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学術研究論文米国におけるLCC対FSCの競争形態*−クロスセクションデータを用いた推測的変動の計測−

本稿は米国内LCC市場の発展段階である1998年のデータを用いて，LCCとFSCの競争形態を，参入企業
数ごと，並びに参入形態ごとに推測的変動を用いて分析した．これによると，参入企業数と市場シェアに拘らずクールノー型競争が数多く観察されることが判明した．また，LCCが基幹空港に参入する場合と第2空港に参入する場合とでは，競争形態が異なり，棲分けた場合LCC・FSC共に相手の競争の程度を楽観視する．しかし全般的にFSCはLCCの競争行動を警戒する傾向がある．政策インプリケーションとしては，産業全体を持続させるのであれば，LCCとFSCを棲み分けさせ，また経済厚生の増大を追及するのであれ
ば，LCCを基幹空港に参入させることが施策として考えられる．
キーワード

LCC，米国航空産業，寡占的競争，推測的変動，計量経済学

博（商）神戸大学大学院経営学研究科教授

村上英樹
MURAKAMI, Hideki

1──分析の視角

代 表 的 な 分 析として は ，Iwata［1974］1），Applebaum［1982］2），及びBresnahan［1981］3），同［1989］4）があげら

本 稿 で は ，LCC（ Low-cost carrier，以下 LCC）と FSC

れる．そして，この手法を航空産業の分析に適用した研究（Full Service Carrier，以下FSC）の競争行動形態を，推測としてはBrander and Zhang［ 1990］5）以下，同［1993］6），

的変動を用いて分析する．対象とする市場は，既存研究及びOum et al.［1993］7）である．これらの先行研究は，が複占市場に限定した分析を行っているのに対し，本稿

クロスセクションデータを用いて行われ，市場は複占市場

では複占を含め，さらに多くの企業を含んだ巨大市場にに限定，かつ航空会社の規模も同等のものを選んでいる．

至るまでの分析を試みている．主な着眼点は以下のとお

本研究では市場規模を複占またはそれ以上の企業が存りである．

在する寡占市場とし，航空会社もLCCとFSCという異なる（1）
単年度で見た場合に，一般的にLCCがどのような形態

企業間の競争に着目していることが特徴である．

で競争を行うのか（クールノー，ベルトラン，完全競争，ある

データはやや古いけれども1998年のものを利用した．

いはこれらの中間形態）．また，LCCと対抗するFSCの競その理由は，1990年代のデータを用いたLCCの参入によ

争形態はどのようなものか．

る市場成果の分析は存在するものの，推測的変動を用い（2）
市場規模別，空港別，並びに航空会社の形態別（LCC

た競争行動分析は行われていないからである．近年のかFSCか）
で競争形態は異なるのか．

データを用いた分析を進める上でも，LCCが今日のように（3）分析結果から得られる政策的インプリケーションはど

多様化しておらず，近距離便運航に特化し，純粋に低費のようなものか．

用を低運賃・ノーフリル・サービスに反映させていた時代

次章では，推測的変動を導出する理論を確認した上の分析を行い，
それを今日のデータを用いた分析のベンで，推測的変動を導出する計量経済モデルを構築するとチマークとして利用することも，例えばClay and Troeskin

ともに，推測的変動により競争の程度を測る点での問題

8）［2003］の研究にあるように重要であると考える注1）．

点を整理する．第3章ではデータセットに関して説明を行

詳細を述べれば，現在ではジェットブルーなど多くの

い，第4章では推測的変動を導出し，上記
（1）
，
（2）
に関す

LCCが近距離のみならず中距離路線にも参入している．

る分析を行う．最後に第5章では，本稿のまとめを行った

またノーフリル・サービスではなく，制限付きの，あるいは上で政策的なインプリケーションを提示する．

やや高額な有償のサービスを機内にて提供しており，かつてのLCCとは異なるビジネスを展開している．このよう2──推測的変動に関する理論及び計量経済モ
デル
2.1 本稿の流れ

推測的変動を用いて競争行動を明らかにした初期の010

運輸政策研究 Vol.15 No.3 2012 Autumnな状況で，低費用化が運賃に以前と同じように反映されているかはもちろん重要な課題ではあるけれども，
このような新たなLCCの行動と，純粋なLCCの行動との差異を検証する意味で，あえて1998年のデータを選んでいる．
以上の議論を考慮して，本稿における主だった着眼点

学術研究論文010‐017学術研究̲村上氏:初校 12/10/16 14:40 ページ 011

は
（1）
〜
（3）
のようにまとめられる．

ある．例えば推測的変動項（4）
式は，航空会社kのアウト（1）複占市場とともに，複数の航空会社を備えた独占市場

プット限界の変化に対する他の航空会社（他のFSC＋航やより大きな市場を取り上げ，
これまでの調査よりも広範

空会社j）のアウトプット限界の変化を示す．例えば（5）式

な産業をカバーする．21あるうち9社がLCCであった航空から，
もしもLCCのライバルであるFSCがLCCによるシェア

会社の企業間競争を分析する．

獲得競争行動を無視すると，LCCが予測すれば ν i は0と（2）航空会社の非対称コスト構造のアイデアをモデル化なる．これら全てが同じ方向に同じ割合で変動する場合，することによって，発地空港別の推測的変動項，及び航空

これは共謀行為を意味し，完全に共謀が達成された場合

会社特有の推測的変動項を計算する．

は企業数L−1という値をとる．推測的変動項が0である（3）LCC自身の容量拡大競争のパターンだけでなく，FSC

場合，
（6）
式と
（7）
式は，
クールノー競争の一階条件に相当の競争パターンへの影響も推定する．

する．また推測的変動項が−1の場合，運賃は限界費用にj以下，推測的変動項の導出と学説の検討を行う．

等しくなる．
Brander and Zhang［1990］，同［1993］，Oum et al.
［1993］の研究にあるように，（6）式及び（7）式は，路線ご

2.2 推測的変動項の導出

以下では推測的変動項を推定するため，路線データととの航空運賃需要（ ηi）の弾力性と，各航空会社の市場

航空会社別データの両方のデータセットを使用する．航空を使用することで，（8）式のように変形できる．
シェア（s Li ）

会社別データセットでは，1社のLCCを含むn企業からな（8）

る市場のケースを想定して推測的変動項を導出する注2）．
路線iの航空会社各社の合計の輸送量は次のように表さ（8）式からは，市場シェアが等しければ，LCCの推測的れる．

変動項はFSCのそれよりも大きな値をとることが推察される．例えば，市場の航空運賃がFSCの限界費用に等しい（1）j場合，我々は（7）式でMC ik＞MC i と定義しているため，FSCの推測的変動項は0となり，LCCの推測的変動項はFSCの上付き文字kはFSCを表し，jはLCCを表す．Qの大文字

ものより大きい．また，航空会社がサービスを差別化して，は市場全体の輸送量，小文字は各企業の輸送量である．

それぞれのマーケットが切り離され，独占状態に近づくに

次に各航空会社の利潤関数は以下のように表される．

つれ，LCCとFSCの推測的変動項はともに大きな値にな（2）
なお，LCCの総費用は，FSCのそれを常に下回るので，
jるであろうことも示唆される．
（8）
式の変数とパラメータに関して言えば，pi とs Li につ

k ●）
●）
＞TC（
である．
（2）式の1階条件を適用すると
TC（i
i

いてはすでに情報があるが，各航空会社の限界費用と路以下の式が得られる：

線別の運賃弾力性は不明である．従って，推測的変動項（3）

次に，推測的変動項を
（4）
及び
（5）
と定義する：

を計算するために，事前に航空会社別限界費用を導出し，これら2つの未知のパラメータを推定する必要がある．ν Liを得るためには，
まず各航空会社の路線別限界費用を

（4）

（9）
式のように定義し，導出する．
（9）

（5）

ここで，AC L は航空会社Lの会社全体レベルの平均費（4）式及び（5）式は，自社の輸送量の限界的変化に対用であり，Disti が路線iの距離，AFLL が航空会社Lの年平する競争相手の輸送量の輸送量の限界的変化を表す．

均 飛 行 距 離 で あ る 注 3）．Caves et al.［ 1984］9），及び

（4）
式と
（5）
式を
（3）
式にそれぞれ代入すると，以下の（6）10）によると，総費用関数はFischer and Kamerschen［2003］式及び（7）式が得られる：

疑似凹状（quasi-concave）
である．従って，総費用関数か
（6）
（7）

j
ここで，MC ik＞MC i と定義する．

（6）
式はFSCの一階条件であり，（7）
式はLCCのそれで学術研究論文［0,1］の間に位置すら得られる限界費用関数（9）式の λ はる．λ が0の場合，航空会社の限界費用は距離に比例す
るが，λ が 1 の場合，限界費用は距離に無関係となる．
Caves et al.［1984］，Borenstein［1990］11），Brander and
Zhang［1990，1993］，及びOum et al.
［1993］などの先行
研 究 に よ れ ば ，λ は 0.15〜 0.67 の 間 に 分 布 する．

Vol.15 No.3 2012 Autumn 運輸政策研究011

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Armantier and Richard［2003］12）は，航空会社の路線別

G2SLSの場合），−0.031（t＝−2.838，3SLSの場合）であり，の限界費用は「マイルあたりのコスト」との距離との積にともに1％水準で係数＝0の帰無仮説は棄却された．

ちょうど等しくなると予測する．すなわち，λ＝0である注4）．

なお，
（12）
式の推定において，本稿では2つの限界費（10）式
Oum et al.［1993］
は，λ を取得するために以下の用変数を用意した．まず1つは（9）式から求められた限界を導入した．この（10）式は，寡占下の擬似逆供給関数で費用で，これを疑似供給関数の説明変数とした場合には，あり，航空会社の利潤関数の一階条件から導出される．

LCCとFSCとの間の費用差はこの限界費用関数により説明される．もう1つは（12）式にある路線距離が限界費用（10）と強い相関を持つことを利用して，これを限界費用の代理変数としたものである．しかしこの方法では，LCCの路

（10）
式を非線
市場全体の平均的推測的変動項と λ は，線長とFSCの路線長がほぼ同一である故，あるべき限界

形推定することで導出できる．
（9）
式に
（10）
式で推算され費用の差が推定モデルに反映されなくなる．この問題をた λ を代入することによって，おおよその路線別限界費用解決するために限界費用の分散変数を路線距離と同時を得ることができる．

に説明変数として導入している．そして統計的なフィットのまた，路線別の需要の価格弾力性の絶対値 η も不明である．従って，
マーシャル型需要関数を推定し，厳密な手良いモデル，
すなわち限界費用の分散を導入したモデルを最終的に採択する方法を取った．

法で η を導出する必要がある．ここで必要とされる需要の運賃弾力性は路線単位の平均値であって，各航空会社

2.3 推測変動の使用についての議論

別の需要の運賃弾力性ではない．この場合，疑似供給関

推測的変動を求める方法で，市場支配力の推定を行っ

数と航空会社別需要関数を同時推定し，得られた企業別

たFisher and Kamerschen［2003］
は，推測的変動項は，需要の価格弾力性を輸送量シェアで加重平均して路線別

静学的には自己の行動に対する競争相手のリアクションの運賃弾力性を求めることも可能である注5）．

を必ずしも説明していないことを指摘する．例えば，ワン

本稿では，以下の路線別需要関数：

ショット・クールノー競争をモデル化して分析する場合に，

輸送量＝f（路線平均運賃，1人当たり所得，路線距離，

推測的変動項を推定しようとすれば，企業の短期間の競O/D加重平均人口，市場規模ダミー変数）

争均衡を説明できるけれども，動態的競争（例えばシュ

（11）

並びに路線別疑似供給関数：

タッケルベルグ型競争）に関しては不明であるし，完全競路線平均運賃＝f（輸送量，路線距離，市場集中度，限界争とクールノー，
クールノーと共謀状態との間の中間的な値

費用の分散，LCCが基幹空港に参入した場合のダミー変をどのように解釈するに関しては言及していないという問数，LCCが第2空港に参入した場合のダミー変数）（12）

題に直面する．Bresnahan［1989］が言うように，「推定さからなる構造方程式をG2SLS（一般化2段階最小2乗法）

れた推測的変動項は時間の経過の中での1つの均衡点

並びに3SLS（3段階最小2乗法）で推定した．これらの推と捉え，パラメータを期間内に企業が取った平均的な行定方法は共に連立方程式体系をOLSで推定する際に生動パターンを計測したものとみなして問題はない」という注6）．

じる係数のバイアスを除去して，係数の一致推定量を求

つまり，単年度データを用いた場合は，推測的変動項はそめるために用いる方法であり，かつ誤差の分散の不均一の年度に航空会社が取った共謀行動，
クールノー競争，あから生じる推定の非効率性を解消する方法である．

るいはベルトラン競争などのさまざまな価格・数量戦略の需要関数は通常のマーシャル型であり，疑似供給関数

平均的な行動パターンを表すものであると解釈される．

はDresner et al.
［1996］13）に倣い，2種類のLCCダミー変

また，Corts［1999］15）の指摘では，「市場支配力の推測的数を導入している．市場集中度はハーフィンダール・ハー

変動項の推定は，深刻な誤解を招く可能性がある．実際

シュマン指数を用いている．

には，価格−費用マージンの値が共同利潤極大化の価疑似供給関数における限界費用の分散については，

格−費用マージンの値であっても，価格弾力性／市場シェ

Mason et al.
［1992］14）の研究成果をとりいれたものであアで調整することにより，実際にはより競争的であるようる．彼らは企業が非対称構造である場合（高コストと低コ

な状況，あるいは競争的な市場も価格弾力性／市場シェ

ストなど），企業が対称的（規模あるいはコストが同一水

アで調整を行うことによって，推測的変動項が共謀的な準）である場合よりも，協調的均衡に到達するまでに長い値を示してしまう可能性がある」という主旨の批判を行っ

時間がかかることについて説明しており，
それを変数化している注7）．

たものである．彼らの見解に従えば通常はマイナスの値

これらの批判的な指摘を考慮した上で，Fisher andをとる．実際の分析結果でも，係数は−0.026（t＝−2.337，

Kamerschen［ 2003］は推測変動の有用性を強調した．

012

運輸政策研究 Vol.15 No.3 2012 Autumn

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Brander and Zhang［1993］，及びOum et al.［1993］に従市場で構成される．データには，FSCが互いに競合する

い，彼らは，「推測的変動を，（クールノー型か競争かといルートとともに，LCCとFSCが競合するルートが含まれる．

うように）企業の競争分類指標として厳密に取り扱うより

FSC同士が競合する路線は，LCCとFSC間の競争の運賃も，完全競争から独占的行動まで，市場のパフォーマンス

への影響を表すダミー変数のベンチマークとして導入されての概略を把握することに役立つパラメータであるとみな

いる．

しうる．」
と主張した注8）．Fageda［2006］16）はまた，推測的

本稿は，当時のFSC対LCC（サウスウエスト航空とエアト

変動項の動的な機能に問題があることを強調することな

ランなど，
また「中間コスト航空会社」
としてアメリカ・ウエ

く，静的な均衡の集合としての推測的変動項に関して，

スト航空など）の競争パターンを分析する．選んだ空港の3SLSで2000年と2001年の半年間（夏と冬）のデータを使中には，第2空港を持たないアトランタ・ハーツフィールドと，用し，需要と擬似供給方程式系を推定することによって，第2空港を持つダラスやシカゴなど他の空港が含まれる．

スペインの航空市場の推測的変動項を計算した注9）．本アトランタはデルタ航空の基幹空港であると同時にエアト

稿における我々の分析は，この系列の研究に従うものでランのベースでもある．またロサンゼルス空港は基幹空あり，競争のダイナミックな側面についての議論は含まな港であるにもかかわらずLCCのシェアが高いという性格

い．従ってCorts［1999］
によって指摘された問題は，ダイナを持つ．当時LCCの運航がほとんどなかったニューヨー

ミックな競争を扱わない本論では，指摘されたような問題

クの3つの空港は，LCCの参入の影響の程度を考察する

点を回避できると考える．

ためのベンチマークサンプルとしてデータセットに含まれる．すなわち，
これら3つの空港については，LCC関係の3──データ
本稿のデータは，1998年の米国国内の航空会社の都市間路線の定期便のクロスセクションデータを用いた．こダミー変数が導入されていないことを意味する．なお，基幹空港が隣接する2次空港と競合しているかどうかを判断する方法としては，DB1Aで同一市場と扱われている空港分類に従っている．

れはDB1Aから収集されたものである．DB1Aは，航空会

各都市については，主要都市圏（PMSA，近隣地域への社届出の米国国内運航データベースであり，実売チケット

強い社会的・経済的リンクを持つ，都市化された1つある運賃とそれらを購入した旅客数の中から10％のサンプル

いは隣接する郡）の人口データを使用した．コストと人口を無作為に抽出したものである．これにより，例えばマイ統計データもまた，1998年のデータである．主な連続変

レージにより得られた「価格0の航空運賃」
と，
これを得た

数の記述統計は表─1に示される．

旅客は省略される．なお，複占市場で10％の市場シェアを持っていなかった航空会社と，3社以上による寡占市■表―1

連続変数の記述統計場において5％のシェア以下の航空会社を不定期便ある

旅客数（年間，人）

いは自己輸送便とみなして省略した．DB1AにおいてXX

運賃（1998年米ドル）と示されたICAOコードを持たない航空会社（データ集計時点でICAOデータに反映されていない新規航空会社）
も省略した．
しかし，市場集中度の計算にあたり，我々は市場シェアが上述のシェアの条件を満たしている限りにおいて，航空

平均人口（人）所得（1998年米ドル）
市場集中度
距離（陸マイル）

平均

標準誤差

155,010.0
175.3
3,274,440.1
31,907.3
49.8
1,223.0

191,486.3
62.6
1,701,878.1
2,933.5
13.7
804.4

注：市場集中度はハーフィンダール・ハーシュマン指数（独占市場が100）．所得は1
人当たり，人口は出発地・目的地の算術平均値．費用データは，RITA
Transstats, Form 41財務データ17）である．1人当たりの個人所得と人口のデー
タはRegional Accounts Data, Bureau of Economic Analysis18）から取得した．

会社XXの市場シェアを考慮した．
運航データは，6つの大都市エリアの米国の空港とその地域からの出発便で乗り継ぎ客を除いた数値を表し

4──推測的変動項の推定結果ている注10）．対象とした出発便エリアはニューヨークエリ

構造方程式
（11）
式をG2SLSで推定することにより，市場ア（ JFK，
ラガーディア，ニューアーク），
ワシントンDCエリア

また需要の運賃弾力性 η＝−1.544，漸近t値−3.711を得，（ナショナル，ダレス，ボルチモア），
アトランタ・ハーツフィー

3SLSによりη＝−1.756，漸近t値＝−4.277を得た．サンプ

ルド，
ダラスエリア（ダラス・フォートワースとラブ），及びロサ

ル数は405路線である．いずれもクロスセクションデータ

ンゼルスエリア（ロサンゼルス，
ロングビーチ）である．本により推定された航空旅客需要の価格弾力性が−0.53か

稿で用いるデータセットは，本稿の最初に述べたように

19）［1992］の研究によら−1.90の範囲であったOum et al.

180の複占市場，138の3社寡占市場，56の4社寡占市場，

れば許容値である．シミュレーションによって，η＝−1.756

19の5社寡占市場，7の6社寡占市場，及び4の7社寡占を使用するよりも，η＝−1.544を使用した方が，各航空会

学術研究論文Vol.15 No.3 2012 Autumn 運輸政策研究013

010‐017学術研究̲村上氏:初校 12/10/16 14:40 ページ 014に近い値であるため，ルート限界費用とシステム全体の推測的変動項の先細り効果を推定するにあたり，G2SLSによって得られた結果を使用する．なお，需要関数の自由度修正済決定係数はG2SLS＝0.458，3SLS＝0.441，疑似

1
航空会社の市場シェア

社の推測的変動項が理論的な間隔（つまり，ν ∈［−1，L−1］

0.8
.8
0.6
.6
0.4
.4

供給関数の場合はG2SLS＝0.430， 3SLS＝0.218であった．表─2は2.2節（10）式をNLLS（非線形最小2乗法）
に

0.2
0.2
−1.5

−1

−0.5

0

0.5

1

1.5

推測的変動項より推定した結果である．

■図―1

推測的変動項と市場シェアの分布（複占のケース）

表─2によれば，限界費用のテーパー効果は0.271であり，
これはOum et al.［1993］とBorenstein［1990］の中間
これは5％水準で ν＝0であるという帰無仮説によって棄却されない．従って，米国航空市場におけるLCC参入後の競争はクールノー競争であるとみなされる．

係数

標準誤差

0.271

0.097
0.030
対数尤度＝−6,454.86，n＝1,163
ˆ 2＝3,875.70−0.053

統計量

0.8
.8
0.6
.6
.4
0.4
0.2
0.2

非線形擬似供給関数の推定結果

−1.5

P−値
0.000
0.075

図─1，2，及び 3 は，複占，3 社寡占，及び 4 社寡占のケースについて，少なくとも20％の市場シェアを有する各航空会社の推測的変動項分布を示す．
数字は，推測的変動項の値が主に0付近に分布し，航空会社の市場シェアが8割近くになった場合でも，多くの企

■図―2

−0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

推測的変動項と市場シェアの分布（3社寡占のケース）
1
0.8
.8
0.6
.6
0.4
.4
0.2
0.2

−1.5 −1 −0.5

業が相手の供給競争行動の如何にかかわらず自らの輸送量を決定するクールノー競争を行っていることが分かる．

−1

推測的変動項

航空会社の市場シェア■表―2

航空会社の市場シェアに位置する．推測的変動項の全体平均は−0.053であり，

1

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

推測的変動項■図―3

推測的変動項と市場シェアの分布（4社寡占のケース）

一方で，市場シェアが低く，かつ推測的変動が大きい場合の解釈としては，以下のような現象が起こっていると説

るいは3社寡占の場合には，共謀独占が行われていると明できる．すなわち，突出して大きなシェアを持たない航（横軸の値がも解釈される事例が比較的多く観察される

空会社が，自らの輸送量化に呼応し，空港の容量に余裕

それぞれ1と2）．その一方で，4社寡占となると，共謀独占がある限り互いに輸送量を増加し続ける事例があることが行われている事例（横軸の値が3となる場合）
はほとんを物語っている．

ど観察されない．これはMason et al.
［1992］の，「異質な

これとは逆に，シェアが低い会社が供給量を増加させると，シェアの高い航空会社の供給量が減少するパターン

企業が多いほど共謀的均衡に達するまでに時間を要する」という主旨の研究結果と整合的である．

も散見される（図─1〜3の推測的変動が−0.5から0に至

また，図─4は，各航空会社の推測的変動項の平均値

る付近の分布を参照）．これは市場全体の規模が限られ（四角形のプロット）と，
その95％信頼区間を示す．菱形はることにより，航空会社同士で，互いに供給量を増加させ信頼区間の下限，三角形は上限をそれぞれ表している．

ることで，激しいシェア獲得競争が起こり，シェアの高い航これによると，ノースウエスト航空を除くほとんどのFSC

空会社の輸送量が，ライバル企業との競争でシェアを失う

は，「ライバル企業は自らの輸送量増加に対して同調的に（シェアの低い航空会社が，シェアの高い航空会社の輸送輸送量を増加させる」と予測しており，相互にクールノー競

量が減少する）と予測しているような状況であると考えら

争よりもやや共謀に近い関係にあると考えている．

れる．

サウスウエスト航空が基幹空港に参入した場合，
ライバ

以上のように，シェアの如何にかかわらず，最も頻繁にルの FSC はサウスウエスト航空の輸送量を意識しない見られる航空競争はクールノー競争，あるいはそれに近い

クールノー戦略をとると予想している一方で，サウスウエス

タイプの市場成果をもたらす競争である．また，複占，あト航空が第2空港に参入した場合には，
サウスウエスト航014

運輸政策研究 Vol.15 No.3 2012 Autumn

学術研究論文010‐017学術研究̲村上氏:初校 12/10/16 14:40 ページ 015

空自身はFSCがより共謀的に自らと歩調を合わせるようにり，FSC，LCCともに，自らの供給量増加が相手の輸送量

輸送量を増加させると予測する．これはFSCとサウスウエ

を減らすであろうという，熾烈な輸送量シェア獲得競争をスト航空が「棲み分け」
により，共に競争を回避するような予測していると考えられる．同様の傾向が複数のLCCが状況に至っているとも解釈できる．図─4には掲載してい存在するワシントンDCエリアでも観察される．こちらでは，ないLCCでは，例えばエアトランの基幹空港における推測

航空会社は相互にクールノー競争を予測している．

的変動は0.761（95％信頼区間は0.328，
つまりクールノー競その他の基幹空港では，航空会社は相互にクールノー

争よりはやや独占力が強い値），
アメリカ・ウエスト航空の競争よりも共謀的な供給行動を相互に予測している．ダ

場合はそれぞれ−0.204（0.949，
クールノー競争であるとい

ラス・ラブ空港においても，
サウスウエスト航空は基幹空

う帰無仮説を棄却できない値）である．エアトランの場合

港におけるFSCの行動を，95％信頼区間の下限が0を含は1996年に全損事故を起こしたバリュージェットと合併しむ点において，
ごく一部のケースでクールノー競争的であた直後で，同社の企業イメージ低下のためにFSCが競争ると予測しているけれども，全般的にはほぼ共謀的行動

相手として脅威と感じておらず，大規模な競争を仕掛けずをとると予測している．

強い価格決定力を行使したからであると解釈できる．一図─6は，LCCとFSCが，互いに最も相手航空会社が競方，
アメリカ・ウエスト航空の場合は，
サウスウエスト航空の争的であると予測するロサンゼルスエリア空港における，場合と同様，
ライバルであるFSCはアメリカ・ウエスト航空

各航空会社の推測的変動項の平均値と95％信頼区間のがさほど激しい運賃競争をしないと予測していたのに対

値を示す．

し，
アメリカ・ウエスト航空側はFSCが自らの参入とは無関
係に輸送量を決定すると考えていたと思われる．

平均値では，FSCの推測的変動項は，
トランスワールド
航空を除けばクールノー競争のレベルよりも低くなってい図─5は平均的な推測的変動項と，以下の空港から出る．特にアメリカン航空，
コンチネンタル航空，ユナイテッド

発する航空会社（抜粋）についてのその95％信頼区間を

航空，及びUSエアウェイズは統計的に見てクールノー競争

示す．図─4同様，三角形プロットと菱形プロットはそれぞより下の推測的変動値を示しており，相互に激しいシェア

れ，推測的変動項の95％信頼区間の下限と上限を意味

獲得競争を予想していると言える．その一方で，
アメリカ・

する．

ウエスト航空とサウスウエスト航空について言えば，推測

複数のLCCが存在するロサンゼルス国際空港での推測的変動項はFSCのそれよりも僅かに高く，統計的にはクー的変動項は，他の空港より低いことは明らかである．つまルノー競争の値となっている．これらの数値は，FSCがライバル企業を競争的とみなす一方で，LCCはライバルの

1.5

競争行動をやや緩い目に予測しているということを示唆する．図─4との対比でいえば，
サウスウエスト航空がロ
サンゼルスのような基幹空港に参入した場合には，同社
0.5はライバルのFSCが統計的にみてクールノー競争を予測するという点において一致している．
W
IN
1
W
IN
2

U
S

U
A

TW

W

L
D

N

−0.5

CO

0
AA

推測的変動項

1

航空会社
注：AA（アメリカン航空），CO（コンチネンタル航空），DL（デルタ航空），NW（ノー
スウエスト航空），TW（トランスワールド航空），UA（ユナイテッド航空），US（US
エアウェイズ），WN1（基幹空港におけるサウスウエスト航空），WN2（第2空港におけるサウスウエスト航空）．
■図―4

航空会社別推測的変動項と信頼区間

図─4〜図─6から総じて言えることは，LCCがFSCの操業する基幹空港に参入した場合には，両タイプの企業
とも，動態的に厳しい競争を予測する一方，LCCが第2空港に参入する場合には，LCC，FSCともに，比較的緩い競争を予測する，ということである．

0.8
1

推測的変動項

0.4
0.2
0
−0.2

ATL ORD MDW DFW DAL LAX

NY WDC

下限（95％）
平均
上限（95％）

−0.4
−0.6
空港

推測的変動項（LAX）

0.6

0.5
0
AA

CO

DL

HP

NW TW

−0.5

UA

US WN

下限（95％）
平均
上限（95％）

−1
−1.5
航空会社

注：ATL（ア ト ラ ン タ ），ORD（シ カ ゴ ・オ ヘ ア ），MDW（シ カ ゴ ・ミ ッ ド ウ ェ ー ），DFW（ダラス・フォートワース），DAL（ダラス・ラブフィールド），LAX（ロサンゼルス，ロングビーチ平均），NY（JFK，ラガーディア，ニューアークの平均）並びにWDC（ワシントン・ダレス，ロナルド・レーガン，ボルチモア平均）．

注：注：AA（アメリカン航空），CO（コンチネンタル航空），DL（デルタ航空），HP（アメリカ・ウエスト航空），NW（ノースウエスト航空），TW（トランスワールド航空），
UA（ユナイテッド航空），US（米国エアウェイズ），WN（サウスウエスト航空）
．

■図―5

■図―6

学術研究論文出発空港別平均推測的変動項と信頼区間

ロサンゼルスにおける各航空会社の平均推測的変動項

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5──結論と政策的インプリケーションに向かうであろう．
一方，消費者の選択の幅を考慮する，あるいは消費者

本稿で明らかにされた推測的変動項による航空会社の「Willingness to pay」に応じたサービスを航空産業がの競争パターンを整理すると以下のようにまとめられる．

供給することが望ましいのであれば，LCCとFSCを共存さ

航空会社のシェアの大小にかかわらず，航空会社間のせる方法も考えられる．LCCが基幹空港に参入する方が競争は，
クールノー型競争の市場成果，あるいはそれに近第2空港に参入する場合よりも消費者余剰を増加させう

い市場成果をもたらす競争を展開することが多い．

るのは，これまでの議論の経緯から明らかである．なお

また，4社寡占のように，比較的競争相手の多い市場でかつFSCを存続させるのであれば，例えば基幹空港におは，4社が共謀的な行動をとることはほとんどあり得ない．

けるLCC専用ターミナルの建設は，ある意味政策の帰結に

また市場の規模の大きさにより，規模が十分大きな場合成りうる可能性がある．以下この議論を本稿の政策展望には，推測的変動は0よりもややプラス，
つまりクールノー

とする．

競争か，
ややそれより共謀に近い値を，逆に規模に限りがLCC専用ターミナルの建設によって，基幹空港内におけある，例えば混雑空港での競争の場合には0よりもややマるLCC対FSCの競争が，あたかもそれらの航空会社の基

イナス，
つまりクールノー競争かやや完全競争均衡に近い

幹空港と第2空港間の競争のような市場の棲み分けの効値をとる．

果を持つと思われる．それにより両タイプの航空会社の

またLCCが第2空港に参入した場合には，LCCはFSC

共存は，通常の基幹空港における激しい競争の場合よりがクールノー競争よりも共謀的な行動をとると予測するのも実現可能性が高いと考えられる．一方で，LCCとFSCのに対し，同一の基幹空港に参入している場合には，LCC

競争が，基幹空港と第2空港間の競争の場合よりも近接しは，FSCがクールノー競争を行うと予測する．この傾向はて 行 わ れ るた め，
ちょうど 従 来 の 基 幹 空 港 に お ける

FSCについてもほぼ同じで，LCCが第2空港に参入した場

LCC−FSC競争と，基幹空港−第2空港間のLCC−FSC競合，FSCはライバルがクールノー競争よりも共謀的な行動

争の中間的な経済厚生水準が，FSCを存続させつつ達成をとると予測する．しかし同一基幹空港にLCCが参入したできると考えられる．いわば，第2空港を必要とせずに場合には，FSCはLCCの競争行動を過敏に意識し，
クール

LCCとFSCの両方が持続可能となり，かつ基幹空港−第2

ノー競争よりもやや完全競争寄りの市場成果となる傾向

空港間のLCC−FSC競争よりも経済厚生水準の改善が行がある．

われると思われる．この基幹空港内の棲み分けの効果を

このような結果を考慮すると，消費者余剰を増進する

計測することを，
今後の実証的研究の課題としたい．

観点からは，LCCがFSCの基幹空港に参入する方が，LCC
が第2空港に参入するよりも望ましいと言える．その方が，謝辞：本稿の査読に当たっていただき，有為なコメントを互いに相手に対して競争的な行動をとると判明したから頂戴した匿名の諸先生方に記してお礼申し上げます．

である．
し かし な が ら産 業 の 持 続 可 能 性 を 考 慮 すると，
20）
ではLCCとの競争により，総余剰は大Murakami［2011］

注＊本稿は神戸大学経営学研究科ディスカッションペーパー2012・23を加筆・修正したものである．

幅に増加するものの，FSCに損失が発生する注11）．この状

注1）Clay and Troeskin［2003］
は，19世紀のウィスキー製造業のデータを用いて態が長期的に継続すれば，FSCの存続は危ぶまれる．

注2）2社以上のFSCと2社以上のLCCのケースもある．この場合にも，同様に一21）によると，FSCとLCCはサービスの差
Fu et al.［2011］

別化を図ることで互いに棲み分け，市場が分離した結果，
FSCがLCCと棲み分ける場合はLCCが近隣に存在するにもかかわらず，競争が抑制される注12）．
競争促進により消費者余剰を増進する観点からは，このように棲み分けに成功したFSC市場にも競争施策を導いるけれども，今日の競争行動分析に適用可能とする例である．
般性を失うことなく推測的変動項を導き出すことができる．
注3）Brander and Zhang［1990］，pp. 572-575，Brander and Zhang［1993］，pp.
417-420，及びOum et al.
［1993］，pp. 175-178を参照．
注4）Armantier and Richard［2003］，pp. 468-469.
注5）Oum et al.
［1992］の企業別価格弾力性を市場別価格弾力性に集計する方法を参考にせよ．
注6）Bresnahan［1989］，p. 29.
注7）Corts［1999］，p. 299．
注8）
Fisher and Kamerschen［2003］，p. 234．

入する必要があろう．結果として，FSCの撤退，あるいは

注9）Fageda［2006］，pp. 388-395.

LCCがFSCを買収する等の事態が発生することも考えら

注10）
本稿では基本的に接続便 については排除した．LCCはハブ＆スポーク
システムを構築しないためである．接続する市場を有するFSCとLCCが競合れる．このような場合，LCCのみが市場を占拠し，LCCにしているケースがほとんどないからである．

よる独占が発生するかもしれない．そこで，あくまでLCCが

注11）Murakami［2011］，pp. 311-313を参照せよ．

適正な運賃を設定した上で，隣接のFSC市場に参入する

注12）Fu et al.［2011］，pp. 298-304を参照せよ．

限りにおいて，経済厚生水準は少なくとも改善される方向
016

運輸政策研究 Vol.15 No.3 2012 Autumn

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（原稿受付2012年5月14日）

344-365.

An Empirical Analysis of Inter-firm Rivalry between U.S. LCC and FSC: Estimation of Conjectural Variation Using Crosssectional Data
By Hideki MURAKAMIThis paper empirically examined inter-firm rivalry between U.S. LCCs and FSCs by using domestic cross-sectional data of 1998. The
fashion of competition was measured by computing conjectural variation of each carrier. Our results are that (1) the competition
was close to Cournot fashion, regardless of carriers’ market shares or characteristics, (2) carriers behaved more optimistically when
LCCs entered remote airports than when they entered primary airports, and (3) FSCs sensitively responded to LCCs’ outputadjusting behaviors when LCCs operated nearby. Our policy implication is that direct competitions between LCCs and FSCs willmore improve market welfare than indirect competitions.
Key Words : LCC, U.S. domestic airline industry, oligopolistic competition, conjectural variation, econometric analysis

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