日本不動産学会学術講演会論文集35号 論文番号2019-2

中古・賃貸マンションの資本コスト(表面利回り)の経年・規模分析
Analysis of the impact of age and house scale on house user cost (surface yield)○Nihon University/TAS Ltd, Ryou Ikuta○日本大学大学院経済学研究科/株式会社タス生田遼羽

Nihon University, Yoshihisa Asada

日本大学経済学部

浅田義久

Abstract
In this study, we tried to calculate the user cost (surface yield) of second-hand apartment for sale to which
hedonic approach is applied. The calculation method is by using the data of the real estate information siteand subtracting the vacancies loss and other incidental expenses besides the rent from the 12 months rent of
the property and dividing it by the sales price. Furthermore, we create proxy indicators of tenure choiceincentives by presenting changes in rate of return with age.
Key words： user cost, second-hand apartment buildings, age, house size
資本コスト、中古・賃貸マンション、築年数、住宅規模
1.

はじめに要因によって決まってくるということでもある。

「住宅すごろく」という言葉がある。理想のラ本稿は、後述の山崎・浅田(1998)のモデルを用イフサイクルを前提として、「貸家→持ち家マンいて、築年数、住宅規模が資本コストにどのようション→持ち家一戸建て」といった住宅の住み替に影響し、それを通じて人々のテニュアチョイスえをすごろくに当てはめたものである。しかし、を変えることを実際の取引データをもとに実証分

日本でこのような居住スタイルが理想とされたの析することを目的としている。

は 1970 年代頃までで、現代では「住宅すごろ具体的には、所有している分譲用マンションをく」の"アガリ”が多様化し、今後の少子高齢化社賃貸した場合、あるいは賃貸している分譲用マン会では一層の変化が予想される。

ションを中古市場で売却した場合の資本コスト

実際に、日本では新設された全住宅に対する貸（表面利回り）を計測する。この資本コストは、家の比率は、直近 5 年間で約 8%増えており、住所有マンションを、居住形式を変える際に、中古宅供給全体に対する貸家の比率は徐々に増加して住宅市場で売買するか、賃貸住宅市場で貸し出すいる（国土交通省『住宅着工統計』）。しかし、スかを検討する指標となる。なんらかの要因で資本トックでは全住宅に対する貸家の比率は、この 20コストが変化し、それによって転居や住み替えが年間は約 40%の水準を保ち続けている。

困難になっている可能性がある。

このように、持ち家需要と貸家需要は、短期的

ここでは、第 1 に築年数と資本コストの関係をな変化はみられるものの、長期的にはあまり変わ考える。築年数によって持ち家と貸家の資本コスっていない。フローの新設住宅着工は変化してトが変化すると、テニュアチョイスも変わってくも、ストックの住宅を持ち家で持つか貸家にするると考えられるからである。

かというテニュアチョイスは、短期的要因以外の第 2 に住宅規模と資本コストの関係を考える。

1

日本不動産学会学術講演会論文集35号 論文番号2019-2

山崎・浅田(1998)で指摘されているが、規模にることが確認された。

よって持ち家と貸家の資本コストが異なれば、テニュアチョイスに影響を及ぼす。
このように、本稿は資本コストが築年数や住宅規模によってどのように変化するかを実際の取引データを用いて分析したものである。

住宅資本コストの定義と算出方法

3.

(1) 住宅資本コストの定義
本稿では、重回帰分析を用いて、中古マンションの物件ごとの資本コストを算出する1。
住宅の資本コストは市場均衡では下式(1)のよう

2.

先行研究に考えられる。

持ち家・貸家の選択に関する先行研究として、𝑈𝑐 = (𝑖 + 𝛿 − 𝜋 + 𝛽) =山崎・浅田(1998)、山崎(1999)があげられる。これ

𝑅𝑟𝑃𝑟

(1)

らの研究では、持ち家・貸家選択について、住宅

ここで､Uc は住宅の資本コスト､i は利子率､δはに投資するコストである資本コストと住宅規模の償却率、πは住宅価格の上昇率、βはリスクプレ関係を、理論的、計量的検討を行っている。

ミアムを示す。また、ここでは税の要因を考慮し分析では、持ち家と貸家それぞれの資本コストない単純化したモデルであるが、i は保有に要すについて、住宅規模 60 ㎡という閾値区別して推る費用とすれば、これに税等を入れたと考えるこ計した。その結果、住宅規模の小さい 60 ㎡未満とができる2。

では貸家が、住宅規模の大きい 60 ㎡以上では持一般的には、住宅産業で用いられる表面利回りち家のほうが資本コストは低くなった。その差異は下式(2)のように計算され、上記の資本コストとによって住宅規模によるテニュアチョイスが決ま等しくなる。

るとしている。ただし､当時のデータ制約から持𝑆𝑌 =ち家として供給された住宅と貸家として供給され𝑅𝑒𝑛𝑡 × 12
𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒

(2)

た異なった質の住宅が混在しているという問題点

ここで、𝑆𝑌とは表面利回り。𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒は売買価がある。本稿では分譲された同じような質の住宅格。𝑅𝑒𝑛𝑡は 1 月分の賃貸価格を示す。1 年(12 かで分析を行い、この問題点を解消している。

月)分の家賃収入を売買価格で割ることで、当該物住宅の住み替えについての先行研究として小件の 1 年間の利回りを算出する。(1)式と(2)式から

林・行武(2008)があげられる。この研究では、平分かるように、均衡では住宅の資本コストが表面成 5、10、15 年の『住宅需要実態調査』の個票デ利回りとなる。以下では、(1)式の資本コストを分ータを用いて、バブル崩壊以降の東京圏における析対象としていく。

住み替え行動を実証的に分析した。ここでは、住この資本コストを算出するにあたり分譲用マンみ替え選択、所有選択、居住地選択という 3 つのションのうち、売りに出された物件(以下、持ち選択の同時性を考慮した居住選択行動を、条件付家)と、賃貸として貸し出された物件(以下、貸家)

きロジットモデルと Mixed Logit モデルを用いてを区別する必要がある。

分析した。結果として、経済と社会環境の変化に(1)式のように資本コストを持ち家と貸家で推計応じて、住み替え確率は変化するものの、「住宅するためには次のようなデータ上の制約が存在すすごろく」の住み替えフローは依然として存在する。

1 資本コストの理論的分析は山崎(1999)によっている。

(1987)、石川(2001)を参考にしている。

2 資本コストに税制度がどのように影響するかは岩田ほか

2日本不動産学会学術講演会論文集35号 論文番号2019-2

ステップ１ 理論モデル推計
持ち家データごとに仮想的な売買価格を算出する。
理論賃料や理論価格、仮想賃料、仮想価

貸家データ

格の推定にあたって、両対数モデルを用い推計推計ている。方対数や、実数でも推計したが、賃貸価格モデル

価格モデル
𝑃 = 𝛽0 + 𝛽1 1 ++ 𝛽𝑘 𝑘 +決定係数や各説明変数の有意性を鑑みて、

𝑅 = 𝜋0 + 𝜋1 1 ++ 𝜋𝑘 𝑘 + 𝜈

理論価格両辺対数モデルを採用した。そのため、各理論賃料係数は弾力性を示すものになる。
また、本来、各消費者の行動分析をする

ステップ2
仮想値の推定
データ挿入

持ち家データ

データ挿入

貸家データ

ためにはマッチング法などを用いることが望ましいが、本稿は Fact finding を目的として、簡単に回帰分析で行ったが、今後は消推定

仮想賃料

推定

仮想価格

費者行動の分析も行いたい。
以上から、持ち家の資本コスト、貸家の資本コストはそれぞれ次のようになる。

図 1 仮想賃料・仮想価格推定フロー
まず、持ち家の資本コストを推計するためには、分子の賃貸価格のデータが存在しない。次に、貸家の資本コストを推計するためには、分母の売買価格のデータが存在しない。これらの制約

𝑅𝑅𝑠𝑎𝑙𝑒 =̃ × 12𝑉𝑅𝑅𝑒𝑛𝑡
𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒

(3)

𝑅𝑒𝑛𝑡 × 12̃
𝑉𝑅𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒(4)

𝑅𝑅𝑟𝑒𝑛𝑡 =がある中で、資本コストを計算するためには、仮̃(3)式の𝑅𝑅𝑠𝑎𝑙𝑒 は持ち家の資本コスト。𝑉𝑅𝑅𝑒𝑛𝑡

想的な賃貸価格および売買価格を推計する必要がは仮想賃料を示す。(4)式の𝑅𝑅𝑟𝑒𝑛𝑡 は貸家の資本コ
̃ は仮想価格を示す。
スト。𝑉𝑅𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒ある。
そこで、本稿では仮想的な賃貸価格(以下、仮想賃料)と仮想的な売買価格(以下、仮想価格)を推定(2) 仮想賃料するため、図 1 のように 2 段階で推定を行った。

持ち家の資本コストを算出する際に必要な̃ （仮想賃料）について考える。
𝑉𝑅𝑅𝑒𝑛𝑡

まず、仮想賃料については、実際の貸家データをもとに、理論的な賃貸価格(以下、理論賃料)をまず、実際の貸家データから、いくつかの住宅推定するための賃貸価格関数を最小二乗法によっ属性を説明変数とする理論賃料について、以下のて推定する3。次に、そのモデルに実際の持ち家のような賃貸価格関数を考える。

データをあてはめて、物件ごとに仮想賃料を算出する。
仮想価格も同様に、実際の持ち家データをもとに、理論的な売買価格(以下、理論価格)を推定す

𝑙𝑛𝑅𝑒𝑛𝑡𝑖 = 𝜋0𝑖 + ∑ 𝜋1𝑖 𝑙𝑛𝑋𝑖 + ∑ 𝜋2𝑒 𝑆𝐷𝑒 + ∑ 𝜋3𝑘 𝐿𝐷𝑘𝑖𝑒𝑘(5)+ ∑ 𝜋4𝑡 𝑇𝐷𝑡 + 𝜈𝑖𝑡

るための売買価格関数を最小二乗法によって推定

被説明変数𝑙𝑛𝑅𝑒𝑛𝑡𝑖 は、賃貸市場で募集されたし、そこに実際の貸家データを当てはめて、物件物件の、管理費や共益費、敷金などを省いた、13 ここで推定した賃貸価格関数、売買価格関数はヘドニッ誘導型として推定したと考えている。

クアプローチの援用であるが、ここでは市場の価格関数を3

日本不動産学会学術講演会論文集35号 論文番号2019-2月分の賃貸価格の対数値である。ここで、𝜋0 は定𝑙𝑛𝑉𝑅𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑖 = 𝛽0𝑖 + ∑ 𝛽1𝑖 𝑙𝑛𝑋𝑖 + ∑ 𝛽2𝑒 𝑆𝐷𝑒数項。𝑋𝑖 は各物件がもつ観測可能な属性。𝑆𝐷𝑒 は𝑖𝑒(8)物件の最寄り駅の駅ダミー群。𝐿𝐷𝑘 は各物件が所+ ∑ 𝛽3𝑘 𝐿𝐷𝑘 + ∑ 𝛽4𝑡 𝑇𝐷𝑡

属する市区町村ダミー群。𝑇𝐷𝑇 は物件が募集され𝑘た時点の月単位のダミー。𝜈𝑖 は誤差項である。

𝑡係数は(7)式で推定した理論値を使用する。

次に、この(5)式に実際の持ち家のデータを代入して持ち家の(6)式の仮想賃料を算出する。

本稿では、不動産情報掲載会社である「アット𝑙𝑛𝑉𝑅𝑅𝑒𝑛𝑡𝑖 = 𝜋0𝑖 + ∑ 𝜋1𝑖 𝑙𝑛𝑋𝑖 + ∑ 𝜋2𝑒 𝑆𝐷𝑒𝑖𝑒(6)+ ∑ 𝜋3𝑘 𝐿𝐷𝑘 + ∑ 𝜋4𝑡 𝑇𝐷𝑡𝑘

データの概要4.

ホーム株式会社」の居住用賃貸住宅データ(以下、貸家データ)および居住用分譲住宅データ(以下、持ち家データ)を用いる。ここでは、サンプルサイ𝑡

係数は(5)式で推定した理論値を使用する。

ズも大きく、ロバストな推定が行える東京 23 区

また、(5)式の賃貸価格関数は従来から用いられ内の中古マンションの物件と、中古マンションとているヘドニックアプローチであるが、持ち家として売買されたことがあるマンションの賃貸マン貸家の代替性を考慮しておらず、持ち家仮想家賃ションを対象として、賃貸価格関数と売買価格関(帰属家賃)が上昇した場合、貸家の需要を減少さ数を推定して、資本コストを導出推定する。このせるといった効果が反映されていない。これは、ように、賃貸住宅を分譲マンションとして販売さ賃貸の場合も同じであるが、今回は資本コストを誘れた住宅に限ることで、質が異なると考えられる導型から導出しているが、今後は構造分析も行いた貸家着工の物件を排除している。前述のように、い。

山崎・浅田(1998)で用いられている貸家データは賃貸市場に出てきた物件を対象としているので、(3) 仮想価格

貸家住宅として着工された物件も含まれている

次に、貸家の資本コストの算出に必要になる
̃ （仮想価格）は下記のように導出する。
𝑉𝑅𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒が、本稿ではこれを除外したことで、サンプリン

まず、仮想賃料の場合と同様に、理論価格につ対象期間は、2012 年 1 月から 2019 年 3 月末日

いて以下のような売買価格関数を考える。

で、その期間に募集掲載された物件を使用する。
また、アットホームデータには、推定に使用す𝑙𝑛𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑖 = 𝛽0𝑖 + ∑ 𝛽1𝑖 𝑙𝑛𝑋𝑖 + ∑ 𝛽2𝑒 𝑆𝐷𝑒 + ∑ 𝛽3𝑘 𝐿𝐷𝑘𝑖𝑒

グバイアスがかなり減少したと考えられる。

𝑘(7)+ ∑ 𝛽4𝑡 𝑇𝐷𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

被説明変数𝑙𝑛𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒は、中古市場で売買用に募る登録物件だけでも約 245 万件のデータがあり、住宅の属性情報も数多く掲載されているため、精度の高い分析を行うには十分なデータセットである。

集された各物件の募集価格の対数値であり、𝛽0 は定数項。𝑋𝑖 は各物件がもつ観測可能な属性。𝑆𝐷𝑒(1) 使用する変数は物件の最寄り駅の駅ダミー群。𝐿𝐷𝑘 は各物件が本稿では、仮想賃料と仮想価格を算出するにあ所属する市区町村ダミー群。𝑇𝐷𝑇 は物件が募集さたって、貸家データと持ち家データから、理論賃れた時点のダミー。𝜀𝑖 は誤差項である。

料と理論価格を最小二乗法で推定している。図 1

仮想賃料と同様に、仮想価格は(8)式となる。のように、仮想賃料、仮想価格を導出する際には同じ説明変数を用いる必要があるため、推定する

4

日本不動産学会学術講演会論文集35号 論文番号2019-2

被説明変数

変数名

概要

単位

ln賃貸価格

共益費や管理費、敷金などは省いた1月分の賃貸価格-

ln売買価格住宅が募集された時の分譲価格

-

ln築年数

募集掲載時点の築年数
最寄り駅までバスを使用する場合1、そうでなければ0をとるダミー
変数
物件の所在階を総階数で除算したもの

-

バスダミー
ln所在階比率(0,1)-

ln最寄り駅までの時間

物件が属する棟の総階数
最寄り駅から、CBD（東京駅・大手町駅・品川駅・渋谷駅・新宿駅・池袋駅)までで最短の時間
最寄り駅から物件までの総所要時間

ln専有面積物件の専有面積-ln総階数
ln中心業務地区からの時間-

説明変数 <階層ダミー>
5～10階ダミー
10～20階ダミー
20階超ダミー

物件が地上5階以上10階未満の棟に属していれば1、それ以外は0を取るダミー変数
物件が地上10階以上20階以下の棟に属していれば1、それ以外は0を取るダミー変数
物件が地上20階超の棟に属していれば1、それ以外は0を取るダミー変数(0,1)

つ物件がどれだけ該当しているかの割合を示す。
築年数の平均値は貸家より持ち家のほうがやや大きくなっている。バスダミーは両データともに非常に低く、東京 23 区内ではほとんどの中古マンション物件が最寄
り駅から徒歩圏内に所在している(0,1)<建物構造ダミー>
RC造ダミー

物件がRC造であれば1、それ以外は0を取るダミー変数(0,1)

SRC造ダミー物件がSRC造であれば1、それ以外は0を取るダミー変数

(0,1)

SD

駅ダミー群

e番目の該当駅なら1、それ以外は0をとるダミー変数

(0,1)

LD

市区町村ダミー群

k番目の該当市区町村なら1、それ以外は0をとるダミー変数

(0,1)

TD

時点ダミー群t番目の該当時点なら1、それ以外は0をとる月単位のダミー変数(0,1)

表 1 賃貸価格および売買価格推定 使用変数
説明変数も同一である。

対してそのダミー変数の属性を持ことがわかる。また、専有面積は、山崎・浅田(1998)で分析されたように、貸家は平均値が 30.7 ㎡、持ち家が 52.6 ㎡と顕著な違いがみられる。
そのほかの変数については、両物件データで同様な分布になっている。

表 1 のように説明変数には、住宅の構造的特性として、築年数や所在階比率、専有面積、階層ダ推計結果

5.

ミー、建物構造ダミー、住宅の環境的特性とし賃貸価格と売買価格の推定結果が表 3 である。て、バスダミーや中心業務地区までの時間、最寄

ここでは、駅ダミー群・市区町村ダミー群・時り駅までの時間、駅ダミー、市区町村ダミーなど

点ダミー群の記載は省略した。また、階層ダミーの住宅の構造と環境をコントロールする変数を採は 1~4 階建の棟に属する物件をベースとして、建用した。

物構造ダミーは鉄骨造の物件をベースとして推計(2) 記述統計量

変数名

推定に使用した変数の記述統計量
は表 2 の通りである。

平均値【被説明変数】

標準偏差 最小値 最大値
賃貸価格(円)

94169.200 36344.030

平均値

標準偏差 最小値 最大値
分譲価格(万円)

10001

2000003373.635

2678.717

500

69800

50

【説明変数】
築年数

20.80011.7281.083

50

24.57712.759

1.083

バスダミー

0.002

0.040

010.0150.123

01

所在階比率0.555

0.259

0.02

1.00

0.550

0.269

0.03

1.00

総階数

9.015

4.378

250

9.940

6.841

250

中心業務地区までの時間

15.3787.078

045

17.301

7.903

045

最寄り駅までの時間

6.266

3.669

0.025

39

7.356

4.337

132のサンプルサイズは 1,746,703、売買

専有面積30.73415.834

8.04

166.4

52.61524.915

5

199.62価格の推定に使用したデータのサン5~10階ダミー

0.444

0.497

01

0.467

0.499

0

1

10~20階ダミー

0.418

0.493

01

0.379

0.485

01

20階超ダミー

0.015

0.122

01

0.053

0.225

01

また、ここでは両データともに外れ値の処理を行っている。4
賃貸価格の推定に使用したデータ

プルサイズは 708,067 であり、統計<階層ダミー>的に信頼できる推定量を得るために<建物構造ダミー>
RC造

0.668

0.471

010.607

0.488

01

は十分なデータ数である。また、各

SRC造

0.322

0.467

010.384

0.486

01

サンプルサイズ

ダミー変数の平均値は、全データに4 一般的に想定が難しい値および相対度数が 1%を下回る値

1,746,703

708,067

表 2 記述統計量を外れ値として処理した。

5日本不動産学会学術講演会論文集35号 論文番号2019-2

賃貸価格
係数

t値

売買価格
係数

ように、階層ダミーや、建物構造ダミーでt値

ln築年数-0.103-705.51***-0.270-579.11***

バスダミー-0.118-46.34***-0.135-61.18***ln所在階比率0.035

109.56***0.078

98.22***

ln総階数

0.028

72.21***

0.027

23.71***

ln中心業務地区からの時間-0.193-26.42***-0.006-3.97***

ln最寄り駅までの時間-0.033-234.07***-0.048-130.62***ln専有面積0.723

3587.58***

1.011

1862.05***は推定結果が異なっている。なお、𝐹値 =12431.89、𝑝値 = 0.0000 であるので、賃貸価格関数と同様に売買価格関数の有意性も高い。

<階層ダミー×所在階比率>
5~10階ダミー×ln所在階比率-0.002-5.87***

0.009

8.63***

11~20階ダミー×ln所在階比率-0.002-4.39***

0.016

12.72***

20階超ダミー×ln所在階比率-0.056-81.52***0.018

10.92***

両関数の決定係数は、賃貸価格関数がRC造ダミー

0.009

9.27***

0.088

33.30***

0.92、売買価格関数が 0.93 と精度が高い推SRC造ダミー

0.002

2.56**

0.079

29.64***

9.866

438.56***5.045

539.04***(3)推定結果の考察<建物構造ダミー>定数項
サンプルサイズ1,746,703

708,067

決定係数0.921064

0.928448

定結果となっている。ただ、これは駅ダミー変数群が 434 個、時点ダミー変数群が 86個あることなど、単に説明変数の数が大量*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1にあるため決定係数も非常に高い値になっ

表 3 賃貸価格および売買価格の推定結果ていることは注意したい。

を行った。

係数をみると、両モデルとも専有面積の値が大きくなった。

(1) 賃貸価格の推定結果次に、中心業務地区からの距離の係数をみてみ

表 3 の賃貸価格の推計結果をみると、築年数やると、賃貸価格関数では-0.19 で 2 番目に大きい値

バスダミー、中心業務地区までの時間、最寄り駅になり、分譲価格関数では-0.006 と絶対値で最もまでの時間は予想通りに、負で有意な値となっ小さい値となった。貸家の消費者は、住宅を持ちた。また、所在階比率や総階数、専有面積、20 階家として保有しないかわりに、中心業務地区に近超ダミー、RC 造ダミー、SRC 造ダミーも正で有いところに住むことを選択しているため、モデル意な値となった。

間でこのような違いがみられると考えられる。

しかし、正の符号を予想される 5~20 階ダミー

なお、6.節、7.節で行う築年数別資本コスト、規は負で有意な値になった。これは、賃貸住宅を需模別資本コストの分析はこの推定結果を用いるた要する層では、景観の良さや高い防犯性などの便め、不均一分散の検定を行ったが、不均一分散は益より、エントランスまでの移動費用などのコスみられなかった。

トが上回っているという解釈ができる。建物構造
ダミーでも売買価格の推定結果を異なっている

6.

築年数別資本コスト

が、これも賃貸住宅と持ち家住宅の需要者層の効

前節で理論賃料と理論価格が推定されたので、用関数の違いを反映すると考えられ、検討が必要

図 1 に従って仮想賃料と仮想価格を算出した。そである。また、𝐹値 = 35282.21、𝑝値 = 0.0000 のしてこれらを(3)式と(4)式に代入して、”持ち家をためこのモデルの有意性は非常に高いものとなっ

賃貸した場合の資本コスト”と”貸家を売った時のている。

資本コスト”を算出した。これを築年数別に平均をとり、グラフ化したものが図 2 である。

(2) 売買価格の推定結果

持ち家の資本コストは、築 1~20 年まで 5%以下

表 3 の売買価格の推定結果をみると、賃貸価格の水準を保っているが、築 20 年を超えると急激の推定結果と概ね同様の結果がみられる。前述のに 7%近くまで上昇し、その後は 6%を軸に増減を6

日本不動産学会学術講演会論文集35号 論文番号2019-2

われている。今回の推定で資本コストが8.0%
7.5%

急激に上がった時期は、2 回目の修繕タ7.0%

イミングとおよそ合っている。これも、6.5%

よく言われていることであるが、マンシ

6.0%

ョンが購入されやすいように修繕積立金5.5%5.0%を低く設定することが多く、修繕積立金4.5%が十分に貯まらず、2 回目の修繕時に資4.0%金不足に陥り、物件の質が維持できない3.5%状態に陥っている可能性がある。当初

3.0%
1357

9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39

売買物件

は、賃貸価格は変わらないが、徐々に家築年数

賃貸物件賃が低下し、資本コストが上昇している
図 2 築年数別資本コストのはこの影響があると考えられる。今後繰り返している。貸家も同じように築 20 年を超は、この要因分析を行いたい。

えると資本コストが急激に上昇している。
「築年数が 20 年を超えると急激に資本コスト

規模別資本コスト7.

が高くなる」ということは、20 年を超えても、家次に、山崎・浅田(1998)で検討された住宅規模賃はそれほど下がらないのに対して、分譲価格はと資本コストの関係をみていく5。規模別の資本コ急速に低下することを意味している。その結果とストをみていくためには(1)式を規模に焦点をあてして、20 年を超えた中古マンションは市場に出て(8)式に変換する。まず、(1)式において、𝑅𝑟を左こないことになる。記述統計量では中古マンショ辺に取ると𝑅𝑟 = 𝛼 + (𝑖 + 𝛿 − 𝜋 + 𝛽)𝑃𝑟となる。

ンの平均築年は 20.8 年なのに対して、賃貸マンシ

ここで、𝛼は固定費用、(𝑖 + 𝛿 − 𝜋 + 𝛽)は住宅規

ョンの平均築年は 24.6 年になっているのもその結模によって変化する限界資本コスト、𝑝𝑝 は単位面果と考えられる。

積あたり分譲価格、h は専有面積である6。さら原因としては、第 1 に建替の可能性に関する不確実性が考えられる。マンションに入居当に、𝑃𝑟 = 𝑝𝑝 × ℎより(8)式が導出される。

持ち家

初はマンション内での持ち家比率が高く建替も可能と考えていたが､建替が困難である
ことが明らかになってくると中古住宅の資産価値（売買価格）が低下する可能性がある。これが、築年 20 年を過ぎて資本コストを上昇させている。その結果、日本の中古マンション市場の売買が少なくなっている可能性がある。
第 2 に、建物の大規模修繕の問題も考えt値

推定値

貸家t値

推定値

全体

全体

売買価格(𝑃𝑝 )24.66377

328.42

売買価格(𝑃𝑝 )29.51451

1645.03

固定費( 𝛼 )51891.68

254.5

固定費( 𝛼 )33622.92

1048.14

決定係数
サンプルサイズ0.8064決定係数

635,432

サンプルサイズ

60㎡未満

0.8357
1,746,703

60㎡未満

売買価格(𝑃𝑝 )24.86788

315.43

売買価格(𝑃𝑝 )29.61888

1529.13

固定費( 𝛼 )48143.75

270.58

固定費( 𝛼 )32807.3

1017.04

決定係数0.7917

決定係数0.8174

サンプルサイズ436,359

サンプルサイズ1,611,619

60㎡以上

60㎡以上

売買価格(𝑃𝑝 )16.8540695.31

売買価格(𝑃𝑝 )17.66504307.5

固定費( 𝛼 )88541.64

133.75固定費( 𝛼 )87757.4

386.77

決定係数0.6554

決定係数0.5346

サンプルサイズ

199,073

サンプルサイズ

135,084

られる。一般的な修繕の周期は約 12 年とい5 理論的背景と実証分析の詳細に関しては、山崎・浅田（1998）を参照
6 ここでは、i やδが限界費用となっているが、これらの資表 4 持ち家と貸家の資本コスト推計結果本コストのうち規模によって変化しないコストは全てαになっている。

7

日本不動産学会学術講演会論文集35号 論文番号2019-2(8)

𝑅𝑟 = 𝛼 + (𝑖 + 𝛿 − 𝜋 + 𝛽)𝑝𝑝 × ℎ

仮想価格を推定することで、各物件の理論的な資本コストを算出した。

持ち家については、算出した仮想賃料に実測売試算した資本コストを利用して、まず築年数と買価格を回帰させ、貸家は実測賃料に仮想価格をの関係を検討した。その結果、築年数 20 年ほど回帰させた。その推計結果は表 4 である。

で資本コストを急上昇することが分かった。要因

推計結果から、売買価格のパラメータである限として、建替の可能性や、修繕積み立ての問題が界資本コスト(𝑖 + 𝛿 − 𝜋 + 𝛽)は貸家のほうが大き考えられるが、今後はこの原因を理論的、実証的く、固定費用αは持ち家のほうが大きいことがわに検討する必要がある。

かる。また、60 ㎡未満のモデルは全体モデルと同次に、住宅の規模別にも資本コストの違いを検様な傾向がみられるが、60 ㎡以上のモデルでは、討した。その結果、小規模では貸家の資本コスト固定費の差が小さくなっている。

が小さく、規模が大きくなると持ち家の資本コス

次に、(8)式に従って、表 5 で導出された推定値

トが大きくなることが分かった。に、平均的な単位面積あたり売買価格𝑝𝑝 (64.1 万円

この二つにより、住宅の買替えや転居が阻害さ/㎡)を代入し、住宅規模別の持ち家資本コストとれている可能性があることが示唆される。今後

貸家資本コストを算出した。これを規模別にプロは、人々のモビリティを高めるためにどのようなットしたものが図 3 である。この結果から、住宅政策が必要かも検討していきたい。

規模が 24 ㎡を超えるまでは貸家の資本コストの方が低いので、貸家として住宅を運用した方がよ

また、マッチング法などで消費者のテニュアチ
ョイスを直接的にも分析していきたい。

く、それ以上の規模であれば持ち家として消費した方が良いと考えられる。

今回の分析では、分譲用に建築されたマンションについてのみ分析を行ったが、人々の住み替え

本稿で用いたデータから分かった分譲マンショを検討するためには、賃貸用に建築された物件ンとして販売された物件でも賃貸市場に出ている（貸家着工物件）や戸建て物件の資本コストにつ物件が中古販売市場で出されている物件より小規いての同様の分析を行っていきたい。

模であることと整合的である。

■参考文献
1) 石川達哉（2001）「税制の変遷と持家および貸家の資本コス

17.0%
16.0%
資 15.0%本 14.0%コ 13.0%ス 12.0%
ト
11.0%
10.0%
9.0%
8.0%

トの長期的推移」『住宅土地経済』（財）日本住宅総合センタ
ー，第 42 号，pp.28-48.
2) 岩田一政・鈴木郁夫・吉田あつし(1987）「住宅投資の資本コストと税制」『住宅分析』第107号，経済企画庁経済研究所..
3) 小林庸平・行武憲史(2008)「東京圏における 1990 年代以降
10 14 18 22 26 30 34 38 42 46 50 54 58 62 66 70

持家資本コスト面積(㎡)
貸家資本コスト

図 3 規模別賃貸価格
8.

おわりに
本稿では、分譲マンションとして供給された実際の売買住宅と賃貸住宅データから仮想賃料及びの住み替え行動－「住宅需要実態調査」を用いた Mixed Logit
分析－」『一橋大学機関リポジトリ HERMES-IR』No.248
4) 瀬古美喜(1994)「東京圏における住み替えと居住形態の選択」『住宅土地経済』1994 年冬季号 pp32-39

5)山崎福寿・浅田義久(1998)「持家・貸家選択と住宅の規模」『住宅土地経済』1998 年秋季号 pp8-15
6)山崎福寿（1999）「持ち家・借家選択と住宅の規模」『土地と住宅市場の経済分析』第１章，東京大学出版会

8