［巻頭言］

不動産市場の透明性と固定資産税評価
山崎福寿

日本大学経済学部教授

日本の不動産市場は、先進諸国に比較して、不透明であると言われている。
透明度を下げている原因のひとつに、税制を含めた価格情報が充分に公開されていないという点がある。とりわけ、商業不動産の賃料や価格についてのデータは、収益性を計算するうえで不可欠である。もちろん、不動産デベロ
ッパー等は、販売する物件の建物価格や賃料を、自社のウェブサイトに載せている。しかし、投資に必要なのは、既存のすべての物件についての情報である。株式の各銘柄の情報が有益なのと同様に、過去に取得された不動産がどのような収益を生み出しているかが重要である。
これに対して、こうした情報を集約化して投資家に提供することによって不動産市場の透明度を急速に高めて、海外の投資家から評価されているのが、台湾である。日本でも、不動産の投資収益率を計算するうえで必要な情報を早急に整備していく必要がある。海外からの投資を呼び込むためには、不動産市場の透明性が不可欠である。
ところで、こうした価格情報を集約化して整備していくうえで障害となるのが、固定資産税評価制度である。実際の取引価格や税額が明らかになると、類似の不動産の実質的な固定資産税率の違いが明白になる結果、固定資産税評価に関する紛争が頻発すると考えられる。
建物評価に関する固定資産税制度については、土地利用についての歪みをもたらすので廃止すべきであると従来から批判されている。これとは別に、海外からの投資を呼び込むうえでも、固定資産税評価制度は改める時期にきているのではないだろうか。

目次●2017年春季号 No.104［巻頭言］不動産市場の透明性と固定資産税評価

山崎福寿［特別論文］持続可能な都市づくりへの簡易アセスメント［論文］環境不動産の特性と取引価格との関係［論文］住宅価格の変化と出生行動

水谷徳子

吉田二郎・杉浦綾子

20［論文］住宅市場に内在する不確実性の費用

定行泰甫［海外論文紹介］不動産仲介業者は誰のために

遠藤圭介

エディトリアルノート
センターだより

40

8
編集後記

40

1
原科幸彦

28
36

2
10

特別論文

持続可能な都市づくりへの簡易
アセスメント東京を防災性の高い土地利用に
原科幸彦
写真上段は両市の都心部における、土地利用

1 東京の危険な高密度の比較である。マンハッタンより東京のほうが2011年⚓月11日に発生した東日本大震災から高層ビルが多い。大手町、丸の内、汐留など、早くも⚖年が過ぎようとしている。この災害は高層ビルが非常に増えている。事実、2001年時

われわれに、持続可能性（サステイナビリテ

点で東京23区のオフィス床面積は8100ha、こィ）とは何かの問題を改めて突き付けている。

れより広いニューヨーク市は、全域でも4000ha

社会経済のあり方はどうあるべきか。その基盤弱だったから、東京は⚒倍以上の高密。

となる都市や地域のあり方はどうかという問い

中段の写真、都心から5 km の地点では両者である。安全はすべてに優先すると言われるが、 の差はあまりないようだが、下段の10 km 地点
戦後70年以上を経た今日の国土形成は、真に安では大きな差がある。両都市の密度の差は歴然

全を考えたものとは言いかねる。

で、ニューヨークの密度は東京よりずいぶんと東京は戦後、土地利用管理に大失敗をした。

低いことがわかる。

世界の大都市ニューヨークは摩天楼がそびえ立

なお、2001年以降の15年間でニューヨークのち、東京よりずっと高密度のように見える。だ

オフィス床面積はあまり増加していないが、東が、事実はまったく異なる。東京は世界でも特京は規制緩和の結果、急増した。森ビルの調査

異な高密度都市である。大地震への備えを考え結果では、この間に約1700ha ほど増加し、2016

れば事態は深刻である。2015年の国勢調査の結年時点では累計9800ha ほどと推定される。超果によれば、東京都市圏、⚑都⚓県、半径60km

高度利用である（森トラスト 2016）。

ほどの範囲に3600万人もの人が住んでいる。同

この東京の超高密度は極めて危険である。そ程度の範囲をニューヨーク都市圏でとると人口して、震災リスクだけでなく、持続可能性の点は1800万人で、東京の半分しかない。

でも問題を生む。1995年の阪神・淡路大震災の図⚑の写真は、筆者が放送大学で長年、担当経験で、都市の防災性を高めるために緑地や道してきた講義「環境アセスメント」の教科書の路などのオープンスペースの必要性が強く認識ため、空中撮影したものである。東京とニューされ、それらの整備が主張された（石川 1995）。

ヨークの各都心から同じ距離だけ飛んだ地点の

1990年代後半には成長管理の主張がなされた

土地利用を比較した。東京は広い範囲に高層ビ（原科 1995）。

ルが分散しているためマンハッタンほどは高層だが、しばらくして経済活性化という視点かビルがないように見える。だが、データを見れ

ら成長推進の議論もなされ、次第にこちらの方

ば、東京のほうがはるかに高密度である（原科

向へと舵が切られた。そして、東京の都心の一

2000）
。

部では土地高度利用のために容積率の緩和が行

2

季刊 住宅土地経済

2017年春季号№104なわれ、合わせて都のアセ

東京

ニューヨーク

スも緩和された。都市の安全や人々の生活質（QOL）の尊重という視点が欠落している。
累積的な影響をチェックする手だてがないと、開発行為が集積してゆく地域で

都心

は、時間とともに高密になり環境負荷が増大する。このことが、東京の環境問題
が高度経済成長後40年以上を経ても依然解決されていない根本原因である。これ
では、持続可能性は確保できない。

都心から5 km の地点

2 持続可能な都市へ戦
略的対応を
個別の開発行為によるインパクトへの配慮がないま
ま累積された結果、東京は超高密度都市になってしまった。欧米の諸都市は実効性のある地域計画と土地利

都心から10 km の地点

図⚑

原科幸彦（2000）

東京とニューヨークの土地利用比較

用計画を行ない戦略的に対応してきたが、わが国ではこれがなかった。

及ばす多様なインパクトを事前に予測し、それニューヨークでは1929年、大恐慌の年にニュらの影響を緩和するための対策を講ずること、ーヨーク都市圏の総合計画を作成している（原すなわち、インパクト・アセスメントが必要で科 2011）。この計画自体は当時、成長を容認しある。アセスメントを計画プロセスや政策決定すぎだという批判もされたが、地域の総合計画

プロセスに位置づけなければならない。

を作り、開発を管理してきたことが重要である。

東京は震災リスクが高い。いったん大地震が欧米の土地利用規制は、わが国に比べ各段に厳起これば、人々の居住環境が根底から破壊され、しい。80年以上にわたり地域計画を推進してき生活が奪われ、持続可能性が失われる。

た結果、現在のニューヨーク都市圏の土地利用

持続可能性に関しては、これまで多様な議論となっている。総合計画や土地利用計画によるがされてきたが、現在では、環境、経済、社会

計画的、戦略的な対処が必要である。

の⚓面があると整理されている。これら⚓つは

持続可能な発展のためには、地域の総合的な計画、さらにはその上位、政策の意思決定が鍵である。当該の計画実施が環境や社会、経済に並列するものだという主張もあるが、筆者は、これらの間には優先順位があると考える。
⚓つのうち、最優先されるべきが、環境の持
持続可能な都市づくりへの簡易アセスメント

3

続可能性である。環境の持続可能性が保たれて、 導入の困難は少ないはずだが、わが国では法制初めて経済の持続可能性が保たれる。環境と経化が著しく遅れた。先進国のなかで最も遅く、済の両者の持続可能性が保たれて、初めて人間

ようやく1997年に環境影響評価法が制定された。

社会の持続可能性が真に保たれると、筆者は見政府が制度化を目指したのは1972年。四半世紀ている。つまり、環境の持続可能性は人間社会もの時を経て、ともかく法制化がなされた背景の持続可能性を保つ必要条件である。すなわち、 には、環境配慮に対する国際的な潮流の変化が社会、経済、環境の三者の中で、環境の持続可ある。それは法制化の⚕年前、1992年⚖月にブ能性が最優先である。環境は人間活動の器だか

ラジルのリオデジャネイロで開かれた、環境とらである。

開発に関する国連会議（UNCED）における議

自然環境の破壊が一次産業に大きなダメージ

論と国際的な合意である。

を与えることは環境悪化による漁業資源の減少

わが国はこの会議の議論を踏まえ、環境政策などを見れば明らかである。一次産業に比べ、の転換を図るべく環境基本法を翌1993年11月に二次産業では環境の影響をあまり受けないよう制定した。環境基本法はリオで国際的に合意さに見えるが、ハイテク産業の立地ではどうか。

れた概念 sustainable development を反映して清浄な空気が求められ、工業用水も清浄な水がいる。これを基礎に、環境基本法の第20条にお豊富にあるほうが有利である。優秀な人材の確

いて、環境影響評価の推進がうたわれ、これが保にも環境の質の高さは重要である。

根拠となり環境影響評価法が1997年にようやく

そして、三次産業でも商業活動では、魅力的制定された。

な商業地区は環境の質が高く多くの人々をひきsustainable development は、「持続可能な開つけている。若者に人気のある東京の原宿は表発」あるいは「持続可能な発展」と訳されるこ参道の素晴らしいケヤキ並木の魅力とは切り離と が 多 い。development は「開 発」あ る い はせない。近くには明治神宮の奥深い森もある。

「発展」と訳されるが、日本では今さら開発でまた、観光産業において環境の質は決定的な要もないということで、生活の質や環境質を高め素である。京都や奈良、鎌倉、あるいは地方のるという意味での発展を目指す「持続可能な発

歴史的環境の豊かな地区も自然の豊かさに支え展」と訳す場合が多い。一方、発展途上国の場られている。総合的な環境の質が高いことが合には、開発の重要性が高いので「持続可能な人々を引きつけ、経済的な繁栄をもたらす。

開発」と訳されることが多い。

このように、環境がベースであり、そのうえ

環境基本法では「持続的発展が可能な社会ので高い付加価値を生む経済活動が行なわれ、そ構築」という表現になっているが、この表現はの結果、社会の持続可能性が保たれるのである。 sustainable development の本来の趣旨を表す

3 持続可能な開発とアセスメントには適切ではない。本来の考え方は、人間活動
は器としての環境が持続可能な範囲内でしか行

環境アセスメントは開発などの人間行為を管なえないということである。
「持続的発展」と理するための手段である。アセス手続きを踏む

いうと発展が永久に続くように思われるが、有ことが義務付けられるが、どこまで環境配慮を

限な地球において、それは不可能である。したするかは事業者の自主的な判断に任されている。 がって、持続的発展という表現は不適切である。
事業者の自主的配慮を促すためのコミュニケー

人間活動の器である環境の管理の基本は、土ションプロセスがアセスメントである。そのた地利用の管理である。そして、土地の開発に関め、情報公開と参加が必須となる（原科 2011）。

しては、環境制約と人間活動を調和させるため罰則規定がある通常の規制とは違うので制度に成長管理（growth management）という考4

季刊 住宅土地経済

2017年春季号№104

え方が必要となる（原科 1995）。
持続可能性を目指した土地の適正利用のためには個々の開発行為が環境や社会、経済に及ぼす多様なインパクトを事前に見積り、必要な対策を講じなければならない。その対策とは、通常は計画の変更が行なわれるが、時には開発行為を中止することも必要になる。そのための合(著者写真)

はらしな・さちひこ
1946年静岡市生まれ。東京工業大学理工学部建築学科卒。同大
学院博士課程修了。博士（建築学）。東京工業大学助手、環境庁国立公害研究所（現:国立環境研究所）主任研究員、東京工業大学教授などを経て、現在、
千葉商科大学学長。東京工業大学名誉教授。

理的で公正な意思決定を支える手段がインパク
ト・アセスメントである。

要素ごとに分けて、影響の予測・評価を行なう。

だが、日本ではアセスメントが計画や政策のそして、個別要素の評価結果を統合してシステ

意思決定にはつながっていない。この状況を変ム全体としての総合評価を行ない、最適なシスえなければならない。

テム代替案を選択するという方法論が樹立され4 インパクト・アセスメント
本誌の読者の多くはインパクト・アセスメン
ト（IA）にはあまりなじみがないであろう。
そこで IA について簡単に説明する。

た。複雑で大規模なシステムが与える将来の影
響が分析対象なので、常に不確実性の問題が生じる。そこで、新情報の獲得や状況の変化に応じて、分析全体を繰返すことが鍵である。
わが国でも1970年代に TA の導入が検討さIA には環境影響評価（EIA）や社会影響評れたが、理念は理解できるものの具体的な方法

価（SIA）、健康影響評価（HIA）、テクノロジ

論がないとして終わってしまった。当時の日本

ー・アセスメント（TA）、ライフサイクル・

社会では政策形成過程への国民参加という意識

アセスメント（LCA）などさまざまなものがが高くなかった。また、情報公開と参加が進ん

1)

ある 。EIA や SIA は影響に着目した名称でだ米国でも TA はなかなか定着しなかった。

あり、TA は原因である人間行為から見た表現

それは、アセスメントに必要な予測・評価が極である。

めて困難なことが一因となっている。

IA という概念の始まりは、1960年代中頃にだが、高速道路やダム、発電所、都市開発な生まれたテクノロジーアセスメント（TA）でど具体的な事業であれば、その計画段階での影ある。当時、米国では科学技術の社会への適用

響の予測・評価は可能である。そこで、これらにより各地で公害問題や自然破壊の問題が生じを主な対象とする環境アセスメントが米国を先ていた。新技術の適用前に、それが環境や社会駆けとして、世界中に広がっていった。米国でに与える影響を予測評価して影響緩和策を講ず

は国家環境政策法（NEPA, 1969）のもと1970るべきだとのことから TA が生まれた。

年から行なわれはじめ、1980年代初めにはそのTA は1960年代に始まったシステム分析を方

仕組みが確立した（原科 2011）。

法論の基礎としている。システム分析は、意思

環境アセスメントの方法論自体は TA と同決定者が問題解決のために下す判断を支援する

じく、システム分析が基礎となっている。そしものとして始まった。すなわち、解決策の多様て、公衆をはじめ社会全体への影響を人々が納な選択肢（代替案）を考案し、それらの中から得する形で把握し、判断しなければならず、プ最適案を選択することを支援する（Quade andロセスの透明性が必要となる。アセスメントはBoucher 1968）。

社会に開かれたシステム分析である。そこで、その特徴は対象をシステムとして認識することである。システムは要素に分解できるので、情報公開と参加が必須となる。
環境アセスメントは、政策手段としては規制
持続可能な都市づくりへの簡易アセスメント

5

的手段ではなく誘導的手段であり、あくまでもめ、これら⚓面を総合的に判断する持続可能性

事業主体の自主的な環境配慮に期待する。手続

アセスメント（SA）が生まれた（原科・小泉きを規定するだけなので枠組規制とも言われる。 2015）。
意思決定者が社会とのコミュニケーションを十SA を行なうためには、時間や費用がかかる分に行なって、環境配慮のための「合理的で公日本国内での通常の事業アセスをそのまま適用正な判断」を行なうよう支援するものである。

する必要はない。計画段階では、使える情報が限られるが、逆にその限られた情報の範囲で、5 人々の懸念に答える

まず、情報公開をして参加を求めることが重要

現在、日本国内における環境アセスメントは、 である。事業者と公衆との間のコミュニケーシ
ほとんどが事業実施の直前に行なわれており、

ョンにポイントがある。

事業アセスと呼ばれるものである。しかし、持そこで、使えるのが、短期間に少ない費用で続可能な発展、あるいは、持続可能な開発を実できる簡易アセスメントである（原科 2015）。

現するには、事業アセスだけでは人間活動の管

まず、簡易アセスを適用して人々の懸念する事

理は不十分である。欧米各国など、アセス先進項（public concerns）に答えてゆく。その本質

国での多くの経験からこのことが次第に明らか

は、コミュニケーションの促進である。主体間になってきた。世界銀行など国際協力の分野でのコミュニケーションの促進により、意思決定も同様の認識が広がった。

とは切り離さず、むしろ、合意形成を支援する

わが国では、国レベルの環境アセスメントは1970年代から米国に少し遅れ、法制度ではなく行政指導として長く行なわれてきた。効力の弱ものである。ところが、現在の日本国内のアセス制度には、この考え方はない。
日本のアセス実施がいかに少ないか、国民のい行政指導ではあるが、事業アセスの経験から、 多くは知らない。日米の国レベルのアセス件数
わが国でも事業アセスだけでは十分な環境配慮を比べると「月とすっぽん」である（図⚒）。

はできないことが次第に明らかになってきた。

米国の NEPA アセスは年間⚓万～⚕万件、日

その理由は、主に次の⚓つである。

本の法アセスは20～100件程度で、1000倍ほど⑴事業段階では事業内容がほぼ固まってしまっもの違いがある。米国では日本と同様の詳細なており、環境影響を緩和するために必要な措

アセス（EIA）のほかに簡易アセス（EA）が置を取れる範囲が狭すぎる。

行なわれているためアセス実施件数が格段に多⑵事業自体の必要性が問題になっても上位段階

い（原科 2011）。

の意思決定が終わっているため、必要性の検簡易アセスは、集団検診のように幅広く対象

討はし難い。事業の中止だけでなく事業内容にし、まず、簡単にチェックするためのものでの見直しも、きわめて困難である。

ある。その結果、人々の懸念する事項が無視で⑶ある地域に多数の事業が行なわれる場合、そきないものと判断されれば、精密検査、すなわの累積的影響の緩和には対処できない。

ち、詳細アセスへと進む。だが、ほとんどの場

そこで、事業よりも上の、プログラムや計画、 合は簡易アセス段階で大きな問題がないことが政策といった戦略的な意思決定段階で行なうアわかるので、詳細アセスは行なわなくてすむ。

セスメントが求められる。これが、戦略的環境

実際、米国の NEPA アセスでは99.5% が簡易

アセスメント（SEA）である。SEA では事業

アセスで終わっている。まず、簡易アセスをすの必要性の検討も行なうので、その事業によるることによって、余計な手間や費用はかけずに便益も考える必要がある。そこで、環境面ととすみ、事業者の負担も少ない。

もに社会面や経済面への影響も比較衡量するた6

季刊 住宅土地経済

2017年春季号№104

日本国内のアセス制度には簡易アセスがなく、

方針および指定基準を策定し、規制緩和に踏み切った。上記の改正条例の施行時、2003年には、都心の広範な地区で高層建築物の事業アセス対
象規模が大幅緩和された。今や東京23区でのオフィス供給量は膨大な量になっている。
東京地域を襲うと想定される大規模地震に備えるには、安全な都市構造にすべくオープンス
図⚒

日米のアセス実施件数比較

ペースを少しでも拡大することが必要で、そのための土地利用管理が重要である。大きく緩和

一部の巨大事業だけを対象とする詳細アセスしされた容積率を少なくとも以前の水準に戻し、かないため、人々がいろいろな事業による環境

これ以上の過密状態が進行しないようにする。

影響に懸念を持っていても、意見を言う道が閉

次の震災に備え、成長管理の政策による持続可

ざされている。また、アセスが行なわれた場合

能な都市づくりが求められる。

でも、異議申立の仕組みがないため、事業者は東京の防災性能を高めるための土地利用管理

人々の懸念事項に正面から答えないままアセスには、情報公開と参加のプロセスが必要である。

手続きが進行してしまうことがある。日本国内

そこで、個別の開発に対し立地段階のアセスをにおける、この状況を変えなければならない。

幅広く行ない、SA により持続可能性をチェッ

6 簡易アセスで土地利用管理
冒頭の、東京とニューヨークの土地利用比較の写真をもう一度見ていただきたい。ニューヨークは1929年に地域の総合計画を作成したが、1970年代から、個別の開発行為はまず、簡易アセスによりチェックされてきた。その累積的な効果がニューヨークにおける土地利用となっている。
東京でも1990年代末には青島幸男知事のもと
成長管理的な政策がとられ、都は戦略的アセス
として総合アセスメント制度の導入を試みた。
だが、1999年に就任した石原慎太郎知事は成長推進へと大きく変わり、2002年の環境影響評価
条例改正では計画段階環境影響評価制度が導入された2)。
この制度は立地代替案の検討を義務付けておらず、SEA としては不備である。例えば、豊洲新市場建設計画は2004年に本制度による配慮書が公表されたが、築地市場改修や晴海移転など立地代替案の検討はしていない3)。このことが、現在の混乱をもたらした。
また、この年、都は用途地域等に関する指定クする。これを短期間、低費用で行なう良い方法がある。簡易アセスメントである。これを早急に導入することが求められる。
注⚑）IAIA Website 参照（http://www.iaia.org/）⚒）東京都（2002）平成14年⚗月⚓日条例第127号。
https: //www. kankyo. metro. tokyo. jp/basic/guide/compare/assessment.html⚓）東京都（2006）「東京都における計画段階環境影響評価制度の概要」2006年12月22日。http://www.env.
go.jp/policy/assess/5-8sea/sea_h18_3/mat03.pdf
参考文献
石川幹子（1995）「防災都市づくりは緑地を基盤に」『朝日新聞』1995年⚒月⚔日付
原科幸彦（1995）「都市の成長管理と環境計画」『環境情報科学』第24巻第⚒号、64-70頁。
原科幸彦（2000）『改訂版・環境アセスメント』放送大学教育振興会。
原科幸彦（2011）『環境アセスメントとは何か』岩波新書、赤版1301。
原科幸彦（2015）「環境『簡易アセス』導入急げ」『日本経済新聞』（経済教室）2015年⚙月23日付。
原科幸彦・小泉秀樹編著（2015）『都市・地域の持続可能性アセスメント』学芸出版社。
森トラスト（2016）『東京23区の大規模オフィスビル供
給量調査 '16』
Quade, E.S. and W.I.Boucher（1968）Systems Analysis
and Policy Planning, Elsevier, N.Y.

持続可能な都市づくりへの簡易アセスメント

7

エディトリアルノート

住宅は家計にとって生活の場でている。この項目別の環境性能が報に基づいており、いわゆるマン

あり、主要な資産でもある。その制度基準を満たすことがマンショ

ションの耐震偽装事件が起こった

ため、住宅価格や家賃は経済主体

ン価格にどのように影響している時期（2004年～05年頃）を含んでの選択に大きな影響を与えるととかを検証している。

いるので、マンション躯体部分へもに、その活動や考え方を映し出研究で用いられている環境項目の評価が含まれる長寿命化の評価してもいる。本号に掲載されていは、省エネ、省資源、長寿命化、を、純粋な環境性能への評価としる⚓本の論文は、それぞれ異なる緑化である。この環境計画書デーて見なせるのかという点には留意

視点からこれらの問題を捉えよう

タと2002年から2009年までのマンする必要があるかもしれない。マ

とした興味深い論考である。

ション取引価格情報を統合し、大ンション設計についての別の評価

規模マンションにデータを絞ったを反映している可能性もないとは◉

環境意識への高まりから、近年、 分析とともに、環境性能以外の要言えない。

住宅にもさまざまな環境性能が取因については、できるだけ近い特り入れられてきた。また補助金や性を持つ不動産との間での評価を住宅という資産は、大部分の家税制を用いた政策的な誘導も活発比較する目的で、一般的なマッチ計にとって最も大きな資産であり、に試みられている。

ング手法とプロビット回帰に基づ最大の支出項目であろう。この点

く傾向スコアによるマッチング法

で住宅価格の変動は、家計の将来

吉田・杉浦論文（「環境不動産◉の特性と取引価格との関係」）は、 を用いた分析もしている。

所得への予想とそのリスク態度に優れた環境性能を持つ不動産（以分析の結果、環境不動産は当初大きな影響を与え、長期的な視野

下「環境不動産」と呼ぶ）が、市は一般の不動産よりも低い価格でに立った家計の意思決定問題に影場にどのように評価されているか取引されるが、その後、すべての響を与えうる。

について検証したものである。分

ケースにおいて⚔～⚕年の時点で

水谷論文（「住宅価格の変化と析の特徴は、不動産価格に影響を統計的に有意に高い価格で取引さ出生行動」）は、住宅資産の価格与えている要因を細目に分類してれ、その後も、傾向スコアによる変動と家計の出生行動の関係に着分析している点にある。エネルギ

マッチングのケース以外では統計

目して、その影響を検証している。

ー効率が高い場合や長寿命住宅で的に有意に高くなることが観察さ

住宅が家計資産において大きなあれば、価格は高くなると考えられるという。環境項目ごとの評価割合を占めるために、その資産価れる。他方、環境負荷の小さな建では、エネルギーや資源効率の項

格の変動が出生率にも影響を与え材（エコマテリアル）を用いた場

目で不動産価格を下げる効果が見る可能性がある。また、従来は労合には、耐久性が低いために将来られ、長寿命化設計については価働所得の変動が家計の出生行動にの維持管理費用などのライフサイ

格を高める効果が見られるという。 与える影響が分析されてきたが、クルコストは高くなり、購入時の吉田・杉浦論文の分析は、環境

住宅資産の価格変動にともなう所

住宅価格を低下させる可能性があに対する市場評価を検討する際の得の変動は、労働所得のように他る。

重要な基礎資料になると期待されの機会費用をともなうものではな

分析では、東京都で2002年に始る。ただ、税制や補助金の効果ない。そのため余暇の拡大のようなまった建築物環境計画書制度が、どの影響は考慮されておらず、そ

代替的な効果をともないにくく、

2005年の制度改正では、大規模マの点で政策効果を十分に評価でき

家計の長期の所得が出生行動に与ンション開発業者に環境配慮表示

るものとなっていないのは残念でえる影響をより直接的に捉えるこを義務づけたため、環境項目別のある。また、分析データが2002年とができるという。

評点が存在していることを利用しから2009年のマンションの取引情

8

季刊 住宅土地経済

2017年春季号№104

分析では、持ち家の住宅価格の変化が出生確率を変化させている

報告された結果は、日本の低い測している。分析では、このプレか否かを、線形確率モデルを用い出生率を改善させるための施策を

ミアムを学生寮ダミーを用いて補て分析している。ただ、他の要因

考えるうえで、意義深い情報を提足するとともに、イリノイ大学のテをコントロールするために県単位供する可能性があると評価できる。 ナント・ユニオンが集計した家主の失業率や男女の実質賃金などを

ただし、基本的には実態の確認に用いているため、持ち家住宅の価のみ分析の焦点が向けられており、 めて家賃への影響を分析している。

格変動もその地域のマクロ的な経その背景にある理論的なメカニズ

済状況を捉えている可能性がある

ムが必ずしも明確ではない。

に対するクレーム情報も変数に含分析の結果、クレームが多い家
主の賃貸住宅の家賃は有意にマイとして、賃貸住宅に居住する家計

住宅価格の変動が所得効果を持

ナスの影響を受けている。また、と比較した分析もなされている。

つなら、世帯収入はなぜ影響を与大学院生向けの学生寮を市場家賃

データは、家計経済研究所によえないのか、24歳から29歳で持ちと比較した学生寮プレミアムは約

る「消費生活に関するパネル調

家がある家計であれば、親からの30% 高く、学部生向けの学生寮

査」という興味深いデータが用い贈与や遺産などの所得移転の効果

ではさらに高くなるとしている。

られている。このデータは、1993

を確認すべきではないか、理論的

その理由として、学部生の場合、年時点に24歳から34歳であったには子供と住宅は代替的な資産とイリノイ大学では⚑年次に強制的

1500人の女性を現在まで追跡した

して捉えることもできるし、補完に入寮することになっているため、長期のパネル調査である。なお、的な消費サービスと捉えることもこのことを利用して大学が市場家

持ち家価格はこれら対象者の主観できる。背景にある理論モデルを

賃を大幅に上回る家賃設定が可能

的な評価額である。

明確化して、分析で用いる変数をになっていることを指摘している。

分析は、「住宅ローンを有する

適切に選択し、効果をコントロー

また、その超過利益は年間学部生

持ち家世帯」と、「住宅ローンをルすれば、水谷論文のような分析向けの学生寮だけで1590万ドルに負担していない持ち家世帯」、「賃はもっと大きな社会的影響力を持なるとしている。

貸世帯」の三つのグループに分け

ちうるように思われる。

定行論文は、学生側の視点からて行なわれている。分析の結果、◉学生寮の家賃を分析している印象

住宅ローンのある持ち家世帯で、住宅の選択においては、物件のがあるが、その分析結果は大学経

住宅価格の変化が有意に出生に正

品質はもちろん、家主や周辺住環営の側から見ることもできる。すの影響を与えているが、住宅ロー

境などについてのリスクがともな

なわち、学生寮の設置とその家賃

ンのない持ち家世帯では影響が見う。そのため、そのリスクが住宅

設定は、大学がその地域に及ぼすられないという。また賃貸世帯で価格や賃料に大きな影響を与えて外部効果を内部化するための重要も、家賃の変化は出産の選択に影いる可能性もある。

なツールとなりうる。日本では、

響を与えていない。なお、世帯年

定行論文（「住宅市場に内在す

地方出身者のための安価な住宅サ

収はすべてのグループで出産の選る不確実性の費用」）は、イリノイービスというイメージのある学生

択に影響を与えていない。

大学の学生寮と民間家賃の関係を寮だが、そこで提供される飲食サ

さらに、分析では住宅ローンを分析している。学生寮をリスクのービスも含め、大学が収益を得る有する持ち家世帯を⚕歳単位でグ

小さな住宅サービスを供給する賃ことができる重要な手段ともなる。

ループ化して分析し、住宅価格の貸住宅として捉え、その家賃と一この点で大学寮を大学経営の重要変化が有意に影響を与えているの般の民間賃貸住宅の家賃との差なツールとして認識する必要性はは24歳から29歳のグループのみで （「大学寮プレミアム」と呼ぶ）をあるとしている。

空間的自己回帰モデルを用いて計

日本でも大きいと思われる。
(Ｈ・Ｓ)
エディトリアルノート

9

論文

環境不動産の特性と取引価格との関係
吉田二郎・杉浦綾子
なってから主に米国市場を対象にして始まり、はじめに

環境不動産の価格は、そうでない類似不動産の優れた環境性能を有する不動産、いわゆる環価格より高い場合が多いことが示された。物件

境不動産への関心が近年増している。環境不動

価格が高い理由としては高い賃料（Eichholtz

産と省エネ型建築物は同じものと思われがちだ

et al. 2009）や高い入居率（Fuerst et al. 2009,

が、環境要素はエネルギー使用量だけではない。 2011a; Wiley et al. 2010）が挙げられる。また
主要な環境認証制度においては、省資源や室内

米国以外の国でも類似の結果が得られている

環境品質などさまざまな持続可能性項目により（Deng et al. 2012; Zheng et al. 2012; Devine and環境不動産は定義されている。例えば、米国のKok, 2015）。

Leadership in Energy and Environmental

環境不動産が価格、賃料、入居率の面で優位

Design（LEED）、日本サステナブル建築協会

な理由について、いくつかの可能性があげられの建築環境総合性能評価システム（CASBEE）、

る（吉田 2009）。第一に、社会的責任感の強い

東京都の建築物環境計画書制度などは、不動産消費者が環境不動産認証を好感し高い価格を払の環境品質に関する包括的な基準を設定していうかもしれない（Aroul and Hansz 2012; Das-

る。

trup et al. 2012; Bruegge et al. 2016; Fuerst and

環境不動産に関する重要な疑問は、さまざま

Shimizu 2016）。同様に、社会的責任を重視すな環境項目が市場においてどのように価格付ける企業が環境不動産に高い賃料を払うかもしれされているのかである。環境不動産と一般不動

な い（Eichholtz et al. 2010; Miller et al. 2008;

産で賃料や価格に差があるとして、それはどの

Pivo and Fisher 2010; Fuerst and McAllister

環境項目を反映しているのか。また、それは関2011a; Devine and Kok 2015; Eichholtz et al.

係者の直接的な利益の反映か、あるいは環境配

2016）。第二に、環境不動産が断熱性やエネル

慮の外部効果が内部化されているのか。これら

ギー効率の高い設備を利用していると、エネルの疑問を明らかにすることで、政策的関与の必

ギー費用の削減分だけ利用者が高い賃料や価格

要性をより適切に議論することができる。本稿を支払うかもしれない（Laquatra 1986; Dian

で は、最 近 の 研 究 動 向 を 概 観 し た う え でand Miranowski 1989; Gilmer 1989; Brounen

Yoshida and Sugiura（2015）の分析結果を紹and Kok 2011; Deng et al. 2012; Aydin et al.

介して、この議論に資することとしたい。

2016; Yoshida et al. 2016）。第三に、公的な補助金や税制優遇により環境不動産の利用費用が1 最近の研究動向低減されているかもしれない。特に、不動産価

環境不動産にかかる経済分析は、2000年代に10

季刊 住宅土地経済

2017年春季号№104

格には将来の優遇に対する期待も織り込まれる。

(著者写真)よしだ・じろう1970年岩手県生まれ。1992年東京 大 学 工 学 部 卒。MIT 修 士、UC バークレー修士・博士。日
本政策投資銀行調査役、東京大学経済学部講師等を経て、現在
ペンシルベニア州立大学准教授、
コロンビア大学研究員、財務総合研究所上席客員研究員。

(著者写真)

すぎうら・あやこ
1966年静岡県生まれ。1989年慶應義塾大学法学部卒。同大学院法学修士、不動産鑑定士。三菱
信託銀行等を経て現在、東京都
不動産鑑定士協会副会長、㈱緒方不動産鑑定事務所取締役、国土交通省土地鑑定委員会専門委
員、武蔵野大学客員教授。

第四に、環境不動産の開発に追加の費用がかかから Yoshida and Sugiura（2015）の分析結果

ると、開発業者はその費用を転嫁するために高をより詳しく解説する。

い価格を設定するかもしれない（吉田・清水
2012; Dippold et al. 2014）。

吉田・清水（2012）と Fuerst, Shimizu, andYoshida（2013）は、東京の新設マンションの

しかし、所有者にとってのライフサイクルコ

売買データと買主、売り主、開発内容のデータ

ストが大きければ逆に価格が低くなる可能性もを統合し、環境不動産の売り出し価格はそれ以ある（Borenstein 2008）。実際、価格差が認め外の不動産の売り出し価格より⚕％程度高いこられないという研究結果（Fuerst and McAllis-とを示している。しかし、実際の取引価格は売

ter 2011b; Jaffee et al. 2012; Yamagata et al.

り出し価格よりも⚔％低く、取引段階では平均

2011; Deng and Wu 2014; Freybote et al. 2015）

的価格差は大きくない。Fuerst and Shimizu

や、むしろ環境不動産の価格は低いという結果（2016）はさらに買い手を⚔つの所得グループ（Zheng et al. 2012; Yoshida and Sugiura 2015）に分け、環境不動産と非環境不動産の価格比率も報告されている。

が、買い手の所得に応じて大きくなっているこ

ただ、多くの研究では価格差の要因は分析されていない。例外として、Jaffee et al.（2012）、
Eichholtz

etal. （2013）、 Aydin （2016）、とを示している。
商業用不動産に関しては、東京のオフィス賃料の分析がある。中山・吉田・大西（2015）は、Yoshida et al.（2016）は賃料や不動産価格のプ

環境不動産の賃料はそうでない不動産の賃料よ

レミアムはエネルギー効率性を反映したものでりも平均で4.4% 高いものの、賃料差は比較的あることを示している。また本稿で紹介する

大規模で築浅の物件に集中しており、賃料プレ

Yoshida and Sugiura（2015）は、建物長寿命

ミアムの形成は一様ではないことを示している。

化は高い価格に結び付くがエネルギーや資源のYoshida et al.（2016）は、東京のオフィス賃料

効率性はむしろ低い価格に結び付くことを報告

データとビルの電気水道使用量のデータを統合している。

し、環境不動産においては実際のエネルギー・

次に、日本の環境不動産に関する研究をもう

水使用量が少ないことを示したうえで、環境不少し詳細に概観しよう。日本の市場に関する研動産の賃料プレミアムは実際のエネルギー・水究の多くは工学分野のもので、経済分析を行な

使用量の差を考慮に入れると有意でなくなるこ

1)った学術研究は多くない 。東京都の新築と中とを示している。したがって、環境不動産の賃

古のマンション取引価格を用いた吉田（2009）、

料プレミアムはエネルギー・水費用の削減を反吉田・東京不動産鑑定士協会（2010, 2012）お映したものであり、認証自体の価値ではない。

よび Yoshida and Sugiura（2010, 2015）の一連の研究では、環境不動産とそれ以外の不動産の間の価格差を分析している。次節では、この中

2 Yoshida and Sugiura（2015）
この研究では、まず理論モデルにより、ライ
環境不動産の特性と取引価格との関係

11フサイクルコストが高く経済的寿命が長いよう

宅サービスの対価の一部を先払いしているわけな環境不動産の価格は、当初は一般不動産の価である。

格より低いものの最終的には高くなることを示

住宅 の所有者が微小時間に消費する住宅している。この価格差は、将来の利用者のコスサービスに対する対価をとし、住宅の機トを反映している。例えば、再生骨材を使った能を維持するための費用をとする。住宅モルタルなどのエコマテリアルは耐久性に劣り、 サービスと費用は、環境不動産（ 􀀽 ）と一般
将来の維持管理費用と設備投資を増大させる。

不動産（ 􀀽 ）で異なる。環境不動産がコス同様に、小規模建築物の水循環システムは公共ト優位性を持つ（の上下水道に比べて費用が嵩む。他方、長寿命

慮要素の選択、技術的諸条件と政府の補助金に化設計によって維持・改築・用途転換が容易による。住宅には経済的寿命

なると物件所有者のライフサイクルコストは低化設計の環境不動産の寿命は長い（

減される。

􀀼

）かどうかは環境配があり、長寿命􀀾

）。

住宅の現在価値は、 を割引率として、

実証分析では、東京都建築物環境計画書制度􎜀 􎜐􀀽とマンション取引価格のデータを統合し、環境性能の高い不動産と属性の類似した一般不動産

􎸒 􎜀 􎸒􎜐􀀽􎜀 􂈒 􎜐􎜀 􂈒 􎜐􂈒 􎸒 􎜀 􎸒􎜐⑴の標本を構築したうえで、ヘドニック分析によである。これは、住宅購入者が将来の住宅サーり価格差を分析している。環境不動産は、一般

ビスに対して先払いする意思額であり、需要がの同等のマンションに比べて当初はより低価格

弾力的な場合にはこれが均衡住宅価格となる。

で取引されているが、環境不動産の減価率は小⑴式においては、割引率、住宅サービス、費用

さく⚒年後には高価格で取り引きされている。

を名目値で表しても実質値で表しても分析に影

さらに、環境要素別の価格効果を推計し、長寿響しない。また、このモデルでは不確実性を無命化は高い価格に結びつくが、エネルギーや資視しているため割引率が物件によらず均一だが、源の効率性に関する環境要素はむしろ低い価格

環境技術に係る不確実性によって環境不動産にに結びつくことを明らかにしている。環境不動

係る割引率のほうが大きい場合には、その分環産の当初の価格は低くても、知名度の高い大手

境不動産の価値が小さくなる。なお、寿命が短

開発業者は、株主や他のステークホルダーが社

いほうの建築物は繰り返し建て替えられるが、会的責任やブランド価値を重んじることから、再開発時点での新しい資産の正味現在価値は競開発を進める可能性がある（Kitzmueller and

争的市場ではゼロとなるため、⑴式には影響しShimshack 2012）。

ない。
環境不動産価格プレミアムは 􎜀 􎜐􂉡

3 理論モデル􎜀 􎜐􂈒􎜀 􎜐と定義され、以下の条件では負の値をと消費者は、食事をしたり娯楽を楽しんだりといった消費活動と同様に、住宅に居住するというサービスを消費している。この住宅サービス

る。
􂈒
􂈒

􀀼

􂈒 􎸒􎜀
􂈒 􎸒􎜀

􎸒􎜐
􎸒􎜐

⑵

の消費は、家賃を毎月支払っている賃借人だけ

左辺は環境不動産の住宅サービスと費用に関すでなく、住宅所有者であっても同様に行なってる優位性、右辺は寿命に関する劣位性を表している。住宅所有者が住宅サービスを自家消費すいる。例えば、環境不動産の寿命と住宅サービ

るときに、大家でもある自分に支払っているとスは一般的水準だが維持管理費用が大きい場合見なされる金額を、国民経済計算では帰属家賃には、⑵式の条件が成立し環境不動産の価格のと呼んでいる。住宅取得者は、将来消費する住ほうが小さくなる。環境不動産の価格プレミア

12

季刊 住宅土地経済

2017年春季号№104

ムが時間とともに増大する条件は、 􎜀 􎜐􀀾 より
􂈒
􂈒

􀀼

􎸒 􎜀

􎸒􎜐

􎸒 􎜀

􎸒􎜐

⑶

1154棟の建築物がこの制度に基づいて評価されている。
このデータの利点は、環境項目別のスコアがである。右辺で表される環境不動産の寿命優位公表されていることである。対象建築物が基準性が大きい場合には、環境不動産価格プレミアを満たしている場合は、その度合いに応じて⚑、ムは増加する（または値引きが減少する）。し⚒、⚓点などの点数が付与される。⚐点は一般

たがって、次の定理を得る。

的な建築物の水準に相当する。本研究では、標本期間を通して評価されている⚖種類の環境項

定理：条件⑵と⑶がともに成立する場合、⒜比目を、省エネ（建築物の熱負荷の低減、再生可較的築浅の環境不動産の価格は一般の不動産の能エネルギー利用）、省資源（エコマテリアル、

価格より低い、しかし⒝築年数が経るに従い価

水循環）、長寿命化、緑化の⚔項目に整理して格差が減少する。さらに環境不動産の寿命のほ用いている。

うが長い場合は⒞一定の築年数以降は環境不動
産の価格のほうが高くなる。

取引価格データには、国土交通省と東京都不動産鑑定士協会が共同で運営する取引価格情報から、東京における2002年から2009年までのマ

この定理は、環境不動産について将来多額のンション住戸取引を利用している。この取引価維持管理費用が予想される場合には購入者の支格情報は、法務省の登記データ（所在地、地番、払意思額は小さく、環境不動産の経済的寿命が用途、契約締結日、所有者など）、国土交通省長い場合には物件価格の減価率が低くなるための調査結果（取引価格、規模、取引理由など）、

最終的には価格が高くなることを示している。

不動産鑑定士の実地調査（建築物の高さ、前面

環境不動産の寿命優位性の効果は、建物の良道路、最寄り駅距離、敷地形状、用途など）を好な維持管理の効果と類似している。良好に維組み合わせたものである。

持された建築物は維持管理状況が劣悪な同等の環境計画書と取引価格のデータを統合したう

建築物と比べて減価率が低く、したがって数年

えで、不完全な情報、規模の特殊な物件、築年の減価償却の後には物件の価値が高くなる

数が⚖年を超える物件などを除外し、1452件の（Knight and Sirmans 1996; Wilhelmsson 2008）。

環境配慮住戸と⚑万481件の一般のマンション
住戸のデータを利用している。国土交通省の調

4 データ

査で環境不動産は区別されていないため、本研

東京都は1997年の東京都環境基本計画、2000

究に問題となる標本の偏向は少ないと考えられ

年の東京都環境確保条例に基づき、2002年に全るが、以下のとおり環境不動産と一般不動産で種類の建築物を対象とする建築物環境計画書制

属性の類似した⚓種類の副次標本を構築してい2)

度を開始した 。この制度は、床面積が5000平る。

米を超える建築物の所有者に建築物環境計画書

第一は、マンション住戸数が中央値（床面積の提出を義務付け、提出された計画書と環境項

約5000平米）を超える大規模な建築物で、標本

目別の評点を公表するものである。大規模開発

数は6035件、うち環境不動産が1449件である。

でも個々の建築物が小さければ対象外となる一

第二は、最も一般的なマッチング手法の一つで方、小規模建築物でも提出できる。2005年の条あるマハラノビス距離に基づく最近傍マッチン

例改定により、大規模なマンションの開発業者

グによる副次標本である。マハラノビス距離は、は、購入者に項目別の環境配慮表示を公表する

二つの取引の属性のずれを表す指標で、次の式ことが義務付けられた。2010年⚑月28日現在、で定義される。
環境不動産の特性と取引価格との関係

13

表⚑

環境不動産と一般不動産の価格

注）この表は、ヘドニック分析による相対的な対数平米単価について、新築の非環境不動産を基準として築年数別に比較したものである。属性として、広さ、間取り、階数、建物規模、建物高さ、市区町村、鉄道路線、駅距離、駅規模、用途地域、容積率、建物構造、取引時点、管理人有無などを考慮している。括弧内の数値は、White の不均一分散一致標準誤差であり、取引四半期および市区町村のクラスターを調整済みである。Ｆ検定の列には、環境不動産と非環境不動産で数値が同一との仮説が棄却されない確率を掲載している。* は0.10水準、** は0.05水準、*** は0.01水準で有意であることを示す。

≡

。

ここで

は取引 の属性変数のベクトル、は四半期 に購入されたマンション住戸 の対の共分散行列である。マッチングに用い数取引床単価（
変数）を、環境不動産の指示、四半期固定効果、および属性

上にる属性ベクトルは建築物と立地の特性で、市区回帰する。属性は住戸（規模、階数、間取り）、

ダミー、鉄道路線、最寄り駅規模、駅距離、用立地（市区、駅規模、鉄道路線、最寄り駅距離、

途地域、敷地面積、建物面積、建築物の高さ、用途地域、容積率）、建築物（規模、高さ、地

地下階数、容積率、建物構造である。標本数は、 下階数、構造種類、築年数、管理人有無）で、一般、環境不動産ともに1452件ずつである。第連続変数に対しては非線形効果をみるために四三が、プロビット回帰に基づく傾向スコアによ分位ダミーを構築している。特に、築年数と環るマッチングで、標本数は、一般、環境不動産

境不動産の交差項を含めることで、環境不動産

ともに1400件である。なお、マッチングは築年の価格プレミアムが築年数に依存するかを分析

数ごとに行なっているので築年数分布は環境・している。

一般不動産で完全に一致している。その他の属

表⚑は、一般の新築物件を基準として、環境性の差異も副次標本においては大幅に減少して不動産と一般不動産について築年数ごとの対数

いるが、残るバイアスは回帰分析によりコント

価格を比較したものである。環境不動産の数値

ロールしている。

は、環境不動産指標、築年数ダミー、環境不動
産指標と築年数ダミーの交差項に係る係数の総5 環境不動産の経年減価和である。F 検定の結果として記載しているの本研究では、まず以下の式で環境不動産の効果を推定する􀀽 􀀫
14は、環境不動産と一般不動産の係数が一致する
帰無仮説が棄却されない確率である。環境不動􀀫􂈑

季刊 住宅土地経済⑷

􀀫

2017年春季号№104

産は、当初一般不動産よりも低価格で取引され図⚑

環境不動産と非環境不動産の経年減価発業者の名称を調べたところ、むしろ大規模で信用力のある開発業者が多く見られた。
もう一つの可能性は、特定の年にある地域において、新築の環境不動産が比較的過剰に供給された場合に新築環境不動産が低い価格で取引され、数年後に同じ地域で新築の環境不動産が供給不足になると中古の環境不動産が高い価格で取引される、というものである。しかし、環境不動産の供給量の変動にかかわらずすべての地区について頑健な結果を得ていることから、

注）この図は、表⚑における全標本での推計結果をもとにした相対的価格のグラフである。横軸は築年数、細い実線は非環境不動産の価格、太い実線は環境不動産の価格、点線
は⚑標準誤差の範囲を示している。

この可能性は低い。

6 環境項目別の効果
環境項目の効果については、エネルギー効率、るが、数年後には高い価格で取引される。環境

資源効率、長寿命、緑化の環境項目につい不動産の経年減価はどの副次標本でも整合的で、 て、評点が環境不動産の中央値を上回る場合に築年数が⚕年を経ても当初価格がおおむね維持⚑となる環境高性能の変数されている。大規模建築物の標本では⚐～⚑年

式を推計する。

で0.121、⚕～⚖年で0.110、マハラノビ

スの標本では⚐～⚑年で0.116、⚕～⚖年で0.111、傾 向 ス コ ア の 標 本 で は ⚐ ～ ⚑ 年 で0.122、⚕～⚖年で0.134である。環境不

􀀽 􀀫

􀀫􂈑

を構築し、次の􀀫􂈑⑸􀀫

表⚒が推計結果である。表では省略してある
が、一般的な不動産属性に関する係数の推動産の価格プレミアムは、すべての標本におい計値と⑷式の推計値との間に著しい違いはない。

て⚔～⚕年の時点で統計的に有意であり、傾向

環境不動産ダミーの係数

スコアの標本を除けば⚕～⚖年の時点でも統計程度の環境不動産と一般不動産の価格差を表し、的に有意である。

符合は負の値だが統計的に有意ではない（例え図⚑は全標本での推計結果をもとにした相対的価格のグラフである。相対的価格は、対数価

は、性能が低～中ば、マッチングによる標本では0.042）。

他方、高性能の環境項目の係数

は、資源格推計値の指数をとり⚑を差し引いて計算して効率性に関して負の値で、統計的にも経済的にいる。非環境不動産の価格は毎年減価し築⚕年も有意である。例えば、マッチングによる副次

で価格が約20％減っているのに対し、環境不動

標本では推計値は約

産の価格は数年たっても減価が小さいことが確

関して高性能の不動産は約15％低い価格で取引認できる。

されている。資源効率性は、エコマテリアルと0.16で、資源効率性に懸念される過小定式化バイアスとして、江東水循環の使用で構成されていて、これらの環境

区の旧工業地域の再開発で緑地の不足を軽減す

要素は維持管理費用が高い傾向にある。またエるために環境不動産として開発された可能性がネルギー効率と緑化に関しても、影響は軽微なあるが、鉄道路線と駅の変数でこの影響をコン

がらすべての標本で価格への影響はマイナスでトロールしている。また、競争力や信用力が劣ある。例えば、高性能のエネルギー効率によるる開発業者が顧客を惹きつけるために環境不動

負の影響は、マハラノビス距離によりマッチン

産を開発する可能性に関して、環境不動産の開グを行なった副次標本においては統計的に有意
環境不動産の特性と取引価格との関係

15

表⚒

推計結果

注）この表は、⚔種類に分類した環境特性の優位性を説明変数に加えてヘドニックモデルを推計した結果である。他の属性として、広さ、間取り、階数、建物規模、建物高さ、市区町村、鉄道路線、駅距離、駅規模、用途地域、容積率、建物構造、取引
時点、管理人有無などを考慮している。括弧内の数値は、White の不均一分散一致標準誤差であり、取引四半期および市区町村のクラスターを調整済みである。* は0.10水準，** は0.05水準，*** は0.01水準で有意であることを示す．

で有意である。マッチングにより属性の近い物件

0.041である。

環境項目の中で長寿命化のみプラスの影響がに絞った副次標本では、推計値は正の値だが統推計されている。係数は、全標本で0.146、大計的に有意ではない。なお、すべての環境項目

規模建築物標本で0.124で両方とも⚕％水準での係数の総和（全項目で高性能の物件の価格効16

季刊 住宅土地経済

2017年春季号№104果）は負の値であり有意である。マハラノビス
距離による標本では0.18（t 値は傾向スコアによる標本では対照的に、資源効率性とエネルギー効率性に

2.38）
、

関しては、環境計画書制度が求める高性能を達

0.15（t 値 は成することで所有者の維持管理費用がむしろ増2.16）である。

大する可能性がある。エコマテリアルは通常、懸念材料のひとつとして、環境項目別のダミ

標準的な素材よりも強度と耐久性が劣る。松ーと他の属性の間の多重共線性の可能性がある。 下・佐川・川端（2006）は、コンクリート用再
しかし、環境項目ダミーの相関関係は強くなく、 生骨材についてライフサイクルコストの上昇と最も高い相関係数はエネルギー効率性と緑化の強度・耐久性の不足を報告している。水循環シ間の0.51である。分散拡大係数（VIF）も小さ

ステムも、機械やパイプを頻繁に洗浄・修理・く、説明変数間の強い相関関係に左右されてい交換する必要があるため標準的な上下水道よりるとは考えられない。

もライフサイクルコストが高くなる。例えば建7 考察
この研究の分析結果は以下のとおり要約され築物環境計画書制度のガイドラインによると、
水循環システム利用時のコストは公共上下水道に比べ34～332% 程度高い。

る。総じて、新築の環境不動産の取引価格は一エネルギー効率性については、熱負荷の低減

般の新築マンションよりも低くなるが、環境不は所有者のエネルギー費用を引き下げるので、動産は一般不動産よりも減価率が低い。その結価格にマイナスの効果があるのは一見すると不果、施工後⚒年以上を経過した環境不動産の取思議に感じられるかもしれない。しかし、太陽

引価格は、一般の同等のマンションよりも高く

光発電や風力発電などの再生可能エネルギーのなる。ただし環境項目は、それぞれ価格に固有

使用は、設備の維持交換費用の増大につながるの効果をもたらす。長寿命化設計の性能が高い

可能性が高い。実際、エネルギー効率性の価格

場合には価格に正の効果があるが、エネルギーへの影響を、熱負荷の低減と再生可能エネルギと資源の効率性には負の効果がある。緑化は有ーの使用とに分けて分析すると、後者のみが著意な価格差をもたらさない。これらの実証結果

しく大きな負の効果を示している。

は、理論モデルにおいて維持管理費が高く建物寿命が長い場合の予想結果と整合的である。す結論

なわち、将来の維持管理費用等のライフサイク

本稿では、環境不動産に係る最近の研究を概ルコストが現在価格に反映（キャピタライズ）

観し、さらに東京都のマンション取引価格を用されていると考えられる。

いた Yoshida and Sugiura（2015）の研究を紹

長寿命化設計はソフト面とハード面の両面に介することで、さまざまな環境配慮の項目のう

おいて維持、改築、再開発の費用を低減するこ

ち、何がどのような仕組みにより取引価格に影とで、建築物のライフサイクルコストを著しく響するのかを検討した。最新の研究で明らかに減少させる。居住用建築物の経済的寿命が比較なってきているのは、資源やエネルギー効率の的短い日本では、この効果はとりわけ大きい。

向上による直接的な費用逓減効果は取引価格や最近の研究によると、長寿命化設計は居住用建市場賃料に反映されているが、環境不動産認証

築物のライフサイクルコストを38% 減少させそのものや環境配慮の外部効果は市場価格にはる一方、住宅購入者は長寿命化設計に対し平均反映されていないということである。全体としで22% のプレミアムを受け入れることが示さて環境不動産の価格プレミアムが観測されたと3)れている 。供給・需要の両面から、長寿命化
設計の価格プレミアムは合理的と言える。

しても、政策的支援が不要なわけではない。
今後の研究では、環境不動産において実際に環境不動産の特性と取引価格との関係

17資源やエネルギーの使用量が少ないかを検証する必要がある。環境不動産の資源・エネルギー効率が高いことは工学的研究から明らかである。
しかし、市場において実際の使用量が少ないかを経済的に研究することが重要である。仮に環境不動産の利用者が、より多くの資源・エネル
ギーを浪費すれば、経済全体ではむしろ環境負
荷 が 増 加 す る 可 能 性 も あ る。Yoshida et al.
（2016）は、東京の環境配慮オフィスにおいて実際の水・電気の使用量が少ないことを報告しているが、ほかの用途や国における分析が待たれる。
さらに資源やエネルギー効率の向上が取引価
格や市場賃料に反映される仕組みは、社会的責
任感の強い利用者や所有者が単に環境不動産に集まった結果なのか、それとも社会的責任感にかかわらず環境不動産を利用することで資源・エネルギー使用量を減らした結果なのかを峻別する必要がある。前者であれば、社会的責任感の強くない利用者や所有者は、一般の不動産で従来通りの資源・エネルギー使用を続けることになり、社会全体での資源・エネルギー使用量の削減にはつながらないからである。対照的に、後者であれば環境不動産での環境負荷軽減がそのまま社会全体としての環境負荷軽減につながる。今後の研究で、この違いが明らかになることが期待される。
注⚑）産業界の報告書を含めた日本の環境不動産研究を
中条康彦研究室がまとめている。http://ynakajolabo.
meikai.ac.jp/ronbun01.html.
⚒）条例第215号の正式名称は「都民の健康と安全を確保する環境に関する条例」である⚓）小松（2010）および住宅金融支援機構（2009）「平成20年度 住宅の住まい方に対する意識調査」
参考文献
小松幸夫（2010）「建物は何年もつか」PRE 戦略検討会
第二回有識者ヒアリング資料、財務省。
中山善夫・吉田淳・大西順一郎（2015）「これからの不動産市場における環境マネジメントの重要性――環
境認証の経済性分析を通じて」『ARES 不動産証券化

18

季刊 住宅土地経済

2017年春季号№104

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環境不動産の特性と取引価格との関係

19

論文

住宅価格の変化と出生行動
水谷徳子の指標として、住宅価格やその変化を用いる。

はじめにもう一つの理由は、住宅価格の変動による住現在、日本が直面している課題の一つは、出宅資産の変動は、機会費用に影響しにくいと考生率の低下である。日本の合計特殊出生率はこ

えられることである。家計の利用可能な資源のこ30年間、OECD 諸国のそれの平均値や人口変動は、世帯収入や家計が保有する資産の変動

置換率の2.08を下回ってきている。この出生率によってもたらされる。マイクロデータに基づの低下は、少子化問題として広く日本社会に認いた既存の出生行動の実証研究の多くは、世帯知されている。出生率低下の背景の一つとして収入、特に市場労働からの収入や賃金といった考えられるのは、出産・育児の直接的・間接的

労働所得の出生行動に対する効果に焦点が当て

コストの高さ等の経済的要因であろう。実際、られている。しかし、出生行動に対する所得効

そのコスト軽減のために金銭的育児支援策等の果を識別するのは難しい。ここで市場労働からさまざまな対策が打ち出され、出生行動に対す得られる賃金の上昇が出産選択にどのような影る経済的要因の影響について多角的な理論・実響を与えるか考えてみよう1)。従来通り子ども

証研究の蓄積が進んでいる。

を正常財とすると、所与の労働供給のもとで賃

本稿の目的は、家計の利用可能な資源が出生金の上昇は所得の増加を意味するので、子ども行動にどのような影響を与えているのかを住宅

数を増やす働きをもつ。一方で、賃金の上昇は資産の役割に着目して実証的に調べている

子どもをもつことの機会費用が高くなることを

Mizutani（2015）の研究内容を紹介し、考察す意味する。子どもは時間集約的な財と考えられることである。出生行動の文脈において、本稿

るので、機会費用が高くなると家計がもつ子どで住宅資産に着目するのにはいくつかの理由がもの数は少なくなる。このように、賃金の上昇ある。一つは、日本において住宅・宅地資産は、 による所得効果と代替効果のどちらが強く働い家計資産の大きな割合を占めるためである。

ているかは、実証的な課題である。実際、出生「平 成 21 年 全 国 消 費 実 態 調 査」に よ れ ば、住行動に対する所得効果の識別は、この文脈の多宅・宅地資産は⚒人以上世帯の家計資産の約⚗くの実証研究の動機となっている。そこで、本割を占める。家計資産の変動は、家計資産を構

稿では、労働所得をコントロールしたうえで、成する資産の変動を反映する。それゆえ、家計総所得のうち労働所得以外の変動を利用する。

の利用可能な資源全体が出生行動に与える影響

つまり、住宅価格の変動が機会費用とは外生でを分析する際に、住宅資産を利用することは有あるとし、住宅価格の変動による住宅資産の変益だと考えられる。本稿の分析では、住宅資産動を通して、家計の利用可能な資源の変動が出

20

季刊 住宅土地経済

2017年春季号№104(著者写真)生行動に与える影響を考察する。
近年では、出生行動の実証研究において住宅
価格やその変動が用いられつつある（例えば、Lovenheim and Mumford 2013や Dettling and
Kearney 2014）。しかしこれらの研究は、不動産価格の上昇期について実証することに主な関心が向けられている。本稿は、日本の1990年代
初めのバブル崩壊とそれ以降の長期的な不動産

みずたに・のりこ
1980年富山県生まれ。名古屋大学経済学部卒、大阪大学大学院
経済学研究科博士後期課程修了。
大阪大学社会経済研究所特任研
究員、東洋大学経済学部助教などを経て、現在、公益財団法人
家計経済研究所研究員。論文：「自信過剰が男性を競争させる」（共著）『行動経済学』（Vol.2，2009）など。

価格の下落期における個票データに基づいた分の住宅価格の変化に着目し、⑴式を線形確率モ

析結果を提供することで、このトピックのこれデルで推定する。

までの研究を補完し、研究成果の蓄積を図ろうとするものである。

また、住宅価格の変動の影響を住宅ローンの借り入れがある持家世帯とない持家世帯に分け

本稿の構成は以下のとおりである。次節では、 て分析する。住宅ローンは、持家世帯にとって推定方法を説明し、分析に用いるデータを紹介

典型的な家計の負担の一つである。もし、家計する。第⚒節では、住宅価格の変化が出生行動

が、所有する住宅の価値の下落を被れば、そのに与える影響についての推定結果を示す。最後

下落から生じる負のショックは、住宅ローンがに第⚓節で考察をまとめ、今後の課題を検討す

ある家計とない家計では異なるかもしれない。

る。

家計行動を検討する際に住宅ローンの有無別に考察することは有益であろう。

1 実証分析

⑴式における住宅価格変動の効果の識別は、1.1 推定モデル

住宅価格の短期的な変動が出産選択に影響する

まず、出産選択と住宅資産の変化の関係を統ような観察できない要因とは相関していないと計的に調べるための簡単な計量経済モデルを描いう仮定に基づいている。しかし、住宅価格の写する。有配偶女性 の出産選択は変動が出産選択に与える影響は、その地域のマ⑴

クロ経済状況を捉えているにすぎないかもしれと表現される。ここで、 は有配偶女性、 は都ない。この可能性に対処するために、失業率や道府県、 は調査年を示している。被説明変数

男女の実質賃金といった各調査年の都道府県レ

は、都道府県 に居住する有配偶女性

ベルのマクロ経済の要因をコントロールする。

􀀽 􀀫

􎸒

􀀫

􎸒

􀀫 􀀫 􀀫

が調査年 年の過去⚑年間に出産した場合に⚑、 また、持家世帯だけでなく、賃貸世帯について
それ以外に⚐をとる変数である。 と はそれも分析する。同じ地域に居住していれば持家世

ぞれ都道府県固有の固定効果とトレンドである。 帯も賃貸世帯もその地域のマクロ経済の変動を􎸒は、観察可能な個人・世帯の属性を含む

その他の説明変数のベクトルであり、は誤差項である。
􎸒の係数 􀎲 である。

は、􀁴􂈒􀀱年の持家の住宅価格を表す変数

であり、

􎸒

の変化は住宅資産の変化につながるというわけではない。賃貸世帯の分析結果と比較すること

本稿で着目するのは、
􎸒

同様に経験しているはずである。しかし、家賃はその住宅価格の⚒年間の変化

で、持家世帯の推定結果が観測されないマクロ
経済の要因によるバイアスによって引き起こさ
れていないことを確認する。

を 表 し て い る。本 稿 で は、Lovenheim andさらに、子ども数に対する家計の予想にある

Mumford（2013）の手法に従い、個票レベル

程度基づく移住や転居等の家計行動によるバイ

住宅価格の変化と出生行動

21

アスが生じている可能性がある。例えば、もし、 して居住した女性に限定する。
出産予定あるいはさらに多くの子どもをもつこ

出産は、この⚑年間の生活・世帯変動を尋ねとを予定している女性が住宅価格の上昇しそうる質問項目のうち、回答者の子どもが産まれたな地域に移住しようとするならば、住宅価格のかどうかを尋ねる質問の回答によって識別する

変化の推定値には上方バイアスがかかることがことができる3)。この質問に「出産した」と回予想される。この可能性を緩和するために、い答していれば⚑、そうでなければ⚐となる変数

くつかの特定化では、追加的なコントロール変を作成し、被説明変数として用いる。JPSC で数として都道府県に固有のトレンド項を加える。 は、過去⚑年間の出産について質問しているた以上のように都道府県レベルのマクロ経済の要

め、説明変数を被説明変数と同一年度の調査結因や都道府県に固有のトレンド項をコントロー

果から作成すると、出産後の情報を捉えてしまルしたとしても、内生性の源泉は残っているか

うことになる。出産前の属性や要因を捉えるたもしれない。それゆえ、本稿の分析における住めに、説明変数は調査年前年の情報を用いる。

宅資産の係数の推定値の解釈には留意を要する。

家計が所有する住宅資産の指標として、持家世帯については、所有する住宅の現在の市場価

1.2 データ

格を用いる。この市場価格は、各調査年の住宅

分 析 に は、（公 財）家 計 経 済 研 究 所 に よ るに対する回答者の評価額となるため、回答者の「消費生活に関するパネル調査」（以下、JPSC）

主観も反映されていることに留意が必要であの1993～2011年の調査結果を用いる。JPSC はる4)。住宅資産の指標も出産とその意思決定の調査開始時点の1993年に24歳から34歳までの女

タイミングを考慮して、前年の調査結果の情報性1500人を対象とし、現在に至るまで同一女性を用いる。また、前述のとおり、分析では、住を追跡したパネル調査である。なお、その後、宅価格そのものより、住宅価格の⚒年間の変化

1997年に24歳から27歳の500人、2003年に24歳を主に用いる。そのため、この住宅価格の変化

から29歳の836人、2008年に24歳から28歳の636の値が正であることは、⚒年前と比較して住宅人が調査の対象者に追加されている。

価格が上昇していることを意味する。賃貸世帯

JPSC では、対象者の個人および世帯属性、結婚・出産といったライフイベントや収入・支については、住宅資産の指標として、住宅価格の代わりに家賃を用いる。

出・貯蓄等の家計の情報に加え、居住形態や保その他、年齢や世帯年収、教育年数、出生児有する住宅資産など住宅に関する詳細な情報が以外の子ども数等の個人や世帯の属性や都道府捕捉可能である。本稿で JPSC を用いる利点は、県の属性をコントロール変数として加える。都JPSC は日本において個人・世帯レベルで長期

道府県の属性に関する情報は、JPSC から直接にわたり追跡している数少ないパネル調査の一得ることができないため、さまざまな情報源かつであり、出産時点の情報だけでなく、出産以ら入手している。失業率（都道府県別労働人口

前の住宅等の情報を利用できることにある。

に占める完全失業者数）は総務省統計局「労働分析の対象は、各調査当該年において45歳未力調査」、男性または女性の実質賃金（都道府満の有配偶女性である。一般的に、日本では45

県別所定内給与額を消費者物価指数で実質化）

歳以上の女性の出生率がきわめて低く、JPSC

は厚生労働省「賃金構造基本統計調査」からそにおいても45歳以上の女性の出産は観察されなれぞれ得ている。これらの都道府県の属性は、2)いからである 。また、住宅資産の変化を捉え

JPSC 調査対象者の居住都道府県に関する情報るため、少なくとも⚒年間は同一の住宅に継続をもとに JPSC と接続している。

22

季刊 住宅土地経済

2017年春季号

№104

表⚑

記述統計

注）失業率については、🄐 持家・住宅ローン有（N 3603）、🄑 持家・住宅ローン無（N 1671）、🄒 賃貸（N 2686）。

以下の分析では、持家・住宅ローン有世帯、を示す。⑴⑶⑸列をみると、持家世帯全体とし持家・住宅ローン無世帯、賃貸世帯の⚓つのサて、住宅価格の変化の出生確率に対する統計的ブグループを考える。表⚑には、サブグループに有意な影響は観察されない。出生確率に対すごとの記述統計が示されている。賃貸世帯の出る住宅資産効果の住宅ローンの有無による違い

生ダミーの平均値は、持家世帯のそれよりも高を明らかにするために、回帰式に住宅価格の変い。また、持家世帯と比較して、賃貸世帯は平化と住宅ローンの有無をあらわすダミーの交差

均的に町村に居住しておらず、妻の年齢も若い

項を加える（⑵⑷⑹列）。交差項の係数の推定傾向にあるが、教育年数に違いはほとんどみら

値は正で統計的に有意である。交差項を加えてれない。持家・住宅ローン有世帯の住宅価格のも、住宅価格の変化および交差項以外の説明変平均値は、約1500万円である。住宅ローンの有数の係数の推定値に変化はない。持家世帯にと無にかかわらず持家世帯の住宅価格の⚒年間のって出生確率に対する住宅資産効果は、住宅ロ

変 化 の 平 均 値 は －155 万 円 で あ る。ま た、持ーンの借り入れを行なっているかどうかで異な家・住宅ローン有世帯の出生児以外の子ども数

ることがわかる。

は約⚒人であり、持家・住宅ローン無世帯のそ住宅の所有関係や住宅ローンの有無による効

れとほとんど差はない。同様に、世帯年収や妻果の違いをさらに確かめるために、前述したサの年齢に関しても、持家世帯では、住宅ローン

ブグループごとに⑴式を推定する。表⚓のパネの有無で大きな違いは観察されない。

ル🄐は、持家・住宅ローン有世帯の推定結果で2 推定結果ある。住宅価格の変化の係数は、正で統計的に有意な値で推定されている。⚒年間で住宅価格

住宅資産と出産の意思決定の関係を評価するの1000万円の上昇は、子どもを出産する確率をために、表⚒ではまず持家世帯全体の推定結果

0.0088 ポ イ ン ト、つ ま り 21.5%（= 0.0088/
住宅価格の変化と出生行動

23

表⚒

住宅資産の変化が出生確率に与える影響（持家世帯全体）

注）*、**、*** はぞれぞれ10%、5%、1% 水準で統計的に有意であることを表す。括弧内は都道府県単位でクラスターした標準誤差。就業形態、都市規模ダミー、都道府県ダミー、トレンド項、定数項を含む。

表⚓

住宅資産の変化が出生確率に与える影響（持家世帯）注）*、**、*** はぞれぞれ10%、5%、1% 水準で統計的に有意であることを表す。括弧内は都道府県単位でクラスターした標準誤差。就業形態、都市規模ダミー、都道府県ダミー、トレンド項、定数項を含む。

24

季刊 住宅土地経済

2017年春季号

№104

表⚔

住宅資産の変化が出生確率に与える影響（賃貸世帯）

0.14% ポ イ ン ト 下 落 して い る こ と に な る。持家・住宅ローン有世帯の出生確率の平均値4.1%と比較すると、これは出
生 確 率 の 3.4% （=0.14/4.1）の低下に相当することになる。持家・住宅ローン無世帯については、住宅価格の変化の出生確率に対する影響は負を示している（表⚓のパネル🄑）。しかし、表⚓のパネル🄑のどの列においても係数がゼロであるという帰無仮説を棄却できない。

注）*、**、*** はぞれぞれ10%、5%、1% 水準で統計的に有意であることを表す。括弧内は都道府県単位でクラスターした標準誤差。就業形態、都市規模ダミー、都道府県ダミー、トレンド項、定数項を含む。

表⚕

年齢グループ・コーホートと住宅資産の変化の影響

また、表⚓のどの列においても世帯年収の出生確率に対する推定された
影響は、統計的に有意にゼロとは異ならない。回
帰モデルでは、単に有配
偶女性の経済状況を把握するために世帯年収をコントロール変数として加えている。それゆえ、前述したように、推定された世帯年収の係数は、出産選択への因果効果を識別し損ねている可能性が注）*、**、*** はぞれぞれ10%、5%、1% 水準で統計的に有意であることを表す。括弧内は都道府県単位でクラスターした標準誤差。その他の説明変数は表⚓⑵列と同じ。年齢グ
ループの reference は年齢24-29。若年コーホートは1970年以降生まれを示すダミー変数。就業形態、都市規模ダミー、都道府県ダミー、トレンド項、定数項を含む。

ある。出産選択に対する収入の影響は本研究の主要な関心ではないが、ここでは世帯年収に対して0.041）上昇させる。本研究の分析対象期間に外生的な操作変数を採用しているわけではない

おける住宅価格の⚒年間の変化の平均値はので、世帯年収の影響の解釈には注意が必要だ－155万円である。この住宅価格の変化によっろう。

て、持家・住宅ローン有世帯が出産する確率は一方、賃貸世帯の推定結果を表⚔に示す。賃

住宅価格の変化と出生行動

25

表⚖

住宅資産の代替指標に基づく推定結果期するのはより困難になるので、住宅資産に関わらず出産の意思決定をしているのかもしれない。
これまで提示してきた推定結果の一つの懸念
は、住宅資産の指標として住宅価格の変化を用いていることであろう。実際には、家計の出産の意思決定は住宅価格の変化というより住宅価
格そのものに反応しているかもしれない。さらに、出生確率への影響は家計が予期しない住宅

注）*、**、*** はぞれぞれ10%、5%、1% 水準で統計的に有意であることを表す。括弧内は都道府県単位でクラスターした標準誤差。その他の説明変数は表⚓⑵列と同じ。
⑴列は、表⚓⑵列の結果である。就業形態、都市規模ダ
ミー、都道府県ダミー、トレンド項、定数項を含む。

価格の急激な変化だけによって引き起こされている可能性もある。これらの可能性を確認するために、表⚖では、二つの代替的な住宅資産の指標を用いて推定した結果を示す。まず、住宅貸世帯にとって、家賃の上昇は家計資産の増加

価格自体が出生確率に影響を与えているのかどとはみなされない。むしろ、子どもと住宅が補うかを確認しよう。⑵列をみると、住宅価格の完関係にあるならば、家賃の上昇は今期の子ど係数は正で推定されているが、統計的に有意でもの需要に対して代替効果を引き起こすかもしはないことが確認される。住宅価格は出産選択れない。しかし、家賃のレベルでみても、変化と相関がない、あるいは住宅価格自身は住宅資でみても、出生確率に対する家賃の影響は観察

産を捉えきれていない、つまり住宅資産の指標されない。また、賃貸世帯では出産選択が家賃としては弱いことが示唆される。住宅資産の二に反応していないという結果は、持家世帯で示

つ目の指標は、住宅価格のショックである。こされた結果が観測されない地域のマクロ経済ののショック変数は、過去⚓年からの⚒次の自己ショックによるバイアスによるものではなさそ

回帰モデルの残差の累積和として計算されておうであるということをおおむね支持するだろう。 り、住宅価格について家計が予期しない急激な次に、持家・住宅ローン有世帯で観察された変化の割合を表す。⑶列で示されているように、結果を説明するために、年齢やコーホートによ

出生確率に対する住宅価格のショックの影響はって住宅資産が出生確率に与える影響が異なる

観察されない。住宅価格の変化を住宅資産の指かも検討する。表⚕は、住宅価格の変化と年齢標として用いたこれまでの分析結果が、予期しグループを示すダミー変数の交差項（⑴列）あない住宅価格の急激な変化だけによるものでは

るいは若年コーホートを示すダミー変数との交なさそうだと考えられる。

差項（⑵列）を加えた推定結果である。出生確率に対する住宅価格の変化の影響はコーホート

おわりにによって違いはない。住宅価格の変化の影響は

本稿では、Mizutani（2015）の内容を紹介す

各年齢グループで正であり、その影響は年齢のることにより、出生行動における家計が利用可

上昇に従って小さくなっているが、統計的に有能な資源のうちの住宅資産の役割を実証的に考意な影響がみられるのは24～29歳の年齢グルー察した。バブル崩壊とそれ以降の長期的な不動プにおいてのみである。若年女性は、出産のタ

産価格の下落期における個人・世帯単位の日本

イミングに関して制約がより少ないのに対して、 のパネルデータを用いた分析から、持家・住宅
年齢の高いグループでは加齢とともに出産を延26

季刊 住宅土地経済

2017年春季号№104

ローン有世帯でのみ住宅価格の変化が出生確率を高めることが観察された。しかしながら、持家・住宅ローン無世帯や賃貸世帯では、出生行動に対する住宅資産の効果は確認されなかった。
これらの実証分析から得られた結果は、家計の利用可能な資源として世帯収入等しか考慮しないことは、家計の出生行動の分析において重要な要因を見逃している可能性を示唆しているのかもしれない。少子化が進む日本において、住宅市場の特徴や変動による家計の利用可能な資源の変動の出生行動への影響をも把握する必要があると考えられる。
しかし、本稿の分析結果からこのように主張するには、いくつかの限界がある。本稿で提示した実証結果は、住宅価格の変化と誤差項が相関しないという仮定の下で得られた結果であるが、個人・世帯単位で住宅価格の内生性の可能性に対処することは今後の重要な研究課題である。また、住宅資産効果の文脈で子どもの質と量のトレードオフを考慮した分析も、出生行動について理解を深めるうえで、有益な方向性であるといえよう。

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注⚑）Becker の先駆的な研究（Becker 1960）とそれに続く研究（Becker 1965; Becker and Lewis 1973）以降、経済学者は、出生行動を、子どもの数と子どもに対する投資を家計が選択するという意思決定の問題に帰着させた枠組を提案、拡張してきている。これらの枠組みでは、家計の所得は少なくとも⚒つのチャネル――すなわち所得効果と代替効果を通して
出生選択に影響することが提示されている。
⚒）厚生労働省「人口動態統計」の年齢階級別合計特殊出生率によると、2010年時点で45歳以上の出生率
は 0.0010 で あ り、40～44 歳（0.00387）や 35～39 歳（0.2318）階級のそれと比較しても非常に低い。
⚓）JPSC は毎年10月頃に調査が実施されるため、質問項目における「この⚑年間」は調査各年前年の10月から調査年の⚙月を示している。
⚔）住宅価格の自己評価額を用いることには、回答者が誤って報告したり市場価値に対する知識が不足していたりするといった問題点が指摘されるだろう。
しかし、Kiel and Zabel(1999）や Lovenheim（2011）
では、自己評価額は概して正確であり、自己評価額と実際の取引価格の乖離から生じるバイアスは限定的であるとされている。

住宅価格の変化と出生行動

27

論文

住宅市場に内在する不確実性の費用

アメリカ大学都市(イリノイ州シャンペーン=アーバナ)の事例

定行泰甫ができる。住宅市場では、地域の犯罪率や電車はじめにの騒音などの観察可能な個別要素の費用につい転居先の住居の決定には多大なサーチコストてはヘドニックアプローチによる分析が可能だを伴う。住居選択にあたり考慮すべき重要な要が、住宅市場全体に内在する不確実性の費用を素がたくさんあるなかで、入居対象物件の適正測定するためには、比較対象として、観察不可

価格、治安や学区等の近隣の住環境、そして近能なあらゆるリスクや不確実性から解放された

隣住民や大家との関係など、容易には入手でき

住宅財とその価格が必要となる。しかし一般的ない情報も少なくない。消費者は、自分では把に、住宅市場では（金融市場における国債に相握しきれないあらゆるリスクや不確実性に晒さ当する）無リスク資産としての住宅は存在しなれたもとで、最も妥当と思われる選択をしなくいため、特定地域の住宅マーケット・リスクプてはならない。上の階の住民がどれだけ騒音をレミアムを測ることはできない。

立てるか、また夜間の周辺環境が安全かどうか

本稿では、アメリカの大学都市の賃貸住宅をについて納得のいく情報を得るには、現地調査

対象として、不完全ではあるが、住宅市場に内や近隣住民への聞き取りを行なう必要があるか在する不確実性の費用の検証を試みた。アメリもしれない。そのような不確実性要素の存在は、 カの大学都市は、以下の点において、住宅のマ
住宅市場に内在する費用として住宅市場全体のーケット・リスクプレミアムを検証するうえで住宅価値を下げることになる。たとえ、買主の好都合な分析対象であると考えた。第⚑点は、自主的かつ懸命な調査によって、上の階の住民

大学都市の住民の多くが大学関係者であり、住がとても静かで、夜間の周辺環境が健全である

民属性がきわめて均質的（homogeneous）なことが判明したとしても、情報入手に係る高い点である。一般的な都市では、多様な嗜好や生サーチコストは、住宅購入意欲の抑制を通じて活条件を持つ個々人が住宅市場に入り混じって住宅の市場価値を下げている。

いるために、（居住者の情報がデータとして得住宅市場に内在する不確実性要素の費用を把られないもとで）住宅価格を比較すると、住宅

握することは容易ではない。株式市場であれば、 の質の違いによる影響と住民の異質性による影
株価（例えば TOPIX）の期待収益率から国債

響が混在してしまう。本稿では、学生寮およびの利回りを引いたマーケット・リスクプレミア

大学周辺の民間賃貸住宅に分析対象を絞ること

ムが、投資家にとって株価変動リスクを許容す

で、学生や学校関係者が大多数を占める住宅市

るのに必要な期待超過利益率であり、株式市場場に焦点を当てた。東京のように比較的大きなに投資することの不確実性の費用と捉えること都市では、新宿や池袋、吉祥寺といった特徴の

28

季刊 住宅土地経済

2017年春季号№104(著者写真)違った地域における住宅サブマーケットの相互作用を考慮する必要が生じるが、大学都市は大学を中心とした比較的小規模な地域で市場が閉じている点も本研究の目的において好都合である。

さだゆき・たいすけ
1984年東京都生まれ。上智大学経済学部卒。イリノイ大学アーバ ナ シャ ン ペー ン 校 PhD（経済学）取得。現在、早稲田大学
環境経済経営研究所研究員。

第⚒点は、新入生やその家族にとって、学生寮は、住環境や住生活、大家との関係等に係る懸念要素が民間賃貸住宅と比べてはるかに小さく、大学都市の住宅市場においては、学生寮がとオハイオ州立大学についても同様の分析を行

金融市場でいう無リスク資産に近い性質を有しなったところ、イリノイ大学よりも大きな大学ている点である。新入生（その家族）は、住宅

寮プレミアムが観測された。

や立地の属性が同質であるならば、民間住宅よ

さて、入学後、学生寮を拠点に⚑年ほど過ごり高い賃料を支払ってでも、リスクが小さく質すうちに、大学付近の住宅事情に徐々に詳しくの高い住生活が担保されている学生寮に住もうなり、不確実性要素が減って学生寮プレミアム（住まわせよう）とするだろう。言い換えれば、が小さくなると、割安な民間住宅に引っ越すイ大学が提供する学生寮と同程度の住宅サービス

ンセンティブが高まる。著者はその典型例であを提供する民間住宅を見つけるためには、それったが、著者の知り合いの大学院生、とくに留だけ追加的なサーチコストが必要となる。ここ

学生のあいだでは、⚑年目を学生寮で過ごした

で、住宅の質を調整した下で評価した民間住宅

あと⚒年目に民間の賃貸住宅に移る者が少なくと学生寮の家賃の差を「大学寮プレミアム」となかった。多くの留学生が⚑年目に学生寮を選呼ぶことにする。繰り返しになるが、この大学択するのは、彼らにとって大学都市の住宅市場

寮プレミアムは、住宅市場に不確実性が内在しに内在する不確実性要素が大きく、かつ、学生ているために、それを回避したい学生（および寮以外で適当な住宅を探すサーチコストが高い

その家族）が、民間住宅よりも学生寮に対してからである。

どれだけ高い家賃を支払っているかを示す。

民間の賃貸住宅を選択する際、現地に住んで本稿では、大学寮プレミアムを推計するにあいる者にとっても普段なかなか容易に入手できたって、イリノイ大学アーバナシャンペーン校

ないのが大家の情報である。イリノイ大学では、

1)（以下、UIUC) の大学院生の学生寮（以下、テナントユニオン（Tenant Union）という学院生寮）と大学周辺の民間住宅の家賃を比較し内組織を通じて、不動産賃貸業者（大家）に関た。ここで、学部生の学生寮（以下、学部生

して取り寄せられたテナント（借主）のクレー

寮）を大学寮プレミアム推計の対象から除外しム情報を公開している。その情報をもとに、ク

たのは、イリノイ大学アーバナシャンペーン校

レーム数が家賃に及ぼす影響を推計した結果、では学部⚑年生が学生寮に住むことが義務付け

クレーム数が⚒倍になると大家の賃貸住宅の家

2)られており 、学部生寮の寮費は市場価格では賃は約⚓％低下することがわかった。日本のよなく大学指定の価格となっているためである。

うに大家の情報が得られにくい住宅市場では、推計の結果、大学寮プレミアムは約30% とそれが不確実性要素の一部として住宅市場全体推計された。大学都市の住宅市場に内在する不の効率性を妨げる要因となっている可能性があ

確実性のコストがきわめて大きい可能性を示唆る。

3)している 。パデュー大学（インディアナ州）

以下では、データと実証分析をより詳しく紹住宅市場に内在する不確実性の費用

29

は⚖業者であった7)。

介し、推計結果の考察を行なう。

1 データ

1.2 賃貸住宅

UIUC が本拠地とするシャンペーン=アーバ

UIUC の学生寮および民間住宅に関するデー

ナ都市圏において大学の中心から半径10km 以

タは、2011年にインターネットを通じて取得し内に立地する賃貸住宅を対象に分析を行なった。 た。まず、UIUC の学生寮に関するデータは大学ホームページ8)から、各寮における2011年の家賃、間取り、建物のアメニティ、立地などの

1.1 大家情報
4)

UIUC にはテナントユニオン という学内組情報を得た。学部生寮の寮費については食事券

織があり、大家借主間トラブルの防止と円滑なを含めた⚑年分（⚙カ月分）の額が定められて賃貸契約を促すことを目的として、大学周辺のいるため、そこから食事券代を引いて⚙（カ

物件紹介、不動産賃貸業者への苦情の情報記録、 月）で除した額を月当たりの家賃とした9)。大賃貸契約書のレビュー、大家借主間の紛争解決
5)への支援 などの業務を行なっている。

学院生の寮費は食事券代が含まれていないプランがあるため、その額を用いて家賃を算出した。

本稿では、テナントユニオンが2011年に発行

一方、民間賃貸住宅のデータについては、テした大学都市内の大家（不動産賃貸業者）リス

ナントユニオンの大家リストから各大家のホートを使用した。そのリストには学生や大学のスムページを検索し、掲載されている物件の情報

タッフから取り寄せられた大家に対する過去⚕

を使った。学生寮と民間賃貸住宅のデータをプ

年間（2006〜2010年）の総クレーム数が各大家

ールしたあと、家賃または床面積が第99百分位について記録されている。このリストはインタより大きいサンプルを除外した。最終的に分析

ーネット上では公開されていないが、大学関係で用いる物件サンプル数は777となった。

者であればテナントユニオンまで足を運べば手に入れることができる。
ここでは、取り寄せられたあらゆる相談のう

2 実証モデル2.1 推計モデル

ち、テナントユニオンが大家による法律・契約

本稿では以下の空間的自己回帰モデルを用い違反を認めた場合にのみ記録されている。例えて、クレーム数が家賃へ及ぼす影響と、学生寮

ば、退去時に返すべき敷金を返さなかったり、と民間住宅の家賃の差を検証する。

修理の依頼に対応しなかったりする場合が該当􀀽􀀫

する。ルームメイトとの問題や、上の階の人が􀀫

うるさいことや、建物が古く部屋の内装が美し

ここで、 、

􀀫

􀀫
⑴

􀀫
、

、

、 は、

くないなどのクレームは、大家の瑕疵ではない

それぞれ床面積当たりの家賃、クレーム指標、

ため大家リストの中のクレーム数には含まれな

院生寮ダミー、学部生寮ダミー、誤差項（777い。そのため、大家リストのクレーム数は、大

×⚑行列）
、

家の質に依存するものであり、住宅の物理的属

行列）
、

6)

はコントロール変数（777×26は空間重み付行列（777×777行列）、性とは独立であると考えられる 。本稿では30

そして、 、 、 、 、 は推計するパラメー

業者の大家を対象として分析を行なった。⚕年

タである。まず、被説明変数の家賃ベクトル

間のクレーム数は⚐と48の間で分布しており、平均値は6.53、中央値は⚑である。30業者中、クレーム数が⚕以上だったのは⚘業者、10以上

30

季刊 住宅土地経済

2017年春季号

№104

の要素

は住宅 の⚑平方フィート当たりの家賃の対数値とした。クレーム指標ベクトルの要素

は住宅 を管理する大家に関するクレーム指標、そして、院生寮ダミーの要素（大家）の規模は調整していません」といった

は、住宅 が大学院生

内容の注意書きがされている。数多くの住戸をの寮であれば⚑、そうでなければ⚐をとるダミ

管理していれば、その分クレーム数も多くなる

ー変数、そして、学部生寮ダミーの要はずだという大規模大家からの批判があるのだ

は、住宅 が学部生の寮であれば⚑、ろう。ただし、大家の規模に関する情報はリス素

そうでなければ⚐をとるダミー変数である。
誤差項ベクトルの各要素は空間的に相関している可能性を踏まえ、 􀀽􀏁􀀫 と定トに記載されていない。その点を踏まえて、著者はメールで大家に管理している総住戸数を聞き、そ れ に 基 づ い て 指 標 (d)式化し、 は i.i.d.で正規分布すると仮定し、⑴（⚑戸当たりの平均クレーム数）を作成した。

式を最尤法で推計する。

は非対角要素（ 行

回 答 が 得 ら れ な い 大 家 も い た た め、􀀽 􎜀 􀀫 􎜐をもった空間重み付行列でを用いて分析を行なったサン􀁪 列）あり、ここで、は住宅 と住宅 の直線距離

プル数は493（全サンプル777中）となった。た10)だし、この指標に関して留意が必要なのが、一（フィート）である。

般の借主は大家の規模に関する詳細な情報が得
2.2 クレーム指標（）

られない点である。そのため、2006年から2010年にかけて取り寄せられた大と家賃との間に相関が認められた場合、それは家に対するクレームのうち、大学が大家による大家リストの情報による影響ではない。両者の瑕疵を認めたクレーム数をもとに、以下の⚔つ相関が認められた場合の要因として考えられるのクレーム指標を作成した。

のは、既存住民が質の悪い大家を嫌って退去すａ）：クレーム数に⚑を加えた数

の対数値
ｂ）

る ケー ス で あ る。そ の 場 合、は家賃に対してマイナスの影響を及ぼすと予想：クレーム数が⚕以上であれば

される。
推計式⑴の

⚑、⚕未満であれば⚐をとるダミー変数ｃ）：クレーム数が10以上であればにこれら⚔つの指標をそ

れぞれ順に当てはめて回帰分析する。

⚑、10未満であれば⚐をとるダミー変数ｄ）：クレーム数を大家が管2.3 学生寮ダミー（

理する総住戸数で除した値（⚑戸当たりの平均クレーム数）と、）は、それぞれ院生寮、学部生寮を示すダミー変数であり、両者とも⚐の以上のうち、⒜〜⒞は、テナントユニオンが値をとるのが民間住宅である。被説明変数

開示している大家リストから作成した情報であは対数値なので、係数 と は、それぞれ院生る。テナントユニオンまで足を運ばなければリ

寮と学部生寮の家賃が、周辺の民間住宅の家賃ストは手に入らないため、 ここに記録されたと比較して何割程度高いかを示す。

情報を知らずに大家と賃貸契約を交わす学生がいないとは言い切れない。もし、このリストの

図⚑は、大学院生と学部生からなる住宅市場のサブマーケットである。

存在を多くの学生が知らないのであれば、記録

まず大学院生から構成される市場を見てみよされたクレーム数が家賃に及ぼす影響は限定的う。院生寮の需要曲線（になると考えられる。

レミアムのために民間賃貸住宅の需要曲線

大家リストの表ページには、大文字で「記録されたクレーム数について、不動産賃貸業者（）は、大学寮プ）よりも高い位置にある。大学は毎年、できるだけ空きがでないように院生寮の供給量

住宅市場に内在する不確実性の費用

31

図⚑

便番号（zip code）ダミーを含めた。た

住宅市場のサブマーケット

だし、学校までの距離は、UIUC の敷地の中央にある Quad と呼ばれる平場から各住宅までの直線距離を変数として用いた。郵便番号を除いた変数の基本統計量は表⚑に示してある。

3 推計結果推計結果を表⚒に示した。ここではコントロール変数の係数、および
12)

推計結果

と の

は省略し、クレーム指数と学生寮ダミーの係数の推計値について説とが交わる点で院生寮の家賃を調整する。均衡ではとの交点が民間11)

住宅の家賃である􎜁􀀽􎜑

。院生寮ダミーの係数は、と表せる。単純化のために、住明する。列(3a)〜(3d)は、クレーム指標として前述の⚔つの指標(a)

、(b)

、(d)

(c)

、

をそれぞれ用いた推計結果である。

宅の限界管理費用が大学や民間大家を問わず規模に対して一定でだとすると、図中の3.1 クレーム指標（

網掛け長方形の面積が、院生寮の運営で大学がの係数は得ている（大学寮プレミアムによって生じる）
超過利益である。

0.028（クレーム数が⚒倍ある大家の借家の家賃は約⚓％低い）、の係数は一方、学部生から構成される住宅市場につい）0.083（クレーム数が⚕以上ある大家の借家は、クレーム数が⚔以下の大ても、同様にグラフで示すことができるが、院家の借家よりも家賃が約⚘％低い）、

生寮と異なるのは、学部生寮の寮費は市場とはの係数は0.125（クレーム数が10以上ある大独立に大学が設定している点である。図中では、 家の借家は、クレーム数が⚙以下の大家の借家
学部生寮の寮費が市場価値より高い水準になっよりも家賃が約12% 低い）であった。これらているが、大学のポリシーや財政状況等に応じ⚓つの係数はいずれも統計的に有意であり、大て、より高い水準や低い水準に設定されている家リストに掲載されたクレーム数が多くなるほか も し れ な い。学 部 生 寮 ダ ミー の 係 数 は、

ど家賃が低いことが示された。ただし、クレー

􀀽

􎜁

􎜑である。

ム数の影響にしては係数の絶対値が非常に大きいように思われる。その理由として、推計値が、2.4 コントロール変数（ ）大家リストの情報による効果だけではなく、大コントロール変数として用いた連続変数は、家の質と住宅の質が相関していることに影響を

床面積、学校までの距離、寝室の数である。ダ受けている可能性が考えられる。つまり、質のミー変数は、プール、テニスコート、ジム、バ

悪い大家は、借主への対応が悪いだけでなく、

ルコニー、セントラル AC の有無と、ペットが借家の管理も悪いため住宅価値の減価が早いの飼えるか否か、家具付きか否か、家賃に光熱かもしれない。一方、(d)の係費・無料インターネットが含まれているか否か、 数は統計的に有意ではなかった（⚑世帯当たり
修繕済みか否か、そして、地区ダミーとして郵32

季刊 住宅土地経済

2017年春季号№104の平均クレーム数と家賃との間には有意な関係

表⚑

基本統計量

3.2 学生寮ダミー（、）の 係 数 は 0.246〜0.276 で あっ た。
院生寮の家賃は、民間住宅の家賃よりも約30%（􂉒）高いことになる13)。これは大学寮プレミアムであり、学生寮に住む大学院生の学生寮に対する最大支払意思額が、民間住宅に対す
るそれより少なくとも30% 高いことを示している。学生寮が大学院生にとっての無リスク住宅財であると捉えるならば、推計された大学寮
プレミアムはシャンペーン=アーバナの民間住宅市場に内在する不確実性要素の費用を反映している。もし不確実性要素が何もなければ、すべての情報が家賃に織り込まれるため、あらゆる要素をコントロールして推計された民間住宅と院生寮の家賃ギャップは消滅するはずである。
学生寮と同質の住宅サービスを提供できる大家
は、情報インフラなどを通じて学生から大学と同様の信頼を得ることができれば、潜在的には
表⚒

推計結果

現在得ている家賃収入に対してさらに30% の追加利益を生み出すことが可能であることを示
唆する。
一方で、

の係数は0.927〜0.972であった。前述したように、学部生寮の家賃は大学が設定しており、学部生（もしくはその家族）の支払意思額を反映したものではない。UIUCの学部では⚒学年目から自由に住居を選ぶことができ、毎年平均して約65〜70% の⚑年生が⚒年目になって学生寮から退去している14)。
注）*** 0.01、カッコ内は標準偏差⚑年生の多くが⚒年目には自主的に退去し、そがない）。

の埋め合わせとして次期の新入生を強制的に入このことから、大家リストの情報は、それな居させることで寮を満室にしているという事実

りに多くの大学関係者から参照されており、かは、明らかに設定家賃が市場価格よりも高いこつ、リスクのある大家とはそれ相当に家賃が低とを意味している。

くないと契約が交わされないことがわかる。また、一 般 的 に 認 知 さ れ 得 な い 指 標（⚑世帯当たりのクレーム数）は、家賃への影響が認められなかった。

家賃の推計値と学生寮の延べ床面積から、大学の年間超過利益を求めることができる。単純化のため、大学寮の限界管理費用を民間住宅の家賃水準 と同程度だと仮定すると、院生寮の運営に伴う年間超過利益は約250万ドル、学部生寮の運営による年間超過利益は約1590万ドル

住宅市場に内在する不確実性の費用33と推計された。

宅に対するそれより少なくとも30% 高いことがわかった。この推計された大学寮プレミアム

3.3 パデュー大学、オハイオ州立大学

は、院生寮に住む大学院生が、民間住宅市場に

UIUC から比較的近くにあるインディアナ州

内在する不確実性を回避するために追加的に支のパデュー大学（以下、Purdue）とオハイオ払っている費用である。パデュー大学（インデ州のオハイオ州立大学（以下、OSU）についィアナ州）とオハイオ州立大学について同様のても、民間住宅と院生寮の家賃の比較を行なっ分析を行なったところ、イリノイ大学よりも大た。Purdue の 本 拠 地 で あ る ラ ファ エッ ト

きな大学寮プレミアムが観測された。

（Lafayette, IN）の民間賃貸住宅のデータは不東京などの大都市では住民や地域特性がさら

動産仲介業者 Boiler Apartments のホームペーに多様であることから、住宅市場に内在する不15)ジから、また OSU の本拠地であるコロンバ

確実性は一層大きい可能性がある。国土交通省

ス（Columbus, OH）の民間賃貸住宅のデータ「平成27年度土地問題に関する国民の意識調査」

は不動産仲介業者 Apartment Finder のホームによれば、不動産取引が難しくてわかりにくい、

16)

ページ

から収集した。学校から住宅までのもしくは不安と感じている消費者は約60% に距離に関する変数は、ラファエットでは Pur-及ぶ。不動産取引が難しい、もしくは不安であdue Mall からの直線距離、そしてコロンバス

る理由として「不動産の価格の妥当性を判断しでは The Oval からの直線距離を用いた。

づらい（44.2%）」「不動産取引の流れが分かり推計式⑴と同じ推計モデルおよびコントロー
ル変数

づらい（40.1%）」「不動産の品質の良否を見極を用いて推計した。ただし、Purdue

めづらい（34.1%）」と続く。不動産取引時にと OSU の分析では大家リストのような資料は価格情報に関してもっとも参考としているのは入手できなかったため、は説明変数に「知人・友達の話」によるものであり、不動産

含まれていない。推計の結果、Purdue と OSU

会社や公的に開示されている価格情報を参考すの UHgrad の係数は、それぞれ0.593、0.820

るよりも多い。知人や友達の情報に頼っていると推計され、UIUC の推計値よりもきわめて高という現状は、不動産取引のための信頼し参照

17)

かった

。ただし、学生寮の供給量を抑えるできる公的な情報源が十分に整備されておらず、ことで院生寮の均衡家賃は高くなるため、推計

不動産取引における不確実性が無視できない程された院生寮と民間住宅の家賃差をもとに各々度であることを示唆している。不動産取引に係の大学都市における住宅市場の不確実性費用のる一層の情報整備を通じて、日本における住宅

度合いを比較することはできない。より多数の市場の効率化を推し進める余地が十分にあると大学都市データを整理することで、大学寮プレ考えられる。

ミアムとその背後にある不確実性費用の要因に

第⚒に、イリノイ大学の学内機関テナントユ

関する興味深い分析ができるかもしれない。

ニオンが集計した大家に関するクレーム情報を用いて推計したところ、クレーム数が⚒倍になまとめると大家の賃貸住宅の家賃は約⚓ % 低下する

イリノイ大学アーバナシャンペーン校が本拠ことがわかった。日本のように大家の情報が開地をおく大学都市（シャンペーン=アーバナ都

示されていない住宅市場では、それが不確実性

市圏）の賃貸住宅市場を分析し、主に⚒つの重要素の一部として住宅市場全体の効率性を妨げ要な結果を得た。第⚑に、院生寮に住む大学院

る要因となっている。わが国でも大家に関する

生の院生寮に対する最大支払意思額は、民間住情報を整備することで、情報の非対称性を多少

34

季刊 住宅土地経済

2017年春季号№104緩和し、住宅市場全体の不確実性コストを小さくできる可能性があることを示唆している。
注⚑）UIUC が拠点とするシャンペーン=アーバナ都市圏の人口は20数万人、UIUC の学生および大学教員・スタッフの人口は約⚕万人強である。UIUC では学
生数が約⚔万4000人おり、大学を中心にシャンペー
ン=アーバナ都市圏（大都市統計地域：MSA）を構成している。ただし、定義上、シャンペーン=アーバ
ナ都市圏は⚓つの群（county）を含めた広大な地域であり、UIUC の周辺に限っていえば住民の大多数
は大学関係者と考えられる。
⚒）UIUC 周辺に実家がある場合は、実家からの通学が許される。実家から通学している学生の割合について、UIUC には正式な統計はないが、著者が TAを担当したクラスで実施したサーベイによると約⚑% 強であった。学生の入学に伴い家族全員で大学都市に転入するケースも考えられるため、入学前からシャンペーン=アーバナに住んでいた学生の割合は非常に小さいと考えられる。
⚓）株価のマーケット・リスクプレミアムは高くても10% 程度である。
⚔）https://tenantunion.illinois.edu/⚕）ただし、法的な手助けは行なわない。法的な措置が必要な場合は、Legal Office という別の大学組織に所属する弁護士が担当する。テナントユニオンや
Legal Office の弁護士費用は、学費とともに収める諸費用に含まれる。
⚖）ただし、借主の属性に依存する可能性は考えられなくもない。例えば、ある大家が管理する借家には控えめな借主が多いとすれば、大家の瑕疵として認められる事態であったとしてもテナントユニオンに相談が持ち込まれることが少ないため、クレーム数
が過小に記録される。また、交渉力の高い借主が多いアパートで、テナントユニオンを介さず大家に直談判する傾向があるとすれば、この場合もクレームが過小報告される。
⚗）学生寮を提供している大学に対するクレームは記録されていない。大学に対するクレーム数は⚐と仮定する。
⚘）http://www.housing.illinois.edu/⚙）学部生寮の大多数は⚒人用であるが、その場合は学生一人が支払う家賃を⚒倍したものを部屋の総家賃とした。そうした学部生寮の大半は、トイレやシャワー室が各部屋に付いておらず各フロア・セクシ
ョンで共有使用されているため、各部屋の占有面積を算出する際は、部屋面積に加えてフロア・セクシ
ョンのトイレ、シャワー室、そして廊下の面積を部屋数で除したものを足して求めた。
10）同じ建物内に複数の物件サンプルがある場合があり、それらの物件間の距離はゼロとなるため、距離に⚑を加えたものを非対角要素の分母とした。

11）大学寮プレミアムがなければ、院生寮の需要曲線
は Dprivateと一致し、民間住宅の家賃と同じになる。
12） は統計的に有意でなく、 はマイナスで有意であった。
13）大学に対するクレーム数は⚐だと仮定しているので、学生寮ダミーの係数は、クレーム数が⚐の民間
大家の借家との比較をしていることになる。もし記録されるべき大学に対するクレームが存在するならば、クレームの影響をコントロールしたあとの学生
寮と民間住宅の家賃の差はさらに大きくなるため、ここで得られた家賃差の推計値は下限値と捉えられる。
14）UIUC、University Housing（http://www.housing.
illinois.edu/）への聞き取りによる。
15）http://www.boilerapartments.com/
16）http://www.apartmentfinder.com/
17）UIUC、Purdeu、OSU が合同で行なった学会で筆者 が 本 研 究 の 結 果 を 発 表 し た 際、Purdue お よ び
OSU の聴衆からは、推計された各大学都市の学生寮
プレミアムはそれなりに妥当だという評価をいただ
いた。彼らによれば、両大学においても UIUC と同様、⚑年目を大学寮で過ごし、⚒年目から民間借家に移る大学院留学生は多いようであった。
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Housing Market: The Case of the University of Illinois
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住宅市場に内在する不確実性の費用35海外論文紹介

不動産仲介業者は誰のために

Kadiyali, V., J. Prince, and D. H. Simon（2014）“Is Dual Agency in Real Estate a Cause for Concern?”
The Journal of Real Estate Finance and Economics, Vol.48, pp.164-195

ば、支払意思額や留保価格）を利用した取引をする

はじめにかもしれない。交渉時には、売り手に買い手のオフ

国土交通省によると、他の先進国の住宅流通市場

ァーを受けるような圧力をかける可能性もある。

の約70～90% が中古住宅であるに対し、日本におしかし、両手取引はデメリットだけではなく、情いては15% に満たない。これまで中古住宅の流通

報や取引の面で効率的な場合がある。両手取引では、を活性化させるため方策が検討されてきたが、あま買い手と売り手双方の情報を持っているため、素早り成果が出ていないのが現状である。

く売却に結び付けることができる。ただし、これは中古住宅流通の妨げの一つとして問題になっているのが「両手取引」である。両手取引とは、自分自社内で売り手の物件と選好がマッチする買い手を見つけられることが条件になる。

（自社）の顧客である売り手の物件を、自分（自社）

Kadiyali et al.（2014）は、両手取引の法的地位のの顧客の買い手に仲介することである。日本では、影響をみるために、住宅取引データを使って、両手両手取引自体は禁止されているわけではなく、両手取引と片手取引の取引結果を比較している。以下で取引であることが開示されないことから、仲介業者

は、Kadiyali et al.（2014）の概要を紹介する。

（以下、エージェントと記す）が買い手の立場に立つ場合もある。一方で、米国では、多くの州で両手

データについて取引（dual agency）が規制されており、買い手と分析に利用しているデータは、ニューヨーク州ロ売り手の双方に両手取引であることを明かすことがン グ ア イ ラ ン ド の 2004 年 ～2007 年 に お け る MLS

義務付けられている州もある。

（Multiple Listing System）の⚑万888件の住宅取引

本稿で紹介する Kadiyali et al.（2014）は、米国

データである。データには、住宅特性に関する情報の住宅市場において、両手取引の法的地位が取引結のほかに、エージェントの名前や所属する不動産業

果に与える影響を検証した論文である。

者名、物件が市場に出ていた日数、登録価格、売却

一般的に、売り手や買い手とエージェントとでは価格が記載されている。

インセンティブにずれが生じている（プリンシパル

MLS で は、不 動 産 業 者 が 情 報 を 入 手 し て か ら-エージェンシー問題）。例えば、売り手は住宅を高24～48時間以内に登録しなければならず、成約した値で売却することを望んでいるが、エージェントはら募集を止めなればならない。そのため、より正確

売却価格の数パーセントである手数料を最大にするに売却期間を捉えることができる。しかし、データことを必ずしも望んでいない。エージェントは、手は、不動産業者が自ら入力するため、情報の正確性

数料の増分がわずかであれば、売却期間を短くするに課題が残る。実際に、明らかな入力ミスと思われために、売り手よりも値下げを受け入れるだろうるもの（売却価格が⚕万ドル以下など）は分析対象（Levitt and Syverson 2008）。

から除外している。

さらに、両手取引の場合は、売り手に対して、最両手取引を示す変数としては、すべての両手取引も高い支払い意思額を持つ買い手よりも自社が抱え（All Dual Agent）を表すダミー変数のほか、以下

る買い手を案内するインセンティブがある。また、のように分類した両手取引ダミー変数も用いている。

エージェントは、買い手や売り手の重要情報（例え①同じエージェントによる両手取引（Dual Agent）

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季刊 住宅土地経済

2017年春季号

№104

表⚑

記述統計（一部）表⚔

両手取引と不動産会社の規模

注）被説明変数は、両手取引ダミーである．** は⚑％水準で有意であることを示す．

は全体の43% を占める。
表⚒

両手取引と片手取引の平均比較

両手取引の売却価格や売却期間に対する影響を検証する前に、まず、不動産会社の規模が両手取引の発生にどう影響するかを確認する。より大きな不動
産会社は、より大きなネットワークを持つため、同一企業内での取引が多いだろう。プロビット分析の結果が表⚔である。結果から、より大きな企業規模

表⚓

ロングアイランドの不動産市場

であれば、同一企業内で買い手を見つける可能性が高いことがわかる。

実証分析
最初に、両手取引と売却価格の関係を実証分析するモデルは⑴式で示されている。ここで、 、 はそ
れぞれ住宅（house）、年（year）を表す。

は住②同じ支店で異なるエージェントによる両手取引

宅特性、（Within Branch）

地域の固定効果を示す。

③同じ企業で異なる支店で異なるエージェントによ

よって売却されたら1を取るダミー変数である。

る両手取引（Within Agency）
表⚑は、主要な変数の記述統計を表している。取引全体の48% が両手取引である。両手取引のタイ

は不動産会社特性やエージェント特性、は、住宅が両手取引には誤差項を表す。
􎜀

􎜐􀀽

􀀫

􀀫

􀀫

⑴

プ 別 に み る と、同 一 エー ジェ ン ト に よ る 取 引

不動産会社の特性は、会社の体系的な違いをコン（Dual Agent）が26%、同一支店で異なるエージェ

トロールするために含めている。例えば、多くのエントによる取引（Within Branch）は19%、同一企

ージェントは手数料の半分をデスク使用料として会業で異なる支店で異なるエージェントによる取引社へ支払うが、大手不動産会社 ReMax では、エー（Within Agency）は⚓％となっている。表⚒では、ジェントは手数料の100% を得て、オフィス使用料

両手取引と片手取引（cross agency）とで主要な変として固定料金を会社に支払う体系を取っている数の平均値を比較した。登録価格や売却価格は両手（Munneke and Yavas 2001）。また、エージェント

取引のタイプで大きな差はなく、成約日数はわずかによっても、評判や交渉能力、専門知識、値引き要に両手取引のほうが短い。表⚓は、ロングアイラン

因 な ど で 違 い が あ る か も し れ な い（Palmon andドの不動産市場の情報を示す。売り手側の不動産業

Sopranzetti 2008）。例えば、評判の良いエージェン

者は948社あり、市場はきわめて競争的である。不トは、他のエージェントよりも多くの買い手リスト

動産会社は200人を超える規模のものから、⚑人のを持っていて、両手取引に持ち込みやすい。

エージェントからなる会社まである。不動産会社の表⚕に推定結果を示す。両手取引のダミー変数のうち51社のみが複数の支店を持っているが、取引数取り方を変えて、それぞれ⚒通りの推定方法を採用

海外論文紹介

37

表⚕

推定結果

注）括弧内は標準誤差である。すべてのモデルは住宅特性、不動産会社特性、エージェント特性、地域の固定効果を含んでいる。
**、*、+はそれぞれ⚑％、⚕％、10％水準で有意であることを示す。

している。一方は、両手取引を⚓つのカテゴリー（同一エージェント、同一支店異なるエージェント、⑵式で、両手取引かどうか（）が直接的に登録価格に影響を与えるとは考えにくい。すなわち、同一企業異なる支店）に分けて推定し、もう一方は、 両手取引のステータスが価格設定の後に決まるのですべての両手取引を含めるダミー変数で推定していあれば、影響はないだろう。したがって、下記の⑶る。

式が真の方程式であると考える。

表⚕の⑴、⑵は、売却価格（対数値）を被説明変数にして推定した結果である。推定結果⑴から、同􎜀一エージェントと同一支店異なるエージェントの場

􎜐􀀽

􀀫

􀀫

􀀫

⑶

は、戦略的な価格設定の存在を示すダミー変合は、売却価格に影響がみられない。同一企業異な数である。しかし、データからる支店の場合は正の値で有意であり、売却価格がお情報を得られないため、（よそ⚓％高いことを示す。しかし、推定結果⑵は、⑵式を推定する。表⚕の推定結果⑶、⑷から、両手全体的に、両手取引が売却価格に影響を与えないと取引と登録価格に正の関係があることがわかる。こ

いう結果を示している。

れは、戦略的な価格設定が生じており、両手取引を次に、両手取引の影響におけるエージェントの行に関する十分な）を代理変数とする

もたらすことを示唆している。

動を識別した推定を試みている。エージェントが両

上記のように、登録価格の決定には戦略的な価格

手取引の可能性を増やすような行動とは、例えば、設定が行なわれていることが認められたが、交渉の自社が抱える買い手の支払意思額という私的情報を出発点である登録価格は最終的な売却価格へ影響を利用して、それに応じた登録価格の設定を売り手に及ぼすと考えられる。登録価格をコントロールする

促すことが考えられる。もし、この戦略的な価格設ことで、売却価格に影響を与える観測されない要因

定が起こっているなら、交渉の開始時点でより高いをとらえ、両手取引の影響とエージェント行動の影

登録価格を設定し、より高い売却価格をもたらして響を識別できるだろう。

いるかもしれない。

次の⑷式で、登録価格を考慮した推定式を示す。

次の⑵式で、登録価格と価格戦略の関係を考える。
􎜀

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􎜐􀀽

季刊 住宅土地経済􀀫􀀫

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􀀫

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⑵

􎜀

􎜐􀀽
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􀀫

⑷

表⚕の推定結果⑸、⑹から、登録価格を考慮に入と取引結果を明示的に示したところにある。

れると、両手取引（特に、同一エージェントと同一

これまで見てきたように、米国の不動産取引にお支店の異なるエージェントによる取引）は、売却価

いても両手取引が認められている州があり、両手取

格を下げていることがわかる。この結果は、両手取引による売買は最終的な売却価格にはほとんど影響引を成立させるために買い手の立場に立つエージェを与えないことが明らかになった。この影響がゼロ

ントの行動と矛盾しない。すなわち、買い手の立場であるということは、おそらく、（価格を引き上げに立つエージェントは、より低い売却価格から手数るような）戦略的な価格設定と（値下げを促すよう料を得ていることが示唆される。同一エージェントな）売り手の機密情報を買い手に明かす行為が組みによる取引が、他の両手取引よりも係数が低いこと合わさった結果であると解釈される。全体的な結果は、エージェントが売り手と買い手双方から手数料

として、両手取引を認めることは、売約価格や売却を得るために価格を下げようとするインセンティブ

期間に対して良い意味を持っていることが示唆されと一致する。

た。そのため、両手取引の全面禁止は、少々過剰な

次に、売却期間に対する両手取引の影響を推定する。下記に、推定式を示す。
􎜀

􎜐􀀽

􀀫

対応であり、売り手と買い手の双方の選択肢を減少させるかもしれない。

􀀫

􀀫

⑸

また、両手取引のタイプによって影響の違いを見いだせたことは重要な結果の一つだろう。例えば、

表⚕の推定結果⑺、⑻から、両手取引の場合は、コロラド州とメリーランド州は、同一エージェント

片手取引と比べて、⚗～⚘％程度（およそ⚖日）早による両手取引は禁止だが、同一企業による両手取

く成約していることがわかる。ただし、この結果は、 引（within-agency）は認められている。このよう両手取引による売却かどうかにかかわらず、両手取な両手取引のタイプを区別した研究は今後も必要に引をもたらすようなエージェントの行動が売却期間なるかもしれない。

に影響を与えている可能性がある。このとき、この米国の住宅市場は、情報面において日本よりも充結果は、両手取引を禁止する影響であると解釈する

実している。MLS には物件履歴情報が一元的に管ことは難しい。もし、両手取引が禁止されるなら、理されおり、不動産業者による物件登録は義務とな

両手取引に持ち込もうとするエージェントの行動がっている。日本は米国と比べて情報整備が遅れていなくなり、両手取引だけではく片手取引の住宅販売

るが、こうした状況において、日本でも両手取引のにも影響するだろう。もし、実際に、両手取引が売影響を検証すべきである。

却を早めるのなら、より詳細な実証分析をすべきだ
が、データの制約によって難しい。アプローチの⚑つとして、成約の確率に対する両手取引の影響を推定することが考えられるが、交渉が成立したか否かを示す情報が現状のデータにはない。したがって、
両手取引が取引のスピードを早めることに関して、根本的なメカニズムの解明は今後の課題となる。

おわりに
本稿で紹介した Kadiyali et al.（2014）は、住宅
市場における両手取引の法的地位が、取引価格や取引の速さに与える影響を説明したものである。彼らの貢献は、両手取引の影響の識別を試み、⚓タイプ

参考文献
Levitt, S., and C. Syverson（2008）“Market Distortion
When Agents Are Better Informed: The Value ofInformation in Real Estate Transactions,” The Review
of Economics and Statistics, Vol.90(4), pp.599-611.
Munneke, H., and A. Yavas（2001）“Incentives andPerformance in Real Estate Brokerage,” Journal ofReal Estate Finance and Economics, Vol.22, pp.5-21.
Palmon, O., and B. Sopranzetti（2008）“Brokers, Information, and Transaction Outcomes: Evidence fromthe Real Estate Market,” Working paper, Rutgers
University.

遠藤圭介

日本大学大学院経済学研究科修士課程の両手取引に分けて考え、それぞれ異なる誘引構造

海外論文紹介39

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赤ん坊だったころに使っていた乳幼(K･H)

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編集委員
委員長
瀬下博之
委員
浅見泰司
浅田義久
宅間文夫

季刊 住宅土地経済
2017年春季号（第104号）
2017年⚔月⚑日 発行
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