学術研究論文

本邦LCCの参入は空港の効率性を高めたのか？
－包絡分析法を用いた効率性・生産性評価－

欧米諸国における空港パフォーマンスとLCCの関係については，正負様々な結果が報告されている．わが国
では本邦LCCの参入以降，航空旅客は増加するなか，その関係について不明瞭のままである．本稿は，わが国の空港とLCCやインバウンドとの関係について定量的に分析する初めての試みとして，2010～16年度における国管理空港の航空系事業と空港全体の活動に関する効率性・生産性分析を行っている．DEAおよびMalmquist生産性指数を用いた生産性分析では，2012年以降，空港全体の生産性が2.65%の平均成長率で成長していることが示された．二重ブートストラップ法を用いた効率性に関する要因分析では，国内線
LCCのシェア拡大が効率性を高めていることが明らかとなった．
キーワード	国管理空港，LCC（低費用航空会社），DEA（包絡分析法），二重ブートストラップ法，Malmquist生産性指数

安達晃史

博士（商学） 同志社大学商学部助教

ADACHI, Koji

1──はじめに始めたのである．
さらに2017年にはインバウンド増加を目指す空港政策

多くの国管理空港では，滑走路等を用いた航空機の離として「訪日誘客支援空港」制度が導入され，主に地方空発着業務などの航空系事業における運営を国が行う一港における新規国際線の誘致が推進されている．しかし方，非航空系事業として位置づけられるターミナルビルのながら，2018年度における国管理空港の航空旅客市場

運営などは民間の空港会社や第3セクターが担う，いわゆの現状を概観すると，全旅客数に占める国際線旅客の割る「上下分離」の状態にあり，運営の非効率が問題視され「．訪日誘客支援空港」制
合は18%程度に留まっている注1）てきた．このような状況のなか，2010年に「空港運営のあ度はこの状況を打開するための足掛かり的政策でもあるり方に関する検討会」が設置され，国管理空港の経営改ため，インバウンドと空港の関係は空港政策において今後革が本格的に議論され始めたことをきっかけに，本格的ますます重要になると予想される．

な空港運営の効率化が進展し始めた．2011年のPFI法改

LCCの新規参入による新規需要の掘り起こしと，インバ

正によってコンセッション方式の導入が可能となって以ウンド需要の急増が相まってわが国の航空旅客市場は右降，国管理空港では航空系および非航空系事業の一体運

肩上がりの成長を遂げてきた．空港の効率性や生産性も営に向けた準備が進められることとなった．

同様に上昇してきたと一般的に考えられている．確かに，

国管理空港における一体運営開始に先立ち，2012年にLCCが空いている空港スロットを埋める形で参入した場合

は国内航空会社としては初めて本格的な低費用航空会社

は，旅客数や航空系および非航空系収入が純増すること（LCC：Low-Cost Carrier）が参入し始めた．国管理空港でになるので，空港のパフォーマンスには正の効果をもたらは，2012年3月にPeach Aviationが新千歳・福岡・長崎にすだろう．しかし，LCCが大手航空会社（FSC：Full Service

就航したのを皮切りに，Jetstar JapanやAir Asia Japan（後carrier）に取って代わる場合は注意が必要である．FSCよのVanilla Air）などがこれに続く形で次々と参入し，現在

りもLCCの扱う機材の方が小型であることが多く，空港全では19空港のうち11空港において国内線にLCCが就航し体の取扱便数が変わらない場合，キャパシティ（提供座席ている（各空港におけるLCCの参入時期や初参入の航空数）が減少する可能性がある．たとえ座席利用率が同じで会社については付録A―1参照）．

あったとしても，航空系収入はマイナスになり，空港パ

また，LCCの新規参入と時を同じくして閣議決定された

フォーマンス全体に負の効果をもたらしかねない．

「観光立国推進基本計画」の推進によって，インバウンド

2018年度における国内線の座席利用率を比較すると，需要は劇的に増加し，わが国の航空旅客市場を取り巻く

FSC 2社（ANAおよびJAL）が約70%なのに対し，LCC 5社

環境は大きな転換点を迎えることとなった．そして2016年（Peach Aviation, Jetstar Japan, Vanilla Air, Air Asiaにようやく，国管理空港のコンセッション第1号として仙台Japan, Spring Japan）は概ね80%を超えており，LCCが小の一体運営が始まり，空港運営の効率化が本格的に動き型機材であるという理由だけで，一概に空港パフォーマン

学術研究論文Vol.23 2021

運輸政策研究035

スに対して負の効果があると判断するのは難しいかもしれ

流となっている．空港ベンチマーキング研究のなかでDEA

ない．むしろ，FSCよりもLCCの方が空港の経営にプラスのが主流となっている最大の理由は，DEAがSFAのように関効果をもたらしている可能性も考えられる．いずれにせよ

数型の特定化や誤差項の分布を仮定する必要がないとい

空港キャパシティは有限であるため，LCCの参入・シェア拡う利点があるからである．さらに，「 公的役割を持つ空港

大が必ずしも空港の経営効率性を高めてくれるとは限らは必ずしも利潤最大化行動を取らない」という考え方から，ないという点は留意しておく必要があるだろう．

公営空港を対象とするベンチマーキングにSFAが馴染みに

このように，空港とLCCの関係については，状況次第で正負どちらの関係性も成立しうるものとなっている．しかしくいとする指摘8）もあるため，とりわけ公営空港のみを対象とする分析ではDEAが選択される場合が多い．

残念ながら，わが国における空港のパフォーマンスとLCCとの関係についてはこれまで定量的に検証されてきたとは

2.2 わが国の空港を対象とするベンチマーキング研究

言いがたく，この点について精査する必要があるだろう．

わが国の空港を対象とするベンチマーキング研究はインバウンド需要の急成長というトレンドを踏まえた上で，2000年代以降，分析手法・対象期間・対象空港の数や種LCCの参入・シェア拡大が空港にもたらした影響について

別に違いはあるものの，複数の研究者（グループ）によっ

定量分析することで，効率化が課題とされている国管理て断続的に蓄積がなされてきた（表―1）．

空港のパフォーマンスとLCCの関係について新たな知見を得ることができるだろう．

わが国では空港整備法が制定されてから2000年代前
半までの間に「1県1空港」を目指した空港整備が行われ以上の背景を踏まえ，本稿では2012年以降に国内線市てきた．これに伴い，空港への過剰投資による非効率の場に参入した航空会社（Peach Aviation, Jetstar Japan,

発 生が 問題視されてきた．Yoshida and Fujimoto4）は，

Vanilla Air, Air Asia Japan, Spring Japan）を本邦LCCと2000年度における国内67空港のデータを用いてDEAお

定義し，代表的なベンチマーキングの手法である包絡分

よび内生加重TFPによる分析を行った結果，本州の地方

析法（DEA：Data Envelopment Analysis）を用いて国管空港における技術的非効率性の存在を明らかにしている．

理空港の技術的効率性を計測する．さらに二重ブートスト

さらに，1990年代以降に開港した空港の経営効率性のラップ法を用いて効率性の要因分析を行うことで，本邦低さも指摘しており，小規模な地方空港への過剰投資へ

LCCが実際に空港の効率性を高めたのかどうかを検証すの批判を支持している．2001年における国内42空港につる．また，Malmquist生産性指数を計測することで，国管いて効率性の計測を行っている花岡ら5）は，関西国際や名理空港における生産性の経年変化についても分析を試み

古屋において，過剰な従業員数が非効率を発生させている．以下では，2章において先行研究を概観し，3章では分ることを指摘し，
従業員削減などの具体的な改善案を提示

析手法，続く4章ではデータについて述べる．5章では効率している．

性および生産性の計測結果について考察し，さらに6章で空港の所有形態と効率性の関係に焦点を当てて国際比

は効率性に関する要因分析の結果について述べる．そして較を行った唯一の研究である横見6）は，データの制約があ

最後に，本稿のまとめを述べる．

りながらも，地方空港における所有形態別の効率性について日本の6空港と英国の21空港を比較し，公有空港が民有

2──先行研究2.1 空港ベンチマーキング

各空港の効率性や生産性を計測し，さらにその要因に空港よりも非効率的であることを明らかにしている．しかし，対象となっている日本の6空港はすべて公有公営の空港であるため，民有空港とも比較するなど，課題は残されている．

ついて分析を行うことを主な目的とする空港ベンチマー

空港の収益と効率性の関係に関して焦点を当てた一連

キング研究は，空港政策および空港経営の改善においての研究7～8）では，収支バランスや収益性の良い空港が必ず重要な役割を果たしてきた．ベンチマーキング研究には主しも効率的ではないという結果が報告されている．林・林に，①全要素生産性（TFP：Total Factor Productivity）な

田7）は2010年度における効率性を計測するとともに，多段どを用いた分析，②包絡分析法（DEA），③確率的フロン

階アプローチを用いて地理的要因や制度的要因といった

ティア分析（SFA：Stochastic Frontier Analysis）という3つのようにTFPの方法論が存在する．Hooper and Hensher1）を用いた黎明期の研究や，Pels et al.2）や安達ら3）のように
SFAを用いた研究もいくつか挙げられるものの，国内の空港ベンチマーキング研究ではDEAを用いた研究4～10）が主
036

運輸政策研究 Vol.23 2021

■表—1

国内空港を対象とした先行研究

方法論

DEA
SFA

単年度

Yoshida and Fujimoto4），花岡ら5），横見6），
林・林田7），小熊8）

複数年度尾関9），小熊10）
安達ら3），安達11）

出典：筆者作成．

学術研究論文空港の裁量が及ばない要因の影響を除去した形での効

さらなる分析が必要である．安達11）では，国管理空港に率性評価を試みている．さらに要因分析では，効率値を被おける航空系事業と非航空系事業の総合的な活動を評

説明変数，空港収支を説明変数とする単回帰分析を行っ価するために複数投入・複数産出の確率的生産距離関数ており，収支バランスの良い空港であっても効率性改善のの推定を行い，経営効率性と非航空系収入比率の関係に余 地が 残されていることを示している．一方，小熊8）はついて分析している．非航空系収入比率が非効率性に与2013年度の国内38空港を対象に，ネットワークDEAを用える限界効果を推定した結果，47.6%付近を頂点とし，そいて空港全体の運営および航空系事業と非航空系事業

こから遠ざかるにつれて効率性が低下するという「逆U字」

それぞれの効率性評価を行っている．さらに，ブートストの関係があることを明らかにしている．

ラップ切断回帰およびOLSによる要因分析の結果，林・林
田7）と同様に，収益性の高い空港が必ずしも空港全体で2.3 空港のパフォーマンスとLCC

効率的になるとは限らないことを示している．このように，空港のパフォーマンスとLCCの関係について定量的な単年度のデータを用いたDEAの分析により，複数のテーマ分析をおこなった研究は数少ないものの，米国や欧州のに関して研究の蓄積がなされてきたものの，国内空港の効空港を中心に，LCCの参入効果や支配力，あるいは非航率性を経年変化に注目して分析を行なっている研究は少空系収入への影響などに関する分析がいくつか報告されと小熊10）の2つである．
なく，尾関9）ている．LCCが空港パフォーマンスに与える影響について

尾関9）は2000年の航空法改正による影響の検証を目

初めて定量的な分析を行ったBottasso et al.12）は，イギリ

的として1997～2003年度における53空港の効率性およスの基幹空港を対象にTFPを計測し，LCCの参入が空港び生産性の評価を試みている．航空法改正によって地方の生産性上昇と運賃低下の刺激となっている可能性につ空港の効率性が低下し，その結果，年平均で1%の生産性いて指摘している．

低下がもたらされていることを示している．

空港におけるLCCの支配力（シェア）が空港のパフォー小熊10）は2012～2014年度における26空港（国管理 空

マンスに与える影響については，相反する結果が報告され

港19空港と共用空港7空港）について，航空系事業と非航ている．近年では，2次空港注2）を中心に展開する従来の空系事業を仮想的に一体とみなした空港全体の効率性おLCCのビジネスモデルとは異なり，基幹空港においてFSC

よび生産性の評価を行っている．計測の結果，生産性がと競合するハイブリッドLCCが登場してきた．このことを

年平均10%上昇していることを示し，年間旅客数が150万

背景としてLCCの空港選択行動の変化に注目したChoo

人以上では有意に効率的であるものの，空港施設規模のand Oum13）は，米国の基幹空港を対象にVFP（Variable

違いは効率性に影響がないと結論づけている．空港規模

注3）を用いてLCCの空港における支配
Factor Productivity）

に関して旅客数だけでなく施設規模についても焦点を当

力（提供座席数のシェア）が空港の効率に与える影響につてている点は新たな試みである．しかし，仮説検定では旅いて分析を行なっている．彼らは，LCCとFSCの混在する空客と施設規模を別々に扱っており，両者の関連性について

港よりも，どちらかのサービスに特化した空港の方が効率は明らかにできていないという問題もある．さらに，施設的になると結論づけている．これに対し，イタリアの33空規模については「3,000m以上の滑走路を所有しているか

港の技術的効率性および 環境効率性を計測しているどうか」のみで判断しているため，費用面やその他の要素

Martini et al.14）は，負の外部効果をもたらす産出物（騒音についても今後検討する余地はあると考えられる．

と大気汚染）を考慮したDEAモデルと外部効果を含めな

わが国では，主にDEAを用いた空港ベンチマーキング

いモデルを比較し，環境を考慮した空港の効率性に与え研究の蓄積がなされてきた．しかし，SFAを用いた研究にる影響はLCCとFSCの間に有意な差は無いことを示していは①推定の複雑さ，②わが国の空港特有の「上下分離」

る．さらに，LCCが空港支配力を強めることで空港の効率という制度的特徴と計量経済学に基づく利潤最大化行動性を低下させる可能性があることにも言及しており，Chooの仮定との整合性，などといった問題点があり，現時点でと相反する結果となっている．DEAを用いてスand Oum13）

は安達ら3）および安達11）の2つしか存在しない．安達ら3）でペイン35空 港 の 効率性を計 測しているCoto-Millan et

は，旅客輸送（航空系事業のみ）の効率性について複数

al.15） は，Tobitモデルによる要因分析を行った結果，空港

投入1産出の生産フロンティアモデルで効率性の計測を規模とLCCの支配力（旅客数シェア）が空港の全体効率行った結果，本邦LCC参入空港の方が平均的に効率値は性および規模効率性に正の効果をもたらしていることを示

高い傾向にあるという考察を示している．しかしながら，している．

本邦LCC参入空港と非参入空港の差が有意なものである

以上の先行研究13～15）では共通してLCCの支配力（シェかどうかを定量的に検証するまでには至っていないため，

ア）が空港の効率性に与える影響について分析がなされて学術研究論文Vol.23 2021

運輸政策研究037

いるものの，国内線と国際線を分けて分析されていないと

DEAではさらに指向型（産出指向型か投入指向型）をいう問題がある．例えば，国際線比率がごくわずかの空港設定する必要がある．産出指向型モデルでは，一定の投で国際 線のみLCCシェアが拡大しても，空港全体のパ入要素のもとでどれだけ多くの生産物を生産できるかを

フォーマンスにはさほど影響がないかもしれない．また，評価する．一方，投入指向型モデルでは，一定の生産物を国内線と国際線が同程度の比率の空港においては，どち

どれだけ少ない投入要素で生産できるかを評価する．空らのLCCシェア拡大がより空港パフォーマンスに寄与して

港は滑走路やターミナルビルなどといった投入要素の経いるかも明確には分からない．

年変化は少ないという特徴があるため，本稿では産出指効率性以外にも空港のパフォーマンスとLCCの関係につ向型モデルを選択して分析を行うこととする．

いて定量分析を行なっている研究はある．例えば，非航空

空港がK個の生産要素を投入してM個の生産物を産出し系収入に対するLCCの影響について分析しているYokomiている場合を仮定する．投入ベクトルをX，産出ベクトルをY

et al.16）は，イギリスの26空港を対象とし，収入関数の推と表すこととする．産出指向型の両モデルは線形計画法に定を行なっている．キャパシティ制約のない空港において，

よってそれぞれ以下のように表すことができる．

非LCC1便の限界収入が£226であるのに対し，LCC1便の産出指向型CRSモデル：

限界収入はそれを下回る£147であることから，非航空系
収入に対するLCCの寄与度が低いことを明らかにしている．
（1）

空港のパフォーマンスとLCCの関係については，LCCによる正の効果と負の効果の両方が報告されている．しかし，LCCの影響力を定量化する際に空港全体のシェアを用いているため，国内線や国際線ごとの詳細な効果までは明産出指向型VRSモデル：

らかになっていない．航続距離の長い国際線では，総費用に占める燃料費の割合が高まり，LCCとFSCの平均費用の差が小さくなる．その結果としてLCCのFSCに対するコス（2）

ト優位性は弱まってしまう．そうすると，例え国内線と国際線で同じシェアだったとしても，その数字の持つ意味合いは違ってくるはずである．したがって国内線と国際線でのシェアの違いについては，さらなる分析が必要であると考えられる．

計測されるδは効率値θの逆数となっており，1以上の値をとる．δの値が1の場合，（相対的に）フロンティア上に3──分析手法

位置する最も効率的なDMU（Decision Making Unit）であると判断される．δの値が1より大きい値の場合，現在の本稿では，DEAに二重ブートストラップ法を適用した2投入レベルを保ったまま産出レベルをδ倍に増加させるこ

段階法を用いて各空港の技術的効率性に影響を与える要とで効率的となることを示している．また，δの逆数（1/δ）

因について分析を行う．さらに，Malmquist生産性指数を

は，投入指向型モデルで計測される効率値θ（0から1の計測することで本邦LCCの参入前後における生産性がど値をとる）と一致する．λは未知のウェイトを表すベクトルのように変化してきたのかを明らかにする．以下では，本である．

稿で用いるこれらの分析手法について説明する．

次の第2段階では，技術的効率性に影響を与えている
要因について検証する．要因分析では次式の切断回帰モ

3.1 2段階法（効率性の計測と要因分析）

デルを用いる．

DEAによる2段階法は，第1段階で技術的効率性を計測（3）

し，次の第2段階で要因分析を行う．本稿ではまず第1段階で，わが国の国管理空港の技術的効率性を計測する．
DEAにはいくつかの基本的なモデルがあり，Charnes etδは第1段階で求めた技術的効率性，ziは要因ベクトル，

al.17）の規模に関して収穫一定を仮定したCRSモデルとβは推定されるパラメータ， は1－ziβで左側を切断されBanker et al.18）の規模に関して収穫可変を仮定したVRS

た正規分布に従う誤差項注5）である．

．
モデルの2つが一般的に用いられる注4）038

運輸政策研究 Vol.23 2021

かつてDEAを用いた効率性の要因分析ではTobitモデル
学術研究論文による回帰が一般的な推定方法であった．しかし，Simar（6）

and Wilson19）は「推定される効率値と要因分析で使用する説明変数との間における相関を排除できない」という問題について指摘して以来，彼らの提唱する二重ブートスト
ラップ法によって修正された効率値を被説明変数とする分

しかし，の分布は未知であり，aαおよび bαの値はを用いて，わからないため，
ステップ6で求めた析が主流となっている．
（7）
3.2 二重ブートストラップ法

本稿では，Simar and Wilson19）の指摘する2段階法のよりaα*およびbα* の値を見つける．ここで得られたaα*および問題点に対処するため，彼らの提案するアルゴリズム#2を

bα* を（6）式のaαおよびbαにそれぞれ代入し， の（1－用いて二重ブートストラップ法による推定を行う．手順はα）×100%信頼区間はとなる．

以下の7つのステップとなっている．
3.3 Malmquist生産性指数

生産性分析で扱うMalmquist生産性指数とは，投入距［アルゴリズム#2の手順］
ステップ1：DEAにより，技術的効率性 を求める．

離関数を用いて消費分析を行ったMalmquist20）が提唱しステップ2： >1となるサンプルを用いて，最尤法で切断回た指数の概念に基づき，Caves et al.21）が生産性の変化を帰モデルを推定し， と を求める．

計測する指標として定義したものである．そして，Färe et

ステップ3：次の4つの手順（3.1）～（3.4）をL1回繰り返し，

al.22）はこの指標を2つの構成要素（効率性変化と技術進を求める．

歩）に分解したことで汎用性が高まり，空港のみならず，から を抽出する．

（3.1）切断正規分布（3.2）抽出した によって様々な分野において広く応用されてきた．Malmquist生産を計算する．

（3.3），などを性指数の導出方法と分解モデルについては尾関9）
参考にしながら解説を行う．

を作成する．

（3.4） と を参照集合に用いてDEAで を求める．
ステップ4：ステップ3で求めたを用いて（3）式でバイアス（biasi）を求めた後，修正済技術的効率性のMalmquist生産性指数の計測にはDEAの距離関数を用いることとなる．まず，t 期の技術水準における産出距離関数は（8）式のように定義される．

推定量 を（4）式より計算する．
（8）（4）
P tはt期における生産可能集合を，x tおよびy tはそれぞれ t 期における投入ベクトルと産出ベクトルを，θは（x t, y t/
（5）

∈P tが実現可能な最小値を表している．
θ）

Caves et al.21）の定義したMalmquist生産性指数は，上ステップ5： を被説明変数とするzi上への切断回帰モデル
を最尤法で推定し， およびを得る．

記の距 離関数を用いて以下の（9）式と（10）式で表される．

ステップ6：次の3つの 手 順（6.1）～（6.3）をL2回 繰り返し，を求める．
（6.1）切断正規分布（9）から を抽出する．

（6.2）抽出した によって（10）を計算する．

を被説明変数とするzi上への切断回帰モデルを（6.3）

最尤法で推定し， およびを得る．

ステップ7：ステップ6で求めた2期間の生産性を比較する場合は，t 期およびt+1期のとステップ5

生産フロンティアを基準として用いる必要がある．しかし，で求めた および を用いて，βの各要素と定義ではt 期とt+1期の比較を行う際に2つの異なる指標の信頼区間を計算する．

が存在するという問題が生じてしまう．t 期の生産技術を

第 j 番目のパラメータβj の（1－α）×100%信頼区間は次式の通りである．

参照して距離の計測を行う（9）式と，t+1期の生産技術を参照して距離の計測を行う（10）式はそれぞれ1時点における生産フロンティアを基準としており，2つの式は一致し

学術研究論文Vol.23 2021

運輸政策研究039

ない．そこで，Färe et al.22）などはこの2つの式の幾何平均

唆に基づいて分析が進められてきた．しかしながら，SFAなをとった次の（11）式をMalmquist生産性指数として定義

どを用いた研究では規模の経済が確認されている事例もしており，2つの異なる指標が存在するという問題が克服あるため，Doganis23）の前提に立って分析を行うことでされている．多くの先行研究でこの定義が採用されている

誤った結果を導く可能性が生じる場合もある．したがっことから，本稿も，これをMalmquist生産性指数の定義とて，分析に先立ち，分析対象のデータが規模に関してどのして採用する．

ような特徴を持っているかを事前に確認する必要があるだろう．先行研究の多くでは代表的な産出項目である乗降（11）

客数（あるいは旅客数）を指標として空港規模に関する議論がなされてきた．しかし，同じ乗降客数でも施設規模や次に，Malmquist生産性指数の分解について検討を行

投入レベルが大きく異なる場合も考えられる．したがってう．これまで，Malmquist生産性指数の分解モデルはいく

本稿では，乗降客数だけでなく費用データと併せて多角

つか提唱されており，その中でも広く採用されているFäre

的な考察を試みる．

et al.22）のモデルは，CRSを仮定した生産フロンティアを2010年度から2016年度の国管理空港における航空系

基準とする産出距離関数を用いて，（11）式を「技術効率

人件費と乗降客数の関係（図―1）や航空系人件費と航性変化」と「技術変化」の2つの要素に分解する形で次式

空系営業費用の関係（図―2）から分かるように，航空系の通りに表される．

事業に係る人件費で整理すると4グループに分類することができる．まず，航空系事業にかかる人件費が年間15億円
を上回る東京国際を第1グループとする．次の第2グループ（12）

は，年間5億円を上回る那覇・福岡・新千歳の3空港とする．
第3グループは，年間3億円程度の鹿児島・仙台の2空港とする．そして，3億円以下のその他の空港を第4グループと左辺はt期からt+1期にかけての「生産性変化（Prod）」

して分類する．単純に乗降客数だけで分類すると，第3グを表している．右辺の括弧の外側はt期からt+1期にかけて効率値がどれだけ変化したかを示す「技術効率性変化

90000000（Eff）」，括弧の内側はt期からt+1期にかけてどれだけフ80000000
70000000

本稿では小熊10）などの先行研究に倣い，Färe et al.22）のモデルを用いてMalmquist生産性指数を技術効率性変

乗降客数
（人）

ロンティアがシフトしたかを示す「技術変化（Tech）」を表している．

60000000
50000000
40000000
30000000

化と技術変化の2つに分解し，考察を行うこととする．ただ20000000

し，このモデルでは各年（度）のフロンティアが交差しな

10000000

いという前提のもと，規模に関する収穫が一定（CRS）とい0う仮定を置く必要があるため，実際の生産性が規模に関して変化している場合には，構成要素の分解が意味をなさない可能性があることに留意しておく必要がある．

東京国際

那覇・福岡・新千歳
鹿児島
仙台

200

400

600

800

1000 1200

1400 1600 1800 2000

航空系人件費（百万円）

出典：『暦年・年度別空港管理状況調書』および『空港別収支の試算結果について』より
筆者作成．

図—1

航空系事業人件費と乗降客数の関係

120000

分析対象である国管理空港に関するデータの概要について説明する．

100000

航空系営業費用（百万円）

4──データ4.1 空港の規模に関する考察

040

運輸政策研究 Vol.23 2021

40000
那覇・福岡・新千歳

扱数100～150万人の空港において規模の増加に伴う急では規模に関する収穫一定である」というDoganis23）の示

60000

鹿児島
仙台

20000

空港ベンチマーキング研究ではしばしば，「年間旅客取激な費用逓減がみられる一方，年間300万人以上の空港

東京国際

80000

0

200

400

600

800

1000 1200

1400 1600 1800 2000

航空系人件費（百万円）

出典：『暦年・年度別空港管理状況調書』および『空港別収支の試算結果について』より
筆者作成．

図— 2

航空系事業人件費と航空系営業費用の関係

学術研究論文ループの鹿児島・仙台と第4グループのその他の空港とを空港規模との関係については，前項における考察に基明確に区別することはできない．しかし，このように費用面

づき，2つのグループダミーを採用する．第4グループの13に焦点を当てることで，両グループの異なる特徴が明らか空港を基準とし，第2グループ（那覇・福岡・新千歳の3空になる．

港）および第3グループ（鹿児島・仙台の2空港）のダミー

東京国際が明らかに突出していることにも注意が必要である．生産フロンティアが外れ値の影響によって大きく変数を採用している．なお，外れ値の影響を考慮し，東京
国際を除外して分析を行っている．

シフトしてしまう場合もあるため，効率性の計測では東京空港の活動に関連する以上の変数以外にも，外生的な国際を含めた場合と含めない場合で結果が異なるかを確

非裁量要因を考慮する必要がある．本稿では，空港需要認しておくべきだろう．空港の生産活動を捉える上で，乗に関連する2つの要因（経済活動・インバウンド）を取り入

降客数という最も一般的な指標だけでは不十分であるかれて分析を行う．

もしれない．要因分析では以上のことを踏まえた分析を行うこととする．

空港需要は，所在地周辺（後背地）における経済活動の影響を受ける．空港周辺の経済活動が盛んになるにつれ，空港需要は増加し，効率性を高めると考えられる．し4.2 分析に使用するデータ

かし，経済活動が極めて活発で空港需要が空港キャパシ

本稿ではDEAを用いた先行研究8～10）を参考にし，国管ティを超過した場合，混雑が発生し，かえって効率性を下

理空港19空港の2010年度から2016年度まで7年間のパネげてしまう可能性もある．いずれにしても，空港の活動をルデータを用いて2通りのケースについて効率性・生産性評価するうえで，周辺地域の経済活動は重要な要素のひの計測を行う．ケース①では航空系事業に着目して効率とつであるため，空港所在地の県内総生産（実質値）を空性および生産性の計測を行う．一方，ケース②では，航空

港後背地における経済活動の指標として採用する．これ系事業に非航空系事業を加えて空港全体の活動に関するは，内閣府Webサイトの『県民経済計算 平成18年度－平

効率性および生産性を計測する．使用するデータの記述

成28年度（2008SNA，平成23年基準）』より得ている．

統計量は表―2に記載してある．

近年のインバウンド需要増加を受けて，航空需要は増採用する変数は，産出項目4つ（乗降客数・着陸回数・加傾向にあることも無視できない重要な要因である．わが

貨物取扱量・総収入）と，投入項目5つ（延床面積・スポッ

国全体ではインバウンド需要が増加傾向ではあるものの，

ト数・滑走路総延長・航空系人件費・総費用）である．産地域によってその増加の度合いには差がある．したがっ出項目のうち，乗降客数・着陸回数・貨物取扱量は，国土交通省航空局『暦年・年度別空港管理状況調書』（各年）
より得ることができる公表データである．
投入項目のうち，延床面積・スポット数・滑走路総延長
は『全国空港ターミナルビル要覧』（各年度）より得ている．
財務データ（総収入・航空系人件費・総費用）はすべて国
土交通省が公表する『空港別収支の試算結果について』．なお，総収入および総費用は，（各年度）から得ている注6）
航空系事業と非航空系事業の営業収益および営業費用をそれぞれ合算した値を用いている．また，財務データは

■表—2

変数
乗降客数

総費用
（百万円）
（人件費含む）■表—3

2016年を基準として実質化した値を用いる．以上の変数

ケース①
（航空系）

産出に関する変数は表―3にまとめられている．
効率性の要因分析では，LCCのシェア拡大や空港規模の差が効率性に与える効果について分析を行う．使用するデータの記述統計量は表―4に記載してある．
LCCとの関係については，OAGのスケジュールデータを基に，提供座席数ベースで算出した国内線および国際線
それぞれのLCCシェアを採用している．なお，海外LCCのシェアは国際線にのみ含まれている．
学術研究論文

平均

標準偏差

最小値

（人）

8,249,939 16,097,168
着陸回数（回）
33,103
46,989貨物取扱量 （t）
103,749
230,636
総収入（百万円）
24,23764,573
延床面積（㎡）
82,190162,295
滑走路総延長 （ｍ）
3,458
1,945
スポット数 （個）27.43 46.47977
航空系人件費 （百万円）
321
386.09金額で表されるため，分析にはGDPデフレーターによってのうち，各ケースの効率性・生産性分析で使用する投入・産出物および投入物の記述統計量

61,117934

318,808

本稿で扱うケース

ケース②
（全体）
■表—4

22,679

最大値

169,141 81,735,366
1,294
224,707173 1,190,908
225
353,563
4,095
797,110
2,200
11,360
4
224
84
1889

産出

乗降客数，着陸回数，貨物取扱量

投入

航空系人件費，延床面積，スポット数，滑走路総延長

産出

乗降客数，着陸回数，貨物取扱量，総収入

投入

延床面積，スポット数，滑走路総延長，総費用（人件費を含む）

要因分析で扱う変数の記述統計量
変数

平均

標準偏差

最小値

最大値

国内線LCCシェア （比率）

0.088
0.239
0.367
0.299
21.529

0.000
0.000
0.000
0.000
2.230

0.328
1.000
1.000
1.000
103.752

340.665

1.648 1977.589

第２グループ（ダミー）

第３グループ

（ダミー）

県内総生産

（兆円）

0.074
0.128
0.159
0.098
14.531

訪日外国人
延べ宿泊者数（万人）

189.683

国際線LCCシェア （比率）Vol.23 2021

運輸政策研究041

て，本稿では各地域のインバウンド需要を表す変数として，

新規需要創出やインバウンド需要増加の後押しを受けて空港の所在する都道府県ごとの外国人延べ宿泊者数を採

震災前を上回る形で効率性が高まっている，③2013年度

用する．これは観光庁『宿泊旅行統計調査』（各年）より得以降は微増減を繰り返すほぼ横ばい，という3点が挙げら

ている．

れる．
モデルの特性上，一般的にVRSモデルの方がCRSモデ
ルよりも高い効率値が計測されやすく，効率値が1と評価

5──効率性および生産性の分析結果される空港がCRSモデルよりも多くなることで効率性の差

本章ではDEAによる効率値およびMalmquist生産性指がわかりにくくなるといった問題がある．また，東京国際の数の計測結果について示し，本邦LCC参入前後における変有無について比較すると，航空系事業に注目したケース化について考察を行う．なお，分析にはRのパッケージ①では，CRSモデルで2011年度以降，黒線と水色線の差ʻBenchmarkingʼを使用している．

が広がっており，
東京国際が平均効率値を引き下げていることが推察される．東京国際が外れ値としてフロンティアを上方へシフトさせることで，他の空港の効率値を相対的5.1 効率値の計測結果

まずは全体的な傾向を捉えるため，各年度の平均効率に低下させている可能性が考えられる．航空系事業と非値をグラフ化したのが次の図―3および図―4である．モ

航空系事業を合わせたケース②でも同様に，東京国際をデルの性質上，CRSモデルよりもVRSモデルの方が高い値

含む黒線が水色線を下回っている．以上の問題を考慮し，で推移しているものの，どちらもほぼ同様の動きを示して生産性計測および要因分析では東京国際を除外したCRSいる．

モデルによる分析結果について議論を行う（各空港の効平均効率値の推移に関する特徴としては，①東日本大率値の詳細については付録参照）．

震災の影響で2011年度は大幅に効率性が低下している，②2012年度から2013年度にかけて本邦LCC参入による

5.2 Malmquist生産性指数の計測結果

各ケースにおける生産性指数の計測結果が図―5および6に示されている．生産性指数の各種値は，2期間にお

0.900

0.850

1.150
1.100

0.800

1.050
0.750
1.000
0.700

0.950

0.650
2010

図— 3

2011

2012

2013

2014

2015

CRS（東京国際あり）

VRS（東京国際あり）

CRS（東京国際なし）

VRS（東京国際なし）

2016

0.900
Prod
Tech
Eff

図— 5
1.060

0.900

1.040

0.850

1.020

12-13年度
1.067
1.065
1.003

13-14年度
1.003
0.971
1.033

14-15年度
0.995
1.026
0.971

15-16年度
1.059
1.023
1.034

各種指数の平均値推移（ケース①）

1.000

0.800

0.980

0.750

0.960
2010

図— 4

042

11-12年度
1.109
1.041
1.067

注：「10-11年度」の値は2010年度から2011年度にかけての変化率を示している．

平均効率値の推移（ケース①）

0.950

0.700

10-11年度
0.939
1.011
0.929

2011

2012

2013

2014

2015

CRS（東京国際あり）

VRS（東京国際あり）

CRS（東京国際なし）

VRS（東京国際なし）

平均効率値の推移（ケース②）

運輸政策研究 Vol.23 2021

2016

Prod
Tech
Eff

10-11年度
0.977
0.987
0.990

11-12年度
1.032
1.028
1.005

12-13年度
1.022
1.054
0.969

13-14年度
1.015
1.005
1.010

14-15年度
1.012
1.031
0.983

15-16年度
1.052
1.033
1.018

注：「10-11年度」の値は2010年度から2011年度にかけての変化率を示している．

図— 6

各種指数の平均値推移（ケース②）
学術研究論文ける変化率を示しており，「1以上の値であればプラス成参入空港よりも高いという結果となった（表―5参照）．さ長，1未満の値であればマイナス成長」と解釈することがでらに，本邦LCCが参入した空港のみについて，参入前の平きる．生産性（Prod）の推移に注目すると，航空系事業に均効率値と参入後の平均効率値を比較したところ，参入後着目したケース①と空港全体の活動に注目したケース②での方がいずれのケースにおいても参入前より約10%高い値

異なる動きを示していることがわかる．ケース①では，東日を示している（表―6参照）．

本大震災の影響を受けて一旦落ち込んだものの翌年以降

図―3および4で示された平均効率値の推移と併せて判本邦LCCが本格的に参入し始めたこともあり，2011年度か断すると，2013年度以降の効率性は全体としては伸び悩んら2012年度にかけてフロンティアが上昇している．2013年

でいるにもかかわらず，参入空港においては本邦LCC参入

度から2014年度にかけてはフロンティアが後退し，2014年

前よりも効率的になっているようである．しかしこのことだ

度から2015年度にかけて生産性の値が1を下回りマイナス

けで本邦LCC参入が空港の効率性に正の効果をもたらし成長となったものの，2015年度から2016年度にかけては再たと断定することはできない．まずは，参入空港においてび生産性が約5%上昇していることが見てとれる．

本邦LCC参入前後の効率値を比較し，効率値が有意に高

一方，ケース②では，2011年度以降，安定したプラス成くなっているかどうかについて仮説検証する必要がある．

長で推移しており，約2.65%の平均成長率となっている．

いずれのケースにおいても参入空港の効率性が非参入

2013年度以降も非航空系事業が拡大し，航空系事業の空港よりも高い傾向にあるという表―5の結果は，安達ら3）

生産性低下をカバーしつつ空港全体の活動を牽引していの考察とも整合的である．しかし，参入空港と非参入空港ると考えられる．特に，2015年度から2016年度にかけて最の間における効率性の差が果たして統計的に有意な差でも生産性が上昇しており，5%を超える成長率となった．技

あるかまでは明らかにされていないため，こちらについて

術変化（Tech）も2011年度から2016年度まで1以上の正のも検証する必要があるだろう．

値で推移しており，空港全体の活動のフロンティアは上昇

以上の考察を踏まえ，本稿では3つの仮説（表―7）に応じてそれぞれ2群に分け，ノンパラメトリック検定の一種

し続けている．

であるWilcoxon順位和検定を用いて両群の効率値について差があるかどうかの検証を行う．ただし，東京国際を分

5.3 本邦LCC参入に関する仮説の検証

国管理空港全体の傾向としては，効率性および生産性

析対象に含めることで，とりわけ航空系活動を扱うケースが2010年度から2011年度にかけて下がりつつも，その後①の生産フロンティアが大きく変わってしまうことを考慮

2013年度までは上昇し，以降は微増減しながらほぼ横ばし，両ケースともに東京国際を含まない18空港の計測結果

いで推移していることが明らかとなった．しかしながら，全について仮説検定を行う．

体および個別の空港の効率値の推移や生産性変化のみで各ケースの検定結果（表―8，9）のうち，仮説1についは，本邦LCC就航前後の変化は不明瞭である．したがっては，いずれのケースにおいてもかろうじて有意な結果とて，本節では「本邦LCC参入と空港の効率性・生産性とのなったものの，①2012年以前の対象年度が2010年度およ関連性」について，①2012年以前と以後，②LCC参入空港

び2011年度の2年間しかないこと，②東日本大震災によるにおけるLCC参入前後，③国内線LCC参入空港と非参入
空港をそれぞれ比較することによって，本邦LCC参入前後における空港の効率性変化について詳しく考察を行う．
まず，本邦LCCが参入した空港（以下，参入空港）と参入していない空港（以下，非参入空港）の平均効率値を比較したところ，
参入空港の方が航空系事業のみのケース①では約44%，非航空系事業を加えたケース②では約41%非

■表—7

仮説1

本邦LCC 就航前（2011 年以前）と後（2012 年以降）では，
国管理空港全体として就航後の方が効率性は上昇している

仮説2

参入空港において，本邦LCC 参入後の方が参入前よりも効
率的である

仮説3

参入空港と非参入空港では，参入空港の方が効率的である■表—8

参入空港と非参入空港の平均効率値比較
非参入空港

ケース①
ケース②
■表—6

0.589
0.616

ケース②

学術研究論文比率（参入/非参入）

0.850
0.872

1.443
1.415

ケース①
仮説2
仮説3

参入・非参入

0.810
0.835

参入後

0.893
0.914

比率（参入後/参入前）

1.102
1.095

U値
1293.5
475.5
605.5

P値
0.046**
0.014***
0.000***

注：***は1%，**は5%有意水準で有意であることを示している．
■表—9

検定結果（ケース②）
ケース②

参入空港における参入前後の平均効率値比較
参入前

ケース①

参入空港

検定結果（ケース①）
2012年前後
LCC参入前後

仮説1
■表—5

仮説

仮説1
仮説2

2012年前後
LCC参入前後

仮説3

参入・非参入

U値
1352.5
450
730.5

P値
0.087*
0.006***
0.000***

注：***は1%，*は10%有意水準で有意であることを示している．

Vol.23 2021

運輸政策研究043

影響を大きく受けていること，の2点を差し引いて考えるしている．各ケースにおける推定結果は表―10および11に必要がある．東京国際を除く国管理空港全体において，示されている．被説明変数は1以上の値（効率値の逆数）

2011年度における大幅な効率性の低下がなければ，明確であるため，係数の符号が正の値をとる場合は非効率性な差は生じていないかもしれない．また，2013年度以降を高めていることを意味しており，逆に負の値をとる場合全体の平均効率値がほとんど横ばいであったことも鑑みは効率性を高めていると解釈することができる．

ると，この結果だけで本邦LCC参入の効果を判断すること

まずは空港の活動に直接関係する変数について考察す
る．両ケースとも国内線LCCシェア，第2グループダミーの係は難しいだろう．
一方，仮説2および仮説3については，両ケースとも有意数が1%水準で有意な負の値となっている．したがって，国な差が確認されている．参入空港における参入前後を比内線におけるLCCのシェア拡大が効率性を高めており，第較した仮説2は，いずれのケースでも1%有意となっており，

2グループ（那覇・福岡・新千歳）が基準（第4グループ）の

LCCの増加がもたらす効果は空港全体よりも航空系事業

空港よりも効率的であることが明らかとなった．一方，国のみの方が有意性は高いという結果が示された．LCC参入

際線LCCシェアの係数は符号が負になっているものの，いに伴う航空旅客の新規需要創出は航空系事業に直結してずれのケースにおいても有意な値とはならなかった．国管いることから，LCC参入が効率性の改善に直接寄与して理空港の多くは国内線が旅客の多くを占めているためか，いると考えられる．しかし，日本のLCC旅客増加が空港内

今回の分析期間において国際線LCCのシェア拡大が空港の商業施設などの利用に対してもたらす効果は航空系事のパフォーマンス向上に寄与しているとまでは判断し難い

業に比べると限定的なのかもしれない．非航空系事業を結果となっている．しかし，国際線旅客数が全旅客数に占加えたケース②よりもケース①の方がLCC就航前後で効率める割合が今後高まることになれば，空港のパフォーマン

性に大きな差があるとすれば，これはFSCよりもLCCの方スに与える影響力を増し，将来的には効率性の改善に寄が空港の非航空系収入に対する寄与度が低いという与する可能性も十分に考えられるだろう．また，第3グルー

Yokomi et al.16）の結果とも整合的である．

プダミーの係数は，ケース①では有意な値とはならず，ケー
ス②においても10%有意水準をかろうじてクリアしたに過ぎないため，基準空港よりも効率的と断定するのは難しい

6──要因分析の結果と考察だろう．これは，第3グループが第4グループと比べて航空効率性に関する要因分析では，Simar and Wilson19）の系人件費が比較的高いものの，営業費用全体ではほとん

提案に従い，修正済効率値を被説明変数とする切断回帰

ど変わらないことが理由かもしれない．効率性と空港規モデルの推定を行なった．推定にはRのパッケージ ʻrDEAʼ

模の関係については，資本と労働の両方を同時に考慮すを使用している．なお，ループの回数については，彼らの提るなど，さらなる工夫が必要であろう．

案通り，ステップ3のL1は100，ステップ6のL2は2000に設定

次に，空港の活動以外の変数について考察する．空港
周辺の経済活動が空港に与える影響については，■表—10

要因分析の推定結果（ケース①：CRSモデル）
変数

定数項
国内線LCCシェア
国際線LCCシェア
第2グループダミー
第3グループダミー
県内総生産
訪日外国人延べ宿泊者数

係数0.7844***−4.1891***−0.0250−1.3059***−0.17540.0773***0.0004

下限

上限0.5056−6.5681−0.3925−1.8009−0.53650.0542−0.0001

1.1202−1.6260
0.3961−0.52390.4447
0.09870.0009

注：***は1%有意水準で有意であることを示している．
下限と上限は，95%信頼区間を表している．
■表—11

変数

係数

0.8454***−3.2717***−0.0880−1.7803***−0.5733*
0.0680***0.0001

国内線LCCシェア
国際線LCCシェア
第2グループダミー
第3グループダミー
県内総生産
訪日外国人延べ宿泊者数

下限

上限

0.5882−5.3099−0.4535−2.4604−1.0082
0.0425−0.0004

1.2023−0.7772
0.3285−0.67280.22610.08890.0007

注：***は1%，*は10%有意水準で有意であることを示している．
下限と上限は，95%信頼区間を表している．

044

運輸政策研究 Vol.23 2021

・空港規模と経済活動のバランスを損なうことにより，外部不経済（混雑）が生じ，非効率が発生（－）という正負両方の効果が想定される．
県内総生産の係数はいずれのケースも正の値で有意な値となっており，効率性に対する負の効果が示された．これは，規模の大きい空港における混雑による負の外部効
果を反映しているのかもしれない．東京国際を除く国管理

要因分析の推定結果（ケース②：CRSモデル）

定数項

・経済活動が盛んになると空港の利用が増える（＋）

空 港 のうち，福岡と新 千歳は IATA（International Air
Transport Association）のWSG（World Slot Guidelines）
において混雑空港と指定されており，どちらも経済活動が活発で県内総生産が上位の都道府県に所在している．そのため，経済活動の指標である県内総生産が負の外部性を反映させ，係数が正の値（効率性に対して負）となった
可能性が考えられる．
第2グループダミーと県内総生産の係数の符号が相反
学術研究論文する結果となったことからもわかるように，周辺の経済活較した結果，ケース①の方がケース②よりも差が大きく，参動が盛んで規模の大きい空港には，おそらく効率性に対入後に効率性が有意に上がっていることが明らかとなっする正負両方の効果が同時に働いていることが明らかとた．また，本邦LCCの参入した空港と参入していない空港

なった．しかしながら，空港周辺の経済活動に対する空港の効率性を比較した場合，参入した空港の方が有意に効の最適規模を明らかにするまでには至っていないため，空率的であることが示された．

港周辺の人口（あるいは人口密度）や空港の混雑度合い

二重ブートストラップ法を用いた要因分析では，ケースを示す指標を変数に取り入れるなど，今後さらに詳細な分①，②ともに国内線LCCシェア，第2グループダミーの係数析が必要であろう．

が1%水準で有意な負の値を示した．この結果から，国内

一方，インバウンドのトレンドを示す訪日外国人延べ宿線LCCシェアの拡大が空港の効率性に正の効果をもたら泊者数の係数は，いずれのケースにおいても有意な値とはしていること，そして第2グループの3空港（那覇・福岡・新ならなかった．国管理空港全体の旅客数のうち，国際線千歳）が他の空港よりも効率的であることが明らかと旅客が占める割合は増加傾向にあるものの，2018年度になった．

おいて18%程度にとどまっている．成田国際や関西国際な空港周辺の経済活動を示す県内総生産の係数についどの会社管理空港に国際線旅客が集中しているものの，ては，いずれのケースにおいても正の有意な値（効率性に訪日外国人増加のインパクトが国管理空港の技術的効率

対して負）となった．とりわけ第2グループの3空港は規模性を改善させるほどには至っていないというのが現状であが大きく，周辺の経済活動も盛んであるため，ダミー変数ると推察される．
「訪日誘客支援空港」制度による国際線

において空港需要に対する正の効果が表れている一方誘致が進められることによって，インバウンドが空港の効で，県内総生産では負の外部効果（混雑）が効率性を低率性にも正の効果をもたらすことが期待できるだろう．

下させる可能性が同時に示されたと考えられる．以上より，
空港と周辺の経済活動との間には相反する効果が同時に7──おわりに働いていることが明らかとなった．しかしながら，空港周辺の経済活動に対する空港の最適規模を明らかにするま

本稿では，わが国における空港パフォーマンスとLCCやで空港周辺の人口（あるいは人口密度）や空港の混雑度

インバウンドとの関係について，初めて定量分析を試みた．

合いを示す指標を変数に取り入れるなど，今後さらに詳細

2010年度から2016年度までの7年間における国管理 空な分析が必要である．

港の効率性および生産性の計測を行い，さらに要因分析

一方，国際線LCCシェアおよびインバウンドのトレンドを

では国内線LCCのシェア拡大が効率性に正の効果をもた示す訪日外国人延べ宿泊者数の係数はいずれも有意な値らしていることを明らかにした．本稿の結果は以下のようとならなかった．国管理空港全体における国際線旅客はにまとめられる．

2018年度で18％程度にとどまっており，今回の分析期間

DEAによる効率性計測およびMalmquist生産性指数のにおける割合はさらに低いため，空港の効率性に及ぼす計測では，航空系事業のみ焦点を当てたケース①と，非航影響はそれほど大きくないのかもしれない．
「 訪日誘客支空系事業を加えて空港全体の活動を捉えたケース②につ援空港」制度の拡充によって国管理空港における国際線

いて分析を行った．平均効率値は両ケースともに，2011年

需要が高まることで，今後インバウンドが国管理空港の効

3月の東日本大震災の影響で一旦低下したものの，その後率性にも正の効果をもたらすことが期待できるだろう．そ2013年度までは上昇傾向が続き，2014年度以降は伸びうすると，国際線誘致の取り組みや空港と航空会社（特に悩んでいることが示された．また，東京国際を含めることLCC）の関係が空港のパフォーマンスにどのような影響をでフロンティアがシフトしてしまう可能性があることから，

及ぼすのかについても明らかにすることができるかもしれ

東京国際を除く18空港に関して生産性分析を行うこととない．インバウンド政策と空港政策に関するこれらの分析した．

については，今後も継続して行う価値が十分にあるだ

生産性は，ケースごとに少し異なる動きを示している．

ろう．

ケース①では本邦LCC参入後にマイナス成長に転じた時も本稿における分析では，人件費や総収入など金銭デーあったものの，ケース②では2012年度以降の平均成長率

タを用いる際に基準を統一するという観点から，国管理空が2.65%と安定したプラス成長となっていることが明らか

港のみを分析対象としている．しかし，関西国際や成田国となった．また，計測された効率性に関する3つの仮説に際など本邦LCCが拠点を置く会社管理空港や，神戸や新ついて，Wilcoxon順位和検定を用いて差の検定を行った．

石垣など比較的利用者の多い地方管理空港とも比較する

本邦LCCが参入した空港について参入前後の効率性を比ことで，所有形態の違いがもたらす効果を明らかにするこ

学術研究論文Vol.23 2021

運輸政策研究045

とができるだろう．また，空港ごとに滑走路やターミナルビ■表A— 3

空港

ルといった空港施設の運用時間が異なるため，運用時間

新千歳

制約（カーフュー）の有無やその長さが空港の生産活動を

稚内
釧路

左右する場合もある．この点をモデルに組み込むことで，函館空港の実働時間に対する運用効率性などを計測すること

仙台ができると考えられる．以上を今後の実証研究における課

新潟

題としたい．

高松

広島
松山
高知

謝辞：本稿は，航空政策研究会2019年度若手研究者研福岡

究助成ならびにJSPS科研費JP19K23208の助成を受けた北九州ものです．執筆にあたり，査読員の先生方からは大変有益

長崎

なコメントを頂きました．また，データの整理において，同

大分

熊本
宮崎

志社大学商学部3年生（当時）金栽演氏に多大なご協力

鹿児島を頂きました．ここに深く感謝の意を表します．

那覇
平均

各空港の効率値（ケース②・CRSモデル）
2010
0.880
0.410
0.565
0.527
0.748
0.593
0.843
0.693
0.877
0.997
0.848
0.606
0.939
0.961
0.552
0.754
0.960
1.000
0.764

2011
0.841
0.394
0.475
0.473
0.750
0.500
0.798
0.668
0.878
1.000
0.868
0.568
0.895
1.000
0.571
0.746
0.922
0.984
0.741

2012
0.884
0.388
0.465
0.473
0.921
0.594
0.830
0.682
0.897
0.943
0.933
0.623
0.851
0.981
0.571
0.816
0.923
1.000
0.765

2013
0.950
0.353
0.537
0.519
0.925
0.592
0.819
0.783
0.995
0.930
1.000
0.600
0.847
1.000
0.677
0.876
1.000
1.000
0.800

2014
0.980
0.378
0.504
0.561
0.940
0.615
0.851
0.797
0.977
0.947
0.990
0.562
0.913
0.988
0.698
0.837
0.984
1.000
0.807

2015
0.992
0.394
0.518
0.570
0.843
0.602
0.813
0.804
0.977
0.928
1.000
0.571
0.896
1.000
0.693
0.851
0.994
0.966
0.801

2016
1.000
0.487
0.526
0.545
NA
0.627
0.894
0.803
0.965
0.917
1.000
0.583
0.818
1.000
0.750
0.849
1.000
1.000
0.810

付録
■表A—1

国管理空港における本邦LCCの参入

注

空港

参入年月

初参入の航空会社

新千歳

2012年03月
2013年04月
2013年12月
2013年06月
2012年03月
2012年03月
2014年10月
2013年03月
2015年08月
2012年04月
2012年07月

Peach Aviation
Peach Aviation
Jetstar Japan
Jetstar Japan
Peach Aviation
Peach Aviation
Jetstar Japan
Jetstar Japan
Peach Aviation
Peach Aviation
Jetstar Japan

仙台
高松
松山
福岡
長崎
熊本
大分
宮崎
鹿児島
那覇

注1）
『空港管理状況調書』より算出．
注2）都市圏の基幹空港（プライマリー空港）周辺に位置し，補完的機能を担う空港の総称．
注3）空港における資本の投資や支出は長期間にわたるものが多く，単年度ごとに資本の投入量を測ることが難しいため，資本投入を疑似的に固定要素とみなし，その他の可変要素のみに焦点を当てた生産性指標として計測する手法．
注4）CRSモデルおよびVRSモデルはそれぞれ分析者の名前の頭文字をとって
CCRモデル，BCCモデルと呼ばれることもある．
注5）であるため，（3）式よりとなるからである．

注6）コンセッションによる一体運営が開始された2016年度の仙台については，
航空系人件費に関するデータが得られなかったため，分析からは除外している．

出典：筆者作成

参考文献■表A— 2

空港
新千歳
稚内
釧路
函館
仙台
新潟
広島
高松
松山
高知
福岡
北九州
長崎
熊本
大分
宮崎
鹿児島
那覇
平均

1）Hooper, P. G. and Hensher, D. A. [1997], “Measuring total factor productivity

各空港の効率値（ケース①・CRSモデル）
2010
0.720
0.405
0.545
0.420
0.707
0.630
0.737
0.626
0.845
1.000
0.845
0.602
0.927
0.951
0.513
0.815
0.956
0.995
0.736

2011
0.634
0.394
0.423
0.369
0.495
0.559
0.698
0.614
0.881
1.000
0.859
0.558
0.859
0.950
0.525
0.823
0.918
0.948
0.695

2012
0.775
0.386
0.421
0.455
0.752
0.677
0.724
0.663
0.860
0.949
0.917
0.611
0.904
0.958
0.566
0.915
0.919
0.987
0.747

2013
0.932
0.348
0.510
0.442
0.925
0.632
0.721
0.659
0.994
0.927
1.000
0.587
0.814
0.952
0.679
1.000
0.994
1.000
0.784

2014
0.876
0.357
0.484
0.443
0.901
0.735
0.744
0.742
0.954
0.954
0.984
0.545
0.959
0.970
0.704
0.922
0.927
1.000
0.789

2015
0.905
0.365
0.491
0.487
0.815
0.642
0.731
0.750
0.950
0.930
0.991
0.548
0.887
1.000
0.679
0.978
0.923
0.958
0.779

2016
1.000
0.392
0.506
0.452
NA
0.665
0.785
0.781
0.909
0.917
1.000
0.556
0.812
1.000
0.702
1.000
0.925
1.000
0.788

of airports—an index number approach,” Transportation Research Part E:
Logistics and Transportation Review, Vol.33, No.4, pp.249-259.
2）Pels, E., Nijkamp, P. and Rietveld, P. [2003], “Inefficiencies and scaleeconomies of European airport operations”, Transportation ResearchPart E: Logistics and Transportation Review, Vol.39, No.5, pp.341-361.
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5）花岡伸也・浅輪宇充・森地茂［2004］, “第71回運輸政策コロキウムアジアの空港民営化と経営効率性－タイを事例として－”,「運輸政策研究」, Vol.7, No.3,
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7）林亮輔・林田吉恵［2015］, “日本の空港の効率性評価: 非裁量要因を考慮した DEA 効率値の計測”,「日本経済研究」, 第72巻, pp.1～20．
8）小熊仁［2017］, “ネットワークDEAを用いた空港運営の効率性評価と要因分
析”,「交通学研究」, 第60号, pp.63～70．
9）尾関淳哉［2008］, “Malmquist 指数を用いた地方空港の生産性変化の計測”,「日本経済研究」, 第59巻, pp.22-41．
10）小熊仁［2017］, “DEA による国管理空港の効率性評価”,「経済学論纂（中央大学）」, 第57巻, 第3･ 4合併号, pp.55～67.
11）安達晃史［2019］, “空港の効率性と非航空系収入比率の関係に関する考察”,046

運輸政策研究 Vol.23 2021

学術研究論文「交通学研究」, 第62号, pp.189～196.
12）Bottasso, A., Conti, M. and Piga, C. [2012], “Low-cost carriers andairportsʼ performance: empirical evidence from a panel of UK airports”,
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13）Choo, Y. Y. and Oum, T. H. [2013], “Impacts of low cost carrier services
on efficiency of the major US airports” , Journal of Air Transport
Management, Vol.33, pp.60-67.
14）Martini, G., Manello, A. and Scotti, D. [2013], “The inﬂuence of ﬂeet
mi x, ownership and LCCs on airpor tsʼ technical/environmental
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18）Banker, R. D., Charnes, A. and Cooper, W. W. [1984], “Some models for
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15）Coto-Millán, P., Casares-Hontañón, P., Inglada, V., Agüeros, M.,21）Caves, D. W., Christensen, L. R. and Diewert, W. E. [1982], “ThePesquera, M. Á. and Badiola, A. [2014], “Small is beautiful? The impact of

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airports（2009–2011）”, Journal of Air Transport Management, Vol.40,
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16）Yokomi, M., Wheat, P. and Mizutani, J. [2017], “The Impact of Low Cost
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22）Färe, R., Grosskopf, S., Norris, M. and Zhang, Z. [1994], “Productivity
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23）Doganis, R[1992], The Airport Business, Routledge.

UK Airports”, Journal of Air Transport Management, Vol.64（Part A）. pp.
77-85.

（原稿受付2020年2月14日,受理2020年9月18日）

Dose Japanese LCCs’ Entry Have a Positive Effect on Airport Efficiency? :Measuring Efficiency and Productivity Using
Data Envelopment Analysis
By Koji ADACHIBoth positive and negative relationships between airport performance and LCCs have been reported in U.S. and Europe.
The effect of LCC on airport management remains unclear, while air passenger movement has increased after LCCs’ entry.
For the pourpose of investigating the relationships between airports and LCCs or inbound tourism, this paper estimate
efficiency and productivity of Japanese airports administrated by central government with the data from 2010 to 2016, by
using DEA and Malmquist productivity index. Moreover, factor analysis with double bootstrap procedure is conducted in
the second stage regression. We find that Japanese airports have maintained a productivity growth rate of about 2.65% per
year, and the increase in the LCC share of domestic market has a positive effect on airport efficiency.
Key Words : a irport administrated by central government, Low-Cost Carrier LCC, data envelopment analysis, double
bootstrap procedure, malmquist productivity index.

学術研究論文Vol.23 2021

運輸政策研究047