85771         WHAT DRIVES THE HIGH PRICE OF ROAD FREIGHT TRANSPORT IN  CENTRAL AMERICA?    Theresa Osborne, Maria Claudia Pachon, and Gonzalo Enrique Araya  World Bank   December, 2013 Abstract:   In Central America, like many other developing regions, high transport costs are cited as an important impediment to trade and economic growth. Prices for road freight transport – a key mode of transport comprising a significant share of total transport costs for both intra- and extra- regional trade, are particularly high. Averaging 17 US cents per ton-kilometer on main trading routes, these rates stand out even relative to other inefficient developing country markets (e.g., central and west Africa). However, the policy and other factors associated with increased prices have not been well understood. Using data from a survey of trucking companies operating on the region’s main trade corridors, this paper analyzes the primary drivers affecting firms’ cost of providing service, as well as the effect of market structure and competition on markups and prices. We find that whereas improved cost efficiencies could reduce prices by 3 cents per ton‐kilometer, increased competition on national routes – those entirely within a nation’s borders – would reduce prices by significantly more. Although there are many trucking companies, including small and somewhat informal operators, the degree of competition varies by route due to domestic restraints on competition and the prohibition on international competition on national routes. Our empirical results show that the effect of barriers to entry and imperfect competition on markups account for at least 35 percent of mean prices on national routes. Moreover, a lack of competition is likely to explain the persistence of an inefficient market structure and scale of operation, as well as a lack of innovation to reduce costs and enhance the quality of service.             Acknowledgements    Many people contributed to this work.  Funding for the survey and for subsequent analysis was provided by The  Trade  Facilitation  for  Regional  Integration  in  Central  America  Trust  Fund  and  the  Latin  America  Region  of  the  World Bank.  In addition, the surveys for Panama where financed by the Spanish Fund for Latin America and the  Caribbean  (SFLAC).  Tomás  Serebrisky,  Daniel  Saslavsky,  Maria  Claudia  Pachon,  and  Jordan  Schwartz  led  the  design  and  implementation  of  the  survey.   Jasmin  Chakeri  and  Magaly  Clavijo  provided  valuable  support  to  the  implementation  of  the  survey.    The  survey  data  collection  was  led  by  Fares  Khoury  from  EEC‐  Canada.  Cecilia  Briceno‐Garmendia,  Stefano  Pagiola,  Adam  Stern,  Maria  Florencia  Millan  Placci,  Ayat  Soliman,  Oscar  Avalle,  and  Carlos  Felipe  Jaramillo,  and  peer  reviewers  Gael  Raballand,  Oscar  Calvo‐Gonzalez,  and  Anca  Dumitrescu  provided valuable comments on earlier drafts of this paper.   All errors are ours.      1    1. INTRODUCTION AND KEY FINDINGS   As formal trade barriers have declined within Central America over the past five decades, high logistics and  transport costs have emerged as a key impediment to trade.  The nations of the region have signed a series of  agreements aimed at regional economic integration and both multi‐lateral and bilateral treaties with countries  outside the region.1  Most Central American countries rate relatively highly on international indicators of  openness to trade, with Nicaragua, Guatemala, and Costa Rica ranking in the top 50 countries out of 180.  Only  Panama has a lower ranking on trade freedom than on economic freedom overall (see Table 1).  Trade has  expanded commensurately, with merchandise exports alone having attained 25 percent of GDP for the region  over the past decade (See Figure 1) and total merchandise trade as a per cent of GDP having substantially  exceeded levels for other lower middle income countries (Table 2).  Yet country rankings on the International  Logistics Performance Index are relatively poor.   Rankings out of 155 countries in 2012 were 61st for Panama, for  Guatemala 74th, Costa Rica 82nd, El Salvador 93rd, Honduras 105th, and Nicaragua 107th (2010.)2  Although in most  countries of the region insecurity – crime, theft, and disorder – are viewed by businesses as a more severe  constraint to doing business than transport costs, a substantial percentage of firms in Costa Rica (54 percent), El  Salvador (32 percent), Guatemala (25), and Nicaragua (24) also rated the high cost of transportation as a major  constraint3 (see Table 3).   Inefficiencies in the Central American road freight sector render international and domestic trade significantly  more costly to exporters, importers, and consumers.  High transport costs can take a variety of forms:  long lead  or delivery times, breakage, and spillage, all of which cause cargo to depreciate; uncertain timing of delivery,  which impedes market access; and/or high transport and logistics prices, which reduce or “tax” the gains from  trade directly.     TABLE 1:  SCORES ON ECONOMIC AND TRADE FREEDOM, 2013  Country Name  World  Rank  World  Rank  Trade  Region Rank 2013  Score  2013  Score  Trade  Tariff Rate (%) Economic  Freedom  Freedom  Economic  Freedom  Economic Freedom   Freedom  Overall  (out of 180)  Overall  (out of 180)  Costa Rica  49  43  8 67.0 85.1 2.4  El Salvador  53  74  10 66.7 79.0 5.5  Guatemala  85  41  16 60.0 85.2 2.4  Honduras  96  87  18 58.4 77.1 6.5  Nicaragua  110  39  21 56.6 85.4 2.3  Panama  71  99  13 62.5 74.8 7.6  4 Source:  Heritage Foundation (2013)                                                                1 See Table 26, Annex B.   2 2012 rankings were not available for Nicaragua.   3  Source:  World Bank Enterprise Surveys 2010.  4  Trade freedom is a composite measure of the absence of tariff and non‐tariff barriers that affect imports and exports of  goods and services. The trade freedom score is based on two inputs:  (a) The trade‐weighted average tariff rate and (b) non‐ tariff barriers.  2    FIGURE 1:  MERCHANDISE EXPORTS AS PERCENT OF GDP    60.0% TABLE 2:  MERCHANDISE TRADE AS  50.0% PERCENT OF GDP, AVERAGE 2007‐2011  Country Percentage 40.0% Low Middle Income Countries  50.5 30.0% Costa Rica 73.1 20.0% El Salvador 62.6 Guatemala 55.7 10.0% Honduras 103.1 0.0% Nicaragua 66.9 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Panama 112.3 Source:  World Development Indicators, The  Costa Rica El Salvador World Bank  Guatemala Honduras   Nicaragua Lower middle income     Source:  World Development Indicators, World Bank    Note:    Panama  is  excluded  given  inconsistent  classification  in  series  of  re‐   exports.      TABLE 3:  COMPARISON OF TRANSPORT AND INSECURITY AS A CONSTRAINT TO DOING BUSINESS  CR  ES  GUA  HON  NIC  PAN  Percent of firms identifying transportation  as a major constraint  54.3  32.0  24.6  15.1  23.6  0.6    Percent of firms identifying crime, theft  21.3  51.4  43.8  31.3  48.4  8.2  and disorder as a major constraint   Proportion of products lost to breakage or  spoilage during shipping to domestic  0.6  1.3  1.3  1.1  2.1  0.1  markets (%)  Products shipped to supply domestic  markets that were lost due to theft (% of  0.1  1.0  1.1  1.0  0.6  0.5  product value)  Security costs (% of annual sales)  1.4  3.4  1.9  3.8  2.3  1.1  Source:  World Bank Enterprise Surveys 2010  While all these factors are present to some degree in the region, road transport prices are particularly high.    Averaging 17 US cents per ton‐kilometer on main routes for international trade, they stand out even relative to  other inefficient developing country markets.5  In a comparable 2008‐2009 study on Sub‐Saharan African main  trade routes, for example, freight transport prices were estimated to be between 6 and 11 cents per ton‐ kilometer.6  When adjusted for inflation and changes in petroleum prices, these would be equivalent to 7‐12  cents in 2011‐2012, when Central America price data were obtained.7  In more advanced economies, trucking  prices are observed to be as low as 2‐5 cents per ton‐kilometer (See Table 4 for relevant comparisons).                                                               5 2011‐2012 data from Central America Trucking Survey.  6 Teravaninthorn and Raballand 2009.  7 Oil  prices  in  the  latter  half  of  2007  averaged  approximately  USD  80  per  barrel,  as  compared  to  USD  107  in  late  2011‐early  2012,  or  a  33  percent  increase,  and  USD  cumulative  inflation  between  these  years  was  approximately  8.5  percent,  so  if  transport  prices  in  Africa  were  one  half  composed  of  fuel  costs,  or  if  they  rose  with  general  USD  inflation,  they  would  be  approximately 7‐12 cents per ton‐kilometer in 2011‐2012.    3     TABLE 4: INTERNATIONAL COMPARISON OF ROAD FREIGHT TRANSPORT PRICES  US cents tkm  Year  Source  Latin America  Central America  17 2012  1/ Brazil  3.5 2007  2/ Africa  Kenya  4 2010  3/ Uganda  8.5 2010  3/ Rwanda  9 2010  3/ Niger  13 2010  3/ Congo  12 2010  3/ Burundi  11 2010  3/ Burkina Faso  9 2010  3/ Durban‐ Lusaka Corridor  6 2007  2/ Lome‐ Ouagadougou Corridor  7 2007  2/ Mombasa‐Kampala Corridor  8 2007  2/ Duoala‐ Ndjarrena Corridor  11 2007  2/ Zambia  3.7‐5.6   5/ Asia  2006  China   5 2007  2/ Pakistan  2 2007  2/ Advanced Countries  USA  2‐10.8  2/,3/,4 France  5 2009  2/ Source: 1/   World Bank LCSSD Economics Unit Trucking Survey (2012); 2/ Teravaninthorn, Supee and Raballand, Gael (2009) Transport Prices and Costs in  Africa: A Review of the Main Corridor. The World Bank; 3/  Kabanguka, Jean Kizito (2010) Corridor Logistics Initiatives. Presented at the SSATP Annual  Meetings 2010 (The World Bank); 4/  McKinsey & Company (2011) Building India: Transforming the nation's logistics infrastructure. Infrastructure Practice.   5/Raballand, G., C. Kunaka, B. Giersing (2008).  The Impact of Regional Liberalization and Harmonization in Road Transport Services: A Focus on Zambia and  Lessons for Landlocked Countries (The World Bank) WPS4482.  Public    Although it is only one part of the transport and logistics equation, road freight represents a significant share of  these costs in Central America.  Road freight is used to link producers and consumers to airports and seaports  and is the dominant transport mode for Central American intra‐regional merchandise trade.  Where estimates of  total transport costs are available, road freight comprises between 20 and 50 percent.  This paper utilizes detailed data from a survey of Central American trucking firms to document and investigate  road freight costs and pricing on main routes for international trade.  The analysis broadly confirms earlier  studies (e.g., World Bank 2012) which highlight the role of border frictions, wait times, traffic congestion, high  empty backhaul, informal payments, and crime and insecurity in raising costs.8  At the same time, by providing a  more structured econometric analysis this paper quantifies these impacts more precisely, tests the significance of  each factor in explaining firms’ costs, and analyzes the impacts of market structure and competition on prices.   The data and analysis are restricted to firms serving main trading routes, and therefore cannot speak to these or  other issues – including market behavior or road quality – on rural or other domestic routes.                                                                8 Although  firms’  weighted  average  travel  speeds  were  not  a  statistically  significant  correlate  with  average  firm  costs,  firms  price  routes  with  higher  travel  speeds  lower,  presumably  due  to  the  greater  flexibility  this  affords  for  increasing  truck  utilization.      4    Some of the findings may be surprising.  The analysis shows  that variations in the quality – i.e., the surface type and  condition – of existing roads serving the region’s trade  KEY MESSAGES  corridors make only a small difference in explaining prices,  and only indirectly through travel speeds.  In addition, there  Road transport prices in Central America are  is no evidence that trucking firms forego profitable  opportunities to invest in more advanced truck fleets, either  high.   Averaging 17 US cents per ton‐ due to credit constraints or other reasons.  Whereas newer,  kilometer on main trading routes, they stand  more modern equipment decreases fuel usage costs and  out even relative to other inefficient  vehicle emissions, it also carries additional financing and  developing country markets.  depreciation costs.  Thus, firms with low truck utilization as  are prevalent in the region would not find it beneficial to  Improved cost efficiencies could reduce  incur these higher fixed costs.  Fuel‐efficient technologies are  prices by 3 cents per ton‐kilometer, whereas  available and known in the region; however, under the  current market structure financial incentives are weak for  increased competition on national routes  many firms to adopt them.     would reduce prices on those routes by 8  In their totality, cost inefficiencies on main trade routes are  cents, and 32 cents in Panama.  Thus, the  substantial.  If substantial improvements were possible in  effect on markups of imperfect competition  each of the significant cost variables (i.e., of 1/3 of their  accounts for at least 35 percent of mean  standard deviations), this would lead to a cumulative drop in  prices on national routes throughout the  the average costs of service cost of approximately 2.8 US  cents per ton‐kilometer.  This represents about 16 percent of  region.    the mean price.    Moreover, the ability and incentives of firms  Of even greater significance in explaining high road freight  to achieve greater cost efficiency and quality  prices is the role of imperfect competition, particularly on  national routes – routes with no international overland  improvements depend in part upon reduced  border crossing.  Through econometric analysis of the  barriers to entry and enhanced competition.  determinants of prices, this paper provides evidence of anti‐ competitive pricing:  Routes served by fewer firms show  higher prices, when accounting for differences in costs and demand.  Moreover, the number of firms on a route is  dramatically lower relative to demand on national routes, where average markups over cost are significantly  higher than on international routes.  Service on such routes, which connect points within a country to and from  air and sea ports, is essential for extra‐regional trade, which represents 84 percent of Central American trade  volumes.  Averaging 8 US cents per ton‐kilometer on national routes (and 32 cents in Panama), excess markups  due to imperfect competition account for at least 35 percent of mean prices on national routes throughout the  region.  The precise mechanisms limiting domestic competition are not clear and likely differ between countries.  In some  of the countries of the region formal requirements for entry, although seemingly reasonable and surmountable,  effectively become barriers to entry in implementation.  In some cases, the market is informally partitioned, with  5    permission to operate depending on implicit agreement not to infringe a dominant firm’s territory.  Although it is  not possible to identify the precise mechanisms which limit competition, prohibitions on foreign competition are  likely to play a role.   The structure of any market is dynamic and likely involves fluctuating levels of competition.   However, it is easier to sustain anti‐competitive behavior within a country, where various actors know each other  and understand the rules restraining competition, whether tacit or explicit.  In Central America, although foreign‐ registered companies can engage in cross‐border freight delivery, cabotage – the provision of service on national  routes by a foreign‐registered truck – is prohibited.  This restriction is reinforced by a prohibition on forming a  trucking company with majority foreign ownership.  In addition to being associated with reduced competition, such barriers to entry make it more difficult to achieve  cost efficiencies.   They make it more difficult to obtain return loads on international routes.  They segment the  market and decrease fleet utilization, thereby decreasing economies of scale and scope.  Market segmentation  may also dis‐incentivize the introduction of more flexible and efficient load dispatch systems which would  improve vehicle utilization and intensify competition.  Reduced fleet utilization in turn makes it less profitable to  invest in fuel saving practices and technologies, including newer, more‐fuel efficient trucks which entail higher  financing and depreciation costs.  Moreover, the lack of effective competition may inhibit innovation designed to  improve quality or reduce costs.9  Because high markups dampen downward pressure on costs, inefficient firms  survive, and the market fails to restructure around the most efficient providers.    The analysis of firm costs reveals additional issues which increase costs as well – in particular, traffic congestion,  high wait times, and high informal payments.  Finally, although we could find no evidence that road quality  explains costs or prices directly, it is associated with greater average travel speeds, which are inversely related to  prices, probably due to the costs of operating in congested traffic.     The impact of high trucking prices on international trade appears to be economically important.  Given available  estimates of the elasticity of trade with respect to transport costs, halving trucking prices on domestic routes to  ports, for example, would reduce total transport costs to extra‐regional destinations by between 13 and 22  percent, which would increase trade volumes by a similar percentage if the transport cost elasticity of trade were  equal to 1.10  Reducing trucking prices on intra‐regional overland routes by one third through cost efficiencies  could similarly increase regional trade.    Although it is beyond the scope of this paper to estimate the investments required to achieve potential cost  savings in each of the areas identified, some – in particular reduced congestion costs – could require a sizeable  investment in infrastructure.  Others, such as reducing bottlenecks at borders and ports, would require improved  sector governance and transport strategies, in addition to physical investments.   Among all possible measures,  those targeted at improved competition are likely to be among the most cost‐effective.  As discussed in Box 1,  liberalization of entry has generally been associated in other regions of the world with improved efficiency,  quality, and pricing of trucking service.                                                               9 See, e.g., Aghion et al. (2003) and (2009) and EU (2013).   10 Estimates by Limao and Venables (2000) and others range from 2‐3.  However, as Novy (2012) shows, these elasticities  tend to decline with distance between trading partners.     6    BOX 1:  International Experiences with Trucking Sector Liberalization      European Union.  The European Union began a series of gradual steps to partially liberalize cabotage – foreign  entry on national routes – within the Union in the 1990’s. This has enhanced competition and efficiency of road  freight transport, put downward pressure on costs and trucking firm profit margins to lower prices.  The  Benelux countries were the first countries in the union to liberalize cabotage, and did so fully in 1991. Positive  trends followed in efficiency, reduced empty runs, and reduced Co2 emissions.  The EU itself later began  allowing limited cabotage.  Although limitations remain – no more than 3 cabotage operations can be  undertaken within a 7 day period following an international consignment, since the rules have been  harmonized in 2009, the more cost‐competitive providers have increased their shares on national EU routes.   Total cabotage has increased from approximately 14 million ton‐km in 2006 to 19 million ton‐km in 2011  despite a drop in total freight hauled between these two years, given its efficiency advantages.  Moreover,  cabotage is generally higher as a percent of transport volumes in the smaller economies, where bilateral  trucking operations are higher as a percent of total operations.    United States.  The United States liberalized the trucking sector in 1980 with passage of the Motor Carrier Act  as part of a broader set of transport sector reforms.  The Act broadly deregulated entry into the sector,  liberalized pricing, eliminated most restrictions on commodities that could be carried, and deregulated the  routes and geographic regions that motor carriers could serve.  Following the law’s passage the number of new  trucking firms increased dramatically, along with employment in the sector.  Whereas the number of heavy  duty tractors in use dropped, inter‐city truck ton‐miles increased 55 per cent, equipment utilization improved,  and the length of average haul increased dramatically.  Studies show that while in the year following  deregulation costs rose by 7 per cent four years later they had declined by 23 per cent (Ying 1990).  The reform  is estimated to have generated $3‐$4 billion per year in benefits to shippers (Winston et al., 1990), including $1  billion in service improvements and form of more reliable service as a result competition.  Manufacturers,  newly able to move their products more quickly and respond to customers, reduced their inventories, and  consumers indirectly benefited from the more efficient, lower‐cost transport of goods.   Mexico.  Prior to liberalization in 1989, Mexico heavily regulated its trucking sector.  Stringent limits were  placed on prices and the quantity of cargo that could be transported, as well as what type of routes could be  served by whom.  Competition among the relatively few trucking companies was minimal, and as a result  service quality was poor and prices were high.  Once barriers to entry were removed and prices were  liberalized, the industry grew.  By 1996, registered transport units had grown 92 percent. Employment in the  sector increased 5.25% between 1989 and 1995 and the volume of traffic has increased 8.6% annually.  Prices  also fell, between 1987 and 1994, by over 23% countywide and continued to drop – from 1995 and 1998,  another 23 percent real terms. At the same time, the quality of service and innovation improved (Scheinvar  1999).   Zambia.  Zambia and other member states of the Community of East and Southern Africa (COMESA) and  Southern African Development Community ( SADC) have adopted measures and rules aimed at liberalizing  transport, harmonizing transport rules and developing infrastructure in the sub‐region.  Eight states in  Southern Africa are members of both Communities and have ratified the transport protocols of both  organizations.  Moreover, Zambia has signed bilateral arrangements with 6 of the 8 countries to harmonize  standards and allow interoperability.  While Zambia does not permit cabotage, the vast majority of its  international merchandise trade is conducted on international routes, where there is international  competition.  Moreover, South African companies have established Zambian companies to compete on  national routes.  Zambia’s case underlines the potential benefits to landlocked countries of exposing national  service providers to wider regional competition.   Competition in trucking services contributes to lower  transport tariffs, considered low by international standards at between 3.7 and 5.6 US cents per ton‐kilometer  in 2006 (Raballand et al. 2008).  7    In the next section of this paper, we describe the data and highlight key stylized facts.  In Section 3, we  econometrically estimate the main factors associated with firms’ cost structures; in Section 4, we estimate the  relationship between costs, trucking route characteristics, and the degree of competition in order to test for  general forms of imperfect competition.   The final section concludes.    2.  DATA AND STYLIZED FACTS11   In 2011‐2012, the World Bank commissioned a survey of trucking operators serving important international trade  routes for the Central American countries of Costa Rica, El Salvador, Guatemala, Honduras, Nicaragua, and  Panama.  The first such survey in Central America, it was designed to enable empirical analysis of costs and prices  on these routes and to allow for direct comparisons with a recent Africa trucking survey (discussed and analyzed  in Teravaninthorn and Raballand 2009).  In addition, the survey included questions designed to elucidate market  structure and firm behavior, as well as obstacles trucking firms face.  To construct the survey population, the  survey team first compiled a list of trucking companies for each of the six countries from listings provided by the  main trucking associations in the region, as well as supplementary lists drawn from publically available  documents (e.g., phone books), and a list of single‐truck operators produced by traveling to truck parks and other  locations such firms were likely to be found.  The master lists were then filtered to include only firms which  transported internationally‐traded goods on routes to neighboring countries, routes to and from major  international ports or airports, or routes to and from major border posts.  The information obtained from the  filtered master lists was used to compute the eligible population of firms from which the survey team drew a  random sample.  The eligible population identified through the listing process comprised 502 trucking companies  and 192 mono‐truck operators, is summarized in Table 6. (For more details, see Annex A.)     Of these, approximately 254 firms were sampled which collectively operate over 3,400 vehicles on over 430  distinct origin‐destination pairs.12  The sampling strategy was designed to ensure adequate representation of  both single (mono‐) truck operators and trucking companies with more than one truck, and the target sample  sizes were designed to produce 120 route observations per country on firms’ main routes.  Although the survey  targeted an even split of route‐firm‐level observations between companies and mono‐truck operators, in  practice there were insufficient mono‐truck operators available to be surveyed, and the team increased the  sample of companies with two or more trucks.  The result is a slight under‐representation of mono‐truck  operators relative to the others.13  In addition, refusal rates were significant, and reluctance to answer questions  about prices in particular was an issue.14  Despite these issues, the sample represents a large share of the eligible  population at approximately 37 percent, a factor which would mitigate any sample selection bias due to non‐ response.15                                                               11 Unless otherwise specified, all data presented henceforth in tables, figures, and text of this report are from the Central  America Trucking Survey.   12  The final sample excludes trucking firms which are vertically integrated subsidiaries of other companies and serving on an  own account basis, and extreme outliers were excluded from the analysis as well.  13 Where relevant, we weight the data using the appropriate sample weights by country and mono‐truck versus larger firms.   14 Refusal rates in the final survey were not provided, but in the pilot phase were as high as 75 percent.   15  As a fraction of total registered trucks in the region, the sample is much smaller; however, national fleet statistics are not  differentiated by dedicated service providers and it is unclear to what extent registration statistics are updated.  8    The survey made no attempt to capture firms operating on smaller national routes connecting rural areas or  secondary markets, and this study does not attempt to assess costs or pricing on such routes.   Thus findings  must be carefully interpreted to apply only to main routes for international trade.16  In addition, this study cannot  capture all issues that affect costs beyond trucking prices – including the role of insecurity, product depreciation  or losses due to delays, port inefficiencies, or other important issues.  Rather it is focused only on the issue of  trucking sector prices and the inefficiencies which drive them.  TABLE 5:  ELIGIBLE POPULATION OF TRUCKING FIRMS (APPROXIMATE)  Country  Trucking  Mono Truck  The survey captured data on firm  Total   Sample  Companies  Operators  characteristics such as ownership,  Costa Rica  75  101  26  44  vehicle fleet characteristics, and  El Salvador  60  82  22  35  percentage of firms’ volume to and  Guatemala  75  93  37  18  from international destinations, to  Honduras  79  109  48  30  and from international ports,  Nicaragua  108  156  48  48  airports, border posts, and other  Panama  105  155  42  50  route types.  It asked firms about  TOTAL  502  696  254  192  their main method of obtaining  cargo, client concentration, use of fuel efficiency measures, perceived level of competition, and perceived  constraints.  In addition, each firm was asked to name up to 4 of their main routes served in the last completed  fiscal year and to provide detailed data on the type of service provided on each route, as well as route‐level  characteristics, main cargo types, average speeds, wait times, and other constraints, as well as the average prices  they charged.      Market Characteristics and Structure  The Central American trucking market is somewhat segmented by country, route, and client.  According to  regional accords, trucking firms are permitted to serve routes crossing international borders within Central  America.  However, all six countries prohibit cabotage– the transporting of cargo by a foreign trucking company  entirely within a given country’s borders.  In addition, all six countries require majority domestic ownership of  trucking firms – a fact which makes it difficult for foreign firms to circumvent the cabotage restriction or to  compete on some international routes.  In fact, trucking company ownership is overwhelmingly national, with  the national share averaging 93 percent (See Figure 2).  In addition, almost all international routes that firms list  as among their most important originate or end in the firms’ countries of domicile.  Thus, nationality restrictions  appear to segment the market in an important way.17                                                               16 There are approximately 60 price observations for domestic city‐pair routes (excluding Panama) in the sample, and average  price unconditional on costs or other route characteristics is statistically significantly lower on these routes than other  national routes.  However, this is not consistently the case when accounting for all other covariates.  Ultimately, there are  not sufficient observations on these routes to obtain conclusive results.    17  In addition to these basic entry restrictions, vehicle size limits differ somewhat by country, as shown in Annex B, in  addition to axle loading and other restrictions. 9    Extra‐regional trade represents the  FIGURE 2: PERCENT NATIONAL OWNERSHIP BY COUNTRY (FIRM MEANS) lion’s share of both tonnage and value,  100 as shown in Table 6.18  Because in most  90 cases externally traded goods are  80 transported on national corridors  70 connecting to air and sea ports, efficient  60 service on these routes is of  50 considerable importance for the  40 30 region’s international trade.    20 Both international and national route  10 service are important business  ‐ Nicaragua Costa Rica Guatemala Panama Honduras El Salvador segments in all countries but Panama.     As shown in Table 6, national route  service comprises an important share of tonnage transported by surveyed firms.  These shares nonetheless vary  considerably by country from 16 percent of the total tonnage for El Salvador, which lacks an Atlantic port, to 98  percent for Panama, where national routes are used to transfer cargo between international ports.  At the same  time, freight volumes to and from domestic ports are larger than those to and from foreign ports, with the  exception of El Salvador, where these percentages are essentially equal.  Freight to a foreign capital city  represents the major share of tonnage delivered by Salvadoran trucking firms and is an important share for Costa  Rican, Guatemalan, and Nicaraguan firms as well (See Figure 3).  Freight delivered to border posts is a small  fraction of the total, and is almost uniquely to the border with Mexico.  In addition, most firms – 60 percent in  the sample – serve both international and national routes, with 22 percent serving only national and 18 percent  serving only international routes.  Moreover, firm size is not correlated with international orientation;  international routes comprise on average 50 percent of volumes for all firm size categories, including mono‐truck  firms.  TABLE 6:  EXTERNAL TRADE SHARE OF FREIGHT AND TOTAL TRADE VALUES  Percentage of Total  External Trade Percent  External Trade as   USD/Ton all Merchandise  Freight to and from Ports  of Total Trade  Percent of Total Value  Trade by Country  (Trucking Survey)    Tonnage    of Trade  Costa Rica  58   85   88    $ 1,727.38   El Salvador  19   63   72    $ 1,871.55   Guatemala  45   82   80    $ 1,328.46   Honduras  72   75   76    $ 1,087.62   Nicaragua  51   67   78    $ 1,556.54   Panama  98   89   92    $ 4,889.09   Source:   CA Trucking Survey and World Integrated Trade Solution, The World Bank                                                                18 The percentage of freight flows captured by the survey which are to or from a sea port roughly mirrors this, but represents  a lower percentage in Costa Rica, El Salvador, and Guatemala.  This is due in part to the value of air freight exports from  those countries.    10    FIGURE 3:  PERCENTAGE OF FREIGHT TONNAGE TRANSPORTED BY ROUTE TYPE The market is composed of a  100% number of relatively small,  90% inefficient firms.  Despite  To border post 80% economies of scale in the industry,  70% To or from foreign port as illustrated in Figure 4, large  60% 50% firms coexist with medium sized  40% To or from foreign city and smaller firms, which tend to  30% have higher costs (discussed in  20% Section 3).  To city within country 10% 0% Although the presence of over 100  To or from domestic port operators per country (Table 5)  would seem to provide effective    competition, companies serve  different routes and clients.  Of all  routes trucking companies list as among their main routes (including return trips), 57 percent are listed by only  one sampled firm – as shown in Figure 5.    Adjusting for the appropriate sampling weights, this would indicate that on over half of all major routes, on  average only 2.7 firms count the route as among their main ones served.  Moreover, 87 percent of routes had  five or fewer firms in the survey claiming  it as a main route.     FIGURE 4:  DISTRIBUTION OF FIRM FLEET SIZES IN SAMPLE 100% Viewed by market segment, market  90% 80% concentrations are fairly high.   Revenue  70% shares of the top five trucking firms by  60% 50% > 20 Trucks country range from 17 percent to an  40% 5‐20 Trucks 30% estimated 33 percent of total revenues in  20% 2‐5 Trucks the sector for the Nicaraguan and  10% 0% Single Truck Honduran markets, respectively (Table  7Table 7.)  Since international routes are  not as concentrated, this suggests higher  revenue concentration on national  Note:  Not representative of the population share of single truck operators.  routes.   As shown Table 8, the top three  trucking firms perform 77 of trips on a  given route (comprising and origin and destination) and 26 percent of all trips from a given origin.  This  percentage is significantly higher for national routes by origin at 34 percent, as compared with 16 percent for  international routes.        11    TABLE 7:  ESTIMATES OF MARKET CONCENTRATION: REVENUE SHARES TOP 5 AND 10 FIRMS BY   COUNTRY OF DOMICILE  Country  Top 5 Top 10  Costa Rica  20.8% 29.8%  El Salvador  22.7% 32.1%  Guatemala  19.6% 29.4%  Honduras  33.5% 37.7%  Nicaragua  17.0% 24.7%  Panama  19.3% 25.4%  Note:  Estimates use survey sampling weights.    FIGURE 5:  NUMBER OF SURVEYED FIRMS SERVING MAIN ROUTES     250     200     Number of routes   150     100     50       0 0 5 10 15 20 Number of sampled firms 30 40           TABLE 8:  ESTIMATED MARKET CONCENTRATION BY ROUTE (ORIGIN‐DESTINATION) AND ORIGIN ONLY  Fraction of Total Trips by Top 3 Firms  By Route (Origin‐Destination)  77%  By Origin  26%         National Routes from origin  34%***        International Routes from origin                            16%  ***Difference with international routes significant at 1 percent level Note: Calculated as fraction of trips by top single firm in the survey, with average sampling weight in   population of 2.74 (approximately 3) total firms.    Many firms serve just a few main clients.  As shown in Figure 6, for most countries and firm sizes, trucking  companies rely on their main client for over 50 percent of their business.  This degree of client specialization  could be the result of a competitive process with emphasizes relationships, quality, and reliability, with firms  competing periodically to serve different routes and clients.  Yet if this were the case, one would expect high  quality of service or competitive prices, controlling for quality, prices would be competitive.   Instead, what we  find is high costs and pricing on national routes.     12    The number of competitors serving national routes  FIGURE 6:  PERCENT OF TOTAL REVENUES FROM MAIN CLIENT is dramatically lower than on international routes   100 relative to market size.  Figure 7 shows the   90 relationship between the number of firms in the  Percent of Total Revenues  80 sample listing a route as a main one and the total   70 number of trips performed on the route per   60 Single Truck month by all firms in the survey.   As shown, this   50 Operators relationship is generally positive for both   40 2‐5 Trucks international and national routes.  However, the   30 positive slope is much steeper for international   20 5‐20 Trucks routes than for national routes.  For example, 10   10  ‐ > 20 Trucks sampled firms serve 22 total trips per month on  international routes, but on national routes the  number of firms does not reach 10 at less than 500  trips per month.         FIGURE 7:  NUMBER OF FIRMS RELATIVE TO DEMAND (TOTAL TRIPS)  International Routes National Routes 40 40 Number of sampled firms serving route (spline curve) Number of sample firms serving route (spline curve) 30 30 20 20 10 10 0 0 0 50 100 150 200 0 500 1000 1500 Number of trips per month, sample Number of trips per month, sample   Market segmentation also appears to be associated with low truck utilization, which raises average costs.   Average annual truck utilization in kilometers travelled ranges between 10,500 and 200,000, and averaged only  59,000 among surveyed firms (Table 9).19  Although meaningful comparators are difficult to obtain, this is much                                                               19 Only four of the sampled firms had utilization over 105,000 kilometers per year.   13    lower than for South Africa, Pakistan, and the United States, which have rates of approximately double this  level.20  At the same time, high empty backhaul rates translate into even fewer kilometers served with a payload.   As shown, this averaged a low of 14,000 in Guatemala and range up to 39,000 in Costa Rica and 44,000 in El  Salvador for the survey year.    TABLE 9: AVERAGE ANNUAL KILOMETERS SERVED WITH LOAD (PER TRUCK)  Country  “Mileage”    Kilometers served per    Per Truck in  Truck (Estimated)    Kilometers    Costa Rica  68,652  38,915   El Salvador  64,419  44,242   Guatemala  59,328  14,205   Honduras  56,398  36,611   Nicaragua  56,398  37,107 Panama  44,309  18,579   Note:  Average kilometers served per truck is estimated using total mileage and    empty backhaul rates reported on firms’ main routes, weighted by the percentage    of total business on the same route type.      A variety of factors may contribute to low truck utilization rates and kilometers served, potentially including high  wait times, low travel speeds, high seasonality in demand.  Long lags between trips due to inefficient load  allocation combined with short route distances could also play a role.  Central American countries are  geographically small and many routes are less than 150 kilometers long (See Table 10).  However, with the  exception of Panama, a majority of firms’ main service routes are long haul routes.  Moreover, short distances do  not explain the lack of efficient truck dispatch systems.   Other time‐related factors – in particular, low travel  speeds and high wait times – can also reduce vehicle utilization.  Travel speeds in the region average 71  kilometers per hour, with substantially lower speeds on national routes to or from national cities or to ports,  where traffic congestion is a major issue (See Figure 8).21    TABLE 10: PERCENTAGE OF ALL MAIN ROUTES SERVED BY LENGTH OF ROUTE      Short‐haul (less than 150  Long‐haul (National)  Long‐Haul  kilometer National Routes)  (International)  Costa Rica  6.7  17.5  75.8  El Salvador  14.0  1.7  84.3  Guatemala  11.2  16.3  72.5  Honduras  21.5  35.5  43.0  Nicaragua  12.0  33.3  54.7  Panama  70.8  14.4  14.8  Total  22.7  20.3  57.0  Note:  Data are based on listing of main routes from survey and are not weighted by intensity of service.                                                                 20 See Londoño‐Kent (2008) and Teravaninthorn and Raballand (2009).  21 Of course, slower speeds overall might be socially optimal, since trucks travelling at faster speeds carry risks for other  motorists.  However, this is unlikely in cases where slow speeds are due to traffic congestion or queuing.   14    Wait times are also substantial (see Figure 9), and are highest for Honduras and Panama.   Although wait times  are generally considered a problem at overland border crossings, by kilometer traveled they are higher for  national routes – 3 minutes per kilometer relative to 1.8 minutes on international routes.  Wait times on  domestic routes are typically due to turn around and wait time at sea ports.  In addition, for security reasons  trucks may be forced to wait overnight to avoid night travel.    Nonetheless, low utilization and cannot be  FIGURE 8: SPEED ON NATIONAL AND INTERNATIONAL ROUTES fully explained by low speeds and wait  80 times.  In the year of the survey, each truck  78 76 was occupied – either with or without load,  74 waiting, in traffic, or moving – on average  72 km/hr 70 1,652 hours, or 18 percent of the year.   68 national Moreover, as shown in Figure 10, time  66 64 international utilization varies, and its distribution  62 suggests that only a minority of trucks were  60 fully occupied in the year of the survey.    Thus for many, there remains significant  scope to increase served kilometers, even  with current speeds and wait times.    Similarly, whereas some empty backhaul is normal given geographic imbalances in merchandise flows, it is  somewhat improbable that these fully explain the high rate of empty backhauls – and low served kilometers – in  the region (See Table 11).    A fuller explanation for low  FIGURE 9:  AVERAGE HOURS OF WAIT TIME PER KILOMETER, BY COUNTRY capacity utilization likely  0.06 includes an inflexible market  Hours per Kilometer response to demand and excess  0.05 capacity, both of which could be  0.04 supported by an inefficient  0.03 market structure and imperfect  0.02 competition.  Although a more  0.01 flexible and efficient allocation  of freight across providers  0 (combined with alternative  HON PAN GUA NIC CR ES methods of guaranteeing  reliability and service standards)  could increase vehicle utilization, such solutions may not be desired by incumbent trucking companies since they  would also facilitate greater competition.        15    FIGURE 8:   FIRM DISTRIBUTION OF AVERAGE TRUCK TIME USAGE (HOURS PER YEAR)  .0 .00 0 00 0 05 4 3 ity .0 Dens .0 .0 0 0 00 02 1 0 2000 4000 6000 8000 Average Truck Usage Time     TABLE 11:  PERCENTAGE OF TRIPS WITH EMPTY BACKHAUL     Short Haul   Long Haul  Costa Rica  70.6  44.3 El Salvador  52.3  30.0 Guatemala  87.8  76.6 Honduras  40.3  41.2 Nicaragua  82.1  42.6 Panama  50.6  42.8 Total  55.3  46.9 Note:  Short haul is defined as less than 150 km.    Costs and Prices  In addition to firm and route characteristics and volumes, the survey collected detailed revenue and cost data for  the firms’ previously completed financial year.  In particular, firms provided data on their total operating costs,  the portion of this spent on fuel and lubricant, tires, security, insurance, maintenance, labor costs (wages,  salaries, bonuses, and social payments), and other costs, to include licenses, overhead, communication, losses,  financial costs, depreciation, and informal payments.  We combine these and make adjustments similar to  Teravinthorn and Raballand (2009) to depreciation, fuel, and financing costs. 22 23  We then estimate each firm’s                                                               22 Estimated financing costs were included for trucks purchased within the past five years as the interest times the purchase  price if the purchase was not financed from internal resources.  In addition, firms were asked to include financing costs in  their total operating costs, which would therefore include interest paid on short term and other credit.   To ensure that full  depreciation was included, we estimated depreciation using the same methodology used in Teravaninthorn, S. and G.  Raballand (2009).  The method assumes a logarithmic drop in the truck resale value over time which differs for new versus  second hand vehicles so that the residual value of 50 percent is reached after 4 years for new trucks and 5 years for  secondhand trucks.  The precise formulas are: Depreciation for new vehicles = minimum(logarithm(Years of use / 4 *  (exponential(0,5)–1)+1);1).  Depreciation of secondhand trucks=minimum(logarithm(Years of use / 5 * (exponential(0,5)– 16    ton‐kilometers served to produce an estimate of average direct (“accounting”) cost per ton‐kilometer (or ADC)  for each firm.24  As an accounting cost concept, ADC does not measure opportunity costs or the cost of capital,  including normal profits.25  Therefore, a normal markup between ADC and price is to be expected.  The means, medians, and ranges of firms’ ADC are shown by country in Table 12.  As shown, although the  country means range from 5 to 7 cents per ton‐kilometer, cost differentials between low cost firms (minimum  average direct costs of 1.8) and high cost firms (with a high of 37 cents per ton‐kilometer) are much greater than  the mean differences across countries.   As a result, only two countries – El Salvador and Honduras – have  statistically significant mean costs higher than the lowest cost country (Costa Rica).  When the data are weighted  using the population weights by country for mono‐truck operators versus larger companies, the result is similar.   Figure 11 shows the distribution of ADC.  While skewed somewhat, the overwhelming majority of firms have  costs of less than 8 US cents per ton kilometer.    Table 13 shows the contribution of various factors to costs.  As shown, fuel costs are estimated to account for 47  percent of ADC, followed by wages at 17 percent, tires at 8 percent, and other costs, including financing and  truck depreciation costs, at 12 percent, maintenance at 7 percent and security at 2.7 percent.  TABLE 12:   COSTS OF SERVICE DELIVERY AND PRICES ON MAIN TRADE ROUTES IN US CENTS PER TON‐KM  Unweighted    Mean Direct  Country of Firm  Mean  Median  Cost (Using  Minimum  Maximum  Standard  Location  Average  mono   versus   ADC  ADC  Deviation  Direct Cost  non‐ mono  weights)  Costa Rica  4.8  3.7 5.3 2.0 30.1  4.3 El Salvador  7.3**  6.0 5.3 3.1 25.3  5.0 Guatemala  5.4  5.8 5.4 2.1 9.9  2.2 Honduras  6.4*  4.5 5.7 1.8 37.3  6.3 Nicaragua  5.2  3.8 6.0 1.8 25.7  4.4 Panama  6.2  5.1 8.5 2.2 18.0  3.5 Region  5.9  4.5 5.7 1.8 37.3  4.6 *Denotes statistically significant difference with lowest cost country at 5 percent level.   **At 10 percent level.                                                                                                                                                                                                                  1)+1);1). Finally, we adjusted fuel costs to better reflect costs based on self‐reported mileage, kilometers traveled, and local  fuel prices.    23  Fuel costs in the survey appeared to be understated, so we estimated them from firms’ reported mileage, utilization, and  local fuel prices at the time, which per gallon were approximately USD 4.24 in Costa Rica and Panama, 3.85 for Guatemala,  4.25 for El Salvador, 4.28 for Nicaragua, and 4.18 for Honduras.  24 It was not possible to cleanly differentiate between vehicle operating cost (VOC) and overhead, or fixed versus variable  costs.  Because some cost categories, such as labor costs and “other” costs, cannot be broken down into vehicle operating  costs, or into variable versus fixed costs, we do not attempt to distinguish between these cost categories, but instead use  average total “direct” costs.   25  For some firms, because financing cost adjustments were made for financed truck purchases only, ADC may exclude  financing costs associated with fixed capital assets such as land or warehouses.    17    TABLE 13:  CONTRIBUTION OF COST COMPONENTS TO AVERAGE DIRECT COSTS IN REGION (US CENTS PER TON‐KM)  Maintenance  Fuel  Tires  Wages  Security  Insurance  Other costs*  ADC                 0.39    2.74   0.80     0.98             0.16                0.10          0.71   5.87   (Percent)                 6.6% 46.7% 13.6%      16.7%          2.7%            1.7%        12.1%    *Other costs including financing and depreciation of trucks.  Table 14 shows key firm indicators by size of firm.  As shown, costs are highest for mono‐truck firms.  Markups  are highest for companies with between 2 and 20 trucks, whereas the largest companies have the newest fleets,  highest utilization rates, and lowest average costs.  In addition, although mono‐truck operators compete on  markup to some extent, there are relatively few new entrants in the sample, and newer entrants do not appear  to provide downward pressure on reduce costs.26  Table 15 shows mean prices and the average markups over ADC by country.  Average prices are high relative to  ADC, with average markups exceeding 100 percent of costs.  Despite the lack of disparity between countries in  costs, prices are markedly higher in Panama than in the rest of the region.      FIGURE 9:  DISTRIBUTION OF AVERAGE DIRECT COSTS, REGION   As shown in Figure 12, the average  .3 firm‐level price distribution is  skewed, with most firms charging  average prices below 20 cents per  ton‐kilometer.   Although extreme  .2 outliers were excluded from the  Density sample, there are a few firms in  Panama and Honduras that  reported charging over $1.00 per  .1 ton kilometer, in some cases for  short routes to or from the  airport.27    0 0 10 20 30 40 Average Direct Costs                                                                            26 As shown in Section 4, firm age is not correlated with costs, once one accounts for fleet size and firm and route  characteristics. Of the 13 percent of sampled firms which were less than 5 years old, only 3 had over 20 trucks – one in El  Salvador and two in Honduras.  27Note that results are reported below are not driven by airport routes, which compromise only price 20 observations out of  1400.  18    FIGURE 10:  FIRM LEVEL AVERAGE PRICE DISTRIBUTION (US CENTS PER TON‐KILOMETER)    The disparity in prices and  8 markups between national and  international routes is striking.  As  7 shown in Table 16, prices on  6 national routes average  approximately 35 cents per ton  5 Density kilometer relative to prices on  4 international routes of  approximately 10 cents.  Although  3 ADC is slightly higher for firms  2 with more of their business on  national routes (with the  1 exception of Costa Rica and  0 0 .2 .4 .6 .8 1 1.2 Firm Weighted Mean Prices Panama), this difference is small  relative to the disparity in prices.   For all countries markups over ADC are substantially higher on national routes.  In the next section, we will  explore the empirical relationships between costs and prices further and test whether markups on national  routes are the result of imperfect competition.  TABLE 14: MEAN INDICATORS BY FIRM SIZE CATEGORY  1 Truck  2‐5 Trucks  6‐20 Trucks  > 20 Trucks  Average Direct Costs                       7.73***                      5.40  6.13**                      4.05  Price per ton‐kilometer                    15.08                   18.07   20.35                    13.41   Price‐ADC Markup  7.35                   12.67   14.22                     9.36   Utilization (Average kilometers per truck)                  50,621                 54,611  56,412                 70,400    Percent Business International                        0.55                      0.50   0.45                      0.49   Firm Age                    10.67                   14.93   17.11                    18.83   Fleet Age                    18.35                   13.64   12.08                      10.50   ***Difference in ADC with mean for large firms significant at 1 percent level. ** at 5percent level.  TABLE 15: ROAD FREIGHT PRICES IN CENTRAL AMERICA (FIRM MEANS BY COUNTRY IN US CENTS PER TON‐KILOMETER)  Country  Mean  Min Max Avg markup  over ADC  Costa Rica  10.9  2.9 38.2 6.1 El Salvador  15.6  4.5 53.9 8.3 Guatemala  16.4  4.1 88.9 11.0 Honduras  15.7*  3.6 114.0 9.3 Nicaragua  11.3  3.3 81.2 6.1 Panama  33.2**  2.9 111.0 27.0 TOTAL  16.9  2.9 114 11.0 Notes:  Means are computed as simple firm means, where firm means are calculated from route‐firm prices and  weighted  by  the  frequency  of  service  on  the  same  type  of  route.  *Difference  with  Costa  Rica  statistically  significant at 5 percent level **Difference with all other countries significant at 1 percent level.   19    TABLE 16: COSTS AND PRICES ON NATIONAL AND INTERNATIONAL ROUTES (US CENTS PER TON‐KILOMETER)    National Routes  International Routes  Country of Firm   ADC  Price  Markup ADC Price  Markup Costa Rica  3.4  24.9  21.5 5.2 8.3  3.1 El Salvador  11.8  26.0  14.2 6.8 13.5  6.7 Guatemala  5.5  22.1  16.6 5.4 8.9  3.5 Honduras  7.3  22.5  15.2 4.9 10.7  5.9 Nicaragua  7.1  17.5  10.4 4.0 7.3  3.3 Panama  6.0  62.0  56.0 8.3* 7.8  ‐0.5 Total  6.4  35.0  28.6 5.4 9.9  4.5 *Sample size of 4 firms only.  Note:  Since ADC is only available at the firm level, ADC for national versus international “routes” are computed for firms with more or less  than  50  percent  of  business  on  such  routes.    Average  firm  prices  are  route‐level  prices  for  national  routes  versus  international  routes  weighted by ton‐kilometers served.    3. ANALYSIS OF TRUCKING COSTS AND PRICES  Given the nature of the data, our empirical analysis is based on a single snapshot of market outcomes.  The  market is not static – firms enter, exit, invest, and choose routes and clients on an ongoing basis given perceived  opportunities for future profit.  However, because recent entry is minimal – only 5 firms in the sample are less  than two years old, we can assume that the current market structure and firm capacity primarily reflect entry and  investment decisions made in prior years.  Conditional on these prior decisions, we estimate short run costs and  firm pricing behavior.  We first provide a simple theoretical motivation for the empirical model.  Theory and Empirical Model  We suppose that firms, indexed by i, simultaneously choose route‐specific prices   where routes are indexed by  r, and total output,  , as the sum of quantities on each route, qir, to maximize the discounted sum of current  and expected future profits, given the market structure,  , where   in the current period can be written as:   , , ,   Here   represents fixed costs and   represents firm i’s average variable cost of serving route r.  Quantity,    also depends on market structure,   and demand   on route r.  Market structure is related to the number and  size of competitors a firm currently faces on a route, which is a function of previous entry decisions by firms and  regulatory restrictions to entry on that route.  Market structure and demand,   and   may influence both    and  .    Short run average total costs,  , per ton‐kilometer can be written as follows:    20    Given firms’ choice of Q, firms utilize fixed and variable inputs to minimize the average total cost of serving this  volume, given regulatory constraints on employment, vehicle standards, and other factors which may vary by  country or route type.  Thus   represents firms’ short run minimum cost per ton‐kilometer, which depends on  input prices, p, route characteristics on firm i’s routes,  , and a technology choice set, T, which is common to all  firms.  ∗ , ,   Because current and future profits depend on current and future M and D, and because some fixed costs were  determined by prior decisions, there is no guarantee that firms attain long run minimum efficient scale in the  current period.  Moreover, in some models of imperfect competition, investment in over capacity is a means to  deter entry in uncompetitive markets. In addition, regulatory barriers to entry, particularly on national routes by  foreign firms, reduce the scope for achieving economies of scale and scope for current and future entrants.   However, if costs are minimized, differences across firms in short run input choices should not affect ATC.    We allow the functional relationship   to reflect either perfect competition or general forms of imperfect  competition among firms who maximize the value of their expected lifetime profits.  The exact relationship  between   and   depends on market behavior by all firms, including possible strategic interactions and  threats of competitive retaliation in subsequent periods by current firms as well as the possibility of entry on the  route by current or future trucking firms.  At the same time, market structure, Mr, differs by route, whether due  to greater restrictions on entry or differential restraints on competition.  Although in principle domestically  owned firms can compete freely on national routes, domestic actors with the capability to compete may be  limited, and informal barriers to entry may also be present.  Models of imperfect competition do not require  explicit cartels to sustain anti‐competitive behavior over time.28  Theory also suggests that it is generally easier to  sustain anti‐competitive behavior when firms have some basis to believe in a threat of future “retaliation”  (through predatory pricing, for example) in the future if some firms attempt to compete more aggressively,29 and  reputations for retaliatory behavior may be easier to sustain among a smaller group of nationally owned firms.   Indeed, the threat of retaliation for violating implicit anti‐competitive agreements on national routes may include  predatory competition on the violator’s international routes. Although it is not possible to differentiate between  models of imperfect competition using the data available, one can test whether the price outcomes are  consistent with general forms of anti‐competitive behavior.  To assess the impact of various factors on costs and prices, we estimate the following equations:    ,                                                                 28 See, for example, Kreps and Scheinkman (1983) or Van Damme, E. (1987)   29 See, for example, Rosenthal, R. and H. Landau (1979).   21    Here,   represents firm  ’s average direct costs per ton‐kilometer as described above.  Because the survey did  not allow for a clean separation between fixed and variable costs, we must combine them into one cost measure.    ADC differs from average total cost (c) in that it excludes the economic opportunity cost of capital, or a normal  return on equity.  According to this simple model, c will be affected by previous firm investments, or fixed costs,  as will ADC through the company’s fixed assets – in particular truck fleet.  Therefore,    represents observed  firm characteristics, including fleet composition, size, and average vehicle age, use of various technologies,  including fuel‐efficient technologies, and special quality or training requirements.  The vector    represents variable input prices – in particular, salaries for different types of workers, fuel prices,  and interest rates on bank loans.30    captures weighted average route‐level characteristics as firms report them  on each of the main routes they serve, denoted   , and weights each value using the percentage of total firm  volumes reported on the same type of route.  The vector   comprises average wait times, quality of roads,  informal payments, average travel speeds, route length, and empty backhaul rates.  Because costs are typically  not linearly related to scale of operation, we include a quadratic term for both fleet size and utilization.    is  the quadratic term in the firm’s average truck utilization in kilometers (denoted  .)  The estimated coefficients  on these variables provide a measure of the degree to which firms achieve economies of scale.    We also attempted to identify indirect effects on costs through truck utilization.  Firms with higher truck  utilization may also be those which are otherwise more cost‐efficient, so that they can charge lower prices and  attract more business.  We estimated a first stage equation for u with potential instruments to address possible  simultaneity bias, as well as to better understand correlates with utilization.  However, estimates in the main cost  equation were unaffected by the use of 2SLS, and therefore we report only the OLS estimates.31    Results of Cost Analysis  Table 17 shows the results of the ADC equation estimation.  Some variables which were insignificant in the cost  equation were excluded from the final specification, but are also shown in order to highlight these findings as  well.   As shown, the sector exhibits economies of scale.  Because firms do not choose quantities to minimize  short run average total costs, ATC, but rather expected lifetime profits, utilization and fleet size will differ from  the level which minimizes long run minimum ATC, as demonstrated by the significant coefficients on the fleet  and utilization variables.  Firms with larger fleets and higher truck utilization rates have lower average direct  costs, all else equal.  Average costs are also significantly related to a number of exogenous constraints and factor  prices – i.e., wage levels, the percentage of workers that are temporary, average wait times, informal payments,  and overload weight, which is typically higher where enforcement is more lax.32  However, once these factors are  taken into account, the average age of the vehicle fleet and age of the firm are not significant.  In addition, the  firms’ participation in international routes – i.e., the percentage of service to national versus international routes                                                               30 Because fuel prices were only available at the country level, we could not include them in the estimation.  However, when  substituting fuel prices for country dummies, fuel prices were not statistically significant.   31 For an instrument we used the fraction of trips to the capital city, since this was not significant in the ADC equation.    32 Because overloading of trucks causes road damage, and therefore costs to society, this paper does not discuss increasing  overloading as a means to reduce costs.    22    – is not significantly related to average direct costs.  This casts additional doubt on the ability of modest cost  differentials to explain price disparities across these market segments.  No measures of firm technology choice – age of fleet, use of fuel‐efficient practices and technologies, or use of  used tires – were significant.   This does not mean that technology choices do not affect costs of all firms.  Rather,  it is consistent with the standard economic theory that firms optimize input choice in the short run given the  specific routes, input prices, and constraints they face.  Input choices differ, but do not explain variation in  average total cost.  Optimum average cost, c, is affected only by exogenous constraints or predetermined factors.     Among the average route‐characteristic variables,  , only wait times, informal payments, and mean overloading  were statistically significant in explaining average firm costs.  In addition, the only unobserved country effect that  was significant was for Costa Rican firms, suggesting that overall cost variables that differ systematically by  country are already captured in the other regressors.  Perhaps one surprising finding is the apparent lack of direct impact of road quality – surface condition and width  as rated by the trucking firms themselves – on average costs.  In principle this could be due to the relatively high  quality of roads on main trading routes; however, there is substantial variability in the reported quality of these  roads.  The mean reported road quality is 7.4 out of a 0 to 11 point scale, and has a standard deviation of 3.0.33   Although the coefficient on firm average road quality may be attenuated due to measurement error, we tried a  variety of ways to capture this, and it was not significant in any of these attempts.  In order to further explore the  role of road quality, we also examined whether it was related to average speeds, conditioning on other likely  correlates with speed, and found that it does have a statistically significant and positive effect on average travel  speed.  Other variables with statistically significant coefficients on travel speed are shown in the lower panel of  Table 18.  Although the estimated coefficients may not represent unbiased treatment effects, this suggests that  road quality and width has an indirect effect on costs through the effect on travel speeds and therefore  utilization.  At the same time, the contribution of road quality is small, suggesting that other determinants of  speed (such as traffic congestion, and possibly road geometry and geography) not captured in the survey are  more important determinants of speeds.34 35    Table 18 reports the statistically significant correlates of average truck utilization, u.  As one might expect if time‐ related factors directly constrain utilization at least some of the time for some firms, those firms experiencing                                                               33 The road quality measure was constructed as an interaction between the surface type – paved or not – and the user’s  perception of its width and maintained surface condition as follows: quality=0 when the road is gravel, narrow, and the  quality is considered bad,  quality=1 for gravel narrow and acceptable quality, quality=2 for gravel wide and bad quality,  quality=3 for mixed surface/width and quality is considered bad, quality=4 when the surface is bitumen and the quality is  considered bad, 5 when it is gravel narrow and the quality is good, 6 for gravel, wide, acceptable quality; 7 for mixed and  acceptable quality; 8 for bitumen and acceptable quality; 9 for gravel, wide and good quality; and 10 for mixed type with the  quality  considered good; and 11 for bitumen and the quality is considered good.   34  In a separate analysis of the determinants of maintenance expenditures alone, road quality is significant, along with the  use of fuel efficient practices (see Annex C)  However, because maintenance costs are a small fraction of total costs, these  factors are not statistically significant in explaining ADC differentials.  35 Based on a comparison of coefficients from the various regressions, road quality explains only 9 percent of the effect of  average speeds on utilization.    23    higher average speeds and lower waiting times achieve higher utilization rates on average.  In addition, trips to  congested national capitals reduce average utilization.        TABLE 17:  ANALYSIS OF DRIVERS OF FIRM LEVEL AVERAGE DIRECT COST (US CENTS PER TON‐KILOMETER)  Independent Variable  Coefficient Robust Standard Error Fleet size  ‐0.03554***  (0.01252) Fleet size squared  1.36e‐04*** (4.14e‐05) Driver salary  0.29581* (0.15651) Other worker salaries  0.00346* (0.00204) Percentage used tires  ‐0.00643 (0.00589) Use of FE practices  ‐0.36015 (0.43747) Use of FE technologies  ‐0.29203 (0.44764) Percentage of workers temporary  ‐.2.19701** (1.03832) Utilization per truck (1,000 km)  ‐0.09916*** (0.02312) Utilization squared  4.35e‐04*** (1.22e‐04) Interest rate on bank loans  0.01705 (0.02243) Average wait time per ton‐km.  147.3966** (58.11952) Mean overload weight  ‐0.15855*** (0.0501) Mean empty backhaul  ‐0.00623 (0.0043) Mean informal payment per ton‐km  0.8096*** (0.1068771) Quality/training requirements=1  0.84421 (0.57148) Panama  0.46891 (0.56898) Costa Rica  ‐1.07811* (0.57373) El Salvador  1.35624 (0.86242) Guatemala  1.26533 (0.72399) Nicaragua  0.82172 (0.97676) Percentage fleet truck  ‐1.57503 (3.68608) Percentage fleet tractor  ‐3.72497 (3.4932) Percentage of volume on international routes  n.s./excluded Mean kilometer length of routes  n.s./excluded Age of firm  n.s./excluded Fleet age    n.s./excluded Mean quality road used      n.s./excluded Average speed  n.s./excluded Bank primary source of finance=1    n.s./excluded Constant  10.54082*** (3.30802)   Observations  225 R‐squared  0.5961 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1      24    Estimation of the ADC equation provides estimates of the marginal effects of various constraints in the operating  environment, given routes served, input prices, and firm characteristics.  However, some additional constraints  may be important for all firms without being well captured in the estimation.  Some variables may be captured  with a high degree of measurement error.  Cost shifters,   are reported by firms as averages of true, time‐ varying, factors, rirt, as reported by survey respondents, and the route weights applied to   used to compute  average firm‐level route characteristics,  , are inexact.  Thus measurement error could have introduced  attenuation bias in some of the variables.  In addition, some important cost shifters cannot be included as firm or route‐specific constraints in the cost  estimation either because they do not vary between firms or because they are captured in the cost accounting  and simply included in ADC by construction.  One important example is the cost of crime and insecurity.   Although direct outlays for security are included in ADC, the determinants of higher firm‐level security costs are  not captured in the survey.  Nor are the other costs of other adapting to insecure circumstances.   Thus, the .2 US  cents per ton‐kilometer of direct costs is likely to greatly understate the true costs.  Another example is that of  empty backhaul.  Although the variation in empty backhaul across firms does not explain average costs to a  statistically significant degree on average, it likely raises average costs across the board.    TABLE 18:  STATISTICALLY SIGNIFICANT CORRELATES OF TRUCK UTILIZATION (1000 KILOMETERS PER YEAR)  Significant variables for Utilization  Coefficient  Hours of wait time per ton‐kilometer  ‐1,256* Speed (km/hour)  1.95*** Fleet age  1.13** Percentage of trips to national capital city  ‐29.30** Panama=1  ‐26.35*** Significant Variables for Average Speeds (kilometers per hour) Percentage of tires used tires  ‐0.0464* Road type/quality (0 worst 11 best)  1.09*** Competitors=2‐5  ‐11.59*** Competitors > 5  ‐9.56*** ***=significant at 1 percent level; **=5 per cent level; *=10 percent level, ~=almost significant   In addition to these issues, informal payments directly contribute to firm costs, and as we will see in the price  estimation, are shifted entirely to customers of the trucking companies.  Figure 13 shows a range of informal  payments are made along international routes.  The highest payments on these routes are made by Costa Rican  and Salvadoran firms.  On national routes, as shown in Figure 14, informal payments are highest for Panamanian  and Honduran firms.  Moreover, based on survey responses, the main issues on international routes appear to be  with border authorities, and on national routes with police.  25     FIGURE 11:  AVERAGE INFORMAL PAYMENTS PAID ON INTERNATIONAL ROUTES BY TYPE OF REQUESTER   (US CENTS PER TON‐KM)  1.4 1.2 Agricultural authorities at border US cents per ton‐km 1 Customs at border 0.8 Inmigration at border 0.6 Other local authorities (eg municipal) Other individuals 0.4 Police while in route 0.2 Authorities at weight stations 0 CR SV GUA HON NIC PAN     FIGURE 12:  AVERAGE INFORMAL PAYMENTS ON NATIONAL ROUTES BY TYPE OF REQUESTER IF REQUESTED   (US CENTS PER TON‐KM)  4 3.5 Agricultural authorities at border US cents per ton‐km 3 Customs at border 2.5 Inmigration at border 2 Other local authorities (eg municipal) 1.5 Other individuals 1 Police while in route 0.5 Authorities at weight stations 0 CR SV GUA HON NIC PAN   Note:  The value of payments to police in Panama this was truncated, and equals 11 US cents per ton‐kilometer.  Fuel Efficiency Issues  Perhaps surprisingly, neither the adoption of fuel‐efficient practices nor technologies was a significant variable in  the ADC equation.  Moreover, neither the number of fuel‐efficient practices, the number of fuel saving  technologies, nor any individual practice or technology is associated with lower fuel costs per ton‐kilometer, once  other factors were taken into account.  With estimated fuel costs average 2.7 cents per ton‐kilometer, or  approximately 47 percent of total direct costs, fuel costs would seem to represent an area of potentially  important cost savings.  Yet many firms do not report using any fuel‐efficient practices or technologies.  Only 52  percent of sampled firms claimed to use at least one fuel‐efficient practice (such as compliance with  recommended tires and tire pressure, fuels and maximum loads; incentive programs, and regular truck  maintenance) and 33 percent used fuel‐efficient technologies (such as improved tire and wheel technologies,  26    idling reduction technologies, aerodynamic equipment, and emission control technologies).36  One reason for the  failure to adopt such practices may be the difficulty of implementing them in a manner which significantly cuts  fuel costs – for example, of enforcing unobserved driver behavior.  Moreover, many such technologies entail up‐ front investment costs, which may not be offset with likely fuel savings.    To explore this issue further, we estimated a two stage model relating average fuel costs per ton‐kilometer on a  set of firm characteristics plus either the number of fuel‐efficiency practices used or the number of fuel‐efficient  technologies used.  In order to address possible simultaneity between fuel costs and adoption of these practices,  we first modeled the firms’ choice of the number of fuel‐efficient practices and technologies and used predicted  values of fuel‐efficient practices in the fuel cost equation.37  The results are as shown in Table 30 (Annex C).   Among the factors statistically significantly associated with the use of these technologies and practices are truck  utilization rates:  firms who use their equipment more fully would benefit more from fuel efficiency investments.   In addition, firms which had recently borrowed to finance a truck purchase were more likely to adopt fuel  efficient technologies, as were firms required to utilize specific equipment or follow certain training.38  In  addition, mono truck operators were significantly less likely to use these practices.  In the second stage  estimation of the correlates with fuel costs showed either a positive effect on fuel costs of using these  technologies or no significant effect at all.  Although fuel‐efficient practices are not clearly associated with  reduced fuel costs, they are associated with lower maintenance costs (See Table 31 Annex C).  Recent truck  purchases, a crude measure, is almost significant, and as Teravinthorn and Raballand (2009) have pointed out the  tradeoff between the high capital costs of newer trucks and greater fuel efficiency depends upon utilization.    Based on the foregoing analysis, the main channels for improving fuel efficiency at the market level appear to be  through reductions in traffic congestion, empty backhaul, and wait times, which have a direct effect on fuel  efficiency.  In addition, steps to liberalize entry further may enable the emergence of a more efficient market  structure, with higher truck utilization rates, which would make it possible for firms to better offset the costs of  investing in fuel‐efficient trucks and technologies.    Market Behavior, Regulation, and Pricing  We now turn to estimation of the price equation, reproduced below:    In addition to firm level average costs, we include route‐level characteristics,  , as potential cost shifters which   may not be well captured in  . We allow the estimate of   to capture average unobserved fixed costs and  interpret    as the normal markup over average firm costs in the region.  Although in perfectly competitive  markets prices for the same routes and service quality would not differ between firms, this specification allows  firms to shift some of their costs to customers, possibly in connection with service type or quality differentiation.   At the same time,                                                                36 We did not include reduction of empty backhaul as part of the category of fuel efficient practices, because this practice is  also associated with more general attempts to increase profitability.    37 We added the number of such practices or technologies adopted and estimated an ordered probit model.    38 Because more detailed questions on credit access were not included in the survey, one cannot draw any clear inferences  from this that credit access is a factor, particularly since profits are not significantly affected by fuel‐efficiency investments.  27    We test for the effect of market structure or   in three different ways.  In all cases, because the structure of the  trucking market is systematically different in Panama, we estimate the equations with and without Panama  included.  The first test (Equation 1) is to simply estimate the equation setting  =1 if the route is a national  route, given restrictions on entry on those routes.  We augment this with another indicator if the route is a  Panamanian national route in the case where Panama is included.   In some specifications we also include as a  control for total demand the number of trips performed on the route by other firms.39       In the second specification (Equation 2), we include in the vector of   variables (along with the dummy for  national routes) the estimated number of firms serving route r per number of total monthly trips performed by  sampled firms on route r, denoted Nfirms/trips.  In most models of imperfect competition (Bertrand, Cournot,  Stackleberg, and others), the number of competitors in a market is inversely related to price.  Although we do not  observe the true number of firms serving each route, we consider this a reasonable proxy.  We also include this  variable for national and international routes separately (by interacting it with the appropriate indicator  variables) to test whether their responsiveness to competition differs.  The differences are statistically significant  at the 5 percent level.  In robustness checks, we also include other variables which may affect costs, including the  length of the route, and these do not affect our results.   As mentioned, Nfirms/trips is a proxy for the true value, since it is not based upon a full listing of firms serving  each route.  Moreover, for a variety of other reasons – including simultaneous determination of market  structure, unobserved costs, and prices, the identifying assumption that Cov(  ,∈ 0 may be violated.   Therefore, in the third specification (Equation 3) we instrument for Nfirms/trips using as potential instruments a  subset of potentially exogenous route characteristics – route length, road quality, and the indicator “national” for  whether or not the route is a national route.  For the full sample, as well as the sample excluding Panama, we  select two of the three potential instruments on the basis of statistical tests of their validity; in particular, the  “national” dummy and the length of the route (in kilometers), and the “national” dummy and road quality,  respectively.40  The results of the first stage are shown in Table 19.  The sign of the coefficient on national is  negative, as expected.  The sign on kilometers is positive, and on road quality is negative.  All coefficients on the  instruments are significant, and the F statistics from a test of their joint significance are high, as shown.   Therefore, one can reject the null of no significance of the instruments, and there is no reason for concern that  the instruments are weak.    Since we control for costs through inclusion of ADC and firm‐route characteristics and allow the normal markup  to be captured as a linear function of costs, a test of the significance of    0 (where   represents the  estimated the coefficient(s) on   is a test of the null hypothesis of no effect of market structure on prices.  In  the first specification, the identifying restriction for testing the null is that there are no unobserved costs which  systematically differ between national and international routes.  In the second and third specifications, the key  identifying assumption is that market concentration – i.e., Nfirms/trips – is not correlated with unobserved  costs.                                                                39  We subtracted the firms’ own trips to mitigate simultaneity issues.  40 In Equation 3, we also exclude potentially endogenous variables related to contracting behavior.   28    The results are shown in Table 20 for the region as a whole and Table 21 shows the results with Panama  excluded.  Using the estimation for the whole region, the estimated average proportional (“normal”) markup  over direct costs is centered at approximately 14 percent, and ranges from 4.6‐27 percent.  This appears to be  reasonable to cover unobserved capital costs and business risks.  The null hypothesis of no effect of market  structure on prices is rejected in all cases.  In particular, the average excess markup on national routes from  Equation 1 is estimated to be 8 US cents per ton‐kilometer, and 32 cents per ton‐kilometer for Panama.  In  addition, as shown in the results for Equation 2, more competition – a greater Nfirms/trips – is associated with  lower prices on both national and international routes.  Moreover, the sensitivity of price to additional  competition is greater on national routes, where there is less competition.    TABLE 19:  FIRST STAGE NUMBER OF FIRMS PER ROUTE EQUATION    Region Excluding Panama CR  0.101*** 0.154***   (0.0142) (0.0173) SV  0.088*** 0.0633***   (0.0149) (0.0185) GUA  0.0752*** 0.110***   (0.0162) (0.0202) HON  0.0420*** 0.0389***   (0.0149) (0.0176) PAN  0.0275     (0.0316)   National  ‐0.0235* ‐0.163**   (0.0117) (0.0124) Kilometers  0.000288***     (1.25e‐05)   Road quality  ‐0.00779*** ‐0.00862***   (0.00125) (0.00195) Percentage empty backhaul  .0001 ‐.0004***   (0.0001) (0.00013) Informal payments per t‐k  ‐0.341 ‐0.649   (0.255) (0.419) Wait time (hours per t‐k)  2.055*** 1.426   (.724) (.932) Speed  ‐0.0002 ‐0.0001   (0.00029) (0.00047) Overload  ‐0.00182 ‐0.00019   (0.00182) (0.0032) Mono trucking firm  0.0431*** 0.0302*   (0.0125) (0.0162) Panama*national  ‐0.0642*     (0.0329)   Constant  0.151*** 0.187***   (0.027) (0.0401) Observations  1,136 949  R‐squared  0.6054 0.315 F‐stat 2 instruments                        399.3 98.74 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1      TABLE 20:  PRICE EQUATION ESTIMATION BY FIRM‐ROUTE (IN USD PER TON‐KILOMETER)      Equation (1) Equation (2) IV Equation (3) Firm level Costs  Firm ADC  1.225*** 1.046*** 1.144*** 1.272***  1.142***  1.264*** per ton‐km    (0.377) (0.359) (0.370) (0.379)  (0.373)  (0.376) Tests of imperfect  N firms/trips international    ‐0.135*** ‐0.125*** ‐0.218***  ‐0.0948*** competition        (0.0278) (0.0278) (0.0538)  (0.0303)  ‐0.380***  N firms/trips national    ‐0.638*** ‐0.626*** ‐0.243**  ‐0.509*** (0.0675)      (0.181) (0.177) (0.104)  (0.180)  National  0.0792*** 0.142*** 0.140*** 0.137***    (0.0216) (0.0472) (0.0467) (0.0467)  Panama national routes  0.242*** 0.254*** 0.227*** 0.238***  0.180***  0.280***   (0.0595) (0.0654) (0.0664) (0.0575)  (0.0669)  (0.0616) Mono truck firm  ‐0.0763** ‐0.0739** ‐0.0713**  ‐0.0695** ‐0.0430**   (0.0342) (0.0330) (0.0336)  (0.0331)  (0.0248) Route‐level cost  Wait time (hours / ton‐km)  12.31*** 13.01*** 12.87*** 12.66***  12.47***  13.33*** factors    (4.012) (4.155) (4.205) (4.127)  (4.150)  (4.177) Speed   ‐0.00655*** ‐0.00733*** ‐0.00744*** ‐0.00681***  ‐0.00660*** ‐0.00752***   (0.00108) (0.000906) (0.000921) (0.00110)  (0.00108)  (0.001) Overload  ‐0.00992*** ‐0.0135*** ‐0.0134*** ‐0.0114***  ‐0.0110*** ‐0.0154***   (0.00378) (0.00389) (0.00384) (0.00381)  (0.00387)  (0.0038) Percent empty backhaul  0.000302 0.000171 0.000204 0.000290  0.000245  0.00019   (0.000221) (0.000220) (0.000222) (0.000225)  (0.000221) (0.0002) Bribes per ton kilometer  4.833*** 4.755*** 4.678*** 4.723***  4.719***  4.660***   (1.590) (1.527) (1.565) (1.607)  (1.599)  (1.579) Contracting  Direct contact  ‐0.000190 ‐2.58e‐05 ‐0.000228 ‐0.000209  ‐0.000262 arrangements    (0.000378) (0.000336) (0.000391) (0.000382)  (0.000386) Contract  0.000422 0.000542 0.000360 0.000409  0.000407    (0.000457) (0.000430) (0.000458) (0.000463)  (0.000461) Multiyear contract ‐0.0660*** ‐0.0703*** ‐0.0805*** ‐0.0716***  ‐0.0745***   (0.0160) (0.0151) (0.0164) (0.0166)  (0.0168)  Unobservable  CR  0.0304* 0.0333* 0.0263 0.0551***  0.0385**  0.0692*** country effects    (0.0180) (0.0185) (0.0189) (0.0198)  (0.0192)  (0.022) SV  0.0408** 0.0501** 0.0443** 0.0467**  0.0470**  0.0534***   (0.0204) (0.0209) (0.0210) (0.0208)  (0.0208)  (0.0231) GUA  0.0311 0.0439 0.0386 0.0494  0.0401  0.0891   (0.0412) (0.0419) (0.0409) (0.0434)  (0.0408)  (0.0486) HON  ‐0.0234 ‐0.0246 ‐0.0236 ‐0.00590  ‐0.0213  ‐0.0095   (0.0252) (0.0256) (0.0255) (0.0244)  (0.0253)  (0.0258) PAN  0.0929*** 0.0873** 0.109*** 0.120***  0.112***  0.0926***   (0.0351) (0.0391) (0.0397) (0.0399)  (0.0379)  (0.0444) Demand proxy  Trips per month, other firms  0.000294*** 0.000251***  0.000247**   (9.41e‐05) (9.64e‐05)  (9.65e‐05)   Constant  0.467*** 0.579*** 0.610*** 0.569***  0.516***  0.667***     (0.102) (0.0821) (0.0882) (0.115)  (0.107)  (0.0993)   Observations  1,132 1,132 1,132 1,132  1,132  1,136   R‐squared  0.448 0.443 0.445 0.450  0.456  0.4235 F‐Statistic OID test      0.00 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1      TABLE 21:  PRICE AND MARKUP ESTIMATES BY FIRM‐ROUTE (IN USD PER TON‐KILOMETER), EXCLUDING PANAMA      Equation (1)  Equation (2)  IV Equation (3)                  Firm level Costs  Firm ADC  1.543***  1.490***  1.440***  1.572***  per ton‐km    (0.322)  (0.317)  (0.312)  (0.326)  Tests of  N firms/trips international    ‐0.110***  ‐0.114***    imperfect      (0.0234)  (0.0234)          ‐0.297***  competition  (0.063)  N firms/trips national    ‐0.404**  ‐0.399**      (0.200)  (0.199)  National  0.0950***  0.127**  0.126**  .0410**    (0.0191)  (0.0493)  (0.0492)  (.017)  Mono truck firm  ‐0.0412  ‐0.0401    ‐0.0185    (0.0336)  (0.0349)    (0.023)  Route‐level cost  Wait time (hours / ton‐km)  6.748***  7.167***  7.193***  7.458***  factors    (2.013)  (2.172)  (2.130)  (2.125)  Speed   ‐0.00291***  ‐0.00288***  ‐0.00278***  ‐0.00287***    (0.00104)  (0.00109)  (0.00106)  (0.001)  Overload  ‐0.00540**  ‐0.00577**  ‐0.00594**  ‐0.00559**    (0.00257)  (0.00260)  (0.00267)  (0.00256)  Percent empty backhaul  0.000469***  0.000401***  0.000385***  0.00038**    (0.000149)  (0.000145)  (0.000142)  (0.0001)  Bribes per ton kilometer  3.684***  3.431***  3.513***  3.375***    (0.622)  (0.675)  (0.692)  (0.652)  Contracting  Direct contact  ‐0.000173  ‐0.000189  ‐8.93e‐05    arrangements    (0.000368)  (0.000395)  (0.000323)    Contract  0.000214  0.000221  0.000314      (0.000425)  (0.000445)  (0.000398)    Multiyear contract  ‐0.0363***  ‐0.0453***  ‐0.0390***      (0.0129)  (0.0151)  (0.0132)    Unobservable  CR  0.0451**  0.0452***  0.0490***  0.0787***  country effects    (0.0216)  (0.0169)  (0.0163)  (0.0194)  SV  0.0504***  0.0559***  0.0586***  0.0721***    (0.0191)  (0.0193)  (0.0192)  (0.0182)  GUA  0.0465  0.0530  0.0559  0.0936**    (0.0374)  (0.0388)  (0.0402)  (0.0428)  HON  0.00959  0.0150  0.0148  0.0275    (0.0219)  (0.0241)  (0.0242)  (0.0215)  Demand proxy  Trips per month, other firms  0.000274          (0.000243)          Constant  0.175*  0.234**  0.214**  0.256***      (0.0962)  (0.103)  (0.0940)  (0.0755)    Observations  949  949  949  949    R‐squared  0.296  0.306  0.304  0.288    F  50.76  49.62  52.92  61.07    F‐stat OID test        0.00  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    31    The last column shows the results of the Instrumental Variables estimation, Equation (3).  As shown, the  coefficient on Nfirms/trips remains negative and significant, again indicating that less competition is associated  with higher trucking prices, all else equal.  Moreover, although causality is a complex issue which we cannot fully  disentangle, in a J‐test test of the over‐identifying restrictions for this set of instruments, we do not reject the  null. 41  At least in econometric terms the instruments are valid.  Equation (2) estimations also show that the method of obtaining cargo is correlated with pricing.  Firms which  obtain cargo through brokers, associations, or direct contacts with customers charge higher prices than those  waiting in lorry parks, and those using contracts charge more, except in the case of multi‐year contracts.  Prices  negotiated through multi‐year contracts may be lower due to reduced risk to trucking operators, to reduced  bargaining power with their customers, or to an unpredicted increase in costs which occurred after firms had  negotiated their prices.    TABLE 22:  DIRECT COSTS AND PRICES FOR FIRMS SERVING ONLY INTERNATIONAL ROUTES, NATIONAL ROUTES, AND  BOTH, CENTRAL AMERICA (EXCLUDING PANAMA)  Average Direct Costs  Average price per ton‐km   Number of  Mean  St. Dev.  Mean  St. Dev.  Observations  International Routes Only  5.9  4.0  10.2   9.1   49  International and National  5.3  3.5  13.0*  12.4  145      On International Routes   11.7      On National Routes  18.5**  National Only  7.3  6.7  32.5**  44.7   59  Note:  ADC is only available at firm level, and here is computed for national/international routes using firms with more than 50 percent of  business on such routes.  Average firm prices are route‐level prices weighted by ton‐kilometers served.    *=statistically  significant  difference  with  preceding  category  at  5  percent  level.    **=statistically  significant  difference  with  preceding  category at 1 percent level.    Significant route‐specific price shifters which we interpret as shifting costs are average speed, wait times, and  informal payments.  The coefficient on speed is large and negative, and this finding is somewhat inconsistent  with the findings from the ADC equation estimation.  This is most likely due to congestion on specific routes  which is not adequately captured in firm‐level (weighted) average speed. Our findings are further supported by  the fact that the same firms charge very different prices on national versus international routes.  As we saw in  Section 2, although the regional trucking market is segmented, most firms serve both national and international  routes.  Firms reporting that they serve only national routes have higher costs, as shown in Table 22.  However,  the differences across this group of firms and firms serving international routes are not statistically significant.   At the same time, firms serving both national and international routes charge significantly higher prices on their  national routes than on their international ones.       The estimation results presented above are evidence that firms charge higher prices on national routes primarily  because competition on those routes is restrained.   Although costs are slightly higher on national routes due to  increased congestion and wait times, even when shifting these costs fully to customers, the markup over costs is  higher on national routes, particularly those with fewer competitors relative to demand.                                                                 41  The Chi‐squared (1) test statistic was approximately 0.00, with a p‐value of .01.        4. ECONOMIC SIGNIFICANCE OF POTENTIAL PRICE REDUCTIONS  The effects of the inefficiencies in the Central American trucking services market identified in this paper are  economically significant.  Figure 13 illustrates the level of average direct cost savings potentially achievable  through improvements to each of the statistically significant factors either in the ADC equation or (in the case of  travel speeds) the price equation.  The potential for reducing each (statistically significant) cost factor is  computed by multiplying regression coefficients by 1/3 of the respective variables’ standard deviation in the  data.  The figure shows the indirect effect of road quality on speed as it affects utilization, and these factors are  then subtracted from the direct effect on utilization to avoid double counting.  As shown, if this level of reduced  congestion were feasible, this would have an impact on prices of almost 1 US cent per ton‐kilometer on average.   In addition, improving utilization rates would have a major effect, followed by reducing informal payments,  increasing fleet sizes, reducing wait times, greater use of temporary labor, and improved road quality.   Cumulatively, these improvements would bring average costs down from 5.9 cents to 3.1 cents per ton‐ kilometer.    Achieving such dramatic savings across all countries and routes may require large investments and difficult  changes in the operating environment.  Trade volumes and patterns, geography, infrastructure and the  performance of other parts of the region’s transport and logistics system all affect firms’ costs and are beyond  the trucking operators’ control.  In contrast, reducing restrictions on cabotage and changes in market structure  would create greater opportunities and incentives to increase fleet utilization, optimize fleet sizes, and even  improve fuel efficiency.  Figure 14 shows the changes in prices on both national and international routes  possible due to increased competition on national routes and potential cost savings as estimated in Figure 13.        On national routes, a reduction of 8 cents in five of the countries and 32 cents in Panama (given its greater share  of ton kilometers) would lead to an average reduction of 15 cents per ton kilometer, resulting in an average  price drop from 35 to 16 cents.  Normal markups over costs on international routes would fall with costs by  approximately .4 US cents on top of the cost efficiency gains predicted, resulting in a decline in price from 10 to  7 cents.  To see how economically significant these savings could be for the region’s trade, we calculated the percentage  of average cargo values that main road corridor transport represents of average cargo values.  As shown in Table  23, these changes it constitutes a significant amount of the value of traded goods, and a higher percentage of  export values, since these values are generally lower.  In regional trade‐weighted terms, it averages as high as 7  percent of this value for some trading pairs. (See Table 33 Annex C for these estimates by country trading pairs).  Based on standard elasticity estimates of transport costs with trade flows of between 1 and 3 percent, halving  trucking prices on domestic routes could reduce total transport costs by between 13 and 22 percent, which  would increase trade volumes by a similar percentage.  On intra‐regional freight routes, decreasing costs by one  third for example would have a similarly large impact on intra‐regional trade.   As shown, even though Panama’s  domestic route markups are dramatically higher than for the other five countries, as a fraction of the value of  freight traded, the high price of trucking services in Panama is much less economically significant, because travel  distances are shorter and cargo values are higher.  33      FIGURE 13:  ILLUSTRATIVE FIRM AVERAGE DIRECT COST REDUCTIONS RESULTING FROM 1/3 STANDARD DEVIATION  IMPROVEMENT IN SIGNIFICANT COST DRIVERS  7 1.2 US cents per ton‐km  improvement in ADC 6 1.0 5 US cents per ton‐km ADC 0.8 4 0.6 3 0.4 2 1 0.2 0 0.0 current Increased ‐Higher ‐Reduced ‐Greater ‐Reduced Better Road ‐Increased travel utilization Informal fleet size wait times Quality temporary speeds (excl. payments work from road Cumulative Improved ADC Incremental Improvement in ADC quality)     FIGURE 14:  ACTUAL AND POTENTIAL PRICES, NATIONAL AND INTERNATIONAL ROUTES (US CENTS PER TON‐KILOMETER)  40 REGION 35 30 US cents per ton‐km 25 cost international 20 markup 15 Int cost national 10 markup 5 nat 0 Actual National Efficient National Actual International Efficient International       34    TABLE 23: ROAD FREIGHT CHARGES ON MAIN OVERLAND LEG AS A PERCENT OF FREIGHT VALUES     Trading partner Percent of Imports value Percent of Export value    Origin/Destination Country  Costa Rica  Central America  5.9% 4.6%   Rest of World  5.2% 2.9% El Salvador  Central America  4.6% 6.8%   Rest of World  3.4% 7.0% Guatemala  Central America  4.8% 2.1%   Rest of World  2.9% 2.5% Honduras  Central America  7.3% 5.5%   Rest of World  3.5% 3.7% Nicaragua  Central America  4.8% 3.9%   Rest of World  3.7% 6.9% Panama  Central America  1.3% 5.4%   Rest of World  0.2% 0.4% Author’s calculations using trucking survey and WITS database.  CONCLUSIONS  Using detailed data on firm costs and characteristics and route‐firm‐specific data on prices and frictions along  main land corridors for international trade in Central America, we estimate firm‐level short run cost and price  functions in the presence of constraints that trucking firms face.  In doing so, we estimate the quantitative  impact on prices of constraining factors such as traffic congestion (average speeds), road quality, wait times,  empty backhaul, and informal payments.   The results show that traffic congestion, high wait times, and informal  payments are significant contributors to high costs in the region.     We find surprisingly little evidence of effects of road quality on the costs of service on main trading corridors.   Poor road conditions or inadequate road linkages may cause important economic losses in transporting goods  from producers – especially agricultural producers – to market, or consumption goods to smaller towns and  villages.  However, we are able to find no evidence that on the whole improving roads serving main trade  corridors would have a sizeable direct effect on overland freight prices in Central America.  There is one  exception.  Although lower average travel speeds do not affect average firm costs, routes with slower average  travel speeds are priced higher, probably due to congestion which increases labor and fuel costs.  Speeds are in  turn affected by road quality as measured in the survey – in particular width and surface conditions – as would  be expected.   Thus although wholesale investment in improving the roads forming main trading routes would  not result in appreciably lower prices, well targeted investments in road works may be worthwhile as part of a  package of solutions to reduce traffic congestion where major bottlenecks are found.  In addition to route‐level frictions, trucking firms are currently unable to reap economies of scale.  Fleet sizes are  smaller than optimal for minimizing costs, yet at the same time fleet utilization is low.  Whereas high wait times,  35    congestion, and other constraints contribute to low fleet utilization, they do not fully explain it.  Market  structure and segmentation appear to be important factors as well.  Firms serve too few routes and clients, and  load dispatch does not respond competitively and flexibly to demand, given market segmentation.    Frequently, observations about the Central American trucking sector focus on the existence of small, informal  firms which are believed to be inefficient.  Although larger firms are more cost efficient, fleet age is not  associated with high private costs of service provision.  Although fuel efficiency is very poor, under the market’s  current structure and low utilization rates of fleets, it is not optimal for many firms to invest in newer trucks.   Doing so does not reduce their average costs once one accounts for fixed financing and depreciation costs.   Moreover, the current market structure appears to discourage firms from competing for new customers and  routes.    In addition to an understanding of the main cost drivers in the market, this paper also analyzes price setting.  In  particular, we estimate a general model of prices which accounts for costs while also allowing us to test for anti‐ competitive pricing.  We find evidence of uncompetitive pricing on national routes, which are key to delivering  the 84 percent of the region’s traded merchandise to and from airports and seaports.  In particular, we find that  the presence of more firms on a route per number of total trips by all firms on that route reduces prices,  particularly on national routes.  On average, the excess markup on national routes excluding Panama is 8 cents  per ton‐kilometer.  In Panama, the excess markup is 32 cents; however, given the high cargo values and short  distances involved in Panama, the economic significance of Panama’s high markups is less than it is in the rest of  the region.  Competition on international routes also has a mild effect on prices but appears to be sufficiently  robust to bring prices more in line with costs.  We also find that dramatically fewer firms serve equivalent demand on national routes.   It is likely that  limitations on entry, particularly prohibitions on cabotage, help perpetuate anti‐competitive pricing on these  routes.  As in other countries and regions which have relaxed geographic or nationality restrictions on entry,  including Mexico, the U.S., Southern Africa, and the European Union, an opening to greater international  competition would likely reduce markups and induce cost savings on all routes.      36    References  Aghion P., Blundell R., Griffith R., Howitt P. and Prantl S. (2003) “Entry and Productivity Growth: Evidence from  Micro‐Level Panel Data,” Journal of the European Economic Association, Papers and Proceedings, Vol.2,  pp.265‐276.  Aghion P., Blundell R., Griffith R., Howitt P. and Prantl S. (2009) “The Effects of Entry on Incumbent Innovation  and Productivity,” Review of Economics and Statistics, Vol. XCI, Issue 1   European Parliament (2013) “ Development and Implementation of EU Road Cabotage” Directorate General of  Internal Policies. Policy Department: Structural and Cohesion Policies.    Inma Martinez‐Zarzoso, Eva María Pérez‐García, and Celestino Suárez‐Burguet. "Do Transport Costs Have a  Differential Effect on Trade at the Sectoral Level?" Applied Economics 40.24 (2008): 3145‐3157.    Kreps, D. and J. Scheinkman (1983).  “Quantity Precommitment and Bertrand Competition Yield Cournot  Outcomes:  Bell Journal of Economics 14: 326‐37.    Limão, N. and A. Venables (2000). “ Geographical Disadvantage, Transport Costs and Trade.” Unpublished  working paper.    Londoño‐Kent, P. (2007). “Road Freight Transport Industry in Low and Middle‐Income Countries.” Draft,World  Bank,Washington, DC.    Marcelo Gordillo, D., A. Stokenberga, and J. Schwartz (2010).  “Understanding the Benefits of Regional  Integration to Trade:  The Application of Gravity Model to the Case of Central America.” Policy Research  Working Paper 5506.    Martínez‐Zarzoso, I., C. Suárez‐Burguet, “Transport Costs and Trade:  Empirical Evidence for Latinoamerican  Imports from the European Union,” (undated unpublished draft)    Novy, Dennis (2012).   “Do falling trade costs benefit all countries equally?” VOX: Research based policy analysis  from leading economists (October).    OECD. “Liberalisation in the Transportation Sector in North America” (1997)    Raballand, G., C. Kunaka, B. Giersing (2008).  “The Impact of Regional Liberalization and Harmonization in Road  Transport Services: A Focus on Zambia and Lessons for Landlocked Countries.” The World Bank.  Policy  Research Working Paper 4482.  Raballand, G. and . Macchi (undated).  “Transport Prices and Costs:  The Need to Revisit Donors’ Policies in  Transport in Africa,”  World Bank unpublished manuscript.    Rosenthal, R. and H. Landau (1979).  A Game Theoretic Analysis of Bargaining with Reputation.  Journal of  Mathematical Psychology 20: 233‐55.     Scheinvar, Isaac. Las carreteras y el sistema portuario frente a las reformas económicas en México” Serie  Reformas Económicas. CEPAL (1999)  37      Teravaninthorn, S. and G. Raballand (2009). Transport Prices and Costs in Africa: A Review of the Main  International Corridors.   Africa Infrastructure Country Diagnostic.   World Bank.  July.    Van Damme, E. (1987).  Stability and Perfection of Nash Equilibrium.  Berlin:  Springer‐Verlga.     Winston, Cliffors, et.al. (1990), The Economic Effects of Surface Freight Deregulation.  Washington DC., Brookings  Institute.     World Bank (2012).  “Logistics in Central America:  The Path to Competitiveness”  Economics Unit, Latin America  and Caribbean Sustainable Development Department.  June.    Ying, John. “The Inefficiency of Regulating a Competitive Industry: Productivity Gains in Trucking Following  Reform” in Review of Economics and Statistics, 72(1990): 191‐201.  38    ANNEX A:  Trucking Survey Methodology  During the months of September 2011 and March 2012, an independent consulting firm hired by The World  Bank conducted a survey directed to trucking companies and operators in Central America countries. The  survey implemented follows similar methodologies and questionnaires to previous World Bank surveys in  other regions. This is the first of this type conducted in Latin America and the Caribbean than enables cross‐ country and cross‐region comparisons.   It serves as data gathering tool for helping to identify bottlenecks  affecting the transport of goods in the region, the trucking survey also allows for an in‐depth micro‐level  analysis of the determinants of transport costs and prices, and firm behavior.   Survey Implementation  The survey carried out by a consultant on behalf of The World Bank and was conducted in the following phases:   Survey  design  and  tools  development,  including  the  review  and  finalization  of  the  questionnaire,  the  design  of  a  sampling  plan,  the  identification  of  a  sample  frame,  the  establishment  of  logical  checks  for  data  cleaning,  the  preparation  of  an  enumerator  training  guide,  and  the  preparation  of  a  training  questionnaire;   Retention  of  the  services  of  trainers,  enumerators,  and  appointments  bookers  in  all  countries.  A  screening  procedure  was  designed  to  ensure  that  all  team  members  had  the  requisite  skills  to  carry  out  the tasks and were available throughout the survey period. Those retained were invited to participate in  a formal training program and pilot.    Survey implementation and continuous control in the field, including callbacks to 95% of respondents.    Data  entry,  control  and  final  reports:  Data  entry  took  place  in  the  field  and  at  the  consulting  firm’s  headquarters.  Data  was  checked  for  the  presence  of  data  entry  errors  and  inconsistencies  according  to  procedures  presented  during  the  survey  design  and  tools  development  phase.  The  errors  and  inconsistencies were flagged and appropriate checks were conducted including when required, callbacks  to respondents.   Training  Formal training sessions were held by Country Managers and Assistant Country Managers to national  enumerators in Spanish. The training sessions covered the general study objectives, the specifics on each  question, the procedure to fill out the questionnaires; the data capture issues, the behavioral considerations,  logistics and first‐level quality control.   The components of the training included:    An  interview  guide,  presenting  the  universe  targeted  by  the  survey,  the  general  principles  of  efficient  interviewing in the context of the Trucking Sector Survey and the basic enumeration issues regarding the  filling and verification of the questionnaires;   A  training  questionnaire  identifying  the  most  common  difficulties  expected  during  the  interviewing,  giving  appropriate  clarifications,  comments  and  examples  and  detailed  explanations  on  some  crucial  concepts.   The training conducted in the field covered two settings: (i) in a class room‐type setting where the trainees  familiarized themselves with the questionnaire and discussed their results, and (ii) in a simulated transport  establishment setting where interviewers conducted practice interviews under supervision of the Country  Manager and Assistant Country Managers.   39    Pilot  The pilot was launched in each country immediately after training sessions. The consulting firm selected the  establishments from a list with the intention of testing the various difficulties of the survey. Trucking  establishments and individual truck operators were met during busy hours of the day to test how respondents  reacted to the questions under pressure of daily operations of their business. As well, supervisors tested  enumerators’ ability to administer the survey under such circumstances.   Quality Control  The survey firm implemented 5 levels of data quality control:  Level 1‐ Direct control over enumerators through callbacks of respondents or on‐site direct controls (100% call‐ back at selected moments during the survey by the field management team in the country, and the minimum of  40% callbacks overall).  Level 2‐ Direct Control by the country manager and assistant country managers in 100% of the cases to verify  disclosed internal coherence requirements. These two types of test were implemented within 24 hours of the  survey to allow eventual quick returns to primary source respondents.   Level 3‐ Data entry controls disallowing illegal values and maintaining filter questions and skip patterns  Level 4‐ Post data entry controls on undisclosed internal coherence requirements.  Level 5‐ Post data entry controls testing for systematic enumerator or supervisory mistakes, regular and  unexpected patterns of responses, unusual answers, outliers, and more generally, unexpected correlations.   Levels 3 and 4 were conducted at the consultant’s headquarter office. Any cases requiring clarifications were  sent back to the field and assistant country managers contacted respondents. Level 5 tests were conducted once  all the data was entered, and no problems were detected.   Sample Selection  The sample was selected based on a comprehensive data set of trucking companies/ operators in each country,  provided by the main trucking associations in the region and by drawing lists from publically available  documents (e.g., phone books).  Once the lists were built a screener administered a filter to include only the companies which transported  internationally traded goods and could provide information during interviews on up to 4 routes to neighboring  countries with border crossings, routes to and from major international ports or airports, as well as routes to  and from major border posts. The information obtained from the master lists was used to compute the  population size, to draw a random sample, and to contact the enterprises to be surveyed.   The eligible population is summarized in the following table.  TABLE 24: ELIGIBLE POPULATION  Country  Trucking Companies  Truck Operators Total Costa Rica  75  26  101  El Salvador  60  22  82  Guatemala  75  18  93  Honduras  79  30  109  Nicaragua  108  48  156  Panama  105  50  155  40      The sampling strategy included a straightforward approach:   A  drawing  from  the  sample  frame.  All  units  of  the  sample  were  assigned  a  unique  number  or  identifier.  A  refusal  rate  of  45%  was  estimated  and  an  average  coverage  of  routes  per  respondent  was  estimated,  such that entities were drawn randomly.    The  units  were  ordered  by  sequence  number  and  contacted  for  appointments.  As  soon  as  a  refusal  was  registered  after  3  consecutive  trials,  including  at  least  one  trial  by  the  Country  Manager,  or  Assistant  Country Manager, the appointment takers moved to the next on the list.     Sample Characteristics  The sample targeted 120 data points on routes in each country, for a total of 120 vectors of information (or O‐D  combinations),  as  shown  in  the  table  below,  with  a  minimum  of  15  trucking  firms  and  a  maximum  of  30  truck  drivers  (or  owner  operators).    Although  the  sampling  strategy  was  to  stratify  by  mono‐truck  operators  and  trucking companies with more than one truck, with more mono‐truck firms included than non‐mono truck firms,  this  became  impractical.   Individual  truckers  often  change  their  cell  phone  number  and  do  not  have  or  disclose  land lines. Access to lorry parks with no prior appointment is also very restricted. Consequently the participation  rate of independent truckers in some countries was very low (i.e. El Salvador and Guatemala).      TABLE 25: SAMPLE SUMMARY    Country  Trucking Companies Truck Operators No. Respondents  Costa Rica  34  10  No. Routes  Costa Rica  105  15  No. Respondents  El Salvador  30  7  No. Routes  El Salvador  113  17  No. Respondents  Guatemala  35  2  No. Routes  Guatemala  116  8  No. Respondents  Honduras  37  14  No. Routes  Honduras  11  32  No. Respondents  Nicaragua  35  15  No. Routes  Nicaragua  93  27  No. Respondents  Panama  37  5  No. Routes  Panama  116  13  No. Respondents  Total  208  53  No. Routes  Total  554  112  Survey Questionnaire  The questionnaire was divided into eleven sections including: control information, general information,  characteristics of vehicle fleet, transport service characteristics, market pricing, employment, regulations  and technologies, and constraints to service provision.       41    ANNEX B:  Trade Agreements  TABLE 26:CENTRAL AMERICAN INTEGRATION AGREEMENTS  General Economic Integration    Central America Free Trade and Economic Integration Multilateral Treaty 1958 General Treaty on Central America Integration (Customs Union) 1960 Accession of Costa Rica to the General Treaty on Central American Integration 1962 Protocol of Guatemala (Subsistema de Integración Económica) 1993 Second Modifying Protocol to the Central American Uniform Custom Code (CAUCA III) 2000 Amendment to the Protocol of Guatemala  2002 Regulations of the Central American Uniform Customs Code (RECAUCA) 2002 Customs and Tariff Regime‐ Related Documents   Agreement on the Central American Tariff and Customs Regime 1984 Protocol to the Agreement on the Central American Tariff and Customs Regime 1992 Honduras Protocol of Accession to the Tariff and Customs Regime 1992 Second Protocol to the Agreement on the Central American Tariff and Customs Regime 1994 Third Protocol to the Agreement on the Central American Tariff and Customs Regime 1995 Other Agreements    Free Trade and Economic Integration Agreement between Guatemala and El Salvador 1992 Protocol of the Free Trade and Economic Agreement between Guatemala and El Salvador 1992 Framework Agreement for the Establishment of a Customs Union between Guatemala and El  2000 Salvador  Treaty of Investments and Trade in Services between Costa Rica, El Salvador, Honduras,  2002 Guatemala and Nicaragua.     TABLE 27:  MULTI‐LATERAL AND BILATERAL TRADE AGREEMENTS        Costa Rica  El Salvador Guatemala Honduras Nicaragua  Panama Multilateral Trade Agreements    Dominican    1998  1998 1998 1998 1998  Republic‐ Central  America Free  Trade Agreement  CAFTA‐DR (S‐   S‐2004, EIF‐ S‐2004, EIF  S‐2004, EIF‐ S‐2004, EIF‐ S‐2004, EIF‐ 2004)  2009  2006  2006  2006  2006  EU‐Association    2012  2012 2012 2012 2012  2012 Agreement (2010‐ is it ratified ?)  TLC with Mexico    2011  2011 2011 2011 2011  (2012)  WTO Member    1995  1995 1995 1995 1995  1997 CARICOM    S‐2004       Panama‐ Central    S‐2007, EIF‐ S‐2002, EIF ‐ S‐2008, EIF‐ S‐2007, EIF‐ S‐2009,EIF‐ S‐2002 America (S‐2002)  2008  2003  2009  2009  2009  Colombia‐      S‐2007, EIF‐ S‐2007, EIF‐ S‐2007, EIF‐   42    Northern Triangle  2010  2009 2010 (El Salvador,  Guatemala,  Honduras)  Mexico‐Northern      S‐2000, EIF‐ S‐2000, EIF‐ S‐2000, EIF‐   Triangle  2001  2001  2001  Central America ‐    EIF‐2002  EIF‐2002 EIF‐ 2010 EIF‐2008 EIF‐ 2012  Chile (S‐1999)            Bilateral          Agreements      Canada (S‐ Chile (2002) Mexico (2001) Mexico  Mexico (S‐ Chile (S‐2006,  2001, EIF‐ (2001)  1997, EIF‐ EIF‐2008)  2002)  1998)      Mexico (S‐ Mexico  Taiwan (S‐ Chile (1999) Taiwan (S‐ Peru (S‐2011,  1994, EIF‐ (2001)  2005, EIF‐ 2006, EIF‐ EIF‐2012)  1995)  2006)  2008)      Chile (S‐1999,  Taiwan (S‐ Chile (1999) Taiwan (S‐ Chile (S‐1999,  Singapore (S‐ EIF‐2002)  2007, EIF‐ 2007, EIF‐ EIF‐2012)  2006, EIF‐ 2008)  2008)  2006)      Panama (S‐     Taiwan (S‐ 2002, EIF‐ 2003, EIF‐ 2007)  2004)      China (S‐     USA (S‐2007,  2010, EIF‐ EIF‐2012)  2011)      Singapore (S‐     2010, EIF‐?)            Partial    Colombia (S‐ Venezuela (S‐ Belize (S‐ Colombia (S‐ Colombia (S‐ Colombia (S‐ Preferential  1984, EIF‐ 1986)  2006, EIF‐ 1984, EIF‐ 1984, EIF‐ 1993, EIF‐ Agreements  1985)  2012)  1985)  1985)  1995)      Venezuela (S‐   Peru (2011) Venezuela (S‐ Venezuela (S‐ Dominican  1986)  1986)  1986)  Republic (S‐ 1985, EIF‐ 1987)      Peru (2011)    Guatemala (S‐   Mexico (S‐ 1985)  1986)            Canada (2010)       43    Regulatory Issues  TABLE 28:  SIZE AND WEIGHT RESTRICTIONS  Regulation    Acuerdo   Guatemala Honduras El Salvador  Nicaragua  Costa Rica Regional  Teguci‐galpa  Date  06/58  02/93 (11/76) (12/73)  (03/95) (12/63) Width (m)    2.5  2.6 2.5 2.5  2.6 2.5 Height (m)    3.8  4.15 3.8 3.8  4.15 3.8 Length (m)    18.3  17.5 18.3 18.3  18.3 18.3 Peso (MT)        Weight, double axle   14.5  16 14.5 14.5  16 14.5 Total weight  25  37 33.8 33.8  37 32.5 Source: SIECA 2001                  44    ANNEX C:  Additional Data Tables and Estimation Results  TABLE 29:  COUNTRY‐SPECIFIC COST COMPONENTS OF ADC  Depre‐ ciation,  financing,  and other  Country  Maintenance  Fuel  Tires  Wages  Security  Insurance  costs  ADC  Costa Rica                 0.23   2.31   0.48    1.01           0.21                0.10          0.45    4.79   El Salvador                 0.53   3.43    1.11     1.02             0.21                0.10          0.95     7.34   Guatemala                 0.24   3.16     0.50      0.55              0.08                0.07          0.82     5.43   Honduras                 0.28   3.05     1.28      0.45             0.14                0.10          1.19     6.48   Nicaragua                 0.41   2.35     0.72      1.20             0.15                0.04          0.37     5.23   Panama                  0.68    2.34   0.69     1.67             0.16                0.21          0.49   6.24   Regional                 0.39    2.74   0.80     0.98             0.16                0.10          0.71   5.87   (Percent)                6.6% 46.7% 13.6%      16.7%         2.7%            1.7%        12.1%        45    TABLE 30:  FUEL EFFICIENCY ANALYSIS  Ordered Probit Estimations on Number of Fuel Efficient:  Main Equation Fuel Cost per ton‐kilometer  Practices   Technologies  Practices   Technologies              Number of FE measures  0.0128  0.000215  (0.0101)  (0.000634)  Fleet size  0.00219  0.00152  Fleet size  1.54e‐06  ‐1.86e‐05  (0.00301)  (0.00321)  (3.42e‐05)  (3.20e‐05)  Average age fleet  0.0204  0.0124  Average age fleet  0.000234  0.000157  (0.0179)  (0.0211)  (0.000180)  (0.000175)  Average vehicle utilization (km)  0.00372~  0.00467*  (0.00265)  (0.00276)  Special vehicle or training requirements  0.543***  0.685***  Special vehicle or training requirements  0.00451*  0.00154  (0.176)  (0.191)  (0.00265)  (0.00183)  Mean empty backhaul  ‐0.00771***  Mean empty backhaul  ‐4.77e‐06  (0.00248)  (2.25e‐05)  Overload weight  ‐0.0238  ‐0.0318  Overload weight  ‐0.000699**  ‐0.000577*  (0.0344)  (0.0375)  (0.000350)  (0.000343)  Average speed  0.00218  0.00822  Average speed  0.000102  8.24e‐05  (0.00705)  (0.00810)  (7.00e‐05)  (6.92e‐05)  Average informal payment_tk  ‐0.987  5.587  Average informal payment_tk  0.342***  0.338***  (6.489)  (6.368)  (0.0669)  (0.0675)  Wait time per t‐k  34.52  ‐4.944  Wait time per t‐k  0.850***  0.720***  (27.50)  (27.75)  (0.273)  (0.269)  Percent vehicles trucks  0.752  0.618  Percent vehicles trucks  0.0194***  0.0163***  (0.631)  (0.678)  (0.00634)  (0.00604)  Percentage vehicles tractors  0.358  0.0753  Percentage vehicles tractors  0.00890  0.00745  (0.590)  (0.627)  (0.00567)  (0.00564)  CR  ‐0.341  0.0325  CR  ‐0.00388  ‐0.00244  (0.291)  (0.337)  (0.00297)  (0.00283)  SV  0.484  0.357  SV  0.00591  0.00329  (0.341)  (0.366)  (0.00371)  (0.00333)  GUA  0.441  0.652**  GUA  0.00651**  0.00446  (0.281)  (0.326)  (0.00315)  (0.00290)  NIC  ‐0.551**  ‐0.627*  NIC  ‐0.00677**  ‐0.00424  (0.274)  (0.357)  (0.00317)  (0.00267)  PAN  0.546*  0.878***  PAN  0.00176  ‐0.000101      (0.302)  (0.337)  (0.00316)  (0.00295)  Percent business to capital  0.419  ‐0.271  Percent business to capital  0.00698  0.00359  (0.410)  (0.487)  (0.00653)  (0.00622)  Percent business to port  ‐0.702**  ‐0.661*  Percent business to port  0.00236  0.00408  (0.302)  (0.343)  (0.00564)  (0.00554)  Percent business to border  ‐0.297  ‐2.019**  Percent business to neighbor  0.00878  0.00690  (0.520)  (0.800)  (0.00547)  (0.00547)  Age of firm  0.00602  0.0144*  (0.00731)  (0.00789)  New Truck purchased in 5 years  ‐0.0769  ‐0.334  New Truck purchased in 5 years  ‐0.00615~  ‐0.00615  (0.385)  (0.429)  (0.00382)  (0.00386)  Mono truck operators  ‐0.453*  ‐0.880***  Mono truck operators  0.00362  0.00589**  (0.247)  (0.327)  (0.00277)  (0.00231)  Recent bank loan for truck  0.457***  0.451**  FE practices residual  ‐0.0131  (0.171)  (0.186)  (0.00997)  Constant  2.071**  2.835***  Constant  ‐0.0101  0.00216  (0.840)  (0.917)  (0.0127)  (0.00911)  Observations  254  254  254  254  R‐squared  0.439  0.434  F  .  .  F  8.644  8.480  Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    47    TABLE 31:  CORRELATES WITH MAINTENANCE COSTS        VARIABLES  Maintenance costs per ton‐kilometer       Fleet age  ‐0.00058    (0.000766)  Mean travel speed  0.000158    (0.000352)  Mean overloading  ‐0.00065    (0.001713)  Waiting times  0.020349    (0.02304)  Quality‐Type of road  ‐0.00474 ***    (0.001714)  Percentage of fleet trucks  0.012792    (0.030115)  Percentage of fleet tractors  0.01781    (0.027794)  Percentage of fleet tankers  ‐0.03071 **    (0.015454)  Firm age  ‐0.00032    (0.000344)  Percentage of all trips to capital  0.024517    (0.030539)  Percentage of trips to neighbor 0.026939    (0.027116)  Percentage of trips to international port  0.006338    (0.027863)  CR  ‐0.00379    (0.01372)  SV  0.003877    (0.015689)  GUA  ‐0.01585    (0.01382)  NIC  0.019769    (0.013225)  PAN  0.090349 ***    (0.01437)  FE_pract  ‐0.02234 ***    (0.009056)  FE_tech  0.00126        (0.009793)  Constant  0.048425    (0.044301)  Observations  253  R‐squared  0. 2898  Rmse  0. 05945  F  5.00  r2  0.2898    TABLE 32:  CORRELATES WITH INFORMAL PAYMENTS PER TON‐KILOMETER   Specification  (1) (2) (3)    CR  ‐0.00170 ‐0.00218 ‐0.00194   (0.00170) (0.00154) (0.00172) SV  ‐0.00231 ‐0.00323 ‐0.00297   (0.00266) (0.00250) (0.00268) GUA  ‐0.00446* ‐0.00476* ‐0.00457*   (0.00256) (0.00249) (0.00263) NIC  ‐0.00370* ‐0.00408** ‐0.00383*   (0.00220) (0.00205) (0.00222) PAN  ‐0.00215 ‐0.00242 ‐0.00217   (0.00260) (0.00254) (0.00278) Weight maximum  ‐0.000346** ‐0.000335** ‐0.000341**    (0.000135) (0.000141) (0.000137) Quality road  ‐0.000125 ‐0.000132 ‐0.000127   (0.000158) (0.000157) (0.000157) Tare weight  0.000107 0.000110 0.000110   (8.10e‐05) (7.55e‐05) (7.55e‐05) International route  0.00236*** 0.00223** 0.00224***    (0.000813) (0.000879) (0.000868) National route port  0.00290* 0.00279* 0.00270*   (0.00165) (0.00149) (0.00151) International route port  0.00261** 0.00260** 0.00242*   (0.00115) (0.00114) (0.00125) National route cities  0.00444** 0.00422** 0.00415**   (0.00187) (0.00195) (0.00199) To/from airport  ‐0.00200* ‐0.00173 ‐0.00189*   (0.00120) (0.00112) (0.00114) General cargo  ‐0.00583* ‐0.00590*   (0.00331) (0.00336) Food non perishable  ‐0.00429 ‐0.00427   (0.00385) (0.00390) Food perishable  ‐0.00660* ‐0.00676*   (0.00356) (0.00357) Medicine  ‐5.52e‐06 ‐0.000214   (0.00458) (0.00456) 49    combustibles  ‐0.00527 ‐0.00553   (0.00331) (0.00337) Closed container  ‐0.00578 ‐0.00568   (0.00357) (0.00362) Fleet size  1.21e‐05 1.30e‐05   (1.44e‐05) (1.52e‐05) Constant  0.0116** 0.0176*** 0.0174***   (0.00510) (0.00642) (0.00653)   Observations  1,143 1,143 1,143 R‐squared  0.036 0.038 0.039 F  4.155 2.727 3.466 Robust standard errors in parentheses    TABLE 33:  TRUCKING PRICES AS PERCENT OF FREIGHT VALUES BY TRADING PAIRS     Trading partner  Road Freight  Road Freight Transport     Transport   Price  on   Price on Main  Main Overland Leg as  Overland Leg as  Origin/Destination  Percent of Import  Percent of Export  Country  value  value  Costa Rica  El Salvador  9.9% 4.9%    Guatemala  6.0% 7.4%    Honduras  3.8% 5.7%    Nicaragua  8.8% 4.9%    Panama  5.6% 2.8%    Central America  5.9% 4.6%    Rest of World  5.2% 2.9%  El Salvador  Costa Rica  8.9% 11.5%    Guatemala  2.7% 4.5%    Honduras  3.2% 4.2%    Nicaragua  4.8% 6.9%    Panama  16.0% 18.6%    Central America  4.6% 6.8%    Rest of World  3.4% 7.0%  Guatemala  Costa Rica  7.7% 5.1%    El Salvador  2.5% 1.6%    Honduras  3.8% 4.2%    Nicaragua  5.6% 4.9%    Panama  8.0% 2.0%    Central America  4.8% 2.1%    Rest of World  2.9% 2.5%  Honduras  Costa Rica  11.3% 8.1%    El Salvador  5.2% 3.6%    Honduras  8.8% 5.5%  50      Nicaragua  6.1% 9.6%    Panama  12.0% 11.3%    Central America  7.3% 5.5%    Rest of World  3.5% 3.7%  Nicaragua  Costa Rica  7.6% 2.7%    El Salvador  4.0% 3.5%    Guatemala  5.1% 5.8%    Honduras  4.4% 5.7%    Panama  4.8% 5.1%    Central America  4.8% 3.9%    Rest of World  3.7% 6.9%  Panama  Costa Rica  1.0% 3.2%    El Salvador  1.7% 7.4%    Guatemala  1.1% 6.4%    Honduras  1.6% 5.8%    Nicaragua  1.5% 4.7%    Central America  1.3% 5.4%    Rest of World  0.2% 0.4%      51