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報告論文

ベルトラン・ナッシュ均衡モデルによる格安航空会社（LCC）の
本邦航空市場参入の影響に関する分析

格安航空会社（LCC）参入が，旅客の選択行動及び航空便数の配分戦略の変化に与える影響を分析する
ため，エアライン間の運賃競争を考慮した，
ベルトラン・ナッシュ均衡モデルに基づくシミュレーションプログ
ラムを開発するとともに，実データに基づき，首都圏〜関西圏，首都圏〜北部九州，関西圏〜北部九州の三地域間の旅客流動を対象としたシミュレーションを行った．その結果，LCC参入による旅客需要及び経路
運賃の変化の様相は，三地域圏間において，それぞれ大きく異なるものと推計された．
キーワード

井上

格安航空会社
（LCC），ベルトラン・ナッシュ均衡，空港計画

修（工）修（公共政策）国土交通省国土技術政策総合研究所空港研究部主任研究官

岳

INOUE, Gaku
修（工）国土交通省国土技術政策総合研究所空港研究部空港計画研究室長

丹生清輝
TANSEI, Kiyoteru

修（工）パシフィックコンサルタンツ株式会社交通基盤事業本部航空部プロジェクトマネージャー

喜渡基弘
KIDO, Motohiro

修（工）パシフィックコンサルタンツ株式会社交通基盤事業本部航空部研究員

今村喬広
IMAMURA, Takahiro

た1987年においては，ルートン空港のシェアが0から約

1──はじめに20％に皆増している．その後，Ryanairは，より低価格の空

2012年3月，わが国初の本格的格安航空会社（LCC）と港施設利用料を模索し，乗入空港をスタンステッド空港になるピーチ・アビエーションが，関西〜新千歳線，関西〜福変更したが，
それに伴い，ルートン空港の利用客は減少に

岡線の開設を皮切りに，関西〜長崎線，関西〜鹿児島線

転じる一方，スタンステッド空港の旅客数は，その後も順を順次開設した．続く7月には，ジェットスター・ジャパン

調に増加した．また，Hess and Adler2）は，米国においてが成田〜関西，成田〜那覇線のデイリー運航を開始した．

経年的に実施された対話的表明型選択調査（Stated

エアアジア・ジャパンも，成田空港を拠点とした国内航空

Choice Surveys）の結果を統計分析することにより，乗換路線の開設を予定している．

回数，飛行時間，空港アクセス時間の回避に係る旅客の一方，LCC の 参 入 が 活 発 である欧 米 で は ，例 えば
Ryanairの参入により，ロンドンを出発・目的地とする近距

支払意志額（Willingness to pay）に，経年的な変化が見出せることを実証的に示している．

離国際航空旅客の交通行動に大きなインパクトが与えら以上の例のように，LCCの国内航空路線の開設によっれた．図─1は，
ロンドン〜ダブリン間の国際航空旅客のて本邦航空市場に与えるインパクトは大きなものとなるこ

うち，
ロンドン側の発着空港別の利用人数を時系列的にとが想定される．わが国における航空・空港政策上の課示したものである．ルートン空港にRyanairが就航開始し題としては，地方空港等におけるLCCターミナルの必要性等の検討，
首都圏等の混雑空港における今後の需要予測

2,000,000

及び近隣空港との機能分担の可能性検討，空港経営改

Number of Passengers

1,800,000
1,600,000
1,400,000

ヒースロー

革等による本邦航空市場へのインパクト及びその効果のガトウィック

予測等が想定される．LCC就航によるインパクトの本質

ルートン

は，既存エアラインと新規LCCとの間の差別化された運スタンステッド

賃競争並びに運賃及び旅行時間といった交通サービス

1,200,000
1,000,000
800,000
600,000
シティ

400,000
200,000動との相互作用にあるものと考えられるが，本邦航空市

0
1985

1987

1990

1993

1996

1998

出典：Barrett1）をもとに国総研作成
■図―1

030

水準の諸要素を総合的に勘案した，旅客の交通選択行

ロンドン〜ダブリンにおけるRyanairの参入効果

運輸政策研究Vol.16 No.2 2013 Summer

場を対象にした上記を十分踏まえた分析フレームワーク
は，十分に準備されたものではない．

報告論文

030‐042報告論文̲井上:様 13/07/17 13:09 ページ 031

わが国の航空需要予測に用いられるモデルとしては，

タを用いて，需要関数及びエアラインの価格反応関数を

国土技術政策総合研究所 3）が四段階推計法に基づく既推定している．しかしながら，同様の手法をLCCの就航開存の手法を改善した「2005年国総研航空需要予測モデ

始直後である本邦市場に直ちに適用することは困難であル」がある．上記モデルにおいて，エアラインの航空運賃

る．Pels14）は，米国〜欧州の航空市場自由化を念頭に，は，単一の外生変数としており，同一路線内での運賃の多費用関数及び需要関数の特性がエアラインの路線参入戦

様性とエアライン間の競争といった側面は表現できない．

略に及ぼす影響について定性的分析を試みているが，実

竹林・黒田5），石倉6），石倉・丹生7），Takebayashi8）
竹林4），

データに基づく分析の例はない．Murakami15）は，1998年

は，エアライン間の競争を考慮した航空輸送市場モデル

におけるDB1Aクロスセクションデータを用いて，LCC参の分析フレームワークを提供したが，エアライン間の競争入による厚生効果などを推計している．しかしながら，執を，その供給量を制御変数とするものと捉えるとともに，運筆時点において，本邦におけるLCCの参入実績は少なく，賃の外生を仮定していて，エアライン間の差別化された運

かつ，実勢運賃などのデータが未取得であるため，本邦賃競争といった側面が考慮されない．

航空市場を対象にMurakamiと同様の分析をおこなうのエアラインの運賃競争を明示的に扱った研究の例としは困難である．

（欧ては，Tuba9）等がある．Tubaは，航空に係るEU-ETS

本邦航空市場におけるLCCを含めたエアライン間競争

州連合域内排出量取引制度）
が，欧州の航空市場に与えが，ベルトラン型／クールノー型／これらの中間形態／そる影響について，欧州の18の航空会社に係るパネルデーの他の形態なのかについては，議論が分かれるところでタにより分析した．この際，Tubaは航空市場を，エアライ

あり，実データに基づく精緻な分析が待たれるが，分析

ンが利潤最大化を目的に運賃競争をするベルトラン・ナッ

データとして有効性の高い航空旅客動態調査が，2012年

シュ近衡として捉えている．しかしながら，Tubaの分析度に実施される予定はなく，直ちに結論を得るのは困難

は，EU-ETS導入による追加コストの旅客への転嫁の度合である．

い及びエアラインの総供給量等の変化のシミュレーション

現時点で利用可能なデータ及び方法論に上記のようなを目的としたものであって，航空ネットワークの個々の路線制約があるものの，LCC参入による本邦航空市場への影の旅客需要や運賃の予測を目的とした分析ではない．

響分析を実データに基づいて行った例は他になく，ニーズ

ベルトラン・ナッシュ均衡を組み込んだ計量
加藤 10）は，は高いと考えられる．

経済モデルに基づく航空市場モデルにより，航空路線のそこで，本研究は，LCC参入後の航空市場がベルトラン

存続・撤退分析並びに既存エアライン及びLCCのキャリ型競争であると仮定した上で，当該分析を試みた．具体

ア運賃の変化に係るシミュレーションを行ったが，
日本都

的には，
日本各地〜上海間の国際航空旅客を対象とした市と上海間のネットワークを単純化したもので，本邦航空

加藤 10）のアプローチに倣い，交通統計データに基づく旅

市場における同一地域複数空港等への適用には，再現性

客の行動モデルの定式化を行うとともに，
ベルトラン・モデの検証等が必要である．

ルを組み合わせ，ユニットコストがネットワークキャリアとは

竹林 4），
竹林・黒田 5），Takebayashi8）等のモ
竹林 11）は，異なるLCCの本邦航空市場参入の影響に関する定量的分デルを拡張し，輸送頻度に加え，運賃を制御変数とした析を行った．そして，高需要路線であり，かつ，複数のエアモデルによるシミュレーションを行ったが，加藤と同様にライン及び新幹線により旅客輸送が行われ，ユニットコス

本邦航空市場を直接対象としたものではない．モデルのトの異なるエアラインの参入が想定される，
首都圏〜関西均衡解を左右する旅客の行動に係るモデル式は，容量制圏，首都圏〜北部九州及び関西圏〜北部九州の航空市場約を考慮しつつも，航空運賃に係る効用パラメタ等が課に適用し，LCCが本邦航空市場に参入した場合における題であり，実市場への適用には，更なるモデルの精緻化

旅客需要，運賃及び便数の変化に与える影響を分析した．

が必要である．
ゲーム理論を基礎とするLCCにそのほか，Barbot12）は，
よる参入阻止や環境順応について理論モデルを構築した上で，定性的分析を試みている．理論モデルから導か

2──手法
2.1 モデルの概要

れるエアラインの行動は，運賃，路線間距離のほか，必ず本研究は，加藤 10）のアプローチに倣い，本邦航空市場

しも観測が容易とは言えないエアラインの特性パラメタ

を，旅客の効用最大化行動のもとの経路選択と，エアライ（時刻表，スタッフ，定時性）に左右されるものであり，実ンの利潤最大化のための運賃戦略の相互作用との表れ

データに基づく定量的分析を直ちに行うのは難しい．Fu

としてモデル化する．モデルのイメージを図─2に示す．即et al.13）は，1990年から2004年までの四半期時系列デー

ち，旅客については，エアラインが提供する運賃及び便数

報告論文

Vol.16 No.2 2013 Summer 運輸政策研究031

030‐042報告論文̲井上:様 13/07/17 13:09 ページ 032

が最大となるよう，各路線の輸送サービスレベル（運賃，便

運賃・便数 【航空会社】【旅客】
提供運賃・便数等をもとに交通機関・経路を選択

航空会社X 経路A

同一航空会社の利潤合計が最大となるよう運賃を決定

経路B

ンは，
自社が提供する路線運賃を制御変数として，他社の航空会社Y 経路A

運賃選択を踏まえ，利潤最大化行動をとる．即ち，
ベルト

航空会社X
旅客

運賃便数

鉄道

運賃便数

■図―2

数）
を決定するものとする．ここで，複数存在するエアライ【鉄道会社】（本研究において，鉄道の運賃は所与とする）

ラン・モデル（Bertrand Model）
による運賃競争として，エア
ラインの行動をモデル化する．これにより，複数のエアラ
インによる，運賃が差別化された航空市場が表現される．

航空市場モデルのイメージ

ここで，エアラインaの目的関数（利潤関数）
πa を次式にをもとに，その効用が最大となるよう，交通機関及び経路より表す．

を選択するものと仮定し，エアラインについては，同一会

（3）

社の利潤
（合計）
が最大となるよう提供運賃を決定するものとする．本邦航空市場においては，鉄道と航空が競合

ただし，関係にあると捉えられるが，本研究において，鉄道会社（
L a）：エアラインaが運航する路線lの集合

は旅客及びエアラインの行動を受容するのみで，鉄道運P al：エアラインaの路線lにおける運賃

賃及び便数を変更しない．即ち，鉄道運賃及び便数は所

x al：エアラインaの路線lにおける旅客数

与のものとして扱う．

l ：エアラインaの路線lにおける費用関数
C（x
a
a）

である．
利潤最大化のための必要条件（一階の条件）は，式（3）

2.2 旅客の行動のモデル化

旅客の経路選択は，
ロジットモデルにより，確率的に決をP al で偏微分して，定するものとして，モデル化する．ある出発地iと到着地j（4）を結ぶ経路kにおける交通量をxij,k とすると，（1）である．ただし，MC al は，エアラインaの経路lにおける限界費用関数を表す．なお，本研究のシミュレーションに用（2）l の設定については，3.3
いたエアラインの費用関数C（xaa）

節において改めて説明する．
と表されるものとする．ただし，
Prk：経路kの選択確率

2.4 モデルの計算方法

ODij：出発地i，到着地jに対応する交通量

航空市場における均衡運賃は，ナッシュ均衡（NashR（i，j）：出発地i，到着地jを結ぶ経路の集合

Equilibrium）
により，実現するものとみなす．ここでナッ：経路kを選択した場合の旅客の効用
（確定項）
U
（rk）

シュ均衡とは，他のエアラインの運賃戦略を所与とした場

である．

合，
いかなるエアラインも，自社の運賃戦略を変更するこ

経路kとは，単なる路線のことでなく，任意のOD間を結とによって，
より高い利潤を得ることが不可能となる戦略

ぶ路線及びエアラインまたは鉄道の組み合わせを言う．

の組み合わせをいう．厳密に記述すると，すべてのエアラ

即ち，本研究において，JALが運航する羽田〜伊丹路線，

インa，経路lについて，

ANAが運航する羽田〜伊丹路線は，別の経路として取り（5）扱う．本研究の目的は，異なるユニットコストのエアライン

を，分析対象の航空を満たす運賃ベクトルの集合S（P al＊）が本邦航空市場に参入した場合，どのような影響を及ぼ

市場における均衡運賃とみなすことにする．ただし，すかを分析することにあるため，
このような取扱いとした．

l ：a以外のエアラインの運賃ベクトルP −aは，運賃・便数といった交通サービス
旅客の効用U（rk）
水準の関数によって表すことができるものとする．本研究の分析に用いた効用関数は，3.2節に改めて示す．

P al＊：a以外のエアラインの運賃ベクトルが与えられた場合
における，エアラインaの最適運賃戦略
である．

式
（1）
及び式
（2）
の連立により，経路kにおける交通量xij,k

このような均衡条件のもとでは，
どのエアラインも自らのは，当該経路における運賃の需要関数の形に表される．

運賃戦略を変更する誘因を持たない．また，本研究では，航空市場の均衡を上記のような静学的な均衡状態として

2.3 エアラインの行動のモデル化

各エアラインは，旅客の選択行動を踏まえ，
自社の利潤
032

運輸政策研究Vol.16 No.2 2013 Summer

モデル化し，エアラインが時々刻々と運賃戦略を変更させるような動学的競争は考慮しない．

報告論文

030‐042報告論文̲井上:様 13/07/17 13:09 ページ 033

ただし，s1：所要時間（分），s2：費用（円），s3：ln（航空便3──計算条件の設定（分），s5：アクセシビ
数）（鉄道の場合0），s4：滞在可能時間

前章によるモデルを本邦航空市場に適用するため，式

リティ指標（詳細な説明は3.2.6項に後掲），s6：ダミー変数

である．各パラメ，s7：エアライン参入数，
（1）
及び式
（2）
による需要関数等を同定する必要がある． （航空0，鉄道1）
本章では，シミュレーションに用いるODゾーニングの設

タの値は，表─1に掲げるとおりである．パラメタ推定に

定，旅客の需要関数の設定，エアラインの費用関数の設係るデータセットは，以下のように作成した．

定を行う．
■表―1

効用関数のパラメタ
Parameter

3.1 ODゾーニングの設定

本研究におけるODのゾーニングは，石倉 6）及び石倉・
丹生 7）と同一とした．具体的には，第3回全国幹線旅客純流動調査（2000年度）
における207生活圏ゾーンごとに，当該生活圏における旅客需要が最大となる空港を代表空港とし，代表空港が同一となる生活圏ゾーンを同一ゾーンとして統合する．ただし，伊丹空港を代表空港とするゾー
ンと関西国際空港を代表とするゾーンは統合し，関西国

β1−1.18E−02

β2−5.87E−05

β3

5.80E−01
5.50E−04
8.55E−01
3.37E＋00
6.06E−01
No. of Sample
Hit Ratio
Likelihood Ratio

β4
β5
β6
β7

t-Value
−17.5
−2.9
9.8
4.7
22.4
18.5
8.0
5,000
0.72860.2750

際空港を代表空港とするゾーンに統一している．その結果，本研究におけるODゾーニングは，図─3に示す47

3.2.1 効用関数の同定に用いた需要データ

効用関数の同定に用いた需要データは，第4回全国幹ゾーンとした．
首都圏−図─3におけるゾーン番号18の区域

線旅客純流動調査（2005年度）による．ただし，本項にお関西圏−図─3におけるゾーン番号25の区域

ける効用関数の同定に係る需要データに限り，全国223の北部九州−図─3におけるゾーン番号37の区域

生活圏ゾーンに分割したデータを用いた．ここで，223生活圏ゾーンとは，全国幹線旅客純流動調査で用いられる

1: 稚内
4: 旭川 7: 女満別
6: 根室中標津
2: 釧路
8: 新千歳
5: 帯広
3: 函館

207生活圏ゾーンを基礎として，空港位置や首都圏・関西圏における空港間競合を考慮し，首都圏・関西圏等のゾー
ンをより細分化したものである（詳しくは国土技術政策総．ただし，本研究では，
首都圏〜関西合研究所 3）を参照）

9: 青森 10: 三沢
14: 大館
11: 花巻13: 秋田16: 庄内 12: 仙台
15: 山形
20: 新潟17: 福島圏，
首都圏〜北部九州及び関西圏〜北部九州の旅客輸送において，エアラインと鉄道が競合している状況を踏まえ，
これら2モード間に係る旅客の交通手段選択行動が十分

21: 富山22: 小松 23: 松本
27: 米子
18: 羽田26: 鳥取 24: 名古屋
28: 出雲30: 岡山40: 対馬 29: 石見31: 広島
32: 山口宇部
34: 高松 25: 関西国際
37: 福岡 35: 松山 33: 徳島
36:
高知
42:
大分
38: 長崎41: 熊本
39: 五島福江
43: 宮崎44: 鹿児島モデルに反映されるよう，223ODゾーンのうち，エリア内
を新幹線が通過する115ODゾーンに係るデータのみ，効用関数の同定に用いた．
なお，旅行目的は業務・観光・私用の区別をせず，全目的を対象としてパラメタを推計した．また，羽田〜伊丹等，

注：紙面の制約から，八丈島（ゾーン番号19），奄美大島（同45），那覇（同46）及び石垣島（同47）を省略して記載した．

複数のエアラインが就航する路線にあっても，
これを1経

■図―3

路とみなした．これは，全国幹線旅客純流動調査により本研究における47ODゾーン

提供される原データに，利用したエアラインに係る情報が含まれないからである．また，パラメタ推計には，上記の3.2 旅客の需要関数の設定

旅客の需要関数を実データを用いて推定する．まず，需を推定する．その際，的要関数の礎となる効用関数U（rk）

条件を満たす原データから無作為抽出した，5,000サンプ
ルを用いた．

中率，尤度比及び係数の符号条件を考慮しつつ，より高い再現性が得られる説明変数の組み合わせを採用した．なは確定項のみで記述している．
お，U（rk）

2005年10月の時刻表を基準に設定した．
（6）

報告論文

3.2.2 所要時間

航空の所要時間は，出発空港から到着空港までの所要時間とした．

Vol.16 No.2 2013 Summer 運輸政策研究033

030‐042報告論文̲井上:様 13/07/17 13:09 ページ 034

鉄道の所要時間は，223ODゾーンにおけるゾーン中心

ティ指標
（ACC）
とする．ただし，効用の最大値の期待値を地の最寄駅間の最短所要時間とした．ここで，ゾーン中心計算するにあたり，図─4及び図─5のようなツリー構造を地とは，当該ゾーンに都道府県庁が所在する場合にあっ

考え，式
（7.1）
〜
（7.5）
により計算した．当該，
ログサム変数ては都道府県庁所在地，
それ以外の場合にあっては，当は，航空を利用する場合，鉄道を利用する場合の二つの該ODゾーン区域内で最大の人口を擁する市の市役所所

場合に分けて計算した．

在地である．

（7.1）
（7.2）
（7.3）

3.2.3 費用

2005年10月の時刻表を基準に設定した．

（7.4）

航空に係る費用は，丹生 16），丹生ほか 17）が推定した実

（7.5）

勢運賃
（航空券の額面等を，券種毎の利用者数の按分に

ただし，

より，
平均運賃を推計したもの）とした．

Vpublic：アクセスに公共交通機関を選択する場合の効用における最大値の期待値（確定項のみで記述）

鉄道に係る費用は，最短時間経路の正規運賃とし，閑散期の運賃（指定席利用）とした．東海道・山陽新幹線を（分）
q1：自動車に係るアクセス所要時間

経路の一部として選択する場合にあっては「のぞみ」号を（円）
q2：自動車に係るアクセス費用

利用可とした．

（分）
r1：公共交通に係るアクセス所要時間（円）
r2：公共交通に係るアクセス費用（回）
r3：公共交通に係る乗換回数

3.2.4 航空便数

航空便数は，2005年10月の時刻表をもとに，片道便数

δ1〜δ4：パラメタ．特にγ0 はVrail，Vbus から，
アクセ
γ0〜γ3，の自然対数をとった．なお，経路が鉄道となる場合にあっス交通機関として公共利用機関を利用すては，当該変数を0とした．

る場合の効用を算出するための係数
δ1〜δ4）の値は，国土技術である．なお，各係数（γ0〜γ3，（表─2）．全政策総合研究所 3）の業務目的の値を用いた

3.2.5 滞在可能時間

滞在可能時間を，午前5時以降に出発し，翌日午前1時

目的を対象とした当該係数は公表されていない．また，本までに帰着する条件下における，旅行先での最長滞在時

研究の主眼はアクセス交通の影響を精緻に分析すること間と定義した．

にはない．そのため，
今回分析対象とした地域圏間の航空路線（羽田〜伊丹／関西／福岡，伊丹〜福岡）における旅客の旅行目的は，過去の航空旅客動態調査の集計結

3.2.6 アクセシビリティ指標

旅客の交通機関・経路選択行動において，空港または鉄道駅までのアクセス容易性を考慮するため，以下の方果から業務目的が明らかに卓越することから，このような取扱とした．

法により「アクセシビリティ指標」
を設定し，効用関数の説

なお，
アクセスとイグレスのACCをそれぞれ計算し，効明変数に加えた．具体的な設定方法は，国土技術政策

用関数の同定の際に，これらを合算したものを説明変数

その概要を記す．
総合研究所 3）のとおりである．ここでは，

とした．
（式
（6）
におけるs5）空港または鉄道駅までのアクセス交通機関として，鉄道，バスまたは自動車を選択する場合の効用をそれぞれ鉄道駅までのアクセシビリティ指標を算定する際の注
意点を以下に記す．

とし，
これVrail，Vbus，Vauto（いずれも確定項のみで記述）

第一に，当該アクセシビリティ指標は，本研究のため新らの確定項から計算されるログサム変数を，アクセシビリ

たに交通サービス水準データを作成し，計算したもので■表―2

公共交通機関
自動車
■図―4

鉄道
バス

アクセス交通のツリー構造（航空利用の場合）

アクセス
パラメタ
γ0
γ1
γ2
γ3

公共交通機関

バス

自動車
■図―5

034

アクセス交通のツリー構造（鉄道利用の場合）

運輸政策研究Vol.16 No.2 2013 Summer

アクセシビリティ指標算定に用いたパラメタ

δ1
δ2
δ3
δ4

2.16E−01−1.78E−02−2.72E−04
6.74E−01−5.48E−02−7.47E−04−1.90E−01
1.12E＋00

イグレス

t値
5.5
−6.4
−2.3
4.2
−15.4
−7.4
−2.6
17.9

パラメタ

1.54E−01−1.11E−02−1.90E−04
4.45E−01−6.12E−02−9.64E−04−1.02E＋00
1.71E＋00

t値
6.1
−4.0
−2.5
3.3
−12.7
−8.8
−9.9
14.0

報告論文

030‐042報告論文̲井上:様 13/07/17 13:09 ページ 035

ある．その際，簡便的に，最寄駅からの距離2kmまで160

Freqk：経路kの便数

円，以降40円/kmを乗じた値を，バスのアクセス費用とし

Seatk：経路kの機材座席数（2005年度航空輸送統計年報
における供給座席数を運航回数で除したもの）て用いた．
第二に，鉄道駅までのアクセシビリティ指標を考慮する（2005年度航空輸送統
LFk：経路kの実績ロードファクター

際，式
（7.2）
において，Vrail＝0とみなして算出したACCを，

計年報における座席利用率の年度実績値）

効用関数のパラメタ推計に用いた．

である．

3.2.7 エアライン参入社数

2005年10月の時刻表を基準として，路線毎のエアライ
ン参入社数を説明変数に加えた．経路が鉄道となる場
合，当該変数は0として計算した．

4──結果
格安航空会社（LCC）の参入が，旅客の選択行動の変化，航空便数の配便戦略の変化に与える影響をシミュ
レーションした．

3.3 エアラインの費用関数の設定

式（4）における限界費用関数MC al を，以下の式（8）のよ

4.1 前提条件

うに，路線距離の線形関数と表されるものとして，計算し4.1.1 需要データ

た．Brander and Zhang18）等のように，総費用が総供給

本研究における首都圏〜関西圏，首都圏〜北部九州及量に対して逓減する規模の経済性を考慮したモデルも想び関西圏〜北部九州を対象とした航空市場の分析は，路定されるところ，本研究を実施する過程においても，当該線ごとのみならず，エアライン別の航空需要，運賃及び運モデルを組み入れたシミュレーションを行ったが，線形関

航便数をシミュレーションするものである．一方，全国幹線数（同モデルにおいてθ＝0とした場合と同値）と結果に

純流動調査によるOD間純流動データには，旅客が選択差異が殆ど見られなかったため，上記のように簡便な形したエアラインに関する情報が含まれないため，
これを直の費用関数を用いることにした．

接利用することができない．

は，公表資料（ JAL投資家
ユニットコストcpm（円/キロ）a

そこで本研究では，2005年度航空輸送統計年報にお情報，ANAアニュアルレポート）
から，可変費用に相当する

いて，エアライン別に集計された路線別輸送実績を代替

営業費目を集計し，旅客人キロ（RPK）で除した値を算出

的に航空需要データとして用いた．同年報の輸送実績は，「ユニット・コストの国際するとともに，橋本・屋井 19）による空港ノード間の輸送実績であり，純粋な純流動データとは比較」
を参考に設定した．ここで，可変費用とは，人件費，

必ずしも言い難いが，①エアライン別の輸送実績データと航空燃油費，整備費，運航施設利用費，代理店手数料かして他に利用可能なデータが存在しないこと，②航空輸ら構成されるものとした．本研究のシミュレーションでは，

送統計年報による首都圏，関西圏又は北部九州を出発／

既存大手エアラインにあっては11円/キロ，既存エアライ

到着空港とする輸送実績データ及び全国幹線旅客純流動ン（低コスト構造）にあっては9円/キロと設定した．

調査による首都圏，関西圏又は北部九州をODとする純なお，各経路における便数は当該経路の旅客数とロー

流動データを照合した結果，両者の間に大きな差異が見ドファクター（実績値）に応じて決定されるものとし，具体られなかったことから，上記のような取り扱いとした．

的には，以下の式（9）に従うものとした．なお，本研究におけるシミュレーションにおいて，
このロードファクターの
値は所与
（一定）
としている．この仮定は，「エアラインが利潤最大化を達成するならばロードファクターを最大値に近づける経営が行われるため，大きく変化することがないと考える」とした，石倉 6）及び加藤 10）のアプローチに倣った

鉄道需要データは，第4回全国幹線旅客純流動調査（2005年度）の年間拡大値（推計実績値）を使用した．
航空ネットワークは，第4回全国幹線旅客純流動調査の実施時点（2005年10月）の実績とした．
なお，航空需要データと鉄道需要データを合算した値，
つまり，ODij はシュミレーションにおいて一定である．

ものである．
（8）（9）

4.1.2 旅客の効用関数の補正式（6）の効用関数は，全国のODを対象に推計したものであり，首都圏〜関西圏，首都圏〜北部九州，関西圏〜

ただし，北部九州の個別ODに直接適用しても，実績値を完全にDISk：経路kの路線距離（2005年度航空輸送統計年報の再現することが困難である．また，当該効用関数は，3.2.1

記載値）

報告論文

項に述べたとおり，同一路線に複数のエアラインが就航

Vol.16 No.2 2013 Summer 運輸政策研究035

030‐042報告論文̲井上:様 13/07/17 13:09 ページ 036

する場合にあっても，これを1経路とみなして推計したも規運賃とした．設定の考え方は，3.2節と同様である．

のであるが，本研究の分析は，エアライン別の航空需要，
運賃及び運航便数をシミュレーションするものであるため，
エアライン別の経路選択確率を算定する必要がある．
そこで本研究では，式（2）による経路選択確率を，式
シミュレーションした．
（10）により補正した確率P̂rkに代えて，
（10）

（2）
航空便数

シミュレーションの内生変数であり，外生的に与えない．
鉄道の場合にあっては，3.2節と同様，当該変数を0として扱う．
（3）
滞在可能時間及びアクセシビリティ指標

滞在可能時間及びアクセシビリティ指標は，3.2節の方（LCC参入前における
ここでαk は，経路毎の初期状況法により，223生活圏ODゾーン毎の値が既に得られてい航空会社別の航空と鉄道に関するシェア）
を，計算値と実る．これを，2005年度航空旅客動態調査に基づく出発・

績値とで完全に整合させるために導入する，経路kに関到着の旅客数の合計により加重平均し，47ODゾーンにおする経路選択確率補正係数である．つまり，ロジットモデ

ける滞在可能時間及びアクセシビリティ指標としてシミュ

ルで十分表現できない各選択経路の固有のパラメタとしレーションした．

て，現況再現性を確保するために導入するものであり，
LCC参入を考慮したシミュレーションにおいては経路毎の
確定値
（外生値）
として一定となる．このような補正は，石倉 6）でも行われている．

4.1.4 シミュレーションの方法

シミュレーションの方法を，フロー図として図─6に示す．
入力データは4.1.1項の需要データ，4.1.3項の交通サービ
ス水準データ，エアラインの費用関数に関するパラメタ（3.3

4.1.3 交通サービス水準データである．
節），効用関数のパラメタ（3.2節及び4.1.2項のαk）

入力する交通サービス水準データの設定方法は，原則これらの値は，
シュミレーション中，不変である．次に，運として3.2節に掲げるとおりであるが，当該シミュレーショ

賃を制御変数とするエアライン毎の利潤最大化問題を，エンは，223生活圏ODゾーンではなく，3.1節において定義

アラインa→エアラインb→…の順に解く．この際，他のエした47ODゾーンで行うため，入力データの変換が必要とアラインの運賃は，前のステップで得られた運賃を与える．

なる．

図─6はエアラインが2社の場合を示しているが，エアライ
ン数が増加しても，解き方は変わらない．最終的に，式（5）（1）
所要時間及び費用の運賃ベクトルが得られるまで，収束計算を繰り返す．

47ODゾーンの中心地を以下のように定義する．即ち，都府県庁所在地（北海道にあっては支庁所在地．以下，都府県庁所在地とあわせて，「県庁等所在地」という．）
であ

4.1.5 シミュレーション・シナリオ

シミュレーション・シナリオは，現況ケース（以降の図表る．同一のODゾーンに複数の県庁等所在地が含まれる
場合にあっては，当該県庁等所在地を含む207生活圏
ゾーンの中で，経済規模（内閣府の2005年度県民経済計
算年報における県内総生産（実績）
を207生活圏の推計人
口（総務省統計局）で按分したもの）が大きい生活圏ゾーンにある県庁等所在地を，47ODゾーンにおけるゾーン中

データ入力●需要データ（4.1.1項）●交通サービス水準データ（4.1.3項）●エアラインの費用関数（3.3節：ユニットコスト，路線距離，機材座席数，ロードファ
クター）●効用関数のパラメタ（3.2節及び4.1.2項の）αk
更新

更新

P al，Freqkの入力

P bl，Freqkの入力

xal の計算（式（1）
（2）
（10）
）

xbl の計算（式（1）
（2）
（10）
）

Freqk’ の計算（式（9））

Freqk’ の計算（式（9））

心地とした．具体的には，首都圏にあっては東京都新宿区，関西圏にあっては大阪府中央区，北部九州にあっては福岡市博多区をゾーン中心地とした．
航空に係る所要時間は，3.2節と同様，出発空港から到着空港までの所要時間とした．また，鉄道に係る所要時間は，47ODゾーン中心地の最寄駅間の最短所要時間と

No
Yes

Yes

P alを制御変数とした）利潤最大化（式（3）P blを制御変数とした）利潤最大化（式（3）

No

Yes

πb：max？

Vol.16 No.2 2013 Summer

エアラインbの利潤最大化問題

π（an）＝π（an＋1），π（bn）＝π（bn＋1）

であり，外生的に与えない．また，鉄道に係る費用は，47ODゾーン中心地最寄駅間の最短時間経路における正

No

Yes

πa：max？

航空に係る費用は，シミュレーションにおける制御変数

運輸政策研究Freqk’ ＝Freqk

エアラインaの利潤最大化問題

した．

036

No
Freqk’ ＝Freqk

エアライン路線別の運賃・旅客数・便数■図―6

シュミレーションの方法（フロー図）

報告論文

030‐042報告論文̲井上:様 13/07/17 13:09 ページ 037

等において Base という．）
及び格安航空会社（LCC）
参入

ティッドモデルの採用も考えられたが，3.2.1項で述べた幹後のケース（以降の図表等において Simulation という．）

線純流動調査の制約から，選択ツリーの設定に困難が生の2ケースを考えるものとする．Simulationのケースにおじたため，上記の取り扱いとした．新たな説明変数を導いては，橋本・屋井 19）による米国LCCのユニットコストの平入するなどの発展・改良が必要だが，今後の課題としたい．

均値（5.7円/座席・キロ）を参考に，既存の大手エアライン

さらに，本稿では，現況再現性が十分良好ではない首都に比べユニットコストが半分程度であるLCCが，既存エア

圏〜北部九州間のシュミレーション結果についても，本モ

ラインの路線を承継・代替した場合を想定し，シミュレー

デルの特性把握に資すると思われるところ，その結果をションした．

記載する．

具体的なシミュレーション・シナリオは，表─3に示すと次に，運賃の再現性を示す．航空に係る費用（空港間おりとする．ただし，同表中のエアライン
「既存A」
及び
「既

の運賃）
は，
シミュレーションの結果，内生的に定まるもの

存B」は，既存の大手エアラインを表象するとともに，「既であるが，Baseにより推計された運賃と3.2.3項で定義し存C」
は，既存エアライン（低コスト構造）を表象する．また，た実勢運賃と比較する．ここで，対照のため用いる実勢

同表中，色つきの箇所は，エアライン及びそのユニットコス

運賃は，丹生 16），丹生ほか 17）の方法により作成したもの

トが，Baseと異なることを示す．

であるが，別途，エアライン別に集計した値を用いた．その結果を，図─10〜12に示す．
羽田〜関西及び成田〜福岡以外にあっては，
シミュレー

4.2 シミュレーションの現況再現性

本節では，シミュレーションの現況再現性を確認する．

ションにより求まる運賃と，実勢運賃の実績値との乖離が，式（10）による補正前の経路別分担割合の再現性及び運最大でも3,000円以内となっており，概ね良好な再現性を賃の再現性を示す．
100％

経路別分担割合の再現性を図─7〜9に示す．同一路

鉄道

線において，異なるエアラインの旅客数を合算して示し
経路別旅客シェア

た．首都圏〜北部九州において鉄道分担率が過大に推計される一方，関西圏〜北部九州においては鉄道分担率
が過小推計されるなど，再現性が十分良好であるとは言

羽田−関西

60％

83％

成田−伊丹

20％

した三地域間以外の全国旅客非集計データが含まれる

0％
■図―7

羽田−伊丹

75％

40％

い難い．効用関数の同定に用いたデータに，分析対象とことが，要因の一つとして考えられる．また，IIA特性の課

羽田−白浜

80％

4％
12％

0％
1％

実績

4％
9％
10％

2％

再現

首都圏〜関西圏の経路分担率再現

題が生じるロジットモデルを採用したことも大きい．ネス
100％

シミュレーション・シナリオ

成田〜伊丹
羽田〜伊丹

既存B
既存A
既存B
既存A

羽田〜関西

既存B
既存C

羽田〜白浜

既存A
既存A

羽田〜福岡

既存B
既存C

羽田〜北九州

既存A

羽田〜佐賀

既存B

成田〜福岡
伊丹〜福岡
関西〜福岡
伊丹〜佐賀

既存A
既存B
既存A
既存B
既存A
既存B
既存B

11.0
11.0
11.0
11.0
11.0
11.0
9.0
11.0
11.0
11.0
9.0
11.0
11.0
11.0
11.0
11.0
11.0
11.0
11.0
11.0

既存A
既存B
既存A
既存B
既存A
既存B

LCC
既存A
既存A
既存B
既存C
既存A
既存B
既存A
LCC
既存A
既存B
既存A
LCC
既存B

11.0
11.0
11.0
11.0
11.0
11.0
5.5
11.0
11.0
11.0
9.0
11.0
11.0
11.0
5.5
11.0
11.0
11.0
5.5
11.0

注：ユニットコストの単位は円/人キロ．色つきの箇所は，エアライン及びそのユニッ
トコストが，Baseと異なる．

報告論文

80％

エアライン ユニットコスト エアライン ユニットコスト
既存A

鉄道

13％

Simulation
経路別旅客シェア

経路

Base

4％

2％

40％

羽田−北九州
羽田−福岡

60％

0％
■図―8

羽田−佐賀

44％

7％
7％

79％

成田−福岡

34％

20％
2％
実績

8％
再現

首都圏〜北部九州の経路分担率再現
100％
鉄道

80％
経路別旅客シェア

■表―3

伊丹−佐賀

66％
60％

83％

伊丹−福岡

40％
6％
20％
0％

4％
12％
実績

■図―9

関西−福岡

1％

12％
16％
再現

関西圏〜北部九州の経路分担率再現

Vol.16 No.2 2013 Summer 運輸政策研究037

030‐042報告論文̲井上:様 13/07/17 13:09 ページ 038得ている．羽田〜関西及び成田〜福岡にあっては，概ねいることが見込まれる．そのため，当該国際便乗継客に3,000〜4,000円程度の乖離となり，いずれも過大推計と対するエアラインの運賃戦略としては，国内運送分のみななっている．

らず国際運送分を合算した上での収支を最大化する戦当該路線では，国際便への乗継客が相当程度利用して略を選択しているものと考えられる．一方，国内地域間運
送における利潤最大化のみを考える本研究のモデルで20,000
実績値

は，
こうしたエアラインの行動は表現されない．また，
この再現値

ような運航便に同乗する国内旅行客に対する運賃戦略

運賃（円/片道）15,000も，自ずから異なったものになろう．
上記が過大推計の要因の一つと考えられるが，その妥

10,000当性に係る検証及びそれを踏まえたモデルの改善につ
5,000

いては，将来の課題としたい．

0
既存A

既存B

既存A

成田〜伊丹

■図―10

既存B

既存A

羽田〜伊丹

既存B

既存C

羽田〜関西

既存A
羽田〜
南紀白浜

首都圏〜関西圏の航空運賃再現

4.3.1 首都圏〜関西圏

LCCが参入したと仮定した場合における旅客需要，航空運賃及び航空便数をシミュレーションした結果を，図─

30,000
実績値

再現値

13及び表─4にそれぞれ示す．

25,000運賃（円/片道）

4.3 シミュレーション結果

首都圏〜関西圏における旅客の経路選択行動に大き20,000な変化は見られず，いずれの経路も100人以内の変動と15,000

なった．LCCを利用する旅客が微増，他の経路について
10,000は，総て微減である．即ち，LCCを利用する旅客の増加

5,000

分は，他の経路から広く薄くとられる傾向であることが分
かる．

0
既存A

既存B

既存C

羽田〜福岡

■図―11

既存A

既存B

羽田〜
北九州

羽田〜
佐賀

既存A

既存B

LCCの運賃は，Base Caseと比較して約18％減少して

成田〜福岡

いる．他の経路については，大きな変化は見られない．

首都圏〜北部九州の航空運賃再現

これらの要因として，次の二点が考えられる．
20,000
実績値

第一に，
首都圏〜関西圏を対象としたシミュレーション

再現値

では，既存エアラインのうち，低コスト構造
（
「既存C」
）
の路
15,000

線をLCCが承継・代替したシナリオを想定したが，エアラ
インのユニットコストの低減が限定的（9.0円→5.5円）
であ運賃（円/片道）10,000るため，その効果も限定的であったと考えられる．
第二に，関西空港の立地が考えられる．関西空港を5,000

ノードに含む経路の選択割合は，
もともと僅少であり，旅客の大部分は鉄道または伊丹空港をノードに含む経路を選

0
既存A

既存B

既存A

伊丹〜福岡

■図―12

既存B

既存B

関西〜福岡

択している．本研究において，旅客の経路選択確率は，
ロ

伊丹〜佐賀

関西圏〜北部九州の航空運賃再現

ジットモデルに従うものと仮定しているが，Base Caseの4,500

60,00020,000
Base
Simulation

Base
Simulation

4,000

Base
Simulation

50,000

3,000
2,500
2,000
1,500

15,000均衡運賃（円/片道）

旅客需要（人/日・片道）

旅客需要（人/日・片道）

3,500
40,00030,00020,00010,000

5,000

1,000
10,000
500
0

0
既存A

既存B

成田〜伊丹

■図―13

038

既存A

既存B

既存A

羽田〜伊丹

既存B
羽田〜関西

LCC

既存A
羽田〜
白浜

0
東京〜大阪

既存A

既存B

成田〜伊丹

既存A

既存B

羽田〜伊丹

既存A

既存B
羽田〜関西

LCC

既存A
羽田〜
白浜

首都圏〜関西圏のシミュレーション結果（左：航空旅客，中央：鉄道旅客，右：航空運賃）

運輸政策研究Vol.16 No.2 2013 Summer

報告論文

030‐042報告論文̲井上:様 13/07/17 13:09 ページ 039■表―4

シミュレーション結果
経路

エアライン等
既存A

成田〜伊丹

既存B
既存A

羽田〜伊丹

既存B
既存A
既存B

羽田〜関西

既存C/LCC
既存A

羽田〜白浜

鉄道

東京〜大阪

既存A
既存B

羽田〜福岡

既存C
羽田〜北九州

既存A

羽田〜佐賀

既存B
既存A

成田〜福岡

既存B/LCC

東京〜福岡

鉄道
既存A

伊丹〜福岡

既存B
既存A

関西〜福岡

既存B/LCC

伊丹〜佐賀

既存B

大阪〜福岡

鉄道

需要（人：片道/日）

Simulation
212
161
3,581
3,902
762
637
293
152
56,549
4,570
4,357
1,744
511
211
87
444
1,651
472
734
192
521
65
7,502

Base
213
162
3,589
3,910
764
638
211
153
56,611
4,684
4,431
1,829
524
214
90
113
1,691
496
714
202
308
64
7,703

5,000

便数（便：片道/日）

Base
1.0
1.0
12.7
11.6
4.4
4.4
2.7
2.1
−

−

19.5
16.3
9.1
5.2
2.0
0.7
1.5

19.0
16.0
8.7
5.0
2.0
0.6
5.7

−

−

3.6
4.8
1.6
3.4
1.4

3.4
4.9
1.6
5.8
1.4

−

−

Base
Simulation

Base
Simulation
25,000

3,000
2,500
2,000
1,500

均衡運賃（円/片道）

旅客需要（人/日・片道）

旅客需要（人/日・片道）

4,000
3,500

Simulation
14,81814,81613,993
13,991
15,797
15,795
10,95915,313
14,436
23,58922,683
17,68522,676
23,662
24,315
13,51622,32014,588
14,845
14,313
11,016
15,747
16,177

Base
14,822
14,82013,997
13,99515,801
15,79913,314
15,317
14,436
23,81922,96917,75322,90623,94824,54523,69522,32014,681
15,501
14,406
15,226
16,403
16,17730,0002,000
BaseSimulation

4,500

均衡運賃（円/片道）

Simulation
1.0
1.0
12.7
11.5
4.4
4.4
3.7
2.1

1,000

1,000

20,00015,00010,000

5,000

500
0

0

0
既存A

既存B

既存C

羽田〜福岡

■図―14

既存A

既存B

羽田〜
北九州

羽田〜
佐賀

既存A

LCC

東京〜福岡

成田〜福岡

既存A

既存B
羽田〜福岡

既存C

既存A

既存B

羽田〜
北九州

羽田〜
佐賀

既存A

LCC

成田〜福岡

首都圏〜北部九州のシミュレーション結果（左：航空旅客，中央：鉄道旅客，右：航空運賃）

経路分担率に大きな差がある場合，
ロジットモデルの特LCCに係る航空運賃は大幅に低減し，約24,000円→約

性上，多少交通サービス水準が向上しても，旅客の経路

14,000円（約43％減）となった．一方，他のエアラインの運

選択行動に与える影響への感度は，さして大きなものとな

賃は，いずれも数百円程度の減少に留まった．

らない．

これらの要因の一つとして，次のことが考えられる．
即ち，首都圏〜北部九州間の旅客流動は，航空の機関

4.3.2 首都圏〜北部九州

分担率が元々高く，鉄道の機関分担率は僅少である．この首都圏〜北部九州を対象に，旅客需要，航空運賃及びため，LCCへの利用転換は主として競合エアラインからな

航空便数をシミュレーションした結果を，図─14及び表─

され，鉄道需要への影響は限定的である，とのシミュレー4（再掲）にそれぞれ示す．

ション結果になったものと考えられる．また，Base Caseに

首都圏〜北部九州の場合，既存エアラインBの成田〜

おいて，羽田〜福岡路線に需要が集中しており，羽田〜福福岡路線を継承したLCCの航空需要が約4.0倍（113→

が，成田〜福岡岡路線を選択する際の効用（−1.4〜−1.2）444人）となる結果となった．エアライン間の競合状況がみを大きく上回るが，路線を選択する際の効用（−5.9〜−4.9）

られ，特に，既存エアラインAの羽田〜福岡路線の需要が係る市場において，LCCの運賃戦略としては，旅客の取り100人以上減少する結果となった．一方，鉄道への影響は込みを図り利潤を最大化するべく，自らの運賃を相当程度

軽微で，減少幅は数十人程度に留まった．

下げるのが合理的であるという状況を示唆している．

報告論文

Vol.16 No.2 2013 Summer 運輸政策研究039

030‐042報告論文̲井上:様 13/07/17 13:09 ページ 040

1,000

20,00010,000
Base
Simulation

Base
Simulation

900

Base
Simulation

700
600
500
400
300

15,000均衡運賃（円/片道）

旅客需要（人/日・片道）

旅客需要（人/日・片道）

800

5,000

10,000

5,000

200
100
0

0
既存A

既存B

既存A

伊丹〜福岡

■図―15

関西〜福岡

LCC

既存B

0

大阪〜福岡

既存A

既存B

既存A

伊丹〜岡福

伊丹〜佐賀

LCC

関西〜福岡

既存B
伊丹〜佐賀

関西圏〜北部九州のシミュレーション結果（左：航空旅客，中央：鉄道旅客，右：航空運賃）

表─5はLCC参入前後における，エアラインの利潤の変4.3.3 関西圏〜北部九州

関西圏〜北部九州を対象に，旅客需要，航空運賃及び化を算出したものである．表─3のとおり，計算上，既存航空便数をシミュレーションした結果を，図─15及び表─

エアラインAは路線の撤退・LCCへの代替はないものとし

4（再掲）にそれぞれ示す．

ているが，LCC参入による需要減，運賃低下により，利潤関西圏〜北部九州の場合，既存エアラインBの関西〜は減少する．路線別に詳しく見ると，既存エアラインAの福岡路線を継承したLCCの航空需要が約1.7倍（308→

利潤の減少は，専ら，羽田〜福岡路線の需要減に起因す521人）になった．首都圏〜北部九州のケースと異なり，既るものであった．

存エアラインへの影響は軽微であり，LCCの旅客増は，鉄また，既存エアラインが運賃について鈍い反応しか見道からの需要転換が太宗（鉄道は201人の減）となった．

せない要因の一つとして，時間価値が割高（約12,000円/

また，競争が誘発された結果，既存エアラインBの伊丹〜時間）に推計され，旅客の運賃に対する感度が，旅行時間

福岡路線の運賃が微減となり，
その結果，需要は微増とと比較すると非常に小さくなっている点が考えられる．こなっている．ただし，当該路線単独の利潤は，LCC参入の影響をみるため，効用関数のパラメタβ2 を2倍にしてシ後，減少するとのシミュレーション結果を得た．

ミュレーションした結果を，表─6の左段に示す
（紙面の都
（円/日）
エアラインの利潤の変化■表―5

4.3.4 シミュレーション結果の考察

LCC参入による旅客の経路選択行動及びLCCに承継・既存A代替された路線運賃の変化の様相は，首都圏〜関西圏，

既存B

首都圏〜北部九州及び関西圏〜北部九州で，大きく異なる結果となった．
■表―6

Base
221,362,099
208,017,962
33,710,141

既存C

LCC
463,090,202

合計

Difference−6,448,025−13,480,871−4,697,905

19,134,278−5,492,524

パラメタの感度分析（i）β2の値を2倍にして計算

成田〜伊丹
羽田〜伊丹

既存A
既存B
既存A
既存B
既存A

羽田〜関西

既存B
既存C/LCC

羽田〜白浜

既存A
既存A

羽田〜福岡

既存B
既存C

羽田〜北九州

既存A

羽田〜佐賀

既存B

成田〜福岡
伊丹〜福岡
関西〜福岡
伊丹〜佐賀

040

Simulation
214,914,074
194,537,091
29,012,236
19,134,278
457,597,679

運輸政策研究

既存A
既存B/LCC
既存A
既存B
既存A
既存B/LCC
既存B

Vol.16 No.2 2013 SummerBase
11,017
10,998
10,192
10,173
11,996
11,977
9,713
11,512
18,102
17,306
13,425
17,18918,285
18,82818,032
10,817
11,502
10,542
11,227
12,404

Simulation
11,007
10,988
10,182
10,163
11,986
11,967
7,366
11,502
17,845
17,064
13,372
16,932
18,043
18,571
9,906
10,633
10,83810,358
7,523
11,740（ii）αk＝1として計算（A）−（B）
−10
−10
−10
−10
−10
−10
−2,347
−10
−256
−242
−53
−256
−242
−256
−8,127
−184
−665
−184
−3,705−665

Base
20,263
14,395
19,438
13,57021,242
15,374
13,997
20,75822,16623,313
16,991
21,25324,292
22,892
24,03915,044
19,31814,76919,043
20,220

Simulation
19,996
14,352
19,171
13,527
20,975
15,331
11,84820,491
21,072
20,718
16,837
20,15921,697
21,79816,37014,684
17,455
14,409
11,775
18,357（A）−（B）
−268
−43
−268
−43
−268
−43
−2,148−268−1,095−2,595−154−1,095−2,595−1,095−7,669−361−1,863−361−7,268−1,863

報告論文

030‐042報告論文̲井上:様 13/07/17 13:09 ページ 041

合上，均衡運賃のみ示す）．既存エアラインの反応は相変あり，厳密には純流動データとは言えない．即ち，旅客

わらず鈍い反応しか示さない．更に，他の要因の一つとの効用関数同定に用いた非集計データ及び鉄道に係して，式（10）による補正係数αk の効果が考えられる．そる輸送データでは，その性質が整合していない．利用の効果をみるため，総てのαk を1としてシミュレーションし可能なデータの制約から，現段階の対応としては，止むた結果を，同表右段に示す．

を得ないと考えているが，今後，当該不整合を是正・緩

首都圏〜北部九州間で最大2,600円程度，関西圏〜北和するための方策の検討が必要である．

部九州間で最大7,300円程度の運賃低下が見られる．つ③本研究においては，機材容量及びロードファクターを一

まり，式
（1）
（2）
（10）
の表現如何により，運賃に対するエア

定（所与）としてシミュレーションを行った．しかし，現実ラインの反応の度合が変わるという状況が示唆される．

には，これらの要素についても，戦略的な経営判断が既存エアラインの運賃に対する反応が実際どの程度ななされているものと考えられる．このため，機材容量及のかについては，航空旅客動態調査などのデータに基づびロードファクターについて，独立変数として明示的にく，実証分析が必要であり，今後の課題としたい．当面の考慮したモデルへの改善が必要である．

の発展・改良が必要
課題として，少なくとも効用関数U（rk）
であろう．この精緻化がなされれば，可能な限り1に近似

6──まとめしたαk が得られると考えられるからである．また，旅客の経路選択行動や路線運賃の変化は，各都市間ODにより本研究において，加藤 10）のアプローチを本邦航空市場

大きく異なるものと推計されたが，LCCへの代替による影に適用したシミュレーションプログラムを開発し，首都圏

響が各ODで真に異なることによるものか，あるいは，ロ〜関西圏，首都圏〜北部九州，関西圏〜北部九州の航空

ジットモデルを各ODに適用した場合の現況再現性の優市場を対象に，格安航空会社（LCC）の参入により，旅客の劣によるものか，本論文の結果のみでは必ずしも明らかで

選択行動及び航空便数の配分戦略にどのような影響があはない．精緻な効用関数を用いた再推計により，係る点

るかについて，実データを用いて分析した．本研究のシにつき一定の示唆が得られる可能性がある．このため，

ミュレーションモデルの特長は以下のとおり．

効用関数の精緻化は重要な課題であると考える．

①本邦航空市場を，旅客の効用最大化行動のもとでの経路選択と，エアラインの利潤最大化のための運賃戦略

5──モデルの適用性に係る考察の相互作用の表れとして，モデル化した．エアラインの利潤最大化行動は，他社の運賃戦略及び旅客の選択

本研究における分析は，実データに基づき，現実の本行動を踏まえ，自社の利潤が最大となるよう，各路線の邦航空ネットワークを対象として，
シミュレーションを行った

輸送サービスレベル（運賃）を決定する，
ベルトラン・モ

ものであるが，利用可能なデータの限界等から，データのデルによる運賃競争として，モデル化した．その結果，不整合等の課題を残しつつも，現実的にシミュレーション

複数のエアラインによる，運賃が差別化された航空市

可能な手法を採用せざるを得なかった．今後の課題を場が，モデルにより表現される．

整理すると，以下のとおりとなる．

②旅客の経路選択は，
ロジットモデルにより，確率的に決①旅客の経路選択モデルについては，需要関数の同定に定するものとして，モデル化した．鉄道を選択可能な経

おいて，複数のエアラインが就航する路線にあっても，路選択肢に含めることにより，鉄道との輸送機関分担を

これを同一経路とみなし当該関数を同定する一方，
シ前提とした複数エアラインの競合関係が，モデルによりミュレーションの際に用いる需要関数は，異なるエアラ

表現される．

インが就航する同一路線を個々の経路とみなしてシミュ③効用関数や費用関数の同定は，入手可能な実データ

レーションした．両者は，必ずしも整合したものとはいに基づいており，現実の航空ネットワークが考慮可能で

えず，
ロジットモデルのIIA特性という課題も残る．そのある．

ため，本研究の手法では，新たにLCCが新規参入する

本研究における分析には，依然として5章で述べた課

ケースに係る分析を直ちに実施することが難しい．ま題が残るほか，空港の容量制約など物理的な制約が明示

た，
首都圏〜北部九州のように，
ロジットモデルの再現的に考慮されていない．今後もモデルの改善等を進めて性が芳しくないODが存在し，効用関数の精緻化が必

いきたい．

要である．
②シミュレーションに用いた航空需要データは，航空輸送
統計年報に基づく，空港ノード間に係る輸送データで

報告論文

参考文献
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（eds.）［2009］，Deregulation and the Airline Business in Europe Selected Readings, Routledge.

Vol.16 No.2 2013 Summer 運輸政策研究041

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係研究支援事業研究成果報告書」．

An Analysis on the Impact of LCC Entry into the Domestic Aviation Services in Japan
By Gaku INOUE, Kiyoteru TANSEI, Motohiro KIDO and Takahiro IMAMURA
This paper developed a method of simulating air transport demand changes when low cost carriers（LCCs）entry into thedomestic aviation services based on Bertrand Nash Equilibrium. Consequently, we analyzed the changes in passenger
demands, average flight fares and the number of flights on three major routes: capital region to Kansai area, capital region
to North Kyushu area, and Kansai area to North Kyushu area. The changes are estimated to be significantly different among
the routes.
Key Words : low cost carriers(LCC), Bertrand-Nash Equilibrium, airport planning042

運輸政策研究Vol.16 No.2 2013 Summer

報告論文