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学術研究論文日本の国内航空旅客市場における輸送密度の経済性
本研究では，都府県及び北海道4ゾーンの50ゾーン間の純流動等のデータを利用して，先行研究で指摘される輸送密度の経済性を考慮した枠組みの下で国内航空旅客市場について需給曲線を同時推定した．
推定の結果，多くの先行研究で指摘／考慮される供給側の輸送密度の経済性についてはその存在が統計的に有意な結果として確認され，航空旅客市場を分析する上で当該経済性を考慮することの重要性が示される．限界費用関数で考慮される羽田や伊丹／関空，新千歳など主要空港ダミー変数の係数は正の場合が多く，主要空港は地方管理空港に比べて相対的に空港使用料の高さや混雑などが反映された結果である可能性が指摘される．
キーワード

大橋忠宏

国内航空旅客市場，需給関数の同時推定，輸送密度の経済性

博（情科）弘前大学人文学部准教授

OHASHI, Tadahiro

1──はじめにの参入等はみられた一方で，航空路線網の再編やJALとJASの統合などの変化があり，米国との共通点もみられる．

近年の航空旅客輸送を巡る環境は大きく変化しており，したがって，
日本の国内航空旅客市場において輸送密度

複数空港の機能分担やハブ機能の強化など空港整備の効の経済性が存在するならば，米国と同様にハブ・アンド・ス

果については様々な議論が行われている．たとえば近畿

ポーク型の運航が進み，市場の寡占化が促進される可能

地方での関西・伊丹・神戸の3空港の機能分担や運用に性があり，当該経済性を考慮した枠組みでの議論が必要

関する議論や羽田空港や成田空港の発着枠の拡大に伴になると考える．なお，Brueckner and Spiller［1991］6）をう国際化などの役割分担やハブ空港化の議論などである．

援用した研究で輸送密度の経済性が考慮される場合，供このような議論を行うためには，それぞれの空港や路給側の限界費用低下の特性のみが明示的に考慮される線の特性等を考慮できる枠組みの下での地域間旅客市

ことが多いが，需要側にとっては路線需要の増加は運航場を対象とした分析が必要になると考えられる．

頻度の増加によるスケジュールコスト等の低下をもたらす．

航空旅客市場に関しては，海外の研究では多くの実証的な分析が行われている注1）．そこでは，規制緩和後の市

本稿では，前者を供給側の輸送密度の経済性と呼び，後者を需要側の輸送密度の経済性と呼ぶ．

場の特性として，航空会社間の競争の形態や輸送密度の日本を対象とした実証研究の場合には，航空会社の費経済性に関する効果等について多くの議論がなされてい

11）
12）
や衣笠
［1995］
用特性について1990年代に村上［1994］

2）に倣って，輸送る．本稿ではBrueckner and Spiller［1994］などにより検討されている．さらに，2000年代に入ってか

密度の経済性とは，路線需要の増加に対して追加的費用

13）
らは，たとえば大橋他［2003］
で参入規制緩和や羽田空が低下する特性であると定義する．航空旅客市場の特性

港拡張などの効果の計測が行われている．ただし，これ5）についてはCaves et al.
［1984］
によりローカル線と幹線とらの研究では，航空旅客市場は一点経済が想定されておの費用の違いとして輸送密度の経済性が指摘されており，り，ネットワークレベルでの議論は行われていない．ネット

2）
では米国のODデータを元
Brueckner and Spiller［1994］

ワークレベルでの航空旅客市場に関する実証的な議論にに当該経済性の検証が行われている．理論面でも航空

14）
や
ついては，
（i）
国際航空旅客市場に関する白石［1997］

ネットワークでの航空会社の競争や社会厚生に言及する

国内航空旅客市場に関する村上［1995］15）やYamaguchi

研究では，これらを踏まえて輸送密度の経済性を考慮し16）のように応用計量経済学的手法を利用した需給［2007］

た分析が行われることが多い注2）．Brueckner and Spiller

関数の同時推定を元にした議論，あるいは，
（ii）
空港容量

［1994］2）によると，米国の国内市場では輸送密度の経済拡張の影響や新規路線就航の影響を外生変数に実際の性がハブ・アンド・スポーク型の運航を促進し，規制緩和直

数値データを利用して数理計画問題として分析した大橋

後には参入航空会社数が増加したものの時間の経過と共さまざまなタイプ
他［2004］17）や石倉・竹林［2008］18）など，に寡占性が高まったと指摘している．日本の国内市場での研究がある．ここで，（i）の応用計量経済学的手法を利は1990年代後半からの規制緩和により，新規の航空会社用した研究では，路線単位，あるいは都道府県間単位の学術研究論文Vol.14 No.3 2011 Autumn 運輸政策研究009

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データを元にした分析が行われているが，航空旅客市場

トワーク全体での運航費用は路線での費用の和として定の寡占性については考慮されるものの費用特性としての義される．航空会社iの路線 jでの限界費用を次のように輸送密度の経済性などについては考慮されていない．
（ii）

仮定する．

のいわゆる航空ネットワークモデルを利用した研究では，（2）

需要に関するパラメータ等については別途推定した需要

ここに，Qij は航空会社iの路線jでの需要量，Distancej

関数の結果が利用され，費用については財務的なデータ

は路線 jの時間距離，AirportDumは主要空港ダミー変を適宜配賦して作成した関数を元に分析が行われる．分

数（羽田や伊丹・関西，新千歳，中部，福岡，那覇など）と析の際の地域区分は非常に大きく，地域あるいは地域間する．航空旅客市場は路線ごとではなくODペア毎に存には複数の空港や複数の路線を集計した上で分析が行在するから，市場mで集計した限界費用は以下のようにわれているため，航空路線毎のレベルでの市場特性を反書くことができるものとする．

映させる必要はなかったと推測される注3）．ただし，航空（3）

ネットワークモデルを利用してより小ゾーンを対象とした地

ここで，qim は航空会社iの市場mでの航空需要量であり，域区分での分析を行うためには，航空路線毎の特性を考Im を市 場 m で 運 航 する航 空 会 社 i からなる 集 合とし

慮しうるような拡張が必要であると考える．すなわち，各航て，空路線に共通する輸送密度の経済性（あるいは不経済性）

した値）の関数として，や発着空港あるいは各空港後背地に存在するような特性する．ここで，Jm は市場mの旅客が利用する路線からななどを考慮した分析が必要になると考えられる．

る集合とする．Distancem は市場mの時間距離とする．な以上を概観すると，日本の国内航空旅客市場を分析する場合に，市場の特性として何をどのように考慮すべきかとする．Sim はQ（qij im を路線 j毎に集計とお，Distanceと需要関数でのtとの違いはアクセス等に伴う費用を含むか否かによるものである．

に関しては，従来はあまり議論されてこなかったと言えよ

航空旅客市場の競争について，Brueckner and Spillerう．そこで，本研究では，日本の国内航空旅客市場を対象

2）など多くの先行研究で仮定されているように，
クール［1994］に，輸送密度の経済性の有無を中心に市場特性についノーの寡占競争を仮定すると均衡では次の式が成立する．

て，応用計量経済学的手法により検討することを目的とす（4）

る．具体的には，2章で航空旅客市場モデルの理論構造について説明する．3章では利用データの出所及び作成

ただし，一般に航空会社の個別の需要に関する情報は入方法及び輸送密度の経済性などの特性を考慮した限界

手し難いので，両辺に航空会社数を掛けて平均化して考費用関数及び需要関数の特定化について説明する．4章

える．すなわち，

で需給関数の同時推定の結果について考察し，5章で本（5）

研究の結果についてのまとめについて述べる．
ここで，nm は都市間市場mでの参入企業数とする．

2──モデル
本研究で対象とする国内航空旅客市場の仮定について説明する．

3──データと関数の特定
3.1 データ

まず，本研究ではODペア毎に旅客市場が存在するも今回の推定に利用したデータの一覧を表─1に示す．

のとする．各市場に参入する航空会社は同質的な財を生については，全国幹線旅客純流動調査
OD交通量
（qm）

産しているものとし，簡単のため各市場は独立であると仮の都府県及び北海道を4ゾーンに分割した50ゾーン間の定する．逆需要関数は以下のように表現される．

代表交通機関別年間拡大データの往復の平均をとったも（1）のを利用している．ただし，OD交通量の中にはOD以外

ここで，mは地域間旅客市場（OD），qm は市場mでの航第三地域へのトリップを含む周遊行動を行っていると推

空需要量，POPは発地Oまたは着地Dの人口，tm は時間測され，round tripとして解釈できないものが含まれてお費用（所要時間など），freqm は運航頻度（乗り継ぎの場合

り，
このようなround tripとみなせないODペアや離島便は少ない側の値など），airsharem は航空の交通機関分担利用と推測されるところは標本から除外している．次に，率とする注4）．

は，OD交通量を路線毎に集計したも航空路線需要（Qj）

航空会社の費用については，簡単のため運航に係るのを利用している．airsharem は航空の交通機関分担率

費用は路線ごとに独立であると仮定する．このとき，ネッ

であり，幹線旅客純流動調査の代表交通機関別年間拡大010

運輸政策研究 Vol.14 No.3 2011 Autumn

学術研究論文009‐015̲学術研究̲大橋氏:初校 11/10/19 10:05 ページ 011■表―1

利用データ一覧

変数名qm
Qjairsharem
POPPOPm
pm
LTIME
FREQ
HHI
ACC_FARE
ACC_TIME
CTS
HND
NGO
ITM
FUK
OKA

出所及び作成方法

変数の説明

ODペア間mの航空需要（千人）
航空路線jを利用する需要（千人）
航空機関の分担率
発地域人口（人）×着地域人口（人）ODペア間mの航空運賃（円）
ラインホール時間（分）運航頻度（便）
運航便数に関するハーフィンダール・ハーシュマン指数
アクセス運賃（円）

第四回幹線旅客純流動調査の代表交通機関別年間拡大データの往復の平均値

ODペア間の航空需要（qm）を航空路線毎に集計
第四回幹線旅客純流動調査の代表交通機関別年間拡大データの往復の平均値から算出
国勢調査人口JTB時刻表掲載の正規運賃で，複数路線を乗り継ぐ場合はそれらの運賃の足し合わせ
JTB時刻表掲載のものを利用し，往路側の所要時間の最頻値
JTB時刻表の往復の平均値
JTB時刻表掲載の運航便数を利用

JTB時刻表掲載のバス，鉄道データ
JTB時刻表掲載のバス，鉄道データ

アクセス時間（分）新千歳空港ダミー

新千歳空港を離発着する路線を利用する場合に1を，そうでない場合に0を設定

羽田空港ダミー羽田空港を離発着する路線を利用する場合に1を，そうでない場合に0を設定

中部空港ダミー

中部空港を離発着する路線を利用する場合に1を，そうでない場合に0を設定

伊丹・関西空港ダミー
福岡空港ダミー

福岡空港を離発着する路線を利用する場合に1を，そうでない場合に0を設定

那覇空港ダミー那覇空港を離発着する路線を利用する場合に1を，そうでない場合に0を設定

伊丹あるいは関西空港を離発着する路線を利用する場合に1を，そうでない場合に0を設定

データの往復の平均値から算出した．
POPPOPm はODペアmの人口の積であり，国勢調査のデータを利用している．

路線の場合には1をそうでない場合には0を設定している．なお，乗り継ぎ便を利用するODについては，主要空
港ダミー変数を設定した空港を着陸及び離陸で利用する

運賃や運航頻度，
ラインホール時間，HHIのデータは，場合には，2を設定している．これら主要空港は，国管理

JTB時刻表から作成している．ここで，HHIは供給便数に

空港（一部，株式会社）
で地方管理空港に比べて路線や便関するハーフィンダール・ハーシュマン指数注5）である．運数設定も多く，相対的に空港使用料が高く，滑走路等での賃（pm）には通常期の正規運賃を利用している．航空運賃

混雑も起きやすいと考えられ，限界費用関数を推定するには通常期や繁忙期の正規運賃の他，各種割引運賃等

場合，これらの変数の係数として正の符号が想定される．

が利用可能であるが，データの入手可能性から通常期のに正規運賃を利用することとした注6）．運航頻度（FREQ）

3.2 関数の特定化

ついては，発地あるいは着地から利用可能と考えられる2章で定式化した航空旅客市場モデルについて，実証

空港で利用可能な路線頻度を合計したものを利用してい分析を行うための需要関数及び限界費用関数等のモデ（LTIME）
は一般に往路（時刻表る注7）．ラインホール時間

ル特定化について説明する．

左欄）と復路（時刻表右欄）では異なるが，簡単のため，往需要関数は次のように線形の式を仮定する注8）．

路で最も運航頻度の多い航空会社の値を利用している．

（6）

ODペアそれぞれの最寄り空港間に直行便が就航してここで，需要関数の切片amは以下のように特定化される注9）．

いない場合の乗り継ぎの設定方法は次の通りである．
（7）

ODペアに対してそれぞれの最寄り空港間に直行便がな
い場合，隣県空港利用による直行便があれば当該便を利用すると想定している．それ以外の場合には，複数区間乗

需要関数
（式
（6）
）
の傾きbの符号は負を想定している．次り継ぎを設定している．乗り継ぎ設定については次のよに，
需要関数の切片（式（7））の符号について，a1はプラスをうに設定している．当該地域と羽田空港間に直行便路線

想定している．その理由は，航空シェアの上昇は，鉄道等のが設定されている場合には羽田乗り継ぎとしてデータを

代替交通機関に比べて航空機関が競争において有利にな作成している．羽田線がない場合には，適宜，伊丹乗り継ると考えられるため，価格支配力を強めると考えるからでぎ，あるいは新千歳乗り継ぎ，福岡乗り継ぎ，中部乗り継ある．a2の符号は，潜在的な需要量の係数であり，プラスぎを想定してデータの作成を行っている．また，乗り継ぎを想定している．a3〜a6の符号については，旅客にとって便を利用するODペアに関するHHIは簡単のため，各利費用に相当すると考えられるため，共にマイナスを想定して用路線のHHIを単純平均したものを利用している．

いる．なお，運航頻度の逆数の項については，
需要サイド

アクセス運賃（ACC_FARE）
及びアクセス時間（ACC_TIME）
については，JTB時刻表を元に各ODの最寄りの空港について作成したものを利用している．
主要空港ダミー変数はJTB時刻表を元に作成している．
今回は，国内航空輸送を考える上で主要な空港と考えらの輸送密度の経済性を表現するものであり，運航頻度の増
加はスケジュールコストの低下をもたらすと考えられる．
需要関数を式（6）のように特定化し，クールノーの寡占競争を仮定すると，限界収入MRは次のように書くことができる注10）．

れる新千歳空港，羽田空港，中部空港，伊丹・関西空港，（8）

福岡空港，那覇空港について，
これらの空港を利用する

限界費用はBrueckner and Spiller［1994］2）と同様に次学術研究論文Vol.14 No.3 2011 Autumn 運輸政策研究011

009‐015̲学術研究̲大橋氏:初校 11/10/19 10:05 ページ 012■表―2のように特定化する．
（9）

2005年データへの三段階最小二乗法による推定結果（標本数870）

被説明変数：航空運賃0（定数項）

このとき，先行研究と同様に均衡ではクールノーの寡占競1（航空シェア）争を仮定する．すなわち，限界収入と限界費用が等しい

2（OD人口積）という以下の式が得られる．
（10）
なお，今回は需要に関して航空会社毎のデータは入手できな3（アクセス時間）式（6）4（アクセス運賃）

5（ラインホール時間）

いので，航空会社については市場毎に平均化して問題を考6（運航頻度逆数）

える．すなわち，両辺に参入企業数nmを乗じて整理すると，（需要）自由度調整済み決定係数（11）−m は，主要空港ダミー変数
限界費用の切片α（HND，ITM，

被説明変数：航空運賃− （1社当たり平均需要）0（定数項）

CTS，NGO，FUK，OKA）
や，時間，頻度からなる関数とし1て次のように特定化する．

（羽田ダミー）2（伊丹ダミー）（12）については，
ここで，主要空港ダミー変数の係数（α1〜α6）3（新千歳ダミー）

式
（11）

モデル1
3,476.296
2,892.545（0.000）7.68E-11（0.087）−7.900216（0.200）−0.148893（0.112）271.0062（0.000）モデル2
3,747.989
2,751.158（0.000）6.96E-11（0.079）−10.57301（0.086）−0.125062（0.180）271.271（0.000）モデル33,757.011
2,790.728（0.000）6.90E-11（0.079）−10.7077（0.082）−0.124236（0.182）271.0461（0.000）−−−−14.00706−13.49528−13.43818（0.000）（0.000）（0.000）

0.889

0.889

0.890

モデル1続きモデル2続きモデル3続き14.00706
4,417.706
2,376.587（0.000）1,868.212（0.000）2,602.89（0.000）13.49528
4,340.629
2,668.458（0.000）1,958.272（0.000）2,500.99（0.000）13.43818
4,206.954
2,606.773（0.000）1,921.429（0.000）2,535.497（0.000）4（中部ダミー）−−−5（福岡ダミー）542.2358（0.335）442.8821（0.422）−−425.6144（0.438）−6,809.594（0.037）267.0729（0.000）−2.740583（0.000）0.000422（0.000）0.911

プラスの符号を想定している．日本の国内航空旅客輸送

6（那覇ダミー）を対象とする場合，今回の主要空港として想定しているの

7（ラインホール時間）

は基本的には国管理空港であり，地方管理空港に比べて，1（路線需要の和）路線や運航頻度などが相対的に集中しているため，滑走路2（路線需要の二乗の和）等での遅延が発生しやすいと考えられる．また，地方管理

自由度調整済み決定係数257.3684

265.1637（0.000）（0.000）−0.876904−2.672619（0.000）−（0.000）0.000408（0.000）

0.908

0.910

空港の多くでは，空港使用料が国管理空港と比べて安く設定されているためである．ラインホール時間の係数であるα7の符号としては，
ラインホール時間の増加は燃料費のも比較的高い値が得られていると考えている．
次に式
（6）
，
（11）
の各係数について推定結果を観てい増加を意味すると考えられるのでプラスを想定している．
−
供給サイドに関する輸送密度の経済性を表現するS

こう．

は，Brueckner and Spiller［1994］に倣って，路線需要をマイナスであり，統計的には1％未満の水準で有意である．

m

使って次のように特定化する注11）．

式（6）の需要関数の傾きbについては，符号は想定通り
式（6）の需要関数の切片の各係数a1〜a5 について観て（13）

いこう．航空シェアの係数a1 の符号は想定通りプラスであり，統計的には5％未満の水準で有意である．ODペア間式（13）は，輸送密度の経済性が卓越している場合（β1＋の人口の積の係数a2 の符号は想定通りプラスである．た2β2Qj < 0）にはQj に関して減少関数となる．

だし，統計的にはモデル1,2,3では10％水準で有意であ

他方，混雑効果が卓越している場合（β1＋2β2Qj > 0，

る．アクセス時間及びアクセス運賃の係数a3，a4 について

すなわち，輸送密度の不経済性が働いている場合）にはは，符号条件は想定通り共にマイナスであるが，統計的にQj に関して増加関数となることを想定している．

は多くの場合に係数が0である確率が10％を超えており，
あまり有意な結果にはならなかった．ラインホール時間の4──推定結果

マイナスの符号を想定していたが，さ係数a5 については，
まざまな変数の組み合わせで推定した結果，
いずれの場

式
（6）
，
（11）
を2005年のデータについて三段階最小二乗合もプラスの符号であり，統計的には1％未満の水準で有法で推定した結果を表─2に示す注12）．表─2に示したモ意であった．これは，
ラインホール時間の増加は需要を増

デル1〜3は推定の結果，概ね想定した符号条件を満たし加させることを意味するが，他の交通機関との関係から航たものの中で当てはまりが良かったものを掲載している．

空機関は長距離ほど時間費用で有利に働くので，
ライン

まず，表─2を元に推定結果を概観すると，3.2節でのホール時間が長いほど相対的に航空機関への需要が高

式
（6）
，
（11）
の特定化で想定した符号については概ね満まると解釈できる．なお，
ラインホール時間を説明変数か足しており，
それぞれの式の自由度調整済みの決定係数

ら除くと，他の変数（たとえば，人口の積）の符号条件が合012

運輸政策研究 Vol.14 No.3 2011 Autumn

学術研究論文009‐015̲学術研究̲大橋氏:初校 11/10/19 10:05 ページ 013

わなくなり，解釈が難しくなる．

5）での幹線に比べてローカの結果は，Caves et al.
［1984］

式（11）のα1〜α7 について観ていこう．これらの係数はル線ほど輸送密度の経済性が強く働いているという指摘

限界費用関数の構成要素の内，路線需要に依存しないと同様のことが日本の国内航空旅客市場で確認できたこ部分に当たる．羽田空港ダミー及び伊丹・関西空港ダミー

2）とを意味する．なお，Brueckner and Spiller［1994］では，式α2 の符号は想定通りプラスであり，統計的にもの係数α1，（13）と同様の特定化の下で，すなわち，輸送密度の経済性

1％未満の水準で有意である．また，総じて羽田空港ダと不経済性とを同時に考慮できる特定化の下で分析が行

ミーの係数の方が伊丹・関西空港ダミーの係数に比べてわれているが，路線需要の二乗の項の係数について統計大きい結果となっている．この理由として考えられるのは，的に有意な結果は得られていない．以上から，
日本の国内

羽田空港は伊丹空港と比べて路線や運航頻度が多く，か航空旅客市場において，多くの路線では供給側の輸送密

つ，多くの航空会社が乗り継ぎ路線について羽田空港を度の経済性は働いているが，需要が相対的に大きい一部

設定することが多いなど，相対的に利用が多いため，空の路線では不経済性が働いていると言える．

港での離着陸待ちなどの遅延が発生しやすいなどが考

なお，輸送密度の経済性には需要側についても指摘さえられる．新千歳空港ダミーの係数α3 については，想定れることがあるが，この効果を運航頻度による変数で表通りプラスの符号であり，統計的にも1％未満の水準で有現することを試みたが，さまざまな変数の組み合わせなど意である．係数の大きさを見ると，新千歳空港ダミーの係で検討を行ったものの，符号条件を満たし，かつ統計的数は伊丹・関西空港ダミーの係数より大きく，羽田空港ダに有意な推定結果は得られなかった．

ミーの係数とはそれほど大きく変わらない．空港発着の路線や運航頻度は，新千歳空港は羽田空港や伊丹・関西空港に比べると少ないが，新千歳空港発着の路線には北5──おわりに海道内のローカル線の占める割合が高く，搭乗率が相対本研究では，50ゾーン間のODデータを利用した日本的に低いため，新千歳発着の路線での供給には相対的

国内航空旅客市場の特性について需要関数と供給関数に高い費用が必要である可能性が示唆される．福岡空港との同時推定を通じて検討を行った．分析の結果は以下

ダミーの係数α5 については，符号条件は想定通りであるのように要約される．

が，統計的には殆どの場合に10％以上の確率で有意で（1）
限界費用関数について，理論的研究で考慮されるこはなかった．那覇空港ダミーの係数α6 の符号はプラスでとが多く，米国の事例などで実証的にも指摘されていあり，統計的には10％未満の水準で有意である．ライン

た供給側の輸送密度の経済性，
すなわち，路線需要

ホール時間の係数α7 については，符号はプラスであり，の増加により限界費用が低下するという特性が日本

統計的には1％未満で有意である．すなわち，
ラインホーの国内航空旅客市場でも働いており，統計的にも有

ル時間の増加は限界費用を増加させることが統計的に意であることが示された．

有意であると言える．

（2）
限界費用関数について，主要空港ダミーとして相対的β2について観ていこう．これらの係数は供
式
（11）
のβ1，

に路線や運航頻度の多い空港では相対的に限界費給側にとっての路線需要の増加に伴う規模の経済性，
すな

用が高くなることを想定したところ，羽田や伊丹・関空，

わち，
供給側の輸送密度の経済性に関する係数である．推新千歳では想定通りの結果が統計的にも有意である

定の結果，路線需要に比例して限界費用が変化すると考ことが確認された．

える効果を表すβ1 については，符号はマイナスであり，か（1）については，従来の先行研究の多くで航空旅客市場

つ統計的には1％未満の水準で有意である．路線需要のを分析する際に，輸送密度の経済性を明示的に考慮さ二乗に比例して限界費用が変化すると考える効果を表すれていないことが多かったが，航空旅客市場の分析におβ2についてモデル2，3の結果を見ると，符号はプラスであいて，特に供給要因の分析を行う上で輸送密度の経済性

り，統計的には1％未満の水準で有意である．ここで，モデを考慮する必要性が確認されたと言えよう．さらに，Caves

ル2，3それぞれについて，輸送密度の経済性が卓越的なet al.
［1984］5）で指摘されていた幹線に比べてローカル線のか，
それとも輸送密度の不経済性が卓越的なのかを式ほど輸送密度の経済性が働いているという指摘が日本国（13）をQjで微分した，
β1＋2・β2Qjの符号を観ることで確認

内航空旅客市場において統計的に有意な結果として確できる．データを確認した結果，羽田・成田−新千歳，羽認できた．これは，輸送密度の不経済性も考慮可能な特田・成田−関西・伊丹，羽田・成田−福岡・北九州では輸送

定化の下で分析している，Brueckner and Spiller［1994］2）

密度の不経済性が卓越的であり，それ以外では輸送密度

では統計的に有意な結果としては確認されていないことの経済性が卓越的であることがわかった注13）．モデル2，3であり，ネットワークレベルのデータを利用した結果として学術研究論文Vol.14 No.3 2011 Autumn 運輸政策研究013

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は意義のあることであると考える．
（2）については，羽田

供給側は限界費用を低下させるできることになるが，後者

や伊丹・関西，新千歳については，他の空港と比較して相を選択するならば，過度に特定の路線に需要を集約する

対的に限界費用が高いことが確認された．ただし，今回ことは輸送密度の不経済を発生させることになるなど，
モ

は主要空港ダミーとしては，新千歳，羽田，中部，伊丹・関デル設定において恣意性が存在する．この点については

西，福岡，那覇のそれぞれの空港のみを設定して分析を

モデル選択に関する計量経済学的な検討が必要となる．

行っているが，空港ダミーの役割としては，空港での混雑

本研究は以上のような多くの問題は抱えているが，国内や空港使用料以外に，就航している路線などでの座席利航空旅客市場について議論する上で複数路線を考慮して用率の高さや空港での駐機等への税の優遇などの効果

輸送密度の経済性の存在を示すなど，一定の貢献はできが影響している可能性があり，今回設定を行った以外のたものと考えられる．

空港についてもダミー変数などを作成して，空港特有の影響を観ることができるようにする必要があろう．
なお，推定結果の説明で述べたように幾つかの問題があることもわかった．

謝辞：本研究は，科学研究費補助金
（若手研究
（B）
，課題
番号：21730216）
を受けている．研究の初期段階では，安藤朝夫教授（東北大学）
や柿本竜治教授（熊本大学），宅

一つ目は需要関数についてである．一般に旅客の費用

間文夫准教授（明海大学）
をはじめ多くの先生方から有益

は金銭的費用と時間費用の和で定義され，時間費用にはなコメントを得た．応用地域学会第24回研究発表大会で実際の所要時間とスケジュールコストとして運航頻度の関は，討論者の山口勝弘氏（国土交通省）や波多野匠氏（国

数として考慮される．今回の分析からはアクセスに関する土交通省），岡本亮介准教授（政策研究大学院大学）
から

金銭及び時間費用については統計的に有意な結果が得有益なコメントを得た．匿名の3名の査読者からは初稿

られず，運航時間については統計的には有意であるものの間違い等も含めて論文の改善及び今後の課題に関しの符号条件は想定通りとならなかった．さらに，需要側のて多くの有益なご指摘をいただいた．ここに記して感謝

輸送密度の経済性については，スケジュールコストとしての意を表するものである．本稿に関するあらゆる誤りや導入を試みた運航頻度について符号条件を満たさず及責任は筆者に帰属するものである．

び統計的に有意な結果は得られなかった．このもっとも大きな理由としては，国内旅客市場においては，新幹線などの代替交通機関の存在の大きさが考えられる．今回は代替交通機関との関係については，航空シェアのみで考慮しているが，代替交通機関と航空との相対的な関係を表

注
注 1）
たとえば，航空旅客市場での航空会社間の競争に関する Brander and
Zhang［ 1990］1）や航空旅客市場の寡占性及び輸送密度の経済性に関する
Brueckner and Spiller［ 1994］2），航 空 運 賃 の 決 定 要 因に 関 する Pels and3）
Rietveld［2004］，空港容量と low-cost careers の参入の影響に関する Fageda
4）and Fernandez -Villadangos［2009］など多くの研究蓄積がある．

現するような変数の導入や代替交通機関での旅客市場と

注 2）
ネットワークを考慮した航空旅客市場に関する理論的研究は，
Brueckner andの同時推定などを考えていく必要があろうと考えられる．

輸送密度の経済性が明示的に考慮された．これ以降，ネットワークを考慮した二つ目としては，1章で述べたような空港の機能分担の航空旅客市場に関する多くの理論的研究の蓄積がなされるようになっている．

議論を行うためには，
一つの地域に複数の空港がある状
況をデータ上で区別できるような枠組みが必要であるが，今回は都府県及び北海道4ゾーンの50ゾーン間の航空旅

Spiller［1991］6）が先駆的である．彼らの研究ではじめてネットワークレベルでたとえば Zhang［ 1996］7）や Nero
［ 1996］8），大 橋・安 藤［ 2007］9），Brueckner
10）［2010］などで輸送密度の経済性は航空旅客市場を議論する上での重要な要素として考慮されている．
注 3）
国の空港整備計画の基礎資料として航空需要予測（たとえば，国土交通省
国土技術政策総合研究所［2007］19））が行われている．国内航空旅客市場が客市場としてデータ作成及び推定を行ったが，ゾーン分割自由化されて 10 年以上が経過しているが，供給者の行動については外生的にが大きすぎたため伊丹と関空，神戸での機能分担などの与えられている．供給要因を内生的に考慮する分析手法については国土交通

議論には対応できない．したがって，同一地域での複数空港に関する議論については生活圏レベル間でのデー
タ作成及び推定が必要となると考えられる．
三つ目としては，関数形の選択の妥当性についてである．
2）［1994］の特
今回のモデル構築にはBrueckner and Spiller

省国土技術政策総合研究所，三菱総合研究所［2005］20）により検討されている．ただし，
手法としては航空ネットワークモデルが利用されているが，航空会社の費用特性等に関する検討はあまりなされていない．
注 4）
国内航空旅客市場を分析する上で，鉄道等の代替交通機関の影響は無視
16）
できない．ここでは，
Yamaguchi［2007］
でも利用されている航空シェアを導入することで，代替交通機関の影響を考慮する．
注 5）
1/HHI を平均化した市場での参入企業数（nm）として利用している．
注 6）
澤野［2006］21）は，航空運賃関数の推定を行っている．ここで利用される運定化を参考にしているが，どのような関数形に特定化すべ

賃には正規運賃の他，各種割引運賃などについて検討されている．検討の結きかについては問題が多い．たとえば，輸送密度の経済果，
データとして利用する運賃の種類によって，運賃の決定要因に違いがある

性の表現について考えると，路線需要の一次の項だけ考ことが指摘されている．運賃としてどのようなデータを利用するのが望ましいか等の検討については今後の課題としたい．

える場合も，二次の項まで考える場合も，路線需要及び路

注 7）
たとえば，和歌山県を除く近畿地方の府県については伊丹空港と関西空港線需要の2乗の係数は統計的に有意であった．しかし，評

福岡空港と佐賀空港で利用可能な路線の運航頻度を合計したものを設定す

価の際に前者を選択するなら路線を集約すればするほどる，などである．

014

運輸政策研究 Vol.14 No.3 2011 Autumn

で利用可能な路線の運航頻度を合計したものを設定し，佐賀県については学術研究論文009‐015̲学術研究̲大橋氏:初校 11/10/19 10:05 ページ 0152）
注 8）
Brueckner and Spiller［1994］
では，需要関数の傾きとして市場毎に異なる

bm が設定されている．本研究でも市場毎に異なる bm での推定を試みたが，符号条件等に関してまだ良好な結果が得られていない．本稿では，市場毎に同じ傾き b の場合の推定結果のみを示す．

deregulated airline industry , Journal of Law and Economics, Vol. 37, pp.
379-415.
3）
Pels, E. and Rietveld, P.
［2004］， Airline pricing behaviour in the London-Paris
market , Journal Air Transport Management, Vol. 10, pp. 279-283.

注 9）
当初，旅客需要に運航頻度が関連していると考えられるため，式
（7）
の特定

4）
Fageda, X. and Fernandez-Villadangos, L.
［2009］， Triggering competition in the化の下でデータ作成及びモデル推定を行った．しかしながら，符号条件を満Spanish airline market: The role of airport capacity and low-cost careers ,足する運航頻度に関する項を含んだ推定式が得られなかったため，4 章で示す推定結果に運航頻度に関するパラメータの欄は設けていない．
2）
注 10）
Brueckner and Spiller［1994］
では，限界収入を特定する際に航空会社間の競争関係を一般化して表現するために average conduct parameter と呼ばれる係数（θ）
を導入している．この係数は，企業毎の∂qm/∂qim を平均したもJournal of Air Transport Management, Vol. 15, pp. 36-40.
5）Caves, D.W., Christensen, L.R., and Tretheway, M.W.
［ 1984］， Economies ofdensity versus economies of scale: Why trunk and local service costs differ ,RAND Journal of Economics, Vol. 15, pp. 479-489.
6）
Brueckner, J.K. and Spiller, P.T.
［1991］， Competition and mergers in airlineの で あ る．average conduct parameter を 利 用した 寡 占 市 場 の 表 現 は ，

networks , International Journal of Industrial Organization, Vol. 9, pp. 323-342.

Bresnahan［ 1982］22）や Brander and Zhang［ 1990］1）など で 行 わ れて いる．

7）
Zhang, A.
［1996］， An analysis of fortress hubs in airline networks , Journal of

Brueckner and Spiller［ 1994］2）は Bresnahan［ 1982］22）を元にθを定義していTransport Economics and Policy, Vol. 30（3）, pp. 293-307.

る．本稿では，
クールノーの寡占競争を想定した場合のみ検討している．すな

8）Nero, G.
［1996］， A structural model of intra European Union duopoly airline

2）
わち，
Brueckner and Spiller［1994］の定義に従えばθ＝1 のケースのみ検討しcompetition , Journal of Transport Economics and Policy, Vol. 30（2）, pp.

た結果を示している．

137-155.

注 11）
式
（13）
に含まれる路線需要 Qj は，厳密には qm の関数である．しかし，今回

9）
大橋忠宏・安藤朝夫［2007］， 地域に複数の空港は必要か：アクセスコストと2）はモデル展開及びデータ処理を簡単化するため，
Brueckner and Spiller［1994］

輸送密度の経済性を考慮した航空旅客市場モデル分析 ，「国際交通安全学と同様に qm とは独立な変数として，
すなわち，外生変数として扱う．
注 12）
本稿では，Brueckner and Spiller［1994］2）に倣って，式
（6）
，
（11）
の同時推
定の際，運賃 pm と旅客需要 qm を内生変数として扱い，それ以外の変数は外生変数として扱っている．運賃に対して航空需要量が内生変数と言えるかどうかについては，式
（6）
と式
（11）
のそれぞれについてハウスマン検定を行った．

会誌 IATSS Review」，
Vol. 32（3），
pp. 206-215．
10）
Brueckner, J.K.
［2010］，Schedule competition revisited , Journal of Transport
Economics and Policy, Vol. 44（3）, pp. 261-285.
11）
村上英樹［1994］， 国内航空運賃・費用の計量分析 ，「神戸大学経営学部研

究年報」，
Vol. 40, pp. 67-92．

当該検定の結果，式（6）
では航空需要量は内生変数であるといえるが，式
（11）

12）
衣笠達夫［1995］，『公益企業の費用構造』，多賀出版．

では，航空需要量は外生変数であるという結果になった．モデルの特定化や13）
大橋忠宏・宅間文夫・土谷和之・山口勝弘［2003］，日本における国内航空

変数の選択，外生性の検討については今後の課題としたい．
注 13）
本稿では 1 章で定義したように輸送密度の経済性とは，路線需要の増加に対して追加的費用が低下する特性であるとし，式（13）のような特定化を行った．他方，路線として 羽田・成田−新千歳 ， 羽田・成田−関空・伊丹 などの表現を使っている記述がある．今回の分析で利用しているのは都道府県毎を政策の効果計測に関する実証研究 ，「応用地域学研究」，
No8（2）, pp. 45-55．
14）
白石浩介［1997］， 国際旅客輸送における米国系企業の参入 ，「日本経済研究」，
No. 35, pp. 69-94．
15）
村上英樹［1995］， 国内トラッキング増加航空路線の需給バランス計測 ，「応

用地域学研究」，
No. 1, pp. 37-48．

基本としている OD データであり，一部の OD については発地あるいは着地か16）Yamaguchi, K.
［ 2007］， Inter-regional air transport accessibility and macro-

ら利用可能な空港が複数存在する場合がある．このとき，データ作成段階で，economic performance in Japan , Transportation Research Part E, Vol. 43, pp.

時間や金銭的費用については都府県及びゾーン中心都市の主要駅をセント

247-258.

ロイドとする扱いをしているが，運航頻度については，3.1 節で書いたように複17）大橋忠宏・宅間文夫・土谷和之・山口勝弘・堀健一［2004］，ネットワークを考数の利用可能空港がある場合には，複数の路線の値を足しあわせる処理を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

行っている．この点からみると，輸送密度の経済性の定義とデータ処理との間には不整合がある．これは，OD の分割レベルに依存する問題であると考え論文集」，
No. 772/IV-65，
pp. 131-142．
18）
石倉智樹・竹林幹雄［2008］， 羽田空港への国際定期航空路線乗り入れによており，都道府県を基本とするデータから生活圏を基本とする OD データの利る航空市場への影響分析 ，「土木学会論文集 D」，
Vol. 64（3），
pp. 432-446．

用でこの不整合を解消することができると考えている．なお，本稿では，表─219）国土交通省国土技術政策総合研究所［2007］，『航空需要予測について』．

に示すように推定結果として運航頻度を含むモデルは採用していないため，

20）
国土交通省国土技術政策総合研究所・三菱総合研究所［2005］，『航空需要

前述の 羽田・成田−新千歳 ， 羽田・成田−関空・伊丹 は実質的にはそれぞれ 羽田−新千歳 ， 羽田−伊丹 のことを指した記述となっている．

予測手法における供給者モデルの検討調査業務報告書』
．
21）
澤野孝一朗
［2006］， 航空サービスの規制緩和とその政策評価：航空自由化・
JJ 統合・羽田空港発着枠 ，「日本経済研究」，
No. 53, pp. 13-41．

参考文献
1）
Brander, J.A. and Zhang, A.
［1990］， Market conduct in the airline industry: An

22）
Bresnahan, T.F.
［1982］，The oligopoly solution concept is identified , Economics
Letters, Vol. 10, pp. 87-92.

empirical investigation , RAND Journal of Economics, Vol. 21, pp. 567-583.
2）
Brueckner, J.K. and Spiller, P.T.
［1994］， Economies of traffic density in the（原稿受付2010年12月17日）

Economies of Traffic Density in Japanese Domestic Aviation Market
By Tadahiro OHASHIThis paper showed the existence of economies of traffic density in Japanese domestic aviation market. In analysis, we carried out
simultaneous estimation of the supply-and-demand function using the prefectures' level's OD flow data. About supply-side economies
of traffic density pointed out / taken into consideration by many existing researches, the existence was statistically significant asa result of estimation. Thus, when analyzing the structure of aviation market, the importance of taking economies of traffic density
into consideration is pointed out. The coefficient of airport dummy variables, such as Haneda, Itami/Kansai, Shin-chitose
Airport that are taken into consideration with a marginal cost function, has many positive cases. Thus, a possibility that a large-scale
airport is the result of reflecting the height of a landing fee and congestion relatively compared with a local airport is pointed out.
Key Words : Japanese domestic aviation market, simultaneous estimation of the supply-and-demand function, economies of traffic density

学術研究論文Vol.14 No.3 2011 Autumn 運輸政策研究015