［巻頭言］

リート市場の更なる成長に向けて杉山博孝

一般社団法人不動産証券化協会会長

公募と私募を合わせた日本のリート市場は2019年10月現在、銘柄数が94、資産規模が22兆円に達し、着実な成長を続けている。
そのうち公募リート（Ｊリート）は63銘柄、資産規模は約19兆円となり、国際情勢等の影響で株式市場が不安定な動きとなった2018年以降も、堅調な
不動産市況等を背景に、比較的落ち着いた値動きで好調に推移した。東証
REIT 指数は2019年に入っても上昇を続け、⚗月には約12年ぶりに2000ポイ
ント台を回復するなど、良好な運用実績を示したこともあって、安定的な利回り商品であるＪリートへの関心が高まり、個人投資家層も、従来のリタイ
ア層だけでなく、将来の老後資金に不安を抱く資産形成層にも広がりを見せ始めている。
一方、私募リートも、31銘柄、資産規模は⚓兆円を超え、銘柄数ではＪリートの半分に迫ろうとしている。今後は各銘柄の資産規模拡大が期待される。
リート市場のさらなる成長のためには、投資対象資産の多様化や投資家層の裾野拡大が今後も重要であり、その実現に向けて、ヘルスケア関連資産や海外不動産等への投資対象の拡大に取り組むとともに、Ｊリートが持つ様々な魅力を、web サイトや SNS など、若年層にも訴求するあらゆるチャネル
を活用しながら、幅広く訴えていきたい。
また、SDGs、ESG 投資への適切な対応や、AI・IoT など先端技術を活用した不動産証券化ビジネスの革新などにも注力したい。
不動産投資市場は、不動産による安定した資産運用機会を国内外のさまざ
まな投資家に提供するだけでなく、資金循環を通じて社会資本ストックの形
成や経済成長にも少なからず寄与しており、こうした社会的使命を果たすた
めにも、不動産投資市場のさらなる発展に努めていきたい。

目次●2020年冬季号 No.115［巻頭言］リート市場の更なる成長に向けて杉山博孝［座談会］働き方改革と暮らし方、住まい方

1青木由行・安部由起子・安藤至大・菊川航希・中川雅之［論文］女性就業と通勤時間の地域差

河端瑞貴

2

16

［論文］Value of views から Value of experience の評価に向けて

山形与志樹・吉田崇紘［海外論文紹介］アメニティ需要関数の部分識別
エディトリアルノート
センターだより

40

15
編集後記

40

石井健太朗

36

26

座談会

働き方改革と暮らし方、
住まい方＜出席者＞ （五十音順・敬称略）

青木由行 国土交通省土地・建設産業局長
安部由起子 北海道大学大学院経済学研究院教授
安藤至大 日本大学経済学部教授
菊川航希 OYO LIFE 事業開発責任者
司会・進行

中川雅之 日本大学経済学部教授
中川 わが国は少子高齢化に伴う生産年齢人口関係のあり方や将来像、オフィスと住宅のありの減少に直面しており、生産性の向上とともに方、さらには都市の構造や姿などについてご議

就業機会の拡大や働く者の意欲・能力を発揮で論いただきたいと思います。

きる環境づくりが求められています。政府は、個々の事情に応じて、多様な働き方を選択できるよう「働き方改革」を推進し、それによって成長と分配の好循環を構築し、働く人一人一人

人口減少・高齢化と住まい方がより良い将来の展望を持つことができる社会の実現を目指すとしています。

●人口減少によって可能になることその一環として、2019年⚔月⚑日から「働き青木 私は、国土交通省の都市局、道路局、政方改革関連法」が施行されました。時間外労働策課などに在籍して、今後の社会資本整備の在の上限規制の導入、年次有給休暇の確実な取得、 り方を考えたり、内閣官房で地方創生などの仕
正規・非正規雇用労働者間の不合理な待遇差の事もしてきましたが、日本の住まい方や働き方禁止などがポイントです。

に今後大きな影響を与えるのは、人口減少と長しかし、「働き方改革」とは本来、将来に向寿化だと思っています。

けてどのようにイノベーションを促進して日本人口減少については、年金財政の逼迫、地域の生産性を上げていくのか、どのようにして労経済の縮小、コミュニティ機能の縮小、空き働者の生産性を上げていくのか、就業者として地・空き家増加などさまざま問題を引き起こす

期待されている高齢者や女性などの労働参加をため、悲観的な意見が多いように思いますが、

ど う 高 め て い く の か、さ ら に は 一 人 一 人 の

私は人口が減るからといって潜在成長力を伸ばQOL（生活の質）を改善させるためにどうしせないということはなく、人口が減少したからたらいいのかということを総合的に含んだテー

できることもあると思っています。政府は、資マだと思います。

本と労働と生産性という経済成長のための⚓要

そこで本日は、働き方改革後の仕事と生活の2

季刊 住宅土地経済

2020年冬季号№115

素を伸ばすことに、いろいろな政策的な資源を出席者写真左から、安部氏、菊川氏、安藤氏、中川氏、青木氏

投入しています。また、民間ビジネスでも成長ています。

の⚓要素の中に新しいビジネスチャンスを見出「資本」についてお話をしますと、インフラ、

そうとしているように見えます。

民間の生産・流通資本、住宅は、高度成長期にまず、「労働」については、当面、生産年齢は今よりはるかに低いレベルから始まりました。

人口が減少することは変えられませんが、労働

少し荒っぽい言い方になりますが、インフラや人口の減少を最小限に食い止めるために、政府

さまざまな資本について、高度成長期と比較すをあげて取り組んでいます。幸いなことに、健ると、人口減少している現在は、前の世代から

康寿命が延びています。
「働き方改革」が意図受け取る⚑人当たりの資産は圧倒的に大きいはしているのは、さまざまな年齢・性別の方々がずです。したがって、マクロで見ると、コンパ

自らの能力を十分に発揮できるかたちで労働市

クトシティにしてスマートにシュリンクするこ場に入っていくことができるようにすることでとを考えなければいけないとは思いますが、生す。子育て期の方々、働き盛りであるにもかか

活したり、働いたりする一人当たりの空間は、

わらず介護の負担を抱えている方々が、個人的交通手段や情報技術の発展もあるので、もっとな事情への対応を自分の生活時間の中でこなし豊かに広がるはずです。

ながらも、長きにわたって自分の能力が発揮で例えば、サテライトオフィスやコワーキング

きるような環境をつくることが大切です。

スペースにしても、ある程度空間にゆとりがあ「まちづくり」の観点から言うと、最近、サるからできることでしょうし、オフィス面積もテライトオフィスが民間ビジネスとして、広く広いものが求められています。また、「デュア

展開されており、多くのニーズが生まれ、ビジ

ルライフ」つまり東京だけではなく複数の拠点

ネスとして成功しています。また、例えば、都を持って仕事をするというライフスタイルの人

心のマンションを選ぶ「パワーカップル」と言も出てきています。

われている人々は、居住地を選ぶにあたり、子

一方で、資産のミスマッチが大きな課題です。

育て支援機能のある地域を重視して、「職住近

例えば、遠方の両親の資産を相続したとき、利接」を求める方が多い。このように、まちづく

活用することができず、空き地や空き家になるりの中でも働き方改革と連動した動きが出てきという深刻な課題です。また、資産の陳腐化と働き方改革と暮らし方、住まい方 3

いう課題もあります。インフラにしても民間資

それに加えて、自動車が事故を起こさなくなる

産にしても、新しい時代に合わせてアップデーと、板金や塗装などの修理の仕事も必要なくなトしていくということを意識して、戦略性を持るというように、波及効果がきわめて大きい。

って投資をしていくことが必要だと思います。

自動翻訳が進化すれば、英語の勉強が不要にな

リノベーションはまさにそういうことを意識しります。それがホログラム技術と融合すると、てのことでしょうし、「空き地・空き家バンク」

大学の日本人教員の多くがいらなくなるかもしもミスマッチを解消してアップデートするといれません。例えば、優秀なインド人の経済学者

う政策的意義を持っています。

がインドにいたまま英語で講義しても、日本に「労働」と「資本」に密接に絡み合っているいる学生はホログラムで立体画像を見ながら、のが「生産性」で、成長力を伸ばすうえで、最自動翻訳された日本語の説明を聞くことができも重要な要素だと思います。個人レベルでも、ます。もちろん学生は日本語で質問できます。

企業レベルでも、また地域レベルでも国家レベ

このような技術進歩によってさまざまな仕事がルでも、伸びしろはまだまだあります。生産性失われていくことが予想されます。

を上げるオフィスの工夫、コワーキングスペー

今回の働き方改革は、これら二つの課題に対スや多様な主体の出会いでイノベーションを喚応するための施策として評価できます。まず人起する都市空間の整備が始まっています。

口減少による人手不足への対策として、女性や中川 人口減少や少子高齢化を悲観的に捉える

高齢者の活躍支援、多様な働き方の実現や生産のではなく、これまで労働市場にアクセスでき性向上があります。加えて、時間外労働の上限なかった人たちが入りつつあるし、前の世代か規制などの労働者保護策についても人手不足対ら受け取る資産も増加しているという面なども策だと考えることができます。健康被害を起こ

ポジティブに考えたほうがいいというご指摘でしかねない働き方によって貴重な働き手が減っすね。

てしまうのはもったいない。そのために、仮に青木 そうです。

本人が希望したとしても、これ以上は仕事をしてはいけないという働き方の規制をするということです。

●住まい方についての三つの論点

安藤 働き方改革の議論の背景にあるのは、一次に、技術進歩による失業対策としては、若つには人口減少であり、もう一つは急速な技術

い人だけではなく中高年層も対象とした教育訓進歩です。

練の充実、転職や再就職の支援などがあります。

人口減少については、日本の総人口は2008年

これから私たちは、仕事内容が変わる、勤務地に⚑億2808万人でピークを迎え、その後は、終が変わる、会社を移るといった働き方の変化に戦直後の人口増加と同様のペースで今度は急速頻繁に直面することになります。経済学ではこに減少していきます。そして今後も高齢者は増れらを労働移動と言いますが、それには二つの加しますが、15歳から64歳までの生産年齢人口パターンがあって、一つは前向きな労働移動では人数も減るし割合も減るということで、人手あり、もう一つは後ろ向きな移動です。前者は、不足が大きな課題になっていきます。

今の仕事よりも重要度が高く、需要が強い業界

また、急速な技術進歩については、例えば自から請われて移るもの。こちらはあまり心配は

動運転自動車が普及すると、タクシー、バス、ないでしょう。教育訓練の機会を得られますし、トラックなどのドライバーの仕事が失われます。 収入も途切れません。これに対して後者は、今4

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出席者写真までやっていた仕事が不要になってしまい、仕方なく別の仕事に移るパターンです。今は晩婚化も進み、30歳代で初めての子供が生まれることも多い時代です。仕事を失った人が、収入が途切れずに新しい仕事に移ることが可能になると社会の安定にもつながります。
以上のことを踏まえると、住宅やオフィス関
係で三つの論点が浮かび上がります。一つは、人手不足により女性の活躍が進むと、夫婦のフルタイム共働きが増加し、家の探し方や居住地の選び方が変わります。男性正社員と専業主婦という一昔前のスタイルであれば、子どもができると、郊外の庭付き一戸建てに住み、都心で働く夫は満員電車に乗って長距離通勤していたわけです。ところが、夫婦共働きになると住居

青木由行（あおき・よしゆき）
1962年山口県生まれ。東京大学法学部卒。建設省入省。都市局、宮崎県、道路局、鳥取県等に勤務後、内閣官房地域活性化統合事務局参事官、復興庁参事官、国土交通省土地・建設
産業局建設業課長、同総合政策局政策課長、同道路局次長、同大臣官房建設流通政策審議官、同都市局長を経て、現職。

を決める際の優先順位が変わり、それぞれの職場へ行き来がしやすい交通の結節点のようなところに住まうようになってきます。この流れがークについては、これまで何度も議論されまし継続することから、地理的な選択と集中が今後たが、結局のところ揺り戻しがあって、フェイさらに加速すると考えています。

ス・トゥ・フェイスのコミュニケーションが重二つめは、前向き・後ろ向きの労働移動が活要だという話に落ち着いています。最近の経済発になると、仕事の都合で住む場所を変えざる学の学術論文でも、例えば、特許のデータなどを得ないということが頻繁に起こります。住宅

多様な研究開発データを用いて、距離が近いこを新築で購入して数年後に手放すとすると、なとが重要という結論が出ています。つまり、原かなか思うような価格では売れません。もちろ

則的には職場で顔が見える形で働くことを大事ん例外はありますが。このときリスクを避けてにするという流れになっています。

買うのではなく賃貸を選ぶことになり、住宅のしかし一方で、育児や介護などさまざまな理

所有形態にも影響が出ます。つまり、既存不動由で離職していたかもしれない人に、ある程度産の流通が円滑化されないと、安心して家を買期間が限定される形でテレワークを活用してもうことができず、家が売れなくなり、不動産業

らうということは有益です。また仕事の一部をや建設業などにマイナスの波及効果を生むこと

職場外で行なうことが生活の質を向上させる可が考えられます。また、地方都市などではさほ

能性もあります。その際に、自宅に仕事ができど勤続年数が長くなくても、銀行から融資を受るスペースがないとか、子どもがいて集中でき

けて家を買うケースがありますが、経済の先行ない場合には、大規模な集合住宅のライブラリ

きや、特定の仕事がこの先どのくらいまである

ーとか、駅前のサテライトオフィスなどを使っのかが心配になると、ローンを組んで住宅を取て、通勤はせずに効率的に働くということが、得することが今後より難しくなると思います。

今後は重要性を増すだろうと考えています。

三つめは、テレワークについてです。テレワ

中川 要するに、仕事と住まいということを考働き方改革と暮らし方、住まい方

5えると、テクノロジーの進展などによって仕事た職場で、近隣の市町村まで拡大してそういっを変えざるを得なくなるので、労働移動が起きた労働者を募集しても人が集まらない。そこで、て、住まいを変えるということですね。

技能実習生を受け入れているようです。

安藤 そういうことです。

技能実習生の住宅に関して言うと、例えば、公営住宅とか教員住宅などの職員の住宅、ある●外国人技能実習生受け入れの実態

いは古い自宅を提供している。そういう形で、安部 都市について言うと、男女の分業形態が技能実習生を受け入れて地域の人口減少に対処

変わったのは働き方改革によってではなく、男しているという実態があります。

性の所得がかつてほどには伸びなくなったこと

技能実習生の多くは最低賃金で働いていますが最も大きな要因ではないかと思っています。

が、監理団体が介在したり、渡航費がかかるとその結果として妻が働くということになり、居いうことがあったりして、実際にはかなり生産住地に近いところで、パートで働くというよう性の高い人でないと、雇用主としてはペイしななかたちで、80年代ころから増え、2000年以降

いといわれています。中高齢の女性のアルバイ

は、首都圏では都心回帰が起きて、夫婦共働き

トやパートの場合には、職場で社会保険に入っで、住宅を取得あるいは賃貸するという形態がていない可能性があり、また、監理団体に払う増えてきたと見ています。そして、男性が長時費用もありません。したがって雇用主にとって間通勤して女性が家庭を見るという場合と、都の技能実習生の時間当たり賃金は20～30パーセ

心に住んで共働きする場合では、家庭内の男女ント程度、日本人の非正規労働者よりも高い計のパワーバランスに変化が生じうるのも、興味算になる。ということは、仕事ぶりも優秀な技深い点だと思います。

能実習生が働いているというのが実態です。

次に、地方の視点で言うと、例えば、北海道
では女性の就業率はかなり上がっていますが、

中川 地方の外国人技能実習生については後でもう一度議論したいと思います。

市町村別にみると、札幌市や、札幌近郊の江別

次に、労働移動によって住まい方も当然変わ

市や北広島市で低い水準にあります。また、人ってくるという点について、実際に新しい賃貸

口減少もかなり深刻な状況です。北海道の人口

ビジネスを展開している菊川さんに、問題意識は札幌に集中しています。札幌や関東の大学にとビジネスモデルの紹介をお願いしたいと思い入学した若者は、それらの地域で就職して、そます。

の後は地元に戻ることなく、親を呼び寄せ、親は地元の不動産を売って出て行く。そのように●ソフト面を重視した賃貸ビジネス

して加速度的に人口が減る実態もあるようです。 菊川 私が大きな問題意識として関心を持って一方で、最近では人口減少に対応して外国人いるのは人口減少です。日本はこれまで、住宅技能実習生を受け入れることも起きています。

の供給よりも需要のほうが大きい状態が長く続

外国人労働者全体の人数は確かに東京や首都圏

いていましたが、人口減少によって需給バランに多いかもしれませんが、技能実習生についてスが今まさに崩れて、緩やかに変化しているとみると、愛知や広島に数多くいます。北海道でいうのが現状だと思います。

は、農業や水産加工業で多くの技能実習生を受

実は、Booking.com というホテル予約サイト

け入れています。現実には、かつてはアルバイ

が日本でサービスを始めたのは2009年のことでトないしパートとして中高齢の女性が働いていすが、2011年を境に物件数が大きく伸びました。

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出席者写真東日本大震災で外国人が日本に来なくなり、ホテル需要がガクンと落ちて、需給バランスが崩れたわけです。そこで、集客の手段として、楽天やじゃらんだけではなく、海外のホテル予約
サイトに載せるホテルが増えたわけです。
話を人口減少に戻すと、需給が緩んでいるにもかかわらず、都心・地方ともに建物の供給は伸びている。不動産、とくに住宅についてみると、空き家が増えていることが世の中で問題になっていますが、住宅の賃貸ビジネスのプレイヤーとして私たちが考えているのは、単なる建物のハード面ではなく、ソフト面に注目しています。例えがいいかどうかわかりませんが、Amazon が EC で取り扱っている商品のほとん

安部由起子（あべ・ゆきこ）
1965年佐賀県生まれ。1987年東京大学経済学部卒。米プリンストン大学大学院修了。Ph.D.（Economics）。名古屋市立大学、亜細亜大学経済学部、北海道大学大学院経済学研究科
助教授を経て、現職。

どは供給が多いものです。いわゆるブランド物
ではなく、供給が多い飲料水や本や服など、世の中に溢れているものを、「利便性」というソければならないので、最低⚒～⚓年は出費した

フト面を追求して販売しているわけです。

くないので引っ越しをしないというようになる。

賃 貸 サー ビ ス の 現 状 を 見 て み る と、今 年ちなみに契約も⚒年で、更新するためには⚑カ（2019年）⚘月に、東京地裁で仲介手数料は0.5

月分の更新料を払わなければなりません。そのカ月が妥当だという判断が示されましたが、そ

結果、ほとんどの方は同じところに⚒年以上住もそも仲介手数料は原則0.5カ月だとか、敷金んでいる。これは、住みたくて住んでいることや礼金もいくらだと妥当なのか、などさまざまもあるが、そのほうが経済的に合理的だからとな議論があります。また、賃貸借契約あるいはいうのもあると思います。

重要事項説明は対面あるいは書面で交わされて例えば、職が変わったときに簡単に住居を移いるという契約プロセスもあります。そこで、し変えられるようにするとか、都市と地方のデ

私たちの会社は、入居のハードルを極力低くしュアルライフを実現できるようにする、つまりようということで、初期費用はゼロにし、電現状では制度的あるいはサービス的にできない

気・ガス・水道や家具、家電をつけて、サービ

ようなことを突破できるようにする。そういうスの利便性を高めるということをしています。

いうことが私たちの問題意識にあります。現実

また、申し込みから決済、契約から退去の手続に、夫婦共働きの20代は、⚑社で何十年も働くきまで、すべてインターネット上のオンラインというよりは、いろいろな会社を⚒～⚓年ででできるようにしています。

転々とするようなライフスタイルですから、ほこのようなソフト面でのサービスが、労働生
産性や職住近接とどのように関連するかというぼ⚑年に⚑回はどっちかが転職しているようになります。

と、移動のハードルを低くして住宅の流動性をまた、フリーランサーとか YouTuber が増高めることになると思います。従来の賃貸サー

えれば、その時々の利便性が高いところに居住

ビスでは、引っ越した月に⚔～⚕カ月分払わなしたいと考えているので、そういう需要にこた
働き方改革と暮らし方、住まい方

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えられればと思っています。つまりは、フレキ減少をもう少しポジティブに考えたほうがいい

シブルで流動性が高い住宅サービスを提供してと思っています。そのためには、従来の概念にいるということです。

捉われずに、さまざまな制度を変えながら、ビ青木 建物のもともとのオーナーは別にいらっ

ジネスや生活の仕方を変えていかなければいけ

しゃるわけですね。

ないし、商慣習も含めて変えなければならない

菊川 そうです。

ところが多々あるように思います。

中川 ということは、賃貸物件の仲介ではなく、私が常々課題と感じていることの一つは、土サブリースみたいなことですね。

地利用です。かつての人口が都市に流入した時

菊川 そうですね。例えば、現状の賃貸不動産

代、人口が増えた時代には、建物を建てたいとの Web サイトでは、掲載されている物件が在いう需要が大きく、数多くの土地利用同士の衝庫としてあるかはわかりません。ところが、わ

突をいかに回避・調整するかが重要な課題であれわれサイト OYO LIFE では、そこに載せてり、都市計画法や建築基準法でルールや基準をいる物件は必ず空いているので、そのままダイつくり、事前規制を行なってきました。結果とレクトに予約ができる。これはまさにホテルのして、同じ用途の建物を集める用途純化は効率

予約と似ているということになります。

的だったと思います。ところが現状は、土地利

中川 OYO に来るお客さんは短期滞在者が多用に対する需要が減少する局面に入っており、いですか。

土地利用同士の衝突の回避・調整を考えること

菊川 短期から長期までお客様のご利用期間はだけではうまくいかなくなっています。具体的さまざまです。いわゆる「アドレスホッパー」に言えば、土地利用意欲が減退するなかで低未と呼ばれる人もおり、アドレスを持たずに、数利用地や管理不全土地が発生することによる外カ月ごとに住居を変えるという生活をしている

部不経済を防止するには、従来の土地利用規制方もいますが、⚑年以上住むような長期契約のあるいは規制緩和では効果が得られないという方もいらっしゃいます。

ことです。
今後は、何らかの土地利用を引き出していく
こと自体に大きな価値があるという視点に立て

用途規制を考える

ば、多様な用途を許容していくことが要請されてくるのではないでしょうか。例えば、シャッ
ターが下りたり、人が住まなくなったりするの●多様な用途を許容するはある意味で従来の用途では利活用されないか

中川 さて、これまで、人口が減少し高齢化がらです。そうだとすれば、用途を変えることに進む一方でテクノロジーが進展するなかでの働よって新しい利活用の可能性が出来るのではな

き方と住まい方について、さまざまな観点からいか。例えば、リノベーションで店舗だったとお話しいただきましたが、次に、働き方と住まころをバーとかカフェにしてみると意外に面白

い方の望ましい将来像を実現するための隘路とい空間になったりする。そういう意味合いで多なる点は何か、その隘路を打開するためにはど様な用途を許容するということです。

うすればいいかという点について議論をしてい事前明示性がある計画的な用途のほうが、ビ

ただきたい。

ジネスを行なううえではわかりやすいと思いま

青木 さきほども言いましたように、私は人口すが、個別調整の柔軟な用途を許容するとか、

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出席者写真あるいは積極的に多様な用途を配置していくという発想で新しい需要を作る必要性が大きくなっているのではないでしょうか。さらには多様な用途が配置されると多様な人が集まることにつながり、そこからイノベーションが生まれるというメリットもあるのではないかと考えています。
今後、長寿化が進むと、必ずしも夫婦ともに長生きするケースばかりではないので、一人で暮らす人がこれまで以上に増えるだろうと思います。そこで、多様な人が集まることで新しいつながりができ、孤独の解消に寄与する機能が都市空間には必要になります。その意味でも、多様な用途を認めることが必要になってくるのではないでしょうか。

安藤至大（あんどう・むねとも）
1976年東京生まれ。法政大学経済学部卒。東京大学大学院経済学研究科博士課程修了。博士（経済学）。政策研究大学院
大学助教授、日本大学大学院総合科学研究科准教授などを経て、現職。著書：『これだけは知っておきたい働き方の教科書』（ちくま新書、2015年）など。

また、これまでは、土地は所有者が利用するのが当たり前のように言われていましたが、例
えば相続で複数の土地を抱えざるを得ない人もまちづくりのデータ、土地利用のデータがオー増えてくると、所有者以外の人がその土地を有プンになって、それがプラットフォームになる効に使いたいというニーズに対応することが重と、土地を所有していない人から新しい利活用要になってきます。近代社会は所有権を守るとのニーズが生まれたり、その地域を変えていく

ころからスタートしているので、今までの価値創造力を生み出したりできるのではないかと思観であれば所有する人の権利が最も大事にされいます。

なければなりませんが、これからは土地が利用

もう一つは、都市空間づくりも考え直すべきされないことによる外部不経済も考えれば、所ではないかということです。これまで私たちが有者以外の土地利用意欲を実現する制度的工夫

まちづくりでやってきたことを振り返ってみるも必要です。

と、特に高度成長期には、農村から都市部に人

例えば、土地の所有と利用を分離することも口が移動してくる局面で、大量に住宅を供給しいくつかの制度で導入されてきています。
「所

なければいけない。また、猛烈なモータリゼー

有者不明土地法」では所有者不明土地に10年のションが起こり、道路が圧倒的に足りない、駅利用権を設定できるようになり、さまざまな要

前広場もつくらなくてはいけない、土地の高度件の下ではありますが、ある意味、所有権の制利用を図るために高層建築物の建築も必要だと限に風穴が開きました。また、相続登記の義務

いったことへの対応を都市計画で行なってきま

付けの議論も進められていますが、土地の所有した。

者にアクセスできる情報整備も重要です。

宅地造成や高層建築物、あるいは交通基盤や

さらに、まちづくりについて⚒点ほど指摘し公園をつくり、商店街を整備するということをたいことがあります。その一つは、オープンデ

それぞれ最大の効率性と成果を追求したわけで、ータが今後もっと進んでいくということです。

あの短期間の中では、まずまずの成果だったと
働き方改革と暮らし方、住まい方

9言えるのではないかと思います。しかし、残念という面では、住宅地に混在する形で小規模なながら、その個別最適の集まりの都市空間が、オフィスが増えていくことが有益です。そのた人間のアクティビティから乖離し、賑わいを生めには、周囲に与える負の影響と規制との関係まなくなり、空き家、空き店舗が増え、人が集をもう一度考え直す必要があります。例えば、

まらない公園、広場が放置されているといったデスクワークをするだけであればオフィスが住たことが起きています。

宅地にあってもいいし、完全防音で建物の外に

これまでは宅地や建築物、車のための道路をいっさい音が漏れない工場だったら街中にあっつくることを「ポジ」に考え、公開空地や広場てもいいかもしれません。つまり、一様に規制に関しては、高い容積率をあげるから環境保全

するのではなく、機能別に考えていかなければのために公開空地をつくりなさいというようにいけないということです。

「ネガ」でディフェンシブな位置付けでつくっ

また、これに付随して、住宅からオフィスへてきました。その発想を転換して、まず、官ととか、オフィスから住宅へというような用途転民にこだわらずにパブリックな空間を考え、街換に伴う規制や、リノベーションに伴う規制な路、公園、広場、民間の公開空地を一体としてど、どこまで現行ルールを維持し、どこを柔軟豊かな空間にする、パブリックな空間をデザイにするのかというあたりも考えていかないといンしていくということを優先する。それを前提

けないと思います。

として周辺の官と民の投資を組み立てるという発想もが必要ではないでしょうか。

次に、外国人労働者と地方での生活ということについてですが、例えば浜松では、多くの日「歩ける」（Walkable)空間、「目線」（Eyelevel)

系ブラジル人の方々が自動車メーカーで働いて

の空間、
「多様性」
（Diversity）の空間、「オーいます。彼らは、日本に永住するつもりで生活

プン」（Open）な空間、この四つの単語の頭文していて、当初は周囲の住宅居住者とのあいだ字を並べると「WEDO」（ウィ・ドゥ）になりで問題があったようです。しかし、時間が経つ

ますが、このような空間をつくることによって、 にしたがって、お互いの文化に慣れていき、うイノベーションが喚起され、孤独を防ぐサード

まくすみ分けて、だんだんと外国人を受け入れ

プレイスのような場所をつくることにもなる。

る土壌が形成されてきたと聞いています。

個別最適のまちづくりから脱却して、人間中心

ただし、2019年⚔月から導入された新しい在の空間にしていくという新しい流れが現場で少留資格である特定技能の話を踏まえると、今後しずつ生まれつつあります。

は新たに外国人がさまざまな地域に住むようになるでしょう。それによりトラブルが発生しな●地方と都市の仕事と住居

いかと懸念しています。この点では、過去の経

中川 用途を柔軟に考えて、事前明示性のよう験を活かすためにも、これまで外国人を受け入なものにこだわらないような制度のあり方がいれてきた地域において、どのようなやり取りがいのではないかというご指摘をいただきました

あって、結果としてこういうかたちに落ち着いが、同じような観点から、オフィスや住宅のあた、というような成功体験や成功事例を共有しり方について、安藤さんからご提案いただけまていくことが鍵だと感じています。

すか。

三つめが、地方の生活についてです。都会と

安藤 働き方と住まい方という観点で考えると、 地方の大きな違いとして、三世代同居の割合が通勤コストの低減や多様な働き方を可能にする
10

季刊 住宅土地経済

2020年冬季号№115

異なります。これが高い地域では、女性の就業

出席者写真率が高い傾向が見られます。このように生活ス
タイルの違いがあることは認識する必要があります。また仕事と住居の優劣にも差があるようです。都会では仕事が先にあって、職場に通いやすいところに家を探すという行動が主流です
が、地方都市では、まず住居があって、そこから通えるところで仕事を探すという人のほうが多い。仕事と住まいの選び方のどちらが優先されるのかということが、これからの住宅政策を考える際の論点ではないかと思います。
もう一点、⚒～⚓カ月に⚑回転居するというような住まい方ができる人はまだ限られています。若者か、あるいは高齢でリタイヤされた方が、都会に家を持ちながら、地方都市での生活を体験するというような場合でしょう。例えば、

菊川航希（きくかわ・こうき）
1989年大阪府生まれ。東京大学工学部システム創成学科卒。
大学時代に⚒社の創業に関わった後、外資系戦略コンサルテ
ィング会社 A.T.カーニー入社。東京、サンフランシスコ、パリのオフィスでプロジェクトに従事後、OYO に日本人第⚑号社員として参画し、現職。

小学生の子供がいるような場合は、⚒カ月ごとに転校するのは無理です。新しい住まい方がすべての人にマッチするわけではないことを考え

法」（住宅宿泊事業法）施行の時にも大きな問ると、既存のものと新しいものの役割分担を考題になりましたが、マンションに見知らぬ外国えることは大事だと思っています。

人が大挙して来るのはけしからん、ということ

そして、残念ながら、最近は若者が次第に貧になるわけです。要するに、「ネイバーフッド

しくなっていて、大学生の半数が、学生支援機

リスク」です。しかし、好むと好まざるとにか構のローンを借りているそうです。就職後の返かわらず、日本はこれからそういう社会になっ済を考えると、新居への初期費用として何カ月ていくかもしれません。

分もまとめて出せないので、初期費用はない代

また、かなりの頻度で住居を転居したり、頻わりに毎月のフローが高めの賃料を払っている繁に転職したりする人が増えるような社会が来という住まい方になっているかもしれません。

るのであれば、おそらくネイバーフッドリスク

これをどのぐらいポジティブに捉え、どのぐらに関しては期待値を下げた社会にしないといけいネガティブに捉えるべきかということが気にない。先々代から付き合いがある人が隣に住んなっています。

でいるというような社会とはまったく別の世界が、これから開けていくとすれば、ネイバーフ●ネイバーフッドリスクについて

ッドリスクを引き受けるための社会的な合意と中川 これまでのお話では、用途規制をもう少いうか認識のようなことも必要ではないかといし緩やかにしていこうということでは共通して

う気もします。

いて、その結果としてフレキシブルな社会にな

安部 ネイバーフッドリスクに関しては、外国っていくでしょうが、事前明示という点は多少

人の技能実習生がいる市町村の一部では、実習

なりとも低下していくように思います。そうす

生と地元コミュニティとの交流が現時点ではあると、例えば今年（2019年）⚖月の「民泊新まりもたれていなかったり、実習生のことに関
働き方改革と暮らし方、住まい方

11

心が薄かったりする場合もあるように聞きます。 バーフッドリスクを抱えている、という指摘は北海道では、外国人実習生は、地元のコミュニあります。ただ、弊社サービスもクレジットカ

ティの居住空間から距離的に離れたところで生ードでの家賃支払いプロセスをとったり、本人

活していて、買い物などで出会うことはあるか確認や審査プロセスを従来の賃貸サービス同様もしれませんが、地域社会とは別のコミュニテに設けることで、そのリスクを低減させていま

ィで暮らしているようなケースも少なくないよす。そのなかで、ユーザー面からみて、より高うです。

い利便性をオンラインで提供できるように、オ

逆に、外国人技能実習生が来てくれるからこンラインでの決済や契約、あるいは入居後にもそこの地域が成り立つ、というふうにとらえて、 便利なサービスをオンラインで享受できるよう実習生が地元のイベントなどにも参加し、地元なサービス設計をしております。

住民による支援事業も行なわれている地域もあ

他にもいろいろなリスクがあることは承知しります。ですから、安藤さんがおっしゃったよ

ますが、弊社サービスは民泊ではなく必ず⚑カ

うに、成功体験や成功事例をシェアしていくこ

月以上の賃貸借契約を結ぶなど、現行の法律のとはとても大事なことだと思います。

なかでより便利な方向を目指しています。そし一方でとても深刻な問題は、日本語が難しいて、ネイバーフッドリスクを抑えるということのでコミュニケ―ションがうまくいかないことに関しては、将来的にはテクノロジーで解決をや、日本語以外のことも含めてより一般的に支したいと思っています。具体的には、ネイバー

援をするための資源が充分でないことです。いフッドリスクは二つあって、一つは誰が住んでろいろな人たちがボランティアで支援している

るかわからないという不安であり、もう一つはのが現状ですが、ボランティアベースでできるだから何をするかわからないという不安です。

支援には限界があり、支援の充実がかなり難し

それを解決するために、例えば、誰がそこに住いというのが現実だと思います。

んでいるかがわかるように大家さんが簡単に把

もう一つは女性の就業率の話ですが、最近のデータを見ていると、就業率の地域差は、女性

握できるようなサービスなども検討していきた
いと思っています。

に関してはかなり縮小したという印象です。今、基本的には、われわれのターゲットは20-30

むしろ大きいのは高齢者の就業率で、例えば、代単身のミドルアッパー層ですが、現在取り込

北海道でいうと、低いのは札幌などの都市部でめていないファミリー層なども含めて、賃貸にあり、高いのは都市部以外のほうで、そのよう住んでいる人たちが、不動産賃貸がこの10年でな地域差の理由はおそらく農林水産業だろうと大きく変わったと感じられるようなかたちで、推測されます。

前進するといいなと思っています。

●ユーザーの視点に立って利便性を追求

中川 菊川さん、いかがですか。
菊川 われわれが提供している賃貸サービスは、

人間中心のまちづくりを大家さんだけでなく、ユーザー側の利便性を上げていくということも意識しています。もちろ●多様性とイノベーションん、大家側からみると、弊社のサービスは入居

中川 最後に一言ずつお願いします。

のハードルが低すぎるが故に、より大きなネイ

菊川 青木さんがおっしゃっていたような人間

12

季刊 住宅土地経済

2020年冬季号№115

出席者写真

中心の都市づくりということは、実はわれわれも考えています。今までは建物中心で、すべてのビジネスが回っていたと思います。しかし、不動産業界の住宅利用や土地利用ということで考えると、人間中心になったほうがいいと思います。
青木 例えば、災害の時に、近所の情報がないために、住民の命が危険にさらされるということが最近指摘されるようになっています。おそらく、少し時間がかかるかもしれませんが、個
人情報に対する考え方も、所有権と同様に、これから変わるような気がしていまして、自分たちの身を守るためにも情報は一定程度オープンにしたほうがいいかもしれないという考え方が出てくると思います。
企業でも最近は、自社の技術を秘匿するだけ

中川雅之（なかがわ まさゆき）
1961年秋田県生まれ。京都大学経済学部卒。経済学博士（大阪大学）。建設省（現国土交通省）入省後、大阪大学社会経済研究所助教授、国土交通省地域整備局まちづくり推進課都市開発融資推進官などを経て、現在、日本大学経済学部教授。
専門は、実験・実証的手法を用いた都市住宅政策の経済分析。
著書：『都市住宅政策の経済分析』（日本評論社）など。

のではなく、むしろオープンイノベーションを志向しているところが増えています。そういうデータの使い方をすると、今まで私たちが制度大きな動きの中の嚆矢と考えると、もっと広がの前提にしていたようなもの、例えば環境、安りが出てくるような気がします。

全安心を守るためにはこれしかないを思ってい外国人と日本社会の閉鎖性の問題にしても、たところから、いろいろ道が開けていくきっか

確かに地方都市は、日本語が難しいということけになるように思います。

もあってハードルが高いかもしれませんが、いまた、新しい制度をつくるときに、そこまでろいろな人が来てくれることによって街が元気意識したかどうかわかりませんが、今後の世のになっていることも事実です。海外でも LGBT

中では理解が得られると思ってビルトインしたの人が多い都市でイノベーションが起こりやすものもあるように思います。民泊の話にしても、 いというデータがあり、多様性は生産性やイノ見方によっては、旅館業法とか用途規制がある

ベーションに相関関係があると言われています。

なかで、マンションであれば管理組合で選択で日本人はどちらかという苦手だと思われていまきる仕組みが開かれています。もっとも、現状

すが、足元では多様性をうまく生かして地域づ

ではほとんどのマンションは民泊に使わない方

くりをしているところもあります。だから、日向にいっていますが。

本人のスタイルで海外の人びとを受け入れて、さらに、就業の場と住宅という問題にしても、 地域の生産性や活力を上げたりするという時代
郊外団地に就業の場をつくることができるといは遠からず来るのではないかと、私はやや楽観

う用途規制の特例が地域再生法で作られました。 的に考えています。
スポンジ化している郊外団地をどう立て直すかというところから検討がスタートしたという記●都市と防災について憶がありますが、多様な用途を許容するという

安藤 人も流動化するし、建物の用途や地域の働き方改革と暮らし方、住まい方

13

かたちも変わっていく時代です。これまでは長いるまちづくりの関係者がいるように思います。

期的関係に基づいて阿吽の呼吸とか、明文化させっかく人口が減ったのだからもっとゆったりれない暗黙のルールがあって、みんなが守って豊かに住めばいい、ということが私の問題意識いた社会のなかに、それを共有しない人が入っとしてあります。大変もったいないと思っていてくることは避けられません。したがって、ル

まして、一定程度はマンションでの生活を選択

ールはある程度明確に言語化していくことが大する人がいるとしても、ゆったり住むという選事だと思います。

択がもっとできる環境を作りたいと思います。

また、個人情報に関しては、どこまでポジテ

大事なことは、需要が弱い地域で良いまちをィブに使っていくかがポイントだと思います。

つくろうと思った時に、新築の住宅マンション

例えば労働分野でいうと、AI（人工知能）のを数多く作ることが果たして正解なのかという発達によって、人の評価ができるようになってことです。用途を柔軟に考えて、空き家、空きいます。ある企業のサービスでは、過去に離職店舗を魅力的な空間にしたり、住まいと就業のした人のメールのやり取り等を参考にして、既場を混在させて需要を生み出したりして、まち存社員のやり取りから辞めるリスクが高い人をの空間を再生することも考えてほしいと思いま

特定して面談を設定するということができるよす。

うになっています。採用時にも、過去の類似デ

今日はあまり触れられませんでしたが、災害ータから個人の評価をすることがすでに行なわに脆弱なところに住むこととか、あるいは、地れています。これを統計的差別といいます。

価の安さからそういうところに福祉施設が立地

費用面を考えると、どうしても外見や属性にしていることについてもっと考えていかなけれ

基づいて判断されがちになる。そのためどこまばいけないと思います。また、電気設備が水にでは自由にデータを使って良くて、どういうデ弱いということがあらためて認識されました。

ータの使い方は制約が必要なのかなどを、少し

武蔵小杉のマンションや千葉県の例からもわか

先の社会を見据えて、ルール化していくことがるように、電気が止まると水道も止まることが必要なように思います。

多い。そういう脆弱性を受け止めたまちづくり

安部 最後に、青木さんに質問したいのですが、 が必要であり、仮に電気が止まった時に回復す
一つは、空き家が多く出るなかで新しい高層マ

るまでどう過ごすかというところまで踏み込んンションがたくさん建っていることについてどで考えていかなければいけない時代になっていう思われるのかということと、もう一つは、札ます。

幌でも北海道胆振地方の地震のときに高層住宅

今回の災害ではハザードマップが最新のもの

が断水で困った経験などがありますが、最近のに更新できていなかったところがあることに加災害と高層住宅の関係についてです。

え、記載事項が統一されていないことも認識さ

青木 空き家が発生しているのに高層マンショれました。例えば、居住しているところがハザンが建っているというのは、現実問題として地ードマップで危険かどうかというだけではなく、方都市で起きています。その背景にあるのは、いざというときのリスクとどう対応するかとい

地方でも高齢者をはじめマンション生活を望む

うソフト面も記載事項として重要だと思います。

人が増えていることだと思います。

中川 ありがとうございました。

ただ一方で、ともかくまちなかに高いマンシ
ョンを建てればコンパクトシティだと誤解して
14

季刊 住宅土地経済

2020年冬季号№115（2019年11月14日収録）

エディトリアルノート

本号では、空間的自己相関など

婚女性」の正規雇用就業率と通勤

ここで山形・吉田論文では、マを考慮して分析する空間計量経済

時間の間には有意な負の関係が見ンションの可視性を、①居室から学の手法を用いた⚒本の論文が掲られるという。

の見通しの良さ（Open view）、

載されている。いずれも空間計量

そして、こうした女性の就業の② 視 程 内 の 緑 地 の 広 さ（Green

経済学の高い表現力とその可能性

地域的な特性（空間パターン）は、 view）、③ 視 程 内 の 海 の 広 さを示した卓抜した論文である。

「子供のいる既婚女性」の労働力 （Ocean view）の三種類に分類し、

河端論文（「女性就業と通勤時率および正規雇用就業率のコール

さらにそれらの非線形性に留意し間の地域差」）では、東京都市圏

ド・ス ポッ ト が、中 心 業 務 地 区

た分析がなされている。

における女性の就業率の地域的なCBD とされる東京都23区への通分析の結果、「見通しの良さ」

特性（空間パターン）を分析し、勤圏内の郊外部に見られ、これらの指標は、マンション価格に対しそれが通勤時間とどのような関係の地域が男性の通勤時間のホッて非線形性があり、指標の値が低があるか、また、その通勤時間とト・スポットと重なっているとし、 いとマンション価格に負の影響をの関係が、配偶関係や子供の有無

郊外居住によって、父親は都心に与えるが、十分に大きくなると急によって異なるか、という観点か

長時間通勤し、母親は専業主婦か

速に正の影響を与えるように変化ら考察している。

自宅近くで働く、という性別役割するという。すなわち、十分な眺

分担が強化されている可能性を指望が得られないと、マンション価

摘している。

格に正の影響を与えられない。

まず、女性就業の空間パターン
は、配偶関係と子供の有無によって違いが生じており、特に既婚女

働き方改革や女性の積極活用が「視程内の緑地の広さ」の指標

性で子供がいる場合には、労働力叫ばれる中、その政策や対策を考も非線形だが、指標が低い値や高率（人口に占める労働力人口の割える上で河端論文は貴重な現状分

い値ではマンション価格を高める合）や正規雇用率が高いエリアが、 析を提示している。ただ、河端論

効果がない。すなわち視程内にお外部郊外部において集積している

文では子育て世代の郊外居住といける適度な緑地の存在は、マンシ様子が示されている。

う居住地選択が、なぜ形成・継続

ョンの価格付けにおいて評価され通勤時間との関係を見ると、されているのかという点についてうるが、不足あるいは過分な緑地「既婚男性」や「未婚女性」、「子

は十分な示唆を与えてくれていなは評価されない。また、「視程内の供のいない大卒既婚女性」の場合

い。ホッ ト・ス ポッ ト や コー ル

海の広さ」の指標については線形には、通勤時間と地域の労働力率

ド・スポットが生じる要因にまで性があり、広くなるほどマンションの間には有意な関係を見出せない

踏み込んだ分析をぜひ期待したい。 価格を高めることが示されている。

が、「子供のいる既婚女性」の場◉

しかし、こういった可視性は、合には、両者の間に負の有意な関山 形・吉 田 論 文（
「Value of

景観の質を評価しているわけでは係があり、通勤時間が長くなるほview か ら Value of experi-ない。そのため、山形・吉田論文

ど、子供のいる高学歴の既婚女性

ence の評価に向けて」）は、都

では、さらに体験価値（value ofの労働力率が低くなるという。

市景観の価値を計測しようとする

experience）をモデル化する試み

正規雇用就業率と通勤時間の関試みである。マンションの居室かとして都市街路の歩行環境指標を係で見ると、「未婚女性」や「子らの可視性を指標化することによ評価する研究も紹介されている。

供がいない既婚女性」については、 って、その指標を説明変数に用い

山形・吉田論文は、統計的なデ

正規就業率は通勤時間との間で有たマンション価格のヘドニック分ータが存在しなくても、さまざま

意な関係は見られないが、「高卒

析 を 適 用 し、都 市 景 観 の 価 値

な工夫によってそれを補完しうる

以下で⚖歳以上の末子がいる既婚 （Value of view）を測定しようとことを示してくれる点でも興味深女性」を除いて、「子供のいる既い分析である。

している。

(Ｈ・Ｓ)

エディトリアルノート

15

論文

女性就業と通勤時間の地域差
東京都市圏の事例

河端瑞貴
う。

はじめに

女性就業における通勤時間の重要性に着目し本稿では、女性就業と通勤時間の地域差につた理由には、女性の通勤時間が男性の通勤時間

いて、東京都市圏を対象とした事例研究を報告よりも短いことがある。この通勤時間の男女間する。都市経済学や労働経済学において、女性

格差は、世界の多くの都市に存在する（Mad-

就業の地域差の研究が活発になっている。最近

den 1981; Gordon et al. 1989; Hjorthol 2000; Leeの研究は、女性就業率には大きな地域差が存在

and McDonald 2003; Crane 2007; Roberts et al.

す る こ と や（Abe 2011; Fogli and Veldkamp

2011; Neto et al. 2015）。通勤時間は、実際に就2011; Black et al. 2014）、女性就業率の地域差は業している人に対してのみ観察される。したが男性就業率の地域差より大きいことを示していって、女性の通勤時間が短いということは、長る（Abe 2013）。女性就業の地域差を説明する

時間通勤が多くの女性にとって困難であること

要 因 の ⚑ つ に、通 勤 時 間 が あ る（Abe 2011;を示唆している。長時間通勤は、女性、特に時Black et al. 2014）。Black et al.（2014）は、ア

空間制約の強い育児中の女性の労働参加の障壁

メリカの都市単位のデータを用いて、既婚女性になると考えられる。

の労働力率と通勤時間には負の関係のあることを明らかにしている。しかし、女性就業におけ

1 分析方法る通勤時間の役割を実証した事例は限られてい女性就業の空間パターン

る。特に、都市圏内の女性就業の空間パターン

女性就業の空間パターンは、Global Moranʼsと通勤時間の関連に着目した実証研究はほとん

I および Getis-Ord

統計量を用いて分析する。

ど見られない。

Global Moranʼs I（Moran 1950; Cliff and Ord

そこで本稿では、Kawabata and Abe(2018)1)

1981) は大域的空間的自己相関の指標 (GISA：の研究に基づき、東京都市圏の25～54歳の女性

global indicators of spatial association）の⚑つを対象とし、次の⚓つの問いについて検討する。 であり、⑴式により計算する。
⑴女性就業に特異な空間パターンが存在するか？⑵その女性就業の空間パターンは、通勤時間と関係があるか？⑶女性就業の空間パターンと通勤時間の関係は、配偶関係および子供の有無により異なるか？
女性就業の指標としては、女性の労働力率、
正規雇用就業率、パート雇用就業率の⚓つを扱
16

季刊 住宅土地経済

2020年冬季号

№115

􎨽

􀀽
􎨽

􎨽

􂈒

􎨽
􎨽

􂈒

􂈒

⑴

はサンプル数、 、 は地域 、 の属性、は対象地域全体の属性の平均値、は地域 、間の空間重みの要素を表す。

には rook 型の⚑次隣接行列を用いて、 、 が境界を介して

著者写真

隣接する場合は⚑、そうでない場合は⚐とする。

かわばた・みずき
東京都生まれ。慶應義塾大学経済学部卒、同大学修士（政策・メ ディ ア）、米 MIT 博 士（Ph.
D. in Urban and Regional
Planning）。東京大学空間情報科学研究センター准教授等を経て、現在、慶應義塾大学経済学部教授。著書：『経済・政策分
析 の た め の GIS 入 門 ArcGIS
Pro 対応』古今書院（2018年）
ほか。

⚑次隣接行列は、行政区域のように面積の異なる空間単位に用いられることの多い空間重み行列である。ここでは、空間重み行列の行和が⚑になるように標準化する。帰無仮説が正しい（空間的自己相関のないランダム分布）場合のMoranʼs I の期待値は

􂈒 である。

􀀽􂈒

したがって、 が十分に大きいとほぼ⚐になる。
Moranʼs I の値は、ほぼ􂈒 〜⚑の間をとる。
（厳密にはこの範囲よりもやや狭い値になる。
）

ト・スポット）を、負で有意なは低い値の統計的に有意ではない Moranʼs I の値はランダ

空間クラスター（コールド・スポット）を表す。

ム分布（帰無仮説）を意味する。Moranʼs I の地理情報システム（GIS）を用いて値が有意で 􎜠 􎜰 より大きい場合、近隣の属性値に基づくホット/コールド・スポットの地図をが類似したクラスター分布（正の空間的自己相

作成し、空間パターンを分析する。

統計量関）を示す。Moranʼs I の値が有意で 􎜠 􎜰 より小さい場合、近隣の属性値が異なる分散分布

空間回帰モデル（負の空間的自己相関）を表す。

女性就業と通勤時間の関係は、空間回帰モデ

Global Moranʼs I は、高い（低い）値が空間

ル を 用 い て 推 定 す る。Fogli and Veldkamp

的にクラスター化（集積）しているか否かを示（2011）が示唆するように、ある地域の女性就すことができるが、対象地域内のどこでクラス

業は、地理的に近い地域の女性就業と関連してター化しているかを特定することはできない。

いると考えらる。Vega and Elhorst（2017）は、

一方、局所的空間的自己相関の指標 (LISA：

ある地域の女性就業は、近隣地域の特徴と互い

local indicators of spatial association）の ⚑ つに 関 連 し て い る こ と を 示 し て い る。LeSage

である Getis-Ord（Getis and Ord 1992; Ord（2014)は、空間的な相互作用やフィードバック

and Getis 1995）は、クラスター化した地域が効果がある場合、空間ダービンモデル (SDM：

存在する場合に、対象地域内のどこで空間クラ

spatial Durbin model）を用いることを推奨しスターが発生しているかを特定することができている。そこでまず、被説明変数と説明変数のる。Getis-Ord

空 間 ラ グ を 含 む SDM を 推 定 す る。SDM と

􂈑􎨽

􀀽

􀀽

は、⑵式により求める。

􎜠􂈑
􂈑􎨽

ここで

そのデータ生成プロセスはそれぞれ⑷式と⑸式

􂈒 􂈑􎨽
􂈒􎜀􂈑 􎨽

􎨽

􂈒􎜀

􂈒

􎜐􎜰

􎜐

⑵

Elhorst 2014）。
􀀽⑶

はサンプル数、 は地域 の属性、は対象地域全体の属性の平均値、のように表現できる（LeSage and Pace 2009;

は地域 、

􀀫

􀀫

􀀫

􀀽􎜀 􂈒

􎜐 􎜀

􀀫

􀁾 􎜀

􎜐

⑷

􀀫
􀀫 􎜐

⑸

⑸式において、 は被説明変数、

は空間重

み行列、

􎸒

􀀫

は説明変数、 は⚑からなる列ベク

ト ル、 は 単 位 行 列、 、 、 、 は パ ラ メー

間の空間重みの要素である。Moranʼs I と同様、 タ、 は誤差項を表す。 が有意でない場合は、には rook 型の⚑次隣接行列を用いる。正で有意なは高い値の空間クラスター（ホッ被説明変数の空間ラグ（）を含まない説明

変数の空間ラグ（SLX：spatial lag of X）モデ
女性就業と通勤時間の地域差

17

ルを推定する。SLX モデルは、⑹式のように25～54歳の配偶関係、子供の有無、学歴別の定式化できる（LeSage and Pace 2009; Elhorst

女性の労働力人口、正規雇用者、パートタイム

2014）
。

雇用者は、2010年国勢調査の公開データおよび

􀀽

􀀫

􀀫

⑹

􀀫

SDM および SLX モデルは最尤法で推定する。

統計法に基づいて独立行政法人統計センターから得たオーダーメード集計を用いる。労働力率

空間重み行列（ ）には⚑次隣接行列を用い、は人口に占める労働力人口の割合、正規雇用就

行和を⚑に標準化する。比較のために、最小二業率は人口に占める正規雇用者の割合、パート

乗法（OLS）による非空間標準モデル（以降、雇用就業率は人口に占めるパート・アルバイト

標準モデルと記す）も推定する。標準モデルで等雇用者の割合であり、いずれも単位はパーセ

は、推定した各変数の係数が限界効果となる。

ントとする。

一方、SDM はデータ生成プロセスによるフィ回帰分析における被説明変数は、労働力率、ードバック（スピルオーバー）効果があるため、 正規雇用就業率、パート雇用就業率の各変数と係数の推定値は限界効果とならない。そのため、 する。説明変数は、通勤時間とコントロール変限界効果として、直接効果と間接効果を合わせ数である。通勤時間は、前述した25～54歳の男

2)

た総合効果を計算する 。空間重み行列（ ）性の片道通勤時間（分）を使用する。コントロ

が行で標準化され、主対角線の要素が⚐である

ール変数には、Black et al. （2014）が既婚女

SLX モデルの場合、直接効果は係数の推定値

性の労働力率の地域差の要因として挙げる住宅（ ）、間接効果は説明変数の空間ラグの推定値

価格、所得、男性の失業率に加えて、⚒人以上（ ）となる（Elhorst 2014; LeSage 2014）。

の子供のいる世帯の割合と保育所の利用可能性を含める。最後の変数は、日本の都市部には保育所待機児童が多く、Kawabata（2014）や宇対象地域とデータ

対象地域は東京都市圏（離島を除く、埼玉県、 南山（2011）が指摘するように保育所の利用可
千葉県、東京都、神奈川県）とする。東京都市

能性が女性就業に影響を与える可能性のあるこ

圏内の通勤時間は地域により大きな差があり、とから含める。

本研究に適した事例と考える。本研究では、東住宅価格としては、2010年日経 NEEDS の住京都23区を中心業務地区（CBD：central busi-

宅地平均地価を用いる。回帰モデルでは、自然

ness districts）とみなす。分析に用いる空間単対数をとった値を用いる。所得については、総位は、利用可能なデータで最も詳細な市区町村

務省の2010年「市町村税課税状況等の調」の課とする。対象地域の2010年国勢調査の市区町村

税対象所得を所得割の納税義務者数で除した平数は243であるが、女性就業の各指標（労働力

均年間所得を計算した。しかし、住宅地平均地率、正規雇用就業率、パート雇用就業率）につ

価と高い相関（相関係数＝0.89）があるため、いては外れ値を避けるため、当該年齢の女性人モデルから省いた。25～54歳の男性の失業率

口（分母）が50人未満の市区町村を除く。

（％）および⚒人以上の子供のいる世帯率（％）

通勤時間は、居住地の25～54歳の男女別片道のデータは2010年国勢調査から得た。保育所の平均通勤時間（分）とする。データは、2008年

利用可能性は、2010年の認可保育所の定員を⚖東京都市圏パーソントリップ調査の特別集計を

歳未満人口で除した割合（％）とする。認可保用いる。女性就業との関係の分析においては、育所の定員のデータは都道府県庁や自治体から男性の通勤時間を用いる。男性の大多数は就業得た。⚖歳未満人口は2010年国勢調査のデータしているため、女性の通勤時間を用いた場合の

を用いた。

3)

選択バイアスを軽減できる 。
18

季刊 住宅土地経済

2020年冬季号

№115

表⚑

基本統計量

表⚒

Global Moranʼs I

注）サンプルの女性は25～54歳。サンプル（市区町村）数は
子供のいない既婚女性は242、それ以外はすべて243。

空間的にクラスター化していることがわかる。
注）サンプルの男性と女性は25～54歳。サンプル（市区町村）数は子供のいない既婚女性は242、それ以外はすべて243。

Moranʼs I およびスコアの値を見ると、そのクラスター化の度合いは、子供のいる既婚女性のほうが、未婚女性や子供のいない既婚女性よ2 分析結果りも強い。この結果は、に用いる空間重み行列に、距離の逆数（inverse distance）、距離

女性就業の地域差の逆数の⚒乗（inverse distance squared）、固

表⚑に、東京都市圏の通勤時間と女性就業の定距離の閾値（fixed distance band)4)のいずれ

基本統計量を示す。女性の通勤時間は男性の通勤時間よりも短い。片道通勤時間の中央値は、を用いた場合でも頑健であった。
図 ⚑ は、男 性 の ⒜ 片 道 通 勤 時 間 と ⒝ そ の

女性が38.8分であるの対し、男性は49.9分であGetis-Ord

統計量に基づくホット・スポット

る。女性の労働力率、正規雇用就業率、パートとコールド・スポットを GIS で視覚化した地

雇用就業率は、配偶関係と子供の有無により顕図である。東京都市圏内の男性の通勤時間は、著な差がある。労働力率と正規雇用就業率が最

居住地により大きく異なる。ホット/コール

も高いのは未婚女性（中央値はそれぞれ84.0％

ド・スポットの地図を見ると、大都市に特異なと45.8％）、最も低いのは子供のいる既婚女性

通勤時間の空間パターンのあることがわかる。

（中央値はそれぞれ55.1％と14.9％）である。

ホッ ト・ス ポッ ト は、東 京 都 区 部（CBD）か

一方、パート雇用就業率が最も高いのは子供のら約30㎞圏内の内側郊外部（inner suburbs）

いる既婚女性（中央値31.6％）、最も低いのはに多く、この地域に住む多くの男性は CBD に

未婚女性（中央値17.3％）である。

長時間通勤していることを示唆している。対しGlobal Moranʼs I 統 計 量 を 表 2 に 示 す。

てコールド・スポットは、都心部および都市圏

Moranʼs I の値はすべて正、有意水準⚑％で有周縁部の外側郊外部（outer suburbs）に多く意であることから、労働力率、正規雇用就業率、 見られる。外側郊外部では、CBD に「超」長
パート雇用就業率はいずれも対象地域内でラン

時間通勤するよりも、郊外内で通勤する傾向のダムに分布しておらず、高いあるいは低い値があることが窺える。
女性就業と通勤時間の地域差

19

図⚑

男性の通勤時間とそのホット/コールド・スポット
東京都区部（CBD）
埼玉

都県
市区町村

東京
神奈川

片道通勤時間<= 20（分）20 ‒ 3030 ‒ 4040 ‒ 5050 ‒ 60> 60
0

千葉
Getis-Ord Gi*
Cold spot（< -2.58）
Cold spot（-2.58 ‒ -1.96）
Cold spot（-1.96 ‒ -1.65）
Not signiﬁcant（-1.65 ‒ 1.65）
Hot spot（1.65 ‒ 1.96）
Hot spot（1.96 ‒ 2.58）
Hot spot（> 2.58）（a）男性の通勤時間

20 40 km（b）男性の通勤時間のホット / コールド・スポット

注）男性は25～54歳。カラー図は Kawabata and Abe（2018）p. 295参照。

図⚒

女性の労働力率と正規雇用就業率のホット / コールド・スポット
労働力率
埼玉

都県
市区町村

東京都区部（CBD）

東京
神奈川

千葉

Getis-Ord Gi*
Cold spot（< -2.58）
Cold spot（-2.58 ‒ -1.96）
Cold spot（-1.96 ‒ -1.65） （a）未婚女性
Not signiﬁcant（-1.65 ‒ 1.65）
Hot spot（1.65 ‒ 1.96）
Hot spot（1.96 ‒ 2.58）
Hot spot（> 2.58）
No data（b）既婚女性（子供なし）（c）既婚女性（子供あり）

正規雇用就業率

0 20 40 km（d）未婚女性（e）既婚女性（子供なし）（f）既婚女性（子供あり）

注）女性は25～54歳。カラー図は Kawabata and Abe（2018）p. 296参照。

図⚒は、女性の労働力率と正規雇用就業率のホット/コールド・スポットを視覚化した地図
5)

女性就業と通勤時間

表⚓は、労働力率の標準モデルと SDM あるである 。配偶関係、子供の有無により空間パ

いは SLX モデルの推定結果をまとめたものでターンが異なることがわかる。特に、既婚女性ある。比較のために、既婚男性の推定結果も含

は子供の有無により空間パターンが顕著に異なめている。各対象グループに対し、標準モデル

る。子供を持つ既婚女性の場合、労働力率およと SDM を 推 定 し、Elhorst（2014 p. 27）の 提び正規雇用就業率のコールド・スポットの多く案する尤度比検定（likelihood ratio test）を用は内側郊外部に見られる一方、ホット・スポッ

いると、標準モデルよりも SDM のほうが望まトの多くは外側郊外部に見られる。

しいことが示唆された。子供のいない大卒既婚

20

季刊 住宅土地経済

2020年冬季号

№115

表⚓

労働力率の推定結果

注）サンプルの男性と女性は25～54歳。括弧内は標準誤差。 は rook 型の⚑次隣接行列。各サンプルは当該年齢の女性人口（分母）が50人未満あるいは隣接市区町村のない市区町村を除く。**p＜0.01、*p＜0.05。

女性および子供のいる既婚女性の場合、SDM

子供のいる既婚女性の場合、末子が⚖歳未満、の空間自己回帰係数（ ）が有意ではなかった⚖歳以上のいずれのグループでも負の総合効果

ため、SLX モデルを推定した。尤度比検定のが高卒以下よりも大卒のほうが大きく、高学歴

結果、これら女性グループの場合、標準モデルの母親の労働参加は通勤時間により敏感である

よりも SLX モデル、SDM よりも SLX モデル

ことを示唆している。例えば、末子が⚖歳未満のほうが望ましかったことから、SLX モデルの大卒既婚女性の場合、片道通勤時間が⚑分長を推定に用いた。

いと、労働力率が0.54パーセントポイント低い。

表⚔は、表⚓の SDM あるいは SLX モデル

対象地域の片道通勤時間の地域差の範囲（表⚑の推定結果に基づく、労働力率に対する通勤時の片道通勤時間の最大値－最小値）は46.2分で間の総合効果、直接効果、間接効果を表す。通あるため、労働力率の地域差の範囲は24.9パー

勤時間の総合効果は配偶関係と子供の有無によ

セントポイントになる。この地域差は当該女性

り顕著に異なる。既婚男性と未婚女性の総合効

グループの労働力率の地域差の範囲が64.6パー

果は正で有意ではない。それに対し、子供のいセ ン ト ポ イ ン ト（最 大 値 84.6％

る既婚女性の総合効果は負で有意である。子供

20.0％）であることを考慮すると、小さくはなのいない既婚女性の総合効果は、高卒以下は負い。

で有意であるが、大卒は有意ではない。

最小値

ところで、直接効果はすべての対象グループ
女性就業と通勤時間の地域差

21

表⚔

労働力率に対する通勤時間の限界効果

注）**p＜0.01、*p＜0.05。括弧内は 値。 は rook 型の⚑次隣接行列。各サンプルは当該年齢の女性人口（分母）が50人未満あるいは隣接市区町村のない市区町村を除く。

表⚕

正規雇用就業率に対する通勤時間の限界効果

注）**p＜0.01、*p＜0.05。括弧内は 値。 は rook 型の⚑次隣接行列。各サンプルは当該年齢の女性人口（分母）が人口50人未満あるいは隣接市区町村のない市区町村を除く。

な負の関係が見られる。なお、末子を年齢で分で有意ではない。間接効果は高卒以下の子供の

けず子供のいる既婚女性全体で推定すると、通いない既婚女性と末子が⚖歳未満の既婚女性で勤時間の総合効果は有意で負の値となる

有意であり、これらの女性グループの労働参加（ 0.10、t-value

2.02）。子 供 の い る 既 婚が居住地の市区町村よりも隣接市区町村の通勤

女性の正規雇用就業率と通勤時間との負の関係

時間により敏感であることを示唆している。末は、高卒以下よりも大卒のほうが大きい。例えば、子が⚖歳以上の既婚女性の場合、直接効果と間末子が⚖歳以上の大卒既婚女性の場合、片道通接効果はともに有意ではないが、総合効果は有勤時間が⚑分長いと、正規雇用就業率が0.32パ意であり、居住地の市区町村だけでなく隣接市

ーセントポイント低い。片道通勤時間の地域差

区町村の影響も考慮すると、通勤時間と労働力の範囲の46.2分で乗すると、正規雇用就業率の率との間に有意な関係があることを示している。 地域差の範囲は14.8パーセントポイントとなる。
実際に、間接効果を含めた総合効果は直接効果
よりも大きい。

通勤時間の正規雇用就業率に対する直接効果
は、未婚女性だけ正で有意な値（0.11）である

表⚕は、尤度比検定により選択した SDM あのに対し、他の女性グループはいずれも有意でるいは SLX モデルの推定結果に基づく、女性はなく、ほとんどが負である。未婚女性は既婚の正規雇用就業率に対する通勤時間の総合効果、 女性よりも通勤時間の制約が小さく、正規雇用
直接効果、間接効果をまとめたものである（表として働くために長距離通勤する傾向のあるこ⚓に対応する推定結果は省く）。労働力率と同とが考えられる。末子が⚖歳未満の高卒以下既様、通勤時間の総合効果は配偶関係と子供の有婚女性の場合、間接効果は負で有意であるのに無により違いがある。未婚女性と子供のいない

対し、直接効果は有意ではない。この女性グル

既婚女性の正規雇用就業率と通勤時間には有意ープの正規雇用就業率は、居住地の市区町村よな関係は見られない。一方、子供のいる既婚女

りも隣接市区町村の通勤時間により敏感である

性の場合、高卒以下で末子が⚖歳以上のグルーことを示唆している。子供のいる大卒既婚女性

プを除き、正規雇用就業率と通勤時間には有意の直接効果と間接効果はいずれも有意ではない

22

季刊 住宅土地経済

2020年冬季号

№115

図⚓

男性の通勤時間とそのホット/コールド・スポット（男性通勤者の10％以上が東京都区部に通勤する市区町村）
東京都区部（CBD）
埼玉

都県
市区町村

東京
神奈川

片道通勤時間<= 30（分）30 ‒ 4040 ‒ 5050 ‒ 60> 60
0千葉（a）男性の通勤時間

20 40 km

Getis-Ord Gi*
Cold spot（< -2.58）
Cold spot（-2.58 ‒ -1.96）
Cold spot（-1.96 ‒ -1.65）
Not signiﬁcant（-1.65 ‒ 1.65）
Hot spot（1.65 ‒ 1.96）
Hot spot（1.96 ‒ 2.58）
Hot spot（> 2.58）
No data（b）男性の通勤時間のホット / コールド・スポット

注）男性は25～54歳。カラー図は Kawabata and Abe (2018, p. 301) 参照。

図⚔

女性の労働力率と正規雇用就業率のホット/コールド・スポット（男性通勤者の10％以上が東京都区部に通勤する市区町村）
労働力率
埼玉

都県
市区町村

東京都区部（CBD）

東京
神奈川

千葉

Getis-Ord Gi*
Cold spot（< -2.58）
Cold spot（-2.58 ‒ -1.96）
Cold spot（-1.96 ‒ -1.65） （a）未婚女性
Not signiﬁcant（-1.65 ‒ 1.65）
Hot spot（1.65 ‒ 1.96）
Hot spot（1.96 ‒ 2.58）
Hot spot（> 2.58）
No data（b）既婚女性（子供なし）（c）既婚女性（子供あり）

正規雇用就業率

0 20 40 km（d）未婚女性（e）既婚女性（子供なし）（f）既婚女性（子供あり）

注）女性は25～54歳。カラー図は Kawabata and Abe (2018, p. 302) 参照。

が、総合効果は有意である。この女性グループた。図⚓と図⚔に、当該市区町村の男性の通勤の場合、居住地の市区町村と隣接市区町村の通時間と女性の労働力率と正規雇用就業率のホッ

勤時間をともに考慮すると、正規雇用就業率とト/コールド・スポットの地図を示す。ホット/

有意な関係となることを示している。なお、パ

コールド・スポットの空間パターンは東京都市

ート雇用就業率と通勤時間には有意な関係がほ

圏全体の空間パターン（図⚑と図⚒）と似てい

とんど見られなったため、推定結果を省く。

るが、子供のいる既婚女性の正規雇用就業率の結果が頑健であるかを調べるため、男性の通勤者のうち、CBD に通勤する割合が10％以上の市区町村だけをサンプルとする推定も行なっ

ホット・スポットが CBD 内に見られる点が特筆すべき違いとして挙げられる。
当該市区町村をサンプルとしたモデルを推定
女性就業と通勤時間の地域差

23すると、労働力率に対する通勤時間の総合効果

時間の短い都心に居住し働く傾向が強いと考えの有意性と符号は全市区町村をサンプルとしたられる。

結果と変わらなかった。正規雇用就業率に対す

本研究では、通勤時間と既婚男性の労働力率

る通勤時間の総合効果の符号にも変化はなかっには有意な関係が見られなかったことから（表たが、有意性には若干の違いが見られた。しか⚔）、長時間通勤を必要とする郊外居住は、父し、子供を持つ既婚女性の正規雇用就業率と通親は都心に長距離通勤し、母親は専業主婦か自勤時間に有意な負の関係がある結果に変わりは宅近くで働くという性別役割分担を強化していなかった。

る可能性がある。日本は、家事・育児の分担が女性に著しく偏っている。2016年社会生活基本

おわりに調査によると、日本の⚖歳未満の子供を持つ夫

都市圏内においても、女性就業の地域差は存

婦の⚑日当たり家事・育児関連時間は、夫は⚑在し、大都市に特異な空間パターンが存在する。 時間23分であるのに対し、妻は⚗時間34分と夫
東京都市圏内の女性の労働力率および正規雇用

婦間格差が先進国の中で最大水準である（内閣

就業率の空間パターンは、配偶関係および子供

府 2019）。居住地と就業の選択は内生的であるの有無により顕著に異なる。子供のいる既婚女

が、家事・育児時間の夫婦間格差は、居住地選性の労働力率および正規雇用就業率は、未婚女択における夫婦間の交渉力の差にもある程度は性や子供のいない既婚女性よりも空間的にクラ関連していると思われる。そして長時間通勤地

スター化している。子供のいる既婚女性の労働域の夫の家事・育児時間はさらに短く、妻の通力率および正規雇用就業率のコールド・スポッ

勤制約はさらに強いと考えられる。

トの多くは、CBD への通勤圏内の郊外部に見

第15回出生動向基本調査（2015年）によれば、られ、これらの地域は男性の通勤時間のホッ

15 歳 未 満 の 子 供 の い る 無 職 の 妻 の 大 多 数

ト・スポットと重なっている。

（86％）は何らかの時点で就業を希望している。

空間回帰分析の結果、子供のいる既婚女性のすぐにでも働きたいと希望する割合は末子の年

労働力率および正規雇用就業率と通勤時間には齢が上がるにつれ上昇するが、末子が⚐～⚒歳有意な負の関係がある一方で、未婚女性や子供でさえ12％、⚓～⚕歳で18％と少なくない。フ

のいない既婚女性は両者に有意な関係がほとん

レックスタイム・在宅勤務・テレワーク・サテ

ど見られなかった。子供のいる既婚女性の労働

ライトオフィス等の導入と拡充、混雑緩和、家力率および正規雇用就業率と通勤時間の負の関事・育児時間の男女間格差の縮小といった政策係は、学歴が高卒以下よりも大卒のほうが大きは、女性の通勤労力を軽減し、希望する就業をく、子供のいる特に高学歴の既婚女性の労働参実現する一助になると考える6)。

加は通勤時間に敏感であることを示唆している。
この結果は、既婚女性の労働力率と通勤時間の負の関係は学歴が高卒のほうが大卒よりも大きいことを示した Black et al.（2014）の結果と 逆 で あ る。矛 盾 し た 結 果 と なっ た の は、Black et al.（2014）は都市間データを使用したのに対し、本分析では都市圏内データを使用したことによると考えられる。都市間では、高学
歴女性は通勤時間の長い大都市に居住し働く傾向があるが、都市圏内では、高学歴女性は通勤24

季刊 住宅土地経済

2020年冬季号№115

謝辞
本 研 究 は、JSPS 科 研 費 JP16K13363、JP26590045、
JP15H03358、および慶應義塾学事振興資金（個人研究 A）の助成を受けた。本稿をまとめるにあたり、安部由紀子先生
から貴重なコメントをいただいた。ここに記して謝意を表する。

注⚑）Kawabata and Abe（2018）は Creative Commons
CC-BY license によるオープンアクセス論文（https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2017.11.003）である。
⚒）直 接 効 果 と 間 接 効 果 の 計 算 方 法 は、LeSage andPace（2009）、LeSage（2014）を参照されたい。
⚓）選 択 バ イ ア ス を 軽 減 す る た め に、Black et al.
（2014）は白人既婚男性の通勤時間を用いている。日本では、一般公開されている市区町村単位の配偶関
係別通勤時間データはない。
⚔）閾値は少なくとも⚑つの市区町村は近隣（neighbor）となる距離を用いた。
⚕）パート雇用就業率には、配偶関係と子供の有無による顕著な差は見られなかったため、地図は示されていない。
⚖）在宅勤務・テレワーク・サテライトオフィスなど
は、通勤時間が短縮されることで利用可能になった時間の有効利用、残業時間の縮減、ワークライフ・
バランスの充実、通勤困難時の在宅作業、育児休業
復帰後の労働時間の確保などのメリットがあると報告されている（国土交通省 2019）。
参考文献
宇南山卓（2011）「結婚・出産と就業の両立可能性と保育所の整備」『日本経済研究』65号：日本経済研究センター、1-22頁。
国土交通省（2019）「テレワーク人口実態調査結果」
http://www.mlit.go.jp/crd/daisei/telework/p2.html、
アクセス日 2019年10月29日
内閣府（2019）『令和元年版 少子化社会対策白書』
Abe, Y.（2011）ʠFamily Labor Supply, Commuting
Time, and Residential Decisions: The Case of theTokyo Metropolitan Area,ʡJournal of Housing
Economics, Vol. 20, pp. 49-63.
Abe, Y.（2013）ʠRegional Variations in Labor Force
Behavior of Women in Japan,ʡJapan and the World
Economy, Vol. 28, pp. 112-124.
Black, D. A., N. Kolesnikova, and L. J. Taylor（2014）
ʠWhy Do So Few Women Work in New York（andSo Many in Minneapolis）? Labor Supply of Married
Women across US Cities,ʡJournal of Urban Economics, Vol. 79, pp. 59-71.
Cliff, A. D, and J. K. Ord（1981）Spatial Processes:
Models & Applications, London: Pion.
Crane. R.（2007）ʠIs There a Quiet Revolution in
Womenʼs Travel? Revisiting the Gender Gap in
Commuting,ʡJournal of the American Planning
Association, Vol. 73, pp. 298-316.
Elhorst, J. P.（2014）Spatial Econometrics: From CrossSectional Data to Spatial Panels, Springer, Heidelberg.
Fogli, A., and L.Veldkamp（2011）ʠNature of Nature?
Learning and the Geography of Female Labor Force
Participation,ʡEconometrica, Vol. 79 (4), pp. 11031138.
Getis, A., and J.K.Ord（1992）ʠThe Analysis of Spatial
Association by Use of Distance Statistics,ʡGeographical Analysis, Vol. 24(3), pp. 189-206.
Gordon P., A. Kumar, and H. Richardson（1989）
ʠGender Differences in Metropolitan Travel Be-

havior,ʡRegional Studies, Vol. 23(6), pp. 499-510.
Hjorthol, R. J.（2000）ʠSame City – Different Options:
An Analysis of the Work Trips of Married Couples in
the Metropolitan Area of Oslo,ʡJournal of Transportation Geography, Vol. 8, pp. 213-220.
Kawabata, M.（2014）ʠChildcare Access and Employment: The Case of Women with Preschool-Aged
Children in Tokyo,ʡReview of Urban & Regional
Development Studies, Vol. 26, pp. 40-56.
Kawabata, M., and Abe, Y.（2018）ʠIntra-Metropolitan
Spatial Patterns of Female Labor Force Participation
and Commute Times in Tokyo,ʡRegional Scienceand Urban Economics, Vol. 68, pp. 291-303.
Lee, B.S., and J. F. McDonald（2003）ʠDeterminants ofCommuting Time and Distance for Seoul Residents:
The Impact of Family Status on the Commuting of
Women,ʡUrban Studies, Vol. 40(7), pp. 1283-1302.
LeSage, J. P.（2014）ʠWhat Regional Scientists Need toKnow about Spatial Econometrics,ʡThe Review ofRegional Studies, Vol. 44, pp. 13-32.
LeSage, J. P. and R. K. Pace（2009）Introduction to
Spatial Economics, CRC Press, FL.
Madden, J. F.（1981）ʠWhy Women Work Closer toHome,ʡUrban Studies, Vol. 18, pp. 181-194.
Moran, P. A. P.（1950）ʠNotes on Continuous Stochastic Phenomena,ʡBiometrika, Vol. 37(1), pp. 17-23.
Neto, R. S., G. Duarte, and A. Páez（2015）ʠGender andCommuting Time in São Paulo Metropolitan Region,ʡ
Urban Studies, Vol. 52, pp. 298-313.
Ord, J. K. and A. Getis（1995）ʠLocal Spatial Autocorrelation Statistics: Distributional Issues and An
Application,ʡGeographical Analysis, Vol. 27 (4), pp.
286-306.
Roberts, J., R. Hodgson, and P. Dolan（2011）ʠʼItʼs
Driving Her Madʼ: Gender Differences in the Effectsof Commuting on Psychological Health,ʡJournal of
Health Economics, Vol. 30, pp. 1064-1076.

女性就業と通勤時間の地域差

25

論文

Value of views から Value ofexperience の評価に向けて
山形与志樹・吉田崇紘
実証的研究手法として今日広く適用されている。

はじめに

このアプローチを用いた初期の研究では、可米国の著名な都市計画家ケヴィン・リンチは、 視性に関するダミー変数を用いた評価方法が報著書 The Image of the City において、都市環境

告されている。しかしダミー変数を用いた方法

は視覚的イメージによって認識されると述べてでは、景観要素の「質」が評価できないため、

い る（Lynch 1960）。し か し な が ら、景 観

高品質の過小評価と、低品質の過大評価が問題（views）、お よ び そ れ ら の 価 値（value ofとなりえる。

views）を測ることはどちらも容易ではなく、近年の研究では、⚓次元を含む GIS データ

その重要性を説明することは難しいとされる。

の解析が容易になったことにも伴い、より洗練

本稿では、この views を⚓次元の地理情報シされた可視性の評価手法が提案されている。主ス テ ム（GIS: geographical information sys-

な評価手法として、視点から視線が及ぶ空間範tems）で定量化し、value of views を非線形効

囲およびその体積を定量化する Isovist 法と、果と空間的自己相関を考慮したヘドニック回帰

数値表層モデル（DSM: digital surface model）

モ デ ル に よっ て 評 価 し た Yamagata et al.

や数値地形モデル（DTM: digital terrain mod-（2016）における取り組みの成果を報告する。

el）等のラスターデータを用いて視点から各ラ

また、value of views での研究を発展させて、スターセルがみえるかどうかを評価する View-

高福利（human well-being）な都市システムデ

shed 法の二つがある。Isovist 法は、さまざま

ザインに向けた人の体験的価値（value of ex-

な 定 義 が あ る 天 空 率（sky view factor; sky

perience）および、そのための体験のモデル化

opening index; spatial openness index）の数値（experiential modelling）を、携帯 GPS データ化に用いられており、視野、あるいは空間の開や API（Application Programming Interface）

放性という観点からの評価を実施するために利で収集した画像等のビッグデータを用いて筆者用されている。一方、Viewshed 法は、可視域

らが取り組んでいる研究について紹介する。

（cumulative viewshed; total viewshed; visual
magnitude）の定量化に使われることが多く、

1 Value of views の評価

本稿で取り上げるような海や川、緑地などの特先述のように、都市環境の計測とその価値の評価は容易ではないが、それらは都市全体の価定の対象物への可視性を評価するためにも利用されており、その適用範囲は広い。

値を高めるうえで重要な要素の一つである。

しかしながら、日本において、筆者らの研究

Rosen（1974）によって体系化されたヘドニッ（Yamagata et al. 2016）を除いて、都市部でのク・アプローチは、非市場財の価値を評価する

value of views を定量化する研究は行なわれて

26

季刊 住宅土地経済

2020年冬季号

№115

著者写真

やまがた・よしき
1961年神奈川県生まれ。東京大学教養学部卒業（学術博士）。
国立環境研究所地球環境研究セン ター・主 席 研 究 員、Global
Carbon Project 国際オフィス・代 表。著 書：Urban Systems
Design; Spatial Analysis Using
Big Data（共 に Elsevier、編
著）他。

著者写真

よしだ・たかひろ
1989年千葉県生まれ。筑波大学
システム情報工学研究科修了（博士（社会工学））。国立環境研究所地球環境研究センター・
特 別 研 究 員。論 文：On theeffects of spatial relationships
in spatial compositional multivariate models（共著）他。

いない。考えられる理由のひとつは、高解像度の 影 響 を 持 つ 傾 向 が あ る 一 方 で、そ の 他 のの DSM を得ることが難しい点である。株式会

views 変数は正の影響を持つ傾向があることを社エヌ・ティ・ティ・データと一般社団法人リ示している。views の価値は場所や時期によっ

モート・センシング技術センターが共同で開発て変化すると考えられるため、この傾向が、日した AW3D（https://www.aw3d.jp/）という本において当てはまるとは限らない。

⚓次元地図データが近年販売されるようになりGreen view の定量化については、既往研究

高解像度の DSM、DTM が購入可能となった

では庭園や公園、森林域の可視性を定義として

ものの、容易に入手可能なデータは、国土交通用いている。しかし、実際の都市環境では、こ省国土地理院の基盤地図情報から無償で DL 可

れらの要素だけでなく、街路にある「樹木」も能な空間分解能⚕ｍ×⚕ｍの DTM だけである

景観としての価値をもつと考えられる。そこで（http://www.gsi.go.jp/kiban/）。本研究では、本研究では、Green view を森林および個々の国土地理院から提供いただいた航空機 LIDAR

樹木の景観と定義し、庭園や公園と区別した。

（Laser Imaging Detection and Ranging）デー
タを GIS 上で処理し、空間分解能50㎝×50㎝

1.2 ヘドニック回帰モデルの DSM、DTM を作成し分析を行なった。

1.2.1 基本的仮定

本研究の目的は、景観（views）とその価値

Rosen（1974）は、居住地の価格関数が消費（value of views）を評価することである。具体者の支払意思額を記述する付け値地代関数の包的には、神奈川県横浜市の中区、西区、南区、絡線に一致することを示した。また、この結果

磯子区、保土ケ谷区、港南区、戸塚区の⚗区をに基づいて、都市内の景観等の非市場財の経済対象地域として、⚓次元 GIS と空間詳細な分的価値が価格関数を推定することによって定量解能を持つ DSM、DTM を用いて、見通しの化可能であることを示した。価格関数は、非市

良さ Open view、視程内の緑地の広さ Green

場財を説明変数とし、住宅価格を被説明変数とview、視程内の海の広さ Ocean view を定量化する回帰モデルによって記述される。しかしなする。そして、非線形性と空間的自己相関を考がら、このヘドニック・アプローチは、回帰モ

慮したヘドニック回帰モデルを用いて、1993年

デルの関数形を特定していないため、実際の住から2008年までに募集されたマンションの住戸

宅価格を正確に表す関数形を分析者が選択する

価格への上記⚓つの views の影響を評価する。

必要がある。わが国では、両対数モデル、つまり被説明変数と説明変数ともに対数変換したモ

1.1 既往往研究のレビュー

デルがしばしば用いられてきた。本研究でも、

表⚑は、既往研究における view 変数のヘド

事前分析において両対数モデルが線形モデル、ニック回帰モデルの推定値を比較したものであ

片対数モデルよりもモデルの当てはまりがよかる。表は、都市景観 Urban view の変数は、負ったため、両対数モデルを基本モデルとして採Value of views から Value of experience の評価に向けて

27

表⚑

既往研究における景観のヘドニック回帰推定値

注）SA model: Spatial autocorrelation model; Black: Positively significant at least at the 10％ level ; Gray: Negatively significant
at least at the 10％ level; Insig.: Insignificant
出所）Yamagata et al.（2016）

用した。

その分散は

しかし、両対数モデルは代替弾力性が一定であることを仮定するが、マンション価格においては、価格に対する影響が非線形である変数を分散である。また、 􎸒 は平均⚐、の正規分布に従う誤差である。

このモデルには二つの適用上の課題がある。
第一は、

􎸒の効果が線形であることを仮定し持つ可能性があり、これに対処する必要がある。 ていることである。例えば、低層階と高層階では、高さにおける景観への影響が異なると考え
1.2.2 マルチレベルモデル

られ、線形性を仮定することは合理的でない。

既往研究の多くは、重回帰モデルを採用してこのような交絡と非線形の関係性を考慮しないいる。しかし、通常の重回帰モデルは、集合住

場合、解析結果がバイアスを持つ可能性がある。

宅における建物棟内、および建物棟間のマルチ

また、景観の効果が非線形であることも考えらレベルの相関構造を捉えることができない。これる。

の構造を無視することは、回帰係数の標準誤差第二の課題は、除外変数による影響を被る可の増大による第一種の過誤のリスクを高める可能性があることである。統計モデルを構築する能性がある。本研究では、次のマルチレベルモ

際、収集が困難であるなどの理由から、利用でデルを用いた。

きないデータはモデルから省略されることが一

􎜀

􎸒

􎜐􀀽

􎸒

􀀫 􀀫 􎸒,⑴

般的であり、このような交絡因子の影響を可能な限り取り除くことが重要である。ランダム効

ここで、 は住戸、 は建物のインデックスを

果項

表す。

能性がある。しかし、各建物棟の独立性を仮定

􎸒は住戸の価格、

数ベクトル、

􎸒は説明変は回帰係数ベクトル、は、除外変数による影響を緩和する可しているため、建物棟間の相関関係に関連したは建物棟間における正規分布に従う誤差であり、 除外変数の影響が想定される場合は、これを取28

季刊 住宅土地経済

2020年冬季号№115

り除くこと求められる。

た。

この問題に対処する有効なアプローチは、操􎜀

作変数を用いることである。しかしながら、適

􎸒

􎜐􀀽 􂈑

􎜀

􎨽

􎸒

⑶

􎜐

切な操作変数を準備することは容易ではない。

ここで、 􎜀

除外変数が空間的自己相関を持つ場合には、空数（radial basis function）、

間計量経済・空間統計モデルの適用によって、る。

問題を緩和することも有効なアプローチとして関数（bivariate spatial smoothing spline func-

提案されている。モデリングによって、データtion）である。

あるいは誤差内の空間的自己相関に対処する方

度・緯度である。それぞれに対して、次のよう法には、距離に基づいた空間統計学の手法と、なテンソル積平滑化関数

空間重み行列（spatial weight matrix）に基づいた空間計量経済学の手法の二つがある。両アがある。例えば、前者は誤差項の共分散またはり、ルに導入することによって空間的自己相関構造を表現する。

はその係数であ

􎜐、

􎜀

、

􎜀

􎨽

􎜀

􎜐

を用いた。

􎜀

􎜐

⑷

􎜐 は放射基底関数であはその係数である。基底関数の数は、,,􎸒とした。SMAR モデルでからの非線形の影響を式⑶におけるによって推定している。また、空間的自己相関を式⑷における通常、一つの観測点に複数の観測データがあにおける放射基底関は 番目の建物棟の経

􎨽

ここで、

は、

􎸒

􎜐􀀽 􂈑 􂈑

プローチには共通点が多いが、注目すべき違い表すことによって、後者は空間重み行列をモデ

􎜐はは二変量空間平滑化スプライン􎜀

ランダム効果をユークリッド距離の関数として

􎸒によって考慮している。

る場合（一つの建物棟内に複数の住戸があるマ
ンションデータ等）、空間重み行列を構築する

1.3 実証分析には工夫が求められる。したがって、本研究で1.3.1 可視性とその解析方法

は、前者のアプローチによって空間的自己相関

Lynch（1960）によると、都市景観の評価は、を考慮する。

道 ・ 通 り（paths）、結 節 点（nodes）、境 界（edges）、地区（districts）、目印（landmark）

1.2.3 空間マルチレベル加法モデル

がまず区別され、これらのパターンに基づいた

前節で述べた空間的自己相関に起因する問題

legibility と、人々が共通して想起しやすい都に対処するため、本研究では次の空間マルチレ

市景観のイメージの質を表す imageability によベ ル 加 法（spatial multilevel additive regres-って形作られるとしている。本研究では、都市

sion: SMAR）モデルを用いる：

景観の経済価値を決定する重要な要因であると

􎜀

􎸒

􎜐􀀽

􎸒

􀀫 􎜀

􀀫 􎜀

􎸒

􀀫 􎜀
ここで、

考 え ら れ る Open view、Green view、Ocean􎜐􀀫􎜐􀀫 􀀫 􎜀􎸒􎜐

⑵􎜐􀀫 􀀫 􎸒

view の定量化を行なう。これは Lynch（1960）における imageability の要素を解析しているともいえる。

）は説明変数であり、本研究では可視性を viewshed 法により評価

その効果の非線形性を仮定している。非線形効する。⚓次元の景観評価のヘドニック・アプロ

果 は、平 滑 化 ス プ ラ イ ン 関 数（smoothingーチを用いている既存研究にならい、可視領域

spline function） によってモデル化される。

内 に 対 象 物 の ラ ス ター セ ル を 数 え 上 げ る

本研究では次のような薄板スプライン関数

cumulative viewshed 法を適用した。

􎸒

（

􎸒

（thin plate spline function）をとして仮定しここで、DSM は地表面の高さと建物や樹木

Value of views から Value of experience の評価に向けて

29

図⚑

各建築物における視点の設定方法の例

図⚒

View 変数の空間分布（6th floor）

な ど の 高 さ の 和 を 表 し、DTM は、地表面の高さのみ を 表 す。こ の DSM、DTM を 用 い て 既 述 のviewshed 法 に よ る Openview、Green view、Ocean
view の可視性の評価を行なっ た。Open view は、各視点からみえる DSM ラ
スターセルの数を、Green view と Ocean view

去するため、推定樹木高さが50㎝未満のラスは緑地と海のラスターセルの数を数え上げるこ

ターセルは除外した。

とで評価した。

⑥横浜市に提供していただいた海のベクトルデ評価手順の詳細は以下の通りである。

ータを用いて、海であれば⚑、そうでなけれ① マ ン ショ ン デー タ（建 築 物 数：694；住 戸

ば⚐のラスターセルデータを作成した。

数：27446）と建築物ポリゴンデータ（国土⑦ Green view と Ocean view を、手順⚕、⚖

地理院の基盤地図情報）を手動で付け合わせ、でそれぞれ得られたラスターセルデータを用

建築物ポリゴンデータにマンションの価格やいて viewshed 解析を行なった。

各種属性のデータを付与した。その後、付与

ここで、手順③においては、各住戸の窓の方した同データを抽出した。

角に対する配置のデータが得られなかったため、②各住戸からみえる視点の高さは、付与した属性に含まれる階数データから特定した。

次のような仮定をおいた。⛶視点の高さを〔階
高 (3 ｍ)〕(〔階 数〕⚑)〔人 間 の 目 の 高 さ③手順⚑から得られた各建築物ポリゴンの重心(1.6ｍ)〕 と定義した。⛷ MRC 株式会社から点の経度・緯度と、手順⚒から得られた高さ得られた各建築物の主開放方向に視点方向を設

情報をもちいて、各視点の⚓次元座標を各住定した。視点選択による不確実性を緩和するた戸に設定した。

め、建築物ポリゴンの対応する主開放方向面の④ 各 視 点 か ら の viewshed 解 析 を 行 な い、Open view を評価した。

1/3、2/3の点に⚒つの視点を設定した（図⚑）。
二視点から viewshed 解析を行ない、それらを⑤ Green view を評価するために必要な樹木の平均化した。このため、マンションの同じ階に空間分布は次のように評価した。LIDAR デある住戸においては、各 view の評価値は同一ータと同時に取得した空中写真オルソ画像をとなっている。また、計算コストの縮小するた

最尤法により分類し、樹木の実際の空間分布

め、視程に制限（500ｍ）を設定した。

30を推定した。そして、DSM と DTM の差分

図⚒には、⚖階の Open view、Green view、から、樹木に対応するラスターセルに樹木のOcean view の評価値を示す。横浜駅周辺や、高さを付与した。なお、ここではノイズを除

建築物が密集している中華街周辺は、比較的季刊 住宅土地経済

2020年冬季号№115

Open view の値が小さい。Green view につい1993～2007）。説明変数の VIF（variance infla-ても同様の傾向があるといえる。Green viewtion factor）指標の最大値は3.21であり、多重は、対象地域北東側に位置する横浜市の中心業

共線性の影響は小さいと判断した。

務地区で小さく、西側の低層住宅地域では大きい値となっている。ほとんどの住戸において、

1.4 結果Ocean view は⚐となっている。中心業務地区

ヘドニック回帰分析では、MR モデル（非線

やみなとみらい21周辺では大きい値が得られた。 形効果、空間的自己相関の両方を考慮しないモデル）、SMR モデル（非線形効果を考慮しない
1.3.2 マンションデータ

モデル）、そして SMAR モデルの推定結果を1993年から2008年までのマンション価格デー比較する。表⚒にパラメータ推定結果を示す。

タを使用した。データは有限会社エム・アー

自由度調整済み決定係数および AIC を比較す

ル・シーから得られた募集価格データを用いてると、非線形効果および空間的自己相関を考慮いる。Rosen（1974）は、実際の取引価格に基すると指標の値が改善されることが確認できる。

づいたヘドニック・アプローチの理論が述べら

また、いずれのモデルにおいても、建物棟の分れているが、住宅の取引価格は秘匿として扱わ

散は、住戸の分散より大きく、第一種の過誤をれており入手は困難である。しかし、日本の住緩和するためにマンションの階層構造を考慮す

戸価格については、高級住宅を除き、割引交渉ることが重要であることが示唆された。

はかなり稀である。したがって、本研究では、View 変数以外の説明変数の推定値に関して

募集価格においても十分に市場を反映しているは、⚓つのモデルを通じて、住戸の延床面積として解析を行なった。

Area、住戸の階数 Floor、主要デベロッパーダ

分 析 に 用 い た Open view、Green view、

ミー Major dev.の各変数は0.1％水準で正に統Ocean view 以外の説明変数は次の通りである。

計的有意で共通しているが、他の説明変数では定数項（Intercept）、部屋面積（㎡）の対数値モデル間で異なる結果となった。特に、空間的（Area：㎡）、部 屋 の 階 高 の 対 数 値（Floor），

自己相関を考慮することによって、MR モデル

最寄りの鉄道駅までの徒歩所要時間（分）の対では推定値の符号が正であった最寄り駅までの数値（Station）、半径500ｍ以内の緑地セル数

距離 station が負に反転した結果が得られた。

の対数値（Green）、最寄りの都市公園までの

この変数の推定値に期待される符号は負である

距離の対数値（Park）、海までの直線距離の対ので、除外変数による交絡の影響を、空間的自数値（Ocean）、竣工に関与したディベロッパ

己相関を考慮することによって緩和できたと解ー 数（Num. Dev.）、Developer に 占 め る，

釈できる。同様の傾向が500ｍ以内にある樹木

MAJOR ⚘と呼ばれる大手ディベロッパー（住ラスターセルの数 Green でも確認できた。

友不動産株式会社、株式会社大京、東急不動産

MR モデルにおける海岸線までの距離 Ocean

株式会社、東京建物株式会社、野村不動産株式の変数の推定値は、0.1％水準で負に統計的有会社、三井不動産レジデンシャル株式会社、三意であったが、SMR モデルと SMAR モデルで菱地所レジデンス株式会社、藤和不動産株式会

は統計的有意とはならなかった。空間的自己相社）の割合（Major dev.）、鉄筋コンクリート

関を無視したモデルでは、 値がバイアスをも構造示すダミー（SRC）、壁式鉄筋コンクリー

つことが知られており、MR モデルではこの変ト構造を示すダミー（WRC）、第一種住居地域

数 の 有 意 性 を 過 大 評 価 し た 可 能 性 が あ る。

を示すダミー（C1 res.）、準工業地域を示すダ

Ocean の変数は、快適性の値としての正の影

ミー（Semi-Industry）、年 次 ダ ミー（Time、

響と、津波等の水害リスクに関する負の影響のValue of views から Value of experience の評価に向けて

31

表⚒

パラメータ推定結果

注）Significant levels: ***: 0.1％; **:⚑％; *:⚕％, and . : 10％。
出所）Yamagata et al.（2016）

両 方 を 有 す る こ と か ら、SMR モ デ ル お よ びない。図⚓（ 軸：説明変数の値

SMAR モデルにおける Ocean の変数の重要性推定された非線形効果の低さは、それらの相殺によるものである可能

ルにおける各 view 変数の非線形効果を示した性があり、MR モデルにおける負の推定値は、ものである。この図より、view 変数の非線形変数の符号として正が期待される沿岸域周辺に効果の解釈には注意が必要であることが示され関する除外変数の影響によるものである可能性ている。まず、Open view 変数のマンションがある。最寄り公園までの距離 Park の推定値

価格への影響は、非線形であることが示されての符号はいずれのモデルでも負での期待に整合いる。Open view の値がおよそ12より小さい

するが、 値は MR モデルで最小となっており、場合は、 (Open view) は負の推定値をとるが、Ocean の変数と同様の解釈ができる。

およそ12より大きい場合は Open view の値の

􎜀

􎸒

􎸒

； 軸：

􎜐）は SMAR モデ

View 変数に関する推定結果の解釈をまとめ増加とともに急速に大きな正の推定値をとってる。MR モデルおよび SMR モデルにおける三いくことがわかる。これは、可視性の観点から、

つの View 変数の推定値はかなり類似している。

非常に良い眺めの住戸は、マンションの住戸価Open view、Ocean view は0.1％水準で正に統格に正に反映されるかもしれないが、わずかに計的有意であったが、Green view は有意では良い程度の眺めは正の影響を及ぼさない可能性

32

季刊 住宅土地経済

2020年冬季号

№115

図⚓

SMAR モデルにおける非線形性を仮定した説明変数の非線形効果

bility）を評価していることなどである。
加えて、こうした解析を高福利な都市
シ ス テ ム デ ザ イ ン（Yamagata andYang 2020）に活用する際には、Lynch（1960）が legibility として指摘している
道路や建物などの物理的要素の構造パターンだけでなく、行き交う人や商店街の活気ある雰囲気などに依存する value ofexperience を評価する必要がある。
本節では、都市の街路に焦点を当てて、その体験価値のモデル化（experiential
modeling）に取り組んでいる研究を紹介する。
2.1 歩行環境指標

歩行環境指標（walkability）は、持続可能な都市開発のための重要な要素の一つである。歩行環境指標の高い地域は、低炭素で、気候変動や災害に対して強靭を示唆している。このような情報は、都市開発

であり、そして高福利なコミュニティの創出にやマンション開発に関連する事業者にとって有寄与すると指摘されている。

用であると考えられる。続いて、Ocean view

都市環境の分野においては、持続可能性と人変数の影響は、海が見えない低い値の住戸を除の健康に対する歩行環境指標の影響の分析が蓄いて、その効果はおおむね線形であることが示

積されている。しかしながら、前章の景観と同唆された。そして、Grenn view 変数の影響は、様かそれ以上に、実際の歩行環境指標を定量化

非 線 形 で あ る こ と が 示 唆 さ れ た。 (Green

することは難しく、いまだ多くの課題が残されview) の効果は、Green view の値が⚖付近でて い る（Yamagata et al. 2019）。例 え ば、は急激に大きくなるが、10より大きい値では

Yamagata et al.（2019）は、各道路に対して、Geen view が大きくなるにつれて小さくなる。

道路のリンクとノードのグラフ構造から評価さ

この結果は、適度な Green view はマンションれる従来の walkability 指標と、実際の人の動の住戸価格を上昇させる可能性があるが、不足きを代替的に表す携帯 GPS データの密度を比あるいは過分な Green view は価格を下げる可較し、多くの walkability 指標が相関が小さい

能性を示唆する。

ことを示している（図⚔）。また、街区の環境

2 Value of experience の評価に向けて
前節で紹介した方法にはいくつかの課題があ

認 証 制 度 で あ る LEED-ND（Leadership in
Energy and Development for Neighborhood
Development）では、歩行環境指標を考慮したる。例えば、視程を500m に限定していること、 街区の持続可能性を評価するが、基本的には欧窓の位置や視野の仰角や凹角などの要素の住戸

米諸国における都市を対象として開発されたもごとの個別性が考慮できていないこと、景観要のであるため、日本のような異なる都市環境を素の質（visual quality）ではなく可視性（visi-

持つ国において適合するかを詳細に検証する必Value of views から Value of experience の評価に向けて

33

図⚔

自動車交通量の多い道路や細く曲Walkability 指標と携帯 GPS データの密度の比較

がりくねった街路、そして商店街など多様な通りがある。本稿では、
上記実験で取得した⛶、⛷のデー
タを用いて、機械学習手法による
街路景観画像の「写真として良さ」と、街路体験評価の比較解析の予備的結果について紹介する。
実験の日時は2019年⚓月18日
14：00-16：00、参加者はは41名であり、各街路を周遊する間、街路図⚕

平均 NIMA スコアと街路体験評価アンケート結果の比較

景 観 画 像 収 集 ア プ リ Mapillary（https: //www. mapillary. com/）を用いて写真を撮影し続け、街路の結節点において周遊した各街路に関して美しさ、快適さ、活発さ、歩きやすさ（歩行環境指標）、安
全さを ⚓から ⚓の七段階評価を行なった。実験の結果、6000枚を超える街路景観写真と、302のアンケート結果が得られた。
収集した街路景観画像を評価す要があるといえる。

るため、Talebi and Milanfar（2018）で提案さ最 近 の 既 往 研 究 で は、街 路 画 像（e. g.,

れた Neural Image Assessment（NIMA）を用

Googleʼs street view）と機械学習手法を用いて、 いた。NIMA は、写真の技術的および審美的都市街路における天空率や緑被率などの街路の側面を、Aesthetic Visual Analysis データセッ

構成要素（street layout）を評価する試みが報トという大規模画像データベースに蓄積された

告されており、これらのビッグデータ解析手法

写真コンテストでの評価値付きデータを訓練デを応用しながら、実際の人の体験価値に基づいータとして、畳み込みニューラルネットワーク

た歩行環境指標の構築が、高福利な都市システ

モデルを用いて学習された写真評価器である。

ムデザインに向けて必要である。

入力された画像には出力として⚑から10の十段
階評価が付与される。

2.2 実験の概要

筆者らは、歩きやすく、低炭素なスマートコ

2.3 比較結果と考察

ミュニティを設計するための体験的モデリング

図⚕は、アンケート回答結果の各街路別平均と、都市システムデザイン手法を確立するため

値と、平均 NIMA スコアの比較結果を示しての第一歩として、⛶街路景観画像収集、⛷街路

い る。街 路 画 像 の 良 さ の 評 価 値 を 意 味 す る

体験評価アンケート、⛸バイタルセンサ計測、NIMA の結果は、広い道路（6.07）と地方商を同時に行なう実験を、東京都墨田区京島地区

店街（5.53）でほぼ同じスコアであり、アンケ

を対象に実施した。この地区には、整備されたート結果から得られた⚕指標のいずれとも相関34

季刊 住宅土地経済

2020年冬季号№115

関係は⚐に近い。この結果は、NIMA のモデ
ルが、街路景観画像の「写真として良さ」を評価するもので、「人間にとっての体験価値の高さ」を表すものでないために生じたと考えられる。一方で、アンケートの⚕つの指標を比べると、歩きやすさ（歩行環境指標）は快適さと高い相関関係があることがわかる。高福利な都市
システムデザインに向けて、人が快適に感じる
通りの設計が重要であることを示唆していると考えらえる。
今回紹介した予備的な解析を発展させ、体験
価値のモデル化 experiential modeling の高度化に取り組むことが、ビッグデータ解析を応用した value of experience の評価に向けて重要
である。
参考文献
Bin, O., T. W. Crawford , J. B. Kruse, and C. E. Landry（2008）ʠViewscapes and Flood Hazard: Coastal
Housing Market Response to Amenities and Risk,ʡLand Economics, Vol.84(3), pp.434-448.
Cavailhès, J., T. Brossard, J.-C. Foltête, M. Hilal, D. Joly,
F. -P. Tourneux, C. Tritz, and P. Wavresky（2009）
ʠGIS-based Hedonic Pricing of Landscape,ʡEnvironmental and Resource Economics, Vol.44(4), pp.571590.
Hamilton, S. E., and A. Morgan（2010）ʠIntegrating
Lidar, GIS and Hedonic Price Modeling to Measure
Amenity Values in Urban Beach Residential Property
Markets,ʡComputers, Environment and Urban Systems, Vol. 34(2), pp.133-141.
Hindsley, P., S.E. Hamilton, and O.A. Morgan（2013）
ʠGulf Views: Toward a Better Understanding ofViewshed Scope in Hedonic Property Models,ʡThe
Journal of Real Estate Finance and Economics, Vol.47(3), pp.489-505.
Liu, L., and M. Jakus（2015）ʠHedonic Valuation in an
Urban High-rise Housing Market,ʡCanadian Journalof Agricultural Economics, Vol.63(2), pp.259-273.
Lynch, K.（1960）The Image of the City, MIT Press,
Cambridge, MA.
Poudyal, N., and D. G. Hodges（2010）ʠRealizing the
Economic Value of a Forested Landscape in a
Viewshed,ʡSouthern Journal of Applied Forestry,
Vol.34(2), pp.72-78.
Rosen, S.（1974）ʠHedonic Prices and Implicit Markets:
Product Differentiation in Pure Competition,ʡJournal of Political Economy, Vol.82(1), pp.34-55.

Sander, H., and S. Polasky（2009）ʠThe Value of Views
and Open Space: Estimates from a Hedonic Pricing
Model for Ramsey County, Land Used Policy, Vol.26(3), pp.837-845.
Talebi, H., and P. Milanfar（2018）ʠNIMA: Neural
Image Assessment,ʡIEEE Transactions on Image
Processing, Vol.27(8), pp.3998-4011.
Yamagata,Y. D. Murakami, T. Yoshida, H. Seya, and S.
Kuroda（2016）ʠValue of Urban Views in a Bay City:
Hedonic Analysis with the Spatial Multilevel Additive
Regression（SMAR）Model,ʡLandscape and Urban
Planning, Vol.151, pp.89-102.
Yamagata, Y. D. Murakami, and T. Yoshida（2019）ʠEvaluating Walkability Using Mobile GPS Data,ʡ in
Y. Yamagata, H. Seya（eds.）Spatial Analysis Using
Big Data: Methods and Urban Applications, Elsevier.
Yamagata, Y., and P. P. J. Yang (eds.) (2020）Urban
Systems Design: Creating Sustainable Smart Cities in
the Internet of Things Era, Elsevier.
Yu, S.-M., S.-S. Han, and C.-H. Chai,（2007）ʠModelingthe Value of View in High-rise Apartments: A 3D GIS
Approach,ʡEnvironment and Planning B, Vol.34(1),pp.139-153.

Value of views から Value of experience の評価に向けて35

海外論文紹介

アメニティ需要関数の部分識別

Zhang, C., K. J. Boyle, and N. V. Kuminoff (2015）lPartial Identification of Amenity Demand
Functions,z Journal of Environmental Economics and Management ,Vol.71, pp.180-197.

の需要曲線を表しており、 は住宅市場⚑におけるはじめに関心のあるアメニティ の限界価格関数である。家

ヘドニック法を用いて、不動産アメニティの需要計⚒は、より強い観測されない選好( 􎜀

􎜐􀀾 􎜀

􎜐)を

を推定する場合、主にあげられる問題として「欠落持っており、これによって家計⚒はより多くのアメ

変数バイアス」と「需要パラメータの識別性」の⚒ニティを選択できるように（つがある。どちらの問題もアメニティの非限界的な内の場所を選択する。

􀀾）、住宅市場⚑

変化に対する需要者の支払い意思額（WTP）を推

この場合、 点と 点は各家計における均衡価格

定するうえでは、考慮が必要である。しかし、実証研究の分野においては、前者に着目しているものがと数量を表し、OLS 推定によって求めた需要関数、
すなわちこれらの点を結ぶ直線（ 􎘦 ）の傾きは、多く、後者を扱った研究は少ない。

各家計が持つ需要関数より小さくなる。

本稿で紹介する Zhang, C., K. J. Boyle, and N. V.
Kuminoff(2018)(以下、本論文)では、Rosen(1974)で提案された「⚒段階」での需要推定における内生性への対処として新しい手法を提案している。具体的には、選好の層別化による内生性の問題は、点識

このように市場内で需要者の選好が層別化されている場合、内生性バイアスが生じる。

内生性の問題を解決する現状の手段とその困難性

別 の 際 に 致 命 的 に な る と し た う え で、Nevo and内生性の問題を解決することは難しく、初期の研Rosen（2012）の線形操作変数モデルの議論を活用

究では、空間的に異なる複数の市場からデータを抽し、部分識別を用いての対処を提示している。以下

出し、各市場の指標を操作変数 IV として用いるこ

では、紙面の都合上、証明等は省略した。詳しくは、 とで問題に対処している。図⚑のＢは、この複数市
本論文を参考にされたい。

場識別戦略のイメージ図である。同一の家計が異な

ヘドニック法による需要推定の問題点
Rosen（1974）で提案された需要関数の推定方法

る市場にランダムに割り当てられた場合、市場間で異なるアメニティ の限界価格関数に直面する。その際、家計は需要曲線上の複数のポイントをトレー

は⚒段階に分けられる。⚑段階目では、パラメータスする。

を推定するために住宅価格を住宅属性に回帰させ、

おいては、限界価格関数

市場価格における限界効果を得る。⚒段階目では、択することが観察できる。このとき、 点と 点を⚑段階目で求めた限界効果を住宅属性や、需要者側

結ぶ直線で（家計）の属性に回帰させる。

の需要曲線を持つ家計⚑が、市場⚒にとの交点である 点を選を識別することができる。

これは、⚒つの仮定に依存している。⚑つ目は、

ここで、観測されていない属性の影響により家計

アメニティ の限界価格関数は市場間で異なるといの選好が異なる場合、限界価格関数が各家計の需要うものである。価格関数は、不均一な売手と買手の関数と⚑点でのみ交わることから、OLS 推定量に相互作用によって決定されるため、その形状は市場

は内生性の問題が生じる。

ごとに異なる。これは、母集団の不均一性を反映し

図⚑のＡは、内生性バイアスについての直感的なイメージ図になる。

36

季刊 住宅土地経済と􎨲

は、⚒つの異なる家計

2020年冬季号№115

たものである。この仮定には実証研究も存在し、支持される傾向にある。⚒つ目は、家計の観察されな

図⚑

ヘドニック法における需要推定の識別問題

図⚒

複数市場における需要曲線の制限で層別化されているため、需要曲線の推定に対する複数市場の操作変数法は不一致推定量となる。そのため、 点と 点を結ぶ直線は、を過小評価する。

およびの傾き

は、IV 推定量によって上から制約を受け、完全に非弾力性の需要曲線によって下から制約を受ける。これが、選好に基づいた層別化のもとでの部分識別の直観である。家計が正に層別化、つまり、より強い観測されない選好を持つ家計
い選好は、複数の市場間で同質であるという仮定で⚑が家計⚓よりも多くのアメニティを選択すると仮あるが、こちらは支持されない傾向にある。例えば、 定すると、市場指標を用いてグレーの部分で示され世帯主が定年退職した家計などにおいては、アメニた需要曲線の範囲に対する一致推定量が導ける。

ティの選好によって移住が促進されていると考えら

負に層別化された場合は、より強い観測できない選れる。また、個人のアメニティへの選好が、両親の好を持つ家計は、アメニティを選択しない( 􎜀

居住地と内生的である可能性があり、観察される選􎜀好は同一であっても、観察されない選好によって二二乗（OLS）推定量と IV 推定量の間の領域となる。

つの市場で家計の選好が同質であるとは言えなくな

観察できない選好によって市場間で正または負のどちる。この⚒つ目の仮定における問題から、需要関数

らに層別化される可能性が高いか、という仮定が需要の推定における複数市場識別戦略は一致性を失う。

曲線の範囲を識別するために必要な追加情報となる。

非市場財における需要関数の部分識別の
直観的理解
IV 推定量の不一致性は、選好における市場間の層別化の大きさとともに増加する。図⚒は部分識別のイメージ図であり、およびは、観察されな

􎜐 かつ

􀀾

􎜐􀀾

）
）
。その結果、需要曲線は、最小アメニティの需要関数と厚生指標の部分識別
本節では、Nevo and Rosen(2012）の不完全操作
変数（imperfect instrumental variables: IIV）法を適用し、前節でみた直観をモデル化する。
需要関数を次のように定義する。

􀀽􀀫

い選好によって層別化されている⚒つの家計を表す。 􀀫 。 はアメニティの潜在的な限界価格を、 はこの需要関数とが近いほど不一致性が小さい

アメニティ以外の消費者のすべての属性と選択を表ことを表し、⚒つが完全に一致している場合、従来す。前節より、 と は相関する。ここで、 についの IV 法による点推定で需要関数を識別することがての操作変数である を作成する。

できる。

Nevo and Rosen(2012）による識別条件は、下記

図⚒において、層別化は、それぞれの場所の選択の⚓つとなる。①{}の各変数についての観が選好の順序と一致するという意味で「正」である

測値は、定常で弱い従属性を持つ。② 􎜠

（ 􎜀

③

􎜐􀀾 􎜀

􎜐 かつ

􀀾

）
）。家計は複数の市場間

􎜰􀀽 。

􂉥 である。⚓つ目の仮定が最も重要であり、海外論文紹介37

これを満たす操作変数を誤差項との相図⚓

環境の質の変化に対する WTP の境界関を許容するという意味で「不完全な操作変数」と呼ぶ。通常の操作変数は、
􀀽 という仮定が必要になるが、この⚓つ目の仮定を置くことで、操作変数と誤差項の相関を許容している。
以 下、単 純 化 の た め 残 差 回 帰（FWL 定 理）を 用 い て、前 述 の 需 要関数を単純な⚒変量回帰モデルに変換
す る。

􀀽

􀀫 。

と は、他 の 説

明変数に回帰したそれぞれの残差になる。また、 の OLS 推定量と IV 推定量の確率極限

は右図の幅よりも小さくなることがわかる。境界がは、両側にある場合において、品質が低下するときは、

，

􀀽

となる。

􀀽

⚓つの識別条件を満たすとき、 はとの範

需要曲線の上限は最大 MCS を示し、品質が向上す

囲で決められる。この Nevo and Rosen（2012）のるときには、需要曲線の上限は最小 MCS を示す。

定理は以下になる。

􀀼 のとき、

。

􀀾 かつ、

􂉤 􂉤
とき、 􂉤

。

􂉥 の
􂉤

本節では、部分識別による水質の需要関数を推定。す な わ ち、IV と アしている。ここではアメリカ国内のメイン州を含む

メニティの相関の方向によって、IIV 推定が片側ま⚓州の湖周辺の不動産販売データを使用するが、こたは両側のどちらを識別するか決定される。すべて

れは、層別化なしの仮定を緩和することの重要性をの IIV について示した Boyle et al.（1999）で使用されたものと同の と き、 􂉥􀀾 かつ、

分析例：湖周辺の市場における水質􀀾 のとき、OLS 推定量と IV

推定量は、片側からのみを制約する。もう一方一である。各州は、不動産事業者が異なる市場としの境界は、需要曲線が右下がりという自明の仮定のて捉えており、いくつかの地域に細分化されている。

もとで、⚐または∞によって定義される。

この市場圏ごとにヘドニック関数を推定し、その結次に、アメニティに大きな変化をもたらすと考え果を利用して水質需要関数を推定する。

られる政策を想定し、 の境界を使用して、マーシ
ャルの消費者余剰（MCS）の境界を導出する。 のヘドニック価格関数の推定上限と下限は異なる傾きと切片を持つ⚒つの需要曲

以下のようなヘドニック価格関数を推定する。

線を定義する（図⚓）
。 が

􀀽

から

に増加すると、􀀫􀀫􀀫。 は住宅、

需要曲線は反時計回りに回転する。⚒つの需要曲線

市場を表す。

は、観測されたアメニティ の水準で交点を湖の大きさと水の透明度の対数値の交差項である。

持ち、 の範囲が狭いと、MCS も狭い範囲となる。

ここで、水の透明度のインプリシットプライスは下左図において、アメニティがたとすると、
の面積は-

は、

38

に減少し

記のように計算でき、WTP 関数を推定するための従属変数となる。

􀀽。市場間でヘドニック価格関数の傾きが異なることが重で あ る。し た がっ て、要であり、この変動によって、水の透明度の需要に

􀀾とついての境界が識別できる。⚒段階目の推定では、へ増加した場合を右図が示しとなり、境界の幅は需要関数についての IIV 推定に測定誤差が入らない

􀀼なる。逆に、 が
ており、

􎨰

となり、

は、

となる。ここにおいて、絶対値的な

大きさは
􀀼

から

の面積は-

􀀬

は住宅の物理的な特性、ははより小さくなり、境界の幅となる。⚒つのケースにおいて、左図の幅

季刊 住宅土地経済

2020年冬季号№115

ようにするため、定に限定する。

の係数が有意な市場のみの推表⚑の境界を計算した結果

需要パラメータの厚生指標と推定を示す。4.7ｍから5.4ｍへの比較的小さな変化と、2.1ｍから5.4ｍ
への大きな変化から余剰の境界を計算した。
例えば、大きな改善をす る た め の WTP のIIV の上限は⚒万6426
需要関数の推定ドルであり、この場合の95％信頼区間は⚒万9719ド

水の透明度の限界支払い意思額を透明度レベルやルとやや高くなっている。Boyle et al.（1999）では、その他の属性の関数として捉え、下記を推定する。

水の透明度が4.6ｍから5.2ｍへの改善に対しての消􀀫 。 は、水の透明度以外

費者余剰は1270ドルという結果を出しており、これのすべての観測できる属性を含む。湖周辺の住宅市

は、メイン州のみのデータを使用して表内(4)のモデ場に出ている家計は、水の透明度に関する観測でき

ルで推定を行なった範囲（⚐～1940ドル）に収まる。

􀀽

􀀫

􀀫

ない選好に応じて、湖について正に層別化されることが考えられる。

結論

ここで、操作変数を⚒つ作成する。⚑つ目は、各

本論文では、部分識別を用いて需要者の選好によ

市場における水の透明度のレベル変数から操作変数

る層別化の仮定を緩めたもとで、需要曲線の境界をを作成する。Ｋ個の市場において、 は最も低い識別できることを示した。提示した推定手法はシン

平均透明度を持つ市場を⚑として、最も高い平均透プルであり、従来のヘドニック法における需要関数

明度を持つ市場をＫとする。もし、家計が複数の市の推定に対する誘導形を OLS および IV 推定し、場間で層別化されなかった場合、観測されない選好

層別化について基本的な知識から仮定を置いたうえは、複数市場間における水の透明度のランク分けとで、需要パラメータの点推定を境界として解釈するは独立であると考えられる。⚒つ目は、市場指数とものであった。Nevo and Rosen（2012）で提案さ家計所得の交差項（）である。 􎨱と 􎨲

れた需要推定時の内生性問題に対する新しい手法をが観測されない選好と相関しており、標準的な操作

用いて、不動産データを使用し実証分析を行ない、変数の仮定が満たされていない場合においても、需有益性を示した点が、同研究の貢献である。

􀀽􀃗

要曲線の境界についての一致推定量を得ることが可能である。
表⚑のパネルＡは、各モデルの推定値を表しており、順番に・ を使用した・ を使用したIV・⚒つの操作変数を使用した IIV・IIV の95％信頼区間である。IV 推定量は OLS 推定量と比較し、傾きが⚒倍以上になる。⚔列目の IIV に関しては、IV と誤差項間での正の層別化の仮定から得られる境界である。これは、IIV の境界［- 、-3216］の上限より上にある OLS による点推定を除外するという意味で有益である。
パネルＢは、推定された境界を用いて水の透明度

参考文献
Boyle, K.J., P. J. Poor, and L. O. Taylor（1999）lEstimating the Demand for Protecting Freshwater Lakes
from Eutrophication,z American Journal of Agricultural Economics, Vol. 81(5), pp. 1118-1122.
Nevo, A., and A. M. Rosen（2012）lIdentification with
Imperfect Instruments,z The Review of Economics
and Statistics, Vol. 94(3), pp. 659-671.
Rosen, S.（1974）lHedonic Prices and Implicit Markets:
Product Differentiation in Pure Competition,z Journalof Political Economy, Vol. 82, pp. 34-55.

石井健太朗

日本大学大学院経済学研究科修士課程／株式会社タスの「小さい」および「大きい」改善から平均 MCS
海外論文紹介39

センターだより◉調査報告書のご案内『木造住宅密集地域解消対策に関する調査 京都市の取り組み 報告書』
令和元年10月刊
No.19321
定価：2,500円＋税

ところで、京都市の木密地域は、 格がどのように変化するのか、ヘ
他地域の木密地域とは異なり、歴ドニックアプローチを用いて分析

史的に貴重な景観を随所に有してする。この分析方法を用いることいるため、従来の面的な再開発がによって、細街路の外部不経済を困難である。そこで、京都市では、 推定することができ、その細街路
接道義務の緩和、後退義務の緩和を解消する対策を定量的に評価すとして「⚓項道路指定」や「⚖項ることができる。

道路指定」を行ない、通り抜けで推定結果より、賃貸アパートにきない細街路に関しては緊急避難

ついて、非道路に面した物件は、木造住宅密集地域の解消は多く路の整備、間口の拡張等を行なう⚔ｍ以上の道路に面した物件と比の自治体にとって長年の課題であ

細街路対策に力を入れている。こ較すると有意に賃料が低下するこる。とくに、建物の老朽化が深刻のような京都市が進めている接道とが明らかになり、特に通り抜けな木密地域は、小さな火災がすぐ義務、後退義務を緩和する施策は、 が出来ない袋路に面した物件の賃に燃え広がり、甚大な被害を及ぼ

住民の自主的な建て替えを促し、料が低下することが明らかになっす可能性があり、早急な対策が求地域の建物の耐震性、耐火性を高た。しかし本調査では、京町家とめられている。しかしながら、いめる方法としてきわめて現実的ないう正の影響を考慮していないたわゆる「木密地域」と呼ばれる地方法であると考えられる。

め、細街路の外部不経済を過少推

域には、接道不良、敷地狭小、建本調査は、これらの接道義務、定している可能性がある。また、物老朽、権利関係輻輳等の悪条件

後退義務の緩和を目的とした細街

地域要因を学区ダミーでコントロが重層的に存在しているため、道路対策を定量的に評価するために、 ールしているが、学区ダミーだけ

路拡幅のための用地買収を伴うよ細街路の外部不経済を推定するこでは捉えられない要素が存在し、うな面的な再開発は、合意形成やとが目的である。具体的には、物地域要因をコントロールしきれて権利調整に長大な時間を必要とし、 件のポイントデータと道路のライいない可能性があるが、これらは計画が一向に進まないのが現状でンデータをマッチングすることで、 今後の課題としたい。

ある。

前面道路の状態によって物件の価

編集後記
台風15号、19号が猛威を振るった。
テレビからは屋根が吹き飛び、河川が氾濫するなどのショッキングな映像が流れ、スマホからは緊急速報が鳴りやまない状況など、あらためて水害の深刻さを思い知り、治水の大切さを思い知った。そこで、日降水量200㎜以上の年間日数、⚑時間降
水量80㎜以上の年間発生回数を調べてみると、ともに右上がりであり、大雨の日が増えている。また、全国の水害被害額についても年々上昇傾向にある。一方、治水の全国実質資本ストック額の推移を見てみると、ほぼ横ばいであり、治水について十分な投資がされているのか疑問に思

編集委員
委員長
瀬下博之
委員
中川雅之
原野 啓
行武憲史

う。このように、水害についてイン
フラが十分に整備されているとは言えない状況では、一人一人の事前の季刊 住宅土地経済備えが必要である。しかし、水害へ
2020年冬季号（第115号）の関心はそこまで高くない。各水害
2020年⚑月⚑日 発行
による浸水区域とハザードマップの定価［本体価格 715円＋税］送料別
浸水想定区域がおおむね一致してい
年間購読料[本体価格2860円＋税]送料込
たにもかかわらず、そのハザードマ
編集・発行 公益財団法人
ップの認知率は低く、ハザードマッ
日本住宅総合センター
プの情報が十分に活用されていない。
東京都千代田区二番町6-3
防災は忘却との闘いと言われるが、二番町三協ビル5階
災害発生時のみならず日ごろから災〒102-0084
害リスクに目を向け十分な備えがで
電話：03-3264-5901
きているのか、もう一度見つめなおhttp://www.hrf.or.jp
してみてはいかがだろうか。 (S･Y) 編集協力
堀岡編集事務所
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精文堂印刷㈱本誌掲載記事の無断複写・転載を禁じます。

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季刊 住宅土地経済

2020年冬季号№115