Особенности рынка такси и вопросы его регулирования

2.1 Характеристика новых технологий и их влияния на рынок такси

Под новыми технологиями в первую очередь подразумеваются мобильные приложения (агрегаторы) и развитие GPS-технологий. Изменения, произошедшие на рынке за последние несколько лет, оказали на него более сильное влияние, чем все, что случилось за последние четверть века (OECD,2007).

Развитие GPS-технологий (геопозиционирование, навигация и автоматический подбор ближайшего такси) привело к снижению барьеров входа для водителей такси. Имея современные средства навигации, водитель больше не имеет необходимости досконально знать город и уметь ориентироваться в нем. Также произошло снижение издержек входа для водителей: подключиться к мобильному приложению и получать заказы оттуда проще, чем оформиться на работу в таксомоторный парк. Еще одна причина снижения издержек связана не с технологиями, а с проводимой политикой - это упрощение получения лицензии, которая тоже является барьером входа. Так, в 2013 году в Нью-Йорке были выпущены дополнительные лицензии на осуществление таксомоторной деятельности (с ограничениями, так называемое Boro Taxi, или Green Taxi), а в Москве в 2011 году упростили процесс получения разрешения и сделали лицензии бесплатными (но планируется ограничить их число сверху - ок. 55 тыс.). Таким образом, профессия водителя такси становится менее престижной, более доступной и соответственно менее оплачиваемой. Разумеется, что «старые» таксисты заинтересованы в том, чтобы сохранить существующие барьеры входа. Примером подобного поведения может служить забастовка таксистов в Лондоне летом 2014 года. Они выступили с требованиями ограничить деятельность Uber, так как он может предлагать более низкие тарифы за счет более низких издержек (с точки зрения законодательства, к деятельности агрегатора предъявляется меньше требований, чем к традиционным такси). Водители обычного лондонского такси прежде, чем сесть за руль черного «кэба», обязаны сдать ряд экзаменов, подтверждающих профессиональные качества (например, способность доехать в любую точку города, не пользуясь картой). Вопрос о том, являются ли высокие профессиональные требования к водителям такси действительно необходимыми для эффективного функционирования рынка или их существование - результат лоббирования интересов водителей, стремящихся сохранить высокие заработки, остается открытым.

Критически важными для отрасли параметрами являются холостой пробег автомобиля и время ожидания для потребителей. Рабочее время такси делится на время, в которое такси осуществляет перевозку пассажиров и свободное время. Чем больше машин свободны, тем меньше холостой пробег и время ожидания. Однако это не очень хорошо с экологической точки зрения (заторы на дорогах, больше выхлопных газов в атмосфере). Уменьшение времени ожидания требует более высоких тарифов на поездки (при оплате пассажиры компенсируют не только затраченное ими лично время, но и время между поездками). Мобильные приложения осуществляют более эффективное распределение такси между пассажирами, вследствие чего уменьшаются безвозвратные потери для общества (DWL) и становится возможным снижение тарифов. Агрегатор объединяет больше машин такси, чем обычный таксопарк, поэтому расстояние от пассажира до ближайшей свободной машины уменьшается, за счет этого сокращается холостой пробег и уменьшается время ожидания. Здесь имеет место эффект снижения издержек при увеличении масштаба. Получается, что общее количество машин такси в городе может оставаться прежним, но за счет ограниченного количества крупных агрегаторов и возможности для водителей быть одновременно подключённым к нескольким агрегаторам, число машин в парке каждого агрегатора оказывается достаточно большим. Таким образом, агрегаторы способны обеспечить приемлемое время ожидания (на текущий момент в Москве предлагается подача машины в пределах 10 минут) и минимальный холостой пробег для автомобиля. В выигрыше оказываются все участники рынка: снижаются издержки ожидания для потребителей, растет спрос, снижаются издержки такси, у водителей появляется больше заказов, становится возможным снижение тарифов. Стоит отметить, что в условиях повышения конкуренции между водителями, их зарплаты становятся ниже.

Развитие мобильных приложений снижает издержки отрасли не только за счет уменьшения холостого пробега, но и за счет снижения издержек на диспетчеризацию. Адрес клиента определяется автоматически (по GPS), затем попадает в систему, которая сообщает о заказе ближайшим водителям и отдает его первому откликнувшемуся. После окончания поездки система рассчитывает стоимость на основе полученных данных о ее длине (тоже автоматически - по GPS-координатам), некоторые агрегаторы предлагают возможность автоматического безналичного списания средств (а у GetTaxi,к примеру, привязка к карте является принудительной). Таким образом, мобильные приложения осуществляют более быструю и точную обработку заказа, при этом требуется минимальное участие людей (не нужно, например, огромной диспетчерской как в традиционном таксопарке).

Мобильные приложения изменяют структуру рынка: соотношение сегментов. По сути агрегаторы относятся к сегменту такси, вызываемых через диспетчерскую. Обладая всеми преимуществами данного сегмента (более высокая конкуренция, потребитель имеет возможность сравнения поставщиков услуги), агрегаторы готовы предложить меньшее время ожидания и более низкие тарифы, чем традиционные таксомоторные компании. Раньше потребитель, которому нужно было уехать прямо сейчас (на улице или в аэропорту/ на вокзале), вынужден был пользоваться услугами ближайшего такси в силу высокой степени неопределенности времени ожидания следующей машины и ее тарифов. Водитель (в этой ситуации мы имеем дело с локальной монополией) имел возможность назначить цену чуть выше среднерыночной и обеспечивать минимально приемлемый уровень сервиса, не стремясь к его повышению. При условии наличия агрегаторов у пассажира появляется возможность выбора между ближайшим такси и вызванным с помощью мобильного приложения: время ожидания такси по вызову становится сопоставимым со временем поиска такси на улице или издержками потребителя на то, чтобы дойти до ближайшей стоянки. Что касается тарифов, то агрегаторы имеют более низкие цены по сравнению с традиционными такси по вызову за счет уменьшения холостого пробега и времени простоя. Таким образом, агрегаторы обладают преимуществами и курсирующих такси (маленькое время ожидания и низкая стоимость), и такси на стоянках (маленькое время ожидания), и такси по вызову (высокий уровень конкуренции, качество и безопасность). Государственное регулирование тарифов в таких условиях становится ненужным и даже вредным (вследствие информационных проблем и издержек внедрения и контроля).

Агрегаторы такси эффективны и в обеспечении высокого качества оказываемых услуг, так как сегмент такси по вызову характеризуется высоким уровнем конкуренции. На примере московского рынка такси можно заметить, что агрегаторы дифференцируют предоставляемые ими услуги и следят за качеством сервиса. Основных игроков на московском рынке три: Uber, Яндекс.Такси и GetTaxi. Яндекс.Такси работает как «доска объявлений»: заключает договоры с таксопарками (только крупными) и передает им заказы (выполняет функции диспетчерской). Регулирует верхнюю границу тарифов (три класса: стандарт, эконом, бизнес). Имеет свою систему оценки и рейтингования водителей (заказы достаются водителям с лучшим рейтингом). Осуществляет внезапные проверки водителей и качества услуги (метод тайного покупателя). Один из основных факторов успеха: мощное продвижение с помощью других сервисов Яндекса, также положительный эффект оказала репутация компании «Яндекс». GetTaxi совмещает функции агрегатора, диспетчера, службы поддержки пользователей, а также занимается наймом и подготовкой таксистов. Uber - относительно новый игрок на рынке в сегменте эконом (в премиум появился чуть раньше). Предъявляет наименее строгие требования к водителям и имеет репутацию самого дешевого (стандартная стратегия завоевания рынка для компании - демпинг при входе, финансируемый за счет рынков в других странах). Характерный пример, в сентябре 2014 года каждый пользователь Uber получил 10 бесплатных пробных поездок (не более часа и внутри Москвы), что, разумеется, способствовало его популярности. На качество услуги влияет система рейтинга (пример Яндекс.Такси): первые 30 секунд заказ видят только водители с наивысшим рейтингом. В результате мы имеем простую систему, которая стимулирует водителей предоставлять качественную услугу и получать высокие оценки пользователей (выше оценки - больше заказов - больше заработок). Однако существует проблема «холодного старта» (новый водитель не имеет высокого рейтинга и у него мало заказов; не может заработать рейтинг, потому что у него мало заказов). Возможно, такая система не является проблемой, ограничивающей вход новых таксистов, а эффективным средством управления количеством такси.

С другой стороны, ни у таксистов, ни у агрегатора нет стимулов контролировать скрытые характеристики, влияющие на безопасность поездки (предрейсовые технический и медицинский осмотры) или на экологию. Более того, если потребитель недоволен качеством оказанной услуги, непонятно, кому он должен жаловаться: у него есть только контакт агрегатора, где он заказывал услугу, но агрегаторы не заинтересованы в том, чтобы разбираться с проблемами пассажиров, мотивируя это тем, что они осуществляют только информационную услугу. О регулировании безопасности поездки и соблюдении экологических норм должен позаботиться регулятор. Например, он может выдавать лицензии, предъявляя определенные требования к водителям и транспортным средствам. Также в Москве сейчас обсуждается вопрос об ответственности для диспетчерских такси за передачу неверных сведений о заказе. Предлагается прописать ответственность для всех участников рынка, в том числе для посредников - за то, что они передают неверные данные о заказе - адрес или телефон, либо отдают заказ таксисту, который работает без разрешения. Также может иметь смысл регулирование внешних характеристик (цвет машины, форма водителей), если это важно для создания имиджа города. В июне 2012 года в Москве введены требования к внешнему виду (желтый цвет и шашечки) и техническим характеристикам автомобилей.

Наличие эффекта масштаба вызывает вопрос о возможности монополизации рынка. Не стоит опасаться монополизации рынка по двум причинам: во-первых, наличие нескольких сильных игроков на рынке (скорее возможна олигополия); во-вторых, конкуренция со стороны нелегального сегмента: низкие барьеры входа в сегмент курсирующих такси (машина + документы/готовность платить штрафы), они всегда готовы предложить низкие тарифы и сопоставимое время ожидания (но низкое качество, небезопасность, неопределенность тарифов, риски).

Таким образом, в целом можно сказать, что мобильные приложения делают рынок такси эффективным и регулирование необходимо только для ненаблюдаемых характеристик. В повышении параметров качества и снижении цены заинтересованы сами участники вследствие наличия конкуренции в сегменте такси по вызову. С развитием мобильных приложений сегмент рынка такси по вызову оказался способен предложить тарифы и время ожидания, сопоставимое с сегментами курсирующих такси и такси на стоянках. Перечисленные в данном разделе факторы способствуют повышению конкуренции на рынке и снижению общих издержек. В результате этого происходит снижение цен на такси и увеличение спроса. Однако существуют риски ухудшения качества сервиса и уровня профессиональной подготовки водителей, что может негативно сказаться на эффективности функционирования рынка.

2.2 Ценообразование агрегаторов. Субсидирование коротких поездок

Ценообразование на рынке такси имеет свои специфические особенности вследствие особой структуры издержек фирм и экстерналий. В данной части работы будут рассмотрены особенности ценообразования в отрасли в целом, изменения в ценообразовании после появления агрегаторов и будет приведено объяснение субсидирования коротких поездок.

Одним из наиболее заметных эффектов появления агрегаторов на рынке такси города Москва стало снижение тарифов, в том числе и минимальной цены поездки.

Ключевая особенность рынка такси связана со временем ожидания для пассажиров и холостым пробегом автомобилей такси. Пассажир оплачивает только время поездки, в то время как такси несет издержки и во время ожидания заказа (время водителей, эксплуатация машины и т.п.), и на то, чтобы доехать до точки заказа (добавляются расходы на бензин). Стоимость поездки должна покрывать все издержки. Исторически сложилась система тарификации в зависимости от длины поездки. В автомобилях такси обычно установлены таксометры, которые считают длину поездки (по расстоянию либо по времени) и в зависимости от этого сообщают итоговую стоимость. Тариф на такси обычно устроен так: , где - фиксированная часть тарифа (плата за подачу машины), - длина поездки (в минутах или километрах), а - цена за единицу (минуту или километр). В фиксированную часть тарифа может быть включена предоплата некоторой минимальной длины поездки. После того, как включенный лимит исчерпан, плата взимается по таксе за каждый дополнительный километр или минуту поездки. Графически это можно изобразить следующим образом.

рис.1

В Москве исторически сложилась такая ситуация, что сегмент коротких поездок занят нелегальными перевозчиками. Таксопарки не обладают достаточно большим количеством автомобилей. Между таксистом и точкой заказа достаточно большое расстояние, и соответственно его преодоление требует достаточно больших издержек, которые должны быть компенсированы фиксированной частью тарифа. Пусть у потребителя есть альтернативная оценка минуты (километра) пути - . Тогда, выбирая между поездкой на такси и альтернативным способом провести время, он сравнивает и . Он согласится поехать на такси при условии . Получается, что потребитель не готов платить большую фиксированную ставку, если ему необходимо преодолеть маленькое расстояние. В результате таксопарки оказываются неспособны удовлетворить спрос на короткие поездки. Нишу занимают нелегальные перевозчики, подбирающие пассажиров на улицах: у них меньше издержки холостого пробега и обслуживания автомобилей, и они готовы предложить меньшую цену. Однако такие такси чаще всего являются нелегальными, предлагают низкий уровень сервиса, и нет никаких гарантий безопасности поездки.

Отрасль такси характеризуется возрастающей отдачей от масштаба. Об этом пишет Arnott (1996): если одновременно удвоить число всех поездок (для всех длин) и удвоить число машин, то среднее время ожидания сократится в силу того, что увеличится плотность свободных машин такси. Каждая фирма заинтересована в расширении: увеличении числа машин и количества заказов.

Появление мобильных агрегаторов на рынке оказало значительное снижающее воздействие на издержки. Можно выделить несколько основных факторов:

· Уменьшение издержек на обработку заказов (нет расходов на содержание диспетчерской, ввод данных о заказе осуществляет пассажир через мобильное приложение, распределение заказов осуществляется автоматически);

· Снижение издержек вследствие возрастающего эффекта от масштаба: агрегаторы объединяют большее количество машин, чем обычные таксопарки (крайне низкие издержки подключения; один водитель имеет возможность быть подключенным сразу к нескольким агрегаторам);

· Большое количество машин в системе повышает вероятность нахождения такси вблизи от точки заказа: уменьшаются холостые пробеги и время ожидания для пассажира; за счет сокращения времени ожидания увеличивается спрос, с ростом количества поездок уменьшаются издержки

В результате воздействия этих факторов в сочетании с высоким уровнем конкуренции (существует несколько основных крупных игроков) оказывают снижающее воздействие на цены. Стоит вспомнить, что мобильные приложения относятся к сегменту такси по вызову, который лишен недостатков сегментов курсирующих такси и такси на стоянках в информационной области: высокая степень неопределенности относительно времени ожидания и стоимости следующего такси и локальная монополия водителя; отсутствие возможности сравнения цен и выбора фирмы; отсутствие механизмов репутации в сегменте курсирующих такси; отсутствие возможности прогнозирования стоимости поездки. Возможность прогнозирования цены поездки положительно воздействует на спрос в случае, если потребители являются рискофобами. Мобильные приложения делают сегмент такси по вызову способным конкурировать с курсирующими такси и такси на стоянках: они готовы предложить более качественный сервис (следствие конкуренции и информационной прозрачности) по низкой цене с приемлемым временем ожидания.

Так, в Москве тарифы на такси, предлагаемые основными игроками Яндекс.Такси, GetTaxi и Uber), стали ниже. 1 декабря 2014 года компания GetTaxi установила новые тарифы для Москвы и Санкт-Петербурга: стоимость подачи такси - в будни 50 рублей + 18 рублей за минуту поездки (раньше минимальный тариф был 299 рублей за 20 минут, далее - 15 рублей за минуту). В апреле 2014 года Яндекс.Такси ввел верхние границы для групп такси (эконом, стандарт, бизнес), снизив минимальный тариф. В сентябре 2014 года на московский рынок вошел Uber с очень низким минимальным тарифом 99 руб.

В истории с понижением тарифов агрегаторов есть один любопытный факт - понизив стоимость минимальной поездки в декабре 2014 года, GetTaxi начал субсидировать короткие поездки: за короткую поездку потребитель платит компании меньше, чем компания платит водителю. Если компания работает в убыток на коротких поездках, значит, привлечение таких клиентов позволяет получать ей прибыль на других категориях оказываемых услуг. Почему фирме может быть выгодно тратить на короткие поездки больше, чем получать от пассажиров?

Во-первых, причиной может быть лояльность пользователей и наличие издержек переключения между использованием услуг различных компаний. Тогда фирма может снизить цену на короткие поездки с целью повысить лояльность пользователей к ней и немного поднять цену на длинные, тем самым получая дополнительную прибыль, поскольку длинные поездки более выгодны для такси. Также могут существовать издержки для пассажира на подключение к мобильному приложению (например, нужно найти и скачать приложение, привязать к нему номер карты, зарегистрироваться, разобраться в интерфейсе). Он не будет заказывать такси на короткую поездку, потому что наличие дополнительных издержек сделает поездку для него невыгодным. Такие издержки являются барьером на переключение потребителя между агрегаторами. Фирме может оказаться выгодно простимулировать потребителя подключиться именно к ней.

Во-вторых, объяснением феномена субсидирования коротких поездок частной компанией может быть наличие в отрасли возрастающей отдачи от масштаба. Увеличение числа поездок снижает общие издержки. Так, при большом количестве заказов уменьшается расстояние между точкой нахождения клиента и ближайшей к нему машины такси - меньше издержек на холостой пробег и меньше время ожидания для потребителя. Меньшее время ожидания означает для пассажиров получение услуги более высокого качества, то есть увеличивается спрос и готовность платить.

В-третьих, это могло быть простое повышение цены, замаскированное под снижение тарифов в расчете на психологический эффект. Если нарисовать старую и новую цену на графике, можно заметить, что все поездки длительностью более 18 минут стали менее выгодными для пассажира. Если на решение потребителя оказывает значительное влияние его лояльность к бренду, если есть ненулевые издержки переключения между агрегаторами, если потребитель не полностью рационален (допустим, сравнивает тарифы по минимальной цене), то изменение тарифов GetTaxi приведет к повышению прибыли компании. Однако возможен и обратный эффект: услугами компании будут пользоваться только потребители, предъявляющие спрос на короткие поездки. Потребители, предъявляющие спрос на длительные поездки, предпочтут альтернативные способы передвижения, и компания не сможет компенсировать свои убытки.

Интересную тарифную политику применяет компания Uber: цена на такси зависит от текущего спроса. Развитие технологий сделало возможным быстрое агрегирование данных обо всех заказах в текущий момент и сопоставление с имеющимся количеством машин в системе. Фактически эта система расчета тарифов определяет цену на основе классического равенства спроса и предложения. Известно, что спрос на такси может в значительной степени меняться в зависимости от времени. «Наиболее сильные всплески и падения спроса связаны с праздниками. На майские число заказов снижается на 20%, в новогодние каникулы -- на 10-13%. Самое горячее время для таксистов -- это вторая половина декабря, когда заказов почти в полтора раза больше среднего. Также больше обычного ездят на такси накануне 8 марта и 14 февраля. По будням больше всего поездок на такси совершается ближе к полуночи. Также заметно увеличивается число заказов утром, перед началом рабочего дня. Недельный пик вызовов такси традиционно приходится на ночь с пятницы на субботу и с субботы на воскресенье, с 23:00 до 1:00. В этот период москвичи делают в 3,5 раза больше заказов, чем в рабочие часы по будням» (Яндекс, 2013). В традиционной системе тарификации таксопарков существует диверсификация тарифов в зависимости от времени суток и дня недели, что все равно не очень точно накладывается на динамику спроса. Такая система тарификации Uber оказывается выгодной по двум причинам. Во-первых, в периоды высокого спроса происходит перераспределение потребительского излишка фирме такси, что повышает ее прибыль. Во-вторых, такая система уменьшает время такси, необходимое для поиска пассажиров. В периоды низкого спроса такси выгоднее отвезти пассажира по более низкой цене, чем ездить по дорогам в поисках пассажиров с более высокой готовностью платить. Эта система является справедливой и с точки зрения потребителя: услугу получает тот, кто готов заплатить за нее более высокую стоимость.

Обсуждать регулирование цен и качества агрегаторов не имеет смысла, поскольку в сегменте такси по вызову наблюдается высокий уровень конкуренции. Потребитель имеет возможность выбора между фирмами, он может сравнить предлагаемые тарифы и сервис, также исчезает неопределенность относительно цены поездки, ее длительности и времени подачи (эта информация доступна пользователю еще до заказа, такие прогнозы оказываются довольно точными).

Таким образом, развитие мобильных приложений привело к снижению тарифов за счет уменьшения холостого пробега, увеличения спроса из-за уменьшения времени ожидания потребителей, снижения общих издержек за счет увеличения общего числа заказов и возрастающей отдачи от масштаба. Снижение издержек позволило конкурировать с сегментом курсирующих такси за короткие поездки с небольшим временем ожидания для потребителей. В стремлении привлечь новых клиентов, компании снижают минимальные тарифы поездок (пример GetTaxi). Развитие технологий позволяет осуществлять динамическое ценообразование в зависимости от уровня спроса в текущий момент (пример Uber).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Изучение рынка такси представляет интерес как с исследовательской, так и с практической точки зрения. Особый интерес исследователей всегда вызывало регулирование данного рынка. К единому мнению относительно необходимости регулирования экономистам прийти так и не удалось: убедительные аргументы имеют сторонники обеих точек зрения.

Целью данной работы было рассмотреть ключевые особенности рынка такси и вопросы его регулирования, проанализировать изменения, связанные с развитием мобильных приложений, объяснить, почему мобильные приложения делают функционирование рынка более эффективным.

Ключевая особенность рынка такси - особенная структура издержек и спроса. Время работы такси делится на время с пассажирами и время между поездками. Чем больше свободных машин на рынке, тем меньше время ожидания для пассажира, но тем большую цену он должен заплатить (стоимость поездки должна компенсировать все затраты такси). Время ожидания является фактором спроса, поэтому нет однозначно эффективного соотношения параметров, все зависит от готовности платить за сокращенное время ожидания. Что касается издержек, то мы имеем дело с возрастающей отдачей от масштаба. Чем больше заказов выполняет такси при тех же размерах города, тем меньше время холостого пробега.

В последнее время на рынке такси произошли значительные изменения, связанные с развитием технологий и появлением мобильных приложений. В данной работе было показано, что приложения для заказа такси делают функционирование рынка более эффективным.

Во-первых, снижаются барьеры входа для водителей (навигаторы избавляют от требования знать город досконально, мобильные приложения обеспечивают простоту подключения).

Во-вторых, увеличивается число поездок (повышение спроса, переманивание потребителей других сегментов) и снижаются издержки.

В-третьих, они обеспечивают информационную прозрачность рынка и тем самым способствуют повышению уровня конкуренции.

В-четвертых, вследствие уменьшения издержек и повышения спроса происходит снижение цен.

Регулирование в данной ситуации оказывается скорее вредным. Мобильные приложения относятся к сегменту такси, вызываемых через диспетчерскую. В силу высокого уровня конкуренции качество и цены могут успешно регулироваться рыночными механизмами. Внешнее регулирование может оказаться необходимым, если необходимо выполнение социальных задач: высокий уровень безопасности поездок, создание имиджа города, забота об экологии и т.п.

Одним из интересных аспектов изучения влияния технологий и развития мобильных приложений на рынок такси является ценообразование агрегаторов. Развитие технологий позволяет внедрить более эффективные с экономической точки зрения механизмы ценообразования (например, динамическое ценообразование Uber). Интересным феноменом является субсидирование коротких поездок (пример GetTaxi). Такое поведение компании-агрегатора может быть объяснено,во-первых, лояльностью потребителей, во-вторых, возрастающей отдачей от масштаба.

Данное исследование может быть продолжено в будущем. Логичным его развитием будет создание теоретических моделей, описывающих результаты данной работы с формальной точки зрения.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. A. Moore, T. Balaker (2006) Do Economists Reach a Conclusion on Taxi Deregulation? Econ Journal Watch, Vol.3, N.1, pp 109-132

2. Arnott R. (1996). Taxi Travel Should Be Subsidized. Journal of Urban Economics 40, 316 - 333.

3. Barrett, Sean D. (2003) Regulatory Capture, Property Rights and TaxiDeregulation, pp.A Case Study. Economic Affairs 23(4), pp.34-40.

4. Beesley M. E. And Glaister S. (1983). Information for regulating: the case of taxis. Royal economic society, The economic journal, Vol. 93, No.371, pp. 594 - 615.

5. Beesley, Michael. (1979) Competition and Supply in London Taxis. Journal of Transport Economics and Policy 13(1) 102-131.

6. Boroski J. W. and Gerard C.S. M. (1998) Economic Analysis of Taxicab Regulation in Portland, Oregon. Cascade Policy Institute Policy Perspective 1007, April.

7. Cairns R. D., Liston-Heyes C. (1996). Competition and regulation in the taxi industry. Journal of Public Economics 59, 1 - 15.

8. De Vany A. (1975). Capacity Utilization under Alternative Regulatory Restraints: An Analysis of Taxi Markets. Chicago Journals, The journal of Political Economy, Vol. 83, No. 1, pp. 83 - 94.

9. Douglas G. (1972). Price Regulation and optimal service standards. The taxicab Industry.

10. Doxsey, Lawrence. (1986) Interpreting the Results of Regulatory Revisions in Seattle and San Diego. Transportation Research Record 1103, pp.6-8.

11. Eckert R. D. (1970) The Los Angeles Taxi Monopoly, pp.An Economic Inquiry. Southern California Law Review 43, pp.407-53.

12. Fingleton, John, John Evans and Oliver Hogan. (1998) The Dublin Taxi Market, pp.Re-regulate or Stay Queuing? Blue Paper #3, The Policy Institute, Trinity College, Dublin. Link.

13. Flath, David. (2002) Taxicab Regulation in Japan. Columbia Business School Working Paper 201.

14. Frankena, Mark. W. and Paul A Pautler. (1984) An Economic Analysis of Taxicab Regulation. Federal Trade Commission, Washington, D.C.

15. Gallick, Edward, and David Sisk (1987) A Reconsideration of Taxi Regulation. Journal of Law, Economics, and Organization 3(1), pp.117-128.

16. Gaunt, Clive. (1996) The Impact of Taxi Deregulation on Small Urban Areas, pp.Some New Zealand Evidence. Transport Policy 2(4), pp.257-262.

17. Gentzoglanis, Anastassios. (1992) The Taxicab Industry, pp.Theoretical and Empirical Evidence from Deregulation. Proceedings of the International Conference on Taxi Regulation, Montreal, 57-69.

18. Hackner, J. and Sten N. (1995) Deregulating Taxi Services. Journal of Transport Economics and Policy 29(2), pp.195-207.

19. Hai Yang, Yan Wing Lau, Sze Chun Wong and Hong Kam Lo (2000). A macroscopic taxi model for passenger demand, taxi utilization and level of services. Transportation, 27, 317-340.

20. IRU (2003). Регулирование рынка таксомоторных услуг в Европе. www.iru-eapd.org/detail_publications/id.28

21. J. Maria Salanovaa et al. (2011) A review of the modeling of taxi services. Procedia - Social and Behavioral Sciences. Vol. 20, pp 150-161

22. Kenny, Patrick and Patrick McNutt. (1998) Solving Dublin Taxi Problems, pp.Urban-sharecroppers v. Rentseekers. Competition Authority Discussion Paper No.6, Dublin. Link.

23. Kitch, E. W., M. Isaacson, and D. Kasper. (1971) The Regulation of Taxicabs in Chicago. Journal of Law and Economics 14(October), pp.295-350

24. La Croix, Sumner, James Mak, and Walter Miklius. (1992) Evaluation of Alternative Arrangements for the Provision of Airport Taxi Services. Logistics and Transportation Review 28(2), pp.147-166.

25. LaGasse, Alfred B. II. (1986) An Industry Comment on Regulatory Change. Transportation Research Record, 1103, pp.19-23.

26. Lephardt, George and Joseph Bast. (1985) The Economics of Taxicab Deregulation. Heartland Policy Study No.3, Chicago, IL.

27. Manski C. F. and Wright J. D. (1976). Nature of equilibrium in the market for taxi services. Transportation Research Record 619, pp 296 - 306.

28. Moore & Balaker (2006) Do economists reach a conclusion on taxi deregulation?, Economical Journal Watch 3 (1), pp. 109-132.

29. Moore, Adrian, and Tom Rose. (1998) Regulatory Reform at the Local Level.Reason Public Policy Institute Policy Study No. 238. Los Angeles, Reason Public Policy Institute.

30. OECD (2007). Taxi Services: Competition and Regulation. Policy roundtables, Competition law and policy.

31. Pagano, Anthony and Claire McKnight. (1983) Economies of Scale in the Taxicab Industry, pp.Some Empirical Evidence from the United States. Journal of Transportation Economics and Policy 17, pp.299-313.

32. Rouwendal et al. (1998) Deregulation of the Dutch Taxi Sector. Presented at the European Transport Conference, Loughborough, September.

33. Schaller B. (2007). Entry controls in taxi regulation: Implications of US and Canadian experience for taxi regulation and deregulation. Transport Policy 14 (2007) 490 - 506.

34. Schroeter J. R. (1983). A model of taxi service under fare structure and fleet size regulation. The Rand Company, The Bell Journal of Economics, Vol 14, No. 1, pp. 81 - 96.

35. Shreiber, Chanoch. (1975) The Economic Reasons for Price and Entry Regulation of Taxicabs. Journal of Transport Economics and Policy 9(3), pp. 268-279.

36. Staley, Samuel. (1996) Taxicab Regulation in Ohio's Largest Cities. Buckeye Institute for Public policy Solutions.

37. Styring, William. (1994) How Indianapolis won the War of the Taxis. Indiana Policy Review, Spring, pp.31-35.

38. Toner, Jeremy. (1996) English Experience of Deregulation of the Taxi Industry. Transport Reviews 16(1), pp.79-94

39. Williams, David. (1980) The Economic Reasons for Price and Entry Regulation of Taxicabs: A Comment. Journal of Transport Economics and Policy 14(1), January: 105-112.

40. Wong K. I. and Wong S. C. (2002). A sensitivity-based solution algorithm for the network model of urban taxi services. Transportation and Traffic Theory in the 21st Century.

41. Yang H. and Wong S. C. (1998). A network model of urban taxi services. Transport Research B, Vol. 32, No. 4, pp 235 - 246.

42. Yang H., Fung C. S., Wong K. I. and Wong S. C. (2010). Nonlinear pricing of taxi services. Transport Research A, Vol. 44, pp 337 - 348.

43. Yang h., Ye M., Tang W. H. And Wong S. C. (2005). Regulating taxi services in the presence of congestion externality. Transport Research A,Vol. 39, pp 17 - 40.

44. Вучик, В. Транспорт в городах, удобных для жизни. - М.: Территория будущего, 2011. - 576 с.

45. Ожегов, С.И., Шведова, Н.Ю. Толковый словарь русского языка: 80 000 слов и фразеологических выражений / Российская академия наук. Институт русского языка им. В.В. Виноградова. - М. : Азбуковник, 1999. - 944 с.

46. Яндекс. Такси в Москве. По данным сервиса Яндекс.Такси (2013) https://company.yandex.ru/researches/reports/2013/ya_moscow_taxi_2013.xml#toc2.1.1

Размещено на Allbest.ru