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収益物件利回りの調査と分析
社団法人 兵庫県不動産鑑定士協会 調査研究委員会委員
不動産鑑定士堀田勝己

2005 年 5 月※本稿は、筆者が所属する兵庫県不動産鑑定士協会調査研究委員会において、平成１６年度研究テーマとして筆者が担当し、2005年5月の通常総会において研究発表を行った部分のレポートである。
データ収集と入力に際し、委員各位の多大なご尽力を賜ったことに感謝申し上げたい。

１．目的
近年、不動産の証券化、SPC 等を用いた不動産の流動化、各種私募ファンド等、新しい形での不動産投資が花盛りである。それらに伴い、投資意志決定の際に、収益還元価値評価が一般化した。また、そのような市場実態から、不動産の鑑定評価においても、収益還元法の重要性が増した。
不動産鑑定士が実務において収益還元法を適用するとき、しばしば問題となるのが、利回りをいかに設定すべきかという点である。
建物用途や設備、築年数などのほか、地域の違いによっても利回りに差異があるであろうと考えられるものの、必ずしもデータ整備が進んでいないために、個別の案件に対してデータ収集を行って実態調査及び分析を行ったり、ましてや理論的な「積み上げ法」で利回りを求めるなどということは、観念論はともかくとして、説得力のある数値設定を行うことは困難である。
冒頭に述べたとおり、昨今、東京を中心として不動産（収益物件）投資が活発化しており、証券化手法も浸透している。あふれ出した東京マネーが全国を席巻しているとも言われており、関西もまた例外ではない。その結果、収益物件の利回りが低下傾向にあるという指摘もある。
このような状況下で収益還元法を適切に運用するためには、まず実際のマーケットにおいて取引されている利回りの実態をタイムリーに把握する必要がある。
そこで本調査では、我々のフィールドである兵庫県において、現在、収益物件がどの程度の利回りで市場に出ているのか、利回りと物件種別や立地条件等の間に何らかの関係があるのか等を把握するため、県内でも物件が豊富に存在する神戸市及び阪神間を中心に、大阪市等の他地域も取り混ぜ、収益物件の利回りデータを収集し、分析することを試みた。
なお、対象とした利回りは、後記３で述べる理由により、必要経費控除前の総収益と価格との比率である「粗利回り」である。
従って、本調査・分析の結果が、そのまま鑑定評価実務で使用できるものではないという点にご留意いただきたい。ただ、利回りと物件種別、立地条件等の間に何らかの関係が認められるのであれば、将来期待される純収益に対する利回りを考察する上でも、有用な示唆を与えることが出来るのではないかと考えている。

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２．利回り概論

調査・分析に入る前に、まず、利回りに関する基礎的な知識を整理する。

2-1.種々の利回りの違い

一口に利回りといっても、実際に不動産の世界で用いられている利回りには多種が存在する。それらを明確に区別しないで議論することは、会話上齟齬を来すばかりか、投資や鑑定評価における判断を誤ることになる。
一般に利回りと呼ばれているものは、次のように区分することができる。

2-1-1.粗利回りと純利回り

不動産取引の現場で通常、利回りというと、「粗利回り」を指すことが多い。これは、言うまでもなく当該賃貸物件を運営するために必要とされる諸経費を控除する前の「総収益」（大部分が賃料収入で構成される）に対する利回りである。
一方、「純利回り」は、諸経費を控除した後の「純収益」（概ね貸主の実入りと考えるとわかりやすい）に対する利回りのことであるから、たとえ賃料収入が多くても、必要経費が莫大にかかる場合には、当然純収益は少なくなり、純利回りも小さくなる。
鑑定評価では基本的に「純利回り」を用いるため、「粗利回り」のデータは有用ではないと考えられがちであるが、市場参加者の多くが「粗利回り」を投資判断基準としている場合には、有効な資料であるといえる。

2-1-2.還元利回りと割引率

不動産鑑定評価基準において分類されているように、収益還元法には、直接還元法とＤＣＦ法がある。前者で純収益から価格を求める際に使用されるものが還元利回りであり、後者で各期の純収益を現在価値に割り引く際に用いられるものが割引率である。

（不動産鑑定評価基準における定義）
還元利回り及び割引率は、共に不動産の収益性を表し、収益価格を求めるた-2Copyright©HOTTA,Katsumi 2005

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めに用いるものであるが、基本的には次のような違いがある。
還元利回りは、直接還元法の収益価格及びＤＣＦ法の復帰価格の算定において、一期間の純収益から対象不動産の価格を直接求める際に使用される率であり、将来の収益に影響を与える要因の変動予測と予測に伴う不確実性を含むものである。
割引率は、ＤＣＦ法において、ある将来時点の収益を現在時点の価値に割り戻す際に使用される率であり、還元利回りに含まれる変動予測と予測に伴う不確実性のうち、収益見通しにおいて考慮された連続する複数の期間に発生する純収益や復帰価格の変動予測に係るものを除くものである。
（収益還元法の算式と還元利回り、割引率）

P=aR（直接還元法）P ：価格、 a ：純収益、 R ：還元利回りnP=∑k =1ak

(1 + Y )k+PR(1 + Y )n（ＤＣＦ法）

a k ：ｋ期の純収益、 Y ：割引率、 PR ：復帰価格、 n ：投資期間

上記鑑定評価基準における還元利回りと割引率の定義はわかりづらいので、簡単な言葉に言いかえれば、還元利回りとは、ある１期間に不動産から得られると予想される純収益ｖｓ現在の元本価格の比率のことである。１期間の純収益だけを問題としているので、その後の収益の増減如何によって、総合的な収益率は変化する。
．．．．
一方、割引率とは、不動産から得られると予想されるすべての純収益を現在価値に割り戻したものの総和と、現在の元本価格とを等しくするような利率のことである。従ってそれは、不動産投資における総合的な収益率を示している。
ある特定の時点における特定の不動産投資に対して、割引率（＝総合収益率）は１つしか存在しないが、還元利回りは、明示する純収益をどこにとるかによって、複数存在するといえる。それゆえ、不動産鑑定評価基準でも、直接還元法において採用する純収益について、それが初年度のものであるのか、標準化されたものであるのかを明確にすべきであるとし、還元利回りもそれに即したものを採用すべきである旨説明されているのである。

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2-1-3.期待利回りと実現利回り（事前と事後）

不動産鑑定評価基準では、期待利回りの語は賃料を求める鑑定評価手法の中の積算法において用いられているが、ここで用いる期待利回りとは、もう少し広い概念として、不動産投資という行動において期待されうる利回りという意味である。
賃料評価（果実である賃料を求める）においてもそうであるが、投下する資本に対してどれだけのリターンが期待できるかを示すのが期待利回りであって、それは、まだ結論が見えていない時点で行われる将来予測と直結している。従ってそれは、最終結果を保証するようなものではなく、「事前」における期待にすぎない。
投資における期待は、投資家それぞれに異なるので、投資家の数だけ期待利回りがあると言えるかもしれない。鑑定評価ではなく、投資コンサルティングであれば、その投資家が期待する利回りを前提に評価すれば事足りるとも言えるが、鑑定評価で正常価格を求める場合には、市場の総体を捉える必要があるので、一般的投資家が行う将来予測において、どのような利回りを期待するのかを統計的に把握する必要が生ずる。不動産投資家調査などが行われている理由のひとつはそこにある。
一方、実現利回りとは、投資が終了した時点で、実際にどれだけの利回りであったのかという結果である。購入価格とともに、投資期間内のすべての純収益のデータが得られることは、鑑定実務においては稀であるが、購入価格と購入時の純収益との比率である取引利回りデータは、比較的入手しやすい。
収益還元法を適用する上で説得力を高める方法として、取引利回りデータを収集することが多い（本調査も基本的にはそれをやっている）が、ここで注意すべきなのは、取引利回りはあくまでも売買が実現した際の利回りであって、それをそのままこれから始めようとする投資に流用することはできないという点である。
鑑定評価で用いられる還元利回り及び割引率は、現在以降の投資に対する予測をもとにした数値でなければならないのであって、たとえ同種の不動産といえども、過去の実現利回りがそのまま将来にまで妥当する保証はない。
鑑定評価基準では、この「事前」と「事後」の区分が明確でないが、投資という行動が、将来に対する期待をもとに行われる以上、これらの区別は厳格に行う必要がある。

2-2.収益期間と利回り

収益還元法をめぐる無理解な発言の典型例として、「期間」を意識せずに利回りを論じているものがある。たとえば、土地残余法で一般的に使われている利回りが、現在の収益物件の取引利回りと比べて低すぎるといった批判である。
もちろん粗利回りと純利回り、還元利回りと割引率等の区分についての無理解といった初歩的なものもあるが、たとえ同じ還元利回りベースの話をしていたとしても、その-4Copyright©HOTTA,Katsumi 2005

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投資が何年間行われるものかを明確にしない限り、比較などできない。
例えばバブル期の取引利回りを見ると、極めて低い還元利回りで取引されることが一般的であったが、それは、当時の賃料水準に比べ、元本価格が極めて高かったことを示しているのに過ぎない。たとえ短期の転売だったとしても、地価急騰のために大きな転売利益が発生したので、総合的な収益率（割引率）は高かった。短期保有が前提であったので、将来まで予測する必要はなく、低い還元利回りでも十分であった。
しかし例えば、物件を 30 年保有することを前提とした場合にも、同じような判断ができるかどうかを考えてみるとよい。
バブル崩壊後、不動産投資には一般的にキャピタル・ロスを見込まなくてはならない状況になったため、還元利回りは短期になるほど高くなる傾向がある。ただ近年、東京を中心に、短期投資を前提とした場合の還元利回りが低下している。再び地価が上昇し始めたからである。
以上のように、短期投資を前提とした利回りは、不動産市況の短期動向を反映して、上下する。
不動産利回りを見る場合には、それが対象とする収益期間がどの程度なのか（投資家がどの程度先まで見ているのか）、その視点には合理性があるのかどうかを、十分に見極める必要がある。
一方、土地残余法等で長期～超長期を対象とする場合には、ある程度安定した経済を前提とすべき（長期的には景気循環によって短期変動は平準化される）であり、現在の短期的な地価動向等が末永く続くような想定をすることは誤りである。

2-3.利回りを決めるものは何か

投資における総合収益率である割引率を構成要素に分解すれば、次のようになる。

割引率 ＝ リスクフリーレート ＋ リスクプレミアム

将来発生する純収益は、それが将来であるという理由だけで、割り引いて評価される。
それは、人間は現在手元にある財を最も高く評価するからである。
従って、待機が必要なものについては、待機期間に応じて割り引かれることになる。
その時間に対応した割引分がリスクフリーレートである。
リスクフリーレートは、将来収益がまったくリスクなく確実に得られる場合に適用される割引率のことであり、同じ経済の同一時点においては、ただ１つしかないものである。
どんな投資対象も、まったくリスクなく確実に将来収益が得られるということは通常考えられないので、当該資産が有するリスクに応じたプレミアムを加算する必要が生ず-5Copyright©HOTTA,Katsumi 2005

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る。なお、資産が有するリスクとは、その資産から発生する収益の非安定性のことであって、傾向としての収益の増加・減少とは関係がないことに注意したい。
．
不動産利回りを考える上で、「不動産のリスクを考えることも大切である」といった発言を耳にすることがあるが、リスク以外に考えるべきことはないのである。不動産の利回りとは、リスクそのものを示したものだからである。その意味で、「リスクは低くとも収益率の高い不動産はある」といった発言は、完全に誤りである。もしそんなものが世の中に存在すれば、そのような物件には需要が集中するので、価格が上昇し、結果的に利回りは低下する。これは経済学のイロハである。
利回りを決めるものは何か。それは、リスクだけである。そしてリスクとは、収益の不安定性（予定した収益がその予定どおりに得られないこと）の尺度のことである。

３．収益物件利回り実態調査

3-1.調査分析方法

収益還元法のうちＤＣＦ法を適用するためには、割引率を設定する必要があるが、市場データから割引率を直接導き出すのは非常に困難である。
投資終了後に事後的な割引率を算出する場合であっても、入手価格、転売価格と、投資期間中のすべての純収益の数値がなければ、逆算できない。
投資開始時点において算出しようとする場合には、入手価格と初年度純収益が判明しているため還元利回りは容易に求められるが、割引率を求めるためには、当該投資家がその後何年保有する意思があるのか、年々の純収益と転売価格をいくらと予測しているかの情報がなければ、求めることはできない。
このような理由から、客観的なデータとして大量観測できるのは、通常の場合、還元利回りデータである。
なお、賃料収入（総収益）データに比べて、運営経費（総支出）データが開示されていることは少ないため、より多くのサンプルを得ようとするならば、総収益利回り（粗利回り）データということになる。
もちろん総費用の判明していない物件については想定によって算定することも考えられるが、実態調査という主旨からは、生データに手を加えることは慎むべきである。よって、本件調査においては「粗利回り」データを対象にすることとした。

【調査の地域的範囲】
阪神間及び神戸市、大阪市を中心に、兵庫県内陸部を含む。サンプルデータの属性情報の概要は、別添資料参照。

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■不動産鑑定士堀田勝己の WEB SITE ■http://www.kanteishi.net/【調査対象データ】
上記地域内に存する共同住宅、店舗、事務所ビル等の収益物件に係る粗利回りデータ（年間総収入／販売価格）。当初収集１１４件。データ不備のもの及び異常値を除去した後の分析対象は８７件。なお、データ収集上の制約から、基本的に成約前の募集価格を対象にしている。

【分析方法】
粗利回りを被説明変数、物件の築年数、駅からの距離、延面積等を説明変数とする重回帰分析。
なお、変数選択にあたっては、当初サンプルデータから得られる属性情報をすべて投入するところからスタートし、あてはまりを見ながら減少、あるいは復活させてゆく変数減増法によった。
なお、時点に若干バラツキがあるものの、大きく経済環境が相違しないと認められる期間内に限定しているので、時点修正等の操作は行わなかった。データの収集時点は、
２００４年９月である。

3-2.分析結果

【採用した説明変数】
①築年数

→ X1

②延面積

→ X2

③元本価格（万円）→ X3④駅等からの距離（徒歩分）→ X4⑤阪神間ダミー→ D1⑥神戸市・大阪市ダミー→ D2⑦非住宅用途ダミー→ D3【基本統計量】
最大値
粗利回り

最小値

平均値

中央値

最頻値

標準偏差

14.8%

6.1%

10.4%

10.2%

9.0%

1.98%

築年数

382

17.2

16167.8

延面積1491.9271.74

404.03323.29－266.66価格(万円)

35,550

1,280

9,059

8,000－

6,158

200

6.9

6.0

8.0

5.0

徒歩分

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【回帰式】
xxxx

DD

D

R = a0 × b1 1 × b2 2 × b3 3 × b4 4 × b5 1 × b6 2 × b7 3 ×ε
但し、Ｒ：粗利回り

xn ：量的変数

a0 ：切片bn ：偏回帰係数
Dn ：ダミー変数 ε ：誤差項

上式両辺を下式のように対数変換して、線形回帰を行った。

log R = log a0 + x1 log b1 + x 2 log b2 + x3 log b3+ x4 log b4 + D1 log b5 + D2 log b6 + D3 log b6 + logε
【回帰分析の結果】

重相関係数0.839774

決定係数0.70522

自由度調整済決定係数0.6791

標準誤差0.110727

標本サイズ87係数

標準誤差tP-値切片-2.2365

0.043418-51.5115

1.48E-62

築年数

0.006628

0.001702

3.893609

0.000205

延面積(㎡)

0.00052

7.73E-05

6.730238

2.44E-09

元本価格(万円)-2.9E-05

3.54E-06-8.20827

3.42E-12

徒歩分-0.00794

0.002448-3.24505

0.001723

阪神間ダミー-0.12193

0.02882-4.23085

6.22E-05

神戸・大阪市ダミー-0.07202

0.03686-1.95375

0.05427

非住宅用途ダミー

0.080022

0.031119

2.571461

0.012003（係数を真数に変換）
切片exp(-2.2365)＝0.106832

築年数

exp(0.006628)＝1.00665

延面積exp(0.00052)＝1.00052

元本価格exp(-0.000029)＝0.999971

徒歩分

exp(-0.00794)＝0.992087

阪神間ダミー

exp(-0.12193)＝0.885209-8Copyright©HOTTA,Katsumi 2005

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神戸・大阪市ダミー exp(-0.07202)＝0.930517
非住宅用途ダミー

exp(0.080022)＝1.083311（上記により求められた利回り関数）

R = 0.106832 × 1.00665 x1 × 1.00052 x2 × 0.999971x3
× 0.992087 x4 × 0.885209 D1 × 0.930517 D2 × 1.083311D3【モデル利回り】

上記利回り関数に各要因の数値を代入すれば、粗利回りが求められる。

①神戸市内、築年数５年、延面積５００㎡、価格１億円、駅徒歩５分、共同住宅

R = 0.106832 × 1.006655 × 1.00052 500 × 0.99997110000
× 0.992087 5 × 0.885209 0 × 0.9305171 × 1.0833110= 0.095761≒ 9.58%②阪神間、築年数５年、延面積５００㎡、価格１億円、駅徒歩５分、共同住宅

R = 0.106832 × 1.00665 5 × 1.00052 500 × 0.999971 10000
× 0.992087 5 × 0.885209 1 × 0.930517 0 × 1.083311 0= 0.091099≒ 9.11 %【分析結果の解説】

今回の分析モデルでは、上記の通り、①築年数、②延面積、③元本価格、④徒歩分、⑤阪神間ダミー、⑥神戸・大阪市ダミー、⑦非住宅用途ダミーの７つを独立変数（利回り決定要因）として採用したが、それぞれが利回りに与える影響は、次のような結果となった。

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■不動産鑑定士堀田勝己の WEB SITE ■http://www.kanteishi.net/①築年数
１年古くなるごとに、粗利回りは約 1.00665 倍になる（プラス要因）②延面積１㎡広くなるごとに、粗利回りは約 1.00052 倍になる（プラス要因）③元本価格
１万円高くなるごとに、粗利回りは約 0.999971 倍になる（マイナス要因）④徒歩分
１分遠くなるごとに、粗利回りは約 0.992087 倍になる（同上）⑤阪神間ダミー
阪神間は、粗利回りが他地域の約 0.885209 倍である（同上）⑥神戸・大阪市ダミー
両市では、粗利回りが他地域の約 0.930517 倍である（同上）⑦非住宅用途ダミー
店舗・事務所等用途は、住宅用途に比べ粗利回りが 1.083311 倍である（プラス要因）
本件モデルは決定係数が約 0.705、自由度調整済決定係数が約 0.679 と、一定の説明力は有するものの、万全ではない。また、神戸市・大阪市については、サンプル数が多くなかったこともあって、有意性にやや疑問符が付くと言えるかもしれない。
利回りの大小は、そのままリスクの大小を示すことから、通常リスキーと認められる要因は、利回りに対して正の効果（利回りを高める）を持つはずである。概ねこの常識に沿った結果が出たものの、唯一、④徒歩分（駅距離）に関してのみ、逆の結果（駅から遠くなるほど利回りは低くなる）となった。
これに関して推測すると、次のようなことが考えられる。
今回モデルの構築段階で、当初はバス便地域に所在する物件については、バス乗車時間を徒歩分に換算して接近性指標とすることを試みたが、それでは統計的有意性が認められなかった。次に、バス便地域ダミーを投入してみたところ、やはり統計的有意性は認められなかった。
これらを受け、バス乗車時間は無視し、バス停からの徒歩分を駅徒歩分と同列に扱うこととしたところ、上記のように有意な結果となった。
これをどう解釈すべきか。
今回採用したバス便地域のサンプルが、たまたま安定的な賃料水準に設定されていて、利回りの低いものが多かった。従って、母集団を正しく表しているとは言えないと考えるべきなのだろうか。

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それとも、郊外部はそもそも収益物件の数が少なく、しかも賃借人の回転は遅いので、比較的収支も安定していて、需給バランスもよいといったことが考えられるのだろうか。
需給の安定性という意味では、非住宅用途が住宅用途より景気変動の影響を受けやす
く、賃料の下げ圧力も強く働くので、投資対象としてはリスキーであり、その分利回りも高くなると考えることができることとと、同根と言えるかもしれない。
しかし、今回の結果だけでは確定的なことは言えない。別の機会に、サンプル数を増やして分析すべきであろう。
なお、今回分析では地域による利回りの違いが大きく出ているが、これは、現下の短期的な市場動向を映し出しているものであって、これをそのまま土地残余法等の超長期投資の場合の利回りに準用できない点には、くれぐれも注意されたい。

４．結語

近年、不動産をめぐっては、収益還元法がなければ夜も日も明けぬ勢いであるようだが、成長神話が途絶えたいわば「夢の跡」において、需要者側つまり投資家側がマーケットをリードする時代に移ったということである。しかしながら、これが普遍的な状況なのではないし、収益還元法だけが唯一正しい手法だというわけではない。収益還元万能主義のような論調が世間に根強いことは、むしろ危険であることを認識すべきかもしれない。
利回りを変えれば簡単に価格が変わる。しかも、その利回りがよくわからない。
利回りに影響を与える要因が把握でき、なおかつ各要因がそれぞれプラスに働くのか、マイナスに働くのかまで掴むことができたとしても、定性的な分析に留まっていては、各要因の限界１単位が利回りに与える効果を数値として測定することはできない。
「管理の困難性＋１％、非流動性＋１％・・・」などと、もっともらしく積み上げて割引率を決定するようないわば自己満足よりも、たとえ「粗利回りでざっくり」算定するとしても、それが豊富なデータに裏打ちされているのならば、よほど説明責任を果たしていると言える。
また、一般に不動産鑑定士の間には、成約事例絶対主義のようなものがあり、募集事例では役に立たないと考えられがちであるが、利回り形成要因の限界評価を行う上では、いずれを採用しようが大差はないと言える。
もちろん、成約事例のしかも割引率データを収集できれば一番良いのだが、既に述べたように、現実問題としてそれは非常に困難である。必要経費等の不明部分を想定数値で埋めてデータを作り上げるようなことは、慎むべきである。
なお、収集したデータを用いる際に大切なことは、「投資期間」に関する認識と、「事前と事後」の明確な区分である。これらを正しく認識しないでデータを眺めてしまうと、まるで違うもの同士を比べて、利回りが高い、低いなどと、トンチンカンな議論をすること- 11 Copyright©HOTTA,Katsumi 2005

■不動産鑑定士堀田勝己の WEB SITE ■http://www.kanteishi.net/になる。
今回の調査対象データは、比較的短期の投資を前提とした収益物件の取引利回り（粗利回りベースの還元利回り）なので、直接評価に応用できるようなものではない点は、再度強調しておきたい。
以上【付記】
本調査において「粗利回り」を対象としていることに対し、それが一番望ましい方法なのか？という質問を受けた。
鑑定評価で通常扱う利回りは、直接還元法であれば純収益利回り（ＮＯＩ利回り）であり、ＤＣＦ法であれば割引率（＝投資における期待利回り、総合収益率）の設定が必要となることは、説明の必要すらないことだろう。
本文中にも書いているが、純収益利回りデータを収集しようと思えば、対象物件の収益項目だけでなく、経費項目に関するデータが必要となる。割引率データを収集しようと思えば、購入してから売却するまでのすべてのキャッシュの出入りが把握できない限り、当該投資における内部収益率（＝割引率）の計算はできない。現在の日本において、そんなデータがいったいどれだけ集められるのだろうか。
３つや４つの事例を見て、普遍的な答えが出せるわけではないし、不明な経費項目に「想定数値」を設定して分析を行うようなことは、恣意的な数値操作と言われても仕方がないであろう。
例えば取引事例比較法で、たった５つ程度の事例を採用して比準価格を導き出しているのも、その裏に採用されなかった膨大な事例（当然、玉石混淆だろう）や、売買希望価格等の裏付けデータがあるから説得力を持つのであって、収益還元法の利回りに関しても、まったく同じことが言える。
最近、収益物件の利回りを考察する際に、「ＲＥＩＴのキャップレートが何％くらいだから」ということを金科玉条のごとく語る人が少なくないが、ＲＥＩＴといういわば特殊なしくみに組み込まれた数物件だけを見て、一体何が分かるのか？と言いたい。
できるだけ多くのサンプルを集め、何も手を加えないで「数字そのものから返答を聞き出す」ことによってのみ、市場の全体像を把握することが可能である。そのような統計学的常識を貫くためには、市場に提示されている粗利回りを分析対象とすること以上にベターな方法はないと考えている。少なくとも現段階では。

（堀田鑑定工学研究所）
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