné......................................................................................... 37 Tabulka 13: Model 1................................................................................................................ 38 Tabulka 14: Deskriptivní statistika reziduí a test normality reziduí modelu 1........................ 38 Tabulka 15: Popisná statistika vysvětlované proměnné (v EUR) s omezením na britská letiště ................................................................................................................... 40 Tabulka 16: Seznam zemí, jež jsou ve sledovaném vzorku zastoupeny jedinou letištní plochou ................................................................................................................ 41 Tabulka 17: Popisná statistika vysvětlované proměnné (v EUR) s omezením na letiště, které jsou ve sledovaném vzorku jediným zástupcem státu, na jehož území se nachází ............................................................................................................ 41 Tabulka 18: Rozšiřující vysvětlující proměnné ....................................................................... 42 Tabulka 19: Rozšíření korelační matice .................................................................................. 42 Tabulka 20: Model 2................................................................................................................ 42 Tabulka 21: Deskriptivní statistika reziduí a test normality reziduí modelu 2........................ 43 Tabulka 22: Whiteův a Breusch-Paganův test pro model 2 .................................................... 44 Tabulka 23: Model 2 za použití robustních směrodatných odchylek ...................................... 45 Tabulka 24: Model 3 za použití robustních směrodatných odchylek ...................................... 46 Tabulka 25: Model 4 za použití robustních směrodatných odchylek ...................................... 47

- 60 -


Radek Ruban

SEZNAM POUŽITÝCH GRAFŮ Graf 1: Vývoj počtu mil nalétaných nad územím USA při civilním provozu v tisících..... 11 Graf 2: Střednědobá předpověď vývoje průměrného denního počtu IFR letů v regionu ESRA08 (2011-2017) ............................................................................. 15 Graf 3: Podíl složky poplatku za využití letiště cestujícími v celkové výši letištních poplatků .................................................................................................................. 29 Graf 4: Grafické znázornění rozložení náhodných složek (reziduí) modelu 1 ................... 39 Graf 5: Graf reziduí modelu 1 podle čísel pozorování........................................................ 39 Graf 6: Grafické znázornění rozložení náhodných složek (reziduí) modelu 2 ................... 43 Graf 7: Graf reziduí modelu 2 podle čísel pozorování........................................................ 43 Graf 8: Graf původních a vyrovnaných hodnot (model 2).................................................. 45

- 61 -


Radek Ruban

SEZNAM POUŽITÝCH ZKRATEK ACI

Airports Council International

AAGR (average annual growth rate)

míra průměrného ročního růstu

ESRA08 (EUROCONTROL Statistical Area)

oblast,na níž je odkazováno ve statistikách EUROCONTROL

EUROCONTROL (European Organisation for the Safety of Air Navigation)

Evropská organizace pro bezpečnost leteckého provozu

IATA (International Air Transport Association)

Mezinárodní asociace leteckých dopravců

ICAO (International Civil Aviation Organization)

Mezinárodní organizace pro civilní letectví

let IFR (IFR flight)

let provedený v souladu s pravidly pro let podle přístrojů

MALIT

Multilateral Agreement on the Liberalization of International Air Transportation

MTOW (maximum take off weight)

maximální vzletová hmotnost

NUTS 2

nomenklaturní územní statistická jednotka velikosti dva

RSCAS

Robert Schuman Centre for Advanced Studies

STATFOR (EUROCONTROL Statistics and forecasts)

webový portál EUROCONTROL prezentující statistiky a předpovídaný vývoj

- 62 -

Příloha č. 1 Datový podklad pro práci s nezávislými proměnnými Země

Název letiště

Město

IATA

ICAO

Region NUTS 2

1

Velká Británie

LONDON HEATHROW AIRPORT

Londýn

LHR

EGLL

Outer London (Inner London)

NUTS 2 kód UKI2 (UKI1)

2

Francie

PARIS CHARLES DE GAULLE

Paříž

CDG

LFPG

Île de France

FR10

3

Německo

FRANKFURT

Frankfurt nad Mohanem

FRA

EDDF

Darmstadt

DE71

4

Španělsko

MADRID−BARAJAS AIRPORT

Madrid

MAD

LEMD

Comunidad de Madrid

ES30

5

Nizozemsko

AMSTERDAM AIRPORT SCHIPHOL

Amsterdam

AMS

EHAM

Noord−Holland

NL32

6

Itálie

AEROPORTI DI ROMA (FIUMICINO)

Řím

FCO

LIRF

Lazio

ITE4

7

Německo

MÜNCHEN

Mnichov

MUC

EDDM

Oberbayern

DE21

8

Turecko

ISTANBUL ATATURK AIRPORT

Istanbul

IST

LTBA

Istanbul

NIL

9

Velká Británie

LONDON GATWICK AIRPORT

Londýn

LGW

EGKK


UKI2 (UKI1)

10

Španělsko

BARCELONA

Barcelona

BCN

LEBL

Cataluña

ES51

11

Francie

PARIS ORLY

Paříž

ORY

LFPO

Île de France

FR10

12

Švýcarsko

ZÜRICH AIRPORT

Curych

ZRH

LSZH

Zurich kanton

NIL

13

Turecko

ANTALYA AIRPORT

Antalya

AYT

LTAI

Antalya

NIL

14

Dánsko

COPENHAGEN AIRPORT

Kopenhagen

CPH

EKCH

Hovedstaden (Sjælland)

DK01 (DK02)

15

Španělsko

PALMA DE MALLORCA AIRPORT

Palma de Mallorca

PMI

LEPA

Illes Balears

ES53

16

Rakousko

VIENNA SCHWECHAT AIRPORT

Vídeň

VIE

LOWW

Wien (Niederösterreich)

AT13 (AT12)

17

Norsko

OSLO AIRPORT

Oslo

OSL

ENGM

Oslo/Akershus

NIL

18

Německo

AIRPORT DÜSSELDORF INTERNATIONAL

Düsseldorf

DUS

EDDL

Düsseldorf

DEA1

19

Itálie

MILANO AIRPORT MALPENSA

Milán

MXP

LIMC

Lombardia

ITC4

20

Velká Británie

LONDON STANSTED AIRPORT

Londýn

STN

EGSS


UKI2 (UKI1)

21

Irsko

DUBLIN AIRPORT

Dublin

DUB

EIDW

Southern and Eastern

IE02

22

Velká Británie

MANCHESTER AIRPORT

Manchester

MAN

EGCC

Greater Manchester

UKD3

23

Belgie

BRUSSELS AIRPORT (ZAVENTEM)

Brusel

BRU

EBBR

Région de Bruxelles−Capitale (Brussels Hoofdstedelijk Gewest)

BE10 (BE24)

24

Švédsko

STOCKHOLM−ARLANDA AIRPORT

Stockholm

ARN

ESSA

Stockholm (Östra Mellansverige)

SE11 (SE12)

25

Řecko

ATHENAS INTERNATIONAL AIRPORT

Atény

ATH

LGAV

Aττική / Attiki

GR30

26

Německo

BERLIN TEGAL AIRPORT

Berlín

TXL

EDDT

Berlin (Brandenburg)

DE30 (DE4)

27

Portugalsko

AEROPORTOS LISBOA

Lisabon

LIS

LPPT

Lisboa

PT17

28

Německo

HAMBURG AIRPORT

Hamburk

HAM

EDDH

Hamburg (Schleswig−Holstein)

DE60 (DEF0)

29

Finsko

HELSINKI−VANTAALLE AIRPORT

Helsinky

HEL

EFHK

Etelä−Suomi

FI18

30

Španělsko

MALAGA AIRPORT

Malaga

AGP

LEMG

Andalucía

ES61

31

Švýcarsko

GENEVE INTERNATIONAL AIRPORT

Ženeva

ZHY

LSGG

Geneva cantons

NIL

32

Česká republika

PRAGUE RUZYNE

Praha

PRG

LKPR

Praha (Střední Čechy)

CZ01 (CZ02)

33

Turecko

SABIHA GÖKÇEN INTERNATIONAL AIRPORT

Istanbul

SAW

LTFJ

Istanbul

NIL

34

Německo

COLOGNE BONN AIRPORT

Köln/ Bonn

CGN

EDDK

Köln

DEA2

35

Francie

AIRPORT NICE CÔTE D'AZUR

Nice

NCE

LFMN

Provence−Alpes−Côte d'Azur

FR82

36

Španělsko

GRAN CANARIA AIRPORT

Las Palmas de Gran Canaria

LPA

GCLP

Canarias

ES70

37

Španělsko

ALICANTE AIRPORT

Alicante

ALC

LEAL

Comunidad Valenciana

ES52

38

Německo

STUTTGART AIRPORT

Stuttgart

STR

EDDS

Stuttgart

DE11

- 63 -

39

Velká Británie

LONDON LUTON AIRPORT

Londýn

LTN

EGGW


UKI2 (UKI1)

40

Velká Británie

EDINBURGH AIRPORT

Edinburgh

EDI

EGPH

Eastern Scotland

EKM2

41

Velká Británie

BIRMINGHAM INTERNATIONAL AIRPORT

Birmingham

BHX

EGBB

West Midlands

UKG3

42

Polsko

WARSAW CHOPIN AIRPORT

Varšava

WAW

EPWA

Mazowieckie

PL12

43

Itálie

MILANO AIRPORT LINATA

Milán

LIN

LIML

Lombardia

ITC4

44

Francie

AÉROPORTS DE LYON

Lyon

LYS

LFLY

Rhône−Alpes

FR71

45

Turecko

ANKARA INTERNATIONAL ESENBOĞA AIRPORT

Ankara

ESB

LTAC

Ankara

NIL

46

Maďarsko

BUDAPEST FERIHEGY INTERNATIONAL AIRPORT

Budapešť

BUD

LHBP

Közép−Magyarország

HU10

47

Itálie

ORIO AL SERIO INTERNATIONAL AIRPORT (BERGAMO)

Milán, Bergamo

BGY

LIME

Lombardia

ITC4

48

Francie

MARSEILLE PROVENCE AIRPORT

Marseille

MRS

LFML

Provence−Alpes−Côte d'Azur

FR82

49

Turecko

IZMIR AIRPORT

Izmir

ADB

LTBJ

Izmir

NIL

50

Španělsko

AIRPORT TENERIFE SUR

Granadilla de Abona

TFS

GCTS

Canarias

ES70

51

Německo

BERLIN SCHÖNEFELD AIRPORT

Berlín

SXF

EDDB

Berlin (Brandenburg)

DE30 (DE4)

52

Itálie

VENICE AIRPORT

Benátky

VCE

LIPZ

Veneto

ITD3

53

Velká Británie

GLASGOW AIRPORT

Glasgow

GLA

EGPF

South Western Scotland

UKM3

54

Francie

AÉROPORT TOULOUSE−BLAGNAC

Toulouse

TLS

LFBO

Midi−Pyrénées

FR62

55

Itálie

CATANIA AIRPORT

Catania

CTA

LICC

Sicilia

ITG1

56

Velká Británie

BRISTOL AIRPORT

Bristol

BRS

EGGD

Gloucestershire, Wiltshire and Bristol/Bath area

UKK1

57

Itálie

NAPOLI AIRPORT

Neapol

NAP

LIRN

Campania

ITF3

58

Itálie

AEROPORTO GUGLIELMO MARCONI DI BOLOGNA

Boloňa

BLQ

LIPE

Emilia−Romagna

ITD5

59

Kypr

LARNAKA INTERNATIONAL AIRPORT

Larnaka

LCA

LCLK

Κύπρος / Kıbrıs

CY00

60

Portugalsko

FARO AIRPORT

Faro

FAO

LPFR

Algarve

PT15

61

Portugalsko

PORTO AIRPORT

Porto

OPO

LPPR

Norte

PT11

62

Belgie

BRUSSELS SOUTH CHARLEROI AIRPORT

Brusel

CRL

EBCI

Région de Bruxelles−Capitale (Brussels Hoofdstedelijk Gewest)

BE10 (BE24)

63

Německo

HANNOVER AIRPORT

Hannover

HAJ

EDDV

Hannover

DE92

64

Španělsko

AIRPORT IBIZA

Eivissa

IBZ

LEIB

Illes Balears

ES53

65

Velká Británie

LIVERPOOL JOHN LENNON AIRPORT

Liverpool

LPL

EGGP

Merseyside

UKD5

66

Španělsko

AIRPORT LANZAROTE

Arrecife

ACE

GCRR

Canarias

ES70

67

Španělsko

VALENCIA AIRPORT

Valencie

VLC

LEVC

Comunidad Valenciana

ES52

68

Norsko

BERGEN AIRPORT, FLESLAND

Bergen

BGO

ENBR

Hordaland

NIL

69

Rumunsko

BUCHAREST OTOPENI AIRPORT

Bukurešť

OTP

LROP

Bucureşti − Ilfov (Sud − Muntenia)

RO32 (RO31)

70

Španělsko

BARCELONA GIRONA AIRPORT

Barcelona

GRO

LEGE

Cataluña

ES51

71

Litva

RIGA INTERNATIONAL AIRPORT

Riga

RIX

EVRA

Latvija

LV00

72

Itálie

ROME CIAMPINO AIRPORT

Řím

CIA

LIRA

Lazio

ITE4

73

Itálie

AEROPOROTO DI PALERMO

Palermo

PMO

LICJ

Sicilia

ITG1

74

Velká Británie

NEWCASTLE AIRPORT

Newcastle

NCL

EGNT

Tees Valley and Durham

UKC1

75

Španělsko

SAN PABLO AIRPORT

Sevilla

SVQ

LEZL

Andalucía

ES61

76

Španělsko

AIRPORT FUERTEVENTURA

Puorto del Rosario

FUE

GCFV

Canarias

ES70

77

Švédsko

GÖTEBORG LANDVETTER AIRPORT

Göteborg

GOT

ESGG

Västsverige

SE23

78

Francie

BASEL−MULHOUSE−FREIBURG EURO AIRPORT

Basel/Mulhous/Freiburg

BSL

LFSB

Alsace

FR42

79

Velká Británie

EAST MIDLANDS INTERNATIONAL AIRPORT

Derby

EMA

EGNX

Derbyshire and Nottinghamshire

UKF1

- 64 -

80

Německo

AIRPORT NÜRNBERG

Norimberk

NUE

EDDN

Mittelfranken

DE25

81

Itálie

PISA AIRPORT

Pisa

PSA

LIRP

Toscana

ITE1

82

Španělsko

TENERIFE NORTE

San Crostóbal de la Laguna

TFN

GCXO

Canarias

ES70

83

Velká Británie

BELFAST INTERNATIONAL

Belfast

BFS

EGAA

Northern Ireland

UKN0

84

Španělsko

AIRPORT BILBAO

Bilbao

BIO

LEBB

País Vasco

ES21

85

Turecko

DALAMAN AIRPORT

Dalaman

DLM

LTBS

Muğla

NIL

86

Norsko

STAVANGER AIRPORT, SOLA

Stavanger

SVG

ENZV

Rogaland

NIL

87

Francie

AÉROPORT DE BORDEAUX−MÉRIGNAC

Bordeaux

BOD

LFBD

Aquitaine

FR61

88

Itálie

AEROPORTO DI TORINO

Turín

TRN

LIMF

Piemonte

ITC1

89

Norsko

TRONDHEIM AIRPORT, VÆRNES

Trondheim

TRD

ENVA

Sør−Trøndelag

NIL

90

Německo

HAHN AIRPORT

Hahn

HHN

EDFH

Darmstadt

DE71

91

Itálie

CAGLIARI AIRPORT

Cagliari

CAG

LIEE

Sardegna

ITG2

92

Itálie

AEROPORTO DI BARI

Bari

BRI

LIBD

Puglia

ITF4

93

Bulharsko

SOFIA AIRPORT

Sofia

SOF

LBSF

Югозападен / Yugozapaden

BG41

94

Malta

MALTA INTERNATIONAL AIRPORT

Luqa

MLA

LMML

Malta

MT00

95

Turecko

BODRUM AIRPORT

Bodrum

BJV

LTFE

Muğla

NIL

96

Francie

NANTES ATLANTIQUE AIRPORT

Nantes

NTE

LFRS

Pays de la Loire

FR51

97

Francie

PARIS BEAUVAIS

Paříž

BVA

LFOB

Île de France

FR10

98

Německo

AIRPORT WEEZE

Weeze

NRN

EDLV

Düsseldorf

DEA1

99

Turecko

ADANA AIRPORT

Adana

ADA

LTAF

Adana

NIL

100

Velká Británie

LONDON CITY

Londýn

LCY

EGLC

Inner London (Outer London)

UKI1 (UKI2)

- 65 -

Název letiště

charges

l_population

tourism_plus

GDP_country

average_dep

low_cost_dep

D_island

D_low_cost

D_Velka_Brit

D_single_countr

1

LONDON HEATHROW AIRPORT

6 406,1

15,8582

21 591

114

2

PARIS CHARLES DE GAULLE

2 003,1

16,2776

5 418

107

623,7

4,4

0

1

1

0

685,4

60,3

0

1

0

3

FRANKFURT

3 027,1

15,1465

3 545

0

118

636,0

43,7

0

1

0

4

MADRID−BARAJAS AIRPORT

1 976,4

15,6553

0

2 904

101

594,3

101,2

0

0

0

5

AMSTERDAM AIRPORT SCHIPHOL

2 976,5

0

14,3513

7 135

134

543,6

84,0

0

0

0

6

AEROPORTI DI ROMA (FIUMICINO)

1

1 095,5

15,5430

5 415

100

451,1

86,7

0

0

0

7

0

MÜNCHEN

3 330,0

15,2823

6 241

118

530,0

78,3

0

0

0

0

8

ISTANBUL ATATURK AIRPORT

2 479,8

16,1200

6 931

48

381,1

20,3

0

0

0

0

9

LONDON GATWICK AIRPORT

4 630,0

15,8582

21 591

114

330,1

195,1

0

1

1

0

10

BARCELONA

1 752,6

15,8021

8 361

101

380,5

134,2

0

0

0

0

11

PARIS ORLY

2 003,1

16,2776

5 418

107

300,8

58,0

0

1

0

0

12

ZÜRICH AIRPORT

2 511,6

14,1166

3 256

147

351,8

31,4

0

1

0

0

13

ANTALYA AIRPORT

3 293,5

14,3577

6 931

48

198,7

59,0

0

0

0

0

14

COPENHAGEN AIRPORT

2 659,5

14,3237

7 775

124

336,8

44,3

0

1

0

1

15

PALMA DE MALLORCA AIRPORT

1 495,3

13,8832

51 734

101

239,0

132,9

1

0

0

0

16

VIENNA SCHWECHAT AIRPORT

3 471,7

14,3386

9 450

125

361,8

63,4

0

1

0

1

17

OSLO AIRPORT

2 071,2

13,3034

5 135

179

297,8

90,3

0

0

0

0

18

AIRPORT DÜSSELDORF INTERNATIONAL

2 832,3

15,4625

1 660

118

294,5

103,1

0

1

0

0

19

MILANO AIRPORT MALPENSA

1 229,3

16,0920

3 023

100

266,1

79,1

0

1

0

0

20

LONDON STANSTED AIRPORT

2 506,1

15,8582

21 591

114

210,8

174,3

0

1

1

0

21

DUBLIN AIRPORT

1 875,0

14,9944

7 996

125

218,0

101,2

0

0

0

1

22

MANCHESTER AIRPORT

2 245,8

14,7673

2 175

114

216,6

96,8

0

0

1

0

23

BRUSSELS AIRPORT (ZAVENTEM)

3 693,1

13,8818

6 311

118

299,7

15,4

0

1

0

0

24

STOCKHOLM−ARLANDA AIRPORT

2 091,5

14,4993

7 929

123

261,7

44,5

0

1

0

0

25

ATHENAS INTERNATIONAL AIRPORT

3 109,4

15,2237

1 726

89

257,1

9,6

0

0

0

1

26

BERLIN TEGAL AIRPORT

2 421,2

15,0486

12 231

118

213,7

88,8

0

1

0

0

27

AEROPORTOS LISBOA

1 883,6

14,8521

3 363

81

194,9

20,6

0

0

0

0

28

HAMBURG AIRPORT

1 731,1

14,3877

12 037

118

203,7

62,1

0

1

0

0

29

HELSINKI−VANTAALLE AIRPORT

2 054,9

14,7915

2 809

116

233,8

35,2

0

0

0

1

30

MALAGA AIRPORT

1 648,5

15,9136

6 159

101

144,0

74,6

0

0

0

0

31

GENEVE INTERNATIONAL AIRPORT

1 835,7

13,0243

6 177

147

225,3

57,6

0

0

0

0

32

PRAGUE RUZYNE

4 551,0

14,0251

10 489

89

208,2

36,5

0

1

0

1

33

SABIHA GÖKÇEN INTERNATIONAL AIRPORT

1 252,2

16,1200

6 931

48

141,6

31,8

0

0

0

0

34

COLOGNE BONN AIRPORT

2 015,1

15,2940

2 220

118

179,3

94,9

0

1

0

0

35

AIRPORT NICE CÔTE D'AZUR

1 655,9

15,4084

6 906

107

178,0

33,4

0

0

0

0

36

GRAN CANARIA AIRPORT

1 495,3

14,5462

35 998

101

139,4

28,2

1

0

0

0

37

ALICANTE AIRPORT

1 648,5

15,4233

7 176

101

101,5

69,9

0

0

0

0

38

STUTTGART AIRPORT

1 178,0

15,2034

2 080

118

168,9

67,1

0

0

0

0

- 66 -

39

LONDON LUTON AIRPORT

2 465,6

15,8582

21 591

114

130,2

88,5

0

1

1

0

40

EDINBURGH AIRPORT

2 739,9

14,5020

5 752

114

148,0

72,7

0

0

1

0

41

BIRMINGHAM INTERNATIONAL AIRPORT

1 795,3

15,5056

2 153

114

127,0

69,5

0

0

1

0

42

WARSAW CHOPIN AIRPORT

3 643,8

15,4650

948

62

187,4

16,1

0

1

0

1

43

MILANO AIRPORT LINATA

1 162,5

16,0920

3 023

100

162,2

16,5

0

1

0

0

44

AÉROPORTS DE LYON

2 195,1

15,6344

4 113

107

27,7

16,8

0

0

0

0

45

ANKARA INTERNATIONAL ESENBOĞA AIRPORT

1 448,5

15,2038

6 931

48

92,6

1,9

0

0

0

0

46

BUDAPEST FERIHEGY INTERNATIONAL AIRPORT

2 457,2

14,8890

2 133

64

143,9

23,0

0

0

0

1

47

ORIO AL SERIO INTERNATIONAL AIRPORT (BERGAMO)

1 255,0

16,0920

3 023

100

92,0

67,5

0

0

0

0

48

MARSEILLE PROVENCE AIRPORT

1 980,2

15,4084

6 906

107

141,7

17,3

0

0

0

0

49

IZMIR AIRPORT

1 177,2

15,0307

6 931

48

79,8

27,7

0

0

0

0

50

AIRPORT TENERIFE SUR

1 495,3

14,5462

35 998

101

68,5

32,3

1

0

0

0

51

BERLIN SCHÖNEFELD AIRPORT

2 421,2

15,0486

12 231

118

99,1

70,4

0

0

0

0

52

VENICE AIRPORT

1 488,6

15,4018

12 372

100

102,0

26,0

0

0

0

0

53

GLASGOW AIRPORT

2 729,9

15,4682

3 522

114

102,7

47,2

0

0

1

0

54

AÉROPORT TOULOUSE−BLAGNAC

1 432,8

14,8684

4 612

107

121,2

14,6

0

0

0

0

55

CATANIA AIRPORT

1 696,1

15,4325

2 732

100

79,9

39,3

1

0

0

0

56

BRISTOL AIRPORT

4 229,2

14,6557

3 797

114

80,3

57,9

0

0

1

0

57

NAPOLI AIRPORT

1 664,2

15,5756

3 087

100

87,7

23,3

0

0

0

0

58

AEROPORTO GUGLIELMO MARCONI DI BOLOGNA

2 078,0

15,2829

8 803

100

94,2

26,4

0

0

0

0

59

LARNAKA INTERNATIONAL AIRPORT

1 974,0

13,5885

16 318

98

68,6

7,3

1

0

0

1

60

FARO AIRPORT

1 846,7

12,9717

34 638

81

56,4

40,3

0

0

0

0

61

PORTO AIRPORT

1 879,9

15,1361

1 409

81

77,5

25,3

0

0

0

0

62

BRUSSELS SOUTH CHARLEROI AIRPORT

391,1

13,8818

6 311

118

53,7

45,7

0

0

0

0

63

HANNOVER AIRPORT

2 672,5

14,5806

2 204

118

91,9

37,2

0

0

0

0

64

AIRPORT IBIZA

1 415,3

13,8832

51 734

101

72,9

31,4

1

0

0

0

65

LIVERPOOL JOHN LENNON AIRPORT

5 030,5

14,1159

1 709

114

65,0

53,6

0

0

1

0

66

AIRPORT LANZAROTE

1 415,3

14,5462

35 998

101

62,4

18,5

1

0

0

0

67

VALENCIA AIRPORT

1 415,3

15,4233

7 176

101

91,9

28,9

0

0

0

0

68

BERGEN AIRPORT, FLESLAND

2 071,2

13,0903

708

179

122,5

22,6

0

0

0

0

69

BUCHAREST OTOPENI AIRPORT

3 162,0

14,6278

1 326

45

105,4

4,3

0

0

0

1

70

BARCELONA GIRONA AIRPORT

1 175,4

15,8021

8 361

101

51,1

45,8

0

0

0

0

71

RIGA INTERNATIONAL AIRPORT

732,9

14,6315

1 125

52

93,4

10,4

0

0

0

1

72

ROME CIAMPINO AIRPORT

1 581,0

15,5430

5 415

100

81,3

42,1

0

0

0

0

73

AEROPOROTO DI PALERMO

799,8

15,4325

2 732

100

66,0

32,5

1

0

0

0

74

NEWCASTLE AIRPORT

3 393,4

13,9684

1 054

114

70,3

33,8

0

0

1

0

75

SAN PABLO AIRPORT

1 415,3

15,9136

6 159

101

62,5

29,7

0

0

0

0

76

AIRPORT FUERTEVENTURA

1 415,3

14,5462

35 998

101

52,6

16,7

1

0

0

0

77

GÖTEBORG LANDVETTER AIRPORT

1 306,7

14,4316

5 554

123

83,6

2,9

0

0

0

0

78

BASEL−MULHOUSE−FREIBURG EURO AIRPORT

1 845,2

14,4290

3 647

107

87,3

22,4

0

0

0

0

79

EAST MIDLANDS INTERNATIONAL AIRPORT

3 203,2

14,5462

2 727

114

83,5

39,4

0

0

1

0

- 67 -

80

AIRPORT NÜRNBERG

2 300,4

14,3534

3 199

118

83,3

29,4

0

0

0

0

81

PISA AIRPORT

1 468,1

15,1260

11 050

100

58,5

33,8

0

0

0

0

82

TENERIFE NORTE

1 415,3

14,5462

35 998

101

78,9

3,2

1

1

0

0

83

BELFAST INTERNATIONAL

3 700,5

14,3933

1 401

114

58,9

38,5

0

0

1

0

84

AIRPORT BILBAO

1 415,3

14,5745

2 170

101

65,1

13,6

0

0

0

0

85

DALAMAN AIRPORT

2 479,8

13,4805

6 931

48

34,9

10,3

0

0

0

0

86

STAVANGER AIRPORT, SOLA

2 071,2

12,9856

2 721

179

91,2

15,1

0

0

0

0

87

AÉROPORT DE BORDEAUX−MÉRIGNAC

1 393,0

14,9795

6 788

107

73,0

8,9

0

0

0

0

88

AEROPORTO DI TORINO

1 148,5

15,3045

2 616

100

67,7

14,5

0

0

0

0

89

TRONDHEIM AIRPORT, VÆRNES

2 071,2

12,5916

3 407

179

69,9

15,2

0

0

0

0

90

HAHN AIRPORT

1 188,9

15,1465

3 545

118

45,2

34,1

0

0

0

0

91

CAGLIARI AIRPORT

821,7

14,3289

7 367

100

50,3

31,9

1

0

0

0

92

AEROPORTO DI BARI

1 162,4

15,2215

3 066

100

47,0

19,0

0

0

0

0

93

SOFIA AIRPORT

2 846,5

15,1111

1 100

43

63,7

9,2

0

0

0

1

94

MALTA INTERNATIONAL AIRPORT

3 205,8

12,9327

16 690

83

45,0

11,3

1

0

0

1

95

BODRUM AIRPORT

2 479,8

12,4561

6 931

48

33,7

8,4

0

0

0

0

96

NANTES ATLANTIQUE AIRPORT

1 345,9

15,0791

4 463

107

60,2

8,4

0

0

0

0

97

PARIS BEAUVAIS

993,0

16,2776

5 418

107

30,6

28,1

0

0

0

0

98

AIRPORT WEEZE

2 065,0

15,4625

1 660

118

31,0

26,9

0

0

0

0

99

ADANA AIRPORT

1 252,2

14,4304

6 931

48

29,4

8,3

0

0

0

0

100

LONDON CITY

5 604,9

15,8582

21 591

114

93,1

4,1

0

1

1

0

- 68 -

Příloha č. 2 Datové podklady pro práci se závislou proměnnou 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41

Země

Název letiště

IATA

Přistávací

Za využití cestujícím

Parkovací

Původní měna

Celkem (v EUR)

Velká Británie Francie Německo Španělsko Nizozemsko Itálie Německo Turecko Velká Británie Španělsko Francie Švýcarsko Turecko Dánsko Španělsko Rakousko Norsko Německo Itálie Velká Británie Irsko Velká Británie Belgie Švédsko Řecko Německo Portugalsko Německo Finsko Španělsko Švýcarsko Česká republika Turecko Německo Francie Španělsko Španělsko Německo Velká Británie Velká Británie Velká Británie

LONDON HEATHROW AIRPORT PARIS CHARLES DE GAULLE FRANKFURT MADRID−BARAJAS AIRPORT AMSTERDAM AIRPORT SCHIPHOL AEROPORTI DI ROMA (FIUMICINO) MÜNCHEN ISTANBUL ATATURK AIRPORT LONDON GATWICK AIRPORT BARCELONA PARIS ORLY ZÜRICH AIRPORT ANTALYA AIRPORT COPENHAGEN AIRPORT PALMA DE MALLORCA AIRPORT VIENNA SCHWECHAT AIRPORT OSLO AIRPORT AIRPORT DÜSSELDORF INTERNATIONAL MILANO AIRPORT MALPENSA LONDON STANSTED AIRPORT DUBLIN AIRPORT MANCHESTER AIRPORT BRUSSELS AIRPORT (ZAVENTEM) STOCKHOLM−ARLANDA AIRPORT ATHENAS INTERNATIONAL AIRPORT BERLIN TEGAL AIRPORT AEROPORTOS LISBOA HAMBURG AIRPORT HELSINKI−VANTAALLE AIRPORT MALAGA AIRPORT GENEVE INTERNATIONAL AIRPORT PRAGUE RUZYNE SABIHA GÖKÇEN INTERNATIONAL AIRPORT COLOGNE BONN AIRPORT AIRPORT NICE CÔTE D'AZUR GRAN CANARIA AIRPORT ALICANTE AIRPORT STUTTGART AIRPORT LONDON LUTON AIRPORT EDINBURGH AIRPORT BIRMINGHAM INTERNATIONAL AIRPORT

LHR CDG FRA MAD AMS FCO MUC IST LGW BCN ORY ZRH AYT CPH PMI VIE OSL DUS MXP STN DUB MAN BRU ARN ATH TXL LIS HAM HEL AGP ZHY PRG SAW CGN NCE LPA ALC STR LTN EDI BHX

388,77 63,59 592,68 297,52 125,02 180,55 525,95 1 780,63 522,03 388,77 522,66 525,95 504,18 495,34 449,56 677,86 181,00 146,32 330,12 635,85 574,12 158,10 231,73 644,49 349,33 394,49 192,33 438,65 495,34 272,98 579,66 329,70 649,37 331,03 495,34 495,34 145,23 264,42 408,83 853,70 843,12

1 614,38 2 933,55 1 383,75 2 678,94 970,47 3 149,42 1 953,86 2 316,43 1 230,62 1 614,38 1 988,91 2 767,50 2 155,35 999,99 3 022,11 1 393,34 2 651,27 1 083,02 2 037,47 1 162,35 1 671,72 3 535,02 1 859,76 2 243,52 1 660,50 1 374,53 1 476,00 1 616,22 1 153,13 1 562,72 3 971,36 922,50 1 346,85 1 304,42 999,99 1 153,13 977,85 2 076,73 2 287,50 941,62 2 800,71

0,00 30,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 532,92 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 138,55 76,80 0,00 0,00 0,00 221,37 411,34 114,61 62,80 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 18,84 20,41 0,00 0,00 54,95 124,46 43,61 0,00 0,00

GBP EUR EUR EUR EUR EUR EUR EUR GPB EUR EUR CHF EUR DKK EUR EUR NOK EUR EUR GBP EUR GBP EUR SEK EUR EUR EUR EUR EUR EUR CHF CZK EUR EUR EUR EUR EUR EUR GBP GBP GBP

2 003,14 3 027,14 1 976,43 2 976,46 1 095,49 3 329,97 2 479,81 4 629,98 1 752,64 2 003,14 2 511,57 3 293,45 2 659,53 1 495,33 3 471,67 2 071,20 2 832,27 1 229,34 2 506,14 1 875,00 2 245,84 3 693,12 2 091,49 3 109,38 2 421,17 1 883,62 1 731,13 2 054,87 1 648,46 1 835,70 4 551,02 1 252,20 2 015,06 1 655,85 1 495,33 1 648,46 1 178,03 2 465,61 2 739,94 1 795,33 3 643,83

- 69 -

42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85

Polsko Itálie Francie Turecko Maďarsko Itálie Francie Turecko Španělsko Německo Itálie Velká Británie Francie Itálie Velká Británie Itálie Itálie Kypr Portugalsko Portugalsko Belgie Německo Španělsko Velká Británie Španělsko Španělsko Norsko Rumunsko Španělsko Litva Itálie Itálie Velká Británie Španělsko Španělsko Švédsko Francie Velká Británie Německo Itálie Španělsko Velká Británie Španělsko Turecko

WARSAW CHOPIN AIRPORT MILANO AIRPORT LINATA AÉROPORTS DE LYON ANKARA INTERNATIONAL ESENBOĞA AIRPORT BUDAPEST FERIHEGY INTERNATIONAL AIRPORT ORIO AL SERIO INTERNATIONAL AIRPORT (BERGAMO) MARSEILLE PROVENCE AIRPORT IZMIR AIRPORT AIRPORT TENERIFE SUR BERLIN SCHÖNEFELD AIRPORT VENICE AIRPORT GLASGOW AIRPORT AÉROPORT TOULOUSE−BLAGNAC CATANIA AIRPORT BRISTOL AIRPORT NAPOLI AIRPORT AEROPORTO GUGLIELMO MARCONI DI BOLOGNA LARNAKA INTERNATIONAL AIRPORT FARO AIRPORT PORTO AIRPORT BRUSSELS SOUTH CHARLEROI AIRPORT HANNOVER AIRPORT AIRPORT IBIZA LIVERPOOL JOHN LENNON AIRPORT AIRPORT LANZAROTE VALENCIA AIRPORT BERGEN AIRPORT, FLESLAND BUCHAREST OTOPENI AIRPORT BARCELONA GIRONA AIRPORT RIGA INTERNATIONAL AIRPORT ROME CIAMPINO AIRPORT AEROPOROTO DI PALERMO NEWCASTLE AIRPORT SAN PABLO AIRPORT AIRPORT FUERTEVENTURA GÖTEBORG LANDVETTER AIRPORT BASEL−MULHOUSE−FREIBURG EURO AIRPORT EAST MIDLANDS INTERNATIONAL AIRPORT AIRPORT NÜRNBERG PISA AIRPORT TENERIFE NORTE BELFAST INTERNATIONAL AIRPORT BILBAO DALAMAN AIRPORT

WAW LIN LYN ESB BUD BGY MRS IZM TFS SXF VCE GLA TLS CTA BRS NAP BLQ LCA FAO OPO CRL HAJ IBZ LPL ACE VLC BGO OTP GRO RIX CIA PMO NCL SVQ FUE GOT BSL EMA NUE PSA TFN BFS BIO DLM

136,69 632,71 525,95 665,68 275,30 1 111,31 525,95 495,34 349,33 296,71 408,83 363,10 94,66 1 257,59 162,39 803,15 380,42 394,49 394,49 391,14 600,53 415,27 1 761,45 415,27 415,27 677,86 549,50 415,27 160,93 160,30 85,77 626,47 415,27 415,27 314,83 258,47 977,67 665,68 185,78 415,27 1 099,00 415,27 525,95 677,86

- 70 -

1 025,82 1 518,44 922,50 1 760,13 979,70 852,39 651,29 999,99 1 660,50 1 191,87 2 283,37 1 051,65 1 601,46 2 872,30 1 501,83 1 274,90 1 593,55 1 337,63 1 370,84 0,00 2 071,94 999,99 3 269,04 999,99 999,99 1 393,34 2 612,52 760,14 571,95 1 420,65 714,02 2 766,91 999,99 999,99 991,87 1 586,70 2 225,51 1 634,67 1 282,28 999,99 2 601,45 999,99 1 953,86 1 393,34

0,00 43,96 0,00 31,40 0,00 16,49 0,00 0,00 411,34 0,00 37,68 18,06 0,00 99,29 0,00 0,00 0,00 114,61 114,61 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

PLN EUR EUR EUR EUR EUR EUR EUR EUR EUR EUR GBP EUR EUR GBP EUR EUR EUR EUR EUR EUR EUR EUR GPB EUR EUR NOK EUR EUR EUR EUR EUR GPB EUR EUR SEK EUR GPB EUR EUR EUR GBP EUR EUR

1 162,51 2 195,11 1 448,45 2 457,21 1 255,00 1 980,18 1 177,24 1 495,33 2 421,17 1 488,58 2 729,88 1 432,80 1 696,12 4 229,18 1 664,22 2 078,04 1 973,97 1 846,72 1 879,93 391,14 2 672,46 1 415,26 5 030,49 1 415,26 1 415,26 2 071,20 3 162,02 1 175,41 732,88 1 580,95 799,79 3 393,38 1 415,26 1 415,26 1 306,70 1 845,17 3 203,18 2 300,35 1 468,05 1 415,26 3 700,45 1 415,26 2 479,81 2 071,20

86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

Norsko Francie Itálie Norsko Německo Itálie Itálie Bulharsko Malta Turecko Francie Francie Německo Turecko Velká Británie

STAVANGER AIRPORT, SOLA AÉROPORT DE BORDEAUX−MÉRIGNAC AEROPORTO DI TORINO TRONDHEIM AIRPORT, VÆRNES HAHN AIRPORT CAGLIARI AIRPORT AEROPORTO DI BARI SOFIA AIRPORT MALTA INTERNATIONAL AIRPORT BODRUM AIRPORT NANTES ATLANTIQUE AIRPORT PARIS BEAUVAIS AIRPORT WEEZE ADANA AIRPORT LONDON CITY

SVG BOD TRN TRD HHN CAG BRI SOF MLA BJV NTE BVA NRN ADC LCY

453,73 131,91 677,86 196,25 155,70 234,35 632,50 283,30 525,95 280,30 599,99 1 090,00 329,70 980,00 980,00

- 71 -

924,35 1 016,60 1 393,34 992,61 666,05 928,04 2 214,00 2 922,48 1 953,86 1 023,98 392,99 975,00 922,50 4 380,77 4 380,77

14,92 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 41,61 0,00 0,00 0,00 244,16 244,16

NOK EUR EUR NOK EUR EUR EUR EUR EUR EUR EUR EUR EUR EUR GBP

1 392,99 1 148,51 2 071,20 1 188,86 821,75 1 162,39 2 846,50 3 205,78 2 479,81 1 345,88 992,97 2 065,00 1 252,20 5 604,93 5 604,93

LETIŠTNÍ POPLATKY V EVROPĚ

Recommend Documents