var textForPages = ["","","Edice Železniční reformy, sv. 1                                       MODELY A METODY REGULACE                                  KONKURENČNÍHO PROSTŘEDÍ                                 NA TRHU ŽELEZNIČNÍCH                                  DOPRAVNÍCH SLUŽEB                                     Martin Kvizda, Zdeněk Tomeš a kolektiv","Knihu recenzovali:                                  doc. Ing. Jana Hančlová, CSc.                                 doc. Ing. Antonín Peltrám, CSc.","MODELY A METODY REGULACE                                 KONKURENČNÍHO PROSTŘEDÍ                                  NA TRHU ŽELEZNIČNÍCH                                 DOPRAVNÍCH SLUŽEB                                        Martin Kvizda, Zdeněk Tomeš a kolektiv                                       Masarykova univerzita                                 Brno                                 2013","AutoĜi jednotlivých kapitol:           1. kapitola – ZdenČk Tomeš a Martin Kvizda           2. kapitola – Daniel NČmec, Jaroslav Bil a Vladimír Hajko           3. kapitola – Michal Kvasniþka, Rostislav StanČk a OndĜej Krþál           4. kapitola – OndĜej Krþál, Tomáš Houška, Václav Rederer a Rostislav StanČk           5. kapitola – Daniel Seidenglanz, Filip Chvátal, KateĜina NedvČdová a Martin Kvizda           6. kapitola –  Martin Kvizda a Tomáš Nigrin             Publikace vznikla jako souþást projektu specifického výzkumu „Mikroekonomické základy           politiky hospodáĜské soutČže“ MUNI/A/0797/2012.                         Citace:          KVIZDA, Martin, ZdenČk TOMEŠ, Jaroslav BIL, Vladimír HAJKO, Tomáš HOUŠKA, Filip CHVÁTAL,          OndĜej KRýÁL, Michal KVASNIýKA, Daniel NċMEC, KateĜina NEDVċDOVÁ, Tomáš NIGRIN, Václav          REDERER, Daniel SEIDENGLANZ a Rostislav STANċK. Modely a metody regulace konkurenþního          prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2013. 231 s.          ISBN 978-80-210-6733-2.  DOI: 10.5817/CZ.MUNI.M210-6733-2013.                © 2013 Jaroslav Bil, Vladimír Hajko, Tomáš Houška, Filip Chvátal, OndĜej Krþál, Michal Kvasniþka,          Martin Kvizda, KateĜina NedvČdová, Daniel NČmec, Tomáš Nigrin, Václav Rederer, Daniel Seiden-          glanz, Rostislav StanČk, ZdenČk Tomeš          © 2013 Masarykova univerzita          ISBN 978-80-210-6733-2 (print)         ISBN 978-80-210-9731-5 (online ; pdf)          DOI: 10.5817 CZ.MUNI.M210-6733-2013 /","OBSAH               ÚVOD ............................................................................................................................................................ 9               INTRODUCTION ........................................................................................................................................... 11               1    KONKURENCE NA ŽELEZNICI – TEORIE A REALITA .............................................................................. 13                  1.1  VÝCHODISKA REFORMY NA ŽELEZNICI ................................................................................................................ 13                    1.1.1   Ekonomická charakteristika železnice .......................................................................................... 13                    1.1.2   Intermodální konkurenceschopnost železnice .............................................................................. 15                    1.1.3   Vertikální a horizontální integrace na železnici ............................................................................ 20                    1.1.4   Metody železniēních reforem, restrukturalizace a privatizace ..................................................... 22                  1.2  IMPLEMENTACE EVROPSKÉ ŽELEZNI NÍ REFORMY ................................................................................................ 23                    1.2.1   Cíle reformy a evropské direktivy ................................................................................................. 23                    1.2.2   Švédská, britská a nĢmecká reforma ........................................................................................... 24                    1.2.3   SoutĢž na trhu vs. soutĢž o trh ..................................................................................................... 26                  1.3  P\\EKÁŽKY VSTUPU NA TRH ŽELEZNI NÍCH DOPRAVNÍCH SLUŽEB .............................................................................. 28               2    KVANTITATIVNÍ NÁSTROJE MODELOVÁNÍ ŽELEZNI NÍHO DOPRAVNÍHO TRHU .................................. 33                  2.1  MODELY A TECHNIKY M \\ENÍ EFEKTIVNOSTI ...................................................................................................... 33                    2.1.1   Data envelopment analysis – DEA ................................................................................................ 33                    2.1.2   Modely stochastických mezí – SFM (stochastic frontier models) ................................................. 35                    2.1.3   Modelování nákladových a produkēních funkcí ........................................................................... 39                  2.2  MODELOVÁNÍ POPTÁVKY ............................................................................................................................... 45                    2.2.1   Modely rozložených zpoždĢní ....................................................................................................... 47                    2.2.2   Modely binární a multinomiální volby .......................................................................................... 50                    2.2.3   Modelování výdajových systémƽ ................................................................................................. 54                  2.3  DALŠÍ P\\ÍSTUPY A TECHNIKY MODELOVÁNÍ ........................................................................................................ 58                    2.3.1   Testování stacionarity ēasových Ǝad (testy jednotkového koƎene) .............................................. 58                    2.3.2   Testování kointegrace ēasových Ǝad ............................................................................................ 59                  2.4  APLIKACE P\\ÍSTUPU DEA NA DATA EVROPSKÝCH ŽELEZNI NÍCH DOPRAVCp – SROVNÁNÍ MODELp ................................ 60                    2.4.1   Metoda DEA a použitá data ......................................................................................................... 61                    2.4.2   CCR model .................................................................................................................................... 62                    2.4.3   BCC a SBM model ......................................................................................................................... 64                    2.4.4   Model zajištĢné oblasti (AssuranceͲregion model) ...................................................................... 69               3    MIKROEKONOMICKÉ MODELY STRUKTURY ODV TVÍ ŽELEZNI NÍ DOPRAVY A PROBLÉM REGULACE .. 73                  3.1  NÁKLADOVÁ ANALÝZA ŽELEZNI NÍCH DOPRAVCp ................................................................................................ 73                    3.1.1   Vlastnosti odvĢtví železniēní dopravy ........................................................................................... 73                    3.1.2   Efektivnost železniēních dopravcƽ ................................................................................................ 76                  3.2  NEREGULOVANÉ ODV TVÍ A PROBLÉM VYLOU ENÍ .............................................................................................. 79                  3.3  CENOVÁ REGULACE CENY KLÍ OVÉHO VSTUPU .................................................................................................... 83                    3.3.1   Problém dvojí marginalizace ........................................................................................................ 84                    3.3.2   ExternĢ regulované maloobchodní ceny M .................................................................................. 85                    3.3.3   Úplná regulace ............................................................................................................................. 87                    3.3.4   Situace, kdy regulátor mƽže stanovovat pouze cenu klíēového vstupu ....................................... 88                  3.4  INVESTICE DO INFRASTRUKTURY ....................................................................................................................... 89                  3.5  APLIKACE STATICKÉHO A DYNAMICKÉHO EFEKTU PRO SROVNÁNÍ RpZNÝCH REŽIMp REGULACE ...................................... 91                    3.5.1   Modelové Ǝešení ........................................................................................................................... 93                    3.5.2   Rovnováha neregulovaného odvĢtví ............................................................................................ 95                    3.5.3   Regulace ceny za pƎístup k infrastruktuƎe .................................................................................... 95                    3.5.4   Vertikální separace s veƎejnĢ provozovanou infrastrukturou ...................................................... 97                    3.5.5   Srovnání regulaēních režimƽ ........................................................................................................ 98                    3.5.6   Apendix ...................................................................................................................................... 101                                                                                        5","4   METODY VYMEZOVÁNÍ RELEVANTNÍHO TRHU A JEJICH APLIKACE .................................................... 103             4.1  SSNIP TEST ............................................................................................................................................... 104             4.2  CENOVÉ TESTY ........................................................................................................................................... 106               4.2.1   Korelace ...................................................................................................................................... 106               4.2.2   Stacionarita ................................................................................................................................ 108               4.2.3   Kointegrace a Grangerova kauzalita .......................................................................................... 109               4.2.4   Praktické použití cenových testƽ ................................................................................................ 110             4.3  ANALÝZA KRITICKÉ ZTRÁTY ............................................................................................................................ 110             4.4  SPOT\\EBITELSKÝ PRpZKUM ........................................................................................................................... 111             4.5  BIDDING MARKETS ..................................................................................................................................... 112               4.5.1   Teoretická východiska ................................................................................................................ 112               4.5.2   Organizace bid riggingu ............................................................................................................. 115               4.5.3   Metody detekce bid riggingu ...................................................................................................... 116             4.6  APLIKACE SSNIP TESTU K VYMEZENÍ RELEVANTNÍHO TRHU V DOPRAVNÍM PROST\\EDÍ – MOŽNOSTI A PROBLÉMY ........... 120               4.6.1   Charakteristika dopravní situace na lince Praha–Brno .............................................................. 121               4.6.2   Aplikace SSNIP testu ................................................................................................................... 122               4.6.3   Metodika provedení spotƎebitelského prƽzkumu ....................................................................... 123               4.6.4   Výsledek šetƎení a odhad skuteēné ztráty .................................................................................. 124               4.6.5   Výpoēet cenové elasticity ........................................................................................................... 125               4.6.6   Výsledky prƽzkumu ..................................................................................................................... 126               4.6.7   Plné znĢní dotazníku použitého pro prƽzkum trhu ..................................................................... 127           5   GEOGRAFICKÝ P\\ÍSTUP K MODELOVÁNÍ ŽELEZNI NÍ DOPRAVY ....................................................... 131             5.1  MOBILITA ................................................................................................................................................. 131             5.2  DOPRAVNÍ PROUDY ..................................................................................................................................... 135             5.3  MODELOVÁNÍ DOPRAVNÍCH PROUDp.............................................................................................................. 141             5.4  INTERMODÁLNÍ SHIFT A RELEVANTNÍ GEOGRAFICKÝ TRH ...................................................................................... 146             5.5  APLIKACE MODELOVÝCH P\\ÍSTUPp PRO VYMEZENÍ GEOGRAFICKÉHO RELEVANTNÍHO TRHU ........................................ 150               5.5.1   Geografický trh ........................................................................................................................... 152               5.5.2    asové hledisko .......................................................................................................................... 154             5.6  APLIKACE .................................................................................................................................................. 155               5.6.1   Obecné/základní vlastnosti dopravních proudƽ ......................................................................... 155               5.6.2   Postavení železniēní dopravy pƎi obsluze dopravních proudƽ v komparaci s ostatními dopravními                     módy ........................................................................................................................................... 156               5.6.3   Vazba železniēní doprava – dopravní proudy ............................................................................. 157               5.6.4   Intermodální shift ....................................................................................................................... 160           6   POLITIKA HOSPODÁ\\SKÉ SOUT ŽE APLIKOVANÁ V ODV TVÍ ŽELEZNI NÍ DOPRAVY ......................... 167             6.1  GUIDELINES EVROPSKÉ KOMISE ..................................................................................................................... 167             6.2  GUIDELINES BRITSKÝCH SOUT ŽNÍCH INSTITUCÍ ................................................................................................. 170             6.3  GUIDELINES N MECKÝCH SOUT ŽNÍCH INSTITUCÍ ............................................................................................... 172             6.4  PRECEDENTNÍ P\\ÍPADY \\EŠENÉ VE VELKÉ BRITÁNII V ODV TVÍ ŽELEZNI NÍ DOPRAVY ................................................. 174             6.5  PRECEDENTNÍ P\\ÍPADY \\EŠENÉ V N MECKU V ODV TVÍ ŽELEZNI NÍ DOPRAVY ......................................................... 178               6.5.1   Poplatky za použití železniēní dopravní cesty ............................................................................. 179               6.5.2   PƎidĢlování grafikonových tras ................................................................................................... 180               6.5.3   Poplatky za použití nádraží ......................................................................................................... 181               6.5.4   Poplatek za trakēní energii a její odkup ...................................................................................... 183           ZÁV RE NÉ SHRNUTÍ ................................................................................................................................. 186           CONCLUSION ............................................................................................................................................. 189           V CNÝ REJST\\ÍK ......................................................................................................................................... 193             6","JMENNÝ REJST\\ÍK ..................................................................................................................................... 195               SEZNAM ZKRATEK ..................................................................................................................................... 198               SEZNAM POUŽITÉ LITERATURY .................................................................................................................. 200               SEZNAM TABULEK ..................................................................................................................................... 226               SEZNAM OBRÁZKp .................................................................................................................................... 228               SEZNAM GRAFp ........................................................................................................................................ 229               O AUTORECH ............................................................................................................................................ 230                                                                                                                                                7","","ÚVOD                Železniþní doprava je z ekonomického hlediska velmi specifickým odvČtvím. Specifi-               ka jsou dána technologickými zvláštnostmi tohoto dopravního módu, zejména               dopravní cestou zatíženou znaþnými utopenými náklady, dále zvláštní organizací               a Ĝízením dopravy a existencí efektĤ úspor z rozsahu, z hustoty dopravy a síĢového               efektu. V dobČ svého vzniku byly železnice budovány jako soukromé podniky za úþe-               lem zisku nebo jako státní podniky s cílem dopravní obsluhy území; v obou pĜípadech               však jako vertikálnČ integrované firmy spojující jak vlastnictví a správu dopravní ces-               ty, tak i provoz na ní. Reformy odvČtví železniþní dopravy, které v souþasné dobČ               probíhají pod dohledem Evropské komise ve všech þlenských zemích Evropské unie               a které mají za cíl revitalizaci a rozvoj tohoto dopravního módu, jsou založeny na zá-               kladním nástroji liberalizace provozu – faktického oddČlení vlastnictví a správy               dopravní cesty od provozu na ní (tzv. unbundling). Provedení této vertikální dezinte-               grace a zajištČní tržnČ konformních, rovných a liberálních podmínek pro podnikání na               novČ uspoĜádaném trhu dopravních služeb vyžaduje velmi precizní regulaci a dohled               nad celým odvČtvím ze strany státních autorit. K tomu je tĜeba nejprve poznat               a z ekonomického hlediska správnČ pojmenovat specifika odvČtví, definovat nezbyt-               nou strukturu a pravomoci regulátorĤ trhu a pravidel regulace trhu, vyvinout metody               detekce porušení tČchto pravidel a možnosti aplikace nápravných opatĜení.                    Tato kniha podává souhrnný pĜehled o souþasném stavu teoretického poznání               a modelování v oblasti fungování a regulace intermodální a intramodální konkurence               na trhu železniþních dopravních služeb s dĤrazem na evropské reálie a o metodách de-               tekce porušení regulaþních pravidel a možnostech aplikace nápravných opatĜení.               Jednotlivé kapitoly obsahují rozsáhlý komentovaný souhrn teoretických konceptĤ dané               problematiky založený na podrobné rešerši publikovaných odborných textĤ a pĜíklady               využití popisovaných metod na základČ vlastního výzkumu autorĤ knihy. První kapito-               la se zabývá souþasným stavem teoretického poznání v oblasti zavádČní konkurence na               evropských, pĤvodnČ státních, monopolních trzích železniþní dopravy a dále praktic-               kou implementací železniþních reforem v þlenských zemích EU. Druhá kapitola               shrnuje kvantitativní techniky použitelné pro empirické zkoumání stavu a intenzity               konkurence na železnici a modelování poptávky po železniþní dopravČ; v závČreþné               þásti kapitoly je provedena komparativní analýza jednotlivých modelových pĜístupĤ na               základČ dat evropských železniþních dopravcĤ. Ve tĜetí kapitole jsou pĜedstaveny mi-               kroekonomické pĜístupy k modelování infrastrukturních investic a struktury odvČtví               železniþní dopravy a k cenové regulaci s aplikací statického a dynamického efektu re-               žimĤ regulace.  ýtvrtá kapitola popisuje metody vymezování relevantního trhu               v odvČtví železniþních dopravních služeb na základČ SSNIP testu, cenových testĤ, ana-               lýzy kritické ztráty a spotĜebitelských šetĜení a analyzuje specifika tzv. bidding               markets; v závČru kapitoly je provedena praktická aplikace vymezení relevantního trhu               v osobní železniþní dopravČ.  Pátá kapitola se vzhledem ke specifickým prostorovým               aspektĤm železniþní dopravy zabývá geografickými pĜístupy k modelování železniþní-                                                                                        9","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            ho dopravního trhu a aplikací geografické  metody vymezení relevantního trhu. Po-           slední, šestá kapitola podává pĜehled o využití dĜíve popsaných metod ve skuteþných           postupech soutČžních autorit ve vzorových zemích Velké Británii a NČmecku           a o aplikaci soutČžní politiky Evropskou komisí.               Kniha, kterou právČ držíte v ruce, je první publikací v nové ediþní ĜadČ, jež bČ-           hem nČkolika následujících let postupnČ pĜedstaví a zhodnotí prĤbČh reforem           železniþní dopravy v jednotlivých zemích Evropské unie. Druhý svazek edice, jehož           vydání je pĜipraveno na polovinu roku 2014, bude vČnován implementaci reformních           zásad do dopravní politiky jednotlivých  zemí, problematice železniþních balíþkĤ           a restrukturalizaci železniþního odvČtví v Evropské unii. TĜetí svazek, jehož vydání se           pĜipravuje na konec roku 2014, bude vČnován historii a analýze výsledkĤ železniþní           reformy ve Velké Británii; na další roky se pĜipravují knihy zamČĜené na NČmecko,           Slovensko a další zemČ.                                                            10","INTRODUCTION                From the economic point of view, rail transport is a very specific industry. The par-               ticularities are given by technological diversities of this transportation mode,               especially by transport infrastructure burdened by substantial sunk costs, particular or-               ganisation and management of the transport, and by occurrence of economies of scale,               density of transport and network effect. When they emerged, railways were being es-               tablished as private enterprises whose purpose was to make profit, or as state-owned               companies task of which was to provide transport services to a particular area; in both               cases, however, these were established as  vertically integrated  companies merging               both ownership and management of the infrastructure with operations on it. Reforms               in railway transport which is currently taking place under supervision of European               Committee in all European Union membership states, purpose of which is to revitalize               this transportation mode and endorse its development, are based on the basic tool for               liberalisation of the operation – actual unbundling of management of the transport               route from operation on it. Execution of this vertical disintegration and securing of               market conforming, equal and liberal conditions for doing business in this newly ar-               ranged market of transportation services requires that state authorities carry out a very               precise regulation of and supervision over the whole industry. However, it is first nec-               essary to learn particularities of the field and designate them correctly from the               economic point of view, define necessary structure and powers of the market regula-               tors and principles of market regulation, develop methods for detection of such               principles, and possibilities of corrective measures application.                    Paying special attention to situation in Europe, this book provides               a comprehensive overview of the current state of theoretical knowledge and modelling               in the area of inter- and intramodal competition function and regulation in the market               of railway transport services. Furthermore, it deals with methods which can be exploit-               ed in order to detect breaches of regulative principles, and with possibilities of               corrective measures. Its individual chapters include an extensive and commented               search of theoretical concepts related to the given topic which are based on elaborate               background research of professional texts which have been published so far, and pre-               sent examples of use of the methods described therein, based on own research made by               the authors. The first chapter focuses on the current state of theoretical knowledge in               the area of introduction of competition in European, originally state-owned, monopo-               listic markets of railway transport, and  on a practical implementation or railway               reforms in EU membership countries. The second chapter of the book sums up quanti-               tative methods which can be used in order to empirically examine the state and               intensity of competition in the railway market and modelling of demand for railway               transport. The final part of this chapter presents a comparative analysis of individual               model approaches, which are based on data provided by European railway undertak-               ings. The third chapter introduces microeconomic approaches to modelling of industry               structure, price regulation and investments into infrastructure with application of static                                                                                       11","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            and dynamic effect of the regulation regimes. The fourth chapter describes methods           used for specification of relevant market in rail transport services, which are based on           SSNIP test, price tests, and critical loss analysis and consumer surveys. Besides that,           the chapter provides an analysis of particularities of the so called bidding markets;           practical application of relevant market  definition in railway passenger transport is           presented at the end of the chapter. Due to specific spatial aspects of rail transport, the           fifth chapter deals with geographical approaches to market modelling and with an ap-           plication of the geographical method for defining the relevant market. The final, sixth           chapter offers an overview of the way that methods described earlier were used in ac-           tual proceedings of competition authorities in sample countries (Great Britain and           Germany), and of competition policies applied by European Committee.               This book is the first publication in the new edition line which in the following           years shall successively present and evaluate the course of railway transportation           methods as applied in individual countries of European Union. The second volume of           this edition, planned for the middle of 2014, shall deal with implementation of reform-           ative principles in transportation policies of individual countries, topics related to           railway packages and restructuring of rail industry in European Union. The third vol-           ume, which shall be published at the end of 2014, shall focus on history and analysis           of railway reforms in Great Britain. In the future, books dealing with Germany, Slo-           vakia and other countries, will be published, too.                                                12","1  KONKURENCE NA ŽELEZNICI – TEORIE                     A REALITA                   1.1 VÝCHODISKA REFORMY NA ŽELEZNICI                  1.1.1 Ekonomická charakteristika železnice                Pro ekonomickou analýzu železniþní dopravy je klíþové, zda je posuzována jako síĢo-               vý monopol – tedy považujeme-li infrastrukturu za institucionální souþást železniþního               provozu a souþást fixních nákladĤ dopravce – nebo jako dopravní služby poskytované               jednotlivými dopravci na institucionálnČ oddČlené infrastruktuĜe. Konkurence na trhu               existuje v pĜípadČ privátních dopravcĤ používajících svoji vlastní dopravní cestu;               pĜedmČtem konkurence je poskytování pĜepravních služeb po této cestČ v soutČži               s pĜepravou jiného dopravce po jeho vlastní cestČ. Konkurence o trh vzniká v situaci,               kdy jsou dopravci vlastnicky oddČleni od dopravní cesty a soutČží ex ante o možnost               poskytovat pĜepravní službu v urþitém segmentu sítČ. SoutČž je v tomto pĜípadČ vede-               na o kapacitu cesty a o státní subvenci provozu. Popisem a analýzou principu               konkurence  na  trhu  a o trh  v železniþní dopravČ se zabývá  Ĝada autorĤ, jednu               z nejstarších studií na toto téma zpracovali Katz a Shapiro (1985), na nČ navazuje napĜ.               Bamford (2001), Estache a de Rus (2000), Preston (1994), Cox, Offerman, Olson               a Schram (2002), Quinet a Vickerman (2004). Skuteþnost, zda se konkurence uplatnila               pĜi vzniku infrastruktury a s jakou intenzitou, pĜípadnČ s jakými omezeními               a deformacemi, je rozhodující pro tvar a ekonomické charakteristiky železniþní do-               pravní sítČ. Nastavení podmínek a parametrĤ konkurence o trh je klíþové pro               optimalizaci rozdČlování státních subvencí a minimalizaci nákladĤ odvČtví dopravy               jako celku (podrobnČ viz Kvizda 2008).                    Dalším dĤležitým faktorem je intermodální konkurence – tzn. konkurenþní pro-               stĜedí na trhu železniþních dopravních služeb nebo komplexnČ na dopravním trhu               všech módĤ. Výsledný model konkurenþního prostĜedí na dopravních trzích má tedy               nČkolik dimenzí. Trh dopravních služeb je tvoĜen infrastrukturou každého módu               v rĤzné míĜe oddČlenou od dopravcĤ, dopravci poskytují dopravní služby a konkurují               si na tomto trhu, vybrané dopravce (zejména osobní dopravy) stát dotuje (tj. hradí ztrá-               tu vzniklou z plnČní požadavku veĜejné dopravní obslužnosti) a tito dopravci o státní               dotace soutČží na principu konkurence o trh. Tuto tematiku dlouhodobČ rozpracovává               napĜ. Nash (první významná studie 1985, dále 1992, 2008 a 2010); na dalších spoleþ-               ných studiích se podíleli zejména Rivera-Trujillo, Wardman, Button a Nijkamp (Nash               et al. 2002; Nash a Rivera-Trujillo 2004). Významné souhrnné studie zabývající se               problematikou nastavení parametrĤ konkurence na trhu železniþních dopravních slu-                                                                                       13","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            žeb publikovali také Quinet a Vickerman (2004) a Hibbs (2003). Princip konkurence           o trh je však limitován kvalitou sítČ, i když vzhledem k institucionálnímu oddČlení do-           pravních sítí od dopravcĤ nedoléhá intermodální konkurence na dopravce v tomto           pĜípadČ pĜímo. Je úkolem státu, aby nastavil pro konkurenci o trh takové podmínky,           které umožní intermodální konkurenci v požadované míĜe – tato „požadovaná míra“ je           limitována pĜedevším ekonomickými kritérii, stát však rozhoduje více þi ménČ i na zá-           kladČ kritérií spoleþenských (regionální politika a dopravní obslužnost, sociální           inkluze obyvatel a standardy jejich mobility, tzv. decoupling a environmentální zátČž           dopravy apod.). PrávČ v souvislosti s rozhodováním státu se objevuje další rozmČr           konkurence – konkurence jako nástroj dopravní politiky státu, tzn. prosazení efektivity           poskytovaných dopravních služeb v rámci programĤ revitalizace železnic. Podstatou           problému je, že konkurence na trhu jako taková není a nikdy nebyla železnicím dlou-           hodobČ zcela vlastní, na rozdíl od ostatních dopravních služeb nebo služeb obecnČ –           k takovým závČrĤm dospívají studie, jež byly zpracovány na konci 90. let, kdy tato           problematika zaþala být v Evropské unii velmi intenzívnČ vnímána: napĜ. Mitchell           (1997), Button (1998), Bruinsma a Rietveld (1998), Campos a Cantos (2000).               Ve srovnání s ostatními módy dopravy vykazuje železnice Ĝadu ekonomických           i sociálních specifik, která jsou dána její technologií; tato specifika jsou dále umocnČ-           na právČ mimoekonomickými zájmy státu. Je  to stát, kdo stanovuje pravidla           konkurence a svojí dotaþní politikou rozhoduje také o její intenzitČ. V poþátcích želez-           niþního podnikání byly dopravní služby železnic spolu konfrontovány zpravidla na           principu konkurence na trhu. To znamená, že každá železniþní spoleþnost budovala           vlastní dopravní infrastrukturu tak, aby vytvoĜila konkurenþní alternativu ostatním do-           pravním spoleþnostem. Výsledkem tohoto procesu byla výstavba paralelních drah,           které v rĤzném kontextu mohly, ale nemusely mít ekonomické opodstatnČní. Konku-           rence na trhu vedoucí k budování paralelních spojnic by teoreticky mohla mít pozitivní           vliv na tvar dopravní sítČ, pokud by vedla k selekci tras podle ekonomické efektivnos-           ti; v realitČ je však fungování tohoto mechanismu znaþnČ komplikováno (viz Kvizda           2006). Analýze tohoto procesu a zkoumání vlivu konkurence na trhu na tvorbu do-           pravní sítČ se vČnovalo nČkolik významných autorĤ, kteĜí také na železniþní dopravu           rĤzným zpĤsobem aplikovali teorii „path dependence“, zejména David (1993), Arthur           (1994), Liebowitz a Margolis (1995) a v novČjším pojetí také Puffert (2002 a 2009)           nebo Wetzel a Growitsch (2006).               Zcela jinak byla formována konkurence v zemích, kde železniþní dopravní síĢ           byla budována na základČ centrálního plánu a její využívání bylo potom pĜedmČtem           konkurence o trh, to znamená, že železniþní spoleþnosti soutČžily v poskytování do-           pravních služeb v rámci existující sítČ. Infrastruktura tak byla vlastnicky oddČlena od           provozovatele a tvar sítČ nebyl pĜedmČtem konkurence. Tento zpĤsob vzniku sítČ by           sice mČl vylouþit vznik duplicitních tras a pĜiblížit tvar sítČ k možnostem realizace           úspor z hustoty dopravy, jako každé centrální plánování však v sobČ tyto systémy nes-           ly chyby a selhání centrálních autorit, korupci a nadĜazení krátkodobého politického             14","Konkurence na železnici – teorie a realita                zájmu nad dlouhodobý efekt ekonomický. Trasa jednotlivých drah byla také bČhem               dlouhé doby konfrontována s hospodáĜským a politickým vývojem regionu, který               mnohdy vyústil ve zcela zásadní zmČnu podmínek, za nichž byla daná dráha zakládá-               na. Ani intervence státu do trasování železnic tedy vždy nezaruþily vznik               „konkurenceschopné“ sítČ. Forma a intenzita konkurence uvnitĜ odvČtví železniþní do-               pravy i konkurenceschopnost železnice vzhledem k ostatním dopravním módĤm je               zásadnČ ovlivnČna nastavením institucionálních pravidel, tzn. aplikovanou hospodáĜ-               skou politikou. Pro nastavení optimální strategie hospodáĜské politiky ve vztahu               k železniþní dopravČ je významné posouzení, jak dalece železniþní trhy naplĖují teore-               tické pĜedpoklady, za kterých je pozitivní pĤsobení konkurence definováno. Na               reálných železniþních trzích je pĜítomna celá Ĝada tržních selhání projevujících se mi-               mo jiné nedokonalou konkurencí, úsporami z rozsahu, úsporami z hustoty dopravy,               asymetrickými informacemi apod. Tento pohled reprezentuje zejména nestor evropské               dopravní politiky Gerondeau (1997), dále tuto problematiku podrobnČ analyzují napĜ.               Estache a de Rus (2000), Wolmar (2005), z þeských autorĤ napĜ. Kloutvor, Šíp               a Vorlíþek (2001), Drahotský a Peltrám (2001). PĜítomnost tČchto tržních selhání je               pĜíþinou toho, že pĤsobení konkurence na tČchto trzích je suboptimální. Kvalifikovaná               hospodáĜská politika je pĜi zavádČní konkurence na železnici nucena brát tyto jevy               v úvahu a vytváĜet takový regulativní rámec, aby docházelo ke skuteþnČ úþinnému pĤ-               sobení konkurence (pĜevzato ze studie Kvizda 2006).                  1.1.2 Intermodální konkurenceschopnost železnice                Metodika analýzy a komparace konkurenceschopnosti železniþní dopravy je založena               na nČkolika teoretických konceptech, které specifika tohoto módu dopravních služeb               vysvČtlují a stanovují pĜedpoklady ekonomicky efektivního provozu (viz napĜ. Boone,               Ours a van der Wiel 2007 nebo Bouttes a Leban 1995). K tČmto konceptĤm patĜí (i)               existence utopených nákladĤ (sunk costs), které jsou pro železniþní dopravu specifické               a determinují její postavení vĤþi ostatním módĤm dopravy (problém regulace provozu               v souvislosti s fixními náklady viz napĜ. Hausman a Myers 2002). (ii) Úspory               z rozsahu (economies of scale) v železniþní dopravČ byly pĤvodnČ prokázovány ve               studiích založených na analýze  pomocí Cobb-Douglasovy produkþní a nákladové               funkce (Keeler 1974; Caves, Christensen a Swanson 1980), kde byly fixní náklady               spojeny s infrastrukturou; obdobné studie  srovnávající jednotlivé módy dopravy –               zejména Winston (1985) a  Wetzel a Growitsch (2006) – dokázaly, že je to právČ že-               lezniþní doprava, kde v té souvislosti vznikají významné úspory z rozsahu. NČkteré               studie (Gagné 1990; Ying 1992; Xu  et al. 1994) však dokládaly, že analýza úspor               z rozsahu pomocí standardní metodiky založené na tunokilometrech, osobokilome-               trech, vlakokilometrech, prĤmČrné délce pĜepravy atd. je sporná, neboĢ tyto agregáty               spolu s fixními náklady vnitĜnČ souvisejí (pĜevzato ze studie Kvizda 2006).                                                                                         15","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                Pro konkurenceschopnost železniþní dopravy se ukazuje klíþový efekt (iii) úspor           z hustoty provozu (economies of density), jehož význam zdĤraznila již pĤvodní Kee-           lerova studie (1974), která empiricky potvrdila, že úspory z rozsahu mají v železniþní           dopravČ dvojí zdroj: pĜíjmy z velikosti firmy a pĜíjmy z hustoty provozu. Následné           studie (zejména Caves, Christensen, Tretheway a Windle 1987) založené na analýze           vztahu mezi vstupy a výstupy pĜi nemČnné velikosti sítČ prokázaly, že pro železniþní           dopravu je zcela rozhodující právČ hustota provozu, zatímco velikost firmy je margi-           nální. Tento koncept používají i studie efektivnosti železnice v rámci souþasné           liberalizace v EU (Stelling a Jensen 2005). Odlišení efektu pĜíjmĤ z hustoty provozu           a z úspor z rozsahu není jednoduché a zcela jednoznaþné; studie, které tento vztah           zkoumaly, pĜesto dospČly k závČru, že hustota provozu je dominantním faktorem efek-           tivity provozu (Jara-Díaz, Cortés a Ponce 2001). Hustota provozu je souþasnČ i tím           faktorem, který dává železnici konkurenþní výhodu pĜed jinými dopravními módy           (Pietrantonio a Pelkmans 2004 a Fischer, Bitzan a Tolliver 2001): faktorem, který hus-           totu pĜepravy snižuje, je duplicita dopravních tras, faktorem, který hustotu dopravy           nezvyšuje, je nevhodné vedení tras, a hustota vlastní sítČ je potom faktorem irelevant-           ním (pĜevzato ze studie Kvizda 2006).                S železniþní dopravou je tradiþnČ spojován také (iv) síĢový efekt (network econo-           mies); v historii se jeho pĤsobení (nebo lépe Ĝeþeno víra v jeho pĤsobení) promítlo do           nČkolika typických procesĤ: vČtvení ucelených sítí vlastnČných a provozovaných jed-           ním dopravcem, budování odboþných a spojovacích tratí, sjednocování rozchodĤ tratí,           svým zpĤsobem i nacionalizace infrastruktury a budování unitárních národních sítí.           Výborný pĜehled teorie, pĜípadových studií a analýzy síĢového efektu v rĤzných od-           vČtvích podávají Farrell a Klemperer (2007). Empirické studie zamČĜené na analýzu           síĢového efektu na železnici však pĜekvapivČ neprokázaly jeho jednoznaþnou rele-           vantní existenci. Starší studie z 90. let (Walker 1992) pĜi analýze sítČ v daném regionu           dospČla k závČru, že silnČjší a pĜevažující je efekt úspor z rozsahu, a podobnČ Callan           a Thomas (1992) jako dominantní prokázali hustotu provozu a teprve s ní související           síĢový efekt. Následující analýzy vyšly z pĜedpokladu, že nákladová funkce železniþní           dopravy pokrývá jak infrastrukturu, tak vlastní provoz, pĜiþemž (jako specifikum toho-           to módu dopravy) vztah mezi úrovní kapitálu a úrovní produkce je pomČrnČ málo           robustní; tyto studie proto dávají síĢový efekt do souvislosti s provozními výkony, tzn.           také s efektem hustoty provozu. Zajímavé je srovnání dvou studií severoamerických           a evropských železnic: Friedlander et al. (1993) analyzoval 27 severoamerických že-           leznic a identifikoval silný síĢový efekt a jen slabé úspory z rozsahu, zatímco studie           Prestona (1994) analyzující 14 evropských železnic (též McGeehan 1993; Cantos           2000) prokázala sice síĢový efekt, ale s tím, že závisí (spolu s úsporami z rozsahu) na           charakteristice sítČ. Z toho lze opČt vyvodit velký význam výnosĤ z hustoty dopravy           (Quinet a Vickerman 2004). Ze studií dále plyne, že pokud jde o ekonomická kritéria,           jsou pro efektivitu železniþní dopravy rozhodující výnosy z hustoty provozu (Smith           2006).              16","Konkurence na železnici – teorie a realita                     Existenci efektu (v) úspor ze struktury (economies of scope) v železniþní dopravČ               empiricky ovČĜili Wetzel a Growitsch (2006). Na rozdíl od úspor z rozsahu, které jsou               založeny na snížení prĤmČrných nákladĤ pĜi rozšíĜení objemu stávající produkce, jsou               úspory ze struktury spojeny se snížením prĤmČrných nákladĤ pĜi rozšíĜení produkce               o nové produkty. V této souvislosti analyzovali soubČžné poskytování služeb osobní               i nákladní dopravy jednou spoleþností Pietrantonio a Pelkmans (2004) a Quinet               a Vickerman (2004). Pro analýzu železniþní dopravy má koncept úspor ze struktury               zvláštní význam zejména s ohledem na existenci dopravní sítČ. Tuto souvislost  Ĝeší               napĜ. studie autorĤ Jara-Díaze, Cortése a Ponce (2001), jež doplĖuje koncept úspor ze               struktury o prostorovou dimenzi – tzv. economies of spatial scope: dopravní služby               mohou zvýšit svoji efektivnost rozšíĜením obsluhovaných míst, tzn. nikoli pouze zvý-               šit objem nebo rozmanitost poskytovaných služeb (pĜevzato ze studie Kvizda 2006).                    Další možností, jak interpretovat úspory ze struktury, je analýza (ne)efektivnosti               vertikální integrace v železniþní dopravČ, tzn. spojení nebo oddČlení vlastnictví               a správy infrastruktury od vlastního provozu. Analýza na základČ úspor ze struktury               nedává jednoznaþné výsledky, je však zĜejmé, že úspor ze struktury lze dosáhnout spí-               še v prostĜedí vertikální integrace – tomu odpovídají empirické studie železnic Severní               Ameriky a Japonska (Pietrantonio a Pelkmans 2004). Výhody oddČlení infrastruktury               od provozu pĜevažují nad úsporami ze struktury v pĜípadČ vysoké hustoty provozu,               tzn. v situaci, kdy se mohou plnČ projevit výhody (tzn. vyšší efektivnost provozu) ply-               noucí z konkurence mezi jednotlivými operátory. Wetzel a Growitsch (2006) ve své               studii srovnávající 54 železniþních spoleþností z 27 evropských zemí docházejí               k závČru, že oddČlení vlastnictví sítČ od provozu nevede k vyšší efektivnosti, ale nao-               pak pĜevažují negativní efekty – to samo o sobČ mĤže být silným argumentem proti               oddČlení vlastnictví infrastruktury od provozu.                    Z výše Ĝeþeného vyplývá, že možnost dosahovat úspor ze struktury zcela závisí               na možnostech daných charakteristikou sítČ, pĜiþemž pro železnice je typické (na roz-               díl od jiných dopravních módĤ), že poskytování dopravních služeb je tvrdČ omezeno               železniþní sítí a jejími technologickými specifiky. Typické dopravní módy, pro nČž je               empiricky prokázána existence úspor z „prostorové struktury“ (economies of spatial               scope), jsou letecká a autobusová doprava (Jara-Díaz et al. 2001) – pro nČ ovšem ne-               platí tvrdé omezení dopravní sítČ. Z toho vyplývá metodické rozlišení na analýzu, jež               uvažuje dopravní síĢ flexibilní – v tom pĜípadČ jsou hlavním efektem úspory z rozsahu               a síĢový efekt (typické pro aerolinie), a na analýzu, jež uvažuje dopravní síĢ fixní –               v tom pĜípadČ je hlavním efektem hustota provozu (typické pro železnice). Pro analýzu               železniþní dopravy mĤžeme tedy za základní kritérium efektivnosti považovat mož-               nost dosáhnout úspory z hustoty provozu – toto je platné jak pro komparaci               intermodální, tak i pro srovnání jednotlivých železniþních dopravcĤ (pĜevzato ze stu-               die Kvizda 2006).                     Vzhledem k tomu, že stát v rámci hospodáĜské politiky rozhoduje o cílech a do               znaþné míry i nákladech jednotlivých dopravních módĤ, jsou pro skuteþnou konkuren-                                                                                       17","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            ceschopnost rozhodující i urþitá spoleþenská kritéria, tj. ta, která ovlivĖují jednání stá-           tu ve snaze omezit negativní dopady dopravy na spoleþnost, nebo naopak zvýšit           spoleþenský užitek z dopravy – s tímto konceptem pracují studie Wetzela           a Growitsche (2006), Nashe  et al. (2002) i Quineta a Vickermana (2004). K tČmto           konceptĤm patĜí (vi) bezpeþnost provozu, kde je zajímavá studie Taye (2002) aplikují-           cí princip „vČzĖova dilematu“ na trade off mezi aktivní a pasivní bezpeþností           automobilové dopravy a odkrývající zajímavé možnosti státní politiky bezpeþnosti           provozu. Obvyklým konceptem jsou pĜípadové studie (vii) emisní zátČže provozu,           (viii) jednotkové energetické nároþnosti provozu a (ix) záboru pĤdy a veĜejných pro-           stranství; analýzu jednotlivých pĜípadĤ je však obtížné a sporné aplikovat obecnČ.           Souhrn této problematiky provedl Hibbs (2003): správným metodickým pĜístupem by           byla analýza nákladĤ obČtované pĜíležitosti, což je však mimoĜádnČ problematické,           neboĢ neexistuje srovnatelná datová základna nákladĤ použití jednotlivých módĤ do-           pravy.               Zásadním ekonomickým parametrem fungování železniþní dopravy jsou náklady           na železniþní infrastrukturu. PĜedstavují 50–80 % celkových nákladĤ železniþního           podnikání (Di-Pietrantonio a Pelkmans 2004). Vysoké náklady na výstavbu, renovaci           a údržbu infrastruktury jsou primární pĜíþinou celkových ztrát evropských železnic.           Náklady na železniþní infrastrukturu jsou výraznČ nižší u železnic zamČĜených pĜe-           vážnČ na nákladní dopravu (USA, Latinská Amerika) než u železnic s významným           podílem pĜepravy osob (EU, Japonsko), protože vysoké nároky na bezpeþnost           a komfort osobní dopravy výraznČ prodražují infrastrukturní investice. Vysoké nákla-           dy na infrastrukturu  jsou pak jedním z dĤvodĤ, že pomČr tržeb k nákladĤm se           u evropských železnic pohybuje v rozmezí  0,35–0,65 (Nash 2002). Vysoké ztráty ev-           ropských železnic jsou kryté státními dotacemi þi rĤstem zadlužení se státní garancí           (pĜevzato ze studie Kvizda 2006).               Železniþní infrastruktura tak pro železnici vytváĜí vysoké fixní náklady, což           v kombinaci s nízkými mezními náklady zpĤsobuje dlouhodobČ klesající kĜivku prĤ-           mČrných nákladĤ v odvČtví. Monopolní síla provozovatelĤ je však silnČ omezena           intenzivní intermodální konkurencí na dopravním trhu. K profinancování vysokých           nákladĤ na železniþní infrastrukturu jsou v železniþním podnikání zapotĜebí vysoké           úspory z hustoty. Zatímco vČtšina ekonometrických studií se shoduje na tom, že sice           v rámci železniþního podnikání nebyly prokázány úspory z rozsahu (pokles jednotko-           vých nákladĤ v dĤsledku rozšíĜení délky železniþní sítČ), existuje ovšem silná           empirická podpora pro úspory z hustoty (pokles jednotkových nákladĤ v dĤsledku vČt-           šího poþtu vlaku na fixní železniþní síti). Ke zvýšení úspor z hustoty je potom potĜeba           buć zvýšit frekvenci provozu na železniþní síti, nebo zmenšit její rozsah (Heatley           2009).               Železnice historicky pĜedstavovaly odvČtví, které dominovalo vnitrozemské pĜe-           pravČ. CelosvČtovČ vznikaly jako vertikálnČ integrované organizace, které           kontrolovaly vlastní infrastrukturu a obvykle mČly dominantní postavení na trhu. Nej-             18","Konkurence na železnici – teorie a realita                obvyklejší formou regulace železnice ve veĜejném zájmu se tak stalo státní vlastnictví               a regulace tarifĤ. Také uzavírání tratí obvykle vyžadovalo státní souhlas, což limitova-               lo komerþní flexibilitu státních železnic. Tyto finanþní limity železnice vyústily               v sedmdesátých a osmdesátých letech do nárĤstu finanþních deficitĤ železnice. Tato               situace byla akcelerována neschopností státem vlastnČných železnic snížit poþty za-               mČstnancĤ nebo mzdové náklady, což vytvoĜilo spirálu veĜejných dotací.               Charakteristickým znakem vývoje bylo, že železnice nebyly schopny využít rostoucí               potenciál dopravního trhu. Až v devadesátých letech, v dĤsledku vČtšího zájmu               o environmentální aspekty dopravy, došlo v EvropČ k pokusu o státem Ĝízenou revita-               lizaci železniþní dopravy (United Nations 2003).                Tabulka 1.1—1: Ekonomické problémy železnice                      Železniþní problém                   Typické pĜíþiny                                          Cenová regulace; trvale pĜebyteþná kapacita; provozování služeb za fixní                                          ceny; provozování služeb za ceny pod mezními náklady; neschopnost identi-               1.  Chronické finanþní deficity                                          fikovat náklady; neefektivita pĜi vybírání tržeb; nízká produktivita; zbyteþnČ                                          vysoké provozní náklady; pĜezamČstnanost.                                          Chronické finanþní deficity; chybČjící komercializace; nedostateþné rozlišo-               2.  Rostoucí provozní dotace                                          vání mezi rolí vlády a železniþního operátora; neadekvátní dotaþní politika.                                          Ceny nejsou vztaženy k mezním nákladĤm; náklady nejsou správnČ identifi-               3.  Archaická cenová struktura   kovány nebo mČĜeny; neadekvátní finanþní a manažerské úþetní systémy;                                          nedostaþující nebo neexistující cenové cíle.                   Nevyrovnaná struktura tarifĤ; mono-  ChybČjící zastoupení koneþných uživatelĤ v rozhodování o službách               4.                  polní sazby             a cenách; soukromý nebo veĜejný monopol.                  PĜemrštČné náklady; nízká manažer-               5.  ská a technická efektivita; nízká   ChybČjící konkurence nebo existence pĜirozeného monopolu; pĜezamČstna-                  produktivita            nost; chybČjící investice.                                           ChybČjící konkurence; neexistence cenových pĜirážek ve špiþce; cenová                  Nízká kvalita služeb; kongesce; služ-               6.                         politika, která nereflektuje snahu pokrýt náklady; nemožnost reinvestovat                  by nereagují na potĜeby                                          provozní pĜebytky nebo navýšit fondy na investice.                  Nedostaþující fyzická infrastruktura;   Cenová politika není schopna ufinancovat obnovu kapitálových nákladĤ;               7.  nedostaþující investiþní financování;   nemožnost získat/reinvestovat provozní pĜebytky; regulace, která brání in-                  zanedbaná údržba aktiv   vesticím nebo zadlužování.                  RozšíĜené státní vlastnictví železniþní               8.  infrastruktury a služeb; nízký stupeĖ   ChybČjící politický nebo strategický cíl zamČĜený na konkuren-                  participace soukromého sektoru   ci/komercializaci/privatizaci.               Zdroj: United Nations (2003)                    Hlavní konkurenþní výhodou železnice oproti dopravČ silniþní je pĜeprava hro-               madných substrátĤ, které mají malou hodnotu na jednotku váhy, jako jsou obilí, uhlí,               rudy, chemikálie a petrochemické produkty. Pro všechny ostatní materiály þelí náklad-               ní železniþní doprava velmi intenzivní konkurenci dopravy silniþní. Železnice je               nejvíce konkurenceschopná pĜi transportu neurgentních hromadných substrátĤ                                                                                        19","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            s nízkou hodnotou na dlouhé vzdálenosti v situaci, kdy jak poþátek, tak konec trasy           jsou pĜímo obslouženy železnicí. VšeobecnČ nákladní železniþní doprava není pĜíliš           konkurenceschopná pĜi pĜepravČ mezi pĜístavy, protože námoĜní pĜeprava je levnČjší.           Silnice má jasnou výhodu, pokud je þas klíþovým parametrem a koneþné stanice jsou           rozptýlené. Železniþní osobní doprava je kriticky závislá na populaþní hustotČ, protože           enormní investice do infrastruktury musí být pokryty vysokými objemy pĜepravy.           Hlavní limity železnice je, že nikdy nebude tak rychlá jako letecká, nebude mít inter-           konektivitu silnice a výhodnou spotĜebu lodní dopravy (Heatley 2009).             1.1.3 Vertikální a horizontální integrace na železnici            Z myšlenky volné konkurence uvnitĜ odvČtví vychází Ĝada železniþních reforem, mezi           nimi pĜedevším souþasná reforma železniþní dopravy v rámci Spoleþné dopravní poli-           tiky EU (CTP, Common Transport Policy), která je založena na rozbití národních           železniþních monopolĤ a otevĜení intramodální konkurence jednotlivých železniþních           dopravcĤ na kolejích. Pro dosažení tohoto cíle volí CTP jako nástroj vertikální separa-           ci, tzn. formální i faktické oddČlení železniþního provozu od vlastnictví a správy           železniþní infrastruktury – tzv. unbundling.               Aplikací ekonomické teorie a zejména teorie regulace (regulatory economics)           v prostĜedí unbundlingu se zabývá zejména Ehrmann (2003), který dochází k tomu, že           nelze správnČ vysvČtlit a odhadnout možné dopady unbundlingu v železniþní dopravČ,           aniž bychom vzali do úvahy technická specifika železnice. Dále upozorĖuje na to, že           zmČny destinací a zmČny v dopravních plánech jednotlivých dopravcĤ v prostĜedí           unbundlingu mohou být zatíženy dodateþnými transakþními náklady vznikajícími vy-           nucenou optimalizací spojení kolejového svršku a pojezdu vozidel. Studie Pittmana           (2003, 2005) toto potvrzují a konstatují, že pro hospodárnost provozu a údržby vozidel           i kolejového svršku, pro bezpeþnost provozu, pro technologickou optimalizaci investic           do vozidlového parku i dopravní cesty je mimoĜádnČ dĤležitá technologie styku želez-           niþního kola a kolejnice, tzn. vztah technologie a provozního stavu kol a technologie           a provozního stavu kolejového svršku (viz také Kvizda 2010).               Železniþní odvČtví jako celek konkuruje ostatním módĤm, pĜiþemž þást nákladĤ           a rizik této konkurence na sebe bere vlastník a regulátor infrastruktury, tzn. typicky           stát. Toto je právČ pĜípad evropského unbundlingu. Pittman (2005) tyto dva rozdílné           pĜístupy nazývá „americkým“ a „evropským“ modelem. Pro evropský model jsou           v rámci mantinelĤ daných CTP typické dvČ formy unbundlingu. (i) První je þistá verti-           kální separace, tzn. vlastník a správce dopravní cesty je oddČlený od dopravních           spoleþností (tzv. vertical separation); v tomto pĜípadČ se vytrácejí pozitivní efekty ver-           tikální integrace a mohou být ohroženy úspory z rozsahu. (ii) Druhá forma je založena           na snaze zachovat þást výnosĤ z vertikální integrace: vlastník infrastruktury souþasnČ           provozuje i dopravní služby, je však povinen umožnit pĜístup na dopravní cestu           i tĜetím subjektĤm (tzv. vertical access). TĜetí subjekty jsou však v logické nevýhodČ             20","Konkurence na železnici – teorie a realita                oproti vertikálnČ integrovanému vlastníkovi infrastruktury, neboĢ nemohou realizovat               výnosy z vertikální integrace – tím je pĜedem zpochybnČna možnost úþinné konkuren-               ce, jež však byla úþelem.                    Aplikací teoretického modelu v praxi se zabývají studie Vickerse (1995), New-               beryho (1999), Estachea a de Rusa (2000), Hirschhausena (2002), Pittmana (2003,               2005) a Ehrmanna (2003); vyplývá z nich nejednoznaþný závČr: formální oddČlení in-               frastruktury od producentĤ dává dobré výsledky v urþitých odvČtvích, v urþitých               zemích a v urþité dobČ, zatímco jinde a jindy nikoli. Kvantitativní analýza pĜínosĤ               a ztrát plynoucích z unbundlingu na železnici je komplikována nedostupností dat nebo               jejich neadekvátní strukturou – to se týká zejména železniþních systémĤ, které byly po               dlouhou dobu monopolizované, jako je tomu ve vČtšinČ zemí kontinentální Evropy.               Empirická studie Ivaldi a McCullough (2004), která se o tuto kvantifikaci pokoušela               na vzorku severoamerických nebo britských železnic, kde tato data existují, dospČla               k odhadu 20–40 % ztráty technické efektivity v pĜípadČ vertikální separace.               S problematikou unbundlingu je také spojena otázka regulace pĜístupu na infrastruktu-               ru a investic do infrastruktury; problémy vznikající v systému s rĤznou mírou regulace               a konkurence na uperstream- a downstream-market analyzoval zejména Guthrie               (2006). Velmi radikální studii provedli Drew a Nash (2011), kteĜí na vzorku evrop-               ských zemí zkoumali skuteþný vliv unbundlingu na efektivitu odvČtví železniþní               dopravy. Studie je založena na mezinárodní komparaci základních agregátních dat za               odvČtví v oblasti míry konkurence a skuteþném objemu pĜepravy; ze srovnání vyplývá,               že neexistuje žádný významný vztah mezi vertikální separací a ekonomickou výkon-               ností a mírou skuteþné konkurence v odvČtví.                    Železniþní spoleþnosti dosahovaly v druhé polovinČ 20. století neuspokojivých               výsledkĤ. Železniþní operátoĜi všeobecnČ nebyli schopni pĜizpĤsobit se novým pod-               mínkám, kde museli konkurovat pružným a na zákazníka orientovaným silniþním               dopravcĤm. Železnice byla historicky zamČĜena na bezpeþnostní, technické a vojenské               aspekty dopravy. Proto byla špatnČ pĜipravena na výzvy vyplývající ze zmČn, které se               v dopravČ uskuteþnily ve 20. století. Velké monopolní železniþní struktury, které mČly               silné organizaþní a finanþní vazby na stát, reagovaly  na novou situaci pouze velmi               pomalu. Následoval propad tržních podílĤ, jak v osobní, tak v nákladní dopravČ. Chy-               bČjící tržní výnosy byly nahrazovány vyššími a vyššími dotacemi z veĜejných zdrojĤ.               Kdysi velmi ziskové provozování železniþní dopravy zaþalo být velmi ztrátové               a muselo být silnČ dotováno, aby vČtšina tratí vĤbec zĤstala v provozu. Tato neuspoko-               jivá situace vedla k požadavku zásadních reforem. OdpovČdí na toto volání po zmČnČ               byl návrh politiky, která by oddČlovala provozování železniþní infrastruktury               a železniþních služeb. ObecnČ bylo akceptováno, že železniþní infrastruktura je pĜípa-               dem pĜirozeného monopolu. Na druhé stranČ bylo poskytování železniþních služeb               vnímáno jako potenciálnČ vhodné pro pĤsobení konkurenþních sil.                     Nash (1997) uvádí výhody a nevýhody vertikálního oddČlení infrastruktury               a služeb na železnici. Za výhody považuje: 1) podporu variability operátorĤ,                                                                                       21","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            2) vyjasnČní intraodvČtvových vztahĤ,  3) specializaci  v infrastruktuĜe a službách. Za           nevýhody považuje: 1) dopad na ceny a výkony, 2) problémy pĜi sestavení jízdního           Ĝadu a pĜi pĜidČlování kapacity, 3) investice, 4) bezpeþnost, integrované informace,           prodej lístkĤ. Thompson (1997) argumentuje, že oddČlení infrastruktury a služeb zna-           mená, že novČ vstupující na trh nejsou vylouþeni ze soutČže prohibitivnČ vysokými           náklady na vybudování infrastruktury. Dalším cílem oddČlení bylo snížit angažovanost           veĜejných financí v poskytování dotací na krytí ztrátových železniþních služeb. I když           se akceptuje, že stále nevyhnutelné budou dotace do infrastruktury a na udržení provo-           zu regionálních tratí. Tato politika byla v souladu s celkovým liberalizaþním úsilím           v síĢových odvČtvích, kdy se vČĜilo, že je možné akceptovat pĜirozený monopol           v poskytování infrastruktury, ale je možné zavést konkurenci pĜi poskytování želez-           niþních služeb a zvýšit tak jejich výkonnost a zavést finanþní stabilitu. Navíc se           pĜedpokládalo, že vertikální rozdČlení objasní skuteþné náklady železniþní dopravy.           Tyto informace jsou klíþové k odhalení toho, jaké jsou nutné dotace k udržení osobní           dopravy v provozu a k boji s informaþní asymetrií pĜítomnou v tomto odvČtví.            Tabulka 1.1—2: Vertikální separace a integrace                    Výhody separace                     Výhody integrace                                             x   Minimalizace nákladĤ díky sníženým nákladĤm na koordina-              x   Redukce nákladĤ                                               ci              x   VytvoĜení intramodální konkurence   x   Zlepšená schopnost reagovat na intramodální konkurenci              x   Zvýšená pozornost službám   x   Optimalizace provozu na síti              x   VyjasnČní veĜejné politiky   x   Podporuje technické inovace a jejich implementace              x   Zlepšení výsledovky        x   Vyšší bezpeþnostní standardy           Zdroj: United Nations (2003)              1.1.4 Metody železniÿních reforem, restrukturalizace a privatizace           Systematicky se analýzou  podstaty a hodnocením výsledkĤ železniþních reforem           v evropských (i mimoevropských) zemích zabývá Nash (1985, 1992, 2008, 2010).           Zejména studie z posledních let jsou vČnovány analýze zkušeností a evaluaci úþinnosti           a splnČní proklamovaných cílĤ reforem napĜíþ zemČmi EU, zejména aplikace principu           unbundlingu. Ve studii vČnované evaluaci evropských reforem za posledních dvacet           let (Nash 2008) definuje tĜi základní typy aplikace evropských železniþních balíþkĤ:           tzv. švédský, nČmecký a francouzský model; zásadním poznatkem je, že výsledek           a efektivita reforem velmi záleží na místních podmínkách jednotlivých zemí a že zku-           šenosti a principy reforem jsou velmi obtížnČ pĜenositelné a aplikovatelné ve všech           zemích EU. V další studii (Nash 2010) navazuje na analýzu výsledkĤ unbundlingu           a hodnocení podmínek open access a veĜejných soutČží (competitive tendering) apli-           kovaných v jednotlivých evropských zemích. Výsledkem je velmi nejednoznaþné           vyznČní unbundlingu, zejména modelu open access; studie upozorĖuje na významné           transakþní náklady uvnitĜ takových systémĤ a na nezbytnou zámČnu mezi efektivností             22","Konkurence na železnici – teorie a realita                generovanou výraznou konkurencí a neefektivností generovanou odtržením správy               a investováním do infrastruktury od jejího využívání; v té souvislosti zejména upozor-               Ėuje na nebezpeþí fatálního nesouladu mezi poptávkou a náklady operátorĤ osobní               a nákladní dopravy. Doporuþením je model založený na dlouhodobých franšízách spo-               jených s pronájmem dopravní cesty. V pomČrnČ obsáhlé studii Nash, Nilsson a Link               (2011) srovnávají efektivnost provedených institucionálních reforem v segmentu               osobní železniþní dopravy v modelových zemích Velké Británii, Švédsku a NČmecku.               Docházejí k závČru, že nejménČ liberální nČmecký model s výrazným incumbentem               ovládajícím skrze DB holding provoz i infrastrukturu dosahuje nejvyšších výstupĤ pĜi               nejnižších dotacích a nejnižších tarifech; autoĜi však sami uvádČjí, že je tĜeba dalších               empirických výzkumĤ pro potvrzení tČchto závČrĤ.                    PodrobnČjší analýzu nákladĤ a výnosĤ zamČĜenou na komparaci investiþní þin-               nosti do infrastruktury provedli Olsson, Okland a Halvorsen (2012) na pĜíkladu               Norska, Švédska, Dánska, Velké Británie, Francie, NČmecka a Švýcarska. Výstupem               studie je zjištČní, že odlišné metodické postupy pĜi hodnocení výsledkĤ investiþní þin-               nosti do infrastruktury dávají diametrálnČ odlišné výsledky, což velmi ztČžuje               a komplikuje adekvátní dopravní plánování zejména v podmínkách unbundlingu.                  1.2 IMPLEMENTACE EVROPSKÉ ŽELEZNIýNÍ REFORMY                  1.2.1 Cíle reformy a evropské direktivy                PĜístup Evropské komise (EK) k politice hospodáĜské soutČže prošel metodickou zmČ-               nou a od 90. let se stále  þastČji prosazuje „ekonomiþtČjší pĜístup“. Obsáhlou studii,               která mapuje kompletní teorii soutČžní politiky a regulace v síĢových odvČtvích               a následnou praktickou aplikaci v zemích Evropské unie vþetnČ odvČtvových specifik,               provedli Bouttes a Lesban (1995). ObsahovČ na ni navazuje výborná pĜehledová studie               mapující efekty a úþinnost regulace a konkurence v postupnČ liberalizovaných odvČt-               vích, kterou publikovali Armstrong a Sappington (2006). NovČjší pĜehled vývoje               politiky hospodáĜské soutČže aplikované Evropskou komisí podává Neven (2006); vý-               sledkem obsáhlé studie je zjištČní, že EK se nedaĜí implementovat nejnovČjší poznatky               ekonomické teorie a výsledky analýz jednotlivých signifikantních pĜípadĤ, pĜestože               EK systematicky prosazuje „ekonomiþtČjší pĜístup“.                     Pro aplikaci souþasné politiky hospodáĜské soutČže v kontextu Spoleþné doprav-               ní politiky a reformy železniþní dopravy v Evropské unii jsou rozhodující formální               pravidla vydaná Evropskou komisí, zejména: NaĜízení Rady þ. 17, kterým se provádČjí               þlánky 85 a 86 Smlouvy o ES (13/204), SdČlení Komise o definici relevantního trhu               pro úþely práva hospodáĜské soutČže Spoleþenství (97/C 372/03), SdČlení Komise               Guidelines on the application of Article 81(3) of the Treaty /(2004C 101/08), NaĜízení                                                                                       23","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            Rady þ. 1/2003 o provádČní pravidel hospodáĜské soutČže stanovených v þláncích 81           a 82 Smlouvy (L 1/1), NaĜízení Rady þ. 169/2009 o uplatĖování pravidel hospodáĜské           soutČže v dopravČ po železnici, silnici a vnitrozemských vodních cestách (L 61/1), Po-           kyny k vertikálním omezením (2010/C130/01), Pokyny k použitelnosti  þlánku 101           Smlouvy o fungování Evropské unie na dohody o horizontální spolupráci (2011/C           11/01), Oznámení Komise o osvČdþených postupech pro vedení  Ĝízení týkajících se           þlánkĤ 101 a 102 SFEU (2011/C 308/06) – viz (European Commision 2011a, 2011b,           2004, 2010 a European Council 1962, 2003, 2009).             1.2.2 Švédská, britská a nčmecká reforma            Švédsko bylo první zemí, kde probČhlo vertikální oddČlení infrastruktury a služeb. Ta-           to reforma byla provedena v roce 1988 a byl pĜi ní vytvoĜen manažer infrastruktury           Banverket a národní provozovatel služeb Statens Jarnvagar (SJ). Podle Nilssona           (2002) byla tato reforma souþástí širší dopravní strategie, která mČla tĜi cíle. Prvním           cílem bylo vyrovnat podmínky silniþní a železniþní dopravy, kdy starost o silniþní in-           frastrukturu je také starostí státu a v pĜedchozím období byly infrastrukturní investice           velkou zátČží pro železniþní finance. Druhým dĤvodem bylo, že železnice byla vnímá-           na jako mimoĜádnČ bezpeþný a ekologický zpĤsobem pĜepravy, a proto parlament           odhlasoval pokraþování finanþních dotací do tohoto odvČtví. TĜetím cílem reformy by-           la regionalizace rozhodování  o provozu na ztrátových regionálních tratích, kdy           kompetence k rozdČlování dotací na financování jejich provozu byla pĜevedena na ve-           Ĝejné regionální dopravní agentury.               V prĤbČhu reformy byl také vymČnČn management a byli najmuti experti se zku-           šenostmi ze soukromých firem. V období 1988–1994 poþet údržbových dílen poklesl           z 35 na 13, poþet seĜaćovacích nádraží z 35 na 6 a poþet zamČstnancĤ se snížil           z 29 000 na 15 000. Ve stejném období švédský stát masivnČ investoval do renovace           sítČ (Gerondeau 1997: 131). Zhodnocení švédské reformy je nejednoznaþné, dotace na           provozování jednotlivých linek se podaĜilo snížit, celkové dotace do odvČtví ovšem           narostly, a to kvĤli masivnímu nárĤstu investic do infrastruktury. U tČchto infrastruk-           turních investic se také objevily náznaky, že jejich alokace je deformována ve           prospČch politicky populárních projektĤ (spojení odlehlých regionĤ) pĜed projekty           s vyšší pĜidanou hodnotou (navyšování kapacity sítČ v úzkých hrdlech). Celkový ob-           jem pĜepravených osob na železnici silnČ vzrostl, je však obtížné izolovat na tento rĤst           vliv reforem od celkového ekonomického rĤstu. Výkony železnice v nákladní dopravČ           stagnovaly. Efektivita odvČtví se zvýšila díky nárĤstu výkonĤ a poklesu poþtu zamČst-           nancĤ, ovšem þást zamČstnancĤ pĜešla do Bankverketu (Nilsson 2002). Cena jízdného           se zvyšovala rychleji než index spotĜebitelských cen (Alexandersson a Hultén 2008).               Britská reforma byla z reforem provedených na evropském kontinentČ nejradi-           kálnČjší. Britská vláda ohlásila v roce 1992 zámČr kompletnČ zprivatizovat britské           dráhy. V dĤsledku tohoto rozhodnutí vzniklo na bázi dĜívČjších British Railways 90             24","Konkurence na železnici – teorie a realita                odlišných spoleþností. Jediný Railtrack byl zodpovČdný za infrastrukturu, dále vzniklo               25 spoleþností na provozování osobní dopravy, tĜi pro nákladní, tĜi pro provozování               lokomotiv a vagonĤ, 15 pro údržbu a opravy, atd. Délka franšíz se pohybovala               v rozmezí od 7 do 15 let, v pĜípadech, kdy byly potĜebné vysoké investice do kolejové               techniky. Franšízy byly pĜidČleny subjektu, který požadoval za provozování pĜedem               specifikovaných služeb v daném rozsahu a kvalitČ nejmenší objem dotací, popĜípadČ               byl schopen nabídnout nejvyšší cenu. Koneþným cílem reformy bylo snížit veĜejné do-               tace plynoucí do odvČtví pomocí zavádČní konkurence na všech úrovních (Gerondeau               1997: 145) Výsledky reformy byly dramatické. Spoleþnosti, které provozovaly želez-               niþní služby vzniklé rozdČlením British Rail, byly zprivatizovány, typicky do rukou               zamČstnancĤ, a velmi dynamicky se zaþal vyvíjet dopravní trh. Vzrostly výkony               a poklesly poþty zamČstnancĤ, požadavky na veĜejné rozpoþty se výraznČ snížily. Ve               Velké  Británii se v roce 1996 pĜistoupilo i k privatizaci vlastníka infrastruktury Rail-               tracku. Ovšem Railtrack v roce 2001 zkrachoval v dĤsledku nárĤstu nákladĤ               v souvislosti  s nČkolika smrtelnými nehodami a s rĤstem nákladĤ pĜi rekonstrukci               West Coast Main Line. Labouristická strana využila pĜíležitosti a reorganizovala Rail-               track do podoby neziskové organizace Network Rail (Gomez-Ibanez a de Rus 2006).               Hodnocení britské reformy železnic je rozporuplné. NČkteré prameny ji hodnotí jako               jednoznaþný úspČch a jako dĤkaz prospČšnosti liberalizace a privatizace na železnici.               Mezi kladné stránky hodnocení patĜí pĜedevším silné omezení veĜejných dotací do že-               lezniþní dopravy, výrazný rĤst pĜepravených osob a dramatický nárĤst pĜevážnČ               soukromých investic do dĜíve zanedbávaného odvČtví. Mezi negativní aspekty hodno-               cení britské reformy patĜí pĜedevším fragmentace železniþní sítČ, rĤst transakþních               nákladĤ a pokles bezpeþnosti (diskuse viz Gerondeau 1997; Nash 2002; Quinet               a Vickerman 2004).                     PrĤbČhem a výsledky reformy v NČmecku se zabývala celá Ĝada studií, které do-               spČly k následujícím závČrĤm: Link (2004) konstatuje, že hlavní pĜekážkou pro vČtší               rozvoj konkurence na trhu regionální osobní železniþní dopravy byl neúspČch pĜi na-               stavení patĜiþného institucionálního a regulaþního rámce. Lalive a Schmutzler (2008)               studovali výsledky 77 regionálních tendrĤ, které se lišily rozsahem sítČ, frekvencí slu-               žeb, délkou kontraktu a blízkosti jiných linií provozovaných DB Regio. Došli               k závČru, že nová konkurence má vČtší šanci vyhrát tendry na menší sítČ a souþasnČjší               tendry. Ostatní kontrolní veliþiny jako délky kontraktu, blízkost jiných linek DB Re-               gio, elektrifikace a politická orientace se ukázaly jako nevýznamné.                    Beck (2011) použil ke zjištČní toho, zda na tomto trhu existují bariéry vstupu, da-               tabázi 30 nČmeckých soutČží v období 1997–2007. Empirická analýza naznaþuje, že               existují dvČ hlavní podmínky, které determinují poþet nabízejících. Prvním faktorem je               výše rizika rĤstu cen vstupĤ, druhým faktorem je riziko tržeb, které je pĜepokládáno               operátorem. ObČ korelace jsou vysoce signifikantní. ÚĜady v NČmecku i v jiných ze-               mích, které využívají výbČrové soutČže, by si tak mČly být vČdomy významného vlivu               nejistoty a omezovat uvalování pĜíliš velkého rizika na operátory. Vysoká míra nejisto-                                                                                       25","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            ty bude omezovat konkurenci a bude nutit operátory, aby si pĜiráželi vyšší rizikovou           prémii.             1.2.3 Soutčž na trhu vs. soutčž o trh             ZavádČní konkurence na železniþní trhy mĤže probíhat dvČma zpĤsoby:           x  soutČž/konkurence na trhu (open access) – trh je otevĜený a operátoĜi na nČj mohou              volnČ vstupovat;            x  soutČž/konkurence o trh (competitive tendering) – trh je uzavĜený a právo provozo-              vat službu na vybrané trati nebo síti je formou veĜejné soutČže pĜidČleno              operátorovi s nejlepší nabídkou.               Open access je þistší formou konkurence, ovšem i když je trh otevĜený, operátoĜi           musí splnit bezpeþnostní požadavky a respektovat požadavky kapacity infrastruktury           a tvorby jízdního Ĝádu. Rozvinutí konkurence na trhu ovšem brání, pokud je efektivní           rozsah operací velký vzhledem k velikosti trhu. V takovém pĜípadČ mĤže být vhodnČj-           ším zpĤsobem organizace konkurence o trh, kdy právo provozovat službu na dané trati           je pĜidČleno jednomu operátorovi, což má pĜíznivČjší dopady na úspory z hustoty.           Konkurence o trh tak umožĖuje vytvoĜit tlak na operátory ke snížení nákladĤ, umožĖu-           je však také zadávacímu orgánu udržet si regulaci frekvence spojení, kvality služeb,           výše investic a cen tarifĤ. Konkurence o trh také umožĖuje snižovat výši státních dota-           cí do železnice. V dĤsledku pĜidČlení práva provozovat službu operátorovi s nejvyšší           nabídkou vzniká problém, že bez cenové regulace bude vítČzný operátor na daném           spojení požadovat od zákazníkĤ monopolní ceny s negativními dopady na ekonomic-           kou efektivitu (United Nations 2003).               Nash (2011a) uvádí, že na základČ dlouhodobých zkušeností z Británie, NČmec-           ka, Švédska a Nizozemí bylo zavedení open access v nákladní železniþní dopravČ           úspČchem, který zlepšil výkonnost odvČtví. Na druhou stranu se zdá, že tento režim,           který je nejpĜínosnČjší v pĜepravČ hromadných substrátĤ na dlouhé vzdálenosti, poško-           dil segment pĜepravy kusových zásilek, který byl dĜíve kĜížovČ dotován z pĜepravy           ucelených vlakĤ. V osobní dopravČ pak uvádí, že limitovaný vznik open access v EU           není pĜekvapující v situaci, kdy 90 % evropských služeb v osobní železniþní dopravČ           musí být dotováno z veĜejných zdrojĤ a kde se na ĜadČ trhĤ prosazuje síĢový efekt ná-           rodního dominantního operátora. Dále existující výzkumy naznaþují, že zavedení           režimu open access v osobní dopravČ bez dĤsledné regulace mĤže mít nežádoucí dĤ-           sledky v podobČ koncentrace na nejlukrativnČjší spojení (cream skimming). Proto se           v evropské praxi výraznČ více prosazuje konkurence o trh, která zajistí, že existující           služba bude provozována i nadále s maximálním ziskem pro stát nebo s nejmenší do-           tací. Konkurence tak nutí vybrat konkurenta s nejlepší nákladovou skladbou. Ovšem           i s veĜejnými soutČžemi jsou problémy. PĜi jejich organizaci vzniká dilema, že           z investiþního hlediska jsou nejvíce žádoucí dlouhé franšízy, ale ty zase vytváĜejí mo-             26","Konkurence na železnici – teorie a realita                nopol a problém opakovaného vyjednávání pĜi prodlužování franšíz. Ve Švédsku se ve               veĜejných soutČžích objevily predátorské ceny a nČkteré franšízy v dĤsledku nerealis-               ticky nízkých podání zbankrotovaly. Ve Velké Británii pak bylo snižování nákladĤ               v dĤsledku veĜejných soutČží eliminováno rĤstem mezd kvalifikovaných pracovníkĤ,               kterých byl v odvČtví omezený poþet.                    Nash (2011b) dále uvádí, že ekonomické modely naznaþují, že open access kon-               kurence mĤže sice poskytovat cestujícím benefity ve formČ nižších cen a lepšího               servisu, vede ovšem k poklesu ziskovosti existujících služeb, a tím pádem i k poklesu               pĜíspČvku na úhradu nákladĤ infrastruktury v porovnání s tím, co z nich lze vyextraho-               vat pomocí metody competitive tendering. Tam, kde novČ vstupující konkurent pouze               zduplikuje existující službu, Ĝešení typicky vede k redukci spoleþenského blahobytu,               protože celkové náklady obvykle pĜevyšují celkové výnosy. Tam, kde pomocí diferen-               ciace produktu dochází k rozšíĜení nabídky služeb do dalších destinací, mohou výnosy               pĜevýšit náklady.                    Preston et al. (1999) analyzuje potenciál pro open access konkurenci ve Velké               Británii. ýlánek rozvíjí simulaþní model, testuje ho na vybraném spojení dvou velkých               mČst a zkoumá vliv odlišných konkurenþních modelĤ. AutoĜi uzavírají, že open access               konkurence pravdČpodobnČ nezvyšuje ekonomickou efektivnost, pokud nevede ke sní-               žení nákladĤ a/nebo diferenciaci produktu. Metodologie je založena na teorii her               s firmami, které budují svou strategii na základČ reakþních kĜivek a vztahu k riziku. PĜi               simulaci zĤstali oba hráþi v zisku, ale docházelo k velkému pĜesunu od pĜebytku vý-               robce na pĜebytek spotĜebitele, což následnČ zásadnČ limituje možnosti operátorĤ               financovat meziþasové a geografické kĜížové dotace. HospodáĜská politika se tak musí               vypoĜádat s problematikou vah spotĜebitelského a producentského pĜebytku a potĜebou               kĜížových dotací. Pokud se modelovala pĜímá open access konkurence, dĤsledkem by-               la cenová válka.                    Mankiw a Whinston (1986) uvádČjí, že pokud novČ vstupující konkurent pĜinutí               incumbenta, aby snížil výstup, vstup je prospČšnČjší pro novČ vstupujícího než pro               spoleþnost. Proto existuje tendence k excesivnímu vstupu v odvČtvích s homogenním               produktem. Pokud na trhu existuje nedokonalá konkurence (vstupující firma není pĜí-               jemcem ceny na daném trhu), je klíþovým parametrem to, jestli dochází k efektu               bussiness stealing (jestli klesá rovnovážný výstup na firmu, pokud poþet firem roste).               Business stealing efekt dČlá vstup více atraktivní, než je spoleþensky optimální, a tento               rozdíl mĤže být dramatický. Proto na trzích s homogenním produktem jsou restrikce               na vstup þasto spoleþensky žádoucí, i když se stanou nepotĜebnými v okamžiku, kdy               se fixní zĜizovací náklady zmenší. Zavedení  produktové heterogenity ovšem mĤže               zmČnit tuto tendenci k excesivnímu vstupu. NovČ vstupující zvyšuje variabilitu, není               ale schopen získat veškerý vznikající spoleþenský pĜebytek jako zisk. Proto               u heterogenních trhĤ není jasné, bude-li docházet k vstupu pĜílišnému, k pĜíliš malému               nebo optimálnímu.                                                                                        27","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                Na základČ teoretického modelu Seabright et al. (2003) docházejí k závČru, že           cenová konkurence v odvČtví s homogenní službou vede k zuĜivé cenové válce           a k poklesu zisku operátorĤ. Pokud vezmeme vstup jako daný, potom má jak domi-           nant, tak novČ vstupující subjekt silnou motivaci odlišit svĤj produkt za úþelem           zvyšování ziskĤ. Diferenciaci produktu konkurenti používají strategicky za úþelem           odvrácení cenové války. Cox et al. (2002) pĜinášejí zprávu o výsledcích laboratorního           experimentu, kde se na objednávku holandské vlády posuzovaly dvČ možnosti, které           pĜicházely v úvahu pĜi reorganizaci holandského železniþního sektoru. Tyto dvČ mož-           nosti byly následující: 1) konkurence o trh s cílem co nejnižších cen pro cestující, kdy           lokální monopol získá ten, kdo nabídne nejnižší cenu jízdného, 2) konkurence na trhu,           kdy cílem bylo vydražit licence pro jednotlivé þasové polohy za co nejvyšší cenu. Jed-           notliví úþastníci simulovali obČ varianty a následnČ konstruovali jízdní  Ĝád a ceny           jízdného. Znali pĜitom poptávku a náklady. Který z obou návrhĤ bude lepší, závisí na           cílech vládní politiky. Pokud je cílem maximalizace vládních pĜíjmĤ, potom bude pre-           ferována aukce o licence pro konkurenci na trhu. Pokud je cílem minimalizovat ceny           jízdného, bude v tomto uspoĜádání lepší variantou konkurence o trh. Pokud je cílem           vysoká frekvence vlakĤ, potom bude výhodnČjší variantou konkurence na trhu. Pokud           je cílem ekonomická efektivita nebo snaha pĜepravit co nejvíce pasažérĤ, pak bude           výhodnČjší mít konkurenci o trh. Klíþovým parametrem v modelování konkurence           o trh je nastavení výše minimálnČ požadovaných standardĤ služeb. U konkurence o trh           se jako hlavní problém ukazovala koordinace jednotlivých služeb. I na základČ tohoto           dokumentu se holandská vláda rozhodla pro variantu konkurence o trh.               1.3 PěEKÁŽKY VSTUPU NA TRH ŽELEZNIýNÍCH DOPRAVNÍCH           SLUŽEB            V souþasné dobČ tedy v EvropČ vzniká skuteþný, byĢ stále velmi specifický, trh želez-           niþních dopravních služeb, který již není formálnČ rozdČlen národními hranicemi, ale           tvoĜí souþást jednotného evropského trhu. Jeho základní struktura je zformována pra-           vidly obsaženými ve zmínČných železniþních balíþcích a zakládá tak specifický           regulaþní rámec aplikovaný plošnČ na celé odvČtví ex ante. Obecnou zásadou této re-           gulace je minimálnČ úþetní oddČlení výkonĤ spojených se správou, výstavbou           a údržbou dopravní infrastruktury od výkonĤ spojených s provozováním dopravních           služeb na této infrastruktuĜe. SouþasnČ musí být zajištČn nediskriminaþní pĜístup na           infrastrukturu všem dopravcĤm, kteĜí projeví zájem provozovat služby osobní           i nákladní dopravy za rovných cenových podmínek. FormálnČ tím vznikla þlenským           státĤm EU povinnost zĜídit vnitrostátní spoleþnosti a orgány povČĜené rozdČlováním           kapacit, subjekty odpovídající za vydávání licencí, regulaþní orgány a vnitrostátní bez-           peþnostní a vyšetĜovací orgány (Evropská komise 2007: 4). Systém mĤže být           prakticky založen na vytvoĜení zvláštního subjektu, který vlastní a provozuje dopravní           cestu – infrastrukturu a za úplatu pĜidČluje její kapacitu jednotlivým nezávislým do-             28","Konkurence na železnici – teorie a realita                pravcĤm. Toto je pĜípad úplného faktického unbundlingu, jenž byl aplikován v roce               2003 také v ýesku zĜízením státní instituce Správa železniþní dopravní cesty (SŽDC);               tímto byla dopravní cesta vyĖata z majetku a správy ýeských drah (ýD), dosavadního               státního monopolního dopravce, tzv. incumbenta. Systém mĤže být také upraven tak,               že unbundling je proveden uvnitĜ incumbenta s tím, že musí být zajištČno transparentní               oddČlení úþetnictví a volný pĜístup ostatních dopravcĤ na cestu, která zĤstává ve vlast-               nictví a správČ incumbenta; tento model se prosadil napĜ. v NČmecku v rámci               Deutsche Bahn Group (podrobnČ Kvizda 2008). Na takto vymezeném a regulovaném               trhu se postupnČ zaþíná uplatĖovat úþinná soutČž mezi jednotlivými dopravci. Bez               ohledu na to, které regulaþní orgány byly v souladu s výše uvedenými smČrnicemi zĜí-               zeny a jakou pravomoc získaly, hospodáĜská soutČž mezi všemi zainteresovanými               subjekty na železniþním dopravním trhu podléhá obecným legislativním pravidlĤm               politiky hospodáĜské soutČže na evropské úrovni i na úrovních národních.                    Specifika odvČtví železniþní dopravy spoþívají zejména v relativnČ nesnadném               pĜístupu potenciálních konkurentĤ na trh: nesnáze jsou zpĤsobeny pĜekážkami ekono-               mickými (zpĤsobují dodateþné náklady vstupujícím subjektĤm) i mimoekonomickými               (nelze je pĜekonat ani vynaložením nákladĤ). Vyjdeme-li nejprve z obecné teorie hos-               podáĜské soutČže, mĤžeme pĜekážky vstupu na trh v daném odvČtví posuzovat ze dvou               hledisek (viz Slaný et al. 2003: 182). Jedním hlediskem je možnost pĜekonání pĜekáž-               ky vstupu do odvČtví potenciálním soutČžitelem; v tom pĜípadČ rozlišujeme, zda je               pĜekážka vstupu do odvČtví (i) pĜekonatelná (tj. relativní bariéra) nebo v daných pod-               mínkách (ii) nepĜekonatelná (tj. absolutní bariéra). Z druhého hlediska mĤžeme               rozlišovat, zda se jedná o pĜekážku, která je (iii) typická pro dané odvČtví (tj. struktu-               rální bariéra), je (iv) úmyslnČ vytvoĜená dominantním subjektem trhu (tj. strategická               bariéra) nebo je (v) vytvoĜena administrativnČ rozhodnutím orgánu státní správy nebo               územní samosprávy (tj. regulaþní bariéra). Ve schématu na obr. 1 jsou pĜehlednČ utĜí-               dČny jednotlivé pĜekážky a jsou zvýraznČny ty, jež jsou typické pro odvČtví železniþní               dopravy. Existence pĜekážek vstupu do odvČtví je nejen dostateþným dĤvodem pro za-               vedení regulaþních opatĜení ze strany státní správy, ale je také pĜíþinou a vysvČtlením,               proþ nČkteré tradiþní metody detekce protikonkurenþního chování subjektĤ               a mechanismy jejich regulace selhávají.                    PĜekážky vstupu na trh je možné obecnČ dČlit podle reálné možnosti jejich pĜe-               konání (Slaný et al. 2003: 182):                       1.  absolutní (nepĜekonatelné):                             x  síĢ                              x  specifické technologie                             x  zákonná bariéra (licence)                             x  pĜírodní zdroj                       2.  relativní (pĜekonatelné):                                                                                       29","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                         x  kapitálová nároþnost                         x  specifické výrobní faktory                        x  diferencovanost produktu                        x  dopravní náklady                Jiným zpĤsobem obecného þlenČní je rozdČlení pĜekážek vstupu podle jejich cha-           rakteristiky (Slaný et al. 2003: 182):                  1.  strukturální:                         x  investiþní nároþnost                        x  specifické technologie                         x  úspory z rozsahu                        x  vertikální integrace                        x  nákladový práh vývoje a inovací                   2.  strategické:                        x  síĢ                        x  cenová konkurence                         x  necenová konkurence                        x  kontrola zdrojĤ                   3.  regulaþní:                         x  regulace cen                        x  regulace mezd                         x  státní protekcionismus                        x  exkluzivní dohody                        x  certifikace                        x  licence                        x  selektivní poskytování informací                Podtržené typy pĜekážek jsou typické pro odvČtví železniþní dopravy; je patrné,           že toto odvČtví je zatíženo velkým množstvím specifických pĜekážek pro vstup konku-           renþních firem (pĜevzato z Kvizda 2011).              30","Konkurence na železnici – teorie a realita                     Výrazným faktorem, který z železniþní dopravy þiní velmi specifické odvČtví, je               existence sítČ, tj. specifické dopravní cesty a s ní souvisejících technologických zaĜí-               zení. Z hlediska hospodáĜské soutČže je síĢová odvČtví možno rozdČlit na vlastní síĢ               (tzv. upstream market) a na trh služeb poskytovaných s využitím sítČ (tzv. downstream               market). Zásadní rozhodnutí v rámci soutČžní politiky je, zda a za jakých okolností               existují alternativní možnosti vstupu na trh služeb – downstream market (Bender et al.               2011: 6). PĜesnČ tento koncept je základem souþasných reforem železniþní dopravy               v EU: faktické vertikální rozdČlení odvČtví na dopravní cestu a na trh dopravních slu-               žeb (unbundling) je prvním krokem k prosazení moderní regulace a nastolení efektivní               konkurence v odvČtví. Samotný unbundling však nestaþí a musejí následovat další               opatĜení politiky hospodáĜské soutČže, aĢ už ex ante nebo ad hoc.                    Z pĜehledu je zĜejmé, že specifika odvČtví železniþní dopravy zpĤsobují existenci               mnoha pĜekážek vstupu do odvČtví pro potenciální soutČžitele a vytváĜejí do jisté míry               chránČné prostĜedí pro stávající, na trzích etablované, národní železniþní dopravce –               incumbenty. Monopolní nebo dominantní  postavení incumbentĤ je dosud v mnoha               zemích typické a vytváĜí trvalé hrozby pro svobodu podnikání uvnitĜ odvČtví železniþ-               ní dopravy, blokuje tedy intramodální konkurenci. Vzhledem k tomu, že v zemích EU               dochází v rámci zmínČných reforem postupnČ k liberalizaci  železniþního trhu (viz               napĜ. IBM 2007), zaþíná také docházet ke stĜetĤm zájmĤ mezi jednotlivými skuteþný-               mi nebo potenciálními intramodálními soutČžiteli: mezi novČ se etablujícími dopravci               a incumbenty na starých národních trzích nebo mezi incumbenty na evropském trhu               navzájem.                    OdvČtví železniþní dopravy však není typické pouze tím, že pĜi vstupu do nČj               existují pĜekážky. OdvČtví je v EvropČ dosud specifické také zjevnou nebo skrytou               podporou ze strany státu: zejména v osobní dopravČ neprĤhledné dotování ztráty               vzniklé poskytováním služeb ve veĜejném zájmu, v té souvislosti kĜížové financování               komerþních služeb, záruky za úvČry, dumpingové nastavení ceny za použití infrastruk-               tury apod. (blíže viz Tomeš a Pospíšil 2006). To vše se promítá také do intenzity               intermodální konkurence zejména v osobní dopravČ, kdy dopravci ostatních doprav-               ních módĤ (zejména autobusoví dopravci, þásteþnČ i leteþtí) jsou vystaveni nerovným               nebo alespoĖ netransparentním konkurenþním podmínkám. Z výše uvedených dĤvodĤ               je nyní železniþní odvČtví v EU v situaci, kdy se postupnČ otevírá intramodální               i intermodální konkurenci a takto vytvoĜené konkurenþní prostĜedí s sebou pĜirozenČ               pĜináší více þi ménČ vyhrocené stĜety mezi jednotlivými dopravci, které musejí být Ĝe-               šeny povČĜenými institucemi státní správy v rámci politiky hospodáĜské soutČže.               Problém spoþívá v tom, že železniþní trh není liberalizován zcela a dosud vykazuje               (a pravdČpodobnČ i nadále vykazovat bude) Ĝadu deformací a specifik – pĜesto musí               antimonopolní úĜady tyto stĜety Ĝešit.                    Jedním ze zásadních problémĤ spojených s aplikovanou politikou hospodáĜské               soutČže je definice efektivní konkurence. Jak upozorĖují Bender et al. (2011: 4) nejed-               noznaþná (nebo dokonce neexistující) definice „efektivní konkurence“ znemožĖuje                                                                                       31","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            posouzení, zda je aplikované regulatorní opatĜení úspČšné, a rovnČž posouzení, zda by           mČlo být dané odvČtví regulováno ex ante, nebo by mČlo být pĜedmČtem pouze ad hoc           antimonopolního dohledu jako jiné bČžné odvČtví. Formální dokumenty Evropské unie           pracují s pojmy „efektivní“ (effective) a „volná“ (undistorted) konkurence i v rámci           železniþní dopravy (viz Evropská komise, 1996 a další výše citované dokumenty že-           lezniþních balíþkĤ), pĜiþemž národní úprava soutČžního práva tyto pojmy pĜebírá.           NapĜíklad v nČmecké legislativČ implementující smČrnice EU a upravující trh želez-           niþních dopravních služeb je pojem „efektivní konkurence“ interpretován jako reálná           pĜítomnost nČkolika vzájemnČ si konkurujících dopravcĤ na trhu a pojem „volná kon-           kurence“ jako volný nediskriminaþní pĜístup všech dopravcĤ na dopravní cestu           a absence  kĜížového financování u incumbenta (Bender  et al. 2011: 5). Prosazení           „volné konkurence“ v tomto pojetí je zajištČno ex ante regulací na základČ železniþ-           ních balíþkĤ (unbundling). Pro „efektivní konkurenci“ je však taková definice pĜíliš           vágní a v praxi s ní politika hospodáĜské soutČže nevystaþí (viz Kvizda 2011).               Z ekonomické teorie nijak nevyplývá, že efektivní soutČže v odvČtví mĤže být           dosaženo pouze tehdy, pokud je na trhu trvale pĜítomno mnoho konkurujících subjek-           tĤ. Neoklasická mikroekonomická teorie pĜímo pĜedpokládá vítČzství efektivnČjších           producentĤ na trhu nad ménČ efektivními, což vede k nerovnomČrnému rozdČlování           ziskĤ, k rĤstu tržních podílĤ vítČzných producentĤ a k vyšší koncentraci odvČtví. Kahn           (2006) ve své studii argumentuje, že ve specifických odvČtvích (v tomto pĜípadČ šlo           o telekomunikace)  mĤže i firma s velmi malým tržním podílem vytvoĜit dostateþnČ           silný konkurenþní tlak na dominantního incumbenta a prosadit tak v odvČtví „efektiv-           ní“ konkurenci, zejména pokud je odvČtví založeno na existenci utopených nákladĤ           nebo existují-li další pĜekážky vstupu do takového odvČtví. V síĢových odvČtvích se           navíc uplatĖuje síĢový efekt (network economies) a výnosy z rozsahu (economies of           scale; podrobnČ o tČchto efektech na železnici viz Kvizda 2006), což typicky vede           k vítČzství jednoho nebo dvou producentĤ na trhu, aniž by to nutnČ muselo znamenat           snížení intenzity konkurence (Boon et al. 2007). To potvrzuje napĜíklad i studie irské-           ho trhu služeb mobilních operátorĤ (Hausman a Sidak 2007): pĜestože odvČtví se           dvČma dominantními producenty je silnČ koncentrováno, uplatĖuje se na trhu úþinná           konkurence díky strukturálním charakteristikám a specifikĤm tohoto odvČtví. Podí-           vejme se proto nyní podrobnČji na specifika trhu železniþních dopravních služeb           z pohledu mikroekonomické teorie.                           32","2  KVANTITATIVNÍ NÁSTROJE MODELOVÁNÍ                     ŽELEZNIýNÍHO DOPRAVNÍHO TRHU                V této kapitole se zamČĜíme na pĜehled technik a nástrojĤ využitelných k modelování               železniþního dopravního trhu. ZamČĜíme se hlavnČ na nástroje a techniky uplatĖované               v posledních letech.                  2.1 MODELY A TECHNIKY MċěENÍ EFEKTIVNOSTI                PĜístupy k modelování efektivnosti lze v zásadČ rozdČlit do tĜí oblastí: pĜístup využíva-               jící tzv. analýzu datové obálky (data envelopment analysis, DEA), ekonometrický               pĜístup skrze modely stochastických mezí a ekonometrický pĜístup þistČ zamČĜený na               odhady produkþních funkcí.                  2.1.1 Data envelopment analysis – DEA                Metoda DEA patĜí mezi tzv. neparametrické metody mČĜení efektivnosti. Jak uvádČjí               Coelli et al. (2005), jedná se o techniku využívající metody lineárního programování               ke konstrukci jakýchsi neparametrických mezí vzhledem k pozorovaným datĤm. MČ-               Ĝítkem efektivity je pak relativní rozdíl vzhledem ke konstruovaným mezím. Jak               uvádČjí napĜ. Coelli et al. (2005), poþátky této metody se váží k roku 1957 a þlánku M.               J. Farrela „The Measurement of Productive Efficiency“, který navrhl zpĤsob mČĜení               efektivity v modelu s jedním vstupem a jedním výstupem. VČtšího vČhlasu (a rozvoje)               však tato metoda podle Coelli et al. (2005) získala až s publikací práce Charnes et al.               (1978), kteĜí již navrhli model produkce s více vstupy a výstupy a s pĜedpokladem               konstantních výnosĤ z rozsahu (podle pĤvodních autorĤ je tento typ pĜístupu nČkdy               nazýván CCR DEA modelem). RozšíĜení v podobČ zavedení variabilních výnosĤ               z rozsahu pĜinesla pozdČji práce Banker et al. (1984), (tzv. BCC DEA model). Další               rozšíĜení základních modelĤ podrobnČ popisují Coelli et al. (2005), a to v rámci zamČ-               Ĝení na následující témata: alokaþní (nákladové) efektivnosti (oproti technické               efektivnosti, pro základní DEA metody typické), nediskreþních promČnných (tzn. že               ne všechny promČnné je schopen manažer podniku pĜímo ovlivnit, tedy  Ĝídit), tzv.               „input congestion“ (zahlcené vstupy), vícestupĖová DEA pro Ĝešení problému zachy-               cení všech efektivních zdrojĤ, vážených omezení (stínových cen) vstupĤ a výstupĤ,               super efektivita (firmy mohou dosáhnout efektivity vyšší než jedna, což by jinak od-               povídalo dosažení efektivní meze) a bootstrapové metody (pro pĜevzorkování               datových výbČrĤ a jejich další využití v rámci DEA).                     TémČĜ vyþerpávající pĜehledovou studií o teoretickém vývoji v aplikacích               v oblasti DEA od svého poþátku do roku 2007 pĜedstavují Emrouznejad et al. (2008).                                                                                       33","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            Jedná se o pĜehled všech publikovaných statí v této oblasti s uvedením pĜehledových           statistik. Zhou  et al. (2008) podávají vyþerpávající pĜehled aplikací DEA pĜístupu           a jeho modifikací ve studiích z oblasti energetiky a environmentalistiky. Hlavním pĜí-           nosem je prezentace nejþastČji využívaných technik a klasifikace celkem sta publikací           v této oblasti. Shrnutí výhod a nevýhod metody DEA nabízí napĜ. Al-Najjar a Al-           Jaybajy (2012). Liu et al. (2013) nabízejí rešeršní þlánek sumarizující literaturu zabý-           vající se technikami DEA za období let 1978–2010. Mimo jiné identifikují nejþastČji           používané metody DEA.               PĜehlednou a podrobnou studii metodologických pokrokĤ v rozvoji DEA nabízejí           Cherchye a Post (2003). Velká þást poznatkĤ a teoretických problémĤ diskutovaných           v jejich práci je obsažena rovnČž v Coelli et al. (2005). Své závČry v podobČ shrnutí           základních požadavkĤ, které zohledĖují omezení aplikace metody DEA a jsou nezbyt-           né pro její vČrohodnou aplikaci, ilustrují na reálných datech pro holandský sektor           výroby elektĜiny. Salerian a Chan (2005) zavádČjí variantu metody DEA, která je           schopna – oproti standardním pĜístupĤm – odlišit specifiþnost a nezastupitelnost jed-           notlivých typĤ výstupĤ a vstupĤ. Tento pĜístup aplikují na mČĜení technické           efektivnosti národních železniþních pĜepravcĤ dvaceti zemí mezi roky 1990 a 1998.           Technice vylepšení výstupĤ metody DEA se vČnuje pĜíspČvek Gajewski et al. (2009).           Tito autoĜi navrhují metodu na výpoþet rozdČlení skórĤ efektivity, což je podle jejich           názoru dĤležité pro zobecnČní výsledkĤ získaných ze standardní metody DEA na celou           populaci (metoda je zbyteþná, pokud je zájem o práci s efektivitou pozorovaných jed-           notek vybraného datového vzorku). Svou metodologii zakládají na odhadu dat           z nepozorované množiny rozhodnutí þinících jednotek (decision making unit, DMU).           Metoda vycházející z bayesiánského pĜístupu k modelování je aplikována na pĜíkladu           procesu plánování domĤ s peþovatelskou službou ve dvou federálních státech USA.               Aplikace metody DEA jsou velmi široké. Büschken (2009) porovnává metodu           DEA s naivními modely mČĜení efektivity, které jsou poþítány jako skalární index           efektivity na základČ prĤmČrování všech pomČrĤ vstupĤ a výstupĤ. K porovnání           a testování výkonnosti používá simulovaná i reálná data (oblast efektivity reklamy na           automobily). Zajímavým zjištČním je to, že naivní model je schopen replikovat efekti-           vitu z DEA témČĜ dokonale pro konstantní výnosy z rozsahu a pro pĜípad nízké           heterogenity v datech o vstupech a výstupech. Geys a Moesen (2009) se zamČĜují na           mČĜení technické efektivity lokálních vlád. S využitím dat o 304 místních samosprá-           vách v Belgii v roce 2009 aplikují metody FDH (free disposal hull), což je           neparametrická metoda podobná DEA, ale abstrahující od pĜedpokladu konvexity pro-           dukþní hranice), standardní DEA (konstantní i variabilní výnosy z rozsahu) a model           stochastických mezí. Pergelova et al. (2010) aplikují metodu DEA na analýzu efektivi-           ty reklamy, a to na pĜíkladu efektivity automobilového prĤmyslu ve ŠpanČlsku.           Výsledky odhadĤ efektivity a potenciální faktory, které za nimi stojí, pak analyzují           v kontextu regresních modelĤ pro omezené vysvČtlované promČnné. Al-Najjar a Al-           Jaybajy (2012) využívají klasického DEA pĜístupu k odhadu relativní efektivity rop-             34","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                ných rafinerií v Iráku v letech 2009–2010. Na základČ dat o vstupech a výstupech vý-               bČru vzorkĤ ropných rafinerií tuto efektivitu odhadují a na základČ výsledkĤ dospívají               k závČru, že se jedná o velmi úþinný nástroj pro monitorování a kontrolu výkonnosti               firem (þi hospodáĜských jednotek).                    Beležentis a Beležentis (2011) odhadují efektivitu dopravního sektoru v LitvČ               s využitím metod vícekriteriálního rozhodování MULTIMOORA (Multi-Objective               Optimization plus Full Multiplicative Form) a metody DEA. Metody využívají               k identifikaci technické i alokaþní efektivity. S ohledem na omezenou datovou základ-               nu využívají agregátní data sektoru dopravy za období 1995–2009.                    Práce Lan a Lin (2005) se zamČĜuje na odhad efektivity 44 železniþních pĜeprav-               cĤ z celého svČta za období let 1995–2001. K odhadĤm efektivity navrhují               þtyĜkrokovou metodu DEA, která ve své podstatČ obohacuje standardní DEA techniky               o zohlednČní environmentálních vlivĤ, chyb v datech a tzv. „slack efektu“ (efektu re-               zerv). Použití této techniky podle autorĤ koriguje zkreslení vycházející z použití               standardních DEA metod a pĜispívá k robustnosti výsledkĤ.  ýlánek nabízí rovnČž               i pĜehled DEA literatury v aplikaci na trh železniþní dopravy a pĜepravy. Graham               (2008) porovnává parametrický odhad produktivity (s využitím Translog produkþní               funkce) a neparametrické odhady produkþní efektivity metodou DEA, a to pro firmy               zabývající se provozem mČstských vlakĤ.  Na základČ dat z let 1995 a 1996 odhadují               a srovnávají efektivitu asi 89 mČstských kolejových sítí. Malhotra et al. (2008) využí-               vají DEA k analýze výkonnosti North American Class I pĜepravcĤ (nákladní               železniþní dopravy). Využita jsou finanþní data pĜepravcĤ.  ýlánek nabízí rovnČž               i pĜehled aplikací DEA na trh železniþní dopravy a pĜepravy. Aplikaci síĢové DEA               (NDEA – network DEA) na efektivnost svČtových železnic podrobnČ ve svém þlánku               ilustruje Yu (2008). V porovnání s tradiþními metodami DEA ukazuje, že všechny               techniky dávají podobný žebĜíþek efektivností, nicménČ samotná velikost efektivnosti               je napĜíþ metodami velmi odlišná. Yu a Lin (2008) ve svém þlánku aplikují metodu               a model více aktivitní (multi-activity) NDEA, ve kterém jsou zachyceny spoleþnČ               technologie produkþní a spotĜební. SimultánnČ odhadují technickou úþinnost osobní               a nákladní dopravy, efektivitu služeb a technickou efektivitu dvaceti vybraných želez-               nic v roce 2002. Jejich výsledky ukazují, že se tyto typy efektivit výraznČ liší, nicménČ               více aktivitní charakter prezentovaného pĜístupu umožĖuje mnohem detailnČjší pohled               na zdroje neefektivit. Markovits–Somogyi (2011) s využitím metody DEA zjišĢují               efektivitu firem pĤsobících v oblasti dopravy. Nabízejí pĜehled aplikací DEA metodo-               logie v oblasti dopravy s dĤrazem na rozlišení konkrétní volby vstupĤ a výstupĤ.                 2.1.2 Modely stochastických mezí – SFM (stochastic frontier models)                Odhady efektivnosti skrze SFM patĜí mezi tzv. parametrické metody mČĜení efektiv-               nosti. Její podrobný popis nabízí Coelli et al. (2005). Základním principem je odhad               produkþní (þi nákladové) funkce (záleží na tom, jestli je odhadována technická þi alo-                                                                                       35","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            kaþní efektivnost, byĢ jsou oba pĜístupy v zásadČ identické). Parametrický pĜístup tak           spoþívá zejména v tom, že tuto funkci specifikujeme. PrĤkopnické práce v této oblasti           spadají do konce 70. let minulého století, kdy se odhad odchylek od modelové (ideál-           ní) úrovnČ produktivity odhadoval s využitím metod lineárního programování, metody           maximální vČrohodnosti (náhodná složka modelu produkþní funkce byla chápána jako           náhodná veliþina z gama rozdČlení, které ji zaruþuje kladnost), popĜ. metody modifi-           kovaných nejmenších þtvercĤ (MOLS).               Ekonometrickou úlohou SFM je následnČ dekomponovat náhodnou složku na je-           den  þlen vyjadĜující chyby mČĜení a náhodné fluktuace v rámci této produkþní  þi           nákladové funkce a na další, který vyjadĜuje technickou (þi nákladovou) neefektivitu.           V tom spoþívá i rozdíl oproti metodČ DEA þi prvním parametrickým odhadovým tech-           nikám zmínČným v pĜedchozím odstavci, která náhodný þlen vyjadĜující chyby mČĜení           neuvažuje a jakoukoliv odchylku od ideální (modelové) úrovnČ chápe jako technickou           neefektivitu. Výsledná mez (hranice produkþních možností) je v rámci SFM chápána           jako stochastická, odtud pochází tedy název modelového pĜístupu.               Coelli et al. (2005) uvádejí historické pozadí specifikace a odhadĤ modelu sto-           chastických mezí. První specifikací byl model s náhodným þlenem neefektivity, který           má tzv. polonormální (half-normal) rozdČlení. Dalšími variantami jsou omezené           (truncated) normální rozdČlení, exponenciální rozdČlení þi gama rozdČlení. Coelli et           al. (2005) uvádČjí rovnČž i další problémy a oblasti SF modelování. První z nich je za-           vedení tzv. funkce vzdálenosti (distance function), kterou lze využít pro odhad           parametrĤ produkþní technologie s více výstupy (standardní SFM toto neumožĖuje).           Dalšími oblastmi zájmu jsou odhad nákladových mezí a dekompozice nákladové efek-           tivity na efektivitu technickou a alokaþní, odhad tzv. efektivnosti z rozsahu (scale           efficiency) a její elasticity (scale elasticity). DĤležitou oblastí výzkumu je rovnČž za-           komponování modelu stochastických mezí do modelĤ panelových dat (zde je vhodným           zdrojem Baltagi, 2008) a bayesiánské techniky odhadu SFM. V následující þásti kapi-           toly si ve struþnosti ukážeme pĜehled aktuálních aplikací a poznatkĤ spojených           s pĜístupem odhadu efektivity skrze SFM.               Amsler  et al. (2009) ve svém pĜíspČvku prezentují rešerši literatury vČnované           modelĤm stochastických mezí. Prezentují rozdílné pĜístupy k definici technické efekti-           vity, k základním SF modelĤm s prĤĜezovými daty, SF modelĤm s panelovými daty           a aktuálnímu problému v þase promČnné technické efektivity. Obohacením je v jejich           pĜípadČ rovnČž diskuse modelĤ, které obsahují závislost technické neefektivity           na nČkteré z vysvČtlujících promČnných. Hlavní budoucí rozvoj SFM pĜístupu vidí           v rozvoji metod pro testování pĜedpokladĤ parametrických pĜístupĤ odhadu efektiv-           nosti.               Oblast aplikací SF modelĤ a používaných technik je velmi široká. Kurkalova           a Carriquiry (2003) navrhují bayesiánský koncept odhadu modelu stochastických mezí           k získání posteriorního rozdČlení technické efektivity firem s využití Markov Chain           Monte Carlo (MCMC) metod. Bayesiánský pĜístup je ilustrován na odhadu efektivity             36","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                zemČdČlských družstev na UkrajinČ s využitím odpovídajících dat produkce v prvních               letech transformace ekonomiky bývalého SovČtského svazu. Ogloblin a Brock (2006)               odhadují model stochastických mezí na vzorku dat pocházejících z výbČrového šetĜení               pracovních sil po prvním desetiletí transformace sovČtské ekonomiky na ekonomiku               tržní (období let 2002–2004). Model je využit pro analýzu determinant mezd. Chang et               al. (2012) ve svém þlánku prezentují bayesiánský estimátor SF modelu s chybami mČ-               Ĝení v promČnných. Tento pĜístup ilustrují na odhadu modelu investic. Korekce               o chyby  mČĜení má podle autorĤ výrazný vliv na výsledky. Smith (2008) ve svém               þlánku aplikuje metodu odhadu modelĤ stochastických mezí se závislými chybovými               þleny, a to využitím tzv. kopul. Nabízí tĜi pĜístupy aplikované na data sektoru výroby               elektĜiny ve Spojených státech: algebraický pĜístup (logisticko-exponenciální SFM               s mezemi ohraniþenými Farlie-Gumbel-Morgensternovou kopulou), standardní prĤĜe-               zový pĜístup (s prĤĜezovými daty) a model panelových dat (využitý pro Monte Carlo               experimenty pro analýzu vychýlení estimátoru pĜi ignorování vzájemné závislosti ná-               hodných složek). Baten  et al. (2009) odhadují technickou efektivitu  þajového               prĤmyslu s využitím panelových dat za období 15 let ze sedmi regionĤ v Bangladéši.               V rámci  odhadĤ porovnávají alternativní specifikace produkþní funkce (Cobb-               Douglasova a Translog produkþní funkce). Jedná se o práci aplikovaného zamČĜení,               nicménČ úspČšnČ aplikující moderní techniky odhadu panelových SF modelĤ.                    Wang a Ho (2010) odhadují panelový model stochastických mezí s fixními vlivy               s využitím transformace modelu. Tradiþní modely panelových dat totiž nerozlišují me-               zi nepozorovanou heterogenitou a neefektivitou. Ve svém þlánku autoĜi navrhují tĜídu               panelových modelĤ stochastických mezí, které umožĖují analytickou transformaci               v podobČ prvních diferencí (která jinak není v dĤsledku nelinearity modelĤ možná),               kterým je odstranČn individuální (fixní) vliv. Dokazují rovnČž konzistenci navrhova-               ného estimátoru pro  þasovou nebo prĤĜezovou dimenzi jdoucí limitnČ k nekoneþnu,               což je velmi žádoucí vlastnost. Baten a Kamil (2011) se zamČĜují na mČĜení efektivity               online bankovnictví, a to s využitím alternativní ziskové funkce. S využitím SF technik               odhadují bankám specifickou efektivitu ziskĤ za období let 2000 až 2007 (pro pĜípad               panelu dvaceti bangladéšských bank). NáslednČ analyzují determinanty efektivity pro               skupiny státních komerþních bank, bank v rámci systému islámského bankovnictví,               zahraniþních bank a soukromých bank. Testují vhodnost alternativních specifikací               produkþních funkcí, kdy vidí jako lepší specifikaci funkci Translog. Greene (2010)               prezentuje techniþtČji zamČĜený þlánek vČnovaný metodČ korekce odhadĤ modelĤ sto-               chastických mezí v dĤsledku výbČru vzorkĤ dat (kdy výbČr mĤže být svým zpĤsobem               nenáhodný a odlišný od zbytku vzorku). Metodu aplikuje na data 191 zemí svČta pro               úþely výkonnosti jednotlivých zdravotních systémĤ (v jejichž rámci se systémy zemí               OECD diametrálnČ odlišují od ostatních státĤ). AutoĜi ukazují, že zdánlivé odlišnosti               získané odhady pro þlenské a neþlenské zemČ OECD jsou vysvČtlitelné pozorovanými               promČnnými (jako je HDP na hlavu), a nikoli nepozorovanými promČnnými (efektivi-               ta), kterou by implikoval model nekorigovaný, tzv. „sample selection model“. Carrol               et al. (2007) porovnávají standardní SF modely panelových dat s dalšími typy modelĤ                                                                                       37","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            schopných odstranit nepozorovanou heterogenitu v modelové komponentČ neefektiv-           nosti. Na základČ aplikací pro irské mlékárenské farmy docházejí ke zjištČní, že           rozdílnost pĜístupĤ je minimální, pokud je hlavním zájmem analýza trendĤ v celkové           produktivitČ výrobních faktorĤ a jejich determinant. PĜi odhadech neefektivity však již           rozdíly nastávají a autoĜi doporuþují vČnovat velkou pozornost pĜedpokladĤm (v rámci           odpovídajících testĤ) kladeným na jednotlivé modely.                Kumbhakar a Tsionas (2011) prezentují pĜehled aktuálních otázek spojených           s odhadem a specifikací modelĤ stochastických mezí, zejména se pak detailnČji vČnují           SF modelĤm tech-nické efektivity (zamČĜené na výstup) a odhadĤm tĜídy modelĤ           s latentními promČnnými. Emvalomatis et al. (2011) navrhují postup pro volbu vhod-           ných hustot k identifikaci parametrĤ nelineárního modelu fixních vlivĤ. Tyto hustoty           (vycházející z dat) jsou podle autorĤ robustní vĤþi možné pĜítomnosti korelace jedno-           tek specifických úrovĖových konstant s vysvČtlujícími promČnnými. Navrhovaný           postup je hodnocen s využitím Monte Carlo technik v rámci modelu stochastických           mezí. Výsledky jsou dle autorĤ nevychýlené i pĜi krátkých panelových datech. Prak-           tická aplikace prezentovaných technik je ilustrována na prĤĜezovém panelu výrobních           podnikĤ v Evropské unii s výsledkem vysoké efektivity podnikĤ daného odvČtví. Kim           et al. (2007) ve svém pĜíspČvku diskutují problém konstrukce konfidenþních intervalĤ           úrovnČ efektivity individuálních firem SF modelu panelových dat. ZamČĜují se zejmé-           na na bootstrapové metody. KromČ rešerše literatury a bootstrapových pĜístupĤ           nabízejí i alternativní metodu konstrukce tČchto intervalĤ. Použité metody jsou ne-           zkreslené až pro vzorky s velkou þasovou dimenzí, jak potvrzují Monte Carlo simulace           autorĤ.               Tsionas (2012) se zabývá problémem odhadĤ modelĤ stochastických mezí,           u kterých není známá vČrohodnostní funkce v uzavĜené formČ. Popisuje pČt modelĤ           tohoto typu, kdy se snaží navrhnout aproximaci hustot náhodných složek založenou na           inverzi tzv. charakteristické funkce s využitím Fourierovy transformace. Postupy zalo-           žené na asymptotické normalitČ pak vytváĜejí podobu vČrohodnostní funkce mající           normální rozdČlení. Nové metody jsou ilustrovány na pĜíkladu, který využívá data ko-           merþních bank ve Spojených státech, na datech výrobcĤ elektĜiny a na vzorku           z  National Youth Longitudial Survey. Zhang (2012) prezentuje v dané oblasti prĤ-           kopnickou Monte Carlo analýzu metody stochastických mezí s využitím           stochastických mezí distanþních funkcí (stochastic distance function frontier – SDFF).           Jedná se o parametrický pĜístup metody lineárního programování, který se oproti pa-           rametrické SFM dokáže snadno a pĜímo vypoĜádat s existencí vstupĤ a výstupĤ (což           není problém pro DEA metodu). V tomto þlánku autor na základČ simulací dokazuje,           že metoda SDFF vede ke zkresleným výsledkĤm, a potvrzuje se tak obava mnohých           ekonometrĤ, že Ĝešení problému vícenásobné stochastické meze skrze distanþní funkce           vede k endogenním regresorĤm a nekonzistentním odhadĤm. Emvalomatis (2012) ve           svém  þlánku pĜedstavuje SF model s autokorelovanou neefektivitou. Ukazuje, jak           v tomto  pĜípadČ zohlednit nepozorovanou heterogenitu a navrhují v tomto kontextu             38","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                dynamický SF model náhodnými a korelovanými náhodnými vlivy. Svou metodologii               aplikují na pĜíkladu panelových dat výrobcĤ elektĜiny ve Spojených státech.                    Z aplikací v oblasti železnic lze zmínit pĜíspČvek Farsi et al. (2005), kteĜí odha-               dují nČkolik modelĤ panelových dat k odhadu nákladové efektivity Švýcarských               železnic pro úþely cíleného zamČĜení podpory provozování železniþní dopravy ze stra-               ny právČ efektivních spoleþností. Robustnost výsledkĤ je analyzována s využitím               nČkolika typĤ modelĤ stochastických mezí zohledĖujících možnou heterogenitu napĜíþ               jednotlivými železniþními spoleþnostmi (modely fixních i náhodných vlivĤ, souhrnné               modely apod.). Data odpovídají období 13 let (1985–1997) a zahrnují 50 železniþních               spoleþností. Smith a Wheat (2012) ve svém þlánku aplikují pĜístup v podobČ duálního               modelu pro odhad neefektivnosti, a to v rámci analýzy dat firem s disagregovanou fi-               remní strukturou, což umožĖuje dekomponovat neefektivitu firmy na  þást lišící se               v rámci jednotlivých þástí jedné firmy (tzv. vnitĜní neefektivita) a na persistentní þást,               která je stejná pro všechny þásti jedné firmy (vnČjší neefektivita). DĤležitost svého pĜí-               stupu pro úþely regulace firem v odvČtví ukazují na pĜíkladu Ĝízení železniþní dopravní               infrastruktury. Zanedbání duální neefektivity totiž mĤže podle autorĤ vést               k podhodnocení všeobecné neefektivity firem. Pro svou analýzu využívají data pČti               správcĤ železniþních dopravních cest ze Severní Ameriky a Evropy.                  2.1.3 Modelování nákladových a produkÿních funkcí                                                 1               Modelování nákladových a produkþních  funkcí pĜedstavuje jednu z významných ob-               lastí ve vývoji železniþní ekonomie. Zejména se vČnuje zkoumání a analýze nákladĤ               pro zodpovČzení otázek o struktuĜe firmy (nČkolika firem þi celého odvČtví), konku-               renþní pozice (typicky spojené s otázkou pĜirozeného monopolu) a efektivity. Waters               (2007) uvádí základní rozþlenČní analýzy nákladĤ na dva proudy. První z nich pracuje               s agregátními nákladovými funkcemi, kdy celkové náklady firmy v jednom roce pĜed-               stavují jedno pozorování, a zamČĜuje se obvykle na identifikaci možných úspor                                                                                     3                                          2               z rozsahu (economies of scale)  nebo z hustoty provozu (economies of density) ,               event. i ze struktury (economies of scope).                 1  Je samozĜejmČ možné pracovat i s makroekonomickým vyjádĜením, napĜ. rozšíĜením KLEM produkþní funkce               o dopravu (T), v tomto textu se však spíše zamČĜíme na mikroekonomický pĜístup k firmám, potažmo odvČtví.                                        ିଵ               2  Lze vyjádĜit napĜ. jako ܵܧ ൌ ቀ ఋ୪୬ ஼ ቁ , což obvykle snadno získáme z odhadu nákladové funkce. Z téhož lze                                    ఋ୪୬ ௒               dovodit i známý vztah pomČru prĤmČrných nákladĤ k mezním nákladĤm, používaným pro identifikaci úspor z                      ఋ୪୬ ஼  ௒  ఋ஼  ெ஼               rozsahu:   ൌቀ ቁቀ ቁൌ  . Obvykle se  v takovém pĜípadČ pracuje s výstupem napĜ. v  podobČ tuno-                      ఋ୪୬ ௒  ஼  ఋ௒  ஺஼               kilometrĤ, pĜíp. analogickým vyjádĜením. NČkdy je však doporuþováno rozlišovat mezi osobní a nákladní pĜe-               pravou, tj. práci s þlovČko-kilometry a tuno-kilometry.               3                 Obvyklou proxy pro velikost sítČ je napĜ. délka tratí.                                                                                      39","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                Druhá z nich pracuje s disagregovanými daty a individuálními výstupy, pokouší           se o odhad nákladových funkcí specifických komponent, a obvykle je nazývána dis-           agregátní analýzou (popĜ. též practitioner cost analysis).               První práce využívající ekonometrickou analýzu v této oblasti sahají do 50. let           20. století (Borts 1952, 1954, 1960 nebo Klein 1953). Walters (2007) za další vý-           znamné milníky oznaþuje odhady krátkodobé a dlouhodobé nákladové funkce ve           Friedlaender (1971), využití vážené metody nejmenších  þtvercĤ k vypoĜádání se           s problémem heteroskedasticity v Griliches (1972), Harris (1977) zamČĜující se na vliv           úspor z hustoty provozu, a pĜedevším pak využití flexibilních forem nákladových           funkcí (Caves, Christensen a Tretheway 1980; Friedlaender a Spady 1981) jako napĜ.           translog (transcendental logarithmic).                                                               4               Využití odhadĤ nákladových funkcí našlo i široké využití  pro odhad produktivi-           ty – rĤst produktivity je pak dovozován pĜi pozorovaném posunu nákladové funkce           smČrem dolĤ v þase – a efektivity (po odhadu nákladové funkce lze dovodit produkþní           možnosti pĜi plném využití zdrojĤ a jejich srovnání se skuteþností).               Krátce si ukažme nástin postupu od teoretického  vymezení nákladové funkce           k jejímu odhadu. Definujme X jako vektor vstupĤ, Y jako vektor výstupĤ. Dostupné           technologie a výrobní procesy urþují možné kombinace ሺ܆ǡ ܇ሻ א ܂.               Zavedeme-li si transformaþní funkci ܨሺ܆ǡ ܇ሻ ൌ૙, mĤžeme optimalitu ilustrovat           pomocí dobĜe známých znázornČní technologické funkce (kde hranice produkþních           možností – produkþní funkce – pĜedstavuje optimalitu jako maximálnČ dosažitelný vý-           stup pĜi daném vstupu) a transformaþní funkce (kdy hranice nákladové funkce           pĜedstavuje optimalitu ve smyslu minimální kombinace vstupĤ potĜebných pro dosa-           žení daného výstupu).               Nákladová funkce tedy pĜedstavuje minimalizaþní problém pro technologicky           proveditelnou kombinaci vstupĤ (ܨሺ܆ǡ ܇ሻ ൌ૙) pro dosažení daného výstupu: ݅݊૑܆Ԣ           (kde ૑ pĜedstavuje vektor cen pĜíslušných vstupĤ).                                               5               PĜi obvyklých podmínkách regularity  pak lze nákladovou funkci zapsat jako                                                                     6                                    כ                       כ           ܥሺ૑ǡ ܇ሻ ൌ૑܆ ሺ૑ǡ ܇ሻ, kde ܆  oznaþuje optimální kombinaci vstupĤ.  Dodejme také,           že využitím Shepardova lemma lze derivací nákladové funkce vyjádĜit poptávku po           individuálním faktoru, což lze využít napĜ. pĜi analýze poptávky, typicky napĜ. výda-           jovými systémy (jedna z oblíbených variant opČt pracuje s translog nákladovou funkcí)           – nebo rovnČž k získání dodateþných stupĖĤ volnosti a zpĜesnČní odhadu (získáním             4            PĜirozenČ aplikovanou i mimo oblast dopravy a železnic, viz napĜ. Farsi a Filippini (2009).           5            Tj. zapojení dalšího vstupu nesníží výstup (prod. funkce je neklesající) a esencialita vstupĤ (výstup je podmí-           nČn nenulovostí vstupu).           6  Nákladová funkce pak má tyto vlastnosti: konkávní ve Z , neklesající, homogenní stupnČ 1.             40","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                dodateþných rovnic, kde však nČkteré z parametrĤ jsou stejné, a jejich spoleþným od-               hadem v systému rovnic, napĜ. metodou zdánlivČ nesouvisejících regresí SUR).                    Budeme-li nČkteré ze vstupĤ považovat za fixní (܆ ഥ ), pak mĤžeme uvažovat krát-                                                  7               kodobou nákladovou funkci  ܥሺ૑ǡ ܇ǡ ܆ ഥ ሻ.  Budeme-li uvažovat všechny vstupy za               variabilní, chápeme ji jako nákladovou funkci dlouhého období. Pro odhad nákladové               funkce (ܥሺ૑ǡ ܇ǡ ܆ ഥ ሻ nebo ܥሺ૑ǡ ܇ሻ) pak je nutné specifikovat nČjakou formu zápisu této               funkce ܥൌ ܪሺ૑ǡ ܇ǡ ܆ ഥ ሻ ൅ߝ, kde funkþní podoba   vychází z pĜedpokládané podoby               vztahu mezi C a vysvČtlujícími promČnnými (Jara-Díaz 1982).                     Urþení možné formy   však není jednoduchým krokem, z dĤvodu duality nákla-               dové funkce a technologických možností zachycených produkþní funkcí. Toto je                                                    8               hlavním dĤvodem „popularity“ flexibilních  forem funkcí odvozených z flexibilních               produkþních funkcí jako napĜ. translog, nebo zobecnČné Leontiefovy produkþní funkce               (Diewert 1971).                                                           9                    Nejobvyklejší forma translog nákladové funkce,  je obvykle v podobČ:                                        ௡            ͳ  ௡  ௡                           Žሺ۱ሻ ൌߙ ൅෍ ߙ Ž ሺ܆ ሻ ൅ ෍෍ߙ Ž൫܆ ൯Ž ሺ܆ ሻ                                                ௝                                                                         ௞                                                                   ௝                                    ଴                                                             ௝௞                                           ௝଴                                                     ʹ                                        ௝              ௝  ௞                    kde ܺ ǡܺ ǡǥܺ  reprezentují promČnné vystupující v nákladové funkci (tzn. ob-                         ଵ                                ௡                            ଶ               vykle výstup/-y, ceny vstupĤ a promČnné popisující charakteristiky firmy, pĜíp. také               prostĜedí a další faktory).  ýasto se doplĖuje o tzv. podílové rovnice (share equa-                    10               tions) , neboli soubor rovnic pĜedstavujících parciální derivace podle promČnných re-               prezentujících ceny vstupĤ (podle Shepardova lemma).                    Další z oblastí rozšíĜení práce s produkþními, resp. nákladovými funkcemi je za-                                            11               hrnutí dodateþného stochastického  þlenu mČĜícího neefektivitu. Zatímco pĜi zahrnutí               tohoto stochastického þlenu se pĜedpokládá, že na hranici nákladové funkce operují                                                          12               jenom nČkteĜí producenti (best-practice producers),  pĜi jeho nezahrnutí se pĜedpoklá-                7  Dlouhodobou nákladovou funkci lze dovodit z odhadu krátkodobé nákladové funkce optimalizací pro fixní               faktory.               8  Flexibilita znamená, že na rozdíl od „tradiþních“ forem nekladou a priori omezení pro první a druhé derivace               (napĜ.  u Cobb-Douglasovy  funkce  je takovýmto omezením jednotková elasticita substituce nebo nemČnnost               úspor z rozsahu pĜi zmČnČ výstupu).               9  Pokud pro jednoduchost zápisu uvažujeme nákladovou funkci tvaru ܥሺ܆ ଵ ǡ܆ ଶ ǡǥǡ܆ ௡ ሻǤ               10  Ze vztahu  ఋ୪୬ ஼ሺ௒ǡௐሻ  ൌ  ఋ஼ሺ௒ǡௐሻ  ௪ ೔  ൌܵ ௜                         ఋ୪୬ ௪  ఋ௪ ೔  ஼ሺ௒ǡௐሻ               11                 Pro úplnost: existuje i možnost deterministického vyjádĜení hranice (frontier), napĜ. metodou corrected-OLS               (COLS), napĜ. v podobČ Ž ۱ ௜ ൌ݄ሺ૑ǡ ܇ ܑ ሻ ൅‹ሺઽ ௜ ሻ ൅ܝ ௜ , kde ܝ ௜ ൌઽ ௜ െ‹ ሺઽ ௜ ሻ൒Ͳ (kdy stochastické þleny               jsou dohromady chápány jako neefektivita, tj. firmy jsou nadále chápány jako operující na hranici nákladové               funkce /deterministicky/).                                                                                       41","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            dá, že na této hranici fungují všechny spoleþnosti.  Blíže o tČchto metodách v kapitole           vČnující se odhadu modelĤ stochastických mezí.               Využití odhadu produkþních a nákladových funkcí v posledních letech se ob-           vykle zamČĜuje na zkoumání buć úspor z rozsahu  þi hustoty, nebo na analýzu           efektivity. Následující Tabulka 2.1—1 pĜedstavuje pĜehled vybraných studií.            Tabulka 2.1—1: Pĝehled studií zabývajících se odhadem produkÿních a nákladových           funkcí                               PĜedmČt             Autor/autoĜi                       Nákladová funkce         ZávČr(y)                              zkoumání                          Analýza efektivity: vliv   Cobb-Douglasova specifikace,   Po liberalizaci se firmy           Urdanoz a Vibes (2012)                                    snaží eliminovat nee-                          deregulace na efektivitu   ܥ ௜௧ ൌܥሺۿ ௜௧ ǡܟ ௜௧ ǡ۹ ௜௧ ǡܢ ௜௧ ǡી ௜௧ െ܍ ௜௧ Ǣ઺ሻ 13    fektivitu.                                                                     Zavedení yardstick                          Analýza efektivita tzv.   Log-lineární funkce variabilních nákladĤ (tj.           Mizutani et al. (2009)                 ୚   ௏              regulace snižuje varia-                          yardstick regulace   krátkodobá): ۱ ൌܥ ሺۿǡܟǡ ۹Ǣ ܀ǡۼǡ ܂ሻ 14                                                                     bilní náklady.                          Identifikovat pĜíspČvek                          alokaþní a technické   Translog specifikace funkce variabilních   Alokaþní neefektivita je           Couto a Graham (2009)  neefektivity na náklady   nákladĤ (krátkodobé funkce), doplnČná   mnohem vyšší než                          (u železniþních spoleþ-  o podílové rovnice: ۱ ൌܥ ሺ࢟ǡ ࢝ǡ ࢗሻ 15    technická, pĜedstavuje                                                      ܄                                                          ௏                          ností v EvropČ)                            až 20 % nákladĤ.                                          Translog specifikace tzv. kvazinákladové                                                                 16                          Testování subaditivity   funkce, doplnČná o podílové rovnice:   Existují úspory                          nákladĤ - nákladové                        z vertikální integrace           Bitzan (2003)                     ൌ   ሺ™™Žǡ ™™ ൅•ǡ ™™ˆǡ ™™ ‡ǡ       ǡ                          dopady zavádČní kon-                       pĜepravy a údržby                                                                        17                          kurenþního prostĜedí        ǡ       ǡ     ǡ     ǡ     ǡ   tratí.                                               ǡ ––‹‡ሻ            12  NapĜ. tedy v podobČ Ž ۱ ௜ ൌ݄ሺ૑ǡ ܇ ௜ ሻ ൅ܝ ௜ ൅ܞ ௜ , kde ܝ ௜  je þlen pĜedstavující (nákladovou) neefektivitu firmy           i s jednostrannou nezápornou distribuþní funkcí (napĜ. halfnormal rozdČlení), vzájemnČ nekorelovaný s náhod-           nou chybou ܞ ௜ .           13  Kde ۿ ௜௧  pĜedstavuje vektor výstupĤ, ܟ ௜௧  ceny faktorĤ vstupĤ, ۹ ௜௧  použitý kapitál, ܢ ௜௧  vektor síĢových charakte-           ristik, ી ௜௧ െ܍ ௜௧  celkový þlen neefektivity a ઺ vektor odhadovaných parametrĤ. Odhadovaná nákladová funkce je                     ௌ                                  ఉ ಽ           pak v podobČ: ܥ ௜௧ ൌߚ ଴ ۿ ఉ ೛  ۿ ఉ ೑  ܟ ܟ  ఉ ಾ  ఉ ಲ  ௌ                                        ௜௧                           ௣௔௫ ೔೟  ௙௥ ೔೟  ௅ ೔೟  ெ ೔೟ ۯ ‡š’ ሺઽ ௜௧ ሻ, ઽ ௜௧ ൌી ௜௧ െ܍ ௜௧ ൅ܝ ௖ ೔೟           14             Kde Q oznaþuje výstup (vozidlo-kilometry), w ceny vstupĤ (práce, energie, materiály), K použitý kapitál, R           popisující konkurenþní prostĜedí, N popisující charakteristiky sítČ a T faktor technologií. Podoba odhadované                   ୚           funkce: Ž ۱ ൌߙ ଴ ൅ߜ ொ Ž ۿ ൅ σ ߚ ௜ Ž ܟ ௜௜  ൅ߛ ௄ Ž ۹ ൅ ܝ ൅ ܞ, kde mČĜítko neefektivity je ˜ a náhodná chyba —.            15  Kde › oznaþuje vektor výstupĤ (zvlášĢ pro osobní a zvlášĢ pro nákladní pĜepravu ), w ceny vstupĤ (náklady na           pracovní sílu, dodávky externích firem /materiály a energie/, náklady vybavenosti kapitálem), a “ vektor exo-           genních promČnných charakterizujících geografické  prostĜedí firmy a  technologii (napĜ. délku sítČ, hustotu           zalidnČní, poþet metropolí nad 1 milion obyvatel obsluhovaných danou sítí, poþet dnĤ v roce, kdy snČžilo, cha-            rakteristiku terénu váženým prĤmČrem gradientĤ výškových hladin ).           16  Z toho dĤvodu, že nesplĖuje teoretické pĜedpoklady nákladové funkce, zejména pak z dĤvodu separování do-           pravních nákladĤ (transport service costs) od nákladĤ infrastruktury (way and structure costs).           17             Železnice tak pĜedstavují pĜirozené monopoly pĜi  poskytování dopravních služeb v  jimi vlastnČné síti (pĜi           konkurenci více firem na stejné síti by docházelo k rĤstu nákladĤ).            42","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                                                                          Ve zkoumaném obdo-                                                                         bí rĤst produktivity               Loizides a Tsionas   Odhad rĤstu produktivi-  Log-lineární funkce variabilních nákladĤ (tj.   postupnČ klesal,                                                           ௏                                                       ܄               (2002)          ty             krátkodobá): ۱ ൌܥ ሺ܇ ଵ ǡ܇ ଶ ǡܘ ௅ ǡܘ ா ሻ 18                                                                         s výjimkou Británie                                                                         a NČmecka.                                                                         Pozorovány klesající                                                                         výnosy z rozsahu, tj.               Grabowski a Mebdian   Odhad efektivity želez-  COLS odhad lineární homotetické produkþní   existovala neefektivita               (1990)          niþního prĤmyslu v USA  funkce: ܇ൌܻሺۼǡ ۹ǡ ۴ሻ                                                            19                                                                         z dĤvodu nadoptimální                                                                         velikosti firem.                    Pro odhad produkþních a nákladových funkcí je zpravidla potĜebné pozorovat re-               lativnČ podrobné údaje o výstupech, nákladech, cenách vstupĤ, pĜípadných fixních               faktorĤ (napĜ. fixních nákladĤ), a pĜípadnČ zpĜesĖujících charakteristik firem, sítČ þi               konkurenþního prostĜedí. PĜehled dat a datových zdrojĤ vybraných studií pĜináší ná-               sledující Tabulka 2.1—2.                    Jedním z problémĤ, kterým je nutné þelit pĜi odhadu, je obtížné rozlišení dopadĤ               deregulace nebo zmČn obchodní struktury (napĜ. fúzí) od datových zmČn, pokud je               zkoumáno období, ve kterém došlo ke zmČnČ regulativního prostĜedí. PĜi práci               s þasovými Ĝadami takto se mČnících režimĤ je tedy na místČ opatrnost.                Tabulka 2.1—2: Pĝehled datových zdrojĥ u studií zabývajících se odhadem produkÿních               a nákladových funkcí                             Zkoumaná    Zkoumané                Autor/autoĜi                          Datové zdroje   Použité promČnné                              oblast      období                                                                     Celkové provozní náklady                                                   Databáze Union Internationa-  (UIC), poþet traĢových kilo-                                                   le des Chemins de Fer (UIC),   metrĤ zvlášĢ pro osobní                                                                                   20                                                   Eurostatu, Mezinárodního               Urdanoz    Data 11 železniþních                       a nákladní 21  pĜepravu (UIC),               a Vibes (2012)   spoleþností v EvropČ   1980–2005   mČnového fondu (IMF) dopl-  mzdu pracovníkĤ (UIC)                                                   nČná informacemi pĜímo od   a mČĜítko cen materiálĤ                                                   jednotlivých železniþních   (vlastní výpoþet)                                                   spoleþností.                                                                      Výstup (vozidlo-kilometry),                                                                     ceny vstupĤ (práce, ener-                          Slouþená (pooled)        Výroþní statistiky (Annual               Mizutani et al.   data 34 soukromých   Rail Statistics) ministerstva   gie, materiály), data               (2009)     železniþních spoleþ-  1985–2005   dopravy (Ministry of Land,   o kapitálu, popis konku-                          ností v Japonsku         Infrastructure and Transport)   renþního prostĜedí,                                                                     charakteristiky sítČ a faktor                                                                     technologií                18  Kde ܇ ଵ ǡ܇ ଶ  pĜedstavují výstupy pro osobní a nákladní pĜepravu, ܘ ௅  pracovní sílu a ܘ ா  celkovou spotĜebu               elektĜiny, paliv a maziv.               19  Kde   pĜedstavuje pracovní sílu,   kapitál a   paliva.               20  Osobo-kilometry.               21                 Tuno-kilometry.                                                                                       43","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                                               International Union of                                              Railways (UIC), Jane’s World           Couto                              Railways, dále European   Náklady, ceny vstupĤ, data           a Graham   Data 27 železniþních   1972–1990   Centre for Infrastructure Stu-  o kapitálu a infrastruktuĜe           (2009)     spoleþností v EvropČ    dies (ECIS) , web   (aktivech), opotĜební                                                     22                                              Railfaneurope 23 , a výroþní   a úroky, investiþní výdaje                                              zprávy jednotlivých firem                                                                 TĜi typy výstupĤ (jednotli-                                              Tzv. Class I’s Annual Reports  vých zpĤsobĤ pĜepravy),                      Data nákladní želez-    (R-1 Reports), pĜedkládaných  provozní náklady, investice,           Bitzan (2003)            1983–1997                      niþní dopravy v USA     komisi Interstate Commerce   odpisy, náklady na kapitál,                                              Commission         data o poþtech a investicích                                                                 do lokomotiv a vozĤ                                                                 Výstupy pro osobní                                                                 a nákladní pĜepravu, data           Loizides   Data o 10 železniþ-     International Union of   o pracovní síle (poþet za-           a Tsionas   ních spoleþnostech   1970–1992   Railways   mČstnancĤ) celková           (2002)     v evropských zemích                                                                 spotĜeba elektĜiny, paliv                                                                 a maziv                                                                 Celkové provozní pĜíjmy,           Grabowski   Železniþní prĤmysl     Publikace Yearbook of   mzdové náklady, celkové           a Mebdian   v USA        1951–1981   Railroad Facts vydaná  As-  náklady na paliva, investiþní           (1990)                             sociation American Railroads                                                                 výdaje               PĜi práci s odvČtvím s relativnČ vysokým potenciálem pro úspory z rozsahu je           rovnČž vhodné rozlišit vliv individuálních firemních efektĤ od charakteristik a vývoje           celého odvČtví. NapĜ. Caves et al. (1987) poukazují na to, že zaþlenČní umČlé (dum-           my) promČnné pro individuální firmu mĤže zkreslit odhady ostatních koeficientĤ           z dĤvodu možné korelace mezi firemnČ specifickými promČnnými a promČnnými mČ-           Ĝícími úspory z rozsahu (scale), hustoty (density) þi struktury (scope). Braeutigam et           al. (1984) z téhož dĤvodu pracují pouze s þasovou  Ĝadou jediné firmy. Jara-Díaz           a Cortés (1996) oproti tomu doporuþují (vþetnČ návrhu odpovídající metody výpoþtu           vah) pĜi kalkulaci úspor z rozsahu v odvČtví využít pĜevrácenou hodnotu váženého           souþtu nákladových elasticit získaných pro jednotlivé druhy výstupĤ.               Friedlaender et al. (1993) dále poukazují na nutnost brát v úvahu intenzitu využi-           tí kapitálu a pĜizpĤsobení kapitálových zásob pĜi odhadu nákladových funkcí. Další           oblastí k zahrnutí je proces zaþlenČní (ale i zpĤsobu mČĜení) kvality služeb                                           24           a charakteristiky pĜepravy do odhadĤ.  V poslední ĜadČ, pĜes výhody flexiblity jsou           þasto využity i jednodušší specifikace (Cobb-Douglas), a to z dĤvodu nutnosti odhadu           velkého množství koeficientĤ u flexibilních forem.              22  ECIS (1996) The State of European Infrastructure. European Centre for Infrastructure Studies, Rotterdam, 1–           275.           23  <http://www.railfaneurope.net/list_frameset.html>           24             NapĜ. práce s prĤmČrnou rychlostí pĜepravy (trvání cesty), indikátorovou promČnnou rychlovlakĤ atd.             44","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                     Co se týþe aktuálnČ používaných metod, lze konstatovat, že po zavedení flexibil-               ních forem (napĜ. translog) je pĜevažujícím prvkem vylepšení zahrnutí stochastického               þlenu mČĜícího neefektivitu, neboli pĜechod k metodám stochastických mezí a snaha               o ošetĜení problémĤ zmínČných v pĜedchozí subkapitole.                   2.2 MODELOVÁNÍ POPTÁVKY                PĜi modelování poptávky po pĜepravČ se obvykle uvažuje nČkolik typĤ voleb uživatele.               V rámci rozhodovacího procesu spotĜebitele se obvykle uvažuje o výbČru destinace,               výbČru módu pĜepravy a výbČru trasy.                    Obvykle se pracuje s tzv. þtyĜfázovým modelem (four-stage model, FSM). Nej-               prve zahrnuje základní definování zkoumané oblasti a její rozdČlení do nČkolika zón               a zmapování dopravních sítí. RovnČž se pĜedpokládá pozorování poþtu obyvatel, eko-               nomické aktivity, zamČstnanosti, pĜíležitostí pro volnoþasové aktivity, nakupování               nebo vzdČlávání v každé z tČchto zón. NáslednČ lze pĜistoupit k první fázi, tj. genero-               vání cest (trip generation), tj. odhadu celkového poþtu cest z tČchto zón a do nich.               Následující fáze pĜedstavuje alokaci tČchto cest mezi jednotlivými zónami (trip distri-               bution). V další fázi se každé z tČchto cest pĜisuzuje volba módu pĜepravy (modal split,               modal choice). Poslední fází je pak pĜiĜazení dané cesty k urþité dopravní trase               v oblasti (trip assignment).                    V rámci této kapitoly bude pozornost vČnována pĜedevším tĜetí fázi neboli               zkoumání modální volby. Modely volby druhu pĜepravy (modal choice) – rozlišujeme               buć binární (tj. volbu napĜ. mezi autobusem a vlakem, obvykle modely logit nebo               probit), nebo volbu mezi více typy, tzv. multinomiální volbu (napĜ. hierarchický logit).               Existují však také další typy využívané k modelování poptávky po pĜepravČ, zejména               pak:                  x  Trip rate a trip end modely (modely þetnosti a cíle cest) – k odhadu (predikci)                     oþekávané poptávky, napĜ. pĜi vybudování nové stanice, zpravidla pracují                     s pĜedpokladem, že poptávka je urþena zejména poþtem obyvatel v okolí (ob-                     sluhovaném danou stanicí),  þasto mohou být v podobČ partial-adjustment                     modelĤ (resp. zobecnČnČ autoregresivních modelĤ distribuovaných zpoždČní,                     ARDL) nebo modelĤ korekce chyb (error-correction model, ECM).                  x  Gravitaþní modely (též modely pĜímé poptávky), které kombinují pozorované                     aspekty spojené s volbou typu pĜepravy  (generation,  distribution  a modal                     choice) v jednom modelu.                    Dodejme, že Balcombe et al. (2004) uvádČjí jako další základní rozlišení mode-               lování poptávky na metody odhalených preferencí (revealed preferences) a udávaných               preferencí (stated preferences). ZĜejmý rozdíl je pak ve zpĤsobu získávání dat, tj. buć                                                                                        45","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            sbČru dat (napĜ. z oznaþovaþĤ nebo data o prodeji jízdenek), nebo naopak dotazníková           šetĜení a prĤzkumy.               Polat (2012) uvádí jako hlavní determinanty poptávky po veĜejné dopravČ obje-           vující se v literatuĜe:              x  náklady (obvykle vyjádĜené jako monetární – náklady na jízdné – a þasové ná-                 roky),              x  poþty pĜestupĤ,              x  kvalita služby,               x  cestovní vzdálenost (napĜ. cestující mĤže preferovat jiný mód pĜepravy od jisté                 hranice vzdálenosti pĜepravy),               x  dostupnost a náklady jiných módĤ pĜepravy,              x  úþel cesty,              x  úroveĖ nabídky veĜejné dopravy,               x  úroveĖ závislosti uživatele na veĜejné pĜepravČ (pĜíp. absence alternativ),              x  ekonomické faktory (velikost pĜíjmĤ, bohatství, míra zamČstnanosti),              x  demografické faktory (hustota zalidnČní, vČková struktura),              x  faktory využití území (land use, napĜ. umístČní kanceláĜských a nákupních cen-                 ter v dostateþné blízkosti rezidenþního území snižující potĜebu využít dopravní                 prostĜedek),              x  vládní a správní politiky (napĜ. dotace dopravním podnikĤm, vyhrazené jízdní                 pruhy, cyklostezky, poplatky za vjezd do mČst) a              x  ostatní faktory (napĜ. behaviorální faktory, vliv marketingu).               Pro úþely analýz v oblasti hospodáĜské soutČže je témČĜ vždy jedním z pilotních           krokĤ provedení odhadu poptávkových systemĤ daného odvČtví. Díky nČmu získáme           mj. odhady vlastních a kĜížových elasticit, které v sobČ nesou nezbytné informace pro           témČĜ jakoukoliv kvantitativní analýzu dopadĤ hospodáĜsko-politických rozhodnutí           v daném odvČtví. V souþasnosti jsou využívány ve své podstatČ dva typy modelĤ: mo-           dely diskrétní volby (discrete choice models) a modely spojité volby (continuous           choice models). Modely diskrétní volby vycházejí ze základního pĜedpokladu, že se           spotĜebitelé liší ve svých preferencích, kdy každý stojí pĜed volbou, kterou z možných           alternativ si vybere, s tím, že pĜedpokládáme, že každý poptává právČ jednu jednotku           urþitého statku. Naopak modely spojité volby pracuji s reprezentativním spotĜebitelem,           který se rozhoduje, jaké množství daného statku spotĜebuje.                  46","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                2.2.1 Modely rozložených zpoždční                Jednou z relativnČ obecných možností konstrukce poptávkové funkce je s využitím               tvaru modelu rozložených zpoždČní (ARDL):                                   ܇ ൌߜ ൅ ߠ܇ ௧ିଵ  ൅߶ ܆ ൅߶ ܆  ௧ିଵ  ൅ઽ                                                          ଵ                                                      ௧                                                    ଴                                    ௧                                                                   ௧                    Modely rozložených zpoždČní zavádČjí dynamiku, tj. umožĖují v obecné rovinČ               formulovat vliv zmČny v   na souþasné a budoucí hodnoty  , tj. odhadnout jak krátko-                                                                                   25               dobý, tak dlouhodobý vliv zmČny v   na   . Jednou z možností jeho rozšíĜení  je               vyjádĜení v diferencích (odeþtením   ௧ିଵ  z obou stran rovnice) ve tvaru:                            ȟ܇ ൌߜ െ ሺͳെߠሻ܇   ௧ିଵ  ൅߶ ȟ܆ ൅ ሺ߶ ൅߶ ሻ܆  ௧ିଵ  ൅ઽ                                                                          ୲                                                            ଴                                                                 ଵ                                                      ௧                              ௧                                                   ଴                    popĜ. po úpravách (kdy  ߙൌ  ఋ   ƒ ߚ ൌ  ሺథ బ ାథ భ ሻ ) v tzv. tvaru modelu korekce                                              ଵିఏ       ଵିఏ               chyb:                               ȟ܇ ൌ߶ ȟ܆ െሺͳെߠሻ ሺܻ   ௧ିଵ  െߙ െߚ܆ ௧ିଵ ሻ  ௧                                         ௧ ᇣᇧᇧᇤᇧᇧᇥ ᇣᇧᇧᇧᇧᇧᇤᇧᇧᇧᇧᇧᇥ ൅ઽ                                 ௧                                      ଴                                             ழ଴           ா஼                    kde ሺͳ െ ߠሻ je adjustaþní parametr a þlen korekce chyby (  ) vyjadĜuje odchyl-               ky od dlouhodobé rovnováhy. PĜirozenČ lze s využitím tzv. lag operátoru formulovat               obecnČjší tvar, tj. zavést do rovnice autoregresní (AR) þleny a þleny klouzavých prĤ-               mČrĤ (moving average, MA).                    PĜehled aplikací modelĤ rozložených zpoždČní v oblasti dopravy pĜináší následu-               jící Tabulka 2.2—1 a pĜíslušný pĜehled dat a datových zdrojĤ tČchto studií pĜedstavuje               Tabulka 2.2—2.                    RozšíĜený model korekce chyb obecnČ umožĖuje relativnČ flexibilní formu testo-               vání existence dlouhodobých vztahĤ uvažovaných ekonomickou teorií a zároveĖ               nabízí možnost zahrnutí možné endogenity a soubČžných korelací mezi rovnicemi               a identifikaci reakcí na porušení dlouhodobé rovnováhy, resp. postihnutí krátkodobé               dynamiky pĜizpĤsobení. Relativní obecnost pĜi zahrnutí AR a MA þlenĤ však mĤže               vést i k situaci obtížné interpretovatelnosti pĜíp. i nízké ekonomické relevance relativ-               nČ dobĜe proloženého modelu.                             25  Dalším typem je napĜ. model þásteþného pĜizpĤsobení, kdy je z pĤvodní rovnice vynechán þlen  X .                                                                               t                                                                               1                                                                                      47","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            Tabulka 2.2—1: Pĝehled studií, aplikujících modely rozložených zpoždční                                                    Prefe-                                                26            Autor/autoĜi  PĜedmČt zkoumání   Metoda    rence       ZávČr(y)                                                     27                                                          Poptávka je cenovČ elastická v krátkém                       Poptávka po domácí letecké         a elastiþtČjší v dlouhém období. Kladná           Kopsch (2012)                    ARDL     RP                       pĜepravČ ve Švédsku                kĜížová elasticita mezi vlakovou                                                          a leteckou pĜepravou.                                                          Disponibilní dĤchod je klíþový determi-                                                          nant poptávky po letecké pĜepravČ. Poþet           Chi a Baek   Poptávka po letecké pĜepravČ   VECM  RP  obyvatel, disp. dĤchod a NASDAQ jsou           (2012)      v USA                                                          slabČ exogenní a ovlivĖují dlouhodobou                                                          rovnováhu.                                                          Rozhodující faktor je jízdné, rĤst ceny           Chen et al.   Co ovlivĖuje poptávku po ve-           (2011)      Ĝejné dopravČ v NYC   ARIMA   RP   benzínu zvyšuje poptávku po veĜejné                                                          dopravČ.                                                          Existuje dlouhodobá systémová rovnová-                       Vztah mezi cenou paliv, dĤ-           Liddle (2009)   chodem a poptávkou po   VECM  RP  ha mezi cenou paliv, dĤchodem,                       dopravČ v USA                      poptávkou po dopravČ a vlastnictvím                                                          vozidel v USA.                                                          Ekonomický rĤst a poptávka po nákladní           Kulshreshtha et   Poptávka po nákladní želez-  VECM  RP  pĜepravČ jsou kointegrovány. Cenová           al. (2000)   niþní pĜepravČ                    elasticita je relativnČ nízká a v posledních                                                          letech dále klesá.                                                          Strukturální zmČny se mohly odehrát                       VytvoĜit model pro pĜedpovČć           Babcock et al.                                 v roce 1987 a 1997. PĜi odhadu pouze           (1999)      využití železniþních vozĤ pro   ARIMA  RP  v období bez strukturálních zmČn lze                       pĜepravu obilovin v USA                                                          model využít.                                                          Dlouhodobé elasticity jsou kladné                                                          a všechny zkoumané služby jsou nor-           Coto-Millán et al.   Popis modelu osobní pĜepravy   VECM  RP  málními statky. ZávČry pro železniþní           (1997)      ve ŠpanČlsku                                                          dopravu na dlouhé vzdálenosti jsou však                                                          neprĤkazné.               V zásadČ lze pĜi aplikaci na agregovaná data chápat Johansenovu proceduru ja-           kožto vhodnou výchozí proceduru, jak ostatnČ dokládá skuteþnost, že modifikací           výchozí rovnice lze dospČt k ostatním zmínČným formám. Dle Gonzalo (1994) by na-           víc Johansenova procedura mČla mít lepší vlastnosti než jiné zpĤsoby odhadu           dlouhodobých rovnovážných vztahĤ. Zahrnutí množství zpoždČných þlenĤ (distributed           lags) a následné zjednodušování modelu je v souladu s akceptovaným pĜístupem „ge-           neral to specific“ (též London School of Economics metodologie), které v kontrastu             26  ARDL  – autoregressive  distributed lag,  ARMA/ARIMA – autoregresivní (integrovaný) model klouzavých           souþtĤ, VAR – vektorový autoregresní model, VECM – vektorový model korekce chyb.           27             RP – odhalené preference; SP – udávané preference.             48","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                s alternativním pĜístupem tolik netrpí problémy spojenými s data miningem, konkrétnČ               zejména akumulací chyb I. a II. druhu.                Tabulka 2.2—2: Pĝehled datových zdrojĥ studií aplikujících modely rozložených zpoždční                            Zkoumané    ýasová                Autor/autoĜi   módy    a místní    Datové zdroje      Použité promČnné                                  28                           pĜepravy    pĜíslušnost                                                                  Poþty pasažérĤ, index jízdného                                       1980:01–                   (letecké, vlakové), náklady os. vo-               Kopsch (2012)   A, R    2007:12,   The Swedish Transport   zidla, HDP, poþet obyvatel, podíl                                                                  pasažérĤ v domácí pĜepravČ na                                                Agency, Statistics Sweden                                       Švédsko                    Arlanda International Airport  (Stoc-                                                                  kholm)                                                                  Pasažéro-kilometry v letecké do-                                       1995:Q1–  Bureau of Transportation   pravČ, mČsíþní objem dopravy               Chi a Baek              2010:Q2,                   a dostupné kapacity, cena dopravy,               (2012)         A                 Statistics, NASDAQ, US   disponibilní dĤchod, NASDAQ                                        USA     Census Bureau     kompozitní index, poþet obyvatel                                                                  a poþet míst (sedadel)                                                New Jersey Transit, Natio-                                       1996:01–  nal Transit Database, US   Poþty cest vlakem, sezonní dum-               Chen et al.             2009:02,   Census Bureau, Bureau of   mies, ceny benzínu, jízdné, velikost               (2011)         R       New York City   Labor Statistics for the New   pracovní síly, kvalita služby mČĜené                                                                  pomocí vehicle-revenue miles                                      a New Jersey   York City region, Energy   (VRM)                                                Information Administration                                                US Census                                                Bureau, US                                                Department of Energy,   HDP, vozidlo-kilometry na obyvate-                                      1946–2006,   Energy Information Agency,   le, spotĜeba paliv na obyvatele,               Liddle (2009)   C                                        USA     Department of Transportati-  poþet registrovaných vozidel na                                                on, Federal Highway   obyvatele, cena benzínu                                                Administration’s Highway                                                Statistics, data z Johnston                                                and Williamson (2008)                                                Indian Railways Yearbook                                                (MoR), Economic   Objem pĜepravy v tunokilometrech,               Kulshreshtha et        1960–1995,   Survey (GOI), National Ac-  HDP, cena za tunokilometr dopra-               al. (2000)     R         Indie   counts Statistics of India   vy, poþet registrovaných                                                (CSO), Office of the Econo-  nákladních vozidel                                                mic Advisor                                                                  RelativnČ nízká korelace potenciál-                                       1987:Q4–                   ních vysvČtlujících promČnných               Babcock et al.   R      1997:Q4,   The Association of American   vede k motivaci použití ARIMA                                                Railroads, US Department               (1999)                           of Agriculture    modelu, zde k pĜedpovČdi založené                                        USA                       primárnČ na zpoždČných hodno-                                                                  tách y                28                 B – autobus, R – vlak, C – osobní vĤz, A – letecky.                                                                                       49","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                                             Official State Reports, Ge-                                            neral Management of the   Objem pĜepravy                                                              v pasažérokilometrech, pĜílety                                 1980:Q1–   Finance Ministry Forecast   a odlety pasažérĤ, spotĜeba benzí-           Coto-Millán et        1992:Q4,   and State, Reports on the           al. (1997)   R, C, A             State of the Transport, Tou-  nu (proxy pĜepravy v C), indexy                                 ŠpanČlsko   rism and Communication   ceny letenek a dálkové železniþní                                            Ministry, Spanish National   pĜepravy, ceny benzínu, HDP jako                                                              proxy dĤchodu                                            Accounting             2.2.2 Modely binární a multinomiální volby           Jedním ze standardních nástrojĤ analyzujících spotĜebitelské chování, a tedy poptávku           potenciálních zákazníkĤ jsou modely binární a multinomiální volby. S ohledem na           specifiþnost použitých dat (obvykle pocházejících z výbČrových šetĜení na úrovni jed-           notlivých ekonomických agentĤ) spadá tato problematika do víceménČ specializované           oblasti ekonometrie zvané mikroekonometrie. Zcela vyþerpávající popis moderního           stavu poznání v této oblasti nabízí monografie autorĤ Cameron a Trivedi (2005)           a rovnČž publikace Winkelmann a  Boes (2006). Samotné používané techniky jsou re-           lativnČ standardní a dobĜe zdokumentované v ekonometrických uþebnicích.               Metody binární a multionomiální volby se soustĜedí na vysvČtlení volby alterna-           tivy (discrete choice). Zpravidla se pĜi jejich konstrukci využívá specifikace           nepozorované latentní užitkové funkce uživatele. Volba alternativy pak odpovídá           volbČ nejvyššího užitku z dostupných alternativ. Obvykle se tyto metody dále þlení na           modely binární volby, tj. v modelu se pracuje se dvČmi alternativami, nebo multiono-           miální volby, tj. volbou mezi více alternativami. ObecnČ tedy pro tyto modely platí:                                                     ᇱ                                          כ                 ሼ› ൌͳȁš ሽ ൌ‰ሺš ǡߚሻ ൌ ሼ› ൐Ͳሽ ൌ ሼš ߚ൅ ߝ ൐Ͳሽ ൌ ሼെߝ ൏šԢߚሽ                                                                      ௜                   ௜                         ௜                                         ௜                                ௜                                                          ௜                                         כ               v pĜípadČ binární volby, kde ݕ  pĜedstavuje právČ nepozorovanou hodnotu užit-                                         ௜           ku, kterou se model snaží vysvČtlit. Obvyklou funkcí  ݃ሺήሻ je distribuþní  funkce.           V pĜípadČ tzv. modelu probit jde o distribuþní funkci normálního rozdČlení a v pĜípadČ           modelu logit o funkci tzv. logistického rozdČlení.               V pĜípadČ multionomiální volby je pak výše uvedené rozšíĜeno o volbu maxi-           málního užitku alternativy v pĜípadČ rozhodování mezi více variantami:               ሼ› ൌŒሽ ൌ  ቄ  ൌ݉ܽݔሼ  ǡǥ ǡ   ሽቅൌ  ൜ߤ ൅ߝ ൐    ௜௝      ƒ  š  ሼߤ ൅ߝ ሽൠ                                                     ௜௝                                                                        ௜௞                                           ୧୑                                                                            ௜௞                            ୧୨                 ୧                                     ୧ଵ                                                              ௞ୀଵǡǥǡ௃Ǣ௞ஷ௝               kde    ൌߤ ൅ߝ  je užitková funkce  i-tého jednotlivce pro  j-tou alternativu,                     ୧୨                         ௜௝                              ௜௝           s ߤ jakožto nestochastickou funkcí vysvČtlujících promČnných a ߝ  (stochastickým)                                                                   ௜௝             ௜௝            náhodným þlenem (obvykle se v takovém pĜípadČ pracuje s tzv. log Weibullovým roz-           dČlením náhodných složek, a takovýto model se pak oznaþuje jako multinomiální           logit, zatímco v pĜípadČ pĜedpokladu o spoleþném normálním rozdČlení náhodných           složek se hovoĜí o tzv. multionomiálním probitu). Dalším rozšíĜením pak je formulace           hierarchického neboli vnoĜeného modelu. V takovém pĜípadČ je zaveden pĜedpoklad,            50","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                že lidé se rozhodují mezi alternativami sekvenþnČ. PĜíkladem tedy mĤže být, zda se               rozhodnou využít veĜejnou dopravu a až následnČ se rozhodnou, který z druhĤ veĜejné               dopravy využít. Následující Tabulka 2.2—3 uvádí pĜehled aplikací modelĤ multinomi-               ální volby v oblasti modelování dopravy. PĜehled dat a datových zdrojĤ vybraných               studií uvádí Tabulka 2.2—4.                Tabulka 2.2—3: Pĝehled aplikací modelĥ multinomiální volby v oblasti modelování dopra-               vy                  Autor/autoĜi    PĜedmČt zkoumání   Použitá metoda    Prefer  ZávČr                                                             29                                                                     30                                                                  ence                                                                        NejdĤležitČjší faktor je                                                                        þasová nároþnost cesty,                             Poptávka po mezimČstské auto-              významné jsou i náklady.               Rojo et al. (2012)                 OP, MNL, HL      SP                             busové pĜepravČ                            Charakteristiky autobusĤ                                                                        jsou významné jen                                                                        u dlouhých cest.                                                                        Rozhodující jsou cestovní                             Vliv zavedení vysokorychlostní             náklady, zavedení vyso-               Yang a Sung (2010)  vlakové pĜepravy na volbu módu   ML  SP  korychlostní vlakové                             pĜepravy                                   pĜepravy nezmČnilo pre-                                                                        ference uživatelĤ.                             Predikce dopadĤ zmČn               Elhorst       v meziregionální distribuci pracu-  Modifikovaný MNL pro   Aplikace modelu se               a Oosterhaven   jící populace v závislosti na   distribuci populace, AIDS   RP   osvČdþila – chyba pre-               (2006)        zmČnách v dopravČ    pro volbu typu pĜepravy   dikce þinila cca 7 %.                                                                         Zavedení vysoko-                             Vliv zavedení vysokorychlostních           rychlostních vlakĤ zpĤ-               González-Savignat   vlakĤ na poptávku po letecké   L  SP  sobí významný odklon               (2004).                             pĜepravČ                                   þásti pasažérĤ z letecké                                                                        dopravy.                                                                        Cestující za obchodem                                                                        reagují na environmen-                                                                        tální faktory dopravy,                                                                        hodnotí je rozdílnČ                             Odhad preferencí volby typu   MNL s náhodnými para-  u letecké a železniþní               Carlsson (2003)   dopravy u cestujících za obcho-  metry   SP   dopravy. Cena dopravy,                             dem (business passengers)                                                                        která není pĜímo placena                                                                        cestujícími, hraje pĜi                                                                        volbČ typu pĜepravy                                                                        menší roli.                     Známou obtíží multinomiálního logitu je pĜedpoklad, že relativní pravdČpodob-               nost pro každý pár alternativ je nezávislý na ostatních alternativách (independence of                 29  OP – ordered probit, L – logit, MNL – multinomial logit, HL – hierarchical logit, ML – mixed logit.               30                 RP – odhalené preference; SP – udávané preference.                                                                                       51","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            irrelevant alternatives, též známé jako red bus/blue bus problem). V pĜípadČ, že nebu-           de tato podmínka dodržena, budou odhady získané pomocí tohoto modelu vychýlené.           PĜíkladem vypoĜádání se s tímto problémem je napĜ. použití hierarchického logitu, kte-           rý umožĖuje interdependence mezi zvolenými skupinami (obdobnou vlastnost nabízí           i multinomiální probit, který však þasto trpí obtížemi pĜi odhadu, pokud je nutné po-           þetní vyhodnocení vícerozmČrných integrálĤ).            Tabulka 2.2—4: Pĝehled datových zdrojĥ studií aplikujících modely multinomiální volby           v oblasti modelování dopravy                      Zkoumané    ýasová           Autor/autoĜi   módy pĜe-  a místní pĜí-  Datové zdroje   Použité promČnné                           31                      pravy       slušnost                                  2009:02           Rojo et al.   B, R, C   a 2009:03,   Dotazníkové šetĜení   Doba cesty, jízdné, trasa, þetnost           (2012)                  provincie Burgos            denních jízd, stav vozidla                                  (ŠpanČlsko).                                                                Tržní podíly pĜepravních spoleþ-                                  2007,                        ností, náklady na jízdné, þasové           Yang a Sung                                         nároky, þetnost letĤ, zákaznická           (2010)     R           Tainan a Taipei   Dotazníkové šetĜení   sleva, osobní dĤchod, plánování                                  (Taiwan)                     cesty (poþet dnĤ pĜed cestou),                                                               zamČstnanecký status, vČk                                               Automotive-Navigation                                              Data, OVR (nizozemské           Elhorst    C, B+R (public   Nizozemí, 1998,   informaþní centrum veĜej-  Doba pĜeprav, matice distribuce           a Oosterhaven   transport) +   nČkolik úrovní   né dopravy), CBS   dopravních þasĤ, poþet pracov-           (2006)     slow transport    samosprávy   (nizozemský statistický   ních míst v jednotlivých zónách                                              úĜad), Hague Consultancy                                              Group                                                                Cestovní náklady, cestovní þas,           González-              ŠpanČlsko, trasa             pĜístupový þas (o kolik dĜíve ces-           Savignat (2004)   A, R   Barcelona-Madrid    Dotazníkové šetĜení   tující vyráží na cestu), frekvence                                                               služby (poþet cest/letĤ za hodinu)                                                                Cena dopravy, cestovní þas,                                  Švédsko, trasa           Carlsson (2003)   A, R   Gothenburg-  Dotazníkové šetĜení   kompozitní statek pĜedstavující                                  Stockholm                    kvalitu prostĜedí, spolehlivost                                                               a komfort zvoleného typu dopravy                                                                         32               Další z oblastí rozšíĜení je tzv. mixed logit – zde je v užitkové funkci  zavedeno           více  stochastických  þlenĤ  (zpravidla  k zachycení  možných  problémĤ           s heteroskedasticitou þi zmínČnou interdependencí promČnných) a o tČchto modelech           se tak dá uvažovat jako o stojících na pomezí mezi logitem a probitem. ObdobnČ jako            31  B – autobus, R – vlak, C – osobní vĤz, A – letecky.           32             Užitková funkce tak mĤže být zapsána napĜ. takto   ୧୨ ൌߤ ௜௝ ൅ൣߤ ௜௝ ൅ߝ ௜௝ ൧.                                                 ด                                                ఉ ೕ ᇱ௫ ೔ೕ            52","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                multinomiální probit však vyžaduje simulaþní vyhodnocení, a jeho odhad proto mĤže               být pomČrnČ nároþný.                    V poslední dobČ však jsou v souvislosti s tímto typem modelĤ Ĝešena teoretická               ekonometrická témata, z nichž nČkterá zmíníme v rámci krátké rešerše. Co se týþe vý-               voje použitých metod, lze v poslední dobČ pozorovat v teoretické rovinČ pĜíklon právČ               k tzv. mixed logit modelĤm. Ty umožĖují obecnČjší formulaci (resp. pĜi vhodnČ zvole-               ných formách lze s použitím mixed logitu aproximovat ostatní formy) a jsou také               preferovány z hlediska možnosti soubČžného zahrnutí jak odhalených (RP), tak udáva-               ných (SP) preferencí v modelu. PĜíkladem formulace takovéhoto flexibilnČjšího               pĜístupu v prostĜedí mixed logitu je napĜ. Bhat a Castelar (2002).                    Existuje zde však i možnost dalších úprav logit modelu – napĜ. model pĜedstave-               ný v Elhorst a Oosterhaven (2006) pod názvem „Commuter location model“ využívá               namísto obvyklého odhadu metodou maximální vČrohodnosti (a tudíž i specifikaci po-               doby distribuþní funkce pro tento odhad), neparametrickou optimalizaci s využitím               tzv. matice dojezdových  þasĤ (commuting time distribution matrix), což autorĤm               umožnilo v daném pĜípadČ získání pĜesnČjších (z hlediska predikce) odhadĤ.                    Burda et al. (2008) zavádČjí koncept nového typu flexibilního kompozitního mo-               delu (flexible mixed model) pro analýzu modelu multinomiální volby, v jehož rámci               jsou klíþové individuální a alternativČ specifické parametry modelovány za pĜedpokla-               du neparametrického rozdČlení hustoty. Ostatní koeficienty pĜedpokládají               vícerozmČrnou normalitu. Model v podání autorĤ má hierarchickou strukturu, která               umožĖuje rozdČlení velkého komplexního modelu na menší submodely. Model je od-               hadnut bayesiánsky s využitím MCMC (Markov Chain Monte Carlo) metod               s Dirichletovou apriorní hustotou pro neparametricky modelované koeficienty. SvĤj               model aplikují na pĜíkladu volby spotĜebitelĤ pĜi nákupech v supermarketech. Data               jsou panelová a týkají se nákupních zvyklostí a charakteristik domácností v Houstonu               za období 2004–2005. Kato et al. (2010) empiricky porovnávají výkonnost šesti typĤ               modelĤ (a pĜístupĤ) týkajících se rozhodování o dopravní cestČ. KonkrétnČ se jedná               o modely: multinomiální logit, strukturní multinomiální probit, „user equilibrium“ me-               toda, „logit-based stochastic user equilibrium“ metoda, „probit-based stochastic user               equilibrium“ metoda a „all-or-nothing“ pĜiĜazovací metoda. Pro empirickou analýzu               jsou využita data o projevených preferencích týkající se cest mČstských vlakĤ v Tokyo               Metropolitan Area. Diskutovány jsou i závČry, které se týkají vhodnosti metod pro               plánování železniþní dopravy (mČstské þi pĜímČstské). Orro et al. (2010) se zamČĜují               na modelování volby agentĤ týkající se typu dopravního prostĜedku použitého pro ces-               tování. Ve svém pĜíspČvku se autoĜi zamČĜují na problematiku specifikace užitkových               funkcí s náhodnými koeficienty nelineárními v parametrech oproti standardním lineár-               ním specifikacím využívaným v literatuĜe. KonkrétnČ navrhují model diskrétní volby               zvaný Box-Cox mixed logit a metodu jeho odhadu vþetnČ simulaþních experimentĤ               analyzujících kvalitu modelu a odhadových technik.                                                                                        53","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                Ghahroodi et al. (2011) pĜedstavují metodu pro odhad dvojrozmČrného („bivaria-           te“) modelu ordinální a nominální volby. Regresní analýza tohoto typu modelu totiž           vyžaduje existenci korelace mezi obČma volbami v rámci jednotlivce.  SvĤj pĜístup           aplikují na datech z výbČrového šetĜení pracovních sil v Iránu, kdy ordinální volba           v prvním období je trvání nezamČstnanosti a nominální volba ve druhém období je           ekonomická aktivita jednotlivých agentĤ (dĜíve nezamČstnaných). Cílem analýz je           prozkoumat faktory, kvĤli kterým nezamČstnaní zĤstávají nezamČstnanými nebo se           pĜesouvají do stavu ekonomické aktivity. Kuiper a Cozjinsen (2011) nabízejí novou           metodu pro odhad multinomiálního probit modelu. Jedná se o rozvinutČjší verzi Mar-           kov Chain algoritmu využívající Metropolis-within-Gibbs vzorkovaþ s obohacenými           (augmented) daty a Geweke-Hajivassiliou-Keane simulátorem. Výhodou metody je to,           že je schopna se vypoĜádat s problémem dimenzionality v rámci výpoþtu potĜebných           integrálĤ, neboĢ nevyžaduje simulaci celé vČrohodnostní funkce ani výpoþet analytic-           kých  þi numerických derivací. Metoda je aplikována na nevyrovnaný panel firem           v oblasti obchodních služeb v NČmecku v období 1994–2000. PĜes svĤj ménČ omezu-           jící charakter se autory použitý model a metoda nijak neodlišuje od multinomiálního           logitu. Schnettler et al. (2012) využívají multinomiální logit a probit model k analýze           faktorĤ, které ovlivĖují spokojenost s životem v rámci etnické skupiny Mapuche           v jižní þásti Chile.             2.2.3 Modelování výdajových systémĥ            Jednou z populárních základních specifikací modelĤ je odhad poptávkového systému           v log-lineární podobČ. Jedná se tedy o odhad lineárního systému rovnic, kdy vysvČtlo-           vaná promČnná (poptávané množství) a vysvČtlující promČnné (ceny jednotlivých           komodit, reálný dĤchod a další) jsou zlogaritmované. Hlavní pĜedností této specifikace           je jednak to, že pro samotné provedení není odhad nijak nároþný, ale i to, že odhady           parametrĤ jsou pĜímo odhady cenových elasticit, které zpravidla potĜebujeme           k provedení analýzy zkoumané problematiky. Tato uživatelsky pĜíjemná modelová           specifikace však trpí dvČma nedostatky. Tím prvním je skuteþnost, že tato specifikace           Cobb-Douglasovy poptávkové funkce vynucuje konstantní vlastní i kĜížové cenové           elasticity, což je pomČrnČ pĜísný pĜedpoklad na to, aby byl v realitČ splnČn. Ten druhý           je spojen s problémem agregace individuálních poptávkových funkcí, kdy agregátní           poptávka nezávisí jen na samotné velikosti agregátního dĤchodu, ale i na tom, jak je           dĤchod mezi domácnosti rozdČlen. HlavnČ za úþelem vyšší flexibility cenových elasti-           cit byly postupnČ vyvinuty sofistikovanČjší modely výdajových systémĤ.               Koncepce tČchto modelĤ vychází z toho, že se zadá urþitý funkþní tvar pro ne-           pĜímou užitkovou þi nákladovou funkci tak, aby dostateþnČ flexibilnČ dokázal popsat           preference spotĜebitelĤ. Na tomto základČ za pomocí Royovy identity þi Shephardova                54","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                                                                              33               lemmatu se dostaneme k vyjadĜení Marshallovské poptávkové funkce.   ýasto se               u tČchto modelĤ využívá logaritmické formy Royovy identity a Shephardova lemmatu,               kdy derivujeme podle logaritmĤ promČnných a dospČjeme pĜímo k poptávkovému vy-               jádĜení v tzv. výdajovém tvaru, kde vysvČtlovaná promČnná vyjadĜuje podíl výdajĤ               daného statku na celkových výdajích domácnosti. Tyto rĤzné funkþní specifikace se na               základČ typu parametrizace a vlastností modelu dČlí do nČkolika podskupin, jejichž               struþný pĜehled nyní uvedeme. Širší teoretický pĜehled modelĤ nabízí rovnČž Barnett               a Serletis (2008) a urþité empirické modelové srovnání pak poskytl Douglas  at al.               (2001).                     Od svého vzniku lze nejranČjší výdajové systémy zaĜadit do tĜídy lokálnČ flexi-               bilních funkþních forem. Myslí se tím, že tyto modely dokáží kvalitnČ a vČrohodnČ               popsat preference pouze v urþitém okolí hodnot vysvČtlujících promČnných, pĜesnČji               Ĝeþeno jsou lokální aproximací druhého Ĝádu libovolného data generujícího procesu               nepĜímé užitkové funkce. V literatuĜe se v souvislosti s touto urþitou limitací þasto ho-               voĜí jako o oboru regularity (regularity region), þímž je myšlena množina pĜípustných                                                                                    34               hodnot promČnných, pĜi kterých odhadnutý model vyhovuje podmínkám regularity.                    Tyto nedostatky vedly k nalezení takových funkþních forem, které by dokázaly               vyhovovat podmínkám regularity pro témČĜ všechna pozorování, která máme v datech.               Navíc tyto typy modelĤ umožĖují vČtší flexibilitu tvaru Engelových kĜivek.                                                                  35               V souvislosti s tím se hovoĜí o Ĝádu poptávkového systému.  Tyto modely jsou pak               Ĝazeny do tĜídy tzv. úþelnČ globálnČ regulárních flexibilních funkþních forem (effecti-               vely globally regular flexible functional forms). PĜestože tyto typu modelĤ již vyhovují               podmínkám regularity, stále jsou „pouhou“ aproximací kolem nČjakého bodu, a tudíž               nemohou dokonale vystihnout zakĜivení skuteþné užitkové funkce. Za tímto úþelem               byl vyvinut semi-parametrický pĜístup, který využívá rozvoje Ĝad v nekoneþnČ dimen-               sionalním prostoru parametrĤ, kdy  Ĝád rozvoje zkoumané  Ĝady roste s velikostí               datového vzorku tak, aby semi-neparametrická funkce asymptoticky konvergovala               ke skuteþné data generující funkci. Z praktického hlediska to znamená, že pokud by se               poþet pozorování blížil nekoneþnu, tak jsme schopni získat pĜesné odhady cenových               elasticit v jakémkoli bodČ. Z tohoto pohledu se o této tĜídČ modelových specifikací               mluví jako o asymptoticky globálních flexibilních funkþních formách.                 33                  PĜi využití Shepardova lemmatu dostaneme vyjádĜení Hickovské poptávkové funkce. Abychom dospČli               k Marshallovské poptávce je tĜeba za užitek substituovat výraz odvozený z nákladové funkce, když tuto funkci               položíme rovnu celkovým výdajĤm.               34                  Za to je považováno splnČní teoretických vlastností nepĜímé užitkové funkce: musí být kladná, homogenní               stupnČ nula v cenách  a  množství, nerostoucí v cenách a neklesající v množství a striktnČ kvazikonvexní               v cenách.               35                  ěád poptávkového systému je definován jako dimenze prostoru generovaná Engelovými kĜivkami za pĜedpo-               kladu nemČnných  demografických a jiných nepĜíjmových charakteristik spotĜebitele. Když  Ĝekneme, že               poptávkový systém je Ĝádu M, prakticky to znamená, že Engelovu kĜivku pro každý statek mĤžeme získat váže-               ným prĤmČrem Engelových kĜivek tČchto M statkĤ.                                                                                       55","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                Dalším dílþím úskalím, které je již ryze spojováno pouze s výdajovými systémy,           spoþívá v tom, že za pĜedpokladu neautokorelovanosti náhodných chyb a pĜi zahrnutí           omezení, které zajišĢují, aby suma podílĤ na výdajích za jednotlivé statky dala           v souþtu jedna, budou rezidua napĜíþ jednotlivými rovnicemi lineárnČ závislá a jejich           kovarianþní matice tak singulární. Proto je nutné, aby z výdajového systému byla od-           stranČna jedna rovnice. Za pĜedpokladu, že rezidua jsou homoskedastická a nejsou           autokorelována, pak odhad parametrĤ nebude závislý na tom, kterou z rovnic odstra-           níme. Odhad vynechané rovnice se pak dopoþte z restrikcí kladených na model.               Tabulka 2.2—5 uvádí pĜehled modelových specifikací zaĜazených do pĜíslušných           tĜíd funkþních forem. V tabulce je uveden pouze struþný popis charakteristiky daného           modelu. Pro bližší seznámení se s urþitým konceptem je tĜeba využít další relevantní           literaturu. Na závČr tohoto pĜehledu nutno poznamenat, že v dopravním odvČtví nebylo           k odhadu poptávky níže uvedených modelových struktur pĜímo využito. AutoĜi þasto           využili i jednoduché funkþní vyjádĜení poptávkových funkcí, napĜ. Bekó (2004), Mo-           hammed (1992) nebo Lythgoe a Wardman (2002). Naproti tomu jednu z nároþnČjších           odhadových dynamických technik využívající spektrálního rozkladu þasových Ĝad lze           nalézt napĜ. ve Ferrer et al. (2006).               Na závČr této þásti kapitoly vČnujme ještČ pár slov problematice, se kterou se pĜi           odhadech výdajových poptávkových systémĤ budeme muset nČjakým zpĤsobem vypo-           Ĝádat. Vzhledem k tomu, že odhadujeme poptávkový systém, nebudou pravdČpodobnČ           výsledné odhady konzistentní v dĤsledku endogenity cen. Tento problém bývá Ĝešen           za pomocí instrumentálních promČnných. Za vhodné instrumenty, jež by nebyly kore-           lovány s poptávkovým šokem, lze doporuþit determinanty, které budou cenu           vysvČtlovat z nabídkové strany. Jako vhodné instrumenty se tak mohou jevit náklado-           vé promČnné.  V praxi je však nároþné sehnat nákladová data se stejnou  þasovou           frekvencí jako data o cenách a množství. Jednou z možností je vzít za instrumenty ce-           nu z jiného regionu, pokud mĤžeme pĜedpokládat, že poptávkové šoky jsou           regionálního charakteru, a naopak nabídkové šoky se promítají do všech cen. Jako dal-           ší alternativa se nabízí vzít cenu tČch statkĤ/služeb, které sdílejí náklady, aniž by           pĜitom tyto produkty byly samy o sobČ dobrými substituty. RovnČž se þasto mezi in-           strumenty dává cena z minulého období.               Dalším dílþím úskalím, které je již ryze spojováno pouze s výdajovými systémy,           spoþívá v tom, že za pĜedpokladu neautokorelovanosti náhodných chyb a pĜi zahrnutí           omezení, které zajišĢují, aby suma podílĤ na výdajích za jednotlivé statky dala           v souþtu jedna, budou rezidua napĜíþ jednotlivými rovnicemi lineárnČ závislá a jejich           kovarianþní matice tak singulární. Proto je nutné, aby z výdajového systému byla od-           stranČna jedna rovnice. Za pĜedpokladu, že rezidua jsou homoskedastická a nejsou           autokorelována, pak odhad parametrĤ nebude závislý na tom, kterou z rovnic odstra-           níme. Odhad vynechané rovnice se pak dopoþte z restrikcí kladených na model.                56","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                Tabulka 2.2—5: Pĝehled pĝístupĥ modelování výdajových systémĥ                                  Název     Popis, Výhody (+)/ nevýhody (-)   Odkazy na literaturu                                          (+) vykazuje dobré vlastnosti, pokud prefe-                             Generalized   rence témČĜ homotetické a pĜi nízké   (Diewert 1973 a 1974)                             Leontief   substituovatelnosti                                        (-) jinak obor regularity úzký                                        v podstatČ se  jedná o zobecnČní Cobb-                                        Douglasovy funkce                                        (+) vykazuje dobré vlastnosti, pokud elastici-  (Christensen et al. 1975)                             Translog   ta substituce blízká jedné (C-B funkce)   (Lewbel a Ng 2005) –                                        (-) jinak podmínky regularity porušeny; mĤže   nestacionární translog                                        se stát, že klasifikuje dva statky za komple-                                        menty, pĜestože jsou substituty                         LokálnČ flexibilní                                                                   (Deaton, Muellbauer                                        (+) vyhovuje podmínkám konzistentní ag-  1980),                                        regace; možnost model odhadnout v lineární                             AIDS  (almost  aproximaci (LA-AIDS)   (Green et al. 1990) – vzor-                             ideal  demand                         ce pro výpoþet elasticit                             systém)    (-) z odvození  elasticit plyne,  že i když je                                        v datech málo informací, vyjde vlastní ceno-  Steven a Wen (1992) –                                        va elasticita -1 a kĜížová 0   mix Translogu a AIDS                    Parametrický pĜístup                                                                   s autokorelací chyb                                        (-) vyžaduje pro odhad velký poþet parame-                                        trĤ – možno pracovat se speciálním   Barnett (1983a), Barnett                             Full Laurant   pĜípadem oznaþovým jako miniflex Laurent,   (1983b)                                        nenabízí vČtší flexibilitu než lok. Flexibilní                                        modely                             GEF  (general                             exponential                           Cooper a McLaren (1996)                             form)                             QAIDS-     (+) flexibilnČjší AIDS,  umožĖuje odhad po-                         ÚþelnČ globálnČ flexibilní                             kvadratický   ptávkového systému Ĝádu 3   Banks et al. (1997)                             AIDS                                        jde o odhad Fourrierova rozvoje  þasových                             Fourrier model                        Gallant (1981)                                        Ĝad                                                                   Barnett a Jonas (1983),                             AIM (asymptoti-  (+) na rozdíl od Fourrierovy transformace                             cally  ideal  tento rozvoj není podroben periodicitČ, které   Serletis a Shahmoradi                     pĜístup                             model)     z teoretického konceptu není smysluplná   (2008) – rozšíĜení na                                                                   AIM(3)                       Semi-neparametrický                  Poslední problém, o kterém se zmíníme, souvisí s dynamikou poptávkového systé-               mu.  ýasto se mĤžeme setkat s tím, že náhodné šoky, které na poptávku pĤsobí, se               pĜenášejí do dalších období. Aby model dokázal podchytit tuto dynamiku, zpravidla               bývá náhodná složka modelu specifikována ܣܴሺͳሻ procesem. Zahrneme-li takto po-               psaný proces do modelového vyjádĜení poptávkového systému, pak nám mezi               regresory pĜibydou zpoždČné vysvČtlující a jedna vysvČtlovaná promČnná. S dynami-                                                                                        57","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            kou náhodného procesu však souvisí i otázka ohlednČ stacionarity používaných þaso-           vých Ĝad.             V praxi se þasto setkáme s tím, že data o cenovém a množstevním vývoji budou tes-           ty jednotkového koĜene posouzena jako nestacionární. V dĤsledku to vede k vychýlení           obdržených odhadĤ parametrĤ. Jestliže máme poptávkový systém v lineárním tvaru,           pak je možné využít klasického principu kointegrace. S ohledem však na to, že výda-           jové systémy nemají jako vysvČtlovanou promČnnou pĜímo množství, ale podíl na           výdajích, a navíc specifikace modelu je vČtšinou nelineární, pak  Ĝešení problému           s nestacionaritou se stává znaþnČ komplikovaným. Jednou z možností je vynechat           promČnné, které nejsou stacionární, nebo využít takový model, jenž je možno i v pĜí-           padČ nestacionárních Ĝad využít, napĜ. Lewbel a Ng (2005).               2.3 DALŠÍ PěÍSTUPY A TECHNIKY MODELOVÁNÍ            V analýze železniþního dopravního trhu (a samozĜejmČ nejen zde) se velmi þasto vyu-           žívají techniky známé z ekonometrie þasových Ĝad. KonkrétnČ se jedná o problematiku           testĤ stacionarity (jednotkového koĜene) a testĤ kointegrace. Jejich základní popis je           velmi dobĜe ilustrován v knize Enders (2009). V pĜípadČ práce s panelovými daty je           pak výbornou literaturou Baltagi (2008). Davis a Garcés (2009) je velmi dobrou publi-           kací sloužící k ilustraci praktické aplikace tČchto metod v oblasti soutČžní ekonomie           (která zahrnuje napĜ. problém vymezení relevantních trhĤ s využitím nástrojĤ, které           zkoumají jejich propojenost napĜ. z hlediska vývoje cen). V další þásti kapitoly se tak           podíváme na aktuální pĜístupy v oblasti testĤ jednotkového koĜene a kointegrace.             2.3.1 Testování stacionarity ÿasových ĝad (testy jednotkového koĝene)            Prvním z testĤ (a nepochybnČ i pĜes své nedostatky v souþasnosti hojnČ používaným           testem) je test jednotkového koĜene navržený v þlánku Dickey a Fuller (1979). O deset           let pozdČji jejich test zobecĖují Phillips a Perron (1988). V obou pĜípadech je nulovou           hypotézou hypotéza jednotkového koĜene. Opaþnou nulovou hypotézu nabídli Kwiat-           kowski et al. (1992). Schmidt a Phillips (1992) a Elliot et al. (1996) navrhli modifikaci           Dickey-Fullerova testu do podoby testu s vyšší silou. PodobnČ se na zvýšení síly Dic-           key-Fullerova testu zamČĜil Leybourne (1995) a Oya a Toda (1995). Volbou           optimálního  Ĝádu zpoždČní konstrukcí testĤ s odpovídající silou se zabývají Ng           a Perron (2001).                Jednu z prvních variant panelových verzí testĤ jednotkového koĜene navrhl Quah           (1993). Na srovnávací a velmi pĜehlednou studii testĤ jednotkového koĜene           v panelovém kontextu se zamČĜili Maddala a Wu (1999). Panelové testy jednotkového           koĜene jsou v souþasnosti zcela v popĜedí zájmu teoretických ekonometrĤ, kdy výstu-              58","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                pem jejich þlánkĤ a pĜístupĤ je obvykle nový typ testu s uvedením výhod a nevýhod               jejich testovací procedury. Mezi ty nejznámČjší pĜístupy patĜí metody prezentované               v níže uvedených þláncích.                    ObecnČjší variantu testĤ jednotkového koĜene, kdy jednotlivé panelové skupiny               mohou mít rĤzné typy stochastických a nestochastických komponent, nabízí Choi               (2001). Jeho pĜístup využívá kombinaci p-hodnot testĤ jednotkového koĜene aplikova-               ných pro každou z panelových skupin. Test z pĜíspČvku Hadri (2000) je test               Lagrangeových multiplikátorĤ, kdy nulová hypotéza je hypotéza o stacionaritČ. Hadri               nabízí i obecnČjší metodu pro zohlednČní sériové korelace. Testování jednotkového               koĜene v dynamických heterogenních panelech je obsahem pĜíspČvku Im et al. (2003).               Jejich test (IPS test) vychází ze standardizované t-statistiky založené na prĤmČrování               individuálních Dickey-Fullerových statistik. Levin et al. (2002) je pĜíkladem dalšího               oblíbeného (a ve standardních ekonometrických programech implementovaného) pa-               nelového testu jednotkového koĜene. Jejich test zohledĖuje heterogenitu v rámci               prĤĜezových jednotek. Autory analytického þlánku, který zkoumá testování jednotko-               vého koĜene v panelech s korelovanými prĤĜezovými jednotkami, jsou Moon a Perron               (2004). Ve svém pĜíspČvku ukazují, za jakých pĜedpokladĤ mají analyzované testy do-               stateþnou sílu, a prezentují rovnČž simulované vlastnosti testĤ pro koneþné vzorky.               Pesaran (2007) je pak pĜíkladem dalšího z panelových testĤ, který pĜedpokládá mož-               nou závislost mezi jednotlivými prĤĜezovými jednotkami. Shin et al. (2008) navrhují               rĤzné dvojité testy jednotkového koĜene pro pĜípad panelových dat, která jsou prĤĜe-               zovČ závislá. Chang (2004) se zabývá aplikací bootstrapové metodologie pro panelová               data s prĤĜezovou závislostí. ýlánek Palm et al. (2011) nabízí bootstrapovou techniku               testování jednotkového koĜene v prĤĜezovČ závislých panelových modelech.                  2.3.2 Testování kointegrace ÿasových ĝad                Prvním z testĤ kointegrace je test navržený v þlánku Engle a Granger (1987). Nevýho-               dou tohoto pĜístupu je jeho velká citlivost na specifikaci kointegraþní rovnice,               pĜedpoklad exogenity vysvČtlujících promČnných (z kointegraþního vztahu)               a problematiþnost testování více než jednoho existujícího kointegraþního vztahu               v analyzovaných datech. Tyto nevýhody jsou odstranČny v pĜíspČvcích Johansen               (1988), Johansen (1991) a Johansen a Juselius (1990), kteĜí nabízejí obecnČjší test               v kontextu vektorového modelu korekce chyb. Jedná se o nejpoužívanČjší testy kointe-               grace.                     Koop et al. (2004) a Koop et al. (2006) jsou velmi dobrým pĜíkladem prací, které               se zabývají metodologií bayesiánského pĜístupu testování a analýzy kointegraþích               vztahĤ v datech, a to i v datech panelových. Ahlgren a Juselius (2012)  Ĝeší problém               poþáteþních podmínek pĜi provádČní testĤ kointegrace vedoucích ke stanovení poþtu               kointegraþních vztahĤ. Beenstock et al. (2012) jsou originálním pĜíspČvkem v oblasti               testĤ jednotkového koĜene a kointegrace v prĤĜezových datech s prostorovou dimenzí                                                                                       59","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            (a závislostí) – tzv. „spatial cross section“ data. Oproti standardním testĤm jednotko-           vého koĜene (a kointegrace) v þasové dimenzi je tedy  Ĝešen problém testování           jednotkových koĜenĤ a kointegrace v prostorovém kontextu (prostorová nestacionari-           ta). Chang a Nguyen (2012) navrhují test kointegrace založený na reziduích (získaných           metodou nejmenších þtvercĤ z kointegraþní regrese) pro panelová data (modely) zatí-           žená prĤĜezovou závislostí, endogenitou a rĤznými typy heterogenity. Jejich test má           dobré vlastnosti i v koneþných vzorcích. Hall et al. (2012) ve svém þlánku nabízejí           nový koncept zobecnČné kointegrace, který umožĖuje vzít v úvahu i celou množinu           promČnných propojených spoleþnČ neznámým nelineárním vztahem. Existuje tedy ne-           lineární kombinace tČchto promČnných, která nestacionaritu „ruší“. AutoĜi nabízejí jak           testovou proceduru, tak i techniku odhadu tČchto vztahĤ.              2.4 APLIKACE PěÍSTUPU DEA NA DATA EVROPSKÝCH           ŽELEZNIýNÍCH DOPRAVCģ – SROVNÁNÍ MODELģ             V pĜedchozím textu jsme pĜedstavili aktuální práce, které zkoumají vliv reforem na           efektivnost železniþního odvČtví. Zmínili jsme také jeden z možných zpĤsobĤ mČĜení           efektivnosti železniþní dopravy, metodu DEA. Metoda DEA se stala populárním ná-           strojem k mČĜení efektivnosti železniþních dopravcĤ zejména díky tomu, že si dokáže           poradit s pomČrnČ složitou strukturou tohoto odvČtví. Mezi další pĜednosti této metody           patĜí i to, že nemusíme dopĜedu funkþnČ specifikovat produkþní funkci, a dokonce           nemusíme znát ani informace o jednotlivých cenách. Volné modelové pĜedpoklady           však pĜinášejí i nČkteré nevýhody. Odhad hraniþní produkþní funkce je velmi citlivý           na odlehlá pozorování. Další problém, kterým se vČtšina studií efektivnosti železniþní           dopravy nezabývá, souvisí s volbou koeficientĤ, jimiž jsou váženy jednotlivé výrobní           výstupy a vstupy. Tyto koeficienty jsou v rámci metody DEA zvoleny tak, aby maxi-           malizovaly technickou efektivitu každého železniþního dopravce. Takto zvolené váhy           však nemusí odpovídat skuteþnému významu jednotlivých vstupĤ a výstupĤ           u zkoumaných dopravcĤ.               Tento oddíl obsahuje aplikaci pĜístupu DEA na datech 23 evropských zemí za           rok 2008 publikovaných Statistickým centrem Mezinárodní železniþní unie (Internati-           onal Union of Railways). Tato sekce si klade za cíl prozkoumat, jakým zpĤsobem           ovlivĖuje volba pĜedpokladĤ výsledky mČĜení efektivnosti železniþní dopravy.  Exis-                                                                            36           tují dvČ základní modelové struktury DEA, které se liší v pĜedpokládaných výnosech           z rozsahu – model CCR s konstantními a model BCC s variabilními výnosy z rozsahu.           V modelu SBM je pak struktura modelu upravena tak, aby byla do výpoþtu koneþného           efektivnostního skóre zahrnuta i alokaþní neefektivnost. V první þásti této studie po-            36             Tato sekce þerpá z konferenþního pĜíspČvku Bil (2013).             60","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                rovnáme výsledky tČchto tĜí základních modelových struktur. Ve druhé þásti textu pak               pĜedstavíme model zajištČné oblasti, jehož pomocí  prozkoumáme, jak se zmČní vý-               sledky mČĜení efektivnosti, když omezíme výbČr vah pro vstupní a výstupní promČnné               modelu.                  2.4.1 Metoda DEA a použitá data                K mČĜení míry efektivity v železniþní dopravČ mezi evropskými zemČmi využijeme               neparametrický deterministický pĜístup, metodu DEA. Za tímto úþelem bude nejdĜíve               potĜeba odhadnout hraniþní produkþní funkci, která bude v pĜípadČ metody DEA po               þástech lineární. VĤþi ní pak budeme pomČĜovat míru technické efektivity jednotli-               vých zemí. V modelech DEA je míra efektivity definována jako vážený pomČr               výstupu k váženému pomČru vstupĤ s tím, že váhy jsou vybírány tak, aby maximalizo-               valy výslednou hodnotu efektivity, dále oznaþovanou Ĝeckým písmenem ߠ.                      Na úvod poznamenejme, že již tímto pĜístupem vnášíme do provádČné analýzy               první pĜedpoklad, že všechny vybrané zemČ mají stejný technologický výrobní proces.               Jinak Ĝeþeno, jestliže nČjaká zemČ ležící na hraniþní produkþní funkci je schopna vy-               produkovat Y jednotek výstupu za využití X zdrojĤ, potom všechny další zemČ jsou za               pĜedpokladu efektivního výrobního postupu schopny dosáhnout stejné kombinace               vstupĤ a výstupĤ.  Z tohoto pohledu je nutné zvážit poþet þinících jednotek (DMU),               v tomto  pĜípadČ zemí, které do analýzy zahrneme. Pokud bychom do optimalizaþní               úlohy zahrnuli zemČ, které se svým technologickým procesem výraznČji odlišují, pak               bychom mohli dostat vychýlené odhady efektivit ostatních jednotek v pĜípadČ, že by               tyto zemČ ležely na hraniþní produkþní funkci. Na druhé stranČ þím ménČ þinících jed-               notek máme k dispozici, tím ménČ pĜesný bude odhad koneþných mČr efektivity.                    Vzhledem k tomu, že výrobní proces v odvČtví železniþní dopravy je pomČrnČ               komplexní problematikou, bude zapotĜebí zvolit vhodné vstupy a výstupy, na jejichž               základČ budeme výslednou efektivitu zemí pomČĜovat.  Jelikož jsou na železnici pĜe-               pravovány jak osoby, tak zboží, budeme pracovat se dvČma výstupy, s osobní               a nákladní dopravou. Existují v zásadČ dvČ alternativy pro výbČr výstupĤ, vlakokilo-               metry a osobo-(tuno-)kilometry. Ta první odráží þistČ technickou rovinu efektivity, ta               druhá bere do úvahy zároveĖ i alokaþní efektivitu ve smyslu pĜepravního využití vla-               kĤ. Z hospodáĜsko-politické roviny zkoumání bývá tato technicko-alokaþní efektivita               relevantnČjší, a proto si jako výstupní promČnné zvolíme osobokilometry (pkm) pro               pĜepravu osobní a tunokilometry (tkm) pro pĜepravu nákladní. Vektor výstupu pak               oznaþíme jako ܡ ൌ ሺ݌݇݉ǡ ݐ݇݉ሻԢ. Jako vstupní promČnné budeme uvažovat roþní prĤ-               mČrný poþet zamČstnancĤ pĜepoþítaný na celé úvazky (l), délku tratí mČĜenou               v kilometrech (d) a jako proxy promČnnou pro kapitálovou zásobu budeme uvažovat               poþet vagonĤ v nákladní dopravČ (kf) a poþet lokomotiv a pĜepravních vozĤ využíva-               ných v osobní dopravČ (kp). Tyto promČnné jsou dále zahrnuty do vektoru vstupních               promČnných ܠ ൌ ሺ݈ǡ݀ǡ݂݇ǡ ݇݌ሻԢ. Data jsme pĜevzali z þasových Ĝad publikovaných Sta-                                                                                       61","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            tistickým centrem Mezinárodní železniþní unie (International Union of Railways),           konkrétnČ jsme analýzu provedli na datech z roku 2008. Z datového souboru jsme vy-           nechali ty zemČ, pro které nebyl k dispozici úplný soubor potĜebných dat.           Tabulka 2.4—1 Popisné statistky                         PrĤmČr   Sm. odch.   Min      Max            pkm (v mil.)   14 788    23 754      78     86 664            tkm (v mil.)   17 335    21 575     743     91 178                d           8 605    9 039      699     33 862                l          50 717    59 502    2 938   240 008               kp           3 987    4 978      123     18 671                kf         23 294    27 303    1 498   119 916                 Dále jsme z datového souboru vyjmuli Ukrajinu a Rusko, neboĢ mají výraznČ od-           lišnou technologickou strukturu železniþního odvČtví. V zemích, kde si na tratích           konkuruje více pĜepravcĤ, jsme data pro jednotlivé pĜepravce seþetli. Výsledný datový           soubor tak obsahuje následujících 23 evropských zemí: Rakousko, Bosnu           a Hercegovinu, BČlorusko, Bulharsko, Chorvatsko, ýeskou republiku, ŠpanČlsko, Fin-           sko, Francii, NČmecko, ěecko, Maćarsko, Itálii, Litvu, Makedonii, Moldávii, Polsko,           Portugalsko, Rumunsko, Slovinsko, Švýcarsko, Slovensko a Turecko. Pro názorný           pĜehled o datech je pĜiložena tabulka popisných statistik vstupních a výstupních pro-           mČnných.             2.4.2 CCR model            Zaþneme základním modelem, v literatuĜe þasto oznaþovaným zkratkou CCR (podle           poþáteþních písmen jmen jeho autorĤ Charnes  et al. 1978). Tento model pracuje           s pĜedpokladem konstantních výnosĤ z rozsahu. Pokud je tedy dosažitelná nČjaká           kombinace vstupĤ a výstupĤ (x 0 , y 0 ), pak pro každé kladné t musí být dosažitelná rov-           nČž kombinace (tx 0 ,  ty 0 ). NejdĜíve si zadefinujeme úlohu lineárního programování           vedoucí k získání efektivnostního áskóre a poté ji struþnČ popíšeme. Úlohu je možné           pro jednotlivou zemi zapsat následujícími dvČma zpĤsoby:                             ݉ܽݔ ࢛࢟ ଴  œƒ ‘‡œ‡Àǣ  ݉݅݊ ߠ œƒ ‘‡œ‡Àǣ                                          ࢜࢞ ଴ ൌ૚  ֞                ࢅࣅ ൒ ࢟ ଴                                ࢛ࢅ െ ࢜ࢄ ൏ ૙        ߠ࢞ ଴ െࢄࣅ ൒ ૙                                          ࢛ǡ ࢜ ൒ ૙                  ࣅ ൒ ૙                kde u a v jsou hledané Ĝádkové váhové vektory pĜíslušných výstupĤ a vstupĤ, Y           reprezentuje matici výstupĤ, která je sestavena ze za sebou seskládaných vektorĤ y,           tedy je o rozmČrech 2x23, a stejnČ tak obdobnČ sestavená matice vstupĤ X o rozmČrech           4x23, a nakonec Ȝ reprezentující Lagrangeovy multiplikátory primární úlohy a zároveĖ           hledané koeficienty úlohy duální.              62","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                       Primární úloha bývá též nČkdy oznaþována jako tvar modelu v multiplikátorové               podobČ. Tuto podobu modelu mĤžeme interpretovat jako  maximální možný vážený               výstup za omezení, že pĜi takto zvolených vektorech u a v žádná z analyzovaných ze-               mí nedosáhne vyšší úrovnČ efektivity než 1 (v poĜadí druhé omezení). První omezení               slouží pouze k jednoznaþnosti výbČru pĜíslušných vah, a navíc takto zvolené normová-               ní zaruþuje shodu hodnoty úþelové funkce s koneþným efektivnostním skórem. Na               druhé stranČ se na duální úlohu mĤžeme dívat jako na maximální snahu pĜímo úmČrnČ               snížit vstupy, tak aby bylo dosaženo minimálnČ shodného výstupu y 0  (první omezení),               ale zároveĖ tak, aby kombinace (șx 0 ,  y 0 ) nevypadla z produkþní množiny. Ta je               v pĜípadČ modelu CRR definována následovnČ:                                     ܲ ൌሼሺ࢞ǡ ࢟ሻ פ࢞൒ࢄࣅǡ ࢟൑ࢅࣅǡ ࣅ ൒૙ሽ                    Jestliže nám hodnota ș vyjde 1, ještČ to nutnČ nemusí znamenat, že je daná zemČ               Pareto-Koopmans efektivní v tom smyslu, že by nebylo možné snížit nČkterý vstup,               aby souþasnČ nedošlo ke snížení nČkterého z výstupĤ, nebo naopak zvýšit nČkterý               z výstupĤ bez nutnosti navýšit vstup. To je zpĤsobeno tím, že pĜi paprskovité projekci               na hraniþní produkþní funkci zpravidla dojde k tomu, že zĤstanou urþité pĜebytky               vstupĤ  þi nedostatek urþitého výstupu mimo úroveĖ odhadnuté hraniþní produkþní               funkce. V anglické literatuĜe vystupují pod oznaþením input/output slacks. K získání               tČchto hodnot pĜebytku vstupĤ, popĜ. nedostatku výstupĤ se používá druhá fáze úlohy               lineárního programování, která má následující podobu:                                               ை                                                   ூ                                        ݉ܽݔ ࢋ࢙ ൅ࢋ࢙    œƒ ‘‡œ‡Àǣ                                               ூ                                                   ȗ                                                  ࢙ ൌߠ ࢞ ଴ െࢄࣅ                                              ை                                              ࢙ ൌࢅࣅ െ ࢟ ૙                                                 ூ                                                   ை                                              ࣅǡ ࢙ ǡ࢙ ൒૙                                                                    I                        O                    kde s  oznaþuje sloupcový vektor nedostatku výstupĤ, s  sloupcový vektor pĜe-                                                                     *               bytku vstupĤ,  e  Ĝádkový vektor obsahující samé jedniþky a ș optimální hodnotu               z první fáze optimalizace. Je potĜeba si uvČdomit, že ș mČĜí ryze technickou neefekti-               vitu a þást alokaþní neefektivnosti odchylky od ideálního proporþního rozdČlení vstupĤ               a výstupĤ, zĤstává tak bez dopadu na ș ukryta v tČchto pĜebytcích, potažmo nedostat-               cích. Tyto dvČ fáze úloh lineárního programovaní jsme pak postupnČ provedli pro               všechny zemČ.                    Výsledky jsou shrnuty v tabulce Tabulka  2.4—2. V prvních šesti sloupcích je               uveden kompletní datový soubor. V následujícím sloupci nalezneme výsledné efektiv-               nostní skóre. Vidíme, že na hraniþní produkþní funkci leží BČlorusko, ŠpanČlsko,               Finsko, Francie, Litva a Švýcarsko. NapĜ. údaje u ýeské republiky, které v žebĜíþku               námi analyzovaných zemí pĜipadá 19. pozice s hodnotou efektivnostního skóre 0,36,               ukazují, že k tomu, aby se naše železniþní obsluha dostala na hranici evropské pro-               dukþní funkce, by bylo tĜeba snížit vstupy o 64 %. Za této situace by navíc bylo možné                                                                                       63","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            propustit 846 zamČstnancĤ a zbavit se 671 dopravních vagonĤ bez dopadu na velikost           stávajícího výstupu. V posledním sloupci, oznaþeném jako referenþní zemČ, je pak pro           každou zemi uvedena tzv. referenþní množina, která udává výþet zemí, s jejichž nezá-           pornou kombinací vstupĤ a výstupĤ je daná zemČ srovnávána. Tyto zemČ pak ve                                                                    *           formulaci duální úlohy odpovídají nezáporným hodnotám vektoru Ȝ .  NejþastČji mezi           referenþními zemČmi vystupuje Francie a Litva, což je možná na první pohled trochu           pĜekvapující. Když se však podíváme do samotných dat, zjistíme, že jsou v této zemi           železnice využívány témČĜ výhradnČ k nákladní dopravČ, z þehož mohou vyplynout           urþité efektivnostní dopady.              2.4.3 BCC a SBM model            NejbČžnČjší nadstavbu modelu CCR pĜedstavuje model BCC (Banker et al. 1984). Je-           diným rozdílem mezi tČmito modely je to, že BCC model implicitnČ uvažuje variabilní           výnosy z rozsahu – nejdĜíve rostoucí, pak konstantní a nakonec klesající. Tento prvek           je do modelu jednoduše zakomponován pĜidáním jednoho dodateþného omezení           v duální úloze v podobČ:                                           ௡                                           ෍ߣ ௜ ൌͳ                                           ௜ୀଵ               kde n pĜedstavuje poþet þinících jednotek, tedy v našem pĜípadČ 23. Produkþní           množina pak není sestavena ze všech nezáporných kombinací vstupĤ a výstupĤ þiní-           cích jednotek, ale pouze z jejich konvexní kombinace. Produkþní množina BCC           modelu je tedy podmnožinou produkþní množiny CCR modelu. Dalším rozdílem opro-           ti CCR modelu je to, že BBC je citlivý na to, zda je celý problém vstupovČ  þi                              37           výstupovČ orientovaný.  Z pozice železniþního odvČtví se jako relevantnČjší jeví prá-           vČ využitý vstupovČ orientovaný tvar modelu.                 SBM (Slack Based Measure) model poprvé pĜedstavil Tone (2001). Hlavní vý-           hoda tohoto modelu spoþívá v tom, že do výpoþtu technické efektivnosti zahrnuje           rovnČž hodnotu pĜebyteþných vstupĤ a nedostateþných výstupĤ tak, aby byla do výpo-           þtu efektivnostního skóre zahrnuta i neefektivita spoþívající v neoptimálním rozložení           vstupĤ a výstupĤ výrobního procesu. K tomu, aby bylo zároveĖ zachováno efektivnos-           tí mČĜítko v rozmezí 0 až 1, byl zaveden následující vzorec pro mČĜení efektivnosti:                  37             VstupovČ orientovaný model, jehož formulaci jsme využili u CCR modelu, Ĝeší, o kolik je možné snížit vstu-           py, aby byl zachován výstup. Naproti tomu výstupovČ orientovaný model zkoumá, o kolik by mohl být zvýšen           celkový výstup pĜi souþasném využití vstupĤ. U CCR modelu díky pĜedpokladu konstantních výnosĤ je však           výsledek invariantní vzhledem k formulaci problému.             64","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                                                ͳ  ௠  ݔ ௜଴ െݏ ூ ௜                                              ݉ Ǥ σ ௜ୀଵ  ݔ ௜଴                                           ߩൌ                                              ͳ   ௞  ݕ ௝଴ ൅ݏ ௝ ை                                              ݇  Ǥ σ ௝ୀଵ  ݕ ௝଴                      kde m oznaþuje poþet vstupĤ a k poþet výstupĤ. Na þitatele se tak mĤžeme dívat               jako na prĤmČrné snížení vstupĤ a na jmenovatele jako na prĤmČrné navýšení výstupĤ.               Nutné je zde ještČ podotknout, že nyní na jednotlivé vstupní pĜebytky a výstupní nedo-               statky pohlížíme pĜímo jako na vertikální vzdálenosti pozice sledované þinící jednotky               v produkþní množinČ od její hranice. Další pĜedností tohoto modelu je to, že v pĜípadČ               variabilních výnosĤ z rozsahu svým zadefinováním umožĖuje zkombinovat vstupovou               i výstupovou orientaci modelu. Formulaci koneþného problému lineárního programo-               vání pak mĤžeme zapsat následujícím zpĤsobem:                                          ௠                         ௞                                      ͳ    ܵ ூ                  ͳ    ܵ ை                               ݉݅݊ ݐ െ  Ǥ෍  ௜      œƒ ‘‡œ‡Àǣ ͳ ൌ ݐ ൅ Ǥ෍  ௜                                      ݉    ݔ ௜଴                 ݇    ݕ ௝଴                                        ௜ୀଵ                       ௝ୀଵ                                                                                     ݐ࢞ ଴ ൌࢄࢫ ൅ ࡿ ூ                                                                                     ݐ࢟ ଴ ൌࢅࢫ ൅ ࡿ ࡻ                                                               ூ                                                                     ࡻ                                                                                                 ࢫ ൒ ૙ǡ ࡿ ൒૙ǡ ࡿ ൒૙                     kde t pĜedstavuje vhodnou konstantu, která zajistí, aby byl jmenovatel ɏ roven 1,                                               ூ                                          ூ                                ை                                      ௢               a kde  pak  ߉ൌ ݐࣅǡ ࡿ ൌݐ࢙  ܽ ࡿ ൌݐ࢙ . Všechno další znaþení je v souladu s pĜed-               cházející þástí.                                                                                                                 65","ref. zemč   FRA,LIT,SUI   FRA,LIT,SUI   BEL   FRA,LIT   FRA,LIT   FRA,LIT,SUI   ESP   FIN   FRA   FRA,LIT   ESP,FRA,POR   BEL,FRA,LIT,SUI   FRA,POR,SUI   LIT   FRA,LIT   FRA,LIT,SUI   FRA,LIT   POR   FRA,LIT   BEL,FRA,LIT   SUI   FRA,LIT,SUI   FRA,LIT                          s_tkm  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1 866  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0                           s_pkm  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0                          s_kf  2480  157  0  929  2 304  671  0  0  0  42 941  1 279  0  20 251  0  9  770  14 596  0  12 280  0  0  933  7 527                          _kp  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0                         _l   59  0     46  0  0  0  0  0  0  0  44  0       0                          264     847  262       8 111         921  2 322  777  003  024  1 119                         _d  0  0  3  07  0  0  0   5  153  0  0  07  168  0  370  35  0  0  785                         Poĝ.  11   23   1   22   12   19   1   1   1   9   17   15   8   1   21   20   14   1   16   13   1   18   10                         Ț                          0,79  0,22  1,00  0,32  0,71  0,36  1,00  1,00  1,00  0,88  0,42  0,49  0,93  1,00  0,33  0,34  0,55  1,00  0,45  0,65  1,00  0,39  0,86                          kf                          18856  4 595  34 391  12 825  6 632  31 656  14 973  10 934  30 196  119 916  4 763  11 766  40 819  9 648  1 498  7 921  74 408  3 043  46 863  3 921  11 525  17 536  17 079                           kp  3010  181  6 214  1 599  553  4 561  5 268  1 035  16 255  18 671  793  3 253  9 825  363  123  502  7 224  1 051  3 313  362  4 533  1 709  1 304                          l                          43484  5755   7 637  1 017   114 768  9 004   33 513  4 144   13 372  2 722   59 137  9 486   32 440  15 041   10 109  5 919   162 029  29 901   240 008  33 862   6 856  2 552   32 413  7 892   93 574  16 861   10 717  1 765   2 938  699   13 168  1 157   121 663  19 627   3 573  2 842   65 367  10 777   8 010  1 228   27 928  3 344   33 170  3                  Tabulka 2.4—2 Výsledky CCR modelu   tkm  pkm  18234   10 275  1 279   8  58 274   18 592  4 671   2 335  3 580   1 810  15 951   6 759  10 224   23 343  10 777   4 052  40 432   86 664  91 178   76 929  786   1 657  8 866   5 848  21 981   46 998  14 748   398  743   148  2 873   486  39 200   17 958  2 549   3 814  12 801   6 880  3 873   834  16 227                         d                                      mu  AUS   BAH   BEL   BLG   CRO   CZE   ESP   FIN   FRA   GER   GRE   HUN   ITA   LIT   MKD   MOL   POL   POR   RO   SLO   SUI   SVK   TUR","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                     Porovnejme nyní výsledky tČchto dvou modelĤ, jež jsou obsahem tabulky 2.4—               3, s výsledky modelu CCR. Ve vČtšinČ studií souvisejících s problematikou efektivity               na železnicích se pracuje s CCR modelem, jako napĜ. Cantos  et al. (2010), nebo               s modelem BCC, jako napĜ. Driessen et al. (2006). Cantos et al. (2012) porovnává oba               modely. Model BCC podle nich ukazuje na skuteþnost, že v malých zemí je nižší tech-               nická efektivnost v dĤsledku existence rostoucích výnosĤ z rozsahu, které tyto zemČ               nedokážou plnČ využít. Když srovnáme námi obdržené výsledky, mĤžeme tuto skuteþ-               nost potvrdit. Nejvyšší nárĤst efektivnosti sledujeme právČ u menších zemí. Otázkou               však zĤstává, zda je možné tento nárĤst efektivnosti pĜiþítat klesajícím výnosĤm               z rozsahu. Je nutno poznamenat, že z konstrukce produkþní množiny pro model BCC               vyplývá, že každá þinící jednotka, která má nejmenší nebo nejvČtší množství nČkterého               ze vstupĤ, musí tvoĜit tuto hranici, a tedy bude chápaná jako Pareto efektivní. V pĜípa-               dČ studie Cantos et al. (2012) tuto roli zaujalo pravdČpodobnČ Lucembursko a možná               i Irsko. Tady bychom opravdu mohli oþekávat, že tyto zemČ leží na hranici produkþní               funkce. V našem pĜípadČ je jednou z Pareto efektivních zemí Makedonie. Zde je zĜej-               mČ dosti odvážné pĜedpokládat, že by uvedená zemČ na této hranici reálnČ ležela. Tím               jsou pravdČpodobnČ zkreslovány hodnoty efektivity pro ty zemČ, které mají Makedonii               ve své referenþní množinČ. Nejvyšší efekt to má právČ na ty menší zemČ, které jsou               blízko produkþní množinČ Makedonie, a tudíž je efektivita vĤþi ní pomČĜována z vČtší               þásti. Když se podíváme do výsledkĤ, tak opravdu nejvyšší zmČny zaznamenaly zemČ               jako Bosna a Hercegovina, Moldávie a Slovinsko. Velmi markantní narĤst pozorujeme               také u Polska, které nemá Makedonii ve své referenþní množinČ. K pĜípadu Polska se               vrátíme pozdČji. VýraznČjší nárĤst zaznamenalo též Chorvatsko a ěecko. Naopak roli               zemČ, která z pozice všech promČnných zaujímá postavení nejmohutnČjšího železniþ-               ního odvČtví, je NČmecko. Zde bychom mohli dát za pravdu i tomu, že mírný odklon               od hraniþní produkþní funkce by mohl být zpĤsoben klesajícími výnosy z rozsahu. Jak               je možné si dále povšimnout, u všech zemí došlo k mírnému navýšení efektivnostního               skóre. To je ale zpĤsobeno pouze tím, že pracujeme s omezenČjší produkþní množi-               nou, a tedy projekce na její hranici nemĤže být z povahy vČci vzdálenČjší.                                                                                                    67","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            Tabulka 2.4—3 Výsledky BCC a SBM modelu                    BCC                                                SBM           mu   CC Ț  poĝ.  s_d   _l   s_kp  s_kf   s_pkm s_tkm BCC ref. zemč  SBM Ț  poĝ. SBM ref.           AUS   0,79  15  0  5 995  0  2 665  0   0 BEL,FRA,LIT,SUI  0,67  10 LIT,SUI           BAH   0,73  17  3  2 342  0  1 546  80  0 LIT,MKD       0,17  23 FRA,LIT           BEL   0,00  1   0    0   0    0     0   0 BEL           1,00  1 BEL           BLG   0,38  22  0  4 330  0  896    0   0 FRA,LIT,MKD,SUI  0,25  22 LIT,SUI           CRO   0,84   14   866  4 079   0  2 284   0   0  FRA,LIT,MKD   0,45   13  FRA,LIT           CZE   0,36  23  0   860  0   673    0   0 FRA,LIT,MKD,SUI  0,33  17 LIT,SUI           ESP   1,00  1   0    0   0    0     0   0 ESP           1,00  1 ESP           FIN   0,00  1   0    0   0    0     0   0 FIN           1,00  1 FIN           FRA   0,00  1   0    0   0    0     0   0 FRA           1,00  1 FRA           GER   1,00  1   0    0   0    0     0   0 GER           0,72  9 FRA,LIT,SUI           GRE   0,59  18  61   0   0   737    0  683 FRA,MKA,POR  0,30  18 FRA,SUI           HUN   0,55  19 2 276  0  89   0     0   0 BEL,FRA,MKD,SUI  0,40  15 LIT,SUI           ITA   0,94  11  99  111  23  127   84  115 FRA,POR,SUI  0,80  8 FRA,SUI           LIT   0,00  1   0    0   0    0     0   0 LIT           1,00  1 LIT           MKD   0,00  1   0    0   0    0     0   0 MKD           0,27  21 FRA,LIT           MOL   0,77   16   0  5 685   150  3 322   0   0  LIT,MKD,SUI   0,28   20  LIT,SUI           POL   0,00   1  5 050  3 920   0  25 919   0   0  BEL,FRA,LIT   0,44   14  LIT,SUI           POR   0,00  1   0    0   0    0     0   0 POR           1,00  1 POR           RO    0,45   20  1 284  9 614   0  12 322   0   0  FRA,LIT,MKD   0,30   18  LIT,SUI           SLO   0,86  13  0  1 429  0   29    0   0 FRA,LIT,MKD,SUI  0,57  11 LIT.SUI           SUI   0,00  1   0    0   0    0     0   0 SUI           1,00  1 SUI           SVK   0,43  21  0  4 709  0  1 214  0   0 FRA,LIT,MKD,SUI  0,34  16 LIT,SUI           TUR   0,88   12  4 775  11 008   0  7 554   0   0  FRA,LIT,MKD   0,52   12  FRA,LIT                ShrĖme ještČ výsledky modelu SBM. Zde mají v porovnání s CCR modelem           všechny zemČ efektivnostní skóre stejné nebo nižší. OpČt se nejedná o nic pĜekvapivé-           ho, ale pouze odraz toho, že v modelu SBM jsou do koneþného efektivnostního skóre           zapoþítány již zmiĖované pĜebytky vstupĤ, popĜ. nedostatky na nČkterém z výstupĤ.           VýraznČjší propad na efektivitČ je zaznamenám v pĜípadČ Chorvatska a Turecka, na-           opak ýeská republika, Slovensko a Slovinsko si v celkovém žebĜíþku zemí mírnČ po-           lepšily.               Jak jsme již pĜedeslali, velice zajímavá je situace Polska, které v BCC modelu           vychází jako efektivní, a pĜitom nemá Makedonii v referenþní množinČ. Když se ale           podíváme na hodnoty pĜebytkĤ vstupĤ, uvidíme u Polska obrovské hodnoty. PravdČ-           podobnČ se zþásti jedná i o urþitou náhodu, kdy kombinace kapitálové zásoby v osobní             68","Kvantitativní nástroje modelování železniþního dopravního trhu                dopravČ a výstupĤ umožnila Polsku dostat se na produkþní hranici. Tento výsledek je               umožnČn i tím, že DEA hledá váhy pro vstupy a výstupy tak, aby maximalizovaly vý-               sledné efektivnostní skóre. To ji však taktéž umožĖuje pĜisoudit nČkterým zemím pro               vybrané vstupy a výstupy dokonce i hodnotu nula. Kdybychom se podívali na hodnoty               vah vstupĤ, zjistili bychom, že opravdu délka tratí, zamČstnanci i nákladní kapitálová               zásoba mají pĜisouzenou hodnotu nula. Tedy v pĜípadČ variabilních výnosĤ z rozsahu               je Polsko efektivní za pĜedpokladu, že bychom pomČĜovali výstupy pouze s ohledem               na kapitálovou zásobu v osobní dopravČ.                 2.4.4 Model zajištčné oblasti (Assurance-region model)                Jednou ze zmiĖovaných pĜedností metody DEA je to, že dokáže pomČĜovat efektivnos-               ti jednotlivých þinících jednotek, aniž bychom museli znát informace o cenách vstupĤ               a výstupĤ. Tato flexibilita má však i své stinné stránky, jak jsme již pĜedeslali               v pĜípadČ Polska v modelu BCC. Tato úplná volnost ve výbČru vah mĤže vést k tomu,               že budeme srovnávat efektivnost jednotlivých pĜepravcĤ na základČ nereálných ohod-               nocení jednotlivých vstupĤ a výstupĤ. Za tímto úþelem byla vyvinuta další modifikace               modelu DEA, která byla poprvé pĜedstavena v þlánku Thompson et al. (1986). Tato               modifikace umožĖuje do modelu zadat hranice omezení, v nichž se mohou hodnoty               pĜíslušných vah realizovat.                    U tohoto pĜístupu však vyvstává problém, jaké zvolit nastavení hranic pro jednot-               livé váhy. Jak uvádí Cooper (2007), existují dva základní pĜístupy k tomuto problému.               Jeden spoþívá ve využití expertního odhadu nad relativními hodnotami jednotlivých               vstupĤ a výstupĤ. Pokud se tento odhad jen tČžko získává, doporuþuje se nahlédnout               do hodnot pĜiĜazených standardní metodou DEA a stanovit hranice na základČ repre-               zentativních  þinících jednotek. Kdybychom se  podívali na hodnoty jednotlivých               pomČrĤ vah mezi promČnnými, které nám vrátí CCR model (viz Tabulka 2.4—2), zjis-               tíme, že jejich vysoká variabilita  nám toho napoví jen málo. S pĜihlédnutím na               prĤmČrné hodnoty jednotlivých veliþin (viz Tabulka 2.4—1) jsme stanovili následující               benevolentní prostor pro jednotlivé pomČry vah:                  x  pomČr vah osobní a nákladní pĜepravy musí ležet mezi 0,2 a 5:  Ͳǡʹ ൑                     ݑ ௣௞௠ Τ ݑ ௧௞௠  ൑ͷ                   x  pomČr vah u kapitálové zásoby v osobní a nákladní dopravČ musí ležet mezi 0,2                     a 20: Ͳǡʹ ൑ ݒ Τ ݒ ௞௙  ൑ʹͲ                                ௞௣                  x  pomČr vah práce a délky tratí k celkové kapitálové zásobČ musí ležet mezi 0,2                                Τ                     a 1: Ͳǡʹ ൑ ݒ ሺݒ ௞௙  ൅ݒ ሻ ൑ͳǢ Ͳǡʹ ൑ݒ Τ ሺݒ ௞௙  ൅ݒ ሻ                                                      ௗ                                                               ௞௣                               ௟                                        ௞௣                  x  souþet váhových pomČrĤ uvedených v pĜedchozím bodČ musí být rovný nebo                                                   Τ                     vyšší než 0,5:   Ͳǡͷ ൑ ሺݒ ൅ݒ ሻሺݒ ௞௙  ൅ݒ ሻ.                                                           ௞௣                                             ௟                                                 ௗ                                                                                      69","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                Úlohu lineárního programování se zavedením tČchto restrikcí je pak možné for-           mulovat jako                                 ݉݅݊ ߠ    œƒ ‘‡œ‡Àǣ    ࢅࣅ ൅ ࡽ࣎ ൒ ࢟ ଴                                                            ߠ࢞ ૙ െࢄࣅ൅ࡼ࣊ ൒ ૙ ,                                                           ࣅ ൒ ૙ǡ ࣊ ൒ ૙ǡ ࣎ ൒ ૙                kde v maticích P a Q jsou zakomponována jednotlivá vstupní a výstupní váhová           omezení pĜevedená do lineární reprezentace takovým zpĤsobem, že                              Ͳ    Ͳ    Ͳ   Ͳ   െ  ͳ  ͳ  െ  ͳ                            Ͳ    Ͳ   െ  ͳ  ͳ  Ͳ    Ͳ  െ  ͳ     െͳ   ͳ                       ܲൌ ൦                              ൪ ǡܳ ൌ ቂ     ቃ                           െͳ    ͳ   Ͳǡʹ െͳ Ͳǡʹ െͳ Ͳǡͷ         Ͳǡʹ െͷ                           Ͳǡʹ െʹͲ Ͳǡʹ െͳ Ͳǡʹ െͳ Ͳǡͷ                Tabulka 2.4—4 ukazuje, jak se hodnota technické efektivnosti zmČnila po zave-           dení váhových restrikcí. Nejprve si povšimnČme, že hodnoty efektivnostního skóre           jsou u všech zemí nižší než v tabulce 2.4—3, popĜ. se nezmČnily. To opČt není nic           pĜekvapujícího, neboĢ jsme do modelu vnesli urþité dodateþné restrikce, které mnohdy           zabraĖují dosažení stejnČ vysoké hladiny efektivnosti. PrĤmČrný pokles efektivity byl           zhruba 18 %, což rozhodnČ není zanedbatelné þíslo. Navíc smČrodatná odchylka pro-           centuálního odchýlení je 14, což naznaþuje, že pokles není rovnomČrný. Na druhou           stranu se efektivnostní žebĜíþek zemí zmČnil pouze marginálnČ. NapĜ. ýeská republika           se Slovinskem a Maćarskem poskoþily o dvČ pĜíþky nahoru, a naopak Chorvatsko           a Rumunsko se o 3 a 4 pĜíþky propadly. Další pomČrnČ zajímavou skuteþností je, že           BČlorusko, ŠpanČlsko a Finsko spadly z odhadované hraniþní funkce, tudíž došlo           k jejímu pozmČnČní. Avšak tyto zemČ se vyskytovaly jen vzácnČ v referenþních mno-           žinách dalších zemí, takže tento druhotný efekt nemČl výraznČjší dopady na výsledné           hodnoty technické efektivnosti. V posledních dvou sloupcích tabulky 4 jsou ještČ uve-           deny výsledky aplikace pĜidaných omezení do modelu variabilních výnosĤ z rozsahu.           PĜi jejich vzájemném porovnávání bychom našli vesmČs podobné odlišnosti jako           v pĜípadČ modelu s konstantními výnosy z rozsahu. Za zmínku však stojí již diskuto-           vané Polsko, u kterého se po zanesení urþitých restrikcí jeho abnormálnČ vysoké           efektivnostní skóre vrátilo k pĤvodním hodnotám.                            70","AR-BCC  ș poĜ.  10  0,67  23  0,48  7  1,00  22  0,27  15  0,49  17  0,33  5  0,97  6  0,92  1  1,00  9  1,00  16  0,52  13  0,46  8  0,89  1  1,00  19  1,00  21  0,39  14  0,60  1  1,00  20  0,28  11  0,79  1  1,00  18  0,34  12  0,45                                0,30  0,30  0,30  0,30  0,30  0,30  0,21  0,20  0,30  0,30  0,24  0,30  0,30  0,27  0,30  0,30  0,30  0,20  0,30  0,30  0,30  0,30  0,21                               0,20  0,20  0,20  0,20  0,20  0,20  0,29  0,30  0,20  0,20  0,26  0,20  0,20  0,23  0,20  0,20  0,20  0,30  0,20  0,20  0,20  0,20  0,29                         AR-CCR ș poĜ.U pkm/u tkm V l/(v kp+v kf)V l/(v kp+v kf)V d/(v kp+v kf)  20,00  0,20  0,20  0,20  20,00  20,00  1,82  20,00  0,55  20,00  20,00  0,20  20,00  12,53  0,20  0,20  20,00  10,73  20,00  0,20  1,32  0,20  20,00                                 2,08  0,43  0,43  0,43  2,08  2,08  5,00  1,92  3,06  2,08  5,00  0,43  5,00  0,64  0,43  0,43  2,08  4,00  2,08  0,43  1,37  0,43  1,97                             10  23  7  22  15  17  5  6  1  9  16  13  8  1  19  21  14  1  20  11  1  18  12                            0,62  0,17  0,86  0,22  0,38  0,33  0,94  0,91  1,00  0,69  0,34  0,43  0,83  1,00  0,28  0,23  0,42  1,00  0,28  0,58  1,00  0,32  0,45                  Tabulka 2.4—4 Srovnání CCR s AR-CCR a AR-BCC modelem                        V l/(v kp+v kf)V d/(v kp+v kf)  0,35  0,00  0,00  0,00  1,18  0,00  0,00  0,00  0,00  0,00  0,35  0,00  0,05  0,12  0,02  0,09  0,00  0,02  0,35  0,00  0,00  0,08  0,00  0,05  0,25  0,20  0,27  0,11  0,00  0,00  0,35  0,00  0,00  0,00  0,38  5,12  0,00  0,00  0,00  0,00  3,36  0,38  0,35  0,00  0,00  0,00                                CCR       1,10     258,13  79,94  0,64  0,46  236,84  64,47  2,57  0,28                        V kp/v kf   -1,19E+10  3,51E+09  -2,33E+10  -2,08E+11  1,07E+09  -1,49E+09  -1,09E+11  -6,83E+07  1,01E+11  4,94E+09  -2,96E+08  -2,27E+10  1,50E+13  3,46E+10                          poĜ.U pkm/u tkm   4,76  11  9,01  23  0,60  1  9,01  22  9,01  12  4,76  19  37,75  1  4,07  1  9,90  1  4,76  9  5,86  17  0,35  15  3,62E+07  8  0,66  1  9,01  21  4,76  20  9,01  14  2,61  1  9,01  16  0,71  13  818,63  1  4,76  18  9,01  10                                 0,79  0,22  1,00  0,32  0,71  0,36  1,00  1,00  1,00  0,88  0,42  0,49  0,93  1,00  0,33  0,34  0,55  1,00  0,45  0,65  1,00  0,39  0,86                        ș                        dmu   AUS   BAH   BEL   BLG   CRO   CZE   ESP   FRA   GER   GRE   HUN   MKD   MOL   POL   POR   SLO   SVK   TUR                                            FIN         ITA   LIT      RO   SUI","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            Tabulka 2.4—5 Spearmanĥv koeficient poĝadové korelace                           CCR         BCC         SBM        AR-CCR      AR-BCC               CCR         1,000       0,748       0,987       0,967       0,722               BCC         0,748       1,000       0,732       0,740       0,906               SBM         0,987       0,732       1,000       0,975       0,730             AR-CCR        0,967       0,740       0,975       1,000       0,776             AR-BCC        0,723       0,906       0,730       0,776       1,000                 Na závČr ještČ pĜikládáme tabulku koeficientĤ poĜadové korelace žebĜíþkĤ zemí           v rámci diskutovaných modifikací modelĤ DEA. Z této tabulky vyplývá, že nejvýraz-           nČjší rozdíl mezi výsledným poĜadím zemí nacházíme mezi modely s konstantními                                      38           a variabilními výnosy z rozsahu.  Ale jak jsme ukázali, i další modifikace mají své           opodstatnČní.               V rámci porovnání standardní metody DEA jsme nejdĜíve poukázali na to, že           model BCC nemusí být vždy lepší než model CCR. V modelu BCC se totiž mohou           nČkteré zemČ dostat na hraniþní produkþní funkci pouze díky tomu, že disponují nej-           nižšími, popĜ. nejvyššími vstupy.  Nabízí se pak otázka, zda je opravdu možné na nČ           nahlížet jako na efektivní. Pokud by tyto zemČ byly neprávem zaĜazeny na hraniþní           produkþní funkci, mĤže dojít k vychýlení odhadĤ technické efektivnosti u dalších ze-           mí. V model SBM, který do výpoþtu efektivnostního skóre zahrnuje i alokaþní           neefektivnost, došlo oproti modelu CCR pouze k dílþím korekcím.               Hlavní pĜínos této studie spoþívá v posouzení dopadu zavedení restrikcí na volbu           vah vstupĤ a výstupĤ. Nejprve jsme poukázali, že bez zavedení restrikcí byly váhy pro           jednotlivé zemČ voleny velmi odlišnČ a þasto s hodnotami velmi vzdálenými od reálné           situace. Po zavedení restrikcí se hodnota efektivnostního skóre snížila v prĤmČru o 18 %.           PĜestože se úrovnČ odhadnuté technické neefektivnosti výraznČ zmČnily, na poĜadí           v efektivnostním žebĜíþku zemí se tato úprava dramatiþtČji nepodepsala. Pokud by te-           dy bylo naším cílem co nejpĜesnČji zmČĜit vzájemnou efektivnost zemí v železniþní           dopravČ, pak by jistČ bylo žádoucí pĜistoupit k bohatší modelové struktuĜe a jejímu           výbČru vČnovat zvýšenou pozornost. Pokud však odhad efektivnosti pĜedstavuje pouze           dílþí þást hlubší analýzy, pak se konkrétní volba modelové specifikace pravdČpodobnČ           na koneþných výsledcích výraznČji neprojeví.                   38             Nutno  však  poznamenat, že hodnota tohoto  korelaþního  koeficientu byla do znaþné míry  ovlivnČna právČ           situací Polska.             72","3  MIKROEKONOMICKÉ MODELY STRUKTURY                     ODVċTVÍ ŽELEZNIýNÍ DOPRAVY A PROBLÉM                    REGULACE                   3.1 NÁKLADOVÁ ANALÝZA ŽELEZNIýNÍCH DOPRAVCģ                Nákladová analýza má v ekonomii dopravy dvČ hlavní využití.  ýást studií popisuje               vlastnosti železniþního odvČtví, které se obvykle odvozují z parametrĤ nákladových               funkcí odhadnutých pro reálný postup výroby. Jiné studie mČĜí efektivnost železniþ-               ních dopravcĤ. Za tímto úþelem obvykle odhadují nákladovou (nebo produkþní) funkci               tzv. hraniþní firmy, tedy dopravce, který pĜi výrobČ minimalizuje náklady (maximali-               zuje produkt) a používá nejlepší dostupnou technologii.                    V první þásti tohoto oddílu se budeme vČnovat vlastnostem železniþní dopravy.               KonkrétnČ nás bude zajímat, zda je železniþní odvČtví pĜirozený monopol, což se ob-               vykle zjišĢuje pomocí testu subaditivity nákladové funkce, a zda je infrastruktura               a pĜeprava separabilní, tedy zda vertikální separace nezpĤsobí nárĤst nákladĤ. Druhá               þást tohoto oddílu bude obsahovat pĜehled studií zabývajících se efektivností železniþ-               ního odvČtví. NejdĜíve pĜedstavíme studie, které zkoumají vliv rĤzných faktorĤ na               efektivnost železniþní dopravy. NáslednČ pĜedložíme struþný pĜehled studií srovnáva-               jících relativní význam rĤzných typĤ neefektivnosti na železnici.                    V tomto oddíle se budeme vČnovat témČĜ výhradnČ studiím vydaným po roce               2000. PĜehled dĜíve publikované literatury nabízí napĜ. Bitzan (2000) a Oum  et al.               (1999). Studie zkoumající vlastnosti železniþního odvČtví pĜedstavuje v pĜehledné               formČ Tabulka 3.1—1. Tabulka 3.1—2 shrnuje základní údaje o studiích zabývajících               se efektivností železniþních dopravcĤ.                 3.1.1 Vlastnosti odvčtví železniÿní dopravy                NejdĜíve si pĜedstavíme práce, které testují, zda je železniþní doprava pĜirozený mo-               nopol. OdvČtví považujeme za pĜirozený monopol v pĜípadČ, že je nákladová funkce               firem v tomto odvČtví striktnČ subaditivní. Pro striktnČ subaditivní nákladovou funkci                Cy i                 ()platí, že                                             ௡        ௡                                         ܥ൭෍ ݕ ൱൏෍ ܥሺݕ ሻ                                                ௜                                                           ௜                                            ௜ୀଵ      ௜ୀଵ                                                                                        73","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                kde ݕ  je výstup nebo vektor výstupĤ firmy ݅ ƒ ݊ je kladné pĜirozené þíslo. Shin                    ௜           a Ying (1992) navrhují pro mČĜení subaditivity nákladové funkce simulaci, pĜi které           zjišĢují, v kolika pĜípadech platí, že                                       ெ                                                ௔                                                       ௕                                    ܥሺݕ ሻ ൏ܥሺݕ ሻ ൅ܥሺݕ ሻ                                                                   ࢈                                                            ࢇ                      ࡹ               kde ܥሺ࢟ ሻ jsou náklady monopolního odvČtví a ܥሺ࢟ ሻ ƒ ܥሺ࢟ ሻ jsou náklady fi-                                                                                ெ           rem a a  b  v duopolním odvČtví. Monopol vyrábí v této simulaci tĜi rĤzné výstupy ݕ ,                                                                                ଵ                                                           ெ                                                       ெ                                               ࡹ            ெ                 ெ                                                              ெ           ݕ  ƒ ݕ  a jeho náklady se tedy rovnají ܥሺ࢟ ሻ ൌܥሺݕ ǡݕ ǡݕ ሻ. Monopolní výstup je                 ଷ            ଶ                                                          ଶ                                                              ଷ                                                       ଵ           rozdČlen mezi duopolisty tak, že platí:                                               ெ                                                        ெ                                                    ெ                                      ࢇ                                   ܥሺ࢟ ሻ ൌܥሺߦݕ ǡߣݕ ǡߛݕ ሻ                                                   ଶ                                                        ଷ                                               ଵ                                                      ெ                              ࢈                                            ெ                                                                ெ                          ܥሺ࢟ ሻ ൌܥሺሺͳെߦሻݕ ǡ ሺͳെߣሻݕ ǡ ሺͳെߛሻݕ ሻሻ                                            ଵ                                                               ଷ                                                      ଶ               kde ߦǡ ߣǡ ߛ ൌ ሼͲǡͳǢ ͲǡʹǢ ǥ Ǣ Ͳǡͻሽ.               Míru subaditivity nákladové funkce pak lze mČĜit napĜ. procentem všech rozdČ-           lení výstupu mezi firmy  a  a b , pro které byly náklady monopolu nižší než náklady           duopolu.  Tímto zpĤsobem mČĜí míru subaditivity Bitzan (1999), Bitzan (2003)           a Wills-Johnson (2008). Ivaldi a McCullough (2008) používají pĜi mČĜení subaditivity           podobné simulace navržené Evansem a Heckmanem (1984).               Bitzan (1999) zkoumá subaditivitu translogaritmické nákladové funkce odhadnu-           té na datech Class I nákladních dopravcĤ v USA pro konstantní a variabilní velikost           železniþní sítČ. Nákladová funkce pĜi zachování konstantní železniþní sítČ je striktnČ           subaditivní pro 99 až 100 % pĜípadĤ. Tento výsledek ukazuje, že by jedna firma doká-           zala obsloužit stávající železniþní síĢ s nižšími náklady než více firem. Nákladní           železniþní doprava na dané železniþní síti je tedy pĜirozený monopol. Kdyby však           každý z duopolistĤ používal jinou železniþní síĢ, byla by nákladová funkce subaditivní           jen u 37 až 38 % pĜípadĤ. PĜi variabilní železniþní síti tudíž nelze Class I železnici po-           važovat za pĜirozený monopol. Bitzan (1999) tedy zjišĢuje, že zatímco fúze dvou           dopravcĤ využívajících stejnou železniþní síĢ by pravdČpodobnČ vedla k nižším nákla-           dĤm, nákladová výhodnost fúze dopravcĤ operujících na rĤzných železniþních sítích je           sporná. Bitzan (2003) odhaduje translogaritmickou kvazinákladovou funkci na stej-           ných datech jako Bitzan (1999) a zjišĢuje subaditivitu u více než 60 % pĜípadĤ.           Protože kvazinákladová funkce neobsahuje náklady na údržbu železnice (fixní vstup),           mĤžeme z tohoto výsledku usuzovat, že by vstup dalších firem do stejné železniþní sítČ           vedl k nárĤstu nákladĤ i v pĜípadČ, že by byla provedena vertikální separace infrastruk-           tury a služeb. Ivaldi a McCullough (2008) odhadují McFaddenovu generalizovanou           nákladovou funkci na datech Class I nákladních pĜepravcĤ v USA. Nacházejí subaditi-           vitu u 94 až 97 % všech pĜípadĤ, což opČt svČdþí o tom, že je Class I železnice           pĜirozený monopol. A koneþnČ Wills-Johnson (2008), který odhaduje translogaritmic-           kou nákladovou funkci na  datech australských železniþních dopravcĤ, nachází           subaditivitu ve více než 75 % pĜípadĤ. To znamená, že i australské regionální želez-           niþní sítČ vykazují známky pĜirozeného monopolu.            74","Mikroekonomické modely struktury odvČtví železniþní dopravy a problém regulace                     Další vlastností nákladové funkce, která souvisí se subaditivitou, je nákladová               komplementarita. Náklady  na výrobu dvou výstupĤ jsou komplementy, jestliže rĤst               výroby jednoho výstupu snižuje náklady na výrobu ostatních výstupĤ. Pokud jsou ná-               klady na výrobu rĤzných výstupĤ komplementy, monopol vyrábČjící vČtší množství               všech výstupĤ bude mít nižší náklady než trh s více firmami. Ivaldi a McCullough               (2001) zjišĢují, že vČtší produkce nČkterých typĤ výstupu v odvČtví Class I nákladních               pĜepravcĤ v USA snižuje mezní náklady na výrobu ostatních výstupĤ. Lze tedy usuzo-               vat, že náklady jednoho dopravce v Class  I železnici, který nabízí více produktĤ,               budou nižší než náklady více firem. Tento výsledek je v souladu se závČry studie               Bitzana a Wilsona (2008), kteĜí zjišĢují, že konsolidace v Class I nákladní pĜepravČ               vedla k výraznému snížení nákladĤ odvČtví.               Tabulka 3.1—1: Vlastnosti železniÿního odvčtví                                                      Specifikace                   ýlánek       PĜedmČt zkoumání                         ZávČry                                                  nákladové funkce                                                  Translog specifika-                            Vliv fúzí na náklady na datech 30   ce funkce   PĜi konstantní velikosti železniþní sítČ                Bitzan (1999)   Class I nákladních pĜepravcĤ v USA  dlouhodobých nákladĤ   je Class I železnice pĜirozený monopol                            v letech 1983–1997    doplnČná o podílové   a pĜi variabilní velikosti železniþní sítČ                                                  rovnice        není pĜirozený monopol.                                                                 Náklady osobní pĜepravy                            Vliv vertikální separace na náklady   Multiproduktový   a infrastruktury jsou substituty. Nákla-                Cantos (2001)   na datech 12 evropských spoleþností  translog zahrnující   dy nákladní pĜepravy a infrastruktury                            v letech 1973–1990    hodnotu infrastruktury                                                                 jsou komplementy.                            Vliv vertikální separace a open ac-  Náklady nákladní dopravy                Ivaldi a McCullough  cess na náklady na datech 25 Class I   Multiproduktový   a infrastruktury nejsou komplementár-                (2001)      nákladních pĜepravcĤ v letech 1978–  translog doplnČný   ní. Náklady rĤzných typĤ nákladní                            1997                  o podílové rovnice   dopravy jsou silnČ komplementární.                            Vliv vertikální separace a open ac-  Translog specifikace                            cess na náklady na datech 30 Class I  kvazinákladové funkce  Class I železnice je pĜirozený mono-                Bitzan (2003)                            nákladních pĜepravcĤ v USA v letech  doplnČná o podílové   pol.                            1983–1997             rovnice                            Vliv fúzí na náklady na datech Class  Multiproduktový                Bitzan a Wilson   I nákladních pĜepravcĤ v USA   translog doplnČný   Konsolidace Class I železnice vedla                (2007)                                           k poklesu nákladĤ v odvČtví o 11,4 %.                            v letech 1983–2003    o podílové rovnice                            Vliv vertikální separace a open ac-  Vertikální separace by vedla                Ivaldi a McCullough  cess na náklady na datech 22 Class I   Generalizovaná    k nákladĤm vyšším až o 20–40 %.                (2008)      nákladních pĜepravcĤ v USA v letech   McFaddenova nákla-  Class I železnice je pĜirozený mono-                                                  dová funkce                            1978–2001                            pol.                                                                 Vertikální separace by neovlivnila ná-                            Vliv vertikální separace a open ac-  Multiproduktový   klady. Nákladová funkce je ve vČtšinČ                Wills-Johnson   cess na náklady na datech 5   translog doplnČný   pĜípadĤ subaditivní – konkurence mezi                (2008)      regionálních spoleþností v letech                            1970–2001             o podílové rovnice   více dopravci by vedla k vyšším nákla-                                                                 dĤm.                                                                                           75","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                Nyní pĜedstavíme výsledky studií, které zkoumají, jaký má vertikální separace           infrastruktury a pĜepravních služeb vliv na náklady v odvČtví. Tyto studie volí rĤzné           pĜístupy. Ivaldi a McCullough (2008) zkoumají nákladovou výhodnost vertikální sepa-           race pomocí simulací podobných tČm, které používají pĜi mČĜení subaditivity. ZjišĢují,           že ve více než 84 % pĜípadĤ by byly náklady vertikálnČ separovaného odvČtví vyšší           než náklady integrovaného odvČtví. Z nákladĤ pro jednotlivá pozorování dále vypoþí-           távají, že by vertikální separace v prĤmČru vedla k rĤstu nákladĤ o 20–40 %. Ivaldi           a McCullough (2001) a Cantos (2001) zkoumají, zda jsou náklady na infrastrukturu           a pĜepravu komplementární podobným zpĤsobem jako Ivaldi a McCullough (2001)           v pĜípadČ komplementarity mezi jednotlivými výstupy. Ivaldi a McCullough (2001)           nenacházejí mezi náklady na nákladní dopravu v USA a infrastrukturou komplementa-           ritu. Naopak Cantos (2001) ukazuje na evropských datech, že jsou náklady           infrastruktury a nákladní dopravy komplementy a náklady osobní dopravy           a infrastruktury substituty. A koneþnČ Wills-Johnson (2008) testuje separabilitu pomo-           cí kĜížových cenových elasticit  mezi infrastrukturou a ostatními vstupy. Hodnoty           tČchto elasticit odhadnuté na australských datech nenasvČdþují tomu, že by mČla verti-           kální separace vést k rĤstu nákladĤ.              3.1.2 Efektivnost železniÿních dopravcĥ            Pro zmČĜení efektivnosti železniþních dopravcĤ je nutné odhadnout hraniþní produkþ-           ní, nákladovou nebo pĜíjmovou funkci. Hraniþní produkþní funkce popisuje maximální           výstupy pro dané vstupy, hraniþní nákladová funkce minimální náklady pro dané vý-           stupy a ceny vstupĤ a hraniþní pĜíjmová funkce maximální pĜíjmy pro dané vstupy           a ceny výstupĤ. K odhadu hraniþních funkcí se používají dvČ metody – ekonometrická           metoda stochastické hraniþní analýzy (SFA – Stochastic Frontier Analysis) a analýza           datových obalĤ (DEA – Data Envelopment Analysis) založená na lineárním progra-           mování (pro pĜehled literatury týkající se tČchto metod, viz kapitola 2.1 Modely           a techniky mČĜení efektivnosti).                Efektivnost se dČlí podle typu použité hraniþní funkce na technologickou, nákla-           dovou a pĜíjmovou. PĜi výpoþtu technologické efektivnosti se srovnávají pozorované           hodnoty pro každou firmu s optimálními hodnotami na hraniþní produkþní funkci. PĜi           výpoþtu nákladové efektivnosti se používá analogicky hraniþní nákladová funkce a pĜi           výpoþtu pĜíjmové efektivnosti hraniþní pĜíjmová funkce. Technologická, nákladová           i pĜíjmová efektivnost se skládají ze dvou  þástí, z technické a alokaþní efektivnosti.           Toto dČlení vysvČtlíme na pĜípadu nákladové efektivnosti.               Nákladová efektivnost je definovaná jako C*/C, kde C* jsou minimální náklady,           jejichž pomocí je možné vyrobit dané výstupy, a C jsou skuteþné náklady na výrobu           této kombinace výstupĤ. Technická nákladová efektivnost se rovná C A */C, kde C A *           jsou minimální náklady na výrobu dané kombinace výstupĤ, jestliže firma používá           vstupy ve stejném pomČru jako ve skuteþnosti (pĜi nákladech C). Pomocí technické             76","Mikroekonomické modely struktury odvČtví železniþní dopravy a problém regulace                nákladové efektivnosti lze zmČĜit technologické zaostávání dané firmy. Alokaþní ná-               kladová efektivnost C*/C A * pak mČĜí, jak velká þást neefektivnosti souvisí s volbou               proporce vstupĤ, pĜi které firma pĜi použití nejlepší technologie neminimalizuje nákla-               dy. Graf 3.1—1 znázorĖuje pĜíklad technicky i alokaþnČ neefektivní firmy používající               k výrobČ jednoho výstupu kombinaci dvou vstupĤ  x 1  a x 2 . PĜi skuteþné kombinaci               vstupĤ X má firma náklady C. Kdyby tato firma kombinovala vstupy 1 a 2 ve stejném               pomČru jako skuteþná firma za použití optimální technologie, vyrobila by stejný vý-               stup se vstupy  X A * a s náklady  C A *. Firma produkující tento výstup s minimálními               náklady C* by používala vstupy X*. Vzdálenost mezi izokostami C a C A * indikuje ve-               likost technické neefektivnosti a vzdálenost mezi izokostami C A * a C* míru alokaþní               neefektivnosti této firmy (Cantos et al. 2002).               Graf 3.1—1 Technická a alokaÿní nákladová efektivnost                                           Tabulka 3.1—2 obsahuje základní údaje o studiích zkoumajících efektivnost               v železniþní dopravČ po roce 2000. VČtšina studií pĜedstavených v této tabulce zkoumá               vliv reforem na efektivnost evropských železniþních spoleþností. Cantos et al. (2008)               zjišĢují pozitivní vliv vertikální a horizontální separace na efektivnost. K výraznému               nárĤstu efektivnosti dochází u zemí, kde probČhla vertikální i horizontální separace.               Friebel et al. (2010) ukazují, že reformy jako zavedení pĜístupu k síti pro tĜetí strany               (third-party access), vznik nezávislého regulátora a vertikální separace jsou prospČšné               zejména u zemí, které pĜistoupily k postupnému zavádČní reforem. Naopak v zemích,               které zavedly tyto reformy souþasnČ, vedly reformy k poklesu technické efektivnosti.               Urdanoz a Vibes (2012) odhadují strukturální model železniþního odvČtví zahrnující               endogenní parametr úsilí vedoucí ke snížení nákladĤ. ZjišĢují, že deregulace snižuje               nákladovou neefektivnost. Dále ukazují, že firmy, které provedly institucionální sepa-               raci, tedy úplnou separaci infrastruktury a pĜepravy, mají nižší náklady na úsilí               vedoucí ke zvýšení efektivnosti než firmy, které provedly pouze organizaþní separaci,               což znamená, že infrastrukturu i pĜepravu stále vlastní jedna holdingová spoleþnost.                                                                                       77","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            Tabulka 3.1—2: Efektivnost železniÿních dopravcĥ               ýlánek       PĜedmČt zkoumání      Metoda              ZávČry                                                             PĜíjmová neefektivnost je u vČtšiny fi-                      Nákladová a pĜíjmová efektivnost na           Cantos a Maudos                   SFA s translog specifi- rem vČtší než nákladová neefektivnost.           (2001)     datech 16 národních evropských spo-  kací nákladové funkce  Jedna z významných pĜíþin pĜíjmové                      leþností v letech 1970 až 1990                                                            neefektivnosti jsou regulované ceny.                                                            PĜíjmová neefektivnost je vČtší než                      Nákladová a pĜíjmová efektivnost na           Cantos et al.                                    nákladová neefektivnost. Technická           (2002)     datech 17 evropských spoleþností   DEA   neefektivnost je vČtší než alokaþní nee-                      v letech 1970–1990                                                            fektivnost.                      Vliv vertikální separace a horizontální   Reformy mají obecnČ pozitivní efekt.                      separace na efektivnost, produktivitu   SignifikantnČ vyšší efektivnost a rĤst           Cantos et al.           (2008)     a technologický pokrok na datech 16   DEA   produktivity nalezen pouze v zemích,                      národních železniþních dopravcĤ       kde byla uskuteþnČna jak vertikální, tak                      v EvropČ v letech 1985–2004           horizontální separace.                                                            NČkteré reformy mají pozitivní a nČkteré                                                            negativní efekt na technickou efektiv-                      Vliv regulace a prostĜedí na technic-                      kou efektivnost na datech 31   SFA s translog specifi- nost.           Wetzel (2008)                     kací produkþního   Elektrifikace má pozitivní vliv a hustota                      evropských spoleþností v letech                      1994–2005              modelu         sítČ/osídlení a lokace ve východní Ev-                                                            ropČ negativní vliv na technickou                                                            efektivnost.                      Vliv vertikální separace na technickou   VertikálnČ integrovaní železniþní do-           Growitsch           a Wetzel (2009)   efektivnost na datech 54 firem z 27   DEA   pravci jsou v prĤmČru relativnČ                      evropských zemí v letech 2000–2004    efektivnČjší než neintegrovaní dopravci.                      Vliv yardstick regulace na variabilní   SFA s log-lineární           Mizutani et al.   náklady na datech 34 soukromých   funkcí variabilních ná-  Zavedení yardstick regulace snižuje           (2009)     spoleþností v Japonsku v letech   kladĤ   variabilní náklady.                      1985–2005                      Vliv alokaþní a technické neefektiv-  SFA s translog specifi- Alokaþní neefektivnost má vČtší vliv na           Couto a Graham  nosti na náklady na datech 27   kací funkce variabilních  rĤst nákladĤ než technická neefektiv-           (2009)     železniþních spoleþností v EvropČ   nákladĤ doplnČnou   nost. Vertikální separace snižuje                      v letech 1972–1999     o podílové rovnice   nákladovou neefektivnost.                                                            Reformy jako pĜístup k síti pro tĜetí stra-                      Vliv reforem na technickou efektivnost           Friebel et   osobní dopravy na datech 12 evrop-  SFA s Cobb-                 nu, zavedení nezávislého regulátora           al.(2010)   ských národních dopravcĤ v letech   -Douglasovou           a vertikální separace zvyšují efektivnost                                                            pĜi sekvenþním zavedení a snižují efek-                                             produkþní funkcí                      1980–2003                                                            tivnost pĜi souþasném zavedení.                      Determinanty technické efektivnosti na   Transakþní faktory jsou dĤležitČjší de-           Merkelt et al.   datech 43 švédských, britských           (2010)     a nČmeckých dopravcĤ ve fiskálním   DEA   terminanty technické efektivnosti než                      roce 2006–2007                        institucionální faktory nebo konkurence.                                                            Po liberalizaci firmy vynakládají vČtší                                             SFA se strukturálním                      Odhad vlivu deregulace na efektivnost   úsilí na zvýšení efektivnosti.           Urdanoz a Vibes   na panelových datech 11 evropských   modelem s Cobb-           VČtší efekt u firem, které provedly insti-           (2012)                            -Douglasovou specifi-                      spoleþností v letech 1980–2005        tucionální separaci než u firem, u které                                             kací nákladové funkce                                                            provedly organizaþní separaci.              78","Mikroekonomické modely struktury odvČtví železniþní dopravy a problém regulace                     Growitsch a Wetzel (2009), Couto a Graham (2009) a Merkelt  et al. (2010)               zkoumají efekt vertikální separace na technickou efektivnost. Zatímco Growitsch               a Wetzel (2009) a Couto a Graham (2009) nacházejí pozitivní vliv vertikální separace               na efektivnost železniþních dopravcĤ, Merkelt et al. (2010) zjišĢují, že vertikální sepa-               race nemá signifikantní vliv na technickou efektivnost. Naopak ukazují, že               koncentrace odvČtví má signifikantní pozitivní efekt na technickou efektivnost               u nákladních dopravcĤ a transakþní faktory mají výrazný negativní efekt na technickou               efektivnost.                    Wetzel (2008) se podobnČ jako Merkelt  et al. (2010) zabývá vlivem regulace               i prostĜedí na technickou efektivnost. Nalézá pozitivní vliv existence nezávislého regu-               látora a práva na pĜístup tĜetí strany k síti u nákladní pĜepravy na technickou               efektivnost železniþních spoleþností. PĜístup tĜetí strany k síti v osobní dopravČ má na-               opak negativní vliv na efektivnost. Vliv vertikální separace není signifikantní. Také               zjišĢuje, že podíl elektrifikovaných tratí na celkové délce tratí má pozitivní efekt na               technickou efektivnost a hustota sítČ a osídlení a lokace firmy ve východní EvropČ ne-               gativní efekt na technickou efektivnost.                     KoneþnČ Mizutani  et al. (2009) zkoumají vliv regulace na základČ srovnání               s konkurenþními podniky (yardstick regulation) na nákladovou efektivnost železniþ-               ních spoleþností v Japonsku. Ukazují, že tato regulace má významný pozitivní efekt               jak na nákladovou efektivnost, tak na velikost nákladĤ železniþních spoleþností.                     Jak ukazuje Tabulka 3.1—2, þást pĜedstavených studií srovnává význam rĤzných               druhĤ neefektivnosti v železniþní dopravČ. Cantos a Maudos (2001) a Cantos  et al.               (2002) zjišĢují, že je pĜíjmová neefektivnost evropských dopravcĤ vČtší než nákladová               neefektivnost. Cantos et al. (2002) navíc ukazují, že vČtší þást této neefektivnosti od-               povídá technické neefektivnosti, a to jak v pĜípadČ pĜíjmové, tak v pĜípadČ nákladové               neefektivnosti. Couto a Graham (2009) zkoumají vliv alokaþní a technické neefektiv-               nosti na výši variabilních nákladĤ evropských dopravcĤ. Na rozdíl od Cantose et al.               (2002) zjišĢují, že vČtší þást nákladové neefektivnosti vzniká v dĤsledku volby neefek-               tivní kombinace vstupĤ, tedy v dĤsledku alokaþní neefektivnosti. Ukazují, že               variabilní náklady evropských dopravcĤ mezi roky 1972 a 1999 vzrostly v prĤmČru               o 20 % kvĤli alokaþní neefektivnosti a pouze o 3,6 % kvĤli technické neefektivnosti.                  3.2 NEREGULOVANÉ ODVċTVÍ A PROBLÉM VYLOUýENÍ                 Železniþní odvČtví má specifickou strukturu, v níž operuje firma M, která vyrábí klí-               þový vstup (železniþní infrastrukturu), a tento vstup dodává firmám E, které nabízejí               své výrobky na retailovém trhu (železniþní operátoĜi). Ve výrobČ klíþového vstupu má               pĜitom firma M monopol. Struktura odvČtví však záleží i na dalších faktorech, jme-               nujme alespoĖ nejdĤležitČjší z nich. Firma M mĤže a nemusí pĤsobit na retailovém               trhu. Závislost firem E na M mĤže být rĤzná: v extrémním pĜípadČ potĜebují M na vý-                                                                                       79","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            robu jednotky své produkce fixní množství klíþového vstupu; alternativnČ mohou tento           vstup  þásteþnČ substituovat a snížit jeho spotĜebu, když cena klíþového vstupu           (tzv. access charge) vzroste, což se nazývá obejití klíþového vstupu (bypass). Firmy           na retailovém trhu si mohou konkurovat rĤzným zpĤsobem, mohou být dokonale kon-           kurenþní, mohou tvoĜit BertrandĤv nebo CournotĤv oligopol. Produkce firem na           retailovém trhu mĤže být homogenní nebo nehomogenní. Poþet retailových firem mĤ-           že být v odvČtví fixní nebo se mĤže mČnit, pokud je do odvČtví volný vstup.               V této kapitole budeme diskutovat teoretickou literaturu, která se zabývá trhy           s výše popsanou strukturou z pohledu mikroekonomie a teorie struktury odvČtví. Nej-           prve se budeme vČnovat situaci v odvČtví bez jakékoliv regulace. Ukážeme, že           v takovém pĜípadČ má firma M obvykle tendenci k vertikální integraci a k vylouþení           (foreclosure) ostatních konkurentĤ z odvČtví. Poté se budeme zabývat problémem re-           gulátora, který nastavuje cenu klíþového vstupu. Tento problém je v literatuĜe obvykle           oznaþován jako tzv. ocenČní pĜístupu (access pricing). Ve tĜetí þásti budeme diskuto-           vat, jakým zpĤsobem ovlivĖuje regulace a její forma motivace firmy M investovat do           infrastruktury. Pvní þást textu by tedy mČla þtenáĜi odpovČdČt na otázku, proþ a kdy je           dobré odvČtví regulovat. Druhá þást ukáže, jakým zpĤsobem má být odvČtví regulová-           no a tĜetí þást upozorní na možné problémy regulace.                 V tomto oddíle se budeme vČnovat popisu a analýze situace v neregulovaném           odvČtví. Ukážeme, jak se chovají firmy pĤsobící v odvČtví a jaké jsou zdroje neefek-           tivností vznikajících na tomto trhu. Uvažujme nejprve model separovaného odvČtví, ve           kterém firma M dodává klíþový vstup nČkolika firmám E, ale sama na retailovém trhu           nepĤsobí. PĜestože si firmy E konkurují na jediném trhu, mají urþitou tržní sílu a úþtují           si pĜirážku nad mezní náklady. Tržní síla mĤže být vysvČtlena skuteþností, že produkty           firem E jsou diferencované nebo tím, že firmy E mají kapacitní omezení a konkurují si           cournotovským zpĤsobem. PĜedpokládejme, že firma M nabízí firmám E kontrakty,           které jsou veĜejné. Pokud jsou tyto kontrakty lineární v cenách, pak dochází k dvojí           marginalizaci. Cena na trhu je vyšší než monopolní cena, dochází ke ztrátČ pĜebytku           spotĜebitele i ke ztrátČ ziskĤ v porovnání se situací, kdy na trhu pĤsobí jediná mono-           polní firma. Mathewson a Winter (1984)  Ĝeší tento problém v kontextu lokaþního           modelu a ukazují, že firma M mĤže tento problém Ĝešit rĤznými kombinacemi þtyĜ ná-           strojĤ: omezení cen pro další prodej (dále jen RPM, resale price maintance),           množstevní kvótou, dvousložkovým tarifem nebo rozdČlením trhu. Odlišný zpĤsob Ĝe-           šení problému dvojí marginalizace prezentuje Kvasniþka, StanČk a Krþál (2011), kteĜí           ukazují, že pokud firmy vyjednávají o cenČ a odebraném množství, pak dvojí margina-           lizace nevzniká.                Uvedená analýza je ovšem kriticky závislá na pĜedpokladu, že kontrakty nabíze-           né firmou E jsou veĜejné. Hart a Tirole (1990), O'Brien a Schaffer (1992) a McAfee           a Schwartz (1994) ukazují, že v pĜípadČ neveĜejných kontraktĤ je firma M vystavena           motivaci k oportunistickému jednání, což jí znemožĖuje dosáhnout monopolního zis-           ku. Uvažujme situaci, kdy firma M nabízí firmám E dvousložkový tarif, pĜi kterém             80","Mikroekonomické modely struktury odvČtví železniþní dopravy a problém regulace                stanovuje urþitou jednotkovou cenu a fixní poplatek. Protože má firma M monopolní               postavení a usiluje o maximalizaci zisku, bude fixní poplatek vždy roven oþekávané-               mu zisku firmy E. Zisk firmy E pĜitom závisí na podobČ kontraktĤ, které nabídla firma               M jejím konkurentĤm. Tyto kontrakty ovšem nejsou pro firmu E pozorovatelné. Podo-               ba kontraktu, který bude firma E ochotna akceptovat, proto závisí na oþekáváních               firmy E ohlednČ kontraktĤ nabídnutých jejím konkurentĤm. Hart a Tirole (1990) pĜed-               pokládají, že firmy E tvoĜí CournotĤv duopol a mají tzv. pasivní oþekávání ohlednČ               kontraktĤ, které byly nabídnuty jejich konkurentĤm. Pasivní oþekávání jsou definová-               na tak, že firma považuje kontrakt nabídnutý ostatním firmám za fixní a nezávislý na               kontraktu, který byl nabídnut jí. PĜedpokládejme, že firma M nabízí kontrakty dvČma               firmám E a bude chtít dosáhnout monopolního zisku. Pak firmČ E nabídne kontrakt               definovaný jednotkovou cenou, která v souþtu s pĜirážkou firmy E dá monopolní cenu               a fixní poplatek ve výši poloviny monopolního zisku. Za tČchto pĜedpokladĤ ale firma               E správnČ oþekává, že firma M nabídne jejímu konkurentovi nižší jednotkovou cenu.               Firma E by v takovém pĜípadČ utrpČla ztrátu a nebude tudíž ochotna nabízený kontrakt               pĜijmout. Firma M má tedy problém kredibilnČ se zavázat, že ostatním firmám nabídne               stejný kontrakt. Tato nemožnost kredibilního závazku zpĤsobuje, že tržní cena bude               nižší než monopolní a celkový zisk firem bude nižší než monopolní zisk. Hart a Tirole               (1990) ukazují, že výsledná rovnováha je stejná jako Cournotova rovnováha. Tento               výsledek implikuje, že spotĜebitelský i celkový pĜebytek jsou vyšší v porovnání se si-               tuací, kdy na trhu pĤsobí vertikálnČ intergrovaný monopol. O'Brien a Schaffer (1992)               ukazují, že stejný problém vzniká i v modelu s Bertrandovým oligopolem. McAfee               a Schwartz (1994) pĜedpokládají, že firma M nabízí firmám E kontrakty sekvenþnČ,               a ukazují, že i v tomto pĜípadČ vzniká problém s kredibilitou závazku.                    Pasivní oþekávání pĜedpokládají, že firmy nezmČní svá oþekávání, když je jim               nabídnut nerovnovážný kontrakt. Aby odstranili tento problém, pĜedstavují McAfee               a Schwartz (1994) koncept tzv. opatrných oþekávání (wary beliefs). Opatrná oþekávání               jsou definována tak, že každá z firem E oþekává, že firma M nabídla jejím konkuren-               tĤm optimální kontrakt pĜi jejím daném kontraktu. Firmy E tudíž extrahují               z pozorovaného kontraktu všechny informace ohlednČ kontraktĤ nabídnutých ostatním               firmám. McAfee a Schwartz (1994) ukazují, že v pĜípadČ Cournotova oligopolu vedou               opatrná oþekávání ke stejným výsledkĤm jako pasivní oþekávání. DĤvodem je skuteþ-               nost, že z pohledu firmy M kontrakt podepsaný s jednou firmou E neovlivĖuje               ziskovost kontraktĤ podepsaných s ostatními firmami E. Rey a Verge (2004) dále roz-               víjejí teorii opatrných oþekávání. Ukazují, že v pĜípadČ Bertrandova oligopolu vedou               opatrná oþekávání k jiným výsledkĤm než pasivní oþekávání, a argumentují, že opatr-               ná oþekávání jsou v tomto pĜípadČ vhodnČjším pĜedpokladem, protože odstraĖují               problém neexistence rovnováhy. Také v pĜípadČ Bertrandova oligopolu s opatrnými               oþekáváními vzniká problém kredibility závazku firmy M.                    Všechny pĜedstavené modely pĜedpokládají, že firma M nabízí firmČ E kontrakt               a firma E ho mĤže pouze pĜijmout nebo odmítnout. Segal a Whinston (2003) a Marx                                                                                       81","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            a Schaffer (2007) tento pĜedpoklad opouštČjí. Segal a Whinston (2003) Ĝeší problém           v kontextu modelu principála (firma M) a správce (firmy E) a pĜedpokládají, že každý           správce nabídne principálovi celou množinu kontraktĤ, které je ochoten akceptovat.           Principál poté mĤže z této množiny vybrat jakýkoliv kontrakt. Ani tento zpĤsob vy-           jednávání nevede ke koordinaci a výstup odvČtví je konkurenþnČjší než výstup           integrovaného monopolu.                Z pĜedchozího výkladu je zĜejmé, že problém kredibilního závazku je robustní           vĤþi rĤzným specifikacím modelu. Firma M má nČkolik nástrojĤ, jejichž pomocí mĤže           tento problém Ĝešit a získat celý monopolní zisk. Hart a Tirole (1990) ukazují, že firma           mĤže zvýšit svĤj zisk, pokud se vertikálnČ integruje s nČkterou z firem E a vylouþí           ostatní firmy E z trhu, to znamená, že jim nebude dodávat klíþový vstup nebo stanoví           prohibitivnČ vysokou cenu. Vznik integrovaného monopolu zvyšuje cenu na trhu, sni-           žuje pĜebytek spotĜebitele i celkový pĜebytek. O'Brien a Schaffer (1992) ukazují, že           substitutem vertikální integrace je také RPM nebo rozdČlení trhu. Rey a Tirole (2007)           upozorĖují, že stejného cíle mĤže být dosaženo také pomocí exkluzivního jednání. Ex-           kluzivní jednání je ale úþinné jedinČ v tom pĜípadČ, kdy firmy E nemohou provést           bypass. Uvedené vyluþovací praktiky mají na celkový blahobyt stejný efekt jako verti-           kální integrace.               Výše prezentovaná literatura implikuje následující závČr: KvĤli nemožnosti fir-           my M poskytnout kredibilní závazek je z pohledu maximalizace blahobytu separovaná           struktura odvČtví výhodnČjší než integrovaná struktura. Tento závČr ovšem platí jen           v pĜípadČ, kdy se nemĤže firma M kredibilnČ zavázat, že neprodá firmám E vyšší než           monopolní množství klíþového vstupu. Baake et al. (2004) a White (2007) prezentují           modely, ve kterých se firma M mĤže za cenu urþitých nákladĤ kredibilnČ zavázat, že           neprodá firmám E vyšší než monopolní množství klíþového vstupu. ZávČr           o výhodnosti separované struktury je tím zpochybnČn. Baake et al. (2004) pĜedpoklá-           dají, že se firma M rozhoduje o velikosti svých kapacit pĜed tím, než nabídne firmám           E neveĜejné kontrakty. Velikost kapacit je veĜejnČ pozorovatelná. Firma M má tak           možnost zvolit si nízké kapacity, þímž se kredibilnČ zaváže, že nedodá na trh vyšší než           monopolní množství. PĜi takovém výrobním plánu ale firma M neminimalizuje nákla-           dy na daný objem produkce, þímž vzniká nákladová neefektivnost.             Tabulka 3.2—1: Pĝehled pĝedpokladĥ a závčrĥ mikroekonomických modelĥ včnujících se           analýze neregulovaného odvčtví                   ýlánek            Hlavní pĜedpoklady          Výsledky modelu                                                          Kontrakty s lineární cenou zpĤsobují dvojí                                                          marginalizaci.                              Nabídky jsou veĜejné. Lokaþní model kruho-           Mathewson a Winter (1984)                      Blahobyt a zisky firem mohou být zvýšeny                              vého mČsta.                                                          pomocí RPM, dvousložkového tarifu, roz-                                                          dČlení trhu nebo množstevního omezení.             82","Mikroekonomické modely struktury odvČtví železniþní dopravy a problém regulace                                    Nabídky nejsou veĜejné. CournotĤv oligopol.   Firma M má motivaci k integraci s jednou                Hart a Tirole (1990)   Firmy E mají pasivní oþekávání. Exkluzivní   z firem E a k vylouþení ostatních firem                                   jednání není možné.        z trhu.                                   Nabídky nejsou veĜejné. BertrandĤv oligopol.   Vzniká problém s nekredibilním závaz-                O'Brien a Schaffer (1992)                                   Firmy E mají pasivní oþekávání.   kem. ěešením jsou RPM.                                                              Doložka nejvyšších výhod nevyĜeší pro-                                   Nabídky nejsou veĜejné. CournotĤv oligopol.   blém kredibilního závazku. Opatrná                McAfee a Schwartz (1994)                                   Firmy E mají pasivní/opatrné oþekávání.   oþekávání jsou v CournotovČ oligopolu                                                              ekvivalentní pasivním oþekáváním.                                   Model principála a správce. DistributoĜi nabí-  Výstup konkurenþnČjší než monopolní                Segal a Whinston (2003)                                   zejí kontrakty.            výstup.                                                              Odlišnost od výstupu s pasivními oþeká-                Rey a Verge (2004)   Opatrná oþekávání. BertrandĤv oligopol.   váními. Existence problému  kredibilního                                                              závazku.                                   Výrobce si veĜejnČ volí kpacity. Možnost kre-                Baake et al. (2004)                           Vertikální integrace zvyšuje blahobyt.                                   dibilního závazku.                                   Nedokonalé informace o nákladech firmy M.                White (2007)                                  Vertikální integrace zvyšuje blahobyt.                                   Pasivní oþekávání.                                   Kontrakty nabízejí firmy E. Kontrakt obsahuje  Firma M uzavĜe kontrakt jen s  jednou                Marx a Shaffer (2007)                                   platbu pĜedem.             firmou E. Dojde k exkluzivnímu jednání.                                   Model s dvČma vertikálnČ uspoĜádanými mo-  Dvojí marginalizace nevzniká. Výstup je                Kvasniþka, StanČk a Krþál                (2011)             nopoly. Rubinsteinovský model vyjednávání   stejný jako výstup integrovaného monopo-                                   o cenČ a množství.         lu.                     Vertikální integrace v tomto modelu nezmČní množství výstupu na trhu, ale od-               straní nákladovou neefektivnost. Model prezentovaný Whitem (2007) je signalizaþní               hrou, kde se pĜedpokládá, že náklady firmy M jsou její soukromou informací. Firma M               mĤže mít nízké nebo vysoké náklady. White (2007) zkoumá, za jakých podmínek se               v modelu vyskytuje separaþní rovnováha. Podmínka separaþní rovnováhy vyžaduje po               firmČ M s vysokými náklady, aby vyrábČla menší množství než množství, které by by-               lo optimální pĜi plných informacích. Tím vzniká alokaþní neefektivnost, která je               odstranČna pĜi vertikální integraci.                  3.3 CENOVÁ REGULACE CENY KLÍýOVÉHO VSTUPU                 Popisovaná oligopolní odvČtví bývají obvykle regulována ze dvou pĜíþin: kvĤli maxi-               malizaci ekonomického blahobytu a z jiných pĜíþin. Mezi regulace z jiných pĜíþin patĜí               zejména regulace maloobchodních cen firmy M. Maloobchodní ceny firmy M mohou               být (neoptimálnČ) stanovené zvenþí, napĜíklad proto, aby firma M kĜížovČ dotovala               rĤzné segmenty trhu, napĜíklad když jsou na rĤzných segmentech trhu stanoveny stej-               né ceny, pĜestože provoz na tČchto trzích je pro M rĤznČ nákladný. AlternativnČ mĤže               mít firma M právo sama urþovat své maloobchodní ceny, ovšem tak, že ceny na rĤz-               ných segmentech trhu jsou svázané: buć musejí být na všech segmentech trhu stejné                                                                                       83","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            (zákaz diskriminace), nebo prĤmČrná cena nesmí pĜekroþit urþitou þástku (tzv. average           price cap) apod. Každý takový (neoptimální) typ regulace musí regulátor maximalizu-           jící ekonomický blahobyt chápat jako dané omezení.               V tomto oddíle budeme diskutovat problém regulátora, jehož cílem je maximali-           zace blahobytu (typicky mČĜeného jako vážený souþet pĜebytku spotĜebitele a ziskĤ           firem, kde váha ziskĤ mĤže být menší než váha pĜebytku spotĜebitele) za omezení da-           ných strukturou odvČtví, vnČjší neoptimální regulací a typem nástrojĤ a informací,           které má regulátor k dispozici. Maximalizace blahobytu vyžaduje zejména:               x  výrobní efektivnost, tj. aby odvČtví vyrábČlo s minimálními náklady, což speci-                 ficky znamená, aby firmy E používaly klíþový vstup od firmy M právČ tehdy,                 když je to lacinČjší, než klíþový vstup obejít jeho plnou nebo þásteþnou substi-                 tucí (bypass)              x  alokaþní efektivnost, tj. aby do odvČtví vstoupil efektivní poþet firem E a aby                 všechny firmy produkovaly efektivní objem produkce               x  finanþní udržitelnost chodu M, tj. aby firma M dosáhla urþitého minimálního                 zisku, minimálnČ aby pokryla své náklady               x  vyĜešit pĜípadnou dvojí marginalizaci               Hlavním nástrojem regulátora pĜitom je stanovení ceny klíþového vstupu. Regu-           látor mĤže a nemusí mít k dispozici také další nástroje: mĤže mít možnost stanovit           maloobchodní cenu M a maloobchodní cenu E (nebo podobný nástroj, jako je           napĜ. daĖ z výstupu E þi poplatek do „servisního fondu“, který E platí za jednotku pro-           dukce) a možnost dotovat pĜípadnou ztrátu M z výnosu danČ, která mĤže a nemusí být           nedistortivní.               Na první pohled se mĤže zdát, že by regulátor mČl svĤj hlavní nástroj (cenu klí-           þového vstupu) nastavit na úroveĖ mezních nákladĤ na produkci klíþového vstupu. Ve           skuteþnosti se však v mnoha situacích musí od tohoto pravidla odchýlit, protože mu to           pĜi dané struktuĜe odvČtví, externí regulaci a poþtu jeho nástrojĤ pomĤže lépe se pĜi-           blížit k naplnČní výše uvedených podmínek.             3.3.1 Problém dvojí marginalizace            V pĜedchozím oddíle jsme ukázali, že jedním ze zdrojĤ neefektivnosti mĤže být dvojí           marginalizace. Regulátor má mnoho možností, jak problém vyĜešit. Jednou z možností           je k tomu využít cenu klíþového vstupu.               Spencer  a Brander (1983)  Ĝeší problém stanovení ceny klíþového vstupu           v situaci, kdy je odvČtví neseparované, tj. M zároveĖ prodává pĜímo na maloobchod-           ním trhu a zároveĖ prodává klíþový vstup svým pĜímým konkurentĤm na           maloobchodním trhu, a kdy má regulátor dokonalé informace. Ukazují, že pokud není             84","Mikroekonomické modely struktury odvČtví železniþní dopravy a problém regulace                podmínka nezápornosti zisku M svazující, pak je nutné nastavit cenu klíþového vstupu               na úroveĖ mezních nákladĤ na poskytnutí klíþového vstupu v pĜípadČ, že je maloob-               chodní trh dokonale konkurenþní, a pod úroveĖ mezních nákladĤ v pĜípadČ, že je               maloobchodní trh nedokonale konkurenþní. V obou pĜípadech tak regulátor dosáhne               toho, aby se maloobchodní cena rovnala mezním nákladĤm na produkci maloobchod-               ního statku a ekonomický blahobyt byl maximalizován. Pokud je podmínka               nezápornosti zisku M svazující, pak je nezbytné nastavit cenu klíþového vstupu nad               úroveĖ mezních nákladĤ tak, aby byl zisk M nulový.                    StanČk a Kvasniþka (2012) ukazují, že regulátor chce pĜi stanovení ceny klíþové-               ho vstupu pĜihlédnout nejen k zisku z produkce klíþového vstupu, ale i k zisku               z produkce finálního produktu. Model popisuje vertikálnČ integrované odvČtví, ve kte-               rém je poþet firem E fixní, firmy E nemají významné fixní náklady, podmínka               nezápornosti zisku M je svazující, maloobchodní trh tvoĜí CournotĤv oligopol               a regulátor má dokonalé informace. Za tČchto podmínek je efektivní taková cena klí-               þového vstupu, pĜi které M dosáhne nulového zisku v souþtu za výrobu klíþového               vstupu i za produkci finálního výrobku.                     Mankiw a Whinston (1986) ukazují, že pokud mají firmy fixní náklady, pak mĤ-               že být problém dále komplikován tím, že pĜi volném vstupu do odvČtví vstoupí               neoptimální poþet firem. V typicky uvažovaném pĜípadČ, kdy E vyrábí vzájemnČ ho-               mogenní produkt, vstoupí neoptimálnČ vysoký poþet firem.                     Vickers (1995) zkoumá, zda je z hlediska ekonomického blahobytu lepší verti-               kální separace, tj. situace, kdy M nesmí pĜímo prodávat na maloobchodním trhu, nebo               vertikální integrace, tj. situace, kdy M smí prodávat i na maloobchodním trhu. PĜedpo-               kládá, že firmy na maloobchodním trhu tvoĜí CournotĤv oligopol s endogenním               poþtem firem (každá má kladné fixní náklady), regulátor nemá dokonalé informace               (nezná mezní náklady M na poskytnutí klíþového vstupu, nýbrž pouze statistické roz-               dČlení tČchto nákladĤ), a souþasnČ má regulátor dva nástroje: stanovuje cenu klíþového               vstupu a vyplácí firmČ M transferovou platbu. Výsledek není jednoznaþný: v pĜípadČ               vertikální separace je optimální maloobchodní cena nižší a objem produkce, a tedy               i pĜebytek spotĜebitele, vyšší než v pĜípadČ integrovaného odvČtví. Na druhou stranu je               však i vyšší poþet firem E, a tedy i souþet jejich fixních nákladĤ. Který z efektĤ pĜevá-               ží, závisí na tvaru poptávkové kĜivky. Optimální výše ceny klíþového vstupu mĤže být               nižší nebo vyšší, než jsou mezní náklady na poskytnutí klíþového vstupu.                  3.3.2 Externč regulované maloobchodní ceny M                Uvažujme nejprve pĜípad odvČtví, které není vertikálnČ separované a firma M má ex-               ternČ stanovené maloobchodní ceny (napĜ. kvĤli kĜížovým dotacím). V takovém               pĜípadČ není stanovení ceny klíþového vstupu na úroveĖ mezních nákladĤ na poskyto-               vání klíþového vstupu obecnČ optimální, a to ze dvou dĤvodĤ: 1) do ziskového                                                                                        85","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            segmentu trhu vstoupí nadmČrný a do ztrátového segmentu trhu nedostateþný poþet           firem E a 2) provoz M nemusí být po vstupu firem E do ziskového segmentu finanþnČ           udržitelný.               Shrnutí základních výsledkĤ v literatuĜe podává Armstrong (2009: oddíl 2.3–           2.4), který zkoumá tento problém pro dvČ alternativní struktury odvČtví: 1) pro jednot-           kovou poptávku, pĜi které jednotka produkce vyrobená firmou E vytlaþí jednotku           produkce vyrobenou firmou M, a 2) pro strukturu, kde firmy E tvoĜí dokonale konku-           renþní lem, který spolu s firmou M tvoĜí nehomogenní BertrandĤv oligopol. PĜitom           pĜedpokládá, že regulátor má dokonalé informace. Ukazuje se, že v této situaci opti-           mální regulace spoþívá v použití dvou nástrojĤ: 1) nastavení ceny klíþového vstupu na           úroveĖ mezních nákladĤ na poskytnutí klíþového zdroje, což zajistí, že firmy E budou           tento vstup používat právČ tehdy, když je to lacinČjší, než aby ho  þásteþnČ obešly,           a 2) výstupní danČ, kterou musí firmy E zaplatit za každou vyrobenou jednotku. Opti-           mální velikost této výstupní danČ se rovná nákladĤm pĜíležitosti firmy M na poskytnutí           jednotky klíþového vstupu konkurenci, tj. zisku, který firma M ztratí, když prodá firmČ           E jednu jednotku klíþového vstupu navíc. V pĜípadČ, že firmy E nemohou klíþový           vstup obejít, tj. na výrobu jedné jednotky své produkce potĜebují vždy konstantní ob-           jem klíþového vstupu, je možné oba nástroje slouþit a nastavit cenu klíþového vstupu           bez ztráty blahobytu na úroveĖ souþtu mezních nákladĤ a nákladĤ pĜíležitosti firmy M           na poskytnutí klíþového vstupu konkurenci. Toto pravidlo pro stanovení výše ceny klí-           þového vstupu se nazývá ECPR (efficient component pricing rule). Podle nČj platí, že           cena klíþového vstupu se rovná souþtu nákladĤ na produkci jednotky klíþového vstupu           a nákladĤ pĜíležitosti M na poskytnutí jednotky tohoto vstupu firmám E.               Výstupní daĖ, aĢ už je placená jako souþást ceny klíþového vstupu, daĖ reguláto-           rovi, nebo jako pĜíspČvek do servisního fondu, zajišĢuje nejen efektivní vstup firem E           na daný segment trhu, ale umožĖuje i zafinancovat obsluhu ztrátového segmentu trhu.               Problém nastává, pokud firmy E mohou klíþový vstup obejít a regulátor nemá           k dispozici výstupní daĖ nebo ekvivalentní nástroj v podobČ pĜíspČvku do servisního           fondu nebo stanovení maloobchodní ceny E. Pak cena klíþového vstupu musí zajistit           výrobní efektivnost, tak optimální objem vstupu firem E na daný segment trhu. Cena           klíþového vstupu pak musí být nastavena na ECPR úroveĖ, tj. nad mezní náklady po-           skytnutí klíþového vstupu, což vede k výrobní neefektivnosti. Baumol (1999)           pĜedkládá podobnou analýzu a zdĤvodnČní použití ECPR v situaci, kdy firma M kĜí-           žovČ dotuje jednotlivé segmenty trhu a kdy firmy E nomohou klíþový vstup obejít.               Laffont a Tirole (1994) zkoumají odvČtví s monopolní firmou M a jejím konku-           renþním lemem na maloobchodním trhu, a to jak v pĜípadČ, že regulátor dokonalé           informace má, tak v pĜípadČ, že dokonalé informace o nákladové struktuĜe firmy  M           nemá. Ukazují, že pĜi dokonalých informacích je nutné zvýšit cenu klíþového vstupu           nad úroveĖ mezních nákladĤ a že nedokonalé informace vyžadují další odchýlení ceny           klíþového vstupu od mezních nákladĤ. RovnČž ukazují, že pokud firmy E mohou klí-              86","Mikroekonomické modely struktury odvČtví železniþní dopravy a problém regulace                þový vstup obejít, pak regulátor potĜebuje kromČ ceny klíþového vstupu další nástroj               v podobČ výstupní danČ. Podobnou analýzu pĜedkládá také Laffont a Tirole (2000).                    Armstrong, Doyle a Vickers (1996) upĜesĖují význam nákladĤ pĜíležitosti pĜi vý-               poþtu ceny klíþového vstupu podle ECPR v neseparovaném odvČtví, kde E je               konkurenþní lem. Jejich analýza pokrývá pro tuto strukturu odvČtví stejné otázky jako               Armstrong (2009), a navíc i pĜípad, kdy firmy vyrábČjí vČtší poþet maloobchodních               produktĤ. Ukazují, že ECPR je efektivní ve všech tČchto pĜípadech, i když použitá de-               finice nákladĤ pĜíležitosti firmy M se pro každý pĜípad liší.                  3.3.3 Úplná regulace                Podívejme se nyní na pĜípad neseparovaného odvČtví, ve kterém regulátor mĤže sta-               novit jak cenu klíþového vstupu, tak i maloobchodní ceny nebo má k dispozici               podobný nástroj, napĜ.  daĖ uvalenou na výstup  þi povinný pĜíspČvek do servisního               fondu za každou jednotku produkce. V takovém pĜípadČ je možné dosáhnout vyššího               blahobytu než v pĜedchozím pĜípadČ. Omezením regulátora je zde participaþní omeze-               ní firmy M: regulátor buć musí mít pĜístup k nedistortivnímu zdroji financování, ze               kterého dotuje pĜípadnou ztrátu, nebo musí nastavit cenu klíþového vstupu               a maloobchodní ceny tak, aby firma M dosáhla nezáporného zisku.                    Shrnutí základních výsledkĤ v literatuĜe podává Armstrong (2009: oddíl 2.5),               který zkoumá tento problém pro odvČtví, kde E tvoĜí dokonale konkurenþní lem, který               spolu s M tvoĜí nehomogenní BertrandĤv oligopol.  PĜedpokládá se rovnČž, že firma M               má velké fixní náklady a regulátor nemĤže firmu M dotovat. V tomto pĜípadČ se apli-               kuje Ramseyho ocenČní (Ramsey pricing) a regulátor nastaví cenu klíþového vstupu na               úroveĖ mezních nákladĤ na poskytnutí vstupu (což zajistí výrobní efektivnost)               a motivaci pro optimální úroveĖ produkce firmy E zajistí pomocí stanovení ceny její               produkce nebo pomocí výstupní danČ na produkci E. Výstupní daĖ zároveĖ umožní               financovat ztrátu firmy M. Pokud konkurenþní lem nemĤže klíþový vstup obejít, pak               regulátor mĤže výstupní daĖ a cenu klíþového vstupu spojit do jediného nástroje; pak               nastaví cenu klíþového vstupu na úroveĖ ECPR plus Ramseyho pĜirážku. Tato pĜirážka               je kladná, pokud je podmínka nezápornosti zisku M svazující. V takovém pĜípadČ po-               máhá zvýšení ceny klíþového vstupu pomocí Ramseyho pĜirážky zajistit finanþní               udržitelnost produkce firmy M, což regulátorovi umožĖuje snížit maloobchodní cenu               firmy M.                    Problém opČt nastává v pĜípadČ, že E mohou klíþový vstup obejít, ale regulátor               má k dispozici pouze dva nástroje: maloobchodní cenu M a cenu klíþového vstupu.               V takovém pĜípadČ musí cena klíþového vstupu opČt plnit dvČ funkce: zajistit výrobní               i alokaþní efektivnost. Cena klíþového vstupu pak musí být nastavena nad úrovní mez-               ních nákladĤ na poskytnutí klíþového vstupu. Stejné otázky  Ĝeší i Laffont                                                                                         87","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            a Tirole (1994), Armstrong, Doyle a Vickers (1996), ze kterých Armstrong (2009) vy-           chází, a Laffont a Tirole (2000: oddíl 3.2).             3.3.4 Situace, kdy regulátor mĥže stanovovat pouze cenu klíÿového vstupu             Na závČr se podívejme na situaci, kdy mĤže regulátor stanovit pouze cenu klíþového           vstupu (tj. maloobchodní ceny M a E jsou deregulované).  Cena klíþového vstupu pak           musí plnit nČkolik úkolĤ: 1) zajistit výrobní efektivnost, 2) zajistit alokaþní efektivnost           a 3) díky konkurenci mezi firmami M a E ovlivĖuje cena klíþového vstupu           i maloobchodní cenu firmy M, takže mĤže být použita k omezení její tržní síly.               Armstrong (2009: oddíl 2.6.1–2.6.2) zkoumá tento problém pro odvČtví, kde E           tvoĜí dokonale konkurenþní lem, který spolu s M tvoĜí nehomogenní BertrandĤv oli-           gopol. Regulátor má dokonalé informace a E mohou volnČ vstupovat do odvČtví. Za           tČchto okolností by mČl regulátor nastavit cenu klíþového vstupu na úroveĖ ECPR mi-           nus urþitá srážka. DĤvod pro zavedení této srážky je ten, že snížení ceny klíþového           vstupu umožĖuje firmám E snížit jejich cenu, což nutí firmu M snížit její cenu. Oba           tyto efekty zvyšují ekonomický blahobyt. Rozhodnout, zda je v tomto modelu cena           klíþového vstupu vyšší nebo nižší než mezní náklady na poskytnutí klíþového vstupu,           není obecnČ možné, protože ohled na výrobní efektivnost a na omezení tržní síly M           vyžaduje snížení ceny klíþového vstupu pod mezní náklady na poskytnutí klíþového           vstupu, zatímco ohled na alokaþní efektivnost vyžaduje zvýšení ceny klíþového vstupu           nad tuto úroveĖ. Armstrong ukazuje, že ve dvou speciálních pĜípadech se tyto dva mo-           tivy vzájemnČ vyruší a je optimální nastavit cenu klíþového vstupu právČ na úroveĖ           mezních nákladĤ na poskytnutí tohoto vstupu: 1) když E nemohou obejít klíþový vstup           a poptávky po výrobcích M a E jsou lineární a symetrické a 2) když si E a M vzájemnČ           nekonkurují, tj. když dodávají na rĤzné maloobchodní trhy.               Lewis a Sappington (1999) zkoumají optimální výši ceny klíþového vstupu           v pĜípadČ, že je odvČtví neseparované a E je jediná firma, která produkuje mírnČ odliš-           ný produkt než M, takže firmy tvoĜí diferencovaný BertrandĤv duopol. Poptávka po           výrobcích obou firem je lineární a ceny firem M a E jsou neregulované. Regulátor ne-           má dokonalé informace o výrobních nákladech firem, ale mĤže kompenzovat náklady           pĜíležitosti firmy M. Výsledkem jejich analýzy je, že regulátor by mČl dotovat cenu           klíþového vstupu, aby snížil cenu na maloobchodním trhu, a tato dotace by mČla být           tím nižší, þím je firma M efektivnČjší oproti firmČ E a þím jsou produkty obou firem           bližší substituty, tj. konkurence mezi nimi je vČtší. Regulátor by tedy nemČl „srovnávat           hĜištČ“ mezi firmami, nýbrž je pĜizpĤsobit ve prospČch nákladovČ efektivnČjší firmy.               Armstrong (2009, oddíl 2.6.3) shrnuje literaturu pro situaci, kdy na rozdíl od           pĜedchozího pĜípadu firma M prodává na dvou segmentech trhu, z nichž na jednom má           monopol a na druhém je vystaven konkurenci. Ceny na obou segmentech trhu jsou pĜi-           tom svázány externí regulací. V tomto pĜípadČ je optimální regulovat cenu klíþového              88","Mikroekonomické modely struktury odvČtví železniþní dopravy a problém regulace                vstupu na ECPR úrovni snížené o urþitý korekþní  þlen. Podobný model prezentují               i Laffont  a Tirole (1994,  oddíl 7),  Armstrong,  Cowan  a Vickers (1994)  a Armstrong               a Vickers (1998), ze kterých Armstrong (2009) vychází.                    Laffont a Tirole (1996) ukazují, že pokud jsou ceny firmy M na rĤzných trzích               svázány tak, že vážený prĤmČr cen  (vþetnČ ceny klíþového vstupu) nesmí pĜekroþit               urþitou mez a váhy jsou stanoveny podle objemu produkce na jednotlivých trzích, pak               tento systém vede ke stejnému výsledku jako Ramseyho ocenČní. Tento systém však               na regulátora klade podstatnČ nižší informaþní nároky než Ramseyho ocenČní nebo               ECPR. Tento mechanismus navíc ménČ motivuje M k vytváĜení necenových bariér pro               vstup E do odvČtví. ZároveĖ ukazují, jak musí být základní pravidlo modifikováno               v pĜípadČ, že regulátor nemá dodateþné nástroje (napĜ. možnost zdanit konkurenþní               firmy), firmy E mají tržní sílu nebo velké fixní náklady, kdy firmy E mohou klíþový               vstup obejít nebo jej samy vyrábČt a když regulátor nemá dokonalé informace. Stejnou               logiku rozvíjí i Laffont a Tirole (2000: oddíly 2.2.2 a 4.7).                   3.4 INVESTICE DO INFRASTRUKTURY                Regulace ceny klíþového vstupu nemusí sledovat za cíl jen statickou maximalizaci               celkového blahobytu. Problém regulace ceny klíþového vstupu má také dynamickou               dimenzi v tom, že mĤže ovlivĖovat firmy v jejich rozhodnutích o investicích. V pĜípa-               dČ odvČtví s nákladnou infrastrukturou se jedná pĜedevším o investice do údržby               a investice do inovace této infrastruktury. Regulace ceny klíþového vstupu mĤže mít               výrazný vliv na motivace firem provádČt tyto investice. V tomto oddíle budeme disku-               tovat problém regulace ceny klíþového vstupu z dynamického pohledu a ukážeme,               jaký vliv má regulace na motivaci firem investovat.                    Modely investic do infrastruktury se ve svých pĜedpokladech liší, mají však urþi-               tou spoleþnou strukturu. Obvykle se skládají ze tĜí typĤ agentĤ: vertikálnČ integrované               firmy M, firem E poptávajích klíþový vstup a regulátora. Akce agentĤ jsou následující:               Firma M se nejprve rozhoduje, zda bude investovat do infrastruktury. Investice do in-               frastruktury mĤže zvýšit kvalitu služby, což se projeví ve vyšší poptávce koneþných               spotĜebitelĤ, nebo mĤže snižovat náklady na poskytnutí klíþového vstupu. Regulátor               stanoví cenu klíþového vstupu. Velikost  poptávky, cena klíþového vstupu a forma               konkurence mezi distributory pak determinuje tržní výstup.                    Foros (2004) a Kotakorpi (2006) ukazují, že firma M má omezenou motivaci in-               vestovat do infrastruktury kvĤli dynamické nekonzistenci regulátora. Jejich modely se               liší v pĜedpokladech ohlednČ konkurence mezi firmami E. Foros (2004) pĜedpokládá,               že firmy E tvoĜí CournotĤv oligopol. Kotakorpi (2006) pĜedpokládá dokonalou konku-               renci a explicitnČ modeluje efekty pĜelévání (spillover). Oba modely ovšem               pĜedpokládají, že cena klíþového vstupu je stanovena až poté, co se firma M rozhodne               investovat do infrastruktury. Náklady investice jsou v tu dobu již utopené a regulátor,                                                                                       89","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            který maximalizuje celkový bylahobyt, je pĜi stanovení ceny klíþového vstupu ignoru-           je. Regulátor tudíž trpí problémem dynamické nekonzistence, není schopen se           kredibilnČ zavázat, že stanoví takovou cenu klíþového vstupu, která odráží náklady in-           vestice. Z tohoto dĤvodu jsou investice v regulovaném odvČtví nižší než           v neregulovaném. Srovnání blahobytu závisí na parametrech modelu, pro významnou           množinu parametrĤ je však blahobyt vyšší pĜi absenci regulace. Kotakorpi (2006) také           ukazuje, že v pĜípadČ regulace ovlivĖuje efekt pĜelévání investice negativnČ. Brito et           al. (2010) Ĝeší otázku, zda mĤže dvousložkový tarif vyĜešit regulátorĤv problém dy-           namické nekonzistence. V pĜípadČ dvousložkového tarifu regulátor stanovuje nejen           cenu klíþového vstupu, ale i fixní poplatek za vstup do odvČtví. Brito et al. (2010) ale           ukazují, že dvousložkový tarif mĤže motivovat k investicím jen v pĜípadČ, kdy jsou           náklady investice velmi malé. Cambini (2012) prezentuje model s nejistotou. V tomto           modelu investice zvyšuje kvalitu služby, a tudíž i poptávku jen s urþitou pravdČpodob-           ností, v pĜípadČ neúspČchu zĤstává poptávka nezmČnČna. KromČ standardní regulace           ceny klíþového vstupu uvažuje Cambini (2012) také jiný typ regulace, tzv. sdílení ri-           zik. PĜi této regulaci se firmy E podílejí þásteþnČ na investiþních nákladech a následnČ           jim je úþtována nulová cena klíþového vstupu. Cambini (2012) ukazuje, že regulace           formou sdílení rizik není zatížena problémem dynamické nekonzistence, a motivuje           proto k vyšším investicím. Z tohoto dĤvodu je také výhodnČjší z pohledu maximaliza-           ce blahobytu.                Odlišný proud literatury pĜedpokládá, že regulátor mĤže udČlat nČjakou formu           závazku týkající se budoucí regulace pĜedtím, než se výrobce rozhodne o investicích           do infrastruktury. Extrémním pĜípadem takového modelu je Vareda (2010). Tento mo-           del pĜedpokládá, že regulátor se mĤže kredibilnČ zavázat ke konkrétní výšce ceny           klíþového vstupu. Vareda (2010) dále pĜedpokládá, že firma M mĤže investovat do           technologie, která zvyšuje kvalitu služby, nebo do technologie, která snižuje náklady           poskytnutí služby. Regulace ceny klíþového vstupu by tedy mČla splĖovat tĜi cíle: za-           jištČní konkurenþního prostĜedí, motivaci k investicím zvyšujícím kvalitu služby           a motivaci k investicím snižujícím náklady. Vareda (2010) ukazuje, že tyto cíle mohou           být protikladné. Pokud jsou investice  þásteþnČ komplementární a náklady investice           nejsou velmi malé, pak vyšší cena klíþového vstupu motivuje výrobce provádČt inves-           tice zvyšující kvalitu, ale demotivuje ho provádČt investice snižující náklady. Gans           a King (2004) zavádČjí slabší pĜedpoklad ohlednČ možnosti regulátora vytvoĜit kredi-           bilní závazek. PĜedpokládají, že regulátor se nemĤže zavázat ke konkrétní cenČ           klíþového vstupu, ale mĤže se zavázat, že po urþitou pevnČ stanovenou dobu nebude           cena klíþového vstupu regulována. Model pak ukazuje, že takový závazek vytváĜí mo-           tivaci investovat. Klumpp a Su (2010) navrhují, aby byl konflikt regulátora mezi           statickou a dynamickou efektivností  Ĝešen pomocí tzv. pravidla pĜíjmové neutrality           (revenue-neutrality principle). V jejich modelu se regulátor mĤže zavázat k tomu, že           stanoví cenu klíþového vstupu pomocí pravidla pĜíjmové neutrality, podle nČhož bude           cena klíþového vstupu stanovena tak, aby distributoĜi uhradili náklady investice po-           mČrnČ vzhledem k jejich tržnímu podílu. Klumpp a Su (2010) ukazují, že pĜi takto             90","Mikroekonomické modely struktury odvČtví železniþní dopravy a problém regulace                stanoveném pravidle bude firma M investovat více, než by investoval vertikálnČ inte-               grovaný monopol. ParadoxnČ mĤže firma M investovat i více, než by bylo spoleþensky               optimální.               Tabulka 3.4—1: Pĝehled pĝedpokladĥ a závčrĥ mikroekonomických modelĥ včnujících se               analýze regulovaného odvčtví                      ýlánek             Hlavní pĜedpoklady          Výsledky modelu                                                               Regulace ceny klíþového vstupu snižuje                                 Cournotova konkurence. Regulátor stanovuje cenu   motivaci investovat.                Foros (2004)                                 klíþového vstupu po rozhodnutí o investici.   Regulace pro významný prostor parame-                                                               trĤ snižuje blahobyt.                                 Ex ante nejistota ohlednČ úspČšnosti investice.   Závazek neregulovat po urþitou dobu zvy-                Gans a King (2004)                                 Kredibilní závazek neregulovat.   šuje motivaci investovat do infrastruktury.                                 Separovaná struktura.                                                               Problém nepĜíznivého výbČru. Nevyužití                                 Regulátor rozhoduje o investicích. Vyrovnaný roz-                Caillaud a Tirole (2004)                       informace o poptávce.                                 poþet.                                                               Investice jsou nižší než optimální.                                 Asymetrické informace ohlednČ tržní poptávky.                                                               Regulace ceny klíþového vstupu snižuje                                 HotellingĤv model. Regulátor stanovuje cenu klí-  motivaci investovat.                Kotakorpi (2006)   þového vstupu po rozhodnutí o investici. Spillover                                 efekt.                        Regulace pro významný prostor parame-                                                               trĤ snižuje blahobyt.                                                               Vyšší cena klíþového vstupu zvyšuje in-                                 Kredibilní závazek regulátora. Investice zvyšující                Vareda (2010)                                  vestice zvyšující kvalitu a snižuje investice                                 kvalitu a investice snižující náklady.                                                               snižující náklady.                                 HotellingĤv model. Regulátor stanovuje cena klí-  Dvousložkový tarif motivuje k investicím                Brito et al. (2010)   þového vstupu po rozhodnutí o investici.   jen tehdy, když jsou náklady investice                                 Dvousložkový tarif.           nízké.                                 Kredibilní závazek regulátora.   Investice jsou vyšší než spoleþensky op-                Klumpp a Su (2010)                                 Pravidlo pĜíjmové neutrality.   timální.                                 Srovnání neregulované integrované a separované   Vertikální integrace zvyšuje investice                Pakula a Götz (2011)   struktury. Lineární cena klíþového vstupu. Dvojí   a blahobyt.                                 marginalizace.                                 Více regulatorních režimĤ. Ex ante nejistota ohled- Regulace sdílení rizik zvyšuje blahobyt                Cambini a Silvestri (2012)                                 nČ úspČšnosti investice.      oproti regulaci ceny klíþového vstupu.                                 Srovnání integrované a separované struktury.   Vertikální integrace zvyšuje investice. Pro                Iossa a Stroffolini (2012)   Nákladné informace o poptávce. Kredibilní záva-  významný prostor parametrĤ zvyšuje ver-                                 zek regulátora.               tikální integrace blahobyt.                     Caillaud a Tirole (2004), Iossa a Stroffolini (2012) a Pakula a Götz (2011) Ĝeší               problém investic do infrastruktury v modelu se separovanou strukturou odvČtví, kde               firma M (vlastník infrastruktury) neoperuje na trhu firem E. Caillaud a Tirole (2004)               pĜedstavují model, ve kterém regulátor vlastní infrastrukturu a rozhoduje se, zda inves-               tovat do infrastruktury a zda vpustí do odvČtví konkurenci. Na trhu pĤsobí jedna                                                                                       91","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            stávající firma E. Tato firma má privátní informace o poptávce a þelí potenciálnímu           vstupu konkurence. RovnČž pĜedpokládají, že regulátor musí udržet vyrovnaný rozpo-           þet, tj. nemá k dispozici dostateþnČ nedistorzivní danČ. Regulátor má tedy dva nástroje,           urþuje strukturu trhu a cenu klíþového vstupu, jejíž pomocí financuje investici. Na zá-           kladČ tČchto pĜedpokladĤ Caillaud a Tirole (2004) ukazují, že regulátor  þelí           nepĜíznivému výbČru. Stavající firma E si bude chtít zajistit exkluzivitu v tČch situa-           cích, kdy je konkurence nejvíce prospČšná. V rovnováze není informace o realizované           poptávce využita a regulátor investuje do infrastruktury ménČ, než je spoleþensky op-           timální. Také Iossa a Stroffolini (2012) do svého modelu zahrnují nedokonalé           informace o poptávce. Na rozdíl od Caillauda a Tirola (2004) ale pĜedpokládají, že           firmy mohou zjistit skuteþnou tržní poptávku, pokud vynaloží urþité náklady. Iossa           a Stroffolini (2012) dospívají ke stejnému závČru jako Caillaud a Tirole (2004), když           dokazují, že cena klíþového vstupu nastavená regulátorem nezávisí na realizované po-           ptávce. Iossa a Stroffolini (2012) dále ukazují, že vertikální integrace motivuje           výrobce k investicím více než vertikální  separace. Pro robustní množinu parametrĤ           modelu je vertikální integrace výhodnČjší také z hlediska maximalizace blahobytu. Pa-           kula a Götz (2011) srovnávají motivace investovat na neregulovaném trhu           s integrovanou a separovanou strukturou a docházejí k podobnému závČru. Jejich mo-           del implikuje, že investice i spoleþenský blahobyt budou vČtší na vertikálnČ           integrovaném trhu.               3.5 APLIKACE STATICKÉHO A DYNAMICKÉHO EFEKTU PRO           SROVNÁNÍ RģZNÝCH REŽIMģ REGULACE            Regulace v odvČtvích, která jsou charakterizována monopolní nabídkou nezbytného           vstupu, zpĤsobuje statický a dynamický efekt. Statický efekt popisuje zmČnu blahoby-           tu v dĤsledku zvýšené konkurence na maloobchodním trhu pĜi dané úrovni investic do           infrastruktury. Dynamický efekt popisuje zmČnu blahobytu zpĤsobenou vyšší úrovní           investic do infrastruktury. Literatura zabývající se vztahem regulace a investic do in-           frastruktury ukazuje, že regulace zvyšující statickou efektivnost mĤže snižovat           dynamickou efektivnost. Tento konflikt mezi statickou a dynamickou efektivností zpĤ-           sobuje, že regulace ceny za pĜístup k nezbytnému zdroji popsaná v kapitole 3.3 nemusí           být optimální formou regulace. Optimální regulace by totiž mČla pĜihlížet nejen ke sta-           tickému, ale i k dynamickému efektu regulace. Tento problém je relevantní také           v železniþní dopravČ. Regulace zamČĜená na zvýšení konkurence v železniþní pĜepra-           vČ, napĜ. oddČlení kolejové infrastruktury od provozování železniþní pĜepravy þi volný           pĜístup k infrastruktuĜe (open access), mĤže zvýšit statickou efektivnost, zároveĖ však           mĤže snížit motivace investovat do železniþní infrastruktury a snížit tak dynamickou           efektivnost.                92","Mikroekonomické modely struktury odvČtví železniþní dopravy a problém regulace                     Cílem této kapitoly je pĜedstavit stylizovaný teoretický model, který bere               v úvahu jak statický, tak dynamický efekt regulace. Pomocí takového modelu ukáže-               me, jaký typ regulace je nejvhodnČjší v závislosti na technologických parametrech               odvČtví. PĜíspČvek navazuje na literaturu týkající se vztahu regulace pĜístupu               a motivace k investování, která pĜepokládá, že regulátor se není schopen zavázat               k parametrĤm regulace ex ante pĜed provedením investice do infrastruktury. Jedná se               pĜedevším o studie Foros (2004), Kotakorpi (2006) a Vareda (2010). Tento pĜíspČvek               obohacuje uvedenou literaturu o dva aspekty, které jsou v jejím rámci opomíjeny. Za               prvé, uvedená literatura neuvažuje možnou asymetrii informací mezi regulátorem               a vlastníkem infrastruktury. PĜedstavený model proto explicitnČ modeluje asymetrii               informací mezi regulátorem a vlastníkem infrastruktury. Za druhé, uvedené  þlánky,               s výjimkou Foros (2004), neporovnávají jednotlivé regulaþní režimy z hlediska celko-               vého pĜebytku, ale jen z hlediska investic do infrastruktury. PĜedstavený model               umožĖuje porovnat jednotlivé regulaþní režimy nejen z hlediska investic do infrastruk-               tury, ale také z hlediska celkového tržního pĜebytku. Základní verze tohoto modelu               rovnČž prezentuje StanČk (2013).                 3.5.1 Modelové ĝešení                Model popisuje odvČtví se dvČma vertikálnČ uspoĜádanými trhy. Trh s infrastrukturou               je monopolní, pĤsobí na nČm jediná firma oznaþovaná indexem 1. Tuto firmu budeme               oznaþovat jako provozovatele infrastruktury. Infrastruktura tvoĜí klíþový vstup pro ma-               loobchodní trh, na kterém pĤsobí n-1 dalších firem. Konkurence na maloobchodním               trhu je modelována jako CournotĤv oligopol. Provozovatel infrastruktury poskytuje               pĜístup k infrastruktuĜe za cenu a za jednotku pĜístupu. Náklady na poskytnutí pĜístupu               k infrastruktuĜe jsou c. Abychom mohli modelovat asymetrii informací mezi provozo-               vatelem infrastruktury a regulátorem, budeme pĜedpokládat, že mohou být dva rĤzné               typy provozovatelĤ infrastruktury v závislosti na nákladech, které má s poskytováním               pĜístupu k infrastruktuĜe. Provozovatel prvního typu má náklady ܿൌ Ͳ. Provozovatel               druhého typu je ménČ efektivní a má náklady ܿൌ ߜ, kde ߜ൏ ͳ. Budeme pĜitom pĜed-               pokládat, že oba typy se objevují se stejnou pravdČpodobností.                    Provozovatel infrastruktury má možnost provést investici, která zvýší kvalitu in-               frastruktury. Tato investice se projeví ve zvýšení poptávky na maloobchodním trhu.               KonkrétnČ budeme pĜedpokládat, že inverzní poptávková funkce na maloobchodním               trhu má tvar ܲሺܫǡ ܳሻ ൌ ͳ൅ܫ െܳ, kde ܫ pĜedstavuje velikost investic do zvýšení kvali-               ty infrastruktury a Q je celkové tržní množství vyprodukované na maloobchodním               trhu. Investice tudíž zvyšuje poptávku nejen po produkci integrované firmy, ale také               po produkci všech ostatních firem, které používají infrastrukturu a pĤsobí na maloob-                                                                         ଶ               chodním trhu. Náklady na provedení investice o velikosti ܫ jsou Ȳܫ Ȁʹ. Náklady na               provedení investice mají tedy  konvexní tvar. Mezní náklady na provedení investice               jsou lineární se sklonem Ȍ.                                                                                       93","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                Model je extenzivní hra, která se odehrává ve tĜech krocích. V prvním kroku se           provozovatel infrastruktury rozhodne o velikosti investice do infrastruktury. Ve dru-           hém je stanovena cena za pĜístup k infrastruktuĜe. V pĜípadČ neregulovaného odvČtví ji           stanovuje pĜímo provozovatel infrastruktury. V pĜípadČ regulovaného odvČtví je cena           za pĜístup stanovena regulátorem. Regulátor pĜitom nezná konkrétní hodnotu nákladĤ           na poskytnutí pĜístupu k infrastruktuĜe, zná ovšem jejich pravdČpodobnostní rozdČlení.           Ve tĜetím kroku probíhá konkurence na maloobchodním trhu. Integrovaná firma si           zvolí výrobu množství ݍ  a n-1 konkurentĤ vyrábí množství ݍ ǡǥݍ . Zisk integrované                                                                  ௡                                                              ଶ                               ଵ                                                              ଶ           firmy je ȫ ൌ ሺܲሺܫǡ ܳሻ െܿሻݍ ൅ ሺܽെ ܿሻሺݍ ൅ڮ ൅ݍ ሻ െȲܫ Ȁʹ. První þlen v tomto                                               ଶ                                    ଵ                                                        ௡                    ଵ           výrazu reprezentuje zisk firmy na maloobchodním trhu, druhý þlen pĜedstavuje zisk           z poskytnutí infrastruktury ostatním firmám, tĜetí þlen pĜedstavuje náklady na investice           do infrastruktury. Zisk ostatních firem je dán jako ȫ ൌ ሺܲሺܫǡ ܳሻ െܽሻݍ .                                                                     ௜                                                      ௜               Model budeme Ĝešit pro tĜi rĤzné regulaþní režimy:               1.  Neregulované odvČtví. V tomto pĜípadČ pĜedpokládáme, že na trhu pĤsobí                   vertikálnČ integrovaná firma, která vlastní infrastrukturu a zároveĖ operuje                   na maloobchodním trhu. Tato firma zároveĖ stanovuje cenu za pĜístup ke své                   infrastruktuĜe.               2.  Regulace ceny za pĜístup k infrastruktuĜe. V tomto regulaþním režimu na tr-                   hu pĤsobí vertikálnČ integrovaná firma. Cena za pĜístup k infrastruktuĜe je                   stanovena regulátorem. PĜepokládáme pĜitom, že regulátor má nedokonalé                   informace o nákladech souvisejících s poskytnutím infrastruktury.               3.  Vertikální separace s veĜejnČ provozovanou infrastrukturou. V tomto pĜípadČ                   pĜedpokládáme, že vlastník infrastruktury nepĤsobí na maloobchodním trhu.                   Vzhledem k tomu, že vlastníkem infrastruktury je veĜejný sektor, budeme                   rovnČž pĜedpokládat, že cena za pĜístup k infrastruktuĜe i investice do in-                   frastruktury jsou stanovovány s cílem maximalizovat blahobyt spoleþnosti.               Uvedený model obsahuje tĜi parametry, jejichž hodnota ovlivĖuje, který           z regulaþních režimĤ je optimální z hlediska celkového pĜebytku realizovaného na tr-           hu. Poþet firem na maloobchodním trhu N budeme interpretovat jako mČĜítko           konkurence na maloobchodním trhu. Za touto interpretací stojí úvaha, že firmy vstupu-           jí na maloobchodní trh v okamžiku, kdy tam mohou pĜi zapoþítání vstupních nákladĤ           dosáhnout kladného ekonomického zisku. Vysoký poþet firem na maloobchodním trhu           tudíž znaþí, že náklady vstupu na maloobchodní trh jsou relativnČ nízké, a tento trh je           tedy konkurenþní. Naopak nízký poþet konkurentĤ na maloobchodním trhu znaþí vy-           soké náklady vstupu. Parametr  į mČĜí míru informaþní asymetrie mezi regulátorem           a provozovatelem infrastruktury. ýím vyšší je parametr į, tím vČtší je rozdíl mezi ná-           klady více a ménČ efektivního provozovatele infrastruktury, a tím vČtší je tudíž           informaþní asymetrie, které regulátor þelí. Parametr Ȍ mČĜí sklon mezních nákladĤ na           provedení investice. ýím je tento parametr vyšší, tím rychleji rostou náklady na doda-           teþnou jednotku investice. Tento parametr mČĜí nákladnost investice do infrastruktury.             94","Mikroekonomické modely struktury odvČtví železniþní dopravy a problém regulace                Situaci s nízkým parametrem Ȍ budeme interpretovat jako dynamicky rozvíjející se               odvČtví, ve kterém jsou náklady do infrastruktury relativnČ levné.                 3.5.2 Rovnováha neregulovaného odvčtví                 Uvažujme nejprve situaci, kdy jsou ceny stanoveny vertikálnČ integrovanou firmou               bez jakékoliv regulace. Rovnováhu modelu mĤžeme v takovém pĜípadČ nalézt pomocí               zpČtné indukce. Nashova rovnováha na maloobchodním trhu je pĜi dané cenČ za pĜí-               stup k infrastruktuĜe a pĜi dané investici do infrastruktury dána vyrábČným množstvím:                                           ͳ൅ܫ െܰܿ ൅ ሺܰെ ͳሻܽ                                       ݍ ൌ         ܰ൅ ͳ                                        כ                                        ଵ                                                    ͳ൅ܫ ൅ܿ െʹܽ                                       כ                                                כ                                      ݍ ൌڮൌݍ ൌ         ܰ൅ ͳ                                                ௡                                       ଶ                    Ve druhém kroku vertikálnČ integrovaná firma stanovuje cenu za pĜístup               k infrastruktuĜe tak, aby maximalizovala svĤj zisk. Zisk maximalizující cena za pĜístup               k infrastruktuĜe je dána následující podmínkou:                                                  ͳ൅ܫ ൅ܿ                                              כ                                            ܽ ൌ      ʹ                                              ெ                    VertikálnČ integrovaná firma tedy stanovuje cenu za pĜístup k infrastruktuĜe, aby               odradila všechny potenciální konkurenty od vstupu na maloobchodní trh. V pĜípadČ               neregulovaného odvČtví je tedy veškerá konkurence eliminována a výstup neregulova-               ného odvČtví je stejný jako  výstup monopolního odvČtví. V prvním kroku si pak               vertikálnČ integrovaná firma volí velikost investice. Vzhledem k tomu, že výstup od-               vČtví bude monopolní, vertikálnČ integrovaná firma maximalizuje následující ziskovou               funkci:                                              ͳ൅ܫ െܿ   ଶ  Ȳ                                                             ଶ                                        ȫ ൌ൬     ʹ    ൰ െ  ʹ  ܫ                                         ଵ                    Abychom zajistili konkávnost ziskové  funkce a existenci rovnováhy, budeme               pĜedpokládat, že parametr Ȳ൐ͳȀʹ. V takovém pĜípadČ je rovnovážná velikost inves-                    כ               tice ܫ  dána výrazem (3—1):                   ெ                                                    ଵି௖                                               כ                                              ܫ ൌ  ଶஏିଵ                          (3—1)                                               ெ               3.5.3 Regulace ceny za pĝístup k infrastruktuĝe                Nyní uvažujme situaci, kdy je cena za pĜístup k infrastruktuĜe stanovena regulátorem.               StejnČ jako v pĜedchozím pĜípadČ je Nashova rovnováha na maloobchodním trhu pro               danou cenu za pĜístup k infrastruktuĜe a danou velikost investice dána výrazy                                                                                        95","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                  כ            כ           ݍ ǡǥǡݍ . Cena za pĜístup k infrastruktuĜe je však nyní stanovena regulátorem. PĜed-            ଵ                 ௡           pokládejme, že cílem regulátora je maximalizace celkového pĜebytku. PĜedpokládejme           rovnČž, že regulátor nemĤže stanovit takovou cenu, která by zpĤsobila provozovateli           infrastruktury záporný ekonomický zisk z provozování infrastruktury. V opaþném pĜí-           padČ by majitel infrastruktury nemČl zájem infrastrukturu provozovat. Pokud by           regulátor disponoval informacemi o nákladech provozování infrastruktury, pak by Ĝešil                                 כ           následující problém, kde ܳ ሺܽሻ znaþí rovnovážné tržní množství pĜi cenČ ܽ.                        כ                                            ஏ                                                                            כ                                                                   כ                                              ଶ                ƒš ׬ ொ ሺ௔ሻ ሺͳ൅ܫ െܳ െܿሻ݀ܳ െ ܫ  za podmínky ሺܽെ ܿሻሺݍ ൅ڮ ൅ݍ ሻ൒ Ͳ                     ଴                      ଶ                      ଶ       ௡                ěešením tohoto problému získáme podmínku pro optimální cenu za pĜístup           k infrastruktuĜe. Optimální politikou regulátora je stanovit cenu za pĜístup           k infrastruktuĜe na úrovni mezních nákladĤ. Tento výsledek je zpĤsoben tím, že           o velikosti investice se provozovatel infrastruktury rozhoduje pĜed stanovením ceny za           pĜístup k infrastruktuĜe. Investice do infrastruktury je tedy v dobČ rozhodování regulá-           tora již utopená a regulátor ji nemĤže nijak ovlivnit. Situace je ovšem složitČjší, jelikož           regulátor nemá dokonalé informace a nezná pĜesnou hodnotu mezních nákladĤ. Model           v takovém  pĜípadČ nabývá podobu signalizaþní hry, ve které vlastník infrastruktury           mĤže pomocí velikosti zvolené investice signalizovat, jak velké jsou jeho náklady na           poskytnutí infrastruktury. Pokud v modelu existuje separovaná rovnováha, pak je regu-           látor schopen odlišit provozovatele infrastruktury prvního typu od provozovatele           druhého typu na základČ velikosti provedené investice. V takovém pĜípadČ regulátor           stanoví cenu  ܽൌ Ͳ, pokud je pĜesvČdþen, že náklady na provoz infrastruktury jsou           ܿൌ Ͳ. Pokud je naopak pĜesvČdþen, že náklady na provoz infrastruktury jsou ܿൌ ߜ,           pak stanoví cenu ܽൌ ߜ. V pĜípadČ spoleþné rovnováhy regulátor není schopen odlišit           provozovatele prvního typu od provozovatele druhého typu. Regulátor v takovém pĜí-           padČ stanoví cenu za pĜístup k infrastruktuĜe ܽൌ ߜ, aby zajistil, že i ménČ efektivní           provozovatel infrastruktury dosáhne nezáporného ekonomického zisku a nepĜestane           poskytovat pĜístup k infrastruktuĜe.                Následující dvČ tvrzení charakterizují rovnováhu modelu. První tvrzení ukazuje,           že separovaná rovnováha modelu existuje jen pro zcela zanedbatelný prostor parame-           trĤ. DĤvodem neexistence separované rovnováhy je skuteþnost, že efektivní           provozovatel infrastruktury má motivaci snížit velikost investice a chovat se tak jako           ménČ efektivní provozovatel. Regulátor totiž následnČ stanoví vyšší cenu za pĜístup           k infrastruktuĜe, což zpĤsobí, že vertikálnČ integrovaný provozovatel infrastruktury           zvýší tržní podíl na maloobchodním trhu a zároveĖ získá kladný zisk na trhu           s infrastrukturou. Jeho celkový zisk v dĤsledku vzroste. Druhé tvrzení charakterizuje           spoleþnou rovnováhu modelu. DĤkazy obou tvrzení jsou uvedeny v apendixu.                96","Mikroekonomické modely struktury odvČtví železniþní dopravy a problém regulace                     Propozice 1:  V modelu neexistuje separovaná rovnováha, pokud  ܰ൒ ͵ nebo               ܰൌ ʹ a zároveĖ ߜ ൏ ͶͷȀͶͻ.                    Propozice 2: V modelu existuje spoleþná rovnováha, ve které regulátor stanoví                     כ               cenu ܽ ൌߜ, investice jsou rovny:                     ோ                                                    ଵିఋ                                             כ                                            ܫ ൌ  ಇሺಿశభሻ మ                        (3—2)                                            ோ                                                    మ   ିଵ                    Rovnovážná množství na maloobchodním trhu jsou dána substitucí výrazĤ                 כ                    כ                                     כ                                כ               ܽ  ƒ ܫ  do výrazĤ ݍ ǡǥǡݍ . Regulátor je pĜesvČdþen, že ܿൌ Ͳǡ a stanoví cenu ܽൌ Ͳ,                                     ௡                                ଵ                 ோ                    ோ                         כ               pokud ܫ൐ ܫ .                         ோ                     Z uvedených tvrzení plyne, že asymetrie informací negativnČ ovlivĖuje efektiv-               nost regulace. Pokud jsou náklady na provoz infrastruktury nízké, pak regulátor               stanoví cenu nad mezními náklady, což snižuje statickou efektivnost. Vyšší cena za               pĜístup k infrastruktuĜe se ovšem neprojeví ve vyšších investicích do infrastruktury,               protože efektivní provozovatel není ochoten vyšší investicí signalizovat své nižší ná-               klady.               3.5.4 Vertikální separace s veĝejnč provozovanou infrastrukturou               Nyní se zamČĜíme na situaci v odvČtví, v nČmž je provoz infrastruktury separován od               maloobchodního trhu. KvĤli problému dvojí marginalizace nemĤže být v rámci našeho               modelu pouhá separace infrastruktury efektivnČjší než neregulované odvČtví. Budeme               tedy pĜedpokládat, že provozovatelem infrastruktury je veĜejný monopol, který nepĤ-               sobí na maloobchodním trhu. Na maloobchodním trhu tedy pĤsobí n firem, které se               nacházejí v symetrické situaci. V NashovČ rovnováze každá z nich vyrábí množství:                                                 ͳ൅ܫ െܽ                                              כ                                             ݍ ൌ   ܰ൅ ͳ                                              ௜                    Provozovatel infrastruktury se rozhoduje jak o cenČ za pĜístup k infrastruktuĜe,               tak o velikosti investice do infrastruktury. Budeme pĜedpokládat, že veĜejný provozo-               vatel infrastruktury nemá k dispozici nedistorzivní zpĤsob zdanČní a investice do               infrastruktury mĤže financovat jen z vlastního zisku. Provozovatel infrastruktury tudíž               Ĝeší následující problém:                            כ                                                 ஏ                                                                                 כ                                                    ଶ                                                                         כ                      ƒš ׬ ொ ሺ௔ሻ ሺͳ൅ܫ െܳ െܽሻ݀ܳ െ ܫ  za podmínky ሺܽെ ܿሻሺݍ ൅ڮ ൅ݍ ሻ െ                           ଴                     ଶ                      ଵ        ௡                                               ஏ  ܫ ൒Ͳ                                                  ଶ                                                ଶ                    ěešením uvedeného problému získáme podmínku optima, která vyjadĜuje, že               mezní náklad na dodateþnou jednotku investice se musí rovnat meznímu nárĤstu pĜe-               bytku vyvolaného investicí. Z této podmínky a podmínky nulového zisku získáme                                                                                      97","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                                      כ                                                                                 כ           rovnovážnou úroveĖ investic  ܫ  a rovnovážnou cenu za pĜístup k infrastruktuĜe  ܽ .                                                                                 ௉                                     ௉           Z tohoto Ĝešení plyne, že veĜejný provozovatel infrastruktury mĤže zvolit vyšší inves-           tice do infrastruktury jen za cenu vyššího poplatku za pĜístup k infrastruktuĜe.                                        כ                                       ܫ ൌ    ேሺଵି௖ሻ భ                       (3—3)                                        ௉                                            શାቀேሺશି ሻቁ                                                    మ                                                  ܫ כ                                           כ                                          ܽ ൌܿ ൅  ʹ ௉                                           ௉           3.5.5 Srovnání regulaÿních režimĥ            V této podkapitole srovnáme jednotlivé regulaþní režimy na základČ dvou kritérií.           Nejprve srovnáme úroveĖ investic do infrastruktury v jednotlivých regulaþních reži-           mech. Poté srovnáme jednotlivé regulaþní režimy podle celkového pĜebytku           realizovaného na trhu. Porovnáním výrazĤ 3—1, 3—2 a 3—3 získáme následující tvr-           zení, které srovnává úroveĖ investic do infrastruktury v jednotlivých regulaþních           režimech.                                                                            כ                                                                               כ                                                                       כ               Propozice 3: Pro všechny pĜípustné hodnoty parametrĤ platí, že ܫ ൏ܫ  ƒ ܫ ൏                                                                           ௉                                                                       ோ                                                                               ோ                                                    ଵ                                                       શ                          כ                              כ            כ           ܫ . Dále platí, že ܫ ൐ܫ , právČ tehdy, když શെ ൐ Ǥ                          ௉            ெ                              ெ                                                       ே                                                    ଶ               Propozice 3 ukazuje, že regulaþní režim s regulovanou cenou za pĜístup           k infrastruktuĜe vede k nejnižší hodnotČ investic. Velikost investic v tomto regulaþním           režimu negativnČ ovlivĖují dva faktory. Prvním faktorem je neschopnost regulátora           uþinit  ex ante závazek k urþité cenČ za poskytnutí infrastruktury. Provozovatel in-           frastruktury tudíž racionálnČ oþekává, že cena bude stanovena na úrovni mezních           nákladĤ, což omezuje jeho motivace investovat. Druhým faktorem je asymetrie infor-           mací, která se v ostatních regulaþních režimech nevyskytuje. Propozice 3 dále ukazuje,           že pĜi srovnání investic v neregulovaném odvČtví a odvČtví s veĜejným provozovate-           lem infrastruktury závisí na nákladnosti investic a pĜedevším na míĜe konkurence na           maloobchodním trhu. Pokud je potenciální konkurence na maloobchodním trhu vyso-           ká, pak jsou investice vyšší v odvČtví s veĜejnČ provozovanou infrastrukturou.           DĤvodem je skuteþnost, že vyšší míra konkurence omezuje problém dvojí marginali-           zace. VeĜejný provozovatel infrastruktury je pak schopen pĜi stejné cenČ dosahovat           vyšších ziskĤ, které transformuje do infrastrukturních investic.               Porovnání investic nám ukazuje dynamickou efektivnost jednotlivých regulaþ-           ních režimĤ, nevypovídá ovšem o statické efektivnosti. Nedostateþnost tohoto           porovnání lze nejlépe ilustrovat na režimu s regulovanou cenou za pĜístup           k infrastruktuĜe. PĜestože tento regulaþní režim vede k nejnižší míĜe investic do in-           frastruktury, vede zároveĖ k nejnižší cenČ za pĜístup k infrastruktuĜe, a tudíž k nejvyšší           statické efektivnosti. Abychom zahrnuli oba tyto efekty, porovnáme uvedené tĜi reži-           my z hlediska celkového pĜebytku. Srovnání je prezentováno v následujících grafech.             98","Mikroekonomické modely struktury odvČtví železniþní dopravy a problém regulace                V grafu je vždy vykreslen prostor dvou parametrĤ pĜi uvedené hodnotČ tĜetího parame-               tru. Barevné  þásti grafu oznaþují, která z forem regulace je pĜi daných hodnotách               parametrĤ optimální z hlediska celkového pĜebytku. Bílá barva oznaþuje prostor para-               metrĤ, pĜi nichž je optimální odvČtví neregulovat. Šedá barva oznaþuje prostor               parametrĤ, pĜi kterých je optimální separace a veĜejné provozování infrastruktury.               ýerná barva oznaþuje prostor, v nČmž je optimální regulovat cenu za pĜístup               k infrastruktuĜe.                Graf 3.5—1 Srovnání regulaÿních režimĥ                              Graf 1: N=2                         Graf 2: N=10                                            Graf 3: į=0,1                        Graf 4: į=0,5                         Poþet firem                          Poþet firem                                     Graf 5: Ȍ=0,6                        Graf 6: Ȍ=2                         Poþet firem                          Poþet firem                                                                                                    99","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                          Graf 7: Ȍ=2,5                        Graf 8: Ȍ=3                     Poþet firem                         Poþet firem                     Zdroj: vlastní výpoþty               Z grafĤ 1, 2 a 5 lze vyþíst, že neregulované odvČtví dosahuje nejvyššího pĜebytku           pĜedevším v situaci, kdy jsou velmi nízké náklady na investice do infrastruktury           a zároveĖ existují znaþné bariéry vstupu na maloobchodní trh, což jej þiní málo konku-           renþním. Tento závČr není pĜekvapivý, pĜihlédneme-li k pĜedchozímu srovnání           investic. Z toho vyplývá, že pokud je maloobchodní trh málo konkurenþní, pak jsou           investice nejvyšší v neregulovaném odvČtví. A právČ pĜi nízkých investiþních nákla-           dech ovlivĖují investice celkový pĜebytek nejvýraznČji. Neregulované odvČtví je           optimální rovnČž pro urþité situace pĜi hodnotČ parametru  Ȳ̱ʹǡͷ. Tento prostor je           ovšem zanedbatelný. Z grafĤ 3 a 4 dále vyplývá, že regulace ceny za pĜístup           k infrastruktuĜe je výhodná jen v situaci, kdy není informaþní asymetrie pĜíliš velká.           KonkrétnČ se ukazuje, že bez ohledu na hodnoty dalších parametrĤ není tento typ regu-           lace vhodný od hodnoty  ߜ൐ Ͳǡ͵. Pokud budeme uvažovat nižší míru informaþní           asymetrie (graf 3), pak se ukazuje, že regulace ceny je výhodná pĜi vysokých investiþ-           ních nákladech. Tento závČr lze vysvČtlit tak, že pĜi vysokých investiþních nákladech           tvoĜí podstatnou složku celkového pĜebytku statická efektivnost, která je v pĜípadČ re-           gulace ceny za pĜístup k infrastruktuĜe vysoká. V ostatních pĜípadech (napĜ. pĜi vysoké           informaþní asymetrii, stĜední úrovni investiþních nákladĤ atd.) je optimálním regulaþ-           ním režimem vertikální separace s veĜejnČ provozovanou infrastrukturou. Empirická           relevance tohoto závČru však mĤže být narušena existencí jiných forem neefektivnosti,           které mohou být spojeny s veĜejným provozováním infrastruktury a nejsou zahrnuty           v prezentovaném modelu.                Železniþní pĜeprava je odvČtví s infrastrukturou, která si vyžaduje nemalé inves-           tice. Regulace takového odvČtví pĜedstavuje složitý problém. Regulace totiž vyvolává           dva protikladné efekty: statický efekt a dynamický efekt. Dopady regulace na celkový           tržní pĜebytek pak závisejí na velikosti tČchto efektĤ a optimální forma regulace závisí           na konkrétních hodnotách parametrĤ v daném odvČtví. Cílem uvedeného pĜíspČvku           bylo stanovit, která z uvedených forem regulace je optimální v závislosti na míĜe in-           formaþní asymetrie, nákladnosti investice a míĜe konkurence na maloobchodním trhu.           PĜedpokládali jsme pĜitom, že investice do infrastruktury se projeví ve vyšší kvalitČ             100","Mikroekonomické modely struktury odvČtví železniþní dopravy a problém regulace                zboží a vyšší poptávce. Neuvažovali jsme tedy investice snižující variabilní náklady.               NejdĤležitČjší závČry lze shrnout ve tĜech bodech. Za prvé, dynamická odvČtví               s nízkými náklady investic do infrastruktury je optimální neregulovat. Za druhé, regu-               lace ceny za pĜístup k infrastruktuĜe je optimální, pokud jsou investiþní náklady               vysoké a informaþní asymetrie  není pĜíliš velká. Za tĜetí, vertikálnČ separovaná               a veĜejnČ provozovaná infrastruktura je optimálním režimem pĜi stĜednČ vysokých in-               vestiþních nákladech.                  3.5.6 Apendix                                                                                  כ               DĤkaz propozice 1:  PĜedpokládejme, že existuje separaþní rovnováha, tj.  ܫ ሺͲሻ ്                         כ                כ               ܫ ሺߜሻ, kde ܫ ሺܿሻ znaþí optimální investici pĜi daných nákladech. Z požadavku konzis-                                                                                   כ               tence pĜesvČdþení plyne, že regulátor je pĜesvČdþen, že ܿൌ Ͳ, když pozoruje ܫ ሺͲሻ.                                                                               כ               V takovém pĜípadČ stanoví cenu ܽൌ ͲǤ  Naopak, když regulátor pozoruje ܫ ሺߜሻ, sta-                                                                                 ଵି௖                                                                         כ               noví ܽൌ ߜ. Optimální investice je pĜi takovém chování regulátora ܫ ሺܿሻ ൌ ಇሺಿశభሻ మ .                                                                                 మ  ିଵ               Zafixujme nyní pĜesvČdþení a strategie ostatních hráþĤ.  Separovaná rovnováha existu-               je, pokud provozovatel prvního typu nemĤže zvýšit svĤj zisk odchýlením od své                                                                              כ               investiþní strategie. PĜedpokládejme, že provozovatel prvního investuje  ܫ ሺߜሻ místo                כ               ܫ ሺͲሻ. Provozovatel tímto zvýší svĤj zisk, pokud:                        ͳ൅ܫ ሺߜሻ ൅ ሺܰെ ͳሻߜ   ଶ  ሺܰ െ ͳሻߜሺͳ ൅ ܫ ሺߜሻ െʹߜሻ  Ȳ                            כ                                                            כ                                                                           כ                       ቆ                  ቇ ൅                         െ   ܫ ሺߜሻ ଶ                               ܰ൅ ͳ                     ܰ൅ ͳ            ʹ                                          כ                                     ͳ൅ܫ ሺߜሻ   ଶ  Ȳ                                  ൐ቆ         ቇ െ    ܫ ሺͲሻ                                                        ଶ                                                     כ                                       ܰ൅ ͳ       ʹ                    Tato podmínka je splnČna, pokud ܰ൒ ͵ nebo ܰൌ ʹ a zároveĖ ߜ ൏ ͶͷȀͶͻ.                     DĤkaz propozice 2: Regulátor není schopen odlišit jednotlivé typy provozovatelĤ               a Ĝeší následující problém:                                                     כ                           כ                        ଵ  ொ ሺ଴ሻ                 ଵ  ொ ሺఋሻ                  ஏ  כ ଶ                                                             כ                                   כ                    ƒš ׬     ሺͳ൅ܫ െܳ െܿሻ݀ܳ ൅ ׬        ሺͳ൅ܫ െܳ െܿሻ݀ܳ െ ܫ  za pod-                        ଶ ଴        ோ             ଶ ଴        ோ              ଶ  ோ               mínky ܽ൒ ߜ                    ěešením tohoto problému stanoví regulátor cenu ܽൌ ߜ. Investice provozovatele               druhého typu jsou zĜejmČ optimální. Racionální regulátor tudíž stanoví cenu ܽൌ Ͳ,                        כ               když ܫ൐ ܫ . PĜedpokládejme, že provozovatel druhého typu se odchýlí od své strate-                        ோ                                                        כ               gie. NejziskovČjším odchýlením je investovat  ܫ ሺͲሻ. Toto odchýlení je profitabilní,               pokud je splnČna následující nerovnost:                                                                                      101","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                     ͳ൅ܫ ሺߜሻ ൅ ሺܰെ ͳሻߜ  ଶ   ሺܰ െ ͳሻߜሺͳ ൅ ܫ ሺߜሻ െʹߜሻ  Ȳ                        כ                                                        כ                                                                      כ                  ቆ                   ቇ ൅                        െ   ܫ ሺߜሻ ଶ                          ܰ൅ ͳ                     ܰ൅ ͳ             ʹ                                     כ                                 ͳ൅ܫ ሺߜሻ  ଶ  Ȳ                                                    ଶ                                                כ                              ൏ቆ         ቇ െ   ܫ ሺͲሻ                                  ܰ൅ ͳ        ʹ               Tato nerovnost je splnČna pouze tehdy, pokud ܰൌ ʹ a zároveĖ ߜ ൐ ͶͷȀͶͻ. Od-           chýlení tudíž není profitabilní.                                                                   102","4  METODY VYMEZOVÁNÍ RELEVANTNÍHO TRHU                     A JEJICH APLIKACE                Moderní politika hospodáĜské soutČže se zamČĜuje pĜedevším na tĜi oblasti – zneužití                                                                                 39               dominantního postavení, posuzování fúzí a odhalování kartelových dohod.  Pro               všechny tĜi oblasti je klíþové správné urþení tržní síly vybraného podniku. Pouze pod-               nik s dominantním postavením (tzn. podstatnou tržní silou) musí  þelit speciální               zodpovČdnosti vyplývající z legislativy soutČžní politiky. Také pĜi posuzování fúzí               hraje urþení tržní síly dĤležitou roli – v pĜípadČ, kdy spojení probíhá na trhu s nízkou               mírou koncentrace nebo mezi subjekty s nízkými tržními podíly, nepĜedpokládají sou-                                                                        40               tČžní úĜady v dĤsledku daného spojení narušení hospodáĜské soutČže.                    Metodou, jak v soutČžní analýze urþit velikost tržní síly subjektu, je vymezení               tzv. relevantního trhu. Ten urþuje množinu výrobkĤ, které jsou z hlediska jejich cha-                                                                                     41               rakteristik, ceny a zamýšleného použití z pohledu spotĜebitele vzájemnČ zastupitelné.               Na takto vymezeném relevantním trhu je následnČ možné urþit úþastníky trhu               a velikost jejich tržní síly (nejþastČji pomocí velikosti tržních podílĤ). PĜi vymezení               relevantního trhu je nutné urþit nejen jeho produktovou þást (tzn. množinu vzájemnČ               zastupitelných výrobkĤ), ale také geografickou velikost relevantního trhu (tzn. území,               na kterém jsou konkurenþní podmínky dostateþnČ homogenní a zĜetelnČ odlišné od               sousedních území) a þasové urþení relevantního trhu (podmínky na trhu se mohou               v þase mČnit). DetailnČjší rozbor všech tĜí aspektĤ relevantního trhu nabízí Motta               (2004), Davis a Garcés (2009) nebo Bishop a Walker (2010). Z tČchto tĜí rovin uvažo-               vaných pĜi vymezování relevantního trhu se dále zabýváme pĜedevším produktovým                             42               vymezením trhu.                    Základní metodologie používaná pĜi vymezování relevantního trhu je dnes, pĜe-               devším v dĤsledku sbližování právních norem, srovnatelná u všech  þlenských státĤ               EU. I pĜes drobné odlišnosti americké metodologie pro vymezení relevantního trhu lze               pĜejímat zajímavé koncepty soutČžní analýzy i z prostĜedí soutČžního práva USA.               Werden (1992) popisuje historický vývoj, kterým si prošly metodologie a pĜístupy               k urþování relevantního trhu v USA.                39                 V Evropské unii do oblasti soutČžní politiky (na rozdíl napĜ. od USA) spadá také státní podpora. PĜínosy               (a náklady) z existence soutČžní politiky popisuje napĜíklad Geroski (2006) nebo OFT (2011).               40  Viz napĜíklad Zákon þ. 143/2001 Sb., o ochranČ hospodáĜské soutČže (§17), nebo pokyny Evropské komise               k posuzování horizontálních fúzí (Evropská komise, 2004, odst. 17-21).               41  Viz Zákon þ. 143/2001 Sb., o ochranČ hospodáĜské soutČže (§2), nebo Evropská komise (1997: odst. 7).               42                 Geografickým aspektem železniþní dopravy  se podrobnČji  zabývá  kapitola 5 – Geografický pĜístup               k modelování železniþní dopravy. ýasové vymezení pak bere v potaz hlavnČ þasovou flexibilitu spotĜebitele,               jeho preference ohlednČ celkové délky trvání cesty apod.                                                                                        103","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                Postupy používané evropskými  þi americkými soutČžními úĜady pro vymezení           relevantního trhu jsou veĜejnČ dostupné a lze je najít ve veĜejných pokynech jednotli-           vých úĜadĤ – napĜíklad Evropská komise (1997), OFT (2004) nebo U.S. Deparment of           Justice (2010). Mezinárodní srovnání pĜístupĤ k vymezení relevantního trhu pak nabízí           OECD (2012). PodrobnČji se metodologii pro vymezení relevantního trhu vČnuje také           Baker (2007), který uvádí nejþastČjší praktické problémy, na nČž lze pĜi urþování veli-           kosti relevantního trhu narazit, a jakým zpĤsobem lze tyto problémy Ĝešit.               Tržní sílu podniku mohou omezovat tĜi zdroje konkurenþního tlaku – poptávková           substituce, nabídková substituce a možnost vstupu nového podniku na trh (napĜ. Davis           a Garcés 2009 nebo Padilla a O’Donoghue 2006). Poptávková substituce je považová-           na za nejsilnČjší konkurenþní tlak a pĜedstavuje schopnost spotĜebitele pĜejít v pĜípadČ           zvýšení ceny výchozího výrobku na substitut, který bude uspokojovat jeho pĤvodní           potĜebu. Nabídková substituce vyplývá ze schopnosti výrobcĤ z pĜilehlých trhĤ vstou-           pit na trh obsahující výchozí výrobek v pĜípadČ zvýšení jeho ceny. Poslední možnost,           vstup nového subjektu na trh, pak bývá považována za relativnČ nejslabší zdroj konku-           renþního tlaku, a to pĜedevším vzhledem k nutnosti podstoupit þasto vysoké investiþní           výdaje spojené se vstupem na trh. Všechny tĜi zdroje konkurenþního tlaku a jejich zo-           hlednČní pĜi vymezování relevantního trhu popisuje napĜíklad Evropská komise           (1997).               Pro urþení, do jaké míry musí být výrobce jednoho produktu omezován výše po-           psanými zdroji konkurenþního tlaku tak, aby nebyl na relevantním trhu monopolistou,           je v soutČžní analýze používán test hypotetického monopolisty (þasto nazýván také                      43           SSNIP testem ). Následující þásti této kapitoly se zamČĜí nejdĜíve na pĜehled literatu-           ry k samotnému SSNIP testu. Další þásti se pak vČnují pĜehledu kvantitativních analýz,           které mohou být použity pro vymezení relevantního trhu na železnici, upozorĖují na           jejich nedokonalosti a odkazují na pĜípadové studie a relevantní rozhodnutí soutČžních           úĜadĤ používající tento typ analýz.              4.1 SSNIP TEST            SSNIP test je myšlenkový konstrukt používaný k urþení velikosti relevantního trhu.           Jeho základní podstatou je urþit nejmenší možnou skupinu výrobkĤ, které jsou pova-           žovány spotĜebitelem za zastupitelné a které již nemají další blízký substitut.               PĜímá realizace SSNIP testu spoþívá v pokusu odpovČdČt na otázku, zda by bylo           malé, ale významné a nepĜechodné zvýšení ceny pro danou firmu ziskové. Za malé,           ale významné a nepĜechodné zvýšení ceny se v tomto pĜípadČ považuje zvýšení ceny           o 5–10 % po dobu alespoĖ jednoho roku pĜi nemČnných cenách konkurence (Davis            43             Small but Significant, Non-transitory Increase in Price test.             104","Metody vymezování relevantního trhu a jejich aplikace                a Garcés 2009: 202). Pokud je takovéto zvýšení ceny profitabilní, výrobce daného               produktu je na trhu monopolistou z dĤvodu absence blízkých substitutĤ a relevantní trh               je tvoĜen pouze daným výrobkem. V pĜípadČ, že takovéto zvýšení ceny není profitabil-               ní, dochází k opakování SSNIP testu se zahrnutím dalšího nejbližšího substitutu tak               dlouho, dokud není nalezena nejmenší skupina produktĤ, pro které již neexistuje do-               stateþnČ blízký substitut a pro kterou je tak SSNIP profitabilní.                     PĜesto, že vznik teoretického konceptu sahá až do druhé poloviny padesátých let,               SSNIP test byl poprvé uveden jako oficiální pĜístup k vymezení relevantního trhu               v USA v roce 1982 (U.S. Department of Justice 1982). V EvropČ byl test poprvé pou-               žit k analýze spojení firem Nestlé/Perrier v roce 1992, a v roce 1997 byl následnČ               oficiálnČ pĜijat Evropskou komisí (1997).                    Konkurenþní tlak pĜi produktovém vymezení relevantního trhu, který urþuje pĜí-               padnou profitabilitu 5–10% zvýšení ceny (a tak i velikost relevantního trhu), vzniká               buć poptávkovou substitucí, nabídkovou substitucí, anebo vstupem nového subjektu               na trh.                    Poptávkovou substituci na železnici mĤžeme rozlišit na intramodální               a intermodální. K intramodální substituci dochází v situaci, kdy pĜepravní služby na               jedné trati poskytuje více dopravcĤ. Poptávkovou substitucí je také tzv. intermodální               substituce, tzn. zamČnitelnost dvou typĤ pĜepravy. Zastupitelností více druhĤ dopravy               (letadlo, autobus, auto) se zabývají Ivaldi a Vibes (2005), kteĜí pomocí simulaþního               modelu odhadují preference spotĜebitele. Tento model následnČ empiricky testují na               datech z trasy Berlín–Kolín nad Rýnem. Díky nízké datové nároþnosti je tento model               vhodný pro vymezování relevantního trhu i na jiných trasách. Zastupitelnost železniþní               a silniþní nákladní dopravy zkoumají napĜíklad Buckley a Westbrook (1991). Zastupi-               telností železniþní a letecké pĜepravy se zabývá studie Evropské komise (2006), jejímž               obsahem jsou mimo jiné i pĜípadové studie z osmi evropských lokalit, kde otevĜení vy-               sokorychlostních železniþních linek snížilo na daných trasách tržní podíly leteckým               spoleþnostem.                    Pokud existuje zastupitelnost ze strany nabídky, pak existují producenti, kteĜí si-               ce nejsou v daný okamžik konkurenty na daném trhu, ale mohou na nČj v krátkém þase               a bez významných nákladĤ vstoupit. Kritérium rychlosti a nízkých nákladĤ spojených               se vstupem na trh je pĜitom rozhodujícím ukazatelem odlišujícím nabídkovou substitu-               ci a potenciální konkurenci (Padilla a O’Donoughue 2006). V oblasti železniþní               dopravy se tak jedná napĜíklad o pĜesun vlakových souprav dopravce na traĢ, na které               došlo ke zvýšení ceny o SSNIP.                    Vstup nového subjektu lze v oblasti železniþní pĜepravy považovat za extrémnČ               nízký zdroj konkurenþního tlaku pĜedevším z dĤvodu velmi vysokých utopených ná-               kladĤ, které musí subjekt vstupující na trh podstoupit (napĜ. pĜidČlení þasových slotĤ,               povolení provozovat drážní dopravu, náklady na nákup dopravních souprav). Bariéry                                                                                        105","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            vstupu v železniþním odvČtví na pĜíkladu britské železnice podrobnČji analyzují Nash           a Preston (1992).               4.2 CENOVÉ TESTY           Velikost relevantního trhu a intenzitu konkurenþního tlaku lze posuzovat rĤznými           kvantitativními metodami, které slouží k pĜímé, þi nepĜímé aproximaci SSNIP testu.           Jedním ze základných typĤ tČchto analýz jsou cenové testy. Ty jsou þasto provádČny           pĜedevším z dĤvodu jejich nízké nároþnosti na vstupní data. Vývoj cen v þase bývá           navíc spoleþnostem dostupný þastČji než napĜ. vývoj objemu prodaného zboží þi jiné           ukazatele. Informace o vývoji cen jsou také þasto veĜejnČ dostupné. To bude platit také           v oblasti železniþní pĜepravy, kde jsou ceny jízdného veĜejnČ známé, ale poþet cestují-           cích nikoliv.               Cenové testy jsou založeny na principu zákona jedné ceny a ekonomickém pojetí           trhu. Ekonomický trh se v pĜípadČ produktového pojetí trhu skládá z množiny výrob-           kĤ, pro které platí, že snížení ceny jednoho výrobku vyvolá skrze nenulovou kĜížovou           elasticitu také snížení ceny ostatních substitutĤ. Spoleþný vývoj cen tak indikuje vzá-           jemnou zastupitelnost výrobkĤ z pohledu spotĜebitele. PrávČ ta je urþující pĜi           vymezování soutČžního relevantního trhu.               Pro analýzu spoleþného vývoje cen se používají þtyĜi empirické metody: korela-           ce, testy stacionarity, kointegrace a Grangerova kauzalita. Následující þást textu uvádí           pĜehled literatury k použití tČchto metod pro vymezení relevantního trhu.             4.2.1 Korelace            Korelaþní analýza byla pro úþely vymezení relevantního trhu poprvé popsána ve           Stigler a Sherwin (1985). Jedná se o použití standardního statistického nástroje pro ur-           þení míry, s jakou se ceny dvou zkoumaných výrobkĤ v þase pohybují spoleþnČ.           Technicky pĜesnČji je zjišĢováno, do jaké míry se v obou Ĝadách souþasnČ vyskytují           hodnoty vyšší (popĜ. nižší) než stĜední hodnota dané þasové Ĝady. Vysoká hodnota ko-           relaþního koeficientu mĤže naznaþovat na existující zastupitelnost dvou výrobkĤ, což           by vedlo k jejich zaĜazení do spoleþného relevantního trhu. Problém nastává v pĜípadČ,           kdy je nutné urþit kritickou hodnotu korelaþního koeficientu, od které již budou dva           výrobky považovány za souþást jednoho relevantního trhu.               ěešení tohoto problému lze najít v rozhodovací praxi Evropské komise (viz pĜí-                                                              45                            44           pady Nestlé/Perriér  nebo Arjowiggins/M-Real Zanders ), která provádí tzv.            44             Provedení korelaþní analýzy v tomto pĜípadČ podrobnČji popisuje napĜ. Lexecon (1994).           45  Provedení korelaþní analýzy v tomto pĜípadČ podrobnČji popisuje Donath (2009).             106","Metody vymezování relevantního trhu a jejich aplikace                „comparability test“. Na základČ korelaþního koeficientu mezi srovnatelnými výrobky,               které jsou zcela jistČ souþástí jednoho relevantního trhu, je urþeno kritérium (ben-               chmark), po jehož splnČní jsou i analyzované výrobky zahrnuty do jednoho                              46               relevantního trhu.  Tento postup lze dnes považovat za bČžný a byl použit také brit-               ským Office of Fair Trading (viz rozhodnutí Nutreco Holding NV/Norsk Hydro                    47               ASA)  anebo  þeským ÚOHS pĜi posuzování fúze Agrofert Holding/Euro Bakeries                       48               Holding.  ObdobnČ lze pĜi vymezení geografického relevantního trhu pomocí korela-               ce použít jako benchmark hodnotu korelaþního koeficientu mezi cenami jednoho               výrobku v rĤzných regionech patĜících do jednoho relevantního trhu.                     Werden a Froeb (1993) kritizují použití benchmarku pro jednostrannost této me-               tody. V pĜípadČ, kdy je získaná hodnota korelaþního koeficientu nižší ve srovnání               s benchmarkem, nelze tvrdit, že výrobky nejsou souþástí jednoho relevantního trhu.               Jejich míra substituce pouze není srovnatelná s mírou substituce mezi výrobky, které               byly vybrány jako benchmark a priori právČ z dĤvodu jejich vysoké míry zastupitel-               nosti. SSNIP test by na zkoumaných dvou výrobcích mohl být stále neprofitabilní               a zaĜadit je do spoleþného relevantního trhu.                     Ne vždy jsou data k provedení benchmarku dostupná, a tak lze v rozhodnutích               Evropské komise nalézt také stanovení arbitrární hranice korelaþního koeficientu. Ko-               relaþní koeficient vyšší než 0,8 považuje Evropská komise za „vysoký“ a nevyluþuje               existenci spoleþného trhu, pĜi korelaþním koeficientu nižším než 0,6 považuje Evrop-               ská komise oba výrobky za souþást oddČlených trhĤ. Evropská komise tento pĜístup               použila v pĜípadech Rexam/American National Can (odst. 12) anebo CVC/Lenzing               (odst. 74). Tento postup je Komisí považován za ménČ robustní ve srovnání               s výpoþtem benchmarku a výsledkĤm cenových testĤ v tomto pĜípadČ dává pĜi jejich               zohlednČní v celkové soutČžní analýze nižší váhu.                     Jedním z þasto zmiĖovaných problémĤ korelace v literatuĜe je náchylnost metody               k chybČ prvního druhu (tzv. false positives). PĜedevším v pĜípadČ použití nestacionár-                                                               49               ních þasových Ĝad bude docházet k tzv. falešné korelaci.  ýasové Ĝady by také mČly               být oþištČny o sezonní složku, cyklickou složku (napĜ. inflaci) a spoleþné vlivy tĜetích                46                 NapĜ. v rozhodnutí Nestlé/Perrier použila Evropská komise jako benchmark hodnotu korelaþního koeficientu               mezi vývojem cen rĤzných znaþek neperlivých vod. Tento benchmark následnČ sloužil k zodpovČzení otázky,               zda jsou perlivé a neperlivé vody vzhledem k velikosti korelace mezi jejich vývojem cen souþástí jednoho rele-               vantního trhu.               47                 OFT použil pro zjištČní, zda norský a skotský losos patĜí do spoleþného relevantního trhu, jako benchmark               korelaci cen rĤzných gramáží jednoho typu lososa. Provedení cenových testĤ v tomto pĜípadu podrobnČji popisu-               je napĜ. Davis a Garcés (2009: 173) nebo Lexecon (2005).               48  V pĜípadu S472/2011 ÚĜad pro ochranu hospodáĜské soutČže použil korelaci mezi vývojem cen rohlíku u rĤz-               ných maloobchodních  prodejcĤ  jako benchmark pro zjištČní, zda  jsou  rohlíky a housky souþástí spoleþného               relevantního trhu.               49  V pĜípadu Gencor/Lonrho [1996] prohlásila Evropská komise vysoký korelaþní koeficient mezi vývojem cen               platiny a zlata za dĤsledek falešné korelace, a rozhodla se proto provést kointegraþní analýzu cen.                                                                                      107","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            stran, které umČle navyšují velikost korelaþního koeficientu i bez pĜítomnosti arbitráže           na trhu. Slade (1986) pĜi vymezování geografického trhu s ropnými produkty v USA           ilustruje, jak spoleþný rĤst nákladĤ, který se promítá do vývoje koneþných cen, zvyšu-                                                                       50           je korelaci mezi výrobky pĜi absenci jejich vzájemné zastupitelnosti.  PĜedevším           z dĤvodu korelace mezi cenami elektrické energie a ropy, kterou na evropských trzích           potvrzují napĜ. Asche et al. (2006), hrozí toto riziko také analýze dlouhodobých cen           jízdného na železnici a v autobusové (popĜ. nákladní) dopravČ.               Mezi další problémy spojené s použitím cenové korelace za úþelem vymezení re-           levantního trhu lze zaĜadit neschopnost správnČ analyzovat trhy s jednostrannou           substitucí (podrobnČji viz Werden a Froeb 1993) nebo trhy charakteristické nesyme-           trickými cenovými reakcemi (podrobnČji viz Hosken a Taylor 2004).              4.2.2 Stacionarita            Testy stacionarity zkoumají vývoj relativních cen v þase a zjišĢují, zda mají relativní           ceny tendenci se v dĤsledku existující arbitráže navracet k rovnovážné úrovni.               Mezi nejþastČji používané testy stacionarity patĜí Augmented Dickey-Fuller test           (tzv. ADF test) a KPSS test. Oba testy používá napĜ. Forni (2004) pĜi vymezení geo-           grafického trhu s mlékem v Itálii. Výsledky tČchto testĤ však nejsou kvĤli použití           nízkého poþtu pozorování považovány za dostateþnČ robustní. ADF test je pak také           znám pro svoji slabší sílu. Perron a Ng (1996) proto navrhují alternativní testy stacio-           narity pĜekonávající nejþastČjší kritiku ADF a KPSS testĤ. Jimi navržené testy           stacionarity empiricky používá Boshoff (2007) pĜi formulaci své reakce na analýzu,           kterou provedl Forni (2004) za úþelem vymezení geografického trhu mléka           v Jihoafrické republice.               Testy stacionarity díky použití relativních cen netrpí mnoha problémy vedoucími           k chybČ prvního druhu u korelaþní analýzy. Pokud obČ þasové Ĝady obsahují spoleþnou           trendovou, sezonní popĜ. cyklickou složku, je nutné pouze ovČĜit, zda mají v pĜípadČ           obou þasových Ĝad tyto složky v þase konstantní relativní vývoj. Ze stejného dĤvodu           není pĜi testech stacionarity nutné ošetĜovat vývoj spoleþných nákladĤ, pouze je tĜeba           ovČĜit konstantní vývoj relativních nákladĤ v þase. PodrobnČjšímu srovnání korelaþní           analýzy a testĤ stacionarity se vČnuje napĜ. Wills (2002).               Coe a Krause (2008) upozorĖují na nutnost ovČĜovat nestacionaritu použitých þa-           sových Ĝad – podíl dvou stacionárních Ĝad totiž vždy vrátí stacionární þasovou Ĝadu.           Davis a Garcés (2009) upozorĖují na riziko chyby druhého druhu. Ta hrozí pĜi analýze           stacionarity relativních cen u dvou výrobkĤ, které spotĜebitel mĤže považovat za za-           stupitelné, ale jejichž výrobní technologie jsou zcela odlišné (napĜ. sirky            50             ObdobnČ musela Evropská komise zohlednit vývoj smČnných kurzĤ v pĜípadu Gencor/Lonrho (1996) pĜi ana-           lýze vývoje cen drahých kovĤ.             108","Metody vymezování relevantního trhu a jejich aplikace                a zapalovaþe). V pĜípadČ nákladového šoku u jednoho výrobku dojde k dlouhodobému               vychýlení relativní ceny, a Ĝada tak nebude konvergovat k jedné relativní cenČ. NapĜí-               klad pĜi dlouhodobém zvýšení ceny benzínu dojde ke zmČnČ rovnovážné relativní ceny               mezi automobilovou a železniþní dopravou i pĜesto, že mohou být z pohledu spotĜebi-               tele na dané trase vzájemnČ zastupitelné.                    Testy stacionarity bývají soutČžními úĜady používány þasto paralelnČ s korelaþní               analýzou, a proto lze jejich provedení nalézt v rozhodnutích uvedených v pĜedchozí               þásti textu. NapĜ. v pĜípadu Nutreco Holding BV/Norsk Hydro ASA byla analyzována               stacionarita relativní ceny skotského a norského lososa právČ pro pĜeklenutí rizika fa-               lešné korelace z dĤvodu spoleþného trendu zpĤsobeného vývojem ceny krmiva.               Evropská komise pĜistoupila k testĤm stacionarity také v rozhodnutích Arjowig-               gins/M-Real Zanders, Gencor/Lonrho, CVC/Lenzig nebo Mannesmann/Vallourec/Ilva.                 4.2.3 Kointegrace a Grangerova kauzalita                Kointegrace vychází z existence dlouhodobé rovnovážné relativní ceny mezi dvČma               výrobky a zkoumá, zda se tržní cena od této rovnovážné hodnoty odchyluje pouze               v dĤsledku krátkodobých náhodných šokĤ. Výhoda použití kointegrace spoþívá               v možnosti použití více ekonometrických nástrojĤ pĜi analýze cen ve srovnání s testy               stacionarity založenými na binární metodologii testování hypotéz. Princip použití koin-               tegrace je srovnatelný s intuicí testĤ stacionarity a podrobnČji jen popisuje napĜíklad               Rubin (2004).                    Bishop a Walker (2010) kritizují použití kointegrace pro vymezení relevantního               trhu pĜedevším pro její zamČĜení na dlouhodobou rovnováhu na trhu a omezenou               schopnost zkoumat krátkodobou dynamiku trhu. V dlouhém období mohou mít spo-               tĜebitelé více možností substituce, a analýza tak povede k širšímu vymezení               relevantního trhu. Naopak podstatou SSNIP testu je krátkodobá dynamika cen.               Boshoff (2012) v reakci na tuto kritiku poukazuje na možnost použít modely pro ko-               rekci chyb (tzv.  error correction models), jejichž pomocí lze lépe zkoumat právČ               krátkodobou dynamiku cen.                    Grangerova kauzalita se zamČĜuje na zmČnu ceny jednoho výrobku v dĤsledku               zmČny ceny potenciálního substitutu. Pokud historický vývoj ceny potenciálního sub-               stitutu zlepšuje schopnost modelu vysvČtlit dnešní ceny výchozího výrobku               vysvČtlované pĤvodnČ pouze vývojem jeho vlastních cen, existuje mezi potenciálním               substitutem a výchozím výrobkem Grangerova kauzalita. Blíže metodu kointegrace               i Grangerovy kauzality popisuje napĜ. Bishop a Walker (2010). Výhodou Grangerovy               kauzality je pĜedevším její schopnost zkoumat oddČlenČ obČ strany zastupitelnosti vý-               robkĤ (tzn. zastupitelnost výrobku A výrobkem B a naopak). Tuto výhodu Grangerovy               kauzality vyzdvihuje také Boshoff (2012).                                                                                        109","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                Evropská komise použila kointegraci v nČkolika svých rozhodnutích – napĜ.           Gencor/Lonrho nebo CVC/Leinzig. Grangerovu kauzalitu pak Komise použila           v rozhodnutí Mannesmann/Vallourec/Ilva.             4.2.4 Praktické použití cenových testĥ            Cenové testy vycházejí z konceptu ekonomického trhu charakteristického arbitráží,           který se ovšem ne vždy musí shodovat s konceptem relevantního trhu. NapĜíklad po-           kud budou na trhu existovat dva výrobci, jejichž zboží bude vzájemnČ zastupitelné,           arbitráž povede u obou produktĤ ke spoleþnému vývoji cen. Pokud bude ovšem jeden           z výrobcĤ kapacitnČ omezen, mĤže být druhý výrobce schopen profitabilnČ zvýšit cenu           svého výrobku o 5–10%. K rozdílĤm mezi ekonomickým a soutČžním trhem se blíže           vyjadĜuje Baker (1987).               Velmi þasto je v literatuĜe také kladen dĤraz na analýzu diferencovaných produk-           tĤ, mezi kterými mĤže existovat cenový rozdíl i v pĜípadČ jejich zastupitelnosti           z pohledu  spotĜebitele. Samotná existence cenových rozdílĤ by nemČla svádČt           k zaĜazení výrobkĤ do oddČlených trhĤ. PĜed analýzou absolutních cenových hladin           varují napĜ. Werden a Froeb (1993), Motta (2004) nebo Forni (2004).               Je zĜejmé, že cenové testy mají mnoho slabin (ty hlavní pĜehlednČ shrnují napĜí-           klad Werden a Froeb 1993). Vzhledem k jejich snadnému provedení a nízkým           nárokĤm na vstupní data ovšem pĜedstavují silný analytický nástroj, jehož použití           v soutČžní analýze má i pĜes jeho nedokonalosti smysl. Použití cenových analýz obha-           jují Davis a Garcés (2009) nebo Sherwin (1993). Všichni autoĜi se ovšem shodují, že           je nutné cenové testy používat obezĜetnČ a pĜed známými slabinami cenových testĤ           nezavírat oþi. Jen tehdy mohou být cenové testy efektivním nástrojem pĜi soutČžní           analýze vedoucí k vymezení relevantního trhu.               4.3 ANALÝZA KRITICKÉ ZTRÁTY            PĜímou aplikací SSNIP testu popsaného v úvodu kapitoly je tzv. analýza kritické ztrá-           ty. Zvýšení ceny má dva protichĤdné efekty, které ovlivĖují zisk hypotetického           monopolisty. Negativní efekt spoþívá ve snížení zisku z dĤvodu úbytku prodejĤ, neboĢ           nČkteĜí spotĜebitelé v reakci na zvýšení omezí své nákupy. Pozitivní efekt spoþívá ve           zvýšení zisku, neboĢ hypotetický monopolista dosahuje po zvýšení ceny vyšších marží           na ostatních prodejích. Kritická ztráta je procentní úbytek prodejĤ, pĜi kterém se uve-           dené efekty vyrovnávají, to znamená, že pĜínosy ze zvýšení ceny jsou vyrovnány           ztrátou z úbytku prodejĤ a zisk se nemČní. PodobnČ kritická elasticita udává cenovou           elasticitu poptávky, pĜi které nebude mít zvýšení ceny dopad na zisk firmy. Analýzu               110","Metody vymezování relevantního trhu a jejich aplikace                kritické ztráty je možné provést porovnáním kritické a skuteþné ztráty prodejĤ anebo               porovnáním kritické a skuteþné elasticity poptávky.                    Ekonomickou podstatu analýzy a návrh její metodologie pro použití v soutČžní               analýze poprvé popsal Werden (1997). Metodiku analýzy kritické ztráty pomocí kri-               tické ztráty prodejĤ obsahuje také Hüschelrath (2009), metodiku analýzy kritické               ztráty pomocí kritické elasticity poptávky pak napĜíklad Massey (2000).                    PĜestože se kritická ztráta (resp. elasticita) zdá být jasnČ a jednoduše definována,               její výpoþet závisí na kvalitČ dat, která vstupují do výpoþtu. Padilla a O’Donoghue               (2006), stejnČ jako Hüschelrath (2009), pro výpoþet marže používají prĤmČrné varia-               bilní náklady místo mezních nákladĤ, což je obvyklá praxe v pĜípadech, kdy je               nemožné nebo pĜíliš složité odhadnout funkci mezních nákladĤ. Gaynor et al. (2006)               upozorĖují, že v takovýchto pĜípadech metoda rozdČlení nákladĤ na fixní a variabilní               silnČ ovlivĖuje výsledky celé analýzy.                    Problematická je také situace, kdy firma již využívá svoji tržní sílu a nastavuje               suprakompetitivní ceny. Vysoká marže bude znamenat malou velikost kritické ztráty.               To povede k širšímu vymezení relevantního trhu, než by odpovídalo realitČ. Tato situ-                                                      51               ace je známa pod pojmem „celofánový klam“  a jeho potenciální existenci je nutné               pĜi vymezování relevantního trhu vždy zohledĖovat. PodrobnČji o celofánovém klamu               píše napĜ. Motta (2004) nebo Davis a Garcés (2009).                     Po zjištČní velikosti kritické ztráty je nutné odhadnout velikost skuteþné ztráty               prodejĤ, ke které dojde v dĤsledku zvýšení ceny. Pokud velikost kritické ztráty pĜevýší               odhadnutou velikost skuteþné ztráty, zvýšení ceny o 5–10 % by bylo ziskové, a dané               výrobky tak tvoĜí relevantní trh. Velikost skuteþné ztráty lze získat buć pomocí eko-               nometrického odhadu elasticity poptávky, anebo pomocí spotĜebitelského prĤzkumu.               Ekonometrický pĜístup k analýze kritické ztráty používá napĜíklad Rubinfeld (2010).               Nevýhodou této metody je vysoká datová nároþnost, která v mnoha pĜípadech použití               této metody znemožĖuje.                    Alternativou pro zjištČní velikosti skuteþné ztráty je provedení spotĜebitelského               prĤzkumu. Této metodČ se vČnujeme v následující þásti textu.                  4.4 SPOTěEBITELSKÝ PRģZKUM                ýastou výhodou realizace spotĜebitelského prĤzkumu za úþelem odhadu velikosti sku-               teþné ztráty je jeho využití také pro zjištČní dalších podstatných informací o chování               spotĜebitelĤ. Na rozdíl od metod, které dávají odpovČć pouze na otázku o velikosti                51                 Anglicky „cellophane fallacy“. Název vychází z prvního rozhodnutí, kde soud popsal tuto situaci (viz United               States vs. DuPont, 1956).                                                                                       111","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            skuteþné ztráty, mĤže spotĜebitelský prĤzkum poskytnout i kvalitativní informace, kte-           ré se vztahují k charakteristice poptávky a spotĜebitelským návykĤm.               Zásady správného provádČní spotĜebitelského prĤzkumu pro úþely soutČžní ana-           lýzy popisuje OFT (2010). ObecnČ pak komplexní pĜehled metodiky pro provádČní           a vyhodnocování spotĜebitelských prĤzkumĤ nabízí napĜíklad Kozel (2006) nebo Kolb           (2008).               Základní zpĤsoby, jak vést šetĜení pĜímým dotazováním v dopravČ, jsou dva, a to           dotazování pĜed odjezdem dopravního prostĜedku na nástupišti anebo dotazování „on-           -board“ (v prĤbČhu jízdy dopravního prostĜedku). Oba zpĤsoby mají své výhody           a nevýhody  a je  na  subjektu  provádČjícím prĤzkum, aby zvolil vhodnou metodiku           s ohledem na aktuální situaci na trhu. Popis metodiky pro provádČní on-board prĤ-           zkumĤ nabízí napĜíklad Schaller (2005), National Center for Transit Research (2002)           nebo Tierney et al. (1996).               DopadĤm na výsledky prĤzkumu v dĤsledku zvolené metodologie se pak vČnují           Memarian et al. (2012). Studie se zabývá hledáním nejvhodnČjší techniky sbČru dat           v autobusové dopravČ, pĜi dotazovaní za jízdy ve vozidle (on-board). Souþástí studie           je experiment zamČĜený na vliv tĜí faktorĤ (délka dotazníku, odmČny za zpČtnou vazbu           a zpĤsob dotazování), které ovlivĖují návratnost dotazníkĤ a jednotkové náklady prĤ-           zkumu.                SpotĜebitelské šetĜení pĜímým dotazováním mimo dopravní prostĜedek bylo pou-           žito napĜíklad v pĜípadu spojení aerolinií Ryanair/Aer Lingus. Realizace           spotĜebitelského prĤzkumu probČhla v roce 2007 na letišti v Dublinu a zúþastnilo se ho           více než 2 600 respondentĤ. VeĜejnČ dostupná pĜíloha rozhodnutí Evropské komise           toho pĜípadu obsahuje popis metodologie použité pĜi realizaci prĤzkumu.               4.5 BIDDING MARKETS             4.5.1 Teoretická východiska            Mimo bČžné trhy, které lze charakterizovat prĤbČžnou konkurencí na trhu, existují také           trhy, na nichž probíhá konkurence o trh – v takovýchto pĜípadech mluvíme           o tzv. bidding markets. Typickým znakem bidding markets je využívání výbČrových           Ĝízení na poptávkové stranČ. V oblasti železniþní dopravy lze nalézt oba typy trhĤ. Že-           lezniþní dopravci mohou pĤsobit na trhu s prĤbČžnou konkurencí, kdy hovoĜíme o trati           provozované tzv. na komerþní riziko (soutČž probíhá o jednotlivé cestující a pĜíjmy           z prodeje jízdného). Železniþní dopravci se mohou také úþastnit výbČrových Ĝízení vy-           pisovaných státní správou, aby byla zajištČna dopravní obslužnost v urþitých regionech           – v tomto pĜípadČ probíhá soutČž o urþitou traĢ (resp. tratČ v daném regionu). Protože              112","Metody vymezování relevantního trhu a jejich aplikace                na bidding markets je nutné intenzitu soutČže a velikost tržní síly posuzovat odlišnČ ve               srovnání s bČžnými trhy, uvádíme pro úplnost také struþný pĜehled literatury popisující               metodiku soutČžní analýzy pro bidding markets.                    Vymezení relevantního trhu bývá v pĜípadČ bidding markets provádČno za po-               mocí odlišných analýz ve srovnání s bČžnými trhy pĜedevším z toho dĤvodu, že               bidding markets se þasto vyznaþují dodávkami individuálnČ nasmlouvaného produktu               za individuálnČ smluvenou cenu. Aplikace SSNIP testu tak v tČchto pĜípadech není               vhodná (OFT 2007). Jak je uvedeno v úvodu této kapitoly, urþení velikosti relevantní-               ho trhu není cílem soutČžní analýzy, ale je pĜedevším nástrojem pro urþení tržní síly               jednotlivých subjektĤ na trhu. SoutČžní analýza na bidding markets se tak zamČĜuje               pĜímo na urþení velikosti tržní síly, bez nutnosti urþovat pĜesnou velikost relevantního               trhu.                    Shrnutí hlavních charakteristik bidding markets relevantních pro soutČžní analý-               zu nabízí napĜíklad OECD (2006). Zatímco u bČžných trhĤ probíhá kontinuální soutČž               o mezní zákazníky, na bidding markets je pĜedmČtem konkurence pĜedem urþená þást               trhu (v nČkterých pĜípadech i celý trh). Spoleþnost, která vyhraje dané výbČrové Ĝízení,               však již nemusí být vítČzem jejího opČtovného vypsání po vypršení pĤvodního kon-               traktu. Takto fungující trhy nazývá Baumol (1982) dobyvatelnými trhy (contestable               market). Jednou z hlavních charakteristik dobyvatelných trhĤ je, že i velmi nízký poþet               firem na trhu vede k cenám na úrovni mezních nákladĤ.                     Tento argument podrobnČji analyzuje Klemperer (2005) a zjišĢuje, že tato situace               nastane pouze pĜi splnČní urþitých podmínek. Mezi ty patĜí pĜedevším relativní veli-               kost jednotlivých výbČrových  Ĝízení vzhledem k celkovému objemu produkce               jednotlivých subjektĤ na trhu, nízké bariéry vstupu na trh a absence efektĤ uzamþení               (lock-in).                    Vliv skuteþné, ale i potenciální konkurence ve výbČrových  Ĝízeních na úroveĖ               služeb nabízených železniþními dopravci pĜi zajišĢování dopravní obslužnosti zkoumá               v NČmecku Schmutzler a Lalive (2008), ve Švédsku Alexanderson a Hultén (2006)               a dĤsledky rozdílu v britském a švédském systému zadávání veĜejných zakázek               v oblasti železniþní dopravy nabízí Nash a Nilsson (2009). Z pohledu teorie dobyva-               telných trhĤ zkoumá britský železniþní trh také Shires  et al. (1994). Podle jejich               analýzy jsou nejvČtší pĜekážkou pro fungování železniþní dopravy v souladu s teorií               dobyvatelných trhĤ vysoké bariéry vstupu, které autoĜi rozdČlují do tĜí kategorií (ne-               vinné, strategické a predátorské) a podrobnČji zkoumají každou z nich.                     Velikost tržní síly jednotlivých hráþĤ lze vyvodit z informací o prĤbČhu minu-               lých výbČrových Ĝízení – z toho, jak blízko sebe se v jednotlivých výbČrových Ĝízeních               nabídky dvou spoleþností objevovaly; o kolik vyšší cenu nabízela jedna spoleþnost               v pĜípadČ, kdy se výbČrového Ĝízení neúþastnil vybraný konkurent; jak þasto vyhrály               nabídky jedné spoleþnosti na úkor druhé; jak þasto byly urþité dvČ spoleþnosti jediný-               mi úþastníky výbČrového Ĝízení apod. Tento typ analýz provádČla Evropská komise                                                                                      113","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            napĜíklad v pĜípadech posuzování fúzí Panasonic/Sanyo (pro více informací o analýze           bidding dat viz Devai  et al. 2010) nebo Siemens/VA Tech (pro více informací           o analýze bidding dat viz Becker et al. 2006). V pĜípadČ rozdílných požadavkĤ ve vý-           bČrových  Ĝízeních není možné porovnávat prostou prĤmČrnou cenu vítČzné nabídky           mezi tendry, kterých se vybraný konkurent úþastnil, a kterých nikoliv. ěešením je po-           užití ekonometrických nástrojĤ, jejichž pomocí lze kontrolovat relevantní faktory           ovlivĖující velikost vítČzné nabídky. Evropská komise provedla ekonometrickou ana-           lýzu založenou na datech z výbČrových  Ĝízení v rozhodnutích Boeing/McDonnell                  52           Douglas,  GE/Instrument-arium (pro více informací viz RBB Economics 2004) nebo           Syniverse/BSG.               PĜímé urþení velikosti tržní síly, které je tímto zpĤsobem pĜi analýze bidding           markets provádČno, je také v souladu s praxí poslední doby v oblasti posuzování fúzí           na bČžných trzích. I na tČch se soutČžní analýza stále þastČji zamČĜuje pĜedevším na           samotnou blízkost konkurence spojujících se subjektĤ bez ohledu na urþení pĜesné ve-           likosti relevantního trhu (CRA 1996). NČkteré nástroje pro posuzování fúzí tak lze           použít v soutČžní analýze pro bČžné trhy i bidding markets. Moresi (2010) napĜíklad           ukazuje, jak lze pro prostĜedí veĜejných soutČží upravit diversion ratios pro provedení                                 53           standardního GUPPI testu.               Dále je vhodné analyzovat, zda na trhu existují tzv. efekty uzamþení, které by           zvýhodĖovaly souþasného dodavatele v dalším kolem výbČrového Ĝízení. Tato situace           mĤže nastat, pokud bude hrát významnou roli znalost fungování trhu, úspory z rozsahu           nebo budou existovat nenulové náklady na pĜechod mezi dodavateli. Tyto efekty mo-           hou zvyšovat velikost tržní síly daného subjektu, a ovlivĖovat tak intenzitu konkurence           na trhu. Výnosy z rozsahu v železniþní dopravČ se zabývají napĜíklad Alexanderson           a Hultén (2006), kteĜí ukazují na rostoucí výnosy z rozsahu u menších dopravcĤ           a klesající  výnosy  z rozsahu  u velkých  dopravcĤ. Tuto situaci pak vysvČtlují nižší           efektivitou Ĝízení velkých spoleþností.                Jedním z typických dĤsledkĤ je vznik kartelĤ ve veĜejných zakázkách, tzv. bid           rigging. Bid rigging vzniká, když se úþastníci aukce dohodnou, že si nebudou konku-           rovat a vzájemnČ sladí své nabídky. VČtšina metod odhalování bid riggingu vyžaduje           urþitou znalost nákladové funkce úþastníkĤ aukce. PĜestože metody odhalování bid           riggingu nebyly dosud aplikovány na železniþní dopravu, je pravdČpodobné, že se           vzrĤstající konkurencí v železniþní dopravČ budou tyto metody nabývat na významu.            52             Rozhodnutí Evropské komise obsahuje jen strohé informace o provedené analýze s dĤrazem na její závČry.           Bližší popis samotné analýzy nabízí Bishop a Walker (2010).           53  Diversion ratio pĜedstavuje þást z celkových ztracených prodejĤ, kterou spoleþnost A ztratí po zvýšení své           ceny na úkor spoleþnosti B. Tato hodnota je vstupní informací pro výpoþet tzv. GUPPI (Gross Upward Pricing           Pressure Index), který urþuje oþekávané zvýšení ceny po spojení daných dvou spoleþností vzhledem k blízkosti           jejich konkurence. Hlavní myšlenku GUPPI testu popisuje Farell a Shapiro (2010) a Shapiro (2010).               114","Metody vymezování relevantního trhu a jejich aplikace                4.5.2 Organizace bid riggingu                V této kapitole budeme diskutovat známé teoretické poznatky o organizaci bid riggin-               gových dohod a poukážeme na nČkolik faktorĤ, které mohou ovlivnit pravdČpodobnost               vzniku bid riggingu. Cílem prezentované literatury je popsat možnou organizaci bid               riggingové dohody. Bid riggingová dohoda je formou kartelu a její organizace               a udržení není jednoduchým problémem. Úþastníci takové dohody musí vyĜešit tĜi zá-               sadní problémy.                   x  Který z þlenĤ bude vlastníkem draženého objektu. ýlenové dohody pĜitom dis-                     ponují privátní informací o vlastním ocenČní draženého objektu. Je tedy nutné                     motivovat þlena k pravdivému odhalení této informace.                  x  Jak vypadají optimální nabídky jednotlivých þlenĤ, aby kartel dosáhl co nejvČt-                     šího zisku.                  x  Pro  þleny bid riggingové dohody musí být výhodné úþastnit se dohody                     a podávat nabídky, které jsou optimální z pohledu kartelu.                    Tyto problémy  Ĝeší  þlenové bid riggingové dohody pomocí tzv. mechanismu,               který definuje pravidla fungování kartelu. Teoretickou literaturu o organizaci bid               riggingu lze rozdČlit do dvou proudĤ. První z nich zkoumá možnosti bid riggingu               v jednorázové aukci, druhý proud zkoumá možnosti bid riggingu v opakovaných auk-               cích.                    McAfee a McMillan (1992) zkoumají, zda a za jakých podmínek mĤže vzniknout               bid rigging v jednorázové obálkové aukci (first-price) se soukromým ocenČním (tzv.               IPV aukce). Tito autoĜi ukazují, že koluze v jednorázové aukci mĤže být organizována               pomocí tzv. PAKT (preauction knockout) mechanismu. PAKT funguje jako aukce               pĜed aukcí, které se úþastní þlenové kartelu. VítČz této aukce pak má právo pĜedložit               v aukci skuteþnou nabídku. Ostatní þlenové kartelu podají jen pĜedstírané nabídky, za               což je jim poskytnuta penČžní platba. McAfee a McMillan (1992) tak ukazují, že kolu-               ze v jednorázové aukci je možná, pokud si mohou þlenové kartelu poskytovat penČžní               platby. Marshall a Marx (2007) prezentují model jednorázové IPV aukce, ve kterém               kartel není schopen kontrolovat nabídky jednotlivých þlenĤ, což klade další omezení               stabilitČ bid riggingové dohody. Marshall a Marx (2007) ukazují, že i za tČchto ome-               zení lze zajistit stabilitu bid riggingové dohody pomocí BCM mechanismu (bid               coordination mechanism). Tento mechanismus však neumožĖuje úplné potlaþení kon-               kurence mezi  þleny bid riggingové dohody. Výsledky modelu také dokazují, že               organizace bid riggingové dohody je obtížnČjší pĜi aukci, ve které vítČz platí nabídnu-               tou cenu (first-price) než pĜi aukci, kdy platí druhou nejvyšší nabídku (second-price).               Hendricks et al. (2008) prezentují model aukce se spoleþným ocenČním a ukazují, že               PAKT mechanismus v takové aukci nesplĖuje participaþní omezení a neumožĖuje               vznik koluze. Pomocí tohoto výsledku vysvČtluje, proþ nebyly pozorovány legální spo-               leþné nabídky pĜi aukcích ropných polí v Texasu v letech 1954–1970.                                                                                      115","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                Další proud literatury, prezentovaný pĜedevším  þlánky Aoyagi (2003 a 2007),           Skrypacz a Hopenhayn (2004) a Athey et al. (2004), se zabývá organizací bid riggin-           gové dohody v opakované hĜe. Aukce je v této literatuĜe modelována jako opakovaný           BertrandĤv oligopol s privátními informacemi o nákladech. Organizace kartelu popsa-           ná v této literatuĜe mĤže být relevantní pro situace, kdy jsou aukce poĜádány           opakovanČ a úþastní se jich – nebo má zájem se jich úþastnit – vždy stejný okruh fi-           rem.            Tabulka 4.5—1: Organizace bid riggingu                   ýlánek                PĜedpoklady                 ZávČry                               Jednorázová IPV first-price aukce.   Bid rigging je organizován pomocí PAKT           McAfee a McMillan (1992)                               Platby mezi þleny kartelu jsou možné.   mechanismu.                               Opakované IPV aukce. Explicitní komunika- Bid rigging je organizován pomocí mecha-           Aoyagi (2003)                               ce je možná.               nismu rotace nabídek.                               Opakované IPV aukce. Minulé nabídky jsou           Athey (2004)        pozorovatelné. Explicitní komunikace  není   Koluzní rovnováha se vyznaþuje nízkou                               možná.                     volatilitou cen.                               Opakované IPV aukce. Minulé nabídky jsou  Bid rigging je organizován pomocí žetono-           Skrypacz a Hopenhayn (2004)                               pozorovatelné.             vého mechanismu.                               Opakované aukce s korelovanými signály.   Bid rigging je organizován pomocí mecha-           Aoyagi (2007)       Explicitní komunikace je možná. Explicitní   nismu rotace nabídek.                               komunikace není možná.                               Opakovaná IPV aukce. Kupující jsou schopni  Koluzní rovnováha se vyznaþuje nízkou           Harrington a Chen (2006)                               odhalit kartel.            volatilitou cen.                               Jednorázová IPV first-price aukce.   Bid rigging je organizován pomocí BCM           Marshall a Marx (2007)   Kartel není schopen kontrolovat nabídky   mechanismu. Bid rigging je ménČ pravdČ-                                                          podobný pĜi first-price aukci než v second-                               svých þlenĤ.               price aukci.                               Jednorázová first-price aukce se spoleþným  PAKT mechanismus není schopen organi-           Hendricks et al. (2008)                               ocenČním.                  zovat bid rigging.                Aoyagi (2003 a 2007) popisuje zpĤsob organizace bid riggingové dohody, kterou           nazývá rotace nabídek (bid rotation). Mechanismus rotace nabídek má za úkol urþit,           která firma z kartelu podá do aukce skuteþnou nabídku. V pĜípadČ dvou þlenĤ kartelu           funguje mechanismus rotace nabídek následovnČ: V první aukci je vybrána firma           s nejvyšším ocenČním (resp. s nejnižšími náklady). Tato firma pak podá v aukci sku-           teþnou nabídku. V další aukci je pak vybrána druhá firma za pĜedpokladu, že její           ocenČní pĜevyšuje rezervaþní cenu stanovenou aukcionáĜem. Aoyagi (2003) dokazuje,           že takový mechanismus motivuje úþastníky aukce pravdivČ odhalit svá ocenČní. Me-           chanismus rotace nabídek  nevyžaduje, aby si úþastníci kartelu poskytovali zvláštní           penČžní platby. PĜedpokládá ale, že firmy spolu mohou explicitnČ komunikovat ohled-           nČ svých ocenČní.              116","Metody vymezování relevantního trhu a jejich aplikace                     Skrypacz a Hopenhayn (2004) a Athey (2004) tento pĜedpoklad odstraĖují               a ukazují, jak se mohou firmy zkoordinovat i bez explicitní komunikace. Skrypacz               a Hopenhayn (2004) popisují zpĤsob organizace, který se nazývá žetonový mechanis-               mus (chip mechanism). PĜi žetonovém mechanismu se úþastníci kartelu v aukcích               stĜídají v závislosti na tom, kolik aukcí a o jaké hodnotČ vyhrál daný úþastník               v minulost. Aukce se za kartel zúþastní firma, která v minulosti zámČrnČ prohrála auk-               ce s nejvyšší celkovou hodnotou. Athey (2004) ukazuje, že pokud jsou nabídky þlenĤ               kartelĤ v minulých aukcích veĜejnČ známé, pak je možné udržet bid riggingovou do-               hodu i bez explicitní komunikace. ZároveĖ ukazuje, že se taková bid riggingová               dohoda vyznaþuje nízkou volatilitou cen.                  4.5.3 Metody detekce bid riggingu               Metody detekce bid riggingu  obvykle využívají teoretické poznatky diskutované               v pĜedchozí kapitole k indikaci možného bid riggingu na základČ pozorovaných dat.               Tyto metody tudíž testují, zda chování úþastníkĤ aukce odpovídá konkurenþnímu mo-               delu aukce, pĜípadnČ zda toto chování vykazuje nČkterý ze znakĤ koluze popsaný               v pĜedchozí kapitole.                    Porter a Zona (1993 a 1999) a Pesendorfer (2000) prezentují metodu detekce bid               riggingu, která je založena na pĜedpokladu, že þlenové bid riggingu, kteĜí nejsou urþe-               ni jako vítČzové aukce, vstoupí do aukce s pĜedstíranými nabídkami. Ze standardního               modelu konkurenþní aukce vyplývá, že nabídky firem jsou pozitivnČ ovlivnČny nákla-               dy firem. Uvedené þlánky pak pĜedpokládají, že vztah mezi nabídkami firem a jejich               náklady je log-lineární:                                         Ž‘‰ ܾ ௜ǡ௧  ൌߙ ൅ ߚܺ ൅ߝ                                                            ௜ǡ௧                                                       ௜ǡ௧                    Index i oznaþuje danou firmu, index  t oznaþuje danou aukci, promČnná  b  ozna-               þuje nabídku firmy a  X  je vektor pozorovaných promČnných, které ovlivĖují náklady               firmy a pravdČpodobnost výhry. Mezi tyto promČnné jsou obvykle Ĝazena rĤzná mČĜít-               ka kapacit firmy, využití kapacit, geografické vzdálenosti atd. Výše uvedené þlánky               poté testují, jestli jsou nejnižší nabídky (tj. konkurenþní) generovány odlišným proce-               sem než vyšší nabídky (tj. pĜedstírané). Pokud autoĜi disponují informací o tom, které               firmy jsou podezĜelé z bid riggingu, pak mohou rovnČž testovat, zda je chování tČchto               firem odlišné od chování ostatních firem.                     Porter a Zona (1993) testují data, která pocházejí ze 116 aukcí na výstavbu silnic               poĜádaných na Long Islandu mezi roky 1979–1985, a odhadují model ve tĜech varian-               tách pro všechny nabídky, nejnižší nabídky a vyšší nabídky. Koeficienty odhadnuté               pro nejnižší nabídky jsou podle Chowova testu signifikantnČ odlišné od koeficientĤ               odhadnutých pro vyšší nabídky. Porter a Zona (1999) pĜedstavenou metodu rozšiĜují               a odhadují nejen to, zda nabídky firem odpovídají jejich nákladĤm, ale pomocí probit               modelu také odhadují, zda úþast firmy v aukci odpovídá jejím nákladĤm, a tím pádem                                                                                      117","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            i pravdČpodobnosti výhry. Porter a Zona (1999) využívají data z aukcí na dodávku           mléka ze státu Ohio z let 1980–1990, pĜiþemž disponují informací o tom, které firmy           byly podezĜelé z kartelu. AutoĜi pak ukazují, že chování podezĜelých firem je nejen           signifikantnČ odlišné od chování ostatních firem, ale také že podezĜelé firmy reagují na           nákladové faktory zpĤsobem, který je nekonzistentní s konkurenþním modelem aukce.               Ishii (2009) tento pĜístup obohacuje zahrnutím další vysvČtlující promČnné, která           je motivována teoretickými modely Aoyagi (2003) a Skrypacz a Hopenhayn (2004).           Ishii (2009) urþí saldo firmy B vĤþi firmČ A jako rozdíl mezi hodnotou kontraktĤ, kte-           ré získala firma A, když se aukce úþastnila i firma B, a hodnotou kontraktĤ, které           získala firma B, když se aukce úþastnila i firma A. PromČnná „score“ poté urþuje, vĤþi           kolika firmám úþastnícím se aukce má daná firma kladné saldo. Ishii (2009) poté od-           hadne regresi s totožnými vysvČtlujícími promČnnými jako Porter a Zona (1993)           a pĜidá k nim promČnou „score“. Pokud jsou tyto firmy souþástí bid riggingové doho-           dy organizované na základČ žetonového mechanismu nebo mechanismu rotace           nabídek, pak by tato promČnná mČla mít pozitivní vliv na pravdČpodobnost vítČzství           v aukci. Ishii (2009) testuje tento pĜístup na datech z aukcí na veĜejné stavební práce           z let 2001–2004. Podle rĤzných ukazatelĤ je pravdČpodobné, že v tČchto aukcích fun-           goval bid rigging. Ishii (2009) ukazuje, že novČ zavedená promČnná má pozitivní vliv           na pravdČpodobnost vítČzství v aukci, a posiluje tak podezĜení z existence koluze.               Bajari a Ye (2003) posuzují stejnČ jako pĜedchozí pĜístupy, zda je chování firem           konzistentní s modelem konkurenþní aukce. Na rozdíl od pĜedchozího pĜístupu ale tes-           tují, zda nabídky firem splĖují pĜedpoklady nezávislosti a zamČnitelnosti. Tyto           pĜedpoklady jsou odvozeny z modelu asymetrické aukce prezentovaného v Riley           a Maskin (2000). PĜedpoklad nezávislosti Ĝíká, že pokud oþistíme nabídky firem od           vlivu veĜejnČ dostupných informací (pĜedevším nákladových), pak tyto nabídky nebu-           dou korelované. PĜedpoklad zamČnitelnosti  Ĝíká, že závislost nabídek na veĜejnČ           dostupných informacích je pro všechny firmy stejná. Bajari a Ye (2003) testují tyto           pĜedpoklady na datech z aukcí na opravu silnic z let 1994–1998. Data obsahují údaje           ze 138 aukcí, kterých se úþastnilo 11 firem. Bajari a Ye (2003) pak odhadují následují-           cí regresní rovnici:            ܤܫܦ ௜ǡ௧                 ൌߚ ௜ǡ଴ ൅ߚ ௜ǡଵ ܮܦܫܵܶ ௜ǡ௧ ൅ߚ ௜ǡଶ ܥܣܲ ௜ǡ௧ ൅ߚ ௜ǡଷ ܯܣܺܲ ௜ǡ௧ ൅ߚ ௜ǡସ ܮܯܦܫܵܶ ௜ǡ௧ ൅ߚ ௜ǡହ ܥܱܰ ௜ǡ௧ ൅ߝ ௜ǡ௧            ܧܵܶ ௧               PromČnná BID oznaþuje velikost nabídky firmy i v aukci t, EST je odhadovaná           velikost nákladĤ zveĜejnČná zadavatelem aukce, LDIST je vzdálenost mezi pĤsobištČm           firmy a místem projektu, promČnná CAP mČĜí míru využití kapacit firmy a poþítá se           jako podíl hodnoty vyhraných kontraktĤ do konání aukce t vĤþi celkové hodnotČ vy-           hraných kontraktĤ v daném roce,  MAXP je maximální kapacita ostatních firem,           promČnná LMDIST udává vzdálenost nejbližší firmy k místu projektu a CON je hodno-           ta kontraktĤ získaná danou firmou v daném státu. Test nezávislosti poté testuje, zda je           korelace reziduí İ i,t  a İ j,t  nulová. Test zamČnitelnosti testuje, zda exogenní promČnné              118","Metody vymezování relevantního trhu a jejich aplikace                ovlivĖují nabídky firem stejným zpĤsobem, tj. zda  E , ik     E . Bajari a Ye (2003) identi-                                                               , j k               fikovali v datech jeden pár firem podezĜelých z koluze.                     Odlišné metody detekce prezentují Baldwin et al. (1997) a Banerji a Meenakshi               (2004). Tyto pĜístupy testují, zda je chování úþastníkĤ lépe vysvČtlitelné pomocí kon-               kurenþního, nebo koluzního modelu aukce. Baldwin  et al. (1997) zkoumají data               z aukcí na prodej nepokáceného dĜeva. Tyto aukce probíhají jako ústní anglické aukce.               Baldwin et al. (1997) pĜedpokládají, že se jedná o aukci, kde je ocenČní jednotlivých               úþastníkĤ jejich soukromou informací a je navzájem nezávislé (IPV). Dále pĜedpoklá-               dají, že ocenČní mají log-normální rozdČlení. Velikost kartelu je v modelu chápána               jako nepozorovaná promČnná, která je lineárnČ závislá na velikosti kontraktu, jeho               délce, kvalitČ dĜeva a nákladech. Konkurenþní i koluzní model byly odhadnuty pomocí               metody maximální vČrohodnosti, pĜiþemž koluzní model výraznČ lépe vysvČtloval po-               zorovaná data. Banerji a Meenakshi (2004) používají data ze 421 anglických aukcí na               prodej nezpracované rýže konaných v Indii v roce 1999. AutoĜi mají apriorní informa-               ci, že tĜi nejvČtší úþastníci mohli uzavĜít bid riggingovou dohodu, a pĜedpokládají, že               pĜípadný bid rigging byl organizován jako rotace nabídek. Na rozdíl od Baldwina et al.               (1997) je tedy velikost kartelu v tomto pĜípadČ fixní a autoĜi testují hypotézu, zda jsou               pozorovaná data lépe vysvČtlitelná pomocí modelu s jedním velkým úþastníkem než se               tĜemi. Jejich výsledky naznaþují, že v daném období existovala na trhu bid riggingová               dohoda.                    Vznik bid riggingu mĤže naznaþovat také zmČna ve strukturálním chování firem.               Tento pĜístup využívají Abrantes-Metz et al. (2006). Jejich þlánek navrhuje metodu               detekce bid riggingu, která je založena na analýze volatility cen. Uvedený pĜístup vy-               chází z teoretických modelĤ Athey (2004) a Harrington a Chen (2006). Abrantes-Metz               et al. (2006) testují závČr o nižší volatilitČ cen v pĜípadČ bid riggingu na týdenních da-               tech z aukcí na dodávky mražených ryb  pro americkou armádu z let 1987–1989.               AutoĜi porovnávají období let 1987–1988, kdy operoval na tČchto aukcích kartel,               a následné období. Abrantes-Metz et al. (2006) ukazují, že v období po roce 1988, kdy               byl kartel odhalen a rozpadl se, byl rozptyl cen signifikantnČ vyšší. ZároveĖ se po roz-               padu kartelu výraznČ zvýšila korelace mezi náklady firem a nabízenou cenou.               Abrantes-Metz  et al.  (2006) z toho usuzují, že pokles rozptylu cen mĤže indikovat               vznik bid riggingu.               Tabulka 4.5—2: Detekce bid riggingu                     ýlánek          Zkoumaný problém               Použitá metoda                             Odpovídá chování firem konkurenþnímu mo-                             delu aukce?                Regrese nabídek na nákladech. ChowĤv test rovnosti                Porter a Zona (1993)                    regresních koeficientĤ pro koluzní a konkurenþní firmy                             Jsou nejvyšší a nejnižší nabídky generovány                             jiným procesem?                             Odpovídají pozorovaná data lépe konkurenþ- Odhad a porovnání konkurenþního a koluzního mode-                Baldwin et al. (1997)                             nímu, nebo koluznímu modelu aukce?   lu second-price IPV aukce                                                                                      119","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                          Odpovídá chování firem konkurenþnímu mo-                         delu aukce?                Regrese nabídek na nákladech. ChowĤv test rovnosti           Porter a Zona (1999)                         Jsou koluzní a konkurenþní nabídky genero- regresních koeficientĤ pro koluzní a konkurenþní firmy                         vány jiným procesem?                         Odpovídá chování firem konkurenþnímu mo-                         delu aukce?                Regrese nabídek na nákladech. ChowĤv test rovnosti           Pesendorfer (2000)                         Jsou koluzní a konkurenþní nabídky genero- regresních koeficientĤ pro koluzní a konkurenþní firmy                         vány jiným procesem?                                                    Konstrukce  indexu mnohonásobné úþasti. Vysoká                         Je opakovaná  aukce náchylnČjší ke vzniku           Gupta (2001)                             hodnota indexu indikuje možnou existenci bid riggin-                         bid riggingu?                                                    gu.                         Odpovídá chování firem konkurenþnímu mo-           Bajari a Ye (2003)                       Test nezávislosti a zamČnitelnosti nabídek                         delu aukce?           Banerji a Menakshi   Odpovídají pozorovaná data lépe konkurenþ- Odhad a porovnání konkurenþního a koluzního mode-           (2004)        nímu, nebo koluznímu modelu aukce?   lu second-price IPV aukce           Abrantes-Metz et al.  Indikuje strukturální zlom v pozorovaném  Analýza rozptylu cen v období existence bid riggingu           (2006)        chování firem vznik kartelu?   a mimo období existence bid riggingu                         Odpovídá chování firem konkurenþnímu mo-           Jakobson (2007)                          Test nezávislosti nabídek                         delu aukce?                         Odpovídá chování firem konkurenþnímu mo- Statická signifikace promČnné  „score“ indikuje exis-           Ishii (2009)                         delu aukce?                tenci bid riggingu.              4.6 APLIKACE SSNIP TESTU K VYMEZENÍ RELEVANTNÍHO TRHU           V DOPRAVNÍM PROSTěEDÍ – MOŽNOSTI A PROBLÉMY            Jak je uvedeno v úvodní þásti této kapitoly, problematika vymezení relevantního trhu           je ve vyspČlých zemích základem témČĜ každé analýzy v pĜípadČ zneužití dominantní-           ho postavení  þi kontroly fúzí. Hlavním významem vymezení relevantního trhu je           urþení vzájemného postavení subjektĤ na trhu a potvrzení nebo vyvrácení hypotézy,           zda a do jaké míry si tyto subjekty konkurují. Tyto informace jsou zásadní pro institu-           ce bdící nad dodržováním pravidel hospodáĜské soutČže a na jejich základČ jsou           podnikány veškeré kroky v pĜípadném šetĜení, které se týká porušení tČchto pravidel.               Jednou z kvantitativních technik využívaných pĜi vymezování relevantního trhu           je pomČrnČ nový myšlenkový konstrukt SSNIP testu, který byl v EvropČ využit poprvé           v roce 1992 v kauze Nestlé/Perrier. Následující oddíl si klade za cíl zhodnotit možnost           použití této metody k vymezení relevantního trhu v odvČtví osobní železniþní dopravy.           S tímto cílem bylo v roce 2012 provedeno dotazníkové šetĜení na vnitrostátní dálkové           lince Praha–Brno. V rámci tohoto šetĜení nebylo provedeno kompletní vymezení rele-           vantního trhu, ale pouze jeden dílþí krok SSNIP testu, ve kterém bylo zjišĢováno, zda           železniþní a autobusová doprava na této lince spadá do totožného relevantního trhu,           nebo nikoliv.               120","Metody vymezování relevantního trhu a jejich aplikace                     Trasa mezi Prahou a Brnem byla pro aplikaci testu zvolena kvĤli pĜehledné situ-               aci na trhu, která postupným vývojem dospČla do stavu, kdy témČĜ celou poptávku po               veĜejné dopravČ v roce 2012 obsluhovaly dvČ firmy: státní ýeské dráhy provozující               veškerou železniþní dopravu a soukromá spoleþnost Student Agency s dominantním               podílem na trhu s autobusovou dopravou.                 4.6.1 Charakteristika dopravní situace na lince Praha–Brno                Po zrušení pravidelné letecké linky v roce 2011 na trase Praha–Brno zbývají tĜi mož-               nosti pĜepravy: vlakem, autobusem a osobním automobilem. Vlaky ýeských drah jezdí               na lince Praha–Brno po dvou trasách. ModernČjší, více využívaný 1. železniþní koridor               vede severní trasou pĜes ýeskou TĜebovou a Pardubice. Druhá, stále využívaná dvou-               kolejná traĢ vede z Brna pĜes HavlíþkĤv Brod do Kolína, kde se obČ trasy spojují. PĜes               ýeskou TĜebovou jezdí kromČ rychlíkĤ také vlaky vyšší kvality: Expresy (Ex)               a mezinárodní spoje Eurocity (EC), jejichž cestovní þas na dané trase þiní 2 hodiny                         54               a 38 minut.  Rychlíku vedenému pĜes ýeskou TĜebovou tato trasa zabere 3 hodiny               a 25 minut. A rychlík vedený pĜes HavlíþkĤv Brod tuto trasu urazí za 3 hodiny a 34               minut.                    PĜestože jsou obČ trasy pĜibližnČ stejnČ dlouhé, 255 km pĜes ýeskou TĜebovou               a 257  km  pĜes HavlíþkĤv Brod, jízdné je zde výraznČ odlišné. Zatímco jízdné pĜes                                                                  55               ýeskou TĜebovou je od února 2012 stanoveno ve výši 210 Kþ,  základní jízdné z Brna                do Prahy pĜes HavlíþkĤv Brod þiní 333 Kþ. V pĜípadČ rychlíku je tak trasa pĜes ýeskou               TĜebovou pĜi srovnatelné vzdálenosti a srovnatelném jízdním þase témČĜ o 40 % lev-               nČjší než trasa pĜes HavlíþkĤv Brod. Vlaky kategorie Eurocity a Express vedené pĜes               ýeskou TĜebovou jsou oproti rychlíkĤm pĜes HavlíþkĤv Brod o 123 Kþ levnČjší               a jejich jízdní doba je pĜibližnČ o jednu hodinu kratší. Z výše uvedeného vyplývá, že               konkurenceschopné jsou pĜedevším vlaky Eurocity a Expresy s jízdným 210 Kþ               a dobou jízdy 2 hodiny a 38 minut.                    ýeské dráhy vypravují v pracovní dny 33 spojĤ ve smČru z Brna do Prahy.               Z toho 16 vlakĤ je vyšší kvality typu EC/Ex, 8 rychlíkĤ vedených pĜes ýeskou TĜebo-               vou, 8 rychlíkĤ pĜes HavlíþkĤv Brod a jeden noþní spoj Euronight.                     Dominantní pozici v autobusové dopravČ mezi Prahou a Brnem má spoleþnost               Student Agency, která ve všední dny vypraví þtyĜicet párĤ spojĤ. Druhý nejvČtší auto-               busový dopravce, spoleþnost Touring Bohemia, ve všední dny vypraví pouze 5 párĤ               spojĤ. Zanedbatelnou tržní sílu mají ostatní dopravci, jejichž linky jezdí pouze nČkoli-               krát týdnČ. Jedná se napĜíklad o spoleþnost Tourbus nebo o mezinárodní linky, které                54                 Údaje o jízdních þasech, poþtech spojĤ, cenách  a délkách tras uvedené v tomto oddíle jsou pĜevzaty z pĜísluš-               ných jízdních ĜádĤ z roku 2012.               55                 OficiálnČ se jedná o slevovou akci ýD Promo, de facto se však tato cena dá považovat za základní jízdné.                                                                                      121","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            pĜes Brno a Prahu projíždČjí. Proto byl pro další postup analýzy uvažován jediný auto-           busový dopravce, a to spoleþnost Student Agency, která má mezi autobusovými           dopravci jednoznaþnČ dominantní postavení.               Linka Student Agency zaþíná v BrnČ na BenešovČ tĜídČ, nČkolik desítek metrĤ od           vlakového nádraží a konþí na ústĜedním autobusovém nádraží Praha-Florenc, které je           dosažitelné metrem z hlavního železniþního nádraží (jedna stanice). Polohy výchozích           a koneþných stanic autobusových a vlakových linek tak mĤžeme považovat za srovna-           telné. Autobusy Student Agency využívají dálnici D1, po které jejich trasa mČĜí 210           kilometrĤ, doba jízdy þiní 2 hodiny a 30 minut a základní cena jednosmČrné jízdenky           je 210 Kþ, což jsou údaje shodné nebo srovnatelné s vlaky Ex a EC. TĜetí variantu na           trase Praha–Brno pĜedstavuje cesta osobním automobilem. Nejrychlejší trasa vede po-           dobnČ jako u autobusové trasy po dálnici D1 a mČĜí kolem 210 km (Rederer 2012: 24–           27).              4.6.2 Aplikace SSNIP testu            Pro úþely provedení analýzy  byla zvolena železniþní doprava jako trh kandidátský           z dĤvodu vyšší denní kapacity vozidel (detailní informace o poþtu pĜepravených osob           nebyly dostupné). Vzhledem ke stejné cenČ a podobnému trvání cesty jako u autobusĤ           Student Agency byly do prĤzkumu zahrnuty pouze vlaky kategorie EC a Ex. Pro prak-           tickou aplikaci testu SSNIP byl využit postup analýzy kritické ztráty popsaný dĜíve           v textu, tedy stanovení kritické ztráty, odhad skuteþné ztráty a porovnání obou ztrát.               PĜi provedení tohoto postupu se ukázal jako nejvíce problematický první krok, ve           kterém má být stanovena velikost kritické ztráty. Její výpoþet je dán následujícím           vzorcem:                                                ܺ                                          ݈ܿ ൌ                                              ܺ൅ ܯ               kde X reprezentuje procentní zvýšení ceny a M´ procentní velikost ziskové mar-           že. Z dĤvodu neznalosti procentní velikosti ziskové marže jsme nemohli odpovČdČt na           otázku, zda patĜí daný subjekt do stejného relevantního trhu. Výsledkem této analýzy           tak bylo pouze zjištČní, jak velikou ziskovou marži musí firma mít, aby patĜila do to-           tožného relevantního trhu jako jiný subjekt.               Nosnou  þástí analýzy byl tedy odhad skuteþné ztráty pĜi zvýšení ceny o deset           procent. Ta je daná následujícím vzorcem: οܳ ൌ οܲ כ ߝ. Zatímco procentní zvýšení           ceny οܲ je zde známé (Ͳǡͳ), hodnotu cenové elasticity ߝ bylo nutné odhadnout.               K tomuto úþelu se nabízela varianta využití spotĜebitelského prĤzkumu, který byl           provedený ve formČ dotazníkového šetĜení. SpotĜebitelský prĤzkum mĤže dát nejen           odpovČć na otázku elasticity, ale v jeho rámci se lze dovČdČt i doplĖující informace           o struktuĜe poptávky.             122","Metody vymezování relevantního trhu a jejich aplikace                4.6.3 Metodika provedení spotĝebitelského prĥzkumu                Cílovou skupinou prĤzkumu byli zákazníci, kteĜí v daný þas cestovali v urþitém vlaku               z Brna do Prahy – proto byla využita metodika pĜímého osobního dotazování pĜed od-               jezdy vlakĤ na nádraží v BrnČ. Výhodou osobního dotazování je pĜedevším pĜímý               osobní styk s respondentem, a tedy vyšší motivace respondenta k poskytnutí informa-               cí, zpČtná vazba od respondenta a vysoké procento návratnosti (Kozel 2006).                    Z finanþních a organizaþních dĤvodĤ bylo nutné vhodnČ a co nejefektivnČji zvo-               lit vzorek cestujících. Reprezentativní dny, ve kterých šetĜení probíhalo, byly vybrány               tak, aby pokrývaly veškeré specifické skupiny zákazníkĤ v dopravních špiþkách               i sedlech, tj. stĜeda, pátek, sobota a nedČle. V rámci tČchto dnĤ byl prĤzkum dále roz-               dČlen do následujících tĜí  þasových období: ráno, odpoledne a veþer. V souladu               s jízdním Ĝádem byly pro ranní období zvoleny spoje v 7.40 a 8.40, pro odpoledne spo-               je odjíždČjící z Brna v 14.40, 15.40 a pro veþer 18.40 a 19.40. Zatímco ráno lze               oþekávat ve vČtší míĜe odjezdy brnČnských zákazníkĤ, odpoledne a veþer návraty mi-               mobrnČnských (Rederer 2012: 34–36).                    DĤležitým specifikem železniþní dopravy je existence nČkolika zákaznických               skupin, které se odlišují podle použitého tarifu, zaplacené ceny za jízdenku, frekvencí               cestování nebo jeho úþelem. Odlišné zákaznické skupiny mohou mít navíc rozdílnou               cenovou citlivost, proto je vhodné tyto skupiny navzájem odlišit. Tomu by mČla odpo-               vídat konstrukce samotného dotazníku. Ten byl sestaven tak, aby reflektoval pĜibližnČ               tyto okruhy otázek:                   x  zda je respondent cenovČ citlivý,                  x  do jaké zákaznické skupiny respondent patĜí,                  x  jak by reagoval na desetiprocentní zvýšení ceny jízdného,                   x  co považuje zákazník za nejbližší substitut.                    Informace o tom, zda je vĤbec respondent citlivý na cenu jízdenky, by nemČla               být v úvodu dotazníku opomenuta. Cílem je zejména odlišit skupinu respondentĤ, kteĜí               za jízdenku neplatí, od tČch, kteĜí ji platí z vlastních prostĜedkĤ. Jde napĜíklad               o cestující, kteĜí jsou na služební cestČ, a jízdenka je tedy proplácena jejich zamČstna-               vatelem.                     Jak je uvedeno v pĜedchozím textu, zákazníky ýeských drah lze rozdČlit do rĤz-               ných skupin, které mohou mít odlišné spotĜebitelské návyky. Existuje nČkolik               zpĤsobĤ, jak vymezit jednotlivé skupiny cestujících. V rámci této práce byl zvolen               zpĤsob podle použitého typu jízdenky. Jízdné ýeských drah je znaþnČ diverzifikované               a je nastaveno takovým zpĤsobem, aby zákazníka zvýhodnilo podle jeho cestovních               charakteristik a návykĤ (zákaznické jízdné, studentské jízdné, zpáteþní jízdné atd.).                    Poslední okruh otázek, na které má dát dotazník odpovČć, vychází z primárního               cíle spotĜebitelského prĤzkumu, tedy odhadnout chování respondenta pĜi desetipro-                                                                                      123","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            centním zvýšení ceny jízdného a pĜípadnČ identifikovat nejbližší substitut (Rederer           2012: 41–42).               Vzorek cestujících byl vybírán náhodným výbČrem z dĤvodu nedostateþných in-           formací o statistickém souboru. Respondenti byli dotazováni na nástupišti tČsnČ pĜed           odjezdy vlakĤ dvČma až þtyĜmi tazateli, kteĜí postupovali od jednoho konce nástupištČ           na druhý a každého cestujícího se nejprve dotázali, zda jede z Brna do Prahy a jestli je           ochoten úþastnit se spotĜebitelského prĤzkumu. Cestující nebyli vybíráni podle žádné-           ho klíþe ani kvóty.              4.6.4 Výsledek šetĝení a odhad skuteÿné ztráty            SpotĜebitelský prĤzkum probČhl ve  þtyĜech dnech, konkrétnČ v pátek 13. dubna,           v sobotu 14. dubna, v nedČli 15. dubna a ve stĜedu 18. dubna 2012. Bylo vyplnČno 384           kompletních dotazníkĤ (plné znČní dotazníku viz sekce 4.6.7).               Nejvyšší poþet respondentĤ byl ve vČku 15–26 let (témČĜ 50 %), vČk necelé tĜeti-           ny respondentĤ se pohyboval mezi 27 a 40 lety, do kategorie 40–60 let spadá pĜibližnČ           15 % respondentĤ a jen asi 6 % cestujících bylo ve vČku pĜes 60 let. Z hlediska frek-           vence cestování se ukázala jako nejvýznamnČjší skupina cestujících, kteĜí danou trasu           využívají jednou až þtyĜikrát mČsíþnČ. TČchto cestujících bylo napoþítáno 189, což je           49,2 % z reprezentativního vzorku. Dále se u respondenta zjišĢovala citlivost na cenu           jízdného. Na tuto otázku odpovČdČlo 315 dotázaných (82 %), že jsou cenovČ citliví.           Zbývajících 69 cestujících (18 %) uvedlo, že z rĤzných dĤvodĤ (zejména kvĤli režimu           služební cesty) pĜed jízdou cenu jízdného nebrali v úvahu.               Dále z dotazníku vyplývá, že naprostá vČtšina cestujících znala cenu, kterou za-           platili za jízdné. Necelých 12 % cestujících uvedlo, že cenu neznají nebo uvedlo           chybnou cenu. Co se týká cestujících, kteĜí znali cenu své jízdenky, ukázala se znaþná           variabilita cen jednotlivých jízdenek. Mezi 340 cestujícími, kteĜí znali cenu, bylo zjiš-           tČno 52 rĤzných cenových úrovní. NejvČtší þást zákazníkĤ (100 respondentĤ; 26,7 %)           využila zpáteþní jízdné, 90 respondentĤ (24,1 %) cestovalo na obyþejné jednosmČrné           jízdné „ýD Promo“, 82 respondentĤ (21,9 %) využilo slevu SporoTiket a 27 % re-           spondentĤ využilo ke své cestČ slevových aplikací IN 25 a 50. Vzorek obsahuje 47           (12,6 %) respondentĤ se studentským jízdným a 42 (11,2 %) respondentĤ uvedlo ne-           rozlišené druhy jízdného.               Z klíþové otázky zkoumající citlivost na zmČnu ceny vyplývá, že v pĜípadČ dese-           tiprocentního zdražení všech druhĤ jízdného by 284 respondentĤ (76,3 %) na toto           zdražení nereagovalo žádným vyšetĜovaným zpĤsobem a jako dopravní prostĜedek by           dále využívalo vlak, 76 respondentĤ (20,4 %) by v pĜípadČ takového zdražení využilo           k cestČ autobus, 9 respondentĤ (2,4 %) by pĜi dané zmČnČ ceny k cestČ zvolilo auto-           mobil, dva respondenti  (0,5 %) by jízdu vĤbec neuskuteþnili  a jeden  respondent           (0,3 %) uvedl jinou možnost pĜepravy.             124","Metody vymezování relevantního trhu a jejich aplikace                     Ze 76 respondentĤ, kteĜí by pĜi zvýšení ceny jízdného zvolili autobus, 50 cestují-               cích (66 %) uvedlo, že by preferovalo urþitou spoleþnost, zatímco 26 (34 %) ne.               Naprostá vČtšina preferujících zákazníkĤ upĜednostĖuje spoleþnost Student Agency               (48 respondentĤ, tj. 96 % z preferujících, a 63 % celkovČ) a 2 respondenti odpovČdČli,               že by preferovali spoleþnost Touring Bohemia (4 % z preferujících, resp. 2,6 % celko-               vČ).                     Další otázka zjišĢuje, zda by respondenti zvolili s vČtší pravdČpodobností nČkte-               rou z existujících spoleþností nebo ne. Cílem je zaznamenat respondenty, kteĜí               z rĤzných dĤvodĤ neuvedli, že preferují Student Agency nebo Touring Bohemia. Jed-               ním z tČchto dĤvodĤ mĤže být napĜíklad pĜíliš silnČ pĤsobící otázka na preference.               Respondenti, kteĜí nejsou pevnČ rozhodnutí, tak mohli mít sklon na tuto otázku neu-               vést žádného preferovaného dopravce. Tato otázka tedy mČla zabránit podhodnocení               poþtu respondentĤ, pro které je spoleþnost Student Agency nejbližší substitut. Ze zby-               lých 26 respondentĤ odpovČdČlo 18 (69,2 %), že by vybralo s vyšší pravdČpodobností               Student Agency než jiné dopravce. Jeden respondent (4 %) zvolil Touring Bohemia               a zbylých 7 (tj. 27 %) uvedlo, že neví nebo nepreferuje žádného konkrétního dopravce.                     Z odpovČdí tedy vyplývá, že naprostá vČtšina respondentĤ, která by pĜi zvýšení               cen za pĜepravu ve vlaku pĜešla k autobusové dopravČ, by zvolila spoleþnost Student               Agency. Z tČchto 76 respondentĤ, kteĜí by pĜi zvýšení ceny zvolili k jízdČ autobusovou               dopravu, 18 (23,7 %) respondentĤ uvedlo, že cenu jízdného autobusových spoleþností               nezná. Ze zbylých respondentĤ 31 (53 %) osob správnČ uvedlo, že cena za cestu auto-               busem i vlakem jsou pĜibližnČ shodné.                 4.6.5 Výpoÿet cenové elasticity                V pĜípravné fázi, pĜed samotným výpoþtem cenové elasticity, je žádoucí eliminovat               v datech nejménČ vČrohodné informace, tedy napĜíklad výpovČć þtyĜ respondentĤ, kte-               Ĝí tvrdili, že nejsou cenovČ citliví, a zároveĖ na jinou otázku odpovČdČli, že by               nČjakým zpĤsobem zareagovali na zvýšení ceny. DodateþnČ byli také vyškrtnuti dva               respondenti, u kterých existovalo dĤvodné podezĜení, že cestovali výraznČ dále než do               Prahy, což naznaþovala cena a druh jízdného, který uvedli. Dále byly vyĜazeny odpo-               vČdi majitelĤ režijních prĤkazĤ, kteĜí za jízdné neplatí, a jednoho respondenta, který               nemohl dát podrobné informace o cenČ a tarifu své jízdenky, neboĢ mu ji hradil za-               mČstnavatel.                    Cenovou elasticitu poptávky lze odvodit z poþtu respondentĤ, kteĜí by pĜi zvýše-               ní ceny o 10 % zvolili alternativní zpĤsob dopravy (odpovČdi 5 b, c, d, e), podle               vzorce:                                                    οܳ                                               ߝ ൌ                                                    οܲ                                                                                       125","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                kde οܳ je procentní zmČna poptávaného množství a οܲ je procentní zmČna ceny,           v tomto pĜípadČ 10. DĤležité þetnosti jsou zachyceny v následující tabulce:            Tabulka 4.6—1 þetnost respondentĥ, kteĝí by pĝi zvýšení ceny pĝestali využívat železniÿní           dopravu                                    þetnost       relativní þet-              druh         þetnost   odpovČdí   nost odpovČdí   cenová            jízdného    celkem                            elasticita*                                 b,c,d,e (ot.5)   b,c,d,e (ot.5)            obyþejná      88         20        22,7 %        2,3            studentská     47         13        27,7 %        2,8            SporoTiket    81         17         21 %         2,1             IN25/50     101         20        19,8 %        2             zpáteþní      94         22        23,4 %        2,3              jiný        21         6         28,6 %        2,9           Zdroj: vlastní výpoþty           * v absolutní hodnotČ               Pro úþel SSNIP testu bylo tĜeba všech šest hodnot odhadnutých cenových elasti-           cit agregovat do jedné výsledné. Tato výsledná hodnota byla spoþtena jako vážený           prĤmČr jednotlivých elasticit, ve kterém byla váha každé zákaznické skupiny urþena           jako podíl na celkových útratách za jízdné. Po dosazení vah do vzorce pro výpoþet vá-           ženého prĤmČru výsledná cenová elasticita þinila 2,3 (resp. velikost skuteþné ztráty 23 %).           PĜi této hodnotČ by prĤmČrná marže ýeských drah musela být alespoĖ 33 %, aby vy-           poþtené hodnoty skuteþné ztráty pĜevýšily hodnoty kritické ztráty a desetiprocentní           zvýšení ceny by nebylo pro dopravce ziskové. V pĜípadČ, že by prĤmČrná marže ýes-           kých drah byla nižší než 33 %, zvýšení ceny by ziskové bylo a železniþní pĜeprava           mezi Brnem a Prahou by z tohoto pohledu mohla být vymezena jako samostatný rele-           vantní trh. V opaþném pĜípadČ by test naznaþoval širší relevantní trh a SSNIP test by           musel být zopakován se zahrnutím nejbližšího substitutu ýD. Tímto nejbližším substi-                                                                           56           tutem byla spotĜebitelským prĤzkumem oznaþena spoleþnost Student Agency.             4.6.6 Výsledky prĥzkumu            Realizace analýzy kritické ztráty potvrdila pĜedpoklad o znaþné datové nároþnosti, kte-           rá mĤže v kontextu dopravního odvČtví zpĤsobit významné problémy. Pro úþely           získání dat potĜebných k provedení SSNIP testu byl proveden spotĜebitelský prĤzkum,           jehož hlavním cílem byl odhad vlastní cenové elasticity poptávky v železniþní dopravČ            56  Kompletní výsledky spotĜebitelského šetĜení jsou obsahem diplomové práce „Vymezování relevantního trhu           a aplikace SSNIP testu v odvČtví železniþní dopravy“ (Rederer 2012: 46–63).             126","Metody vymezování relevantního trhu a jejich aplikace                z Brna do Prahy. Mezi nejdĤležitČjší závČry tohoto šetĜení patĜí hodnota cenové elasti-               city ʹǡ͵ (v absolutní hodnotČ). Odhadem cenové elasticity poptávky byla realizována               pĜibližnČ polovina obvyklého postupu analýzy kritické ztráty. Druhou þást testu, tedy               urþení kritické ztráty, nebylo možné zrealizovat kvĤli nedostupným informacím               o nákladech v železniþní dopravČ. Výsledek SSNIP testu tedy nedává pĜímou odpovČć               na vymezení relevantního trhu, ale podle výsledku spotĜebitelského šetĜení lze stanovit               urþitou „kritickou“ úroveĖ ziskové marže, pĜi jejíž realizaci by desetiprocentní zvýšení               ceny nebylo ziskové.  Pro testovanou železniþní linku byla tato velikost spoþtena na               33 %.                     I pĜesto, že SSNIP test nedal pĜímou odpovČć na vymezení relevantního trhu, je-               ho výsledky jsou pĜínosné alespoĖ ze dvou dĤvodĤ. Za prvé, je pravdČpodobné, že               ÚĜadu pro ochranu hospodáĜské soutČže by byla poskytnuta pĜíslušná data               o nákladech, z nichž by následnČ mohla být dopoþtena skuteþná úroveĖ obchodního               rozpČtí, a tedy i kritická ztráta. Zadruhé, samotný odhad velikosti skuteþné ztráty ob-               sahuje pĜínosnou informaci o trhu. ObecnČ platí, že hodnoty vlastní cenové elasticity,               které jsou vyšší než 1 (v absolutní hodnotČ), indikují elastickou poptávku a vysoké               hodnoty cenové elasticity mohou být zpĤsobeny mimo jiné právČ existencí blízkých               substitutĤ. V pĜípadČ provedení obdobných spotĜebitelských prĤzkumĤ na dalších tra-               sách lze také hodnoty zjištČných cenových elasticit porovnávat. Tyto komparace pak               mohou sloužit jako podkladový materiál pro rozhodnutí o pĜípadných relevantních tr-               zích na dalších trasách.                    Na základČ získaných výsledkĤ tedy lze konstatovat, že aplikace analýzy kritické               ztráty pĜinesla konkrétní výsledky a její využitelnost je v oblasti železniþní dopravy               závislá na schopnosti získat, nebo alespoĖ spolehlivČ odhadnout, velikost pĜíslušných               marží.                 4.6.7 Plné znční dotazníku použitého pro prĥzkum trhu                   1.  Kolikrát mČsíþnČ využíváte vlakové spojení na trase Brno–Praha?: (doplĖte)                    2.  Bral/a jste pĜi rozhodování o využití vlaku na této trase v úvahu také cenu jízd-                     ného?                         a.  ano                        b.  ne                  3.  Znáte cenu, kterou jste zaplatil/a za jízdné?                         a.  ano            Kolik to bylo?                        b.  ne                                                                                       127","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                4.  Jaký druh jízdného využíváte?                    a.  Základní jízdné „ýD promo“                   b.  Studentská sleva 15–26 let                   c.  SporoTiket                    d.  In 25/Rail plus                   e.  In 50/Rail plus                   f.  Zpáteþní jízdné                    g.  Jiný               5.  Jak byste reagoval/a v pĜípadČ hypotetického zvýšení ceny Vašeho výše uvede-                 ného jízdného o 10 %? (za pĜedpokladu nezmČnČných cen autobusové dopravy                 a pohonných hmot)                    a.  Nijak (cestu bych uskuteþnil/a vlakem)                   b.  Jízdu bych uskuteþnil/a autobusem [jen v tomto pĜípadČ pokraþujte otáz-                      kou þ. 6, 7, 8]                   c.  K jízdČ bych využil/a vlastní  osobní automobil (pĜi cenČ pohonných                      hmot 35 Kþ/l)                   d.  Cestu bych vĤbec neuskuteþnil/a                   e.  Jinak (prosím uvećte):                  Na další otázky odpovídejte pouze v pĜípadČ, pokud jste v otázce 5 vybral/a           možnost b.               6.  Znáte alespoĖ pĜibližnou cenu jízdného autobusových linek  na trase Brno–                 Praha?                   a.  ano                Kolik to je?                   b.  Ne               7.  Preferoval/a byste nČjakého konkrétního autobusového dopravce?                   a.  ano              Kterého?                   b.  Ne             128","Metody vymezování relevantního trhu a jejich aplikace                    8.  Pokud ne,  vybral/a byste nČjakého z následující nabídky s vČtší pravdČpodob-                     ností než ostatní?                        a.  Student Agency                         b.  Eurolines (Touring Bohemia)                        c.  jiného                        d.  ne                         e.  nevím                                                               [KONEC DOTAZNÍKU]                                                                                                                                  129","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                [þást B – vyplnit samostatnČ po realizaci dotazníku]              1.  Pohlaví                    a.  muž                   b.  žena                2.  VČk                   a.  15–26                   b.  27–39                   c.  40–60                    d.  60+                Datum a þas provedení dotazníku                                                      130","5 GEOGRAFICKÝ PěÍSTUP K MODELOVÁNÍ                     ŽELEZNIýNÍ DOPRAVY                „Geografii dopravy mĤžeme definovat jako dílþí geografickou disciplínu, která se               zabývá pohyby nákladĤ, osob a informací, a to v širokém spoleþenském i fyzicko-               geografickém kontextu.“ (Seidenglanz 2008: 232). Protože dĤležitým prvkem doprav-               ního trhu, který se podílí na pĜepravČ nákladĤ a osob, je i železniþní doprava, je               v následujícím textu poskytnut pĜehled nejdĤležitejších témat, která se v geografii do-               pravy v souvislosti s železnicemi a s jejich konkurenþním postavením na dopravním               trhu v posledních letech Ĝeší.                    Pozornost v této kapitole je vČnována zejména:                   x  obecnČ definované problematice mobility a mobilitních studií, které tvoĜí aktu-                     ální výzkumné téma v geografii dopravy (sekce 5.1 Mobilita);                   x  problematice dopravních proudĤ, které pĜedstavují klíþový prostorový projev                     dopravy umožĖující propojení a funkþní integraci vzájemnČ oddČlených míst;                     na jejich vytváĜení se kromČ jiných druhĤ dopravy samozĜejmČ podílí                     i železnice (sekce 5.2 Dopravní proudy);                  x  problematice geografického modelování dopravních proudĤ, jehož výsledkem                     je informace o prostorovém uspoĜádání dopravních interakcí buć v pĜípadČ ne-                     dostupnosti potĜebných dat, anebo v pĜípadČ predikce jejich pravdČpodobného                     budoucího vývoje (sekce 5.3 Modelování dopravních proudĤ);                  x  problematice konkurenþní pozice železnice a jednotlivých dopravcĤ na inter-                     modálním a intramodálním dopravním trhu, a to vþetnČ analýzy skuteþností                     a faktorĤ, které vyvolávají pĜechod k jinému druhu dopravy (tzv. intermodální                     shift) anebo k jinému dopravci (sekce 5.4 Intermodální shift a relevantní geo-                     grafický trh);                  x  pĜístupĤm uplatĖovaným pĜi vymezování relevantního geografického trhu (sek-                     ce 5.5 Relevantní geografický trh).                  5.1 MOBILITA                Mobilita a její výzkum tvoĜí v poslední dobČ velmi frekventované téma, a to jak               v geografii dopravy, tak i v dalších disciplínách sociálních vČd. DĤraz na mobilitu vy-               chází z toho, že její vysoká úroveĖ patĜí k dĤležitým charakteristikám (každodenního)               života souþasné spoleþnosti. Ve srovnání s následujícími kapitolami je tato úvodní pa-               sáž svým zamČĜením ponČkud obecnČjší, dĤraz na výzkumy akcentující primárnČ                                                                                        131","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            železniþní dopravu je zde proto nižší. Na druhou stranu železnice patĜí k druhĤm do-           pravy, o nČž se mobilita souþasné spoleþnosti také opírá.               Vysoká úroveĖ mobility silnČ ovlivĖuje jak uspoĜádání souþasné spoleþnosti, tak           i každodenní život obyvatel. TrefnČ tuto skuteþnost popisuje Urry (2007: 3), když kon-           statuje, že  „… se obþas zdá, jako by celý svČt byl v pohybu… SenioĜi, zahraniþní           studenti, teroristé, þlenové diaspor, výletníci, obchodníci, otroci, sportovní hvČzdy, ža-           datelé o azyl, uprchlíci, baĢĤžkáĜi, dojíždČjící, mladí mobilní profesionálové,           prostitutky – tito a mnozí další – zdá se, považují souþasný svČt za své hĜištČ, za ote-           vĜenou pĜíležitost þi pĜinejmenším za svĤj osud. Cesty tČchto mnoha skupin kĜižují svČt           a pĜíležitostnČ se stĜetávají  v dopravních  a komunikaþních uzlech, kde lidé hledají           v reálných a elektronických databázích další vĤz, vzkaz, letadlo, korbu nákladního vo-           zidla, text, autobus, výtah, trajekt, vlak, auto, webovou stránku, pĜipojení k wifi a tak                57           dále.“  Freudental-Pedersen (2009: 3) k tomu dodává, že: „… mobilita je dĤležitou           souþástí postmoderních životĤ, neboĢ umožĖuje obrovskou variabilitu možností, které                                            58           vytvoĜily zpĤsob života, jaký známe…“  Logickým dĤsledkem je expanze životního           prostoru, která mĤže vést až k formování  globálních sociálních sítí (Larsen, Urry           a Axhausen 2006).               V sociologii a také v dalších sociálních vČdách vþetnČ humánní geografie, do níž           patĜí i geografie dopravy, proto dnes nabývají na významu pĜístupy sjednocené           v rámci tzv. mobilitního obratu (mobility turn, respektive new mobility paradigm). Ty-           to pĜístupy detailnČ pĜedstavují napĜ. již citovaný Urry (2007) a také tĜeba Adey           (2010a). Dominantními koncepty využívanými v souþasné geografii dopravy k popisu           pĤsobení dopravy v prostoru jsou automobilita a aeromobilita, které odrážejí klíþový           význam tČchto mobilitních technologií pro souþasnou spoleþnost (Adey 2010b, Cwer-           ner, Kesselring a Urry 2009). Nové výzkumné pĜístupy pĜedstavují pro geografii           dopravy a další sociální vČdy i metodologickou výzvu, neboĢ výzkumy v jejich rámci           nelze realizovat prostĜednictvím starších postupĤ. D'Andrea, Ciolfi a Gray (2011) þi           Peters, Kloppenburg a Wyatt (2010) proto kladou dĤraz na metodologické inovace,           pĜiþemž poukazují pĜedevším na využití antropologických metod, terénního výzkumu,           metod mobilní etnografie (mobile ethnography) a celé Ĝady dalších metod kvalitativní-           ho výzkumu.               Urry (2007: 3): „… it sometimes seems as if all the world is on the move… The early retired, international           57           students, terrorists, members of diasporas, holidaymakers, business people, slaves, sports stars, asylum seekers,           refugees, backpackers, commuters, young mobile professionals, prostitutes – these and many others – seem to           find the contemporary world is their oyster or at least their destiny. Criss-crossing the globe are the routeways of           these many groups intermittently encountering one another in transportation and communication hubs, searching           out in real and electronic databases the next coach, message, plane, back of lorry, text, bus, lift, ferry, train, car,           web site, wifi hot spot and so on.“           58  Freudental-Pedersen (2009: 3): „… mobility is an important part of late modern lives, enabling a vast variety           of possibilities which have created the kind of life we know…“               132","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                     Mobilizace sociálních vČd je sice zĜetelným aktuálním trendem, nicménČ výzvou               zĤstává i hledání spojujících prvkĤ mezi mobilitním paradigmatem a výzkumy               v klasické geografii dopravy. Kombinace klasických a mobilitních pĜístupĤ totiž mĤže               vést k lepšímu poznání dopravních fenoménĤ, jak naznaþují napĜ. Cresswell (2011               a 2012), Cresswell a Merriman (2011) a Shaw a Hesse (2010). Shaw a Sidaway (2011)               v této souvislosti zdĤrazĖují skuteþnost, že díky novým metodologickým postupĤm je               možné lépe poznat kontext a smysl existujících dopravních interakcí. Jejich geografic-               ký výzkum je sice zajímavý sám o sobČ, ale protože:  „… jsou vyjádĜením touhy               realizovat konkrétní pĜání – ve smyslu našich pĜíkladĤ cesty na dovolenou, pĜiblížení               se Bohu, získání geopolitické moci, pĜepravy zboží [neboĢ dopravu mĤžeme vnímat               jako odvozenou poptávku, poznámka autorĤ] – pomáhají nám Ĝíci nČco o nČþem ji-                    59               ném“.  (Shaw a Sidaway 2011: 515). Teze, že doprava nám  „pomáhá  Ĝíci nČco                            60               o nČþem jiném“  je dĤležité východisko, neboĢ jeho pĜímým dĤsledkem je naplĖování               dopravy a existujících dopravních interakcí významy, které je nutné interpretovat.                    Tabulka 5.1—1 pĜedstavuje pĜehled textĤ, které se vČcnČ zamČĜují jak na obecný               význam mobility v geografii a  v dalších sociálních vČdách, tak i na charakteristiku               hlavních pĜístupĤ využívaných v geografii dopravy k jejímu výzkumu.                Tabulka 5.1—1 Výbčr studií včnovaných výzkumu mobility                   Autor      Název textu                Charakteristika obsahu                                             úvahy a teorie mobility, kniha zkoumá odlišnosti chápání mobility a popisuje                Adey (2010a)    Mobility                                            rĤzné pĜístupy k jejímu výzkumu                                            posun vnímání letecké dopravy od nČþeho mimoĜádného k nČþemu bČžné-                           Aerial life: spaces, mobili-                Adey (2010b)                mu, samozĜejménu; ve spoleþnosti lze ve spojitosti s tím hovoĜit o nástupu                           ties, affects                                            fenoménĤ, jako jsou aeromobilita þi airmindedness                                            pĜedstavení vybraných výsledkĤ výzkumĤ provádČných v rámci nového                Cresswell (2011)  Mobilities I: Catching up   mobilitního paradigmatu; pokus najít jak odlišné, tak i spojující prvky                                            s výzkumy probíhajícími v rámci klasické geografie dopravy                                             akcentace aktuálních geografických výzkumĤ, které jsou souþástí širšího                                            mobilitního výzkumného proudu, pĜiþemž se text zamČĜuje pĜedevším                Cresswell (2012)  Mobilities II: Still                                            na metodologické aspekty (mobilní etnografie) a též na nová slibná témata                                            (þekání, klid, uvíznutí, …)                                            hledání odpovČdi na základní otázku – co mĤže geografie nabídnout vý-                Cresswell   Geographies of Mobilities:   zkumĤm v rámci nového mobilitního paradigmatu?; pĜi hledání odpovČdi                a Merriman   Practices, Spaces, Sub-  jsou analyzovány klíþové geografické aspekty mobility – praktiky, prostor                (2011)     jects                                            a aktéĜi                 59  Shaw a Sidaway (2011, 515): \"… it is an expression of the desire to realize a particular ambition – in the terms               of our examples going on holiday, getting closer to God, enabling geopolitical power, shifting goods [neboĢ do-               pravu mĤžeme vnímat jako odvozenou poptávku,  poznámka autorĤ] – it helps to tell us something about               something else.“               60  „It helps to tell us something about something else.“                                                                                       133","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                                        letecká doprava dnes pĜedstavuje fenomén dostupný ve vyspČlých spoleþ-           Cwerner, Kes-               nostech všem (geografické hledisko) a všude (sociální hledisko) –           selring a Urry   Aeromobilities   v souvislosti s tím se v knize diskutuje zavedení nového konceptu           (2009)                                       (tzv. aeromobility) do výzkumu v sociálních vČdách a v geografii                      Methodological Challenges  dĤraz na metodologické inovace v mobilitním výzkumu           d’Andrea, Ciolfi           a Gray (2011)   and Innovations   (napĜ. antropologické metody – studium mobility uprchlíkĤ, akcentace práce                      in Mobilities Research   v terénu)                                       analýza významu mobility v každodenním životČ þlovČka a úvaha nad tím,           Freudental-  Mobility in daily life: betwe- zda mobilita poskytuje þlovČku svobodu využívat pĜíležitosti, anebo zda ho           Pedersen (2009)  en freedom and unfreedom  naopak þiní závislým na nutnosti pohybovat se, cestovat za pĜíležitostmi                                       stále více rozptýlenými v prostoru           Hannam, Sheller,  Editorial: Mobilities, Immo-  reakce na rĤst významu mobility v souþasné spoleþnosti a reflexe této sku-           a Urry (2006)   bilities and Moorings   teþnosti v sociálnČvČdním výzkumu                      Mobility, Space and Power:  mobilita jakožto klíþový moderní fenomén mĤže být vnímána mnoha zpĤso-           Jensen (2011)   On the Multiplicities   by; þlánek mimo jiné zdĤrazĖuje rĤzné aspekty moci a prostorovosti ve                      of Seeing Mobility   vztahu k mobilitČ a také aspekty imaginace a zkušeností                                       pozornost je v textu vČnována tĜem hlavním kategoriím mobility (pozemské,                      Mobility or Mobilities: Ter-  virtuální a vzdušné), úvahy jsou založeny na rešerši relevantních konceptĤ           Kellerman (2011)  restrial, Virtual and Aerial   (i), na srovnání rozdílĤ mezi kategoriemi (ii) a na prozkoumání jejich kon-                      Categories or Entities?   vergenþních rysĤ (iii); výsledkem úvah je diskuse obecného modelu mobility                                       (general mobility model)                                       diskuse konceptu potenciální mobility – v první þásti je prezentována zá-           Kellerman (2012)  Potential Mobilities   kladní terminologie, v druhé þásti pak následuje kritické zhodnocení                                       konceptu mobility (potenciální mobility)           Larsen, Urry                výzkum fenoménĤ, jako jsou napĜ. existence globálních sociálních sítí           a Axhausen   Mobilities, networks, geo-  a expanze životního prostoru, které mĤžeme považovat za dĤsledky vysoké                      graphies           (2006)                      úrovnČ mobility                                       návrh nových konceptĤ a metod využitelných v rámci mobilitního obratu                      Co-ordinating Passages:   v sociálních vČdách k analýze zpĤsobĤ, jejichž prostĜednictvím lidé zvládají           Peters, Kloppe-  Understanding   každodenní mobilitu; analýza vychází z poznatkĤ geografie þasu (time-           nburg a Wyatt   the Resources Needed for  geography), mobilitních studií a teorie aktérských sítí (actor-network theory);           (2010)                      Everyday Mobility   studie kombinuje kvalitativní a kvantitativní data o hypermobilních osobách                                       v Nizozemsku                                       diskuse pĜínosĤ klasických (technologických) a nových (mobilitních) pĜístu-           Shaw a Hesse   Transport, geography and   pĤ ke studiu dopravních fenoménĤ zkoumaných v rámci geografie dopravy;           (2010)     the „new“ mobilities   hlavní tezí þlánku pĜitom je možnost spolupráce obou pĜístupĤ, které podle                                       autorĤ leží na opaþných koncích kontinua                       Making links:    geografie dopravy byla v minulých desetiletích v rámci humánní geografie           Shaw a Sidaway  On (re)engaging with   marginalizována, a to pĜesto, že dopravu lze považovat za jednu z klíþových           (2011)     transport and transport   komponent geografického výzkumu; šanci pro geografii dopravy                      geography        v souþasnosti pĜedstavuje inkorporace mobilitních pĜístupĤ do výzkumu                      Každodenní život, denní   dostupnost práce, vzdČlání, služeb a dopravy silnČ ovlivĖuje kvalitu života           Temelová et al.   mobilita a adaptaþní stra-  v mČstských i venkovských oblastech; þlánek se zabývá strategiemi denní           (2011)     tegie obyvatel v periferních  mobility využívanými obyvateli periferních oblastí (vybrané obce                      lokalitách       v západních ýechách) k dojížćce za výše uvedenými skuteþnostmi                                       akcentace dopadĤ mobility na život dnešní spoleþnosti; ke klíþovým myš-           Urry (2007)   Mobilities                                       lenkám knihy patĜí teze o mobilizaci souþasných sociálních vČd             134","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                5.2 DOPRAVNÍ PROUDY                Dopravní proudy pĜedstavují klíþový geografický projev dopravy – každý dopravní               proud musí mít svĤj poþátek a konec a také nČjaký prostorový prĤbČh. Díky naznaþe-               nému konektivnímu charakteru dopravních proudĤ se mĤže vytváĜet komplementarita               a interdependence jednotlivých míst na zemském povrchu – vzájemná propojenost               míst a ekonomik rĤzných oblastí a státĤ je zvláštČ v dnešním globalizovaném svČtČ               charakteristickém vysokou úrovní mobility velmi intenzivní. Na integraci míst               a ekonomik  prostĜednictvím dopravních proudĤ se v ĜadČ pĜípadĤ podílí jak osobní,               tak i nákladní železniþní doprava.                    Vzhledem k dĤležitosti problematiky dopravních proudĤ existuje v geografii do-               pravy  Ĝada metod, jejichž prostĜednictvím je lze zkoumat. Jejich dobrý a aktuální               pĜehled poskytuje studie Black (2003)  Transportation: a geographical analysis. Se-               znam kapitol citované knihy, které jsou vČnovány jak definici základních pojmĤ, tak               i popisu používaných analytických metod, obsahuje Tabulka 5.2—1.                    Geografové podle Blacka (2003) analyzují dopravní proudy a jimi vytváĜené do-               pravní sítČ pĜedevším z následujících dĤvodĤ – ve snaze o:                   x  pochopení lokalizace dopravních tras a sítí (the location problem);                  x  výzkum tokĤ/proudĤ osob a zboží odehrávajících se mezi místy/vrcholy v dané                     síti s cílem vysvČtlit jejich objem/velikost (the spatial interaction problem);                  x  poznání konkrétních tras a druhĤ dopravy používaných pĜi pĜepravČ osob  þi                     zboží mezi místy v síti (the route or mode choice assignment problem);                  x  urþení stupnČ snadnosti/obtížnosti dosažení jednotlivých míst/vrcholĤ v dané sí-                     ti (the accessibility problem);                   x  stanovení klíþových/prominentních/dominantních míst/vrcholĤ v dané síti (the                     connectivity problem);                   x  nalezení jevĤ, které budou nejvíce koncentrovány v závislosti na konfiguraci                     dopravních proudĤ (the network autocorrelation problem).                     Všechny výše uvedené dĤvody jsou relevantní i pĜi výzkumu dopravních sítí               a proudĤ zabezpeþovaných prostĜednictvím železniþní dopravy.                                                                                                135","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            Tabulka 5.2—1 Výbčr kapitol z knihy Transportation: a geographical analysis (Black           2003), které pĝedstavují metody analýzy dopravních proudĥ              Autor      Název textu                Charakteristika obsahu                      Basic Elements           Black (2003:   of Transport Networks:   popis základních metod používaných v geografii dopravy k analýze doprav-           kap. 4)                     ních proudĤ a sítí; hlavní náplní kapitoly je definice pojmĤ „uzel“ a „trasa“                      Nodes and Links                                       popis základních metod používaných v geografii dopravy k analýze doprav-                      Measurement      ních proudĤ a sítí; hlavní náplní kapitoly je definice klíþových kvantitativních           Black (2003:           kap. 5)    of Transportation   ukazatelĤ používaných k mČĜení struktury a efektivity sítČ a v ní realizova-                      Networks         ných dopravních proudĤ (teorie grafĤ, konektivita, akcesibilita, deviatilita                                       apod.)                                       popis základních metod používaných v geografii dopravy k analýze doprav-                      The Location           Black (2003:   of Transportation Routes   ních proudĤ a sítí; hlavní náplní kapitoly je charakteristika metod využívaných           kap. 6)                     k analýze lokalizace dopravních tras v síti (optimální sítČ, mČstské sítČ, ohyb                      and Links                                       trasy, empirické pĜíklady, ...)                                       popis základních východisek používaných v geografii dopravy k analýze pro-           Black (2003:   Trade and Commodity   storových interakcí a dopravních proudĤ (komplementarita, transferabilita           kap. 7)    Flows                                       a intervenující pĜíležitost, stabilita proudĤ, …)                                       popis základních metod používaných v geografii dopravy k analýze proudĤ           Black (2003    Methods of Flow Analysis  v osobní a nákladní dopravČ (model náhodných proudĤ, systémy optimálních           kap. 8)                                       proudĤ, strukturace proudĤ, …)                 ěada dopravnČ-geografických textĤ shrnuje obecné, respektive základní vlast-           nosti dopravních proudĤ. McBride (1991) v této souvislosti akcentuje podpĤrnou           funkci dopravních komunikací a sítí, které umožĖují pĜekonávat vzdálenosti, a tudíž je           mĤžeme považovat za nutný pĜedpoklad pro vznik ekonomických, sociálních           a politických interakcí mezi místy a oblastmi disponujícími odlišnými statky. Interakce           v geografickém prostoru vedou k národnímu a regionálnímu rozvoji, k lokalizaci þin-           ností do urþitých míst þi oblastí a také k vývoji urbánního, pĜípadnČ sídelního systému.           Geografické implikace prostorových interakcí na evropské mČĜítkové úrovni pĜibližuje           Vickerman (1998). Vznik dopravních proudĤ pĤsobí i v dalších sférách života spoleþ-           nosti; jejich vliv na prostorové uspoĜádání systému cestovního ruchu popisuje Duval           (2007). Velikost dopravních proudĤ, respektive síla prostorových interakcí závisí na           mnoha dílþích faktorech, zdĤraznit lze zejména kvalitu a rozsah dopravní infrastruktu-           ry v území. Tyto vlastnosti lze mČĜit prostĜednictvím rĤzných parametrĤ, k tČm           nejdĤležitČjším Hall (1996) a Brilon (2000)  Ĝadí dosažitelnou cestovní rychlost           a pĜepravní kapacitu dané infrastruktury.                     136","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                Tabulka 5.2—2 Výbčr studií pĝedstavujících obecné/základní vlastnosti dopravních               proudĥ                    Autor      Název textu               Charakteristika obsahu                                           charakteristika využitelnosti metodologických inovací k pĜesnČjší prognóze                           Traffic Flow Analysis                Brilon (2000)   Beyond Traditional Met-  budoucích dopravních proudĤ na pĜipravovaných infrastrukturních stavbách                           hods            (napĜ. v dĤsledku rozšíĜení dálnic a silnic); þlánek mimo jiné obsahuje popis                                           výpoþtu velikosti/intenzity takového potenciálního dopravního proudu                                           základní informace o dopravních proudech, sítích a interakcích, zvláštní                Duval (2007:   Transport Networks                kap. 3)    and Flows       pozornost je vČnována vazbám mezi dopravními interakcemi na stranČ                                           jedné a prostorovým uspoĜádáním turistických proudĤ na stranČ druhé                                           kapitola se primárnČ zamČĜuje na popis vztahĤ mezi charakteristikami do-                           Traffic Stream Characte-  pravních proudĤ; jejími dĤležitými souþástmi pĜitom jsou i detailní popisy                Hall (1996)                           ristics         a definice promČnných a také analýza vztahĤ mezi rychlostí, koncentrací                                           vozidel a intenzitou dopravního proudu                                           obecný text o významu dopravy ve spoleþnosti, pozornost je v jejím rámci                                           vČnována mimo jiné i vývoji dopravní infrastruktury a jejímu významu pĜi                McBride (1991)  Communications   formování vztahĤ/dopravních proudĤ; závČr obsahuje charakteristiku pĜed-                                           pokladĤ základních druhĤ dopravy (vþetnČ železnic) k saturaci urþitého                                           typu dopravní poptávky                                           akcentace role dopravy jakožto integrátora ve vytváĜejícím se spoleþném                           Transport, Communicati-  hospodáĜském prostoru v EvropČ, výsledkem tohoto procesu je vytváĜení                Vickerman   ons and European   komplementarit a interdependencí mezi evropskými regiony; k tomuto pro-                (1998)                           Integration     cesu logicky pĜispívají všechny druhy dopravy, nicménČ železnice na tomto                                           poli pĜedstavují zĜetelnou environmentální alternativu                    Dopravní proudy v osobní i nákladní dopravČ lze charakterizovat rĤznými vlast-               nostmi. K tČm nejdĤležitČjším patĜí parametry, jako jsou velikost, typ a cena               pĜepravované komodity, stabilita pĜepravního proudu, pĜípadnČ jeho rozkolísanost               v þase apod. Na základČ tČchto vlastností lze definovat druhy dopravy vhodné,               þi naopak nevhodné k jejich zabezpeþení. Úvahami nad faktory ovlivĖujícími relativní               úspČšnost,  þi neúspČšnost jednotlivých druhĤ dopravy na dopravním trhu se zabývá               Ĝada studií.                    Analýzu faktorĤ, které ovlivĖují v mČstském prostĜedí dČlbu pĜepravní práce               (modal split) mezi hromadnou a individuální dopravou, pĜedstavují Basariü a Joviü               (2011). Výstupem jejich þlánku je návrh opatĜení, která mohou být využita k dosažení               žádoucí dČlby pĜepravních proudĤ mezi auta a hromadnou dopravu, a to vþetnČ drážní               dopravy. Charakteristiku základních vlastností dopravních módĤ využívaných               k obsluze interurbánních vztahĤ/proudĤ, a to samozĜejmČ vþetnČ železnic, podávají               Turton a Black (1998). KromČ obecné charakteristiky se autoĜi vČnují i diferencím               v pozici železnic a ostatních druhĤ dopravy v rozdílných geografických oblastech –               v textu je popsána situace v NČmecku, Velké Británii, stĜední a východní EvropČ, Ja-               ponsku,  ýínČ, USA a také v ménČ rozvinutých státech. Regionální diference mezi               postavením železnic v dopravních systémech v USA a EvropČ Ĝeší i Black (2003: k. 3).               CelkovČ lze pĜitom konstatovat, že železniþní doprava je v soustavČ  existujících                                                                                      137","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            dopravních módĤ disponována pĜedevším k obsluze pomČrnČ kapacitních a stabilních           proudĤ, a to jak v pĜepravČ osob, tak i nákladĤ.               Zajímavé výsledky pĜedstavují i studie HorĖák a Pšenka (2010), HorĖák, Pšenka           a Križan (2011) a KvČtoĖ a Marada (2008). Jejich spojujícím prvkem je charakteristika           intenzity/velikosti dopravních proudĤ v þeském a slovenském sídelním systému, pĜi-           þemž do analýz jsou zahrnuty jak vlakové a autobusové spoje, tak i individuální           automobilová doprava. Výsledkem analýz je tak mimo jiné identifikace „železniþních“           relací, tj. dopravních proudĤ, na nichž mĤže být dopravní poptávka dobĜe saturována           právČ vlaky. Dopravními proudy, které zabezpeþují spojení Prahy s jejím okolím na           rĤzných mČĜítkových úrovních vþetnČ suburbánních prostorových vazeb, se zabývají           Marada (2006) a také Urbánková a OuĜedníþek (2006). V obou textech je pozornost           vČnována i mČnící se roli železniþní dopravy pĜi obsluze popisovaných typĤ vazeb.                                                             138","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                Tabulka 5.2—3 Výbčr studií pĝedstavujících postavení železniÿní dopravy pĝi obsluze               dopravních proudĥ v komparaci s ostatními dopravními módy                    Autor      Název textu               Charakteristika obsahu                                           analýza faktorĤ ovlivĖujících v mČstském prostĜedí dČlbu pĜepravní práce                                           (modal split) mezi hromadnou a individuální dopravou (napĜ. vliv zvýšení                Basariü a Joviü            ceny za parkování þi vliv opatĜení zamČĜených na zvýšení atraktivity hro-                (2011)     Target Modal Split Model   madné dopravy); výstupem þlánku je návrh opatĜení, která mohou být                                           využita k dosažení žádoucí dČlby pĜepravních proudĤ mezi auta                                           a hromadnou dopravu                                           základní charakteristika dopravních systémĤ v USA a EvropČ; v rámci po-                Black (2003:   Current Transport Sys-  pisu dopravních systémĤ je pozornost vČnována i dispozicím jednotlivých                kap. 3)    tems and Trends                                           druhĤ dopravy vþetnČ železnic k saturaci rĤzných typĤ dopravních proudĤ                                           charakteristika základních výhod jednotlivých druhĤ pozemní dopravy ve                Duval (2007:   Ground Transport   vztahu k cestovnímu ruchu, zvláštní pozornost je vČnována dispozici že-                kap. 4)                                           leznic k tomuto úþelu                                           charakteristika intenzity/velikosti dopravních proudĤ v systému mČst                           Vzájomné dopravné pre-  na Slovensku; studie se opírá o data o nabídce pĜímých vlakových                HorĖák                a Pšenka (2010)   pojenie miest Slovenska   a autobusových spojĤ na zkoumaných relacích; jejím výsledkem je mimo                           verejnou dopravou   jiné identifikace mČst, jejichž dopravní proudy jsou zabezpeþovány spíše                                           železniþní anebo spíše autobusovou dopravou                                           charakteristika intenzity/velikosti dopravních proudĤ v systému osmi nej-                                           vČtších mČst na Slovensku; studie se opírá o data o dobČ jízdy vlakových                           Verejná doprava                HorĖák, Pšenka  vs individuálna automobi-  a autobusových spojĤ na zkoumaných relacích a též o cestovní þas dosa-                a Križan (2011)  lová doprava v spojení   hovaný na stejných relacích individuální automobilovou dopravou;                           miest Slovenska   výsledkem analýzy je tak mimo jiné identifikace „železniþních“ relací, tj.                                           proudĤ, na nichž mĤže být dopravní poptávka dobĜe saturována právČ                                           vlaky                           Distance and Time   analýza konkurenceschopnosti intermodální dopravy, jejíž integrální sou-                           in Intermodal Goods                Kreutzberger               þástí je i železnice; k dĤležitým atributĤm konkurenceschopnosti se Ĝadí                (2008)     Transport Networks   þas/doba pĜepravy – tento faktor ve svém dĤsledku ovlivĖuje velikost do-                           in Europe: A Generic Ap-                           proach          pravního proudu pĜepravovaného v intermodální dopravČ                           ZmČny dopravních vztahĤ   analýza vývoje dopravních proudĤ mezi krajskými mČsty ýR v období mezi                           mezi krajskými mČsty                KvČtoĖ                     roky 2001 a 2008; studie se opírá o data o nabídce vlakových                a Marada (2008)   v letech 2001 až 2008 na   a autobusových spojĤ na zkoumaných relacích a jejím výsledkem je mimo                           pĜíkladu veĜejné hromad-  jiné identifikace spíše železniþních a spíše autobusových proudĤ                           né dopravy                                           analýza dopravních proudĤ zabezpeþujících spojení Prahy s jejím okolím,                                           a to na rĤzných mČĜítkových úrovních (globální a kontinentální vazby, mak-                                           roregionální a mezoregionální vazby, mikroregionální vazby); železnice                           Dopravní vztahy   podle autorĤ pĜíspČvku obsluhuje pĜedevším dálkové dopravní proudy na                Marada (2006)   v Pražském mČstském   mezinárodní i národní úrovni a významnČ se podílí i na spojení Prahy                           regionu         s jejím vzdálenČjším i bližším okolím v tČch smČrech, kde to umožĖuje                                           pĜíslušná infrastrukturní vybavenost                                            charakteristika základních vlastností dopravních módĤ využívaných                                           k obsluze interurbánních vztahĤ/proudĤ, a to vþetnČ železnic; pozornost je                                           vČnována i vysvČtlení rozdČlení pĜepravních výkonĤ mezi jednotlivé druhy                Turton a Black   Inter-Urban Transport   dopravy v osobní i nákladní dopravČ a též diferencím v pozici železnic                (1998)                                           a ostatních druhĤ dopravy v rozdílných geografických oblastech (NČmecko,                                           Velká Británie, stĜední a východní Evropa, Japonsko, ýína, ménČ rozvinuté                                           státy a USA)                                                                                      139","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                                        hodnocení vlivu suburbanizace na dopravu v Praze a v jejím okolí, pĜiþemž                                       zvláštní pozornost je vČnována faktorĤm volby mezi hromadnou           Urbánková   Vliv suburbanizace   a individuální dopravou – pĜíspČvek pomČrnČ podrobnČ popisuje dĤvody           a OuĜedníþek   na dopravu v Pražském   jednak ústupu hromadné dopravy a jednak souþasnČ probíhající expanze           (2006)     mČstském regionu   individuální automobilové dopravy; výsledkem toho je bezprecedentní ná-                                       rĤst dopravních proudĤ smČĜujících dennČ do Prahy, které jsou saturovány                                       osobními automobily               V následující þásti jsou pĜedstaveny studie, které problematiku dopravních prou-           dĤ popisují  þistČ ve vztahu k železniþní dopravČ. Historii formování dopravních           proudĤ generovaných železniþní dopravou ve svČtČ popisuje Wolmar (2009). Kniha           mimo jiné zdĤrazĖuje vliv železnic na stimulaci ekonomického rozvoje, bezprecedent-           ních sociálních zmČn a funkþní provázanosti míst, mČst, regionĤ a státĤ a v souvislosti           s tím je zdĤraznČn též vliv nové železniþní infrastruktury na geografickou determinaci           dopravních a pĜepravních proudĤ.  Železnice  byly  podle  autora  od  první  poloviny           19. století klíþem k šíĜení modernity a ke vzniku moderního svČta. Podobnou studii           zabývající se ovšem pouze vlivem výstavby místních drah, a to jen na území ýeské           republiky, pĜedstavuje Pavlíþek  (2002).  Autor  si  všímá  fungování  lokálních  drah           i v širším kontextu, díky tomu kniha pĜibližuje jejich vliv na prostorovou strukturu do-           pravních proudĤ u nás. V ještČ menším územním mČĜítku – na úrovni Londýna a jeho           okolí – se dopadĤm výstavby drážní infrastruktury na formování dopravních proudĤ           vČnuje Wolmar (2004). Tato kniha charakterizuje vliv výstavby podzemní železnice,           metra a pĜímČstské železnice v tomto mČstČ na utváĜení, prostorové fungování           a funkþní projení jeho rozsáhlého metropolitního regionu.               Potenciál vnitrostátní a mezinárodní vysokorychlostní železniþní dopravy           k saturaci poptávky na hlavních evropských interurbáních dopravních rela-           cích/proudech analyzují Charlton a Gibb (1998). Charlton a Vowles (2008) se           zaobírají trvalou udržitelností mezimČstské a regionální dopravy a v souvislosti s ní           diskutují vhodnost, respektive výhodnost železnic (a též vysokorychlostních železnic)           k saturaci tohoto typu pĜepravní poptávky.                Dalším aspektĤm souvisejícím se saturací poptávky po železniþní dopravČ na vy-           braných dopravních proudech na Slovensku a v LitvČ se vČnují Gašparík a Zitrický           (2010) a Sivileviþius a Maskelinjnaitơ (2010).             Tabulka 5.2—4 Výbčr studií zabývajících se vazbou železniÿní doprava – dopravní proudy               Autor      Název textu               Charakteristika obsahu                                        popis metodiky a technologie používané manažerem železniþní infrastruk-                      A New Approach                      to Estimating    tury na Slovensku pro odhad kapacity železniþních tratí; v navazující þásti           Gašparík   the Occupation Time   þlánek obsahuje návrh inovativní metodiky, která umožĖuje zvýšení traĢové           a Zitrický (2010)           kapacity – tu pĜitom lze vnímat jako dĤležitý faktor ovlivĖující velikost po-                      of the Railway In-                      frastructure     tenciálních dopravních proudĤ realizovatelných na existující infrastruktuĜe                                       železniþní dopravy             140","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                                            analýza návrhu transevropských dopravních sítí, které pĜedstavují jeden                                           z nástrojĤ evropské dopravní politiky; hlavní teze textu se vztahují k hledání                Charlton a Gibb  International Surface Pas-                (1998)     senger Transport   významu vnitrostátní a mezinárodní vysokorychlostní železniþní dopravy                                           v evropském prostĜedí k saturaci poptávky na hlavních interurbáních do-                                           pravních relacích/proudech                                           v souvislosti s hlediskem trvalé udržitelnosti mezimČstské a regionální do-                Charlton   Inter-Urban and Regional  pravy se text zaobírá vhodností, respektive výhodností železnic                a Vowles (2008)  Transport   (a též vysokorychlostních železnic) k saturaci tohoto typu pĜepravní po-                                           ptávky                                           souhrnný pĜehled výstavby a vývoje místních drah na území ýeské repub-                           Naše lokálky: místní dráhy  liky v období mezi roky 1880 a 1914; kniha pĜináší informace jak o vzniku                Pavlíþek (2002)  v ýechách, na MoravČ   a výstavbČ lokálních drah, tak i o jejich fungování v širším kontextu; ve                           a ve Slezsku    svém dĤsledku tak kniha pĜedstavuje studii o vlivu þeských lokálních drah                                           na prostorovou strukturu dopravních proudĤ u nás                                           prezentace problematiky osobní železniþní dopravy a jejího plánování,                           The Criteria for Identifying   respektive snahy o zvýšení kvality jejich služeb a její efektivity; autoĜi                Sivileviþius   the Quality of Passengers’   k tomuto úþelu využívají data z dotazníkového šetĜení – výsledkem je ná-                a Maskelinjnaitơ  Transportation by Railway   vrh na zlepšení železniþní dopravy v LitvČ, v jehož dĤsledku by mohlo dojít                (2010)     and Their Ranking Using   k nárĤstu zastoupení železnic na obsluze hlavních litevských dopravních                           AHP Method                                           proudĤ                                           kniha vypráví dramatický pĜíbČh lidí a událostí, kteĜí a které formovali vý-                                           stavbu sítČ svČtových železnic, a zdĤrazĖuje též vliv železnic na stimulaci                                           ekonomického rozvoje, bezprecedentních sociálních zmČn a funkþní pro-                Wolmar (2009)   Blood, Iron and Gold   vázanosti míst, mČst, regionĤ a státĤ; v souvislosti s tím je též zdĤraznČn                                           vliv nové železniþní infrastruktury na geografickou determinaci dopravních                                           a pĜepravních proudĤ; hlavním sdČlením je teze, že železnice byly klíþem                                           k šíĜení modernity a ke vzniku moderního svČta                                           charakteristika vlivu výstavby podzemní železnice, metra a pĜímČstské                           The Subterranean Rail-                           way: How the London   železnice na utváĜení Londýna a na prostorové fungování a funkþní propo-                Wolmar (2004)   Underground Was Built   jení jeho širšího metropolitního regionu; dĤsledkem výstavby infrastruktury                           and How It Changed the   výše uvedených systémĤ kolejové dopravy byl napĜ. vznik nových doprav-                           City Forever    ních proudĤ, jejichž reprezentantem mĤže být dojížćka za prací i za jinými                                           úþely                 5.3 MODELOVÁNÍ DOPRAVNÍCH PROUDģ                Poznání prostorové organizace dopravních proudĤ pĜedstavuje tak zásadní informaci               o geografii daného území, respektive o geografickém uspoĜádání systému prostoro-               vých interakcí, že se postupem doby v geografii k jejich modelování vyvinula  Ĝada               metod. Jejich cílem je jednak modelování prostorového uspoĜádání dopravních proudĤ               v pĜípadČ nedostupnosti potĜebných dat a jednak predikce jejich budoucího vývoje.               K nejvýznamnČjším metodám modelování dopravních proudĤ patĜí tzv. gravitaþní mo-               dely, ale existují i metody jiné (metody GIS, dopravní koncentraþní areály apod.).               Modelování dopravních proudĤ je možné provádČt jak v obecné podobČ predikce pro-               storových interakcí, tak i v podobČ predikce dopravních proudĤ zabezpeþovaných               jednotlivými druhy dopravy, a to vþetnČ nákladní a osobní železniþní dopravy. Vzhle-               dem k tomu, že modelování proudĤ probíhá ve všech pĜípadech z metodologického               hlediska podobnČ, je do následujícího pĜehledu studií zahrnuta rovnČž Ĝada analýz, kte-               ré se nezamČĜují þistČ na železnici.                                                                                      141","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                Black (2003: kap. 9 a 11) shrnuje východiska modelování dopravních proudĤ,           pĜiþemž zdĤrazĖuje klíþovou roli procesĤ, které se podílejí na jejich vytváĜe-           ní/determinaci. PĜi predikci/modelování dopravních proudĤ je podle nČho potĜebné           pochopit a vysvČtlit jak procesy související se vznikem proudĤ v iniciálních územích,           tak i procesy generující atraktivitu cílových územních jednotek. Autor rovnČž zdĤraz-           Ėuje, že pĜi modelování dopravních proudĤ je nutné vzít v úvahu všechny prostorové           volby, které má aktér v dopravČ k dispozici – jedná se o výbČr destinace, výbČr druhu           dopravy a výbČr trasy.               ěada studií blíže popisuje jak základní variantu gravitaþního modelu, tak i jeho           rĤzné varianty použitelné pro rĤzné typy aplikaþních úloh. Jako zástupce lze uvést pu-           blikace Black (2003: kap. 10), Cochrane (1975), Duval (2007), Hlaviþka (1993)           a Szczyrba (2008). Ve všech textech, které patĜí do tohoto proudu, jsou zpravidla vy-           svČtleny základní pojmy, zpĤsob výpoþtu modelové interakce, pĜehled existujících           parametrĤ vstupujících do konstrukce modelu a též informace o nutnosti kalibrace           modelu. Roy a Thill (2003) sledují vývoj metodologie gravitaþního modelování od za-           þátku 20. století do souþasnosti. K aktuálním inovacím v této oblasti podle nich patĜí           napĜ. zahrnutí entropie anebo informaþních teorií, díky  þemuž modelování získává           pravdČpodobnostní charakter.               Další studie se vČnují dílþím problémĤm spojeným s gravitaþními modely – je-           jich kalibraci, nastavení a pĜenositelnosti vstupních parametrĤ, nedostupnosti           vstupních dat apod. McArthur et al. (2011) v této souvislosti hledají odpovČdi na otáz-           ku, zda je možné parametry gravitaþního modelu platné pro popis dojížćkových           proudĤ v jednom geografickém regionu pĜenést i do jejich výzkumu v regionu jiném           a jestli zde jejich aplikace poskytne pravdČpodobné výsledky. Jejich analýza je prove-           dena na pĜíkladu dvou geograficky blízkých, avšak prostorovČ oddČlených regionĤ           v jihozápadním Norsku, a autoĜi docházejí k ambivalentnímu závČru. V nČkterých pĜí-           padech pĜenos parametrĤ modelu jeho výsledky nezkresluje a v jiných ano. Mikkonen           a Luoma (1999) diskutují vývoj základních parametrĤ gravitaþního modelu v þase; do-           cházejí k závČru, že v souvislosti s technologickým rozvojem spoleþnosti klesá           významnost parametru odporu prostĜedí (friction of distance), vývojem ovšem prochá-           zejí i nČkteré jiné parametry modelu. Murat (2010) a Shen (2004) se zabývají           problémem kalibrace gravitaþního modelu v pĜípadČ, kdy není možné jeho výsledky           srovnat s reálnými daty v dĤsledku jejich nedostupnosti. Oba texty ukazují, že spoleh-           livost modelu nemusí být zmenšením velikosti vstupní databáze údajĤ zásadnČ           ohrožena.           Tabulka 5.3—1 Studie včnované gravitaÿnímu modelování dopravních proudĥ              Autor      Název textu               Charakteristika obsahu                                       pĜiblížení problematiky gravitaþního modelu jakožto dĤležitého nástroje ke                                       geografickému modelování prostorových interakcí a též (dopravních) prou-           Black (2003:   Spatial Interaction and the           kap. 10)   Gravity Model    dĤ; v textu je vysvČtlena podstata tohoto modelu, jeho klasická podoba,                                       nČkteré jeho používané varianty a též nČkteré další související skuteþnosti                                       (pĜesnost modelu, možné poþítaþové aplikace apod.)             142","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                                            charakteristika procesĤ podílejících se na vytváĜení/determinaci pĜeprav-                                           ních proudĤ, které se pohybují a v budoucím þase budou pohybovat                                           v existující dopravní síti; pĜi predikci/modelování budoucích proudĤ je po-                Black (2003:   The Prediction Problem of   tĜebné pochopit a vysvČtlit jednak procesy související se vznikem proudĤ                kap. 9)    Flow Generation                                           v iniciálních územních jednotkách a jednak procesy související                                           s atraktivitou cílových územních jednotek; faktory a promČnné ovlivĖující                                           naznaþené procesy musí být pĜedmČtem budoucích detailních výzkumĤ                                           charakteristika pĜístupĤ k modelování prostorových voleb, které má                Black (2003:   Spatial Choices: Destina-  k dispozici aktér v dopravČ – výbČr destinace, výbČr druhu dopravy a výbČr                kap. 11)   tions, Modes, and Routes  trasy; v textu jsou mimo jiné zmínČny dĤležité promČnné, které naznaþené                                           volby mohou ovlivnit                                            charakteristika variant gravitaþního modelu, které lze použít pro rĤzné typy                                           aplikaþních úloh; jedná se zejména o modely s jednodu-chým omezením                           A Possible Economic                Cochrane (1975)  Basis for the Gravity Mo-  (singly constrained model, využitelnost napĜ. pĜi modelování nakupních                                           možností), s dvojím omezením (doubly constrained model, vhodný napĜ.                           del                                           pro analýzu pracovních cest) a o další typy (unconstrained model, interve-                                           ning oportunities model, multi-mode distribution model a podobnČ)                                           pĜehled základních informací o dopravních proudech, sítích a interakcích;                Duval (2007:   Transport Networks                kap. 3)    and Flows       základní informace jsou zde uvedeny i o gravitaþním modelu (zpĤsob vý-                                           poþtu, aplikace, možnosti využití pĜi predikci proudĤ v rámci turismu)                           Teoretická východiska   metodologicky zamČĜený pĜíspČvek, v nČmž kromČ informace                           a souvislosti konstrukce   o teoretických otázkách konstrukce gravitaþních modelĤ je uþinČn pokus                Hlaviþka (1993)                           gravitaþních modelĤ   o širší pohled na problematiku modelování prostorových interakcí                           v geografii     v geografii                                           hledání odpovČdi na otázku, zda je možné parametry gravitaþního modelu                           The Spatial Transferability  platné ve vztahu k dojížćkovým proudĤm v jednom geografickém regionu                McArthur et al.   of Parameters in a Gravity  pĜenést i do jejich výzkumu v regionu jiném a jestli zde jejich aplikace po-                (2011)     Model of Commuting   skytne pravdČpodobné výsledky; analýza je provedena na pĜíkladu dvou                           Flows           geograficky blízkých, avšak prostorovČ oddČlených regionĤ v jihozápadním                                           Norsku                                           diskuse vývoje základních parametrĤ gravitaþního modelu; podle autorĤ                           The Parameters   sice v souvislosti s technologickým rozvojem spoleþnosti dochází                Mikkonen   of the Gravity Model Are   k poklesu významnosti parametru odporu prostĜedí (friction of distance),                a Luoma (1999)  Changing – How   nicménČ dĤležitý je podle nich i vývoj jiných parametrĤ modelu (používané                           and Why?        masy a faktory ovlivĖující jejich velikost); þlánek obsahuje teoretické                                           a empirické explanace                                           pĜedstavení problematiky kalibrace gravitaþního modelu; ve starších studi-                                           ích bylo automaticky pĜedpokládáno, že správná kalibrace modelu je                           Sample Size Needed                           for Calibrating Trip Distri-  podmínČna pouze získáním obrovských databází vstupních údajĤ, což je                Murat (2010)               jednak drahé a jednak þasto i neĜešitelné; výzkum na pĜíkladu metropolit-                           bution and Behavior of the                           Gravity Model   ního regionu Istanbulu ukazuje, že spolehlivost gravitaþního modelu                                           nemusí být zmenšením velikosti vstupní databáze údajĤ zásadnČ ohrože-                                           na                                           pĜedstavení problematiky prostorových interakcí, jejichž podstatou je, že                                           entity nacházející se v rĤzných místech fyzického prostoru navazují jednak                                           vzájemné kontakty a jednak se spolupodílejí na determinaci velikosti po-                Roy a Thill   Spatial Interaction Mo-  ptávky þi nabídky; k modelování prostorových interakcí se v geografii                (2003)     delling         dlouhodobČ používají gravitaþní modely – þlánek sleduje vývoj tČchto mo-                                           delĤ od zaþátku 20. století do souþasnosti; k aktuálním inovacím v oblasti                                           gravitaþního modelování patĜí napĜ. zahrnutí entropie anebo informaþních                                           teorií, díky þemuž modelování získává pravdČpodobnostní charakter                                                                                      143","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                                        analýza možností gravitaþního modelování prostorových a dopravních                      Reverse-Fitting   proudĤ/vztahĤ s malým množstvím dostupných zdrojových dat; analýza                      the Gravity Model to Inter-  vztahĤ v soustavČ 25 klíþových leteckých uzlĤ v USA je založena           Shen (2004)   City Airline Passenger   na odhadu jejich atraktivity a je v þlánku poþítána prostĜednictvím zjedno-                      Flows by an Algebraic   dušené algebraické metody; ze srovnání s reálnými proudy vyplývá, že                      Simpli¿cation                                       používaná metoda výpoþtu poskytuje uspokojivé výsledky                                       kapitola kromČ Ĝady jiných informací o problematice geografie služeb ob-           Szczyrba (2008)  Geografie služeb   sahuje také struþnou pasáž poskytující základní poznatky o možnostech                                       využití gravitaþních a podobných modelĤ k predikci prostorových vztahĤ                Aplikace gravitaþního modelování dopravních proudĤ v rĤzných situacích je           pĜedstavena v textech, na nČž odkazuje Tabulka 5.3—2. Tsekeris a Stathopoulos           (2006) využili gravitaþní model k dynamickému dopravnímu plánování v mČstských           sítích, Christie (2001) prostĜednictvím gravitaþního modelu predikuje obchodní to-           ky/proudy v jihovýchodní EvropČ, Khadaroo a Seetanah (2008) používají gravitaþní           model jako nástroj k hodnocení významu dopravní infrastruktury pro turistickou atrak-           tivitu vybraných destinací. V þeské geografické literatuĜe aplikují gravitaþní model           Chmelík (2008) a Chmelík, KvČtoĖ a Marada (2009). Chmelík (2008) jeho prostĜed-           nictvím analyzuje zmČny intenzity prostorových interakcí se zamČĜením na dojížćkové           a dopravní proudy na Ostravsku v souvislosti s výstavbou a modernizací dopravní in-           frastruktury. Chmelík, KvČtoĖ a Marada (2009) se ve své studii zamČĜují primárnČ na           hodnocení významu železniþní osobní dopravy v dopravních proudech mezi krajskými           mČsty v ýR. Metodologická inovativnost jejich pĜíspČvku spoþívá v tom, že kromČ na-           bídky (poþet vlakových spojení) je dopravní proud hodnocen i prostĜednictvím           poptávky (poþet prodaných jízdenek), a také v tom, že reálná data jsou komparována           s hodnotami teoretických interakcí/proudĤ vypoþítaných na základČ aplikace gravitaþ-           ního modelu.           Tabulka 5.3—2 Výbčr studií včnovaných problematice gravitaÿního modelování doprav-           ních proudĥ (aplikace modelu)              Autor      Název textu                Charakteristika obsahu                                       analýza zmČn intenzity prostorových interakcí na Ostravsku v souvislosti                      Modelování prostorových  s výstavbou a modernizací dopravní infrastruktury; práce se pokouší           Chmelík (2008)   interakcí na pĜíkladu Os-  o predikci vývoje dojížćkových a dopravních vazeb v tomto regionu,                      travska          a to až do roku 2013; gravitaþní modelování pĜedstavuje základní metodu                                       používanou k predikcím naznaþených jevĤ                                        analýza významu železniþní osobní dopravy v dopravních proudech mezi                      Analýza dopravních vzta-                      hĤ mezi krajskými mČsty   krajskými mČsty v ýR; metodologická inovativnost pĜíspČvku spoþívá v tom,           Chmelík, KvČtoĖ   ýeska na základČ nabídky   že kromČ nabídky (poþet vlakových spojení) je dopravní proud hodnocen           a Marada (2009)             i prostĜednictvím poptávky (poþet prodaných jízdenek), a také v tom,                      a poptávky po železniþní   že reálná data jsou komparována s hodnotami teoretických interakcí/proudĤ                      dopravČ                                       získaných na základČ aplikace gravitaþního modelu                                       obsahem textu je jednak charakteristika klasické varianty gravitaþního mode-                      Potential Trade   lu, a to vþetnČ popisu promČnných a použitelných dat, a jednak snaha           Christie (2001)   in Southeast Europe:   o aplikaci daného modelu, jejímž cílem je predikce obchodních tokĤ v oblasti                      a Gravity Model Approach  jihovýchodní Evropy (pĜedmČtem zájmu jsou pĜitom jak proudy pĜekraþující                                       hranice tohoto regionu, tak i proudy uvnitĜ nČho)             144","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                                            využití gravitaþního modelu jakožto nástroje k hodnocení vlivu dopravní in-                           The Role of Transport   frastruktury na turistickou atraktivitu posuzovaných destinací; do výzkumu                Khadaroo   Infrastructure   byly zahrnuty proudy/toky mezi 28 státy svČta, které byly þasovČ ohraniþeny                a Seetanah   in International Tourism   roky 1990 a 2000; výsledkem gravitaþního modelování je zjištČní,                (2008)     Development: a Gravity   že dopravní infrastruktura pĜedstavuje významnou determinantu poþtu pĜijíž-                           Model Approach                                           dČjících návštČvníkĤ do destinací, její vliv se však regionálnČ liší                           Gravity Models                Tsekeris   for Dynamic Transport   studium vhodnosti rĤzných typĤ analýz pro potĜeby dynamického dopravního                a Stathopoulos   Planning: Development   plánování v mČstských sítích; prezentované pĜístupy metodicky vycházejí                (2006)     and Implementation   z entropicky založeného gravitaþního modelu                           in Urban Networks                    Tabulka 5.3—3 Výbčr studií využívajících k modelování dopravních proudĥ alternativní               pĝístupy                    Autor      Název textu               Charakteristika obsahu                                           pĜedstavení problému modelování optimální lokalizace intermodálních                Arnold, Peeters   Modelling a Rail/Road                a Thomas   Intermodal Transportation   terminálĤ na styku železnice/silnice, které umožĖují efektivní propojení                (2004)     System          obou systémĤ v nákladní dopravČ; model (lineární 0-1 program, heuristický                                           pĜístup) je aplikován na podmínky Pyrenejského poloostrova                                           analýza významu dopravy v našem každodenním životČ, dĤsledkem snad-                                           né dostupnosti výkonné dopravy je zejména zkracování vzdáleností, které                           Dostupnost v ýesku   vede k nárĤstu množství kontaktĤ mezi místy; hlavní náplní monografie je                           v období 1991–2001:   analýza zmČn dostupnosti v ýeské republice v období mezi roky 1991                Hudeþek (2010)                           vztah k dojížćce   a 2001 pĜi využití individuální automobilové dopravy; na základČ zmČny                           do zamČstnání a do škol   jízdní doby autem mezi vybranými stĜedisky je modelována i zmČna veli-                                           kosti souvisejícího dopravního proudu, konkrétnČ zmČna poþtu                                           dojíždČjících osob na dané relaci (k modelování byly využity GIS nástroje)                                           analýza významu dopravy v našem každodenním životČ, dĤsledkem snad-                                           né dostupnosti výkonné dopravy je zejména zkracování vzdáleností, které                           Akcesibilita a dopady   vede k nárĤstu množství kontaktĤ mezi místy; hlavní náplní disertace je                           její zmČny v ýesku   analýza zmČn dostupnosti v ýeské republice v období mezi roky 1991                Hudeþek (2008)                           v transformaþním období:  a 2001 pĜi využití individuální automobilové dopravy; na základČ zmČny                           vztah k systému osídlení   jízdní doby autem mezi vybranými stĜedisky je modelována i zmČna veli-                                           kosti souvisejícího dopravního proudu, konkrétnČ zmČna poþtu                                           dojíždČjících osob na dané relaci (k modelování byly využity GIS nástroje)                                           charakteristika celkové transformace dopravního systému v podmínkách                           Aktuální zmČny   ýeské republiky s dĤrazem pĜedevším na automobilovou dopravu; ve                           v dopravním systému   vztahu k modelování dopravních proudĤ pĜedstavuje nejzajímavČjší þást                Kraft (2011)                           ýeské republiky: geogra-  práce kapitola, v níž autor vymezuje tzv. dopravní koncentraþní areály,                           fická analýza   v jejichž rámci modeluje i nejintenzivnČji využívané proudy v silniþní dopra-                                           vČ                           Transport Concentration                           Areas and their Relations  prezentace silné vazby mezi prostorovou a funkþní organizací mČstských                Kraft a Vanþura  to the Spatial Organizati-  regionĤ a jejich dopravním systémem; v rámci jednotlivých vymezených                (2010)     on of Society: a Case   dopravních koncentraþních areálĤ jsou modelovány i nejintenzivnČji využí-                           Study of the Czech Re-  vané proudy v silniþní dopravČ                           public                                                                                      145","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                                        pĜedstavení modelu posilování aglomeraþních efektĤ a vazeb                                       (tj. dopravních proudĤ) mezi hierarchicky vyššími centry v ýeské republice;                      Vývoj regionalizace a vliv           Maier, Mulíþek              zmČny v míĜe atraktivity území a v intenzitČ dopravních proudĤ mezi centry           a Franke (2010)   infrastruktur na atraktivitu   v þase jsou vyvolané zejména výstavbou dálnic a rychlostních komunikací;                      území ýeské republiky                                       po dosažení urþitého stupnČ atraktivity a intenzity dopravního proudu se                                       ale efekt dalších takových komunikací již projevuje jen málo                      Comparison of Parametric  charakteristika statistických metod vhodných k modelování dopravních           Smith, Williams   and Nonparametric Mo-  proudĤ/tokĤ; ke krátkodobým prognózám dopravních tokĤ se jako vhodné           a Oswald (2002)  dels for Traffic Flow   jeví metoda ARIMA (sezonní autoregresivní integrovaný pohyblivý prĤmČr)                      Forecasting      a též neparametrické regresní modelování                KromČ gravitaþního modelu jsou v geografii dopravy k modelování dopravních           proudĤ obþas používány i jiné, alternativní metodologické pĜístupy. K nim mĤže patĜit           napĜ. regresní modelování, GIS nástroje a také vymezování dopravních koncentraþních           areálĤ. PĜehled takových statistických metod  poskytují Smith, Williams a Oswald           (2002). Ke krátkodobým prognózám dopravních tokĤ se jim jako vhodné jeví regresní           modelování (napĜ. metoda ARIMA a též neparametrické modely). GISové nástroje ve           svých studiích používá Hudeþek (2008 a 2010). Autor se na základČ zmČn dostupnosti,           k nimž došlo v ýeské republice, snaží mapovat velikost nárĤstu dopravních           a nedopravních kontaktĤ v soustavČ vybraných stĜedisek. Velikost dopravního proudu           mezi dvojicí stĜedisek, konkrétnČ zmČna poþtu dojíždČjících osob na dané relaci, je           vyvozována ze zaznamenaného zkrácení jízdní doby osobním autem, k nČmuž došlo           mezi roky 1991 a 2001. Metodu dopravních koncentraþních areálĤ, v jejichž rámci lze           identifikovat i nejintenzivnČji využívané dopravní proudy, rozpracovali Kraft           a Vanþura (2010) a Kraft (2011).              5.4 INTERMODÁLNÍ SHIFT A RELEVANTNÍ GEOGRAFICKÝ TRH            Dopravní proudy jsou obsluhovány dopravními módy, které k jejich zabezpeþení mají           urþité dispozice (blíže viz výzkumy, na nČž odkazujeme v kapitole 5.2). V pĜípadČ           zmČny podmínek – aĢ už na stranČ charakteru dopravního proudu, infrastruktury, dis-           pozic druhu dopravy  þi širšího kontextu – mĤže dojít k pĜesunu alespoĖ  þásti           cestujících þi nákladĤ k jinému druhu dopravy, tj. k existující dopravní alternativČ. Ta-           kové události, které se oznaþují jako  intermodální shift, pĜitom mohou mít jak           krátkodobý, tak i dlouhodobý charakter.               Intermodální shift patĜí v geografii dopravy k tradiþním výzkumným tématĤm.           Schafer a Victor (2000) analyzují determinanty výbČru druhu dopravy, tedy de facto           hledají pravdČpodobnost výbČru urþité dopravní alternativy ze strany jednotlivce. Klí-           þovou determinantou je podle nich rychlost, protože lidé jsou ochotni strávit na cestČ           jen urþitý omezený  þas. KromČ rychlosti je rozhodování ovlivnČno i dopravní in-           frastrukturou, hustotou obyvatelstva v urbánních prostorech a také charakteristikami           land-use. Výsledkem jejich úvah  je projekce dopravních výkonĤ a podílu hlavních           druhĤ motorizované dopravy jednak ve svČtČ jako celku a jednak v 11 dílþích regio-             146","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                nech svČta do roku 2050. AutoĜi tedy jinými slovy predikují  intermodální shifty,               k nimž ve svČtČ dojde v prĤbČhu první poloviny 21. století.                    Vzhledem k tomu, že v posledních desetiletích rychle stoupá využití letecké do-               pravy, pĜedstavují  þasté téma geografických studií výzkumy  intermodálního shiftu,               který souvisí právČ s tímto dopravním módem. Stubbs a Jegede (1998) zkoumají in-               termodální integraci systémĤ železniþní  a letecké  dopravy  ve  Velké  Británii.               V souvislosti s tím zkoumají rĤzné pĜístupy k integraci vlakĤ a letadel, které jsou vyu-               žívány na jednotlivých britských letištích. Ve Velké Británii sice schází koordinace               pĜístupĤ na národní úrovni, nicménČ dojde-li podle autorĤ k hlubší integraci letecké               a železniþní dopravy, lze pĜedpokládat pĜesun leteckých pasažérĤ ze silnic na železnice               pĜi cestách na letištČ. Podobné téma zmiĖují i Vespermann a Wald (2011). Velká þást               pasažérĤ na celé ĜadČ letišĢ sice používá jako primární druh pĜípojné dopravy osobní               auto, nicménČ cílem klíþových aktérĤ vþetnČ managementu letišĢ by mČl být pĜechod               ke kapacitnČjším druhĤm dopravy; v pĜípadové studii letištČ Frankfurt autoĜi blíže               pĜedstavují koncept integrace letecké a železniþní dopravy. V posledních letech byla               publikována také  Ĝada studií zabývajících se krátkodobým  intermodálním shiftem,               k nČmuž došlo v roce 2010 v dubnu po výbuchu islandské sopky Eyjafjallajökull.               Zhruba týdenní uzavĜení vzdušného prostoru ve znaþné þásti Evropy krátkodobČ modi-               fikovalo dopravní chování  Ĝady lidí, kteĜí byli namísto nedostupné letecké dopravy               nuceni zvolit rĤzné dopravní alternativy. K tČm þasto patĜila i dálková, respektive me-               zinárodní železniþní doprava. RĤznými aspekty tohoto tématu se zabývají napĜ. studie               Guiver a Jain (2011) a Miller (2011).                    Križan a HorĖák (2012) pĜedstavují studii zabývající se atraktivitou rĤzných al-               ternativních zpĤsobĤ dopravní obsluhy jihovýchodního sektoru metropolitního regionu               Bratislavy. Stimulem k jejich výzkumu byl vstup soukromého železniþního dopravce               RegioJET na traĢ Bratislava–Dunajská Streda–Komárno. Ten na této trati zaþíná nabí-               zet služby, které by mohly podnítit intermodální pĜesun pasažérĤ ze silniþní dopravy               (z aut i z autobusĤ) do vlakĤ.                     Problematice  intermodálního shiftu se ve svých  þláncích vČnují i Thompson               (1995) a Tsamboulas, Vrenken a Lekka (2007).                Tabulka 5.4—1 Výbčr studií zabývajících se problematikou intermodálního shiftu (bez               studií o pĥsobení vysokorychlostních železnic)                  Autor        Název textu                  Charakteristika obsahu                                               pĜedstavení pĜedbČžných výsledkĤ dotazníkového šetĜení provedeného                                               na vzorku 500 respondentĤ, jehož cílem bylo zjistit informace o chování                                               osob, které byly zasaženy zastavením letecké dopravy v EvropČ                         Grounded: Impacts of and Insights   v dubnu 2010 po výbuchu islandské sopky Eyjafjallajökull; þlánek pre-                Guiver a Jain   from the Volcanic Ash Cloud   zentuje Ĝadu výsledkĤ, vzhledem k tématu této rešerše jsou                (2011)                         Disruption            nejzajímavČjší ty, které byly zamČĜeny na alternativní dopravní chování                                               v dobČ nedostupnosti letecké dopravy – podle údajĤ prezentovaných                                               v textu 39 % cestujících v rámci Evropy alternativnČ využilo pozemní                                               dopravu, v jejímž rámci byl nejatraktivnČjší vlak (19 % pasažérĤ)                                                                                      147","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                                           analýza dĤsledkĤ vstupu soukromého dopravce RegioJET na traĢ Bra-                                          tislava–Dunajská Streda–Komárno; autoĜi se prostĜednictvím aplikace                     Vplyv súkromného prepravcu na   rĤzných metod vþetnČ dotazníkového šetĜení provedeného pĜímo mezi           Križan           a HorĖák   verejnú železniþnú dopravu: prípa-  vlakovými cestujícími na uvedené trase pokoušejí identifikovat faktory,           (2012)    dová štúdia spoloþnosti RegioJET   které jsou rozhodující pro výbČr dopravního módu; ve své podstatČ                     na Slovensku         tak þlánek pĜedstavuje studii zabývající se atraktivitou alternativních                                          zpĤsobĤ dopravní obsluhy jihovýchodního sektoru metropolitního regi-                                          onu Bratislavy                                          analýza zážitkĤ a chování pasažérĤ v letecké dopravČ, kteĜí byli posti-                                          ženi uzavĜením britského vzdušného prostoru po výbuchu islandské                     April 2010 UK Airspace Closure:   sopky Eyjafjallajökull v dubnu roku 2010; pĜes Ĝadu problémĤ                     Experience and Impact on the UK’s  a zásadních potíží, které tato situace cestujícím zpĤsobila, uvádí 79 %           Miller (2011)                     Air-Travelling Public   respondentĤ, že tato zkušenost má jen malý anebo vĤbec žádný vliv na                     and Implications for Future Travel   jejich rozhodování o volbČ dopravního prostĜedku – jinými slovy, cestu-                                          jící budou létat i v budoucnu, pĜechod k jiné dopravní alternativČ                                          nechystají                                          analýza determinant výbČru druhu dopravy pĜi cestách, tzn. de facto                                          pravdČpodobností výbČru urþité dopravní alternativy ze strany jednot-                                          livce – klíþovou determinantou je rychlost dopravního módu, a to           Schafer   The Future Mobility of the World   zejména vzhledem k tomu, že lidé jsou ochotni strávit na cestČ jen           a Victor   Population          urþitý omezený þas; kromČ rychlosti je rozhodování ovlivnČno           (2000)                         i dopravní infrastrukturou, hustotou obyvatelstva v urbánních prosto-                                          rech a také charakteristikami land-use; autoĜi ve výsledku pĜedstavují                                          projekci dopravních výkonĤ a podílu hlavních druhĤ motorizované do-                                          pravy pro svČt a 11 dílþích regionĤ do roku 2050                                          výzkum stavu intermodální integrace systémĤ železniþní a letecké                                          dopravy ve Velké Británii; autoĜi jako premisu svých úvah pĜedkládají           Stubbs                         pĜesun leteckých pasažérĤ ze silnic na železnice pĜi cestách na letištČ           a Jegede   The Integration of Rail and Air   a v souvislosti s tím zkoumají rĤzné pĜístupy k integraci vlakĤ a letadel           (1998)   Transport in Britain    využívané na rĤzných britských letištích; hlavním nedostatkem souþas-                                          né situace je podle autorĤ nedostateþná úroveĖ koordinace pĜístupĤ na                                          národní úrovni                                          využití míry dopravní akcesibility, jakožto prostĜedku k porovnávání                                          statusu evropských mČst; v pĜíspČvku je rozpracována pĜípadová stu-                                          die Lyonu, který má ambici stát se multimodálním hubem, v nČmž                                          by se propojovaly tĜi hlavní souþasné dopravní módy – dálnice, vysoko-           Thompson   High-Speed Transport Hubs and   rychlostní železnice a letecká doprava; Lyon je z tohoto hlediska zatím           (1995)   Eurocity Status: The Case of Lyon   sice jen vznikajícím hubem, nicménČ studie dokládá vzájemnČ kom-                                          plementární roli železniþní, silniþní a letecké dopravy                                          pĜi zabezpeþování dopravní obsluhy uvedeného mČsta – všechny tyto                                          dopravní prvky jsou tedy relevantními souþástmi lyonského dopravního                                          trhu                                          hodnocení vlivu dopravní politiky na modální shift ve prospČch inter-                                          modální dopravy; k tomuto úþelu autoĜi verifikují novou metodiku pro           Tsamboulas,           Vrenken   Assessment of a Transport Policy   hodnocení potenciálu specifických opatĜení k zamýšlenému modálnímu                                          pĜesunu, jehož výsledky je daná metodika schopna dokonce kvantifiko-                    Potential for Intermodal Mode Shift           a Lekka   on a European Scale   vat; ve své podstatČ tak þlánek pĜedstavuje možnost mČĜit velikost           (2007)                                          stimulu specifického politického opatĜení k pĜechodu k urþité dopravní                                          alternativČ                                          rozpracování tématu intermodální integrace systému letecké dopravy                                          na letištích s ostatními druhy dopravy; velká þást pasažérĤ na celé           Vespermann  Intermodal Integration in Air Trans-  ĜadČ letišĢ sice používá jako primární druh pĜípojné dopravy osobní           a Wald   portation: Status Quo, Motives   auto, nicménČ cílem klíþových aktérĤ vþetnČ managementu letišĢ je           (2011)   and Future Developments   pĜechod ke kapacitnČjším druhĤm dopravy; v pĜípadové studii letištČ                                          Frankfurt autoĜi blíže pĜedstavují koncept integrace letecké a železniþní                                          dopravy             148","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                     Vysokorychlostní železniþní doprava pĜedstavuje další významnou inovaci do-               pravního trhu. Vzhledem k tomu, že v nČkterých evropských a asijských státech jsou               tyto systémy v provozu již nČkolik desetiletí (pravidelný provoz na trati Tokio–Ósaka               v Japonsku byl zahájen v roce 1964, na prvním evropském vysokorychlostním úseku               PaĜíž–Lyon byl komerþní provoz zahájen v roce 1981), je možné v ĜadČ pĜípadĤ dolo-               žit reálný pĜesun cestujících z jiných dopravních prostĜedkĤ právČ do rychlých vlakĤ.                     Knowles (2006) ve svém textu poskytuje obecnou charakteristiku vývoje moder-               ních dopravních systémĤ v posledních 200 letech, pĜiþemž o vysokorychlostní               železnici poznamenává, že má alespoĖ na vybraných klíþových trasách potenciál do-               sáhnout tržní dominance, neboĢ díky kvalitní nabídce dokáže získat pasažery               z ostatních, na dané trase alternativních druhĤ dopravy. Doklady naznaþeného pĤsobe-               ní vysokorychlostní železniþní dopravy na konkrétních trasách v EvropČ podávají               napĜ. Couto a Graham (2008), situace na trase Londýn–PaĜíž si všímají Behrens a Pels               (2012). K intermodálnímu shiftu ve prospČch vysokorychlostní železnice dochází i ve               ŠpanČlsku, konkrétní údaje uvádČjí napĜ. Jiménez a Betancor (2012) a Zanin, Herranz               a Ladousse (2012).                     Skuteþnost, že vysokorychlostní vlaky tvoĜí reálný dopravní substitut letecké do-               pravČ, dokládají zajímavým zpĤsobem také Dobruszkes, Lennert a Van Hamme               (2011). AutoĜi analyzují faktory, které ovlivĖují velikost nabídky letecké dopravy               v nejvČtších evropských mČstských regionech a jejich výsledkem je konstatování, že               hlavní determinantou intenzity jejich obsluhy je zejména jejich metropolitní charakter,               nicménČ urþitý vliv mají i nČkteré další skuteþnosti, k nimž patĜí i zapojení mČsta do               sítí vysokorychlostní železniþní dopravy. Objem letecké dopravy v evropských mČs-               tech, která jsou zapojena do systémĤ vysokorychlostní železnice, je nižší – ve srovnání               s mČsty, která do nich zapojena nejsou.                   Tabulka 5.4—2 Výbčr studií zabývajících se problematikou intermodálního shiftu               v souvislosti s vysokorychlostními železnicemi                    Autor      Název textu               Charakteristika obsahu                                           studium intramodální a intermodální konkurence v letecké a železniþní                           Intermodal Competition in   dopravČ na osobním trhu mezi Londýnem a PaĜíží; výsledkem analýzy je                           the London–Paris Pas-                Behrens a Pels             identifikace míry substituce letecké dopravy vysokorychlostními železnice-                (2012)     senger Market: High-  mi a také podmínek, za nichž tato substituce mohla nastat – hlavními                           Speed Rail and Air Trans-  determinantami ovlivĖujícími výbČr dopravních alternativ na tomto trhu jsou                           port                                           cestovní doba a frekvence spojení                                           analýza vlivu zavedení vysokorychlostních vlakĤ na poptávku po železniþní                                           dopravČ; autoĜi docházejí k závČru, že z dlouhodobého hlediska došlo                           The Impact of High-Speed                Couto a Graham             v souvislosti s touto zmČnou na vybraných evropských trasách k nárĤstu                (2008)     Technology on Railway   poþtu pasažérĤ ve vlacích o 8 %; zmČna parametru obsluhy dopravního                           Demand                                           proudu tak vede k intermodálnímu shiftu a k posílení konkurenceschopnos-                                           ti železniþní dopravy                                                                                      149","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                                        analýza faktorĤ, které ovlivĖují velikost nabídky celkové a mezinárodní                                       letecké dopravy v nejvČtších evropských mČstských regionech; jejím vý-                                       sledkem je konstatování, že hlavní determinantou intenzity jejich obsluhy je                      An Analysis      zejména jejich metropolitní charakter, nicménČ urþitý vliv mají i nČkteré           Dobruszkes,   of the Determinants of Air   další skuteþnosti, jako jsou napĜ. strategie sledované jednotlivými aerolini-           Lennert a Van   Traffic Volume   emi a dále také tĜeba zapojení mČsta do sítí vysokorychlostní železniþní           Hamme (2011)   for European Metropolitan   dopravy – objem letecké dopravy je v evropských mČstech zapojených do                      Areas                                       takových systémĤ nižší; na základČ toho lze konstatovat, že nabídka kva-                                       litní a rychlé železniþní dopravy pĜedstavuje alespoĖ pro urþité typy cest                                       relevantní dopravní alternativu k letadlĤm                                       analýza vlivu výstavby vysokorychlostních železniþních tratí ve ŠpanČlsku                                       na tamní vnitrostátní leteckou dopravu – poþátkem roku 2010 zde byly                      When Trains Go Faster           Jiménez    than Planes: The Strategic   v provozu þtyĜi vysokorychlostní tratČ na trasách, kde dĜíve dominovala           a Betancor   Reaction of Airlines in   letecká doprava; na tČchto trasách se železnice do znaþné míry stává sub-           (2012)                      stitutem letecké dopravy, neboĢ pĜes celkový vzestup poptávky po dopravČ                      Spain                                       zde frekvence letĤ klesla o 17 %; výsledkem tedy je pĜechod znaþné þásti                                       cestujících k nové dopravní alternativČ                                       obecná charakteristika vývoje moderních dopravních systémĤ v posledních                                       200 letech; popsané zmČny jsou pĜitom zasazeny do kontextu širších soci-                                       álních a ekonomických procesĤ, které se zmČnami dopravních technologií                      Transport Shaping Space:           Knowles (2006)  Differential Collapse in   úzce souvisejí; ve vztahu k obsahu této rešeršní studie jsou v þlánku pri-                      Time–Space       mární poznámky o vlivu vysokorychlostní železnice, která má alespoĖ na                                       vybraných klíþových trasách potenciál dosáhnout tržní dominance – kvalit-                                       ní nabídka železniþní dopravy tak pĜitáhne pasážery ostatních/na dané                                       trase alternativních druhĤ dopravy                                       analýza vzájemných vztahĤ vysokorychlostní železnice a letecké dopravy                                       na dopravním trhu vþetnČ hledání odpovČdi na otázku, zda mohou uvede-                                       né druhy dopravy na jednom geograficky definovaném trhu fungovat jako           Steer Davies   Air and Rail Competition   dvČ doplĖující se alternativy; cílem studie pĜitom je v pĜípadČ obou studo-           Gleave (2006)   and Complementarity   vaných dopravních módĤ zjistit faktory ovlivĖující jejich podíly na trhu,                                       jejich provozní náklady a také pravdČpodobný trend v podílu na trhu                                       v dalších 5 až 10 letech                                       analýza environmentálních dĤsledkĤ propojení systému letecké                      Environmental Benefits of  a vysokorychlostní železniþní dopravy na letišti Madrid Barajas; podle auto-           Zanin, Herranz           a Ladousse   Air–Rail Intermodality:   rĤ tato situace povede ke zmČnČ dopravního chování osob, neboĢ þást                                       z nich namísto cesty letadlem þi autem pojede vlakem, tzn. využije alterna-                      The Example of Madrid           (2012)                      Barajas          tivní zpĤsob dopravní obsluhy; to ve svém dĤsledku pĜinese i dĤležité                                       environmentální benefity             5.5 APLIKACE MODELOVÝCH PěÍSTUPģ PRO VYMEZENÍ           GEOGRAFICKÉHO RELEVANTNÍHO TRHU            Výše popsané zmČny na dopravním trhu, pĜi nichž dochází buć k intermodálnímu shif-           tu, anebo k pĜelivu cestujících mezi rĤznými konkurenþními pĜepravci v rámci jednoho           dopravního módu, se v liberalizovaném prostĜedí mohou stát pĜíþinou sporĤ mezi do-           pravci. V takových sporech je dĤležitou souþástí rozhodování pĜíslušných institucí           (zpravidla antimonopolních úĜadĤ þi soudĤ) definice tzv. relevantního trhu, na nČmž se           konkurence odehrává. K jeho dĤležitým dimenzím pĜitom patĜí i geografický rozmČr.           Slovo geografický je sice pĜi oznaþování tohoto rozmČru bČžnČ používáno, pĜesto pro-             150","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                blematika relevantního trhu souþástí bČžné výzkumné agendy v geografii není. ýlánky               uvedené v Tabulce 5.5—1 proto svým obsahovým zamČĜením patĜí spíše do ekonomie               (soutČžní ekonomie) þi dokonce práva než do geografie dopravy.               Tabulka 5.5—1 Výbčr studií zabývajících se problematikou relevantního geografického               trhu                    Autor      Název textu               Charakteristika obsahu                           Effective Competition: Its   zdĤraznČní zámČru Evropské unie o dosažení stavu efektivní konkurence                Bender, Götz   Importance   v síĢových odvČtvích, tzn. zejména v telekomunikaþních, železniþních                a Pakula (2011)  and Relevance   a energetických sítích; dĤležitým aspektem v tomto úsilí pĜitom je i precizní                           for Network Industries   definice a vymezení relevantního trhu                                            analýza vlivu zavedení jednotného trhu v prostoru EU                Copenhagen   The Internal Market   na definici/vymezování relevantního geografického trhu; kromČ teoreticky                Economics   and the Relevant Geo-  ladČných pasáží obsahujících obecné zásady vymezování relevantního                (2003)     graphical Market   geografického trhu obsahuje zpráva i souhrnnou analýzu konkrétních                                           kauz/fúzí, pĜi nichž byly tyto pĜístupy uplatĖovány v praxi                            Key Substitution-  þlánek se zabývá otázkami spojenými s intermodální dopravou, konkrétnČ                           Complementarity Features  pak rozlišením mezi substituþní a komplementární rolí dopravních módĤ,                           of Travel Demand Models,  a to s dĤrazem na interakce mezi vysokorychlostní železniþní a leteckou                Gaudry (1998)                           with Reference to Studies  dopravou; rozlišení tČchto dvou typĤ úloh dopravního módu                           of High Speed Rail Intera- v intermodálním systému je pĜitom klíþové i z hlediska vymezení geografic-                           ctions with Air Services   kého relevantního trhu                                           aplikace teorie vymezování relevantního trhu na odvČtví železniþní dopra-                                           vy; v první þásti pĜíspČvku jsou definována specifika trhu železniþních                           Vymezování relevantního   dopravních služeb, v další þásti je diskutována problematika koncentrace                Kvizda (2011)   trhu v odvČtví železniþní   odvČtví a ve tĜetí þásti pak autor analyzuje pĜístupy k vymezení relevantní-                           dopravy                                           ho trhu v tomto dopravním odvČtví – zvláštní pozornost je pĜitom mimo jiné                                           vČnována i geografickému hledisku                                           diskuse metod používaných k vymezování relevantního trhu, pĜiþemž nej-                           Použití spotĜebitelského   vČtší pozornost je vČnována tzv. SSNIP testování (Small but Significant                Kvizda     šetĜení k vymezování   Non-Transitory Increase in Price); SSNIP test je sice nároþný na sbČr dat,                a Rederer   relevantního trhu   nicménČ jeho výsledky jsou dobĜe využitelné pro regulátora dopravního                (2012)     v železniþní dopravČ –   trhu; v þlánku jsou pĜedstaveny výsledky pilotního spotĜebitelského šetĜení                           možnosti a problémy    provedeného metodou SSNIP testu ve vlacích osobní dopravy na rameni                                           Brno–Praha                                            popis amerických (USA) a evropských (EU) zvyklostí spojených                                           s vymezováním relevantního geografického trhu – v obou oblastech                           Globalisation   se pĜístupy témČĜ exkluzivnČ zamČĜují na otázku substituce poptávky, pĜi-                Sleuwaegen   and the Definition   þemž se pomíjí vliv probíhající globalizace; v druhé þásti textu je                a de Voldere   of the Relevant Geo-  pĜedstavena metodika, která by tyto vlivy pĜi vymezování relevantního ge-                (2001)     graphic Market in Antitrust   ografického trhu mČla zohledĖovat – její praktické uplatnČní je ilustrováno                           Practice                                           na pĜípadové studii fúze spoleþností Volvo a Scania, která byla zabloková-                                           na Evropskou komisí v roce 1999                     Bender, Götz a Pakula (2011) zdĤrazĖují zámČr Evropské unie dosáhnout efek-               tivní konkurence v síĢových odvČtvích, pĜiþemž dĤležitým aspektem v tomto úsilí               podle nich je i precizní definice a vymezení relevantního trhu. Studie Copenhagen               Economics (2003) definuje samotný pojem „relevantní geografický trh“ a kromČ teore-                                                                                      151","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            ticky ladČných pasáží obsahuje i souhrnnou analýzu konkrétních kauz/fúzí, pĜi nichž           byl relevantní geografický trh vymezován i  v praxi. Dalšími aspekty geografického           relevantního trhu se zabývají Gaudry (1998) a Sleuwaegen a de Voldere (2001).               Jedním z hlavních problémĤ vymezení relevantního trhu na železnici je nehomo-           genita produktu. Logicky lze velmi snadno produktový trh vymezit zvlášĢ pro osobní           a zvlášĢ pro nákladní dopravu. ýasté, nikoli však automatické je dále dČlení osobní           dopravy na dálkovou mezimČstskou dopravu a dopravu regionální, pĜípadnČ pĜímČst-           skou, a dČlení nákladní dopravy na ucelené vlakové soupravy, pĜepravu celoložených           vagonĤ (vozové zásilky) a pĜepravu kusových zásilek. I toto dČlení je však pomČrnČ           hrubé a pro mnoho vyšetĜovaných pĜípadĤ není vhodné (Bender et al. 2011: 8); navíc           je þasto kombinováno s vymezením na základČ sítČ, takže nebere v úvahu intermodální           konkurenci.               PĜi vymezování relevantního trhu je dále tĜeba brát do úvahy možnost substituce           na stranČ poptávky i nabídky (Motta 2004: 103). Identifikace potenciální substituce na           stranČ poptávky odpovídá na otázku, zda pro spotĜebitele daného produktu v daném           okamžiku existují jiné alternativy, tzn. reálnČ existující substituty. Identifikace potenci-           ální substituce na stranČ nabídky odpovídá na otázku, zda je reálné, aby na trh daného           produktu vstoupil další producent a vytvoĜil dodateþnou nabídku substitutu – napĜíklad           v reakci na zvýšení ceny produktu incumbentem. Vymezení relevantního trhu na urþité           destinaci tak z poptávkového hlediska mĤže zahrnovat stávající dopravce urþitého do-           pravního módu, vymezení z hlediska nabídkového mĤže být rozšíĜeno o potenciálnČ           konkurenceschopnou nabídku dopravcĤ, kteĜí operují na jiných destinacích, a zejména           také  v jiných  dopravních  módech.  Takové  vymezení  relevantního  trhu  vyžaduje           zohlednČní geografického i þasového hlediska.              5.5.1 Geografický trh           Vymezení geografického relevantního trhu je nedílnou souþástí trhu produktového,           neboĢ odpovídá na otázku, v jakém prostoru trh daného produktu a jeho substitutĤ re-           álnČ existuje. PodobnČ jako v pĜípadČ produktového trhu se i pro vymezení trhu           geografického používá v soudobé teorii i praxi zejména SSNIP test, avšak z podstaty           vČci je potĜebné také použití deskriptivních metod. Obvyklé bývá pomČĜení exportĤ           a importĤ daného produktu z/do urþitého regionu na celkové spotĜebČ produktu           v daném regionu (Shipment test); dále vymezení podle toho, do jaké vzdálenosti na-           chází producent reálné možnosti odbytu s ohledem na dopravní náklady (napĜ. spádová           oblast lokality tČžby nČjaké suroviny), lokální preference a zvyklosti spotĜebitelĤ           (napĜ. konzumace urþitých potravin, orientace na módní zboží, apod.) nebo regionální           technické parametry a národní normy (napĜ. použití urþitých typĤ dopravních pro-           stĜedkĤ a jejich homologace, složení a pĤvod potravin, apod.).                152","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                     PĜi vymezování geografického trhu dopravních služeb se automaticky nabízí vy-               mezení podle jednotlivých destinací. Takové vymezení však není samozĜejmé a mĤže               zpĤsobit zkreslené vymezení relevantního trhu. Problém je tĜeba nahlížet ze dvou hle-               disek: (i) zda se relevantní trh vymezuje pro stanovení míry koncentrace dopravního               trhu na urþitém území (takto je napĜ. vymezován Evropskou komisí v rámci hodnocení               národní implementace železniþních balíþkĤ – viz napĜ. Komise Evropského spoleþen-               ství 2007), nebo (ii) zda má sloužit pro stanovení podílĤ jednotlivých dopravcĤ na               urþité destinaci (napĜ. pro  Ĝízení o zneužití dominantního  postavení). Pro jednotlivé               posuzované pĜípady je také nezbytné prozkoumat a zohlednit zvláštnosti jednotlivých               regionĤ z hlediska reálné substituce dopravních módĤ (Bender 2011: 6) – vymezení               produktových relevantních trhĤ pro urþité dopravní služby se tak mohou pĜi geografic-               kém vymezení odlišovat (ne)zahrnutím intermodální konkurence.                    PĜesné vymezení geografického trhu mĤže být velmi významné v pĜípadČ, kdy na               dané destinaci je vysoký podíl mezinárodní pĜepravy; to je obvyklé zejména               v nákladní dopravČ, kdy napĜ. v Estonsku tvoĜí mezinárodní pĜeprava 93 % výkonĤ               (v roce 2005, v tkm), v Lotyšsku 88 % a na Slovensku 86,5 %; v osobní dopravČ jsou tyto               podíly výraznČ nižší: nejvyšší podíl mezinárodní pĜepravy osob mČlo Lucembursko 24 %,               Rakousko 17 % a  Belgie 15 % výkonĤ v oskm (Komise Evropského spoleþenství               2007: 8). PĜi vymezování relevantního trhu v rámci urþité destinace je proto tĜeba brát               v úvahu nejen stávající dopravní proud, ale i potenciálnČ konkurenþní trasy mezi pĜe-               važujícím místem pĤvodu a konce mezinárodního tranzitního dopravního proudu.               Obrázek 5.5—1 Schéma dopravních tras pro vymezení geografického relevantního trhu               A–B                             Zdroj: vlastní zpracování                    Obrázek 5.5—1 schematicky ilustruje pĜíklad, kdy je tĜeba vymezit geografický               relevantní trh pro pĜípad Ĝešený na destinaci mezi místy A a B. V prvním kroku je tedy               možné uvažovat relevantní trh omezený právČ vlakovými spoji na lince mezi tČmito               místy. Je však možné, že významný konkurenþní potenciál má i kombinace linek A–Z               a Z–B; relevantní trh by tedy mohl být vymezen na destinacích A–B a A–Z–B dohro-               mady. V dalším kroku by mohl být vyšetĜen poþátek a konec pĜevládajícího               dopravního proudu: pokud by znaþnou þást dopravy mezi místy A a B tvoĜila pĜeprava                                                                                      153","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            z X do Y, mohl by být relevantní trh vymezen i se zahrnutím alternativních destinací           spojujících X a Y. Toto mĤže být významné právČ s ohledem na mezinárodní pĜepra-           vu. V pĜípadČ, že v pĜedchozím kroku nebyla jako substitut identifikována kombinace           linek A–Z a Z–B, je pĜesto možné, že konkurenþní alternativou k pĜepravČ X–A–B–Y           je pĜeprava X–A–Z–Y. Všechny tyto kombinace je potom tĜeba posoudit i s ohledem           na intermodální konkurenci a identifikovat substituty v rámci silniþní, letecké nebo           vodní dopravy. Ani v pĜípadČ, že kombinace A–Z–B se zlomem trasy v Z nevytváĜí           substitut poptávky pro linku A–B, to ještČ neznamená, že trasu pĜes Z mĤžeme vypus-           tit z úvah: zbývá ještČ vyšetĜení trhu z hlediska þasového.              5.5.2 þasové hledisko            PĜi stanovení produktového i geografického relevantního trhu je tĜeba vzít v úvahu ta-           ké þasové hledisko. NapĜíklad v maloobchodČ je vyjádĜením stejné možnosti nákupu þi           prodeje v daném þasovém období, což mĤže být vymezeno administrativnČ (stanovená           prodejní doba v obchodech) nebo pĜirozenČ (sezonní prodej zemČdČlských produktĤ);           podobná omezení mohou vzniknout i v dopravČ z dĤvodĤ omezené kapacity terminálĤ           (osobních i nákladních) a cest ve špiþkových  þasech apod.  ýasové hledisko je však           zejména dĤležité pro posouzení potenciální  možnosti vstupu nových producentĤ na           trh, tzn. pro posouzení potenciální nabídkové substituce. Zvýšení ceny produktu na re-           levantním trhu je silnou motivací pro další producenty, kteĜí dosud produkovali jiné,           tĜeba podobné nebo i pomČrnČ odlišné produkty, aby na trh daného produktu vstoupili;           toto však vyžaduje urþitý þas. Pokud zpoždČní, s nímž další producenti na trh vstoupí,           nepĜesahuje 6 až 12 mČsícĤ, nepĜedpokládá se existence významných pĜekážek vstupu           na trh (Motta 2004: 103). Pro stanovení relevantního trhu v rámci dopravních služeb je           proto tĜeba vzít v úvahu také ostatní potenciální dopravce operující na jiných destina-           cích a jejich možnost zaþít obsluhovat danou destinaci. Možnost vstupu na danou           destinaci je dána nČkolika faktory: rychlost, s jakou lze získat licenci, je-li vyžadová-           na; existence dotací na danou destinaci a možnost o nČ soutČžit; délka kontraktĤ;           existence úspor z rozsahu (economies of scale) a úspor ze struktury (economies of           scope); hustota dopravního proudu; existence síĢového efektu (network economies);           zapojení do regionálních integrovaných systémĤ; velikost nutnČ vynaložených utope-           ných nákladĤ (sunk costs); zvyky spotĜebitelĤ a doprovodné služby.                V evropské letecké dopravČ se v praxi þasto vymezují jako relevantní trhy jed-           notlivé destinace se stávajícími dopravci (dopravcem) bez toho, že by se brali v potaz           další leteþtí operátoĜi, kteĜí by byli schopni a ochotni pĜi rostoucí cenČ na danou desti-           naci vstoupit, a to pĜesto, že v souþasné dobČ je letecká doprava v EU na rozdíl od           železnice podstatnČ otevĜenČjší volné konkurenci. DĤvodem jsou existující pĜekážky           pro takové vstupy dodateþných operátorĤ: velká evropská letištČ jsou zatížena konges-           cemi a získání odletových slotĤ je proto zdlouhavé nebo v rozhodující dobČ nemožné           (Motta 2004: 104). Na mnohých železniþních destinacích je situace obdobná: zejména             154","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                ve špiþkových  þasech jsou urþité stanice nebo úseky cesty postiženy kongescemi               a vstup dalšího intramodálního konkurenta není možný z dĤvodu nedostateþné kapaci-               ty pro pĜidČlení dopravní cesty.                    Specifickým pĜípadem rozdČlení relevantního trhu z þasového hlediska je               v osobní doprávČ þas jízdy spojĤ: špiþková pĜímČstská i mezimČstská doprava nebude               obecnČ substituovatelná dopravou v sedlových þasech, neboĢ reálné dojížćky na urþi-               tou danou denní nebo týdenní dobu nemĤžou být nahrazeny. Naproti tomu zvláštní               dopravní produkty založené na sedlových slevách budou volnČ substituovatelné bČhem               denního i týdenního jízdního Ĝádu.                    V pĜípadČ modelové situace z ObrázNX 5.5—1 je tedy možné do definice rele-               vantního trhu zahrnout potenciální konkurenci, která mĤže po hypotetickém zvýšení               ceny nastat. I když jsme v daném okamžiku vylouþili kombinaci linek A–Z–B               z relevantního trhu, je možné, že dopravci operující na linkách A–Z–B by byli schopni               adaptovat se v pĜimČĜené dobČ na zmČnČné podmínky a vytvoĜit konkurenþní nabídku               na pĜímé lince A–B. Totéž platí také pro pĜípad pĜepravy X–Y a samozĜejmČ i se zahr-               nutím intermodální konkurence.                   5.6 APLIKACE               Rešerše studií, které se zabývají výše diskutovanými tématy z geografie dopravy, bude               v dalším pokraþování kapitoly doplnČna o struþnou anotaci prací, na jejichž vzniku se               podílel autorský kolektiv kapitoly.                 5.6.1 Obecné/základní vlastnosti dopravních proudĥ                V þlánku  Transport Relations Among Settlement Centres in the Eastern Part of the               Czech Republic as a Potential For Polycentricity (Seidenglanz 2010) jsou diskutovány               dĤsledky existence dopravních proudĤ na uspoĜádání systému prostorových vztahĤ               a prostorových interakcí ve spoleþnosti, a to vþetnČ vazeb v rámci sídelního systému.               Organizace dopravních proudĤ/vazeb mezi stĜedisky osídlení totiž do znaþné míry               pĜedurþuje i jejich monocentrické, respektive polycentrické uspoĜádání. V pĜíspČvku je               pozornost vČnována rozboru tČchto souvislostí jak v teoretické, tak i v empirické rovi-               nČ. Na pĜíkladu území ve východní  þásti  ýeské republiky jsou prostĜednictvím               dopravních proudĤ realizovaných vlakovými a autobusovými spoji identifikovány               proudy mezi 51 stĜedisky, které umožĖují vznik každodenních interakcí mezi nimi.               KromČ samotného poznání prostorové konfigurace nalezených dopravních vazeb               a jejich typologie je výstupem þlánku i kvantifikace pĜínosĤ, které obyvatelĤm stĜedi-               sek pĜináší potenciální polycentriþnost. To je provedeno pomocí výpoþtu tzv. denního               ekonomického potenciálu vyjádĜeného jako celkové množství dostupných pracovních                                                                                       155","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            pĜíležitostí. Organizaci každodenních dopravních proudĤ mezi stĜedisky ve východní           þásti ýeské republiky ilustruje Obrázek 5.6—1.            Obrázek 5.6—1 Dopravní proudy/vazby mezi stĝedisky ve východní ÿásti þeské republiky           (vlakové a autobusové spoje, jen proudy/vazby umožėující každodenní kontakty)                              Zdroj: Seidenglanz (2010)             5.6.2 Postavení železniÿní dopravy pĝi obsluze dopravních proudĥ v komparaci                  s ostatními dopravními módy            ýlánek Vývoj železniþní dopravy v EvropČ a její pozice v evropské dopravní politice           (Seidenglanz 2005b) se zamČĜuje na analýzu vývoje evropského dopravního trhu po           roce 1970, pĜiþemž hlavní pozornost je vČnována železniþní dopravČ. Ta v minulých           desetiletích jak v osobní, tak i v nákladní dopravČ ztratila své pozice, a to pĜedevším           na úkor silniþní dopravy, která dokázala lépe vyjít vstĜíc rostoucím požadavkĤm klien-           tĤ na rychlost a kvalitu pĜepravy, a tudíž lépe obsluhuje existující dopravní proudy           (blíže viz Tabulka 5.6—1a Tabulka 5.6—2). PĜíspČvek se snaží nalézt skuteþnosti, kte-           ré takový vývoj pozice železnic pĜi obsluze dopravních proudĤ podmínily, zároveĖ           však vzhledem k obecnČ akceptované environmentálnosti železniþní dopravy zkoumá,           jakým zpĤsobem se pozici železnic snaží vylepšit spoleþná evropská dopravní politika.                Z empirického materiálu pĜedloženého v þlánku vyplývá, že nabídka mČstské           a pĜímČstské železniþní dopravy je pomČrnČ vysoká jak ve vybraných nČmeckých           (Mnichov, Norimberk a Drážćany), tak i þeských metropolitních územích (Praha, Br-           no a Ostrava). PĜes toto obecnČ platné a celkovČ pĜíznivé konstatování je však nutné           zdĤraznit, že v nČmeckých mČstech nabízí pĜímČstská železniþní doprava pĜece jen           o nČco vyšší kvantitu spojĤ, a to i pĜi relativizaci jejich poþtu k poþtu obyvatel posuzo-           vaných mČst (tuto situaci dokládá srovnáním vlakové nabídky v Praze a v MnichovČ           Obrázek 5.6—2).               156","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                     Situaci dobĜe ilustruje také informace o tom, že tratČ v zázemí Norimberka ob-               sluhuje zhruba stejný poþet vlakĤ jako tratČ v zázemí více než dvakrát populaþnČ vČtší               a v národním sídelním systému hierarchicky výše postavené Prahy. VČtší poþet vlako-               vých spojĤ obsluhujících populaþnČ srovnatelné lokality,  které se nacházejí               v podobných místech ve vztahu k posuzovaným metropolím, je nutné doplnit i údajem               o zpravidla vyšší cestovní rychlosti nČmeckých pĜímČstských vlakĤ a o jejich lepší               provázanosti s individuální automobilovou dopravou prostĜednictvím systému záchyt-               ných parkovišĢ park and ride.               Tabulka 5.6—1 Vývoj segmentace trhu nákladní dopravy v EU-15                                  Podíl jednotlivých druhĤ dopravy na celkovém pĜepravním výkonu (v %)                                                     vnitrozemská                               silniþní   železniþní              potrubní     celkem                                                       vodní                    1970          52,1        30,1        11,0         6,8       100,0                    1980          60,0        24,1         8,8         7,1       100,0                    1990          69,3        18,1         7,6         5,0       100,0                    2000          74,0        14,0         7,2         4,8       100,0                    2002          75,5        13,0         6,9         4,7       100,0                rozdíl 2002-1970   23,4      - 17,1       - 4,1       - 2,2         x               Zdroj: Seidenglanz (2005b)                Tabulka 5.6—2 Vývoj segmentace trhu osobní dopravy v EU-15 (v %)                                 Podíl jednotlivých druhĤ dopravy na celkovém pĜepravním výkonu (v %)                                                                  mČstská                             osobní auta   autobusy   železniþní               celkem                                                                (tram a metro)                    1970         75,0        12,9         10,5         1,6        100,0                    1980         78,1        12,1         8,6          1,2        100,0                    1990         82,2         9,7         7,0          1,1        100,0                    2000         83,4         8,9         6,7          1,0        100,0                    2002         83,5         8,8         6,6          1,0        100,0                rozdíl 2002-1970   8,6       - 4,1        - 3,9       - 0,6         x               Zdroj: Seidenglanz (2005b)                 5.6.3 Vazba železniÿní doprava – dopravní proudy                 Kniha  Železnice v EvropČ a evropská dopravní politika (Seidenglanz 2006) zkoumá               téma železniþní dopravy v evropském prostĜedí, její souþástí jsou i kapitoly vČnované               charakteristice komparativních výhod železnice ve srovnání s ostatními druhy dopra-                                                                                        157","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            vy. ZdĤraznČny jsou pĜitom zejména její environmentální a sociální vlastnosti a také           její trvalá udržitelnost.               Hlavní pĜínos knihy (Seidenglanz 2006) ve vztahu k problematice železniþní ob-           sluhy dopravních proudĤ však lze spatĜovat v tom, že se pokouší definovat           nejvhodnČjší tržní segmenty pro rozsáhlejší uplatnČní železniþní dopravy. Jde           o následující typy dopravních proudĤ:              x  vysokorychlostní osobní železniþní doprava pro spojení velkých mČst na vzdá-                 lenosti do 500 až 700 km vþetnČ návazností na leteckou dopravu;              x  konvenþní osobní železniþní doprava pro spojení velkých a stĜednČ velkých                 mČst na vzdálenosti do 300 km vþetnČ návazností na leteckou dopravu;              x  mČstská a pĜímČstská železniþní doprava pro obsluhu intenzivních každoden-                 ních dojížćkových proudĤ v zázemí dostateþnČ velkých stĜedisek;              x  noþní vlaky, autovlaky a jiné speciální nabídky v osobní dopravČ pro obsluhu                 specifických dopravních proudĤ;              x  pĜeprava hromadných substrátĤ (napĜ. papír, dĜevo, obilí, uhlí, chemikálie, ko-                 vové výrobky, ocel apod.) a dalších nákladĤ na vybraných trasách                 charakteristických relativnČ velkou vzdáleností a koncentrovaností pĜepravní                 poptávky;              x  širší zapojení železnic do systémĤ nákladní intermodální a kontejnerové dopra-                 vy pro obsluhu proudĤ zboží v národním, mezinárodním a globálním mČĜítku.               ZmČny spoleþenských, politických a hospodáĜských podmínek se pomČrnČ vý-           znamnČ projevují ve vývoji mezinárodní osobní železniþní dopravy v ýeské republice           a na Slovensku. ýlánek PĜímá železniþní spojení z Prahy a Bratislavy (vliv politických           a spoleþenských zmČn, Seidenglanz 2005a) poskytuje analýzu vývoje poþtu pĜímých           vlakĤ, které obsluhují mezinárodní dopravní proudy vycházející z hlavních mČst obou           státĤ, tzn. z Prahy a z Bratislavy. V þlánku je hodnocený vývoj od konce 70. let 20.           století do období platnosti jízdního Ĝádu 2002/03. Postupem doby došlo k poklesu vý-           znamu dĜíve preferovaného dálkového dopravního proudu do hlavních mČst           socialistických státĤ, tzn. do BČlehradu, Sofie a Bukurešti, podobnČ poklesla intenzita           pĜímého spojení s Moskvou, a naopak po roce 1990 došlo ke zvýšení poþtu pĜímých           spojĤ do nČkterých blízkých západoevropských destinací (zejména VídeĖ a Hamburk).           Poþet pĜímých vlakĤ vedených z Prahy do Mnichova, Norimberku, Frankfurtu a PaĜíže           kulminoval na poþátku 90. let 20. století, od té doby došlo v dĤsledku zmČn           v organizaci drážní dopravy v nČkterých západoevropských státech k jeho poklesu.           Rozpad  ýeskoslovenska se významnČ projevil poklesem významu vzájemných do-           pravních proudĤ a v dĤsledku toho došlo i ke snížení poþtu pĜímých spojĤ mezi           nejvČtšími þeskými a slovenskými mČsty.                158","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                 Tabulka 5.6—3 Vývoj poÿtu pĝímých vlakĥ z Prahy obsluhujících mezinárodní dopravní               proudy                                          Období platnosti jízdního Ĝádu                                   1978/79    1989/90    1992/93    2002/03               Dresden                  8           9         11          7               Berlin                   7           8          9          5               Leipzig                1 (1)       2 (1)        2          1               München                  1           1        2 (1)      1 (1)               Nürnberg               3 (1)       3 (1)      5 (1)        3               Stuttgart              2 (2)       2 (2)        1        1 (1)               Frankfurt (M.)         2 (1)         1          2          1               Dortmund               1 (1)         .          .          1               Hamburg                   .          .          2          4               Malmö                    1         1 (1)        1           .               Kobenhavn                 .          .        2 (1)         .               Paris                  1 (1)       1 (1)        1           .               Zürich                    .          1          1        1 (1)               Wien                   2 (1)         3          5          4               Linz                      .          .        2 (1)        1               Budapest                 5           6        8 (1)      5 (1)               Györ                      .          1        2 (1)      2 (1)               Beograd                  2         2 (1)      3 (2)         .               Bucuresti                1           2          2          1               Sofia                    1           2          1           .               Katowice                 1           1          2        3 (1)               Warszawa                 3           3          3        3 (1)               Wroclaw                  2           2          3          2               Szczecin               1 (1)       1 (1)      1 (1)         .               Gdynia                 1 (1)       1 (1)        1           .               Kraków                    .          .          .        1 (1)               Lvov                     1           1          1        1 (1)               Kijev                    1           1          1        1 (1)               Minsk                    1           1          1          1               Moskva                   2           2          2          1               Petrohrad              1 (1)       1 (1)      1 (1)      1 (1)               Poznámka: þíslo v závorce udává poþet spojĤ zajišĢovaných pouze pĜímými vozy               Zdroj: Seidenglanz (2005a)                    Význam mČstské a pĜímČstské železniþní dopravy pĜi obsluze pravidelných do-               jížćkových, respektive i všech ostatních dopravních proudĤ v metropolitních               regionech potvrzuje þerstvČ dokonþený þlánek Urban and suburban rail transport in               Germany and in the Czech Republic – the importance of rail transport liberalization               (Seidenglanz, Chvátal a NedvČdová 2013, v recenzním  Ĝízení). AutoĜi docházejí               k závČru, že osobní železniþní doprava i pĜes celkovČ relativnČ malé podíly na doprav-               ním trhu v souþasné EvropČ zĤstává významným aktérem v pĜímČstské dopravČ, a to               pĜedevším v zázemí dostateþnČ velkých mČstských center. V jejich rámci totiž mĤže                                                                                      159","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            fungovat jako páteĜní dopravní systém, na nČjž jsou navazovány další pĜípojné trasy           v širším  zázemí  mČsta a který díky separaci od ostatních druhĤ mČstské dopravy           umožĖuje relativnČ nekomplikovanou a rychlou dostupnost samotných center mČst.               O nČco pĜíznivČjší parametry pĜímČstské železniþní dopravy v MnichovČ, No-           rimberku a Drážćanech ve srovnání s Prahou, Brnem a Ostravou je nutné doplnit           i údajem o vyšším stupni liberalizace nČmeckého drážního sektoru. Dokladem toho je           zejména skuteþnost, že v Bavorsku tamní organizátor regionální železniþní dopravy –           spoleþnost Bayerische Eisenbahngesellschaft – plánuje, že již do roku 2015 bude pro-           stĜednictvím výbČrových  Ĝízení vysoutČžena polovina drážních výkonĤ, a do roku           2023 dokonce výkony všechny. Naopak v krajích ýeské republiky pravdČpodobnČ až           do roku 2019 pĜíliš mnoho tendrĤ na dopravce v regionální železniþní dopravČ nepro-           bČhne, neboĢ v roce 2009 všechny kraje uzavĜely desetileté  smlouvy s jediným           dopĜedu vybraným dopravcem, s ýeskými drahami. Tyto smlouvy je navíc v pĜípadČ           zájmu smluvních stran možné prodloužit o dalších pČt rokĤ – v takovém pĜípadČ by           jejich platnost konþila až v roce 2024.            Obrázek 5.6—2 Nabídka železniÿní dopravy v Mnichovč a v Praze k obsluze mčstských           a pĝímčstských dojížĈkových, respektive dalších dopravních proudĥ                           Zdroj: Seidenglanz, Chvátal, NedvČdová (2013, v recenzním Ĝízení)             5.6.4 Intermodální shift            Krátkodobým pĜesunem þásti cestujících z letecké dopravy do vlakĤ se zabývá þlánek           Intermodální shift mezi leteckou a železniþní dopravou, jehož autory jsou Kvizda           a Seidenglanz (2010). Erupce vulkánu Eyjafjallajökull v dubnu 2010 zablokovala le-           teckou dopravu ve velké þásti Evropy, což významným zpĤsobem ovlivnilo zejména           mezinárodní osobní dopravu. UzavĜení mezinárodních letišĢ v EvropČ postupnČ od 14.           dubna 2010 pĜinutilo tisíce cestujících zrušit jejich cestu nebo najít alternativní zpĤsob           dopravy. Cílem pĜíspČvku bylo analyzovat krátkodobý efekt takové šokové zmČny na-           bídky dopravních služeb. PĜedmČtem zkoumání byl pĜesun poptávky od letecké             160","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                k železniþní dopravČ ve velmi krátkém období, jako reakce na uzavĜení mezinárodního               letištČ v Praze-Ruzyni, tzn. odpovČć na otázku, do jaké míry využili cestující železnici               jako alternativu k zablokované letecké pĜepravČ.                    Ukázalo se, že železniþní doprava v mezních situacích má minimálnČ dílþí po-               tenciál nabídnout službu, kterou alespoĖ  þást klientĤ považuje za atraktivní. Na               základČ analýz konkrétních údajĤ na pĜíkladu Prahy autoĜi došli k závČru, že železniþ-               ní dopravu jako alternativní dopravní strategii namísto zamýšlené cesty letadlem               použilo zhruba 20 % cestujících do blízkých sousedních státĤ a cca 5 % cestujících do               vzdálenČjších evropských destinací (viz též Grafy 5.6.–1 a 5.6.–2).                    Potvrdila se tím pracovní hypotéza – cestující jsou po zastavení provozu na letišti               v Praze skuteþnČ ochotni zmČnit pĤvodnČ plánovaný zpĤsob cesty a jet vlakem, pĜi-               þemž tato ochota klesá s rostoucí vzdáleností destinace.                     PĜíspČvek  Konkurenceschopnost železniþní a letecké dopravy (Seidenglanz               2009b) se zamČĜuje na dlouhodobé zmČny poptávky po módech na dopravním trhu,               pĜedevším však na pĜesuny cestujících mezi leteckou a železniþní dopravou, a to hlav-               nČ v pĜípadČ tras na stĜední a vČtší vzdálenosti (cca 300 km a více). Analýza               konkurenceschopnosti je složitý úkol, neboĢ výsledek je ovlivĖován  Ĝadou obtížnČ               kvantifikovatelných pĜedpokladĤ – vedle základních faktorĤ, jako jsou cestovní rych-               lost, jízdní doba, frekvence spojení  þi cena, je pozice urþitého druhu dopravy               ovlivnČna i složitČjšími záležitostmi, jako jsou napĜ. individuální preference cestují-               cích, jejich behaviorální charakteristika, vnímavost spoleþnosti k environmentálním               a sociálním rizikĤm spojeným s využitím urþitých dopravních prostĜedkĤ a podobnČ.                    PomČrnČ vysokou potenciální konkurenceschopností vĤþi letadlĤm na uvedených               typech tras disponuje vysokorychlostní železnice, byĢ je nutné zdĤraznit její prostoro-               vou omezenost pouze na vybrané koridory s vysokou koncentrací populaþnČ nejvČtších               mČst. Konvenþní železnice je už konkurenceschopná ménČ, což lze doložit mimo jiné               zvČtšováním rozdílu v pĜepravních výkonech tČchto dvou druhĤ dopravy v EU-27 –               zatímco v roce 1995 jejich rozdíl þinil pouze 17 mld. oskm ve prospČch letecké dopra-               vy, v roce 2007 to bylo již 268 mld. oskm. PĜíþinou tohoto vývoje byla pravdČpodobnČ               deregulace letecké dopravy, která umožnila mimo jiné její zefektivnČní a zlevnČní pro               zákazníky spojené navíc s prostorovou expanzí nabízených služeb (vČtší frekvence le-               tĤ, zapojení menších statisícových mČst do map letecké dopravy, vznik a pĤsobení               nízkonákladových aerolinií).                                                                                                  161","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            Graf 5.6—1 Krátkodobý intermodální shift mezi leteckou a železniÿní dopravou                  Prodané vlakové jízdenky z Prahy do vzdálenČjších evropských oblastí                        (analýza podle dnĤ, výbuch sopky: 15.IV.2010 - 21.IV.2010)              900             800             700             600             500             400             300             200             100               0                                       12.IV.2010 (po)                                                   16.IV.2010 (pá)                                             14.IV.2010 (st)               19.IV.2009 (ne)                                 10.IV.2010 (so)                     21.IV.2009 (út)                                                         18.IV.2010 (ne)            18.IV.2009 (so) 20.IV.2009 (po)  22.IV.2009 (st) 24.IV.2009 (pá) 11.IV.2010 (ne) 13.IV.2010 (út)  15.IV.2010 (þt) 17.IV.2010 (so) 19.IV.2010 (po)  21.IV.2010 (st) 23.IV.2010 (pá)                           23.IV.2009 (þt)                                                                      22.IV.2010 (þt)                                                                20.IV.2010 (út)                                 západ  Skandinávie  bývalý SSSR  Balkán  jih           Zdroj: Kvizda a Seidenglanz (2010)           Graf 5.6—2 Krátkodobý intermodální shift mezi leteckou a železniÿní dopravou                     Prodané vlakové jízdenky z Prahy do blízkých sousedních státĤ                        (analýza podle dnĤ, výbuch sopky: 15.IV.2010 - 21.IV.2010)             3000             2500              2000             1500              1000             500                0            18.IV.2009 (so) 20.IV.2009 (po)  22.IV.2009 (st) 24.IV.2009 (pá) 11.IV.2010 (ne)  13.IV.2010 (út)  15.IV.2010 (þt) 17.IV.2010 (so) 19.IV.2010 (po)  21.IV.2010 (st) 23.IV.2010 (pá)                                              14.IV.2010 (st)                     21.IV.2009 (út)                                                    16.IV.2010 (pá)                                                                       22.IV.2010 (þt)                                                                 20.IV.2010 (út)                                                          18.IV.2010 (ne)                                 10.IV.2010 (so)                           23.IV.2009 (þt)                                        12.IV.2010 (po)               19.IV.2009 (ne)                                NČmecko  Polsko  Slovensko  Maćarsko  Rakousko           Zdroj: Kvizda a Seidenglanz (2010)              162","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                     Probíhající  intermodální shift mezi leteckou a železniþní dopravou na trasách               spojujících stĜední Evropu s dalšími oblastmi v EvropČ lze doložit i empiricky, zmínit               lze zejména razantní nárĤst poþtu odbavených cestujících  na letištích ve vybraných               statisícových mČstech po roce 2000 (viz Graf 5.6—3) a zmČny v nabídce pĜímých dál-               kových mezinárodních vlakových spojĤ (pozorovat lze zejména tendenci rušení  þi               omezování dálkových spojĤ pĜímo konkurujících letecké dopravČ, a naopak zvyšování               poþtu mezinárodních spojĤ na kratší vzdálenosti).                Graf 5.6—3 Vývoj poÿtu odbavených cestujících na letištích ve vybraných statisícových               mčstech v þR, v Polsku a na Slovensku v letech 1991 až 2007                            3,0                           2,5                 Poþet odbavených cestujících   (pĜílety, odlety, tranzit,   abs., v mil.)   2,0                              1,5                            1,0                           0,5                            0,0                         1991 1992  1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004  2005  2006 2007                    Brno   Ostrava  Krakow  Katowice  GdaĖsk  Wroclaw  Košice  Bratislava                Zdroj: Seidenglanz (2009b)                    Téma intermodálního shiftu mezi železniþní, autobusovou, individuální automo-               bilovou a leteckou dopravou Ĝeší i þlánek Competitiveness of Air Transport in Central               Europe. Seidenglanz (2009a) dochází k závČru, že letecká doprava na trasách, které               vedou þistČ uvnitĜ regionu postsocialistické stĜední Evropy (území státĤ ýeská repub-               lika, Slovensko, Polsko, Maćarsko a bývalá NČmecká demokratická republika),               nevykazuje podle výsledkĤ dílþích analýz vĤþi pozemní dopravČ pĜíliš vysokou konku-               renceschopnost. Letecká doprava totiž uvnitĜ regionu stĜední Evropy (snad s výjimkou               vnitrostátní dopravy v Polsku) nepĜepravuje pĜíliš velké množství cestujících, pro ces-               ty do jiného stĜedoevropského státu ji využívá pouze 3 až 8 % cestujících z celkového               množství pasažérĤ smČĜujících do státĤ EU. Konektivita sítí letecké dopravy je uvnitĜ               postsocialistické stĜední Evropy nízká, a to zvláštČ srovnáme-li ji s konektivitou sítí               konkurenþních druhĤ pozemní dopravy. Frekvence letĤ na existujících trasách je také                                                                                       163","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            pomČrnČ malá, což je dobĜe patrné zvláštČ tehdy, srovnáme-li region stĜední Evropy           s bezprostĜednČ sousedícím NČmeckem a tamČjšími vnitrostátními leteckými linkami.                 Pokud  jde  o þasovou konkurenceschopnost letecké dopravy s pozemní dopra-           vou na trasách, kde aerolinie nabízejí pĜímé lety, mĤžeme konstatovat, že existuje           pouze nČkolik tras, na nichž letecká doprava vykazuje podstatnou komparativní výho-           du. Cesta letadlem je výraznČ rychlejší zejména pĜi cestách mezi nejvČtšími mČsty           regionu, tj. mezi Berlínem, Prahou, Varšavou, Krakovem a Budapeští (ovšem           s výjimkou tras Berlín–Praha a Varšava–Krakov), pĜi cestách z Košic do Bratislavy           a do  Prahy  a rovnČž v pĜípadČ nČkterých polských vnitrostátních relací (Varšava–           ěešov, GdaĖsk–Vratislav a GdaĖsk–Krakov, blíže viz Tabulka 5.6–4).                Vzhledem k tomu, že jde þasto o trasy, kde z valné þásti neexistuje v souþasnosti           dálnice, mĤžeme v souvislosti s pokraþující kompletací sítČ dálnic þekat spíše mírný           pokles konkurenceschopnosti letecké dopravy.               Intermodální shift z jednotlivých druhĤ pozemní dopravy k dopravČ letecké na           trasách uvnitĜ hodnoceného území postsocialistické stĜední Evropy tedy jistČ probíhá,           avšak jeho intenzita není a podle našeho názoru ani v budoucnu nebude pĜíliš velká.              Tabulka 5.6—4 þasová konkurenceschopnost pozemní dopravy na trasách s pĝímými le-           teckými spoji v þeské republice, na Slovensku, v Polsku a v MaĈarsku, stav v r. 2009                                                                               61                            Pĝímé lety    Pĝímé vlaky   Pĝímé autobusy   Osobní auta                Trasa    poÿet   doba   doba   poÿet   poÿet      vzdá-  dál-                                  cel-             s pĝímými lety   (T)   letu   kem   (D)   doba jízdy   (D)   doba jízdy   leno-  nice   doba jízdy                                                                   st                        (abs.)  (min.)  (min.)  (abs.)  (min.)  L  (abs.)  (min.)  L  (km)  (%)  (min.)  L           Berlín–Praha  12   60  210  8   291   1,39  7  347  1,65  361   90,3   224   1,07           Berlín–BudapešĢ  20  90  223  3  749  3,36  n.a.  n.a.  n.a.  887  93,3  513  2,30           Berlín–Varšava  10  85  218  5  417  1,91  n.a.  n.a.  n.a.  593  58,2  419  1,92            61  Poznámky:           •    doba letu/jízdy: uvedena je vždy prĤmČrná hodnota stanovená podle platných jízdních ĜádĤ, doba jízdy           osobním autem je urþena podle plánovaþe tras www.michelin.com (doporuþená trasa);           •    letadlo – doba celkem: souþet doby letu, þasu potĜebného pro cestu hromadnou dopravou z centra mČsta           na letištČ ve výchozím místČ a z letištČ do centra mČsta v destinaci, þasu potĜebného na odbavení ve výchozím           místČ (není-li na www stránkách letištČ uvedeno jinak, poþítáme se 60 minutami), þasu od výstupu z letadla do           odchodu z letištČ (vždy 30 minut);           •    šedČ jsou v tabulce zvýraznČny oblasti s vysokým konkurenþním potenciálem daného druhu dopravy           vĤþi pĜímému letu (jedná se o všechny trasy, na nichž koeficient L ” 1,50); celá trasa je zvýraznČna tehdy, když           alespoĖ jeden dopravní prostĜedek vyhoví výše stanovené podmínce ohlednČ velikosti koeficientu L;           •    T: za týden, D: za den, L: doba jízdy daného dopravního prostĜedku ve srovnání s celkovou dobou letu           (celková doba letu = 1).             164","Geografický pĜístup k modelování železniþní dopravy                 Berlín–Krakov  4  85  209   2   675  3,23  n.a.  n.a.  n.a.  599  97,0  349  1,67                Praha–Brno    25   45   196   27   179   0,91   72   155   0,79   209   94,7   129  0,66                Praha–Ostrava    32   60   226   18   212   0,94  5  355  1,57  392   89,5   256  1,13                Praha–Bratislava  26  60  216  9   279   1,29   15   281   1,30   338   95,9   197  0,91                Praha–Košice  26  80  229   4   571  2,49  11  633  2,76  675  59,0  494  2,16                Praha–BudapešĢ  36  80  235  6  467  1,99  7  461  1,96  530   94,7   302  1,29                Praha–Varšava  33  84  239  2   561  2,35  1  670  2,80  625  16,8  549  2,30                Praha–Krakov  13  75  221   2   511  2,31  1  495  2,24  551  80,6  367  1,66                Bratislava–Košice  30  53  186  12  347  1,87  9  443  2,38  402  30,8  318  1,71                BudapešĢ–Varšava  27  74  212  1  676  3,19  n.a.  n.a.  n.a.  691  5,1  657  3,10                Varšava–PoznaĖ  33  65  199  15   183   0,92  2  372  1,87  318   60,1   232  1,17                Varšava–Wroclaw  52  70  206  10  331  1,61  5  396  1,92  346   3,2   310  1,50                Varšava–Krakov  43  60  189  18   212   1,12  5  360  1,90  297   5,1   271  1,43                Varšava–Katovice  2  50  214  14   185   0,86  3  350  1,64  291   3,4   239  1,12                Varšava–Bydgoszcz    12   60   189   10   221   1,17  13  320  1,69  273   7,7   257  1,36                Varšava–ŠtČtín  20  90  254  8   378   1,49  1  535  2,11  579  43,9  436  1,72                Varšava–GdaĖsk  56  60  214  14   275   1,29  15  380  1,78  345   6,1   292  1,36                Varšava–Rzeszow  18  57  191  4  425  2,23  13  309  1,62  298  5,0  288  1,51                Varšava–Zielona G.   6   125   289   3   336   1,16  1  615  2,13  459   54,9   325  1,12                Lodž–Bydgoszcz  10  45  145  9  243  1,68  5  272  1,88  221   0,0   202  1,39                Wroclaw–GdaĖsk  5  75  207  3   501  2,42  1  450  2,17  489  21,3  429  2,07                Krakov–GdaĖsk  10  90  235  9   565  2,40  3  663  2,82  610  32,5  484  2,06               Zdroj: Seidenglanz (2009a)                                                                                                        165","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            Tabulka 5.6—5 Studie aplikující popsaná témata ve vlastním výzkumu              Autor       Název textu              Charakteristika obsahu                                       doprava patĜí k dĤležitým faktorĤm, které ovlivĖují uspoĜádání prostorových                                       vztahĤ/proudĤ a vytváĜení prostorových interakcí ve spoleþnosti, pĜiþemž                      Transport Relations                      Among Settlement Cen-  tuto tezi lze aplikovat i na formování vazeb v rámci sídelního systému –           Seidenglanz   tres in the Eastern Part of   organizace dopravních vazeb/proudĤ mezi stĜedisky osídlení tak do znaþ-           (2010)     the Czech Republic as   né míry pĜedurþuje i jejich monocentrické, respektive polycentrické                      a Potential For Polycentri-  uspoĜádání; na pĜíkladu území ve východní þásti ýR jsou prostĜednictvím                                       nabídky spojĤ železniþní a autobusové dopravy identifikovány dopravní                      city                                       vztahy/proudy mezi 51 stĜedisky, které umožĖují vznik každodenních inter-                                       akcí mezi nimi                                       analýza vývoje evropského dopravního trhu po roce 1970, pĜiþemž hlavní                      Vývoj železniþní dopravy   pozornost je vČnována železniþní dopravČ;  železnice jak v osobní,  tak i           Seidenglanz   v EvropČ a její pozice   v nákladní dopravČ své pozice ztrácí, a to pĜedevším na úkor silniþní do-           (2005b)    v evropské dopravní     pravy, která existující dopravní proudy obsluhuje lépe; pĜíspČvek také                      politice         zkoumá, jakým zpĤsobem se pozici železnic snaží vylepšit spoleþná ev-                                       ropská dopravní politika                                       pojednání o železniþní dopravČ v evropském prostĜedí, jeho souþástí jsou                      Železnice v EvropČ   i kapitoly  vČnované interpretaci souþasného poklesu dopravních výkonĤ           Seidenglanz   a evropská dopravní poli-  železnic a charakteristice jejich komparativních výhod ve srovnání           (2006)                      tika             s ostatními druhy dopravy (environmentální a sociální aspekty, trvalá udrži-                                       telnost, definice tržních segmentĤ s potenciálem pro železniþní dopravu)                      PĜímá železniþní spojení   analýza vývoje poþtu pĜímých vlakĤ obsluhujících mezinárodní dopravní           Seidenglanz   z Prahy a Bratislavy (vliv   proudy vycházející z hlavních mČst obou státĤ, tzn. z Prahy a z Bratislavy;           (2005a)    politických      hodnocený je vývoj od konce 70. let 20. století do období platnosti jízdního                      a spoleþenských zmČn)   Ĝádu 2002/03           Seidenglanz,   Urban and suburban rail   analýza významu mČstské a pĜímČstské železniþní dopravy pĜi obsluze           Chvátal    transport in Germany and   pravidelných dojížćkových, respektive dopravních proudĤ ve  vybraných           a NedvČdová   in the Czech Republic –   metropolitních regionech; nabídka spojĤ je pomČrnČ vysoká jak           (2013,                      v nČmeckých,  tak i v þeských metropolitních územích, nicménČ           v recenzním   the importance of rail   v nČmeckých mČstech je pĜece jen o nČco vyšší; vyšší stupeĖ liberalizace           Ĝízení)    transport liberalization   nČmeckého drážního sektoru                                       uzavĜení vzdušného prostoru  po erupci vulkánu Eyjafjallajökull v dubnu                                       roku 2010 pĜinutilo tisíce cestujících zrušit svoji cestu anebo najít alterna-           Kvizda     Intermodální shift me-  tivní zpĤsob dopravy – cílem  pĜíspČvku je analyzovat krátkodobý efekt           a Seidenglanz   zi leteckou a železniþní   takové šokové zmČny, pĜedmČtem zkoumání je pĜesun poptávky           (2010)     dopravou                                       od letecké  k železniþní dopravČ jako reakce na uzavĜení mezinárodního                                       letištČ v Praze-Ruzyni                                       úspČšnost jednotlivých druhĤ dopravy na dopravním trhu je  výsledkem                      Konkurenceschopnost           Seidenglanz                 pĤsobení  Ĝady faktorĤ; v segmentu hromadné osobní dopravy           (2009b)    železniþní a letecké do-  na vzdálenosti 300 km a více se dnes stále výraznČji na úkor železniþní                      pravy                                       dopravy prosazuje doprava letecká                                       þlánek obsahuje analýzu konkurenþní pozice letecké dopravy na trasách                      Competitiveness of Air           Seidenglanz   Transport in Central      uvnitĜ stĜedoevropského dopravního trhu v komparaci se všemi ostatními           (2009a)                     dostupnými druhy dopravy (auta, autobusy a vlaky), jejím cílem je hledání                      Europe                                       tras, na nichž dochází k intermodálnímu shiftu k letecké dopravČ                       166","6 POLITIKA HOSPODÁěSKÉ SOUTċŽE                     APLIKOVANÁ V ODVċTVÍ ŽELEZNIýNÍ DOPRAVY                Vzhledem ke svým ekonomickým specifikĤm a strategickému významu pro fungování               a konkurenceschopnost  národního  hospodáĜství byly železnice od dob svého vzniku               pĜedmČtem regulace ze strany státu nebo byly státem zcela Ĝízeny. Souhrnnou studii               mapující historický vývoj vlivu státu na strukturu odvČtví a provoz železnic provedl               Knieps (2012); výrazným poznatkem je path-dependence železniþní dopravy a v tom               kontextu provedená analýza kontroverzních pĜístupĤ k liberalizaci odvČtví a zejména               k úþinku tržních sil na provozní efektivnost odvČtví (podrobnČ viz studie Kvizda               2006). Knieps také analyzuje a hodnotí vývoj veĜejných dotací do infrastruktury               i provozu v kontextu evropských reforem. Mezinárodní a meziþasovou komparaci pro-               cesĤ fúzí nákladních železniþních operátorĤ provedli Stehmann a Zenger (2011):               srovnali fúze nákladních operátorĤ v 80. letech 20. století v USA s procesem, který               nastartovaly reformy v EU o dvacet let pozdČji, pĜiþemž pozornost vČnovali zejména               mezinárodním fúzím. Fúze analyzovali z nČkolika hledisek – efektivnosti, ceny, kvali-               ty a rozšíĜení trhĤ – a došli k závČru, že evropské soutČžní instituce budou muset               peþlivČ zvažovat náklady a pĜínosy jednotlivých fúzí, které zaþnou být stále þastČjší               (a to nejen v nákladní, ale s postupem liberalizace stále více i v osobní dopravČ).                    PĜehledné zhodnocení evropské soutČžní politiky ve vztahu k železnicím podává               Pütz (2005) – ve studii podrobnČ rozebírá aplikaci prvního, druhého a tĜetího železniþ-               ního balíþku a s odkazem na základní evropská právní pravidla popisuje vybrané               soutČžní pĜípady. Podobnou studii zamČĜenou na analýzu aplikace prvního železniþní-               ho balíþku v zemích stĜední a jihovýchodní Evropy v segmentu nákladní dopravy               provedla Ludvigsenová (2009); ve své studii dochází k závČru, že podnikatelský duch               a cílevČdomé pronikání soukromých operátorĤ nákladní železniþní dopravy je schopné               efektivnČ pĜekonat bariéry cílenČ stavČné incumbenty i národními vládami ve snaze               udržet monopolní sílu národních nákladních dopravcĤ. V následujících kapitolách po-               drobnČ popíšeme a vysvČtlíme pĜístupy klíþových soutČžních autorit k Ĝešení pĜípadĤ               narušení hospodáĜské soutČže v odvČtví železniþní dopravy; využijeme dosavadní zku-               šenosti Evropské komise a národních autorit Velké Británie a NČmecka.                   6.1 GUIDELINES EVROPSKÉ KOMISE                Základním bodem pĜístupu Evropské komise (EK) pro stanovení a vymezení hranic               hospodáĜské soutČže mezi dopravci je definice trhu ve smyslu þlánku 85 Smlouvy. Cí-               lem definice trhu je vymezení produktového a geografického trhu tak, aby bylo možné               identifikovat skuteþné soutČžitele v urþitém pĜípadČ a posoudit míru reálného nebo po-               tenciálního narušení svobodné konkurence na daném trhu. Z tohoto hlediska definice               trhu umožĖuje mimo jiné vypoþítávat podíly na trhu, které poskytují významné infor-                                                                                      167","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            mace o tržní síle pro úþely posouzení dominantního postavení a potenciálu jeho zneu-           žití (Evropská komise 1997: C 372/5, odst. 2). EK pro úþely šetĜení definuje relevantní                                                                      62           trh obecnČ a aplikuje jej i na odvČtví dopravy: „Relevantní výrobkový  trh zahrnuje           všechny výrobky a/nebo služby, které jsou spotĜebitelem s ohledem na jejich vlastnosti,           ceny a zamýšlené použití považovány za zamČnitelné nebo zastupitelné“ (Evropská           komise 1997: C 372/5, odst. 7). Z geografického hlediska vymezuje EK obecný rele-           vantní trh takto: „Relevantní zemČpisný trh zahrnuje oblast, ve které se dotyþné           podniky úþastní dodávky a poptávky výrobkĤ nebo služeb, kde jsou podmínky hospo-           dáĜské soutČže dostateþnČ stejnorodé a která mĤže být odlišena od sousedních           zemČpisných oblastí, protože zejména podmínky hospodáĜské soutČže jsou v tČchto ob-           lastech zjevnČ odlišné“ (Evropská komise 1997: C 372/5, odst. 8). Relevantní trh, na           nČmž EK posuzuje urþitý pĜípad hospodáĜské soutČže, se stanoví spojením produkto-           vého trhu a geografického trhu. EK podává výklad definic popsaných v odstavcích 7           a 8 (Evropská komise 1997), který odráží judikaturu Soudního dvora a Soudu prvního           stupnČ, jakož i vlastní rozhodovací praxi EK (Evropská komise 1997: C 372/5,           odst. 9).               EK považuje za dominantní postavení na trhu, jestliže se firma nebo skupina fi-           rem chová nebo mĤže chovat do znaþné míry nezávisle na svých konkurentech,           odbČratelích a v dĤsledku nepĜímo i na koneþných spotĜebitelích v rámci vymezeného           relevantního trhu, jak je popsáno výše. Tuto praxi odvozuje EK z rozhodnutí Evrop-           ského soudního dvora ze dne 13. února 1979 ve vČci 85/76, Hoffmann-La Roche           (Sbírka rozhodnutí ESD 1979, s. 461), které bylo potvrzeno i v následujících rozhod-           nutích. Základním vodítkem EK pro rozhodnutí o dominanci je podíl nabídky na           daném relevantním trhu a další faktory, zejména existence pĜekážek vstupu dalších           konkurentĤ na tento trh a neschopnost nebo neochota zákazníkĤ reagovat dostateþnČ           pružnČ na zmČny nabídky nebo ceny na tomto trhu EK (Evropská komise 1997: C           372/5, odst. 10). Stejný pĜístup uplatnila EK pĜi použití þlánku 86 Smlouvy vĤþi fir-           mám, které se jednotlivČ  þi kolektivnČ ocitly v dominantním postavení. Ve smyslu           naĜízení þ. 17 má EK pravomoc prošetĜit a ukonþit zneužití tohoto dominantního po-           stavení právČ jen za situace, kdy toto rozhodnutí podepĜe zdĤvodnČním a vymezením           relevantního trhu, jak je popsáno výše (Evropská komise 1997: C 372/5, odst. 11). Pro           posouzení schopnosti a ochoty spotĜebitelĤ substituovat daný produkt, tzn. stanovení           elasticity poptávky, stanoví EK možnost provedení spekulativního experimentu pĜed-           pokládajícího hypoteticky malou, avšak trvalou zmČnu relativních cen, a hodnotícího           pravdČpodobné reakce zákazníkĤ, tj. SSNIP test (Evropská komise 1997: C 372/5,           odst. 15). EK požaduje pĜi obecné aplikaci SSNIP testu vycházet z obvyklé tržní ceny;           souþasnČ EK bere v úvahu, že to nemusí platit v pĜípadČ, kdy se obvyklá cena stanoví           pĜi neexistenci dostateþné soutČže. PĜedevším pĜi vyšetĜování zneužívání dominantní-            62  V oficiálních þeských pĜekladech evropských dokumentĤ se vyskytuje termín „výrobkový trh“ – pro logickou           pĜesnost a v kontextu s relevantní ekonomickou literaturou a jejími pĜeklady používáme i v této studii termín           „produktový trh“.             168","Politika hospodáĜské soutČže aplikovaná v odvČtví železniþní dopravy                ho postavení se vezme v úvahu skuteþnost, že obvyklá cena již mohla být znaþnČ zvý-               šena (Evropská komise 1997: C 372/5, odst. 19). PĜi spotĜebitelském šetĜení EK               vychází ze zdĤvodnČných odpovČdí respondentĤ (pĜi dotazování soutČžitelĤ požaduje               dostateþné podložení vČcnými dĤkazy) na otázku, co by se stalo, kdyby se na uvažo-               vaném relevantním trhu (tzn. kandidátském relevantním trhu – pozn. autor) ceny               vyšetĜovaných produktĤ mírnČ  zvýšily,  tj.  o 5  nebo  10  %  (Evropská  komise  1997:               C 372/5, odst. 40).                    Pro vymezení relevantního trhu v odvČtví dopravy je dĤležité stanovisko EK, že               v jednotlivých  pĜípadech jsou nČkteré druhy dĤkazĤ urþující, zejména pokud jde               o charakteristiku a zvláštnosti odvČtví nebo jednotlivých produktĤ; v jednotlivých pĜí-               padech nemusí mít stejný druh dĤkazĤ stejný význam. Ve vČtšinČ pĜípadĤ se               rozhodnutí EK opírá o nČkolik dĤkazĤ získaných na základČ rĤzných kritérií. EK               uplatĖuje otevĜený pĜístup k empirickým dĤkazĤm s cílem úþinnČ využívat všechny               dostupné informace, které mohou mít v jednotlivých pĜípadech význam; EK jednotlivé               dĤkazy, informace a kritéria nestaví do jednoznaþné a nemČnné hierarchie (Evropská               komise 1997: C 372/5, odst. 25). Vzhledem k praktickému provádČní dĤkazĤ je dĤleži-               té stanovisko EK, že pokud se bČhem vymezování relevantního trhu ukáže, že ještČ               finálnČ nestanovený trh je již natolik široký, že riziko nebo podstata narušení konku-               rence ze strany šetĜeného subjektu je irelevantní, není potĜeba dokonþit stanovení               relevantního trhu a pĜípad je možné uzavĜít s tímto; tím se sníží zatČžování firem vy-               žadováním informací a omezí se zbyteþná administrativa EK (Evropská komise 1997:               C 372/5, odst. 26 a 27). V nČkterých pĜípadech se EK obrací na hlavní zákazníky               a hlavní firmy v daném odvČtví ke zjištČní jejich názorĤ o hranicích produktového               a geografického trhu (Evropská komise 1997: C 372/5, odst. 33); v odvČtví železniþní               dopravy má však takové dotazování vzhledem k existenci incumbentĤ a státních               správcĤ sítČ nižší vČrohodnost a vypovídací schopnost a existuje zde vČtší nebezpeþí               zkreslení než ve standardních odvČtvích prĤmyslu a služeb.                    Jako hlavní nástroje provedení dĤkazĤ stanoví EK kvantitativní testy založené na               ekonometrických a statistických odhadech cenové elasticity a kĜížové elasticity po-               ptávky po produktu a testy založené na korelaþní analýze cenových pohybĤ v prĤbČhu               þasu a analýze pĜíþinné souvislosti mezi sériemi cen a podobností úrovní cen nebo je-               jich konvergence. EK také bere v úvahu dostupné  kvantitativní šetĜení minulého               vývoje trhĤ a chování spotĜebitelĤ, pokud je toto objektivnČ uplatnitelné pĜi aktuálním               šetĜení. (Evropská komise 1997: C 372/5, odst. 39).                    Zhodnocení významu empirické analýzy v pĜípadech vedených EK se zdĤvodnČ-               ním a komentáĜem postupĤ ve vybraných kauzách provedli A. Amelio a D. Donath               (2009). PĜestože je analýza zamČĜená na fúze, její závČry v oblasti kvality a validity               empirických dat, analýzy kritické ztráty a cenové analýzy jsou významné i obecnČji               pro vymezování relevantních trhĤ (viz také Michalisková 2013).                                                                                         169","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            6.2 GUIDELINES BRITSKÝCH SOUTċŽNÍCH INSTITUCÍ            V odvČtví železniþní dopravy má dobĜe propracované metody a postupy Velká Britá-           nie; dĤvodem je nejdelší zkušenost s liberalizovanou železnicí v EvropČ. Nositeli           politiky hospodáĜské soutČže ve Velké Británii jsou kromČ Evropské komise, jak je           popsáno výše, tĜi nezávislé orgány, které zahajují a vedou šetĜení, rozhodují           v jednotlivých pĜípadech a vynucují provedení rozhodnutí: The Office of Fair Trading           (OFT) vede šetĜení pĜi narušení konkurence na trhu, schvaluje fúze a chrání práva spo-           tĜebitelĤ; The Competition Commission (CC) z podnČtu OFT nebo odvČtvového           regulátora vede hlubší šetĜení v pĜípadech schvalování fúzí a narušení konkurence na           trhu; The Competition Appeal Tribunal (CAT) Ĝeší odvolání proti rozhodnutím vyda-           ným OFT a CC (Enterprise Act 2002).               Pro vedení šetĜení a rozhodování vydala Competition Commission v roce 2010           obecné postupy: Merger Assessment Guidelines – MAG (Competition Commission           2010). Základem MAG je vymezení relevantního trhu a následné posouzení, zda na           tomto trhu došlo k tzv. „podstatnému oslabení hospodáĜské soutČže“ (substantial les-           sening of competition). MAG v praxi obecnČ stanovují produktový relevantní trh,           geografický relevantní trh a nČkdy také spotĜebitelský relevantní trh (Competition           Commission 2010: 30). Toto specifické vymezení je doporuþeno v pĜípadČ, že jsou           rĤzné definovatelné skupiny spotĜebitelĤ schopné a ochotné platit odlišnou cenu; rele-           vantní trh je potom vymezen pro každou skupinu spotĜebitelĤ.               MAG pro vymezení produktového relevantního trhu stanoví jako klíþové faktory           ovlivĖující stranu poptávky i nabídky: chování spotĜebitelĤ a reakce producentĤ           v krátkém období, a dále zvláštní charakteristiky trhu. Základní metodou šetĜení na           stranČ poptávky podle MAG je SSNIP test. PĜi nedostupnosti, nevČrohodnosti nebo           nedostatku validních dat, a tedy nemožnosti práce s ekonometrickým modelem po-           ptávkové funkce se využívá vlastní sbČr dat na základČ spotĜebitelského prĤzkumu.           Praktická aplikace SSNIP testu je v pĜípadČ síĢových odvČtví spíše výjimeþnou záleži-           tostí (Bender et al. 2011: 7) a relevantní trhy bývají vymezovány zejména na základČ           sítČ. Jak však dokazují jiné citované studie, toto Ĝešení není vhodné a nese s sebou ri-           zika významných zkreslení síly dominance jednotlivých subjektĤ trhu; SSNIP test má           proto i v síĢových odvČtvích využití. Brenan (2008) doporuþuje SSNIP test jako po-           mocnou metodu s urþitými korekcemi, P. Massey (2000) naopak doporuþuje vhodnČ           nastavený SSNIP test jako základní metodu a v pĜípadČ nedostateþných nebo nedo-           stupných dat navrhuje spotĜebitelské šetĜení. Pro získání validních dat je požadována           vhodnČ zvolená struktura spotĜebitelského prĤzkumu: jeho rozsah, metoda sbČru, vý-           bČr respondentĤ, struktura a obsah dotazníkĤ. Touto problematikou se zabývá           podrobnČ Reynolds a Walters (2007: 6–12). Velmi podrobnou studii hodnotící metody           sbČru dat v rámci spotĜebitelských prĤzkumĤ v do-pravních systémech provedli na zá-           kladČ empirických zkušeností Memarian, Jeong a Uhm (2012); výsledkem studie jsou           pregnantní doporuþení pro provedení spotĜebitelského šetĜení a sestavení dotazníkĤ.              170","Politika hospodáĜské soutČže aplikovaná v odvČtví železniþní dopravy                Z vČcného hlediska jde pĜedevším o zahrnutí intermodální konkurence. Velmi záleží               na cenČ za pĜepravu ve srovnání s kvalitou nabízené služby. V osobní dopravČ jde pĜe-               devším o rychlost pĜepravy, kvalitu prostĜedí, pocit bezpeþí, doprovodné služby apod.;               toto vše zpĤsobuje pĜetrvání rozdílĤ v cenách jednotlivých dopravních módĤ.               V nákladní dopravČ jde kromČ rychlosti (zde je ovšem velký rozdíl mezi pĜepravou               rĤzných produktĤ, extrémní je napĜ. mezi pĜepravou kusových zásilek a substrátĤ)               o spolehlivost dodání a možnost pĜesného naþasování (logistika just-in-time). PĜi zmČ-               nČ pomČru mezi vnímanou kvalitou služby  a její cenou se také bude mČnit ochota               substituovat jednotlivé módy. Možnost substituce mezi dopravními módy ovšem ne-               musí být zcela bez dodateþných nákladĤ (switching costs), které musí pĜi zmČnČ módu               spotĜebitel jednorázovČ vynaložit (Office of Fair Trading 2004: 8); zejména v nákladní               dopravČ to mĤže být dalším problémem pĜi správném vymezení trhu. Pro správné vy-               mezení relevantního trhu tedy bude nutné využít jako doplĖkovou metodu i posouzení               fyzikálnČ-technických vlastností, tzn. vytipovat ty produkty, které by mohly být za ur-               þitých okolností vnímány jako substituty, a testovat vymezení relevantního trhu i pĜi               zahrnutí tČchto substitutĤ. Je možné také využít historickou zkušenost a zjistit, zda               v minulosti za podobných okolností k nČjakému intermodálnímu pĜesunu došlo               a odtud vytipovat potenciální substitut pro testování relevantního trhu (Office of Fair               Trading 2004: 9).                    Na trzích ve specifických (zejména síĢových) odvČtvích, která jsou ex ante regu-               lována, existující cena rovnČž není cenou konkurenþní. MĤže to být zpĤsobeno pĜímou               cenovou regulací, regulací pĜístupu na infrastrukturu, regulací ceny za tento pĜístup               a Ĝadou dalších omezení, nebo naopak podpor (Office of Fair Trading 2004: 5),               v osobní  železniþní dopravČ napĜíklad typicky systémem dotací. Správná aplikace               SSNIP testu pĜedpokládá, že hypotetický monopolista není ve svém chování a pĜi sta-               novování ceny ovlivnČn žádným administrativním regulaþním zásahem, a souþasnČ, že               cenová úroveĖ produktĤ mimo kontrolu hypotetického monopolisty je tržními silami               stabilizována na konkurenþní úrovni. Bender  et al. (2011: 7) pĜedpokládají, že               v takovém pĜípadČ dojde k opaþné situaci, než popisuje tzv. efekt celofánového klamu               (cellophane phallacy): existující cena na trhu bude nižší, než by byla cena konkurenþ-               ní, aplikovaný SSNIP test bude indikovat zvýšení pĜíjmĤ pĜi zvýšení ceny, což povede               k vymezení pĜíliš úzkého relevantního trhu (typicky bez zahrnutí ostatních dopravních               módĤ) a ke stanovení silnČ dominantního postavení vyšetĜovaného subjektu, aniž by se               pĜihlíželo k intermodální konkurenci. Bender et al. (2011: 7–8) upozorĖují také na dal-               ší zkreslení, které je typické pro síĢová odvČtví: existence výnosĤ z rozsahu               (economies of scale), síĢového efektu (i), výnosĤ ze struktury (economies of scope)               a utopených nákladĤ (sunk costs) vede k tomu, že je velmi tČžké odhadnout, jak vyso-               ká je konkurenþní cena trhu a zda a jak se aktuálnČ odlišuje od existující tržní ceny.               MAG v souvislosti s charakteristikou daného odvČtví a jeho specifiky zohledĖuje míru               substituce, míru ziskové marže a míru citlivosti spotĜebitelĤ na zmČnu ceny. Tyto in-               formace doporuþuje v praxi doplnit o specifická šetĜení podle povahy odvČtví nebo               konkrétního pĜípadu. Substituce na stranČ nabídky je posuzována jako schopnost po-                                                                                      171","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            tenciálnČ konkurujících producentĤ zaþít do jednoho roku nabízet na daném trhu sub-           stituty vyšetĜovaného produktu (Competition Commission 2010: 29–36). Nebezpeþí           zkreslení pĜi vymezení relevantního trhu v síĢových odvČtvích mĤže být zpĤsobeno           pĜecenČním významu sítČ pro poptávkovou substituci produktu. Relevantní trh by ne-           mČl být pĜedem omezen technologickými parametry sítČ, neboĢ toto nemusí být           podstatné pro nalezení substitutĤ: napĜ. existence sítČ pevných telefonních linek není           omezující pro substituci služby telefonních hovorĤ mobilními operátory (Bender et al.           2011: 6). Z þasového hlediska je také nezanedbatelný technologický pokrok: napĜíklad           s rozvojem vysokorychlostního bezdrátového spojení není síĢ pevných linek význam-           ná pro vymezení ani relevantního trhu s internetovým pĜipojením. ÚplnČ podobnČ           nelze automaticky limitovat vymezování relevantního trhu dopravních služeb existencí           sítČ železniþních dopravních cest.               Specifický zpĤsob stanovení relevantního trhu a aplikace SSNIP testu popisují ve           své studii Daljord, Sorgard a Thomassen (2007) – na empirických datech z trajektové           lodní dopravy mezi Dánskem a Norskem ukazují využití šokové analýzy. V odvČtvích,           kde není snadné (nebo je úplnČ nemožné) získat validní data o poptávkové substituci           a struktuĜe nákladĤ a pĜíjmĤ, je možné získat potĜebné informace z pozorování           a analýzy neoþekávanČ vzniklé krizové situace; adaptace spotĜebitelĤ a soutČžitelĤ na           krizovou situaci umožĖuje identifikovat skuteþné hranice relevantního trhu (viz také           Michalisková 2013 a Rederer 2012).              6.3 GUIDELINES NċMECKÝCH SOUTċŽNÍCH INSTITUCÍ            Spolková republika NČmecko patĜí v liberalizaci železniþního trhu a ve vytváĜení ne-           diskriminaþního soutČžního prostĜedí v osobní dopravČ mezi nejpokroþilejší zemČ           Evropy. Reforma celého železniþního sektoru zaþala koncem 80. let. PĤvodní plány           byly silnČ ovlivnČny vývojem ve Velké Británii a také rodícími se zásadami spoleþné           evropské dopravní politiky. V prĤbČhu pĜípravy reformy bylo nutné navíc Ĝešit otázku           zaþlenČní východonČmeckých Deutsche Reichsbahn do Deutsche Bahn. Reforma byla           zakotvena v Eisenbahn-Neuordnungsgesetzu, který vstoupil v platnost 1. ledna 1994           a pĜedstavoval první krok železniþní reformy v NČmecku. Mezi lety 1994 až 1998 do-           šlo k postupnému oddČlení jednotlivých provozních þástí Deutsche Bahn, které do té           doby tvoĜily hlavní þásti: osobní doprava dálková, osobní doprava regionální, nákladní           doprava, dopravní cesta, nádraží a služby (Engartner 2008: 144). V roce 1999 se pĜe-           mČnily Deutsche Bahn na holdingovou spoleþnost, ve které byly zaþlenČny všechny           výše zmínČné složky jako dceĜiné spoleþnosti. Nedošlo tedy k úplnému vyþlenČní           správy dopravní cesty – stále zĤstávala souþástí Deutsche Bahn (Engartner 2008: 158).               ParalelnČ s reformou drah došlo také ke zmČnČ financování regionální železniþní           dopravy. Spolková vláda vyþlenila prostĜedky pro jednotlivé spolkové zemČ, na které           pĜešlo právo organizovat a koordinovat regionální dopravu na svém území (Regionali-             172","Politika hospodáĜské soutČže aplikovaná v odvČtví železniþní dopravy                sierungsgesetz 1996). Tím došlo také k postupnému otevírání trhu pro vstup konku-               rence a zavedení tržních principĤ. PĜed rokem 1996 konkurenþní dopravci provozovali               dopravu pouze na lokálních drahách, kde již o její provozování nemČly Deutsche Bahn               zájem (viz Wermuth v Schöller 2007). Od roku 1996 se zaþínaly vytváĜet standardní               smluvní vztahy mezi zadavatelem regionální dopravy, který financoval její prokazatel-               nou ztrátu, a dopravní spoleþností, která ji provozovala na základČ jasnČ dané               objednávky. Doposud o koncepci provozu (poþtu vlakĤ, pĜípojĤ apod.) rozhodovaly               pouze Deutsche Bahn. JeštČ nČkolik let po zaþátku regionalizace zĤstávaly v regionální               dopravČ témČĜ monopolním dopravcem Deutsche Bahn a výkony procházely otevĜe-               nou soutČží pouze výjimeþnČ. Od roku 2002 pak byla postupnČ realizována první               výbČrová Ĝízení v regionální dopravČ. V souþasné dobČ (koncem roku 2012) vyhrávají               ve veĜejných soutČžích Deutsche Bahn, mČĜeno ve vlakokilometrech, zhruba polovinu               soutČžených výkonĤ (Wettbewerber Report, Eisenbahnen 2010/2011). Analýzu jednot-               livých pĜípadĤ soutČží o franšízy na regionálních osobních linkách v NČmecku               provedli Hunold a Wolf (2012). Docházejí k závČru, že incumbent Deutsche Bahn má               vČtší šanci vyhrávat soutČže na delších linkách na  elektrifikované síti a že  neto               smlouvy zpravidla zajišĢují nižší veĜejné dotace. Tento závČr je v rozporu               s pĜedchozími studiemi Lalive a Schmutzler (2008a, 2008b a 2011); je zĜejmé, že               v této oblasti nepanuje zcela shoda a že je tĜeba dalších analýz empirických výsledkĤ               odvČtví.                     StejnČ jako osobní doprava, zaznamenala také nákladní doprava výrazný nárĤst               výkonĤ konkurenþních dopravcĤ. Ve vČtšinČ pĜípadĤ se ale jedná o výkony v dopravČ               ucelených vlakĤ. Dálková doprava byla ve Spolkové republice NČmecko až do konce               roku 2012 regulována ve prospČch železnice. Provozování mezimČstské autobusové               dopravy nebylo až na výjimky (pĜedevším v oblasti Berlína) dosud pĜípustné (Berg-               mann 2012). Navzdory tomuto zvýhodnČní železniþní dopravy se do otevĜené soutČže               v dálkové dopravČ pustilo pouze pár subjektĤ. Od roku 2002 bylo zaznamenáno pouze               nČkolik projektĤ, které ale nedosáhly vČtšího úspČchu. Naopak ale naplno ukázaly na               významnou rezistenci holdingu Deutsche Bahn vĤþi konkurenci (více viz kapitola 6.5).               Zatímco v regionální dopravČ, kde vyhrály tĜetí spoleþnosti na základČ výbČrového Ĝí-               zení, nepanuje mezi Deutsche Bahn a tČmito spoleþnostmi vyložené nepĜátelství,               v dálkové dopravČ tomu tak je.                     V rámci železniþní reformy došlo v SRN také k ustavení a vymezení pravomocí               nových regulaþních orgánĤ. Ty se mČly zamČĜovat právČ na dodržování podmínek               volného trhu. Nejvyšším orgánem dozorujícím volnou soutČž je Bundeskartellamt               (Spolkový úĜad pro ochranu hospodáĜské soutČže). Ten je nejvyšším úĜadem dozorují-               cím volnou soutČž na trhu. Pro síĢová odvČtví se vyvinul specializovaný regulaþní               úĜad, který od roku 2006 dozoruje pĜístup na železnici a zabraĖuje diskriminaci – jed-               ná se o Bundesnetzagentur für Elektrizität, Gas, Telekommunikation, Post und               Eisenbahnen (Spolková síĢová agentura pro elektĜinu, plyn, telekomunikace, poštu                                                                                        173","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            a dráhy). Ta pĜedstavuje úĜad, který nejvýznamnČji zasahuje do konkurenþního pro-           stĜedí na železnici. V neposlední ĜadČ ale velké množství sporĤ Ĝeší zemské soudy.               Samotné soutČže na regionální dopravu se nacházejí v gesci jednotlivých spolko-           vých zemí a ty rozhodují o konkrétní organizaci a nastavení podmínek soutČže.           V nČkterých spolkových zemích organizuje veškerou železniþní dopravu pouze jeden           koordinátor, i když na jeho území existuje více tarifních svazĤ (napĜíklad v Bavorsku           je jím Bayerische Eisenbahngesellschaft). Nebo soutČže na provozní celky vypisují           právČ tarifní svazy (napĜíklad tarifní svaz Rhein-Ruhr v Severním Porýní – Vestfál-           sku). StejnČ tak se liší i samotné podmínky soutČží – délka kontraktĤ, jejich rozsah           (nejsou stanoveny ideální rozsahy soutČžených celkĤ) þi požadavky na standardy vozi-           del. ZároveĖ jsou také odlišnČ Ĝešeny majetkové vztahy ke kolejové technice. Doba           soutČžních kontraktĤ je ve všech pĜípadech kratší, než je doba odpisu kolejových vozi-           del. Zkušenosti ukázaly, že záruka pĜevzetí vozidla ze strany vypisovatele výbČrového           Ĝízení, jeho záruka za úvČr, nebo dokonce poĜízení vozidel vypisovatelem, který je dá           k dispozici provozovateli dopravy, výraznČ snižuje výslednou cenu výbČrových Ĝízení,           a pĜináší tak další úspory pro veĜejné rozpoþty.               6.4 PRECEDENTNÍ PěÍPADY ěEŠENÉ VE VELKÉ BRITÁNII V ODVċTVÍ           ŽELEZNIýNÍ DOPRAVY            PĜi vymezení relevantního trhu v odvČtví dopravy stanovuje MAG zvláštní postup           a vymezuje specifické termíny.            Tabulka 6.4—1: Termíny užívané pro vymezení relevantního trhu v odvčtví dopravy               Termín     Ekvivalent                     Podstata                                     Skuteþné náklady spojené s uskuteþnČnou cestou: kromČ ceny jízdného                                     zahrnují také þistou jízdní dobu, dobu nutnou pro pĜesun ze skuteþného vý-                                     chodištČ cesty na místo poskytované dopravní služby a obdobnČ pro pĜesun                       Celkové obČtované           Generalized cost          do skuteþného cíle cesty, þas strávený þekáním na službu v souvislosti s její                       náklady                                     frekvencí, þetnost a snadnost pĜestupĤ, specifické potĜeby. SpotĜebitelé se                                     rozhodují na základČ minimalizace celkových obČtovaných nákladĤ své ces-                                     ty.                                     Soubor vzájemnČ propojených tras. Dopravní síĢ mĤže být definována ve                                     vztahu ke službám konkrétního dopravce nebo vzhledem k širší geografické           Network     Dopravní síĢ   oblasti.                                       PĜepravní služba urþená výchozí a cílovou stanicí a nácestnými mezistani-           Route       Linka         cemi.                        Dopravní proud na   Konkrétní cesta mezi poþáteþním a cílovým bodem, která mĤže být souþástí           Flow                       trase linky   linky nebo více linek.             174","Politika hospodáĜské soutČže aplikovaná v odvČtví železniþní dopravy                                           Úsek na trase, na kterém jsou služby intermodálních nebo intramodálních               Overlap flow   PĜekrývající se úsek                                          dopravcĤ poskytovány souþasnČ.                                          Doba nutná pro pĜesun ze skuteþného východištČ cesty na místo poskytova-               Access time   PĜístupový þas                                          né dopravní služby.                                          Doba nutná pro pĜesun z místa poskytované dopravní služby do skuteþného               Egress time   Výstupový þas                                          cíle cesty.                            Interval služeb osob-  PrĤmČrný interval mezi poskytovanými dopravními službami;  hodnota je               Headway                            ní dopravy    inverzní k frekvenci poskytovaných služeb.               Total journey time   Celkový þas cesty   Celkový þas cesty zahrnuje pĜístupový a výstupový þas, þistou dobu jízdy               (door to door)             a interval poskytovaných služeb.               Zdroj: Competition Commission (2004a a 2005) a A report on the acquisition by FirstGroup               plc of the Greater Western Passenger Rail franchise – zpracováno podle Michalisková               (2013).                    Relevantní trh se vymezuje v kontextu výše uvedených pojmĤ; analýza chování               spotĜebitelĤ vychází z širších souvislostí a zmapování jejich potĜeb, které jsou uspoko-               jeny pĜepravou z místa A na místo B v urþitém þase za urþitou dobu pĜi urþité kvalitČ               služeb a pĜi vynaložení urþitých celkových obČtovaných nákladĤ.  ýasto proto není               v rámci Ĝešeného pĜípadu vymezen jeden produktový relevantní trh, ale nČkolik: pro               jednotlivé úseky na linkách, v rĤzných  þasových polohách, s rĤznou úrovní kvality               služby, neboĢ tyto oddČlené trhy se vyznaþují odlišnými elasticitami poptávky, které               se navíc mohou lišit i pro rĤzné skupiny cestujících (napĜíklad Collyer, Felet a Kitchen               2007: 5).                     Tabulka 6.4—2 shrnuje postup vymezení relevantního trhu podle MAG               v nČkolika soutČžních pĜípadech  Ĝešených Competition Commission; pro jednotlivé               pĜípady Competition Commission zpracovala a publikovala podrobné postupy vyme-               zení relevantního trhu na základČ MAG (Competition Commission 2004b-i a 2006).                  Tabulka 6.4—2: Vymezení geografického relevantního trhu v osobní železniÿní dopravč               ve Velké Británii                           Dopravní                  PĜípad               Vymezení linky a úsekĤ        Vymezení sítČ                            mód               First Group/   železniþní   vymezení jednotlivých úsekĤ, na kterých               GWF        a autobusová   je provozována soubČžná železniþní   širší síĢové trhy – regionální síĢ                                    i autobusová doprava, jako samostatných               (2006)     (regionální)   relevantních trhĤ                                                             není potĜeba vymezovat síĢové trhy veĜejné               NEG/       železniþní a   vymezení jednotlivých úsekĤ, na kterých   dopravy, protože se zde neprojeví žádné                                    je provozována soubČžná železniþní   dopady posuzované fúze a existuje pouze               Thameslink   dálková au-  i autobusová doprava, jako samostatných   malý potenciál kombinace železniþního               (2005)     tobusová   relevantních trhĤ       jízdného a jízdného dálkové autobusové                                                             dopravy               First Group/   železniþní   vymezení jednotlivých úsekĤ, na kterých   širší síĢové trhy – region Skotsko                                                                                      175","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            ICEC (2005)         je provozována soubČžná železniþní                               i autobusová doprava, jako samostatných                               relevantních trhĤ            NEG/       železniþní   vymezení jednotlivých úsekĤ, na kterých   není potĜeba vymezovat síĢové trhy, protože                               je provozována soubČžná železniþní           Greater Anglia   a dálková   i autobusová doprava, jako samostatných   síĢ nebude ovlivnČna fúzí           (2004)     autobusová   relevantních trhĤ                                vymezení jednotlivých úsekĤ, na kterých   širší síĢové trhy – region obsluhovaný           First Group/   železniþní   je provozována soubČžná železniþní   Strathclyde Passenger Transport Executive,           ScotRail (2004)   a autobusová  i autobusová doprava, jako samostatných   Edinburgh a Lothians (potenciálnČ Skotsko)                               relevantních trhĤ           Zdroj: Review of methodologies in transport inquires a informací uvedených v National           Archive; dostupné z http://www.competition-           commission.org.uk/assets/competitioncommission/docs/pdf/non-           inquiry/rep_pub/reports/2006/fulltext/516 – zpracováno podle Michalisková (2013)            Tabulka 6.4—3: Vymezení produktového relevantního trhu v osobní železniÿní dopravč           ve Velké Británii                                                Individuální             PĜípad    Intermodální  konkurence                     Segmentace                                            automobilová doprava                      existence oddČlených trhĤ podle          rozdílné úþely cesty (obchodní           First Group/   dopravních módĤ; další dopady na   omezená zastupitelnost ve-  cesta, dojíždČní, pĜíležitostná           GWF        konkurenci posuzovány na vybra-  Ĝejné dopravy; další dopady   apod.) charakterizují segmenty                      ných úsecích          na konkurenci posuzovány na   relevantního trhu spíše než sepa-           (2006)                           vybraných úsecích                                                               rátní relevantní trhy                                                               odlišení úþelu cesty (turistika           NEG/       existence oddČlených trhĤ podle   omezená zastupitelnost ve-  a dojížćka za prací, služební                      dopravních módĤ; další dopady na   Ĝejné dopravy; další dopady           Thameslink   konkurenci posuzovány na vybra-  na konkurenci posuzovány na   cesta); pro jednotlivé segmenty           (2005)     ných úsecích          vybraných úsecích   nejsou vymezeny oddČlené rele-                                                               vantní trhy                      na specifických  úsecích dálkové                      dopravy mĤže být zastupitelná leta-           First Group/   dlová a dálková autobusová   na nČkterých úsecích je za-  odlišení úþelu cesty (turistika                                            stupitelnost železniþní                                                               a dojížćka za prací, služební           ICEC (2005)   doprava; na kratších úsecích mo-  dopravy   cesta)                      hou být zastupitelné autobusová                      a železniþní doprava           NEG/       omezená zastupitelnost autobusové        odlišení úþelu cesty (turistika           Greater Anglia   a železniþní dopravy na vybraných   není zastupitelnost   a dojížćka za prací, služební           (2004)     trasách                                  cesta)            First Group/   omezená zastupitelnost autobusové    þasové vymezení – provoz mimo                      a železniþní dopravy na vybraných   není zastupitelnost   špiþku a ve špiþce; odlišení sku-           ScotRail (2004)   trasách                           pin cestujících           Zdroj: Review of methodologies in transport inquires a informací uvedených v National Ar-           chive;     dostupné     z http://webarchive.nationalarchives.gov.uk/20111108202701/           a http://www.competition-commission.org.uk/rep_pub/reports/2006/fulltext/516.pdf – zpraco-           váno podle Michalisková (2013)              176","Politika hospodáĜské soutČže aplikovaná v odvČtví železniþní dopravy                     Na základČ MAG je zpravidla vymezen geografický relevantní trh jako úseky               jednotlivých linek; v pĜípadech, kdy se jedná o obsluhu urþitého širšího regionu, tak               i jako regionální síĢ. V pĜípadČ dotazníkového prĤzkumu chování spotĜebitelĤ se liší               metoda dotazování a šíĜe a struktura vzorku respondentĤ. Vymezení produktového re-               levantního trhu pak vychází z geografického vymezení. Pokud jsou služby               jednotlivých dopravcĤ (aĢ intramodálních nebo intermodálních) na urþitých úsecích               považovány za zastupitelné, jsou na tČchto úsecích vymezeny oddČlené relevantní trhy,               pĜípadnČ jsou relevantní trhy vymezeny podle dopravních módĤ nebo na regionální               síti. Produktový trh mĤže být také vymezen z hlediska  þasu poskytované služby,               zejména s ohledem na denní a týdenní dopravní špiþky (zde vymezení úzce souvisí se               spotĜebitelským trhem). PĜi vymezení produktového trhu je také posuzována substitu-               ovatelnost individuální automobilovou dopravou.                    KromČ vlastních studií vycházejí britské soutČžní instituce z odborných studií               zpracovávaných zejména na Institute  for Transport Studies na UniverzitČ v Leedsu.               Významnými a citovanými studiemi jsou také Passenger Demand Forecasting Hand-               book (ATOC 2012) zahrnující výsledky analýzy železniþní dopravy za více než dvacet               let, zejména v oblasti vlivu kvality poskytovaných služeb, ceny jízdného apod. na cho-               vání cestujících a odhady poptávkové funkce; dále také Balcombe, Mackett, Paulley,               Preston, Shires, Titheridge, Wardman a White (2004) a Shires a Wardman (2003).               Studie jsou založeny na analýze a modelování funkce poptávky, na analýze þasových               Ĝad a informacích získaných ze spotĜebitelských prĤzkumĤ. Studie jsou provedeny i za               velmi dlouhé období, napĜ. Shires a Wardman srovnávali elasticity poptávky na zákla-               dČ studií z období 1952 až 2002. Naproti tomu Collyer, Felet a Kitchen (2007) vidí ve               využití dat ze starších studií nebezpeþí nekonzistence metodologie a zkreslení vlivem               rozdílných specifik jednotlivých pĜípadĤ. Zajímavým poznatkem je zjištČní (viz Oxera               2004: 2), že dlouhodobá elasticita dosahuje vyšších hodnot než elasticita krátkodobá;               to potvrzuje pĜedpoklad, že v krátkém období je schopnost cestujících zaþít využívat               jinou dopravní službu jako reakci na zmČnu ceny omezena (napĜíklad pĜechod               z veĜejné na soukromou dopravu vyžaduje urþitý þas potĜebný k zakoupení automobi-               lu, k získání potĜebných informací o jízdním Ĝádu, cenČ jízdenek apod.). VČtšina studií               však nespecifikuje, jak dlouhé je období, ve kterém mĤžeme abstrahovat od podob-               ných pĜekážek; žádné nebo vágní odlišení krátkodobé a dlouhodobé elasticity mĤže               pĜitom snížit vypovídací hodnotu analýzy (viz Collyer, Felet a Kitchen 2007: 12). Pro               jednotlivé posuzované pĜípady je také nezbytné prozkoumat a zohlednit zvláštnosti               jednotlivých regionĤ z hlediska reálné substituce dopravních módĤ (Bender  et al.               2011: 6) – vymezení produktových relevantních trhĤ pro urþité dopravní služby se tak               mohou pĜi geografickém vymezení odlišovat (ne)zahrnutím intermodální konkurence               (viz také Michalisková 2013).                                                                                            177","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            6.5 PRECEDENTNÍ PěÍPADY ěEŠENÉ V NċMECKU V ODVċTVÍ           ŽELEZNIýNÍ DOPRAVY            V hodnocení liberalizace železnice a vytvoĜení rovných podmínek zaujímá Spolková           republika NČmecko vždy pĜední místa. AĢ už se jedná o IBM Rail Liberalisation in-           dex,  þi dílþí indexy LEX Index  þi ACCESS Index (viz data pro rok 2011, Rail           Liberalisation Index 2011). Reálná možnost vstupu konkurence na nČmecké koleje je           však o poznání menší – a to i v pĜípadČ výše zmínČné konkurence v oblasti regionální           dopravy, kterou vnímají Deutsche Bahn smíĜlivČji. V posledním desetiletí bylo zazna-           menáno nČkolik základních sporĤ, které promČnily rámcové podmínky na železnici.           Týkaly se pĜedevším oblastí, které ovlivĖují nejvýznamnČjší nákladové položky pro-           vozování železniþní dopravy – jedná se hlavnČ o poplatky za dopravní cestu, za použití           osobních nádraží a za spotĜebovanou trakþní energii. Dále se týkaly oblastí, které pĜed-           stavují zásadní podmínku pro vstup a podnikání na železnici – zde se jednalo           pĜedevším o pĜidČlování a garanci vhodných tras v osobní i nákladní dopravČ, pĜístup           na nezbytnou související infrastrukturu (napĜíklad seĜaćovací nádraží), omezení ko-           merþní  þinnosti tĜetích dopravcĤ na nádražích a omezení údržby traĢových úsekĤ,           které jsou klíþové (pouze) pro konkurenci Deutsche Bahn.               V pĜípadČ první skupiny postupovaly Deutsche Bahn metodou nastavování tako-           vých podmínek, které by sice splĖovaly literu zákona, nicménČ by znevýhodĖovaly           menší dopravce. V pĜípadČ poplatkĤ za dopravní cestu byly opakovanČ udČlovány           množstevní slevy za ujeté kilometry pouze souþástem Deutsche Bahn.  NapĜíklad           u stanovení poplatku za užití nádraží došlo tČsnČ pĜed startem komerþního projektu           Hamburk-Kolín-Expresu (HKX) ke zmČnČ rozhodné délky soupravy, takže soupravy           HKX se dostaly do tarifu s dvojnásobnou cenou za zastavení ve stanici (Bahn 2011:           Wettbewerbspolitik unter Zugzwang 2011). Došlo tak k ohrožení ekonomické stability           celého projektu HKX. V oblasti dodávek trakþní elektrické energie panuje v NČmecku           specifická situace – asi 80 procent této energie vyrábí dceĜiná spoleþnost Deutsche           Bahn – DB Energie. Po mnoha soudních sporech je v souþasné dobČ možné, aby si           trakþní energii nasmlouval konkurenþní dopravce u jiného dodavatele elektĜiny, reálnČ           toho ale žádný dosud nevyužil (Bundesnetzagentur 2012). Oblast dodávek trakþní           energie se nacházela v nejasnČ vymezené zónČ mezi volnou soutČží v energetice a na           železnici. Výše zmínČné zmČny byly výsledkem rozhodnutí soudĤ a Bundesnetz-           agentur. Ve vČtšinČ pĜípadĤ se ukázalo, že holding Deutsche Bahn postupoval meto-           dou  raising competitor´s costs  (Engartner 2008: 200). Zvýšené platby dceĜiných           pĜepravních spoleþností ve prospČch DB Netze, která vybírá poplatky a spravuje           traĢovou cestu, totiž nemá vliv na výsledek hospodaĜení holdingu Deutsche Bahn jako           celku. Zvýšené náklady ale musí plnČ nést konkurenþní dopravci, pro nČž se stává pro-           vozování dopravy dražším a ekonomicky nevýhodným.                 Druhá skupina diskriminaþního jednání ze strany Deutsche Bahn je tČžko pro-           kazatelná a vychází z pĜedpokladu institucionální rezistence komplexu Deutsche Bahn              178","Politika hospodáĜské soutČže aplikovaná v odvČtví železniþní dopravy                vĤþi konkurenci. Konkurenþním dopravcĤm je ztČžován pĜístup k atraktivním trasám –               DB Netze preferovala (v pĜípadČ pĜidČlování grafikonových tras) jednání primárnČ se               spoleþnostmi koncernu Deutsche Bahn. Dále se v nČkolika pĜípadech podaĜilo proká-               zat nižší míru udržování železniþních tratí dĤležitých pro konkurenci v osobní               a nákladní dopravČ. S konkurenþními dopravci také neprobíhá žádná nebo pouze nedo-               stateþná koordinace výlukové a stavební  þinnosti. Tak je tomu pouze v rámci               spoleþností koncernu Deutsche Bahn.                    Železniþní reforma a otevírání trhu pĜedstavuje velmi dlouhou cestu k ideálnímu               stavu. NČmecké zkušenosti ukázaly, že ani legislativní zakotvení opatĜení vedoucích               k liberalizaci není garancí, že monopolní dopravce a zároveĖ správce infrastruktury               nebude ve skuteþnosti zneužívat svého postavení. KromČ tarifní diskriminace, kterou               je možné relativnČ snadno prokázat a zjednat nápravu, je mnohem hĤĜe odhalitelná               mČkká diskriminace související s nejrĤznČjšími administrativními obstrukcemi               a nedostateþnou komunikací. Spolková republika NČmecko nabízí v této oblasti celou               Ĝadu pĜíkladĤ. Poslední dvČ desetiletí se v nČmeckém železniþním sektoru nesla ve               znamení nástupu konkurenþních dopravcĤ. Nejprve v nákladní dopravČ a v poslední               dobČ pak spolu s množstvím výbČrových Ĝízení na regionální dopravu velmi intenzivnČ               i v osobní dopravČ. Aþkoliv pĜehledová data ukazují, že se podíl konkurence na nČ-               meckých kolejích zvyšuje, noví dopravci se musí vypoĜádat s celou Ĝadou problémĤ               a drobných  pĜekážek. SvČdþí o tom spory zaznamenané v posledních letech u soudĤ               a úĜadĤ pro ochranu hospodáĜské soutČže (Bundeskartelamt a Bundesnetzagentur).                 6.5.1 Poplatky za použití železniÿní dopravní cesty                Základním pĜedpokladem vytvoĜení rovného tržního prostĜedí na železnici je rovné               nastavení poplatku za využití kolejové infrastruktury. Ten by mČl pokrývat náklady na               sestavení grafikonu, organizaci drážního provozu, prĤjezd vlaku z pohledu opotĜebení               železniþní infrastruktury a na nutné opravy, pĜípadnČ krytí odpisĤ z investic. Bezpod-               míneþnČ nutné je samozĜejmČ transparentní urþení nákladĤ spoleþnosti, která spravuje               koleje nebo Ĝídí dopravu.                    Urþení ceny za provoz vlakĤ se stalo základním stavebním pilíĜem nČmecké že-               lezniþní reformy a v roce 1994 byl v NČmecku vytvoĜen první systém pro urþení               poplatkĤ za využití železniþní dopravní cesty v EvropČ (tzv. Trassenpreissystem – TPS               94). Cesta od TPS 94 k dnešnímu stavu, kdy je od roku 2011 v platnosti již jeho nČko-               likátá generace a plánuje se další restrukturalizace tarifu, prošla velmi dlouhým               vývojem. Doposud jsou výše poplatkĤ za vlakovou cestu tématem mnoha soudních               sporĤ a pĜedpokládá se, že i nejnovČjší nastavení tarifu platné od 1. ledna 2013 bude               nutné revidovat.                    Spoleþným jmenovatelem všech dosavadních tarifĤ za použití vlakové cesty TPS               94 a TPS 98 se stalo zvýhodnČní þastých jízd jednoho dopravce po urþité trase. Na tuto                                                                                       179","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            slevu ale dosáhly pouze spoleþnosti ze skupiny Deutsche Bahn. Konkurence tak ne-           mohla provozovat vlaky za stejných ekonomických podmínek. Od tarifu TPS 01           zvolily Deutsche Bahn novou strategii. Vzhledem k stále vČtšímu nástupu konkurence           na železniþní koleje, zaþaly zvyšovat ceny tarifu za použití vlakové cesty. TPS 01 byl           sice s ohledem na konkurenci korektnČjší, nicménČ i zde se zdálo, že v nČkterých kate-           goriích, napĜíklad v osobní dálkové dopravČ, jsou náklady i nadále zvyšovány nad           „Ĝádnou“ úroveĖ (Engartner 2008: 200).               Od zaþátku roku 2013 vstoupil v platnost revidovaný cenový systém TPS13, kte-           rý doplĖoval a vylepšoval stávající systém. ZároveĖ z nČj byly odstranČny           diskriminující prvky podle výtek Bundesnetzagentur. Požadavky na pĜidČlení vlako-           vých tras mají DB Netze novČ vyĜizovat anonymnČ. NemČlo by tak nadále docházet           k cílené diskriminaci konkurenþních dopravcĤ. DB Netze se snaží snižovat zpoždČní           a výpadky v síti. K jejímu lepšímu využití mČl vést systém, podle kterého budou za           použití dopravní cesty platit více vozidla s  maximální konstrukþní rychlostí nižší než           50 km/h a cenu za dopravní cestu zvýší také zpoždČní zavinČná dopravcem (Bahn           2011: 109–113). Na druhou stranu ale bude správce infrastruktury finanþnČ penalizo-           ván za zpoždČní, která vyvolá výpadek infrastruktury. Rámcové smlouvy o pĜidČlení           tras nebude možné zcela vypovČdČt, ale bude možné zredukovat objem vlakokilometrĤ           maximálnČ o 1,5 procenta roþnČ. Za každou objednanou a nevyužitou vlakovou trasu           se navíc bude hradit poplatek 80 €. Zajímavou pobídkou pro nové dopravní projekty           bude „zavádČcí“ sleva 10 procent z poplatku za dopravní cestu pro nové projekty           a novČ získané pĜepravy ve prospČch železnice (Trassenpreissystem 2012, s. 9). Tlak           na zvyšování cen za vlakovou cestu ale neustal. Zatímco tedy mezi lety 2006 a 2011           dosáhla inflace celkem devítiprocentního nárĤstu, cena tras pro nákladní dopravu           stoupla o 16 procent, pro osobní dálkovou dopravu o 14 procent a pro regionální osob-           ní dopravu o 9 procent (Bundesnetzagentur 2011: 37). Ve výsledku se podaĜilo           koncernu Deutsche Bahn skrze neustálé zvyšování poplatkĤ za dopravní cestu aloko-           vat zhruba tĜetinu prostĜedkĤ (bez zapoþítání výtČžku z jízdného), které plynou           každoroþnČ ze státního rozpoþtu do regionální železniþní dopravy. V roce 2011 to bylo           2,79 mld. € z celkových 7 mld. €, které byly vyplaceny všem železniþním dopravcĤm           provozujícím dopravu v závazku veĜejné služby (Engel 2013: 76).             6.5.2 Pĝidčlování grafikonových tras            RozdČlování grafikonových tras pĜedstavuje v NČmecku velký problém, který výraznČ           ovlivĖuje pĤsobení konkurence Deutsche Bahn – pĜedevším se jedná o pĜidČlení dosta-           teþnČ lukrativních a efektivních  grafikonových tras, s jakými poþítal podnikatelský           model konkurence. V NČmecku každý rok požádají dopravci zhruba o 55 tis. vlako-           vých tras a zhruba u pČtiny z nich (cca 12 500) dochází ke vzájemné kolizi. NáslednČ           je nutné Ĝešit pĜidČlení dopravní kapacity skrze koordinaþní Ĝízení. V roce 2012 nena-           šlo 27 kolizí tras žádné Ĝešení a musela se striktnČ uplatnit pravidla o pĜednosti vlakĤ             180","Politika hospodáĜské soutČže aplikovaná v odvČtví železniþní dopravy                pĜi pĜidČlování tras (Monopollkommission 2013: 65). Celkové  þíslo sice nevyznívá               nijak zvlášĢ negativnČ, nicménČ právČ problémy s pĜidČlováním (vhodných) tras pĜed-               stavují nejþastČjší riziko pro konkurenþní projekty Deutsche Bahn. NapĜíklad               plánovanému vstupu operátora dálkové dopravy Hamburk-Kolín-Expres stál nČkolik               let v cestČ právČ nedostatek pĜidČlených tras, které þásteþnČ blokoval jiný, nakonec ne-               uskuteþnČný projekt Keolis. Tento projekt mČl spojovat NČmecko s Francií a               v kolizním Ĝízení tak mČl podle standardních pravidel pĜednost pĜed vnitrostátním vla-               kem spoleþnosti HKX.                    Další omezení pĜedstavují tzv. rámcové smlouvy na využití infrastruktury. Ty               uzavírá správce infrastruktury (DB Netze) s jednotlivými železniþními operátory. Za               jejich zavedením stála snaha efektivnČ vynakládat investiþní prostĜedky na základČ po-               žadavkĤ a potĜeb dopravcĤ. Ve výsledku se ale spíše staly nástrojem na konzervaci               stávajícího stavu provozování tratČ a zamezení vstupu konkurence na vytížené trasy.               Doba trvání tČchto kontraktĤ je pČt let a v prĤbČhu jeho platnosti je pro novČ pĜicháze-               jící dopravce v praxi velmi tČžké ke smlouvČ pĜistoupit, aþkoliv tato teoretická               možnost  de iure existuje. Dlouholeté rámcové kontrakty se dotýkají pĜedevším do-               pravcĤ v osobní dálkové dopravČ, protože je pro nČ nejdĤležitČjší sestavit jízdní Ĝád               tak, aby na sebe jejich vlaky navazovaly, resp. pĜijíždČly do mČst v atraktivní hodinu,               aby byl jejich jízdní Ĝád pravidelný (taktový) a aby byl provoznČ efektivní.                    V posledních letech se podaĜilo naplnit požadavky evropských smČrnic (konkrét-               nČ 2001/14/ES) a trasy jsou pĜidČlovány anonymnČ. Na druhou stranu je velmi tČžké               uvČĜit, že zamČstnanci holdingu DB „nepoznají“, o vlak jakého dopravce se jedná. Do               budoucna je tĜeba se v SRN vyvarovat stavu, aby se mohly stát rámcové smlouvy               pĜedmČtem strategických krokĤ zamezujících konkurenci vstup na lukrativní trasy ve               výnosných  þasech (Monopolkommission 2013: 70). Zde se nabízí kromČ zvýšení               transparentnosti rámcových smluv také možnost dražby jednotlivých tras. V pĜípadČ,               že by o urþitou trasu nebo soubor tras mČlo zájem více dopravcĤ, rozhodla by o jejich               pĜidČlení ochota platit za nČ vyšší cenu.                  6.5.3 Poplatky za použití nádraží                V NČmecku byla vytvoĜena holdingová spoleþnost DB Service and Stations, která za-               jišĢuje správu a pronájmy nádraží. Stalo se tak v roce 1999 a od té doby hradí všechny               vlaky poplatek za zastavení ve stanici. DČlo se tak v rámci vytváĜení podmínek umož-               Ėujících otevĜenou hospodáĜskou soutČž na železnici podle smČrnic Evropské komise.               Ceník byl sestaven bez zĜejmé systematiky a byla zprĤmČrována cena za použití dané-               ho nádraží všemi vlaky. Došlo k vydČlení celkových nákladĤ na provoz nádraží               poþtem zastavení vlakĤ. Ve výsledku tak vznikl seznam se zhruba 5 400 položkami,               které urþovaly ceny za využití jednotlivých nádraží.                                                                                         181","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                V roce 2005 vstoupil v platnost ceník (Stationspreissystem – SPS—05) vycháze-           jící z rozþlenČní nádraží do šesti kategorií podle jejich kvality a nabízených služeb.           Ceník zároveĖ umožĖoval, aby se ceny poþítaly po jednotlivých spolkových zemích.           Systém tak pĜedpokládal spektrum až 96 rĤzných cen. Cenová politika vycházela pri-           márnČ z vybavení nádraží a z délky vlakové soupravy. Nádraží všech kategorií mČla           disponovat nástupištČm (þi místem pro nástup), cedulí se jménem nádraží, místem pro           výlep jízdního Ĝádu, plochou pro automat na prodej jízdenek, místním navigaþním sys-           témem, pravidelným úklidem, odpadkovými koši, informaþní plochou pro           provozovatele dopravy, a služby (vþetnČ zajištČní bezpeþnosti) mČly spadat pod jednu           z centrál 3-S (zkratka pro Service, Sicherheit und Sauberkeit – služby, bezpeþnost           a þistotu). Ve vyšších kategoriích pak muselo nádraží navíc disponovat další vybave-           ností – nádraží v nejvyšší kategorii musí být vybavena Service-Pointem, musí být           pĜítomen staniþní personál, musí být znaþeny oddíly na nástupišti. Dále musí dispono-           vat elektronickým nebo akustickým informaþním systémem, pĜístĜeškem, laviþkami           a nádražními hodinami.               Významnou promČnou urþující cenu za jedno zastavení vlaku pak pĜedstavovala           délka souprav. Ty s délkou do 180 metrĤ násobí koeficientem ͳǡͲ, vlaky delší pak koe-           ficientem ʹǡͲ. Samotná cena za zastavení vlaku na nádraží je vypoþítána vydČlením           nákladĤ na údržbu stanice poþtem zastavení vlaku, pĜiþemž je zastavení vlaku s délkou           nad 180 metrĤ poþítáno jako dvČ zastavení. Cena tak odpovídá reálným nákladĤm           vztahujícím se k jednotlivým nádražím. Jedno zastavení vlaku s délkou do 180 metrĤ           tak stálo podle ceníku SPS 05 napĜíklad v BerlínČ-hlavním nádraží 41,26 €.               Od vyhlášených cen pak byly odeþítány slevové položky, pokud došlo           k nefunkþnosti nádraží nebo zpoždČní vlaku zavinČného ze strany DB Station and Ser-           vice. Zahrnovalo to jak technické výpadky, tak napĜíklad nedostateþnou nebo pomalou           zimní údržbu. I provozovatelé dráhy tak mČli možnost vymáhat na konkrétních nádra-           žích urþitou míru služeb.               Hlavním bodem kritiky pĜedstavovaného systému byl fakt, že spoleþnost DB Sta-           tion and Service je dceĜinou spoleþností holdingu Deutsche Bahn a že podmínky jsou           nastavovány jejími vnitĜními mechanismy tak, aby nejlépe vyhovovaly ostatním spo-           leþnostem v holdingu. Konkurenþní dopravci navíc musí toto nastavení podmínek           akceptovat, protože není možná volba využití „jiné“ infrastruktury. SPS 05 prohlásila           Bundesnetzagentur v roce 2009 za neplatný a Deutsche Bahn byly nuceny pĜipravit           nový cenový systém.               V roce 2011 vstoupil v platnost valorizovaný ceník SPS 11, který zvýšil ceny za           využití nádraží skokovČ o pĜibližnČ 3,4 procenta, i když již nárĤst cen SPS 05 þinil           v prĤbČhu šesti let jeho platnosti zhruba 8 procent. SPS11 pĜinesl zmČnu koeficientu           délky vlakĤ urþující ceny za zastavení vlakĤ. NovČ byla zavedena kategorie pro vlaky           do 90 metrĤ délky. Koeficient zde zĤstal na hodnotČ ͳǡͲ, vlaky do 170 metrĤ mČly           hodnotu ͳǡʹ a vlaky nad tuto hodnotu pak ͵ǡͲ. Aþkoliv poplatky mírnČ zvýhodĖovaly              182","Politika hospodáĜské soutČže aplikovaná v odvČtví železniþní dopravy                regionální dopravu, tvrdČ dopadly na nastupující konkurenci Deutsche Bahn v dálkové               dopravČ. Spoleþnost chystající spojení expresními vlaky z Kolína do Hamburku               (HKX), jak již bylo zmínČno, vycházela pĜi kalkulacích nákladĤ provozu z pravidel               platných v SPS 05. Její soupravy mČly mít délku 178 metrĤ (Schlesiger 2012),               a zmČny v nastavení tarifu ji tak výraznČ poškodily. Výsledkem zavedení SPS11 bylo               Ĝízení u Bundesnetzagentur, která zrušila platnost SPS11 a vyzvala Deutsche Bahn               k vypracování nového tarifního systému platného od roku 2015. Do té doby platí od               1. ledna 2013 pĜechodný systém, ve kterém bude zrušen faktor délky vlaku pro výpo-               þet ceny za jeho zastavení. Nadále bude existovat jeden koeficient za zastavení pro               vlaky regionální dopravy a jeden pro vlaky dálkové dopravy bez ohledu na délku vla-               ku.                 6.5.4 Poplatek za trakÿní energii a její odkup                Trakþní energie a její dodávky pĜedstavují z pohledu liberalizace trhu oblast, kterou               pociĢují ve Spolkové republice NČmecko konkurenþní železniþní dopravci jako nejví-               ce diskriminaþní. Výhrady vĤþi ní má podle výzkumu Bundesnetzagentur zhruba 60               procent dopravcĤ (Bundesnetzagentur 2012: 37). DĤvodem je fakt, že tato oblast je               jednak velmi technicky a infrastrukturnČ složitá a jednak pro ni ještČ nebyl v celé šíĜi               jasnČ stanoven regulaþní orgán. Podle projednávaných a pĜipravovaných zmČn zákonĤ               by mČly tyto kompetence pĜejít na Bundesnetzagentur. V souþasné dobČ (polovina ro-               ku 2013) tomu tak ale ještČ není.                    Energetickou soustavu zajišĢující dodávky trakþní energie na elektrizované tratČ               provozovaly vždy souþásti Deutsche Bahn. V rámci reformy nČmeckých železnic se               tato þást þinnosti oddČlila do dceĜiné holdingové spoleþnosti DB Energie. Jejím úko-               lem je výroba elektrické energie a údržba veškeré infrastruktury – tedy vþetnČ               trakþního vedení (nad kolejemi) nebo trakþní kolejnice (umístČné vedle kolejí)               v pĜípadČ nČkterých pĜímČstských linek S-Bahnu. DB Energie provozuje ve svČtovém               kontextu jedineþnou energetickou síĢ, protože je témČĜ zcela oddČlena od bČžné sítČ.               DĤvod k tomu je také provoznČ-technický, neboĢ tzv. drážní proud je distribuován               v jiné frekvenci (16 a 2/3 Hz) než bČžný proud distribuovaný domácnostem (25 Hz).               ZároveĖ dokáže uspokojit poptávku po veškeré trakþní energii z 80 procent, a je tedy               pouze v omezené míĜe napojena a závislá na veĜejné elektrické síti (Monopolkommis-               sion 2011: 85–87).                    Do roku 1997 tvoĜil poplatek za trakþní energii souþást platby za železniþní do-               pravní cestu. V dalším období byla trakþní energie úþtována separátnČ na základČ               bilaterálních smluv mezi dopravci a DB Energie. Po zmČnČ legislativní úpravy, pĜede-               vším soutČžního práva musel být zaveden transparentní tarifní systém. V roce 2003 byl               proto spuštČn nový ceník trakþní energie (Bahnstrompreissystem 2003 – BPS 2003),               který poþítal s odlišnými cenami energie podle denní doby, kdy byla odebrána. BPS               2003 byl prvním tarifem, který neúþtoval spotĜebu elektrických hnacích vozidel                                                                                      183","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            paušálnČ, nýbrž poþítal s reálnou spotĜebou udanou mČĜiþi instalovanými na každé lo-           komotivČ. Ty umožĖovaly mČĜit také energii, kterou lokomotiva vyrobila pĜi brzdČní           elektrodynamickou brzdou, tzv. rekuperací. O rok pozdČji byl zaveden revidovaný ta-           rifní systém BPS 04, který snižoval rozdíl mezi cenami energie odebírané ve špiþce           a mimo ni. Ceny za trakþní energii se pĜipoþítávaly k poplatku za použití železniþní           dopravní cesty a hradily se spoleþnosti DB Netze. Dalším nedostatkem BPS 04 byla           pĜedevším faktická nemožnost dodávky elektrické energie od jiného dodavatele než           DB Energie. Až nČkolik soudních sporĤ vedlo ke zmČnám tarifu, který umožĖoval vy-           þíslení nákladĤ pouze na využití drážní energetické sítČ, což bylo podmínkou pro           objednání elektrické energie u jiného dodavatele. Podle rozhodnutí spolkového soud-           ního dvora byla cena stanovena v této dílþí oblasti regulátorem Bundesnetzagentur.               Realitou nového tarifního systému se opČt staly kritizované objemové rabaty za           odebranou energii, tentokrát explicitnČ urþené spoleþnostem ze skupiny Deutsche           Bahn. Slevy se proto staly terþem ostré kritiky a DB Energie oznámilo, že pĜestanou           od 31. prosince 2012 platit úplnČ. NicménČ v prĤbČhu druhého pololetí 2012 vzaly           Deutsche Bahn toto své rozhodnutí zpČt a nový ceník na rok 2013 (BPS 13) rabaty           opČt obsahuje. KromČ ostré kritiky konkurenþních spoleþností zahájila Evropská ko-           mise  Ĝízení s Deutsche Bahn a DB Energie pro podezĜení z porušení zásad volné           soutČže v dodávkách trakþní energie.               Významným a dosud nedoĜešeným sporem mezi soukromými dopravci a DB           Energie zĤstává otázka ceny rekuperované energie. Cenový systém DB Energie tuto           elektrickou energii zohledĖoval, nicménČ vždy tuto energii vykupoval od dopravcĤ za           výraznČ nižší cenu, než za jakou jej bČžnČ od DB Energie nakupují. PĜitom se nejedná           o zanedbatelné množství energie – podle odhadĤ je takto na železnicích v NČmecku           železniþními vozidly rekuperováno 5–7 procent energie. Rozdíl mezi výkupní           a prodejní cenou tedy v daných objemech hraje velmi významnou roli. Technické vy-           bavení mČníren a nemožnost plánování objemu vyrobené rekuperované energie pĜináší           DB Energie sice vícenáklady, nicménČ zĤstává otázkou, zda je nepĜevyšuje výnos           z rozdílu cen mezi prodávanou a vykupovanou energií. V této oblasti ale není dosud           stanoven pĜíslušný státní regulátor, a není tedy možné podrobit ceny jakémukoliv pĜe-           zkumu (Monopolkommission 2011: 91–100). CelkovČ také oblast rekuperované           energie zapadá do mozaiky snahy Deutsche Bahn vytváĜet nevýhodné podmínky pro           konkurenci. Nízká cena rekuperované energie totiž nepoškozuje Deutsche Bahn, jejíž           vozidla z velké þásti nejsou zaĜízena na rekuperaci energie. Naproti tomu konkurenti           disponují v naprosté vČtšinČ vozidly, které ji umožĖují, avšak kvĤli nastavení tarifu           z toho nemohou vytČžit konkurenþní výhodu.                      184","Politika hospodáĜské soutČže aplikovaná v odvČtví železniþní dopravy                Graf 6.5—1 Vývoj ceny trakÿní energie od roku 2005 (v ct/kWh)                      14                     12                      10                                      vysoký tarif (05:30Ͳ                                                             9:00; 16:00Ͳ19:00)                      8                                      nízký tarif (00:00Ͳ                                                             05:30; 22:00Ͳ24:00)                      6                                                             stƎední tarif (09:00Ͳ                                                             16:00; 19:00Ͳ22:00)                      4                                                             výkupní cena                      2                                      rekuperované energie                      0                        2005 2006 2007 2008 2009* 2010 2011 2012                Poznámka: Ceny nezohledĖují inflaci.               * Ceny jsou uvedené po snížení v prĤbČhu roku.               Zdroj: Bundesnetzagentur: Marktuntersuchung Eisenbahnen 2012, Dezember 2012, s. 35.                                                                                                                           185","ZÁVċREýNÉ SHRNUTÍ            Evropské reformy železniþní dopravy vycházejí z konceptu liberalizace trhu doprav-           ních služeb. Vzhledem k tomu, že odvČtví železniþní dopravy je velmi specifickým           odvČtvím služeb a v uplynulém století prošlo v EvropČ velmi nestandardním vývojem           (zestátnČním a monopolizací), není prosazení liberalizace snadné a pĜímoþaré. PĜesto-           že evropské právní normy postup a základní standardy liberalizace upravují, zpĤsob           jejího provedení v jednotlivých zemích Evropské unie není stejný. RĤzná je také in-           tenzita provedených opatĜení a skuteþná míra liberalizace národních dopravních trhĤ.           Od 90. let minulého století se v EvropČ prosadily tĜi liberalizaþní modely: švédský,           britský a nČmecký. PĜestože evropské reformy od poþátku smČĜovaly k typu švédské-           mu  þi britskému, je zĜejmé, že v kontinentální EvropČ si udrží silnou pozici model           nČmecký; o to vČtší pozornost je tĜeba vČnovat detekci porušení pravidel volné konku-           rence v odvČtví. Na vznikajících evropských otevĜených dopravních trzích je tĜeba           pomocí vhodnČ nastavené regulace a dozoru pĜedcházet zneužívání dominantního po-           stavení národních železniþních dopravcĤ.                Evropská komise (její Generální  Ĝeditelství pro hospodáĜskou soutČž)           v posledním desetiletí uplatĖuje tzv. ekonomiþtČjší pĜístup, což znamená, že kromČ           právních formálních postupĤ zapojuje do rozhodování ve vČcech také ekonomickou           analýzu. V oblasti hospodáĜské soutČže v odvČtví železniþní dopravy je možné uplatnit           zejména nČkolik standardních metod, které dávají dobré výsledky. Jednou z nich je           neparametrická metoda mČĜení efektivnosti DEA (Data Envelopment Analysis) využí-           vající metody lineárního programování  ke konstrukci neparametrických mezí           vzhledem k pozorovaným datĤm. MČĜítkem efektivity podle této metody je relativní           rozdíl vzhledem ke konstruovaným mezím; pro analýzu v oblasti železniþní dopravy je           tato metoda vhodná mj. proto, že nepotĜebuje pracovat s tržním ocenČním vstupĤ, ale           s výkonovými ukazateli (vlkm, oskm, tkm), což je vzhledem k omezené dostupnosti           dat v odvČtví velkou výhodou. Mezi parametrické metody mČĜení efektivnosti použi-           telné v železniþní dopravČ patĜí modely stochastických mezí SFM (Stochastic Frontier           Models), které umožĖují odhadovat technickou nebo alokaþní efektivnost a jejichž zá-           kladním principem je odhad produkþní (nákladové) funkce. Urþitým problémem tČchto           metod je obtížné rozlišení dopadĤ deregulace nebo zmČn obchodní struktury (napĜ.           fúzí) od datových zmČn, pokud je zkoumáno období, ve kterém došlo ke zmČnČ regu-           lativního prostĜedí – což je však v odvČtví železniþní dopravy v souþasné dobČ více           než typické. Jiným problémem, typickým pro železnice a spojeným s tČmito metoda-           mi, je existence vysokého potenciálu pro úspory z rozsahu; je proto tĜeba rozlišit vliv           individuálních firemních efektĤ od charakteristik a vývoje celého odvČtví.                PĜi modelování poptávky po dopravČ se obvykle uvažuje nČkolik typĤ voleb uži-           vatele, uvažuje se o výbČru destinace, dopravního módu a trasy. Obvykle se pracuje           s tzv. þtyĜfázovým modelem (Four-Stage Model, FSM); nejobecnČjší možností je kon-           strukce poptávkové funkce s využitím tvaru modelu rozložených zpoždČní ARDL.              186","ZávČreþné shrnutí                Tyto modely zavádČjí dynamiku, tj. umožĖují v obecné rovinČ odhadnout jak krátko-               dobý, tak dlouhodobý vliv zmČny. Jedním ze standardních nástrojĤ analyzujících               spotĜebitelské chování, a tedy poptávku potenciálních zákazníkĤ jsou dále modely bi-               nární a multinomiální volby. S ohledem na specifiþnost dat, která jsou pro odvČtví               železniþní dopravy k dispozici (obvykle pocházejících z výbČrových šetĜení na úrovni               jednotlivých subjektĤ), spadá tato problematika do specializované oblasti mikroeko-               nometrie. V analýze železniþního dopravního trhu se velmi þasto využívají techniky               známé z ekonometrie þasových Ĝad; konkrétnČ se jedná o problematiku testĤ staciona-               rity (jednotkového koĜene) a testĤ kointegrace.                     PĜi výkonu politiky hospodáĜské soutČže je mimoĜádnČ dĤležitá nákladová analý-               za odvČtví a jednotlivých firem. Vlastnosti železniþního odvČtví se obvykle odvozují               z parametrĤ nákladových funkcí odhadnutých pro reálný postup tvorby a poskytování               pĜepravních služeb, jiné studie mČĜí ekonomickou efektivnost železniþních dopravcĤ.               Za tímto úþelem se obvykle odhaduje nákladová (nebo produkþní) funkce tzv. hraniþní               firmy, tedy dopravce, který pĜi provozu minimalizuje náklady (maximalizuje produkt)               a používá nejlepší dostupnou technologii. V rámci nákladové analýzy je dĤležité zjiš-               tČní, zda je železniþní odvČtví pĜirozený monopol, což se obvykle zjišĢuje pomocí               testu subaditivity nákladové funkce; v tomto kontextu jsou velmi zajímavé studie               o separabilitČ infrastruktury a pĜepravy, tj. o tom, zda vertikální separace (unbundling)               nepĤsobí nárĤst celkových nákladĤ odvČtví. Na základČ takto provedené analýzy je               posuzován design a efektivita regulatorního rámce odvČtví vþetnČ cenové regulace pĜí-               stupu na dopravní cestu, což má dále podstatný vliv na efektivitu investic do               infrastruktury a na její ekonomické využití. Ze studií vyplývá poznatek, že optimálních               výsledkĤ bez regulace dosahují odvČtví s nízkou investiþní nároþností, což rozhodnČ               není pĜípad železnice; naopak regulace ceny za pĜístup k infrastruktuĜe je optimální,               pokud jsou investiþní náklady vysoké a informaþní asymetrie není pĜíliš velká.                    Jedním z podstatných krokĤ soutČžních autorit pĜi Ĝešení pĜípadĤ narušení konku-               rence je vymezení relevantního trhu. Pro toto vymezení existuje nČkolik metodických               postupĤ, z nichž ne všechny jsou vhodné pro specifické odvČtví dopravy. V evropské               praxi se v rámci ekonomiþtČjšího pĜístupu používá bČžnČ SSNIP test (Small but Signi-               ficant Non-transitory Increase in Price test), jehož základní podstatou je urþení               nejmenší možné skupiny dopravních služeb, které jsou považovány spotĜebitelem za               zastupitelné a které již nemají další blízký substitut. Podstatnou souþástí SSNIP testu               je kvantifikace vlivu chování spotĜebitelĤ na zisk dopravce, k þemuž je tĜeba znát pĜí-               jmové a nákladové funkce jednotlivých vyšetĜovaných dopravcĤ, a to ještČ vztažených               k vyšetĜovanému dopravnímu rameni; vzhledem k tomu, že taková data není ani pro               soutČžní autority snadné získat, je použitelnost SSNIP testu limitována.                    K vymezení relevantního trhu lze použít rĤzné jiné kvantitativní metody, které               slouží k pĜímé, þi nepĜímé aproximaci SSNIP testu, napĜíklad cenové testy, které jsou               þasto provádČny pĜedevším z dĤvodu nízké nároþnosti na vstupní data (vývoj cen               v þase je podstatnČ dostupnČjší než nákladové ukazatele), napĜ. v oblasti železniþní                                                                                      187","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            pĜepravy jsou ceny jízdného veĜejnČ známé, ale poþet cestujících nikoliv. Pro analýzu           spoleþného vývoje cen najdou uplatnČní þtyĜi empirické metody: korelace, testy stacio-           narity, kointegrace a Grangerova kauzalita.               Železniþní doprava je rovnČž specifická svou prostorovou strukturou; tvar           a technická charakteristika sítČ dopravních cest a navazující infrastruktury se podstatnČ           promítá do efektivity provozu a celkových hospodáĜských výsledkĤ odvČtví. Vzhle-           dem k tomu, že doprava umožĖuje propojení a funkþní integraci vzájemnČ oddČlených           míst hospodáĜského prostoru, má pro zkoumání potenciálu konkurence velký význam           analýza dopravních proudĤ. K nejvýznamnČjším metodám modelování  dopravních           proudĤ patĜí gravitaþní modely, dále metody GIS, regresní modelování, dopravní kon-           centraþní areály apod. Modelování dopravních proudĤ je možné provádČt jak v obecné           podobČ predikce prostorových interakcí, tak i v podobČ predikce dopravních proudĤ           zabezpeþovaných nákladní a osobní železniþní dopravou. PodobnČ jako jiné metody,           naráží i analýza dopravních proudĤ v železniþní dopravČ na nČkteré problémy spojené           s kalibrací  modelĤ, nastavením a pĜenositelností vstupních parametrĤ, nedostupností           vstupních dat apod. Geografická analýza je rovnČž nezbytná pro správné vymezení ge-           ografického relevantního trhu; zde je typickou metodou využívanou v železniþní           dopravČ O\&D (Origin\&Destination) využívající analýzu poþátkĤ a koncĤ hlavních           dopravních proudĤ daných produktĤ.               Na základČ teoretických konceptĤ a systemizovaných metod pro vyšetĜení inten-           zity konkurence na daném trhu, determinace defektĤ tČchto trhĤ, možností a omezení           regulaþních nástrojĤ atd. sestavují soutČžní instituce praktické guidelines postupĤ vý-           konu politiky hospodáĜské soutČže. Tyto guidelines jsou pro odvČtví železniþní           dopravy sestaveny na úrovni Evropské komise (Generálního Ĝeditelství pro hospodáĜ-           skou soutČž) i na úrovni jednotlivých  zemí, které v liberalizaci odvČtví železniþní           dopravy  postoupily  nejdále  a jejichž  regulatorní  orgány  se  tedy  logicky  setkávají           i s nejvČtším poþtem pĜípadĤ narušení konkurence na liberalizovaných trzích. Vzhle-           dem ke specifikĤm odvČtví železniþní dopravy a k promČnlivosti prostĜedí trhĤ, které           právČ procházejí zásadními institucionálními zmČnami, doznávají prĤbČžných zmČn           i guidelines  soutČžní politiky. Tyto guidelines musejí prĤbČžnČ reagovat na zmČny           struktury trhĤ, ale také na nové poznatky na poli teorie politiky hospodáĜské soutČže           a soutČžní ekonomie. Tato kniha systematicky shrnula dosavadní vývoj teoretických           východisek i praktických postupĤ pro odvČtví železniþní dopravy a pĜedstavila           perspektivu dalšího vývoje a užití teoretických metod pro jejich praktickou aplikaci.                         188","CONCLUSION                European reforms of rail transport are based on the concept of transport services mar-               ket liberalisation. Due to the fact that rail transport is a very distinctive service and has               undergone a very non-standard development in Europe (nationalisation and monopoli-               sation), implementation of liberalisation is not easy and straightforward. Although               European legal norms deal with the procedure and basic standards of liberalisation, the               way they are carried out in member countries of European Union is not the same,               which can be said about the intensity of the measures performed and the actual degree               of national transportation markets liberalisation, too. Three models of liberalisation               have been pressed since the 1990s: the Swedish, British and German models. Albeit               European reforms have headed towards the Swedish or British type from the be-               ginning, it is clear now that the German model will maintain a very strong position in               continental Europe. Therefore, greater attention should be paid to detecting breaches               of free competition rules in the industry, and to preventing misuse of dominant positi-               on held by national railway carriers on emerging transportation markets of Europe by               the means of appropriate setting of regulations and supervision over market functio-               ning.                    In the recent decades, European Committee (Directorate-General Competition)               has exercised the so-called more economic approach, which means that in addition to               legal formal procedures it incorporates economic analysis into the process of decision-               making. In the area of economic competition in the railway industry, it is possible to               use those several methods which ensure good results. Non-parametric method of DEA               (Data Envelopment Analysis) efficiency measurement is one of these; in order to con-               struct non-parametric limits related to the data observed, it takes advantage of the               linear programming method. Efficiency benchmark as stipulated according to this me-               thod consists in a relative difference connected to the limits construed; when it comes               to rail transport, this method is suitable, among others, for it does not need to consider               market valuation of inputs, but performance indicators (train-kilometres, passenger-               kilometres, ton-kilometres), which is – due to the fact that accessibility of the data in               the section is limited – a great advantage. Models of stochastic limits of SFM (Sto-               chastic Frontier Models) fall into the category of parametric methods for measuring               efficiency, and can be used in the rail industry as well. These facilitate estimations of               technical or allocative efficiency, and their  basic principle is that of the productive               (expense) function estimation. Difficulties in differentiating impacts of deregulation or               changes of business structure (i.e. by the means of a merger) from data changes is               a certain problem of these methods, especially if a period is examined, where a change               of regulative environment has occurred. This, however, is a typical feature of the               railway industry of these days. Another problem – which is also typical of railways –               connected with these methods is related to existence of a high potential for economies               of scale; therefore, it is necessary to distinguish the influence of individual company               effects, and features and development of the whole section.                                                                                      189","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb                When modelling the demand for transport, several consumers types are conside-           red; destination choice, transportation mode, and route are taken into account. A Four-           Stage Model (FSM) is usually exploited, the most general option being construction of           demand function which uses the shape of the ARDL (Autoregressive Distributed Lag           model). These models introduce dynamics, i.e. generally facilitate estimation of both           short-term and long-term impact of a change. Models of binary and multinomial chan-           ge are some of the other standard tools analyzing consumer behaviour and thus           demand of individual customers. With respect to the specificity of the data available           for the sector of railway transport (usually taken from selective surveys carried out on           the level of individual subjects), this issue is dealt with by a particular area of microe-           conometry. When analysing rail transport market, methods known from the           econometry of time series are taken advantage of very often; in particular, it is the is-           sue of tests of stationarity (unit root) and tests of co-integration.               When executing the competition policies, expense analysis of the industry and           individual companies is extremely important. Attributes of the railway industry are           usually derived from parameters of expense functions estimated for the real method of           creation and providing transport services; other studies measure economic efficiency           of rail operators. Expense (or productive) function of the frontier company, i.e. of an           operator which in its operation minimizes its expenses (maximizes its product) and           uses the best technologies available, is usually estimated for this purpose. It is impor-           tant to find out in the expense analysis whether or not the railway industry is a natural           monopoly; this is usually surveyed by the means of sub-additivity of the expense           function test. In this context, there are interesting studies which deal with separability           of infrastructure and operations, i.e. whether or not a vertical separation (unbundling)           results in an increase of total costs of the sector. Based on such an analysis, design and           efficiency of regulatory framework of the industry (including price regulation of the           access to the infrastructure) is assessed, which subsequently greatly influences effi-           ciency of investment into the infrastructure and its economic utilization. A finding           follows from studies claiming that optimum results devoid of regulation are achieved           by industries with low investment intensity, which is definitely not the case of railwa-           ys. Contrariwise, a regulation of the prices charged for access to infrastructure is           deemed optimal, should investment expenses be high and information asymmetry is           not excessively large.               To define a relevant market is one of the important steps a competition authority           must take when dealing with cases of competitive market violation. There are several           methods of such definition; however, not all of them are suitable for the specifics of           transport industry. It is a common practice in Europe that the SSNIP test (Small but           Significant Non-transitory Increase in Price test) is used as a part of the more econo-           mic approach. The essence of this test consists in defining the smallest possible group           of transport services which the consumer deems substitutable, and which have no other           close substitution. Quantification of the influence of consumer behaviour on             190","Conclusion                a operator’s profit is an important part of the SSNIP test, for which it is necessary to               know revenue and cost functions of individual operators under examination. These               functions must be related to the transport route examined. However, as such data are               not easily obtainable even for competition authorities, applicability of the SSNIP test               is limited.                    Various other quantitative methods can be used for defining relevant market,               which work for direct and indirect approximation of the SSNIP test: i.e. price tests               which are oftentimes carried out mainly due to the fact that they have little demands               when it comes to input data (prices development in time is much easier to obtain than               cost indicators); in rail transport, for example, prices of fare are known by the widest               public; on the other hand, though, numbers of passengers are not. Four empirical mo-               dels can be used for an analysis of common price development: correlation, tests of               stationarity, co-integration, and Granger causality test.                     Rail transport is specific by its spatial structure, too: the shape and technological               characteristics of the transport route network and connecting infrastructure reflect               themselves greatly in operation efficiency and total economic results of the industry.               Due to the fact that transportation facilitates connection and functional integration of               mutually distant places in the economic space, an analysis of traffic flows is very valu-               able for examining of competition potential. Gravity models, GIS methods, regressive               modelling, transportation concentration areas etc. are some of the most important met-               hods used for modelling of traffic flows. Modelling of traffic flows is possible to carry               out in a general way, i.e. as a prediction of spatial interactions, and as prediction of               traffic flows ensured by freight and passenger traffic. Similarly to other methods,               traffic flow analysis in the railway industry has to cope with certain problems related               to model calibration, setting and portability of input parameters, unavailability of input               data etc. For a correct delimitation of geographic relevant market, a geographic analy-               sis is necessary, too; here, a D\&O (Destination \& Origin) method working with an               analysis of beginnings and ends of traffic flows of given products is a typical method               used in rail transport.                    Based on theoretical concepts and systemized methods used for examining inten-               sity of competition in a market, determination of defects in these markets, possibilities               and limitations of regulative tools etc., competition authorities compile practical guide-               lines discussing procedures of executing competition policy. For the railway industry,               these guidelines have been drawn up on the level of European Union (Directorate-               General Competition) and individual countries alike. This concerns those countries               which have made the greatest progress in rail transport liberalisation, and whose regu-               latory institutions thus logically have to deal with the largest number of competition               violations in liberalized markets. Due to particularities of rail transport and changeabi-               lity of environments in market which  are currently undergoing fundamental               institutional changes, guidelines for competition policies have been gradually changed               as well. These guidelines must continuously react not only to changes in the structure                                                                                      191","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            of markets, but to new pieces of knowledge obtained in policies of economic compe-           tition theory and competition economics. This book has summarized methodically the           existing development of both theoretical foundations and practical methods applied in           the railway industry, and has outlined a prospect of future development and use of           theoretical methods for their practical application.                                                                        192","VċCNÝ REJSTěÍK                access charge. viz cena   efekt rezerv, 35          multionomiální probit,                  klíþového vstupu                                   50                                         Evropská komise, 23,               analýza datových obalĤ.     167                     nákladová efektivnost,                  viz DEA                                            76                                         falešná korelace, 107               ARIMA, 146                                          nákladová funkce, 40                                         foreclosure. viz vylou-               asymptotická normalita,     þení                    neefektivita, 36                  38                                         ECPR, 86                  odpor prostĜedí, 142               celofánový klam, 111,                  171                    funkce vzdálenosti, 36    OECD, 37, 104               cena klíþového vstupu,    gravitaþní modely, 141    Office of Fair Trading                  80                                                 [the], 107, 170                                         hodnota technické efek-               Competition Appeal          tivnosti, 70            opatrná oþekávání, 81                  Tribunal [the], 170                              open access, 22, 26, 92                                         infrastruktura, 89, 96               Competition                                         PAKT, 115                  Commission [the],      integrace, 20                  170                                              panelový model, 37                                         Intermodální konkuren-               contestable market. viz     ce, 15                  podstatné oslabení                  dobyvatelné trhy                                   hospodáĜské soutČže,                                         Intermodální shift, 146,    170               CournotĤv                                           160                     polonormální rozdČlení,                  duopol, 81                                         jednotkový koĜen, 59        36                  oligopol, 85                                         komplementarita, 75       poptávka, 45, 54, 86               cream skimming, 26                                         kritická ztráta, 111, 126   preauction knockout,               ýeské dráhy, 121                                      115                                         Markov Chain Monte               þtyĜfázový model, 45                                produkþní funkce, 37                                           Carlo, 36               DEA, 33                                               hraniþní, 76                                         Merger Assessment               decision making unit,       Guidelines, 170         prĤzkum, 112, 123                  34                                               pĜekážky vstupu na trh,                                         mixed logit, 52               dČlba pĜepravní práce.                                29                  viz modal split        mobilní etnografie, 132   pĜíjmová neutralita, 90                Deutsche Bahn, 172,       modal split, 137          pĜístup tĜetích stran. viz                  178, 181               modifikované OLS, 36        Third party access               dobyvatelné trhy, 113     monopol, 73               Ramseyho ocenČní, 87                dopravní sítČ, 135, 136   MULTIMOORA, 35            reforma                                                                     britská, 24               dvojí marginalizace, 97   multinomiální logit, 51                                                                     nČmecká, 25, 172                                                                                      193","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb              švédská, 24             subaditivita, 74         úspory, 17           reformy, 77               sunk costs, 15, 154, 171   z hustoty, 16, 17, 39           regulace cen, 83, 94      switching costs, 171     z rozsahu, 15, 39, 44,           Royova identita, 54       SŽDC, 29                   171            SFA, 76                                            vysokorychlostní želez-                                     test           Shephardovo lemma, 55                                nice, 149                                       comparability, 107           Shipment test, 152                                 vymezení trhu, 113                                       Dickey-Fuller, 58,           sítČ, 31                      108                  vertikální integrace, 20,                                                                80, 85, 92           síĢový efekt, 32, 154,      GUPPI, 114             171                                              vertikální separace, 94,                                       jednotkového koĜene,     viz unbundling           slack efekt, 35               59                                                              veĜejná soutČž, 22, 26           spillover, 89               kointegrace, 59                                                              vylouþení, 80           Spoleþná dopravní poli-     SSNIP, 110, 151,             tika, 20                    152, 168, 170, 187   wary beliefs. viz opatrná                                                                oþekávání           Spolkový úĜad pro           subaditivity náklado-             ochranu hospodáĜské         vé funkce, 74, 187   utopené náklady. viz             soutČže. viz Bun-                                  sunk costs             deskartellamt           Third party access, 77   Železniþní infrastruktu-                                     unbundling, 20, 85           stochastická hraniþní                                ra, 18             analýza. viz SFA        ÚĜad pro ochranu hos-    žetonový mechanismus,                                       podáĜské soutČže,           Student Agency, 121                                  118                                       127                                      194","JMENNÝ REJSTěÍK               Abrantes-Metz, 119        Coe, 108                  Growitsch, 17               Adey, 132                 Coelli, 33, 35            Guiver, 147               Alexanderson, 113, 114    Cochrane, 142             Guthrie, 21               Amsler, 36                Cooper, 69                Hall, 135, 136               Aoyagi, 116               Cortés, 17                Hart, 81               Armstrong, 87, 88         Couto, 79, 149            Hendricks, 115               Asche, 108                Cresswell, 133            Herranz, 149               Athey, 117                Daljord, 172              Hesse, 133               Bajari, 118               Davis, 103, 104, 108      Hibbs, 18                Baker, 104, 110           de Voldere, 152           Hlaviþka, 142               Baldwin, 119              Devai, 114                Hopenhayn, 117               Baltagi, 58               Douglas, 55               HorĖák, 138               Banker, 33, 64            Duval, 135, 136, 142      Hultén, 113, 114               Basariü, 137              Ehrmann, 20               Hunold, 173               Baumol, 86, 113           Emrouznejad, 33           Hüschelrath, 111               Beck, 25                  Engle, 59                 Chang, 59               Becker, 114               Farrel, 33                Charlton, 140               Bender, 151, 152, 171     Forni, 108                Charnes, 62               Betancor, 149             Foros, 93                 Chmelík, 144               Bhat, 53                  Freudental-Pedersen,      Choi, 59               bid rigging, 114            132                     Christie, 144                                         Friebel, 77               Bishop, 109                                         Ishii, 118               Bitzan, 73, 74            Froeb, 107                Ivaldi, 74               Black, 135, 137, 142      Gajewski, 34              Jain, 147                                         Garcés, 103, 105, 108               Boshoff, 108, 109                                   Jara-Díaz, 17               Bouttes, 23               Gašparík, 140             Jegede, 147                                         Gaudry, 152               Brenan, 170                                         Jeong, 170               Brilon, 135, 136          Gaynor, 111               Jiménez, 149                                         Ghahroodi, 54               Burda, 53                                           Joviü, 137               Cantos, 67, 77, 79        Gibb, 140                 kartel, 114               Carrol, 37                Götz, 151                 Kato, 53                                         Graham, 35, 79, 149               Castelar, 53                                        Keeler, 15, 16                                         Granger, 59                                                                                      195","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            Khadaroo, 144             Moresi, 114              Schwartz, 81           Knieps, 167               Motta, 103               Sivileviþius, 140           Knowles, 149              Murat, 142               Skrypacz, 117           Kolb, 112                 Nash, 22, 26, 27, 113    Sleuwaegen, 152            Koop, 59                  Neven, 23                Smit, 146           Kotakorpi, 90, 93         Nilsson, 24, 113         Sorgard, 172           Kozel, 112                O'Brien, 81              specifika, 14           Kraft, 146                Oswald, 146              Stehmann, 167           Krause, 108               Oum, 73                  Stigler, 106           Križan, 138               OuĜedníþek, 138          Stubbs, 147           KvČtoĖ, 138               Pakula, 151              Szczyrba, 142           Ladousse, 149             Pavlíþek, 140            Thill, 142           Laffont, 89               Pergelova, 34            Thomassen, 172           Lalive, 113, 173          Pesendorfer, 117         Thompson, 22, 69, 147           Lekka, 147                Pittman, 20              Tierney, 112           Lesban, 23                Porter, 117              Tirole, 81, 89            Lewis, 88                 Preston, 27              Tone, 64           Luoma, 142                Pšenka, 138              Touring Bohemia, 125           Mankiw, 27, 85            Pütz, 167                Tsamboulas, 147           Marada, 138               Quah, 58                 Tsionas, 38           Maskelinjnaitơ, 140        Roy, 142                 Turton, 137           Massey, 170               Rubinfeld, 111           Uhm, 170           Mathewson, 80             Sappington, 88           Urbánková, 138           McAfee, 81, 115           Seabright, 28            Urry, 132           McArthur, 142             Seetanah, 144            Vanþura, 146           McBride, 135, 136         Segal, 81                Vareda, 90, 93           McCullough, 21, 74        Shaw, 133                Vespermann, 147           McMillan, 115             Shen, 142                Vickerman, 135, 136           Memaria, 170              Sherwin, 106, 110        Vickers, 85           Merriman, 133             Shires, 177              Victor, 146           Mikkonen, 142             Schafer, 146             Vowles, 140           Miller, 147               Schaffer, 81             Vrenken, 147            Mizutani, 79              Schmutzler, 113, 173     Wald, 147             196","Jmenný rejstĜík                Walker, 16, 109           White, 83                 Wolmar, 140               Wardman, 177              Williams, 146             Ye, 118               Waters, 39                Wills, 108                Zanin, 149               Werden, 103, 107, 111     Wills-Johnson, 74         Zenger, 167                Wetzel, 17, 79            Winter, 80                Zitrický, 140               Whinston, 27, 81, 85      Wolf, 173                 Zona, 117                                                                                                                                             197","SEZNAM ZKRATEK                   ADF  Augmented Dickey-Fuller test                  AIDS  Almost Ideal Demand System                  AIM  Asymptoticky ideální model (asymptotically ideal model)                 ARDL Autoregresivní model distribuovaných zpoždČní            ARMA/ARIM  Autoregresivní (integrovaný) model klouzavých souþtĤ                    A                  BCM  Bid coordination mechanism                 COLS Corrected-OLS                  CTP Spoleþná dopravní politika EU                  DEA Analýza datových obalĤ (data envelopment analysis)                  DMU  Rozhodující jednotka (decision making unit)                  ECIS  European Centre for Infrastructure Studies                  ECM Model korekce chyb                 ECPR  Efficient component pricing rule                   EK Evropská komise                  FSM  ýtyĜfázový model (four-stage model)                  GEF  Obecná exponenciální forma (general exponential form)                   GIS Geografický informaþní systém                 GUPPI  Gross Upward Pricing Pressure Index                  HKX Hamburk-Kolín-Expres                   HL Hierarchický logit                  IMF Mezinárodní mČnový fond              IPV (aukce)  (Aukce) s nezávislým soukromým ocenČním (independent private value)                 KPSS Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin test               LA-AIDS Lineární aproximace AIDS                  MAG Merger Assessment Guidelines                   ML Mixed logit                  MNL Multionomiální logit                 MOLS Modified OLS            MULTIMOOR  Multi-Objective Optimization plus Full Multiplicative Form                    A                 NDEA SíĢová (network) DEA                 OECD  Organizace pro hospodáĜskou spolupráci a rozvoj                  OFT  Office of Fair Trading                  OLS Metoda nejmenších þtvercĤ (ordinary least squares)              198","Seznam zkratek                         OP   Ordered probit                      PAKT Preauction knockout                    Q-AIDS Kvadratický AIDS                        RP   Odhalené (revealed) preference                      RPM  Omezení cen pro další prodej (resale price maintance)                           Metoda stochastických mezí s využitím distanþních funkcí (Stochastic distance function fron-                      SDFF                           tier)                           Metoda stochastické hraniþní analýzy  (stochastic frontier analysis / stochastic frontier mo-                  SFA / SFM                           dels)                        SP   Udávané (stated) preference                     SSNIP  Small but Significant, Non-transitory Increase in Price test                       UIC  Union Internationale des Chemins de Fer / International Union of Railways                     ÚOHS ÚĜad na ochranu hospodáĜské soutČže                      VAR  Vektorový autoregresní model                      VRM Vehicle-revenue miles                                                                                                                                199","SEZNAM POUŽITÉ LITERATURY             1.   KONKURENCE NA ŽELEZNICI – TEORIE A REALITA           [1]   Alexandersson, G. – Hultén, S. (2008) The Swedish Railway Deregulation Path. Review Of Network Eco-               nomics, 7(1), Pp. 18–36. DOI: 10.2202/1446-9022.1136           [2]   Armstrong, M., Sappington, D. E. M. (2006) Regulation, Competition, And Liberalization. Journal Of               Economic Literature, Vol. 44, No. 2 Pp. 325–366. DOI: 10.1257/jel.44.2.325           [3]   Arthur, W. B. (1994) Increasing Returns And Path Dependence In The Economy. Ann Arbor: University               Of Michigan Press           [4]   Bamford, C. G. (2001) Transport Economies. Studies In Economics And Business. Oxford: Heinemann           [5]   Beck, A. (2011) Barriers To Entry In Rail Passenger Services: Empirical Evidence For Tendering Proce-               dures In Germany. European Journal of Transport and Infrastructure Research, 11(1). January 2011, Pp.               20–41           [6]   Bender, Ch.  M. – Götz,  G. – Pakula, B. (2011) Effective Competition: Its Importance and Relevance               for Network Industries. Intereconomics, 1, pp. 4–10           [7]   Boone, J. – Ours, J. van – Wiel, H. van der (2007) How (not) to Measure Competition. CPB Discussion               Papers, No. 91, CPB Netherlands Bureau for Economic Policy Analysis           [8]   Bouttes, J. P., Leban, R. (1995) Competition And Regulation In Europe's Network Industries From Theo-               retical Approach To  Sectorial Application.  Utilities  Policy,  Vol. 5, No.  2, pp. 127–146.  DOI:               10.1016/0957-1787(95)00025-U           [9]   Bruinsma, F. – Rietveld, S. (1998) Is Transport Infrastructure Effective? Berlin: Springer-verlag           [10]  Button, K. J. (1998) The Good, The Bad And The Forgettable – Or Lessons The Us Can Learn From Eu-               ropean Transport Policy.  Journal Of Transport Geography,  Vol. 6, No. 4, s. 285–294.  DOI:               10.1016/S0966-6923(98)00013-1           [11]  Callan, S. – Thomas, J. (1992) Cost Differentials Among Household Goods Carriers. Journal Of Trans-               port Economics And Policy No. 26/1992, s. 19–34           [12]  Campos, J. – Cantos, P. (2000) Railways. In: Estache, A. – Rus, G. de (eds.) Privatization And Regulati-               on Of Transport Infrastructure. Guidelines For Policymakers And Regulators. Wbi Development Studies.               Washington D.C.: The World Bank, s. 171–234           [13]  Cantos, P. (2000) A Subadditivity Test For The Cost Function  Of The Principal European Railways.               Transport Reviews No. 20/2000, s. 275–290. DOI: 10.1080/014416400412814           [14]  Caves, D. W – Christensen, L. R – Tretheway, M. W – Windle, R. J. (1987) An assessment of the effi-               ciency effects of U.S. airline deregulation via an international comparison. In: E. E. Bailey (Ed.), Public               regulation: New perspectives on institutions and policies (pp. 285–320): Cambridge: MIT Press           [15]  Caves, D. W. – Christensen, L. R. – Swanson, J. A. (1980) Productivity in U.S. railroads, 1951–1974.               Bell Journal of Economics, 11, s. 166–181           [16]  Cox, J. C., Offerman, T., Olson, M. A., Schram, J. H. C. (2002): Competiiton For Versus On The Rails: A               Laboratory Experiment. International Economic Review.           [17]  David, P. A. (1993) Path Dependence And Predictability In Dynamic Systems With Local Network Ex-               ternalities: A Paradigm For Historical Economics. In: Foray, D. – Freeman, C. (eds.) Technology And The               Wealth Of Nations: The Dynamics Of Constructed Advantage. London: Pinter           [18]  Drahotský, I. – Peltrám, A. (2001) Teoretické problémy dopravní politiky se zĜetelem na pĜijetí do Evrop-               ské unie. Pardubice: Univerzita Pardubice           [19]  Drew, J. – Nash, C. (2011) Vertical Separation Of Railway Infrastructure – Does It Always Make Sense?               Working Paper 594, Institute For Transport Studies, University Of Leeds             200","Seznam použité literatury                [20]  Estache, A. – Rus, G. de (eds) (2000) Privatization And Regulation Of Transport Infrastructure. Guideli-                    nes For Policymakers And Regulators. Wbi Development Studies. Washington DC: The World Bank               [21]  European Commission  (2011a) Pokyny k použitelnosti þlánku 101 smlouvy o fungování Evropské unie                    na dohody o horizontální spolupráci, SdČlení Komise, ÚĜední vČstník Evropských spoleþenství 2011/c                    11/01               [22]  European Commission  (2011b) Oznámení Komise o osvČdþených postupech pro vedení Ĝízení týkajících                    se þlánkĤ 101 A 102 Sfeu, SdČlení Komise, ÚĜední vČstník Evropských spoleþenství 2011/c 308/06               [23]  European Commission (2004) Guidelines on the Application of Article 81(3) of the Treaty 2004/c 101/08               [24]  European Commission (2010) Pokyny k vertikálním omezením, SdČlení Komise, ÚĜední vČstník Evrop-                    ských spoleþenství 2010/c 130/01               [25]  European Council (1962) NaĜízení Rady ý. 17, kterým se provádČjí þlánky 85 a 86 smlouvy o ES, 13/204               [26]  European Council (2003) NaĜízení Rady ý. 1/2003 o provádČní pravidel hospodáĜské soutČže stanove-                    ných v þláncích 81 a 82 smlouvy, L 1/1               [27]  European Council (2009) NaĜízení Rady  ý. 169/2009  o uplatĖování pravidel hospodáĜské soutČže                    v dopravČ po železnici, silnici a vnitrozemských vodních cestách, L 61/1               [28]  Evropská komise (1996) A strategy for revitalizing the Community's railways. COM(96) 421 (Bílá kni-                    ha), Brusel               [29]  Evropská komise (2007) SdČleni Komise RadČ a Evropskému parlamentu o vývoji na železniþním trhu.                    KOM(2007) 609               [30]  Farrell, J. – Klemperer, P. (2007) Coordination And Lock-in: Competition With Switching Costs And                    Network Effects. In: Armstrong, M – Porter, R. (eds) Handbook Of Industrial Organization, Vol. 3, El-                    sevier B.v               [31]  Fischer, P. A. – Bitzan, J. – Tolliver, D. (2001) Analysis Of Economies Of Size And Density For Short                    Line Railroads. Fargo: North Dakota State University               [32]  Friedlander, A. et al. (1993) Rail Costs and Capital Adjustments in a Quasi-regulated Environment. Jour-                    nal of Transport Economics and Policy N° 27, s. 131–152               [33]  Gagné, R. (1990) On The Relevant Elasticity Estimates For Cost Structure Analysis Of The Trucking                    Industry. The Review Of Economics Statistics, Vol. 72, s. 160–164. DOI: 10.2307/2109754               [34]  Gerondeau, C. (1997): Transport In Europe. London: Artech House               [35]  Gomez-Ibanez, J. A. – Rus, G. de (2006): Competition In The Railway Industry. Edward Elgar.               [36]  Guthrie, G. (2006) Regulating Infrastructure: The Impact On Risk And Investment. Journal Of Economic                    Literature, Vol. 44, No. 4 pp. 925–972. DOI: 10.1257/jel.44.4.925               [37]  Hausman, J. – Myers, S. (2002) Regulating The United States Railroads: The Effects Of Sunk Costs And                    Asymmetric Risk.  Journal Of Regulatory Economics,  Vol. 22, No.  3, s. 287–310.  DOI:                    10.1023/A:1020822228646               [38]  Hausman, J. A. – Sidak, J. G. (2007) Evaluating Market Power Using Competitive Benchmark Pricing                    Instead of the Herfindahl-Hirschman Index. Antitrust Law Journal, 74/2, s. 387–407               [39]  Heatley, D. (2009) The History And Future Of Railways In New Zealand. Working Paper. New Zealand                    Insitute For The Study Of Competition And Regulation.               [40]  Heatley, D. (2009): The History And Future Of Railways In New Zealand. Working Paper. New Zealand                    Insitute For The Study Of Competition And Regulation.               [41]  Hibbs, J. (2003) Transport Economics And Policy: A Practical Analysis Of Performance, Efficiency And                    Marketing Objectives. London: Kogan Page                                                                                        201","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            [42]  Hirschhausen, C. von (2002) Modernizing Infrastructure In Transformation Economies: Paving The Way               To European Enlargement. Cheltenham: Edward Elgar           [43]  IBM (2011): “Rail Liberalization Index. Market Opening: comparison of the rail markets of the Member               States of the European Union, Switzerland and Norway.” IBM Global Business Services.           [44]  Ivaldi, M. – Mcculough, G. J. (2004) Subadditivity Tests For Network Separation With An Application To               U.S. Railroads. Toulouse: Cict, dostupné z: <http://papers.ssrn.com/sol3/results.cfm>           [45]  Jara-Díaz, S. R. – Cortés, C. – Ponce, F. (2001) Number Of Points Served And Economies Of Spatial               Scope In Transport Cost Functions. Journal Of Transport Economics And Policy, Vol. 35, No. 2, s. 327–               342           [46]  Kahn, A. E. (2006) Telecommunications: The Transition from Regulation to Antitrust. Journal on Tele-               communications and High Technology Law, 5/2006, s. 159–188           [47]  Katz, M. L. – Shapiro, C. (1985) Network Externalities, Competition, And Compatibility. The American               Economic Review, Vol. 75/1985, No. 3, s. 424–440           [48]  Keeler, T. E. (1974) Railroads Costs, Returns To Scale, And Excess Capacity. Review Of Economics And               Statistics, No. Lvi, s. 201–208           [49]  Kloutvor, J. – Šíp, E. – Vorlíþek, J. (2001) Železnice jako souþást dopravního trhu. Praha: Liberální Insti-               tut           [50]  Kvizda, M. (2006) Ekonomické dČjiny železniþní sítČ  ýeské republiky – mýty, omyly a iluze               v hospodáĜské politice a path dependence železných drah. Brno: Masarykova univerzita           [51]  Kvizda, M. (2007) Vertikální integrace versus separace v železniþní dopravČ – cui bono?. In Rozvoj sys-               témĤ osobní dopravy z hlediska respektování požadavkĤ uživatele. Pardubice: Univerzita Pardubice, s.               103–109           [52]  Kvizda, M. (2008) Unbundling a konkurence na železnici. In: Kvizda, M. – Tomeš, Z. (eds.) Konkuren-               ceschopnost a konkurence v železniþní dopravČ - ekonomické a regionální aspekty regulace               konkurenþního prostĜedí. Brno: Tribun, s. 7–20           [53]  Kvizda, M. (2010)  Impacts  of Unbundling on Competitiveness of  Railways. Železniþná doprava               a logistika, vol. 2010, no. 02, s. 66–72           [54]  Kvizda, M. (2011) Vymezování relevantního trhu v odvČtví železniþní dopravy. In: Regulace konkurenþ-               ního prostĜedí na železnici – teorie v centru a praxe v regionech. Brno: Masarykova univerzita MuniPress,               s. 49–64           [55]  Lalive, R. – Schmutzler, A. (2008) Exploring The Effects Of Competition For Railway Markets. Interna-               tional Journal Of Industrial Organization, Vol. 26/2, Pp. 443–458. DOI: 10.1016/j.ijindorg.2007.02.005           [56]  Liebowitz, S. J., Margolis, S. E. (1995) Path Dependence, Lock-in And History. Journal Of Law, Econo-               mics, And Organization. No. 11/1995, s. 205–226           [57]  Link, H. (2004) Rail infrastructure charging and on-track competition in Germany. International Journal               of Transport Management 2 (2004) s. 17–27. DOI: 10.1016/j.ijtm.2004.05.002           [58]  Mankiw, N. G. – Whinston, M. D. (1986) Free Entry And Social Inefficiency. RAND Journal Of Econo-               mics, vol. 17, issue 1, pages 48–58. DOI: 10.2307/2555627           [59]  McGeehan, H. (1993) Railway Costs And Productivity Growth. Journal Of Transport Economics And               Policy, No. 27, s. 19-32           [60]  Mitchell, A. (1997) Private Enterprise Or  Public Service?  The Eastern Railway Company And The               French State In The  Nineteenth Century.  The Journal Of Modern History,  No. 69, s. 18–41.  DOI:               10.1086/245439           [61]  Nash, C. – Nilsson, J. E. – Link, H. (2011) Comparing Three Models For Introduction Of Competition               Into Railways – Is A Big Wolf So Bad After All? Working Paper 2011:19, Centre For Transport Studies             202","Seznam použité literatury                [62]  Nash, C. – Rivera-Trujillo, C. (2004) Rail Regulatory Reform In Europe – Principles And Practice. Paper                    Presented At The Stella Focus Group 5, Athens, June 2004               [63]  Nash, C. – Wardman, M. – Button, K. J. – Nijkamp, P. (2002) Railways. Chaltenham: Edward Elgar Pu-                    blishing               [64]  Nash, C. (1985) European Rail Comparisons: What Can We Learn? In: Button, K. – Pitfield, P. (eds.)                    International Railway Economics: studies in management and efficiency. Aldershot, Hampshire: Avebury               [65]  Nash, C. (1992)  Appraisal  Of Rail Projects.  Project Appraisal,  Vol. 7, No. 4, P. 211–218. DOI:                    10.1080/02688867.1992.9726870               [66]  Nash, C. (1997): The Separation Of Operation From Infrastructure In The Provision Of Railway Services:                    The British Experience. In: Ecmt (ed.) The Separation Of Operation From Infrstructure In The Provision                    Of Railway Service (pp. 53–89), Oecd, Paris, France.               [67]  Nash, C. (2002): Regulatory Reform In Rail Transport – The Uk Experience. Swedish. Economic Policy                    Review, 9, s. 257–286               [68]  Nash, C. (2008) Passenger Railway Reform In The Last 20 Years – European Experience Reconsidered.                    Research In Transportation Economics, Vol. 22, pp. 61–70. DOI: 10.1016/j.retrec.2008.05.020               [69]  Nash, C. (2010) European Rail Reform And Passenger Services – The Next Steps. Research In Transpor-                    tation Economics, Vol. 20, pp. 204–211. DOI: 10.1016/j.retrec.2010.07.025               [70]  Nash, C. (2011a): Competition And Regulation In Rail Transport. In: Handbook Of Transport Econo-                    mics.(2) – Open Access X Competitive Tendering               [71]  Nash, C.  (2011b)  European Union Transport Policy And Sustainability. The Role Of Rail.conference                    Paper               [72]  Neven, D. J. (2006) Competition Economics And Antitrust In Europe. Economic Policy, October 2006,                    pp. 741–791               [73]  Newbery, D. M. (1999) Privatization, Restructuring, And Regulation Of Network Utilities. Cambridge:                    Mit Press               [74]  Nilsson, J. (2002) Restructuring Sweden’s Railways: The Unintentional Deregulation. Swedish Economic                    Policy Review, 9(2), pp 229–254.               [75]  Olsson, N. O. E. – Okland, A. – Halvorsen, S. B. (2012): Consequences Of Differences In Cost-benefit                    Methodology In Railway Infrastructure Appraisal – A Comparison Between Selected Countries. Trans-                    port Policy, Vol. 22, Pp. 29-35               [76]  Pietrantonio, L. Di, Pelkmans, J. (2004) The Economics Of EU Railway Reform. Bruges European Eco-                    nomic Policy Briefings, Bruges: College Of Europe               [77]  Pittman, R. (2003) Vertical Restructuring (or Not) Of The Infrastructure Sectors Of Transition Econo-                    mies. Journal Of Industry Competition And Trade 2003/3, s. 5–26               [78]  Pittman, R. (2005) Structural Separation To Create Competition? The Case Of Freight Railways. Review                    Of Network Economics, Vol. 4, No. 3, s. 181–196               [79]  Preston, J. – Whelan, G. – Wardman, M. (1999): An Analysis Of The Potential For On-track Competition                    In The British Passenger Rail Industry. Journal of Transport Economics and Policy, Vol. 33, Part 1, pp.                    77–94               [80]  Preston, J. (1994): The Economics Of Rail Privatization. Paper, Paris: L´ecole Polytechnique               [81]  Puffert, D. J. (2002) Path Dependence In Spatial Networks: The Standardization Of Railway Track Gau-                    ge. Explorations In Economic History 39/2002, s. 282–314               [82]  Puffert, D. J. (2009) Tracks Across Continents, Path Through History: The Economic Dynamics Of Stan-                    dardization In Railway Gauge. Chicago: University Of Chicago Press                                                                                       203","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            [83]  Quinet, E. – Vickerman, R. (2004) Principles Of Transport Economies. Cheltenham And Northampton:               Edward Elgar           [84]  Seabright  et al. (2003)  The Economics Of  Passenger Rail  Transport. A Survey. Working  Paper.  Idei.               Toulousse           [85]  Slaný, A. et al. (2003) Makroekonomická analýza a hospodáĜská politika. Vyd. 1. Praha: C.H. Beck, xiii,               375 s.           [86]  Smith, A. S. J. (2006) Are Britain's Railways Costing Too Much? Perspectives Based On Tfp Compari-               sons With British Rail 1963–2002. Journal Of Transport Economics And Policy, Vol. 40, No. 1, s. 1–44           [87]  Stelling, P. – Jensen, A. (2005) Train Operator’s Economies Of Scale And Business Strategies. Third               Conference On Railroad Industry Structure, Competition And Investment: Stockholm School Of Econo-               mics, dostupné z: <http://www.hhs.se/nr/rdonlyres/c090feac-bb96-40a2-9306-               3c8f9a9dc662/0/stelling_and_jensen_train_operators_economies_of_scale.pdf>           [88]  Tay, R. (2002) The Prisoner’s Dilemma And Vehicle Safety. Some Policy Implications.  Journal Of               Transport Economics And Policy. Vol. 36, No. 3, s. 491–495           [89]  Thompson (1997) The Benefits Of Separating Rail Infrastructure From Operations. Public Policy For The               Private Sector, No 135/1997           [90]  Tomeš, Z. – Pospíšil, T. (2006) Ekonomické aspekty železniþní dopravy. Brno: Masarykova univerzita           [91]  United Nations (2003): The Restructuring Of Railways. Working Paper. Economic And Social Commis-               sion For Asia And The Pacific           [92]  Vickers, J. (1995) Competition and Regulation in Vertically Related Markets, Review of Economic Stu-               dies vol. 62, no. 1, pp. 1–17. DOI: 10.2307/2297839           [93]  Walker, T. (1992) Network Economies Of Scale In Short And Truckload Operations. Journal Of Trans-               port Economics And Policy, No. 26/1992, s. 3–17           [94]  Wetzel, H. – Growitsch, C. (2006) Economies Of Scope In European Railways: An Efficiency Analysis.               Iwh-discussion Paper 5, Halle: Intitut Für Wirtschaftsforschung Halle           [95]  Winston, C. (1985): Conceptual Developments In The Economics Of Transportation: An Interpretative               Survay. Jouranl Of Economic Literature N° 23/1985, S. 57–94           [96]  Wolmar, C. (2005): On The Wrong Line. How Ideology And Incompetence Wrecked Britain´s Railways.               London: Aurum Press           [97]  Xu, K. – Windle, R. – Grimm, C. – Corsi, T. (1994): Re-evaluating Returns To Scale In Transport. Jour-               nal Of Transport Economics And Policy, Vol. 28, pp. 275–286           [98]  Ying, J. (1992): On Calculating Cost Elasticities. The Logistics And Transportation Review, Vol. 28, pp.               231–235            2.   KVANTITATIVNÍ NÁSTROJE MODELOVÁNÍ ŽELEZNIýNÍHO           DOPRAVNÍHO TRHU           [99]  Ahlgren, N. – Juselius, M. (2012) Tests for cointegration rank and the initial condition. Empirical Eco-               nomics, 42, 667–691. DOI: 10.1007/s00181-010-0442-z           [100]  Al-Najjar, S. M – Al-Jaybajy, M. A. (2012) Application of Data Envelopment Analysis to Measure the               Technical Efficiency of Oil Refineries: A Case Study. International Journal of Business Administration,               32(5), 64–77           [101]  Amsler, C. – Lee, Y. H. – Schmidt, P. (2009) A Survey of Stochastic Frontier Models and Likely Future               Developments. Seoul Journal of Eocomics, 22(1), 5–27           [102]  Babcock, M. W. – Lu, X – Norton, J. (1999) Time series forecasting of quarterly railroad grain carloa-               dings. Transportation Research Part E, 35, 43–57. DOI: 10.1016/S1366-5545(98)00024-6             204","Seznam použité literatury                [103]  Balcombe, R. – Mackett, R. – Paulley, N. – Preston, J. – Shires, J. – Titheridge, H. – Wardman, M. –                    White, P. (2004) The Demand for Public Transport: A Practical Guide. Transport Research Laboratory,                    UK               [104]  Baltagi, B. H. (2008) Econometric Analysis of Panel Data. 4th edition. John Wiley \& Sons.               [105]  Banker, R. D. – Charnes, A. – Cooper, W. W. (1984) Some Models for Estimating Technical and Scale                    Inefficiencies in Data Envelopment Analysis.  Management Science, 30(9), 1078–1092. DOI:                    10.1287/mnsc.30.9.1078               [106]  Banks, J. – Blundell, R. – Lewbel, A. (1997) Quadratic Engel curves and consumer demand. Review of                    Economics and Statistics, 79, 527–539. DOI: 10.1162/003465397557015               [107]  Barnett, W. A. – Jonas, A. (1983) The Müntz-Szatz demand system: An application of a globally well                    behaved series expansion. Economics Letters, 11, 337–342. DOI: 10.1016/0165-1765(83)90026-5               [108]  Barnett, W. A. – Serletis  A. (2008) Consumer preferences and demand systems, Journal of Econome-                    trics, 147,  210–224. DOI: 10.1016/j.jeconom.2008.09.009               [109]  Barnett, W. A. (1983a) Definitions of second-order approximation and of flexible functional form. Eco-                    nomics Letters, 12, 31–35. DOI: 10.1016/0165-1765(83)90108-8               [110]  Barnett, W. A. (1983b) New indices of money supply and the flexible Laurent demand systém, Journal of                    Business and Economic Statistics, 1, 7–23               [111]  Baten, M. A. – Kamil, A. A.  – Haque, M. A. (2009) Modeling technical inefficiencies effects in                    a stochastic frontier production function for panel data. African Journal of Agricultural Research, 4(12),                    1374–1382               [112]  Baten, M. A. – Kamil, A. A. (2011) A stochastic frontier model for measuring online bank profit effi-                    ciency. South African Journal of Business Management, 42(3), 49–59               [113]  Beenstock, M. – Feldman, D. – Felsenstein, D. (2012) Testing for Unit Roots and Cointegration in Spatial                    Cross-Section Data. Spatial Economics Analysis, 7(2), 203–222               [114]  Bekó, J. (2004) Some Evidence on Elasticities of Demand  for Services of  Public Railway Passenger                    Transportation in Slovenia, Eastern European Economics, 42, 63–85               [115]  Beležentis, A. – Beležentis, T. (2011) Assesing the efficiency of Lithuanian transport sector by applying                    the methos of MULTIMOORA and  data envelopment analysis.  Transport, 26(3),  263–270. DOI:                    10.3846/16484142.2011.621146               [116]  Bhat, Ch. R. – Castelar, S. (2002) A unified mixed logit framework for modeling revealed and stated pre-                    ferences: formulation  and  application to congestion  pricing  analysis in the  San Francisco  Bay  area.                    Transportation Research Part B, 36, 593–616. DOI: 10.1016/S0191-2615(01)00020-0               [117]  Bitzan, J. (2003) Railroad costs and competition: The implications of introducing competition to railroad                    networks. Journal of Transport Economics and Policy, 37, 201–275               [118]  Borts, G. H. (1952) Production relations in the railway industry. Econometrica, January, 71–79               [119]  Borts, G. H. (1954) Increasing returns in the railway industry. Econometrica, January, 316–333               [120]  Borts, G. H.  (1960) The estimation of rail  cost  functions.  Econometrica, January,  108–131. DOI:                    10.2307/1905297               [121]  Braeutigam, R. R. – Daughety, A. F. – Turnquist, M. A. (1984) A Firm Specific Analysis of Economies                    of  Density in the U.S. Railroad  Industry.  The Journal of Industrial Economics, 33, 3–20.  DOI:                    10.2307/2098421               [122]  Burda, M. – Harding, M. – Hausman, J. (2008) A Bayesian mixed logit-probit model for multinomial                    choice. Journal of Econometrics, 147, 232–246. DOI: 10.1016/j.jeconom.2008.09.029               [123]  Büschken, J. (2009) When does data envelopment analysis outperform a naïve efficiency measurement                    model. European Journal of Operational Research, 192, 647–657. DOI: 10.1016/j.ejor.2007.09.026                                                                                      205","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            [124]  Cameron, A. C. – Trivedi, P. K. (2005) Microeconometrics - Methods and Applications. Cambridge Uni-               versity Press           [125]  Cantos,  P. –  Pastor, M. J.  – Serrano, L.  (2010)  Vertical and Horizontal Separation in the European               Railway Sector and its Effects on Productivity, Journal of Transport Economics and Policy 44, 139–160           [126]  Carlsson, F. (2003) The demand for intercity public transport: the case of business passengers. Applied               Economics, 35, 41–50. DOI: 10.1080/00036840210158921           [127]  Carrol, J. – Newman, C. – Thorne, F. (2007) A Comparison of Stochastic Frontier Approaches to Estima-               ting Inefficiency and Total Factor Productivity: An Application to Irish Dairy Farming. TEP Working               Paper No. 0907           [128]  Caves, D. W. – Christensen, L. R. – Tretheway, M. W. – Windle, R. J. (1987) An assessment of the effi-               ciency effects of U.S. airline deregulation via an international comparison. In: E. E. Bailey (Ed.), Public               regulation: New perspectives on institutions and policies (pp. 285–320): Cambridge: MIT Press           [129]  Caves, D. W. – Christensen, L. R. – Tretheway, M. W. (1980) Flexible cost functions for multiproduct               firms. Review of Economics and Statistics, 62, s. 477–481. DOI: 10.2307/1927120           [130]  Coelli, T. J. – Rao, D. S. P. – O'Donnell, C. J. – Battese, G. E. (2005) An Introduction to efficiency and               productivity analysis. 2nd edition. Springer           [131]  Cooper, R. J. – McLaren, K. R. (1996) A system of demand equations satisfying effectively global regu-               larity conditions. Review of Economics and Statistics, 78, 359–364. DOI: 10.2307/2109941           [132]  Cooper, W. W.  (2007) Data envelopment analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications,               References and DEA-Solver Software, Second Edition. Springer, New York           [133]  Coto-Millán P – Banos-Pino J – Inglada, V. (1997) Marshallian Demands of Intercity Passenger Trans-               port in Spain: 1980-1992. An Economic Analysis. Transportation Research Part E, 33. 79–96           [134]  Couto, A. – Graham, D. (2009) The Determinants of Efficiency and Productivity in European Railways.               Applied Economics, Volume 41, Issue 22, pp. 2827–2851           [135]  Davis, P. – Garcés, E. (2009) Quantitative Techniques for Competition and Antitrust Analysis. Princeton               University Press           [136]  Deaton, A. S. – Muellbauer, J. (1980) An almost ideal demand system. American Economic Review, 70,               312–26           [137]  Dickey, D. – Fuller, W. (1979) Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series With a Unit               Root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427–431           [138]  Diewert, W. E. (1971) An application of the Shephard duality theorem, a generalized Leontief production               function. Journal of Political Economy, 79, 481–507. DOI: 10.1086/259764           [139]  Diewert, W. E. (1973) Functional forms for profit and transformation functions. Journal of Economic               Theory, 6, 284–316. DOI: 10.1016/0022-0531(73)90051-3           [140]  Diewert, W. E. (1974) Applications of duality theory. Frontiers in quantitative economics, 2           [141]  Douglas, F. – Fleissig, R. A. – Serletis A. (2008) An Empirical Comparison of Flexible Demand System               Functional Forms, Journal of Applied Econometrics, 16, 59–80           [142]  Driessen, G. – Lijesen, M. G. – Mulder, M.: The Impact of Competition on Productive Eciency in Euro-               pean Railways. CPB Netherlands Bureau for Economic Policy Analysis, The Hague, 2006           [143]  Elhorst, J. P. – Oosterhaven, J. (2006) Forecasting the impact of transport improvements on commuting               and residential choice. Journal of Geographical Systems, 8, 39–59. DOI: 10.1007/s10109-005-0015-4           [144]  Elliot, G. – Rothenberg, T. – Stock, J. (1996) Efficient Tests for an Autoregressive Unit Root. Econome-               trica, 64(4), 813–836. DOI: 10.2307/2171846               206","Seznam použité literatury                [145]  Emrouznejad, A. – Parker, B. – Tavares, G. (2008) Evaluation of research in efficiency and productivity:                    A survey and analysis of the first 30 years of scholarly literature in DEA. Journal of Socio-Economics                    Planning Science, 42(3), 151–157. DOI: 10.1016/j.seps.2007.07.002               [146]  Emvalomatis, G. (2012) Adjustment and unobserved heterogeneity in dynamic stochastic frontier models.                    Journal of Productivity Analysis, 37(7), 7–16. DOI: 10.1007/s11123-011-0217-3               [147]  Emvelomatis, G. – Stefanou, S. E. – Lansink, A. O. (2011) Estimation of Stochastic Frontier Models with                    Fixed Effects through Monte Carlo Maximum Likelihood. Journal of Probability and Statistics, 2011, 1–                    13               [148]  Enders, W. (2009) Applied Econometric Time Series (Siley Series in Probability and Statistics). 3rd editi-                    on. John Wiley \& Sons               [149]  Engle, R. F. – Granger, C. W. J. (1987) Cointegration and Error Correction: Representation, Estimation                    and Testing. Econometrica, 55(2), 251–276               [150]  Farsi, M. – Filippini, M. – Greene, W. (2005) Efficiency Measurement in Network Industries: Applicati-                    on to the Swiss Railway Companies.  Journal of Regulatory  Economics,  28(1), 69–90. DOI:                    10.1007/s11149-005-2356-9               [151]  Farsi, M. – Filippini, M. (2009) An analysis of cost efficiency in Swiss multi-utilities. Energy Economics                    31, 306-315. DOI: 10.1016/j.eneco.2008.11.009               [152]  Ferrer G. A. – Bujosa, M. – de Juan, A. – Poncela, P. (2006) Demand Forecast and Elasticities Estimation                    of Public Transport, Journal of Transport Economics and Policy, 40, 45–67               [153]  Friedlaender, A. F. – Berndt, E. R. – Wang Chiang, J. S. – Showalter, M. – Vellturo, C. A. (1993) Rail                    costs and capital adjustments in a quasi-regulated environment. Journal of Transport Economics and Po-                    licy, 27(2), 131–152               [154]  Friedlaender, A. F. – Spady, R. H. (1981) Freight transportation regulation: Equity, efficiency, and com-                    petition in the rail and trucking industry. MIT Press: Cambridge, Mass.               [155]  Friedlaender, A. F. (1971) The social cost of regulating the railroads. American Economic Review 61:                    226–234               [156]  Gajewski, B. J. – Lee, R. – Bott, M. – Piamjariyakul, U. – Taunton, R. L (2009) On estimating the distri-                    bution of data envelopment  analysis efficiency scores: an application to nursing homes' care planning                    process. Journal of Applied Statistics, 36(9), 933–944. DOI: 10.1080/02664760802552986               [157]  Gallant, A. R. (1981) On the bias of flexible functional forms and an essentially unbiased form: The Fou-                    rier functional form. Journal of Econometrics, 15, 211–245. DOI: 10.1016/0304-4076(81)90115-9               [158]  Geys, B. – Moesen, W. (2009) Measuring local government technical (in)efficiency: An Application and                    Comparison of FDH, DEA, and Econometric Approaches. Public Performance \& Management Review,                    32(4), 499–513. DOI: 10.2753/PMR1530-9576320401               [159]  Ghahroodi, Z. R. – Ganjali, M. – Harandi, F. – Berridge, D. (2011) Bivariate transition model for analy-                    sing ordinal and nominal categorical responses: an application to the Labour Force Survey data. Journal                    of Applied Statistics, 38(4), 817–832. DOI: 10.1080/02664761003692324               [160]  González-Savignat, M. (2004) Competition in Air Transport: The Case of the High Speed Train. Journal                    of Transport Economics and Policy, 38, 77–108               [161]  Gonzalo, J. (1994) Five alternative methods of estimating long-run equilibrium relationships. Journal of                    Econometrics, 60, 203–233. DOI: 10.1016/0304-4076(94)90044-2               [162]  Grabowski, R – Mebdian, S. (1990) Efficiency of the Railroad Industry: A Frontier Production Function                    Approach. Quarterly Journal of Business and Economics, 29, 26–42               [163]  Graham, D. J. (2008) Productivity and efficiency in urban railways: Parametric and non-parametric es-                    timates. Transportation Research Part E, 44, 84–99. DOI: 10.1016/j.tre.2006.04.001                                                                                       207","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            [164]  Green, R. – Alston, M. J. (1990) Elasticities in AIDS Models. American Journal of Agricultural Econo-               mics, 72, 442–445. DOI: 10.2307/1242346           [165]  Greene, W. (2010) A stochastic frontier model with correction for sample selection. Journal of Producti-               vity Analysis, 34, 15–24. DOI: 10.1007/s11123-009-0159-1           [166]  Griliches, Z. (1972) Cost allocation in railroad regulation. Bell Journal of Economics and Management               Science, Spring, 26–41. DOI: 10.2307/3003069           [167]  Hadri, K. (2000) Testing for stacionarity in heterogeneous panel data. Econometrics Journal, 3, 148-161.               DOI: 10.1111/1368-423X.00043           [168]  Hall, S. G. – Swamy, P. A. V. B. – Tavlas, G. S. (2012) - Generalized cointegration: a new concept with               an application to  health expenditure and health  outcomes.  Empirical Economics, 42,  603–618. DOI:               10.1007/s00181-011-0483-y           [169]  Harris, R. G. (1977) Economies of traffic density in the rail freight industry. Bell Journal of Economics,               556–564. DOI: 10.2307/3003304           [170]  Chang, S. – Chen, Y. – Wang, H. (2012) A Bayesian estimator for stochastic frontier models with errors               in variables. Journal of Productivity Analysis, 38, 1–9. DOI: 10.1007/s11123-011-0242-2           [171]  Chang, Y. – Nguyen, C. M. (2012) Residual based tests for cointegration in dependent panels. Journal of               Econometrics, 167, 504–520. DOI: 10.1016/j.jeconom.2011.09.032           [172]  Chang, Y. (2004) Bootstrap unit root tests in panels with cross-sectional dependency. Journal of Econo-               metrics, 120, 263–293. DOI: 10.1016/S0304-4076(03)00214-8           [173]  Charnes, A. – Cooper, W. W. – Rhodes, E. (1978) Measuring the Efficiency of Decision Making Units.               European Journal of Operations Research, 12(6), 429–444           [174]  Chen, C. – Varley, D. – Chen, J. (2011) What Affects Transit Ridership? A Dynamic Analysis involving               Multiple Factors. Urban Studies, 48, 1893–1908. DOI: 10.1177/0042098010379280           [175]  Cherchye, L. – Post, T. (2003) Methodological Advances in DEA: A survey and an application for the               Dutch electricity sector. Statistica Neerlandica, 57(4), 410–438. DOI: 10.1111/1467-9574.00238           [176]  Chi, J. – Baek, J. (2012) A dynamic demand analysis of the United States air-passenger service. Trans-               portation Research Part E 48: 755–761. DOI: 10.1016/j.tre.2011.12.005           [177]  Choi, I. (2001) Unit root tests for panel data. Journal of International Money and Finance, 20, 249–272.               DOI: 10.1016/S0261-5606(00)00048-6           [178]  Christensen, L. R. – Jorgenson, D. W. – Lau, L. J. (1975) Transcendental logarithmic utility functions.               American Economic Review, 65, 367–383           [179]  Im, K. S. – Pesaran, M. H. – Shin, Y. (2003) Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of               Econometrics, 115, 53–74. DOI: 10.1016/S0304-4076(03)00092-7           [180]  Jara-Díaz, S.  R. – Cortés, C. E. (1996)  On the Calculation of Scale Economies from Transport  Cost               Functions. Journal of Transport Economics and Policy, 30, 157–170           [181]  Jara-Díaz, S. R. (1982) The estimation of transport cost functions: a methodological review. Transport               Reviews, 2, 257–278. DOI: 10.1080/01441648208716498           [182]  Johansen, S. – Juselius, K. (1990) Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration –               with Applications to the Demand for Money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52, 169210           [183]  Johansen, S. (1988) Statistical Analysis of Cointegration Vectors. Journal of Economic Dynamics and               Control, 12, 231–254. DOI: 10.1016/0165-1889(88)90041-3           [184]  Johansen, S. (1991) Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Au-               toregressive Models. Econometrica, 59, 1551–1580. DOI: 10.2307/2938278           [185]  Johnston, L. D. – Williamson, S. H. (2008) What was the US GDP then? Measuring Worth. Dostupné z:               <http://www.measuringworth.org/usgdp/#>             208","Seznam použité literatury                [186]  Kato, H. – Kaneko, Y. – Inoue, M. (2010) Comparative analysis of transit assignment: evidence from                    urban railway system in  the Tokyo Metropolitan Area.  Transportation, 37, 775–799. DOI:                    10.1007/s11116-010-9295-8               [187]  Kim, M. – Kim, Y. – Schmidt, P. (2007) On the accuracy of bootstrap confidence intervals for efficiency                    levels in stochastic frontier models with panel data. Journal of Productivity Analysis, 28, 165–181. DOI:                    10.1007/s11123-007-0058-2               [188]  Klein, L. R. (1953) A textbook on econometrics. Evanston, IL: Row, Peterson and Company               [189]  Koop, G. – Leon-Gonzalez, R. – Strachan, R. (2006) Bayesian Inference in a Cointegrating Panel Data                    Model. Discussion Papers in Economics 06/2, Department of Economics, University of Leicester               [190]  Koop, G. – Strachan, R.  – van Dijk, H.  –  Villani, M. (2004) Bayesian Approaches to Cointegration.                    Discussion Papers in Economics 04/27, Department of Economics, University of Leicester               [191]  Kopsch, F. (2012) A demand model for domestic air travel in Sweden. Journal of Air Transport Ma-                    nagement, 20, 46–48. DOI: 10.1016/j.jairtraman.2011.11.006               [192]  Kuiper, W. E. – Cozjinsen, A. J. (2011) The Performance of German Firms in the Business-Related Ser-                    vice Sectors  Revisited: Differential Evolution  Markov  Chain Estimation of the  Multinomial Probit                    Model. Computational Economics, 37, 331–362. DOI: 10.1007/s10614-011-9259-x               [193]  Kulshreshtha, M. – Nag B. – Kulshrestha, M. (2000) A multivariate cointegrating vector auto regressive                    model of freight transport demand: evidence from Indian railways. Transportation Research Part A, Vo-                    lume 35, Issue 1, January 2001, Pages 29–45               [194]  Kumbhakar, S. C. – Tsionas, E. G. (2011) Some Recent Developments in Efficiency Measurement in                    Stochastic Frontier Models. Journal of Probability and Statistics, 2011, 1–25. DOI: 10.1155/2011/603512               [195]  Kurkalova, L. A. – Carriquiry, A. (2003) Input- and Output-Oriented Technical Efficiency of Ukrainian                    Collective Farms, 1989–1992: Bayesian Analysis of a Stochastic Production Frontier Model. Journal of                    Productivity Analysis, 20, 191–211. DOI: 10.1023/A:1025132322762               [196]  Kwiatkowski, D. – Phillips, P. C. B. – Schmidt, P. – Shin, Y. (1992) Testing the null hypothesis of statio-                    narity against the alternative of a unit root. Journal of Econometrics, 54, 59–178               [197]  Lan, L.  W.  –  Lin, E.  T. J. (2005) Measuring  railway performance with adjustment of environmental                    effects, data noise and slacks. Transportmetrica, 1(2), 161–189. DOI: 10.1080/18128600508685645               [198]  Levin, A. – Lin, C. – Chu, C. J. (2002) Unit root tests in panel data:asymptotic and finite-sample proper-                    ties. Journal of Econometrics, 108, 1–24               [199]  Lewbel, A. – Ng, S. (2005) emand systems with nonstationary prices. Review of Economics and Statis-                    tics, 87, 479–494. DOI: 10.1162/0034653054638283               [200]  Leybourne, S. J. (1995) Testing for unit roots using forward and reverse Dickey-Fuller regressions. Ox-                    ford Bulletin of Economics and Statistics, 57(4), 1–14               [201]  Liddle, B. (2009) Long-run relationship among transport demand, income, and gasoline price for the US.                    Transportation Research Part D 14: 73–82. DOI: 10.1016/j.trd.2008.10.006               [202]  Liu, J. S. – Lu, L. Y. Y – Lu, W. – Lin, B. J. Y (2013) Data envelopment analysis 1978-2010: A citation                    based literature survey. Omega, 41, 3–15. DOI: 10.1016/j.omega.2010.12.006               [203]  Loizides, J. – Tsionas, E. G. (2002) Productivity growth in European railways: a new approach. Trans-                    portation Research Part A, Volume 36, Issue 7, August 2002, Pages 633–644               [204]  Lythgoe, W. F. – Wardman, M. (2002) Demand for rail travel to and from airports, Transportation, 29(2),                    125–143. DOI: 10.1023/A:1014298902528               [205]  Maddala, G. S. – Wu, S. (1999) A comparative study of unit root tests with panel data and a new simple                    test. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Special Issue, 1–22                                                                                        209","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            [206]  Malhotra, R. – Malhotra, D. – Lermack, H. (2008) Using DEA to Analyze the Performance of North               American Class I Freight Railroads. Applications of Management Science, 13, 113–131           [207]  Markovits-Somogyi, R. (2011) Measuring efficiency in transport: The state of the art of applying data               envelopment analysis. Transport, 26(1), 11–19. DOI: 10.3846/16484142.2011.555500           [208]  Mizutani, F. – Kozumi, H. – Matsushima, N. (2009) Does Yardstick Regulation Really Work? Empirical               Evidence  from Japan’s Rail  Industry.  Journal of  Regulatory  Economics, Vol.  36, pp. 308–323. DOI:               10.1007/s11149-009-9097-0           [209]  Mohammed, O. H. (1992) Aggregate expenditure elasticity for transport and communication in Australia.               Transportation, 19(1), 43–57           [210]  Moon,  H. R.  – Perron, B. (2004) Testing for  a unit root in panels  with dynamic factors.  Journal of               Econometrics, 122, 81–123. DOI: 10.1016/j.jeconom.2003.10.020           [211]  Ng. S. – Perron, P. (2001) Lag length selection and the construction of unit root tests with good size and               power. Econometrica, 69(6), 1519–1554. DOI: 10.1111/1468-0262.00256           [212]  Ogloblin, C. – Brock, G. (2006) Wage Determination in Rural Russia: A Stochastic Frontier Model. Post-               Communist Economies, 18(3), 315–326           [213]  Orro, A. – Novales, M. – Benitez, F. G. (2010) Box-Cox Mixed Logit Model for Travel Behavior Analy-               sis. AIP Conference Proceedings 2010, 1281(1), 679–682           [214]  Oya, K. – Toda, H. Y. (1995) Dickey-Fuller, Lagrange multiplier and combined tests for a unit root in               autoregressive time series. Journal of Time Series Analysis, 19(3), 325–347           [215]  Palm, F. C. – Smeekes, S. – Urbain, J. (2011) Cross-sectional dependence robust block bootstrap panel               unit root tests. Journal of Econometrics, 163, 85-104. DOI: 10.1016/j.jeconom.2010.11.010           [216]  Pergelova, A. – Prior, D. – Rialp, J. (2010) - Assessing advertising efficiency: Does the Internet Play               a Role? Journal of Advertising, 39(3), 39–54           [217]  Pesaran. M. H. (2007) A Simple panel unit root test in the presence of cross-section dependence. Journal               of Applied Econometrics, 22, 265-312. DOI: 10.1002/jae.951           [218]  Phillips, P. C. B. – Perron, P. (1988) Testing for a unit root in a time series regression. Biometrika, 75(2),               335–346. DOI: 10.1093/biomet/75.2.335           [219]  Polat, C. (2012) The Demand Detenninants for Urban Public Transport Services: A Review of the Litera-               ture. Journal of Applied Sciences, 12, 1211–1231. DOI: 10.3923/jas.2012.1211.1231           [220]  Quah, D. (1993) Exploiting Cross Section Variation for Unit Root Inference in Dynamic Data. Discussion               paper no. 171, London School of Economics, 1–23           [221]  Rojo, M. – Gonzalo-Orden, H. – dell’Olio, L. – Ibeas, A. (2012) Relationship between service quality and               demand for inter-urban buses. Transportation Research Part A, Volume 46, Issue 10, December 2012,               Pages 1716–1729           [222]  Salerian, J. – Chan, Ch. (2005) - Restricting Multiple-Output Multiple-Input DEA Models by Disaggrega-               ting the Output-Input  Vector.  Journal of  Productivity Analysis, 24,  5–29. DOI:  10.1007/s11123-005-               3038-4           [223]  Serletis, A. – Shahmoradi, A. (2008) Note on finite approximations of the Asymptotically Ideal Model.               Macroeconomic Dynamics, 12, 579–590           [224]  Shin, D. W. – Jung, Y. Y. – Oh, M. (2008) Double unit root tests for cross-sectionally dependent data.               Journal of Applied Statistics, 35(11), 1305–1321. DOI: 10.1080/02664760802382400           [225]  Schmidt, P. – Phillips, P. (1992) LM Tests for a Unit Root in the Presence of Deterministic Trends. Ox-               ford Bulletin of Economics and Statistics, 54(3), 257–287. DOI: 10.1111/j.1468-0084.1992.tb00002.x           [226]  Schnettler, B. – Miranda, H. – Sepúlveda, J. – Denegri, M. – Mora, M. – Lobos, G. (2012) Satisfaction               with Life and Food-Related Life in Persons of the Mapuche Ethnic Group in Southern Chile: A Compara-             210","Seznam použité literatury                     tive Analysis Using Logit and Probit Models. Journal of Happiness Studies, vol. 13, issue 2, pages 225–                    246. DOI: 10.1007/s10902-011-9259-5               [227]  Smith, A. S. J. – Wheat, P. (2012) Estimation of cost inefficiency in panel data models with firm specific                    and sub-company specific effects. Journal of Productivity Analysis, 37, 27–40. DOI: 10.1007/s11123-                    011-0220-8               [228]  Smith, M. D. (2008) Stochastic frontier models with dependent error components. Econometrics Journal,                    11, 172-192. DOI: 10.1111/j.1368-423X.2007.00228.x               [229]  Steven, T. Y. – Wen, S. Ch. (1992) Flexible Demand Systems with Serially Correlated Errors: Fat and Oil                    Consumption in the United States.  American Journal of  Agricultural Economics, 74, 689–697. DOI:                    10.2307/1242582               [230]  Tone, K. (2001) A Slacks-based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis, European Journal                    of Operational Research, vol. 130, issue 3, pages 559–575. DOI: 10.1016/S0377-2217(99)00407-5               [231]  Tsionas, E. G. (2012) Maximum likelihood estimation of stochastic frontier models by the Fourier trans-                    form. Journal of Econometrics, 170, 234–248. DOI: 10.1016/j.jeconom.2012.04.001               [232]  Urdanoz, M. – Vibes, C. (2012) Regulation and cost efficiency in the European railways industry. Jour-                    nal of Productivity Analysis, June, 1–14               [233]  Wang, H. – Ho, C. (2010) Estimating fixed-effect panel stochastic frontier models by model transforma-                    tion. Journal of Econometrics, 157, 286–296. DOI: 10.1016/j.jeconom.2009.12.006               [234]  Waters, W. G. II (2007) Evolution of Railroad Economics. Research in Transportation Economics, 20,                    11–67. DOI: 10.1016/S0739-8859(07)20002-2               [235]  Winkelmann, R. – Boes, S. (2006) Analysis of Microdata. Springer-Verlag Berlin               [236]  Yang, Ch. W. – Sung, Y. Ch. (2010) Constructing a mixed-logit model with market positioning to analy-                    ze the effects of  new mode introduction.  Journal of Transport  Geography, 18,  175–182. DOI:                    10.1016/j.jtrangeo.2009.01.005               [237]  Yu, M. – Lin, E. T. J. (2008) Efficiency and effectiveness in railway performance using a multi-activity                    network DEA model. Omega, 36, 1005–1017. DOI: 10.1016/j.omega.2007.06.003               [238]  Yu, M. (2008) Assessing the technical efficiency, service effectiveness, and technical effectiveness of the                    world's railways through NDEA analysis. Transportation Research Part A, Volume 42, Issue 10, Decem-                    ber 2008, Pages 1283–1294               [239]  Zhang, T. (2012) A Monte Carlo Analysis for Stochastic Distance Function Frontier. Inzinerine Ekonomi-                    ka-Engineering Economics, 23(3), 250–255               [240]  Zhou, P. – Ang, B. W. – Poh, K. L. (2008) A survey of data envelopment analysis in energy and envi-                    ronmental  studies.  European  Journal  of  Operational  Research,  189,  1–18.  DOI:                    10.1016/j.ejor.2007.04.042               3.   MIKROEKONOMICKÉ MODELY               [241]  Armstrong, M. – Doyle, Ch. – Vickers, J. (1996) The Access Pricing Problem: A Synthesis, The Journal                    of Industrial Economics, vol. 44, no. 2, pp. 131–150. DOI: 10.2307/2950642               [242]  Armstrong, M. – Cowan, S. – Vickers, J. (1994) Regulatory Reform: Economic Analysis and British Ex-                    perience. MIT Press               [243]  Armstrong, M. – Vickers, J. (1998) The Access Pricing Problem with Deregulation: A Note, The Journal                    of Industrial Economics, vol. 46, no. 1, pp. 115–121. DOI: 10.1111/1467-6451.00064               [244]  Armstrong, M. (2009) The theory of access pricing and interconnection, MPRA Paper No. 15608               [245]  Baake, P. – Kamecke, U. – Normann, H. (2004) Vertical Foreclosure versus Downstream Competition                    with Capital Precommitment,  International Journal  of  Industrial Organization, Vol. 22, pp. 185–192.                    DOI: 10.1016/S0167-7187(03)00125-5                                                                                      211","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            [246]  Baumol, W. J. (1999) Having your cake: How to preserve universal-service cross subsidies while facilita-               ting competitive Entry, Yale Journal on Regulation, vol. 16, no. 1, pp. 1–17           [247]  Bitzan, J. D. – Wilson, W. W. (2007) Industry Costs and Consolidation: Efficiency Gains and Mergers in               the U.S. Rail-road  Industry.  Review of Industrial  Organization,  Vol. 30, pp. 81–105. DOI:               10.1007/s11151-007-9128-x           [248]  Bitzan, J. D. (1999) The Structure of Railroad Costs and the Benefits/Costs of Mergers.  Research in               Transportation Economics, Vol. 5, pp. 1–52. DOI: 10.1016/S0739-8859(99)80003-1           [249]  Bitzan, J. D. (2000) Railroad Cost Conditions - Implications for Policy, dostupné z:               <http://ntl.bts.gov/lib/12000/12700/12711/rr_costs.pdf>           [250]  Bitzan, J. D. (2003) Railroad Costs and Competition. Journal of Transport Economics and Policy, Vol.               37, pp. 201–225           [251]  Brito, D. – Pereira, P. – Vareda, J. (2010) On the regulation of next generation networks. Interantional               Journal of Industrial Organization, Vol. 28, pp. 323–333           [252]  Caillaud, B. – Tirole, J. (2004) Essential facility financing and market structure. Journal of Public Eco-               nomics , Vol. 88, pp. 667–694. DOI: 10.1016/S0047-2727(02)00189-5           [253]  Cambini, C. – Silvestri, V. (2012) Technology investment and alternative regulatory regimes with de-               mand uncertainty, Information Economics and Policy, Volume 24, Issues 3–4, December 2012, Pages               212–230           [254]  Cantos, P. – Maudos, J. (2001) Regulation and Efficiency: The Case of European Railways. Transporta-               tion Research Part A: Policy and Practice, Vol. 35, pp. 459–472. DOI: 10.1016/S0965-8564(00)00007-0           [255]  Cantos, P. – Pastor, J. M. – Serrano, L. (2002) Cost and Revenue Inefficiencies in the European Railways,               Working Papers. Serie EC 2002-10, Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas, S.A. (Ivie) do-               stupné z <http://ideas.repec.org/p/ivi/wpasec/2002-10.html>           [256]  Cantos, P. (2001) Vertical Relationships for the European Railway Industry. Transport Policy, Vol. 8, pp.               77–83. DOI: 10.1016/S0967-070X(00)00039-1           [257]  Couto, A. – Graham, D. (2009) The Determinants of Efficiency and Productivity in European Railways.               Applied Economics, Volume 41, Issue 22, pp. 2827–2851           [258]  Evans, D. S. – Heckman, J. J. (1984) A Test for Subadditivity of the Cost Function with an Application to               the Bell System. The American Economic Review, Vol. 74, No. 4, pp. 615–623           [259]  Foros, O. (2004) Strategic investments with spillovers, vertical integration and foreclosure in the bro-               adband access  market.  International Journalof Industrial Organization, Vol.  22,  pp. 1–24. DOI:               10.1016/S0167-7187(03)00079-1           [260]  Friebel, G. – Ivaldi, M. – Vibes, C. (2010) Railway (De)Regulation: A European Efficiency Comparison.               Economica, Vol. 77, pp. 77–91           [261]  Gans, J. S. – King, S. P. (2004), Access Holidays and the Timing of Infrastructure Investment. Economic               Record, Volume 80, pp. 89–100. DOI: 10.1111/j.1475-4932.2004.00127.x           [262]  Growitsch, C. – Wetzel, H. (2009) Testing for Economies of Scope in European Railways. Journal of               Transport Economics and Policy, Vol. 43, pp. 1–24           [263]  Hart, O. – Tirole, J. (1990) Vertical integration and market foreclosure. Brookings Papers on Economic               Activity (Microeconomics) 1990, pp. 205–285           [264]  Iossa, E. – Stroffolini, F.  (2012)  Vertical Integration and Costly Demand Information in Regulated               Network Industries,  Review of Industrial Organization, Springer,  Vol.  40, pp. 249–271. DOI:               10.1007/s11151-012-9340-1           [265]  Ivaldi, M. – McCullough, G. J. (2008) Subadditivity Tests for Network Separation with an Application to               U.S. Railroads. Review of Network Economics, Vol. 7, pp. 159–171             212","Seznam použité literatury                [266]  Klumpp, T. – Su, X. (2010) Open access and dynamic efficiency. American Economic Journal: Microe-                    conomics, Vol. 2, pp. 64–96. DOI: 10.1257/mic.2.2.64               [267]  Kotakorpi, K. (2006) Access price regulation, investment and entry in telecommunications. International                    Journal of Industrial Organization, Vol. 24, pp. 1013–1020. DOI: 10.1016/j.ijindorg.2005.11.007               [268]  Kvasniþka, M. – StanČk, R. – Krþál, O. (2011) Monopoly Supply Chain Management via Rubinstein Bar-                    gaining. In Dlouhý,  M. –  Skoþdopolová V.  (eds.)  Proceedings of the 29th International Conference                    Mathematical Methods in Economics 2011, pp. 431–436, Prague: University of Economics               [269]  Laffont, J. J. – Tirole, J. (1994) Access Pricing and Competition, working paper of Department of Eco-                    nomics, MIT               [270]  Laffont, J. J.  – Tirole, J. (1996) Creating Competition  Throught Interconnection: Theory and Practice,                    Journal of Regulatory Economics, vol. 10, pp. 227–256. DOI: 10.1007/BF00157671               [271]  Laffont, J. J. – Tirole, J. (2000) Competition in Telecommunications. MIT Press               [272]  Lewis, T. R.  –  Sappington, D. E. M.  (1999)  Access pricing with unregulated  downstream  competition,                    Information Economics and Policy, vol. 11, pp. 73–100. DOI: 10.1016/S0167-6245(99)00004-9               [273]  Mankiw, N. G. – Whinston, M. D. (1986) Free Entry and Social Inefficiency, The RAND Journal of Eco-                    nomics, vol. 17, no. 1, pp. 48–58               [274]  Marx L. – Schaffer, G. (2007) Upfront Payments and Exclusion in Downstream Markets, The RAND                    Journal of Economics, Vol. 38, pp. 823–843. DOI: 10.1111/j.0741-6261.2007.00114.x               [275]  Mathewson, G. F. – Winter, R. (1984) An economic theory of vertical restraints. RAND Journal of Eco-                    nomics, Vol. 15, pp. 27–38. DOI: 10.2307/3003667               [276]  McAfee, R. P. – Schwartz, M. (1994) Opportunism in multilateral vertical contracting: Nondiscriminati-                    on, exclusivity, and uniformity. American Economic Review, Vol. 84, pp. 210–230               [277]  Merkelt, R. – Smith, A – Nash, C. (2010) Benchmarking of Train Operating Firms  a Transaction Cost                    Efficiency Analysis.  Transportation Planning  and Technology,  Vol.  33, No. 1, pp. 35–53.  DOI:                    10.1080/03081060903429330               [278]  Mizutani, F. – Kozumi, H. – Matsushima, N. (2009) Does Yardstick Regulation Really Work? Empirical                    Evidence  from Japan’s Rail  Industry.  Journal  of Regulatory Economics, Vol.  36, pp. 308–323. DOI:                    10.1007/s11149-009-9097-0               [279]  O’Brien, D. – Schaffer, G. (1992) Vertical control with bilateral contracts, RAND Journal of Economics,                    Vol. 23, pp. 299–308. DOI: 10.2307/2555864               [280]  Oum, T. H. – Waters II, W. G. – Yu, C. (1999) A Survey of Productivity and Efficiency Measurement in                    Rail Transport. Journal of Transport Economics and Policy, Vol. 33, pp. 9–42               [281]  Pakula, B. – Götz, G. (2010) Biased Quality Investments and Organisational Structures in Network In-                    dustries – An Application to the railway Industry, Working paper dostupný na <http://www.uni-                    marburg.de/fb02/makro/forschung/magkspapers/index_html%28magks%29>               [282]  Rey, P. – Tirole, J. (2007) A primer on foreclosure. In Armstrong, M. in Porter, R. (eds.), Handbook of                    Industrial Organization, vol. III, pp. 215–220, Amsterdam: North Holland               [283]  Rey, P – Verge, T. (2004) Bilateral control with vertical contracts, RAND Journal of Economics, Vol. 35,                    pp. 728–46. DOI: 10.2307/1593770               [284]  Segal, I. – Whinston, M. D. (2003) Robust predictions for bilateral contracting with externalities. Econo-                    metrica, Vol. 71, pp. 757–791. DOI: 10.1111/1468-0262.00425               [285]  Shin, R. T. – Ying, J. S. (1992) Unnatural Monopolies in Local Telephone. The RAND Journal of Eco-                    nomics, Vol. 23, No. 2, pp. 171–183                                                                                         213","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            [286]  Spencer, B. J. – Brander, J. A. (1983) Second Best Pricing  of Publicly Produced Inputs: The Case of               Downstream Imperfect  Comptetion,  Journal  of Public Economics, vol. 20, pp. 113–119. DOI:               10.1016/0047-2727(83)90024-5           [287]  StanČk, R. – Kvasniþka, M. (2012) Access Pricing Under Imperfect Competition Reconsidered, Review of               Economic Perspectives, vol. 12, no. 4. DOI: 10.2478/v10135-012-0012-8           [288]  Urdanoz, M. – Vibes, C. (2012) Regulation and cost efficiency in the European railways industry. Jour-               nal of Productivity Analysis, June, 1–14           [289]  Vareda, J. (2010) Access regulation under asymmetric information on demand. Information Economics               and Policy, Vol. 22, pp. 192–199. DOI: 10.1016/j.infoecopol.2009.10.004           [290]  Vickers, J. (1995) Competition and Regulation in Vertically Related Markets, Review of Economic Stu-               dies vol. 62, no. 1, pp. 1–17. DOI: 10.2307/2297839           [291]  Wetzel, H. (2008) European Railway Deregulation: The Influence of Regulatory and Environmental               Conditions on Efficiency. University of Lüneburg Working Paper Series in Economics 86. Dostupné               z <http://www.econstor.eu/dspace/handle/10419/28204>           [292]  White, L. (2007) Foreclosure with incomplete information, Journal of Economics \& Management Strate-               gy, Vol. 16, pp. 507–35. DOI: 10.1111/j.1530-9134.2007.00147.x           [293]  Wills-Johnson, N. (2008) Separability and Subadditivity in Australian Railways. The Economic Record,               Vol. 84, No. 264, pp. 95–108. DOI: 10.1111/j.1475-4932.2008.00449.x           4.   METODY VYMEZOVÁNÍ RELEVANTNÍHO TRHU A JEJICH APLIKACE           [294]  Abrantes-Metz, R. – Froeb, L. – Geweke, J. – Taylor, C. (2006) A Variance Screen for Collusion. Inter-               national Journal of Industrial Organization, Vol. 24, pp. 467–486. DOI: 10.1016/j.ijindorg.2005.10.003           [295]  Alexandersson, G. – Hultén, S. (2006) Competitive Tenders in Passenger Railway Services: Looking into               the Theory and Practice of Different Approaches in Europe. European Transport, No. 33, pp. 6–28.           [296]  Aoyagi, M. (2003) Bid Rotation and Collusion in Repeated Auctions. Journal of Economic Theory, Vol.               112, pp. 79–105. DOI: 10.1016/S0022-0531(03)00071-1           [297]  Aoyagi, M. (2007) Efficient Collusion in Repeated Auctions with Communication. Journal of Economic               Theory, Vol. 134, pp. 61–92. DOI: 10.1016/j.jet.2005.07.016           [298]  Asche, F. – Osmundsen, P. – Sandsmark, M. (2006) The UK Market for Natural Gas, Oil and Electricity:               Are the Prices Decoupled? The Energy Journal, Vol. 27, No. 1, pp. 27–40           [299]  Athey, S. – Bagwell, K. – Sanchirico, C. (2004) Collusion and Price Rigidity. Review of Economic Stu-               dies, Vol. 71, pp. 317–34. DOI: 10.1111/0034-6527.00286           [300]  Bajari, P. – Ye, L. (2003) Deciding between Competition and Collusion. The Review of Economics and               Statistics, Vol. 85, pp. 971–989. DOI: 10.1162/003465303772815871           [301]  Baker, J. B. (1987) Why Price Correlation Do Not Define Antitrust Market: On Econometric Algorithms               for Market Definition. [online] available at <http://www.ftc.gov/be/workpapers/wp149.pdf>           [302]  Baker, J. B. (2007) Market definition, Analytical Overview. Antitrust Law Journal, Vol. 74, No. 1, pp.               129–173           [303]  Baldwin, L. – Marshall, R. – Richard, J.–F. (1997) Bidder Collusion at Forest Service Timber Auctions.               Journal of Political Economy, Vol. 105, pp. 657–699. DOI: 10.1086/262089           [304]  Banerji, A. – Meenaksh, J. (2004)  Millers, Commission Agents and Collusion in Grain Auction Markets:               Evidence from Basmati Auctions in North India, Working papers 129, Centre for Development Econo-               mics, Delhi School of Economics           [305]  Baumol, W. J. (1982) Contestable Markets: An Uprising in the Theory of Industry Structure. The Ameri-               can Economic Review, Vol. 72, No. 1, pp. 1–15.             214","Seznam použité literatury                [306]  Becker, R. – Bengtsson, C. – Parplies, K. – Simon, S. – Tretton, W. – Von Koppenfels, U. (2006) Sie-                    mens/ VA Tech: A Case of Bidding Markets and Minority Stakes. Competition Policy Newsletter, Vol. 2,                    pp. 51–54.               [307]  Bishop, S. – Walker, M. (2010) The Economics of EC Competition Law (3. ed – p. 832). Sweet \& Ma-                    xwell.               [308]  Boshoff, W. H. (2007) Stationarity Tests in Geographic Markets: An Application to South African Milk                    Markets.  South African Journal of Economics, Vol.  75,  pp. 52–65. DOI:  10.1111/j.1813-                    6982.2007.00103.x               [309]  Boshoff, W. H. (2012) Advances in Price Time Series Tests for Antitrust Market Definition. [online] ava-                    liable at http://www.cresse.info/uploadfiles/2012_PAR9_3_PAP.pdf               [310]  Buckley, P. –  Westbrook,  D. (1991) Market  Definition and  Assessing the Competitive Relationship                    Between Rail and Truck Transportation. Journal of Regional Science, Vol. 31, No. 3, pp. 329–346. DOI:                    10.1111/j.1467-9787.1991.tb00151.x               [311]  Coe, P. – Krause, D. (2008) An Analysis of Price-Based Tests of Antitrust Market Delineation. Journal of                    Competition Law and Economics, Vol. 4, No. 4, pp. 983–1007. DOI: 10.1093/joclec/nhn008               [312]  CRA (1996) New Developments in Merger Analysis - Part 1: Doing Away with Market Definition. [onli-                    ne] available at <http://www.crai.com/ecp/assets/New_developments_in_merger_analysis_part_1.pdf>               [313]  Davis, P. – Garcés, E. (2009) Quantitative Techniques for Competition and Antitrust Analysis. Princeton                    University Press               [314]  Devai, R. – Maas, T. – Magos, D. – Thomas, R. (2010) Merger Case M.5421 Panasonic/Sanyo – Batteries                    Included or “Lost in Translation”? Competition Policy Newsletter, Vol. 1, pp. 60–64.               [315]  Donath, D. (2009) The Use of Pricing Analysis for Market Definition Purposes: the Arjowiggins/M-real                    Zanders Reflex and Arsenal/DSP Mergers. Competition Policy Newsletter, Vol. 1, pp. 41–50               [316]  Evropská komise (1997) SdČlení komise o definici relevantního trhu pro úþely práva hospodáĜské soutČže                    spoleþenství. ÚĜední vČstník Evropských Spoleþenství, Vol. 1 (C 372), pp. 155–163               [317]  Evropská komise (2004) Pokyny pro Posuzování Horizontálních Spojení podle NaĜízení Rady o Kontrole                    Spojování PodnikĤ. ÚĜední vČstník Evropské Unie, Vol. 3 (C31/5), pp. 10–23.               [318]  Evropská Komise (2006) Air and Rail Competition and Complementarity. [online] available at                    <http://ec.europa.eu/transport/rail/studies/doc/2006_08_study_air_rail_competition_en.pdf>               [319]  Farrel, J. – Shapiro, C. (2010) Antitrust Evaluation of Horizontal Mergers: An Economic Alternative to                    Market Definition. The B.E. Journal of Theoretical Economics, Vol. 10, No. 1.               [320]  Forni, M. (2004) Using Stationarity Tests in Antitrust Market Definition. American Law and Economics                    Association, Vol. 6, No. 2, pp. 441–464.               [321]  Gaynor, M. – Kleiner, S. – Vogt, W. (2011) A Structural Approach to Market Definition: An Application                    to the Hospital Industry. [online] NBER Working Paper 16656, available at                    <http://www.nber.org/papers/w16656.pdf?new_window=1>               [322]  Geroski, P. (2006) Essays in Competition Policy. [online] available at <http://www.competition-                    commission.org.uk/assets/competitioncommission/docs/pdf/non-                    inquiry/our_role/analysis/essays_in_competition_policy_paul_geroski.pdf>               [323]  Harrington, J. – Chen, J. (2006) Cartel Pricing Dynamics with Cost Variability and Endogenous Buyer                    Detection.  International Journal  of Industrial  Organization, Vol. 24,  pp.  1185–1212. DOI:                    10.1016/j.ijindorg.2006.04.012               [324]  Hendricks, K. – Porter, R. – Tan, G. (2008) Bidding Rings and the Winner’s Curse. RAND Journal of                    Economics, Vol. 39, pp. 1018–1041 . DOI: 10.1111/j.1756-2171.2008.00048.x               [325]  Hosken, D. – Taylor, C. (2004) Discussion of “Using Stationarity Tests in Antitrust Market Definition”.                    American Law and Economics Association, Vol. 6, No. 2, pp. 465–475.                                                                                      215","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            [326]  Hüschelrath, K. (2009) Critical Loss Analysis in Market Definition and Merger Control. European Com-               petition Journal, Vol. 5, No. 3, pp. 757–794. DOI: 10.5235/ecj.v5n3.757           [327]  Ishii, R. (2009) Favor Exchange in Collusion: Empirical Study of Repeated Procurement Auctions in Ja-               pan.  International Journal of Industrial Organization, Vol. 27,  pp.  137–144. DOI:               10.1016/j.ijindorg.2008.05.006           [328]  Ivaldi, M. – Vibes, C. (2005) Intermodal and Intramodal Competition in Passenger Rail Transport. [onli-               ne] available at <http://neeo.univ-tlse1.fr/790/1/ivaldi_vibes.pdf>           [329]  Jakobson  M.  (2007)  Bid  Rigging  in  Swedish  Procurement  Auctions,  available  at               <http://www.kkv.se/upload/Filer/Forskare-studenter/projekt/Bid_rigging.pdf>           [330]  Klemperer, P. (2005) Bidding Markets - Report for Competition Commission. [online] available at               <http://www.competition-commission.org.uk/assets/competitioncommission/docs/pdf/non-               inquiry/our_role/analysis/bidding_markets>           [331]  Kolb, B. (2008) Marketing Research: A Practical Approach (p. 312). Sage.           [332]  Kozel, R. (2006) Moderní marketingový výzkum (p. 277). Grada.           [333]  Lexecon (1994) Competition Memo: Beyond Argument. [online] available at <http://www.tca-               us.com/ecp/assets/beyond_argument.pdf>           [334]  Lexecon (2005) An Introduction to Quantitative Techniques in Competition Analysis. [online] available               at <http://www.crai.com/ecp/assets/quantitative_techniques.pdf>           [335]  Marshall R. – Marx L. (2007) Bidder Collusion. Journal of Economic Theory, Vol. 133, pp. 374–402.               DOI: 10.1016/j.jet.2005.12.004           [336]  Massey, P. (2000) Market Definition and Market Power in Competition Analysis: Some Practical Issues.               The Economic and Social Review, Vol. 31, No. 4, pp. 309–328           [337]  McAfee P. – McMillan, J. (1992) Bidding Rings. American Economic Review, Vol. 82, pp. 579–599.           [338]  Memarian, B. – Hyung Seok Jeong, D. – Uhm, D. (2012) Effects of Survey Techniques on On-board               Survey Performance. Transport Policy, Vol. 21, pp. 52–62           [339]  Moresi, S. (2010) The Use of Upward Pricing Pressure Indices in Merger Analysis. The Antitrust Source,               pp. 1-12           [340]  Motta, M. (2004) Competition Policy: Theory and Practice (p. 616). Cambridge University Press           [341]  Nash, C – Nilsson, J. E. (2009) Competitive tendering  of rail services  – a comparison of Britain and               Sweden. International Conference Series on Competition and Ownership in Land Passenger Transport.           [342]  Nash, C, Preston, P. (1992) Barriers to Entry in the Railway Industry. [online] available at               <http://eprints.whiterose.ac.uk/2214/1/ITS256_WP354_uploadable.pdf>           [343]  National Center for Transit Research (2002) Customer Surveying For Public Transit: A Design Manual               for   On-Board  Surveys.  [online]  available  at  <http://www.nctr.usf.edu/pdf/On-               Board%20Survey%20Manual.pdf>           [344]  OECD (2006) Policy Roundtable – Competition in Bidding Markets. [online] available at               <http://www.oecd.org/competition/cartelsandanti-competitiveagreements/38773965.pdf>           [345]  OECD (2012) Policy Roundtable – Market Definition, [online] available at               <http://www.oecd.org/daf/competition/Marketdefinition2012.pdf>           [346]  OFT (2004) Market Definition. [online] available at               <http://www.oft.gov.uk/shared_oft/business_leaflets/ca98_guidelines/oft403.pdf>           [347]  OFT (2007) Markets with Bidding Process. [online] available at               <http://www.oft.gov.uk/shared_oft/economic_research/oft923.pdf>               216","Seznam použité literatury                [348]  OFT (2010) Good Practice in the Design and Presentation of Consumer Survey Evidence in Merger                    Inquiries. [online] available at <http://www.oft.gov.uk/shared_oft/consultations/OFT1230con.pdf>               [349]  OFT (2011) Competition and Growth. [online] available at                    <http://www.oft.gov.uk/shared_oft/economic_research/oft1390.pdf>               [350]  Padilla, A. J. – O’Donoghue, R. (2006) The Law and Economics of Article 82 EC (p. 782). Hart Pu-                    blishing.               [351]  Perron, P. – Ng, S. (1996) Useful Modifications to some Unit Root Tests with Dependent Errors and their                    Local Asymptotic Properties. The Review of Economic Studies, Vol. 63, No.  3,  pp.  435–463.  DOI:                    10.2307/2297890               [352]  Pesendorfer, M. (2000) A Study of Collusion in First-Price Auctions. Review of Economic Studies, Vol.                    67, pp. 381–411. DOI: 10.1111/1467-937X.00136               [353]  Porter, R. – Zona, J. (1993) Detecting of Bid Rigging in Procurement Auctions.  Journal of Political                    Economy, Vol. 101, pp. 518–538. . DOI: 10.1086/261885               [354]  Porter, R – Zona, J. (1999) Ohio School Milk Markets: An Analysis of Bidding. The RAND Journal of                    Economics, Vol. 30, pp. 263–288. DOI: 10.2307/2556080               [355]  RBB Economics (2004)  Assessing Unilateral Effects  in  Practice: Lessons from GE/Instrumentarium.                    RBB Brief 14. [online] available at <http://www.rbbecon.com/publications/downloads/rbb_brief14.pdf>               [356]  Rederer, V. (2012) Vymezování relevantního trhu a aplikace SSNIP testu v odvČtví železniþní dopravy.                    Brno.  Diplomová práce. Masarykova univerzita, Ekonomicko-správní fakulta.  Vedoucí  práce Martin                    Kvizda. Dostupné z: <http://is.muni.cz/th/254783/esf_m/>               [357]  Riley J – Maskin, E. (2000)  Asymmetric Auctions. The Review of Economic Studies, Vol. 67, pp. 413–                    438. DOI: 10.1111/1467-937X.00137               [358]  Rubin, J. (2004) Cointegration and Antitrust: A primer. Economics Committee Newsletter, 4(1), 10–19               [359]  Rubinfeld, D. (2010) Econometric Issues in Antitrust Analysis. Journal of Institutional and Theoretical                    Economics, 166(1), 62–77. DOI: 10.1628/093245610790711519               [360]  Shapiro, C. (2010) Update from the Antitrust Division. [online] available at                    <http://www.justice.gov/atr/public/speeches/264295.pdf>               [361]  Sherwin, R. A. (1993) Comments on Werden and Froeb - Correlation, Causality, and All That Jazz. Re-                    view of Industrial Organization, Vol. 8, No. 3, pp. 355–358. DOI: 10.1007/BF01024239               [362]  Shires, J. D. – Preston, J. M. – Nash, C. A. – Wardman, M. (1994) Rail Privatisation: The Economic                    Theory.  Institute  of  Transport  Studies,  University  of  Leeds.  [online]  available  at                    <http://eprints.whiterose.ac.uk/2159/>               [363]  Schaller, B. (2005) On-Board and Intercept Transit Survey Techniques. [online] available at                    <http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/tcrp/tcrp_syn_63.pdf>               [364]  Schmutzler, A. – Lalive, R. (2008) Entry in Liberalized Markets: The German Experience. Review of                    Network Economics, Vol. 7, No. 1, pp. 37–52.               [365]  Skrzypacz A. – Hopenhayn H. (2004) Tacit Collusion in Repeated Auctions. Journal of Economic Theo-                    ry, Vol. 114, pp. 153–169. DOI: 10.1016/S0022-0531(03)00128-5               [366]  Slade, M. E. (1986) Exogeneity Tests of Market Boundaries Applied to Petroleum Products. The Journal                    of Industrial Economics, Vol. 34, No. 3, pp. 291–303. DOI: 10.2307/2098572               [367]  Stigler, G. J. – Sherwin, R. A. (1985) Extent of the Market, The. Journal of Law \& Economics, Vol. 28,                    pp. 555–585. DOI: 10.1086/467101               [368]  Tierney, K. – Decker, S. – Proussaloglou, K. – Rossi, T. – Ruiter, E. – McGuckin, N. (1996) Travel Sur-                    vey Manual. [online] available at <http://ntl.bts.gov/lib/4000/4500/4529/1392.pdf>                                                                                       217","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            [369]  U.S.  Deparment of Justice,  Federal Trade Commission (2010) Horizontal  Merger Guidelines.  [online]               available at <http://www.justice.gov/atr/public/guidelines/hmg-2010.pdf>           [370]  U.S. Deparment of Justice. (1982) Merger Guidelines. [online] available at               <http://www.justice.gov/atr/hmerger/11248.pdf>           [371]  Werden, G. J. – Froeb, L. M. (1993) Correlation, Causality, and All that Jazz: The Inherent Shortcomings               of Price Tests for Antitrust Market Delineation. Review of Industrial Organization, Vol. 8, pp. 329–353.               DOI: 10.1007/BF01024238           [372]  Werden, G. J. (1992) The History of Market Delineation. Marquette Law Review, Vol. 76, No. 1, pp.               123–215           [373]  Werden, G. J. (1997) Demand Elasticities in Antitrust Analysis. Antitrust Law Journal, Vol. 66, pp. 363–               414           [374]  Wills, H. (2002) Market Definition: How Stationarity Tests Can Improve Accuracy. European Competiti-               on Law Review, Vol. 23, No. 1, pp. 4–6            ROZHODNUTÍ EVROPSKÉ KOMISE           [375]  Arjowiggins/M-Real Zanders, Case COMP/M.4513 [2004]           [376]  Arsenal/DSP, Case COMP/M.5153 [2004]; OJ C 227/24           [377]  Boeing/McDonnell Douglas, Case IV/M.877 [1997]; [1997] OJ L 336/16           [378]  CVC/Lenzing, Case COMP/M.2187 [2001]; [2004] OJ L 82           [379]  GE/Instrumentarium, Case COMP/M.3083 [2003]           [380]  Gencor/Lonrho, Case No IV/M.619 [1996]; [2001] OJ L 11/30           [381]  Mannesmann/Vallourec/Ilva, Case No IV/M.315 [1994]; [1994] OJ L 102/15           [382]  Nestlé/Perriér, Case IV/M190 [1993] 4 CML M17; [1992] OJ L 356/1           [383]  Panasonic/Sanyo, Case COMP/M.5421 [2009]; [2009] OJ C 195           [384]  Rexam/American National Can, Case COMP/M.1939 [2000]           [385]  Ryanair/Aer Lingus, Case COMP/M.4439 [2007]           [386]  Siemens/VA Tech, Case COMP/M.3653 [2005]           [387]  Syniverse/BSG, Case COMP/M.4662 [2007]           ROZHODNUTÍ NÁRODNÍCH SOUTċŽNÍCH ÚěADģ A SOUDģ           [388]  United States vs. E.I.DuPont de Nemours \& Co. [1956], 351 US 377           [389]  Agrofert Holding/Euro Bakeries Holding; PĜípad S472/2011; ÚOHS [2011]           [390]  Nutreco Holding NV/Norsk Hydro ASA; Office of Fair Trading [2000]           5.   GEOGRAFICKÝ PěÍSTUP K MODELOVÁNÍ ŽELEZNIýNÍ DOPRAVY           [391]  Adey, P. (2010a) Mobility. Abingdon: Routledge.           [392]  Adey, P. (2010b) Aerial life: spaces, mobilities, affects. Malden: Wiley-Blackwell.           [393]  Arnold, P. – Peeters, D. – Thomas, I. (2004) Modelling a Rail/Road Intermodal Transportation System.               Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 40, No. 3, pp. 255–270.. DOI:               10.1016/j.tre.2003.08.005           [394]  Basariü, V. – Joviü, J. (2011) Target Modal Split Model. Transport, Volume 26(4), pp. 418–424.. DOI:               10.3846/16484142.2011.644044              218","Seznam použité literatury                [395]  Behrens, Ch. – Pels, E. (2012) Intermodal Competition in the London–Paris Passenger Market: High-                    Speed Rail and Air Transport.  Journal of Urban Economics, Vol. 71, Issue  3, pp. 278–288.. DOI:                    10.1016/j.jue.2011.12.005               [396]  Bender, Ch. M. – Götz,  G – Pakula, B. (2011) Effective Competition: Its Importance and Relevance                    for Network Industries. Intereconomics, 1, pp. 4–10.               [397]  Black, W. R. (ed.) (2003) Transportation: a Geographical Analysis. New York: Guilford Press               [398]  Brilon, W. (2000) Traffic Flow Analysis Beyond Traditional Methods. In: Proceedings of the 4th Interna-                    tional Symposium on Highway Capacity, 2000, pp. 26–41.               [399]  Cochrane, R. A. (1975) A Possible Economic Basis for the Gravity Model. Journal of Transport Econo-                    mics and Policy, 1975, pp. 34–49.               [400]  Copenhagen Economics (2003) The Internal Market and the Relevant Geographical Market. Final report                    prepared for European Commission DG Enterprise.               [401]  Couto, S. – Graham, D. J. (2008) The Impact of High-Speed Technology on Railway Demand. Transpor-                    tation, 35, pp. 111–128.               [402]  Cresswell, T. – Merriman, P. (2011) Geographies of Mobilities: Practices, Spaces, Subjects. Farnham:                    Ashgate.               [403]  Cresswell, T. (2011) Mobilities I: Catching up. Progress in Human Geography, Vol. 35, Issue 4, pp. 550–                    558.               [404]  Cresswell, T. (2012) Mobilities II: Still. Progress in Human Geography, Vol. 36, Issue 5, pp. 645–653.               [405]  Cwerner, S. – Kesselring, S. – Urry, J. (2009) Aeromobilities. Abingdon: Routledge.               [406]  d’Andrea, A.  – Ciolfi, L.  –  Gray, B. (2011) Methodological Challenges and Innovations in Mobilities                    Research. Mobilities, Vol. 6, No. 2, pp. 149–160.               [407]  Dobruszkes, F. – Lennert, M. – Van Hamme, G. (2011) An Analysis of the Determinants of Air Traffic                    Volume for European Metropolitan Areas. Journal of Transport Geography, Vol. 19, Issue 4, pp. 755–                    762. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2010.09.003               [408]  Duval, D. T. (ed.) (2007) Tourism and Transport: Modes, Networks and Flows. Clevedon: Channel View                    Publications.               [409]  Freudental-Pedersen, M. (2009) Mobility in daily life: between freedom and unfreedom. Farnham: Ashga-                    te, 2009.               [410]  Gašparík, J. – Zitrický, V. (2010) A New Approach to Estimating the Occupation Time of the Railway                    Infrastructure. Transport, 25, No. 4, pp. 387–393.               [411]  Gaudry, M. (1998) Key Substitution-Complementarity Features of Travel Demand Models,                    with Reference to Studies  of High Speed Rail Interactions with  Air  Services. Working paper.  In:                    workshop From Competition to Complementarity between Air and High Speed Rail: are Models telling                    the Same Story?, Brussels, pp. 1–34.               [412]  Guiver, J. – Jain, J. (2011) Grounded: Impacts of and Insights from the Volcanic Ash Cloud Disruption.                    Mobilities, Vol. 6, No. 1, pp. 41–55. DOI: 10.1080/17450101.2011.532651               [413]  Hall, F. L. (1996) Traffic Stream Characteristics. Traffic Flow Theory, US Federal Highway Administra-                    tion, pp. 1–36.               [414]  Hannam, K. – Sheller, M. – Urry, J. (2006) Editorial: Mobilities, Immobilities and Moorings. Mobilities,                    Vol. 1, No. 1, pp. 1–22. DOI: 10.1080/17450100500489189               [415]  Hlaviþka, V. (1993) Teoretická východiska a souvislosti konstrukce gravitaþních modelĤ v geografii.                    Sborník ýeské geografické spoleþnosti, 1993, þ.1, pp. 34–43.                                                                                        219","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            [416]  HorĖák, M. – Pšenka, T. – Križan, F. (2011) Verejná  doprava vs individuálna automobilová doprava               v spojení miest Slovenska. In: M. Kvizda, Z. Tomeš, eds. Regulace konkurenþního prostĜedí na železnici               – teorie v centru a praxe v regionech. Brno: Masarykova univerzita, pp. 39–48.           [417]  HorĖák, M. – Pšenka, T. (2010) Vzájomné dopravné prepojenie miest Slovenska verejnou dopravou. In:               M. Kvizda, Z. Tomeš, eds. Konkurence na evropských železnicích – ekonomické, právní a regionální fak-               tory. Brno: Masarykova univerzita, pp. 76–84.           [418]  Hudeþek, T. (2008) Akcesibilita a dopady její zmČny v ýesku v transformaþním období: vztah k systému               osídlení. Disertaþní práce. Praha: Univerzita Karlova v Praze, katedra sociální geografie a regionálního               rozvoje.           [419]  Hudeþek, T. (2010) Dostupnost v ýesku v období 1991–2001: vztah k dojížćce do zamČstnání a do škol.               Praha: ýGS.           [420]  Charlton, C. – Gibb, R. (1998) International Surface Passenger Transport. In: B. Hoyle, R. Knowles, eds.               Modern Transport Geography, 2nd, rev. ed. Chichester: Wiley, pp. 291–310.           [421]  Charlton, C. – Vowles, T. (2008) Inter-Urban and Regional Transport. In: R. Knowles, J. Shaw, I. Do-               cherty, eds. Transport Geographies: Mobilities, Flows and Spaces. Oxford: Blackwell, pp. 120–136.           [422]  Chmelík, J. – KvČtoĖ, V. – Marada, M. (2009) Analýza dopravních vztahĤ mezi krajskými mČsty ýeska               na základČ nabídky a poptávky po železniþní dopravČ. In: M. Kvizda, Z. Tomeš, eds. Konkurenceschop-               nost a konkurence v železniþní dopravČ – ekonomické, právní a regionální faktory konkurenceschopnosti               železnice. Brno: Masarykova univerzita, pp. 19–34.           [423]  Chmelík, J. (2008) Modelování prostorových interakcí na pĜíkladu Ostravska. Diplomová práce. Praha:               Univerzita Karlova v Praze, katedra sociální geografie a regionálního rozvoje.           [424]  Christie, E. (2001) Potential Trade in Southeast Europe: a Gravity Model Approach. The wiiw Balkan               Observatory, Working Papers, 011, pp. 1–35.           [425]  Jensen, A. (2011) Mobility, Space and Power: On the Multiplicities of Seeing Mobility. Mobilities, Vol.               6, No. 2, pp. 255–271. DOI: 10.1080/17450101.2011.552903           [426]  Jiménez, J. L. – Betancor,  O.  (2012)  When Trains Go Faster than  Planes: The Strategic Reaction               of Airlines in Spain. Transport Policy, Vol. 23, pp. 34–41. DOI: 10.1016/j.tranpol.2012.06.003           [427]  Kellerman, A. (2011) Mobility or Mobilities: Terrestrial, Virtual and Aerial Categories or Entities?. Jour-               nal of Transport Geography, 19, pp. 729–737. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2010.08.015           [428]  Kellerman, A. (2012) Potential Mobilities.  Mobilities, Vol.  7, No. 1,  pp. 171–183. DOI:               10.1080/17450101.2012.631817           [429]  Khadaroo, J. – Seetanah, B. (2008) The Role of Transport Infrastructure in International Tourism Deve-               lopment: a Gravity Model Approach.  Tourism management, 29, No. 5,  pp. 831–840. DOI:               10.1016/j.tourman.2007.09.005           [430]  Knowles, R. D. (2006) Transport Shaping Space: Differential Collapse in Time–Space. Journal of Trans-               port Geography, Vol. 14, Issue 6, pp. 407–425. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2006.07.001           [431]  Kraft, S. – Vanþura, M. (2010) Transport Concentration Areas and their Relations to the Spatial Organi-               zation of Society: a Case Study of the Czech Republic. Geografický þasopis, 62, 4, pp. 279–291.           [432]  Kraft, S. (2011) Aktuální zmČny v dopravním systému ýeské republiky: geografická analýza. Disertaþní               práce. Brno: Masarykova univerzita v BrnČ, Geografický ústav.           [433]  Kreutzberger, E. D. (2008) Distance and Time in Intermodal Goods Transport Networks in Europe: A               Generic Approach. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 42, No. 7, pp. 973–993.           [434]  Križan, F. – HorĖák, M. (2012) Vplyv súkromného prepravcu na verejnú železniþnú dopravu: prípadová               štúdia spoloþnosti Regio JET na Slovensku. In: M. Kvizda, Z. Tomeš, eds. Konkurence na železnici – bu-               doucnost pro 21. století nebo destrukce sítČ?. Brno: Masarykova univerzita, pp. 22–31.              220","Seznam použité literatury                [435]  KvČtoĖ, V. – Marada, M. (2008) ZmČny dopravních vztahĤ mezi krajskými mČsty v letech 2001-2008 na                    pĜíkladu veĜejné hromadné dopravy. In: M. Kvizda, Z. Tomeš, eds. Konkurenceschopnost a konkurence                    v železniþní dopravČ – ekonomické a regionální aspekty regulace konkurenþního prostĜedí. Brno: Tribun                    EU, pp. 123–131.               [436]  Kvizda  M.  – Seidenglanz, D. (2010) Intermodální shift mezi leteckou a železniþní dopravou. In: M.                    Kvizda, Z. Tomeš, eds. Konkurence na evropských železnicích – ekonomické, právní a regionální faktory.                    Brno: Masarykova univerzita, pp. 45–58.               [437]  Kvizda, M. – Rederer,  V.  (2012) Použití spotĜebitelského šetĜení k vymezování  relevantního trhu                    v železniþní dopravČ – možnosti a problémy. In: M. Kvizda, Z. Tomeš, eds. Konkurence na železnici –                    budoucnost pro 21. století nebo destrukce sítČ?. Brno: Masarykova univerzita, pp. 32–45.               [438]  Kvizda, M. (2011) Vymezování relevantního trhu v odvČtví železniþní dopravy. In: M. Kvizda, Z. Tomeš,                    eds. Regulace konkurenþního prostĜedí na železnici – teorie v centru a praxe v regionech. Brno: Masary-                    kova univerzita, pp. 49–64.               [439]  Larsen, J. – Urry, J. – Axhausen, K. (2006) Mobilities, networks, geographies. Farnham: Ashgate.               [440]  Maier, K. – Mulíþek, O. – Franke, D. (2010) Vývoj regionalizace a vliv infrastruktur na atraktivitu území                    ýeské republiky. Urbanismus a územní rozvoj, XIII, 5, pp. 71–82.               [441]  Marada, M. (2006) Dopravní vztahy v Pražském mČstském regionu. In: M. OuĜedníþek, ed. Sociální geo-                    grafie Pražského mČstského regionu. Praha: Univerzita Karlova v Praze, pp. 64–78.               [442]  McArthur, D. P. – Kleppe, G. – Thorsen, I – Ubøe, J. (2011) The Spatial Transferability of Parameters in                    a Gravity Model of Commuting Flows.  Journal  of Transport Geography, 19,  pp. 596–605.  DOI:                    10.1016/j.jtrangeo.2010.06.014               [443]  McBride, P. J. (1991) Communications. In: P. J. McBride, ed. Human Geography: Systems, Patterns and                    Change, 3rd edition. Walton-on-Thames: Nelson, pp. 105–127.               [444]  Mikkonen,  K. – Luoma,  M. (1999) The Parameters  of the Gravity Model Are  Changing –  How                    and Why?. Journal of Transport Geography, 7, pp. 277–283. DOI: 10.1016/S0966-6923(99)00024-1               [445]  Miller, S. A. (2011) April 2010 UK Airspace Closure: Experience and Impact on the UK’s Air-Travelling                    Public and Implications for Future Travel. Journal of Air Transport Management, Vol. 17, Issue 5, pp.                    296–301. DOI: 10.1016/j.jairtraman.2011.03.008               [446]  Motta, M. (2004) Competition Policy: Theory and Practice (p. 616). Cambridge University Press               [447]  Murat, C. H. (2010) Sample Size Needed for Calibrating Trip Distribution and Behavior of the Gravity                    Model. Journal of Transport Geography, 18, pp. 183–190. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2009.05.013               [448]  Pavlíþek, S. (2002) Naše lokálky: místní dráhy v ýechách, na MoravČ a ve Slezsku. Praha: DokoĜán.               [449]  Peters, P. – Kloppenburg, S. – Wyatt, S. (2010) Co-ordinating Passages: Understanding the Resources                    Needed  for  Everyday  Mobility.  Mobilities,  Vol.  5,  No.  3,  pp.  349–368.  DOI:                    10.1080/17450101.2010.494840               [450]  Roy, J. R. – Thill, J. C. (2003) Spatial Interaction Modelling. Papers in Regional Science, 83, No. 1, pp.                    339–361. DOI: 10.1007/s10110-003-0189-4               [451]  Seidenglanz, D. – Chvátal, F. – NedvČdová, K. (2013) Železnice v dopravní obsluze vybraných metropo-                    litních regionĤ v NČmecku a v ýeské republice – význam liberalizace drážního sektoru. V pĜípravČ.               [452]  Seidenglanz, D. (2005a) PĜímá železniþní spojení z Prahy a Bratislavy (vliv politických a spoleþenských                    zmČn). Acta Facultatis Rerum Naturalium Universitatis Comenianae, Geographica, 2005, þ. 3, pp. 535–                    542.               [453]  Seidenglanz, D. (2005b) Vývoj železniþní dopravy v EvropČ a její pozice v evropské dopravní politice.                    NárodohospodáĜský obzor, 2005, V, þ. 4, pp. 92–104.               [454]  Seidenglanz, D. (2006) Železnice v EvropČ a evropská dopravní politika. Brno: Masarykova univerzita.                                                                                      221","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            [455]  Seidenglanz, D. (2008) Geografie  dopravy. In: V. Toušek, J. Kunc,  J. Vystoupil,  eds.  Ekonomická               a sociální geografie. PlzeĖ: Aleš ýenČk, pp. 231–269.           [456]  Seidenglanz, D. (2009a) Competitiveness of Air Transport in Central Europe. In: D. Wang, D – S. M. Li,               eds. Transportation and Geography, Proceedings of the 14th HKSTS International Conference, Volume               2. Hong Kong: Hong Kong Society for Transportation Studies, pp. 483–492.           [457]  Seidenglanz, D. (2009b) Konkurenceschopnost železniþní a letecké dopravy. In: M. Kvizda, Z. Tomeš,               eds. Konkurenceschopnost a konkurence v železniþní dopravČ – ekonomické, právní a regionální faktory               konkurenceschopnosti železnice. Brno: Masarykova univerzita, pp. 72–86.           [458]  Seidenglanz, D. (2010) Transport Relations Among Settlement Centres in the Eastern Part of the Czech               Republic as a Potential For Polycentricity. Acta Universitatis Carolinae, 2010 Geographica, Nos. 1–2, pp.               75–89.           [459]  Shaw, J. – Hesse, M. (2010) Transport, geography and the 'new' mobilities. Transactions of the Institute               of British Geographers, Vol. 35, Issue 3, pp. 305–312. DOI: 10.1111/j.1475-5661.2010.00382.x           [460]  Shaw, J. – Sidaway, J. D. (2011) Making links: On (re)engaging with transport and transport geography.               Progress in Human Geography, Vol. 35, Issue 4, pp. 502–520.           [461]  Shen, G. (2004) Reverse-Fitting the Gravity Model to Inter-City Airline Passenger Flows by an Algebraic               Simpli¿cation. Journal of Transport Geography, 12, pp. 219–234. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2003.12.006           [462]  Schafer,  A. – Victor, D. G. (2000)  The Future Mobility of the  World  Population.  Transportation Re-               search Part A: Policy and Practice, Vol. 34, Issue 3, pp. 171–205.           [463]  Sivileviþius, H. – Maskelinjnaitơ, L. (2010) The Criteria for Identifying the Quality of Passengers’ Trans-               portation by Railway and Their Ranking Using AHP Method. Transport, 25, No. 4, pp. 368–381.           [464]  Sleuwaegen, L. – de Voldere, I. (2001) Globalisation and the Definition of the Relevant Geographic Mar-               ket in Antitrust Practice. Vlerick Leuven Gent Management School Working Paper Series, 2001-7, pp. 1–               37.           [465]  Smith, B. L. – Williams, B. M. – Oswald, R. K. (2002) Comparison of Parametric and Nonparametric               Models for Traffic Flow Forecasting. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 10, No.               4, pp. 303–321.           [466]  Steer,  Davies, Gleave (2006)  Air  and Rail Competition and Complementarity. Final report  prepared               for European Commission DG TREN.           [467]  Stubbs, J. – Jegede, F. (1998) The Integration of Rail and Air Transport in Britain. Journal of Transport               Geography, Vol. 6, No. 1, pp. 53–67. DOI: 10.1016/S0966-6923(97)00039-2           [468]  Szczyrba, Z. (2008) Geografie služeb. In: V. Toušek, J. Kunc, J. Vystoupil, eds. Ekonomická a sociální               geografie. PlzeĖ: Aleš ýenČk, pp. 271–294.           [469]  Temelová, J. – Novák, J. – Pospíšilová, L. – DvoĜáková, N. (2011) Každodenní život, denní mobilita               a adaptaþní strategie obyvatel v periferních lokalitách. Sociologický þasopis / Czech Sociological Review,               Vol. 47, No. 4, pp. 831-858           [470]  Thompson, I. B. (1995) High-Speed Transport Hubs and Eurocity Status: The Case of Lyon. Journal of               Transport Geography, Vol. 3, Issue 1, pp. 29–37. DOI: 10.1016/0966-6923(94)00004-9           [471]  Tsamboulas, D. – Vrenken, H. – Lekka, A. M. (2007) Assessment of a Transport Policy Potential for In-               termodal Mode Shift on a European Scale. Transportation Research Part A: Policy and Practice, Vol. 41,               Issue 8, pp. 715–733.           [472]  Tsekeris, T. – Stathopoulos, A. (2006) Gravity Models for Dynamic Transport Planning: Development               and  Implementation in Urban Networks.  Journal of Transport Geography, 14,  pp. 152–160. DOI:               10.1016/j.jtrangeo.2005.06.009           [473]  Turton, B. – Black, W. R. (1998) Inter-Urban Transport. In: B. Hoyle, R. Knowles, eds. Modern Trans-               port Geography, 2nd, rev. ed. Chichester: Wiley, pp. 159–183.             222","Seznam použité literatury                [474]  Urbánková, J. – OuĜedníþek, M. (2006) Vliv suburbanizace na dopravu v Pražském mČstském regionu.                    In: M.  OuĜedníþek, ed.  Sociální geografie Pražského  mČstského regionu. Praha: Univerzita Karlova                    v Praze, pp. 79–95.               [475]  Urry, J. (2007) Mobilities. Cambridge: Polity Press.               [476]  Vespermann,  J. –  Wald, A. (2011) Intermodal Integration in  Air  Transportation: Status Quo, Motives                    and Future  Developments.  Journal  of Transport Geography,  19, pp. 1187–1197. DOI:                    10.1016/j.jtrangeo.2011.05.003               [477]  Vickerman, R. (1998) Transport, Communications and European Integration. In: D. Pinder, ed. The New                    Europe: Economy, Society, and Environment. Chichester: Wiley, pp. 223–238.               [478]  Wolmar, Ch.  (2004)  The  Subterranean Railway: How the London  Underground Was Built and  How                    It Changed the City Forever. Atlantic Books.               [479]  Wolmar, Ch. (2009) Blood, Iron and Gold. Atlantic Books.               [480]  Zanin, M. – Herranz, R. – Ladousse, S. (2012)  Environmental Benefits of Air–Rail Intermodality:                    The Example of Madrid Barajas. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review,                    Vol. 48, Issue 5, pp. 1056–1063. DOI: 10.1016/j.tre.2012.03.008                6.   POLITIKA HOSPODÁěSKÉ SOUTċŽE APLIKOVANÁ V ODVċTVÍ               ŽELEZNIýNÍ DOPRAVY               [481]  Bahn (2011)  Wettbewerbspolitik Unter Zugzwang.  Sondergutachten Der  Monopollkommission Gemäß                    §36. AEG, Sondergutachten 60, 2011.               [482]  Balcombe, R. – Mackett, R. – Paulley, N. – Preston, J. – Shires, J. – Titheridge, H. – Wardman, M. –                    White, P. (2004): The Demand for Public Transport: A Practical Guide. Transport Research Laboratory,                    UK               [483]  Bender, M. – Götz, G. – Pakula, B. (2011: Effective Competition: Its Importance And Relevance For                    Network Industries. Intereconomics 1, s. 4–10               [484]  Bergmann, L. (2012) „Tempo Auf Dem Fernbus-markt“, Die Welt-kompakt, 31.8.2012,                    http://www.welt.de/print/welt_kompakt/print_wirtschaft/article108889139/tempo-auf-dem-fernbus-                    markt.html, Staženo Dne 4.1.2013.               [485]  Brenan, T. J. (2008) Applying ‘merger Guidelines‘ Market Definition To (de)regulatory Policy: Pros And                    Cons. Telecomunications Policy, 32/6, s. 388–398. DOI: 10.1016/j.telpol.2008.04.003               [486]  Bundesnetzagentur (2011) Bundesnetzagentur Genehmigt Der DB Energie GmbH Etzentgelte Und Er-                    lösobergrenzen Für Das Bahnstromnetz. Pressemitteilung, Bundesnetzagentur, 29.2.2012, dostupné z:                    <http://www.bundesnetzagentur.de/shareddocs/downloads/de/bnetza/presse/pressemitteilungen/2012/120                    229_%20bahnstromnetz_pdf.pdf?__blob=publicationfile>, staženo 17.10.2012               [487]  Bundesnetzagentur (2011). Eisenbahnen, dostupné na:                    http://www.bundesnetzagentur.de/cln_1912/DE/Sachgebiete/Eisenbahnen/Downloads/MarktuntersuchgB                    ahn2011/Marktuntersuchung2011_node.html, staženo 17.10.2012, s. 37.               [488]  Collyer, K. – Felet, A. – Kitchen, T. (2007) Review Of Methodologies In Transport Inquiries [online]                    Dostupné z: http://www.competition-commission.org.uk/assets/competitioncommission/docs/pdf/non-                    inquiry/our_role/analysis/review_of_methodologies_in_transport_inquiries.pdf               [489]  Competition Commission (2004a) A Report on the Proposed Acquisition by Firstgroup Plc of the Scottish                    Passenger Rail Franchise  Currently Operated  by Scotrail Railways Limited [online] Dostupné z:                    http://www.competition-commission.org.uks/asset/competitioncommission/docs/pdf/non-                    inquiry/rep_pub/reports/2004/fulltext/490.pdf               [490]  Competition Commission (2004b) Glossary [online] Dostupné z: http://competition-                    commission.org.uk/assets/competitioncommission/docs/pdf/non-             Inqui-                    ry/rep_pub/reports/2004/fulltext/490glossary.pdf                                                                                      223","Modely a metody regulace konkurenþního prostĜedí na trhu železniþních dopravních služeb            [491]  Competition Commission (2004c)  Treatment of Bus:rail Substitutability in Previous  Reports [online]               Dostupné  z:   http://competition-commission.org.uk/assets/competitioncommission/docs/pdf/non-               inquiry/rep_pub/reports/2004/fulltext/490ae.pdf           [492]  Competition Commission (2004d)  Substitutable and Complementary Flows [online] Dostupné z:               http://competition-commission.org.uk/assets/competitioncommission/docs/pdf/non-               inquiry/rep_pub/reports/2004/fulltext/490af.pdf           [493]  Competition Commission (2004e) First Group–scotrail Inquiry Report [online] Dostupné z:               http://webarchive.nationalarchives.gov.uk/20111108202701/http://competition-               commission.org.uk/inquiries/completed/2004/first/nop_consumer_survey.pdf           [494]  Competition Commission (2004f) Own Price Elasticity of Demand for Bus and Rail [online] Dostupné z:               http://competition-commission.org.uk/assets/competitioncommission/docs/pdf/non-               inquiry/rep_pub/reports/2004/fulltext/490ad.pdf           [495]  Competition Commission (2004g) News Release [online] Dostupné z: http://competition-               commission.org.uk/assets/competitioncommission/docs/pdf/non-inquiry/press_rel/latest/2004/jun/pdf/30-               04.pdf           [496]  Competition Commission (2004h) Overlaps: Identification of Routes with Potential for Bus to Rail Sub-               stitution [online] Dostupné z: http://www.competition-               commission.org.uk/assets/competitioncommission/docs/pdf/non-               inquiry/rep_pub/reports/2004/fulltext/490ag.pdf           [497]  Competition Commission (2004i) Response of Firstgroup to the Competition Commission's Provisional               Findings Report [online] Dostupné z:               http://webarchive.nationalarchives.gov.uk/20111108202701/http://competition-               commission.org.uk/inquiries/completed/2004/first/firstgroup_response_to_provisional_findings.pdf           [498]  Competition Commission (2005) National Express Group Plc and Thameslink and Great Northern Fran-               chise Merger Inquiry [online] Dostupné z:               http://webarchive.nationalarchives.gov.uk/20111108202701/http://www.competition-               commission.org.uk/rep_pub/reports/2005/fulltext/507.pdf           [499]  Competition Commission (2006) Stagecoach and Scottish Citylink [online] Dostupné z:               http://webarchive.nationalarchives.gov.uk/20111108202701/http://www.competition-               commission.org.uk/rep_pub/reports/2006/fulltext/516.pdf           [500]  Competition Commission (2010) Merger Assessment Guidelines [online] Dostupné z http://competition-               commission.org.uk/assets/competitioncommission/docs/pdf/non-               inquiry/rep_pub/rules_and_guide/pdf/100916_merger_assessment_guidelines.pdf           [501]  Daljord, O – Sorgard, L – Thomassen, O. (2007) Market Definition With Shock Analysis. Discussion Pa-               per Sam 36, Norwegian School Of Economics And Business Administration           [502]  Engartner, T. (2008) Die Privatisierung Der Deutschen Bahn. Über Die Implementierung Marktorientier-               ter Verkehrspolitik, Wiesbaden.           [503]  Engel, R. (2013) Geschäftsmodell der DB-Infrastruktur vor dem Ende? Eisenbahn-Revue International,               2/2013, s. 76.           [504]  Enterprise Act, 2002archived Content: Competition Authorities [online]. 2012 [cit. Ĝíjen 2012] Dostupné               z www:       http://webarchive.nationalarchives.gov.uk/+/http://www.bis.gov.uk/policies/business-               law/competition-matters/competition-authorities           [505]  Evropská komise (1997) SdČlení Komise o definici relevantního trhu pro úþely práva hospodáĜské soutČ-               že Spoleþenství, ÚĜední VČstník Evropských Spoleþenství C 372/5           [506]  Hunold, M.  – Wolf, C. (2013)  Competitive procurement design: Evidence from regional passenger               railway services in Germany. discussion paper No. 13-009, Mannheim: ZEW              224","Seznam použité literatury                [507]  Knieps, G. (2012) Competition And The Railroads: A European Perspectives. Discussion Paper No. 142,                    Institut Für Verkehrswissenschaft Und Regionalpolitik, Freiburg               [508]  Lalive, R – Schmutzler, A. (2008a) Entry In Liberalized Railway Markets: The German Experience. Re-                    view Of Network Economics, Vol. 7/1, pp. 37—2. DOI: 10.2202/1446-9022.1137               [509]  Lalive, R. – Schmutzler, A. (2011) Auctions Vs Negotiations In Public Procurement: Which Works Bet-                    ter? Working Paper Dp8538               [510]  Lalive, R. – Schmutzler, A. (2008b) Exploring The Effects Of Competition For Railway Markets. Inter-                    national  Journal  Of  Industrial  Organization,  Vol.  26/2,  Pp.  443–458.  DOI:                    10.1016/j.ijindorg.2007.02.005               [511]  Ludvigsen, J. (2009) Liberalisation Of Rail Freight Markets In Central And South-eastern Europe: What                    The European Commission Can Do To Facilitate Rail Market Opening. Ejtir, Vol. 9/1, pp. 46–62               [512]  Massey, P. (2000) Market Definition And Market Power In Competition Analysis: Some Practical Issues.                    The Economic And Social Review, Vol. 31, No. 4, pp. 309–328               [513]  Memarian, B. – Jeong, H. S. – Uhm, D. (2012) Effects Of Survey Techniques On On-board Survey Per-                    formance. Transport Policy, Vol. 21, pp. 52–62. DOI: 10.1016/j.tranpol.2012.01.006               [514]  Michalisková, D. (2013) Vymezování relevantního trhu v odvČtví osobní železniþní dopravy – praktické                    možnosti a rizika. Diplomová práce. Brno: MU               [515]  Monopolkommission 2013: Reform zügig umsetzten! Monopolkommission, Sondergutachten 64, Sonder-                    gutachten der Monopolkommission gemäß § 36 AEG, s. 65.               [516]  Office Of Fair Trading (2004) Market Definition. London: Office Of Fair Trading               [517]  OXERA – Oxford Economic Research Associates (2004) Consumer Survey Analysis [online]                    http://webarchive.nationalarchives.gov.uk/20111108202701/http:/competition-                    commission.org.uk/inquiries/completed/2004/first/oxera_survey_analysis.               [518]  Pütz, A. (2005) Rail Transport And Competition Policy – National Rail Undertakings After Teh Gvg/fs                    Case. 9th Conference On Competition And Ownership In Land Transport               [519]  Reynolds, W (2007) The Relevance Of Surveys To The ‘relevant Market [online] Dostupné z:                    http://www.competition-commission.org.uk/assets/competitioncommission/docs/pdf/non-                    inquiry/our_role/analysis/cc_surveys_2007.pdf               [520]  Schlesiger, Ch. (2012) EU und Bund nehmen die Bahn in die Zange, in: WirtschaftsWoche, dostupné na:                    http://www.wiwo.de/unternehmen/dienstleister/schienennetz-keine-trennung-von-netz-und-                    bahn/6144800-3.html (staženo dne 30.4.2012).               [521]  Schöller, O. –  Canzler, W. – Knie,  A.  (2007)  „Handbuch Verkehrspolitik. Wiesbaden: Vs Verlag Für                    Sozialwissenschaften“ 2007               [522]  Stehmann, O. – Zenger, H. (2011) The Competitive Effects Of Rail Freight Mergers In The Context Of                    European Liberalization. Journal Of Competition Law And Economics, pp. 1–25               [523]  Trassenpreissystem (2012) Deutsche Bahn: Das Trassenpreissystem der DB AG, Gültig ab dem                    9.12.2012 bis 14.12.2013, dostupné z:                    <http://fahrweg.dbnetze.com/file/2597008/data/trassenpreisbroschuere__2013.pdf>, staženo dne                    17.1.2013, s. 9.               [524]  Wardman, M. – Shires, J. (2003) Review of Fares Elasticities in Great Britain. Institute of Transport Stu-                    dies, University of Leeds; working paper 573               [525]  Wettbewerber-report, Eisenbahnen 2010/2011, s. 56, In:                    http://mofair.de/content/20110519_wettbewerber-report-eisenbahn-2010-2011.pdf, Staženo 8.10.2012                                                                                         225","SEZNAM TABULEK             Tabulka 1.1—1: Ekonomické problémy železnice ....................................................... 19           Tabulka 1.1—2: Vertikální separace a integrace .......................................................... 22           Tabulka 2.1—1: PĜehled studií zabývajících se odhadem produkþních a nákladových               funkcí ..................................................................................................................... 42           Tabulka 2.1—2: PĜehled datových zdrojĤ u studií zabývajících se odhadem               produkþních a nákladových funkcí ........................................................................ 43           Tabulka 2.2—1: PĜehled studií, aplikujících modely rozložených zpoždČní ............... 47           Tabulka 2.2—2: PĜehled datových zdrojĤ studií aplikujících modely rozložených               zpoždČní ................................................................................................................. 48           Tabulka 2.2—3: PĜehled aplikací modelĤ multinomiální volby v oblasti modelování               dopravy .................................................................................................................. 51            Tabulka 2.2—4: PĜehled datových zdrojĤ studií aplikujících modely multinomiální               volby v oblasti modelování dopravy ...................................................................... 52            Tabulka 2.2—5: PĜehled pĜístupĤ modelování výdajových systémĤ ........................... 56           Tabulka 2.4—1 Popisné statistky .................................................................................. 62           Tabulka 2.4—2 Výsledky CCR modelu ....................................................................... 66           Tabulka 2.4—3 Výsledky BCC a SBM modelu ........................................................... 68           Tabulka 2.4—4 Srovnání CCR s AR-CCR a AR-BCC modelem ................................ 71            Tabulka 2.4—5 SpearmanĤv koeficient poĜadové korelace ......................................... 72           Tabulka 3.1—1: Vlastnosti železniþního odvČtví ......................................................... 75           Tabulka 3.1—2: Efektivnost železniþních dopravcĤ .................................................... 78           Tabulka 3.2—1: PĜehled pĜedpokladĤ a závČrĤ mikroekonomických modelĤ               vČnujících se analýze neregulovaného odvČtví ...................................................... 82           Tabulka 3.4—1: PĜehled pĜedpokladĤ a závČrĤ mikroekonomických modelĤ               vČnujících se analýze regulovaného odvČtví ......................................................... 91           Tabulka 4.5—1: Organizace bid riggingu ................................................................... 116           Tabulka 4.5—2: Detekce bid riggingu ........................................................................ 119           Tabulka 4.6—1 ýetnost respondentĤ, kteĜí by pĜi zvýšení ceny pĜestali využívat               železniþní dopravu ............................................................................................... 126           Tabulka 5.1—1 VýbČr studií vČnovaných výzkumu mobility .................................... 133           Tabulka 5.2—1 VýbČr kapitol z knihy Transportation: a geographical analysis               (Black 2003), které pĜedstavují metody analýzy dopravních proudĤ .................. 136             226","Seznam tabulek                Tabulka 5.2—2 VýbČr studií pĜedstavujících obecné/základní vlastnosti dopravních                   proudĤ .................................................................................................................. 136               Tabulka 5.2—3 VýbČr studií pĜedstavujících postavení železniþní dopravy pĜi                   obsluze dopravních proudĤ v komparaci s ostatními dopravními módy ............. 139               Tabulka 5.2—4 VýbČr studií zabývajících se vazbou železniþní doprava – dopravní                   proudy .................................................................................................................. 140               Tabulka 5.3—1 Studie vČnované gravitaþnímu modelování dopravních proudĤ ....... 142               Tabulka 5.3—2 VýbČr studií vČnovaných problematice gravitaþního modelování                   dopravních proudĤ (aplikace modelu) ................................................................. 144               Tabulka 5.3—3 VýbČr studií využívajících k modelování dopravních proudĤ                   alternativní pĜístupy ............................................................................................. 145               Tabulka 5.4—1 VýbČr studií zabývajících se problematikou intermodálního shiftu                   (bez studií o pĤsobení vysokorychlostních železnic) ........................................... 147               Tabulka 5.4—2 VýbČr studií zabývajících se problematikou intermodálního shiftu                   v souvislosti s vysokorychlostními železnicemi .................................................. 149                Tabulka 5.5—1 VýbČr studií zabývajících se problematikou relevantního                   geografického trhu ............................................................................................... 151                Tabulka 5.6—1 Vývoj segmentace trhu nákladní dopravy v EU-15 .......................... 156               Tabulka 5.6—2 Vývoj segmentace trhu osobní dopravy v EU-15 (v %) ................... 157               Tabulka 5.6—3 Vývoj poþtu pĜímých vlakĤ z Prahy obsluhujících mezinárodní                   dopravní proudy ................................................................................................... 159               Tabulka 5.6—4 ýasová konkurenceschopnost pozemní dopravy na trasách                   s pĜímými leteckými spoji v ýeské republice, na Slovensku, v Polsku                   a v Maćarsku, stav v r. 2009 ................................................................................ 164               Tabulka 5.6—5 Studie aplikující popsaná témata ve vlastním výzkumu ................... 166               Tabulka 6.4—1: Termíny užívané pro vymezení relevantního trhu v odvČtví                   dopravy ................................................................................................................. 174               Tabulka 6.4—2: Vymezení geografického relevantního trhu v osobní železniþní                   dopravČ ve Velké Británii .................................................................................... 175               Tabulka 6.4—3: Vymezení produktového relevantního trhu v osobní železniþní                   dopravČ ve Velké Británii .................................................................................... 176                                                                                              227","SEZNAM OBRÁZKģ            Obrázek 5.5—1 Schéma dopravních tras pro vymezení geografického relevantního               trhu A–B ............................................................................................................... 153           Obrázek 5.6—1 Dopravní proudy/vazby mezi stĜedisky ve východní þásti ýeské               republiky (vlakové a autobusové spoje, jen proudy/vazby umožĖující každodenní               kontakty) .............................................................................................................. 156           Obrázek 5.6—2 Nabídka železniþní dopravy v MnichovČ a v Praze k obsluze               mČstských a pĜímČstských dojížćkových, respektive dalších dopravních proudĤ                .............................................................................................................................. 160                                                                228","SEZNAM GRAFģ                 Graf 3.1—1 Technická a alokaþní nákladová efektivnost ............................................ 77               Graf 3.5—1 Srovnání regulaþních režimĤ .................................................................... 99               Graf 5.6—1 Krátkodobý intermodální shift mezi leteckou a železniþní dopravou .... 161               Graf 5.6—2 Krátkodobý intermodální shift mezi leteckou a železniþní dopravou .... 162               Graf 5.6—3 Vývoj poþtu odbavených cestujících na letištích ve vybraných                   statisícových mČstech v ýR, v Polsku a na Slovensku v letech 1991 až 2007 .... 163               Graf 6.5—1 Vývoj ceny trakþní energie od roku 2005 (v ct/kWh) ............................ 185                                                                                                                                         229","O AUTORECH              Ing. MARTIN KVIZDA, Ph.D. – odborný asistent na KatedĜe ekonomie Ekonomicko-                    -správní fakulty Masarykovy univerzity v BrnČ, kde pĜednáší hospodáĜskou                    politiku.  DlouhodobČ se vČnuje výzkumu problematiky regulace konkuren-                    ce v dopravních odvČtvích, zejména na železnici, který byl podporován                    nČkolika grantovými projekty GAýR a TAýR.            Ing. ZDENČK TOMEŠ, Ph.D. – odborný asistent a zároveĖ vedoucí Katedry ekonomie                    Ekonomicko-správní fakulty Masarykovy univerzity v BrnČ, dlouhodobČ se                    zabývá oborem konkurence na železnici a hospodáĜskou politikou.            Mgr. JAROSLAV BIL – doktorský student na KatedĜe ekonomie Ekonomicko-správní                    fakulty Masarykovy univerzity v BrnČ. Hlavním pĜedmČtem jeho vČdecké-                    ho zájmu je mikroekonomie se zĜetelem na matematické metody.            Ing.  VLADIMÍR HAJKO – doktorský student na KatedĜe  ekonomie  Ekonomicko-                    -správní fakulty Masarykovy univerzity v BrnČ. Specializuje se na kvantita-                    tivní analýzu energetického odvČtví.            Ing. TOMÁŠ HOUŠKA – doktorský student na KatedĜe ekonomie Ekonomicko-správní                    fakulty Masarykovy univerzity v BrnČ. Zabývá se výzkumem v oblasti hos-                    podáĜské soutČže a soutČžní ekonomie.            RNDr. FILIP CHVÁTAL – doktorský student oboru geografie na PĜírodovČdecké fakul-                    tČ Masarykovy Univerzity v BrnČ. ZamČĜuje se na geografii dopravy                    a dopravní obslužnost a v souþasnosti pĤsobí jako odborný pracovník na                    Geografickém ústavu MU v rámci projektu Geoinovace.            Ing. ONDĜEJ KRþÁL, Ph.D. – odborný asistent na KatedĜe ekonomie Ekonomicko-                    -správní fakulty Masarykovy univerzity v BrnČ. Specializuje se na mikro-                    ekonomii, jejíž magisterský kurz v souþasnosti na fakultČ vyuþuje, a na                    strukturu trhĤ.            Ing. MICHAL KVASNIþKA, Ph.D. – odborný asistent na KatedĜe ekonomie Ekonomic-                    ko-správní fakulty Masarykovy univerzity v BrnČ s rozsáhlou pedagogickou                    þinností v oblasti mikroekonomie a nové institucionální ekonomie. V sou-                    þasnosti se specializuje na mikroekonomii a multiagentové modely.            Mgr. KATEĜINA NEDVČDOVÁ – doktorská studentka PĜírodovČdecké fakulty Masa-                    rykovy univerzity v BrnČ s profilací na regulaci dopravních železniþních                    služeb.             230","Ing. DANIEL NČMEC, Ph.D. – odborný asistent na KatedĜe ekonomie Ekonomicko-                        -správní fakulty Masarykovy univerzity v BrnČ. Je odborníkem na matema-                        tické a ekonometrické metody v ekonomii. Ve vlastním výzkumu se                        zamČĜuje na trh práce.                PhDr. TOMÁŠ NIGRIN, Ph.D. – odborný asistent na KatedĜe nČmeckých a rakouských                        studií Institutu mezinárodních studií Fakulty sociálních vČd Univerzity Kar-                        lovy v Praze. DlouhodobČ se zabývá politickým a spoleþenským vývojem                        v pováleþném NČmecku.                Ing. VÁCLAV REDERER – doktorský student Katedry ekonomie Ekonomicko-správní                        fakulty Masarykovy univerzity v BrnČ. Již od magisterského studia se za-                        bývá regulací a konkurencí v železniþní dopravČ. ProvádČl terénní výzkumy                        na domácích železniþních trasách a podílel se na spolupráci s brnČnským                        ÚĜadem pro ochranu hospodáĜské soutČže.                Mgr. DANIEL SEIDENGLANZ, Ph.D. – odborný asistent Geografického ústavu PĜíro-                        dovČdecké fakulty Masarykovy univerzity v BrnČ. Ve své výzkumné,                        publikaþní a pedagogické þinnosti se dlouhodobČ vČnuje problematice geo-                        grafie dopravy. Jeho hlubší odborná specializace se zamČĜuje na témata                        související se železniþní a leteckou dopravou v EvropČ a také na integraþní                        roli dopravy v sídelních systémech.                Ing. ROSTISLAV STANČK – asistent na KatedĜe ekonomie Ekonomicko-správní fakul-                        ty Masarykovy univerzity v BrnČ. Profiluje se v oblastech teorie her                        a ekonomie struktury trhĤ.                                                                                                                 231","VČdecká redakce MU:           prof. PhDr. Ladislav Rabušic, CSc.           Mgr. Iva Zlatušková           prof. RNDr. Zuzana Došlá, DSc.           Ing. Radmila DrobČnová, Ph.D.           Mgr. Michaela Hanousková           doc. PhDr. Jana Chamonikolasová, Ph.D.           doc. JUDr. Josef Kotásek, Ph.D.           Mgr. et Mgr. OldĜich Krpec, Ph.D.           prof. PhDr. Petr Macek, CSc.           PhDr. Alena Mizerová           doc. Ing. Petr Pirožek, Ph.D.           doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.           Mgr. David Povolný           Mgr. KateĜina Sedláþková, Ph.D.           prof. MUDr. Anna VaškĤ, CSc.           prof. PhDr. Marie Vítková, CSc.           doc. Mgr. Martin ZvonaĜ, Ph.D.                   Martin Kvizda, ZdenČk Tomeš a kolektiv            MODELY A METODY REGULACE           KONKURENýNÍHO PROSTěEDÍ           NA TRHU ŽELEZNIýNÍCH           DOPRAVNÍCH SLUŽEB            Ediþní rada: Petr Pirožek, Petr Suchánek, Milan Viturka, Vladimír Hyánek, Eva Hýblová,           Daniel NČmec, Markéta Matulová            Návrh obálky a vstupních stran: Jan Peschl           Grafické zpracování a typografická pĜíprava: Václav Šebek           Jazyková redakce: Hana Pospíšilová           Vydala Masarykova univerzita           Brno 2013            1., elektronické vydání 2020            ISBN 978-80-210-9731-5 (online ; pdf)           ISBN 978-80-210-6733-2 (print)            DOI: 10.5817 CZ.MUNI.M210-6733-2013 /","",""];