［巻頭言］

社会変化と今後の住宅政策
石田 優

国土交通省住宅局長

去る⚔月26日、⚕年に一度の「住宅・土地統計調査」の結果が公表され、空き家の数・率ともに過去最高を記録しました。
人口減少、超高齢社会、人生100年時代など、大きな社会変化が、住宅の世界でも、具体的に目に見えるようになってきています。
今年は消費税率の引上げへの対応のため、住宅投資の落ち込み防止に各種施策を強力に展開していますが、中長期でみれば、住宅政策も市場も大きな変革を求められています。
・持家取得促進策等をどう見直し、新築に傾倒しがちな状況をどうやって変えていくか・高齢・単身世帯が増加し、いわゆる標準世帯が大幅に減少するなかで、めざすべき住生活をどう描き、どんなスペックの住宅の確保等を支援していくべきか
・人生の長期化に伴い、福祉施設等も含め、ステージにあった住まいの場を確保していくため、住み替え等をどう円滑化していくか
・地域の高齢化や活力低下等が問題となるなかで、住宅政策だけでは対応できない課題に、まちづくりや福祉行政等と連携しながら、どう対応を進めていくか
・IT や AI 等の技術革新、人々の勤労感の変化等による住まい方や勤労のあり方の変化をどう受け止めていくか
消費税率引上げへの対応が一段落した後は、こうした時代や社会の変化への対応について真剣に向かい合うことが不可欠です。多くの方々のお知恵をいただきながら、住生活基本計画の改定に向けて検討を進めたいと思っています。

目次●2019年夏季号 No.113［巻頭言］社会変化と今後の住宅政策

石田 優

1

［特別論文］これからのオフィスのあり方と都市の競争力

内田 要［論文］東京圏への転入者の仕事・収入・Ｕターン志向

太田聰一［論文］高速鉄道の建設が居住地価格に与えた影響［論文］自動車からの CO2排出量と都市の線引き［海外論文紹介］潮の前の砂の城？
エディトリアルノート
センターだより

44

小村彰啓

8
編集後記

44

40

牛島光一
岩田和之

24
32

2
10

特別論文

これからのオフィスのあり方と都市
の競争力
内田 要
くのか推測し、その方向性を示唆するものであ

はじめに

る。

日本は1990年代以降、失われた20年と言われる長期的な停滞を経験し、国際競争力の低下が続いている。そのうえ少子高齢化が進み生産年「オフィスの未来に関する調査」結果概要
および分析

齢人口は2019年の約7500万人から2030年には約⑴ イノベーションが求められる時代に6900万人と約600万人減少し、労働力の深刻な

今回行なった有識者インタビューでは、2030不足が懸念される。一方で社会経済状況は、グ

年のオフィスについて「イノベーション」とい

ローバル化、テクノロジーの進化、データ社会、 うキーワードが共通して挙げられた。海外のオ
シェアリングエコノミーの進展などを背景に加フィストレンドに詳しいジェレミー・マイヤー

速的に変化している。

ソン氏は、「企業はコラボレーションによりイ

このような時代背景のなか、労働市場においノベーションを生むプロセスを重視し始めていては高齢者や女性の活躍、勤務形態の柔軟化、る」と語り、リクルートワークス研究所所長・

ICT・AI・IoT・ロボティクスの活用による自大久保幸夫氏や MK&Associates 代表・河瀬誠

動化・無人化などが重要な取り組み課題となり、 氏は「これからのオフィスはオープンイノベー
2018年⚗月には「働き方改革を推進するためのションの場となる」と今後の方向を予測してい関係法律の整備に関する法律」が成立した。

る。

働き方の変化は、オフィスの在り方にも影響

企業調査の結果についても、イノベーションを及ぼすものと考えられる。そこで今回、（一に着目すると特徴がみられた。例えば、大手企社）不動産協会では、国土交通省協力のもと、業や IT 系を中心とした先進企業群は、「現在

政策提言の参考に資することを目的に、働き方注力しているテーマ」として「イノベーション

改革や各種テクノロジーが進展していく近未来

創造・事業開発」を挙げた割合が、回答企業全（⚕～10年先）のオフィスの在り方についての体と比べ相対的に高い（図⚑）。また、集まっ

調査研究を実施した。同調査は株式会社ザイマて働くことによる価値として、回答企業全体のックス不動産総合研究所が受託し、首都圏の企57.0％が「創発、イノベーションの生まれやす

業およびオフィスワーカーを対象としたアンケさ」を重視しており（「重視する」「どちらかとート調査および先進事例研究、有識者へのインいえば重視する」の合計）、集まって働くこと

タビューを行ない、調査報告としてとりまとめがイノベーションにつながるという認識が広がている。本稿は、同調査で得られた知見を踏まっている状況がみられた。こちらについても、

えつつ、今後オフィスがどのように変化してい特に IT 系や最先端技術系の企業の割合が相対2

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号№113的に高い。
こうした認識はオフィスの在り方にも影響を与えると考えられる。企業調査において「2030年の未来予測」を聞いたところ、「イノベーション創造のため人のリアルな交流の価値が見直され、オフィスの集約が促進する」と思う企業（「そ う 思 う」「や や そ う 思 う」の 合 計）は

著者写真

うちだ・かなめ1954年兵庫県生まれ。東京大学法学部卒。建設省入省後、国土交通省総合政策局政策課長、大臣官房総括審議官、土地・水資源局長、土地・建設産業局長、独立行政法人都市再生機構副理事長、内閣官房地域活性化総括官などを経て、現在、一般社団法
人不動産協会副理事長専務理事。

61.9％で多数派となった。
さらに、前述の「イノベーション創造・事業
開発」を注力テーマとしている企業は、その他「場」としてのオフィスが重要な役割を担っていくことになるだろう。

の企業に比べ、オフィス内や自社オフィスが入居するビル内に多様な利便施設や店舗などのア⑵ テレワークが新しい不動産ビジネスを生む

メニティを求めていることもわかった。特に、同時に、働き方改革の一環として拡大しつつ「オープンなミーティングスペース」や「コワある「テレワーク」の進展も、オフィスの在り

ーキングスペース」など、社内外の交流を促す

方に影響を与えると考えられる。同企業調査に施設や、「リフレッシュスペース」「仮眠室」

おいても、回答企業の70% が従業員のテレワ「ス タ ン ディ ン グ デ ス ク」な ど、ウェ ル ネ スークを支援する何らかの施策に取り組んでいる（健康）に配慮した施設を求める傾向がみられことがわかった。そのうち、営業・販売機能のる（図⚒）。今後、企業活動におけるイノベー

従業員をテレワークの対象としている企業はション創造の重要度が高まるにつれ、人が集ま69%、システムおよび商品・サービス企画開って働くことが今以上に重視され、そのための発・マーケティング機能は51% に上るほか、図⚑注力しているテーマ（全体／複数回答）

これからのオフィスのあり方と都市の競争力3

図⚒【近未来の主たるオフィスのビル】本社が入居するビル・自社オフィスにほしい施設・お店・設備（全体／
複数回答）

図⚓

【近未来の理想・希望】働く場所
一覧（全体／それぞれ単一回答）

そう思う計

意向は15％（「あてはまる」「ややあてはまる」の合計）、「在宅勤務」は現在の導入率20％から近未来に「増やす」意向は36％と大幅に伸び、
テレワークは今後、より拡大していくとみることができる。
企業だけでなくワーカーにとっても、テレワークの進展は望ましいものであるようだ。今回
オフィスワーカーを対象に行なった調査では、自宅やサードプレイスオフィスなどで働くことを希望するワーカーがそれぞれ⚔～⚕割ほどに上り、特に20～30代の若年層や未就学児の児童がいる層では相対的に多いことがわかった（図⚓）。
このように多様な場所で働くニーズは顕在化しているものの、それを企業がすべて自前で整備（所有または賃借）することは容易ではない。

その他の機能もおおむね⚔割台であり、多くのその受け皿として注目されているのがシェアオ企業でテレワークの対象が特定職種のみならず

フィスサービスである。日本では2016年頃からあらゆる業務に広がっている実態がうかがえる。 急速に進展しており（表⚑）、よりイノベーテ
さらに、⚕～10年ほど先の近未来の意向につィブな場とサービスを融合させた「不動産のサ

いても、「サードプレイスオフィスの設置」はービス化」が不動産事業において新たなビジネ

現在の実施率⚔％に対して近未来に「増やす」

スチャンスとなっている。

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季刊 住宅土地経済

2019年夏季号

№113

表⚑

不動産事業者等による主なシェアオフィスサービス

図⚔オフィス戦略（現在と近未来）（全体）

様化は、都心に立地する本社オフィスの需要を否定するものではなく、その両方を一体的に活用していくʠハイブリッドʡなオフィス戦略が支持されていると捉えられるだろう。
そもそも、集まって働くことと分散して働くことには、それぞれ異なる価値がある。今回の調査でも、集まって働くことの価値として「コミュニケーションの活性化」「経営ビジョンの共有」「情報の伝達・収集の促進」などを、分散して働くことの価値として「通勤・移動時間⑶ 本社集約とテレワークのハイブリッド化が進むの削減」「従業員のワークライフバランス向上」

では、テレワークの進展によって働く場所が「従業員の家事・育児・介護の支援」などを重多様化すると、従来のような本社オフィスの面視している企業が多かった。

積需要が減るかというとそうではない。企業に企業にとってイノベーションと人材確保の重近未来（⚕～10年ほど先）のオフィス戦略を聞

要性が高まるこれからの時代、集約と分散双方いた結果では、前述の通り「サードプレイスオの価値を得るためのオフィス戦略が求められる。

フィス」や「在宅勤務」の活用意向は伸びるも

例えば、本社オフィスは利便性の高い都市部にのの、「本社機能の集約」は高位のまま変わら

集約し、コミュニケーションや情報伝達を促す

ない結果となった（図⚔）。各機能の配置につ機能を強化させつつ、郊外など多様な立地にテいても、「技術研究開発」など一部の機能につレワークできる場所を並行して整備するようないては本社以外への分散化の傾向があるものの、 動きはすでにみられ始めている。その結果、新他の主要機能は現状と大きく変わらず本社集約

たなオフィスニーズが生まれ、オフィスマーケ

を維持する意向がみられた（図⚕）。

ットの総量としては面積需要が拡大する可能性

また、2030年の未来予測として「都心にオフがあるだろう。

ィスが集約すると同時に多様な場所でテレワークができるオフィススペースの利用も高まる」⑷ すぐれたオフィス環境が都市の競争力を高めると思う企業は76％、業種別でみると「IT・情ここまで述べてきた通り、働く場所の分散が報処理・ソフトウェア」企業では95％にも上っ

進んでもオフィスが都市に集積する傾向は変わた。つまり、テレワークの進展や働く場所の多らないと考えられる。企業調査でも、2030年のこれからのオフィスのあり方と都市の競争力

5図⚕

機能の配置場所

現在と近未来の比較（全体／それぞれ複数回答）を創造するためには、人が集まって働くことが評価されており、そのための場としてのオフィスが重要な役割を担う。イノベーションに注力する企
業は自社内のみならず外部との交流・つながりを促進するオープンなスペースや、ウェルネス（健康）に配慮したオフィス
環境を求めており、こうしたニーズが未来のオフ
ィスの在り方に影響を与

未来予測として「イノベーション創造のため人えると考えられる。

のリアルな交流の価値が見直され、都市集積の働き方改革の一環として昨今拡大しつつある

価値が高まる」と思う企業は64％、「国際競争「テレワーク」の進展も、企業のオフィス戦略

力強化のために都市への投資が一層促進されに影響を与えうる。今回の調査でも、すでに⚗る」と思う企業は70％に上った。

割の企業がテレワークに関する何かしらの施策

ここで評価されている都市の優位性とは何か。 に取り組み、今後も拡大する意向であることが⑴では、特にイノベーションに注力する企業が、 わかった。将来的に生産年齢人口が減少する日
自社オフィス内や入居するビル内に多様な利便本では、女性や育児世代、また高齢者など多様

施設や店舗などのアメニティを求めている点をな人材が働き続けられるような働く場所の整備

指 摘 し た が、そ れ は オ フィ ス の 周 辺 エ リ アを進めていく必要がある。

（街）についても同様である（図⚖）。ワーカー

一方で、そういった場所を企業がすべて自前が生活と仕事を両立していくためには、ただ働で整備していくことは容易ではないことから、

く空間だけあればよいわけではなく、例えば食受け皿として注目されているのがシェアオフィ

事や買い物、平日しかできない用事や受診など、 スサービスである。民間事業者によるシェアオ
勤務に付随する個人的活動が存在し、それを支

フィスサービスの現在の市場規模は、ザイマッ

えるアメニティが必要となる。このような多様

クス不動産総合研究所の推計によると東京23区

なアメニティを提供できる点が都市の優位性でで約⚖万8000坪、賃貸オフィス市場のストックある。オフィス機能を支える多様なアメニティ（1281万坪1)）の0.5％ほどを占める。まだここを提供できる都市では、イノベーション創造に数年間で始まったばかりに過ぎない、日本にお注力する企業の集積が期待され、結果的に都市けるこのような「不動産のサービス化」の流れの競争力を高めることにつながると考えられる。 は、不動産事業における新たなビジネスチャン
スとなっている。

まとめ

今後の企業のオフィス戦略としては、テレワ

世の中の流れが加速するなか、今後の企業にークを促進しつつも本社機能については現状と求められることは、単なる生産性の向上ではな

変わらず都市への集約が維持される傾向がみてく「イノベーション」である。イノベーション

とれる。また、テレワークを導入している企業

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季刊 住宅土地経済

2019年夏季号

№113

図⚖

【近未来の主たるオフィスのビル】本社が入居するビルの周辺エリア（街）に求める施設・お店・設備（全体／複数回答）にその目的を聞いたところ、「業務効率化」「生に近い立地」を相対的に高く評価していること

産性向上」「ワークライフバランス」などの比がわかった。このような知的な刺激をもたらす較的ポジティブな項目が上位に並び、一方で環境は、企業のイノベーションを促進し、ひい「オフィススペースの削減・効率化」や「オフては都市の競争力を高めると考えられる。

ィスコストの削減」といった目的には重きを置かれていないことがわかった。この結果は、テ
レワークの進展が従来のオフィス自体の需要を減らすものではないことを示している。

おわりに働き方改革の進展や AI・IoT などのテクノ
ロジーにより、テレワークが今後も拡大してい集まって働くことと分散して働くことには、

くことは間違いないであろう。しかし、今回のそれぞれ異なる特徴や価値があり、両者をうま調査結果からは、イノベーションの重要性が高

く組み合わせるʠハイブリッドʡなオフィス戦

まるなかで、集まって働くことの価値があらた

略が今後の一つの流れになるであろう。その結めて評価されている実態が浮き彫りとなり、本果、オフィスマーケットの総量としては面積需

社集約とテレワークのハイブリッド化が進むと要が拡大する可能性がある。

いう未来が示唆された。

⚕～10年先の近未来においては、イノベーシ

また、本社集約の動きだけでなく、リアルなョン創造のため人のリアルな交流の価値が見直交流を求めて人や企業が都市に集積する動きがされ、人や企業の都市集積が一層促進すること加速し、もって都市の競争力が高まり経済の好が予測される。良好なオフィス環境の整備、そ循環につながると考えられる。
「不動産のサーしてエリアの多様なアメニティやサービスの発ビス化」の流れをはじめ、不動産事業における展は、ワーカーの満足度や生産性を高め、企業

新たなビジネスチャンスが生まれているなか、業績を向上させることにつながるであろう。まこれらの流れを支える会員企業の活動について、

た、米国やシンガポールなどの海外では、有名

当協会は引き続きの支援をしていきたい。

大学の周辺にスタートアップ企業のオフィスが集まる傾向があり、今回の調査でも、最先端技術を扱う企業がオフィスビルに求めることとして「同業他社が集積しているエリア」や「大学注⚑）ザイマックス不動産総合研究所「東京23区オフィ
スピラミッド2019」（2019年1月23日公表）より。

これからのオフィスのあり方と都市の競争力7エディトリアルノート
本号においては、東京への人口れるという利点を有する。

ニズムによって発生するのかにつ

集中問題、交通インフラの効果測分析の結果、東京に生まれ、東いても明らかにはなっていない。

定、都市のコンパクト化の環境へ

京に居住し続けている「定着者」

今後、本論文で得られた非常に豊の影響など、政策的要請の強い分は、何等かの形態で東京に転入しかなファクトファインディングが、野における⚓本の論文の投稿をいてきたグループに比べて、（低い

整合的なメカニズムで説明される

ただくことができた。

方向に）大きな年収格差があるこことを期待したい。

◉とが確認されている。特に卒業後

◉

太田論文（
「東京圏への転入者に転入してきた者との収入格差が牛島論文（「高速鉄道の建設がの仕事・収入・U ターン志向」）

大きい。その傾向は、正社員であ居住地価格に与えた影響」）は、は、どのような属性の人々が東京る確率、大企業に勤務している確

大規模交通プロジェクトの便益評

圏に転入し、逆に U ターン、I タ

率、勤続年数、役職についている価について、大きな問題提起を行ーンなどの地方への回帰を行なっ

確率についても、同様の傾向が観なうものとして評価することがでているかについて、実証分析を行察されている。しかし、年齢や卒きよう。これまで、このようなプなったものである。これまでの先業前の状況を表す変数を導入する

ロジェクトについては、通常、ヘ行研究においても、東京圏の高賃ことで、転入の有無、転入のパタドニック法に基づく評価が行なわ

金と就業機会の多さが、東京圏へーンなどの影響は小さなものとなれてきた。しかし牛島論文では、の移動をもたらしていることは、

るか、有意性を失うことが観察さこれまでの評価について、①地域

かなり明確な事実として認識されれている。

属性などが除外変数となることにてきた。そのようなメカニズムを

このほか太田論文では、女性、

よるバイアスの問題、②交通イン

強化する要因として、地方出身の高卒男子の年収格差、出身地域のフラが建設される場所が選択され都市部居住者が最も給与水準が高失業率等の状況が転入にもたらすることによるセレクションバイア

い一方で、地方出身の地方居住者

影響、U ターン、I ターン志向がスの問題、③交通インフラが地価が最も低い給与水準を得ているこ発生する要因などについて、数多に影響を与え始めるタイミングのとなどが、太田自身の先行研究でくのファクトファインディングを問題、④大規模プロジェクトであ確認されている。

している。今起きている東京へのるが故にどの地域が影響を受ける

太田論文の特徴は、これらの居集中が、人的資源の配分という観のかという定義の問題が、厳密に住（移動）パターンがその人の給点からどのように評価できるかには考慮されていなかったという指与水準にどのような影響を与えてついて、大きな示唆を与えてくれ摘を行なう。そのうえで、先行研いるのか、また、どのような人がる貢献であろう。

究をていねいに敷衍することで、特定の居住パターンの選択を行な

ただし、卒業前の状況をコント①については地価公示というパネ

うのかについて、ユニークなデー

ロールすると、転入パターンの影

ルデータを用いることにより、②タセットと標準的な実証分析手法

響のマグニチュードが低下するとについては DID と傾向スコアマ

を用いて、さまざまなファクトフ

いうことは、卒業前の状況、つまッチングを組み合わせた方法を用ァインディングを行なった点であり親の学歴、中学卒業時の成績ないることにより、③については中ろう。ここでいうユニークなデー

どが、転入パターンとシステマテ

央リニア新幹線が決定されたプロ

タセットとは、リクルートワーク

ィックな関係を持っているというセスを詳細に検討することにより、

ス研究所の「ワーキングパーソン

ことを意味するのだろう。そのメ④については公共交通網および道調査2014」のことであり、ここでカニズムは太田論文では必ずしも路網を考慮したビッグデータを活は中学時代の成績、出身高校のタ

明らかになっていない。また、卒用することにより、これまでにな

イプ、大学進学時の入試形態等詳

業前の状況をコントロールしてもいような厳密な処置群と対照群を細なデータが得られるほか、出身

残る、正社員確率への転入パター

作り出すことにより解決を図って地と最終学校所在地の情報が得らンの影響などが、どのようなメカいる。

8

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号№113この結果、東京（品川駅）におば、このような大規模プロジェク

察されたという報告も行なわれて

いては、プロジェクトに関する情トの評価にとっては大きな影響をいる。

報が公けになった時点を境に、有持つ解釈とも考えられよう。この

標準的で堅実な実証分析手法を意な地価上昇は確認されなかったような解釈をサポートする、より用いて、興味深い政策インプリケ

一方で、名古屋駅、橋本駅においていねいなエビデンスの提示が今ーションを導きだしたものとしてては⚑～⚒％程度の地価上昇が観後行なわれることを期待したい。

評価することができよう。特に、察されたことを報告している。そ◉一段階目の線引きの状況が人口密のうえで、分析のインプリケーシ

岩田論文（「自動車からの CO2度に与える影響については、おそョンとしてこの論文が行なってい排出量と都市の線引き」）は、都

らく政策実務者などの直感とは異るような厳密な評価が可能であり、 市のコンパクト化が CO2 排出量なる結果がもたらされているので大規模プロジェクトにはそれらを削減に貢献できるかを実証的に検はないだろうか。都市的土地利用行なう必要性を強く薦めることで証したものである。国内外に都市を促進する市街化区域の面積は、論文を結んでいる。

のコンパクト化が環境対策に資す

小さいほうが密度は高まり、市街

今後のさらなる研究の進展を期ることを研究対象とした先行研究

化を抑制する市街化調整区域の面待する意味で、考えられる課題には豊富に存在する。岩田論文の特積が大きいほうが、コンパクトなついて整理すると、一つは地価公

徴は、都市政策、特に都市計画の区域に人口や諸活動が集中するよ示データの使用に当たっては、よ

運用主体となる地方自治体に注目うに思えるからである。岩田論文

り注意深い取り扱いが必要かもしして、全市町村について、そのタの中でも今後の課題として指摘しれない。これまでに、評価データ

イプごとに分けたうえで分析を実ているが、この結果は線引きの内であるだけに、過去の類似データ施したことであろう。

生性により、慎重に対応することの収集に始まる取引事例比較法に

岩田論文は、まず市街化区域とが求められる部分であろう。つまよるラグが相当程度存在すること

市街化調整区域、いわゆる線引き

り、潜在的な開発需要を観察するが指摘されている。このため、パの程度が人口密度にどのような影ことが難しいため、人口密度が高ネル構造など好ましい特徴を多く響を与えるかを検証する。そのう

く、開発圧力が強い市町村ほど市備えたデータであるものの、特にえで、人口密度がその市町村ごと

街化区域を拡大してきたことが、効果が発揮されたとするタイミンの CO2 排出量に及ぼす影響が分

この実証結果の背景にある可能性

グの特定化が決定的な意味を持つ

析される。その際、内生性を回避

は十分にあるのではないだろうか。

プロジェクト評価にあたっては、するために二段階最小二乗法を用二番目の実証分析については、

注意深い取り扱いが求められるのいている。まず、第一段階の線引

都市のコンパクト化が CO2 の排ではないだろうか。

き制度が人口密度に与える影響に出抑制に資しているという結果は、

また、東京（品川駅）に関して

ついては、市街化調整区域の可住

直感とも先行研究とも合致したもは、有意な地価上昇が観察されな地面積に占める比率が人口密度にのとなっている。特に村のようないだけでなく、むしろ地価下落が負の、市街化区域の比率が正の影

人口規模の小さな地方自治体でそ観察されたという、直感的には意響を与えることが、人口の多い都の効果が大きいというファインデ

外な結果に関して、時間距離短縮

市において観察される一方、逆のィングが、大きな貢献だろう。こに対して需要のある地域の地価が符号が有意に人口の少ない村で推れは、公共交通機関の不在などが上昇したという解釈を示し、先行定されるという結果が得られてい影響している可能性もあるため、研究との整合性についても言及しる。また、二段階目の実証分析にそれらを考慮することで、この論ている。ただし、これが東京へのおいては、人口密度が CO2 排出文の政策インプリケーションをよアクセシビリティについては需要量を引き下げる効果があることがり豊かなものとすることができるがあるものの、逆は需要がないと報告されている。特にその効果は、 のではないだろうか。 (Ｍ・Ｎ)

いうことを示すものであるとすれ

人口の少ない村において顕著に観
エディトリアルノート

9

論文

東京圏への転入者の仕事・収入・Ｕターン志向太田聰一からである。この側面の先駆的な研究としては、はじめに太田（2007）がある。この論文では、日本全国

今、東京圏への人口集中問題が活発に議論されており、学術的な関心も高まっている。

を都市部と非都市部に分割し、出身地と居住地の組み合わせによる勤労収入格差を分析していこれまでの地域間労働移動の研究、例えば、る。KHPS（慶應義塾家計パネル）データを用

戸田・太田（2009）は1990年と2000年の『国勢調いた検証によると、地方出身の都市部居住者が査』を用いた⚒時点パネル分析から、都道府県

最も給与水準が高い一方で、地方出身の地方居間の粗フロー移動率は、地域間の賃金格差や失住者が最も低い給与水準を得ていた。そして、業率格差といった変数によって大きく規定され地方出身者の収入が都市部出身者よりも高いのており、「報酬水準」と「就業機会」が移動の主は、前者の勤続年数が長く、正社員や管理職と要な要因となっていることを明らかにしている。 なっている傾向が強いことや、大きな企業に勤したがって、東京圏の高賃金と就業機会の多さめている割合が高いことが影響していた。さらが東京圏への移動をもたらしていることは間違に、地方から都市部に出てくる人々は、父親がいない。さらに、太田・梅溪・北島・鈴木(2017)

高学歴で、父親の勤務先の企業規模が大きく、は、2006年および2011年に実施された『人口移母親は専業主婦である場合が多く、地方の「恵動調査』（国立社会保障・人口問題研究所）を用まれた家計」から登場している点を明らかにしいて、ライフステージごとの移動の実態を検討

た1)。石黒・李・杉浦・山口（2012）や橘木・した。その結果、はじめて仕事をもつ段階では浦川（2012）も他のデータを用いて同様の事実賃金格差が東京圏への移動の大きな規定要因にを確認している。

なっていたが、東京圏の大学等にすでに進学し本稿は、リクルートワークス研究所によるている者にとっては、地方の就業機会の少なさ「ワーキングパーソン調査2014」を用いて、太によって東京で仕事を得て東京に残るという行

田（2007）の分析をさらに推し進めることを目動につながっていることを見出した。

指している。この調査は、中学時代の成績（自東京圏への流入メカニズムをさらに深く理解

己評価）や出身高校のタイプ、さらには大学進するためには、どのようなタイプの労働者が東学時の入試形態（一般入試、推薦入試、AO 入

京圏に流入していて、そうした人々が東京圏の試など）、学部系統などが尋ねられており、東企業でどのように処遇されているかについて明京圏転入者の特徴が従来よりも詳細に把握でき確に把握する必要がある。というのも、地方圏るメリットをもつ。さらには、最終学歴の所在から東京圏へ移動する人々の特性は、地方圏に地が調査されているので、転入時期を大まかにとどまる人々とは異なっていてもおかしくない

把握できる。本稿は、こうしたデータを用いて、

10

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号№113東京圏への転入者の収入が東京圏出身かつ東京

著者写真

圏の学校を卒業した者と比べてどの程度異なるかを明らかにする。そのうえで、学歴（大卒・高卒）の違いや、男女の違いが転入者の年収に及ぼす影響を把握したい。
また本稿では、出身地の労働市場の状況と東京圏で得ている収入の関係を分析する。東京圏に移動することは出身地（あるいは最終学校所在地）で得られたかもしれない雇用機会を放棄

おおた・そういち
1964年京都市生まれ。京都大学経済学部卒。京都大学大学院経済学研究科博士前期課程修了。
ロンドン・スクール・オブ・エ
コノミクス大学院博士課程修了。
Ph.D.。名古屋大学経済学部助手、講師、助教授、大学院経済学研究科教授などを経て、現在、慶應義塾大学経済学部教授。著
書：『若年者就業の経済学』（日
本経済新聞出版社）など。

することを意味する。したがって、労働市場の（両者とも都道府県）が尋ねられているので、状況が良い地域からの東京圏転入者は、より高出身地と最終学校所在地が東京圏での収入等にい報酬を得る傾向があるかもしれない。出身地

与える影響を分離して把握することができる。

の効果と最終学校所在地の効果を明確に分離しここで出身地の定義であるが、質問においてはて把握することも本稿の大きな目的である。

「出身地とは、必ずしも出生した所に限らず、さらに、本調査では東京圏に転入してきた

ご自分が出身地だと思っている所をお答えくだ

人々のＵターン転職（およびＩターン転職）のさい」とされており、小さい頃に比較的長く居意向が尋ねられており、この情報を用いてどの住した地域も含まれていると推測される。

ような労働条件や労働環境に置かれた人が地元

本稿では、主に大卒あるいは大学院卒の男性（あるいは他の地方）に移動したいかを明らかに注目したい。その理由は、高学歴男性は職業にしたい。その際には、「ワーキングパーソン

的な理由によって地域間を移動しやすいため、調査」のきわめて詳細な職場や仕事の状況変数

東京圏への人材集中と最も密接に関連しているが有用となる。東京圏から地方へのＵターンにと考えられるためである。大卒以上の女性や高対する政策的な関心が高まっている一方で、Ｕ

卒男性については、第⚓節で追加的な分析の対ターン希望者の特性についての研究蓄積は必ず象とする。

しも多くないので、こうした分析は価値がある
2)

ものと思われる 。

1 データ

データは、以下のようにクリーニングをかける。まず、男性・大学卒以上のサンプルを抽出して対数年収を算出し、その平均から標準偏差の⚓倍以上離れているサンプルを除外する。ま用いるデータはリクルートワークス研究所にた、主に民間雇用者の中での格差に注目するこよる「ワーキングパーソン調査2014」である。

とにして、公務員もサンプルに含めない。年齢

この調査は、東京圏で働く人々の就業に関するについては、60歳未満に限定する。海外出身者

実態と意識を明らかにするために実施され、東や海外の学校を卒業した人々はサンプルに含め

京都、神奈川県、千葉県、埼玉県で働く、正規

ることにする。

社員・正規職員、契約社員・嘱託、派遣、パー

本稿では、東京圏に在住している人を東京圏

ト・アルバイト、業務委託として2014年⚘月最出身かどうかと最終学校が東京圏にあったかど

終週に⚑日でも就業している18～69歳の男女

うかで⚔つのタイプに区分する。第⚑は、東京（学生除く）が対象になっている。インターネ

圏出身かつ東京圏の学校を卒業した者で、ここットモニター調査で、合計9857名（男性：5600

では簡単に「定着者」と呼ぶ。このタイプと他

名、女性：4257名）の回答が得られている。

のタイプの状況を比べることが本稿の主な目的

この調査では、出身地と最終学校の所在地となる。第⚒は、出身地が東京圏であるものの、東京圏への転入者の仕事・収入・Ｕターン志向

11

図⚑

転入区分による年収格差（大卒以上男性）

表⚑

記述統計量（大卒以上男性）

何らかの理由で東京圏以外の学校を卒業した者である。この人々は「東京圏にＵターンしてきた人々」と考えて「Ｕターン者」と呼ぶ。第⚓は、非東京圏出身で、東京圏の学校を卒業した人々となる。例えば、地方から東京の大学に入学し、そのまま東京で就職したような人々が含まれる。こうした人々を「入学前転入者」と呼ぶ。第⚔は、出身が非東京圏、学校も非東京圏であるにもかかわらず、東京圏に在住している

まな変数の記述統計量を示している。ここで年人々で、こうした人々を「卒業後転入者」と呼収、年齢、勤続年数以外は該当する場合に⚑、ぶ。以上のような区分全体を「転入区分」、「定

そうでない場合に⚐をとるダミー変数として定着者」以外の⚓区分を合わせて「転入者」と呼義されている。中学⚓年時の成績は、学年平均

ぶことにしたい。

よりも「上のほう」「やや上のほう」の場合にここで用いる大卒以上男性のサンプルのうち、 ⚑、それ以外の場合に⚐をとるダミー変数と、「定着者」が全体の59.7％を構成する。
「転入「下のほう」「やや下のほう」の場合に⚑、それ者」については、「Ｕターン者」が8.2％、「入以外の場合に⚐をとるダミー変数としている。

学 前 転 入 者」が 15.9％、「卒 業 後 転 入 者」が「転入者」に特徴的なこととして、父親や母親

16.2％となっている。東京圏以外からの「転入が大卒あるいは大学院卒である割合が「定着者」は、このサンプルではほぼ⚔割に達してい者」に比べて低い。その一方で、「入学前転入る。こうした転入区分ごとに平均年収を算出す者」、「卒業後転入者」では中学⚓年時の成績

ると、図⚑のような結果になった。全体の平均（学年に占める位置の自己評価）が「定着者」

年収は618.6万円だったが、「定着者」の平均年に比べて高い傾向がある。理系である割合およ

収は592.8万円と平均よりも低くなっている。

び大学院卒である割合は、大学所在地が非東京

その一方で、「転入者」はすべての区分で年収圏である「Ｕターン者」と「卒業後転入者」で水準が高く、とくに「卒業後転入者」の平均年高い。一般入試による入学試験で大学に入学し収は675.5万円と「定着者」に比べて80万円以た割合は、「定着者」で低くなっている。正社

上高くなっている。こうした顕著な差について

員・正規職員である割合、年齢、勤続年数、役の分析が本稿の主要な課題のひとつとなる。

職がある割合、大企業（従業員数1000人以上）

表⚑は、次節以降の実証分析で用いるさまざ12

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号№113に勤務する割合なども、総じて「転入者」のほ

表⚒

就業の状況（雇用形態、企業規模、勤続年数、役職有無）の結果とどの程度関連しているかを把握することができるようになる。
推定結果は表⚒の第⚑列および第⚒列に示されている。卒業前の状況を導入しない場合、正社員である確率に対する区分の 効 果 は「卒 業 後 転 入者」で有意にプラスとなっており、正社員確率が「定着者」に比べて約⚓％高くなる。ただし、第⚒列に示されているように、卒業前の状況を導入
すれば「卒業後転入者」

注）サンプルサイズは3,078。
（ ）内は頑健標準誤差。***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1の効果は有意ではなくな
る一方、成績が低い場合

うが高い傾向がある。転入区分による属性の違に正社員確率は低くなり、大学での専攻が理系

いは、年収格差をある程度説明するものと考えであった場合や大学院卒であった場合には正社られる。

員確率は高くなる。正社員確率に対する転入区

2 実証分析──大卒男性の場合
2-1 雇用形態・就業先タイプ・役職分の影響は、中学時代の成績、大学での専攻、大学院卒業であるかどうかが区分間で異なることに起因する部分が大きいと言える。

本項では、収入についての検討を行なう準備

続いて、就業先のタイプとして、企業規模をとして、転入区分の違いが、収入の重要な規定

取り上げる。
「ワーキングパーソン調査」では、要因である雇用形態や就業先のタイプや役職に

会社全体の従業員数（常用雇用のアルバイト・

与える影響を考察しておきたい。

パートを含む人数）を12区分で尋ねている。こまず、転入区分の違いによる雇用形態への影

こでは、1000人以上である場合に⚑、1000人未響を調べるため、現職が正社員である場合に⚑、 満である場合に⚐の値をとる変数を導入し、正そうでない場合に⚐をとるダミー変数を作成し、 社員確率を推定した定式化と同様の定式化で推これを被説明変数とした回帰分析（プロビット定を行なう。

法）を行なう。説明変数としては、「定着者」

推定結果は、表⚒の第⚓列および第⚔列に示をベースにして「Ｕターン者」ダミー、「入学されている。まず、年齢が有意にプラスの影響

前転入者」ダミー、「卒業後転入者」ダミーのを与えている。転入区分では、「Ｕターン者」⚓つのダミー変数と年齢および定数項を導入すと「卒業後転入者」がプラスで有意となっておる。この定式化に加えて、説明変数に表⚑で導り、両区分に属する労働者は「定着者」に比べ入した卒業前の状況を表す変数群を導入した定て1000人以上の企業に勤務している傾向がより式化も推定する。これによって、転入区分が正強い。限界効果は両者とも約⚙％と大きな値と社員である確率に及ぼす影響が、卒業前の状況なっている。卒業前の状況を説明変数に導入す東京圏への転入者の仕事・収入・Ｕターン志向

13

ると、父親が大卒であること、中学⚓年時の成のは、父親大卒（プラス）、中学⚓年時の成績

績が良い場合、さらには大学院卒であることが

（上位）
（プラス）
、中学⚓年時の成績（下位）

大企業勤務の確率を上昇させていることが判明（マイナス）となっている。中学時代の成績がする。卒業前の状況を説明変数に入れたことで、 役職に就く確率に対して強い影響力を持ってお「卒業後転入者」の限界効果はやや低下したが、り、転入区分の効果もその一部を反映していた「Ｕターン者」の限界効果はあまり低下していものと考えられる。

ない。よって、卒業前の状況を表す変数が転入

以上のように、転入区分によって正社員であ区分を通じて大企業勤務確率に影響を及ぼす大る確率、大企業に勤務している確率、勤続年数、

きさは、それほど大きいとは言えない。

役職に就いている確率などは異なっており、概勤続年数も収入の大きな規定要因である。被して「卒業後転入者」は「定着者」に比べて高説明変数を勤続年数にして OLS で推定した結い値となっている。また、卒業前の状況、なか果が表⚒の第⚕列および第⚖列に示されている。 でも中学⚓年時の成績はこれらの確率および勤年齢が強い説明力を持つことは当然であろう。

続年数に強いインパクトを与えている。そして、年齢に加えて転入区分だけを説明変数に導入し「卒業後転入者」と「定着者」の格差の一部は、た結果によると、「卒業後転入者」のみで有意

この変数や大学時代の専攻、大学院進学といっにプラスとなっており、「定着者」よりも約⚙た転入区分間における卒業前の状況の差異を反％勤続年数が長い。卒業前の状況を表す変数を映しているものと解釈される。

説明変数に入れた場合にも「卒業後転入者」の限界効果はそれほど低下しない。そして、中学

2-2 収入格差⚓年時の成績が低い場合、一般入試によって大

ここでは、被説明変数を年収の対数値にした学に入学した場合、大学院卒の場合には勤続年回帰分析を行なう。これまでと同様、転入区分数は低下する。大学院卒の効果は、大学院に行ダ ミー 変 数 を 導 入 す る こ と で、
「転 入 者」とくことで就職が遅くなることによるものと考え「定着者」の収入格差を測定する。説明変数にられる。一方、理系出身者は勤続年数が長くな

徐々にコントロール変数を加えていくことで、る。大学院卒の係数と理系の係数がほぼ同じな

収入格差の規定要因を探っていくことにする。

ので、理系の大学院出身者は定着性が高いため

OLS による推定結果が表⚓に示されている。

に、勤続年数のロスがほとんど生じないことに第⚑列は、転入区分ダミーと定数項のみを説明なる。

変数とした推定結果を示している。
「定着者」

最後に役職について、勤務先で役職についてに比べて「Ｕターン者」は12.9％、「入学前転いる場合を⚑、ついていない場合に⚐をとる変入者」は7.8％、「卒業後転入者」は15.0％収入

数を被説明変数にしたプロビット分析を行なう。 が高くなっており、いずれも⚑％水準で統計的推定結果は、表⚒の第⚗列および第⚘列にある。 に有意となっている。第⚒列のように年齢およ
当然ながら、年齢は有意にプラスとなっている。 び年齢の⚒乗を説明変数に導入すると、収入格
卒業前の状況を表す変数を入れない場合には、差はそれぞれ10.6％、5.4％、12.6％に縮小す「入学前転入者」と「卒業後転入者」は有意にる。それでもかなりの大きさである。

プラスであり、その限界効果もそれぞれ約⚖％

上記に加えて、卒業前の状況を表す諸変数をと⚘％となっており、大きいと言える。卒業前

説明変数に加えると、さらに「定着者」と「転の状況を表す変数を入れた場合には、これらの入者」の収入格差は縮小する（第⚓列）。これ

限界効果は縮減し、とくに「入学前転入者」はは、転入区分と卒業前の状況を表す諸変数との統計的有意性を失う。追加した変数で有意なも間に相関関係があるので、後者を説明変数に入14

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号

№113

表⚓

いる。それに加えて、進対数年収の推定結果（大卒以上男性）学者が多い高校を卒業したことを表すダミー変数、
父親・母親が大卒である
ダミー変数、そして大学院卒を示すダミー変数が収入にプラスの影響を及ぼしている。
さらに、雇用形態を表すダミー変数（⚕個）、
従業員数で測った企業規
模を表すダミー変数（11個）、勤続年数・勤続年
数 の ⚒ 乗、役 職 ダ ミー（⚖個）を順次追加していった結果が、第⚔列から第⚗列に示されている。
その結果、「定着者」と「卒業後転入者」の格差
注）サンプルサイズは3,078。
（ ）内は頑健標準誤差。***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

は順次縮小していき、役
職ダミーを導入した段階

れなければ、転入区分の係数は卒業前の状況ので有意性を失う。先に見たように、「卒業後転効果を含んだものになるためである。ただし、入者」は平均的に勤続年数が長いので、大学卒格差縮小の程度は、転入区分によって異なる。

業後に転職して東京圏に入ってきた人はそれほ

最も格差が縮小するのが「入学前転入者」であど多くないと推測される。むしろ、東京圏以外

り、もはや有意ではなくなる。これは、「入学の出身で東京圏以外の大学を出た優秀な人材を前転入者」と「定着者」の収入格差は卒業前の東京圏の企業が採用し、そうした人材が高い役状況を表す諸変数の差異で尽きているために、職についているケースが多いのではないかと推卒業前の状況を表す諸変数を説明変数に導入す測する。それとは対照的に、「定着者」と「Ｕることで転入区分の年収に及ぼす影響が消失しターン者」の格差は、雇用形態などの諸変数をたものを考えられる。その次に影響を受けた転追加してもなお残っており、それは7.5％に達入区分は「卒業後転入者」であり、
「定着者」

する。
「Ｕターン者」は、これまで見てきた変との収入格差の⚓割程度が卒業前の状況を表す

数では十分に捕捉できない特性をもっており、

諸変数によって説明される。最も影響を受けな

それが年収を引き上げていると考えられる。

かったのは「Ｕターン者」であり、格差の縮小
率は12％程度となっている。卒業前の状況の中

2-3 地域特性の導入で最も強いインパクトが観察されるのは、中学

ここまでの分析では、出身地あるいは最終学⚓年時の成績の自己評価であり、上位ダミーも校の所在地が東京圏（東京、千葉、埼玉、神奈

下位ダミーも統計的に有意である。推定結果に川）にあるか否かに着目してきた。これまで見よると成績上位と下位の差は約20％にも及んでてきたように、こうした分類方法で多くのこと
東京圏への転入者の仕事・収入・Ｕターン志向

15

が明らかになるが、非東京圏の異質性はそれほ①人口10万人当たり大学数：都道府県別の「人ど活用されているとは言いがたい。例えば、東口推計」（総務省）および「学校基本調査」

京圏に在住しているある地域の出身者は、同じ（文 部 科 学 省）よ り 計 算 さ れ る。2000 年

く東京圏に在住している他地域の出身者に比べ～2014年までの15年間の平均値。大学数の多て、たとえ同じ地域の学校を卒業していたとしい地域には有力大学が含まれており、そうしても、年収が高いかもしれない。仮にそうしたた地域からの転入者も有力大学出身者が多い

状況があるならば、その背後にある要因を検討

可能性がある。この変数は学校所在地の特徴することで、東京圏集中のメカニズムの解明にを捉えるものなので、出身地の大学数は年収資することができると思われる。

に影響を及ぼすとは考えにくい。

そこで本項では、出身地および最終学校所在②失業率：都道府県別の男性の失業率であり、地の特徴を代理するいくつかの変数を説明変数「国勢調査」（総務省）のデータを用いた。

に導入したうえで、あらためて年収決定式を推2000年、2005年、2010年の⚓時点の平均値を定する。サンプルサイズの制約も考慮して、以採用した。出身地あるいは学校所在地の雇用下のような方法を用いることにしたい。

機会の多寡を表す変数として用いる。出身地

まず、出身地の影響を分析する際には、出身（学校所在地）の失業率が低く、雇用機会が地が東京圏以外のサンプルを用いる。したがっ豊富な状況では、地方出身の優秀な人材にとて、「入学前転入者」と「卒業後転入者」のデってわざわざ東京圏での雇用にとらわれる必ータセットが分析対象となる。他方、学校所在

要が少なくなる。それでも東京圏にとどまっ

地の影響を分析する際には、学校所在地が東京ている人は、東京圏での年収が高い人に限定

圏以外のサンプル、すなわち「Ｕターン者」とされる。よって、出身地（学校所在地）の失「卒業後転入者」のデータセットを分析対象と業率が高いと東京圏での年収が低くなる可能する。転入のメカニズムを検討したいので、性がある。

「定着者」のサンプルは使用しない。そのうえ③実質給与水準：40-44歳男性の「きまって支で、出身地あるいは学校所在地の特徴を表すい

給する現金給与額」を物価指数（持家の帰属

くつかの説明変数（都道府県別）を用いて、年家賃を除く総合）で割ったもの。
「賃金構造

収の対数値を説明する。ただし、出身地が東京

基本統計調査」（厚生労働省）および「消費圏以外のサンプルを用いて出身地の特徴が年収者物価指数」（総務省）の全国データを用いに与える影響を見る際には、学校所在地の影響る。2000年～2014年までの15年間の平均値。

を制御する必要がある。本稿では、都道府県別

出身地（学校所在地）の実質給与水準が高いの学校所在地ダミーを説明変数に加えることでときには、地元での就職の魅力度が高くなる

コントロールする。こうすることで、少なくとので、東京圏では年収がかなり高い人が就業も都道府県レベルにおいて学校所在地の影響はすることになる可能性がある。

完全にコントロールされ、出身地の特徴を表す④東京からの距離：国土地理院が報告している

変数の効果は学校所在地の影響を除外したもの

都道府県庁間距離を用いた。非東京圏からのとなる。学校所在地が東京圏以外のサンプルを移動コストの代理変数であり、基本的にプラ用いて、学校所在地の特徴の影響を見る際には、スの符号が期待される（移動コストを上回る

出身地ダミー変数を説明変数に導入する。

年収上のメリットがある人が東京圏に転入す出身地あるいは学校所在地の特徴を代表するるため）。

変数として、公刊統計から得られる以下の⚔つ説明変数として⚒つのパターンを用意した。

の都道府県別の変数を採用することにする。

第⚑は、年齢、年齢の⚒乗項、出身地（学校所16

季刊 住宅土地経済

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表⚔

対数年収の推定結果（大卒以上男性：地域変数の導入）

注）東京圏以外の出身地サンプルの場合には学校所在地ダミー、東京圏以外の学校所在地サンプルの場合には出身地ダミー、他の説明変数としては、年齢、年齢⚒乗、学校所在地ダミー（出身地サンプル）、出身地ダミー（学校所在地サンプル）、第⚕～第⚘列ではこれに加えて父親大卒ダミー、母親大卒ダミー、中学⚓年時の成績自己評価ダミー（上位、下位）、進学者が多い
高校卒ダミー、一般入試による大学入学ダミー、理系ダミー変数、大学院卒ダミーを加えている。東京圏以外の出身地サンプ
ルのサンプルサイズは982。東京圏以外の学校所在地サンプルのサンプルサイズは725。
（ ）内はクラスター化標準誤差。***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

在地）ダミー、そして上記の変数を説明変数と富であれば、東京圏で高い収入が見込める人のして用いたケースであり、第⚒は、それに加えみが東京圏に転入したり、そのまま東京圏にとて卒業前の状況を表す変数群を説明変数に導入

どまったりすることから生じる効果であると推したケースである。標準誤差の算定に際しては、 測される。まったく影響がないのは、出身地の出身地が東京圏以外のサンプルでは出身地で、大学数を表す変数であり、これは当然であろう。

学校所在地が東京圏以外のサンプルでは学校所

出身地の実質給与水準と東京からの距離は、卒在地でクラスター化したものを採用する。

業前の状況変数を説明変数に導入しない場合で推定結果は表⚔に示している。まず、東京圏

かつ失業率を説明変数として導入した場合に有以外の出身地サンプルを用いた分析結果を見る。 意にプラスとなる。すなわち、実質給与水準が最も頑健な結果は、出身地の男性失業率の効果

高い地域出身の人は、高い年収をもたらすようであり、どの定式化においても⚑％水準で有意な卒業前の状況であることを意味している。そにマイナスとなっている。地元で雇用機会が豊こで、卒業前の状況を表す諸変数と、実質給与
東京圏への転入者の仕事・収入・Ｕターン志向

17

水準との関係を調べたところ、実質給与水準が表⚕

対数年収の推定結果（大卒以上女性）高い地域の出身者は、進学者が多い高校出身者である傾向が強いことが判明した。さらに、第⚘列の回帰分析で、進学者が多い高校出身ダミ
ーだけを取り除くと、失業率、実質給与水準、東京からの距離がすべて少なくとも10％水準で有意となった。最も頑健なものは失業率の効果であるが、その他の変数の影響も無視すべきではないであろう。
続いて、東京圏以外の学校所在地サンプルを用いた分析結果を見る。学校所在地の特性については単純明快で、人口10万人当たりの大学数が多い地域の大学を出た人々は、⚑％有意水準
で年収が高くなっている。大学集中地域の大学を卒業して東京圏に転入した人は、非東京圏の有力大学の出身者である可能性が高く、そのことが東京圏での年収を引き上げているものと考えられる。その一方で、在住者大学所在地の失業率、実質給与水準、東京からの距離はまった

注）（ ）内は頑健標準誤差。***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

く有意な影響を年収に与えない。これは、出身地の影響と対照的である。東京圏への転入者に理由のひとつとして、女性の東京転入の理由

限定すれば、労働市場との結びつきという意味

として夫の転勤に伴うものが多く、本人の経済では、学校所在地の労働市場よりも出身地の労的な理由による移動が少ないことがあるかもし

働市場が重要な意味合いを持っていることになれない。あるいは、結婚や出産に伴うキャリアる。

の断絶が生じるために、それまで「転入者」と3 大卒女性と高卒男性についてして得ていた「定着者」との収入格差を失っているのかもしれない。そこで、サンプルを配偶

ここまでは大卒以上男性に分析対象を限定し者がいない女性に限った結果も表⚕に示した。

てきたが、本節では大卒以上女性と高卒男性のここから明らかなように、配偶者がいない女性

転入者に焦点を当てる。

では、「卒業後転入者」の係数が有意になってまず、大卒以上女性について、転入区分が対おり、その大きさも男性と同程度に大きい。よ

数年収に与える影響を見ておきたい。表⚓と同って、有配偶女性については、無配偶女性や男様に、大卒以上女性の対数年収を転入区分や年性に比べて「転入者」としてのリターンを得に

齢、年齢の⚒乗、卒業前の状況変数群に回帰さ

くい労働市場の構造が存在しているものと考えせた結果が表⚕に示されている。興味深いこと

られる。

に、
「転入者」と「定着者」の格差は有意でな

続いて、学歴面での違いを浮き上がらせるたい。
「Ｕターン者」や「入学前転入者」についめに大卒以上男性と高卒男性との比較を行ないては、符号もマイナスになっている。学歴が同たい。ここでも表⚓と同様の分析を行なった。

じではあるが、男性とはまったく異なる結果で

ただし、卒業前の状況変数は、大卒以上の場合ある。

とは異なる。大学と関連した変数は除外し、父

18

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号№113

親・母親の学歴ダミー変表⚖

対数年収の推定結果（高卒男性）

数は、高卒以上である場
合に⚑、そうでない場合に⚐をとる変数として構築した。推定結果は表⚖に示している。
第⚑列から、何らコン
トロールを施さない場合には、「定着者」に比べて「Ｕ ター ン 者」は18.0％、「卒業後転入者」
は25.9％も年収が高い。
これらは、大卒以上男性の場合よりも大きい。ただし、第⚒列のように年齢を導入すると、「Ｕターン者」の収入格差は約⚒％まで大きく縮小する。

注）サンプルサイズは(1)-(5)は790、(6)-(7)は789。
（ ）内は頑健標準誤差。***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

高卒の場合、「Ｕターン者」で見られる格差は、に対して「すぐにでもしたい」「いつかはした「定着者」に比べてこの区分の年齢が高いことい」「したいとは思わない」の⚓択で回答を求による。
「卒業後転入者」は年齢や卒業前の状めている。ここではこの情報を用いて「転入況変数を説明変数に追加してもなお、17.3％も者」のＵターン転職志向およびＩターン転職志「定着者」よりも高い年収となっている。

向を調べたい。そのために、出身地が非東京圏

第⚔列以降は、雇用形態ダミー、企業規模ダのサンプルに限定する。また、非東京圏出身者

ミー、勤続年数・勤続年数の⚒乗、役職ダミーのみを分析対象とする（「入学前転入者」およを順次導入した推定結果を示している。これら

び「卒業後転入者」によって構成される）。労の変数を加えることで、格差は約⚖％まで縮小

働者の属性は、大卒以上の男性正社員とする3)。

する。とりわけ、企業規模を追加したときの縮本稿で用いた調査では出身地についての情報

小率が大きいことがわかる。おそらく、県外就は都道府県名だけであり、そこでの友人関係や職した高卒者が、都市部で規模の大きい企業に実家の有無など、Ｕターンの重要な規定要因と就職する傾向があることを反映しているものと思われる変数は集められていない。その一方で、推測される。

現在の仕事の状況についてはきわめて詳しい。

4 大卒男性のＵターン転職志向の規定要因

ここでは、そうした調査の特性を生かして、現時点でどのような就業状況にある「転入者」のでは、東京圏に転入してきた人々のうちでどＵターン（Ｉターン）転職志向が強いのかにつのようなタイプがＵターンに積極的なのであろ

いての分析に集中することにしたい。また、通うか。この調査では、「あなたは以下のことを常の転職行動と比較するために、「転職志向」

してみたいと思いますか」という質問の中でについても分析を行なっておきたい。本調査で「出身地への転職：U ターン転職」および「地は、「あなたは今後、転職（会社や団体を変わ方への転職（出身地は除く）：I ターン転職」

ること）することを考えていますか」という質
東京圏への転入者の仕事・収入・Ｕターン志向

19

図⚒

転職・Ｕターン・Ｉターン構成比（大卒以上男
性正社員）もつ人の割合を示している。少なくとも「いずれ転職したい」と考えている人は41.6％に上る。
その一方でＵターン転職志向の人は34.4％であるが、それでも⚓分の⚑を超える。その意味でＵターン志向は強いように見えるが、「すぐにでもＵターン転職したい」とする比率は4.⚗％と、「現 在 転 職 し た い と 考 え て い る」人 の21.5％の⚔分の⚑以下に過ぎない。Ｉターン転職についての希望は、Ｕターン転職よりもさらに少ない。
各転職志向をプロビット法で推定した結果が注）凡例の（ ）内はＵもしくはＩターン転職志向に適用される。
「現在転職したいと考えており、転職活動をしている」と「転職志向の現在転職したいと考えているが、転職活動はしていない」の⚒つの区分は「現在転職したいと考えている」にまとめている。サンプルサイズは901。

表⚗にある（説明変数の詳細は付表参照)5)。

問項目に対して、「現在転職したいと考えてお職志向」には共通の規定要因がある一方で、異り、転職活動をしている」「現在転職したいとなる点も少なくないことが判明する。共通項と考えているが、転職活動はしていない」「いず

しては「仕事の成果が把握しやすい」場合やれ転職したいと思っている」「転職するつもり「高い成果を上げるために働く時間を惜しまなはない」の⚔択となっており、ここから転職志い職場」で働いていると感じているほうが「転向の変数を作成する。

職志向」や「Ｕターン転職志向」が共に強くな

以下ではまず、「転職志向」と「Ｕターン転職
志向」を対比させながら見ていきたい。係数の推定結果からは、「転職志向」と「Ｕターン転

具体的には、ＵターンとＩターンでは「すぐる。逆に、「自分が果たすべき役割が明確であにでもしたい」「いつかはしたい」場合には⚑、る」という設問に肯定的に回答している人は、「したいとは思わない」場合には⚐をとる⚒値

両者とも弱くなる。成果の追求が強かったり、変数を「Ｕターン転職志向」および「Ｉターン

果たすべき役割が曖昧であったりする場合には、転職志向」の代理変数とする。それに合わせて転職およびＵターンを促進するという結論が得

通常の転職者についても、「転職するつもりはられた。

ない」が⚐、それ以外は⚑をとる変数を「転職4)志向」の代理変数とする 。

異なる点としては、第⚑に、職場や仕事の特性には、「Ｕターン転職志向」には影響しない

説明変数は、入学前転入者ダミー、対数年収、 が「転職志向」には影響する変数が数多くある
週平均労働時間、仕事や職場に対する本人の考ことが挙げられる。総じて、成長感やスキルやえ方、これまで用いてきた卒業前の状況を表す

人間関係などは「転職志向」を高めるが、「Ｕ

諸変数、年齢、勤続年数、大企業ダミー、役職

ターン転職志向」とは関連していない。

ダミー、有配偶者ダミー、少なくとも一人の親

第⚒に、「転職志向」と「Ｕターン転職志向」（義父・義母も含む）との同居を表すダミー変の顕著な違いとして、大学入学前に転入してき数、そして出身地ダミーとした。

た人々は大学卒業後に転入してきた人々に比べ先に述べたように、被説明変数は「転職志て「Ｕターン転職志向」が10％近くも低くなっ向」、「Ｕターン転職志向」、「Ｉターン転職志ていることが挙げられる。こうした傾向は「転向」である。図⚒は、大卒男性正社員のうちで職志向」には見られない。比較的早い段階で転「転職志向」や「Ｕ（Ｉ）ターン転職志向」を入すると東京圏になじみやすかったり、友人等

20

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号

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表⚗

転職志向・Ｕターン・Ｉターン転職志向の推定結果（Probit 法）

しても高い収入を求めて東京圏に流入してきた人々である。そのような人々の中で高い収入を得ている人は、出身地に戻っても相応の収入を得ることは相当困難となる。
逆に、Ｕターンを考慮す
る人は、東京圏での収入水準が低いために、地方に戻っても収入面での大きなダメージを受けにくい人だと考えられる。
第⚓に、父母（あるいは義父母）と同居している人々は「Ｕターン転職
志 向」が 低 い。こ れ も「転職志向」の推定結果にはなかった特徴である。
おそらく、出身地に親がいないことの代理変数になっているものと思われる。Ｕターンをする理由と し て「親 の 面 倒 を 見る」「親の仕事を引き継ぐ」ということがあれば、東京圏で親が同居してい注）東京圏以外の出身地サンプルに限定。これ以外の説明変数として出身地ダミーを導入している。
「」の説明変数は、肯定的な回答である場合に⚑、そうでない回答の場合に⚐をとるダミー変数。説明変数の詳細については付表を参照。
（ ）内は頑健標
準誤差。***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

る場合には「Ｕターン転職志向」は大きく低下するだろう。事実、この変数のインパクトは非常にが多くできたりするからかもしれない。
もうひとつ興味深いのは、年収（対数）が大きく、親との同居はＵターン志向の確率を20％以上も低下させる。

「Ｕターン転職志向」のみで⚑％水準で有意にＩターンについても、大学入学前に転入してマイナスとなっていることである。
「Ｕターン

きた人々は大学卒業後に転入してきた人々に比転職志向」は「転職志向」と異なって収入水準

べて「Ｉターン転職志向」が低くなる。また、に敏感であり、⚑％の収入上昇は0.18％「Ｕタ

収入の高い人ほど「Ｉターン転職志向」が低い

ーン転職志向」である確率を低下させる。このことも「Ｕターン転職志向」と共通している。

点は、以下のように解釈しうる。これまで明ら

しかしながら、親との同居変数や成果関連変数

かにしたように「転入者」は移動コストを負担は有意ではなくなった。
東京圏への転入者の仕事・収入・Ｕターン志向

21

い。ただし、配偶者がいないサンプルに限定

おわりに

すれば、
「卒業後転入者」が大卒男性と同等

本稿の主要な結果は以下のようにまとめられる。

の大きい年収プレミアムを得ていた。理由と⑴東京圏に転入した大卒以上の男性は、「定着

しては、既婚女性の東京転入の理由として夫者」に比べて中学⚓年時の成績の自己評価がの転勤に伴うものが多く、本人の経済的な理高く、一般入試経験者で、大学の専攻分野は

由による移動が少ないことや、結婚や出産に理系であり、大学院卒の人が相対的に多い。

伴うキャリアの断絶が生じるために、それま⑵正社員である確率、大企業に勤務している確で「転入者」として得ていた「定着者」との率、勤続年数、役職に就いている確率を分析

収入格差を失っている可能性が考えられる。

したところ、総じて「卒業後転入者」は「定⑹高卒男性でも、大卒男性と同様に「Ｕターン着者」に比べて高い値となっている。また、者」や「卒業後転入者」と「定着者」との間

卒業前の状況、なかでも中学⚓年時の成績はで大きな年収格差がある。
「Ｕターン者」に

これらの確率および勤続年数に強いインパク

ついては年齢をコントロールすることで格差トを与えている。

は消失するが、「卒業後転入者」の格差は持⑶「定着者」と⚓つの区分の「転入者」との年続する。ただし、企業規模を説明変数に導入

収格差は大きく、しかも転入区分によって異することで大きく格差は縮減することから、なっている。
「定着者」に比べて「Ｕターン「卒業後転入者」は「定着者」に比べて大企者」は 12.9％、「入 学 前 転 入 者」は 7.8％、業に所属している傾向が強く、そのことが収「卒業後転入者」は15.0％年収が高い。ただ入格差の大きな要因になっていることがわかし、対数年収の回帰式の説明変数に年齢や卒る。地方の高卒者がより良い就職の機会を求

業前の状況を表す変数を導入することで、そめて東京圏に移動しているものと考えられる。

れぞれ9.3％、2.5％、8.7％まで低下する。

⑺大卒男性正社員の東京圏「転入者」サンプル

これは、「転入者」が「定着者」に比べて中を用いて出身地へのＵターン転職志向の分析

学⚓年時の成績の自己評価が高いなどといっを行なった。ここでは、出身地ダミーを導入た属性の違いが、年収に反映しているからですることで、出身地域の特性はできるだけ除ある。さらに、役職等をコントロールするこ

去した。Ｕターン転職志向の Probit モデルとで「卒業後転入者」の年収プレミアムはほを推定したところ、成果を追求する職場で働

とんど消失する。
「卒業後転入者」が高い役

いている人はＵターンに積極的な傾向が見ら職についていることが多いことが、年収プレれ た。そ の 一 方 で、⚑％ の 収 入 上 昇 は 約

ミアムを生み出す大きな要因になっている。

0.2％Ｕターン転職志向である確率を低下さ⑷出身地および大学所在地の特徴を代理するいせていた。また、出身大学が東京圏にある人

くつかの変数を説明変数に導入したうえで、や現在親と同居している人のＵターン志向はあらためて年収決定式を推定したところ、失低かった。Ｉターンについては、Ｕターンと業率が低い地域出身の人は東京圏での年収が同様に、出身大学が東京圏にある場合や年収高い傾向にある。一方で、大学所在地の影響上昇がＩターン転職の志向を弱めるが、Ｕタとしては、人口当たりの大学数が多い地域のーンとは異なり親との同居のマイナスの影響

大学卒業者は、東京圏転入後に高い給与水準は生じない。

を得ている傾向がある。

残念ながら、本稿では移動のタイミングと収⑸大卒以上の女性については、男性とは異なり、 入変化の関係は検討することができなかった。
「転入者」の収入は「定着者」よりも高くな
22

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号№113

また、データの性格上、東京圏に移動して無業

付表表⚗で用いた説明変数の作成法者になったサンプルは欠落していることから、地方からの移動のリターンの評価には留意すべき部分がある。これらの点は今後の課題としたい。
＊本稿は、拙論「東京圏への転入者の仕事・所得・Ｕ
ターン志向」（Works Discussion Paper Series, No.11）に加筆したものである。「住宅経済研究会」（公益財団法人・日本住宅総合センター）参加者各位の貴重なコメントに感謝する。言うまでもなく、本文中に残された誤りは、筆者の責任に帰するものである
注⚑）こうした労働移動における選別（sorting）機能は、
海外では主に移民の分析で注目されてきた。先駆的な 貢 献 は Borjas（1987）で あ る。Borjas（2016）の第⚘章では、このタイプの分析についての初歩的な解説がなされている。
⚒）U ターン移動の研究としては、例えば「第⚕回人口移動調査」（国立社会保障・人口問題研究所）の結果を用いた江崎（2007）がある。ここでは⚔つの地
方圏のＵターン率の差異が調べられているが、地域間の差は小さいとしている。その一方、「村」出身者のＵターン率が低いことが明らかにされている。
⚓）正社員に限定するのは、非正社員と正社員との間で移動性向や仕事内容に大きな差があるのが通例であり、サンプルの同質性を高めたうえで、仕事や職場の状況の影響を見ることが望ましいと考えたためである。

⚔）ＵターンやＩターンの設
問は⚓段階であり、それをそのまま生かすことも可能であるが、「すぐにしたい」と「いつかはしたい」は時間的なズレを表している側面もあるため、ここでは単純に⚒値変数とした。⚓値
変数にして順序プロビット等を行なってみたが、定性的な結果は大きく変わらない。
⚕）「Ｕターン転職志向」が「転職志向」のサブセットとなっている場合には、それぞれを別個に推定するよりも両者の関連性を取り込んだモデルを推定するほうが望ましい。しかしながら、「転職するつもりはない」と回答した人の少なくない部分が将来的にＵターン転職についての希望を表明しているという事実に鑑み、本稿では個別に推定することにした。
参考文献
Borjas, G. J.（1987）ʠSelf-Selection and the Earnings of
Immigrants,ʡAmerican Economic Review, Vol.77, pp.
531-553.
Borjas, G. J.（2016）Labor Economics, 7th ed., NY,
McGraw-Hill Education.
石 黒 格・李 永 俊 ・杉 浦 裕 晃・山 口 恵 子（2012）『「東京」に出る若者たち─仕事・社会関係・地域間格差』
ミネルヴァ書房。
江崎雄治（2007）「地方圏出身者のＵターン移動」『人口問題研究』第63巻⚒号、1-13頁。
太田聰一（2007）「労働市場の地域間格差と出身地による勤労所得への影響」樋口美雄・瀬古美喜編『日本の家計行動のダイナミズム III』第⚕章、慶應義塾大学出版会。
太田聰一・梅溪健児・北島美雪・鈴木大地（2017）「若年者の東京移動に関する分析」『経済分析』（内閣府
経済社会総合研究所）、第195号、117-152頁。
橘木俊詔・浦川邦夫（2012）『日本の地域間格差』日本評論社。
戸田淳仁・太田聰一（2009）「都道府県間労働移動の再検証──『国勢調査』による粗フロー分析」清家篤・
駒村康平・山田篤裕編『労働経済学の新展開』第⚓章、慶應義塾大学出版会。

東京圏への転入者の仕事・収入・Ｕターン志向

23

論文

高速鉄道の建設が居住地価格に
与えた影響
牛島光一
することができない。しかし、移動時間の短縮

はじめに

は、土地・近隣の特性となるので、土地・近隣

高速鉄道は、都市間の時間距離を大幅に短縮への需要の高まりを見ることで、間接的に移動

し、飛行機や長距離バスといった他の交通手段

時間の短縮の価値を測ることができるのである。

よりも多くの人々を輸送することができるため、 ところが、近年の実証分析手法の発展に伴い、社会に大きな便益をもたらすと信じられている。 これまでの研究がヘドニックアプローチで行な
また、高速鉄道の敷設は近隣地域への産業の集ってきた鉄道の便益の評価の厳密性に疑問符が積、観光の促進、人々の居住地選択に影響を与付くようになった。

える可能性もある。その一方で、高速鉄道の敷評価の厳密性を損なう原因として、⚓つの問

設には、代替使用の困難な線路の建設や用地買題が挙げられる。第⚑に、地域属性などが除外

収のために莫大なサンクコストが必要となる。

変数となることによるバイアスの問題、第⚒は、実際に、費用が便益を上回ることが懸念される

第⚑とほぼ同様の問題であるが、鉄道を敷設すために、世界のいたるところで高速鉄道の建設る場所が選択されることによるセレクションバ

計画は延期されたり、中止になったりしている。 イアスの問題、第⚓は鉄道敷設が地価に影響を政策決定者にとって、鉄道建設の費用対便益を測ることは非常に重要な課題である。

与え始めるタイミングの問題である。
本 稿 で 紹 介 す る Kanasugi and Ushijima

鉄道敷設の便益の評価について、星の数ほど（2018）は、統計的因果推論の考え方に基づき、の研究が行なわれてきた。その多くが、鉄道敷先行研究が十分に考慮していなかった上記の⚓設と地価上昇の関係を調べている。鉄道敷設につの推定上の課題を克服しつつ、高速鉄道の敷よって近隣の地域には主に移動時間の短縮とい設が居住地価格に与えた影響を厳密に測ったもう便益が発生するが、それに対する需要があるのである。この研究が着目した高速鉄道は、ならばこの近隣地域へ移住する人が増える（需2011年に建設計画が発表され、2027年に東京～

要が高まる）ために、地価が上昇すると考えら

名古屋間の開業が予定されている、リニア中央れるからである。このような考え方に基づく分

新幹線（以下、LCS）である。

析方法はヘドニックアプローチと呼ばれる。

Kanasugi and Ushijima（2018）は、こ れ ま

ヘドニックアプローチによって間接的に鉄道でにない規模の高速鉄道の経済効果を測ることの便益を評価することができる。通常、財の価で以下の⚓つの問への答えを導いている。⑴ど格（価値）は市場における需要と供給で決まるの程度の規模の経済効果なのか、⑵地域によっが、移動時間の短縮のようなʠ財ʡを取引するて経済効果の規模にばらつきはあるのか、⑶い市場が存在しないため直接的にその価値を観察

つから経済効果が発生するのか、である。

24

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号№113本稿は、以下の構成で Kanasugi and Ushijima（2018）を紹介する。⚑節では鉄道の価値を測る際の推定上の課題を整理し、⚒節ではリ
ニア中央新幹線の特徴について、⚓節ではデー
タと分析方法について説明する。⚔節では分析
結果を示し、⚕節でまとめる。

1 推定上の課題
多くの研究者が、交通インフラの建設が地価

著者写真

うしじま・こういち
1981年東京都生まれ。東京理科大学理工学部数学科卒。筑波大学大学院社会システムマネジメ
ント専攻博士課程修了。博士（社会経済学）。現在、筑波大学シ ス テ ム 情 報 系 助 教。論 文：
The Impact of a Universal
Health Scheme on Precautionary Savings: Evidence fromThailand Economic Development and Cultural Change（forthcoming）ほか。

に与える影響を評価しているが、すでに述べた通り、推定上の⚓つの課題すべてを解決した研

公示地価などの地価に関する非常に優れたパネ

究はほとんどない。また、大規模交通インフラ

ルデータが存在するため、この問題を容易に解の場合は、この⚓つの問題に加えて、さらに、決することができる。

どの地域が影響を受けるのかを定義する必要が

ただし、パネルデータの固定効果でもコント

あ る が、こ の 問 題 の 解 決 も 容 易 で は な い。

ロールできない時間を通じて変化する要因が除Kanasugi and Ushijima（2018）は、上 記 の ⚔外変数となる問題も考慮しなければならない。

つの問題を整理し、解決方法を説明している。

一般的には、この問題に対処するために差分の推定上の第⚑の課題である除外変数の問題は、 差分法（Difference in Differences: 以下、DID）
地価をアウトカムとした分析において、最も深が採用される。DID は、処置群（影響を受け

刻な問題の一つである。ヘドニックアプローチ

る群）と対照群（影響を受けない群）を定義す

では財の価格は、その財の各属性の潜在的な経ることによって平均的な処置効果（影響の強済的価値の束として考える。地価の場合、土地さ）を測定する。最近、鉄道と地価の関係を調には無数の観察不可能な属性があり、しかもそ査しているいくつかの研究は DID を採用してれらは互いに相関している可能性が高いため推いる（例えば、Gibbons and Machin 2005; Bill-

定量は除外変数のためにバイアスをもつことがings 2011; Levkovich et al. 2016）。

多い。例えば、鉄道駅周辺の地価に対する鉄道

DID は処置群と対照群のアウトカムの変化の影響を測ることを考える。駅周辺は商業施設の差から影響の大きさを測る方法であるが、得などの集積があるため、それ以外の地域と比べられた結果が因果効果であるためには、共通トて発展している。このような発展による利便性

レンドの仮定が満たされている必要がある。こは地価に影響を与えるが、属性として観察されの仮定は、もし処置群に影響がなかったならばていることは稀である。結果として、鉄道の利

アウトカムの変化の傾向は対照群と同様である、

便性と集積による利便性のそれぞれが地価に与というものである。この仮定の確認として、処える影響を識別できない。この問題を十分に考置群と対照群のアウトカムの変化が処置前の期慮しないと鉄道の利便性の価値として測られて間において同様の傾向であることを確認し、さきた値は、多くの場合で、過大評価されている。 らに、処置群と対照群の割り当てに関連するか
この問題を解決するためにしばしば採用されもしれない共変量の値に統計的に有意な差がなるのが、パネルデータを用いて、地点や地域固いことを確認する方法がある。これらの確認が有の固定効果によって時間不変の要因をコントなければ、DID 推定量に偏りはないと結論付ロールする方法である（例えば、Baum-Snow

け る こ と は で き な い。Gibbons and Machin

et al. 2005; Debrezion et al. 2007）。日本の場合、(2005）や Billings (2011）は、傾向スコアマッ
高速鉄道の建設が居住地価格に与えた影響

25

チングという手続きを用いて、明示的ではないる。すなわち、立地選択された地点を処置群とものの、共通トレンドの仮定が満たされ、共変し、選択されなかったけれどもそれとよく似た

量がバランスする対照群を定義している。

地点を対処群とした DID を実行するというも

立地選択（location selection）による推定結果のバイアスは、交通インフラの影響評価におのである。当然、DID が必要とする共通トレンドの仮定を満たす地点を対処群とする。

ける⚒つ目の大きな問題である。交通インフラ

第⚓の問題は、鉄道建設が地価に影響を与え建設の目的の⚑つは、地域住民の移動コストをるタイミングの問題である。土地属性の変化が削減することである。そのため、交通インフラ

地価の変化をもたらすが、土地属性の変化がいは通常、より多くの人々が利用する地域に建設

つ起きるのかを十分に考慮していない研究が多される。結果として、交通インフラ建設プロジ

い。フローとしての輸送サービスは開業後に提ェクトの観測された影響は、その場所であるこ供されるが、そのサービスが将来確実に提供さとと関連する影響（例えば、将来の開発）を含れると予想される場合には、開業時期の決定直む。この立地選択の問題は、DID における共後にストックとしての資産価値は上昇するはず

通トレンドの仮定の妥当性に大きな疑問を投げである。この点を考慮した研究はいくつかある

かけることになるため、対処が必要である。

が（McDonald and Osuji 1995; McMillen and

先行研究が立地選択バイアスを克服した方法

McDonald 2004; Billings 2011; Levkovich et al.

には⚒つのパターンがある。第⚑は、立地選択

2016）、DID を用いるような研究でさえ、サーがまるでランダムに決まったかのような状況を

ビス開始前後の比較を行なっていることが多い。

利用する方法である。影響を与える対象がラン以上の⚓つの推定上の課題に加えて、大規模ダムであるため、処置群と対照群の属性に有意交通インフラの評価において問題になるのが、な差が発生する明示的な理由がない。この方法影響を受ける地域の定義である。例えば、LCS

は、大規模交通インフラの評価などで用いられは日本の主要都市を世界最高速度で結ぶため、て い る。例 え ば、Banerjee et al（2012）は、大幅な移動時間短縮効果をもたらし、この効果

中国では交通ネットワークが歴史的な都市を直はローカルな交通ネットワークを通じて広い範線的に接続する傾向があることを利用して、交囲に発生する。もし、LCS の影響を受ける地

通インフラへのアクセスが経済成長を促すかど

点を対照群にしてしまうと、DID 推定量は過うかについて調べている。言い換えれば、ター小評価された値になる。

ミナル地点の経済成長は立地選択の影響を受け

Kanasugi and Ushijima（2018）は上記の⚔るので評価が難しいが、中間地点は地理的な偶

つの問題を解決するために、以下の方法を採用

然により交通インフラへのアクセスが改善するしている。第⚑に、公示地点のパネルデータをだけで、立地選択の影響が少ない。このことを構築し、地点ごとの個別固定効果により時間を利用し、中間地点の経済成長の程度を調べてい

通じて変化しない除外変数をコントロールした。

る。

第⚒に、DIDM によって時間を通じて変化す

第⚒は、DID と傾向スコアマッチングを組る除外変数をコントロールした。この手続は立み合わせた DID with Matching (以下、DIDM）

地選択バイアスへの対処となる。第⚓に、LCSという方法である。傾向スコアマッチングは、の制度的な背景を踏まえつつ、LCS の影響が観察可能な情報がよく似ている⚒つの標本は観開始するタイミングを明示的に考慮した実証モ

察できない情報もよく似ているであろうというデルを構築し分析している。このモデルの妥当仮定のものとで、影響を受けた標本とそれによ性・頑健性は追加的な分析により確認している。

く似た影響を受けていない標本を探す方法であ

第⚔の、LCS 建設の影響を受ける地点の定義

26

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号№113

については、公共交通機関を用いた全国的な移が高速鉄道の建設費の⚓分の⚒を支払い、地方

動時間に関するビッグデータを用いて定義する。 自治体が残りを支払う。ところが、各政府の費2 リニア中央新幹線

用配分に関する議論が長引いたため、JR 東海
は LCS のすべての建設費を支払うことにした。

Kanasugi and Ushijima（2018）が LCS 建設

その後、JR 東海は段階的な建設計画を決定し、の影響に着目した理由は、上記の推定上の課題

最初の段階で東京と名古屋間の路線を、第二段を解決できる特徴があるためである。この節で階で、名古屋と大阪の間の建設を発表した。

は、LCS 建設の目的、建設コストの負担、建2045年に東京と大阪の間の路線が完成するま

設計画の発表、地理的要因など、建設の経緯とで、中間駅の建設費を削減するために、既存のその特徴について説明する。

ローカルな交通手段との連絡路の建設などは延JR 東海が運営する LCS は、2027年に愛知県期されることになった。つまり、JR 東海は近の東京と名古屋の間で運行を開始し、その後、隣地域の交通網を考慮せずに中間駅を建設する。

2045年までに名古屋駅から大阪にサービスが拡

そのため、中間駅で LCS を使用するには、パ大する予定である。現在、JR 東海が運営する

ークアンドライドシステムが必要になる。この東海道新幹線（以下、TS）が東京駅と大阪駅

特徴は、中間駅を最寄りとする処置群を定義すを結んでいる。TS は、日本で最も古く、最もる際に重要となる。

有名で、最も運行本数が多い高速鉄道である。

次に、LCS 建設の影響がいつから始まった

2013年には、延べ⚑億5500万人が TS を使用しかについて説明する。LCS は1973年に基本計た。両高速鉄道の主要駅は同じ（品川、名古屋、 画が構想されたが、国土交通省が建設計画を承大阪）だが、中間駅は異なる場所に建設される。 認したのは2011年⚕月のことだった。そして、LCS の建設は、首都圏と大阪首都圏との間

2011年⚘月、JR 東海は中間駅の位置と選定理の距離を⚒時間半から⚑時間に短縮するように由を公表した。1973年に発表された基本計画に設計されている。LCS は、リニアモーターを記載されている17の新幹線のうち、実際に建設動力源とする、現在、世界で最も早い高速鉄道

されたのは⚗つだけである。つまり、基本計画である。各列車の容量は約1000人で、国内最大の発表ではなく、建設計画の発表がサービス開の飛行機の約⚒倍の規模である。したがって、始時期の決定を意味すると考えられる。

LCS の時間コストの削減は、莫大な消費者余以上が、推定上の課題を回避する分析モデル

剰を生み出す。LCS を建設するもう一つの目を構築するために必要な情報である。実は、的は、TS の代替ルートを提供することである。 LCS の建設の効果測定にはもう一つ興味深い
1964年に開業した TS は、東海地震に直撃され特徴がある。それは、地理的要因に注目するこるリスクがあるため、大規模な改修工事が行なとで、先行研究が立地選択問題を解決するためわれる。東京と大阪の間を移動することは非常に利用してきた自然実験の妥当性を検証するこに大きな需要があるので、TS が不通になることができることである。LCS の路線は東京ととの経済的損失は莫大である。したがって、名古屋を結ぶ直線で、所要時間は40分である。

LCS は TS の代替的な輸送手段として社会的ニ

このルートの最小曲率半径は8000ｍである。こーズが高い。

れまで日本で建設されてきた高速鉄道の最小曲

一方で、LCS の建設費用もまた莫大である。

率半径は4000ｍであったことから非常に直線的

概算建設費は⚙兆1012万円（利子を除く）であである。つまり、途中駅は受ける影響には立地る。これに加えて、⚔つの中間駅の総工事費は選択バイアスが含まれにくいかもしれない。も

約3300億円と試算される。通常日本では、政府

し、本当に自然実験的であれば、立地選択バイ
高速鉄道の建設が居住地価格に与えた影響

27

アスを考慮したモデル、考慮しないモデルの推図⚑

処置群と対照群の候補

定結果はほぼ同様の値になるはずである。

3 データと分析方法
Kanasugi and Ushijima（2018）は、主 に ⚓つのデータセットを用いている。第⚑は、公示地価である。LCS の建設計画が発表されたのが2011年であったため、その前と後⚔年分となる2008年から2015年までのデータを利用した。
公示地価は過去⚑年間の間に、公示地点の近隣で取引された地価の値を反映するように毎年⚑月⚑日に報告される。公示地点は基本的に場所を変えないため、個票のパネルデータの構造をる。これらの調査は、公示地点のある各自治体持つ。公示地価を用いる際に留意しなければなの集計値である。また、Ashenfelter dip（Heck-

らないのは、年の途中で影響が発生した場合、

man and Smith 1999）のような処置前に市場がその影響が公示地価に十分に反映されず、⚑年反応する状況などを考慮して対照群を選択する

分のラグが発生することで、この点に注意しな

ために、傾向スコアの推定には2008年から2011

がら分析結果を解釈する必要がある。

年までの地価の情報も用いる。

第⚒および第⚓のデータセットは処置群を定⚑ 節 で 述 べ た と お り、Kanasugi and Ushi-

義するために用いた。第⚒のデータセットは、

jima（2018）は、LCS の処置のタイミングをYAHOO! JAPAN が提供する公共交通機関を利考慮した DIDM によって推定を行なうことで、用した際のある駅からある駅までの移動時間、推定上の⚓つの課題を解決している。また、第⚓のデータセットは、公示地点からある駅まDID を行なう際の処置群と対照群を、⚒つのでの車による移動時間を推計するために用いた

ビッグデータによって、先行研究にはない水準

デジタル道路地図である。

の厳密さで定義している。

処置群は LCS の影響を受ける地点であるが、図⚑は LCS の影響を受ける地点（処置群）

何を影響とするのかを決めなければならない。

と影響を受けない地点（対照群の候補）をプロ

背景で述べたとおり、LCS 建設の目的は大都ットしたものである。TS に比べて LCS が大幅

市間の移動時間を短縮することであるという特に移動時間を短縮することから、広大な範囲が徴に着目し、LCS を利用することで、東京駅

LCS の影響を受けることがわかる。

もしくは名古屋駅への移動時間が短縮される地点を処置群とする。詳細は紙面の都合上省略す

4 分析結果るが、LCS を利用する場合の東京駅あるいはここでは、「⑵地域によって経済効果の規模

名古屋駅への移動時間と LCS を利用しない場にばらつきはあるのか」、「⑶いつから経済効果

合の移動時間の比較のために、第⚒、第⚓のデが発生するのか」に対する Kanasugi and Ushi-

ータセットを利用した。

jima（2018）の結論を紹介する。

対照群は、傾向スコアマッチングにより定義

分析のベースラインとなるのは、以下のモデする。傾向スコアは、LCS の影響がない時期

ルである。

の情報を使用して求める。変数としては2010年

􎜀

人口調査、2006年の経済調査統計の情報を用い
28

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号

№113

􎜐􀀽 􀀫
􀀫

􀀫
􀀫

􀀫

図⚒

年ごとの地価変動（基準：2010年）

Matching with Caliper（NNMC）と い う 手 法による⚒つの DIDM の結果である。傾向スコ
アマッチングは対照群を定義する方法によって結果が大きく変わらないことを確認する必要があるため⚒つの手法による結果を紹介している。
図⚒から⚔つのことがわかる。第⚑に、この⚓つのエリアの処置群に対する DIDM では、
DID の前提となる共通トレンドの仮定が満たされている。これは、2011年以前の係数が⚐付近であることから確認できる。このことは、LCS の建設計画発表まえには、処置群と対照
群の地価変動がほぼ同様の傾向であったことを意味する。第⚒に、FEDID と⚒つ DIDM を比較すると2011年以降の値は DIDM のほうが小さい。これは推定上の課題の第⚑で挙げた除外
変数バイアスがコントロールされたためと考えられる。第⚓に、FEDID と DIDM の地価変動のトレンドを比較すると FEDID の結果は増加
し続ける傾向があるのに対して、DIDM の結果は、2012年以降大きく上昇する傾向はみられ

ここで 􀁬 􎜀

􎜐 は、 期の公示地点 の公示

地価に対数をとったもの、ない。2011年10月に LCS の建設計画が発表さは LCS の影れて以降、追加的に LCS が便益を発生させる

響を受けかつ LCS の建設計画発表後であればという情報はないため、理論的には、割引率以⚑、そうでなければ⚐となるダミー変数である。 上に地価上昇は起こらないはずである。DIDM
すなわち、 が仮説検証で注目する DID 推定の傾向は、理論に整合的である。第⚔に、土地量である。

は 期の公示地点 のコントロー

属性が公示地価に反映されるのにラグがあるこ

ル変数、

は年度固定効果、とを考えると、LCS の建設計画の発表直後に

は公示地点の個別固定効果、 は誤差項である。

地価上昇が起きたことがわかる。

DID に よ る 分 析 を 行 な う の で、は じ め に神奈川（橋本駅）以外の中間駅に関しては、Event study graphs から紹介する。図⚒はタDID 推定の仮定を満たさないので、推定結果

ーミナルとなる東京（品川駅）、名古屋駅、中を解釈することができない。以降はこの⚓つの間駅の一つである橋本駅を最寄りとする処置群

駅の処置群の結果のみ紹介する。

の地価変動を表したものである。ベースモデルのを（基準：2010年）にし、各年度の DID 推定量の値とその変遷を描いた。

表⚑は、図⚒で示した東京、名古屋、橋本の処置群の推定結果を示してものである。⑴がFEDID の結果、⑵が IPW、⑶が NNMC の結図⚒の各パネルには、⚓種類の DID 推定量果である。図⚒からもわかる通り、どの地域もを描いている。個別固定効果を用いるけれども

DIDFE の結果では、図⚑で示したとおりの広処置群と対照群のサンプルセレクションを考慮

大な範囲の地価が大きく上昇したという結果にし な い DID（FEDID）、と Invers Probabilityなる。しかし、セレクションバイアスの問題をWeighting（IPW）もしくは Nearest Neighbor

注意深く考慮すると、東京（品川駅）の処置群
高速鉄道の建設が居住地価格に与えた影響

29

表⚑

表⚒

推定結果

注）括弧内は Robust standard error を報告する。各括弧内は標本数を報告する。*, **, *** はそれぞれ10, 5, 1% 水準で有意を意味する。

ではまったく地価上昇していないどころか、わずかに減少する傾向があることがわかる。一方

距離別の推定結果（IPW）

注）括弧内は Robust standard error を報告する。各括弧内は標本数を報告する。*, **, *** はそれぞれ10, 5 and 1% 水準
で有意を意味する。

品川駅近くでは地価の変動はまったくなく、距で、神奈川（橋本駅）や名古屋駅の処置群では、 離が離れる地域で地価の下落が確認できる。こ1.00％～1.87％ポイントの地価上昇が観察されれは、東日本大震災にともなう福島第一原発事ている。地価上昇が広大な範囲であることを考故の影響で飛散した放射性物質が地価を下落さえると大きな経済効果であることがわかる。

せた地域を含んでいることが原因の一つである

神奈川（橋本駅）の結果は、先行研究が利用と考えられる（Kawaguti and Yukutake 2018）。

してきた自然実験的状況が本当にセレクション

一方で、名古屋側については、近隣地域（20㎞バイアスを回避していたのかについて、疑問を県内）および岡崎などの中規模都市を含むエリ

投げかける結果となっている。すでに述べた通ア（50㎞～100㎞）で大きく地価上昇している

り、神奈川（橋本駅）は地理的に偶然、東京とことが確認できる。100㎞～200㎞のエリアでの名古屋をつなぐ直線状にあっただけであるため、 地価上昇が起きていないことも興味深い。この地域の経済発展を見込んだ建設とは異なる背景

エリアは、大阪・京都の地域である。LCS はを持っている。先行研究はこの状況を自然実験

2045年には名古屋から大阪まで延伸する計画は的として、大規模交通インフラの影響が外生的あるが、建設計画が決定されていないことから、であるような評価を行なってきたが、少なくとこのエリアの地価上昇がまだ起きていないことも、この研究の結果を見る限り、まったくそのを意味する。神奈川側の処置群は駅から50㎞圏

ような傾向は確認できない。

内でのみ地価上昇しているがこれは、途中駅に表⚑の推定結果は、それぞれの駅を最寄りとする地点において起きた地価上昇の平均を意味している。しかし、駅から遠い地点と近い地点
では地価上昇の程度は異なる可能性があるため、停車する電車が⚑時間に⚑本しかないことを反映していると考えられる。

5 まとめ

LCS による移動時間短縮効果がどのような経

Kanasugi and Ushijima（2018）で は、2027

済効果をもつのかを調べるためには、駅からの年に開設予定の LCS の便益が、建設決定の発距離別にその規模を比較する必要がある。

表直後に地価に資本化されているかどうかを調

表⚒は、最寄り駅からの距離別に処置群を分べた。人口が減少している地域を除いて、東京

けて推定した結果である。東京側の処置群では、 圏との時間的距離を縮めた地域の住宅地価格が30

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号№113上昇したことがわかった。一方で、東京圏の処
置群の地価は上昇しなかった。この結果は、時間距離短縮に対して需要のある地域の地価が上洋先生に感謝します。また、この研究は東京大学空間情報科学研究センターとの共同研究として、貴重なデータセットを利用させていただいた。記して感謝します。

昇したと考えられる。意外に思えるこの結果は、 参考文献
実は、世界で最も有名な鉄道研究の一つである
Fogel（1964）と類似の結論である。
この研究は、先行研究が十分に考慮してこな
かった、立地選択バイアスや鉄道建設の影響が始まるタイミングなどの推定上の課題を考慮しなければ推定結果に大きなバイアスが含まれることを確認した。インフラストラクチャの建設には常に立地選択バイアスの問題があるため、慎重に分析を行なわなければ、多くの場合で推定結果が過大評価される可能性があるといえる。
さらに、この研究の知見は、分析において、地
理的な自然実験的状況を利用するときでさえも、処置群が空間的に集中しているときにはサンプ
ルセレクションバイアスが生じる可能性がある
ことを示した。さらに、多くの先行研究が行なってきたような、影響の開始時期を考慮せずに推定した結果を解釈することの難しさも示した。
本研究の政策的示唆は大きい。大規模インフラの評価は、事前評価と事後評価にわかれる。
事前評価の場合に、LCS の建設が東京に便益をもたらさないというモデルを組むことは基本的にはないだろう。事後評価をするにしても推定上の課題を十分に考慮しない手法では、やはり東京には大きな便益が発生していると解釈される推定結果が得られる。LCS の場合は、名古屋周辺で発生する大きな便益が費用を上回ると期待されるため、便益の評価が過大であっても大きな問題ではないかもしれない。しかし、本研究の議論に基づけば、厳密な評価に基づく証拠が政策の意思決定に用いられなければ、良かれと思って実施した政策が、かえって人々を苦しめることになりかねない、といえるだろう。

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謝辞
本稿は Kanasugi and Ushijima（2018）の紹介論文である。
このような紹介論文を執筆することをご快諾くださった金杉

高速鉄道の建設が居住地価格に与えた影響

31

論文

自動車からのCO2排出量と都市の線引き日本の全自治体データを用いた実証分析
岩田和之
ぜなら、代替交通となる鉄道やバスなどが運航

はじめにしていない地域では、住民にとって移動の際に日本全体の温室効果ガス（以下、CO2）排出自動車を使用しないという選択肢が存在しない量のうち、約15％が自動車に起因した排出となこともあるからである。こうしたことから、②1)っており 、少なくない排出量が自動車の利用や④の施策は都市のあり方から自動車からのによって発生している。2016年に決定された中CO2排出量の抑制を考えることを意味する。

期目標（2030年までに2013年比26% 削減）を実際に、地球温暖化対策計画には都市分野で達成するためにも、自動車からの CO2 排出量の対策として低炭素都市づくり（エコタウン）を抑制することも求められている。実際に中期があげられており、その中には集約型都市構造

目標を達成するための計画である地球温暖化対の実現という対策がある。このガイドラインと策計画（環境省 2017）では、自動車（運輸部

して国土交通省（2010）があり、そこではコン門）に対する対策に言及しており、①自動車単

パクトな都市構造の実現が明記されている。い

体対策、②道路交通流対策、③旅客・運送事業

わゆるコンパクトシティ構想である。コンパク者のグリーン化、④公共交通・自転車の利用促

トシティの特徴は複数あると考えられるが、進などがあげられている。①に該当するエネルOECD（2012）によると、高密度・近接した発ギー効率の高いハイブリッド車や電気自動車な

展パターンをもつこと、公共交通システムと接どのエコカーを普及促進することは、直接的に続した都市地域があること、地域サービスや仕CO2排出量を抑制することから、エコカー普及

事へのアクセスの⚓つがあげられている。これにかかわる研究は国内でも多くなされてきたらの特徴を都市が持つことは、住民の移動（余（Iwata and Matsumoto 2016; Konishi and Zhao

暇や通勤・通学での移動も含む）距離を短くす

2017など）。一方で、②では渋滞が頻発するボることにつながる。そして、このことは自動車

トルネックの改善などの道路交通網の整備を、を使用することなく生活できることになり、結④は自動車をそもそも使わないように代替移動果として自動車からの CO2排出量が減少する。

手段を整備することを対策としており、間接的OECD（2012）で言及されている⚓つの特徴に自動車の速度向上や使用頻度の低下によってのうち、本研究では高密度・近接した発展パタ

CO2排出量削減を目指している。

ーンを持つことに注目し、日本の全自治体デー

これらの対策は自動車そのもののエネルギー

タを用いて都市（自治体)2) の高密度化が都市効率改善ではなく、間接的に CO2 排出量を削

内部の自動車起因の CO2 排出量を抑制できる

減しようとする試みであり、その効果は都市のかどうかを検証する。近年の海外での研究では規模や形態に大きく依存すると考えられる。な

都市の高密度・近接化（以下ではこのことをコ32

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号№113

ンパクト化と呼ぶ）によって自動車の走行距離

著者写真

や CO2排出量が減少することが示されている。
一方で、日本では特定の都市を扱った事例研究が多く、コンパクト化と自動車からの CO2 排出量との関係を統計的に分析した研究はほとん
どない。そのため、本研究は国内での既述の低炭素都市づくりに対して実証的観点から資する知見を提供できると考えられる。
自治体は多様であり、人口100万人を超えるいわた・かずゆき
1978年広島県生まれ。上智大学経済学部卒。上智大学大学院経済学研究科満期退学。博士（経済学）。高崎経済大学地域政策学部准教授などを経て、現在、松山大学経済学部教授。著書：
An Evaluation of JapaneseEnvironmental
Regulations:
Quantitative Approaches from
Environmental
Economics,
Springer（T.Arimura との共著）ほか。

大都市から⚑万人を切るような町村も存在する。
そこで、本研究では自治体を政令市、特別市、つながると考えられる。あるいは、都市への居それ以外の市、町、村の⚕つに区分けし、コン

住需要が大きい場合には、市街化区域を広げる

パクト化が CO2 排出量に与える影響を分析すことで潜在的住民が居住し、高密度な地域の比る。ただし、東京都23区については区内全域で率が広がるかもしれない。ただし、市街化調整

高密度な都市化が進んでいることから、分析の区域と市街化区域を合わせた区域が自治体全体

対象から除外する。

の面積と等しくなるとは限らない。なぜなら、

仮にコンパクト化が自動車からの CO2 排出両区域は自治体が独自に設定するものであるた

量削減に寄与するのであれば、どのような方法

め、これらの区域設定をしていない自治体も多でコンパクト化を促進することができるだろう

数存在するからである。また、たとえ両区域をか。本研究では、市街化調整区域と市街化区域

設定していたとしても、都市計画区域外の山間という⚒つの都市の線引き施策を取り上げ、そ部等の非可住地域が存在する場合には、両区域

れらが都市のコンパクト化を促進できるかどうの合計が自治体面積と等しくならない。

かについても検証を行なう。この⚒つの施策を取り上げた理由としては、自治体が都市計画法

1 先行研究に基づき独自に設定が可能なものだからである。

都市のコンパクト化と自動車からの CO2 排

Corfee-Morlot et al.（2009）も政府は自治体の出量との関係を分析した研究は多く存在する。

CO2削減の取り組みをサポートするべきである

初期の研究としては Newman and Kenworthyと 述 べ て お り、実 際 に C40 Cities Climate（1989）があげられる。この研究では1980年のLeadership Group などの都市レベルでの交流

ニューヨークや東京などの世界の32大都市を対も行なわれている。

象として、一人当たりのガソリン消費量と人口

市街化調整区域は、原則として開発行為を行

密度に注目し、人口密度の高い都市ほどガソリ

なわない区域である。そのため、自治体内の市ン消費量が少なくなっていることを示している。

街化調整区域を広げれば広げるほど、その自治

特に、米国の大都市は人口密度が低いことから体での容易に居住できる地域が制限され、都市ガソリン消費量が高く、欧州の大都市の⚔倍、のコンパクト化につながると予想される。市街

アジアの大都市の10倍も高いことを示している。

化区域は市街化調整区域と対をなす区域であり、 この結果から、ガソリン消費量削減に向けて、
公共施設等を重点的に整備することで開発を積再都市化や交通の再配置といった都市計画の見極的に行なっていく区域である。市街化区域を直しが必要であると結論付けている。

広げれば広げるほど、居住可能地域は広くなる

し か し な が ら、Newman and Kenworthy

ため、都市のスプロール（非コンパクト化）に（1989）ではガソリン消費量に影響を与えると自動車からの CO2排出量と都市の線引き

33考えられる所得等の社会経済要因を考慮していいて人口密度と自動車も含む交通部門の CO2ない。その要因を考慮したものとして、Glaes-

排出量との関係を分析して、人口密度が高い都

er and Kahn（2010）は2001年の米国内の人口

市ほど CO2 排出量が少なくなっていることを25万人以上の66都市に住む⚑万1728世帯を対象示している。また、Meng and Han（2018）はに、世帯当たりの年間ガソリン消費量とその世

上海市での1989年から2004年までの長期データ

帯が住んでいる地域の人口密度との関係を分析を用いてマクロ分析をして、道路の縮小や人口して、両者の間には負の相関があることを示し

密度は一人当たり CO2 排出量を削減することている。Cervero and Murakami（2010）は米を 示 し て い る。日 本 の デー タ を 用 い て い る国の370都市を対象に、2003年の自動車の走行

Makido et al.（2012）や Iwata and Managi

距離と人口密度との関係を分析している。人口（2016）でも同様の結果が得られている。この密度以外にも道路密度や雇用密度（＝雇用数／

ように、既存研究の蓄積からも自動車からの面積）、商業施設へのアクセシビリティ指数な

CO2排出量削減として都市の高密度化は効果がど複数の項目の相互関係も考慮した構造方程式

あると考えられる。

を用いて分析し、人口密度は走行距離に対して

一方で、どのような政策を用いて密度を高め

マ イ ナ ス の 影 響 を 与 え て い る と し て い る。

るかという点については、施策の列挙に留まっ

Brownstone and Glob（2009）は走行距離とガており、それらの有用性や費用対効果などの詳

ソリン消費量、世帯密度（＝世帯数／面積）を細な実証分析はほとんど行なわれていない。国

内生変数とする構造モデルを作成し、世帯密度

内でも近年は国土交通省がコンパクトシティ形

がガソリン消費量にどのような影響を与えてい成を推進し、それに関する支援施策を公表3)しるかを検証し、カリフォルニア州の2583世帯のているものの、短期的にはその影響が表れない

データを用いて分析して、世帯密度が高い地域

ことからそれらの施策を定量評価することは困に住んでいる人ほど自動車の走行距離とガソリ難である。例えば、2014年に改正された都市再ン消費量が少ないことを示している。Lee and

生特別措置法、いわゆるコンパクトシティ法にLee（2014）も Glaeser and Kahn（2010）と同基づく都市機能誘導地域設定や居住誘導地域設

様の2001年の米国の125大都市のデータを用い定などは新しい制度であるため、その評価を十て、人口密度や人口集約度が高い都市ほど自動分に行なうためのデータが集まっていない。そ車 の 走 行 距 離 が 短 く、そ し て 交 通 部 門 で ののため、すでに十分な期間運用されてきた分析

CO2排出量が少なくなっていることを明らかに可能な都市計画に注目し、人口密度への影響をしている。

分析した研究は知るかぎり Iwata and Managi

この傾向は米国以外でも確認されている。

（2016）のみである。

Ala-Mantila et al.（2014）は、2006年のフィン

Iwata and Managi（2016）では、都市計画でランドの4007世帯を対象に調査を行ない、地域運用されてきた市街化区域、市街化調整区域設を大都市、都市、準都市、地方の⚔つに区分し、 定と固定資産税、都市計画税に注目し、それらそれぞれの区分での家計のエネルギー消費量やが人口密度にどのような影響を与えたか、そし自動車からの CO2 排出量を試算して、大都市て人口密度が自動車の CO2 排出量にどのよう（0.9t-CO2／人）、都市（1.3t-CO2／人）、準都

な影響を与えたかを1990年から2010年の国内全市（1.5t-CO2／人）、地方（1.7t-CO2／人）の

自治体のデータを用いて分析している。分析の順に一人当たりの自動車からの CO2 排出量が結果、人口密度の低い地域では都市計画税の減増加していることを示している。Baur et al.

税や市街化調整区域設定の拡張が、人口密度の（2014）は欧州の2005年の134都市のデータを用高い地域では固定資産税の減税が有効であるこ34

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号№113

とを示している。しかしながら、この研究ではを与える要因ベクトルを市町村といった区分ではなく、人口密度の大小

第⚑の分析モデルは⑴式のように表すことがでで自治体にとって望ましい施策を議論している

きる。

ため、行政区分の特徴に沿った議論ができていない可能性がある。そこで、本研究では Iwata
and Managi（2016）と同様のデータセットを

􀀽

とすると、

􀀫

􀀫

⑴

􀀫 􀀫 􀀫

利用し、自治体区分で分類を行なうと同時に、

ただし、 は推定すべきパラメータであり、関数形もより柔軟性を持たせる形で分析を行なと はそれぞれ都道府県特有、年次特有の効果う。

を捉える項である。ここでは自治体特有の効果ではなく、より広域的な影響を捉える目的で都⚒ 分析モデルとデータ

道府県特有の項としている。

は誤差項であ2.1 分析モデル

る。都市計画変数が人口密度に影響を与えるの国内でも都市の高密度化を捉える指標は複数であれば、パラメータ と が有意に得られる存在する（武田ほか 2011）。最も単純な指標は人口密度であるが、それ以外にも中心市街地のことになる。
次に、自動車からの CO2排出量をとし、人口集中度（DID 人口密度など）、都市の形状

その対数変換したものが人口密度とコントロー（DID 周長／ DID 面積など）、機能集約度や居ル変数によって説明される以下の⑵式を考える。

住者の通勤・通学トリップに注目した指標など

はパラメータであり、先行研究と同様に人口がある。一方で、本研究では国内の全自治体を対象に分析を行なうため、DID 設定のない規

密度の上昇によって CO2 排出量を削減できるとすれば、推定された􎘦 􎨱はマイナスの値を取る

模の小さい自治体には中心市街地に注目した高ことになる。

密度化指標を用いることができない。そこで、データ利用可能性を考慮し、本研究では高密度化を捉える指標として人口密度を採用することとする。
本研究では市街化区域と市街化調整区域の⚒

􎜀

􎜐􀀽

􀀫

􎜁􎘨􎜑

􀀫 􀀫 􀀫

⑵

ここで注意すべきは⑴式と⑵式を独立して推定してしまうと、􎘦 􎨱にバイアスが生じてしまう可

つの都市計画が人口密度に与える影響を評価す

能性があることである。なぜなら、る 分 析 モ デ ル と、人 口 密 度 が 自 動 車 か ら のは ⑴ 式 で は 被 説 明 変 数 で あ る た め、CO2排出量に与える影響を評価する分析モデル

􎜀􎜐 がゼロでない場合には、内生問題の⚒つのモデルを実証的に分析する。そこで、が発生するからである。そのため、⑵式では⑴

先に人口密度と都市計画との関係を分析するモ式での予測値、デルを説明し、その後もう一方の分析モデルを二段階推定法を用いて内生問題に対処する。本説明する。

研究では既述の通り政令市、特別市、それ以外

年における都道府県 の自治体 における人口密度をと し、市 街 化 区 域 比 率

􎘨 を説明変数に加え、の市、町、村の⚕つの区分で⑴式と⑵式をそれぞれ推定する。

（＝市街化区域面積／可住地面積）、市街化調整区域比率（＝市街化調整区域面積／可住地面

2.2 使用するデータ積）をそれぞれとする。⚒つの本研究は1990年から2007年までの18年間の国都市計画変数と人口密度との関係が線形である

内全自治体のデータを用いる。2010年⚓月31日と仮定し、都市計画変数以外の人口密度に影響

時点での自治体数に基づいてデータを作成し、と自動車からの CO2排出量と都市の線引き

35

表⚑

自治体区分別記述統計量

自治体数は東京都23区を除く1727である。注意表⚒

人口密度への推定結果

しなければならないのは、データの分析期間中に、いわゆる平成の大合併が存在することである。そのため、例えば1990年には A 市と B 町があったとしても、2005年に両自治体が合併し、C 市を新設するというケースが多数存在する。
そのため、本研究では1990年の A 市と B 町のデータを足し合わせ、仮想となる C 市のデー
タを作成し、バランスドパネルデータとしている。最大の観測数は⚓万1086（=1723自治体×
18年間）である。
本研究で用いたデータの記述統計量を表⚑に載せている。表⚑では自治体の区分ごとにまとめている。政令市は20市、中核市は58市、その注）カッコ内は頑健な標準誤差である。*** と ** は⚑ %、⚕
% 水準で有意であることを示す。都道府県と年次の固定効
果の結果は割愛する。

3 分析結果他 市 は 708 市、町 は 757 町、村 は 184 村 で あ る

本節では人口密度を被説明変数とする⑴式と（2019年時点で分類）。人口は住民基本台帳人口

自動車からの CO2 排出量を被説明変数とする

を、所得は課税所得を用いている。CO2排出量⑵式の推定結果を説明する。表⚒は⑴式を自治

データについては、環境自治体会議（2010）よ

体区分ごとに固定効果モデルで推定した結果でり 入 手 し て い る。た だ し、環 境 自 治 体 会 議ある。村を対象とした場合には修正済み決定係（2010）に 収 録 さ れ て い る デー タ は 1990 年、数が0.55と若干低くなっているものの、おおむ

1999年、2003年、2007年の⚔カ年分であるため、 ね0.8を超える高い水準で人口密度の変動をモ
CO2排出量の観測数は少なくなっている。⚒つデルで説明している。政令市では、市街化調整の区域については、都市計画年報より入手して区域比率の係数がマイナスに、市街化区域比率いる。

の係数がプラスに有意に得られている。政令市36

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号

№113

表⚓

自動車からの CO2排出量への推定結果

注）カッコ内は頑健な標準誤差である。*** と ** は⚑ %、⚕ % 水準で有意であることを示す。都道府県と年次の固定効果の結果は割愛する。

は人口50万人を超える大都市であることから、ことから（表⚑参照）、原則開発が抑制される

開発を規制する地域を増やすのではなく、開発

市街化調整区域設定を広げ、少ない居住者を小重点地域を拡大して人口増加に対応することがさい市街化区域に集約し人口密度を増加させる

結果として人口密度の増加につながることを示ことができると考えられる。このように、⚒つ唆していると考えられる。中核市（ただし、市の区域設定の人口密度に与える影響は自治体の街化調整区域比率は非有意）やその他市の場合区分によっても異なる。特に、市政以上の都市も同様の傾向があることから、市政を敷いていであれば市街化区域を拡張することに重点を置る一定規模以上の都市であれば、市街化区域比

き、村では市街化調整区域設定を、町ではその率を高めると同時に、市街化調整区域比率を引

中間の結果であることから両区域設定に重点をき下げるということが人口密度向上につながる置くことが望ましい。

といえる。

自治体区分別の自動車からの CO2 排出量の一方で、町や村の場合にはその傾向が異なる。 推定結果は表⚓に載せている。各区分では⚒つ町については、市街化区域も市街化調整区域ものモデルを推定している。一つは人口密度と拡大することが人口密度の増加につながること

CO2排出量が単純線形関係であるとするモデルが示されている。観測数⚑万3478町のうち、⚑

で、もう一つは両者が二次関数関係4)であると

万225町で市街化区域が、⚑万243町で市街化調するモデルである。線形のモデルの結果を見る

整区域が設定されておらず、多くの町では両区と、いずれの自治体区分でも人口密度の係数は域設定が実施されていない状況にある。そのたマイナスに有意となっている。したがって、人め、両区域を設定している町ほど人口密度が高

口密度の上昇によって自動車からの CO2 排出

く、そのことが推定結果に反映されているもの

量が削減できることが示されている。このことと考えられる。

は先行研究とも整合的な結果である。ただし、村については、市街化調整区域比率の係数はその係数の大きさを見ると、村では－0.77とな

プラス、市街化区域比率の係数はマイナスとなっており、人口密度の影響が最も大きくなってっている。これは市の⚓区分の推定結果とは逆いる。次いで政令市、その他市、町、中核市のの傾向となる。村ではそもそも人口密度が低い

順となっている。したがって、人口密度に注目
自動車からの CO2排出量と都市の線引き

37して高密度化を進めることを地球温暖化対策と分析の結果、市街化区域と市街化調整区域のする場合、小規模な村と政令市で重点的に進め両設定によって人口密度を増加させる可能性がることが効果的であると言える。

示された。ただし、市町村という自治体区分に人口密度が二次関数形式のモデルについては、 よって、どちらの区域設定が有用であるかは異すべての区分で人口密度の二乗項がマイナスになり、都市が大きいほど市街化区域を、小さい有意に得られている。そのため、人口密度が一ほど市街化調整区域を用いることが効果的であ定になるまでは人口密度の増加に伴い、自動車ることが示された。また、人口密度の増加によからの CO2 排出量は増加し、それを人口密度って、自動車からの CO2 排出量を削減できるが超えると CO2排出量は減少することになる。

ことも示された。この傾向は、市町村のどの区

そこで、推定結果からその転換点を計算すると、 分の自治体でも確認されたものの、特に村とい政令市では人口密度が2.58人／ ha となること

う小規模自治体で人口密度増加による削減効果がわかる。したがって、政令市ではすでに人口が大きいことがわかった。したがって、都市の密度が転換点を超えていることになる。中核市、 コンパクト化による CO2 排出量削減は、大都
その他市の転換点はそれぞれ1911人／ ha、230

市のみならず、小規模自治体においても促進す人／ ha となっており、平均的にはこれらの都べき施策であるといえる。

市でも転換点を超えていることになる（表⚓参

本研究の結果は、環境省（2017）や国土交通

照）。そして、小規模都市である町や村におい省（2010）で言及されているコンパクトシティても転換点の人口密度は平均値よりも小さいたを支持する結果となった。しかしながら、本研め、多くの町や村においてもすでに転換点とな究には次の⚒点に対して改善の余地がある。第る人口密度を超えている。したがって、国内で一に、両区域設定の扱いである。既述した通り、は多くの自治体ですでに人口密度と自動車からこれらの区域を設定するかどうかは自治体が独の CO2排出量は負の関係にあることがわかる。

自に決定する施策である。そのため、分析では内生変数として扱うことが望ましいが、本研究

4 結論

では外生変数として扱っている。第二に、人々都市のコンパクト化は地域の再活性化だけでの都市内部での居住地選択の明示的な導入であ

なく、地球温暖化防止の観点からも推進されてる。本研究では自治体間の比較をすることで、いる。しかしながら、都市のコンパクト化と上記⚒点の結論を得ている。この背後には、

CO2排出量との関係を分析した研究の多くが事人々がどの自治体に居住するかという選択問題

例研究や一部の特徴を持つ都市を対象としたもがあるものの、自治体内の外縁部と中心部のどのとなっており、全都市を対象とした研究はほちらに居住するかという選択問題は考慮していとんどない。また、どのような方法でコンパクない。今後の研究ではこれら⚒点の改善が望まト化を進めるかという問いに対しての実証研究しい。

も極めて少ない。そこで、本研究は日本の1990
年から2007年までの18年間の全自治体のデータを用いて、⑴市街化区域と市街化調整区域の設定によって人口密度を増加させることができる
か、⑵人口密度の増加によって自動車からのCO2排出量を抑制することができるかというリ
サーチクエスチョンに対して、自治体区分に着目して実証分析を試みた。
38

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号№113

謝辞
本研究は JSPS 科研費18H03433、16K13371の助成を受けたものである。また、金本良嗣先生、浅田義久先生、中川雅之
先生ら住宅経済研究会の参加者から貴重なご指摘・コメントをいただいた。ここに記して謝意を表する。

注⚑）国土交通省資料より。http://www.mlit.go.jp/sogos
eisaku/environment/sosei_environment_tk_000007.html（最終アクセス日2019年⚔月10日）⚒）コンパクトシティを議論する際に、どの空間的範
囲までを考えるかについても議論はある。例えば、人口が集中する中心市街地（人口集中地区など）を取り上げるのか、都市およびその影響を受ける周辺地域までを考慮する都市圏で考えるのか、通勤や雇用の視点から都市雇用圏（金本 2002）で議論をすべきかなどである。
⚓）国土交通省資料より。http://www.mlit.go.jp/toshi/city_plan/toshi_city_plan_tk_000032.html（最終ア
クセス日2019年⚔月10日）⚔）この場合には、ln(人口密度)^2も内生変数になる
ことから、⑴式の両辺に ln(人口密度)を乗じたものも追加推定し、ln(人口密度)^2の予測値を⑵式に加
えている。
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自動車からの CO2排出量と都市の線引き39海外論文紹介

潮の前の砂の城？

「スーパースター」都市での手ごろな価格の住宅
Metcalf, G.（2018）“Sand Castles Before the Tide? Affordable Housing in Expensive Cities,” Journalof Economic Perspectives, Vol. 32(1), pp. 59-80.

める、もしくは、それに相当する額の支払いを課す

はじめにものである。一般的に、この割合は⚕～25% であ

米国では、各都市が抱える問題の多様化が昨今進るため、ディベロッパーが安価な住宅供給を選択しんでいる。例えば、ある都市では生活費の高騰が問ない場合、巨額の支払いを課せられることになる。

題となっている一方、ある都市では空き家や廃墟

例えば、2016年にサンフランシスコで建設された（abandonment）の問題が深刻化している。

⚒ベッドルームの低価格住宅が⚑戸当たり36万6000

米国の都市は大きく分けて、三つのグループに分ドルであったことを踏まえると、仮に、求められる類することができる。第⚑は、供給過剰を背景に住低価格住宅の割合が15% で100戸の住宅を建設した

宅価格が低い「ラストベルト」などの都市グループ。 とすると、必要な支払額は合計で549万ドルとなる。
第⚒は、人口増加と住宅供給拡大が同時進行するこ

現状では、ディベロッパー側の経済的な理由に加とで住宅価格も比較的リーズナブルな「サンベルえて、下述の通り、住宅の建設数自体が少ないといト」をはじめとするグループ。第⚓は、住宅の需要う理由から、本政策によって提供される住宅の数は拡大が供給の拡充速度を大幅に上回るニューヨーク

非常に少ない。

市やボストン、ロサンゼルスなどのいわゆる「スーパースター」である。この第⚓のグループは、これ⑵ バウチャー

までにない経済的成功を収めている一方、afford-

米国において、賃貸バウチャーを用いる人々の数

able housing（手ごろな価格の住宅）の観点では危は、2015年時点で500万人（220万世帯）に上る。と機的状況に陥っている（具体的な価格変動の状況ははいえ、住宅都市開発省が定める基準を収入面で満表⚑を参照）。Metcalf（2018）は、このグループにたす世帯のうち、実際に政府の援助を受けられてい焦点を当て、効果的な政策アプローチを提言する。

るのは25% にとどまるとの研究結果も報告されて

以下、Metcalf（2018）の要旨を紹介する。

いる。さらに、ロサンゼルスでは、60万件の申請に対して用意されたバウチャーの数は2400件にとどま

都市部における住宅政策の現状

るなど、支給率がさらに低い都市もある。加えて、各都市で用いられる住宅政策は、⑴公営住宅の供

住宅価格の高いエリアでは、バウチャーで提供され給、⑵バウチャー（割引券や交換券）の配布によるる支援額が不十分であることから、多くの家主がバ

購買力の向上、⑶家賃水準の規制、⑷新築物件の開ウチャー使用者への賃貸を希望しないといった問題

発規制の⚔つに大別される。

も出ている。

⑴ 公営住宅⑶ 家賃規制近年、ニューヨークやワシントン DC、ロサンゼ

家賃規制は、主にニューヨーク州やニュージャー

ルスなどでは、“inclusionary housing”という政策をジー州、カリフォルニア州などで用いられているも用いて公営住宅を供給している。具体的には、市場のの米国では適用が進んでいない政策である。本政

価格で住宅を供給するディベロッパーに対して、一策は、エコノミストの間では専門家となる条件であ定割合の戸数を実勢以下の価格で提供することを求るがごとく批判されているが、現状の適用方法であ40

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号

№113

表⚑

住宅価格の変動率、中央値（1996年～2016年）

れば、市場へのマイナス影響は大きくはないといえむしろ、供給を阻むことに力を注いでいるかのようる。

な、矛盾したものとなっている印象がある。Met-

同制度では、一般的に、現借主に対して、家主はcalf（2018）は 開 発 規 制 に 関 し て、⑴ 区 画 分 け

賃料を毎年一定率引き上げることが許されている一（zoning）、⑵建築基準、⑶新規物件開発の許可、⑷方、正当な理由なしに借主を退去させることはでき

諸費用（fees）の⚔つに分けて議論している。

ない。また、空き家に関しては、家賃を相場まで引

まず、zoning とは、その土地の用途（住宅区、き上げられる。なお、新築物件への家賃規制は、米オフィス区、商用区など）をはじめ、建築物の高さ

国では行なわれていない。したがって、本制度は、や密度（容積率）、駐車場設置の要件に加えて、日既存の賃貸物件市場において、現借主が支払う家賃照権に関する規制も含む。カバー範囲が非常に広く、の上昇を遅らせる効果がある。これは、家賃規制が複雑なものとなっている。一般的に、米国における適用される物件すべての最大賃料を政府が毎年設定

zoning は、地域で選出された立法府（例えば、市するフランス、パリのようなものとは異なる。

議会）に委ねられているが、カリフォルニアを含む

次に、米国スタイルの家賃規制のマイナス面であるが、賃貸物件の回転率の低下や、供給物件の適正

多くの都市では、住民投票によって決まることもある。

配分が阻害される可能性が挙げられる。また、規制

Zoning が「何」を建設できるかを規制しているが新規物件にも適用される、もしくは適用範囲が拡とすると、建築基準法（その他の関連する法律を含大される可能性を投資家がリスク視することによる、 む）は「どのよう」に建てられるかを規制している。
資本コストへの影響も考えられる。一方、本制度に例えば、どのような素材が使用可能か、部屋や窓なは、多くの人々が同制度によって低い賃料の恩恵をどのサイズの要件、許容される壁材の熱損失量、必受けられるというプラス面もあることを理解する必

要な耐震強度などが含まれる。これらの法律は必要要がある。

といえるものの、時には遵守にかかるコストが効果を上回る場合もある。

⑷新築物件の開発規制

次に、開発許可を得るためのプロセスであるが、都市の住宅政策をみると、affordable housing に都市によって大きく異なる。Zoning 規制を満たし

ついては供給拡充を目指した多くの施策が用いられた案件が自動的に許可される都市がある一方、カリている一方、市場価格で提供される住宅に関しては、 フォルニア州を中心に、多くのプロセスが必要な都

海外論文紹介41

市も存在する。大型プロジェクトを例に挙げると、に、隣接する地域では、ある程度、重複する労働市

ディベロッパーは、①長期にわたる環境調査費用の場を持つ。例として、経済圏の融合が進むサンフラ

負担、②プロジェクトの内容変更や規模縮小、却下

ンシスコとシリコンバレーが挙げられる。このようを望む近隣住民との何度もの会合開催、③ロビイスな状況では、各都市は競いあって、高速道路や投棄

トの雇用、④地域選出の議員等へ働きかけてくれる場などの地域に負の影響をもたらす施設の建設を避

コミュニティグループへの寄付などが必要となる。

ける一方、住民にとって魅力的な設備の提供を進め

なお、これらを経ても、最終的には住民投票に判断ようとする。

が委ねられることがある。

また、各都市には、支出を最小化しつつ、収入のこのように複雑なプロセスは、不確実性とリスク最大化を図るという財政的なインセンティブがある。

を高め、資本コストの上昇につながる。また、認可

これにより、彼らは、労働市場の誘致を図る一方、まで時間を要することで、土地取得後の維持費用も居住者を増やさないよう努めることになる（住民が増加する。これらは、新たなディベロッパーや投資

公共サービスの利用者であるため）。むろん、マク家に対する参入障壁となり、ディベロッパー間の競ロ政策の観点からは、全体としての供給量が足りて争を阻害することになる。

いれば、すべての都市が住宅を供給する必要はない。

最後に、諸費用（fees）や重い税（exaction）な

しかし、タダ乗り（フリーライダー）のインセンテ

どの金融面の規制であるが、これらは、実質的に建ィブが広く知れわたっていることから、各都市は自設許可の引き換えとして支払われるものといえる。

分たちが住宅供給の担い手になる必要はないと考えこれらを合算すると、サンフランシスコのような都るだろう。管轄権が分断されていることで、このよ

市では、⚑物件で総額⚖～15万ドルとなる。なお、

うな集合行為の問題（collective action problem）

地域によっては、ディベロッパーがプロジェクトごが発生してしまうのである。

とに金額交渉をする必要があるため、プロジェクトの不確実性を高める結果となり、新たな投資家の参⑵ 土地用途の決定権と住宅所有者が与える影響

入をさらに阻害し、結果として住宅供給の減少に繋

住宅市場に影響を与える多くの要因は、都市単位

がってしまう。

で対応できる範疇を超えている。例えば、経済構造

各地域における住宅政策の問題点

や雇用機会、連邦政府による住宅や社会福祉政策などが挙げられる。他方、都市単位でできることの一

このように、住宅市場への規制が誤った方向に適つとしては、土地の用途決定が挙げられる。しかし、用されているのは、以下の⚒つの要因が影響した結

小さな都市では、有権者の多くが住宅を所有してお果と考えられる。一つは、行政側で管轄が分断されり、彼らが強い影響力を持つ。そして、有権者は、ているなか各地域が公共サービスを提供するための自己の資産価値を守ろうとするため、住宅供給の抑資金を必要としていることである。もう一つは、開制を働きかけるだろう。

発規制が各地域の責任で行なわれているなかで、既では、住宅を賃借している人々の声が何故、住宅存の物件所有者によってそれら地域における民主的政策に反映されていないのだろうか。一つの理由とプロセスがコントロールされていることである。

して、そもそも、住宅供給の拡大による恩恵を享受できる人々が供給不足の発生している都市（住宅価⑴ 管轄権の分断と地方税格が高い地域）に居を構えられていないことが挙げ大都市圏では、労働市場と住宅市場とが混在してられる。

いる。労働者はある都市で働きながら、異なる都市

さらに、比較的安価な地域でも、新たな開発によに居を構えることができる。大都市圏は、多くの市って地域全体の高級化（gentrification）が進んでしや町、村で構成されており、一般的に、土地の用途

まうことを懸念するテナントが存在する。上述の懸を決定する権限を持つ行政区も複数存在する。さら念がもたらす実質的な影響は、供給不足による住宅

42

季刊 住宅土地経済

2019年夏季号№113

価格の高騰に比べると非常に小さいと筆者は考える

質的なアクセスに乏しいといった問題を抱えている。

が、多くの都市でこのような懸念についての議論がしかし、だからといって、この政策が有用ではない

なされている。

ということにはならない。仮に、雇用市場がアクセ

より良い住宅政策に向けて
Metcalf（2018）は最後に、住宅価格の高騰に対ス可能な距離にあり、かつ普通の都市と同程度の密度を持った開発を進められる土地があれば、この政策を今一度試してもよいといえる。

して地方行政が実施できる有効な7つの政策につい⑸ 税収の合算と再配分て議論している。

消費税や事業税を各都市が取り合っていることが、⑴ 容積率の緩和（upzoning）

住宅供給を阻害する要因となっている。一つの構造

最も基本的な政策としては、物件の高層化や高密的な解決策としては、地域に属する複数都市の税収度化を許可することで、建設可能な住宅数の増加ををまとめて、人口に応じて都市ごとに再配分する方図る、いわゆる upzoning が挙げられる。この施策法が挙げられる。これは、実際にミネアポリスの大の効果を最大化するには、①一つの大都市圏に属す都市圏で実施されている。

る多くの都市が同様の施策を実行する、②建設にか⑹ 住宅政策決定権の移管

かる許可の取得プロセスを単純かつ透明なものにす

土地の用途決定を地方自治体に委ね続けるのである必要がある。

れば、住宅価格の高止まりに対して有効策を見出す⑵ 最低基準の再考のは容易ではないだろう。これに対して、ポートラ

行政側は、住宅の建設費を引き下げるのに必要不ンド（オレゴン州）では、地域の政府（「Metro」

可欠とはいえない規制を取り除く必要があると考えと呼ぶ）を直接選任する方法を用いている。ワシン

る。ただし、これは、住民の健康と安全を犠牲にしトン州では、このオレゴン州のやり方を真似た政策て、ということではない。例としては、ワンルームを採用している。また、マサチューセッツ州では、アパート(single-room occupancy apartments)の合州が設定した affordable housing 政策に適していな法化や駐車場の設置義務の見直しなどが挙げられる。 いプロジェクトに関して、自治体が決定した土地区⑶ 大都市と他地域を結ぶ

画や建設許可などを州政府が取り消すことがすでに交通の便がよければ、人々は生活費の比較的安い可能となっている。

地域に住みつつ、近隣都市の経済活動や社会生活に⑺ 公営住宅予算の拡充

参加することが可能となる。ニューヨークを例にと公営住宅への予算拡充は、最も弱い立場にある

ると、中心街であるマンハッタンは、鉄道網によっ人々を救済するための長期戦略としてみる必要があて、フィラデルフィアやニューアーク、ロングアイ

る。また、この供給プログラムは、これまでにあっランドなど、四方八方の町と繋がっている。なお、

たような、低所得者層向けのものである必要はない。

本政策は、既存の鉄道網を有し、戦前からの小さな欧州で実践されているような、幅広い層を対象にし町が多く存在する東海岸の都市に適している。

たものでよい。

⑷ 新しい都市の建設

Metcalf（2018）は、公営住宅の拡充に向けた助この施策は最も論争を引き起こす施策であるかも成拡充が直接的に多くの人々を救うことができるとしれない。新しい都市の建設が人口増加に対して有は考えていないとして、重要な点はさまざまな施策

用な戦略となり得るのか、都市計画の担当者たちは、 を実行することで、住宅供給が容易にできるように長い年月をかけて議論を行なってきた。これまで、することであると結論付けている。

多くの新しい都市が世界中そして米国で作られてきた。残念ながら、これらの多くは土地が効率的に利小村彰啓

用されておらず、また、車が必要不可欠なほど交通明治大学大学院経営学研究科特任講師の便が悪く、さらに、雇用が豊富にある都市への実

海外論文紹介43

センターだより◉調査報告書のご案内『市町村住宅政策の企画・立案のための統計データ活用手法に関する調査報告書』
令和元年⚕月刊
No.18320
定価：2,500円＋税

かし、これまでの政策策定の経験に住宅政策を策定する市町村の助から住宅政策の知見を持つ国・都けになると考えられる。本報告書

道府県とは異なり、住宅政策策定

は、すでに住生活基本計画を策定を牽引できる人材を持たない市町

した市町村を対象にアンケート調村も多い。また、住宅政策に通暁査を行ない、策定にあたって苦労した人材を有する市町村についてした点や計画の改善点等をまとめ、も、その知見は各人の能力・経験

記述したものである。加えて、住に依るところが多く、新しく住宅

生活基本計画を策定した人口規模「国民の住生活の安定の確保及政策に取り組む自治体が参照できの小さい市町村を対象にアンケー

び向上の促進」を目的とし、平成

るような共通の枠組みが存在しな

ト調査を行ない、計画策定にあた

18年に住生活基本計画（全国計

いのが現状である。特に、近年重って用いた統計データを整理した。

画）が閣議決定された。この計画要視される「証拠に基づく政策立

小規模な自治体は特に統計データを踏まえて、人口減少・高齢化と案（EBPM）」に必要な地域レベ

へのアクセスの制約が強く、利用いった課題を解決するための住宅

ルの統計データについては、市町可能な資料のリスト化は、小規模政策が国・都道府県レベルで行な

村ごとにアクセスできるデータベ

市町村による新たな計画策定の助われてきたが、地域ごとの特性をースが異なることが多く、一からけになると考える。なお参考資料

考慮した課題解決の必要から、市データを収集・加工することにはとして、当調査のもと作成され、町村レベルでの住宅政策にも関心

大きな労力がかかる。

各自治体に配布されたマニュアルが集まっている。

こうした課題から、既に実施さの詳細版を巻末に掲載した。本調

人口構成や住宅に関する特徴・れている市町村レベルの住生活基査が、市町村レベルの住宅政策策

課題は地域ごとに異なるため、市本計画に注目し、その企画・立案定を促し、人口減少・高齢化とい町村レベルの住宅政策の実施は、にあたって生じた課題や用いられった課題解決の一助となれば幸い

課題解決に有効と考えられる。したデータを整理することは、新た

である。

編集後記
令和の時代の幕開けに日本中が沸く、東京の通勤ラッシュには面食らいている。今上天皇がご存命のうちうことも多いが、家族・友人・職場

編集委員
委員長
中川雅之
委員
隅田和人
山崎福寿
行武憲史

の改元となったことも、国内の祝福の方々の助けのおかげで、なんとかムードを盛り上げている。経済停滞、スタートを切ることができた。感謝

季刊 住宅土地経済

天災、世界的なテロリズムの勃興との念が尽きない。

暗いニュースの多かった平成の世を私たちにはさまざまな転機が存在

振り返れば、令和の時代がより“平するが、それがどのような性質のもらかな”ものであってほしいと、願のであったかは、後から振り返るこ

わずにはいられない。

とで評価が下されるのが常である。

私事であるが、この⚔月に⚙年間

筆者の転機が良いものであったと思滞在した仙台市を離れ、東京での生えるように、また日本の令和の時代活を始めたことで、筆者にとってもへの転機が良いものとなることに資この春は転機となった。多くの思いするように、職務に励む所存だ。

出のある東北を離れるのは名残惜し(T･S)

2019年夏季号（第113号）
2019年⚗月⚑日 発行
定価［本体価格 715円＋税］送料別
年間購読料[本体価格2860円＋税]送料込
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東京都千代田区二番町6-3
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