日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-5

首都圏郊外における世帯数の減少地域の特性要因分析
Factor Analysis of Areas with Decreasing Households
in the Suburbs of the Tokyo Metropolitan〇Kanazawa University

Mieko Fujisawa〇金沢大学 藤澤美恵子

This study conducted a panel analysis focusing on the rate of change in the number of households based on
housing demand in Kanazawa-ku, Yokohama, located in the suburbs of Tokyo, which has experienced aprogressive population decline. It aims to clarify the factors behind the decrease in the number of households.
Moreover, GIS data was used to verify the relationship with land attributes. A fixed-effects model was
adopted after the Hausman test, which confirmed that the number of households has declined in the developed
residential areas.
Keywords: Suburbs, Household Decreasing Areas, GIS Data, Fixed-effects Model,
Planned Developed Residential Areas
郊外・世帯減少地域・GIS データ・固定効果モデル・計画的開発住宅地
や高齢者の転居等に着目している。藤澤・中西 3)

１ はじめに（1）
我が国の人口は、総務省「人口推計」によれ

は老年化指数に注目して、松本ら 4) は住宅地の持ば 2008 年をピークに減少に転じ、その傾向が増続可能性に注目して、住宅地の居住者入れ替えの進している。中でも横浜市は、人口減少数が大幅重要性を唱えている。

に見込まれる都市である。今後は、空き家などを人口減少の中で、居住者入れ替えの支障等によ含め住宅地の管理で問題が顕在化してくることる住宅需要の変化が、地価や住宅価格に下落圧力が予想されている。

となるか否かは世界的に関心が高く、Takát 5) は先

横浜市は、首都圏の郊外居住の受け皿として住（2）

進国 22 か国の住宅価格の動向を調査分析して、宅地開発が継続しておこなわれてきたが 、1990

人口動態が価格に及ぼす影響を明らかにした。

年代後半からの東京湾岸エリアの開発等によるHeo 6) は、OECD の 21 か国における人口高齢化

住宅供給地の変化の影響を受けている（3）。少子化と実質住宅価格の関係を実証的に研究し、高齢化に加え、住宅需要の都心回帰等により、横浜市のの影響が長期的に継続するわけではなく限定的

住宅供給地の住宅需要は弱含みで推移し、これがであると結論付けている。しかしながら、Saita et

横浜市の人口減少の推計の背景であり、その結果

al. 7) は、日米のデータを分析し、日本での高齢化

住宅地管理が将来的に困難な状態になるとの予が住宅価格に負の影響を与えることを明らかに想へと繋がっている。単に都心回帰ばかりでなく

している。

1)

Hashimoto et al. 8) は、日本のデータを使用し、人は首都圏郊外住宅地の居住者の入れ替えの困難

口が減少する中で住宅価格を安定させるには、地さを指摘しており、その要因として園田 2) は相続

域全体でより均等な人口増加を促進し、住宅の過既存住宅流通市場の未成熟の問題もあり、藤澤1

日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-5

剰供給を回避する政策措置が不可欠であること

横浜市の中で先行して世帯数が減少しているを強調している。人口構造に焦点をあてた地価の金沢区を対象に、人口変動要因分析をすることは、研究の中で、上野 9) は、人口流入が継続する地域

今後人口減少が予測されている地域・都心から距では人口減少の負の影響は大きくなく、むしろ全離のある郊外住宅地を抱える地域における将来国平均で推計すると大都市が負に過剰推計とな予測の精度を上げ得る。加えて、分析結果を区特ることを示している。これを裏付けるように、Uto

有の要因と他にも通じる共通要因に分け考察すet al.

10)は東京都心は首都圏平均と比較して資産の目減りが小さいことを推計している。逆に、こることで、現実的な議論に貢献できる点に本研究の意義がある。

のことがコンパクトシティ推進の新たな障害となることも指摘している。

２ 金沢区の特性

我が国と同様に少子化が進む中国でも、人口減

金沢区の歴史は古く、鎌倉時代まで遡るが、戦少による下落傾向をとめるためには、何らかの住

前には別荘地として利用されていた。また、海岸宅供給制限が必要と Mou et al. 11) は提言している。

部を埋め立て海軍施設と各種軍需工場が建設さ

但し、中国の複数の行政単位のパネルデータを分れたこともあり、工員住宅が供給されていた。戦析した Wang and Kinugasa 12) は、地域ごとの特性

後から 1970 年代初頭までは、丘陵に 20ha 程度のについて詳細な調査が必要と結論付けている。米

比較的小単位の住宅地開発がおこなわれていた国のデータを使用した Wang and Durst

13)

でも、高

が、首都圏のスプロール化に伴い大規模住宅地開齢者人口の増加が住宅市場に及ぼす影響の大き発が 1970 年の後半から本格化する。丘陵に 50ha

さから、地方自治体の介入を前提として、都市政を超える整然と区画した住宅地が大量に供給さ策と住宅政策の再構築の必要性を唱えている。森れ、これらの住宅地に、一斉に購入世帯が流入し14)てきた経緯がある（2）。

も、日本のデータで分析し、高齢化と人口減少による住宅価格の下落を予想し、コンパクト・シ（4）
市区内区別の「横浜市将来人口推計」（2015 年ティなどの土地利用の効率性の上昇を提言してを基準時点として 2065 年まで推計）によれば、しいる。

ばらく人口が増加する区がある一方で、南区・港

本研究では、Mou et al. 11) の残された課題の詳細

南区・旭区・金沢区・栄区・泉区・瀬谷区の 7 区

13)が指摘する地方自治体

では、2065 年にかけて人口が減少していくと推計

目線で、住宅地開発の歴史や都市計画による土地されている。また、2065 年時点で 65 歳以上の人

属性等を踏まえた上での分析が必要と考える。

口が占める割合が、港南区（38.8％）・金沢区調査を、Wang and Durst

本研究は、住宅需要の単位である世帯数が既に（38.7％）
・旭区（38.1％）で、上位の 3 区では 4減少している、首都圏の郊外である横浜市金沢区

割近くまで迫ることを指摘している。特に、金沢を対象に、町丁目単位で、3 時点のパネルデータ

区の人口減少率は、市区内で最も高いと予想されを作成し、パネル分析をおこなう。なお、本研究ている（図 1）
。さらに、世帯数の減少率でも同様

で世帯数を対象にするのは、住宅の需要単位であな傾向が予測されている（図 2）。

ることが理由である。人口の減少は、住宅の居住

横浜市の中でも東京都心から距離のある金沢者の消滅に直結するものではなく、住宅に最後ま

区の世帯数の減少は、単に距離の影響とは言えな（5）で居住する独居世帯で考える必要がある 。人口い。仮に距離の問題であれば、金沢区と対都心で減少のみに注目すると、現実の住宅や土地利用とはほぼ同位置にある栄区等も同様の様相を呈すは異なる推計が懸念されるためである。

ると考えられるが、その程度は金沢区とは異なる。

2

日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-5

都市は、距離に比例して業務集積エリアから遠2.00 (%)

1.00

い所から縮小するのではなく、地理的条件や住宅開発時期の違い等の多様な影響を受けると推察される。実際、2000 年から 2015 年にかけての金沢区町丁目単位での世帯数の増減を表した図 3 からは、まだら模様を描きながら縮小していく実態を観察できる。

0.00
-1.00
-2.00
-3.00
-4.00
-5.00
-6.00

-7.00
2020年

2025年

南区

2030年

2035年

港南区

2040年

旭区

本研究の目的は、このまだら模様の要因を明
図12.00

ここでは、分析方法とデータの出所、並びにデータ加工方法について述べる。
3.1 モデル式
本研究では、金沢区の 2005 年から 2015 年にかけての世帯数並びにその変動率に焦点をあて、パネル分析をおこなう。まずは全データを

栄区

2055年

瀬谷区

2060年

2065年

瀬谷区

7 区の対 5 年比人口減少率

(%)

1.00
0.00
-1.00
-2.00
-3.00
-4.00
-5.00
-6.00
-7.00
2020年

2025年
南区

2030年

2035年

港南区

対象に、プーリング推計を以下のモデル式に従い、最小二乗法（OLS）で推定する。

金沢区

2050年

出所：横浜市「横浜市将来人口推計」

らかにすることである。
３ 研究方法

2045年

旭区

2040年

2045年
金沢区

2050年
栄区

2055年

2060年

泉区

瀬谷区

2065年

出所：横浜市「横浜市将来人口推計」

図2

7 区の対 5 年比世帯数減少率

𝑌𝑗 = α +∑𝑛𝑖=1 𝛽𝑗 𝑋𝑖𝑗 +ε （1）ここでは、Y は従属変数、α は定数項、β は回帰係数、X は独立変数、j は各町丁目、i は独立変数の数 （i = 1, ..., n）、ε は誤差項を表す。
次に、個々の町丁目が持つ固有の効果に着目した 3 時点のパネル分析を実施する。このパネ
ル分析により、誤差項 ε を含む、観察されていない個々の効果、すなわち個別効果（Aj）を統制することができる。モデル式は次のとおりである。

𝑌𝑗𝑡 = α+ ∑𝑛𝑖=1 𝛽𝑗𝑡 𝑋𝑖𝑗𝑡 +𝐴𝑗 +ε （2）ここでの Y、α、β、X、ε は式（1）と同義である。
なお、t は時点を表している。 実際の個別効果を統制した固定効果と変量効果のモデル式は
OLS と同様に以下のとおりである。

𝑌𝑗𝑡 = α +∑𝑛𝑖=1 𝛽𝑗𝑡 𝑋𝑖𝑗𝑡 +ε （3）

出所：総務省「国勢調査」

図3

世帯数の増減3日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-5

3.2 データ

また、駅からの最大高低差は、最寄りの駅を基点

従属変数（Y）と独立変数（X）の記述統計量は、として、各町丁目の標高の最大差を表す。

表 1 のとおりである。人口の動態に注目して名古各町丁目の位置に関する変数として、最寄り駅

屋市における人口移動要因をパネル分析した上からの距離と関内駅からの通勤時間・東京駅から

15)

は、物理的距離・住宅地地価・住宅地面積・の通勤時間の 3 つの変数を用いる。最寄り駅から

人口密度・老齢人口が転入要因に影響を与えていの距離は、最寄りの駅から各町丁目の中心点までることを明らかにしている。また、高速道路の整の距離を、GIS を使用して直線距離を求めた。関

備が及ぼす影響を、パネルデータを使用して固定

内駅と東京駅までの通勤時間は、各町丁目の中心

効果モデルで計測した小池ら 16) もある。
これらの点からの通勤時間を Web 検索して求めた。

山

研究を含め、先行研究で検証された要因をデータ

各町丁目の人口構造を表す変数として、65 歳以

収集し、独立変数としてモデルに投入した（e.g.,

上人口比率と人口密度を用いた。65 歳以上人口比17））。なお、同様のデータを使用した

率は、町丁目の全人口に占める 65 歳以上の比率

藤澤・中西 3)は老年化指数について主成分分析しを表す。人口密度は、各町丁目の全人口を当該町たのに対して、本研究では世帯数と世帯数の変動

丁目面積で除して求めた。

佐々木・田中率に注目する。

各町丁目の土地属性を表す変数として、以下の従属変数の世帯数は、2005 年からの 5 年ごとの（5）8 変数を投入した。平均地価は、公示地価を利用

総務省「国勢調査」 と横浜市の「統計ポータル

して、井上ら 18) を参考に GIS の 25m メッシュの

（6）
サイト」
を使用した。世帯数の変動率は、対 5

地価分布推計をおこない、町丁目ポリゴン内の平年比の世帯数の増減率を表しており、例えば 2005

均を算出して求めた。平均容積率と平均建ぺい率

年の世帯変動率は、2000 年からの世帯数の増減かは、建築基準法に定める各々の土地の法指定では

ら算出している。

なく、実績の平均値を使用している。住宅占拠率

独立変数の土地の標高差に関しては地理的特

は、各町丁目の面積に占める住宅用地の割合を算性に注目して、町丁目内高低差と駅からの最大高出している。同様に、戸建て比率は、住宅用地の低差の 2 つの独立変数をモデル投入する。町丁目

内に占める戸建て住宅の割合である。道路整備率

内高低差は、各町丁目内の標高の最大差を表す。

は、道路として使用されている面積に対して、計

表1

記述統計量

変数名 ［単位]世帯数 ［世帯]世帯数の変動率 ［％]
町丁目内高低差 ［m]
駅からの最大高低差 ［m]
最寄り駅からの距離 ［m]
関内駅までの通勤時間 ［分]東京駅までの通勤時間 ［分]
65歳以上人口比率 ［％]人口密度 ［人/k㎡]
平均地価 ［円]平均容積率 ［％]
平均建ぺい率 ［％]住宅占拠率 ［％]戸建て比率 ［％]
道路整備率 ［％]狭隘道路率 ［％]
公園緑化率 ［％]2010年ダミー ［0：非該当、1：2010年データ]
2015年ダミー ［0：非該当、1：2015年データ]

度数
303
277
303
303
303
303
303
274
274
303
302
302
303
303
303
303
303
303
303

平均
849.8878
7.12
40.64
19.57
882.62
30.29
62.53
23.17
98.72
191,427.90
107.98
45.05
73.28
59.98
21.28
9.58
6.42
0.33
0.33

標準偏差
641.803
54.33
28.12
20.18
604.61
4.67
6.87
9.10
46.51
17,959.66
43.42
12.51
31.67
33.34
10.40
12.17
11.06
0.47
0.47

最小値
0
-100
1.40
0.04
85.23
21.00
56.00
0.00
0.10
144,513.50
6.71
6.71
0.00
0.00
9.26
0.00
0.00
0.00
0.00

最大値
3578
780.00138.20101.44
2,706.81
44.00
89.00
53.73
274.08228,370.80
352.67
119.7199.74
100.00
89.64
56.92
70.82
1.00
1.00

4

日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-5

画道路として整備されている面積である。公園緑

４ 分析結果分析の推定結果を示したのが表 2 と 3 である。

化率は、各町丁目の公園や緑地として使用されている面積を、当該町丁目面積で除して求めている。 以下、世帯数の分析結果と世帯数の変動の分析結
これらの変数は、横浜市から提供された「横浜市果について述べ、両者の結果を比較する。

都市計画基礎調査（土地利用現況・建物現況）」を

4.1 世帯数の分析結果使用した。なお、横浜市のパネルデータを利用し
19)

分析結果の多重共線性を確認するための分散があり、ヘドニック

膨張係数（VIF）は、全ての独立変数で 10 未満でアプローチを用いて地価関数の構築をおこない、あった（平均 VIF は 2.97）。F 検定を実行して、地価に与える要因を明らかにしている。ここで、分析後に個別効果が有意に検出できるかどうか明らかになった公園などの緑地面積の影響は、を検証した（F (11, 171) = 62.42、P <0.000）。そのた地価の分析に岡崎・松浦White et al.

20)でも検証されているため、本研究で後、個別効果のない帰無仮説は棄却された（F 検
定結果の確率 > F = 0.0000）。次に、ハウスマン検もモデルの投入している。
経年変化を確認するための年ダミー変数は、定を実行して、固定効果と変量効果のモデルを比2005 年を基準年として、2010 年ダミーと 2015 年

較した結果（ハウスマン検定結果の Prob > chi2 =ダミー変数を作成した。

0.0002）、固定効果モデルが採用された。したがっ

データ加工は、青木・多治見 21) も参考にした。

て、以下では主に固定効果モデルの結果に焦点を彼らは、住宅地開発年代による影響は、初期の住あて、他のモデル分析結果を補足して解釈する。

宅地で深刻化しているとする一方で、人口流入地

世帯数が多いのは、65 歳以上人口比率が高い、

域もあり一概には取り扱えないとしている。本研

人口密度が高い、平均容積率が高い、住宅占拠率

究では、住宅地開発の年代を踏まえると、65 歳以が高い、道路整備率が高い、公園緑地率が高い町

上の人口比率が代替変数となり得ると考えた。ま丁目であることがわかった。特に、65 歳以上人口

た、極端な世帯数の流出入は外れ値として処理を比率と人口密度が統計的に 1%有意で採択されてした。

おり、影響が大きいことがわかる。金沢区の住宅

表2

分析結果（世帯数）

町丁目内高低差
駅からの最大高低差
最寄り駅からの距離
関内駅までの通勤時間
東京駅までの通勤時間
65歳以上人口比率
人口密度
平均地価
平均容積率
平均建ぺい率
住宅占拠率
戸建て比率
道路整備率
公園緑化率
2010年ダミー
2015年ダミー
定数
Number of obs
Adj R-squared

プーリングモデル係数
標準誤差2.4536 ***0.8903-3.6707 *1.9239-0.0152
0.046113.0554 *
7.1308-11.9131 **5.35911.2845 ***0.06372.3532 ***0.68380.0021 *0.0011
1.11720.8605-3.9846
3.4020-0.4403
1.3365-3.3582 ***1.2836-7.9039 **3.6529-1.90431.6161-71.3676 *41.0324-193.5966 ***42.5924534.4489
375.1063
274
0.8108

t値
2.76
-1.91
-0.33
1.83
-2.22
20.18
3.44
1.95
1.3
-1.17
-0.33
-2.62
-2.16
-1.18
-1.74
-4.55
1.42

固定効果モデル
標準誤差(omitted)(omitted)(omitted)(omitted)(omitted)
0.0844 ***0.02235.9657 ***0.43050.00010.00030.4533 **0.1839-5.9222 ***1.0864
1.7646 **0.8352-1.8264 **0.8031
4.5275 **1.99851.0847 **2.209734.2312 ***5.187647.3539 ***6.4306359.0180 ***103.17162740.8006
係数

t値

3.78
13.86
0.3
2.47
-5.45
2.11
-2.27
2.27
0.49
6.6
7.36
3.48

変量効果モデル係数
標準誤差5.1774 ***1.7545-12.5087 ***3.49580.00620.0887-24.5561 **11.0496
13.9875 *8.44480.1448 ***0.0271
6.2588 ***0.47390.00010.00040.25390.2269-5.0658 ***1.32611.8122 **0.9185-2.0831 **0.8202
3.38952.3871
0.40272.077731.8432 ***6.480039.9435 ***7.8673211.3537
416.6942
274
0.7921

z値
2.95
-3.58
0.07
-2.22
1.66
5.35
13.21
0.33
1.12
-3.82
1.97
-2.54
1.42
0.19
4.91
5.08
0.51

注）***、**、*は、それぞれ有意水準 1%、5%、10%を表す。

5

日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-5

地開発の歴史を振り返ると、居住者の中に 65 歳

固定効果モデルでは分析されない土地固有の以上の人口の多いことは自明である。また、人口

属性について、プーリングモデルと変量効果モデ

密度が高い地域に世帯数が増加している傾向がルの結果を参考に補足解釈する。地区内高低差があることが示唆された。高い容積率は、並木団地

景観上望まれるのか、世帯数が多い要因となって等の集合住宅によるものと思われる。

いる。一方で駅からの高低差は、世帯数を減少さ

住宅占拠率や道路整備率・公園緑地率は、計画せる要因となっている。また、業務エリアからの的に開発された住宅地を示唆している。かつ、対距離を表す勤務時間は、関内と東京駅で逆の符号

象地域の 65 歳以上の人口比率が高いこと踏まえとなっており、かつ両モデルでも逆の符号となり、

9）

ると、上野 と同様の結果となっており、住宅売別途調査が必要な結果となっている。

買等により住民の入れ替わり等が進んでいない

年ダミーは、正の影響を示している。プーリン

ことがうかがえる。今後の空き家リスクを鑑みる

グモデルの結果とは逆の符号であるが、個別性をと、詳細な町丁目で地域の住宅管理の必要性を示統制した分析では金沢区の住宅地としてのポテ唆している。

ンシャルを反映しているものと推察される。

世帯数が少ないのは、平均建ぺい率の高い町丁

4.2 世帯数変動率の分析結果

目と戸建て比率が高い町丁目であることがわか分析の結果、VIF は全ての独立変数で 10 未満でった。高い建ぺい率は、計画的大規模住宅地ではあった（平均 VIF は 2.99）。F 検定（F (11, 168) =なく、用途が混在している既成市街地（用途混在

4.02、P <0.000）後、個別効果のない帰無仮説は棄型市街地）であることを示唆している。この分析却された（F 検定結果の確率 > F = 0.0148）。次に、

結果は、現状の居住者を反映していることを踏ま

ハウスマン検定の結果（ハウスマン検定結果のえると、金沢区の世帯が住宅地開発に伴い流入しProb > chi2 = 0.0002）、固定効果モデルが採用されたもので、開発主導であったことがうかがえる。

た。したがって、主に固定効果モデルの結果に焦

逆に、開発住宅地に多い戸建て住宅の比率が高い点をあて、他の分析モデルを補足して解釈する。

町丁目で世帯数が少ないことと整合的である。

あ世帯数が増加するのは、建ぺい率が高い町丁目

表3

分析結果（世帯数の変動率）

町丁目内高低差
駅からの最大高低差
最寄り駅からの距離
関内駅までの通勤時間
東京駅までの通勤時間
65歳以上人口比率
人口密度
平均地価
容積率
建ぺい率
住宅占拠率
戸建て比率
道路整備率
公園緑化率
2010年ダミー
2015年ダミー
定数
Number of obs
Adj R-squared

プーリングモデル係数
標準誤差-0.09810.1686
0.4186
0.3661-0.00420.0087-1.3230
1.3542
1.1892
1.0248-0.0094
0.0121-0.02770.1302-0.0001
0.0002-0.18760.16850.90050.6683-0.4496 *0.2558-0.40590.2485-0.01450.6936-0.6724 **0.3109-13.1612 *7.7690-12.5892
8.093859.4298
70.9517271
0.1033

t値
-0.58
1.14
-0.48
-0.98
1.16
-0.78
-0.21
-0.51
-1.11
1.35
-1.76
-1.63
-0.02
-2.16
-1.69
-1.56
0.84

固定効果モデル
標準誤差(omitted)(omitted)(omitted)(omitted)(omitted)
0.01710.03680.63950.70220.00020.00060.16490.352810.6535 ***2.1729-4.6795 ***1.4712-2.8450 **1.3154
3.18383.5839-1.11373.7044-19.3569 **8.4700-21.7406 **10.5567-86.5093
170.1124271
0.2085
係数

t値

0.47
0.91
0.37
0.47
4.9
3.18
2.16
0.89
0.3
2.29
2.06
0.51

変量効果モデル係数
標準誤差-0.09240.18010.43040.3905-0.00400.0093-1.3772
1.43871.2122
1.0886-0.00880.0127-0.0257
0.1382-0.0001
0.0002-0.18280.17310.98730.6965-0.4353
0.2712-0.4155
0.25980.02710.7352-0.6668 **0.3313-13.4229 *7.5968-13.0158
7.955653.1638
75.2506271
0.0588

z値
-0.51
1.1
-0.43
-0.96
1.11
-0.69
-0.19
-0.49
-1.06
1.42
-1.6
-1.6
0.04
-2.01
-1.77
-1.64
0.71

注）***、**、*は、それぞれ有意水準 1%、5%、10%を表す。

6

日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-5

である。用途混在型市街地に世帯数が増加してい供給制限等の鳥瞰的な地域の住宅計画の議論もると思われる。一方、世帯数が減少するのは、住必要である。

宅占拠率が高い、戸建て住宅の比率が高い町丁目である。両変数共に、計画的に開発された住宅地に当てはまる特徴であり、計画的住宅地から世帯数が減少していることを示唆している。

５ まとめ
本研究は、東京圏の郊外として横浜市金沢区の町丁目を対象にパネル分析をおこなった。検定の年ダミーが、世帯数の変動率に負の影響を示し

結果、個別効果を統制した固定効果モデルが採択ていることから、金沢区では年々世帯数が減少すされた。世帯数の変動率分析の結果から、このエる傾向にあることを示している。

リアが世帯減少傾向を示しており、住宅需要が弱

なお、金沢区の地理的特性である高低差や都心

い郊外の状況を確認することができた。金沢区特までの距離などは、プーリングモデルでも変量効有の要因として、モデル投入した高低差等は有意果モデルでも、その影響は確認されなかった。

ではないものの、金沢区に多い典型的な開発住宅

4.3 分析結果の比較

地（住宅占拠率や戸建て住宅比率が高い）では、

表 2 と 3 の比較から、変動率の方が統計的有意

住み替えが進んでおらず、世帯数の減少の影響がに採択される変数が少ないことがわかる。これは、 強いことがわかった。また、単に 65 歳以上人口比
世帯数の増減率の説明力の低さを表しているが、率が高い町丁目が、世帯数の減少に影響を与えて逆に言えば、住宅地の撤退エリアと非撤退エリア

いるわけではないことも確認できた。これは、金の混在による、まだら模様を描いて住宅地が衰退

沢区ばかりでなく 65 歳人口が多い町丁目であっしている現状を表していることを示唆している。

ても人口流入が見込める可能性を示している。例

符号が逆転する建ぺい率は、用途混在型市街地

えば、建ぺい率が緩和されば世帯数が増加する傾で高いことから、住宅需要が整備された住宅地か向が示されていることから、行政による用途地域

ら用途混在型市街地へと変化していると示唆さの見直しなどの住宅地への積極的な施策も一考れる。65 歳以上の人口比率は、現状の多さを反映である。但し、本研究では、その実現の可能性にしているが、それが世帯数の増減に負の影響を与関する分析には至っていない。これは、今後の課えるところまでには至っていない。これは、人口題である。

の増減に焦点をあてた上山

15)や藤澤・中西3)と異なる状況を表しているが、今後、団塊の世代が平均寿命を迎える中で、独居高齢者世帯が減少し始めると大きな影響を及ぼすと推察される。世帯数の変動率の分析から計画的な住宅地の特徴で謝辞
GIS データの取得並びに処理に関して、横浜市立大学中西正彦教授にご協力いただいたことを、ここに記し感謝申し上げる。

ある住宅占拠面積が大きい・戸建て住宅比率が大注

きい町丁目が、既に負の影響をもたらしているこ(1) 総務省（2023）「人口推計（2022 年（令和 4 年 10 月 1 日現在）」とがわかっていることを鑑みると、Wang and Durst
13)が指摘したように計画的な開発住宅地に対す

る行政の住み替え促進等を含む積極的な住宅政策の展開が必要と思われる。同時に、Mou et al. 11)
が指摘するように、行政や住民を巻き込んだ住宅（アクセス日：2023 年 6 月 21 日）
https://www.stat.go.jp/data/jinsui/2022np/index.html(2) 横浜市「金沢区まちづくり方針」(平成 30 年 3 月 23 日) （アクセス日：2023 年 6 月 28 日）
https://www.city.yokohama.lg.jp/kanazawa/kurashi/machizukuri_kankyo/machizukuri/masterplan/kaiteikuplan.html(3) 国土交通省「平成１４年度首都圏整備に関する年次報告」第 1

7

日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-5

章首都圏整備をめぐる最近の動向第 4 節東京湾沿岸域の現状とる一考察―住宅地価格の都道府県別パネル・データを用いた固今後の展望４住宅開発による土地利用の変化（平成 15 年 5 月）

定効果モデルによる実証分析―」日本不動産学会誌、Vol.35 No.3、（アクセス日：2023 年 6 月 28 日）

81-88.

https://www.mlit.go.jp/hakusyo/syutoken_hakusyo/h15/images/h15syu
token_008.pdf(4) 横浜市（2023）「横浜市将来人口推計」（アクセス日：2023 年 6月 21 日）https://www.city.yokohama.lg.jp/cityinfo/seisaku/torikumi/shien/jinkosuikei.html(5) 総務省「国勢調査」（アクセス日：2020 年 10 月 1 日）

10) Uto Masaaki, Nakagawa Masayuki, and Buhnik Sophie (2023) Effects
of housing asset deflation on shrinking cities: A case of the Tokyo
metropolitan area. Cities, 132, 104062.
https://doi.org/10.1016/j.cities.2022.104062
11) Mou Xindi, Li Xiuting, and·Dong Jichang (2021) The Impact ofPopulation Aging on Housing Demand in China Based on System

https://www.e-stat.go.jp/stat-

Dynamics. Journal of Systems Science and Complexity , Vol.34, 351–

search/database?page=1&toukei=00200521&result_page=1

380. https://doi.org/10.1007/s11424-020-9114-z(6) 横浜市「統計ポータルサイト」（アクセス日：2020 年 10 月 1 日）
http://www.city.yokohama.lg.jp/ex/stat/

参考文献
1) 藤澤美恵子（2017）「東京圏の持家居住者の住宅満足度と住替え
意向分析-都心と郊外エリアの差異に着目した調査-」地域学研究、
47 巻 1 号、35-48．
2) 園田眞理子（2010）「高齢者の転居，死亡・相続と持家の管理・利用 郊外住宅地での応急策と出口戦略」不動産学会誌、23 巻
4 号、46-53．
3) 藤澤美恵子・中西正彦（2021）「大都市郊外の土地属性と人口動態の関係性：横浜市金沢区におけるケーススタディ」地域学研究、
51 巻 2 号、353-365．
4) 松本陽一・樋口秀・中出文平・松川寿也（2010）「地方都市の中
心部近郊外住宅地における持続可能性から見た居住者の入れ替わりに関する研究」日本都市計画学会学術研究論文集、No.45-3、67-72.
5) Takát Elod（2012）Aging and house prices．Journal of Housing
Economics, 21, 131–141. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhe.2012.04.001
6) Heo Ye Jin (2022) Population aging and house prices: Who are we callingold? The Journal of the Economics of Ageing, Vol.23, October 2022,
100417. https://doi.org/10.1016/j.jeoa.2022.100417
7) Saita Yumi, Shimizu Chihiro, and Watanabe Tsutomu (2016) Aging andreal estate prices: evidence from Japanese and US regional data.
International Journal of Housing Markets and Analysis, Vol.9,
issue1,.66-87.
8) Hashimoto Yuko, Hong Gee Hee, and Zhang Xiaoxiao (2020)
Demographics and the Housing Market: Japan’s Disappearing Cities.
IMF Working Paper Asia Pacific Department, WP/20/200, 1-35.
https://www.imf.org/en/Publications/WP/Issues/2020/09/25/Demograp
hics-and-the-Housing-Market-Japans-Disappearing-Cities-49737
https://doi.org/10.1007/s42495-021-00068-z

12) Wang Yihua and Kinugasa Tomoko (2022) The relationship between
demographic change and house price: Chinese evidence. International
Journal of Economic Policy Studies, 16:43–65.
13) Wang Weijing and Durst Noah J. (2023) Planning for active aging:
exploring housing preferences of elderly populations in the United States.
Journal of Housing and the Built Environment, 38, 795–809.
https://doi.org/10.1007/s10901-022-09962-0
14) 森祐司（2014）「高齢化と不動産市場―高齢化・人口減少による地価への影響―」九共大紀要第 4 巻第 2 号、61-70.
15) 上山仁恵（2001）「名古屋市における人口移動の要因分析」地
域学研究、32 巻 1 号、277-289.
16) 小池 淳司・平井 健二・佐藤 啓輔（2012）「高速道路整備による地域の人口及び経済変化に関する事後分析-固定効果モデルによるパネルデータ分析-」土木学会論文集 D3（土木計画学）、68
巻 4 号、388-399.
17) 佐々木 唯, 田中 貴宏（2021）「自然景観を含む都市内囲繞景観
に対する住民評価とその要因分析」都市計画論文集、56 巻、3 号、1069-1076．
18) 井上亮・清水英範・吉田雄太郎・李勇鶴（2009）「時空間クリ
ギングによる東京 23 区・全用途地域を対象として公示地価の分布と変遷の視覚化」GIS-理論と応用、 Vol.17(1)、13-24.
19) 岡崎ゆう子・松浦克己（2000）「社会資本投資， s 環境要因と地価関数のヘドニックアプローチ：横浜市におけるパネル分析」
会計検査研究、№22、47-62.
20) White Mathew P., Alcock Ian, Wheeler Benedict W., and Depledge
Michael H. (2013) Would You Be Happier Living in a Greener Urban
Area? A Fixed-Effects Analysis of Panel Data. Psychological Science,24(6), 920–928.
21) 青木留美子・多治見左近（2005）「郊外一戸建て住宅地の地域
域特性と居住動向に関する研究－大阪府の大規模住宅地における空地および高齢化を中心とした町丁字別分析－」日本都市計
画学会学術研究論文集，No.40-3、553-558.

9) 上野賢一（2021）「人口構造の変化と住宅地価格の関係性に関す

8