研究関西3空港における国内航空旅客需要に関する研究
本論文は関西3空港における滑走路容量，およびアクセス条件の変更によって，3空港間の旅客需要のバ
ランスに現れる影響について考察する．本稿ではbi-level型航空旅客輸送市場モデルを適用し，関西発着の国内線利用客に焦点を絞って分析を行った．分析の結果，関西空港のアクセス費用低減効果は小さい反面，神戸空港での滑走路容量の制約が緩和された場合，総航空旅客需要は増加するが，旅客の不効用改善は方面によって異なることがわかった．また，神戸空港での滑走路容量制約が現状通りであった場合，関西空港へのアクセス費用を低減することで旅客数を増加させることが可能であるが，神戸空港での容量制約緩和の効果よりも小さいことが示された．
キーワード

竹林幹雄

関西3空港，滑走路容量制約，アクセス費用削減

博（工）神戸大学大学院工学研究科市民工学専攻准教授

TAKEBAYASHI, Mikio

黒田勝彦

工博 神戸市立工業高等専門学校校長

KURODA, Katsuhiko

1――はじめにようになり，神戸空港の開港後さらに問題は複雑になったといえよう．

首都圏，北部九州，そして関西といった主要都市圏に

このように現在も行われている前述の「長距離便の原おいて大型機（B777相当）が発着可能な空港を同一圏域

則関西空港への設置」などの規制による関西空港への旅

内に複数有するようになったことから，わが国にも大都市客の誘導が，果たして利用者の便益を向上させているの圏における複数空港時代が本格的に到来した観がある．

か，に関しての議論が十分であるとは言い難い．また，関しかし，複数空港化による需要の分散や偏在など，将来

西空港と神戸空港の航空路の一部重複により，神戸空港

運営に関して今後検討の余地は多く残されている．このの滑走路容量が実質上制限されていることは一般的に知先例は本稿で議論の対象とする関西での経験に見るこられているが，この神戸空港における「適切な」滑走路容とができる．2006年2月に神戸空港の開港，さらには2007

量に関しては，包括的な議論を含めてほとんど行われて年8月の関西空港第2滑走路供用により，大阪を中心とすいない．一方，関西空港や神戸空港のアクセスの不便さ

る50km圏内に大型機が離発着可能な空港を3つ有するに関しての指摘はなされている 1）が，これらの空港への状態となった．容量的な問題はさておき，関西空港でのアクセスの改善が市場に与える影響について計量的に

国内線旅客数の伸び悩みが問題視される一方で，都市行われたことはほとんどない．以上述べた問題に関して，

内空港である大阪空港への需要シフトや，神戸空港での科学的・定量的な分析から議論することが必要である．

長距離国内路線設置（北海道・沖縄方面）の是非など，

本稿ではこのような問題意識に鑑み，竹林ら 2）が提案

同一の背後圏を有するがために生じる空港運営の難し

したBi-Level型航空旅客輸送市場モデルを関西圏発着

さを，関西3空港は初期段階から示している．

国内航空旅客に適用し，関西3空港の特性の違いを明ら

通常，旅客の利便性の高い都市内空港にエアラインのかにするとともに，都市内空港における滑走路制約の強需要が集中する傾向があるため，諸外国ではペリメー

化・緩和の影響，さらには関西空港へのアクセス費用のタ・ルールの設置など路線振り分けルール用いて都市内改善の影響について，主として利用者への影響把握の観

空港への過度の集中と郊外空港の空洞化を防ぐ努力が点から考察を加える．

されてきた1）．関西においても「北海道・沖縄路線など国
内長距離航空路線は原則として関西空港に設置する」という国土交通省の方針は，こういった諸外国の先例を参考にしたものと考えることができる．

2――既往研究関西3空港における需要に関しては，花岡 1）をはじめ

しかし現実には，大阪空港への就航規制が緩和されとして，実証的なレベルでの分析・検討が行われてきた．

て以降，エアラインの伊丹空港への路線回帰が生じ，関花岡の研究では，ネットワーク形状・輸送頻度は与件と西空港と大阪空港の需要バランスが再三問題視されるして，利用者の便益変化について検討している．また，

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運輸政策研究021

実務では平成14年度の神戸空港需要予測 3）においても，になるという，いわゆる「均衡状態」を仮定しているもの

関西3空港の需要の分担について，経済成長の違いなど

はHsuおよびAdlerの研究である．均衡状態の仮定は，経からシナリオを複数設定し，分析を行っている．

路選択が市場原理と整合するという意味でより好ましい

こういった需要予測に関しては，わが国で標準的に用設定であると考えられる．一方で，利用者均衡状態を仮いられてきた需要側（旅客行動）の分析に立脚した方法

定しているため，利用者均衡状態の解は典型的な微分論 4）とは視点を異にする，供給側（エアラインの行動）の不可能問題であり，ネットワーク設計問題を含む場合，取行動分析に立脚した方法論が一方で存在している．こうり扱いが極めて難しい．そのため，Kanafaniやあるいはいった方法論は主として産業組織論を中心に発達してきHongら 6）で採用されているLogit型の配分を何らかの形ており，そこではエアライン間の寡占競争という特殊なで仮定する方が実用上は望ましいと考えられる．ただし，競争形式で市場が成立していることに着目している．代

Logit型配分を仮定するだけでは，エアライン側の最適化

表的なものとしてはOumの一連の研究 5）を挙げることが問題を解く際の機材容量制約の満足が非常に厳しくなる

できるであろう．さて，交通工学においては，供給側と需という問題点がある．これについては後述する．

要 側 の 双 方 を 同 時 に 考 慮 する demand-supply inter-

一方，竹林ら 2）は，エアライン間の競争を明示的に取action modelが提案されている．これに属するモデル

り込み，かつ旅客の行動に確率均衡概念を取り入れたは特にエアラインのネットワークデザインを含む航空旅客

bi-level型ネットワーク均衡モデルを提案している．竹林

需要推計法という形で提案されてきているため，ネットワー

らのモデルでは，旅客行動に機材容量制約に起因する

ク均衡モデルと呼ぶ場合もある．こういった方法論によ

混雑の概念を導入している．このため，エアラインの最る需要予測は，例えば欧米では理論面ではHongら 6），

適化行動での路線容量制約が無用となり，エアラインの

またKanafaniら 7）やHsuら 8），Adler9）の先行研究が実証

最適化に関しては最適解の探索効率が改善される．

レベルでは行われている．わが国では，このようなネット

こういった好ましい特性を有しいていることから，本ワーク均衡型のモデルとしては，黒田らの初期のbi-lev-

稿では，竹林らのモデル 2）を援用し，主として神戸空港

elモデル 10）や大橋らの3レベルモデル 11），高田らのアラと関西空港に関する条件変更の各空港への需要バラン

イアンスモデル 12）があるだけで，提案はごく少数にとどスへの影響を分析する．

まっている．黒田らのモデルではエアラインは輸送頻度を制御変数とし，利潤最大化を目的とする．ただし，独

3――モデル

占市場を仮定しており，かつ価格は与件となっている．旅客は旅行時間と運賃で構成される旅行の総費用（一般

本稿で使用するモデルは，竹林らが提案したbi-level

化費用として設定されている）
を最小化するものとして，型のネットワーク均衡モデル2）である．以下，簡単にモデシステム最適配分を仮定している．黒田らの研究は2空ルの構造を示す．

港時代のものであり，関西空港中心のhub-spokes型ネットワークを形成した場合の利用者，エアライン双方の余3.1 変数の定義

剰について検討している．大橋らはネットワークの構成

以下に使用する変数を示す．

と空港の使用料設定との関係を把握するため，エアライ［ODおよびネットワーク構造に関するもの］

ン間の競争に加え，空港の使用料設定問題，旅客の路

rs：ODペアを表す．起点はrであり，終点はsである．

線選択行動を組み込んだ3レベルモデルを提案していΩ：ODペアの集合を表す．

る．後にこれを実用レベルに改変し，羽田空港拡張の影

kn：rsOD市場で供給されるパスを表し，

響を計量している 13）．大橋のモデルでは旅客に多項ロKnrs：rsOD市場でエアラインnにより供給されるパスの集

ジットモデル（Multi Nomial Logit/MNL）を適用してい合を表す．

る．高田ら12）は国際航空旅客輸送市場を対象として，ネッ

l n：エアラインnにより運航されるリンクを表し

トワーク均衡モデルを開発している．ここでも旅客の路ある．

線選択行動はMNLで定式化され，エアラインはOD運賃

I n：エアラインnにより運航されるリンクの集合を表す．

である．

で

と路線の輸送頻度を同時決定するとされている．
以上に挙げた手法のうち，多くの場合でKanafaniら 7） ［エアラインに関するもの］
が採用したランダム効用理論に基づいた経路選択を仮定

fln：リンクl n での運航頻度を表す．エアラインnの制御変しており，通常Logit型の配分を前提としている．一方，数である．

旅客の経路選択において，旅客間の行動が相互依存的

C OnP：各フライトの1フライトあたりのオペレーション費用

022

運輸政策研究Vol.11 No.4 2009 Winter

l

研究

を表す．

nの直面する利潤最大化問題は次のように表現される．

pr sn：rs OD市場のパスkn の運賃を表す．運賃は与件でk

これを『問題1』とする．

ある．
【エアラインの利潤最大化問題：問題1】［旅客に関するもの］
urns ：rs OD市場のパスkn を利用する際に旅客が被る不（1）k

効用を表す．
xrns ：rs OD市場でエアラインnが供給するパスkn を利用
k

する旅客のフローを表す．旅客の均衡配分の際の制御変Subject to

数である．

（2）

xln：エアラインnが運航するリンクlnでの旅客フローを表す．
（3）

vln：エアラインnが運航するリンクl n で使用される航空機の機材サイズ（利用可能座席数）を表す．機材サイズは与（4）件であり，1リンクにつき1機材が投入されるものとする．
Gh：空港hでの滑走路容量を表す．

（5）

δhl n:リンクl n が空港hを発着空港として含む場合1を取り，それ以外はゼロをとる2値変数である．

式（1）は目的関数であり，旅客収入，運航費用，固定費nδlrns k ：rs OD市場のパスkn がリンクl n を含む場合1を取用で構成されることを表す．式（2）は路線の輸送能力制

り，それ以外はゼロをとる2値変数である．

約であるが，下位問題である旅客の行動に容量制約つ

Γ（xrns ）：旅客の最適行動を表す関数である．
kきの配分を仮定し，かつ容量が十分確保されている代替

θ：旅客配分における分散パラメータである．

輸送経路（以降，バイパス経路と呼ぶ）
を設定するのであ

α1,α2,α3：旅客の効用関数におけるパラメータである．

れば，この制約はエアラインにとっては「直接意識しなく

d rail：旅客の効用関数を構成するダミー変数であり，鉄てよい」制約となる．わが国の場合，国内輸送を対象と道利用を行う場合に負の値を取り，その他はゼロを取る．

する限り，バイパス経路としては鉄道経路を含めること

λl n：リンクl n を利用する際に生じる追加的コストであり，が一般的である．

満席による不効用を表す．これは満席により，当該リンクを利用できないことによる追加的費用に相当する．

式（3）は空港での容量制約である．式（4）は運航の最低便数制約を表している．本モデルでは新規の参入と退出を考えない，与えられたネットワーク形状のもとでの3.2 エアラインの行動

頻度競争という形式を取る．このため乗り入れの停止を本モデルではエアラインは自己の利潤を最大化するた禁止する必要があるため，このような設定とした．なお，

めに，頻度を制御すると考える 2）．基本的には供給座席

右辺の値は実際の計算では1未満の実数として計算して数を戦略とした量的競争であるものの，価格の弾力性はいる．式（5）は旅客フローが最適行動の結果であること

統計的には明確ではない．このため文献2）
に従い，3.1でを意味する．

示したように運賃を与件とした．ゆえに，均衡解の意味は，「与えられた価格を実現する」量的競争ということになる．

3.3 旅客の行動

エアラインnがリンクl n で運営する頻度fl n を明示的な旅客行動の定式化に関しては，容量制約付き利用者戦略とすると考える．このときライバル企業（ -n として均衡状態を仮定する 3）．すなわち，リンクの容量制約を〜表記）の行動f l -n は最適反応であるとする．
今，OD市場rsで経路kを選択する旅客数xr ns は，旅客kの最適化行動min：Γ（xrns ）の結果得られ，エアラインはk
運賃収入prsn xrns を得るものとする．費用に関しては，エア
k k
ラインはリンクl n ごとの運航費用C OnP＊fln を支払わなけl

明示的に取り扱うため，Bell14）やZhouら 15）の定式化と構造的に同じである．
フライトあたりの座席数制約がある条件下で旅客の行
動にランダム効用理論を適用するとき，旅客の最適化行動の結果得られる利用者均衡状態は，次のような最適化ればならないと考える（簡単にするため固定費用の存在問題の解として得られる16）．ただし，旅客の経路選択行は無視した）．さらに，大阪空港や神戸空港には滑走路

動のみを表す場合，エアラインの収益性に関わるインデッ

容量制約があるため，エアラインはこの制約を考慮して

クスnに関しては考慮しなくても一般性を失わない．よっ

自らの戦略を立てなけばならない．このとき，エアラインて以下の表記では，表記の煩雑さを避けるため，インデッ

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運輸政策研究023

クスnは省略して表記した．これを『問題2』とする．

決定は旅客によって「自発的に」なされるとしている．このことを踏まえると，ボトルネック付き経路配分問題を下【容量制約つき確率的利用者均衡配分問題：問題2】

位問題に設定する限り，エアライン側は制約（2）を結果的に無視できることになり，制約（2）による計算の煩雑さは（6）

避けることができる．なお，『問題2』は需要変動でない場
合，解が得られない場合があるが，前述のように国内航空旅客輸送市場に限って言えば，ほとんどの市場で鉄道利用や船舶利用によるバイパス経路が存在し，需要は弾Subject to（7）

力的に変化すると考えてよいため，『問題2』における解無し，という問題も避けることができる．

（8）（9）
ただし，旅客の利用経路選択に関わる不効用は以下

さて，『問題1』を摂動問題として解くために，制御変数を頻度から供給座席数yl n に変換する．この形式でも，もとの問題構造は保存される．ゆえに，『問題1』を以下のようにエアラインの制御変数を供給座席数に変換した問
題を準変分不等式に帰着させ，解くことができる．ただのように示されるものとする．
（10）

〜rs
し，y〜l n,xはそれぞれNash解であることを表す 16）．
kn

【問題1：準変分不等式形式】
式（10）で示されるように，旅客の不効用ur s は，経路kkで使用するリンクのコストul の結合で示される．すなわ
ち，所要時間tl，運賃を含む旅行費用pl，頻度の経済を表す1/fl，ダミー変数，そして満席の場合のコスト（混雑項）λl の線形結合で表される．
（11）

式（6）
はOD交通量の保存，式（7）はリンクでの容量制
約，式（8）
は制御変数の非負条件である．
なお本問題に関しては，Bellのアルゴリズム 14）を用いて解を求めることができる．
3.4 解法4――関西発着国内中・長距離旅客輸送市場への適用
4.1 基本設定とデータ『問題1』は本質的にはZhouら15）やHongら9）が提案し提案したモデルを関西発着の国内中・長距離旅客輸

たbi-level構造と同じである．ただし，Zhouら 15）のモデ

送市場に適用し，関西3空港での滑走路容量制約の影響

ルでは，設定された経路そのものの容量が十分確保さとアクセス費用の軽減の影響分析を行う．本分析での基れているという前提であり，制御変数（輸送頻度ないし本設定は以下の通りである．

は容量）の変化に対する制約条件（2）による影響はそも¡）OD交通量は与件であり，各都道府県の県庁所在地

そも取り扱っていない．またそれに先行するLamらの研究 17）では，輸送頻度は需要に対して弾力的に変化する方法を採っており，制約（2）に関してエアライン（Zhouやをセントロイドとする．
™）アクセスおよびイグレスに関しては，代表的交通機
関による旅行時間，費用として採用する．

Lamの場合は鉄道オペレータ）
は能動的に行動しないと£）エアラインの設定するネットワーク形状は与件とする．

設定されていた．しかし，本稿で提案するモデルでは制

また，各リンクで投入される機材サイズも与件とす

御変数が容量に直接関係するため，制約条件（2）の影響

る．エアラインの設定する運賃も与件とする．

を無視することができない．制約（2）を明示的に組み込¢）大阪空港，神戸空港での滑走路容量制約に関してんだ場合，解の探索途中に実行不可能状態になる場合

は，エアラインごとに制約が与えられるものとし，そが排除できない．このため，計算は非常に煩雑になり，の値は与件とする．

収束が保証されない．

i）に関しては，2次生活圏などより詳細なゾーニングで設一方，本モデルに関してみると，旅客の行動に関して定することは可能であるが，航空旅客を考える場合，県庁は，「容量が限界に来た路線を選択しない」，という意思所在地などの中心業務地区に需要が偏在すると考えられ

024

運輸政策研究Vol.11 No.4 2009 Winter

研究る．こういった状況下では路線単位で計測される航空需後述）に関しては国土交通省航空局発行の「航空統計年

要を表すという意味では，詳細化したODゾーンと単純化

報」，および「数字で見る航空」を用いた．また，エアライ

したODゾーンで大きな違いはないと考えた．このため，ンの運航費用に関しては，ICAO発行の Financial Data

本稿では県庁所在地に単純化したODゾーンを採用した．

をもとに算定し，1シート・キロメータあたりの平均運航費ii），iii）は計算による負荷を軽減するために行った設用を算出し，これを限界費用に等しいものとして路線毎定である．iv）
に関しては，本稿では現状再現ではJAL，の運航費用算出に利用した．ネットワークの形状変更を

ANAの2社の実績値をもとにスロットの上限値を設定し，禁止する最低便数に関しては，0.1便/日（半月に2便程度

シミュレーションではJAL，ANA双方とも同数のスロットに相当）と設定し，計算を行っている．投入機材は各路数を持つと設定した．これはスロットの割り当てに関して

線での代表的な投入機材の平均供給座席数を設定し，は，明確な基準が示されていないため，このような仮設入力とした．例えば B747SR：550 席，B777：400 席，的な設定を行わざるを得なかった．この点に関しては，

B767：280席，B737：100席と設定した．なお，B777に関今後議論の余地がある．

してはB777-200相当の席数とし，B737に関しては当該路

次に，本稿の分析で用いたデータは以下の通りである．

線にグループ企業運航のDHC-8などの小型プロップも混在していることから，通常の130席〜160席と比べて少な

4.1.1 旅客

OD交通に関しては，近畿地方発着の中・長距離旅客

い席数を設定した．また，各ODのバイパス経路として鉄道・船舶による経路を設定した．

流動を対象とする．ゆえに，近畿地方と隣接する中部地方ならびに中国地方とのODは基本的に取り扱わないも

4.2 現況再現性の確認のとする．OD交通量に関しては旅客行動のパラメータを4.1で示したデータを用いて旅客の効用関数のパラメー推定した時点（平成19年1月）で利用可能であった国土

タ推定を行った．推定の結果，d rail＝−4.92（t値：−3.05），

交通省発行の「全国幹線旅客純流動調査」平成12年度版

θ＝−0.866（t値：−8.54），α1 ＝0.28（t値：4.15），α2 ＝を用いた．これを対象年度にあわせて成長率を乗じて5.56（t値：4.17）という推計結果を得た．これによる再現

使用した（なお，現在では平成17年度版の全国幹線旅客性は自由度修正済み決定係数で0.97であった．これらの純流動調査が利用可能であり，最新のデータを利用して値をもとにシミュレーションを行うこととする．

いないことが後の分析結果に影響している可能性は排図―1は路線別運航頻度の比較，図―2は路線別旅客除できないことを付記しておく）．また，経路選択に関しフローの比較である．平成12年のダイヤグラムの運航頻ては前出の全国幹線旅客純流動に加えて，航空旅客の度を初期実行可能解として計算を行った．ただし，大阪

行動に関しては国土交通省航空局発行の「国内航空旅客

空港発着路線に関しては，総発着数が200回/日と制限さ動態調査」を基本とし，欠落するエアライン選択情報に関れているため，発着数をJAL，ANAとも100回/日とし，各しては「航空統計年報」に記されたエアライン分担率を各社ともこの制約が有効となるように，現状の比率を維持経路に対して按分して選択率として用いた．さらに運賃しながら初期実行可能解を設定した．なお，以降の計算

や旅行時間の情報収集に関しては当該年度10月期のでは特に断らない限り，大阪空港での滑走路容量（発着「JTB時刻表」を用い，アクセスについては実績から大阪

回数の上限）は前述の通り各社100回/日とし，神戸空港

空港においてはリムジンバスを中心に，他の空港に関し

では各社30回/日と設定する．

ては鉄道アクセスを中心に取り出すように設定した．ままず運航頻度に関して見ていく．観測値と計算値の再た，シミュレーションでは平成12年（2000年）と分析時点

現性に関しては自由度修正済み決定係数の値は0.71ででデータ収集可能な最新年度である平成18年（2006年）
16

での航空旅客数の成長を考慮し，鉄道移動も含めた全算して約1.5％の上昇ということになる．
4.1.2 エアライン

モデルの再現性に関しては，平成18年（2006年）
を対象とした．すなわちJAL/JAS統合後の市場を対象とする
ため，JALおよびANAを対象とした．エアラインの輸送実績（統計値），運航頻度（統計値），機材情報（設定値：

研究

14
観測値（回/日）

市場で平均成長率を10％と設定した．これは年率に換

12R2＝0.71

10
8
6
4
2
0
0

■図―1

2

4

6

8
10
計算値（回/日）

12

14

16

路線別運航頻度（回/日）

Vol.11 No.4 2009 Winter

運輸政策研究025

5,000

躍的に増加するため，実用時間内での計算は現在のとこ

観測値（人/日）

4,500
4,000

R2＝0.77

ろ困難である．また，モデル自体の特徴として，エアライ

3,500

ンは収益性を高めるためにできる限り高いロードファク

3,000

ターで運航しようとする2）．実際にはほとんど観測される

2,500
2,000
1,500

ことのない80％以上という高ロードファクターでの輸送がモデルでは可能であるため，実際よりも低い運航頻度

1,000
500

となると考えられる．一見すると，この問題は機材の設定

00

500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000
計算値（人/日）■図―2を工夫することで解決可能であると考えられるが，どのような基準で機材を設定するのが望ましいのか，今後検路線別旅客フロー（人/日）

討する必要がある．
あり，全体の約60％の路線で過小に評価される傾向に

このように，現段階ではこれ以上の精度向上を図るこあるが，大幅な過小推計はほとんどなく，全体的な整合とは難しい．このため，本分析ではHND路線などの繁忙性は高い．また発着回数はJAL＝99.2回，ANA＝98.3回

路線の旅客数，ならびにUKB発着の運航頻度を過大に評と，エアラインは制限一杯まで配便する結果を得た．

価するという歪みを持つという点に注意し，以降の政策

次に1日あたりの旅客数（片道）の比較を図―2に示す．

シミュレーションを行うこととする．なお，現況再現の値を観測値と計算値の相関に関しては，自由度修正済み決定

Case 0とし，以後ベンチマークとして用いることとする．

係数の値は0.77であるが，全体的には過大に推計される傾向にある．図―3は主要路線に限定した旅客数の比

4.3 関西空港へのアクセス費用軽減に関する分析較である．図から大阪空港（ITM）
に関しては沖縄（OAK）

本節では，UKB開港後の関西3空港体制を対象とし，路線を除き，精度高く再現されているものの，関西空港

KIXへの国内線誘致のための方法について検討する．そ（KIX）および神戸空港（UKB）発着の路線が最大3倍程度の一つとして，ITMと比較して高額であると指摘されることの過大評価となっている．このような結果となった理由はの多いアクセス費用を軽減することによる効果を検討する．

次のように考えることができる．

KIXは，南大阪に立地している関係上，アクセス時間，
費用ともITMやUKBと比較すると不利であることは否め

旅客リンクフロー（1,000人/日）

10
9

ない．この不利な立地条件を少しでも緩和することで，旅8

客需要を増加させることが期待される．特にアクセス費

7

用に関しては，連絡橋の関西空港会社への売却が決まっ

65たこともあり，今後通行費を半額にするなど料金抵抗の4

軽減策は現実味を帯びてきた．本稿ではまずこのアクセ

32ス料金の低減政策について検討を加える．

1
0ITM- KIX- UKB- ITM- KIX- UKB- ITMCTS CTS CTS HND HND HND FUK
ANA

■図―3

ANA（2006） JAL

KIX- ITM- KIX- UKBFUK OAK OAK OAK
JAL（2006）

主要路線における旅客フロー（人/日）

以降のシミュレーションでは各セントロイドからKIXへのアクセス費用を10％（Case 1），20％（Case 2），30％（Case 3），40％（Case 4）の範囲で一律に割り引く，というシナリオを設定し，アクセス費用の割引効果について評

本分析ではセントロイドを都道府県の県庁所在地にし価を行った．

たため，基本的に大阪空港，神戸空港などの都市近接型

表―1は各シナリオにおける，3空港での総旅客数を

空港発着の需要は過大に推計する傾向にある．しかし，比較したものである．Case 0と比較して全て需要増となっ大阪空港では滑走路容量制約が大きいため，繁忙路線ていることがわかり，アクセス費用が一律40％引き下げ

が神戸空港の地理的条件を過大に評価し，シフトしたとられるCase 4では，2.3％の需要増となっている．KIX考えられる．また，関西空港に関しても，京都や大阪からへのアクセス費用軽減は航空を利用する旅客を増加さのアクセス条件が，大阪空港へのアクセス条件と大きなせる効果があると考えられる．また，Case 1に関しては差がなかったため，過大に評価したと考えられる．これCase 2〜 4と比べて著しくUKBの旅客が多くなっていらのひずみに関してはゾーニングを2次生活圏レベルなる．これは次のように考えることができる．10％割引でど詳細に分割し，阪神間など需要の集中した地域でのアは，割引無しの場合UKBを利用していた兵庫の旅客にクセス条件をさらに精密に表すことで，精度の向上を期

とって，10％の割引ではKIXにシフトするほどには効用待することができると考えられるが，配分対象経路が飛の増加が大きくなく，そのままUKBを利用する方を選択

026

運輸政策研究Vol.11 No.4 2009 Winter

研究した．一方，その他の府県の旅客は10％割引の効果で，KIX選択者が増え，UKBの他府県利用者が減少した．その結果兵庫発着のUKB利用者の便益がさらに増加し，旅

1.4
1.3
1.2
1.1

発着旅客の便益が向上し，UKBの選択確率が高くなったと考えられる．また輸送頻度の増加は主として兵庫県発

京都

大阪

奈良
関空利用者

和歌山

Case 4

Case 3

Case 2

Case 1Case 4

Case 3

Case 2

Case 1Case 4

Case 3

Case 2

Case 1Case 4

兵庫
大阪利用者

■図―5

Case 3

Case 2

Case 1Case 4

Case 3

Case 2

Case 1Case 4

0.8

を除いた場合，UKBの利用が最小移動コストとなる兵庫

Case 30.9

することで，UKB発着路線の混雑が減少し，混雑の影響

Case 2

1

られる．すなわち，他府県発着旅客のUKB利用が減少

Case 1

客数を増加させ，結果として輸送頻度も増加したと考え

滋賀

神戸利用者

府県別空港利用数の変化

着旅客の増加がもたらしたものであると推察される．一方，20％以上の割引が行われた場合，UKBの利用者数が異なり，例えば兵庫県ではCase 0では全体の40％がは一貫して減少しているので，KIXとのアクセス条件のUKBを利用し，KIX利用は20％程度に留まることがわか

差が減少することにより，UKB利用の比較優位性が減少

る．ただし，いずれの府県においてもITMが40〜50％のしたと考えられる．この10％割引時での特殊な挙動は，シェアを持っていることから，ITMが依然として航空利用

セントロイドを県庁所在地に限定したことによる影響であの旅客にとっては利便性の高い空港であることがわかる．

るとも考えられるが，これ以上の検討はモデルの構造上

KIXへの一律アクセス費用軽減を行った場合，表―1に示したように，全体的な利用者の増加は小さいものの，できないため，別の機会に譲ることとしたい．
■表―1

ITM
KIX
UKB
合計

利用者数の変化は府県によって異なることが，図―4お

旅客数（人/日）
Case 028,844
18,344
14,19561,382

Case 128,807
19,08615,31363,205

Case 2
28,562
1,937914,15762,098

Case 328,452
20,096
13,84762,395

Case 428,356
20,674
13,761
62,790

よび図―5からわかる．具体的にはKIXから遠方にある
京都，滋賀でのKIX利用が大きく増加し，滋賀県発着のKIX利用旅客は40％割引により30％近く増加する結果となっている．このことは，アクセス費用を改善することで遠方からのKIX利用が改善される可能性があることを示

さて，空港毎の旅客数に関しては，ITMは一貫して需要

唆するものである．一方，Case 0でKIXの利用割合が高を低下させているが，Case 4でも Case 0と比較してい結果となった奈良，和歌山では，割引によるKIX利用

1.7％の減少に止まる．UKBはCase 1で7.9％の大幅増でのインセンティブの増加はほとんど見られないという結あるが，その後はITMと同じく需要を低下させている．全果となっている．兵庫ではKIXの利用者が増加すること

体のシェアの変化はITM:KIX:UKB＝47:30:23（Case 0）からにより，UKBの利用者数が減少するものの，その影響は

45:33:22（Case 4）とKIXの比率が若干増加しているもの

小さいことがわかる．

の，全体的なシェアはほとんど変わらないことがわかる．

このように，KIXへのアクセス費用軽減による効果は

次に航空利用の旅客の効用変化について分析する．

40％削減時ではKIX利用者自体は12.7％の増加をもたら

図―4は近畿2府4県発着の航空旅客の空港利用割合を，すという示唆を得た．これは年間で85万人の利用者増

図―5は府県別航空旅客の空港別利用者数の変化を見加につながる．しかし，航空旅客全体で見た場合，利用たものである．ただし，図―5はCase 0での府県別利用者数の増加は40％削減時でも2.3％の増加にとどまるこ

者数を1として基準化して表記している．

とがわかる．

図―4から，まずアクセス条件により空港の利用割合
4.4 神戸空港の容量拡張と関西空港への影響
100％

UKBはKIXと同様，海上空港ではあるものの，KIXと80％

比較すれば，立地場所に関してははるかに好条件である．神戸市とは三宮から約20分と至近距離であり，大阪

40％

市中心部からでも最短で約45分で着くことができる．問20％

題はその滑走路容量と，兵庫，大阪以外からはKIX並に0％

時間と費用がかかるという点である．滑走路容量制約にCase 0Case 1Case 2
Case 3
Case 4
Case 0Case 1Case 2
Case 3
Case 4
Case 0Case 1Case 2
Case 3
Case 4
Case 0Case 1Case 2
Case 3
Case 4
Case 0Case 1Case 2
Case 3
Case 4
Case 0Case 1Case 2
Case 3
Case 4

60％

京都

大阪

兵庫
大阪利用者

■図―4

研究

府県別空港利用割合

奈良
関空利用者

和歌山
神戸利用者

滋賀

関しては，KIXとの上空の一部が重複するなど物理的な条件により制約が生じていると考えられるが，空路の一部変更や管制方式の高度化などにより，容量増加も不可

Vol.11 No.4 2009 Winter

運輸政策研究027

能ではないと考えられる．一方，UKBの拡張はITMや100％

KIXでの需要にも影響すると考えられる．特に，KIX利用

80％

客の減少が懸念される．

60％

測について検討を加える．UKBにおける滑走路容量増
加を10％（Case 5），20％（Case 6），30％（Case 7）
の3ケー

40％
20％
0％

スについて検討した．

Case 0Case 5
Case 6
Case 7
Case 0Case 5
Case 6
Case 7
Case 0Case 5
Case 6
Case 7
Case 0Case 5
Case 6
Case 7
Case 0Case 5
Case 6
Case 7
Case 0Case 5
Case 6
Case 7

本稿ではこのUKBの滑走路容量制約の緩和の効果計

まず，UKBの容量制約緩和の影響について見ることとする．表―2では各空港での利用客数の変化を示したも

京都

大阪

兵庫
大阪利用者

■図―6

奈良
関空利用者

和歌山

滋賀

神戸利用者

府県別空港利用割合のである．表から明らかなように，UKBでの容量制約を緩和することにより，旅客数が増加することがわかる．例

1.5
1.4

えば，現状よりも30％容量を増加したCase 7についてみ

1.3

ると，UKB利用の旅客数では20.6％の旅客数の増加が見

1.2

られる．UKBの発着回数に関してはCase 0では55.2回

1.1

するが，その変化量はCase 0とCase 7の比較で約3％の減少であり，UKBの場合は20％の増加となっている．全

大阪利用者

■図―7

関空利用者

Case 7

Case 6

Case 5

Case 7

Case 6

Case 5

Case 7

Case 6

Case 5

Case 7

Case 6

Case 5

Case 7

Case 6はUKBの滑走路容量の増加に従い，ITM，KIX共に減少

Case 50.8

Case 7の伸びとなっている．空港間でのシェアの変化について

Case 6

0.9
Case 51であるのに対し，Case 7では70.0回となっており，27％

神戸利用者

府県別空港利用数の変化

体では2.6％の増加であり，UKBでの利用者数の増加がそのまま全体の利用者数の増加に結びついたと言える．

て，検討を加える．これは，UKBでの滑走路容量拡張の

次に旅客の構成についてみていく．図―6は府県別のKIXへの負の影響をどの程度緩和できるか，について考

空港選択割合を表している．図―7では図―5と同様に察を加えるためである．簡単のため，UKBでの滑走路容Case 0の値を1として基準化して示している．

量はCase 7で示された30％増加した場合について見る■表―2こととした．そして，アクセス費用軽減もKIXの場合と同旅客数（人/日）

ITM
KIX
UKB
合計

Case 028,844
18,344
14,19561,383

Case 528,74918,112
14,912
61,773

Case 628,471
17,864
16,061
62,396

Case 728,264
17,61817,12563,007

じく，10％引き下げの場合（Case 8）と，20％引き下げの場合（Case 9）の2通りについて分析を行った．
表―3ではCase 8および9とCase 7の場合を比較して，3
空港での旅客需要の変化を示したものである．KIXに対するアクセス費用を一律に引き下げたことによって，UKB

図―6，7からわかるように，UKBでの容量制約の緩和

での旅客数の伸びはUKBの容量拡大のみの場合（Case

により，Case 0と比較してシェアが大きく変わることはな

7，8）と比較すると鈍化する．一方，KIXでの旅客減少は，

い．UKBの旅客増は直背後地の兵庫のほか，京都，大阪

0.3％だけ回復するにとどまる．このことから，UKBでの容でのシェアの変化が見られる．これは大阪，京都ではKIX

量拡大の影響に対して，KIXへのアクセス費用軽減の効のシェアの低下に結びついているものと考えられる（図―

果はほとんどないということができ，UKBでの滑走路容

7参照）．このことから，需要の大きな京都，大阪でのKIX-

量拡張のKIXへの負の影響が大きいことが示唆された．

UKBでのトレードオフの関係を見ることができる．一方，■表―3

旅客数（人/日）

奈良，和歌山といった遠方の利用者もUKBの容量制約の緩和により増加しているが，これはもともと（Case 0）の需要が小さいことに加えて，UKBからの北海道，沖縄といった遠距離路線の頻度増加による不効用の減少割

ITM
KIX
UKB
合計

Case 028,844
18,344
14,19561,383

Case 728,264
17,61817,12563,007

Case 828,28017,661
17,03062,971Case 928,274
17,671
17,01962,964合が大きかったためであると考えられる．ゆえに，UKB
での滑走路容量拡張はKIXの利用客減少に結びつく可能性が高いといえる．

5――おわりに

最後にUKBにおける滑走路の容量制約緩和とKIXへ本研究では，関西3空港を対象としてKIXへのアクセスのアクセス費用の引き下げを同時に行った場合につい費用の低減効果と，UKBでの滑走路容量の拡大が市場

028

運輸政策研究Vol.11 No.4 2009 Winter研究

に与える影響について検討を加えた．その結果，以下限定した分析を行ったが，このことがモデルの精度にどのような示唆を得た．

のように影響するのか，今後さらに詳細に分析することが（1）KIXへのアクセス費用低減は，KIX利用者数を増加必要であると考えている．

させ，特に滋賀や京都など遠方の利用者のKIX利用促進は期待できることが示唆された．
（2）UKBでの滑走路容量の拡大は大きく利用者数を伸

参考文献
1）花岡伸也［2004］， 大都市圏における複数空港の機能分担とその評価 ，「国
際空港シンポジウム2004講演抄録」（CDROM）．

ばすという結果を得た．また，滑走路容量の拡張に

2）竹林幹雄・黒田勝彦［2007］， ネットワーク均衡分析による関西3空港におけより，滋賀や和歌山といったUKBから遠方の利用者

3）神戸市［2002］，「平成14年度神戸空港需要予測調査報告書」．

のUKB利用が促進されるが，その一方でKIXは最大

4）森地茂・屋井鉄雄・兵藤哲朗［1994］， わが国の国際航空旅客の需要構造

で3.7％利用者を失うことが示唆された．
（3）UKBでの滑走路容量拡張とKIXへのアクセス費用低減政策を同時に行った場合，UKBでの滑走路容量
拡張政策の方が強く働く可能性があることを示した．
（4）いずれの政策をとった場合でもITMの利用者数は減少することがわかった．

る機能分担に関する考察 ，「土木計画学研究論文集」，No.24, pp. 427-436．

に関する研究 ，「土木学会論文集」，No. 482/IV-22, pp. 27-36．
5）例えば Oum, T.H., Zhang, A., and Zhang, Y.［1993］， Inter-firm rivalry
and firm-specific price elasticities in deregulated airline markets ，Journal ofTransport Economics and Policy，pp. 171-192．
6）Hong, S. and P.T. Harker:［1992］ Air traffic network equilibrium: toward frequency, price and slot priority analysis ，Transportation Research 26B，
No. 4, pp. 307-323．
7）Kanafani, A. and A. Ghobrial［1985］， Airline hubbing: some implications for
airport economics ，Transportation Research 19A，No. 1, pp. 15-27, 1985．
8）Hsu, C.I. and Y.H. Wen:［2003］， Determining flight frequencies on an

以上のような結果を得た．ここから，政策的な示唆を得るとすれば，少なくともKIXへのアクセス費用の低下
や，UKBの滑走路容量拡大を実施すれば，ITMでの混雑を市場レベルで調整できる可能性があることが示されたといえる．

airline network with demand-supply interactions ，Transportation Research
39E，pp. 417-441．
9）Adler, N.［2005］， The effect of competition on the choice of an optimal network in a liberalized aviation network with an application to Western
Europe ，Transportation Science 39，pp. 58-72．
10）黒田勝彦・竹林幹雄・三保木悦幸［1997］， シュタッケルベルグ均衡問題による国内航空ネットワーク分析 ，「土木計画学研究・論文集」，No. 14, pp.
757-764．

ただし，（3）に示されるように，KIXへのアクセス費用

11）大橋忠宏・安藤朝夫［1999］， 航空市場でのハブ・スポークネットワーク形

低減政策はUKBでの滑走路容量拡張の効果に比べ弱成と空港使用料に関する研究 ，「土木学会論文集」，No. 611, Ⅳ-42, pp.

い．このことから，現状の立地条件の下では，国内線の12）高田和幸・屋井鉄雄・原田誠［2001］， エアライン間提携の影響分析手法にみで関西3空港での望ましい棲み分け，特にKIXの利用促進を議論するには限界があると考えられ，棲み分け議論の視点を変える必要がある．例えばKIXに関しては，
現在はKIXのみ国際線利用可能であるという点から考え

33-44．
関する研究 ，
「土木学会論文集」，No. 667/IV-50, pp. 73-83．
13）大橋忠宏・宅間文夫・土谷和之・山口勝弘・堀健一［2004］， ネットワークを考慮した航空旅客市場での空港拡張の効果：羽田空港を例として ，「土木
学会論文集」，No. 772/IV-65, pp. 131-142．
14）Bell, M.［1995］， Stochastic User Equilibrium Assignment in Networks inQueues ，Transportation Research 29B: pp. 125-137．

れば，KIXの特徴である内際乗り継ぎの利便性向上を考

15）Zhou, J., W.H.K. Lam, and B. Heydecker［2005］， The generalized Nash

慮しつつ，国内線需要を評価する，といった議論を行う

equilibrium model for oligopolistic transit market with elastic demand ，

ことが現実的であると考えられる．こういった議論に関しては，場所を改めて検討することとしたい．
最後に，モデルの再現精度に関しては，再現性の項でも触れたように，依然として改善の余地がある．中でも，Transportation Research 39B，pp. 519-544．
16）Mikio Takebayashi［2008］， Evaluation of Asian Airports as Gateway: Applicationof Network Equilibrium Model ，Pacific Economic Review（印刷中）．
17）Lam, W.H.K., J. Zhou, and J. Sheng［2002］， A capacity restraint transit
assignment with elastic line frequency ，Transportation Research 36B，pp.
919-938．

今回は計算規模の問題からセントロイドを県庁所在地に（原稿受付 2008年5月21日）

Managing the Domestic Air Passengers' Demand under Multiple Airport System
By Mikio TAKEBAYASHI and Katsuhiko KURODA
This paper discusses the crucial issues considering the desirable demand balance among three airports locating in
Metropolitan Osaka, i.e. Kansai, Osaka, and Kobe Airports; the issues are runway capacity constraints at Kobe Airport, and unfavorable location of Kansai Airports in terms of accessibility. We apply the bi-level type network equilibrium model to domestictransport markets from/to Metropolitan Osaka. We have a few suggestions from the computation. One is that in terms of total passenger's flow, the discount of access fee to Kansai is limited, while relaxation of capacity constraints at Kobe is very effective.
Key Words : multiple airport system in Metropolitan Osaka, runway capacity constraint, discounted access fee

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研究Vol.11 No.4 2009 Winter

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