Co dãn của cầu thị trường giữa các phương thức vận tải ở Việt Nam theo giá và thu nhập

Nội dung text: Co dãn của cầu thị trường giữa các phương thức vận tải ở Việt Nam theo giá và thu nhập

1. CO DÃN CỦA CẦU THỊ TRƢỜNG GIỮA CÁC PHƢƠNG THỨC VẬN TẢI Ở VIỆT NAM THEO GIÁ VÀ THU NHẬP PGS. TS. Nguyễn Phú Tụ, TS. Trƣơng Quang Dũng, TS. Trần Thị Trang Trường Đại học Công nghệ TP. Hồ Chí Minh TÓM TẮT Nghiên cứu này nhằm xác định độ co dãn của cầu vận tải hành khách và hàng hóa giữa các phương thức vận tải ở nước ta theo thu nhập, theo giá của phương thức vận tải đó và giá của các phương thức vận tải thay thế (giá chéo). Nghiên cứu sử dụng mô hình phi tuyến tính để ước lượng các hệ số co dãn của cầu. Qua việc phân tích dữ liệu trong giai đoạn từ 2001 đến 2016 ở nước ta cho thấy thu nhập bình quân đầu người là yếu tố ảnh hưởng tích cực đến cầu vận tải theo các phương thức vận tải khác nhau theo quy luật chung. Giá cước vận tải có tác động ngược chiều theo quy luật chung trong vận chuyển hành khách bằng đường thủy, vận tải hàng hóa bằng đường bộ, đường thủy và đường không. Còn cầu chỉ thực sự chịu sự tác động mạnh bởi giá chéo trong vận chuyển hàng hóa bằng đường không. Kết quả nghiên cứu là căn cứ đề xuất các hàm ý cho các nhà quản lý để hoạch định chính sách cho mỗi phương thức vận tải cũng như đồng bộ giữa các phương thức vận tải. Từ khóa: Co dãn của cầu vận tải, giá cước vận tải, giá chéo, thu nhập. 1. GIỚI THIỆU Thu nhập, giá cước vận tải và giá của phương thức vận tải thay thế là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến cầu vận tải. Xác định được độ co dãn của chúng đến cầu có một ý nghĩa hết sức quan trọng cho các nhà quản trị của hãng vận chuyển để có chính sách kinh doanh hợp lý cũng như cho các nhà hoạch định chính sách vận tải có chính sách phát triển cân đối giữa các phương thức vận tải. Trong những năm qua thu nhập bình quân đầu người ở nước ta tăng bình quân 11.88%/năm giai đoạn 2001-2016 theo giá cân bằng sức mua, từ 403 USD/người/năm trong năm 2011 lên 2171 USD/người/năm vào năm 2016 (The World Bank, 2018). Bài viết này nghiên cứu độ co dãn của cầu vận tải (hành khách và hàng hóa) giữa các phương thức vận tải ở nước ta theo giá của phương thức vận tải đó, giá của các phương thức vận tải thay thế và thu nhập bình quân đầu người. 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU 2.1. Cơ sở lý thuyết Theo lý thuyết kinh tế thì cầu hàng hóa, dịch vụ phụ thuộc vào nhiều yếu tố như giá hàng hóa, thu nhập, số lượng người mua, giá hàng hóa thay thế Để đo lường tác động của chúng đến cầu, người ta sử dụng hệ số co dãn của cầu. Độ co giãn của cầu theo giá: Độ co giãn của cầu theo giá được đo bằng sự thay đổi cầu khi giá thay đổi 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi (Công thức 1). (1) 641
2. Độ co dãn của cầu theo thu nhập: Độ co giãn của cầu theo thu nhập được đo bằng sự thay đổi của cầu khi thu nhập thay đổi 1% trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi (Công thức 2). (2) Độ co dãn của cầu theo giá chéo: Độ co dãn của cầu theo giá chéo được đo bằng sự thay đổi về cầu của một hàng hóa hay dịch vụ khi giá của hàng hóa hay dịch vụ thay thế thay đổi 1% trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi (Công thức 3). (3) 2.2. Tổng quan về nghiên cứu Cho đến nay, có khá nhiều nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến co dãn của cầu trong lĩnh vực vận tải đã được công bố. Trong hoạt động vận tải nói chung, Roger (2012) đã nghiên cứu và chỉ ra rẳng độ co dãn của cầu theo giá và thu nhập của cầu vận tải hành khách ở nước Anh rất lớn vào giữa thế kỷ 19, và suy giảm dần từ đó đến nay. Trong năm 2010, thu nhập dài hạn và độ co giãn theo thu nhập và theo giá của tổng nhu cầu vận chuyển mặt đất đất được ước tính là 0,8 và 0,6. Trong vận tải hàng không, Hwang & Shiao (2011) đã phân tích lưu lượng hàng hóa hàng không của các tuyến quốc tế tại Sân bay Đào Viên - Đài Loan và cho thấy độ co giãn cầu đối với vận chuyển hàng hóa hàng không theo giá từ - 0,26 đến -0,21. Chi & Baek (2012) đánh giá độ co giãn của giá và thu nhập của cầu vận tải hàng không ở Hoa Kỳ trong thời gian dài và cho thấy độ co giãn theo thu nhập ở mức 9,35 và độ co giãn của giá ở mức -5,6. Lo et al. (2015) ước tính độ co giãn của giá và thu nhập của nhu cầu vận chuyển hàng không tại Sân bay Quốc tế Hồng Kông theo giai đoạn lấy mẫu năm 2001-2013 và cho thấy độ co giãn về giá đối với nhu cầu vận chuyển hàng hóa hàng không dao động từ 0,74 đến 0,29, và gợi ý rằng cầu vận tải hàng hóa hàng không dường như không nhạy cảm lắm với giá cả; độ co giãn theo thu nhập dao động từ 0,29 đến 1,47 và có vẻ nhạy cảm với các phương pháp điều chỉnh theo mùa. Những nghiên cứu thực nghiệm về độ co dãn của cầu trên đây là những minh chứng cho vai trò của thu nhập, giá và giá chéo đến cầu nói chung và cầu vận tải nói riêng để giúp nghiên cứu này thiết lập mô hình và giả thuyết nghiên cứu. 2.3. Thiết kế nghiên cứu Từ cơ sở lý thuyết và một số nghiên cứu có liên quan, độ co dãn của cầu vận tải ở nước ta theo giá, thu nhập và giá chéo được thiết kế tại công thức (4) dưới đây. (4) hay Log(Dij) = log(aij) + αij.log(I) + βij.log(WPij) + ij.log(CPij) + Trong đó: Dij: Cầu của đối tượng vận chuyển i theo phương thức vận chuyển j I: Thu nhập của người sử dụng dịch vụ vận chuyển WPij: Giá của đối tượng vận chuyển i theo phương thức vận chuyển j 642
3. CPij: Giá chéo của đối tượng vận chuyển i theo phương thức vận chuyển j aij, αij, βij, ij là các tham số cần ước lượng : Lỗi điều khoản (Error term) i = 1: Vận chuyển hành khách i = 2: Vận chuyển hàng hóa j = 1: Vận tải đường sắt j = 2: Vận tải đường bộ j = 3: Vận tải đường thủy j = 4: Vận tải đường không 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Biến và nguồn dữ liệu Cầu vận chuyển: Cầu vận chuyển của mỗi phương thức vận chuyển được xác định bằng kết quả vận chuyển, được đo lường bằng khối lượng vận chuyển (số hành khách hoặc tấn hàng hóa được vận chuyển) và khối lượng luân chuyển (hành khách hoặc tấn hàng hóa được luân chuyển trên những quãng đường vận chuyển. Thu nhập của người sử dụng dịch vụ vận chuyển: Nghiên cứu này sử dụng thu nhập bình quân đầu người (income per capita) để làm đại diện cho thu nhập của người sử dụng dịch vụ vận chuyển ở Việt Nam. Dữ liệu về thu nhập bình quân đầu người trong nghiên cứu là thu nhập bình quân đầu người theo sức mua tương đương (Purchasing power parity) và được lấy từ dữ liệu công bố của The Worl Bank (2018). Giá dịch vụ vận chuyển: Vì mục đích là ước lượng hệ số co dãn của cầu theo thu nhập, giá và giá chéo nên nghiên cứu này sử dụng chỉ số giá và lấy giá năm gốc là 100 để tính mức giá cho các năm tiếp theo. Dữ liệu về chỉ số giá vận tải hành khách và chỉ số giá vận tải hàng hóa cho từng phương thức vận tải được thu thập và xử lý từ số liệu thống kê và báo cáo thống kê của Tổng cục thống kê Việt Nam (2018). Giá phương tiện vận chuyển thay thế: Giá phương tiện vận chuyển thay thế được tính bằng chỉ số giá của phương tiện vận tải thay thế và lấy giá năm gốc là 100 để tính mức giá cho các năm tiếp theo như cách xác định giá dịch vụ vận chuyển trên đây. Chỉ số giá của phương tiện vận tải thay thế được tính bằng công thức (5) dưới đây (5) ∑ ∑ Trong đó: CPij: Giá chéo của đối tượng vận chuyển i theo phương thức vận chuyển j Dik: Khối lượng luân chuyển của đối tượng vận chuyển i theo phương thức vận chuyển k WPik: Giá của đối tượng vận chuyển i theo phương thức vận chuyển k Với k 643
4. Dữ liệu được thu thập và xử lý trong giai đoạn 16 năm từ 2001 đến 2016. Thống kê mô tả về dữ liệu cho hoạt động vận chuyển hành khách được trình bày ở Bảng 1 và cho vận chuyển hàng hóa được trình bày ở Bảng 2 dưới đây. Bảng 1. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu về vận chuyển hành khách Biến ĐVT Tối thiểu Tối đa Trung bình Độ lệch chuẩn Vận chuyển hành khách Đường sắt Triệu hành khách-km 3.391,20 4.659,50 4.243,94 406.23 Đường bộ Triệu hành khách-km 23.394,90 114.008,10 62.462,00 29.543.17 Đường thủy Triệu hành khách-km 2.692,50 3.407,10 3.040,02 199.01 Đường không Triệu hành khách-km 6.110,70 48.236,60 20.058,00 12.641.68 Đường sắt USD/đơn vị 96,27 230,34 152,23 50.17 Giá Đường bộ USD/đơn vị 97,31 239,40 157,12 52.86 Đường thủy USD/đơn vị 93,04 171,26 128,64 29.67 Đường không USD/đơn vị 98,06 378,95 216,29 113.83 Đường sắt USD/đơn vị 97,09 260,86 166,24 62.53 Giá chéo Đường bộ USD/đơn vị 96,51 314,41 188,38 87.36 Đường thủy USD/đơn vị 97,30 263,43 167,36 63.40 Đường không USD/đơn vị 96,84 234,71 154,85 51.30 USD bình quân đầu Thu nhập 403,00 2.171,00 1.202,44 627,36 người Ghi chú: Giá và giá thay thế năm 2001 tính bằng 100. Bảng 2. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu về vận chuyển hàng hóa Biến ĐVT Tối thiểu Tối đa Trung bình Độ lệch chuẩn Vận chuyển Đường sắt Triệu tấn - km 2.054,40 4.311,50 3.483,5 710,23 hàng hóa Đường bộ Triệu tấn - km 9.184,90 56.563,30 30.703,00 15.667,11 Đường thủy Triệu tấn - km 51.766,90 177.678,00 126.910,00 50,049,46 Đường không Triệu tấn - km 158,20 683,40 362,06 158,25 Đường sắt USD/đơn vị 93,73 182,78 133,42 33,54 Giá Đường bộ USD/đơn vị 93,19 173,08 129,47 30,30 Đường thủy USD/đơn vị 97,14 239,25 156,89 52,94 Đường không USD/đơn vị 93,80 183,49 133,74 33,77 Đường sắt USD/đơn vị 96,27 230,34 152,23 50,16 Giá chéo Đường bộ USD/đơn vị 97,31 239,40 157,12 52,86 Đường thủy USD/đơn vị 93,04 171,26 128,64 29,66 Đường không USD/đơn vị 98,06 378,95 216,29 113,83 USD bình quân đầu Thu nhập 403,00 2.171,00 1.202,4 627,36 người Ghi chú: Giá và giá thay thế năm 2001 tính bằng 100. 644
5. 3.2. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng các tham số trong mô hình Các tham số trong các mô hình được ước lượng theo phương pháp bình phương nhỏ nhất qua phần mềm Eviews. Các tham số được chấp nhận khi giá trị thống kê Prob. ≤ 0.05. Còn giá trị R2 điều chỉnh và giá trị thống kê F-statistic ≤ 0.05 là các chỉ số để đánh giá sự phù hợp của mô hình. 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN 4.1. Co giãn của cầu đối với vận chuyển hành khách Kết quả ước lượng mô hình co dãn của cầu trên thị trường vận tải hành khách theo thu nhập, giá và giá chéo cho thấy với mức ý nghĩa 5% (Prob. ≤ 0.05), chỉ có vận chuyển bằng đường sắt cho cả 3 biến thu nhập, giá và giá chéo được chấp nhận. Đối với vận chuyển đường bộ, đường thủy và đường không chỉ có biến thu nhập được chấp nhận. Nếu với mức ý nghĩa 10% (Prob. ≤ 0.1) thì vận chuyển đường bộ có thêm biến giá chéo được chấp nhận (Bảng 3). Bảng 3. Các tham số của mô hình vận chuyển hành khách cho cả 3 biến Phương thức vận chuyển Yếu tố/biến Sự phù hợp của mô hình Hằng số Thu nhập Giá Giá chéo Hiệu chỉnh R2 F-tatistic Hệ số 6,7096 0,5251 2,8160 -3,1735 Đường sắt 0,5180 0,0079 Xác suất 0,0000 0,0034 0,0037 0,0019 Hệ số 6,2709 0,9134 -1,0553 0,7000 Đường bộ 0,9914 0,0000 Xác suất 0,0000 0,0000 0,1019 0,0914 Hệ số 9,3704 0,2698 -0,6418 -0,0246 Đường thủy 0,4197 0,0228 Xác suất 0,0000 0,0375 0,3954 0,9657 Hệ số 1,8988 0,9899 -0,1273 0,3242 Đường không 0,9489 0,0000 Xác suất 0,4839 0,0026 0,8886 0,8291 Các mô hình vận chuyển đường bộ, đường thủy và đường không được xác định lại theo nguyên tắc loại dần từng biến không có ý nghĩa thống kê (Prob. ≤ 0.05) để lựa chọn mô hình phù hợp nhất. Kết quả thêm được biến giá có ý nghĩa thống kê cho mô hình vận chuyển đường thủy. R2 điều chỉnh của các mô hình khá cao và giá trị Prob (F-tatistic) của các mô hình đều nhỏ hơn 0.05 nên có thể áp dụng thực tế (Bảng 4). Bảng 4. Các tham số của mô hình vận chuyển hành khách sau khi loại biến Phương thức vận chuyển Yếu tố/biến Sự phù hợp của mô hình Hằng số Thu nhập Giá Giá chéo Hiệu chỉnh R2 F-tatistic Hệ số 6,7096 0,5251 2,8160 -3,1735 0,5180 0,0079 Đường sắt Xác suất 0,0000 0,0034 0,0037 0,0019 Đường bộ Hệ số 4,9230 0,8647 - - 0,9906 0,0000 Xác suất 0,0000 0,0000 - - Đường thủy Hệ số 8,2534 0,3316 -0,5022 - 0,4296 0,0103 Xác suất 0,0000 0,0030 0,0036 - Hệ số 2,4135 1,0527 0,9558 0,0000 Đường không Xác suất 0,0000 0,0000 645
6. 4.2. Co giãn của cầu đối với vận chuyển hàng hóa Khác với vận chuyển hành khách, kết quả ước lượng mô hình co dãn của cầu vận tải hàng hóa theo thu nhập, giá và giá chéo cho thấy với mức ý nghĩa 5% (Prob. ≤ 0.05), chỉ có vận chuyển bằng đường không cho cả 3 biến thu nhập, giá và giá chéo được chấp nhận. Đối với vận chuyển đường bộ và đường thủy có 2 biến được chấp nhận là thu nhập và giá. Trong khi đó vận chuyển đường sắt chỉ có biến thu nhập có ý nghĩa thống kê. Nếu với mức ý nghĩa 10% (Prob. ≤ 0.1) thì vận chuyển đường thủy cũng có đủ 3 biến thu nhập, giá và giá chéo được chấp nhận (Bảng 5). Bảng 5. Các tham số của mô hình vận chuyển hàng hóa cho cả 3 biến Phương thức vận chuyển Yếu tố/biến Sự phù hợp của mô hình Hằng số Thu nhập Giá Giá chéo Hiệu chỉnh R2 F-tatistic Hệ số 9,0399 0,6400 -2,1758 1,0522 0,7217 0,0003 Đường sắt Xác suất 0,0013 0,0044 0,2842 0,4973 Đường bộ Hệ số 4,2723 1,2069 -0,4160 -0,0908 0,9948 0,0000 Xác suất 0,0002 0,0000 0,5322 0,8773 Đường thủy Hệ số 3,8821 1,5159 -3,2064 2,7512 0,9631 0,0000 Xác suất 0,0563 0,0000 0,0195 0,0686 Hệ số 7,2022 0,4086 -2,4914 1,5047 0,9665 0,0000 Đường không Xác suất 0,0055 0,0187 0,0118 0,0064 Cũng như vận chuyển hành khách, các mô hình vận chuyển đường bộ, đường thủy và đường không đối với vận chuyển hàng hóa được xác định lại theo nguyên tắc loại dần từng biến không có ý nghĩa thống kê (Prob. ≤ 0.05) để lựa chọn mô hình phù hợp nhất. Kết quả không có sự khác biệt so với ban đầu. R2 điều chỉnh của các mô hình khá cao và giá trị Prob (F-tatistic) của các mô hình cũng đều nhỏ hơn 0.05 nên có thể áp dụng trong thực tế (Bảng 6). Bảng 6. Các tham số của mô hình vận chuyển hàng hóa sau khi loại biến Phương thức vận chuyển Yếu tố/biến Sự phù hợp của mô hình Hằng số Thu nhập Giá Giá chéo Hiệu chỉnh R2 F-tatistic Hệ số 5,9312 0,3173 - - 0,6729 0,0001 Đường sắt Xác suất 0,0000 0,0001 - - Đường bộ Hệ số 4,3880 1,1938 -0,5150 - 0,9952 0,0000 Xác suất 0,0000 0,0000 0,0046 - Đường thủy Hệ số 7,4586 1,2497 -0,8942 - 0,9546 0,0000 Xác suất 0,0000 0,0000 0,0139 - Hệ số 7,2022 0,4086 -2,4914 1,5047 0,9665 0,0000 Đường không Xác suất 0,0055 0,0187 0,0118 0,0064 646
7. 4.3. Bàn luận kết quả nghiên cứu Kết quả nghiên cứu cho thấy thu nhập bình quân đầu người có tác động thuận chiều đến cầu các phương thức vận tải. Trong đó cầu co dãn nhiều theo thu nhập (hệ số co dãn >1) là vận tải hành khách bằng đường hàng không (hệ số co dãn = 1.0527), còn đối với vận tải hàng hóa là đường thủy (hệ số co dãn = 1.2497) và tiếp theo là đường bộ (hệ số co dãn = 1.1938). Đối với vận tải hành khách, hệ số co dãn thấp nhất là vận tải đường thủy (0.3316), tiếp đến là đường sắt (0.5251) và cuối cùng là đường bộ (0.9134). Đối với vận tải hàng hóa, hệ số co dãn thấp nhất là đường bộ (0.3173) và tiếp đến là đường không (0.4086). Bên cạnh đó, giá là biến ảnh hưởng đến hầu hết các phương phức vận chuyển hàng hóa, trừ vận chuyển bằng đường sắt. Đối với vận chuyển hành khách, giá chỉ có ý nghĩa thống kê đối với vận chuyển đường thủy và đường sắt. Cụ thể, cầu co dãn nhiều theo giá đối với vận chuyển hàng hóa bằng đường hàng không (hệ số co dãn là -2.4914). Còn lại cầu ít co dãn theo giá, hệ số co dãn thấp nhất là vận tải hành khách bằng đường thủy (-0.5022), tiếp đến là vận tải hàng hóa bằng đường bộ (-0.5150) và cuối cùng là vận tải hàng hóa bằng đường thủy (-0.8942). Sau cùng giá chéo của các phương thức vận tải ít có ý nghĩa thống kê ở nước ta trong giai đoạn vừa qua. Chiều tác động của thu nhập và giá đến cầu vận tải trong nghiên cứu này về cơ bản cũng phù hợp với các nghiên cứu được công bố gần đây (Holmgren, 2007; Ruben et al., 2015). Việc biến giá và giá chéo tác động đến cầu vận tải hành khách bằng đường sắt không theo quy luật chung là do sự yếu kém của ngành đường sắt nước ta trong giai đoạn qua. Điều này đã dẫn đến xu thế vận chuyển bằng đường sắt không theo xu thế chung. Lượng hành khách luân chuyển trong giai đoạn 2001-2016 bằng đường sắt là -0.07%, đường bộ là 11.14%, đường thủy là 1.19%, đường không là 14.77% và toàn ngành vận tải là 10.93% (Tổng cục Thống kê, 2018). Điểm khác biệt chính của nghiên cứu này với các công bố trước đây là nghiên cứu này xem xét một cách tổng thể giữa các phương thức vận tải ở nước ta, trong khi các công bố trước đây thường chỉ xem xét trong một phương thức hoặc một vài phương tiện vận tải cụ thể ở các quốc gia khác nhau. 5. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH Nghiên cứu này xem xét mối quan hệ trên thị trường vận tải theo mô hình phi tuyến tính. Kết quả nghiên cứu cho thấy thu nhập bình quân đầu người là yếu tố ảnh hưởng tích cực đến cầu vận tải theo các phương thức vận tải khác nhau theo quy luật chung. Trong đó cầu co dãn nhiều theo thu nhập trong vận tải hành khách bằng đường không và vận tải hàng hóa bằng đường thủy, đường bộ. Giá cước vận tải có tác động ngược chiều theo quy luật chung trong vận chuyển hành khách bằng đường thủy, vận tải hàng hóa bằng đường bộ, đường thủy và đường không. Trong đó, cầu co dãn mạnh theo gía trong vận chuyển hàng hóa bằng đường không, các phương thức còn lại cầu cầu ít co dãn theo giá. Đối với giá chéo, cầu chỉ thực sự chịu sự tác động mạnh trong vận chuyển hàng hóa bằng đường không. Kết quả nghiên cứu này cung cấp thêm vào dữ liệu về các nghiên cứu thực nghiệm về độ co dãn của cầu vận tải. Đồng thời giúp các nhà vận chuyển và các cơ quan quản lý về vận tải ở nước ta có căn cứ dự báo thị trường vận tải theo các phương thức vận tải khác nhau qua hệ số co dãn của nó với thu nhập, giá và giá chéo. Hệ số co dãn của cầu ở các đối tượng vận tải khác nhau (hành khách và hàng hóa) còn là căn cứ cho các nhà vận chuyển lựa chọn chính sách giá thích hợp để cạnh tranh, tối đa hóa doanh thu và nâng cao hiệu quả kinh doanh. 647
8. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Bresson, G., Dargay, J., Madre, J.-L., Pirotte, A., 2004. Economic and structural determinants of the demand for public transport: an analysis on a panel of French urban areas using shrinkage estimators. Transportation Researchh Part A: Policy and Practice. Vol. 38, pp. 269–285 [2] Chi, J., Baek, J., 2012b. Price and income elasticities of demand for air transportation: Empirical evidence from US airfreight industry. Journal of Air Transport Management. Vol. 20, pp. 18–19 [3] Holmgren, J., 2007. Meta-analysis of public transport demand. Transportation Researchh Part A: Policy and Practice. Vol. 41, pp. 1021–1035 [4] Hwang, C.C., Shiao, G.C., 2011. Analyzing air cargo flows of international routes: an empirical study of Taiwan Taoyuan International Airport. Journal of Transport Geography. Vol. 19, pp. 738– 744 [5] Roger Fouquet (2012). Trends in income and price elasticities of transport demand (1850–2010). Energy Policy. Vol. 50, pp. 62–71. [6] Ruben Cordera, Cesar Canales, Luigi dell‟Olio, Angel Ibeas (2015). Public transport demand elasticities during the recessionary phases of economic cycles. Transport Policy. Vol. 42, pp. 173– 179 [7] Winnie Wai Ling Lo, Yulai Wan, Anming Zhang (2015). Empirical estimation of price and income elasticities of air cargo demand: The case of Hong Kong. Transportation Research Part A. Vol. 78, pp. 309–324 [8] The World Bank (2018). World Development Indicators. Access on 28/10/2018, from 648