地域経済研究

第31号

2023

（論文）

オフィス賃貸市場における賃料の地域別分析－マクロ時系列データによる検証－

高
【要

田

裕†

約】

本研究はオフィス賃貸市場を分析対象として、マクロ時系列データを使って、主要都市における賃料に関する実証分析を行った。都市、もしくは地域全体の賃料水準は、総需要量と総供給量のバランスによって決まると考えられる。短期的な需給均衡を踏まえた McDonald（2002）の賃料モデルを参考にして推計した結果、ほとんどの都市において、募集賃料と地域別就業者数との有意な関係性を確認した。総供給量と労働生産性については、賃料モデルが想定する賃料との有意な関係性を確認することはできなかった。
【キーワード】オフィス賃貸市場、賃料、就業者数、総供給量、労働生産性

1 ．はじめに日本のオフィス不動産市場を構成するビル（以下、オフィスビル）は、企業が経済活動を行う場（空間）であり、経済学的には生産要素の 1 つである。オフィスビルは保有形態により、「自社ビル」と「賃貸ビル」に分類される。自社ビルについては、企業が不動産所有者となり、オフィスビ
ルを経済活動の場として使用している。もう一方の賃貸ビルについては、企業は主に賃貸借契約を結ぶことでビル所有者から空間の一部もしくはすべてを借りて、経済活動を行っている。ビルを賃貸する者（主体）をテナントと呼び、オフィスビ
ルのテナントはほとんどが企業である。テナント
は、オフィスビルの空間を使用する対価として、賃貸料（以下、賃料）を契約に従ってビル所有者に支払っている。
本研究は、「賃貸ビル」だけを分析対象として、マクロ時系列データを使って、主要都市における賃料に関する実証分析を行う。オフィスビルの賃料は、個々のビルにおいては、使用するビルの所在する地域、ビルの築年や機能（スペック）、そして使用する企業の経営状態などを踏まえて、所有者とテナントによる交渉によって決まる。
個々のビルの集合として、地域（もしくは都市）全体の賃料水準を考える場合、経済学における財†と同様に、需要と供給の関係によって決定されると考える。具体的には、地域全体の総需要量と総供給量のバランスによって、賃料水準は決まる。
総需要量とは、賃貸ビルに入居するすべてのテナ
ントが借りている貸室面積の合計である。総供給量とは、賃貸市場全体のストック量であり、賃貸可能な床面積の合計値である 1。そのため、総供給量は総貸室面積と呼ばれ、総需要量は実際に使われている面積の合計であることから総稼働面積を意味している。総供給量から総需要量を引くと、稼働していない面積である空室面積となる。
空室面積を総貸室面積で除して空室率、総稼働面
積を総貸室面積で除して稼働率が算出される。
地域全体の総需要量と総供給量を踏まえた分析
モデルとして、代表的なものは「Wheaton の 4 象
限モデル」である。坂本等（2017）は、「Wheatonの 4 象限モデル」を「不動産市場のダイナミクス
を 4 つの象限に分割して説明するモデル」と端的に表現した。第 1 象限は空間市場を表現し、賃貸
市場における賃料が決定される。第 2 象限は資産市場であり、第 1 象限で決まった賃料により、不動産の価格が決定される。第 2 象限で決まった不動産価格が第 3 象限の建設着工市場の着工量を決め、その後、第 4 象限で賃貸市場の供給量が決まる。第 4 象限で決まった供給量が再び第 1 象限に安田女子大学現代ビジネス学部講師
takata1981@yahoo.co.jp

1  延床面積の合計値ではなく、実際に貸している貸室面積の合計値であることには注意が必要である。

3

戻り、次期の賃料を決定する。まさに不動産市場

いて、マクロ時系列データを使って実証的に分析

全体のダイミクスを表現している。本研究の分析したことにある。前述の坂本（2018）、高田・堀

対 象 と な る 賃 料 は 第 1 象 限 で 決 定 さ れ る。

（2018）は教科書として推計モデルを提案していDiPasquale and Wheaton（2001）によると、第 1

るが、推計結果については例示されていない。中象限において賃料は「需要がストックとぴったり

山・大西（2018）は不動産調査実務においてオ一致するように決定されなければならない」とあフィスワーカーと賃料に有意な関係があると示唆る。そして、オフィスビルに関する総需要量は「賃しているものの、推計結果の詳細は記載がない。

料」と「経済状態」の関数として表現されている。

また、中村（1994）のように、個々のビルの賃料

オフィス賃貸市場の将来予測を行ういくつかのシ

データに基づき、ヘドニックアプローチによりオンクタンクでは、「Wheaton の 4 象限モデル」をフィス賃貸市場を行った研究はいくつかあるもの

応用してオフィス賃貸市場を構造化し、マクロ時の、日本のオフィス賃貸市場のマクロ時系列デー

系列データを使った賃料予測を行っている。例え

タを使った研究蓄積は少ない。それらを踏まえる

ば、坂本（2018）、中山・大西（2018）、高田・堀と、本研究の意義は高いと考えている。

（2018）では、マクロ時系列データを用いた方法

本研究の構成は以下の通りである。第 2 章で賃を紹介している。

料モデルを提示し、第 3 章で使用するデータにつ本研究の推計モデルについては、「Wheaton のいて言及する。第 4 章で推計結果とその解釈を示

4 象 限 モ デ ル 」 を 基 本 と し た DiPasquale and

し、第 5 章で結論を述べる。

Wheaton（2001）、坂本（2018）、高田・堀（2018）

2 ．賃料モデル
DiPasquale and Wheaton（2001）などの先行研究によると、賃貸用不動産の賃料は、総需要量と総供給量のバランスによって決定される。本研究においては、McDonald（2002）を参考にして、賃料推計モデルを考える。McDonald（2002）では、t 期の賃貸用不動産の総需要量（面積）をのモデルを参考にして総需要の関数を決めた。その上で、McDonald（2002）がサーベイ論文の中で紹介したオフィス賃貸不動産の賃料推計のモデルを応用して使用した。McDonald（2002）は、「Wheaton の 4 象限モデル」のように不動産市場のダイナミクスを表すモデルではなく、総供給量
を外生変数とした短期的な需給均衡のモデルである。端的に言えば、「Wheaton の 4 象限モデル」（１）の第 1 象限に焦点をあてた推計モデルである。高の線形関係で与える。Rt は t 期の賃料であり、級マンションにおける賃貸市場についての実証研

Nt は賃貸用不動産を使用する人の数である。オ

究であるが、高田（2020）でも McDonald（2002）のモデルが使われている。本研究では、推計の結フィス用賃貸ビルの需要量は物理的にテナントが果、ほとんどの都市において、募集賃料と地域別使用する面積であることから、「オフィスワー

就業者数との有意な関係性を確認した。総供給量

カー 1 人当たり使用床面積」が一定であるならと労働生産性については、賃料モデルが想定するば、使用する人数が増えると需要量が増加するこ

賃料との有意な関係性を確認することはできなとになる。使用人数が増えた場合、手狭感が高かった。

まった結果、使用面積を拡大する必要があることは直感的にも理解できる。

本研究で使用する賃料データは、オフィス賃貸
ビルの仲介会社である三鬼商事が発表するデータ

次に「オフィスワーカー 1 人当たり使用床面である。同社のホームページより取得可能であ積」について考えたい。前段落では「一定である

る。分析対象とする都市は、札幌市、仙台市、東ならば」と述べたが、本来は変動するものであ

京都、名古屋市、大阪市、福岡市の 6 つである。

る。 坂 本（2018） と 高 田・ 堀（2018） で は、 オ

都市ごとに三鬼商事が決めたビジネスエリアがあフィスワーカー 1 人当たり使用床面積は、企業のり、そのエリア内の賃貸ビルを対象として募集賃

生産性を踏まえた経営上の意思決定によって決ま料の平均値を月次で発表している。

るとしている。具体的には、 1 人当たりの生産性が向上すると、「賃料負担力」が高まり、「オフィ本研究の意義は、日本のオフィス賃貸市場につ
4地域経済研究

第31号

2023

スワーカー 1 人当たり使用床面積」が広くなると内生的に決まるが、ここでは外生的に与えられる

考 え て い る。DiPasquale and Wheaton（2001）

変数である。実際の不動産実務においては、必ずが「Wheaton の 4 象限モデル」の第 1 象限におしも経済合理性だけで総供給量は決まっていな

いてオフィスビルに関する総需要量は「賃料」とい。例えば、土地所有者が相続などの諸事情によ「経済状態」の関数と表現しているが、それと整り不動産賃貸業者に売却したことで、そのタイミ合的な主張である。それらを踏まえると、（１）でングで賃貸ビルの建設が始まることが多々ある。

はなく、t 期の賃貸用不動産の総需要量（面積）その場合などの不動産実務を踏まえると、外生的に決まることに妥当性がある。（２）式、（３）式、は（４）式を Rt について解くと、（２）の線形関係で与えられる。Et－1 は、企業の労働

（
 ５）

である。
「オフィスワーカー 1 人当たり使用床面となる。（５）式によると、「短期的な需給均衡にお積」についての意思決定は必ずしも緊急性がある

ける賃料は、使用者数、労働生産性、総供給量でわけではなく、長期的な視点の中で慎重に決めて決まっている」ということである。本研究では、いると考えられる。加えて、いったん使用面積を（５）式で表された賃料モデルを基にして、マクロ

物理的に拡大して、ゆとりのあるオフィスとして時系列データを使って推計を行う。つまり、本研

しまうと、業績悪化時においても容易に狭くする究における説明変数は、「使用者数、労働生産ことは難しくなる。オフィス面積を縮小するのに性、総供給量」の 3 変数である。

生産性を表す変数である。Et－1 は、t-1期の変数も、移転コスト、リフォーム費用などの追加の費

3 ．データ
賃料データに関しては、本研究では三鬼商事がホームページ上で公表するデータを使用する。本
研究は、札幌市、仙台市、東京都、名古屋市、大阪市、福岡市の 6 都市を分析対象の都市とする。
仲介会社である三鬼商事が、各都市で調査対象とするビジネスエリアを設定し、調査対象とする賃貸ビルの基準を踏まえて、ビジネスエリア内に存在する賃貸ビルの動向を集計し、月次で賃料や空室率の数値を発表している。使用するデータの期間は、2001年12月～2018年12月の17年間である。
三鬼商事が2001年12月から月次データの発表を始めていることから、分析開始時点を2001年12月とした。データについては、12月の数字を各年の値として扱うこととした。
三鬼商事が発表する賃料統計は、成約賃料ではなく、募集賃料のデータであることには注意が必要である。成約賃料は実際に賃貸借契約が成立した際の賃料であるのに対して、募集賃料は仲介会
社にテナント募集している際の賃料となる。契約時点の賃料である成約賃料は、募集賃料に比べると、市場環境を反映してより弾力的に動くと考えられる。坂本（2018）では、「賃貸営業の現場では、募集賃料を一定としつつも引合いのあったテ用がかかるためである。そのため、企業は慎重に意思決定を行うため、長めの検討期間となり、数期間のタイムラグが存在すると想定される。坂本（2018）では、タイムラグは「過去の時系列デー
タを用いて回帰分析を行うことで推計できる」としている。地域ごとに企業文化が異なることから、地域特性などによってもタイムラグの大きさは変わるであろう。どれくらいのタイムラグを想定すべきか、議論の余地はある。本章の賃料モデ
ルでは 1 期間のタイムラグにより定式化するが、実際に推計を行う 4 章では、 1 期間のタイムラグに加えて、タイムラグのない場合の結果も示す。
次 に、McDonald（2002） で は、t 期 の 空 室 面積は（３）の式の下で賃料によって調整されると、仮定する。ここで、St を t 期の賃貸用不動産の総供給量（面積）とすると、短期的な需給均衡では（４）の関係式が成立する。St はストック量のことであり、実際に存在する賃貸ビルの貸室面積の合計である。「Wheaton の 4 象限モデル」では St は5

ナントと賃料交渉が行われ、市況を踏まえ値引きしては、「 1 人当たり GDP」を使用する。賃料モ

調整して成約に至ることが多い」としている。こデルにおいて「オフィスワーカー 1 人当たり使用

れらを踏まえると、本来、成約賃料を使って実証

床面積」と関係がある変数であることから、「 1分析を行うほうが望ましい。しかしながら、三鬼

人当たり」の計算では、総人口ではなく、労働人

商事は成約賃料を開示していないことから、募集口を用いた。つまり、各年の名目 GDP を年平均

賃料のデータを用いることとした。成約賃料を開の労働人口で除することで「 1 人当たり GDP」

示している他の仲介会社の統計もあるものの、分を算出した。「 1 人当たり GDP」が増加している

析に必要なストック情報の開示がないことや発表

時、労働者 1 人当たりの生産性が改善しているこ

期間が短いことなどの問題がある。したがって、とを意味する。「 1 人当たり GDP」については、

本研究では三鬼商事のデータを用いることとし

地域ごとの算出は行っておらず、全国ベースの値

た。また、説明変数の 1 つである総供給量（総貸である。基準改定のため、長期間のデータ取得が室面積）のデータについても、三鬼商事から取得困難であったことから、県別や地域別の GDP でした。

はなく、全国ベースの値を使うこととした。

ここで、私企業である三鬼商事のデータを使う

本研究で使用するデータに関する基本統計量

必要性について説明したい。データの信頼性の点

は、図表 1 である。時系列データの定常性を考慮において、本来であれば、公的な機関が収集・公した結果、本研究では対数差分の値を使って推計表しているデータを用いるべきである。しかしなを行う。そのため、原数値に加えて、対数差分のがら、私が知る限り、長期的かつ整合的に分析可値に関する基本統計量も記載している。

能なオフィス賃貸市場に関する公的な統計は存在

図表 1 の募集賃料の平均値（対数差分）をみる

していない。オフィス賃貸市場に関する統計につと、東京以外の都市はマイナスとなっており、募いては、オフィス賃貸市場の情報が最も集まる仲

集賃料は下落傾向があることがわかる。特に大阪介会社が発表するデータに頼らざるを得ないのがは下落が大きい。

実情である。国土交通省が発表する『土地白書』

総供給量（対数差分）については、多くの都市においても、オフィスビル賃料と空室率の推移

で増加傾向にある。特に東京と名古屋の値が大きは、三鬼商事の統計を使って現状を説明していい。東京については、背景として、都市規模が大る。結果的に、本研究においても、公的な機関にきくなるにつれて断続的に開発が行われているこよる統計がないことから、三鬼商事の統計を使うとが考えられる。名古屋については、名古屋駅周こととした。私企業のデータであることには注意

辺の「名駅」地区を中心に開発が進んだことが背が必要であるものの、『土地白書』などにおいて景にある。代表的な開発事例としては、大名古屋も使用される信頼性の高いデータであると考えてビルヂング、JR ゲートタワー、JP タワー名古屋

いる。

などがある。大阪についても、グランフロント大2 つ目の説明変数である、オフィスビル（賃貸

阪、中之島フェスティバルタワーなど大規模な開ビル）の使用者数については、代理変数として、発があった。大阪においても、グランフロント大総務省統計局「労働力調査」の地域別就業者数の阪など梅田エリアのオフィス集積が高まっている

年平均値を使用する。県別もしくは政令指定都市のは注目すべきである。

別の就業者数も存在するものの、統計の基準改定

就業者数（対数差分）については、北海道と東のため、長期間のデータ取得が困難であった。し北以外の地域は増加している。特に南関東の就業たがって、就業者数に関する地域と賃料対象エリ

者数は、2001年から2018年までの17年間で16％アが完全には一致しないが、地域別就業者数を用（非年率）増加している。東海が 3 ％、近畿がいることとした。賃料対象となるビジネスエリア

4 ％、九州が 3 ％であることから、他の地域と比は各都市の中核をなしている場所であることか

較して増加率がとても高い。加えて、南関東の就ら、地域別就業者数を扱うことに大きな問題はな

業者数の標準偏差は相対的に高くないことから、

いと考える。

雇用面において東京圏への一極集中が安定的に進最後の説明変数である労働生産性の代理変数とんでいたことがわかる。また、北海道や東北の就
6地域経済研究第31号

図表 1 ．本研究の変数と基本統計量
原数値

平均値

中央値

最大値

最小値

標準偏差

サンプル数

データ期間

募集賃料

札幌

8, 6298, 6089, 5638, 155412. 318

2001～2018（円／坪／月）仙台

9, 257

9, 17310, 064

8, 968287. 218

2001～2018

東京

18, 655

18, 247

22,18616, 207

1, 755. 518

2001～2018名古屋

11, 028

11, 057

11, 416

10, 742

197. 918

2001～2018大阪

12, 175

12, 194

14, 064

11, 051

942. 018

2001～2018福岡

9, 7189, 76510, 528

9, 207393. 218

2001～2018

総供給量

札幌

491, 635

495, 670

512, 407

452, 341

17, 91618

2001～2018（坪）

仙台

442, 379

454, 797

469, 265

407, 523

25, 095

18

2001～2018

東京

6, 775, 386 6, 800, 310 7, 508,134 5, 824, 996

468, 84618

2001～2018

名古屋

893, 971

746, 775

88, 01318

2001～2018大阪

2, 077, 513 2,114,797 2, 201, 499 1, 902, 290

107, 890

18

2001～2018

福岡

660,426

687,934

699,043

582,160

40, 93818

2001～2018

就業者数

北海道

261

262

272

254

5

18

2001～2018

（万人）

東北

460

453

491

442

14

18

2001～2018

南関東

1, 836

1, 832

2, 015

1, 73679

18

2001～2018

東海

782

777

813

766

12

18

2001～2018

近畿

995

993

1,040

972

17

18

2001～2018

九州

697

696

726

683

11

18

2001～2018

全国

6, 3846, 364

6, 664

6, 28096

18

2001～2018

7, 775

7, 7888, 147

7, 398210

182000～2017

517, 734

518, 712

547, 496

491, 957

15, 84718

2000～2017

平均値

中央値

最大値

最小値

標準偏差

サンプル数

データ期間

1人あたりGDP（全国）（千円）
名目GDP（10億円）
対数差分

1, 002, 912

札幌-0. 005-0. 008

0. 036-0. 027

0. 01817

2002～2018仙台-0. 006-0. 004

0. 017-0. 032

0. 01317

2002～2018東京

0. 0030. 0090. 125-0. 156

0. 06917

2002～2018名古屋-0. 001-0. 003

0. 022-0. 018

0. 01317

2002～2018大阪-0. 012-0. 013

0. 021-0. 039

0. 01917

2002～2018福岡-0. 003-0. 007

0. 051-0. 028

0. 01917

2002～2018札幌

0. 007

0. 0030. 043-0. 013

0. 01417

2002～2018仙台

0. 007

0. 0050. 046-0. 019

0. 01617

2002～2018東京

0. 0150. 0120. 048-0. 001

0. 01217

2002～2018名古屋

0. 0170. 0100. 050-0. 009

0. 01917

2002～2018大阪

0. 0090. 0080. 051-0. 012

0. 01417

2002～2018福岡

0. 011

0. 0070. 047-0. 005

0. 01417

2002～2018北海道-0. 002-0. 004

0. 019-0. 0190. 00917

2002～2018東北-0. 005-0. 002

0. 009-0. 026

0. 01117

2002～2018

募集賃料

総供給量

就業者数

938, 363

南関東

0. 0090. 0060.030-0. 008

0. 01017

2002～2018東海

0. 0020. 0030. 026-0. 024

0. 01117

2002～2018近畿

0. 0020. 0030. 018-0. 0160. 01017

2002～2018

九州

0. 0020. 0030.017-0. 013

0. 00817

2002～2018

全国

0. 0020. 0040. 020-0. 015

0. 00817

2002～2018

1人あたりGDP（全国）

0. 0020. 0050. 026-0. 040

0. 01817

2001～2017

名目GDP

0. 0020. 006

0. 028-0. 041

0. 02017

2001～2017

72023

業者数は減少しているものの、本研究の分析対象く増えているが、どの地域も増加している。日本の都市は地域の中核都市であり、札幌市や仙台市

全体では人口の少子高齢化が進む中で東京の一極の就業者数が減少しているわけではない。

集中が起きており、就業者数は増えていたとしても、地方都市のビル所有者は賃料の値上げ交渉を

4 ．分析結果
2 章で提示した推計モデルをもとに賃料に関する推計を最小二乗法により行った。被説明変数
は、各都市のビジネスエリアの募集賃料である。
推計において、説明変数の組み合わせから 3 つの推計モデルとした。モデル①の説明変数は、「総供給量」、「就業者数（地域別）」である。モデル②の説明変数は、「総供給量」、「就業者数」、「 1
人当たり GDP（ 1 期ラグ）」である。 2 章の賃料モデルでは、「 1 人当たり GDP」に関して、 1 期間のタイムラグを想定したことから、モデル②が2 章で提示した賃料モデルに対応している。ただし、何期間のラグとすべきは議論の余地があることから、モデル③として、タイムラグのない「 1人当たり GDP」を説明変数として推計した。また、各推計モデルにおいて、それぞれ 6 つの都市の推計結果がある。定常過程とするため、対数差分を使って推計を行っている。
推定結果は、図表 2 である。就業者数について
は、推計モデル②の仙台を除き、推計モデル①～③のすべての都市で 5 ％有意な結果となった。推計モデル②の仙台においても、10％有意な結果であった。係数についてもすべてプラスであり、就業者数が増えれば、募集賃料が上昇する結果となった。仙台については、東日本大震災の影響から、推計結果が必ずしも高い有意性とならなかった可能性がある。東日本大震災の後、仙台市の個々の賃貸ビルを実務家として概観した際には、耐震補強され立地に優れた（駅周辺の）高機能なビルへの需要が高まる傾向が感じられた。加えて、仙台市では震災復興のために就業者数の増加もみられ、オフィス賃貸市場の需給関係が東日本
大震災により歪められた可能性がある。以上のことを踏まえると、仙台市のような特殊な状況を除き、就業者数と賃料にはプラスの関係があると考える。係数の水準について都市間で比較すると、東京が高く、他の都市が低い水準となった。本研
究の分析期間における賃料の平均値（対数差分）がプラスであるのは東京だけである。就業者数の増加については、東京を中心とした南関東が大き

東京ほど積極的に行いにくいことが 1 つの理由と考える。
総供給量については、名古屋を除き、すべての推計モデルにおいて有意な結果とはならなかった。名古屋についても係数がプラスであり、想定される符号条件を満たしていない。賃料モデルにおいては、総供給量が増えれば、賃料が下がることを想定していた。しかし実際には、総供給量が増えても、賃料にマイナスとなっていないことを意味する。オフィス賃貸市場において、新築ビルが供給された際に、新たな需要を喚起し、潜在需要が顕在化している可能性がある。例えば、規模の大きい新築ビルがビジネスエリア内（統計対象
エリア内）に竣工した場合、ビジネスエリア外（統計対象エリア外）の郊外に自社ビルを構えていた企業が利便性を考慮して移転を検討するなどのケースがある。物理的な制約から需要として健在化していない潜在需要が主要都市には存在する可能性がある。加えて、利便性の高いエリアに高機能な属性をもつ新築ビルが高稼働で竣工した場
合、エリアの価値を高め、地域全体の賃料も上昇する可能性も考えられる。いわゆる集積の経済である。名古屋の場合、大名古屋ビルヂング、JR
ゲートタワー、JP タワー名古屋などの名駅近辺の開発が進んだことが、総供給量と募集賃料にプラスの関係をもたらしていると考えられる。一方で、大阪では、梅田阪急ビル、グランフロント大阪など、利便性の高い梅田エリアに大規模供給が高まった時期もあったが、名古屋とは異なり、係数がマイナスとなっている。現在のこれらのビル
は高稼働であるものの、竣工当時はリーシングに苦戦している。潜在需要を超える大量供給があれば、リーシングに苦戦し、エリア全体の賃料にマ
イナスの影響を与えることになると推測される。
この場合は、符号はマイナスとなるであろう。新
規供給については、符号関係が不安点であり、「竣工時点の経済状況」、「竣工エリアの賃料水準」、「潜在需要と供給量のバランス」などを踏まえて、個別の事情を加味して総合的に分析をする必要があると考える。
8

地域経済研究

第31号

2023

1 人当たり GDP については、 1 期間のタイム

本章の最後として、ダービン・ワトソン検定のラグを扱った推計モデル②の東京で10％有意な結結果について説明したい。ダービン・ワトソン検果となった。それ以外では有意な結果は確認され定を行ったところ、東京のモデル②とモデル③をなかった。

除くすべての結果は、 5 ％有意水準で「一階の系
図表 2

各都市の募集賃料に関する推計結果

モデル①
定数項
総供給量（面積）
就業者数（地域別）

札幌

仙台

東京

名古屋

大阪

福岡

-0. 00-0. 00-0. 03*-0. 01**-0. 02**-0. 01(-0. 96)(-1. 24)(-2. 01)(-3. 66)(-3. 46)(-1. 44)

0. 19

0. 19

-0. 970. 40**

0. 07

0. 16

(0. 70)(0. 94)(-1. 23)(4. 06)(0. 24)(0. 49)

1. 29**

0. 68**

5. 91**

0. 93**

1. 34**

1.60**(3. 03)(2. 19)(6. 31)(5. 67)(3. 42)(2. 88)

サンプル数

17

17

17

17

17

17

決定係数

0. 40

0. 26

0. 75

0. 74

0. 51

0. 41

DW

1. 56

1. 10

1. 65

1. 25

1. 33

1. 10

モデル②
定数項
総供給量（面積）
就業者数（地域別）
1人あたりGDP（1期ラグ）

札幌

仙台

東京

名古屋

大阪

福岡

-0. 00-0. 00-0. 03-0. 01**-0. 01**-0. 01(-1. 13)(-1. 06)(-1. 75)(-3. 53)(-3. 09)(-1. 43)

0. 11

0. 20

-0. 900. 40**-0. 03

0. 17(0. 38)(0. 79)(-1. 24)(3. 93)(-0. 10)(0. 53)

1. 04**

0. 68*

4. 76**

0. 97**

1. 59**

1. 45**(2. 28)(2. 00)(4. 51)(4. 31)(3. 11)(2. 26)

0. 31

0. 01

1. 11*-0. 04-0. 25

0. 13(1. 32)(0. 05)(1. 87)(-0. 26)(-0. 78)(0. 48)

サンプル数

17

17

17

17

17

17

決定係数

0. 47

0. 26

0. 80

0. 74

0. 53

0. 42

DW

1. 39

1. 10

1. 91

1. 34

1. 43

1. 06

モデル③
定数項
総供給量（面積）
就業者数（地域別）

札幌

仙台

東京

名古屋

大阪

福岡

-0. 00-0. 00-0. 04*-0. 01**-0. 02**-0. 00(-0. 90)(-0. 36)(-1. 98)(-3. 48)(-3. 24)(-0. 00)

0. 21

0. 06

-0. 94

0. 37**

0. 04-0. 42(0. 72)(0. 29)(-1. 14)(3. 97)(0. 15)(-1. 08)

1. 32**

0. 88**

5. 85**

1. 01**

1. 38**

1. 55**(2. 93)(2. 79)(6. 01)(6. 38)(3. 43)(3. 15)

1人あたりGDP（ラグなし） -0. 07-0. 350. 26-0. 19*-0. 16-0. 63**(-0. 32)(-1. 68)(0. 46)(-1. 81)(-0. 75)(-2. 18)

サンプル数

17

17

17

17

17

17

決定係数

0. 40

0. 39

0. 76

0. 79

0. 53

0. 57

DW

1. 55

1. 64

1. 72

1. 66

1. 67

1. 65

（注 1 ）：最小二乗法による推計結果。
（注 2 ）：（ ）内は t 値。DW はダービン・ワトソン統計量。
（注 3 ）：＊＊は 5 ％水準で、＊は10％水準で有意であることを意味する。

9列相関の存在が検定不能（判定不能）な領域」には見られなかった。サンプル数が少ないことか

存在していた。東京における推計式（モデル②とら、「系列相関の判断」や「コクラン・オーカッ

モデル③）については、有意水準 5 ％で「系列相ト法の適用」は難しいものと考えた。そのため、関なし」と判断された。残差の動きについては図

系列相関の可能性があることには注意が必要であ

表 3 である。東京以外の都市の推計結果は「検定るものの、系列相関が確認されたわけではないこ

不能な領域」であることから、系列相関を改善すとから、本研究における結論は否定されないと考る方法であるコクラン・オーカット法を試みたも

えている。

のの、
「系列相関なし」と判断できるほどの改善
図表 3

残差の動き（モデル①）

札幌

仙台

6%

6%

3%

3%

0%

0%

-3%

-3%

-6%

-6%

東京

名古屋

10%

6%

5%

3%

0%

0%

-5%

-3%

-10%

-6%

大阪

福岡

6%

6%

3%

3%

0%

0%

-3%

-3%

-6%

-6%

5 ．結論
本研究は、マクロ時系列データを用いて、札幌市、仙台市、東京都、名古屋市、大阪市、福岡市の 6 都市における募集賃料に関する実証分析を行った。推計の結果、すべての都市で募集賃料と地域別就業者数との有意な関係性を確認した。ただし、仙台市以外の都市については 5 ％有意の結果であったものの、仙台市については10％有意であった。仙台市は、東日本大震災の影響から推計結果が必ずしも高くならなかった可能性が考えら
10

地域経済研究

第31号

2023

れる。東日本大震災の後、個々の賃貸ビルを概観

面積の拡大を検討するケースもあるであろう。そすると、耐震補強され立地に優れた高機能なビルの場合は、労働生産性が低下しているにもかかわの需要が高まる傾向にあった。震災復興のためのらず、オフィスの需要量は拡大することも想定さ就業者数の増加もあったことから、東日本大震災れる。労働生産性とオフィス賃貸需要の関係を考がオフィス賃貸市場の需給関係を歪めた可能性がえる場合、どういう要因で労働生産性が変動してある。

いるかを踏まえて、より詳細に分析するべきと考

総供給量については、有意な結果は得られなえる。マクロ集計データよりも、個々のミクロかった。

データを使用する必要もあると考える。以上、本賃料モデルにおいて総供給量が増えれば賃料が研究は地域別に推計することが主旨であったとは下がることを想定したが、実際には、総供給が増

いえ、本研究の推計モデルは単純化すぎていると

えても、賃料にはマイナスになっていなかった。

いう課題が残る。したがって、次回の研究では、オフィス賃貸市場において、新築ビルが供給され東京都心など、地域を絞ったうえで、労働生産性た際に、新たな需要を喚起し、潜在需要が顕在化とオフィス賃貸需要の関係性について、より詳細している可能性が考えられる。総供給量についてな分析を行いたい。

は、「竣工時点の経済状況」、「竣工エリアの賃料水準」、「潜在需要と供給量のバランス」などを踏【参考文献】

まえて、個別の事情を加味した分析が必要になる

坂本雅昭（2018）「オフィスビルマーケットの分と考える。例えば、近年の札幌や福岡では、オ

析」『ビル経営管理講座テキスト2018

フィス需要が旺盛な中で、テナントの退去先が見業

賃貸営

上巻』日本ビルヂング経営センター．

つからないほど空室がなくなっており、このよう

坂本雅昭・中山善夫・吉野薫・清水千弘（2017）

な環境下では新築ビルの供給は賃料の上昇要因と「オフィス市場の分析と課題～カクテルアプ

なりえるであろう。

ローチによる多角的な見方と人材育成の重要

また、本研究では、 1 期間のラグ及び期間ラグ

性」『ARES 不動産証券化ジャーナル』Vol.40．

のない 1 人当たり GDP を、労働生産性の代理変高田裕（2020）「高級賃貸マンションの賃料にお数として推計を行った。その結果、 1 人当たりける外国人エキスパートの寄与」『都市住宅学』

GDP については、募集賃料と有意な関係を確認

108．

することができなかった。ただし、注意しなくて

国土交通省『土地白書』online（閲覧日：2020年はならないのは、労働生産性の代理変数として、

3 月 23 日 ）（http://www.mlit.go.jp/statistics/

1 期間のタイムラグもしくはタイムラグのない 1

file000006.html）．

人当たり GDP を説明変数としたシンプルな回帰

堀明子・高田裕（2018）「オルタナティブ投資関分析であったことである。労働生産性とオフィス

連業務（不動産ファンド／J-REIT 編）第一版」

賃貸需要の関係については、企業の高度な意思決『ファンドマネジメント講座テキスト』早稲田定を通して決まることから、本来、単純化された大学ビジネス・ファイナンス研究センター編．

モデルでは把握しきれない。労働生産性と募集賃

中村良平（1994）「オフィス・ビル賃貸料のヘド料の関係性については、企業の生産性改善が、 1

ニック分析」『岡山大学経済学会雑誌』25（３）．

人当たりオフィス使用面積の拡大につながるの

中山善夫・大西順一郎（2018）「不動産市場を俯

か、細かく考えなくてはならないということであ瞰する～計量経済学的手法によるアプローチ

る。例えば、2012年以降、女性や高齢者の労働参～」『ARES 不動産証券化ジャーナル』Vol.45．

加の高まりを受けて、労働人口が大幅に増加してDiPasquale, D., Wheaton W.（2001）『都市と不動いる。新たに労働市場に入った労働者について、産の経済学』創文社（瀬古美喜、黒田達郎訳）．

当初の生産性は低いと考えられる。このような環

McDonald J. F. （2002） “A survey of econometric

境下では、労働生産性は一時的に低下するもの

models of office markets,” Journal of Realの、徐々に上昇していくと想定されることから、

Estate Literature, 10, 223-242．

企業は将来の生産性の改善を見越して、オフィス
11

(Article)

An empirical analysis on office rental market in Japanese major
citiesYu TAKATA †Abstract
This paper analyzed office market rents in Japanese major cities such as Sapporo, Sendai, Tokyo,
Nagoya, Osaka, Fukuoka, by using macro time series data. In each city, rents are determined by the balance
between aggregate supply and aggregate demand in office rental market. Taking into account this market
mechanism, this paper estimates a time-series model of rents on office rental markets in each city. The
results show us the significant relationship between rent and the No. of workers in almost all cities, butnever gained significant relationship of aggregate supply and labor productivity.
Key words: O ffice Rental Market, Rent, No. of Workers, Aggregate Supply, Labor Productivity† Yasuda Women’s University
takata1981@yahoo.co.jp

12