季節変動に着目した LCC 導入の経済効果分析
北海学園大学 斉藤優太
北海学園大学 鈴木聡士
セブン-イレブン･ジャパン 竹口祐二
日本データーサービス株式会社 源野雄輔
日本データーサービス株式会社 東本靖史
1.序論

研究対象は、近年において経済成長が著しく、ま1-1 研究の背景と目的た観光客数増加が著しい東南アジア･オセアニア

近年、格安航空会社(“Low Cost Carrier” 以

各国(韓国、中国、台湾、香港、オーストラリア、下、”LCC”)が世界的に注目されている。また、国シンガポール、タイ、マレーシア)から日本各観光内においても LCC の導入が活発になっている。

地域への観光行動とする。

LCC とは、機内外での人件費の圧縮、あるいは低ここで、本研究の基礎となる既存研究[12]では離発着空港等の利用により、大幅な低運賃化を実「観光地域選択確率(観光入込客数比率)[5]」を目現させた航空ビジネスモデルである。

的変数とし、「観光地域魅力度[6]」、「往復航空運LCC の導入効果は、既に LCC が多く普及して賃」を説明変数としたモデルを構築していた。しいる EU 諸国において、観光交流増加等の効果がかし、このモデルは、北海道における冬季魅力度確認されている。そのことから、LCC の導入は空等、地域特性を考慮していなかった。そこで本研

港周辺観光地域はもとより、広く関連セクターへ究では、上記モデルを夏季モデルとし、さらに説の各種波及効果が期待される。このように、LCC

明変数に「季節変動ダミー」を加えた冬季モデル

導入は航空会社の経営問題だけでなく、観光地域を新たに構築する。積雪の有無によるダミー変数全体を挙げて取り組むべき課題と言える。特に、を設定したものである。このモデルを活用して、観光産業が主要産業となりつつある北海道においLCC 導入レベルを仮定した料金シナリオを設定ては、LCC の導入は国内外の観光客を獲得する上し、シミュレーション分析を行う。また、シミュで、重要な方策になると考えられる。ここで、LCCレーション分析から得たられた経済効果を活用し、や国際航空旅客流動に関する先行研究として、村産業連関分析を行う。

上[1]はアメリカの LCC 市場を事例に日本におけ以上の分析から、LCC 導入による観光地域選択

る LCC 導入の課題を挙げている。石倉[2]は中国確率の変化を推計し、特に観光立国を目指す北海発着 OD に着目し、アジア域内の航空旅客需要の道の経済波及効果に着目して、LCC 導入に関連し変化に関する研究を行っている。竹林[3][4]は航空た地域政策に関する示唆を得ることを目的とする。

需要を予測する簡便なモデルを提案し、首都圏ソウル間での LCC 参入の影響を分析している。
こ1-2 研究概要のように、LCC のビジネスモデルに関する研究や本研究では,まず各国から日本各観光地域への単路線の研究は見当たるものの、LCC 導入の経済観光客の入込動向を整理する。日本における観光効果や複数路線間の競合効果等を分析している研地域としては、北海道、東北、関東、北陸(甲信越

究は見当たらない。

含む)、東海、近畿、中国(四国含む)、九州、沖縄

以上の背景を踏まえ、本研究では観光地域選択を設定する。そして本研究では Logit モデルを活行動をモデル化し、LCC 導入の効果を分析する。

用して夏季モデルと冬季モデルを構築する。ここ

で、観光地域選択行動における主要因は、主に「移動費用」、「観光地域魅力度」、「季節変動」である

また、観光地域選択行動モデルの効用値Vijを(2)式に示す。と考えられる。
そこで本研究では、「往復航空運賃」、「地域資源ブランド力」、「季節変動係数」を代理

Vij 

指標として設定する。これらの要因を用いて、こ i  SAj(2)

 i  TCijの二つのモデルの有意検定を行う。しかし、モデ

ここで、SAj は j の観光地域魅力度、TCij は i-jルによる推計値は、実入込客数比率と比較した際間の往復航空運賃、αi,βi はそれぞれのパラメーに誤差を有することから、このモデルで分析を行タである。

うと誤差を含んだ結果となる。そのことから、実効用値の理解としては、j の観光地域の魅力度入込客数比率と完全一致させるためにキャリブレが高まれば、i の観光客が j を選択する確率が増加

ーションを行う。さらに、LCC 導入の効果分析でし、i-j 間の料金が安くなれば、i の観光客が j を選は、LCC の導入レベルを設定したシナリオに基づ択する確率が増加することを表している。

き、経済効果を分析する。算出された経済効果を冬季モデル効用値 Vij を(3)式に示す。
 i  SAj   i  SVjVij  i  TCij

用いて、北海道における産業連関分析を行う。
以上の分析フローを図-1 に示す。

ここで、SVj は j の観光地域の季節変動ダミー、各国観光客の日本各地域への観光入込の現状把握
観光地域選択要因の設定『移動費用』、『観光地域魅力度』、『季節変動係数』(3)

γi はパラメータである。
冬季モデルの効用値の理解としては、夏季モデルをベースとして、冬季には j の観光地域の魅力『夏季モデル』と『冬季モデル』の構築度に加えて、「雪」による魅力も考慮することとした。すなわち、「積雪」を要因として、i の観光客

『夏季モデル』と『冬季モデル』の精度検証

が j を選択する確率が増加することを示している。
モデルのキャリブレーション

3.使用データの整理LCC導入による観光入込客数変動分析

3-1 各国から各観光地域への観光入込現状整理
北海道における産業連関分析

本研究の目的変数である観光地域選択確率は、

図-1 分析フロー

本来は各観光地域を訪れた外国人数を対象に算出しなければならない。しかし、データ制約の関係

2.観光地域選択行動のモデル化から、
本研究では国土交通省観光庁の平成 22 年度

複数の選択肢の選択確率を表現するモデルであ宿泊旅行統計調査[5]から、各観光地域の宿泊外国る多項 Logit モデルの一般式は(1)式のように表さ人データを使用した。この調査から各観光地域へれる。の選択確率を求め、目的変数として設定する。

Pj i  e

現状の観光地域選択確率を図-2 に示す。

Vije

Vij

(1)

jJ i

ここで i は個人(本研究では、東南アジア･オセアニア各国)、Ji は i が選択可能な選択肢(本研究では、日本各観光地域)、j は Ji に含まれる選択肢、Vij は選択肢 j の効用値、Pj(i)は i が j を選ぶ選択確率である。

60%

韓国
中国

50%

台湾
香港

40%

オーストラリア
シンガポール

30%

タイ
マレーシア

20%
10%
0%

北海道

東北

関東北陸

東海

近畿中国

九州

図-2 各観光地域の観光選択確率一覧

沖縄

3-2 説明変数の設定
本研究では、各国の観光客が観光地域を選択する際の要因として、夏季モデルでは「往復航空運賃」と「観光地域魅力度」を説明変数として設定する。冬季モデルでは、上記の説明変数に「季節変動ダミー」を加えた 3 説明変数を設定する。
3-2-1 往復航空運賃

RSk  ASk  SAk(6)

 SA  SA(7)

SAk  j SAkkjj

ここで、RSk は各市区町村の資源点、ASk は各市区町村の認知点、SAk は各市区町村の魅力度、往復航空運賃は本来、東アジア各国からの往復k は各市区町村、SAkj は観光地域 j に属する市区航空運賃を使用することが望ましいが、データの町村魅力度、SAj は j の観光地域魅力度である。

制約や統一的な方法でのデータ収集が困難であっ(6),(7)式から算出された観光地域魅力度を図-3たことから、本研究では逆のルートである日本各観光地域からの往復航空運賃[7]のデータで代替した。に示す。
30.0%
25.0%

その際の往復航空運賃算出方法は以下のとおり

20.0%である。まず(4)式で 1 泊当たりの宿泊費を算出す15.0%

る。

10.0%

SC j  TEij m1  TEij m 

(4)

5.0%
0.0%

ここで、m は宿泊日数、TEij(ｍ)はｍ泊の i から jまでの往復航空運賃及び宿泊費のみのパックツア
ー料金、SCj は j の宿泊費用である。

図-3 各観光地域の観光地域魅力度(4)式で得られた宿泊費をもとに、(5)式で i-j 間の往復航空運賃 TCij を算出する。

TCij  TEij m  m  SC j

3-2-3 季節変動ダミー(5)

3-2-2 観光地域魅力度
観光地域魅力度は本来、各国の観光客が評価・本研究では季節変動の指標として、積雪に着目した。これは、総務省統計局の日本統計年鑑[8]に記載されている最深積雪(MSD:Maximum Snow
Depth)のデータを使用した。

イメージしている各観光地域の魅力度を用いるこ

このデータから各観光地域の平均最深積雪とが望ましいが、統一的な調査方法でのデータが(AMSD:Average MSD)を算出する。算出された観見当たらないことから、本研究では地域ブランド

光地域ごとの平均最深積雪の平均値以上の観光地調査 2010[6]を用いることとする。この調査は日本域がダミー変数 1、平均値以下の観光地域を 0 と全国の男女、年齢 20 歳以上を対象に調査されたもして設定した。のである。
この調査に記載されている各市区町村の地域資源点に認知点を掛けることにより、各市区町村の魅力度を算出する。また、すべての市区町村が記載されていないため、算出されたスコアの平均値以上の市区町村のスコアを観光地域ごとに合算した値を観光地域魅力度として設定した。
算出方法を(6)式、(7)式に示す。

これらの算出式を(8)式,(9)式,(10)式に示す。
n MSDiAMSDj  i1n

AMSDj  AMSD  1

(8)

(9)

AMSDj  AMSD  0(10)

5.LCC 導入のシミュレーション分析
5-1 シナリオ設定

4.夏季モデル・冬季モデルの精度比較

現在、関西国際空港をはじめ、羽田空港、新千(1),(2),(3)式に基づき、各国のパラメータを最小自乗法により推計した結果、及び決定係数の検定

歳空港などで LCC の先行導入が開始されている。
2012 年 7 月現在の LCC 導入率を表-2 に示す。

結果を表-1 に示す。
表-1
国名韓国

中国台湾

香港

オーストラリア

シンガポール

タイマレーシア

表-2 各観光地域の LCC 導入率
韓国

モデルのパラメータ･精度
決定係数

P値

有意検定

香港

オーストラリア

シンガポール マレーシア

北海道

19.0%

0.0%

0.0%

0.0%

東北

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%
0.0%

関東

3.6%

0.0%

33.3%

0.0%

100.0%

季節

αβ

γ

夏季

1.600

0.400

-

0.846 0.01790

5%有意

北陸・甲信越

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

冬季

2.138

0.530

0.358

0.769 0.04857

5%有意

東海

28.6%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

夏季

1.402

0.537

-

0.860 0.01634

5%有意

近畿

30.0%

14.3%

100.0%

33.3%

0.0%

冬季

1.8090.740

0.452

0.908 0.00582

1%有意

中国・四国

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

夏季

1.686

0.331

-

0.857 0.01692

5%有意

九州

11.1%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

冬季

1.912

0.450

0.644

0.928 0.00325

1%有意

沖縄

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

夏季

1.391

0.521

-

0.774 0.04818

5%有意

冬季

1.345

0.597

1.061

0.919 0.00397

1%有意

夏季

0.866

1.133

-

0.874 0.01164

5%有意

冬季

1.158

1.422

1.059

0.899 0.00687

1%有意

夏季

1.292

0.712

-

0.848 0.01741

5%有意

冬季

0.913

0.644

1.517

0.985 0.00006

1%有意

夏季

1.372

0.650

-

0.853 0.01841

5%有意

冬季

1.917

0.968

0.044

0.881 0.01085

5%有意

夏季

1.094

0.907

-0.839 0.02089

5%有意

冬季

0.823

0.843

1.340

0.945 0.00154

1%有意

本来、LCC 導入率は各空港に着陸している各航空機の座席数等から算出することが望ましいが、本研究では着陸している航空機の種類が膨大であり、集計が困難であることから、各空港に着陸している航空機の便数から LCC 導入率を算出した。
本研究では、図-2 の 2010 年度を初期値とし、表-1 より、夏季・冬季両モデルにおいて、各国

表-2 に示した2012 年7 月のLCC 導入率に加えて、のモデルが全て有意となり、モデル精度が高いこ

北海道のみが先行して LCC を欧州レベルのとがわかる。また、夏季モデルと冬季モデルを比43.0％[9]まで導入した場合を想定したシナリオを較すると、韓国,タイ以外の各国でモデルの精度が設定した。

向上しており、「季節変動係数」の導入が効果的であったことが伺える。

そして、このシナリオにおける各観光地域の選択確率の変化を(1),(11),(12)式を用いて国別に算出

ここで、シミュレーション分析を行う際、構築したモデルには誤差が含まれている。このモデルする。その際、LCC 料金を既存の航空会社の 50％と仮定した。

で分析した場合、誤差が含まれた推計結果となる。

また、シナリオで得られた各観光地域の増減人

このことから本研究では、誤差項εij を夏季･冬季数に平均観光消費額[10]を掛け、LCC 導入の直接両モデルに組み込むことで、キャリブレーション的な経済効果を分析する。使用する 1 人当たりのを行う。つまりは、誤差項εij はシミュレーション

各国平均観光消費額[10]は、韓国(夏季:69,913 円、分析を行うに当たって、実選択確率と予測選択確

冬季:60,191 円)、中国(夏季:139,776 円、冬季:173,024

率を完全一致させるためのパラメータである。

円)、台湾(夏季:76,480 円、冬季:83,289 円)、香港(夏このときの夏季モデルの効用値を(11)式に示す。

 i  SAjVij 
  ij i  TCij

季:142,254 円、冬季:196,746 円)、シンガポール(夏(11) i  SAj   i  SVj  ij i  TCij

季:110,996 円、冬季:158,074 円)、タイ(夏季:125,657円、冬季:109,382 円)、マレーシア(夏季:91,864 円、また、冬季モデルの効用値を(12)式に示す。

Vij 

季:84,971 円、冬季:114,708 円)、オーストラリア(夏(12)冬季:132,155 円)である。

5-2 推計値と経済効果の分析結果

6-2 分析結果

このシナリオにおける分析結果を表-3 に示す。
表-3 分析結果
地域

現状値(人)

北海道

1,271,075 1,528,872

東北275,144

関東
北陸・甲信越東海
近畿

推計値(人)

分析結果を図-5 に示す。
観光消費額 265.83億円(直接効果：197.83億円)

増減人数(人)経済効果(億円)

257,797

粗付加価値額
うち雇用者所得誘発額
117.18億円
62.63億円

262.3

249,193-25,951-23.1

4,239,005 4,012,189-226,816-211.8-52,174-60.5

595,154542,980

796,434

770,998-25,436-34.4

2,150,494 2,320,893

170,399

156.8

中国・四国

178,243

155,758-22,484-25.8

九州

839,093786,758-52,335-43.9

沖縄250,779

227,780-23,000-19.7

表-3 より、LCC 導入を想定した北海道で約 26万人の観光客増加となった。
また LCC 導入を現状

第１次間接効果 80.04億円
税収効果
3.91億円

粗付加価値額
うち雇用者所得誘発額
42.49億円
22.46億円

第2次間接効果 66.47億円

経済波及効果344.34億円

粗付加価値額
うち雇用者所得誘発額
39.81億円
21.32億円

波及効果倍率1.74のままと仮定した観光地域では、近畿で約 17 万人

図-5 分析結果の観光客の増加、関東では約 23 万人の減少となっ

図-5 より、観光消費額 265.83 億円に域内自給率た。

を乗じた直接効果 197.83 億円から、第 1 次間接効

経済効果では、北海道で約 262 億円の経済効果

果として 80.04 億円、第 2 次間接効果として 66.47であることがわかった。LCC 導入を現状のままと億円が発生し、総合的に 344.34 億円の経済波及効

した観光地域では、近畿で約 157 億円の経済効果果があることがわかった。また、第 1 次間接効果であり、関東では、約 212 億円のマイナスの経済と第 2 次間接効果に法人税収係数[11]を掛けたも効果であることがわかった。のと、第 1 次と第 2 次の雇用者所得誘発額に個人税収係数[11]を掛けたものを合わせた税収効果は、

6.産業連関分析

3.91 億円であることがわかった。観光消費額と第6-1 分析の流れ

1 次間接効果、第 2 次間接効果を合わせた値を観

産業連関分析のフローを図-4 に示す。

光消費額で割った波及効果倍率は、1.74 倍となっ観光消費額(生産者価格)た。また、経済波及効果構成比を図-6 に示す。

×域内自給率構成比
粗付加価値額

直接効果5.40%
うち雇用者所得誘発額

0.02%

11.31%

第１次間接効果

0.09%

2.67%
0.11%
1.21%

9.19%

粗付加価値額うち雇用者所得誘発額

0.10%

7.13%

農林水産
鉱業
飲食料品
金属
機械
その他製造
建設
公益事業

雇用者所得額(合計)44.37%
粗付加価値額第２次間接効果18.41%

商業
運輸

うち雇用者所得誘発額

サービス
その他

図-4 産業連関分析のフロー
なお、
産業連関分析における基本的前提条件は、

図-6 経済波及効果構成比「第 5 回 北海道観光産業経済効果調査報告書」

図-6 より、海外からの観光客を対象としている[11]に準拠した。

ことから、サービス業が経済波及効果の半分程度を占めている。また、海外から日本への観光行動であるため、運輸の占める割合も大きいことがわかる。

それに対して、鉱業、金属、機械、建設は 1％果を表現できていない。今後は、LCC 導入に伴うに満たない割合となっており、効果が小さいこと新規誘発効果を予測し、それらを内包するモデルがわかる。さらに、各産業別波及効果を図-7 に示を構築する必要がある。

す。
その他

サービス
運輸
商業
直接効果

公益事業
建設

間接１次効果その他製造機械

間接2次効果

金属
飲食料品
鉱業

農林水産
050100150200

図-7 各産業別波及効果
図-7 より、「サービス部門」、「運輸部門」の波及効果が大きいことがわかる。また、「その他(社会教育、情報通信、公共サービス、金融･保険等)」
は第 2 次間接効果が大きいことがわかる。
7.結論と今後の課題
7-1 結論以上の分析結果から、観光立国を目指す北海道においては、他の観光地域より先行した LCC の導入を行うことで、大きな経済波及効果があることがわかった。このことから、LCC 導入は、観光政策に留まらず、総合的な地域政策として重要な政策だと言える。
LCC 導入に向けた政策としては、たとえば産業連関分析で明らかとなった税収効果を財源として、LCC 誘致のための自治体による着陸料の公助、または空港に停留する際にかかる停留料の減額等、地域経営や戦略の視点から様々な方策が考えられる。
7-2 今後の課題①本研究で構築したモデルは、観光地域間のトリップチェーンを考慮していない。このことから、今後は地域間の回遊行動を内包するモデルを構築する必要がある。
②本研究では、現状の総観光入込客数を固定と仮定していることから、LCC 導入による新規誘発効[参考文献][1]村上英樹,”日本の LCC 市場における競争分析:米国 LCC の事例を参考に,”『日本大学経済科学研究所紀要』第 38 巻,2008 年[2]石倉智樹：東アジア航空ネットワークにおける国際航空旅客流動分析のためのモデル開発,土木計画学研究・論文集 Vol23,2006[3]竹林幹雄,”わが国国内航空旅客輸送市場へのLCC 参入に関する一考察,”『土木計画学・講演集』第 31 巻,2005 年[4]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 年[5]国土交通省観光庁『平成 22 年度宿泊旅行統計調査』,(http://www.mlit.go.jp/kankocho/siryou/toukei/shukuhakutoukei.html)[6]ブランド総合研究所『第 5 回 地域ブランド調
査 2010』,2010 年 10 月 1 日[7]JTB『ツアー料金』, (http://www.jtb.co.jp/kaigai/)[8]総務省統計局 『日本統計年鑑』(http://www.stat.go.jp/data/nenkan/)[9] 東洋経済新報社『週刊東洋経済( 第 6276号)』,2010 年 10 月 8 日[10]国土交通省観光庁『平成 22 年度訪日外国人の消費動向調査』,( http://www.mlit.go.jp/kankocho/siryou/toukei/syouhityousa.html)[11]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報告書』,2011.3[12]斉藤優太,竹口祐二,源野雄輔,東本靖史,鈴木聡士,”観光地域魅力度に着目した LCC 導入の効果分析,”『日本地域学会 第 48 回年次大会 学術発表論文集』,