2012-23
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－村上英樹

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－
村上英樹，MURAKAMI Hideki，神戸大学大学院経営学研究科
アブストラクト：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

1－分析の視角

推測的変動を用いて競争行動を明らかにした初期の代表的な分析としては，第Ⅰ章でも言及した通り，Iwata

本章では，LCC（Low-cost carrier, 以下 LCC）と[1979]1), Applebaum [1982]2), and Bresnahan [1981]3),

FSC(Full Service Carrier, 以下 FSC)の競争行動形態

同[1989]4)があげられる．そして，この手法を航空産業

を，推測的変動を用いて分析する．対象とする市場は，の分析に適用した研究としては Brander and Zhang

既存研究が複占市場に限定した分析を行っているのに[1990]5)以下の諸研究である．これらの先行研究は，ク

対し，本章では複占を含め，さらに多くの企業を含んだ

ロスセクションデータを用いて行われ，市場は複線市場

巨大市場に至るまでの分析を試みている．主な着眼点はに限定，かつ航空会社の規模も同等のものを選んでいる．

以下のとおりである．

本研究では市場規模を複占またはそれ以上の企業が存(1)単年度で見た場合に，一般的に LCC がどのような形在する寡占市場とし，航空会社も LCC と FSC という異な態で競争を行うのか(クールノー，ベルトラン，完全競る企業間の競争に着目していることが特徴である．
データはやや古いけれども 1998 年のものを利用した．

争，あるいはこれらの中間形態)．また，LCC と対抗する FSC の競争形態はどのようなものか．

その理由は，1990 年代のデータを用いた LCC の参入に

(2)市場規模別，空港別，並びに航空会社の形態別（LCC

よる市場成果の分析は存在するものの，推測的変動を用か FSC か)で競争形態は異なるのか．

いた競争行動分析は行われていないからである．近年の(3)分析結果から得られる政策的インプリケーションはデータを用いた分析を進める上でも，LCC が今日のよう

どのようなものか．

に多様化しておらず，近距離便運航に特化し，純粋に低次節では，推測的変動を導出する理論を確認した上で， 費用を低運賃・ノーフリル・サービスに反映させていた推測的変動を導出する計量経済モデルを構築するとと時代の分析を行い， それを今日のデータを用いた分析

もに，推測的変動により競争の程度を測る点での問題点のベンチマークとして利用することも，例えば Clay

を整理する．第３節ではデータセットに関して説明を行and Troeskin [2003]6)の研究にあるように重要であると考い，第４節では推測的変動を導出し，上記(1)，(2)に関える．注 1)する分析を行う．最後に第５節では，本論文のまとめを

詳細を述べれば，現在ではジェットブルーなど多くの行った上で政策的なインプリケーションを提示する．

LCC が近距離のみならず中距離路線にも参入している．
またノーフリル・サービスではなく，制限付きの，ある

2－推測的変動に関する理論及び計量経済モデル

いは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．

2.1

本節の流れ

このような状況で，低費用化が運賃に以前と同じように

1

反映されているかはもちろん重要な課題ではあるけれ

以下の式が得られる：

ども，このような新たな LCC の行動と，純粋な LCC の行 iL
p Qi
 pi  qiL i
 MCiL  0
LQi qiLqi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． Ⅴ－１における着眼点をさらに詳述す(3)

ると，この章における分析の貢献は以下のようにまとめ
次に，推測的変動項を(4)及び(5)と定義する：

られる．
(1) 複占市場とともに，複数の航空会社を備えた独占

 im 

市場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な産業をカバーする．21 あるうち 9 社が LCC でd q k 1  qij  (m  k )
m  i
dqi
(4)

あった航空会社の企業間闘争を分析する．
(2) 航空会社の非対称コスト構造のアイデアをモデル

 ij 

化することによって，空港特有の推測的変動項，及び航空会社特有の推測的変動項を計算する．



d
 qik
dq ij



(3) LCC 自身の容量拡大と連続的航空運賃割引の影響(5)だけでなく，これらのフルサービス航空会社の容量と運(3)に(4)と(5)をそれぞれ代入すると，以下の(6)及び(7

賃への影響も推定する．

式)が得られる：(4) この分析のための例数は少ないがが，LCC の市場

 ik
p
 pi  qik i 1   vik 1   i j
k
Qi
qi



参入後の運賃の変化を，航空会社容量拡大行動の側面か
ら調べる．



 MCik  0(5) LCC 新規参入 1～2 年目のアウトプットと運賃の変(6)化を調べる．
(6) 以前の研究では，消費者余剰にのみ焦点を当てて

 i jj p i1  vij  MCi j  0

p

q
i
i
j
Qi
qi



いたのに対し，ここでは全体の余剰を導出する．
以下，本節では推測的変動項の導出と学説の検討を行



(7)

う．
k

2.2

ここで， MCi

推測的変動項の導出

 MCi j と定義する．

式(6)は FSC の一階条件であり，(7)は LCC のそれであ以下では推測的変動項を推定するため，路線データとる．例えば推測的変動項(4)は，航空会社ｋのアウトプ

航空会社別データの両方のデータセットを使用する．航ット限界の変化に対する他の航空会社(他の FSC+航空

空会社別データセットでは，１社の LCC を有するｎ企業

会社ｊ)のアウトプット限界の変化を示す．これら全て

注 2)のケースを想定して推測的変動項を導出する．

路線が同じ方向に同じ割合で変動する場合，これは共謀行為

i の市場アウトプットは次のように表される．
n 1という値をとる．推測的変動項が 0 である場合，(6)とnQi   q  qi   qk 1を意味し，完全に共謀が達成された場合は企業数 L－１

k
i

j

L 1

L
i

(7)は，クールノー競争の一階条件に相当する．また推測的変動項が－1 の場合，運賃は限界費用に等しくなる．

( j  k , k  1,  , n  1, L  1,  , n )式(4)と(5)から，LCC が，｢FSC が LCC よりも共謀的に行(1)
上付き文字ｋは FSC を表し，ｊは LCC を表す．各航空会

動すること｣を想定している場合，LCC の推測的変動項
は，FSC のそれよりも大きくなることが推察される．

社の利潤関数は以下のように表される．

Brander and Zhang[1990], 同 [1993]7), Oum et iL  qiL pi Qi   TCiL qiL 

al.[1993]8)の研究にあるように，式(6)及び(7)は，路線ごとの航空運賃需要  i  の弾力性と，各航空会社の

(2)

 

なお，LCC の総費用は，FSC のそれを常に下回るので，

L

市場シェア si を使用することで，(8)式のように変形

TC ik   TC i j  である．(2)の１階条件を適用すると

できる．

2

p  MC    1
v 
L
i

L
i

i

pi

s

形推定することで導出できる．(9)式に(10)式で推算された  を代入することによって，おおよその路線別限

i
L
i

(8)

界費用を得ることができる．
また，需要 の(正の)路線別の価格弾力性も不明であ(8)式からは，市場シェアが等しければ，LCC の推測る．従って，マーシャル型需要関数を推定し，厳密な手的変動項は FSC のそれよりも大きな値をとることが推法でηを導出する必要がある．ここで必要とされる需要察される．例えば，市場の航空運賃が FSC の限界費用にの運賃弾力性は路線単位の平均値であって，各航空会社

 MCi j と定義してい別の需要の運賃弾力性ではない．この場合，疑似供給関るため，FSC の推測的変動項はゼロとなり，LCC の推需要の価格弾力性を輸送量シェアで加重平均して路線

測的変動項は FSC のものより大きい．また，航空会社

別の運賃弾力性を求めることも可能である．注 5)k等しい場合，我々は(7)式で MCi

数と航空会社別需要関数を同時推定し，得られた企業別がサービスを差別化して，それぞれのマーケットが切り

本稿では，以下の路線別需要関数：

離され，独占状態に近づくにつれ，LCC と FSC の推測

輸送量＝f（路線平均運賃，一人当たり所得，路線距離，

的変動項はともに大きな値になるであろうことも示唆

O／D 加重平均人口，市場規模ダミー変数）
(11)

される．
(8)式の変数とパラメータに関して言えば， p i と s

Li並びに路線別疑似供給関数：
路線平均運賃＝ｆ（輸送量，路線距離，市場集中度，についてはすでに情報があるが，各航空会社の限界費用と路線別の運賃弾力性は不明である．従って，推測的変動項を計算するために，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

限界費用の分散，LCC が基幹空港に参入した場合のダ
ミー変数，LCC が第２空港に参入した場合のダミー変数）

Lる必要がある． v i を得るためには，まず各航空会社の(12)

路線別限界費用を(9)式のように定義し，導出する．

からなる構造方程式を G2SLS 並びに 3SLS で推定した．

 Dist i 
MC  AC  Dist i
L AFL L
i

L

需要関数は通常のマーシャル型であり，疑似供給関数
は Dresner et al.[1996]13)に倣い，２種類の LCC ダミ(9)ー変数を導入している．市場集中度はハーフィンダーL

ここで， AC は航空会社 L の会社全体レベルの平ル・ハーシュマン指数を用いている．

L

均費用であり， Dist i が路線 i の距離， AFL が航空会
社 Ｌ の 年 平 均 飛 行 距 離 で あ る ． 注 3) Caves etal.[1984]9)，及び Fischer and Kamerschen[2003]10)によると，総費用関数は疑似凹状(quasi-concave)である．
従って，総費用関数から得られる限界費用関数(9)式の は[0,1]の間に位置する．  がゼロの場合，航空会
社の限界費用は距離に比例するが，  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，  は0.15 ～ 0.67 の 間 に 分 布 す る ． Armantier andRichard[2003]12) は，航空会社の路線別の限界費用は「マイルあたりのコスト」との距離との積にちょうど等しくなると予測する．すなわち，   0 である． 注 4)
Oum et al.[1993]は，  を取得するために以下の(10)式を導入した．この(10)式は，寡占下の擬似逆供給関数であり，航空会社の利潤関数の一階条件から導出される．

AC Dist AFL  Dist   
p 
L 

L

L
i

i

  1   siLi

疑似供給関数における限界費用の分散については，
Mason et al.[1992]14)の研究成果をとりいれたものである．彼らは企業が非対称構造である場合(高コストと低コストなど)，企業が対称的（規模あるいはコストが同一水準）である場合よりも，協調的均衡に到達するまでに長い時間がかかることについて説明しており，それを変数化したものである．彼らの見解に従えば通常はマイナスの値をとる．実際の分析結果でも，係数は－0.026(t=-2.337, 2GSLS の場合)，－0.031（t=-2.838,
3SLS の場合）であり，ともに１％水準で係数＝０の帰無仮説は棄却された．
2.3

推測変動の使用についての議論

推測的変動を求める方法で，市場支配力の推定を行ったFisher and Kamerschen[2003]は，推測的変動項は，Li

静学的には自己の行動に対する競争相手のリアクショ
ンを必ずしも説明していないことを指摘する．例えば，(10)

ワンショット・クールノー競争をモデル化して分析する

市場全体の平均的推測的変動項とλは，(10)式を非線場合に，推測的変動項を推定しようとすれば，企業の短3

期間の競争均衡を説明できるけれども，動態的競争（例

タから無作為抽出した 10％のサンプルで構成される．

えばシュタッケルベルグ型競争）に関しては不明である

運賃データについては，実際に乗客が購入した航空運賃

し，完全競争とクールノー，クールノーと共謀状態とののデータを使用した(これにより，例えばマイレージに間の中間的な値をどのように解釈するに関しては言及より得られた「価格ゼロの航空運賃」と，これを得た旅

していないという問題に直面する．Bresnahan[1989]が客は省略される)．なお，複占市場で 10％の市場シェア

言うように，「推定された推測的変動項は時間の経過のを持っていなかった航空会社と，３社以上による寡占市

中での１つの均衡点と捉え，パラメータを期間内に企業場において５％のシェア以下の航空会社を不定期便あが取った平均的な行動パターンを計測したものとみな

るいは自己輸送便とみなして省略した．DB1A において

注6)

XX と示された ICAO コードを持たない航空会社も省略しして問題はない」という．

つまり，単年度データを用いた場合は，推測的変動項はその年度に航空会社が取た．しかし HERFi の計算にあたり我々は，市場シェアった共謀行動，クールノ-競争，あるいはベルトラン競争などのさまざまな価格・数量戦略の平均的な行動パタが上述のシェアの条件を満たしている限りにおいて，航ーンを表すものであると解釈される．また，

空会社 XX の市場シェアを考慮した．運航データは，６15)「市場支配力の推測的変動項
Corts[1999] の指摘では，つの大都市エリアの米国の空港とその地域からの出発の推定は，深刻な誤解を招く可能性がある．実際には，便で乗り継ぎ客を除いた数値を表している．注 10) 対象

価格－費用マージンの値が共同利潤極大化の価格コスとした出発便エリアはニューヨークエリア(JFK，ラガー

トマージンの値であっても，価格弾力性／市場シェアで

ディア，ニューアーク)，ワシントン DC エリア(ナショ

調整することにより，実際にはより競争的であるようなナル，ダレス，ボルチモア)，アトランタ／ハーツフィ

状況，あるいは競争的な市場も価格弾力性／市場シェア

ールド，ダラスエリア(ダラス・フォートワースとラブ)，で調整を行うことによって，推測的変動項が共謀的な値

及びロサンゼルスエリア（ロサンゼルス，ロングビーチ）

を示してしまう可能性がある」という主旨の批判を行っである．本章で用いるデータセットは，本節の最初に述

注7)

べたように 180 の複占市場，138 の３社寡占市場，56ている．

これらの批判的な指摘を考慮した上で，Fisher andの４社寡占市場，19 の５社寡占市場，７の６社寡占市

Kamerschen[2003]は 推 測変 動の 有用性 を強 調した ．

場，および４の７社寡占市場で構成される．データには，Brander and Zhang[1993]，及びOum et al.[1993]に従FSC が互いに競合するルートとともに，LCC と FSC が競い，彼らは，「推測的変動を，（クールノー型か競争かと合するルートが含まれる．FSC 同士が競合する路線は，いうように）企業の競争分類指標として厳密に取り扱う

LCC と FSC 間の競争の運賃への影響を表すダミー変数のよりも，完全競争から独占的行動まで，市場のパフォー

ベンチマークとして導入されている．

マンスの概略を把握することに役立つパラメータであ
注8)

本論文は，当時の FSC 対 LCC(サウスウエスト航空と

16)

Fageda[2006] はエアトランなど，また「中間コスト航空会社」としてア

また，推測的変動項の動的な機能に問題があることを強メリカ・ウエスト航空など)の競争パターンを分析する．

調することなく，静的な均衡の集合としての推測的変動

選んだ空港の中には，第２空港を持たないアトランタ・項に関して，3SLSで2000年と2001年の半年間(夏と冬)

ハーツフィールドと，第２空港を持つダラスやシカゴなのデータを使用し，需要と擬似供給方程式系を推定する

ど他の空港が含まれる．アトランタはデルタ航空の基幹ことによって，スペインの航空市場の推測的変動項を計空港であると同時にエアトランのベースでもある．またるとみなしうる．」と主張した．

注9)

本論文における我々の分析は，この系列

ロサンゼルス空港は基幹空港であるにもかかわらずの研究に従うものであり，競争のダイナミックな側面に

LCC のシェアが高いという性格を持つ．当時 LCC の運航

ついての議論は含まない．従ってCorts[1999]によってがほとんどなかったニューヨークの３つの空港は，LCC指摘された問題は，ダイナミックな競争を扱わない本論の参入の影響の程度を考察するためのベンチマークサ

では，指摘されたような問題点を回避できると考える．

ンプルとしてデータセットに含まれる．すなわち，これ算した．

ら３つの空港については，LCC 関係のダミー変数が導入

3－データ

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本論文のデータは，航空会社の都市間路線の定期便

しては，DB1A で同一市場と扱われている空港分類に従のデータを用いた．これは DB1A から収集された 1998っている．

年のクロスセクションデータであり，米国国内運航デー

各都市については，主要都市圏(PMSA，近隣地域への4

強い社会的・経済的リンクを持つ，都市化された１つあるいは隣接する郡)の人口データを使用した．コストと表２非線形擬似供給関数の推定結果

人口統計データもまた，1998 年のデータである．主な

係数




連続変数の記述統計は表１に示される．
表１

連続変数の記述統計

標準偏差

P-値

0.271

0.097

0.000

-0.053

0.030

0.075

統 計 対数尤度=-6454.86,

n=1163

ˆ =3875.70

平均

標準誤差

旅客数

155,010.0

191,486.3

運賃

175.3

62.6

図１，２，及び３は，複占，３社寡占，及び４社寡占

平均人口3,274,440.1

1,701,878.1のケースについて，少なくとも 20％の市場シェアを有

所得31,907.3

2,933.5

する各航空会社の推測的変動項分布を示す．横軸は推測

集中度

49.8

13.7

的変動項，縦軸は航空会社の市場シェアである．数字は，距

1,223.0804.4

推測的変動項の値が主にゼロ付近に分布し，航空会社の量

2注）航空運賃と所得は，1998 年時点の米ドルである．所得は市場シェアが８割近くになった場合でも，多くの企業が１人当たり，人口は出発地・目的地の算術平均値．費用デー

相手の供給競争行動の如何にかかわらず自らの輸送量

タは，RITA Transstats, Form 41 財務データを決定するクールノー競争を行っていることが分かる．

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,

図１

Bureau of Economic Analysis18)から取得した．

推測的変動項の市場シェアと分布(複占のケー

ス)
４－推測的変動項の推定結果
構造方程式(11)式を G2SLS で推定することにより，市場需要の運賃弾力性  1.544 ，漸近ｔ値－3.711 を得，また 3SLS により  1.756 ，漸近ｔ値＝－4.277を得た．サンプル数は 405 路線である．いずれもクロスセクションデータにより推定された航空旅客需要の価格弾力性が－0.53 から－1.90 の範囲であった Oum etal.[1992]19)の研究によれば許容値である．シミュレー
シ ョ ン に よ っ て ，   1.756 を 使 用 す る よ り も ，

一方で，市場シェアが低く，かつ推測的変動が大きい  1.544 を使用した方が，各航空会社の推測的変動

場合の解釈としては，以下のような現象が起こっている

項が理論的な間隔(つまり，   1, L  1 )に近い値でと説明できる．すなわち，突出して大きなシェアを持たあるため，ルート限界費用とシステム全体の推測的変動に余裕がある限り互いに輸送量を増加し続ける事例が項の先細り効果を推定するにあたり，Ｇ2SLS によってあることを物語っている．



ない航空会社が，自らの輸送量化に呼応し，空港の容量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,数の場合は G2SLS=0.430,

図２

3SLS=0.441，疑似供給関

推測的変動項の市場シェアと分布(３社寡占のケース)

3SLS=0.218 であった．表２

は本章(10)式を NLLS により推定した結果である．
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]の中間に位置する．推測的変動項の全体平均は－0.053 であり，これは 5％水準で  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．

5

ルタ航空；NW，ノースウエスト航空；TW，TWA；UA，ユナイテ

これとは逆に，シェアが低い会社が供給量を増加させッド航空；US，米国エアウェイズ；WN1，基幹空港におけるサ

ると，シェアの高い航空会社の供給量が減少するパター

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ンも散見される（図１～３の，推測的変動が－0.5 から

空．

ゼロに至る付近の分布を参照）．これは市場全体のパイが限られることにより，航空会社同士で，互いに供給量

また，図４は，各航空会社の推測的変動項の平均値（四を増加させることで，激しいシェア獲得競争が起こり，角形のプロット）と，その 95％信頼区間を示す．ひしシェアの高い航空会社の輸送量が，ライバル企業との競形は信頼区間の下限，三角形は上限をそれぞれ表してい争でシェアを失う（シェアの低い航空会社が，シェアおる．これによると，ほとんどのノースウエスト航空を除高い航空会社の輸送量が減少する）と予測しているようく FSC は，｢ライバル企業は自らの輸送量増加に対してな状況であると考えられる．

同調的に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争よりもやや共謀に近い関係にあると考図３えている．サウスウエスト航空は，基幹空港に参入した

推測的変動項の市場シェアと分布(4 社寡占のケ

場合，ライバルの FSC はサウスウエストの輸送量を意識ース)

しない戦略をとると予想している一方で，自らが第２空港に参入した場合には，サウスウエストは FSC はより共謀的に自らと歩調を合わせるように輸送量を増加させると予測する．これは FSC とサウスウエストが｢棲み分け｣により，共に競争を回避するような状況に至っているとも解釈できる．
図５は平均的な推測的変動項と，以下の空港から出発する航空会社（抜粋）についてのその 95％信頼区間を示す．
以上のように，シェアの如何にかかわらず，最も頻繁に見られる航空競争はクールノー競争，あるいはそれに

図５

出発空港別平均推測的変動項と信頼区間近いタイプの市場成果をもたらす競争である．また，複0.8
Conduct Parameter

占，あるいは３社寡占の場合には，共謀独占が行われているとも解釈される事例が比較的多く観察される（横軸の値がそれぞれ１と２）．その一方で，４社寡占となると，共謀独占が行われている事例（横軸の値が３となる
場 合 ） は ほ と ん ど 観 察 さ れ な い ． こ れ は Mason et

0.6
0.4
0.2
0
-0.2

ATL

ORD

MDW

DFW

DAL

LAX

NY

WDC

LB(95%)Ave.
UB(95%)-0.4-0.6

al.[1992]の，｢異質な企業が多いほど共謀的均衡に達す

Airports

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．
ただし，ATL(アトランタ)，ORD(シカゴ·オヘア)，
図４

MDW(シカゴ・ミッドウェー)，DFW(ダラス・フォートワ

航空会社別推測的変動項と信頼区間ース)，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 WAS(ワシントン·ダレス，ロナ
ルド・レーガン，ボルチモア平均)である．図４同様，
三角形プロットと菱形プロットはそれぞれ，推測的変動
項の 95％信頼区間の下限と上限を意味する
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，他の空港より低いことは明らかである．
つまり，FSC，LCC ともに，自らの供給量増加が相手の輸送量を減らすであろうという，熾烈な輸送量シェア獲

注）AA，アメリカン航空；CO，コンチネンタル航空；DL，デ

6

得競争を予測していると考えられる．同様の傾向が複数

また，４社寡占のように，比較的競争相手の多い市場の LCC が存在するワシントン DC エリアでも観察される．

では，４社が共謀的な行動をとることはほとんどあり得

こちらでは，航空会社は相互にクールノー競争を予測しない．また市場のパイの大きさにより，パイに余裕があている．

る場合には，推測的変動はゼロよりもややプラスの値を，

その他の基幹空港では，航空会社は相互にクールノー

逆にパイに限りがある，例えば混雑空港での競争の場合競争よりも共謀的な供給行動を相互に予測している．ダにはゼロよりもややマイナスの値をとる．

ラス・ラブ空港においても，サウスウエスト航空は基幹

また LCC が第２空港に参入した場合には，LCC は FSC

空港における FSC の行動を，一部クールノー的であるとが比較的緩い競争を行うと予測するのに対し，同一の基予測しているけれども，ほぼ共謀的行動をとると予測し

幹空港に参入している場合には FSC がより競争的に行ている．

動すると予測する．この傾向は FSC についてもほぼ同じ

図６は，LCC と FSC が，互いに最も相手航空会社が競で，LCC が第２空港に参入した場合，FSC はライバルと争的であると予測するロサンゼルスエリア空港におけの競争が緩いと予測する．しかし同一基幹空港に LCC

る，各航空会社の推測的変動項の平均値と 95％信頼区が参入した場合には，FSC は LCC の競争行動を過敏に意

間の値を示す．平均では，FSC の推測的変動項は，TWA

識する傾向がある．一方，同一空港に LCC が参入した場を除けばクールノー競争のレベルよりも低くなってい

合でも，LCC 自体は，FSC がさほど激しいシェア獲得競る．つまり，相互に激しいシェア獲得競争を予想してい争を仕掛けてこないと予測する．

ると言える．一方，アメリカ・ウエストとサウスウエス

このような結果を考慮すると，消費者余剰を増進する

トについて言えば，推測的変動項は FSC のそれよりも僅観点からは，LCC が，FSC の基幹空港に参入する方が，かに高い．この数値は，両企業は直接的競争を行うライLCC が第２空港に参入するよりも望ましいと言える．そバルである FSC が共謀的に行動することを予測していの方が，互いに相手に対して競争的な行動をとると判明

るということを示唆する．

したからである．
しかしながら産業の持続可能性を考慮すると，

図６

Murakami[2011]20)では LCC との競争により，総余剰は大ロサンゼルスにおける各航空会社の平均推測的幅に増加するものの，FSC に損失が発生する．注 11) こ

変動項
Conduct Parameter at LAXの状態が長期的に継続すれば，FSC の存続は危ぶまれる．
1

Fu et al.[2011]21)によると，FSC と LCC はサービス0.5の差別化を図ることで互いに棲み分け，市場が分離した

0
AA

CO

DL

HP

NW TW

UA

US

-0.5

WN

LB(95%)Ave
UB(95%)

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)-1競争促進により消費者余剰を増進する観点からは，こ-1.5のように棲み分けに成功した FSC 市場にも競争施策を

Carrier

導入する必要があろう．結果として，FSC の撤退，ある
いは LCC が FSC を買収する等，LCC のみが市場を占拠す
つまり，LCC が，FSC の操業する基幹空港に参入した

ることになりうるかもしれない．経済厚生を最大化する

場合には，両方タイプの企業とも，激しい競争を予測すには，これがファーストベストであろう．

る一方，LCC が第２空港に参入する場合には，LCC，FSC

一方，消費者の選択の幅を考慮する，あるいは消費者

ともに，比較的緩い競争を予測する．

の｢Willingness to pay｣に応じたサービスを航空産業が供給することが望ましいのであれば，LCC と FSC を共存

５－結論と政策的インプリケーションさせる方法も考えられる．LCC が第２空港に参入する場
合よりも消費者余剰を増加させ，かつ FSC を存続させる

本章で明らかにされた推測的変動項による航空会社のであれば，例えば基幹空港における LCC 専用ターミナの競争パターンを整理すると以下のようにまとめられルの建設は，ある意味政策の帰結に成りうる可能性がある．

る．LCC 専用ターミナルが設置された基幹空港における航空会社のシェアの大小にかかわらず，航空会社間のFSC 対 LCC 競争と，LCC が第２空港に棲み分ける場合の競争は，クールノー型競争の市場成果，あるいはそれに

FSC 対 LCC 競争において，どちらがより経済厚生水準を近い市場成果をもたらす競争を展開することが多い．

改善するかが，今後の実証的研究の課題である．

7

注
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．
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 andZhang[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 6)

Bresnahan[1989], p. 29.

注 7)

Corts[1999], p.299．

注 8)

Fisher and Kamerschen[2003], p.234．

注 9)

Fageda[2006], pp.388‐395.

注 10)

本論文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 が競合しているケースがほとんどないからである．
注 11)
Murakami[2011], pp.311-313 を参照せよ．
注 12)

Fu et al.[2011],pp.298-304 を参照せよ．

[2012.6.6 1090]

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．
11) Borenstein, S. [1990], “Hub and high prices: Airport

参考文献

dominance and market power in the U.S. airline industry,”
RAND Journal of Economics, Vol.20, pp.344-365.

1) Iwata, G. [1974], “Measurement of conjectural variation in

12) Armantier, O, and O. Richard [2003], “Exchanges of costoligopoly,” Econometrica, Vol.42, pp.947-966.

information in the airline industry,” RAND Journal of2) Applebaum, E. [1982], “The Estimation of the degree of

Economics, Vol.34 No.3, pp.461-477.

oligopoly power,” Journal of Econometrics 19, 287-299.

13) Dresner, M., J. S. C. Lin, and R. Windle [1996], “The impact

3) Bresnahan, T. [1981], “Duopoly models with consistentof low-cost carriers on airport and route competition,”conjectures,” American Economic Review, 71, pp.934-945.

Journal of Transport Economics and Policy 30 (3), 309-328.

4) Bresnahan, T. [1989], “Empirical studies of industries with

14)Mason, C.F., O.R. Phillips, C. Nowell [1992], “Duopoly

market power,” In Schmalansee R., and R. Willig,(Eds.),

behavior

The Handbook of Industrial Organization, Vol. II. Elsevier,evaluation,” The Review of Economics and Statistics,

Amsterdam.

LXXIV, pp.662-70.

inasymmetricmarkets:An

experimental

5) Brander, J. A., and A. Zhang [1990], “Market conduct in the15) Corts, K.S. [1999], “Conduct parameters and theairline industry: An empirical investigation,” RAND Journal

measurement of market power,” Journal of Econometrics,of Economics 21, 567-583.

88, pp.227-250.

6) Clay, K.

16) Fageda, X. [2006], “Measuring conduct and cost parameters inand W. Troeskin [2003], “Further test of staticoligopoly models: Whiskey, 1882-1898,” Journal of

the Spanish airline market,” Review of Industrial

Industrial Economics Vol.51, No.2, pp.151-166.

Organization, 28, pp.279-399.
17)Bureau of Economic Analysis [1998],”Regional Accounts

7) Brander, J. A., and A. Zhang [1993], “Dynamic oligopoly

Data”, (online), http://www.bea.gov/regional/

behavior in the airline industry,” International Journal of18) RITA Transstats [1998], “Aviation Form 41 Financial data”,

Industrial Organization 11, 407-435.

(online), http://www.transtats.bts.gov8) Oum, T. H., A. Zhang., and Y. Zhang [1993], “Inter-firm
rivalry and firm-specific price elasticities in the deregulated19)Oum, T.H., W.G. WatersⅡ, and J.S. Yong [1992], Concepts ofairline markets”, Journal of Transport Economics andprice elasticities of transport demand and recent empirical

Policy Vol.27, pp.171-192.

estimates: An interpretative survey", Journal of Transport

9) Caves, D. W., L. R. Chistensen, and M. W. Tretheway [1984],

Economics and Policy Vol. 26, No.2., pp.139-154.

“Economies of density versus economies of scale: Why trunk20)Murakami, H.[2011],”Time effect of low-cost carrier entry

and local service airline costs differ,” RAND Journal ofand social welfare in US large air markets,” Transportation

Economics 15, 471-489.

Research Part E, Vol.47,0.593-600.

10) Fischer T. and Kamerschen D. R. [2003], “Price-cost margins

21)Fu, X., M. Dresner, and T.H. Oum [2011], “Effects ofin the US airline industry using a conjectural variationtransport service differentiation in the US domestic airline

approach,” Journal of Transport Economics and Policy,”market,” Transportation Research Part E, pp.297-305.

Vol.37, No.2, pp.227-259.

8

An empirical analysis of inter-firm rivalry between U.S. LCC and FSC:
estimation of conjectural variation using cross-sectional data

MURAKAMI Hideki，Graduate school of Business Administration, Kobe University
Abstract: This 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 ofeach carrier. Our results are that (1) the competition was close to Cournot fashion, regardless of carriers7
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’ output-adjusting
behaviors when LCCs operated nearby. Our policy implication is that direct competitions between LCCs and
FSCs will more improve market welfare than indirect competitions.
Key words：LCC，U.S. domestic airline industry，oligopolistic competition, conjectural variation, econometric analysis

9