5.2 Une proposition d'appli ation aux TER français
6.1.2 Corre tion de l'hétérogénéité
Nous avons vu à la se tion 3.3 qu'il était né essaire de tenir ompte de l'environ-
nement externe aux opérateurs, pour ne pas distordre le mé anisme omparatif.
A n de omparer e qui est omparable, noss oresd'e ien e doivent don te-
nir ompte des variables environnementales qui en expliquent la part exogène, et
biaisent les omparaisons. Ilestpossiblededistinguer quatreensemblesdevariables
environnemental es de natures diérentes. Nous les dis utons en pré isant l'impa t
attendu de haquevariablesur lafon tion de oût, évaluéà l'aide d'uneestimation
de l'élasti ité 4
:
élémentsliés àl'infrastru ture disponible :
La qualité de la voie (relief, sinuosité, apa ité) détermine lavitesse des
trains et in ue sur l'e ien e te hnique. En eet, à ee tif identique, le
nombre de rotations du matériel et des agents augmente ave la vitesse.
L'élasti itéestimée oût-vitesseestdel'ordrede20%.Toutefois,lesvitesses
moyennessontsu samment homogènespour nepasengendrerdebiaisdans
les omparaisons.
L'éle tri ation d'une ligne permet de re ourir à du matériel roulant à
tra tion éle trique. Les oûts d'exploitation sont alors inférieurs (de 0,3
e
par train.kilomètre en moyenne) à eux d'un matériel similaire à tra tionthermique (voir tableau 6.1 page suivante). Ce fa teur in ue toutefois très
peusur l'e ien eallo ative (élasti itéde l'ordrede 1 %). Bienque lapart
de trains.kilomètres à tra tion thermique varie fortement entre les régions,
l'impa testimé auniveau des hargestotales del'opérateur estnégligeable .
La lo alisation des établissements (du matériel et de la tra tion, ou
d'entretien et de maintenan e) par rapport à l'ensemble des a tivités de
transport,peut induire desdistorsionsentreles régions.Suivant lesrégions,
la part des par ours à vide est plus ou moins importante (1 % dans le Li-
mousin, ontre 14 % en Haute-Normandie en 1998). En revan he, l'impa t
estimésurles oûtsestfaible(élasti itédel'ordrede3%). Cependant,nous
4
Rame tra tée(une lo omotive et inq voitures)
diesel éle trique
heures pleines heures reuses heures pleines heures reuses
7,5 5,8 7,2 5,4
Automoteur (premier élément)
diesel éle trique
heures pleines heures reuses heures pleines heures reuses
5,6 3,9 5,4 3,7
Automoteur (élément supplémentaire)
diesel éle trique
1,9 1,6
Tab.6.1 Prix des ir ulations autrain.kilomètre en
e
2001 en fon tion dutype de matériel,de l'énergie de tra tionet de lapériode (hors péaged'infrastru ture).
Sour e: SNCFConventionPays de laLoire.
pensons queletaux depar ours ee tuéà vide estune sour ed'ine ien e
relativement endogène. Il appartient aux opérateurs de la réduire par une
remiseen ausede leur organisationspatiale.
éléments liésau matérielroulant :
L'âge et la lourdeur du matériel roulant utiliséaugmentent les oûts
d'exploitation( onsommationd'énergie, besoinsena ompagnement ), d'en-
tretienetdemaintenan e.Surlabasedutableau6.1,onestimeuneélasti ité
du oût à la part de servi eréalisée ave des rames tra tées, de l'ordre de
5%. Sa hant quelapart deservi eréalisée ave untel matérielvarieforte-
ment entre les régions, il paraît souhaitable de tenir ompte de e fa teur.
Iln'estpaspossiblede onnaîtrelenombre detrains.kilomètresréalisés,par
type de matériel roulant, dans haque région. En revan he, nous pouvons
introduire la variable VK qui indique l'importan e du tra et, partant de
là,lere oursné essaire àdu matérielroulant pluslourd.
éléments liésaux ontraintesde servi epubli :
Le nombre d'arrêts moyen par train.kilomètre ae teles oûts d'ex-
ploitation des trains (dont la vitesse ommer ial e est réduite) et des gares
(quisontplus a tives).
Larépartitiondes Tr.Kentreheurespleinesetheures reusesin ue
égalementsurlesprix (voirtableau 6.1).Une régionquidéveloppel'ore en
heure reusebéné ie deprix moinsélevésquesielle développe lesTER en
heurepleine.Il estdéli at dedé nir une variable àmême de rendre ompte
de ephénomène. Cependant,ilne semblepasquelarépartitionduservi e,
entreheurespleinesetheures reuses,variefortementd'unerégionàl'autre 5
.
5
élémentsso iaux :
Le tauxde délinquan e régionalin ue surles hargesausol (personnel
dans lesgares), d'a ompag nement et d'entretien (tant du matérielroulant
quedesgares).Àpartirdedonnéesportantsurlemétrolyonnais,nousavons
estiméuneélasti itédes oûtsautauxdedélinquan e quiparaîtassezfaible
(del'ordrede2%).Cettevaleurdoitêtre onsidéréeave pré aution,dufait
desdiéren esd'exploitation entreun métro et untrain.
Les mouvementsso iauxont unimpa tpris en omptedanslemodèle :
lavariableTrK orrespondaunombre detrains.kilomètresayant réellement
ir ulé; elle est don nette des eets grèves. De même, la dé nition que
nousavonsdonnée de lavariablede oût
C
tient ompte desperturbations du tra pour ausede mouvement so ial. En eet,nous avons pré isé quela variable
C
devait intégrer les pénalités versées par la SNCF en as de non-réalisation de l'ore. Ces pénalités, négo iées dans haque onventionrégionale, sont plus ou moins élevées suivant les régions. Toutefois, elles
demeurent bieninférieuresau oûtdutrain.kilomètre, desorte queles oûts
paraîtront d'autantplusélevésdansunerégionqu'il yaura eud'importants
mouvements so iaux.
Cetteanalysedesdiérentsfa teurssus eptiblesdebiaiserles omparaisonsd'ef-
ien e a hèvede xernotremodèleé onomique.Toutefois,dansl'espritd'unemise
en ÷uvre onsensuelle de la on urren e par omparaison, il appartient aux opé-
rateurs de proposer d'in lure d'autres variables environnementales. Si le régulateur
estimequedetellesvariablessontsus eptibles d'expliquerunepartd'e ien e, exo-
gèneauxopérateurs,ildoitlesajouterauxautresvariablesenvironnementales.Nous
présentons dans la se tion suivante le modèle é onométrique qui permet d'estimer
en n la frontière et les s ores d'e ien e de nos opérateurs, en tenant ompte des
variables environnementales quenousvenonsd'étudier.