LCC 就航による誘発需要推計モデルの開発
An development of induce demands estimation model through LCC actual service
日本データーサービス株式会社
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北海学園大学工学部生命工学科

1． 研究の背景と目的

正会員
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源野雄輔 (Yusuke Genno)
斉藤優太（Yuta Saitou）
東本靖史 (Yasushi Higashimoto)鈴木聡士（Soushi Suzuki）

2． 本研究の分析フロー

近年、世界的に LCC（Low Cost Career、以下LCC）と総称される格安航空会社の参入が進んでおり、本研究の分析フローを図-1 に示す。
参入路線別国内旅客変動データの整理

世界の「空」を席巻しつつある。LCC とは、サービスの簡素化や低離発着料金空港の利用により、大幅な低運説明変数の選定賃化を実現させたビジネスモデルである。日本においてもその導入が急速に進みつつあり、2012 年が「LCC 元重回帰分析による新規需要誘発モデル構築年」と呼ばれている。
日本の国内航空利用の旅客数は 2007 年から減少傾向

シナリオ設定にあるが、その一方で、低運賃指向の新規キャリアである SKYMARK の旅客数は増加傾向にある。加えて、そ新規誘発旅客の推計の参入路線の総需要も増加している。さらに 2012 年、観光目的旅客数の推計

Peach Aviation、Jetstar、AirAsia など、さらなる低運賃を実現した LCC の参入が相次いだ結果、参入路線の総需産業連関分析要自体が増加した。
このように、LCC の参入により低運賃化が実現さ

図-1 分析フロー

れた場合、それまで利用していなかった旅客が新規に利用することに伴う総需要自体の増加が見込まれ、北海道分析に用いる空港・航空会社毎の LCC に関する最新ののような観光立国を目指す地域では、LCC の導入が不旅客数データは、現段階で詳細が公表されていないため、可欠であり、かつ地域を挙げて取り組むべき課題と考え

本研究では SKYMARK の参入路線別国内旅客変動デーられる。しかし、LCC に関する先行研究として、LCCタ 3)を対象として整理を行った。具体的には LCC 参入前の成長可能性に関する考察 11）や、LCC 参入による観光後の月別旅客データを年度間で比較整理するものである。

地域選択確率の変化等を分析した研究

8）は見受けられるが、新規誘発需要を分析した研究は見当たらない。

これを、参入による新規誘発需要として定義し、目的変数に設定した。

そこで本研究では、重回帰モデルを活用して、LCC次に説明変数を選定し、重回帰分析に基づき、新規誘導入による新規誘発需要をモデル化する。そして、LCC発需要効果モデルを構築する。
このモデルを用いて、LCCシェアを拡大させた場合の北海道への観光需要増加を予シェアを拡大させたシナリオにおける新規需要増加の分測し、経済効果を分析する。これらの分析から、LCC析を行い、さらに新規需要増加がもたらす消費増加につシェアの拡大による地域活性化に関する示唆を得ること

いて産業連関分析を適用することで、LCC 参入による地を目的とする。

域経済への波及効果を分析する。

3． 分析対象

辺都道府県の人口をかけて算出する。この周辺都道府県

分析対象は、データ取得が可能である SKYMARK の参入路線とする。さらに、他交通機関との競合効果を可とは、各空港から 90 分以内にアクセス可能かつ空港が存在しない県とした。

能な限り除去するため、鉄道利用の影響がほぼないと考

また地域魅力度(A)は、地域ブランド調査 1）の各都道えられる路線を選定した。その結果、表-1 に示す 47 カ

府県の地域魅力度に基づき、空港から 90 分以内アクセ月分のデータが選定された。

ス可能かつ空港が存在しない県の魅力度を合計したものまた、分析において、SKYMARK の参入前後 1 年のである。

月別旅客数データを比較するが、この期間に東日本大震

この LCC 潜在需要度(P)と目的地の地域魅力度(A)を災の影響があると考えられる期間(2011 年 3 月～2011 年かけ合せて、合計したものが地域間誘引潜在度となる。

8 月)については対象外とした。

このイメージを図-2 に示す。

表-1 分析対象
路線
対象データ
比較データ
データ数
羽田～千歳
2006年4月～2007年3月 2005年4月～2006年3月
12東京（羽田・成田）～旭川 2011年11月～2012年2月 2010年11月～2011年2月
4中部～新千歳2011年2月～2012年1月 2010年2月～2011年1月
7熊本～羽田2010年10月～2011年9月 2009年10月～2010年9月
7鹿児島～羽田2010年10月～2011年10月 2009年10月～2010年10月 7中部～那覇
2011年8月～2012年2月 2010年8月～2011年2月
7東京(羽田・成田）～那覇 2011年12月～2012年2月 2010年12月～2011年2月
34． 目的変数と説明変数の設定
4-1 目的変数（増加割合：RI）
目的変数は、対象路線における SKYMARK 参入前後

図-2 地域間誘引度のイメージ図の月別旅客数の年度間増加割合(RI)とした。これは、各路線における SKYMARK 参入後の１年間の全航空会社の全旅客数を合計し、前年同月の同路線の全旅客数と比較

以上より、地域間誘引潜在度を定義すれば式（1）となる
1

し、増加割合を算出した。

4-2 説明変数(1)運賃（AF）
対象路線対象月の SKYMARK の最低価格 4)（片道）5.

LCC 新規需要誘発モデルの構築

4 章で示した目的変数と説明変数を用いて新規需要誘発モデルを構築すれば式（2）となる。
2を用いた。
(2)便数シェア（SS）
各路線の日全便数における SKYMARK の便数 3）の割合を用いた。

ここで、RIij は参入前後の地域 ij 間の旅客増加割合、AFij は運賃、SSij は便数シェア、IRAPij は地域間誘引潜在度、ε は定数、α1～α3 はパラメータである。
モデルのパラメータ精度等を表-2 に示す。

(3)地域間誘引潜在度（IRAP）
これは、対象地域魅力度と、LCC 潜在需要度をかけ

表-2 モデルのパラメータ精度
変数

パラメータt値

たとえば、i 空港と j 空港を結ぶ路線について考え

AFij-1.07E-05

2.73220.009091 ** 2.0954る。まず各空港周辺地域の LCC 潜在需要度(P)を求め

SSij0.4142

2.32990.024575

る。これは、じゃらん宿泊旅行調査 7）における、各地

IRAPij

1.57E-09

3.7809域ブロックの LCC 利用意向割合（％）と、各空港の周ε0.0306302

モデルの P 値=0.000451 **あわせた統合指標である。

p値

ＶＩＦ

* 1.0173

4.7723E-04 ** 2.1192(**1%有意、*5%有意)表-2 に示す通り、すべての変数において、t 値が高く、7．観光目的旅客数の推計

かつ、AFij、IRAPij で 1％有意、SSij で 5％有意となった。

7-1 目的別旅客数の推計

また、多重共線性の危険性を示す尺度である

6-3 項において、北海道～首都圏間の新規誘発旅客数VIF(Variance Inflation Factor)＜(一般的に 5.0～10.0)も満たを推定した中の、観光目的新規誘発旅客数を推計する。

している。本研究では、式(2)および表-1 に示すモデルをここで図-3 は、羽田－新千歳間の旅行目的割合 6）を示しシミュレーション分析に活用する。ている。

6.LCC 新規需要誘発モデルによる新規誘発旅客の推計
その他
3.0%

6-1 シナリオ設定
運賃は現在の国内 LCC 運賃の平均である 5000 円と仮観光
25.0%

仕事50.9%定した。加えて、LCC のシェアを①25％（2014 年の関西私用21.1%

空港の目標値 9））と、その倍の②50％、に拡大させたシナリオを設定した。以上の 2 シナリオに基づき、LCC 新0%

規需要誘発モデルによって、路線別月別の新規需要誘発20%40%60%80%100%

図-3 羽田-新千歳間の旅行目的割合を算出した。これを、前年同月同路線の旅客に乗じて、新規誘発旅客数を推計した。また、対象地域を北海道-首都圏間とした。
本研究では、東日本大震災の影響があったと考えられるデータを除いて分析を行った。そこで、この期間の旭本研究では、LCC のシェア拡大に伴い増加する旅客は、仕事目的の旅客ではなく、観光や私用、その他の目的であると仮定した。その上で、仕事目的を除いた各目的の割合を図-4 に示す。

川-東京間の旅客数の補正を行う必要がある。すなわち、前年度旅客である 2011 年 3 月～7 月のデータが震災の影その他,6.6%響を受けていると考えられることから旅客データの補正を行う。まず、SKYMARK 参入前過去 3 か年の月別平均観光,50.2%旅客数を求め、旅客数ピーク月である 8 月の旅客数と、私用,43.2%

震災で影響を受けた対象月との比を算出する。この比を8 月の旅客数に掛け合わせた値を、震災が発生しなかっ0%20%40%60%80%100%た場合の旅客数と仮定した。これと、新規誘発割合の平図-4 羽田-新千歳間の旅行目的（仕事目的を除く)均値を掛け合わせ、これをその月の新規誘発旅客数としこの割合を用いて、目的別の新規誘発旅客数を算出した。

た結果を表-4 に示す。
6-2 北海道～東京間における新規誘発旅客数以上の分析から算出された月別の新規誘発旅客数を合

表-4 目的別新規誘発旅客数(人)計し、1 年間の新規誘発旅客数を算出すると表-3 のようになる。

表-3 1 年間の推計新規誘発旅客数(人)路線①LCCシェア25％ ②LCCシェア50%
羽田-千歳
1,694,261
2,638,303
旭川-東京（成田・羽田）
128,576
200,018
合計
1,822,836
2,838,321

観光目的
私用目的その他
合計①LCCシェア25％ ②LCCシェア50％
927,6031,444,363
783,793
1,220,437
111,440
173,522
1,822,836
2,838,321

7-2 東京から北海道への観光目的旅客数の推計
7-1 項で求めた観光目的旅客数のうち、東京から北海道へ来る旅客数を推計する。ここで、首都圏（東京・神奈川・埼玉）と北海道との人口比 10)を求めると表-5 のようになる。

費額は 66,634 円となる。
この金額を表-6 の首都圏発観光目的旅客数とかけて、新規誘発旅客の道内総観光消費額を算出した。
その結果、ケース①シェア 25％では 519.90 億円、ケース②シェア

表-5 首都圏と北海道の人口割合

首都圏人口28,42383.5%

人数（千人）
割合

北海道人口5,62816.5%

50％では 809.53 億円となった。

8-2 産業連関分析結果
LCC 就航がもたらす、北海道全体への経済効果を把握

この人口割合と表-4 の観光目的旅客数を掛け合わせ、するため、8-1 項で求めた観光消費額をインプットデー

出発地別の新規誘発旅客数を推計すれば、表-6 となる。

タとして、産業連関分析による経済波及効果分析を行った。
産業連関分析にあたっては、「北海道産業連関表（国土表-6 出発地別観光目的旅客数(人)①LCCシェア25％ ②LCCシェア50％
首都圏→北海道774,288
1,205,636
北海道→首都圏
153,316
238,726
合計
927,6031,444,363

交通省北海道開発局）」で公表されている、取引基本表を用いた。

(1) ケース①LCC シェア 25％の場合
LCC シェアが 25％である場合の分析結果を図-5 に示す。

8. 産業連関分析による経済波及効果分析
8-1 観光消費額の推計
北海道観光産業経済効果調査 2)より、道外からの旅客一人当たりの観光消費額は 69,670 円である。この内訳を表-7 に示す。

表-7 一人当たり観光消費額の内訳

観光消費額の内訳

交
通費

航空機

10.8%

鉄道・モノレール

4.4%

バス

4.3%

船舶

1.7%

レンタカー

3.9%

宿泊費

44.7%

食費

5.6%

入場料

3.5%

道外分控除

21.1%
合計

100.0%

図-5 ①シェア 25％の場合の産業連関分析結果

図-5 より、観光消費額 519.90 億円に域内自給率を乗じた直接効果 410.44 億円から、第１次間接効果として163.47 億円が発生し、総合的に 711.61 億円の生産波及効

この値は、航空機代の 50％を道内空港分として道内の果がある。また、観光消費額と第 1 次波及効果、第 2 次観光消費額に算入していることから、この料金を LCC 料波及効果を合わせた値を観光消費額で割った波及効果倍金に補正する必要がある。
すなわち、
LCC 往復料金 10,000率は 1.73 倍である。税収効果は 25.80 億円となった。

円の 50％である 5,000 円を航空機代とし、他項目の料金はそのままとすれば、LCC 利用旅客一人あたりの観光消(2) ケース②LCC シェア 50％の場合ス業に大きな効果をもたらすことがわかる。また、運輸

LCC シェアが 50％である場合の分析結果を図-6 に示す。

が 15.81％を占めていることから、道内交通にも大きな効
果があることがわかる。

図-6 より、観光消費額 809.53 億円に域内自給率を乗

また、各産業別の波及効果額を図-8 に示す。

じた直接効果 639.10 億円から、第 1 次間接効果として254.54 億円が発生し、総合的に 1,108.04 億円の生産波及効果がある。また、波及効果倍率は 1.73 倍である。税収効果は約 40.18 億円となった。

図-8 ｹｰｽ②LCC ｼｪｱ 25%の場合の各産業別波及効果

図-8 より、サービス部門に 358.07 億円、運輸部門に107.17 億円となり、それぞれ波及効果が大きいことがわかった。

8. 結論
本研究では、LCC の導入に伴う新規需要誘発効果と、図-6 ②LCC シェア 50％の場合の産業連関分析結果それに伴う経済波及効果を計量的に分析した。これらの結果から、LCC の導入に伴う観光客の増加は、大きな地域活性化の効果があると考えられる。特に LCC を中小規(3) 生産波及効果構成比
例として、ケース①LCC シェア 25％の場合の生産波及効果構成比を図-7 に示す。

ると予想される。また、税収効果を用いて、LCC 導入のインセンティブを与える政策も効果的であると考えられ構成比
4.57%
11.20%

模空港に導入すれば、大きな地域活性化効果が見込まれ

0.02%

7.98%

0.09% 0.10%

農林水産

2.36%

鉱業

0.11%
1.22%

6.47%

飲食料品
金属
機械

る。
本研究の今後の課題を以下に示す。
①

今後公開される最新データを収集し、より深い分析と考察が必要である。

その他製造
建設

15.18%
50.71%

公益事業② 本研究では、新規需要誘発旅客数を仕事目的以外の商業旅客であると仮定しているが、この仮定の妥当性に運輸サービスついて、様々なデータを収集し、検証する必要があその他る。
図-7 ｹｰｽ①LCC ｼｪｱ 25％の場合の生産波及効果構成比③ 羽田-新千歳間の旅客の居住地情報が不明であったことから、本研究では、首都圏→北海道の旅客数を人口比率により算出しているが、これについても詳図-7 より、サービス業の生産波及効果が 5 割以上を占めていることが分かった。新規誘発旅客の増加はサービ細な検証が必要である。
④

本研究では、LCC 導入に伴う旅客増加を、完全な新規誘発需要として分析しているが、LCC 非就航路線・地域から LCC 就航路線・地域へ、目的地を変更しているケースもあると考えられる。よって、LCCの普及に伴う日本全体の総旅客流動数の変化についても、合わせて考察する必要がある。

参考文献
1)ブランド総合研究所:：地域ブランド調査 2010，2010.102)北海道観光産業経済効果調査委員会：「第 5 回北海道観光産業経済効果調査」，2011.03
3)各航空会社ホームページより
4)国土交通省：「航空輸送サービスに係る情報」-運賃設定状況に関する情報-，平成 17-23 年度
5)国土交通省:：「航空輸送統計調査」，平成 17-23 年度
6)国土交通省：「航空旅客動態調査」，平成 22 年度
7)RECRUIT：「じゃらん宿泊旅行調査 2012」，1 年以内に実施したい旅行（ローコストキャリアを利用した旅行）より
8)斉藤優太・他：季節変動に着目した LCC 導入の経済効果分析，日本地域学会第 49 回(2012 年)年次大会
学術発表論文集，2012
9)産経 biz，2012.10.21 より
10)総務省統計局：「日本統計年鑑」都道府県別人口
11)竹林幹雄：東アジア近距離輸送における LCC 参入の影響シミュレーション,『土木計画学・講演集』
第 43 巻,2011