空港は単なる旅行者の玄関口にとどまらず、地域開発、経済統合、そしてグローバルな連結性を担う複雑なエンジンでもあります。国家が現代社会において繁栄するためには、滑走路やターミナルへの巨額の投資を、人や物の実際の動きへと確実に転換できるよう、空港が精密に機能しなければなりません。しかし、これらの空港がいかに優れたパフォーマンスを発揮しているかを測定することは、驚くほど困難です。従来の手法では、もし空港が効率的であれば、音量を調節するつまみのように、あらゆる要素を完璧な比例関係で拡大または縮小できると想定しがちでした。しかし実際には、空港のインフラは硬直的です。着陸する航空機の数が減ったからといって滑走路を短くすることはできませんし、旅客数が減少したからといってターミナルを即座に縮小することもできません。この硬直性が「スラック（余剰）」、すなわち未使用の容量を生み出しますが、標準的な測定ツールはこの存在を無視することが多く、その結果、パフォーマンスに対して過度に楽観的な見方を与えてしまいます。真の実態を把握するためには、空港がいかに最善の状態に近いかだけでなく、その潜在能力のうちどれほどが遊休状態のまま残されているかをも考慮に入れる手法が必要です。
最近、トルコに焦点を当てた研究において、研究者たちは、世界的なパンデミック後の極めて重要な回復期において、同国の空港がいかに推移したかを理解するために、このより厳格なアプローチを適用しました。この研究では、旅行パターンの変化と、危機前の水準への復帰に向けた苦闘に象徴される2021年から2025年までの期間における、国内の50の稼働中の空港を調査しました。研究者たちは、各空港を独立した生産単位として扱い、滑走路の長さ、ターミナルの規模、駐機スペースといった「投入量」と、旅客数、航空機の動き、貨物量といった「産出量」を比較する特殊な分析フレームフレームワークを用いました。未使用のスペースによる非効率性を見落としがちな旧来のモデルとは異なり、この手法は、保有する容量に対して使用量が少ない空港に対して直接的にペナルティを課します。その上で、生産性が時間の経過とともにどのように変化するかを追跡し、その変化を「既存のリソースをいかに活用するかという管理能力の向上」と、「技術的フロンティアの変化（広範な業界の進歩やインフラのアップグレードを意味する）」という2つの明確な要因に分解して分析しました。
結果は、トルコの航空セクターにおける極めて分断された状況を明らかにしています。国内の二大拠点であるイスタンブール空港とサビハ・ギョクチェン空港、そして観光に特化したムーラ・ダラマン空港およびザフェル空港は、最高の生産性基準に達するか、あるいはそれを上回る管理を行っていた一方で、ネットワークの大部分は苦戦を強いられました。調査対象となった50の空港の平均は、最も効率的なユニットの生産性レベルの半分にも満たない水準で運営されていました。データによれば、この格差は主に管理不足によって引き起こされたものではありませんでした。実際、利用可能なリソースを管理者がいかに活用するかという効率性は、ネットワーク全体で比較的安定していました。むしろ、生産性低下の主な要因は、技術的な適応と容量利用の欠如にありました。多くの地方空港は、パンデミック後の回復期に実現しなかった交通量に対して、あまりにも巨大なインフラを抱えてしまっていたのです。研究によれば、かなりの数の空港において、物理的な規模と実際の交通量のミスマッチがあまりに深刻であったため、生産性スコアがゼロ近くまで低下しており、これは施設が大部分において空の状態であることを示しています。
このインフラと需要の乖離は、研究者が「マネジメントの努力の罠（managerial effort trap）」と特定した特定型の非効率性を生み出しました。いくつかのケースでは、空港のマネージャーたちは保有するリソースの最適化において極めて優れた仕事をしていましたが、それでもなお、全体の生産性スコアは危機的な低水準にとどまっていました。これは、基礎となるインフラが現在の需要に対して単純に大きすぎたために起こる現象であり、いくら日常的な管理を行っても解決できない、未使用の滑走路やターミナルの余剰を生み出していたからです。本研究は、これらの苦境にある空港への解決策は、さらなる施設の建設やマネージャーへの更なる努力の期待にあるのではなく、既存の容量を満たす方法を見出すことにあると示唆しています。旅客需要を刺激し、より多くの航空会社を誘致し、地方空港を主要なハブにより密接に統合することに注力することで、現在遊休状態となっているインフラを活用し始めることができるのです。今回の知見は、ポストパンデミック時代において、空港の成功の鍵は単に最大のターミナルを持つことではなく、それらのターミナルを実際に満たすことにあるということを浮き彫りにしています。
技術要約：トルコの空港における効率性のダイナミクス（2021–2025年）
問題提起
航空セクターは地域開発と経済統合の重要な推進力であるが、従来のパフォーマンス測定ツールは、空港管理のオペレーショナルな実態を捉えきれないことが多い。従来のデータ包絡分析（DEA）モデル、特に放射型アプローチ（CCRおよびBCC）は、投入量と産出量の比例的な調整を前提としている。この前提は、固定的なインフラ要素（例：滑走路の長さ、ターミナル容量）が需要の変動に応じて比例的に削減できない空港運営においては、しばしば成立しない。その結果、放射型モデルは「スラック（余剰）」、すなわち投入量の過剰や産出量の不足を無視することで、効率性を過大評価してしまう可能性がある。
この問題は、パンデミック後の回復期（2021–2025年）において特に深刻であり、この時期のトルコの空港は大幅な需要の変動と容量の未利用に直面した。既存の文献では、放射型DEAを用いたトルコの空港効率性の分析が広く行われてきたが、この特定の回復局面における生産性のダイナミクスを評価するための、非放射型かつスラックに基づくフレームワークの適用については、手法上の空白が存在する。さらに、トルコの文脈における生産性変化に対する、管理的パフォーマンスと技術的進歩の相対的な寄与についても、動的な分解手法を用いた研究は未だ不十分である。
手法
これらの限界に対処するため、本研究では、**マルムクイスト生産性指数（MPI）と統合された、非放射型のスラックベース測定（SBM）**データ包絡分析を採用する。
- サンプル: 分析対象は、2021年から2025年までの期間における、運用中のトルコの空港50箇所である。比較可能性を確保するため、全年度にわたる完全なデータが欠落している空港は除外した。
- 変数:
- 投入量: 滑走路容量（長さ／数）、ターミナル面積、および航空機駐機位置数。
- 産出量: 旅客数、航空機動き数、および貨物量。
- 分析フレームワーク:
- SBM-DEA: 放射型モデルとは異なり、SBMモデル（Tone, 2001）は目的関数に投入量と産出量のスラックを直接組み込む。これにより、比例的なスケーリングを仮定することなく、容量の未利用や投入量の過剰に対してペナルティを課すことで、より正確な効率性の評価が可能となる。
- マルムクイスト生産性指数（MPI）: SBM効率性スコアは、連続する期間間の動的な生産性変化を分析するために、以下の2つの構成要素に分解される：
- 効率性変化（EC）: 「キャッチアップ効果」を反映し、ベストプラクティスのフロンティアに対する管理的パフォーマンスおよび資源配分の改善を測定する。
- 技術的変化（TC）: 「フロンティアのシフト」を反映し、業界全体の技術的進歩、インフラの近代化、および構造的なイノベーションを測定する。
- 全体的な生産性変化は、MPI=EC×TC として算出される。
主な貢献
本研究は、空港効率性の文献に対し、主に以下の3つの貢献を行う：
- 手法の高度化: 投入量および産出量のスラックを明示的に考慮した非放射型SBMフレームワークをトルコの空港に適用した。これにより、容量のギャップを見落としがちな従来の放射型モデルに内在するバイアスに対処している。
- 時間的範囲: パンデミック後の回復期（2021–2025年）に関する包括的な評価を提供する。これは、トルコの文脈において研究が進んでいない、セクターのレジリエンスと適応を理解するための重要な期間である。
- 分解分析: 生産性の変化を管理的（EC）および技術的（TC）な要因に分解することで、トルコの空港ネットワークにおける生産性変動の具体的な源泉に関する詳細な証拠を提示する。
結果
実証分析の結果、50の空港間で生産性パフォーマンスに顕著な異質性が認められた。
- 全体的な生産性: 平均マルムクイスト生産性指数（MI）は0.477であり、典型的な空港がフロンティアの生産性レベルの半分未満で運営されていたことを示している。フロンティアレベルの生産性を達成した空港は、イスタンブール空港、サビハ・ギョクチェン空港、ムーラ・ダラマン空港、およびザフェル空港の4校のみであった。
- 変動の要因: 分解分析により、**技術的変化（TC）**が生産性変動の主要な要因であることが特定された。
- 平均TC: 0.496 (SD = 0.330) であり、多くの空港において技術的適応における著しい後退または停滞を示している。
- 平均EC: 0.967 (SD = 0.132) であり、ネットワーク全体を通じて管理的効率性は比較的安定していたことを示唆している。
- パフォーマンス・セグメント:
- 高パフォーマンス層: 主要なハブ（イスタンブール、サビハ・ギョクチェン）および観光指向の空港（ダラマン、ザフェル）は、高い交通量と最適な容量利用により、フロンティアの地位を維持した。ムーラ・ダラマン空港（MI = 1.03）は、EC（1.03）およびTC（1.00）の両方で1以上を記録した。
- 管理的成功 vs. 構造的欠陥: いくつかの地方空港は、高いECスコア（>1.0）を示し、管理による資源最適化が行われていたことを示したが、極めて低いTCスコアにより、結果として低い全体MIに陥った。具体的には、テキルダーグ（EC = 1.27, TC = 0.01）、コジャエリ（EC = 1.38, TC = 0.01）、およびカスタモヌ（EC = 1.24, TC = 0.19）は、インフラ容量と実際の需要との間の深刻な構造的不整合により、運用の最適化では補いきれない「管理的努力の罠」を体現している。
- 低パフォーマンス層: 17の空港（サンプルの34%）が0.30を下回るMI値を記録した。顕著な例として、テキルダーグ（MI = 0.01）、コジャエリ（MI = 0.02）、エスキシェヒル（MI = 0.07）、およびミラ・ボドルム（MI = 0.08）がある。これらの空港は、インフラの未利用による深刻な投入量スラックに苦しんでいた。
- 個別ケースの相違: 分析は明確なパフォーマンス・プロファイルを示している。アダナ（MI = 0.68）は、ECが崩壊したのではなく、EC = 0.83、TC = 0.84という中程度のパフォーマンスを示した。ブルサ（MI = 0.53）は、強い管理的キャッチアップ（EC = 1.20）を示したが、低い技術的変化（TC = 0.47）によって制約を受けていた。一方、チャナッカレ（MI = 0.52）は、EC = 0.99、TC = 0.14という同様のパターンを示した。カッパドキア（MI = 0.80）とシイルト（MI = 0.95）は、一部の解釈で示唆されるようなEC主導の「膨らみ」ではなく、バランスの取れた、あるいはTC主導のパフォーマンス（シイルト TC = 1.00）を示した。バトマン（MI = 0.42）とエセンボガ（MI = 0.28）も、比較的安定したEC値にもかかわらず、低いTCスコア（それぞれ0.44および0.29）を反映していた。
意義と主張
本論文は、調査結果が、パンデミック後の時代における空港の生産性を決定する上で、純粋な管理的効率性よりも容量利用率と技術的適応が極めて重要な役割を果たすことを強調していると主張している。
- インフラ単独解決策の否定: 本研究は、交通需要の相応する成長を伴わない限り、インフラの拡張だけでは生産性を向上させることは困難であると論じている。SBMフレームワークは、多くの地方空港が、経営の失敗ではなく、放射型モデルが見落としがちな「遊休容量」によってペナルティを受けていることを明らかにしている。
- 政策的含意: 結果は、政策努力を単なる物理的容量の拡大から以下へとシフトさせるべきであることを示唆している：
- 路線開発や地域観光振興を通じた需要の喚起。
- デジタル変革と運用の近代化（技術的変化）の優先。
- 地方空港の接続性を向上させるためのハブ・アンド・スポーク統合の強化。
- 手法的な価値: 本研究は、SBM-Malmquistフレームワークが、特に単なる運用の誤管理ではなく、構造的な容量のミスマッチから生じる非効率性を特定する上で、より現実的で識別力の高い空港パフォーマンス評価を提供することを実証している。
著者らは、セクターは安定しつつあるものの、特定の空港が自らの技術的・インフラ的能力を実際の市場需要にいかに適合させられるかによって、依然として大きな生産性の格差が存在すると結論づけている。
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