［巻頭言］

地価とソーシャル･キャピタル投資
田中一行
明海大学客員教授

犯罪が多い地域は、地価が低くなる。この事実は、欧米諸国でもわが国でも、犯罪率を用いた地価のヘドニック分析が示している。
犯罪率を下げる要因には、幅が広く開放的な街路といった街の構造や、監視カメラの設置など、ハード面が重要であることは言うまでもない。しかし同時に、ソフト面の要因があることを忘れてはならない。防犯パトロールや、
児童・幼児・高齢者への声掛けなど、地域の人の組織的繋がりである。
こうしたソフトパワーの重要性は、近年社会学から発せられたソーシャ
ル・キャピタルの概念とともに認識されてきたが、その役割は防犯にとどまるものではない。地震、水害、火災等に備えた「防災」から、地域ぐるみの弱者見守りや相互扶助に至る、広い「安心・安全」の領域に及んでいる。
資産価値に影響するソフトパワーは、防犯だけではない。低い犯罪率は、防犯だけでなく防災にも見守りにもまちが機能していることの反映であり、防犯よりも広い「安心・安全」の代理指標である可能性が高い。
まちや地域の「価値」にとって、今後注目しなければならないのは、地域のソーシャル・キャピタルすなわち住民のネットワークである。世間の眼は、「物的な」キャピタル形成である公共投資に厳しいが、「人的な」ソーシャ
ル・キャピタルへの投資に対しては、逆に関心が乏しい。物的なキャピタルと同じく、人的なキャピタルも市場で自生的に形成されるものではない。人の地域ネットワークへの投資を、もっと考えなければならない。

目次●2009年春季号 No.72［巻頭言］地価とソーシャル・キャピタル投資

田中一行［特別論文］松山で都市の持続可能性を考える

大西 隆

1
2

［研究論文］住宅市場のマクロ変動と住宅賃料の粘着性

清水千弘・西村清彦・渡辺 努［研究論文］東京圏の保育サービスと“足による投票” 浅田義久

1018

［研究論文］ヘドニック・アプローチを用いた便益評価と空間計量経済学・空堤 盛人・瀬谷 創
間統計学［海外論文紹介］銀行信用の決定に不動産価格の果たす役割 横溝 剛
36
エディトリアルノート
8
センターだより
編集後記
40
40

27

特別論文

松山で都市の持続可能性を考える
大西 隆
市中心に位置する松山市駅を起点に、銀天街と1 路面電車のある街

大街道というそれぞれ500メートル程度のアー

生活体験はないのであるが、私は松山市で生ケード商店街がＬ字型につながっていて、そのまれた。両親の出身地でもあるので、生まれた

両端には、高島屋と三越が集客の核となっていだけの地であっても、その後何度も訪れ、時にる。

親戚の家に長逗留させてもらったりしたから、確か、中学生くらいの頃に夏休みを過ごさせ

やや客観的に眺める習慣が身に付いているとはてもらった親戚宅が銀天街にあったと思ってう

いえるだろうが、ふるさと意識はある。先日、ろうろしていると、見覚えのある建物がそのま講演を頼まれて、久しぶりに出かけ、帰りの時

まに建っていた。商店街に面した 1 階は鞄屋さ間に少し余裕があったので、街を歩いて、改めんに貸していたと記憶していたのだが、果たして松山が都市を巡る現代の議論に格好の素材をて、微かに記憶に残る屋号の鞄店があった。訪提供している都市だなと感じた。

ねればすぐに帰るわけにはいかなくなるので、

まず路面電車である。松山には伊予鉄道とい素通りの非礼を心中で詫びる訪問となったが、う 民 鉄 会 社 が あって、全長9.6㎞の路面電車

実は、ふるさととはいいながら、商店街と路面（市内線）と33.9㎞の郊外電車（郊外線）
を走らせている。市内線は、中心にある
城山を囲むように走り、伊予鉄道の松山
市駅、JR 四国の松山駅、道後温泉、商店街のある大街道、主要業務街等を結んでいる。路面電車は札幌や函館にもある
ものの、全般に西高東低で存続しており、四国では松山の他に高知市に、九州では長崎市、熊本市、鹿児島市等で現役である。松山の路面電車には、坊ちゃん電車と呼ばれるレトロ調の車両も使われていて、汽笛を鳴らしながら走る様子は、全体に長閑なこの地のイメージと合っている（図 1 ）。
商店街も、理想的な配置といえよう。
路面電車と郊外電車のターミナルとなる
2

季刊 住宅土地経済

2009年春季号№72

図ઃ―松山市の路面電車

図઄―四国県庁都市の人口密度

図અ―四国県庁都市の DID 面積

電車、さらに駅やデパートの位置関係をはっきる地域に住んでいる人が減るから当然ともいえりと見定めたのは今回が初めてであった。考えるが、郊外化に伴い、自動車利用の増加と路面てみれば、子供の時から何度も来たとはいえ、電車の乗客減少が同時に進んだ結果である。郊

行けば誰かに目的地まで案内してもらっていた

外化は路面電車があるなしにかかわらず日本のから、地図を片手に歩き回ることはなかったの

すべての都市で起こった現象であり、その過程だ。そういう意味では、近くて遠い存在だった

で、乗客減少や道路混雑のために廃止の憂き目ことになる。

を見た路面電車も少なくなかった。松山の場合

ともあれ、松山のことを書き出したので、こには、乗客は減ったものの路面電車は維持されの街を素材に日本の都市の将来を考えてみるこており、最近では利用者も安定した状態となっとにしたい。路面電車や商店街はまだ健在とはた。ただ、利用者が増加する要素は見出しにく

いえ、この先も持続できるとは限らないのが日いから、松山に限らず、日本の都市の多くでは、本の実情だからである。

路面電車の延長や新設は夢にとどまっている。

2 公共交通と公衆交通

ところが、例えば、自動車の国であるアメリ
カ の ポー ト ラ ン ド で は、1980 年 代 後 半 か ら

そこで改めて路面電車である。最近では富山

LRT を建設し、延伸を重ねていたり、ヨーロのライトレール（JR 線を改良した LRT）が話

ッパでも新たに路面電車を延伸している都市が題になっている。環境にやさしい乗り物というある。これらの都市を訪ねてみると、経営が好点と拠点駅に中心性をもたらすという点で、路調で延伸しているわけではないことがわかる。

面電車はこれからのまちづくりで重要とされる。

路線の建設などの基盤整備はもちろん、日常の

確かに、四国の 4 つの県庁所在都市でも路面電運営費に至るまで税金を原資とする公的資金に車のある松山市と高知市では DID（人口集中よって維持されている。先のポートランドの例

地区）人口密度は両市とも63人／ha程度なのに、 では、運賃収入は収入全体の20％に過ぎない。
路面電車の走っていない徳島市では51人／ha、最大の収入源は、支払賃金を課税対象として中郊外電車はあるものの路面電車はない高松市で心市街地の事業者に課す賃金税であり、54％には53人／haと差があるのを見ても、路面電車に及ぶ。これに州と連邦政府の補助金を合わせる

は市街地を凝縮させる機能があるという仮説はと経常的な公的支援は収入の70％に及んでいる

成立ちそうだ（図 2 、図 3 ）。

（2008年度ポートランド HP より）。つまり、ポー

しかし、その機能は年とともに衰え、路面電

トランドでは、LRT の利用者が運営費を負担

車の乗客も1975年頃と比べれば約半分となった。 するというわが国で行なわれているような直接都市が拡散するにつれ、路面電車でカバーでき的な、狭義の受益者負担だけではなく、LRT
松山で都市の持続可能性を考える

3

が都心の中心性を高めることによってメリット

等が経営していたピーチラインという新交通シを受ける事業者から目的税をとるという広義のステムが廃止された。もともと、第 3 セクター

受益者負担によって賄われている。したがって、 には、税金の投入という逃げ道があるために経受益と負担の関係を明確にするために、課税理営観念が甘くなりがちという欠陥があるので、

由は、LRT に一定の客がシフトすることによ

民営交通企業と同一視することは適当ではないって、都心への自動車利用が減少し、LRT とが、人口やその住まい方等、都市の交通が置か

自動車の双方で都心まで到達しやすくなるといれている状況は同じなのであるから、第 3 セクう効果が生じ、トータルとして都市への流入者

ターであれ、民営交通企業であれ、公衆交通とを増やして都心の事業者にメリットをもたらす

しての困難さが強まることは避けられない。
こうした危機感の下で、地域の自治体も、公という説明になっている。
このように、ポートランドでは、初めから共交通を活用したまとまりのある街づくりを進

LRT を運賃収入によっては賄うことはできな

めたり、市民の合意によって受益者負担の目的いという前提で制度設計されている。その意味

税を新設したり、一般財源を投じて公共交通を

で、LRT は目的税が原資とはいえ公的資金に支える等の施策を行なう備えが必要となっていよって運営されている公共交通の性格が強い。

る。2007年には、地域公共交通活性化法ができこれに対して、日本においては伊予鉄道のよて、地域にある多種の公共交通の連携計画を作

うな路面電車、各地の新交通システムやモノレったり、電車については、線路だけではなく車ール等の都市内鉄道は、多くの場合、民間企業

両を含む設備投資を公共側が行なう上下分離方

や株式会社組織の第 3 セクターの経営であり、式で、運賃への依存を軽くする制度等が導入さ

基盤整備に補助金が使われることはあっても、れた。人口減少社会での都市の公共交通を支え

運営費には補助金等は出ない。したがって、収る制度に発展させつつ、日本的な公衆交通から、

支の赤字が続けば経営責任が問われるし、維持

公共交通へと発想を転換することが徐々に求めできなくなる可能性も強い。つまり、日本の路られるようになる。

面電車には、民営企業が公衆の利便性を向上させるために運営する公衆交通という性格はある3 中心市街地の行方が、公共機関が赤字を引き受けて営業するとい次に中心商店街である。大街道・銀天街と 1う公共交通としての性格は建前としては希薄なキロに及ぶ松山の中心商店街はまだまだ賑わいのである。しかし、建前はともかく、第 3 セクを感じさせるのだが、種々のデータは危機が忍ターでは、赤字経営の交通企業が少なくなく、び寄っていることを示している。松山市の小売関係する自治体が毎年の税金からなし崩し的に業商品販売額がピークを示した1997年と最新の補填しているケースが多いとはいえる。とはい2004年を比較すると、中心商店街のシェアは53.

っても、伊予鉄道のような民営企業であれば、4％から48.2％へと低下した（商業統計調査）。

税金に頼るわけにはいかないから、黒字を維持

郊外店舗の増床や新規立地が見られるなかで、することは文字通り死活問題となる。

中心市街地では2001年の高島屋の増床以外に目

日本の将来を考える上での問題は、路面電車

立った動きがないからである。中心市街地の通をはじめとする都市の大量輸送機関が、人口減

行量でも、2001年をピークとして、2007年には少、高齢化や郊外化によって乗客を失う可能性

27％減少しているし、空き店舗も同じ期間で5.

がますます高まり、公衆交通としての経営が困

7％から9.0％へ増加した（「中央商店街通行量調

難になるケースが増えそうなことである。すで査」、㈶愛媛産業振興財団「商店街実態調査報告に、愛知万博の閉幕を待つかのように、愛知県

書」）
。

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季刊 住宅土地経済

2009年春季号№72

中心市街地に新築されたマンション居住者におおにし・たかし
1948年愛媛県生まれ。東京大学

対するアンケート調査（MA、2007年）では、街なか居住で重視したこととしては、「電車、バスを使った移動のしやすさ」が65.9％、「中(大西隆 氏 写真)

央商店街（大街道・銀天街）の近さ」が44.5％、工学部卒。東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。東京大学工学部助教授、教授などを経て、現在、東京大学大学院工学系研究科教授。著書：『逆都市化の時代』（学芸出版社）ほか。

「通勤のしやすさ」が30.5％と、中心市街地の特性が評価されていることがうかがえる。しかし、近隣にほしいものという設問に対しては、「スーパーマーケット」が52.4％、「生鮮品店やが進んでおり、消費者の中心商店街離れは全国総菜店」が25.0％、「ビデオ・CD レンタル店」

的な傾向である。こうした観点からみると、誰が20.1％等となっており、中心市街地に新たにもが、中心商店街の衰退を本気で嘆き、その活住みはじめた人々の生活ニーズと中心市街地で性化を公的資金の注ぎ込んでまで図ることに納提供されているサービスや機能とが必ずしも対得しているわけではないことがわかる。

応していない現状を表している（2007年「まちなか居住者アンケート調査」）。

とはいえ、2006年に都市計画法や中心市街地活性化法が改正されて、大型店の郊外立地が一

中心商店街の地盤沈下は、日本のすべての地

転して規制強化されることになったのは記憶に

方都市に共通する傾向といってよい。 2 つのデ

新しい。筆者は、その背景には、郊外店自身のパートを中心部に擁している松山市はそのなかオーバーストアによる競争疲れや、中心市街地

では恵まれている方といえよう。多くの地方都の蓄積されてきた商業以外の様々な社会・民間

市では、特に、1990年代以降における大店法の資本ストックの有効活用の必要などがあったと規制緩和や廃止の過程で、郊外に大型ショッピ

考えている。つまり、中心商店街が商業空間とングセンターが立地したために、中心商店街のして重要であるという社会的合意があったとは衰退が加速し寂れていった。

思えないのである。

このように書くと、中心商店街の衰退を社会衰退しても困っていないのは、中心商店街の問題のように感じるが、果たして中心市街地の商業者自身についてもいえる。意欲的な商店は、衰退によって、誰が困っているのかと考えると、 看板店は中心商店街に残しても、客の来るとこ
中心商店街地盤沈下の別な側面が浮かび上がる。 ろには、郊外にも、SC の中にも出店している。
消費者にとっては、郊外 SC での買い物は、中

逆に中心市街地でシャッターが降りている店に

心商店街に比べて、品揃え・価格帯が豊富、家は、いわば高齢によって退職し、後継者もない族で時間を過ごせる、マイカーで行きやすい等

ので、住居として使っているというケースも多の利点があり、むしろ歓迎すべきことだったのい。確かに商店街としては櫛の歯が抜けたようである。消費者は、郊外 SC へ行くことを強制に見えるが、本人はこぎれいに暮らしていて、されたわけではなく、中心商店街をはじめとす

生活の場としてみれば寂れた感じはない、など

る様々な商店が提供する満足度を比較して選択というケースも小都市の商店街ではよくある光した結果、郊外 SC を選び、中心の地盤沈下、景だ。もちろん、中心商店街を唯一の店舗とし郊外の成長という現象が起こったのであるから、 て経営している商店にとっては、かつての繁栄
多くの消費者にとって、中心商店街の衰退は大は懐かしいかもしれないが、たとえ商店街としきな問題ではない。実際、さまざまな商品購入ての連続性がなくても、顧客をつかんでさえい

機会をみれば、伝統的な商店街のシェア低下と、 れば、その店を目当てに買い物に来てくれる。
郊外店、通信販売、無店舗購入等のシャア拡大したがって、単独で、あるいは数軒がまとまっ
松山で都市の持続可能性を考える

5

て商売を続けていくことは十分に可能である。

小それぞれの節の中心に生活の拠点となる施設

こうしたなかで、中心商店街の衰退を否定的や店舗が立地できるように、広場、歩行者専用にみるのは自治体のプランナーかもしれない。

路、自転車専用路、駐車場等を整備すること、各都市が人口減少に向かうにつれて、都市があ

つまり再開発型の市街地整備が公共事業の役割

まりに拡散してしまえば、福祉や教育といったとなる。松山のように、中心部の路面電車だけ

公共サービスを提供したり、地域社会が互いにではなく、郊外鉄道も発達している都市は、そ助け合って生活してくことができにくくなるかの拠点となっている駅をうまく活用することにらである。中心市街地には、商店街もあるが、よって、郊外においても生活中心となる節を育同時に、公共施設、業務機能、鉄道駅、バスタてていくことが可能ではないか。

ーミナルが集積し、道路網も集約している等、

しかし、路面電車や郊外鉄道を利用しやすい

長年の都市発展のまさに中心となってきたわけ

松山であっても、モータリゼーションがなお進であるから、そのポテンシャルを生かして、都んでいる現実は否定できない。松山では、通勤市の徒な拡散を防ぐことはプランナーとしては

通学時の交通手段で、1979年には7.8％が電車

重要な視点となる。

で、26.0％が乗用車であったが、最新の2007年には、3.9％が電車で、38.5％が乗用車という4 分節型のまちのあり方

ように（松山都市圏パーソントリップ調査）、電中心市街地の位置づけを巡っては、郊外化の車のシェアは減り、乗用車のシェアが増えてい帰結として中心性が低下するのは止むをえないる。したがって、都市を描く際に、自動車へのと考える立場と、人口減少につれ都市を集約化

依存度を強めつつある都市の傾向を踏まえて、することが必要であるという立場がありうる。

それが、都市の将来に障害とならない術を考え

筆者は、都市が再び中心市街地に凝縮しなけれることが重要となる。自動車利用の増加がもたばならないという「コンパクトシティ」の考え

らす障害といえば、混雑、事故、環境負荷であには与しない。これまでの都市の拡散、つまり、 る。混雑に対しては、他の交通手段への転換やDID（人口集中地区）がとくに面積的に広がっ道路の拡幅や新設がこれまでの対策であったのていった過程は、緑に囲まれた住環境の形成とが、将来人口が高齢化して、減少するという見いう長所を持っていた。その良さを捨てて、多通しなので、局地的にはともかく、全市的に道くの人が中心部の中超高層のマンションに移り路整備等の社会資本整備が必要になるとは思え

住むとはとても思えないからである。もちろんない。交通事故については、1996年に全国で死中心市街地ではマンション暮らしが増えるとし者数が 1 万人を切って以降引き続き減少し、ても、郊外では戸建住宅を維持し、それぞれが2008年には5155人（人口10万人当たり4.03人）

生活の拠点となるような大小の中心を抱いて存となった。松山市では、減少傾向にあるといえ在するというような分節型の都市構造を形成しるが、10万人当たりでは全国を上回る5.0人でていくことが、人々の居住に関する好みとも適ある。自動車利用増大がもたらす障害として最合し、現実的と思うのである。

も大きいのが環境負荷、とくに温室効果ガスでコンパクシティ論に与しないといっても、こある CO2 の排出である。乗用車からの排出がれ以上の郊外化は不要であるから、新市街地形

大半を占める運輸部門は市全体の温室効果ガス

成型の区画整理や道路事業といった都市化時代

排出量の25.6％であり、基準年となる1990年のに主役を果たした公共事業には退場してもらう

23.8％に比べてシェアを高めている（2008 年必要がある。多くの都市では、現在の広がり以「松山市温暖化対策推進計画」）。分節型都市構造

上に市街地を拡大する必要はなく、むしろ、大で、自動車も移動手段として利用しながら、温6

季刊 住宅土地経済

2009年春季号№72

室効果ガスの排出を大幅に下げるには、まずハが激変し、都市が適応できなくなることである。

イブリッド車等すでに実用化されている低炭素

これへの対処は地球規模で行なわれなければな

車のウエイトを高め、さらに完全な電気自動車

らないが、松山市でも地球温暖化対策推進計画へ移行していく等、自動車単体の技術革新を求を作成する等、日本の都市でも徐々に本気で取め、その普及を図っていくことが重要となる。

り組みをはじめようとしている。

こうした努力を続けて、混雑、事故、環境負

しかし、持続可能性に不安を投げかけている

荷の点で自動車利用が起こす問題を軽減すれば、 のは気候変動だけではない。ここでも述べたよ
自動車を利用した快適な都市生活を実現するこ

うに、路面電車、商店街や都市構造といった人とは不可能ではないだろう。多くの地方都市で為の都市システムが将来も安定的に維持されるは、人口が頭打ちとなりながらも郊外化によるかどうかには大きな不安がある。さらに、都市

人口密度の低下はなお続いているところが多いを成立させているもっとも基礎的な単位である

し、自動車利用率も低下していない。中心市街

都市の人口そのものにも持続性に不安がある。

地に居住者が集まってくるというようなコンパ

松山市の合計特殊出生率は全国平均よりも低い

クトシティ化は現実には起こっていないのであ1.29（2003-2007年平均値、厚労省人口動態統計）

る。人口減少が次第に加速していくから、さらである。低出生率を受けて、国立社会保障・人に郊外化が加速することはないであろうが、中口問題研究所の最新の将来推計では松山市の心へ集約化することよりも、より現実的な動き

2035年における人口は現在の88％の45万人程度として、郊外を含めた複数の生活拠点を中心とになる。

した分節的な構造を形成する動きが起こると思

もちろん愛媛県内では、50％を割る町村もあう。なによりもそのメリットは、郊外化によっるとされるから、中心市である松山市はましとて得た空間的なゆとりを維持し、自然環境とももいえようが、こうした大幅な人口減はまだ体溶け合った生活を都市でも楽しめることにある。 験したことのない新しい事態である。しかも、コンパクトシティという相当あいまいな概念に

合計特殊出生率がこのまま維持されれば、市の一方的に価値を置くことによって、自然との触人口は歯止めなく減少することになる。したがれ合いやゆとりある生活といった価値観を低くって、都市の持続性のなかで、最も基本的とも見るような議論は避け、人々の好む住まい方のいえる都市居住者そのものの持続性、つまり人種々の弊害を修正するような漸進改良的な都市口維持のためには、合計特殊出生率の人口維持政策を考えることが重要ではないか。

水準（2.07程度）への回復が不可欠になる。す5 都市の持続可能性

でに高齢者の割合が高い逆ピラミッド型の人口
年齢構造になっているので、多少合計特殊出生

松山市は、気候温暖で、市内に温泉も出る穏率が回復しても、人口減少は当分の間、継続す

やかなまちであり、城山、路面電車、商店街がるのは避けられないが、徐々に減少幅を狭めて、中心に位置することによって都市の骨格を形成30年後あるいは50年後に減少から安定に転ずるしている。しかし、そうした安定した都市でもには、できるだけ早い時期に合計特殊出生率を厳しい変化が生じようとしている。都市の将来回復させることが必要になる。この点もまた都を論ずる時に好んで用いられる持続可能性は、市の持続可能性の課題である。

高度に発展した現代の都市文明を維持していくことができるのかという不安と期待から生まれた概念ともいえよう。最も懸念されているのは、いうまでもなく地球温暖化によって、自然環境
松山で都市の持続可能性を考える

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エディトリアルノート

賃貸住宅の賃料には 2 種類ある。 格に比べて住宅賃料はかなり穏や◉一つは新規賃料であり、賃貸人がかに変化していることを明らかに

住宅立地を考える際に、家族の新たに入居するために賃貸借契約している。また、消費者物価指数

ニーズに応じた立地の選択は重要を結ぶ時に決定する家賃である。

非木造住宅賃料系列はさらに変動である。特に、育児環境は地域に

通常、新規賃料は賃貸住宅市場のが小さいことを明らかにした。こよって潜在的なサービス水準がか需給を反映した市場賃料水準としれは、消費者物価指数非木造住宅

なり異なり、子育て世帯にとってて決するものと想定されることが賃料系列には継続賃料が入っていは立地選択の重要な要因になるこ多い。しかし、実際には以前の賃るために、冒頭に述べた理由によとが想定される。

料をそのまま踏襲する例も見られり変化がより穏やかになるためでる。もう一つは継続賃料であり、ある。

保育サービスのような地方公共団体が関与するサービスの場合に賃貸人が変わらずに旧賃貸借契約

さらに清水・西村・渡辺論文では、当該行政区域にいるかぎりサが切れた後に契約更新する時に決は、新規賃料において賃料改定さービス水準は同じである。また、定する家賃である。継続賃料はそれる確率を求めているが、賃料改

子育て期間はさほど長くはないた

れまでの賃貸借契約に類似の契約定されない確率は30∼50％で、新め、仮にサービス水準が低いとしとなることが多く、実際に賃料が規賃料においても賃料の粘着性がても水準を上げるべく政治運動を変わらない事例もよく目にする。

あることが示された。清水らの別するコストを考えると、むしろよ

このことは、特に継続賃料は前の研究によれば契約賃料の場合にりよいサービスを提供する行政区の契約賃料と同じ水準になりやす

賃料改定がなされないのは97％程域に移住するほうが合理的な行動

く、賃料の粘着性が高いことを意度であり、継続家賃に比べれば新となる。このように地方公共サー

味する。賃貸住宅市場を分析する

規家賃の粘着性はかなり低いが、ビスの水準が低い地域からの逃避

際には、新規賃料のデータなのか、 それでも粘着性は高いことがわかという形で選好を顕示することを

継続賃料も含まれたデータなのか「足による投票」という。

る。
市場賃料と現行の賃料の乖離が浅田論文（「東京圏の保育サーくる。例えば、住宅賃料指数を計

大きいほど賃料改訂される可能性

ビスと*足による投票1」）は、保算する時に、どちらのデータを用が高いと予想される。しかし清育サービスにおける「足による投いているのかが重要となる。

によって、大きく意味が異なって

水･西村･渡辺論文では、Adjust-票」が起きているかどうかを分析

清水・西村・渡辺論文（「住宅ment hazard 関数を推計することしている。その方法として、地域市場のマクロ変動と住宅賃料の粘により、賃料改定の確率がその乖別の年齢構成である特化係数が地着性」）は、この点について実証

離の大きさには依存しないことが方公共サービスによって、どのよ的に分析を試みた研究である。

示されている。これは通常の経済

うに影響したかを分析している。

清 水・西 村・渡 辺 論 文 で は、

理論では単純には説明できない現地域の年齢別人口分布が特定年

1986∼2006年の東京都区部の住宅象であり、単純な経済モデルでは齢に特化するという現象は、保育価格指数と住宅賃料指数を推計し想定できない別の要因が賃料の意

以外の要因でも起こりうる。小さている。推計方法としては、価格

思決定の際に影響していることをな子供がいる世帯の年齢を考える

および賃料を被説明変数、住宅属

示唆している。このように、住宅と、新たに世帯形成する世帯用の性や時間ダミーを説明変数にして賃料という住宅市場を見るうえで住宅が多く供給されれば、やはりヘドニック回帰を行ない、時間ダ

非常に大切なデータの挙動の特性

集中は起こりうる。そのため、他

ミー変数の回帰係数をもとに指数を明らかにしたという点で、貴重の要因をコントロールする必要がを求めている。その結果、住宅価な分析結果が報告されている。

ある。浅田論文では、特化係数を

8№72

季刊 住宅土地経済

2009年春季号

被説明変数として、 1 期前の特化

きく変えるような大規模なプロジ

誤差項が他のサンプルの誤差項と係数、コーホート要因（20∼45歳

ェクトではないこと、消費者が自相関関係を持つモデルである。他

女 性 の 特 化 比 率）
、構 造 的 要 因

由に立地を選べること）が成り立方、空間統計学のモデルとしては、（地価）、保育サービスの地域間差つかどうかを吟味することが重要

SPM（Spatial Process Model）を異による影響を説明変数として回であると言われる。しかし、住宅

使っている。SPM モデルとは誤帰分析を行なっている。

市場の分析においては、これらは差項に対して距離と方向のみに依分析の結果、東京圏においても、 あまり問題になることはない。む存する相関関係があることを仮定

東京都においても保育サービス市

しろ、誤差項におけるサンプル間

場では「足による投票」という現の相関関係の存在が問題となるこしたモデルである。
分析例では、つくばエクスプレ

象がみられることが判明した。浅とが多い。例えば、立地点がほぼス沿線の公示地価をサンプルとし

田論文が指摘するように、分析結同じであれば、ほとんどの要因にて、OLS による単純な回帰モデ

果は、保育所への助成金や児童福

おいて類似の傾向を示し、ごく一

ル（BM）、SAEM、SPM の 3 つ祉費が保育所のサービス水準に影部の敷地要因などが異なる。こののモデルを適用した結果を比較し響していることから、自治体の施ため、変数同士が相関があることている。

策によって、若年齢人口を変えるとなり、必要な説明変数を完全にまずは、BM で分析した結果をことができることを示している。

網羅していないならば、誤差項に空間自己相関の存在を調べるため

もっとも、それを行なったほうがおいて相関があることとなる。

によく使われるモランのＩ統計量

良いかどうかの判断は、この研究

堤・瀬谷論文（「ヘドニック・を残差に適用し、有意に存在するの結果からは判断できない。自治アプローチを用いた便益評価と空ことを確かめている。そのうえで、体全体の社会厚生をあげるために、 間計量経済学・空間統計学」）は、

3 つのモデル分析結果を比較する

どのような施策が効果的なのかはヘドニック分析におけるこのようと、最寄駅から東京駅まで時間距

別途探究される必要がある。ただな問題が存在する場合の空間計量

離の BM 回帰係数が、他の方法

し、「足による投票」が起きてい経済学的なモデルと空間統計学のによる回帰係数よりも過大になっるということは、サービス水準を空間過程モデルの適用について報ていることが示された。同様なこ

近隣地域よりも著しく下げると、告している。

とが他のいくつかの重要な変数に当該年齢の世帯は脱出する可能性

堤・瀬谷論文は、誤差項に空間ついても観察されている。このたがあるわけで、自治体経営に対し的な自己相関が存在すれば、通常

め、つくばエクスプレスの総便益て重要な示唆を与えていると言え最小二乗法（OLS）で回帰係数を

額が BM ではかなり課題に推計るだろう。

推計すると過大に有意性が高くなされることも確認している。

なお、前述したように特定年齢る問題が起き、従属変数同士に自以上の結果は、費用便益分析に層に偏る要因はいくつも考えるこ

己相関が存在すると OLS 推定量

多用されるヘドニック分析では、とができるため、それらを十分には漸近一致性を持たないことを指空間的自己相関の効果をコントロ

吟味することが望まれる。

摘している。このため、空間的なールしないと過大に便益を求め、自己相関への対応を行なうことが誤った判断をしかねないことを示重要となるのである。

唆している。公共事業の事業評価◉
住宅土地分析分野において、ヘドニック分析は多く使われる。ヘ

堤・瀬谷論文では空間計量経済マニュアルも、空間的自己相関のドニック分析が成立するかどうか学のモデルとして SAEM (Spatial

問題を加味したモデルにしていくに つ い て は、small-open の 仮 定Autoregressive Error Model）をよう改定していく必要があろう。

（対象事業が地域の市場構造を大使っている。SAEM モデルとは（Ｙ・Ａ）

エディトリアルノート

9

研究論文

住宅市場のマクロ変動と住宅賃料の粘着性
清水千弘・西村清彦・渡辺 努
格・賃料のデータベースを構築し、1986年から

1 研究の目的

2006年にかけての東京都区部の住宅市場を対象

多くの先進主要国においては、住宅価格を中として住宅価格指数および住宅賃料指数を推計心とした資産価格の急激な上昇とその後の下落し、その長期的な変動を観察する。特に、住宅が、金融システムに対して甚大な影響をもたら賃料のマクロ変動に着目し、その変動の裏側にすことで経済全体の停滞を招いた歴史を共通にあるマイクロな構造を解明する。

持つ。そのため、その変動を正確にとらえることができる指標の作成に関して、積極的な議論が展開されてきた（Diewert 2007）。
また、理論的には資産価格は将来収益の割引

2 住宅賃料および住宅価格のマクロ変動と住宅賃料の粘着性データベースの構築

現在価値として決定され、そのユーザーコスト

分析に先立ち、バブル期を含む東京都区部のがレンタルコストと一致することが示唆されて1986年から2006年までの20年間にわたる非木造いるため、その両者の関係を分析しようとする

住宅（マンション）に関する取引価格データと試みが多くなされている（例えば、西村 1991）。

新規契約賃料データを収集した。その情報源は、

とりわけ住宅は、資産市場と財・サービス市場

住宅情報誌を発行するリクルート社のデータベのそれぞれにおいて独立して重要な市場であるースである。同データは、広告情報という性質

ことは言うまでもないが、両市場を結び付けるを持つため、一見、募集価格情報であると考えもっとも重要な財であることも指摘されているられるが、リクルート社のデータベースでは、（Goodhart 2001）。

広告情報として登録された時点から価格が毎週なかでも､ 住宅賃料は消費者物価指数 (CPI）

更新され、契約者が見つかったことによってデの重要な構成要素となっていることから（日本ータベースから抹消されるまでの価格情報の履においてはおおよそ26.3％を占める）、単なる歴が残っている。

住宅市場のベンチマークとしてだけではなく、

このような情報のなかでも、本研究では、新マクロ経済指数として見たときの重要性もきわしい契約者が見つかったことによってデータベ

め て 高 い（Gordon and vanGoethem 2005､ースから抹消された最終価格登録情報を用いて

1)

Shimizu、Nishimura and Watanabe 2008) 。
2)

分析を行なうこととした。

本研究 は、首都圏の住宅市場のマクロ変動

また、本研究の中心的課題である住宅賃料のに着目し、なかでも住宅賃料の変動プロセスを改定および改定構造を分析するために、賃料デ明らかにすることを目的とする。

ータについては、入居時期、退去時期、その時

具体的には、首都圏の住宅市場に関する価10

季刊 住宅土地経済

2009年春季号№72の賃料の変化が観測できるパネルデータへと拡しみず・ちひろ
1967年岐阜県生まれ。東京工業大学大学院理工学研究科博士課程中退。東京大学博士（環境学）。現在、麗澤大学経済学部准教授。
にしむら・きよひこ
1953年東京都生まれ。東京大学経済学部卒業。イェール大学
ph.D.。現在、日本銀行副総裁。
わたなべ・つとむ
1959年群馬県生まれ。東京大学経済学部卒業。ハーバード大学 ph.D.。現在、一橋大学経済研究所教授。

一方、NTRI は、1986年から1992年にかけて上昇し、1992年の第 2 四半期では1.39とピークを迎え、その後、下落に転じたことがわかった。
また、価格指数との関係を見るために平均的な住宅を想定し、ヘドニック住宅賃料／ヘドニッ
ク住宅価格比率（Rent / Price Ratio）として観察した（図 1 ）。Rent / Price Ratio は、1986年
当時は 6 ％を越えていたが、その後の住宅価格の上昇に伴い1990年には 2 ％台にまで下落していたことがわかった。その後の住宅価格の下落張した。

に よ り、Rent / Price Ratio は 再 度 上 昇 し、
住宅価格、住宅賃料・CPI 賃料のマクロ変動

2001年には 6 ％台後半であったが、近年におけ

まず、先に構築した住宅価格および住宅賃料

る住宅価格の上昇に伴い2006年末では 5 ％台半

データを用いて、⑴式に基づくヘドニックモデ
ルを用いて住宅価格指数・住宅賃料指数を推計
した。

P



=β Χ +γ TD 

ばまで下落した。
続いて、非木造住宅賃料指数(NTRI)と消費者物価指数非木造住宅賃料系列（CPI-NTRI）⑴

を 比 較 し た（図 2 ）。全 体 の 傾 向 と し て は、

ここで P  は、住居 i の t 期における価格まNTRI では1992年の第 2 四半期までに40％程度

たは賃料、X は住居 i における属性ベクトル、の上昇があったが、CPI-NTRI は15％の上昇

TD  は時間ダミーを示す。

にとどまっている。その後においては、NTRI

推定結果を表 1 に示す。自由度調整済み決定では下落に転じるが、CPI-NTRI は上昇し続係数をみると非木造住宅価格関数で0.680、非け1994年第 4 四半期には NTRI と CPI-NTRI

木造住宅賃料関数で0.833と、いずれのモデルも比較的高い説明力をもって推計されている。

表ઃ―ヘドニック関数推定結果

ここで推定されたヘドニック型非木造住宅価
格 指 数（Non-Timbered House Price Index：
NTPI)と非木造住宅賃料指数(Non-Timbered
House Rent Index：NTRI)の変化を見た(図 1 ）。
まず、NTPI は、1986年から1987年の第 4 四
半期かけて急速に上昇し、1986年第 1 四半期を1 とすると2.3倍にまで至った。その後、いったんは下落するものの再度上昇し、1990年第 4
四半期には NTPI は3.2倍にまで上昇した。
Shimizu and Nishimura（2006）、Shimizu andNishimura （2007）の一連の研究では、別の情報源となる住宅地価格の取引価格データを用いて本研究で用いた同様の手法によりヘドニック型住宅地価格指数を推計しているが、変節点が一致するとともに、変動率においても同じ程度の結果が得られている3)。
住宅市場のマクロ変動と住宅賃料の粘着性

11その理由としては､NTRI

図ઃ―首都圏の住宅価格・住宅賃料のマクロ変動

は新規契約賃料のみを用いて指数が推計されているのに対して、CPI-NTRI は 新
規賃料と継続賃料が入り混じっているためである。つま り、CPI-NTRI の 粘 着
性は、継続賃料によって発生していることが予想される。東京都市圏の賃貸契約は基本的に 2 年間であり、その契約期間中においては賃料改定が行なわれる確率は低い。特に、借地借家法
図઄―ヘドニック住宅賃料指数（NTRI）と消費者物価指数非木造住宅賃料系列（CPI-NTRI）の推移に代表される制度的な制約を強く受けるために、契約更新時においても同一のテ
ナントが住み続けるかぎり、
特に上方への賃料改定が実施されることはきわめて少ない（山崎 2000）。
このような構造を明らかにするために、住宅賃料がどの程度粘着的であるのかを計測する。具体的には、
t 期の各部屋 i 単位の住宅
賃料 R  に関するパネルデータベースを用いて、週単位における R R  の賃料変化を観察した。本データベースは、テナンは一致していく様子がわかる。

3 住宅賃料の粘着の程度とその原因

トが入れ替わった時期と、その前後の賃料の改定幅がわかる。しかし、契約期間中に継続契約を結んだ際に発生した賃料改定については捕捉

住宅賃料の価格改定頻度と粘着性

住宅価格および住宅賃料との比較においては、 す る こ と が で き な い。Shimizu、Nishimura
資産価格市場での価格変動と比べて、住宅賃料

and Watanabe（2008）によると、継続契約時はきわめて緩やかに変化していることがわかっにおいても全継続契約のうち 3 ％程度とわずかた。ま た、NTRI と CPI-NTRI と の 間 に は、ではあるが賃料改定が実施されていることが明

異 な る マ ク ロ 変 動 構 造 が あ り、と り わ け

らかになった。そこで、継続時における賃料改

CPI-NTRI の変動は極めて小さいことがわか

定のノイズを除去するために、契約後 2 年以内った。

に発生したイベントだけを抽出し、次の 2 つの12

季刊 住宅土地経済

2009年春季号№72

とがわかる。特に、賃料の図અ―時期別賃料粘着性の分布

上昇期にあたる1989-1991
年においては 0 を中心として右側に大きな山があり、上方にその広がりが大きくなっている。その他の時期においては、おおよそ同様の分布形状を示し、負の方向への価格改定が多い。
続いて、新規契約が発生
しない確率と新規契約における賃料の条件付き改定確率 の時 間 的 な 変化 を 見 た（図 4 ）。いわゆるバブル期といわれる時期を除けば、

図આ―賃料粘着性の時間的推移

新規契約の発生確率は1992
年から2006年に関しては、
0. 85∼0. 90 (0. 99852) 付 近に分布していることがわかる。また、賃料の改定は、新規のイベントのなかでも、先の契約賃料水準と同じ水準で契約がされることがある。そのため、賃料が変化しない確率は、新規の賃料改定というイベントが発生しない確率と新規のイベン
トの中でも賃料が変化しな
い確率の和となる。ここで、賃料改定のイベントのなかで、賃料が変化しな確率を計算した。
Pr(ΔR =0)=1−Pr(I =1)
+Pr(ΔR =0  I =1)Pr(I =1)

い 確 率 の 動 き を 見 る と (Pr(ΔR =0  I =1)⑵

Pr(I =1))、賃料の上昇期にあたる1989年から

ここで、I  は新規の契約に関するイベント

1992年にかけて低下していくが、時期によってを意味する。そのため⑵式は、新規契約が発は30％から50％の確率で、新規の契約のなかで

生し な い 確 率 (1−Rr(I =1)) と 新 規 契 約 のも賃料水準は改定されていないことがわかる。

うち で 賃 料 改 定 が 発 生 し な い 条 件 付 き 確 率

米国のケースを研究した Genesove（2003）







(Pr(ΔR =0  I =1)Pr(I =1)) の和を意味する。

では29％と報告されていることから、以上の推

まず、新規契約における賃料の改定率の契約

計結果は、日本における賃料の粘着性の程度が時期別分布を観察してみると（図 3 ）、時期にきわめて高いことを意味している。

よって価格改定率や分布形状が変化しているこ住宅市場のマクロ変動と住宅賃料の粘着性13味する。つまり、ターゲッ

図ઇ―ÇAdjustment hazard”関数推計結果

ト賃料とは、住宅賃料の粘着性がないことを想定した
経済活動のなかで決定される市場賃料を意味する。
ここで、賃料改定のイベ
ント I  を次のように定義
する。
I =



1 if the unit i is turned
over in period t
0 otherwise⑶

加えて、実際の住宅賃料（R ）が ター ゲッ ト 賃 料（R ）からの乖離に応じて賃 料 が 改 定（I =1）さ れ

図ઈ―住宅賃料に関するカルボ推定

る確率を⑷式に示す。
Pr(I =1  R −R )⑷
このような住宅賃料の改定に関する状態確率（Çadjustment hazard”）は、企業の価格決定行動における状態依存（state-dependent）確率の問題と同義となる4)。
ここで、ターゲット（市場）賃 料 R  は、t 時 点 における i 物件において直接に観察することはできない。
住宅賃料の状態依存性――Adjustment

しかしながら、そのターゲット賃料は推計する

Hazard 関数の推定ことができる。R  は⑴式のヘドニック関数を週単位で賃料改定の確率を分析したところ、修正することで推定した5)。

住宅賃料はきわめて粘着的であることが理解された。そこで、その粘着性がどのように発生しR R = R if

I =1if

I =0⑸ているのかを分析した｡具体的には、Caballero

以上のモデルに基づき、Çadjustment hazard”

and Engel(1993)によって提案されたÇadjust-

関数を推定した。本分析においても、前節同様

ment hazard”を推計した。
Çadjustment hazard”に継続時の賃料改定のノイズを排除するために、は、次の手続きによって計算した。

最初の契約が発生してから 2 年以内のサンプル

t 期における i 部屋のターゲット賃料 R は、のみを抽出し、 1 カ月単位で R −R  とその所有者が t 期において調整可能な賃料水準を意

入れ替え確率を推計した。推定結果を図 5 に示

14

季刊 住宅土地経済

2009年春季号№72

す。
推定結果をみると、賃料の改定確率 Pr(I )

量は、⑹式のように定式化できる。
R =αθR +(1−θ)R +(1−α)R ⑹

は、実際の賃料とターゲット賃料の乖離には依つまり、⑹式における R  は、CPI-NTRI と存していないことがわかる。つまり、賃料の改なる。一方、R  は t 期において新しい契約の定確率はポアソン過程に従うことを意味する。

もとで実現する市場賃料である。ここでは、

また、その改定確率は、総じて月当たり 1 ％NTRI となる。そこで、⑹式を、⑺式のように弱ときわめて低いことがわかった。

変形し、カルボパラメータの推計を行なう。
R =αθR +(1−αθ)R+σ ⑺

カルボ型モデルによる住宅賃料の粘着性の計測⑺式から理解されるように、この式を推計し住宅賃料がポアソン過程に従うということがようとすると α と θ の 2 つのパラメータの合示されたが、このような場合には、カルボ型モ成として求めることとなり、それぞれ独立には

デ ル が 適 用 で き る こ と を 意 味 す る（Calvo

求めることができない。しかしながら、前節に

1983）
。

おけるÇadjustment hazard”関数の推定におい

そこで、マクロ的な集計量である NTRI とては、 1 カ月当たりの α=0.99として推定され

CPI-NTRI を比較することで、賃料の粘着性ており、四半期単位での賃料粘着性のパラメーの程度を、再度確認する（図 6 ）。

タは α=0.970と計算できる。これは、四半期

両者の変化率の違いとしては、NTRI は新規にテナントが入れ替わった時の新規契約賃料の当たりの賃料の改定率が 3 ％であることを意味する。

み を 用 い て 推 定 さ れ て い る の に 対 し て、

⑺式に対して α=0.970を代入し、1986年第CPI-NTRI は継続賃料をも含んでおり、その1 四半期から2006年第 4 四半期に関して OLS

継続賃料が粘着性をもたらしていることを想定で推定したところ、αθ=0.968（s.e =0.004）

した。

として推定された（adjusted R2=0.998）。

そこで、テナントは α の確率で住み続け、

この 2 つの推定統計量から、θ=0.997として

1−α の確率で退去することとする。さらに、求めることができる。このことから、継続賃料

継続契約の改定時においては、1−θ の確率での賃料改定率がきわめて低いことを意味してい賃料を更新する（減額または増額する）ものとる。

する。つまり、新規契約のもとでの賃料改定とCPI-NTRI と⑺式によって求めた αθ=0.968、

ともに、同一のテナントによる継続契約のもとÇadjustment hazard”の 推 計 結 果 か ら 求 め たでの賃料改定といった二つの改定をモデル化す

α=0.970によって R  を⑻式のように修正する。
1−αθ
R 
⑻
R =


1−α θ R 
図 6 からわかるように、きわめて高い水準でる。一般的に、継続契約による賃料改定が実施される確率はきわめて低く、θ は 1 に限りなく近いことが知られている。
CPI-NTRI のように、住宅市場で発生して近似されている。つまり、NTRI と CPI-NTRI

いる住宅賃料の平均値は、⒜継続的に居住をしの相違は、継続賃料の粘着性によってもたらさ続ける家計の住宅賃料、⒝テナントが入れ替われていることがわかる。

るなかで新しい契約のもとで支払われる住宅賃料、⒞テナントの継続契約の更新によって新し4 結論

い契約のもとで支払われる住宅賃料、といった本研究では、首都圏における住宅市場のマク

3 つの性質の賃料の集計統計量として計算されロ変動を、住宅価格指数・住宅賃料指数を推計ることとなる。このような住宅賃料の集計統計することで確認するとともに、特に、住宅賃料
住宅市場のマクロ変動と住宅賃料の粘着性

15の変動に着目し、その変動のマイクロな構造を適切に住宅賃料の変動を反映させることができ分析することを目的とした。

ていれば、デフレーションは1993年から1995年

まず、バブル期を含む1986年から2006年にかに 1 度発生していたことを示すことができておけての住宅価格および住宅賃料データベースをり、このような情報を正確に認識していれば、構築し、ヘドニック価格指数を推計し比較した

中央銀行および政府は、より早い段階で金融政

結果、非木造住宅価格指数（NTPI）と非木造策の緩和へと移行できた可能性が示唆される。

住宅賃料指数（NTRI）は独立の動きをしてお住宅市場のマクロ変動は、経済システムと密り、特に NTRI の変動は緩やかであることが接な関係を持つことから、きわめて重要な指標確認された。

となることは、今回のサブプライム問題に端を続いて、NTRI と消費者物価指数非木造住宅
賃料系列（CPI-NTRI）を比較したところ、特発した金融危機において、改めて認識されたことである。

にバブル期において、NTRI は40％程度の上昇

今後においても、住宅市場のマクロ変動をよとその後の下落が観察されるが、CPI-NTRI

り正確に測定できる指標の開発とマイクロデーの同じ時期の上昇率は15％にとどまり、緩やかタを用いた変動プロセスの解明に取り組んでいに上昇し続け1994年の第 4 四半期には NTRI

きたい。

と CPI-NTRI は一致していくというまったく異なる動きをしていることが確認された。
特に、両指標の差異がどのように発生しているのかを確認するため、住宅賃料の粘着性に着目し、その粘着性の程度と原因を分析した。
その結果、住宅賃料は極めて粘着的であり、賃料の改定は市場状態には依存しておらず、ポアソン過程に従うことが確認された。そこで、
カルボ型モデルを推計することで、住宅賃料の粘着性を、マクロ的な枠組みからも確認した。
以上の一連の分析から、賃料の改定確率は月当たり約 1 ％弱であることが明らかになった。
このような推計結果は、日本の住宅賃料は粘着的であり、他の財に関して関連する先行研究が報告している結果と比較してもきわめて低いことがわかった6)。なかでも、継続賃料契約が粘着性を高めており、それが消費者物価指数のバイアスをもたらしていることが示唆された。
特に、1980年代後半において両指数が大きく乖離し、NTRI が大きく上昇し、その後、1993
年から1995年においては大きく下落しているが、
CPI-NTRI はそれを正確に捉えることができていないため、その時期において消費者物価指数に大きな誤差がもたらされていたことが予想される。もし、消費者物価指数の計算において16

季刊 住宅土地経済

2009年春季号№72＊

本研究においては、東京大学の伊藤隆敏教授、金本良嗣教授、田渕隆俊教授、浅見泰司教授、上智大学の山崎福寿教授、東京工業大学の高安秀樹教授、コ
ロンビア大学の Weinstein 教授、南カリフォルニア
大学の YongHeng Deng 教授から適切なコメントをいただいた。ここに記して御礼申し上げます。

注1 ）しかし、Crone and Nakamura（2004）で指摘されるように、賃貸市場で観測されるレンタルコストが所有住宅のサービス費用の代理指標となるのかといったことに対しては、多くの検討の余地を残している。
2 ）本 研 究 は、Shimizu、Nishimura and Watanabe（2008）を要約したものである。また、この論文の元となる研究に対する西村の貢献は、日本銀行入行前になされた。
3 ）Shimizu and Nishimura（2006）、Shimizu andNishimura（2007）では、実際の土地取引価格データを用いた長期地価指数の推計をしているが、その推定結果を見ても、1987年第 4 四半期にかけて2.8倍まで大きく上昇し、その後いったん下落するものの、1990年第 4 四半期にかけて再度上昇していることが指摘されている。
4 ）Saito and Watanabe（2008）では、スーパーマーケ
ットで売られているシャンプー、ミルク等々に関して“adjustment hazard”を計算している。推定結果
をみると、実際の価格とターゲット価格との間の格差がゼロに近いときには、価格改定の確率が小さい
ことを示している。一方、両社の格差が大きいときには、価格改定の確率が単純増加であることを示している
5 ）⑴式に基づくヘドニック関数においては、推定期

間内においては、時間ダミーを除くヘドニックパラ
メータは変化しないことを想定した構造制約型モデ
ルとして推定された。その理由としては、時間的な価格変化を観察することを目的としたためであり、
時間ダミーに関するヘドニックパラメータの抽出が目的であったためである。また、時間的な変化は四半期を単位としている。しかし、ターゲット賃料の推計においては、ヘドニック関数のすべての推定値に対して高い推定精度が要求される。そこで、時間的な価格形成構造の変化に対応するために Shimizu
and Nishimura（2007）で 提 案 さ れ た Over lapping
Period Hedonic Model（OPHM）を用いて推計した。
OPHM は、あたかも移動平均をとるように推計対象を移動しながら接続していく手法であり、推計期間
を 1 年とし、 1 カ月ずつ移動させることで、月次指数として推定した。
6 ）例えば、Gali and Gertler （1999）は、α はおおよ
そ米国の全産業については0.8と報告している。また、
Gali、Gertler、and Lopez Salido（2001）、ヨーロッパ
諸国の α は、0.5から0.9の範囲であるとしている。
参考文献
西村清彦（1991）「日本の土地市場は効率的か」『季刊
住宅土地経済』No.2、2-9頁。
山崎福寿（2000）『土地と住宅市場の経済分析』東京大学出版会。
Caballero, Ricardo J., and Eduardo Engel（1993）ÇMicroeconomic Rigidities and Aggregate Price Dynamics,”European Economic Review, Vol. 37, pp.
697-717.
Calvo, Guillermo A.(1983)ÇStaggered Prices in a Utilitymaximizing Framework,”Journal of Monetary Economics, Vol.12, No.3, pp.383-398.
Crone, Theodore M, Leonard. Nakamura and Richard
Voith （2004）ÇHedonic Estimates of the Cpst of
Housing Services: Rental and Owner-occupied Units,”
Price Federal Reserve of Bank of Philadelphia
Working Papers, No.04-22.
Crone, Theodore M, Leonard. Nakamura and Richard
Voith（2006）ÇThe CPI for Rents: A Case of Understated Inflation,”Price Federal Reserve of Bank ofPhiladelphia Working Papers, No.06-7.
Diewert, Erwin（2007）ÇThe Paris OECD-IMF Workshop on Real Estate Price Indexes: Conclusions andFuture Directions,”University of British Columbia
Discussion Paper 07-1.
Genesove, David（2003）ÇThe Norminal Regility ofApartment Rents,”The Review of Economics andStatisticss, Vol.85(4), pp.844-853.
Goodhart, Charles（2001）ÇWhat Weight Shuold be
Given to Asset Prices in Measurement of Inflation?”
The Economic Journal, Vol.111（No.472）, pp.335-356.
Goodman, A. C. and T. G. Thibodeau （2003）ÇHousing
Market Segmentation and Hedonic Prediction

Accuracy,”Journal of Housing Economics, Vol.12, pp.
181-201.
Gordon, Robert J and Todd vanGoethem（2005）ÇA
Century of Housing Shelter Prices: Is there a
Downward Bias in the CPI?”NBER Working Paper,
No. 11776.
Saito, Yukiko, and Tsutomu Watanabe（2008）ÇMenu
Costs and Price Change Distributions: Evidence fromJapanese Scanner Data”.（Mimeo）
Shimizu, C. and K. G. Nishimura（2006）ÇBiases inAppraisal Land Price Information: The Case ofJapan,”Journal of Property Investment and Finance,
Vol.26, No.2, pp.150-175.
Shimizu, C. and K.G.Nishimura（2007）ÇPricing Structure in Tokyo Metropolitan Land Markets and its
Structural Changes: Pre-bubble, Bubble, and Postbubble Periods,”Journal of Real Estate Finance andEconomics, Vol.35(4), pp.475-496.
Shimizu, C., K. G. Nishimura and T. Watanabe（2008）ÇResidential Rents and Price Rigidity: Micro Structure and Macro Consequences,”JSPS Grants-in-Aid
for Creative Scientific Research Understanding Inflation Dynamics of the Japanese Economy, Working
Paper Series, No.29.

住宅市場のマクロ変動と住宅賃料の粘着性

17

研究論文

東京圏の保育サービスと“足による投票”
浅田義久
立支援策の方針について」を閣議決定し、待機はじめに児童の多い都市を中心に平成14（2002）年度か

2007年の合計特殊出生率は1.34と、 2 年連続

ら16（2004）年度にかけて15万人の受け入れ児

で若干上昇したものの、依然として低位で推移

童増大を図る施策をとっている。保育施設の不している。東京都でも、若干上昇したものの全足は、以前から国の問題として捉えられ、1995

国最低で1.05にまで低下している。このような年には施設やサービスの充足を図る「エンゼル

少子化と、平均寿命の延長とが相俟って少子高プラン」（正式には「今後の子育て支援のため

齢化の問題が顕在化している。国立社会保障・の市策の基本的方向について」）がたてられた。

人口問題研究所の平成18（2006）年12月中位推これには、10年間で、低年齢児受け入れ保育所計によると、15歳以下の年少人口構成比は2000の倍増、延長・休日保育の整備、学童クラブの年の14.6％から2020年には10.8％となることが普及など、働く親を支援するための施策が盛り予想され、政府も新エンゼルプランをはじめと込まれている。この後期計画として1999年にはしてさまざまな対策を検討している。特に、東新エンゼルプランが実施されている。

京都、神奈川県、千葉県、埼玉県の 1 都 3 県

ところが、このような少子化対策の一方で、（以下、東京圏）での合計特殊出生率の低下が都心の人口急増地域では小学校の教室不足を理

顕著で、東京都でも少子化に対して独自の対策

由にマンション建設規制を行なう地域も出てい1)る。もちろん、小学校の教室不足だけではなく、を講じている 。
その一方で問題となっているのが、認可保育

その他のインフラを含めて整備が追いつかない所の利用要件を満たしているのに入所できない

ことがマンション建設規制の理由となっている。

待 機 児 童 問 題 で あ る。厚 生 労 働 省 の 平 成 20

特に1990年代後半から、超高層マンション建設（2008）年調査によると、全国の待機児童数はや大規模再開発などで“都心回帰”が始まり、

1 万9550人で、2004年から減少傾向を示していなかでも江東区は、1998年から2008年までの10たものが再び増加に転じた。また、この待機児

年間で人口が約6.5万人も増加した。

童の約半数（9787人）を東京圏が占め、待機児

少子化と、保育サービスの超過需要である待童率もその他地域の 4 倍以上となっている。政機児童問題がともに顕著になっているのは東京

府が公表している待機児童の要件はかなり厳格圏であり、小学校の教室不足を理由にマンショであり、要件を満たさない保育サービスの潜在ン規制を行なっているのも東京圏であるという

2)

的需要者はさらに多いと考えられる 。

大きな矛盾が生じている。本来、保育サービス、

待機児童問題に対して政府は、少子化対策の教育サービス、住環境等など地方公共サービス一環として、2001年 7 月に「仕事と子育ての両を含めたインフラ整備は、地域経済全体で体系

18

季刊 住宅土地経済

2009年春季号№72

的、整合的に検討すべき問題であろう。

あさだ・よしひさ1958年石川県生まれ。1985年上地方公共サービス市場で、地域的に超過需要と供給に何らかの制限があることでサービスを利用できない場合、住民による“足による投(浅田義久 氏 写真)

票”が行なわれている可能性がある。保育サー

智大学大学院経済学研究科修了。
㈱三菱総合研究所研究員、明海大学助教授などを経て、現在、日本大学経済学部教授。
著書：『都市経済学』（共著、日ビスの場合、ある地域の保育所が不足のために

本評論社）、『不動産市場の経済

就業できない保護者は、引越しなどによって自など。

分析』（共著、日本経済新聞社）

らが移動して、子供を保育所に入れるという“足による投票”を行なっている。
保育サービスの分析は内閣府国民生活局物価政策課（2003）をはじめとして多数ある3)。そのなかで、安岡（2007）や杉本・中川（2007）、
上村・神野（2008）は出生率と保育サービス補

サービスの問題点を検討することを目的としている。

1 地方公共サービスと足による投票

助や教育費の関係を分析しており、本稿と関係

地方公共サービスへの住民の要望顕示が強い。しかし、地域経済からの視点で分析し本稿の分析対象である保育サービスや、同様た研究は少ない。

に供給不足が問題となっている高齢者サービス“足による投票”に関しては、理論的には、は、経済学でいう純粋公共財ではなく、準公共

Tiebout（1956）に始まり、アメニティによる財の範疇にも入らない私的サービスである。特人口移動やフライペーパー効果等も含めると内に、保育サービスや高齢者サービスなどで供給外ともに多数の実証分析がある4)。しかし、特不足が顕在化しているのは、これらのサービス

定の地域公共サービスを評価した分析は少ない。 に競合性があるからであり、八代・日本経済研
本稿は、地域経済の視点で、保育サービスに究センター（2003）が強調しているように、市対する要求の一手段である“足による投票”が場に任せるほうが効率性、公平性の観点からも行なわれているか否かを計量的に分析し、保育適している。
しかし保育サービスや高図ઃ―待機児童数と待機児童率の推移

齢者サービスは、サービスの質に関する情報の非対称性を問題視してか、現状では地方自治体による許認可、補助が行なわれ、サービスの及ぶ範囲が地域的に限定されているため、「地方公共財」的な性格を持っている。また、育児手当や老人手当といった直接補助も同じように、便益が一地域に限定され、所得を向上させ
直接効用をあげるので、地方公共サービスと捉えることができる。
東京圏の保育サービスと“足による投票”

19このような地方公共サービスの不足や需要のるサービスの内容についての情報に通じている。

顕示に対して、地域住民が起こせる行動は、

6)“上乗せサービス”、“横出しサービス”
とい「住民投票」、「要求」、“足による投票”というった形で、地方自治体がある程度の自由を持っ5)

3 つが考えられる 。

て供給水準を決定できるようなサービスであれ「住民投票」と「要求」が積極的に地方自治ば、保育サービスは、この条件を満たしている。

体に働きかける行動に対し、“足による投票”［条件 3 ］いろいろな地方公共財のミックスを

は、自らが別の自治体に移住するというかたち

提供する地方自治体があり、かつ一つのミックで不満を解消することである。保育サービスはスのパターンについても、同じミックスパター

対象とする子供にとってはサービスを享受するンを提供する自治体が多数存在する。

期間は限られているので、「住民投票」や「要東京圏だけでも自治体の数は多数存在し（分求」のように時間がかかる行動より、“足によ析対象は141市区）、各自治体がサービス水準をる投票”を起こす誘因が高いと言える。

決定するため、この条件も満たしている。
［条件 4 ］各公共財のミックスパターンを提供

足による投票が起きやすい地方公共サービス

するに当たって、住民１人当たりのコストを最Tiebout（1956）では地方公共財について 2低とする最適な人口（地方自治体の人口）が存つのことに注目している。 1 つは、地方公共財在する。

の便益の及ぶ範囲がある地域に限定されること。

これは公共財の生産関数に関する問題で、最2 つめは、地方公共財の便益の及ぶ特定地域に近分析も多くなっているが、ここではある程度居住することは、居住用地域に競合性があるた

妥当するサービスがあると仮定する7)。

め、排除原則が適用されることである。各消費［条件 5 ］地方自治体間に、ある地方公共財の者は地方自治体の間を移住することを通じて、サービスの便益がその地方自治体に居住する人

自己の選好が最も多く満たされるように行動し、 以外にまで及ぶという、地方公共財の便益のい移動の結果を通じて地方自治体に地方公共財の需要を顕示することになると論じた。
本稿は実証分析が主目的であるため、柴田・

わゆる「スピルイン・アウト現象」はない。
保育サービスは当該市区町村に居住する人のみが享受でき、外部性は低く「スピルイン・ア

柴田（1988）の“足による投票”仮説が成立すウト現象」はない。

る 7 つの前提条件が、保育サービスに当てはま［条件 6 ］消費者の地域間移動について何らのるかどうかを簡単に検討するにとどめる。

法的・経済的制約もない。

［条件 1 ］人々は、所得獲得のために特定地域

東京圏を対象としているので住民は好きな地に住まねばならないという制約から解放されて域に移動できる。

いる。

［条件 7 ］地方公共財について、同一の選好パ

東京圏に限定すると、鉄道網が発達している
ため、所得獲得のために特定地域に住まなけれターンを持つ消費者が多数存在する。
これは特定の年齢層等に供給されるサービス

ばならないという制約からは解放される。

の対象者であれば類似した選好を持つことが考［条件 2 ］地方自治体（例えば市）の運営者等えられる。例えば幼児を持つ世帯なら保育所のはあたかも地方公共財の売り手のように行動すサービスや幼児に対する手当などのサービスをる。すなわち、自治体は顧客である住民を誘引

受けたい人は多数存在すると考えられる。

するため目標とする住民が最も好むと思われる

このように考えると、保育サービスについて

公共財のミックスを提供する。地方公共財の需“足による投票”は起こりうると考えられる。

要者すなわち潜在的住民は、各自治体の提供す20

季刊 住宅土地経済

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表ઃ―幼稚園と保育所の違い

保育サービスの特性

保育サービスには、国や都道府県による制度に対して各自治体の考え方や財政、住民からの要求などによって、制度に上乗せを行なう“上乗せサービス”と、地方自治体独自による関連施策を提供する“横出しサービス”が行なわれ、自治体間でのサービスの格差が生じている8)。
保育サービスは多岐にわたるが、以下では、補助金（手当）、医療補助、施設、保育料について概観する。
⑴補助金（手当）・医療補助
幼児に対する補助金には児童手当と出産手当がある。児童手当は義務教育就学前の児童を対象に、養育している人に支給される。児童手当

入所する場合の申込みや可否についても自治体

は国による制度で、市区町村の“上乗せ”によで行なわれ、国および地方自治体による補助をる違いはなく、各市区役所が窓口になって支給受けている。入所の可否については、児童福祉される。出産育児手当金は、医療保険から給付法改正により利用方式が変わり、以前はどの保され、地域別の差異はないが、出産に際して出育所に入れるかは行政による裁量で決められて産祝い品または出産祝い金などの地域によっていたが、現在では保護者が決めることができる異なった“横出しサービス”が行なわれている。 選択利用制になっている。
乳幼児医療費助成制度は、乳幼児が病気にか⑶幼稚園、保育所の保育料

かったときに要する医療費を保険診療の範囲内

幼稚園の保育料は、公立と私立で大きな差がで助成する制度で、全国の自治体が導入しておある。2007年度に、入園料と保育料を合わせた

り、都道府県の補助制度をベースとして各市区費用の平均は、公立で年間約 7 万7000円に対し、町村が“上乗せ”している場合が多い。

私立では年間約28万8000円であった10)。この⑵幼児対象保育施設

公私の格差是正のため、国の制度として私立幼幼児の保育施設には、幼稚園と保育所があり、 稚園就園奨励費補助金があり、さらに、保護者それぞれに公立と私立がある。表１に示したよの負担を軽減するために、入園費、保育料など

うに、幼稚園と保育所は、その目的や幼児の対を補助する制度を実施し、幼稚園入園に対する象、年齢対象も異なる施設である。

経済負担を軽減している自治体もある。2008年「保育所」には、認可を受けた「認可保育所」

度予算を見ると、東京都（区市町村民税所得割と、それ以外の「認可外保育所」がある。「認課税額 3 万4500円世帯の第 1 子）では、国の制

可外保育所」には補助金を受けているものと受度としての私立幼稚園就園奨励金が年 8 万4200

けていないものがある。さらに東京都では、

円、都の私立幼稚園等園児保護者負担軽減事業「認可外保育所」ではあるが都の認定を受けた費補助金が月4500円、さらに区市町村独自の補9)「認証保育所」がある 。
「認可保育所」にも公助金と入園料補助がある11)。なお区市町村独立と私立があり、公立保育所は市町村が事業主自の補助金は、月額平均6416円、最低1000円、体で、私立保育所の主な設置主体は宗教法人や最高 2 万4833円、標準偏差4407の“上乗せ”サ

社会福祉法人等である。認可された私立保育所

ービスとなっている12)。

は、基本的に公立保育所と同じように扱われ、幼稚園は保育時間の制約から最近は超過需要
東京圏の保育サービスと“足による投票”

21

（待機児童）がないといわれているが、地域間での保育料に違いがあれば、一定の所得層では

表઄―東京都特別区・市の保育料金（第 1 子 3 歳児・最高支払額)“足による投票”が起きている可能性はある。
一方、保育所の保育料は、サービス水準の違いはあるが、幼稚園の保育料より高くなっている。また、認可保育所と認可外保育所の利用料金も格差がある。認可保育所と認可外保育所の託児 1 人当たり費用が同じだとしても、公費補助があるために認可保育所は保育料が低い13)。
さらに認可保育所では所得や子供の人数などにより保育料金が異なるが、認可外保育所は同一料金なので、低所得者は認可保育所より高い料

ビス水準の地域格差によって、保護者が「孟母金を支払うことになる。しかし現状では、公立

三遷」のごとく、“足による投票”を行なうこ

保育所の供給が不足し、高額な無認可の託児所とである15)。つまり、幼児を持った、あるいを利用する人も多い。

は持つ可能性のある人々と、持っていない人々

認可保育所の保護者が負担する保育料は、各の居住選択行動を識別する必要があるというこ

自治体が決めており、公立と私立に違いはない。

とである。そこで、本稿では“足による投票”

保育料は、国が定めた保護者負担の基準だと高の結果、地域別の年齢構成である特化係数が変額だと考えられているのか、ほとんどの自治体わると考え、地域別年齢別特化係数に地方公共で保護者の負担を軽減するために“上乗せ”をサービスがどのように影響したかを検討した。

14)

行ない、保育料徴収基準を設けている。この保育料は保護者の所得税額や住民税額などによって決定されていたが、1997年の児童福祉法の改正で、所得税額等に応じて負担する方式か

まず、j 地域 t 期 i 歳人口の特化係数 Spe  は⑴式で求められる。
Spe =(pop   pop )(pop   pop )⑴

ら、保育費用とリンクする方式に変わった。表

ここでは、保育サービスを対象としているの2 は東京都特別区・市の保育料金の一例である

で、 5 歳未満人口の特化係数を使う。その結果、が、かなりのばらつきがあることがわかる。

特化係数が上がる要因としては、純粋に“足に近年は、認可保育所だけでは対応しきれず、よる投票”の効果だけではなく、従来から住ん

認可外保育所などの託児サービスの需要が増えでいた人々の出生率上昇効果も含むことになる。

ている。保育所に入れない場合の自治体の対策

ただし、出生率上昇効果もこの地域の保育サーとして、保育ママ制度、緊急などに対しての一

ビスの充実によって引き起こされていると考え

時的に子どもを預かる制度などがあり、ファミ

られるため、広義の“足による投票”といえよリーサポートセンターなどで対応している自治

う。

体もある。

このような“足による投票”は保育サービスの格差によってのみ起こるものではない。ある2 実証分析

時期に保育サービスの供給が十分であることか

実証モデル

ら、
“足による投票”が起きると、その流入を保育サービスにおける“足による投票”の有見て、その後“足による投票”が起き、保育サ

無を実証する際には、以下の点が問題となる。

ービスの供給が過小になる場合も考えられる。

すなわち、保育所定員や料金といった保育サー

これは、特化の趨勢要因と言えよう。また、そ22

季刊 住宅土地経済

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表અ―東京圏の基本統計量の地域の女性人口が多ければ、その地域の 5 歳

ような趨勢要因、コーホート要因、構造的要因

未満人口の特化係数が上昇する可能性がある。

と保育サービスの地域間差異による影響に分離

これらはコーホート要因を考えられる。その他、 しなければならない。その結果、推計するモデ
交通利便性や治安といった保育サービス以外の

ルは以下のようになる。

地域のアメニティが影響している可能性もある。

Spe =α+αSpe +αCoh これらは構造的要因と考え、地価を代理変数と+αPsl +αOth 

して考慮した。それ以外の構造的要因もあろうが、ここではパネル分析を用いて除去した。

⑵

ここで、
Spe ：j 地域 t 期 5 歳未満人口特化係数

保育サービスによる“足による投票”の実証

Coh ：j 地域 t−1 期女性特化比率

分析では、 5 歳未満人口の特化係数を、上記のPsl ：j 地域 t 期サービス供給水準
東京圏の保育サービスと“足による投票”23

表આ―東京圏での推定結果（1975年から2005年の 5 年ごと、被説明変数： 0 ∼ 5 歳特化係数、サンプルサイズ955)

表ઇ―東京都区市部での推定結果（1995年から2007年の毎年、被説明変数： 0 ∼ 5 歳特化係数、サンプルサイズ588)

Oth ：j 地域 t 期その他の構造的要因を示す。なお、本稿ではパネル分析を使っているので地域ダミーは使っていない。

ため、東京圏全体で行なう推計は数と定員だけを用いた。なお、東京都の市区別の保育料金や補助金等のデータが得られたので、これらのサービス格差による“足による投票”を、東京都内の区市別に推計を行なった。

実証結果

分析の方法は、パネル分析（固定効果）を用⑴東京圏での実証結果
前節で見たように、さまざまな形態で保育サいた。人口統計は1970年から2005年までの国勢ービスが供給されているが、過去（1975年）に調査を使った。前期の特化係数を説明変数とし遡って東京圏の市区別で得られるデータは、保たため、推計期間は1975年から2005年の７時点

育所、幼稚園数とその定員のみであった。そのとなる。地域は2005年の市区町村を基本として、

24

季刊 住宅土地経済

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東京都23区、26市、神奈川県19市、埼玉県42市、 の2007年までの毎年のデータを用いて実証分析
千葉県31市の合計141市区である（町村から市を行なった。毎年であるため、人口統計は住民になった地域は以前の町村の統計から使用）。

基本台帳を用いている。推計結果は表 5 は通り

幼稚園、保育所の数と定員については『東京である。

都特別区公共施設状況調査結果』、『東京都市町

ここで、特化係数への影響を見ると、東京圏村公共施設状況調査結果』、『千葉県公共施設状

以上にサービス水準が有意に効いているととも況調査結果表』、『神奈川県市町村公共施設概に、保育所保育料がマイナスに有意に効いてお要』、『埼玉県市町村公共施設概要』を用いた。

り、価格（保育料）による影響も大きいことがデータの特性のうち重要な基本統計量は表 3わかる。また、サービス水準は児童福祉費や、の通りである。
説明変数は、趨勢的要因である前期の特化係

単独助成金が有意に効いており、施策によって保育サービス水準が向上することがわかった。

数、コーホーと要因である20∼45歳女性の特化

おわりに係数と、公共サービス要因として、 5 歳未満の人口当たりの幼稚園・保育所定員数（以下、サ

前節で検証されたように、東京圏でも東京都

ービス充足度）と、幼稚園・保育所数（以下、でも、保育サービス市場では“足による投票”

サービス密度）を用いた（以下ではサービス充が起きていることがわかった。また、東京都内

足度とサービス密度をあわせたサービス水準との分析では、サービス水準に加えて、価格（保する）。ここで、サービス水準の内生性を考慮

育料）も“足による投票”を起こしていること

して 5 歳未満人口当たり児童福祉費と前期サーがわかった。これはサービス水準や価格によっビス水準を操作変数として、操作変数法を用いて出生率にも影響があることを示唆している。

た。その他の要因として地価（公示地価の住宅

また、保育所への助成金や児童福祉費によっ

地価平均値）を用いた。なお、保育所、幼稚園て保育所のサービス水準に影響することもわか

ともに数と定員は強い相関を持っているため、った。これは、自治体の施策によってその地域

サービス水準として数と定員を別々に検討した。 の若年齢人口を変化させることを示唆している。
推計結果は表 4 の通りである。保育所のサー

今後は、保育サービスの費用構造を検討し、ビス水準ではサービス密度が有意となり、充足

自治体の費用便益分析が必要となる。また、度はやや有意性が弱くなっている。これに対し“足による投票”が行なわれる可能性があるとて、幼稚園のサービス水準はどちらも有意性が考えられる小学校・中学校や、高齢者サービス、低くなっている。幼稚園サービスは公的に決め

特に自治体間によるサービスの格差が問題化しられていることと、保育時間の制限等から“足ている介護保健サービスについても検討していによる投票”行動が起こっていないと考えられ

きたい16)。

る。また、 1 人当たり児童福祉費が保育所サービス密度に有意に効いており、施策によってサービス水準を通じて“足による投票”を促すことができることがわかる。
⑵東京都区市部での実証結果
東京都内では、東京都市立保育園連盟調査・資料部の調査報告書から保育料金、助成金のデータを得ることができる。そこで、1995年以降＊

住宅経済研究会における金本良嗣先生をはじめ参加
者の先生方から有益なコメントをいただいた。記して感謝したい。

注1 ）東京都福祉保健局子ども家庭部（2005）
2 ）こ の 点 に つ い て は 八 代・日 本 経 済 研 究 セ ン ター
（2003）第 7 章参照。
3 ）そ の 他 で は 白 石・鈴 木（2003）、八 代（1999）、永瀬（2003）、八代・鈴木・白石（2006）、鈴木（2008）

東京圏の保育サービスと“足による投票”

25

等がある。
4 ）最近では国土庁計画・調整局（1997）でアンケー
ト に よ る 分 析、富 岡・佐々 木（2003）、宮 良・福 重（2005）が人口移動の分析を行なっている。
5 ）公共選択論については柴田・柴田（1988）等の公
共経済学の教科書や、Mueller（1997）等公共選択を扱った論文集などで理論的な検討がなされている。
詳細な議論はそれらに譲り、ここでは地方公共サービスの供給に関してのみ簡潔に述べる。
6 ）“横出しサービス”とは、利用できる種類を増やす
サービス、“上乗せサービス”とは、利用できる限度額を引き上げサービスの量を増やすサービスを言う。
7 ）白 石・鈴 木（2003）、野 口・清 水 谷（2003）、駒 村（2002）等を参照。この点は今後の研究課題としたい。
8 ）高齢者対象の地方公共サービスも“上乗せサービス”と“横出しサービス”が行なわれている。
9 ）東京都では、2001年度から都が認証した認可外保育施設が設立され、2008年 4 月現在で415箇所の認証
保育所がある。保育時間は13時間以上で、 0 歳児からの受け入れ等の保育サービスを提供しており、“上乗せサービス”と考えられる。認証保育所は認可外保育所であるが、都と市区町村が在籍人員に対し、定員割合の単価でそれぞれ 2 分の 1 ずつ補助金を出している。
10）文部科学省資料より。
11）入園料補助は全市区町村で行なっているわけではないため“横出し”サービスである。
12）東京都生活文化スポーツ局資料。
13）保育サービスのコストに関する分析は福田（2000）
を参照。
14）市 町 村 の“上 乗 せ”分 の 負 担 の 具 体 例 は 厚 生 省（1994）を参照。
15）親の効用関数に幼児の効用が入っていることにな
る。
16）小学校と地域経済の関係を検討したものに吉田・張・牛島（2008）がある。
参考文献
上村敏之・神野真敏（2008）「公的年金と児童手当――
出生率を内生化した世代重複モデルによる分析」『季刊社会保障研究』。Vol.43、No.4、380-391頁。
恩賜財団母子愛育会（1999）『保育サービス供給の実証
分析研究報告書』
厚生省（1994）『保育問題検討会報告書』
国土庁計画・調整局（1997）『どこがちがう人の移り住
むまち――全国市区町村アンケートより人口移動要因を探る』
駒村康平（2002）「保育サービスの費用分析と需給のミスマッチの現状」国立社会保障・人口問題研究所編『少子社会の子育て支援』東京大学出版会。
柴田弘文・柴田愛子（1988）『公共経済学』東洋経済新報社。
白石小百合・鈴木亘（2003）「経営主体別に見た保育サ
ービスの質――認可・認可外保育所の比較分析」八26

季刊 住宅土地経済

2009年春季号№72

代・日本経済研究センター編『社会保障改革の経済学』東洋経済新報社。
杉本佳亮・中川雅央（2007）「出生率低下の歴史的背景とは」『エコノミスト』 2 月 6 月号、108-109頁。
鈴木亘（2008）「保育制度への市場原理導入の効果に関する厚生分析」『季刊社会保障研究』Vol.44、No.1、
41-58頁。
東京都福祉保健局子ども家庭部（2005）『次世代育成支
援東京都行動計画』東京都。
社団法人東京都市立保育園連盟調査・資料部（2002年
までは東京都民間保育園協会調査部）『東京都民間保育園に対する区市町村の単独助成状況一覧』
富岡武志・佐々木公明（2003）「人口移動を考慮した都市アメニティの経済学的評価」『応用地域学研究』
No.8、33-44頁。
内閣府国民生活局物価政策課（2003）『保育サービス市
場の現状と課題――「保育サービス価格に関する研究会」報告書』
永瀬伸子（2003）「保育政策と都市再生」山崎福寿・浅田義久編著『都市再生の経済分析』東洋経済新報社。
野 口 晴 子・清 水 谷 諭（2003）ÒQuality Adjusted Cost
Function in Japanese Child Care Market: Evidence
from Micro-level Dataé ESRI Discussion Paper、No.
57、内閣府経済社会総合研究所。
福田素生（2000）「保育サービスの供給について――費
用面からの検討を中心に」『季刊社会保障研究』Vol.
36. No.1、90-101頁。
待井和江編（2000）『保育原理』ミネルヴァ書房。
宮良いずみ・福重元嗣（2005）「日本の市町村財政におけるフライペーパー効果」『日本経済研究』Vol.42、
144-161頁。
八代尚宏（1999）『少子・高齢化の経済学』東洋経済新報社。
八代尚宏・日本経済研究センター編（2003）『社会保障
改革の経済学』東洋経済新報社。
八代尚宏・鈴木亘・白石小百合（2006）「保育所の規制
改革と育児保険――少子化対策の視点から」『日本経済研究』No53、194-220頁。
八 代 尚 宏（2003）『規 制 緩 和「法 と 経 済 学」か ら の 提言』有斐閣。
安岡匡也（2007）「公的に供給される育児財を導入した
出生率内生化モデルにおける育児支援政策の考察」『季刊社会保障研究』Vol.43、No3、261-274頁。
吉 田 あ つ し・張 璐・牛 島 光 一（2008）「学 校 の 質 と 地価」『季刊 住宅土地経済』No68、10-18頁。
Mueller, Dennis C. ed.（1997）A Handbook Perspectives
on Public Choice, Cambridge University Press.
Tiebout, Charles M.（1956）“A Pure Theory of Local
Expenditures,”Journal of Political Economy, No. 64,
pp.416-424.

研究論文

ヘドニック･アプローチを用いた便益評価と空間計量経済学･空間統計学
堤 盛人・瀬谷 創
えば、Anselin and Lozano-Gracia 2009）
。これ

はじめに

らの既存研究については、例えば、Tsutsumi

財の価格をその属性のうえに回帰することによって属性の計算価格を得る方法であるヘドニ

and Seya（2008）におけるレビューと参考文献を参照されたい。

ック・アプローチは、Rosen（1974）によってこれまでのところ、筆者らの知るかぎり、こ

ミクロ経済理論と整合する理論展開がなされてれらの分野での手法を社会資本整備の便益評価

以来大きく発展し、プロジェクトがもたらす便に適用するにあたっての問題点についての議論

益を計測する手法の一つである資産価値法におは皆無であり、空間計量経済学と空間統計学のいても土地や住宅といった資産を対象に適用さ両方のアプローチを比較して実際に便益評価にれる。この方法により適切な便益が算定可能な適用した例は、Tsutsumi and Seya（2008）で条件は、例えば金本（1992） において詳しくのごく簡単な試算のみである。そこで本稿では、示されている。ヘドニック・アプローチは、環ヘドニック価格関数のモデル化に空間計量経済

境のような非市場財の便益評価に有効であり、学・空間統計学の分野の手法を適用することの我が国においては、市街地再開発事業や住宅市

理論的な問題について検討を行ない、実際のデ街地総合整備事業における便益評価手法としてータを用いた実証分析の結果を示してこれらの定着してきている。

手法の適用のあり方を議論する。

不動産のヘドニック価格 / 賃料関数を推定するために用いられる不動産のデータは、住所や緯度・経度といった位置座標を持った空間デー
タであり、そのことに起因する空間的な依存性や異質性が存在する。空間計量経済学（Spatial

1 ヘドニック価格関数の推定
本稿では、ヘドニック価格関数として次式のような線形回帰モデルを用いる。
y=Xβ+ε⑴

Econometrics）や 空 間 統 計 学（Spatial Statis-y は n×1 の従属変数（不動産価格／賃料）ベtics）（あるいは地球統計学

Geostatistics）とクトル、X は n×k の説明変数行列、β は k×1

呼ばれる分野においては、そのようなデータののパラメータベクトル、ε は n×1 の誤差項の空間的な依存関係や相関関係、異質性を考慮しベクトルである。本稿では、以後、⑴式のモデ

た独自の統計学的な方法論やモデリング技法がルを基本モデル（Basic Model；BM）と称する。

提示されている。近年、不動産のヘドニック価

実務では、一般的に、パラメータの推定には

格／賃料関数の推定にこれらの方法を適用した

通常最小二乗法（OLS）が用いられるが、その研 究 も 盛 ん に なっ て お り、「Spatial Hedonic

際の、誤差項には空間的自己相関が存在しない

Approach」という用語も定着しつつある（例という仮定は、実際には満たされない場合が多ヘドニック・アプローチを用いた便益評価と空間計量経済学・空間統計学

27

い。誤差項に空間的自己相関が存在する場合にの推定においては、すべての要因を説明変数とこれを無視して OLS によるパラメータ推定をしてモデルに取り入れることは不可能であるた

行なうと、パラメータの有意性検定の際に t 値

め、結果として残差に空間的な自己相関が生じや F 値が過大に評価され、決定係数も過大にることが多い。最もよく用いられるモデルの一なるといった問題が生じることが知られている。

つ は Spatial Autoregressive Error Model

また、従属変数同士の自己相関関係が存在する（SAEM）と呼ばれる自己回帰型のモデルであ場合、もはや OLS 推定量は漸近一致性を持た

る。

ない。

y=Xβ+ε, ε=λWε+u⑶

ここで、λ は誤差項同士の影響関係を表すパラ
空間計量経済学

メータである。パラメータを最尤法で推定する

空間計量経済学（例えば、Anselin 1988）に場合には、u はその成分 u  (i=1, … , n）を正おける空間的自己相関を考慮するモデルは、デ

規分布に従う誤差とする n×1 のベクトルであータ間の未知の依存関係を、従属変数同士の自る。この他に移動平均型等がある。

己 相 関 関 係 と し て 捉 え る Spatial Lag Model

SLM や SAEM のパラメータ推定方法につい（SLM）と、誤差項同士の自己相関関係としてて は、LeSage and Pace（2004, 2008）、塚 井

捉える Spatial Error Model（SEM）とに大別（2005）等 を参照されたい。

される。
SLM は、空間的・社会的な相互作用の結果

空間統計学

起こる「均衡」をモデル化するものであり、具

空間統計学（地球統計学）（例えば、Cressie

体的には、⑴式の右辺に周辺地域の従属変数の1993）の分野の空間過程モデル（Spatial Pro-関数を導入することによって定式化される。最cess Model；SPM）では、データが連続的に分も単純な SLM は、次式のようなものである。

布する 2 次元平面を仮定し、領域 D に対して

y=ρWy+Xβ+ε⑵

ここで、ρ は従属変数同士の影響関係を表すパ

次のような空間過程（ランダム場）を想定する。
y(s) ⁚ s ∈ D ⊂ ℜ ⑷

ラメータ、W は空間重み行列（spatial weight

ここで、s=c , c ' は位置座標である（例えば、

matrix）と呼ばれる n×n の行列、パラメータc ：緯度、c ：経度）。多くの場合、空間過程を最尤法で推定する場合には ε はその成分 εは次のような弱定常性を満たすと仮定される。

(i=1, … , n）を 正 規 分 布 N(0, σ ) に 従 う 誤 差

Cov(y(s), y(s+h))=C(h), ∀h∈ℜ ⑸とする n×1 のベクトルである。空間重み行列

C(h) はコバリオグラム（covarigram）あるい

W の成分 w  は、i と j に依存関係があるならは共分散関数と呼ばれる h のみに依存する関ば 0 でない何らかの値をとり、多くの場合 W数である。すなわち、弱定常性の仮定とは、任は行和が 1 となるように行基準化される。これ意の 2 地点における確率変数間の共分散が 2 地

は、計算上の理由と、行基準化により⑵式の第点間の距離と方位のみに依存するという仮定に1 項で与えられる空間ラグのベクトルが、周囲他ならない。C(h) が距離  h  のみに依存するの従属変数の重みつき平均のベクトルになると（すなわち方位には依存しない）とき、空間過いう解釈が可能になるという理由による。

程は等方的であるといわれる。

一方、SEM は、モデルから抜け落ちたデー

SPM をヘドニック・アプローチに用いる場

タ間の外部効果や波及効果の結果生じる誤差項

合には、⑴式における誤差項に対して弱定常性

同士の空間的な自己相関関係をモデル化しようを仮定し、次式のように分散共分散行列を直接とするものである。実際のヘドニック価格関数

構造化することが多い。

28

季刊 住宅土地経済

2009年春季号№72

(堤盛人 氏 写真)

つつみ・もりと

せや・はじめ1968年生まれ。1993年東京大学

1984年生まれ。2008年筑波大学

大学院工学系研究科修士課程修了。博士（工学）。三菱信託銀大学院システム情報工学研究科
修 士 課 程 修 了。修 士（社 会 工行㈱、東京大学助手・講師を経て、現在、筑波大学大学院シス(瀬谷創 氏 写真)

テム情報工学研究科准教授。論学）。現 在、㈱ パ ス コ。論 文：「移動平均モデルに基づく時空間内挿応用地域学研究」ほか。

文：“Measuring the Impact ofLarge-Scale Transportation Project on Land Price Using Spatial Statistical Models”ほか。

Eε=0, Varε=Σ(θ)⑹

異なるという異方性の考え方を導入した SPM

ここで、分散共分散行列 Σ は、その成分をコも提案されているが、紙面の制約から、これにバリオグラムで与える n×n 行列である。コバ

ついては機会を改めて報告したい。

リオグラムを特徴づけるパラメータベクトル θは、nugget・range・sill という 3 つのパラメータからなる。nugget は、観測誤差や、観測

2 便益評価への空間計量経済学・空間統
計学の適用

地点間より短いところでの微視的な変動を表し、

限界便益

range は ε(s) と ε(s+h) が相関を持たなくなる

small-open な地域 A において地価のデータ

最小のラグ h を意味する。また、sill は空間過が分布しており、ある不動産市場（例えば住宅程の分散であり、sill から nugget を引いた値

用の土地市場）に関するヘドニック価格関数がは、partial sill と呼ばれる。これらのパラメー⑴式で与えられるとする。不動産の m 番目のタの推定方法も含めて、SPM に関する詳細に特性を示す n×1 の列ベクトルを x  としたとついては、Cressie（1993）等を参照されたい。

き、x  の限界的な変化に対する不動産価格のSPM は領域全体に連続性と弱定常性を仮定

変化である限界評価額は次式で与えられる。

しているため、自然な形で任意地点の値の内挿に用いることが可能である。この任意地点の値

∂y
=βI
∂x' 

⑻

の内挿はクリギング（Kriging）と呼ばれる。

ただし、I は単位行列である。x  の変化がプロ

クリギングによる予測量は、予測誤差分散最小

ジェクトによるものである場合には、⑻式は当化により合理的に求められ、任意地点の値の最該不動産における限界便益に他ならない。

良線形不偏予測量を与える。

⑻式は、誤差項において空間効果を考慮する

クリギングによる地点 s  における値の予測量は、次式により与えられる。
+c (y−Xβ)(s )=x' β
'Σ
y




SEM や SPM であっても同様である。
一方、SLM の場合、限界便益は次式により⑺

ここで、c は観測値と予測値の共分散ベクトルである。
不動産データを用いた分析を行なう際には、与えられる（Kim, Phipps and Anselin 2003）。
∂y=βI−ρW∂x' 
ここで、I−ρW

⑼

は spatial multiplier（空間単純化のため等方的なコバリオグラムが用いら乗数）と呼ばれる。⑼式は、ある地点 i におけれ る こ と が 多 い。し か し、Valente, Gelfand

る不動産価格の限界的な変化が、地点 i におけand Sirmans（2005）も述べている通り、実際る特性変数の限界的な変化のみならず、他の地に等方性の仮定が満たされているかどうかは疑点における特性変数の限界的な変化からも影響わしい。コバリオグラムの形状が方向によってを受けるということを示しており、暗に技術的

ヘドニック・アプローチを用いた便益評価と空間計量経済学・空間統計学

29外部性（例えば、周囲のアメニティの維持管理成する最も素朴な方法として、例えば、観測地が良いために、ある地点の不動産価格が高くな点をもとに対象領域をボロノイ（Voronoi）分るといった状況）の存在を前提としている。も割した領域を想定し、各領域内は均質であるとし、ある地点の不動産価格が自身の属性から見仮定する方法が考えられる。この方法であれば、て高い理由が、単に周囲の価格が移転されると新たに領域に対して代表点を設ける必要がない

いう金銭的外部性のみによる場合、SLM の限

ため、W の構造の変化をもたらさない。むろ界便益も⑼式ではなく⑻式で計算されるべきでん、領域の設定方法はボロノイ分割に限られたある（Small and Steimetz 2006）。

ものではなく、W の構造変化を引き起こさな
い方法であれば他の分割方法でもかまわない。

一般的な便益の算出過程

しかしながら、例えば、地価公示の公表データ

実際にデータを用いて便益評価を行なう際にを用いる場合に、商業用途や工業用途の標準地

は、通常、対象となる地域をいくつかの領域 qは少なくかつ地域的に偏在しているため、一部に分け、各領域 q 内は均一な土地であると仮で母点となる観測地点が代表する（支配する）

定し、各領域の代表点（例えば中心点等）にお領域が大きくなりすぎ、正確な便益額を求めらける単位面積当たりの便益に、その領域におけれないという問題が生じかねない。

る土地市場面積 S  を乗じることによって領域

これに対し、地球統計学の分野の SPM は、内の便益額を算出し、これを全ての領域についデータが連続的に分布する平面を前提としておて足し合わせて総便益を算出する。具体的には、り、そもそも多くの場合、任意地点の値の内挿

プロジェクト前後における説明変数の変化を表を目的として使用される。したがって、便益計

す 行 ベ ク ト ル を Δx (q=1, … , Q) と す る と、測のために領域の設定に関して、上述のような

その便益額は以下の式で算出される。

問題が生じない。すなわち、ヘドニック価格／∑ (Δx β)×S ⑽



賃料関数の推定のための観測点と、⑽式によって便益額を計算するために用いる領域の代表点

例えば、肥田野・武林（1990）は町丁目、肥とが一致している必要がない。その際、線形関

田野・林山・山村（1992）はパーソントリップ数を用いるかぎり、後者についての価格／賃料調査の大ゾーン区分をこの場合の領域として用や属性データも必要ない。

いている。

3 データを用いた便益評価額の比較分析

空間計量経済学・空間統計学を用いた便益算出

試算の対象とするプロジェクトの概要

過程

本稿では、東京都台東区秋葉原と茨城県つく空間計量経済モデルは離散的な観測地点を前ば市を最短45分で結ぶ高速都市鉄道として2005

提としており、その地点における観測値間の空年に開通した「つくばエクスプレス（TX）」

間相関関係を W で記述するモデルである。し

（総事業費約8300億円）を例として、その便益たがって、観測点以外の地点の存在は前提としを試算する。むろん、TX 事業の便益計測が目ておらず、そのような地点を想定することは的であれば、現に存在する交通市場を対象とし

W の構造の変化を意味する。

て利用者便益を計測する方が適当であろう。実

そのため、空間計量経済モデルの前提と整合

証分析の対象として同プロジェクトを選んだの的な便益評価を行なうためには、観測地点間のは、Tsutsumi and Seya（2008）で報告されて空間的な相関関係を維持したままで便益評価をいるように、TX 開業の影響と考えられる地価行なうことが必要である。このような目的を達の変化が観測され、かつ、沿線に十分な数の地

30

季刊 住宅土地経済

2009年春季号№72

図ઃ―対象地域表ઃ―変数名藤・内田・吉田（1992）でも述べられている通価公示の標準地があるためである。このように、り、社会資本整備に起因する地価上昇は、サーある程度意味のあるデータセットではあるもの

ビスの供用による便益の発生以前から生じるたの、試算される便益の額そのものを議論するこめ、供用時点を基準として便益を計測することとが目的ではないことを断っておく。

は過小評価につながる可能性が大きい。本稿はなお、ヘドニック・アプローチを用いて TX

TX の便益計測そのものが目的ではないが、こ事業の便益評価を行なっている例として Pior,

れらのことを勘案して、1999年度の公示地価デ

Shimizu and Nakamura（1998）が挙げられる。

ータを用いる。詳しくは、Tsutsumi and Seya

計測の対象地域を図 1 に示す。具体的には、TX の通る11市区町村と、その市区町村に隣接する26市区町村の合計37市区町村である。

（2008）を参照されたい。
標準地の地価データは国土数値情報より入手した。本稿では、以下、住宅地に関する結果のみを示す。1999年度における住宅用途の公示地
価の観測地点数は1074点である。

データ

本稿では地価公示の標準地のデータを用いる

地価モデルの構築に際して、データの特性かこととする。公示地価に関しては、しばしば、ら、従属変数の地価（円／㎡）には自然対数を実際の取引価格との乖離等の問題が指摘されるとっている。説明変数としては、最寄駅直線距

が、標準地は多時点にわたって比較的高密度に離（km）、最寄駅から東京までの鉄道時間距離

配置されており、そのデータは誰でも無料で入（時 間）、容 積 率（％）の 自 然 対 数、水 道・ガ

手可能であるという利点を有する。

ス・下水道の各ダミー、用途地域ダミー、沿線

ここで、公示地価データとして、開通前のどダミー（最寄り駅がその鉄道の駅であれば 1 ）、の時点のデータを用いるかが問題となる。安およびつくば駅ダミーを用いている。ここで、ヘドニック・アプローチを用いた便益評価と空間計量経済学・空間統計学

31

表઄―パラメータ推定結果（BM, SAEM, SPM）

つくば駅ダミーは、1999年の開通前においても、偏在し、明らかに空間的自己相関の存在が示唆

地域の拠点である現つくば駅周辺の地価が高いされた。そこで、Moran s I を用いたＩ検定に特徴を考慮したものである。用途地域ダミーにより、空間的自己相関の存在に関する検定を行

ついては、試行錯誤により統計的に有意なものなった。Ｉ検定の結果は重み行列の与え方に依を採用している。第一種中高層住居専用地域の存するが、本稿では、次式の重み行列を用いてダミー変数が有意であった一方で、第二種低層いる。

住居専用地域のダミー変数が有意でなかったな
どの点は、今回用いたデータの特質によるものと考える。これらの変数の略称を表 1 に示す。

w =

0

1d




(i=j)
(i≠j)'⑾

ここで、d  は地点 ij 間の距離である。
その結果、Z(I)=32.0となり、空間的自己相地価モデルの推定関が存在しないという帰無仮説が 1 ％の有意水

表 2 に、各モデルによって推定されたパラメ

準で棄却された。本稿では、SAEM に⑾式の重み行列を用いたパラメータを最尤法によってータの推定結果を示す。
BM のパラメータは OLS によって推定して推定している。

おり、自由度修正済決定係数は0.908と高い値

SPM のパラメータ推定には、コバリオグラを示している。パラメータ推定値の符号も直感

ムのパラメータを WLS、β の推定を Feasibleと整合するものとなっている。しかしながら、GLS で行なう方法を用いている。SPM におい

OLS 残差はさまざまな個所で正あるいは負がて分散共分散行列の要素を与えるコバリオグラ

32

季刊 住宅土地経済

2009年春季号№72

ムとしてはいくつかのものが提案されているが、

図઄―1㎡当たりの便益額（BM）

本稿では、WLS の際の残差平方和の最も小さかった次式の Spherical 型を用いた。

0(d ≥ϕ)

d
d
3 
1 
C(d )= σ  1−+
(0<d ≤ϕ), ⑿
2 ϕ
2 ϕ


otherwise
τ +σ



 

 

推定された地価モデルに対する考察

表 1 において、SAEM の λ の値は 1 に近く、説明変数では捉えきれない残差同士の正の自己相関を説明していることがわかる。また、BMに比べ SAEM の AIC の値が大きく改善していることがわかる。
注目すべき点として、便益評価に直接関わる変数の一つである最寄り駅から東京駅までの鉄
道時間距離という変数のパラメータ推定値が、BM と SAEM、BM と SPM で大きく異なり、BM のこの変数の t 値が非常に大きくなっている点が挙げられる。すでに述べたとおり、BM便益額の推計に関しては、誤差項の空間的自己相関の存在が本稿では、従属変数の不動産価格に対して対示唆されているため、t 値は過大評価されてい数変換を施している。この場合、簡単な計算かる可能性が高い。これに対し、SAEM に関しら、限界便益は次式のように求められる。

ては、空間的自己相関無しの帰無仮説が 5 ％水準で棄却されなかったため、このような過大評
価の可能性は低いと考えられる。

∂y
=βy
∂x' 

⒀

既述の通り、空間計量経済モデルは、便益評

さらに、BM において有意であり、実務でも価のために用いる代表点が地価の観測点と一致

し ば し ば 用 い ら れ る 沿 線 ダ ミー の 多 く が、している必要がある。本稿では、公示地点を母SAEM や SPM では統計的に有意でなくなって点としたボロノイ領域を便益の計測に用いる。

いることがわかる。これは、BM においては沿

図 2 、図 3 に、住宅用途に関する BM およ線ダミーが空間的自己相関を緩和するための代

び SAEM の1㎡当たりの便益額を示す。TX の理変数として働いていたが、SAEM や SPM に駅を中心としながらも、広範なエリアに便益がおいてはもはや役割を果たしていないことを示帰着していることがわかる。例えば、対象地域

しているといえよう。本来、SAEM においての北西部に線として描かれている関東鉄道常総はこれらの変数は除外するべきであろうが、線周辺エリアは、TX の駅から距離的には離れBM と SAEM の結果に基づく便益額を同じ尺ているものの、乗り継ぎによって TX が利用度で比較したいという点と、これらを残しても可能になることで東京への時間距離が短縮し、便益評価額には大きな影響を及ぼさないという

結果的に便益が帰着している。BM と SAEM

点から、本稿ではこれらを除去しないで分析をに基づく便益算出結果にあまり差はないように行なっている。

も見えるが、いくつかの領域で BM を用いた
ヘドニック・アプローチを用いた便益評価と空間計量経済学・空間統計学

33

図અ―1㎡当たりの便益額（SAEM）

図આ―1㎡当たりの便益額（SPM, 3 次 mesh）

場合のほうが高い便益が帰着している。これは表અ｜各モデルによる総便益額

便益評価に関わる最寄駅から東京までの時間距離という変数のパラメータの推定値が、 BMのほうが絶対値において大きいためである。
対象地域の北部では、南部に比べて公示地点が少ないため、いくつかの領域ではボロノイ領
域が約 5 ㎞四方とやや大きくなってしまっていGIS データを用いて算出しているが、これにはる。このことからも、便益計測のための領域の道路面積が含まれている。また、そもそも本対代表点と観測点が同一であることを必要とする

象地域は small とは呼べないほど大きく、この空間計量経済モデルを便益評価に用いることに点も便益額としては推定精度に問題が残る。しは限界があると言えよう。

かしながら、本研究では便益額そのものは考察

SPM に対しては、前述のボロノイ領域に加の対象外であり、これらのことは無視する。

えて、 3 次メッシュ（1㎞×1㎞）を便益計測の表 3 に、各モデルによって算出された便益額領域として用いている（図 4 ）。なお、各メッを示す。BM の結果は、SAEM や SPM の結果

シュにおける代表点での限界便益を求めるにあと20∼30％程度異なっており、安易な BM のたって、観測値をもとにクリギング内挿し、⑿適用は、政策決定に関する大きな誤りに繋がる

式の y を予測値で置き換えている。

可能性があるといえる。SAEM と SPM の便益

最後に、本稿で示した住宅用途の土地のみを

額 1 割程度異なるが、SPM に関しては、鉄道

対象として、TX 事業の便益額の総額を試算す

駅を母点とするボロノイ領域と 3 次メッシュでる。住宅用途の面積は、各市区役所から入手しほとんど便益額に差がない。

た紙の都市計画図をデジタイズして作成した
34

季刊 住宅土地経済

2009年春季号

№72

おわりに
本稿では、ヘドニック価格関数のモデル化に
空間計量経済学・空間統計学の分野の手法を適用することの理論的な問題について検討を行ない、前者の限界と後者の有用性を論じた。
次に、2005年に開通した、東京都秋葉原と茨城県つくば市を結ぶつくばエクスプレス沿線を例に、地価公示の標準地のデータを用いてこれらの手法に基づいて計算される便益額の相違が無視しえないレベルであることを示した。
＊

本稿は㈶日本学術振興会科学研究費補助金（基盤研
究⒞20560485）の成果の一部である。本研究に対しては、筑波大学の石田東生教授と吉田あつし教授より有益なコメントをいただいた。また、住宅経済研
究会においても出席者から多くの有益なコメントをいただいた。ここに記して感謝の意を表す。むろん、本稿に関するありうべき誤りは、すべて筆者らに属するものである。

Elsevier, Science Ltd., Oxford, UK.
LeSage,J.P.,and R.K.Pace（2008）Introduction to Spatial
Econometrics, Crc Pr I Llc.
Pior, M., E. Shimizu, and H. Nakamura（1998）°GISaided Benefit Evaluation System for Urban Railway
Improvement: Focusing on the Hedonic Approach,”
Theory and Applications of GIS, Vol.6(2), pp.11-22.
Rosen,S.（1974）°Hedonic Prices and Implicit Market,
Product Differentiation in Pure Competition,”Journalof Political Economy, Vol.82, pp.34-55.
Small, K.A., and S. Steimetz（2006）°Spatial Hedonics
and the Willingness to Pay for Residential Amenities,”
Economics Working Paper, No. 05-06-31, Universityof California, Irvine.
Tsutsumi, M., and H. Seya（2008）°Measuring the Impact of Large-scale Transportation Projects on Land
Price Using Spatial Statistical Models,”Papers in
Regional Science, Vol.87(3), pp.385-401.
Valente, J. Wu., A. Gelfand and C. F. Sirmans（2005）°Apartment Rent Prediction Using Spatial Modeling,”
Journal of Real Estate Research, Vol.27, pp.105-136.

参考文献
安藤朝夫・内田隆一・吉田克明（1992）「 2 大都市圏における地価関数の推定結果を用いた地価変動の時空間分析」『土木学会論文集』No.449、IV-17、77-86頁。
金本良嗣（1992）「ヘドニック・アプローチによる便益
評 価 の 理 論 的 基 礎」『土 木 学 会 論 文 集』No. 449、
IV-17、47-56頁。
塚井誠人（2005）「空間統計モデルのフロンティア」『土木計画学研究・論文集』Vol.22(2)、1-13頁。
肥田野登・武林雅衛（1990）「大都市における複合交通
空間整備効果の計測」『土木計画学研究・論文集』
Vol.8、121-128頁。
肥田野登・林山泰久・山村能郎（1992）「都市間交通施策整備がもたらす便益と地価変動」『土木学会論文集』No.449、IV-17、67-76頁。
Anselin, L.（1988）Spatial Econometrics: Methods andModels, Dordrecht :Kluwer Academic.
Anselin, L., and N.Lozano-Gracia（2009）°Spatial Hedonic Models,”in K. Patterson and T. C. Mills（Eds.）,
Palgrave Handbook of Econometrics, Vol. 2, Palgrave
Macmillan.
Cressie, N.（1993）Statistics for Spatial Data. Revised
Edition, John Wiley & Sons.
Kim, C.W., T.T.Phipps, and L.Anselin（2003）°Measuring the Benefits of Air Quality Improvement: A
Spatial Hedonic Approach,”Journal of Environmental Economics and Management, Vol.45, pp.24-39.
LeSage, J. P., and R. K. Pace（2004）Advances in Econometrics: Spatial and Spatiotemporal Econometrics,

ヘドニック・アプローチを用いた便益評価と空間計量経済学・空間統計学

35

海外論文紹介

銀行信用の決定に不動産価格の果たす役割

Hofmann, Boris（2004）“The Determinants of Band Credit in Industrialized Countries: Do Property
Prices Matter?” International Finance, 7: 2, pp. 203-234.

はじめに

1 分析モデル

この20年間で、ほとんどの先進国は信用市場での銀行信用の分析において標準的なベンチマークモ

景気変動を経験している。これらの信用市場のサイ
クルはしばしば経済活動や資産市場の景気変動と深デルは⑴式で表される。
C=α+βY+βR+ε⑴

く関連しており、政策指向の文献ではこの関連につここで C は銀行信用集計量、Y は経済活動、R

いて広く議論されてきた（例えば、IMF 2000、BIS

は金融コストを表す変数であり、通常、貸し出し額、

2001）。しかしながら、この関連、特に資産価格のGDP、利子率でそれぞれ置き換えられる。

役割について学術的に論じた論文はあまりない。本

そもそも基本的なリアルビジネスサイクルモデル

稿で取り上げる Hofmann（2004）はそのギャップ

や教科書的な IS-LM モデルでは、信用市場は考慮を埋めるため民間非金融部門に対する国内銀行信用されていない。しかしながら、それは信用市場の完の決定要因を国際的な観点から分析したものである。 全性の仮定に基づいた結果である。Bernanke andいままでの実証分析において銀行信用の決定要因

Gertler（1999）や Kiyotaki and Moore（1997）は、は主に経済活動と金融コストだと考えられていた

信用市場での情報の非対称性を考慮したモデルでは（例えば、Bernanke and Blinder 1988）。しかし、最貸し出しが純資産に依存することを指摘した。この

近の研究においては、資産価格の重要性が取り上げ企業や家計の借入能力に影響する経路を通じて、られている。Goodhart（1995）は、アメリカとイ

GDP は貸し出しに正の影響を与える。

ギリスの長期データを用いて銀行信用の決定要因に

利子率上昇は、貸し出しに負の影響を与えると考ついて実証研究を行ない、アメリカでは住宅価格のえられている。それは貸し出しの調達コストが増加

変化率が銀行信用の上昇率に対して有意に正の影響するという需要側の要因と、金融政策のスタンスのを与えるが、イギリスではその関係が見られないこ

変化が企業・家計の信用力に与える影響や、銀行部とを報告した。Gerlach and Peng（2003）では、香門の引当金や貸付資金の流出の影響といった供給側

港の銀行貸し出しと資産価格の動学的関係性についの要因のためである。

て分析し、資産価格変動が銀行信用変動を引き起こしていることを示した。

一方で、重要な貸し出しの決定要因として、資産価格の重要性が強調されている。資産価格を含めたそれらの論文に対して Hofmann（2004）は、銀行信用の決定要因として、標準的なモデルと資産価格を含めた拡張モデルを OECD16カ国について比較し、銀行信用に対する資産価格の重要性について

拡張モデルとして次の式が挙げられている。
C=α+βY+βR+βP+ε⑵

ここで、P は資産価格を表す変数であり、不動産
価格で置き換えられる。

分析している点で特徴的である。結果を先取りする

不動産価格の上昇は、住宅所有者にとっては資産と先進16カ国のデータにおいて、資産価格は銀行信効果によって経済活動への正の影響を与え、間接的用に対して有意に正の影響を与えることがわかった。 に貸し出しを増加させる。一方で、借家居住者は賃以下、分析モデル、データ概要、推定結果の順に概略を述べる。

36

季刊 住宅土地経済料の増加から消費と借入を減少させ、間接的に貸し出しを減少させる。そのため、持ち家率により、資2009年春季号№72

産価格が貸し出しに与える影響は左右される。また、 ついてはドイツと同じ割合を、アイルランドにはイ
トービンの q 理論を建設部門に適応すると、建築ギリスと同じ割合を用いて加重平均を求めた。

着工は建築費用に対する不動産価格の割合に正の影

居住用不動産価格は各国の指標を用いているが、響を受ける。つまり、他の条件を一定にしたときのドイツだけは利用可能な全国データがないので、ベ

不動産価格の上昇は建築活動を活性化させ、貸し出

ルリン、フランクフルト、ハンブルク、ミュンヘン

し需要を増加させる。最後に、不動産価格の上昇はの平均価格を用いている。商業用不動産価格の全国

バランスシート効果を通じて銀行の貸し出し意思をデータが手に入るのはアメリカ、日本、スイス、ア向上させる。それは、企業や家計の担保価値の増大

イルランドだけであり、その他の国は一つの都市のによって貸出規模が増える効果と、銀行自身のリス

データを採用している。また、四半期データは、ア

クテイクの規模が増える効果によるものである。

メリカ、カナダ、オーストラリア、スイス以外では銀行信用の実証分析にあたっては、時系列分析の利用できないので、線形補間により四半期データに

枠 組 み が 採 用 さ れ て い る。具 体 的 に は、ま ず変換した。さらに消費者物価指数で割り引くことでJohansen のアプローチを用いて共和分関係を調べ

実質値になおしてある。

る。次に、VECM モデルを推定し、共和分ベクトルを推定する。

2 データ概要

3 推定結果主な分析結果を表 1 にまとめた。最初の 1 列から7 列までは Johansen のトレース検定を用いて r 個

分析には、OECD16カ国の1980年から98年までのの共和分関係があるという帰無仮説を r +1個の共四半期データを用いる。利子率を除くすべての変数

和分関係があるという対立仮説に対して検定した結は季節調整済みの系列で対数化されており、利子率果である。Johansen（1995）は上記の検定問題にに関しては原系列を用いている。銀行信用総量は、対する検定統計量の漸近分布を導出し、モンテカル

国内銀行から国内の家計、非金融企業へ流通していロシミュレーションによって臨界値を求めている。

る貸し出し額を消費者物価で割り引いて実質化して

表 1 より、資産価格をモデルに含めない標準モデいる。そのため、国際比較の際には、国別の銀行貸ルでは、ほとんどの国で貸し出し、GDP、利子率

し出しの定義の違いに注意する必要がある。経済活の間で共和分関係が見られない一方で、資産価格を動については実質 GDP を、金融コストは 3 カ月銀含めた拡張モデルでは、オーストラリアを除くすべ

行間取引金利を用いている。以上の 3 つは BIS デての国で一つの共和分関係が確認された。このことータベースから得られた変数である。

から、貸し出しの長期動向の決定要因として資産価

不 動 産 価 格 の 指 標 に つ い て は、Borio, Kennedy

格の重要性が示唆される。

and Prowse（1994）に従い作成している1)。基本的

次に、最後の列に示した推定された共和分ベクトな方針として、居住用不動産価格と商業用不動産価

ルの係数についてみる。データ概要でも述べたが利格を、国富統計（National Wealth Statistics）の民

子率を除くすべての変数は対数化されている。その間バランスシートに占める割合で加重した平均を利ため、β 以外の係数は弾力性として解釈される。

用する。しかし、国富統計を四半期で更新している

経済活動に関する係数は、フィンランドを除いて国はアメリカとオーストラリアだけであり、日本、

有意に正の値をとっているが、国によって値は大き

ドイツ、カナダ、イギリス、スウェーデン、ノルウ

く異なる。例えば、日本では 1 ％の GDP の上昇が

ェーは年次データが利用可能である。これらの国は0.6％の貸し出しの増加をもたらすのに対し、スイ重みづけして四半期データに補間している。その他

スでは2.48％の貸し出しの増加をもたらす。このよの国は利用可能なデータがないため、フランス、イ

うな国別の値の大きな違いについて 3 つの説明がな

タリア、スペイン、スイス、ベルギー、オランダにされている。 1 つ目は、資産効果が国によって異な

海外論文紹介37

表ઃ―分析結果まとめる点である。Boone, Giorno and Richardson（1988）の係数の違いは、金融政策効果の波及経路の違いとは資産価格が消費に与える影響についてＧ 7 加盟国

銀行信用と負債の成熟度による。Cecchetti（1999）

で検証し、アメリカ、イギリス、カナダは日本、ドは、ドイツ法に由来する民法を持つ国では株主や債

イツ、イタリア、フランスに比べ資産効果が大きい

務者の権利が弱いため、金融政策の波及経路が強いことを報告した。この結果はドイツを除けば、さきと結論づけた。ドイツ民法をとっているドイツ、日ほどの分析と整合的である。

本、スイスでは有意に高い係数が得られている。

2 つ目はサンプル期間を通しての銀行の自由化度

不動産価格に関する係数は、ドイツ、スペインをの 違 い で あ る。銀 行 部 門 の 自 由 化 度 が 高 い 国 は除いて有意に正の値が出ている。しかしながら、そGDP に占める負債が大きく経済状況に対して貸しの値は国で大きく異なっている。その違いの原因の出 し が 敏 感 に 反 応 す る は ず で あ る。Abiad and

一つに、借り入れに占める担保としての不動産の重Mody（2003）は銀行の自由化度の指標を提供して要性がある。日本、イギリス、北欧諸国のような借いる。その指標から、平均的に自由化度が高いカナ

入の際、不動産担保が重要な国は高い不動産価格弾

ダ、ドイツ、イギリス、アメリカは自由化度が低い力性を持つ。また、上述したように持家率も重要で

日本､ フランス､ イタリア､ オーストラリアと比べ高あるはずである。オーストラリア、日本、イギリス、

い GDP に対する長期の弾力性をもつことがわかる。 北欧諸国などの持家率が高い国は高い弾力性を有し
3 つ目は、日本、スウェーデン、フィンランドでている一方で､ アイルランド､ イタリア､ スペインな起こった銀行・経済危機である。このような出来事

どの持ち家率の高い国では弾力性が低くなっている。

は銀行貸し出しに大きな負の影響を与える。
金融コストに関する係数は準弾力性として解釈できる。つまり利子率の 1 単位の変化に対し信用が何パーセント変化するかを表している。フィンランド
を除くすべて国で有意に負の値をとっている。国別38

季刊 住宅土地経済

2009年春季号№72

インパルス応答関数の結果も共和分ベクトルの結果をおおむね支持している2)。

まとめ
国際的に銀行貸し出しの長期決定要因として、不動産価格は重要な役割を果たしている。各要因の係

Boone, L., C. Giorno and P. Richardson（1988）ʻStock
Market Fluctuations and Consumption Behaviour:
数は国別に大きく異なっており、それは各国の事情
Some Recent Evidence,OCED Economics Depertを反映している。
ment Working Paper, No. 208.
昨年からの金融危機は、住宅価格の動向と密接に
Borio, C., N. Kennedy and S. Prowse（1994）Exploring
Aggregate Asset Price Fluctuations across Countries:
関連したものであった。住宅資産価格、マクロ経済、
Measurement, Determinants and Monetary Policy
銀行信用市場の関係を、国際的な視点で分析するこImplicationsʼ,BIS Working Paper, No.40.
とは今後ますます重要性を増していくだろう。
Cechetti, S.（1999）Legal Structure, Financial Structure and Monetary Policy Transmission Mechanism,
NBER Working Paper, No.7151.
注
Gerlach, S., and W. Peng（2003）Bank Lending and
1 ）資産価格の詳細な情報源については論文の AppenProperty Prices in Hong Kong,HKIMR Working
dix に載っている。ここでは紙面の都合上割愛させてPaper, No.12.
いただいた。
Goodhart,
C. （1995）Price Stability and Financial
2 ）インパルス応答関数のグラフはデータの制約と紙面
Fragilityʼ,in
K. Sawamoto, Z. Nakajima and H.
の都合上割愛させていただいた。
Taguchi（eds）, Financial Stability in a Changing
Environment, Basingstoke: MacMillan.
参考文献
IMF（2000）World Economic Outlook, Washington DC:
Abaid, A, and A. Mody（2003）Financial Reform: What
IMF.
Shapes it? What Shakes it?IMF Working Paper, No.70.
Johansen,S.（1995）, Likelihood-Based Inference inBernanke, B., and A.Blinder（1988）Credit Money and
Cointegrated
Vector Autoregressive Models, Oxford:
Aggregate Demand,ʼAmerican Economic Review:
Oxford University Press.
Papers and Proceesings, 78, pp.435-439.
Kiyotaki, N., and J. Moore（1997）Credit Cycles,”Bernanke, B., and M. Gertler（1999）Monetary Policy
Journal of Political Economy,No.105, pp.211-248.
and Asset Price Volatility,Federal Reserve Bank ofKansas City Economic Review, Fourth Quarter, pp.
横満 剛
17-51.
一橋大学大学院経済学研究科修士課程
BIS（2001）71st Annual Report. Basel: BIS.

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TEL：03-3264-5901 FAX：03-3239-8429

海外論文紹介39

センターだよりる。2002年度から続いていた減少

485事例、１万7216戸）。

◉新刊リポートのご案内

2007年度における戸建て住宅の傾向は昨年度回復したものの、今『定期借地事例調査〔ⅩⅢ〕』

供給は、51事例、295区画で、前年度は再び減少に転じた。2007年

財団法人日本住宅総合センター

年度（87事例、366区画）から71の建築基準法の改正により、住宅1800円（税込み)

区画の減少となり、2003年度以降、 の供給数が対前年比で 2 桁台の減少を記録しており、その影響が定減少傾向が続いている。

本リポートは、1992年に施行さ期借地権住宅にも出ているものとれた定期借地権制度についての概都道府県別の戸建て住宅発売区

要説明をまとめるとともに、1993

画数は、第 1 位は東京都の128区

年から2008年 3 月末までに販売さ画、第 2 位は奈良県の40区画、次

都道府県別マンション発売戸数

れた定期借地権付き住宅の事例をいで第 3 位は愛知県の32区画で、は、第 1 位が千葉県の319戸、第

収集し、そのデータを分析したも主として三大都市圏で供給されて2 位が東京都の114戸、第 3 位が思われる。

ので、同シリーズの第13弾である。 いる。また、土地面積については、 奈良県の60戸となっており、大都収集されたデータを統計的に整理

最大面積が200㎡を超える事例が市圏を中心に供給されていること

し、研究委員会の税理士平川茂氏

51事例中34事例あり、全体の 3 分が示されている。また、全20事例

による詳細な解析を行なっているの 2 に達している。これは、定期のうち、16事例が最大専有面積ことを特徴としている。

借家権住宅では、所有権では購入

100㎡以上のマンションである。定1993年 2 月の定期借地権付住宅が不可能な広い面積の住宅が供給

期借地権付マンションは、戸建て

第 1 号の発売から、2008年 3 月31されていることを示し、特に地方住宅以上に所有権物件と競合する

日までの間に収集した事例数は、都市の販売事例ほどこの傾向が顕ため、専有面積を広くすることで戸建て住宅とマンションを合わせ著である。

所有権物件との差別化を図っている。

た総数で5709事例、 4 万7671区画

一方、マンションの発売数は20

本リポートが、定期借地権に関（戸）にのぼる（戸建て住宅5224

事例､ 617戸であり､ 前年度の1075心をもつ広範な人々の参考に供さ事例、 3 万455区画、マンション戸と比較すると約 4 割の減少であれることを望みたい。

編集後記

編集委員
委員長

2 月中旬のある日の午後、筑後吉

委員

われることになる。

井駅から赤い 1 両編成の久大線に乗しかし、駅前から乗ったタクシー

り、40分ほどで久留米駅に着いた。

の運転手は、新幹線や駅前開発には2 年後の2011年春に九州新幹線鹿児

むしろ否定的で、72年の歴史を誇る

島ルートの全線開通が予定され、

地元デパート井筒屋が約 1 週間後にJR 久留米駅周辺はいままさに再開

閉店してしまうことを嘆いていた。

発の真っ最中。久留米市の広報によ

六角堂広場でタクシーを降りた。

れば、新幹線整備の受け皿として、

陽が落ちて薄暗くなった「ほとめき西口には新しい駅前広場が設けられ、通り商店街」は閑散としていた。江

東口周辺は再開発されて、駅前には

戸時代は久留米藩30万石、現在は人35階建て複合施設ビルの建設が予定

口約30万人。福岡県第 3 の都市もされている。完成すれば、20階建て「都市の持続可能性」について大きの市庁舎が市内最高層ビルの座を奪な不安を抱えている。

（h)

浅見泰司
森泉陽子
吉田あつし
中神康博

季刊 住宅土地経済
2009年春季号（通巻第72号）
2009年આ月ઃ日 発行
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年間購読料3,000円（税・送料共）
編集・発行㈶日本住宅総合センター
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季刊 住宅土地経済

2009年春季号№72