Barreiras à Entrada
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Média de voos diários diretos oferecidos em cada mercado (i.e., par de cidades origem-destino). |
Berry (1992)Berry, S. T. (1992). Estimation of a model of entry in the airline industry. Econometrica, 60(4), 889-917. http://dx.doi.org/10.2307/2951571
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; Huse e Oliveira (2012)Huse, C., & Oliveira, A. V. M. (2012). Does product differentiation soften price reactions to entry? Journal of Transport Economics & Policy, 46(2), 189-204. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1709070
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Poder de Mercado
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Market share médio dos mercados, calculado a partir da consolidação de 34.700 pares de cidades origem-destino (O&D), ou seja, é a média do percentual de passageiros transportados pela firma em relação ao total transportado em cada mercado O&D. Os passageiros são rastreados a partir do seu aeroporto de origem até seu destino (O&D), independentemente das conexões que tenham sido feitas. |
Berry (1992)Berry, S. T. (1992). Estimation of a model of entry in the airline industry. Econometrica, 60(4), 889-917. http://dx.doi.org/10.2307/2951571
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; Bilotkach e Lakew (2014)Bilotkach, V., & Lakew, P. A. (2014). On sources of market power in the airline industry: Panel data evidence from the US airports. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 59, 288-305. http://dx.doi.org/10.1016/j.tra.2013.11.011
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Flexibilidade dos Recursos
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Medido a partir do índice de Herfindahl calculado com base no número de aeronaves pertencentes a cada categoria de aeronave, em função do número de assentos (de menos de 30 até acima de 400 assentos) e do tipo de propulsão (turboélice ou jatos). Mais especificamente, os segmentos de capacidade utilizados foram: TP<30, TP31-60, TP61-90, J31-60, J61-90, J91-120, J121-150, J151-180, J181-210, J211-300, J301-400 e J>401, em que “TP” corresponde a aeronaves com motorização turboélice e “J” corresponde a aeronaves a jato (a numeração corresponde ao número de assentos da aeronave). Valores próximos a 1 correspondem a firmas contendo aeronaves com números de assentos muito próximos, ou seja, com recursos pouco flexíveis. Ainda que esta proxy não retrate a flexibilidade do uso da aeronave em outras rotas conceitualmente diferentes (i.e., intercontinental vs. regional), ela captura a variabilidade da frota para uso em outros fins (i.e., carga, charter) em rotas conceitualmente similares. |
Chatterjee e Wernerfelt (1991)Chatterjee, S., & Wernerfelt, B. (1991). The link between resources and type of diversification: Theory and evidence. Strategic Management Journal, 12(1), 33-48. http://dx.doi.org/10.1002/smj.4250120104
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; Givoni e Rietveld (2009)Givoni, M., & Rietveld, P. (2009). Airline's choice of aircraft size – Explanations and implications. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 43(5), 500-510. http://dx.doi.org/10.1016/j.tra.2009.01.001
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; Merkert e Hensher (2011)Merkert, R., & Hensher, D. A. (2011). The impact of strategic management and fleet planning on airline efficiency – A random effects Tobit model based on DEA efficiency scores. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 45(7), 686-695. http://dx.doi.org/10.1016/j.tra.2011.04.015
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Custos
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O combustível tende a ser um dos principais responsáveis pelos custos operacionais das companhias aéreas. Ainda que os custos de coordenação sejam de particular interesse quando se discute diversificação, eles não são os únicos a afetarem o desempenho das firmas. Além disso, o uso de despesas administrativas, como proxy para custos de coordenação, demandaria a limitação da amostra para empresas de capital aberto. Optou-se, portanto, por controlar por um custo que não limitasse o tamanho da amostra. |
Meland (2014)Meland, W. J. (2014). Measurement of a cost function for US airlines: Restricted and unrestricted translog models. Journal of Transport Literature, 8(2), 38-72. http://dx.doi.org/10.1590/S223810312014000200003
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; Zou, Elke, Hansen e Kafle (2014)Zou, B., Elke, M., Hansen, M., & Kafle, N. (2014). Evaluating air carrier fuel efficiency in the US airline industry. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 59, 306-330. http://dx.doi.org/10.1016/j.tra.2013.12.003
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Estágios do Ciclo de Negócios do Setor
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Para o controle da ciclicidade dos negócios no setor, foram utilizadas variáveis do tipo dummy, sendo uma delas utilizada para o ano de 1996, período pertencente à fase de expansão, e a outra utilizada para o ano de 1999, período pertencente à fase de declínio da taxa de crescimento do setor. |
Holloway (2008)Holloway, S. (2008). Straight and level: Practical airline economics (3rd ed.). Abingdon, Oxon: Ashgate Publishing.; Pierson e Sterman (2013)Pierson, K., & Sterman, J. D. (2013). Cyclical dynamics of airline industry earnings. System Dynamics Review, 29(3), 129-156. http://dx.doi.org/10.1002/sdr.1501
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Desempenho Defasado (t-1)
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Foi utilizado o desempenho da firma no mesmo trimestre do ano anterior. |
Collins, Román e Chan (2011)Collins, D. L., Román, F. J., & Chan, H. C. (2011). An empirical investigation of the relationship between profitability persistence and firms’ choice of business model: Evidence from the U.S. airline industry. Journal of Management Accounting Research, 23, 37-70. http://dx.doi.org/10.2308/jmar-10124
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; Lemmon, Roberts e Zender (2008)Lemmon, M. L., Roberts, M. R., & Zender, J. F. (2008). Back to the beginning: Persistence and the cross-section of corporate capital structure. Journal of Finance, 63(4), 1575-1608. http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-6261.2008.01369.x
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; Short, Ketchen, Bennett e Toit (2006)Short, J. C., Ketchen, D. J., Bennett, N., & Toit, M. du (2006). An examination of firm, industry, and time effects on performance using random coefficients modeling. Organizational Research Methods, 9(3), 259-284. http://dx.doi.org/10.1177/1094428106287572
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