ISSN 1346-7328
国総研資料 第９０２号
平 成 28 年 3 月

国土技術政策総合研究所資料
TECHNICAL NOTE of
National Institute for Land and Infrastructure Management

No.902

March 2016

空港間競争を踏まえた国際航空トランジットモデルの開発

井上

岳・川西

和幸・小野

正博

A International Air Demand Model for Connecting Traffic Flows
between Asian and North-American Destinations

Gaku INOUE, Kazuyuki KAWANISHI, Masahiro ONO

国土交通省 国土技術政策総合研究所
National Institute for Land and Infrastructure Management
Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism, Japan

国土技術政策総合研究所資料
No. 9022016 年 3 月(YSK-N338)

空港間競争を踏まえた国際航空トランジットモデルの開発

井上

岳 ＊・川西和幸 ＊＊ ・小野正博 ＊＊＊要旨

航空政策の企画立案を目的として開発及び適用がなされている航空需要予測モデルのうち、所謂「際際トランジット」（日本を入出国することなく，本邦空港のいずれかにおいて国際線相互を乗り継ぐ旅客）を予測するモデルは，出入国外国人の数に定数を単純に乗じた原単位型のものであり，乗継の態様が将来にわたりほぼ不変であることを前提としている．しかしながら，当該仮定は，東アジ
アの諸空港において空港開発による空港間競争が進展していることを踏まえると、妥当な仮定であるとは言い難い．
これを踏まえ，国土技術政策総合研究所において，国際航空トランジットモデルのプロトタイプを開発した．本資料は，モデルの概要及び再現性を検証した結果を報告するものである．
キーワード：航空需要予測，国際航空トランジット*空港研究部 主任研究官**空港研究部 空港計画研究室 研究員***空港研究部 空港計画研究室長〒239-0826 横須賀市長瀬3-1-1 国土交通省国土技術政策総合研究所
電話：0468-44-5032 Fax：0468-44-5080
inoue-g23i[at]mlit.go.jpiTechnical Note of NILIM
No. 902

March 2016

6

(YSK-N-338)

AQ International Air Demand Model for Connecting Traffic Flows
between Asian and North-American Destinations

Gaku INOUE ＊Kazuyuki KAWANISHI ＊＊Masahiro ONO＊＊＊

Synopsis
7KHNILIM-Civil Aviation Demand Forecasting model, a ba sis for formulating the national civil
aviationand airport st rategic policy , has not tak

en act ual connecting traf fic flows bet ween

Asian and North-American destinations into consideration.
We developed a prototy pe for assessing t he effect by changes RFFXUULQJon WKHcivil av iation
networkover Pacific routes b y WKHfuture develo pment of airpo rt infrast ructure in East Asian countries
and increase in th e number of direct flights.
KeyZords : Aviation Demand ForHcast, Connecting Traffic Flows
Senior Resercher, Airport Department
Research Engineer, Airport Planning Division, Airport Department＊＊＊
Head of Airport Planning Division, Airport Department
3-1-1 Nagase, Yokosuka, 239-0826 Japan
Phone：+81-468-44-5032 Fax：+81-468-44-5080
e-mail:inoue-g23i[at]mlit.go.jp
＊

＊＊

ii

目

次

1. はじめに ........................................................................................ 1
2. 方法 ............................................................................................ 2
2.1 モデルの基本枠組 .............................................................................. 2
2.2 運賃関数 ..................................................................................... 22.3 航空経路選択モデル ............................................................................ 2
2.4 分布交通量モデル .............................................................................. 3
2.5 入力データ ................................................................................... 3
3. 結果 ............................................................................................ 4
3.1 パラメタの推定結果 ............................................................................ 4
3.2 統計的検定 ................................................................................... 4
3.3 現況再現性 ................................................................................... 6
4. おわりに ........................................................................................ 6
謝辞 ............................................................................................... 7
参考文献 ........................................................................................... 7
付録 A

本研究におけるゾーニング ..................................................................... 9

iii

iv

国総研資料 No.902

1. はじめにびに，国際空港の整備，配置及び空港間の機能分担の在り様に重大な影響を及ぼす．

国際航空旅客需要は，SARS・テロの危険性等の社会情

航空政策の企画立案を目的として開発及び適用がなさ

勢の影響を受けた旅客数の一時的変動が見られるが，中れている航空需要予測モデル（国土技術政策総合研究所

長期的にはその増大及び多様化が見込まれる．我が国の(2007)）のうち、所謂「際際トランジット」（日本を入

立地競争力を更に強化するため，こうした旅行者の海外

出国することなく，本邦空港のいずれかにおいて国際線

渡航利便性の更なる向上が必要であり，国際空港の整備，相互を乗り継ぐ旅客）を予測するモデルは，出国外国人

配置及び空港間の機能分担を早急に検討する必要がある．

の数に定数を単純に乗じた原単位型のものであり，際際

これは，日本再興戦略改訂2015（平成27年6月30日閣議決

トランジットの態様は将来にわたりほぼ不変であること定）における施策の一つに「『2000万人時代』への航空・を前提としている．本邦空港における乗継旅客数は近年

バス、宿泊施設等の供給確保の加速」が掲げられたこと顕著な減少を示していること（井上・小野(2014)），図からも明らかである．

-1に示すとおり東アジアの諸空港において空港開発等に運航路線及び運航頻度といった国際航空ネットワーク

よる空港間競争が進展していることを踏まえると，妥当の態様は，旅行者の海外渡航利便性を決定づける重大なな仮定であるとは言い難い．このため，国土技術政策総因子である．例えば，北米路線のなかで旅客数が最大で合研究所において，国際航空トランジットモデル改訂にある成田～ロサンゼルス線（東航）にあっては，日本以取り組み，そのプロトタイプを開発した．本資料は，モ

外の第三国を出発空港とし成田国際空港で乗継する旅客

デルの概要及び再現性を検証した結果を報告するものでが約4割 を占めており，トランジットの態様も，短期及ある．

び長期における本邦国際航空ネットワークの態様，なら

北京第ニ空港・2014年12月工事開始、2019年開業予定。
・市内中心部より46kmに位置。
・3800mの滑走路を4本建設、旅客処理能
力は年間7200万人、貨物処理能力は年間200万トンを見込む。
・北京全体で年間72万回の離発着が可能。

上海浦東国際空港
・第5滑走路（3400m×45m）を
2015年中に完成予定。
・補助ターミナルを2019年までに建設、旅客処理能力が年間6000万
人→8000万人となる見込み。

台湾桃園国際空港
香港国際空港・2015年中に第1ターミナルの西側に5階建てのコンコースを建設し、新交通システムを延伸する予定。
・空港島の北側を埋め立て、2030
年までに第3滑走路や新コンコース等を建設する。
・空港の年間処理能力は、旅客数1億人以上、貨物800万トン以上、離発着回数60万以上を見込む。

広州白雲国際空港
・第2ターミナルを2018年までに建設、旅客処理能力が年間8000万人以上、貨物量年間200万トン以上となる見込み。

Code-E（大型機）対応
B747,A380,A340等
新設予定の空港
拡張予定の空港※ Flightglobal掲載ニュース、各国及び各空港経営

会社HP公表資料等より

図－1

東アジアにおける空港開発の近年の動向-1-・第2ターミナルの拡張を2017
年中に完成させる予定。
・第3ターミナルの建設を2017年から開始して2020年に供用開始する予定。
・2042年までに旅客処理能力を
年間8600万人、第3ターミナル
だけで年間4500万人の旅客処理能力を持つ見込み

空港間競争を踏まえた国際航空トランジットモデルの開発/ 井上岳・川西和幸・小野正博

2. 方法
2.1 モデルの基本枠組
国際航空トランジットモデルの開発にあたっては，運賃や運航頻度など，航空経路毎の交通サービス水準（LOS:
Level of Service）の差異による影響の評価を可能ならしめるものとし，多項ロジットモデルを念頭とした航空
経路選択モデルの構築を行った．
国総研航空需要予測モデルにおいて採用している交通機関選択モデル及び航空経路選択モデルにおいては，競合経路間の航空運賃はほぼ安定しているものとみなし，これを外生変数とし，国内旅客の需要予測においては丹生（2010）及び丹生他（2011）による実勢運賃を，日本発着の国際旅客の需要予測においてはキャリア運賃（OFC「日本発キャリア運賃（IT運賃を除く））を入力している．一方，本研究で提案する国際航空トランジットモデ
ルは，2.5節に説明するとおり，航空市場の需給関係が反映された運賃データを利用する．計量経済学の知見によ

図－2

れば，運賃を外生変数とみなして扱うことができるのは，モデルの基本枠組

ln FARE = a + b1 ln HCS + b2 ln DIST + b3 ln TRS+
bk DMYk

経路毎の航空需要と運賃が無相関の場合に限られる．こ∑のため，当該データを，航空経路選択モデルの説明変数(1)kとしてそのまま採用することができない．
ただし，そこで，Hsiao and Hansen(2011)及びMumbower et

FARE ：OD 経路別の航空運賃（USD/人）
HCS ：OD 経路別の上級席数シェア
DIST ：OD 経路別の総飛行距離（km）

al.(2014)等を踏まえ，操作変数法（Instrumental
Variable）を採用することとし，運賃関数を別途準備する．当該関数によって推定される航空運賃を航空経路選

複数区間を乗り継ぐ場合は、全区間の路線

択モデルの入力データとして用いる．

距離合計

また，交通利便性が向上することにより，OD間の分布
交通量が増加する影響を取り入れるため，分布交通量モ

TRS ：OD 経路別の乗継回数（回）デルを別途作製する．

DMYk ：k 番目のダミー変数（状況に応じて 1 または 0 となる変数）

以上の概要をまとめると，図-2のとおりとなる．

bk ：パラメータ
である．

2.2 運賃関数
航空経路選択モデルに入力する航空運賃を推定するた

2.3 航空経路選択モデル

めの運賃関数を推定する．
航空運賃は，基礎的な要素である路線距離等に加えて，

OD間の航空経路分担率を，OD間の航空運賃，所要時間，航空会社間の競合状況やジェット燃料価格の変化等に応

運航便数，乗継回数といった交通サービス水準で説明す

じて変化すると考えられる．

る航空経路選択モデルを，式(2)のとおり集計ロジットモ
デルとして構築する．

そこで，運賃関数は，OD間の航空運賃（FARE）を，OD
間の路線距離（DIST：Distance）やOD間の乗継回数（TRS：

Pijr =

Transit），OD間の上級席数シェア（HCS：High Class

exp(Vijr )(2)∑exp(V )
ijr

r∈cij

Sheets Share），その他のアライアンスや出発地，アジ
ただし，アハブ空港固有のダミー変数で説明されるものとした．

Vijr =

このような運賃関数は，式(1)のとおり，対数線形モデ
ルを最小二乗推定することにより得られる．

∑β ⋅ X + γ ⋅ FARE
k

k

-2-

ijkr

ijr

(3)

国総研資料 No.902(4)

Pijr：アジアゾーン i と北米ゾーン j間での航空経路 r のただし，

Qij ：ゾーン ij 間の分布交通量（人/年）

選択確率

POPi , POPj ：ゾーン i およびゾーン j の都市人口（千Vijr：アジアゾーン i と北米ゾーン j間で航空経路 r を選人）

GRPi , GRPj ：ゾーン i およびゾーン j の都市一人当た択するときの効用

り GRP（百万ドル/年）

cij ：アジアゾーン i と北米ゾーン j間で選択可能な航空

ACCij ：ゾーン ij 間のアクセシビリティ指標

DMYk ：k 番目のダミー変数

経路の集合

である．

X ijkr , β k ：アジアゾーン i と北米ゾーン j間で航空経路

なお，アクセシビリティ指標 ACC ij は，航空経路選択
モデルにおいて推定した効用関数（式(3)）を用いて,r を選択する場合の k 番目の交通サービス指標（航空運賃を除く総所要時間、総費用、便数な

ACC ij = ln

ど）およびそのパラメタ∑ expV

ijr

(5)

r

のとおり算定される．

FAREijr , γ ：アジアゾーン i と北米ゾーン j間で航空経
路 r を選択する場合の運賃関数から推計された

2.5 入力データ
国際航空トランジットモデルの開発のためには，アジ

航空運賃およびそのパラメタ

ア－北米間の路線別国際航空旅客について，経路別の利である．
当該モデルの推定は，操作変数法を適用するため，OD

用実績，航空運賃等のデータが不可欠となる．Sabre

ごとに利用可能な航空経路ペアの対数選択率および確定

Airlines Solutionsが提供するO &D Market（以下「SABRE

効用関数の差分を用いた最小二乗法による推定を行うこデータ」という．）は，航空会社の予約システム等からとになるが，そのまま推定すると，国総研航空需要モデ得た，空港間の航空旅客数のデータや路線毎の収益を世ルなど一般的に適用される最尤法による推定とは異なり，界規模で提供している．当該データベースにより空港毎

ODごとの需要の大きさがモデルに反映されない．つまり，の旅客数を集計すると，空港国際評議会（ACI: Airports

高需要路線と低需要路線とが同じ１サンプルとして推計

Council International）や国際航空民間機関（ICAO:

されることになる．政策実務に適用可能な需要予測を可International Civil Aviation Organization）の公式

能ならしめるためには，需要の大きさを適確にモデルに統計と少なからず乖離する問題がある（山田他(2014)）．

反映することが必要である．

しかしながら，他に有効なデータソースが存在しないため，本研究はSABREデータに依拠したモデル構築を行うこ

このため，OD需要を重みとして，航空経路選択モデルとを基本とした．

を推定する．しかしながら，OD需要をそのまま重みとし入力データに関する更に詳細な説明は以下のとおり．

て与えるとt値の水準が極めて大きくなり，説明変数の取(1) ゾーニング

捨選択や考察に支障をきたす場合があることから，重み

羽田空港の北米線では，直行便就航都市が限られておの合計値がODペア数と一致させるよう，必要な調整を行り，北米側のハブ空港が必ずしも最終目的地となるのでうこととした．

はなく，その先の路線に乗継ぐ旅客が多い．アジア側で2.4 分布交通量モデルも同様に，最初の出発地が必ずしも近隣背後圏というこ

OD 間の航空旅客数を，OD 各々の都市人口および 1 人当とではない．こうしたアジア－北米間の旅客流動の実態

たり実質 GRP，航空経路選択モデルから計算される OD 間を踏まえると，アジア側及び北米側双方ともに，地方空のアクセシビリティ指標等で説明する対数線形モデルを，港含めた最初出発地および最終目的地を念頭に入れたゾ式(4)のとおり構築した．

ーン設定とする必要がある．
このため，アジア側60ゾーン，北米側61ゾーン，合計

ln Qij = α + β1 (ln POPi + ln POPj ) + β 2 (ln GRPi + ln GRPj )+ β 3 ACCij +γ k DMYk

121ゾーンを設定した．具体的なゾーン設定は，付録Aの∑とおりである．なお，アジア，北米ともに1都市につき1k

ゾーン（空港）を基本とする．羽田と成田のように同一-3-

空港間競争を踏まえた国際航空トランジットモデルの開発/ 井上岳・川西和幸・小野正博

都市圏に複数空港が存在する場合は，分布交通量モデル

太平洋を横断するフライトに特定の航空アライアンス

検討の際には同一ゾーンとして扱い，航空経路選択モデ（ワンワールド）を利用する場合にのみ有効となるダミ

ル検討の際には異なるゾーンとして扱う．また，アジア

ー変数である．出発国が中国，香港，インド，日本，シ－北米間の需要実績が確認できる空港（都市）を基本とンガポール，台湾またはタイとなる場合についても，同するが，需要の実績が微少なゾーン間（年間3,000人未満

様にダミー変数を設定する．また，ハブ空港として成田・のOD）については除外した．

羽田，中部，仁川または香港を利用する場合についても，(2) 運賃関数における入力データ

同様にダミー変数を設定した．

運賃関数の被説明変数である航空運賃は，SABREデータ

自由度調整済決定係数は0.559であり，ある程度有効に

により経路毎に算定する．具体的には，経路毎の総収入推定されているものと思料される．

を経路毎の需要で除することにより求める．説明変数で(2) 航空経路選択モデル

ある上級席数シェアはSABREデータにより実績値を設定

航空経路選択モデルのパラメタ推定結果を表-2に示す．

し，路線距離は区間毎に大圏距離を空港座標より算定し需要が僅少な路線による影響を排除するため，年間旅客

経路全体で加算する．

数3,000人未満のODは除いた．運賃関数と同様，本研究は(3) 航空経路選択モデルにおける入力データ

赤池情報量規準(AIC)が最小となるものを採択した．

航空経路選択モデルにおける被説明変数である経路選

なお，週便数は自然対数に換算した値を入力した．

択率は，SABREデータにおける経路毎の需要の割合である．

「Interlineダミー」は，太平洋を横断する便の運航事

説明変数である総所要時間はOAG時刻表により，同一アラ

業者及び乗継便の運航事業者が所属する航空アライアン

イアンスの乗継経路が存在する場合にあっては乗継時間スが異なる場合に限り有効となるダミー変数である．乗60分以上の組み合わせのうち最小となる総所要時間を，継便がアジア側と北米側になる場合におけるパラメタの存在しない場合にあっては乗継時間90分以上の組み合わ

感度を異なるものとして設定した．「ハブ空港隣接圏ダ

せのうち最小となる総所要時間を設定する．週便数はOAG

ミー」は，成田，羽田，香港，仁川及び台北等ハブ空港

時刻表により有効頻度（国際便においては毎日運航されと出発地が同一の場合に限り有効となるダミー変数であるとは限らないため，乗継を含む場合ボトルネックとな

る．羽田からの直行便が利用可能で，かつ，成田路線とる最小便数としたもの）を設定し入力値とした．総費用

競合する場合に限り，羽田からの直行便を利用する経路

は，運賃関数を内生変数とする操作変数である．

を有利にする正のダミー変数を付すこととし，成田と羽(4) 分布交通量モデルにおける入力データ

田の競合関係を一部考慮することとした．東アジアにお分布交通量モデルにおいて入力データとする都市人口

いて、同一都市圏に立地する複数空港（例えば、上海には，国際連合が発行する「Demographic Yearbook」及びおける浦東及び虹橋）に、北米線運航が複数あるケース

各国のセンサスデータを用いることとした．都市におけは、成田及び羽田に限られる.

る実質GRPは，各都市の1人当たり実質GRPに当該都市の人

自由度調整済決定係数は0.129であるが，通常の最小二口を乗じることにより求めた．なお，都市1人あたり実質乗法におけるものと異なり，モデルの適合度としての意

GRPは，国際通貨基金（IMF）が発行する「World Economic

味は何ら有しない．1ドル121円（2015年3月時点）の為替

Outlook」を準用し，各都市の1人当たり実質GRPは，当該レートで円換算した時間価値は2,024円/時間となってお国の1人当たり実質GDPに等しいと仮定した．

り，概ね妥当な金額となっているものと思料される．
(3) 分布交通量モデル

3. 結果

分布交通量モデルのパラメタ推定結果を表-3に示す．
需要が僅少な路線による影響を排除するため，年間旅客

3.1 パラメタの推定結果

数15,000人未満のODは除いた.

(1) 運賃関数

自由度調整済決定係数は0.588であり，ある程度有効に

運賃関数のパラメタ推定結果を表-1に示す．需要が僅推定されているものと思料される．

少な路線による影響を排除するため，年間旅客数3,000
人未満の航空経路は除いた．説明変数の組み合わせによ

3.2 統計的検定

り様々なモデルが考えられるが，本研究は赤池情報量規操作変数法の採用が妥当であることを確認するため，

準(AIC)が最小となるものを採択した．

以下の統計的検定を実施した．なお，本研究において，なお，「【アライアンスダミー】ワンワールド」は，内生変数の数及び操作変数の数はともに1変数で一致し-4-

国総研資料 No.902

表－1

運賃関数のパラメタ推定結果

説明変数

係数
-2.9470.105
1.063-0.117-0.3330.457
0.188-0.257
0.525
0.387
0.430
0.285
0.162
0.147
0.269
0.145
0.495

定数項
LN(上級席数シェア)
LN(総飛行距離) [Km]
乗継回数[回]【アライアンスダミー】ワンワールド【出発地ダミー】中国【出発地ダミー】香港【出発地ダミー】インド【出発地ダミー】日本【出発地ダミー】シンガポール【出発地ダミー】韓国【出発地ダミー】台湾【出発地ダミー】タイ【ハブ空港ダミー】成田・羽田【ハブ空港ダミー】中部【ハブ空港ダミー】仁川【ハブ空港ダミー】香港

ｔ値
-3.2
10.6
10.9
-2.4
-8.8
10.1
3.3
-4.3
8.5
5.0
7.1
4.6
2.6
3.8
2.5
3.4
9.4

自由度調整済決定係数
標本数

0.559
503

表－2

航空経路選択モデルのパラメタ推定結果

説明変数
総所要時間 [時間]
総費用 [千 USD]
LN（週便数） [便/週]【Interline ダミー】アクセス【Interline ダミー】ラインホール【アライアンスダミー】ワンワールド【アライアンスダミー】スカイチーム【ハブ空港隣接圏ダミー】【ハブ空港所在地ダミー】中国【ハブ空港所在地ダミー】香港【ハブ空港所在地ダミー】韓国【ハブ空港所在地ダミー】台湾
羽田直行路線ダミー係数-0.111-6.6370.920-1.870-2.402-3.302-0.876
4.114-1.5404.591-0.345-1.112-1.062

自由度調整済決定係数
標本数
時間価値 [USD/時間]
時間価値 [円/時間]

表－3

ｔ値
-5.9
-15.7
11.6
-9.3
-7.2
-13.6
-5.3
30.4
-9.9
16.7
-2.4
-7.1
-2.6

0.129
32,50516.7
2,024

分布交通量モデルのパラメタ推定結果

説明変数
定数項
アクセシビリティ指標
LN（出発地都市人口） [千人]LN（目的地都市人口） [千人]LN（出発地一人当たり GRP） [百万 USD/年]
LN（目的地一人当たり GRP） [百万 USD/年]【出発地ダミー】日本【出発地ダミー】中国【出発地ダミー】韓国【出発地ダミー】香港【出発地ダミー】台湾

係数
3.039
0.351
0.431

自由度調整済決定係数
標本数

ｔ値
2.7
10.7
7.3

0.449

4.8

-1.965-0.717-1.137-1.977-1.021

-5.4
-3.8
-3.4
-5.0
-2.8

0.588
442

ているため，Sargan(Hansen)検定（過剰識別制約検定）

操作変数法による推定結果と，通常の最小二乗法によは適用しない．

る推定結果との間に有意な差異があるか否かを検定する(1) Weak Instruments（弱相関操作変数）の検定ものである．帰無仮説は「二者の推定に差異がない」で操作変数の中に有意性が低い変数が含まれているか否あり，当該仮説は棄却されるべきである．

かを検定するものである．帰無仮説は「操作変数の係数検定の結果，F値は8270となり，当該仮説は棄却された．

は0（弱相関操作変数）」であり，当該仮説は棄却される(3) Wald検定べきである．

航空経路選択モデルにおける説明変数のうち総運賃を，検定の結果，F値は421となり，当該仮説は棄却された．

SABREデータの航空運賃に換えてパラメタ推計を行い，内(2) Wu-Hausman検定

生変数の有無を検定するものである．帰無仮説は「全て-5-

空港間競争を踏まえた国際航空トランジットモデルの開発/ 井上岳・川西和幸・小野正博の変数は外生変数」であり，当該仮説は棄却されるべきついて推定精度等に尚課題があり，政策実務に直ちに適である．

用することは困難と言える．しかしながら，本研究で構築を試みた国際航空トランジットモデルは，現行の原単検定の結果，F値は2771（自由度12）となり，当該仮説位法に基づく予測手法では評価することができないようは棄却された．
(4) 小括(1)～(3)の結果，操作変数法の採用は，いずれも支持された．
3.3 現況再現性
運賃関数，航空経路選択モデル及び分布交通量モデルの現況再現性を確認するため，モデルによる推定値及び実績を比較した．運賃関数の現況再現結果を図-3に，航空経路選択モデルの現況再現結果を図-4に，分布交通量
モデルの現況再現結果を図-5に示す．いずれの図も，プラスが過大推計，マイナスが過小推計を表す．
運賃関数については，全体的に程良く推計されているものと思料される．航空経路選択モデルについては，誤差項の寄与度が大きく，尚改善の余地がある．分布交通

図－3量モデルについては，需要の実績が小さいODについて過運賃関数の再現性

大推計の傾向が見られる．
また，表-4は乗継による旅客をその出発国及びハブ空港毎に集計し，実績値と比較したものである．ただし，
航空経路選択モデルの再現性検証に着目するため，分布
交通量の推計誤差を解消する必要がある．このため，分布交通量の実績値を推計値で除した補正係数をOD毎に算定し，直行便による旅客を含めた分布交通量の現況が現在に再現できる形として用いる．
成田（NRT）において約42万人の過小推計，台北（TPE）
において約27万人の過小推計，香港（HKG）で約27万人の過大推計，仁川（ICN）において約11万人の過小推計となっており，乗継経路全体でみると約59万人の過小推計となっており，尚改善の余地が大きい．この要因の一つとしては，乗継経路の交通利便性の過小評価が考えられる．

図－4

航空経路選択モデルの再現性

図－5

分布交通量モデルの再現性

特に成田については，外国キャリアを中心に，アジア及び北米からの到着便を15時～16時台に集中させるとともに，アジア及び北米への出発便を17～18時台に集中させ，国際客の乗継利便性が高い運用を行っているが，こうした要素は週便数を説明変数とする航空経路選択モデルでは表現することができない．説明変数の選択も含め，モデルの更なる改善が必要である．

4. おわりに本研究において構築したモデルについて，航空需要予測手法としての観点からは，特に航空経路選択モデルに-6-

国総研資料 No.902

表-4 航空経路選択モデルの再現性（出発国及び乗継空港別集計）
China
CAN

Bangladesh
Cambodia
China
Hong Kong
India
Indonesia
Japan
Malaysia
Mongolia
Myanmar
Nepal
Philippines
Singapore
South Korea
Sri Lanka
TaiwanThailand
Vietnam
Total

China
PEK
-706
122
-9,939-1,510-8,306660-1,355-1,3200-10-215-7,047989-2,16656-2,661-1,271-1,077-35,756

Japan
NGO

Bangladesh
Cambodia
China
Hong Kong
India
Indonesia
Japan
Malaysia
Mongolia
Myanmar
Nepal
Philippines
Singapore
South Korea
Sri Lanka
TaiwanThailand
Vietnam
Total

China
PVG
344
24
-35,610-15,122-11,442
1,144-2,085
450
2,357
332
13
9,798
10,706-2,4430
2,224
26,3371,800-11,173

Hong Kong
Japan
Japan
HKG
HND
KIX
-170
2,014
88
0
782
7,144
76
109
-28,094-18,472-4,2336,332
0947-8,928-1,77069,172732
1,828-14,993
557
8,055
1,162
1,075
-3,975-2,135-17,388-1,312
1,241
1,191
177
238
16
107
0
261
144
3,324
121
-397
2,451
7
0
-669
79,762
779
7,545
-205
29,285
4,093
10,363-14,136
6,293-2,287-4,206-1,345
538
2
0
-12
5,527
456
-10,101-12,746
20,283
26,621
5,848
15,711
8,628
119,076
3,119
5,785
7,133
270,404
42,032-8,075

Japan
NRT
0
0
71
-233
0
-1
-3,4070000-41,330
10
-699
0
48
73
-59
-45,526

South Korea Taiwan
ICN
TPE
244
0
-1,814735
683-9,674-19,788-22,059-1,609-55,183-39,114-39,398-4,607-21,370-11,013
13,051
5,171-30,875-38,894-33,210-3,663-21-149-1,8080-464-2,277
1,468-61-4,921172-305-1,455
10,482-41,719-18,065
11,664-52,037-936
854-83,567-6,139
264
-838
-11
4,511
-74,002-5,894
2,695-65,755-30,542-595-18,013-118,664-424,336-113,740-270,439

Total
00-133,400-160,310
00-107,423
0
0
0
0
0
0
-95,706
0-92,63700-589,476

謝辞

な，運航路線及び運航頻度といった国際航空ネットワー
クの態様の変化による，本邦の国際航空需要への影響も

本研究の実施にあたり，株式会社三菱総合研究所の磯分析可能である．感度分析によるモデル特性の把握分析

野文暁氏，エム・アール・アイリサーチアソシエイツ株

等により，モデルに組み込むべき説明変数の再検討等，

式会社の菊池光貴氏に御協力いただきました．この場をモデルの更なる改善に取り組む所存である．

借りて，謝意を表します．

参考文献（2015年11月16日受付）

井上岳・小野正博(2014)：国際トランジットの実態に関する資料集，国土技術政策総合研究所資料No.785-7-

空港間競争を踏まえた国際航空トランジットモデルの開発/ 井上岳・川西和幸・小野正博

国土技術政策総合研究所(2007)：航空需要予測について
第II編 航空需要予測モデルの改善（2. 国際航空旅
客需要予測手法）
http://www.ysk.nilim.go.jp/kakubu/kukou/keika
ku/juyou1.html
丹生清輝(2010)：国内航空の運賃に関する分析，国土技術政策総合研究所資料No.612
丹生清輝・磯野文暁・大石礎(2011)：国内航空の運賃に関する分析,土木計画学研究・講演集Vol.44，CD-ROM．
山田幸宏・井上岳・小野正博(2014)：路線別国際航空旅客数の推定方法，国土技術政策総合研究所資料
No.786
Hsiao, C. Y. and Hansen, M. (2011): A passenger
demand

model

for

air

transportationina

hub-and-spoke network, Transportation ResearchPart E: Logistics and Transportation Review,
47(6), pp.1112-1125
Mumbower, S., Laurie A. G., and Matthew J. H.(2014):
Estimating

flight-level

priceelasticities

using online airline data: A first step toward
integrating

pricing,demand,andrevenue

optimization, Transportation Research Part A:

Policy and Practice 66, pp.196-212-8-国総研資料 No.902

付録A

本研究におけるゾーニング
表 A-1
SID Airport
AirportName
1 BKK
Bangkok
2 BLR
Bangalore
3 BOM Mumbai
4 CAN
Guangzhou
5 CCU
Kolkata
6 CEB
Cebu
7 CGK
Jakarta
8 CGO
Zhengzhou
9 CKG
Chongqing
10 CMB
Colombo
11 CSX
Changsha
12 CTS
Sapporo13 CTU
Chengdu14 DAC
Dhaka
15 DELDelhi
16 DLC
Dalian17 DPS
Denpasar Bali
18 FOC
Fuzhou19 FUK
Fukuoka
20 GMPSeoul
21 HAN
Hanoi
22 HGH
Hangzhou
23 HKG
Hong Kong
24 HNDTokyo
25 HYD
Hyderabad
26 ICNSeoul
27 ITM
Osaka
28 KHH
Kaohsiung
29 KIJ
Niigata
30 KIXOsaka
31 KMG
Kunming
32 KMQ
Komatsu
33 KTM
Kathmandu
34 KUL
Kuala Lumpur
35 MAA
Chennai
36 MNL
Manila37 NGO
Nagoya38 NRTTokyo
39 OKA
Okinawa
40 OKJ
Okayama
41 PEK
Beijing
42 PEN
Penang43 PNH
Phnom Penh
44 PUS
Busan
45 PVG
Shanghai
46 RGN
Yangon47 SDJ
Sendai48 SGN
Ho Chi Minh City
49 SHA
Shanghai
50 SHE
Shenyang
51 SIN
Singapore
52 SUB
Surabaya
53 TAO
Qingdao
54 TPE
Taipei55 TSN
Tianjin
56 ULN
Ulaanbaatar
57 WNZ
Wenzhou
58 WUHWuhan
59 XIYXian
60 XMN
Xiamenアジアの OD ゾーン

Country
Thailand
India
India
China
India
Philippines
Indonesia
China
China
Sri Lanka
China
Japan
China
Bangladesh
India
China
Indonesia
China
Japan
South Korea
Vietnam
China
Hong Kong
Japan
India
South Korea
Japan
Taiwan
Japan
Japan
China
Japan
Nepal
Malaysia
India
Philippines
Japan
Japan
Japan
Japan
China
Malaysia
CambodiaSouth Korea
China
Myanmar (Burma)Japan
Vietnam
China
China
Singapore
Indonesia
China
TaiwanChina
Mongolia
China
China
China
China

-9-

Region
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia
Asia

latitude longitude
13.6925 100.7500
12.9497
77.668119.0886
72.8681
23.3925 113.2989
22.6547
88.4467
10.3075 123.9794-6.1256 106.6558
34.5192 113.8406
29.7192 106.6417
7.181179.8836
28.1967 113.2208
42.7752 141.6923
30.5783 103.9469
23.8433
90.3978
28.566477.103138.9656 121.5383-8.7481 115.1675
25.9350 119.6631
33.5859 130.4507
37.5581 126.7906
21.2211 105.8072
30.2294 120.4344
22.3089 113.9147
35.5523 139.7797
17.452278.461137.4689 126.4503
34.7855 135.4382
22.5772 120.3425
37.5711 139.0646
34.4347 135.2442
24.9922 102.7433
36.3946 136.4065
27.696485.3592
2.7433 101.6981
12.994280.180314.5086 121.0194
34.8584 136.8054
35.7647 140.3864
26.1958 127.6459
34.7569 133.8553
40.0800 116.5847
5.2972 100.2767
11.5467 104.8442
35.1794 128.9381
31.1433 121.8050
16.9072
96.1331
38.1397 140.9169
10.8189 106.6519
31.1978 121.3386
41.6397 123.4833
1.3500 103.9942-7.3797 112.7867
36.2658 120.3742
25.0775 121.2328
39.1242 117.3461
47.8431 106.7664
27.9158 120.8481
30.7836 114.2081
34.4472 108.7517
24.5439 118.1275

空港間競争を踏まえた国際航空トランジットモデルの開発/ 井上岳・川西和幸・小野正博

表 A-2
SID Airport
AirportName
61 ATL
Atlanta
62 BOS
Boston63 DEN
Denver64 DFW
Dallas65 DTW
Detroit66 EWRNew York
67 HNL
Honolulu
68 IAD
Washington
69 IAH
Houston70 JFK
New York
71 LASLas Vegas
72 LAX
Los Angeles
73 MSP
Minneapolis
74 ORD
Chicago75 PDX
Portland76 SEA
Seattle77 SFOSan Francisco
78 YEG
Edmonton
79 YUL
Montreal
80 YVR
Vancouver
81 YYCCalgary
82 YYZ
Toronto83 MIAMiami
84 DCA
Washington
85 MCO Orlando
86 PHX
Phoenix
87 SANSan Diego
88 SLC
Salt Lake City89 YOW
Ottawa90 KOAKona
91 AUS
Austin92 BNA
Nashville
93 BWI
Baltimore
94 CMH
Columbus
95 IND
Indianapolis
96 LGANew York
97 MCI
Kansas City
98 OGG
Kahului
99 PHL
Philadelphia
100 PIT
Pittsburgh
101 RDU
Raleigh/Durham
102 SATSan Antonio
103 STLSaint Louis
104 ANC
Anchorage
105 FLL
Fort Lauderdale
106 JAX
Jacksonville
107 MSY
New Orleans
108 ORF
Norfolk
109 TPATampa
110 YWG
Winnipeg
111 CLE
Cleveland
112 CLTCharlotte
113 CVG
Cincinnati
114 DAY
Dayton115 FAI
Fairbanks
116 ITO
Hilo
117 SJCSan Jose
118 YXYWhitehorse
119 YYJ
Victoria
120 YZF
Yellowknife
121 BUF
Buffalo

北米の OD ゾーン

Country
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
CanadaCanadaCanadaCanadaCanadaUnited States
United States
United States
United States
United States
United States
CanadaUnited States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
CanadaUnited States
United States
United States
United States
United States
United States
United States
CanadaCanadaCanadaUnited States- 10 -

Region
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America
North America

latitude33.636742.3643
39.861732.8968
42.2125
40.6925
21.3186
38.944429.9844
40.639736.0801
33.942544.882041.9786
45.5887
47.448937.618953.309745.4706
49.193951.113943.6772
25.7933
38.852128.429433.4343
32.733640.7884
45.3225
19.7388
30.1945
36.1245
39.175439.9980
39.7172
40.7773
39.2975
20.8987
39.871940.491535.8778
29.533738.7487
61.174426.0726
30.4941
29.9934
36.8947
27.9755
49.9100
41.411735.2140
39.0488
39.902464.8151
19.721437.362860.7096
48.6469
62.4628
42.9405

longitude-84.4281-71.0052-104.6732-97.0380-83.3533-74.1687-157.9222-77.4558-95.3414-73.7789-115.1523-118.4081-93.2218-87.9047-122.5975-122.3094-122.3750-113.5797-73.7408-123.1844-114.0203-79.6306-80.2906-77.0377-81.3089-112.0116-117.1897-111.9778-75.6692-156.0456-97.6699-86.6782-76.6683-82.8919-86.2944-73.8726-94.7139-156.4305-75.2411-80.2329-78.7875-98.4698-90.3700-149.9964-80.1528-81.6879-90.2580-76.2011-82.5333-97.2399-81.8498-80.9431-84.6678-84.2194-147.8563-155.0485-121.9292-135.0673-123.4258-114.4403-78.7322

国土技術政策総合研究所資料
TECHNICAL NOTE of N I L I M
No. 902
編集・発行

March 2016

C国土技術政策総合研究所

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