土地総合研究 2016年冬号

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特集 不動産流通の課題 

不動産価格の企業投資への影響 ―設備投資と土地投資との違いに注目する―

一橋大学経済研究所 教授  植杉威一郎
うえすぎ いいちろう

第１節 はじめに証することを目的として、不動産価格が担保価値

不動産は経済におけるもっとも重要な資産の 

や銀行貸出の経路を通じて実体経済活動にどのよつである。不動産価格の変化は実体経済の変動にうな影響を及ぼすかを調べる数多くの実証分析が大きな影響をもたらし、これまでにも幾度となく行われてきた。*DQ  は、日本の  年代初

金融危機を生み出すもととなってきた。米国にお頭における不動産価格の大幅な下落が、企業によけるサブプライムローン危機と前後して  年

る借入と設備投資を減少させるという担保チャネから始まった世界的な金融危機や、 年代に日ルの存在を明らかにした。&KDQH\6UDHUDQG

本で起きた金融危機は、不動産市場の変調が経済

7KHVPDU  は、米国における貸出市場を分析

全体に悪影響をもたらした例である。不動産価格し、自らの保有する不動産の価格上昇を経験する

下落と金融危機との関係は、先進国に限ったもの

企業では、借入と設備投資が増加することを示しではなく新興経済においても観察される。

た。彼らの結果は、不動産の担保価値の上昇が企

5HLQKDUWDQG5RJRII SS では、経済業活動を刺激する担保チャネルが機能したことをにおける危機を予測する最も重要な指標の  つと示唆している。

して、不動産価格が挙げられている。

これらの先行研究に加えて、近年、不動産価格

不動産価格は、実体経済に資金のアベイラビリ

が異なる種類の貸出に及ぼす影響に注目する分析

ティと金利を通じて影響を及ぼす。%HUQDQNHDQG

が 現 れ て い る 。 &KDNUDERUW\ *ROGVWHLQ DQG*HUWOHU  や .L\RWDNLDQG0RRUH  は、

0DF.LQOD\  は、米国の  年から  年

実体経済と不動産市場との関係を一般均衡モデルまでの貸出市場に注目し、不動産価格上昇が不動において定式化した。
定式化に際しては、%HUQDQNH

産向け貸出の増加をもたらす一方で、商業・産業

DQG*HUWOHU は借り手の正味資産に、.L\RWDNLDQG

向けの貸出は減少していることを示している。

0RRUH は借り手が資金を得る際に提供する担保価&XQDW&YLMDQRYLFDQG<XDQ  は、同じく値に注目している。これらの  つの研究は、借り米国の  年から  年までの貸出市場に注目

手の正味資産や担保価値が投資に影響を及ぼし、し、不動産価格に対する負のショックが、銀行の最初に経済に生じたショックを増幅する役割を果

自己資本への影響を通じて不動産向け貸出だけでたすことを示した。このような理論的な予想を検はなく、個人向け貸出、農業向け貸出、リースファイナンス、売掛金担保貸出といったそれ以外の

本稿は、+D]DPDDQG8HVXJL  を踏まえて、その内容を一定程度縮約したものである。本稿の作成過程では、間真実氏（一橋大学大学院）との議論が有益であった。

貸出も減少させることを見出している。+D]DPD+RVRQRDQG8HVXJL  は、日本の  年か26

土地総合研究 2016年冬号

ら  年までの貸出市場に注目し、地価の上昇がの下落が見込まれている状況下では、企業に対す不動産関係貸出を増加させる一方でそれ以外の貸る担保制約が ELQG する可能性が高まり、不動産に出を限界的に減少させることを、銀行レベルデー

対する投資とそれ以外の有形固定資産に対する投タを用いて明らかにしている。

資の両方が減少することが見込まれる。 つ目の

不動産価格が異なる種類の貸出に及ぼす影響に経路は、不動産に対する需要の異時点間の配分を注目する分析がいくつか現れてきた一方で、まだ通じたものである。将来における不動産価格下落

十分な研究が進んでいない分野が存在する。第 

期待の下では、不動産投資に対する現時点での需に 、 &KDNUDERUW\ *ROGVWHLQ DQG 0DF.LQOD\

要が減少することが見込まれる。

 、&XQDW&YLMDQRYLFDQG<XDQ  、

第  に、理論モデルで示された予想に基づき、+D]DPD+RVRQRDQG8HVXJL  は銀行の貸出

不動産価格と企業投資との関係を日本におけるユ行動に注目してきた一方で、企業側の異なる資産

ニークなデータを用いて実証分析する。企業投資への投資行動に対しては十分な注意を払っているについては、投資全体と土地投資とを比較し、こわけではない。実際、企業が有形固定資産への投れらが土地価格の変化にそれぞれどのような影響資を行う場合には、その対象には土地、建物、設を受けるかを検証する。不動産の中でも土地に注備、機械など様々なものがある。従って、不動産

目するのは、土地の価値が不動産価値の多くを占価格の変化が企業投資に及ぼす影響を分析する場

めるだけではなく、不動産価格の変化の大半を土合には、異なる資産への投資にどのような影響を

地価値の変化が占めると考えられるためである。

及ぼすかを考える必要がある。第  に、企業が有分析に際しては、企業の有形固定資産投資と純土形固定資産への投資を行う際には、それぞれの資

地投資の決定要因とを対比した上で、純土地投資

産を新たに購入するだけでなく売却していることを購入と売却に分割して、それぞれの決定要因をも考慮に入れる必要がある。特に、土地のような調べることとする。

減価しない有形固定資産においては、ネットの投実証分析の結果は以下のとおりである。第  に、資を大きく上回る資産の購入と売却が行われてい企業における有形固定資産投資の決定要因の推計る可能性がある。不動産価格の変化と企業の投資に際しては、地価上昇率に対する期待は有意な正行動との関係を分析するに際しては、こうした資の係数を持つ。その一方で、土地投資の決定要因

産の購入と売却の決定要因をそれぞれ明らかにすの推計に際しては、地価上昇率期待は統計的に有る必要がある。

意な係数を示していない。この結果は、地価上昇

これらの点を踏まえて本稿では、不動産価格が率期待の定式化を変えた推計、期間を区分した推企業の投資行動に及ぼす影響に係る既存の文献に、計、追加的な変数を用いた推計によっても定性的 つの点で貢献をする。第  に、不動産に対するに変わることはない。第  に、土地売却の決定要

投資とそれ以外の有形固定資産に対する投資とを因の推計では、地価上昇率期待は有意な正の係数

区別した上で、不動産価格とこれら投資との関係を持つ一方で、土地購入の決定要因推計では、地について、+XEEDUGDQG.DVK\DS  :KLWHG

価上昇率期待は有意な係数を持たない。更に、規 2JXUD  と同様の設定をした、標準模の大きな企業では、分析期間中に土地売却が減的な動学主体均衡モデルを提示する。この動学モ少する傾向にある。土地売却の決定要因に係る今デルでは、不動産価格が異なる種類の企業投資に回の結果は理論モデルによる予想に反しているが、及ぼす影響についての  つの経路を提示する。

潜在的に土地を売却したいと考える主体は、購入

つ目の経路である担保チャネルでは、借り手企業

時の価格を売却希望価格（留保価格）に設定してが提供する担保の価値変動が企業の借入や投資行いるために、地価の下落期待が存在する下では売動に影響すると考える。将来における不動産価格却量が減少するという、*HOWQHU  の解釈とは

土地総合研究 2016年冬号

整合的である。
本稿は以下のような構成である。第  節では、企業の資金調達と投資について、不動産とそれ以外の有形固定資産によって構成される資産を生産要素として投入するベンチマークモデルを示し、不動産価格と投資需要との関係に関する仮説を提

lt はその投資額、𝐵𝐵𝑡𝑡 は借入残高、𝑑𝑑𝑡𝑡 は配当、𝑞𝑞𝑡𝑡 は

不動産価格、𝑠𝑠𝑡𝑡 は不動産以外の有形固定資産の価格、𝛽𝛽𝑡𝑡 は割引ファクター、そして𝛿𝛿は減耗率である。

また、企業の配当は、以下の  式で定義される。
du  pu F Lu 1 , Ku 1 , Nu   wu Nu  ku , lu , Ku 1 , Lu 1 

示する。第  節から第  節では、実証分析手法、究課題を示す。  1  iu 1 Bu 1  Bu  qulu  su ku

データ、推計モデルについて説明する。第  節では結果を報告する。第  節では、結論と将来の研27

ここでは、𝑝𝑝𝑡𝑡 は生産物の価格、𝑁𝑁𝑡𝑡 は労働投入、𝑤𝑤𝑡𝑡 は実質賃金、𝑖𝑖𝑡𝑡 は金利である。

ここで、投資の調整費用関数は、異なる有形固第２節 企業の投資行動に係るベンチマークモ

定資産の間で加法分離性を満たしており、不動産

デル

は生産に全て用いられていると仮定する。ここで、不動産価格と異なる種類の企業投資との関係を実証的に明らかにするためのベンチマークとして、
本節では、企業の資金調達と投資の意思決定に係

𝑘𝑘は𝑙𝑙と𝐵𝐵に関する  つの  階条件を組み合わせ、  式と  式を得る。

 に基づき、不動産投資とそれ以外の企業投 d   kt , lt , K t 1 , Lt 1  st   Et  t 1  1  it kt K t  , kt , lt , K t 1 , Lt 1   t  Et st 1   st 
0
kt



資に係る  つのオイラー方程式を導出する。その上で、外生的な不動産価格の変化が不動産投資と d   kt , lt , K t 1 , Lt 1  st   Et  t 1  1  it lt Lt  , kt , lt , K t 1 , Lt 1   t  Et qt 1   qt 
0
lt



る理論モデルを示す。ここでは、+XEEDUGDQG
.DVK\DS  や :KLWHG  のモデルを異なる種類の投資を考慮するように拡張した 2JXUD

それ以外の企業投資にもたらす影響を、比較静学で分析する。企業は  式で示すように、将来にわたる収益の流列を現在価値で最大化することを目的とする。   u t 
max  Vt  Et    t  j  d u    
ku , lu , N u , Bu u t  u t  j  0
その際、𝑢𝑢 ≧ 𝑡𝑡において、  から  式の制約条
件を常に満たすようにする。

K u  ku  1   K u 1   Lu  lu  Lu 1  Et du   0  

Bu  Et qu 1 Lu  Et su 1 Ku   

 T ulim   u  j BT  0  T  j 0
ここでは、𝐾𝐾𝑡𝑡 は不動産以外の有形固定資産スト

ック、𝑘𝑘𝑡𝑡 はその投資額、𝐿𝐿𝑡𝑡 は不動産資産ストック、

















 

これらの式を全微分することにより、dKと dLに関する  式を得る。



企業には、キャピタルゲインを得るためだけに不動産を保有し、それを生産要素として利用しない可能性がある。これに対して、本稿の理論モデルではこうした可能性を捨象しており、企業は遊休地を保有しないと考える。
今回利用した企業土地取得状況等調査に基づくと、在庫として土地を保有する企業の比率は、自らの生産のために土地を保有していると回答する企業の比率の約 にとどまっている。また、 年法人土地基本調査に基づくと、自らの生産のために保有されている土地のうち が遊休地になっているに過ぎない。これらの結果に基づくと、近年の企業では、大部分の土地をキャピタ
ルゲイン用ではなく自らの生産用として保有していると推測することができ、理論モデルとある程度整合的であると考えられる。

28

土地総合研究 2016年冬号

投資調整費用関数の導関数の符号に係る仮定に基dK M t  v,
 dLt (10)に、十分条件である

行列𝑀𝑀それぞれの要素は  式から  式のように、ベクトル𝑣𝑣の各要素は  式と  式のように表すことができる。

M 11  it  1   t  F t 1
 Et  pt 1  t 21
2
K t
K t

M 21  Et  pt 1 

2

 2 Ft 1 Lt K t
2

𝑀𝑀11 𝑀𝑀22 − 𝑀𝑀12 𝑀𝑀21 > 0が成り立つ。これにより、

dK t dktdLt dlt0 ,
 0  
dg t dg t
dg t dg tが成り立つことが分かる。  式が意味するとこ
ろは、不動産価格期待変化率の上昇（下落）は、 t 1 t 1   
Lt lt 1  Lt lt

直観的には、不動産価格期待変化率が不動産以2 F t 1
 Et  pt 1  t21
2
Lt
Lt
2

加（減少）させる効果を持つというものである。

2

2

外の有形固定資産や不動産への需要に影響する複数の経路が存在する。第  は、担保チャネルに係るものである。将来に向けた不動産価格の期待変化率が上昇（下落）すると、担保制約が効きにくFt 1dEt  pt 1 
Kt

 

Ft 1dEt  pt 1 
Lt 

く（効きやすく）なり、不動産以外の有形固定資
産への投資や不動産への投資両方への需要が増加

v2   t  1dEt qt 1   it  1   t dqt 

が満たされていると仮定することにより、不動産以外の有形固定資産と不動産への投資を増

v1   t  1   dEt st 1   it  1   t dst 2 2 Ft 1  2 Ft 1   2 Ft 1    

 
2
2
K t Lt
 Lt K t  Ft 1  K t Lt

M 22  it  1   t  2t 1
 2t
 1   
K t kt 1  K t kt

2

M 12  Et  pt 1 づき、𝑀𝑀11 と𝑀𝑀22 は負、𝑀𝑀12 と𝑀𝑀21 は正になる。更（減少）する。第  は、将来に向けた不動産価格の期待変化率が不動産への投資需要の異時点間配分に影響する経路である。将来に向けた不動産価

これらの式の導出では、投資の調整費用関数の格の期待変化率が上昇（下落）すると、現時点に加法分離性により、𝑀𝑀12 と𝑀𝑀21 が  式と  式のおける不動産への投資需要は増加（減少）する。

を仮定した上でdKと dLについて解くと、  をの有形固定資産や不動産に対する現時点での投資ように簡潔な式となっている。更に、𝑑𝑑𝑑𝑑𝑡𝑡 [𝑠𝑠𝑡𝑡+1 ] =これらの  つの経路を整理すると、将来に向けた得る。

需要は、共に増加（減少）すると見込まれる。

0  𝑑𝑑𝑑𝑑𝑡𝑡 = 0  𝑑𝑑𝑑𝑑𝑡𝑡 [𝑝𝑝𝑡𝑡+1 ] = 0  𝑑𝑑𝑑𝑑𝑡𝑡 = 0  |𝑀𝑀| ≠ 0

dK t 1
 dL   M v ,
 t

(17)

不動産価格の上昇（下落）局面では、不動産以外

第３節 実証分析の方法
第  節では、 種類の異なる企業投資である不 式に基づき、不動産以外の有形固定資産と不動産以外の設備投資と不動産投資に対する需要が、動産資産への需要に対する不動産価格変化率の微

不動産価格の変化率にどのような影響を受けるか分係数は、  式と  式で示される。

について、ベンチマークモデルによる予想を示し

dK t dk t
M 12 1   t qt,dg t dg t M 11M 22  M 12 M 21dLtdl
 M 11 1   t qt,
 t dg t dg t M 11M 22  M 12 M 21

(18)
(19)

た。この予想をデータに基づいて検証するため、
たとえば、&(6 FRQVWDQWHODVWLFLW\RIVXEVWLWXWLRQ 生産関数であれば、  式は満たされている。

土地総合研究 2016年冬号

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トービンの 4 タイプの設備投資関数を、企業の資

日本における設備投資、輸出、海外直接投資、研金制約や不動産価格に関する変数を含めて拡張す

究開発投資を含む企業活動状況を定量的に把握する。複数資産に対する企業投資関数の推計についることにある。調査は、 人以上の従業員かつ資ては、:LOGDVLQ  、
+D\DVKLDQG,QRXH  、

本金  千万円以上の製造業、卸売・小売業やサー&KLULQNR  は、設備投資調整関数の加法分離

ビスなどに属する企業を対象にしており、中小企性を仮定して、トービンの 4 と複数の資産に対す業を含めて企業の動向を広く知ることを目的にしる設備投資の加重平均とが対応関係にあることをている。企活調査からは、有形固定資産に対する示した。&KLULQNR  は、この対応関係を用い

投資、有形固定資産の残高、企業本社の住所、総て、各資産への投資関数を推計することを試みた。

資産、売上高、経常利益などそれ以外の財務諸表

今回は、&KLULQNR の手法にならい、複数資産への項目を利用する。

投資関数を別々に推計することとする。

第  に、土地の取引に関する情報については、

実証分析の内容を詳しく説明する前に、留意す国土交通省の企業土地取得状況等に関する調査るべき点を挙げる。第  に、今回の実証分析で用（以下、企業土地調査）を利用する。企業土地調

いるモデルは、前節で導入した理論モデルと厳密査の主目的は、日本における企業の土地保有や取には連関していない。トービンの 4 と設備投資額

得に係る現況を把握することにある。調査項目にとの間に  対  の関係を予想する理論モデルは、は、企業における土地保有の有無、全体と都道府

配当や担保価値の非負制約が存在しないという点

県別保有面積とその簿価、過去  年間で購入・売で我々のものとは異なっている。しかしながら、却した土地面積とその簿価、未利用地の面積が含

企業の資金制約に関する変数や担保価値に影響すまれている。調査対象は、資本金  億円以上の全る不動産価格を、トービンの 4 を用いる設備投資法人企業である。企業土地調査からは、企業ごと

関数にそのまま加えるというやり方には改善の余の過去  年間における土地の購入・売却に関する地がある。第  に、有形固定資産のうち不動産（土情報を利用する。

地と建物）を除いた資産への投資と不動産投資と第  に、不動産市場が企業の資金制約を通じてを比較した理論モデルに比して、実証分析では、

投資行動に及ぼす影響を明らかにするためには、データの入手可能性を踏まえて、有形固定資産全不動産価格に関する情報を得る必要がある。この体への投資とその一部である土地への投資を比較ために今回は、鑑定価格である公示地価を用いる。

する。また、不動産価格ではなく土地価格の変化

公示地価については、ヘドニックアプローチで に注目し、それが企業の投資行動に及ぼす影響を㎡当たり単価を土地の諸属性に回帰した上で、品調べる。不動産ではなく土地に注目する点につい

質調整後の地価を市区町村ごとに集計したものをては、'DYLVDQG+HDWKFRWH  が指摘するよ用いる。ヘドニックアプローチで用いる説明変数

うに、不動産価値の変動の大部分が土地価値の変は、土地の面積、前面の道路幅、最寄駅からの距動によって説明できることを考えると、妥当なも離、緯度とその  乗、経度とその  乗、建ぺい率、のであると言える。

容積率、水道・ガス・下水道の有無、用途、年ダミーである。データセットに含まれる企業の位置

第４節 データ

は、日本全国にかなり分散しており、東京のみに

 利用するデータベース

集中しているということはない。

今回の実証分析では、 つのデータソースを利用する。第  に、企業の設備投資と資金調達環境 分析サンプルの設定

については、経済産業省の企業活動基本調査（以第  に、将来にわたる土地価格期待と有形固定

下、企活調査）を利用する。企活調査の主目的は、資産や土地への投資行動との関係を検証するため

30

土地総合研究 2016年冬号の対象期間を、 年から  年までに設定す本稿では、  式と  式の  つの投資需要にる。
企活調査は  年から開始されていることと、係る実証モデルを推計する。

ラグ変数を作成するために  年もしくは  年前時
点の変数を必要とすることを踏まえて、分析期間

FIXEDit  0  1SALES _ GROWTHit 1
K it 1の始期を  年からに設定する。また、最近の  2 LP _ GROWTHit 1

金融危機とその後の深刻な景気後退期の前後では、

  3 FIRM it 1

地価の期待形成の仕方に大きな変化が生じる可能  4 Industryi

性があり、外部から的確にそれを描写することが  5Yeari

難しいと思われることを踏まえて、分析期間の終  6 prefecture i   it

期を  年に設定する。 年から  年は地and

価が継続して低下した期間であり、将来にわたる

LANDit  0  1SALES _ GROWTHit 1
Lit 1

地価の変化期待が、様々な定式化の間でそれほど  2 LP _ GROWTHit 1

大きく異ならない。
第  に、企活調査と企業土地調査のデータセッ  3 FIRM it 1

トを接合することにより、企業・年レベルのパネ  4 Industryi

ルデータを作成する。各年におけるサンプル企業  5Yeari

数は、 年から  年にかけて例外的に少な  6 prefecture i   it    

いことを除き、 社から  社の間を推移しこれらは、トービンの 4 タイプの設備投資関数ている。これらのサンプル企業のうち、が製造に、将来にわたり企業が直面すると予想する地価

業、が卸売業、
が小売業で占められている。

変化率、資金制約を表す企業属性変数を加える拡

一方で、建設業と不動産業が占める比率は にと張を行ったものである。  式における被説明変

どまっている。建設業と不動産業が日本全体にお数は、有形固定資産投資比率であり、有形固定資

ける業種分布における比率を大幅に下回っている産（建物、設備、機械、土地）に対する粗投資額のは、企活調査が製造業、卸売・小売業とサービを前期末における有形固定資産残高の簿価で割っス業企業を主に対象としているためである。建設たものとして定義される。  式における被説明業と不動産業は、土地を生産目的ではなく在庫目

変数は土地投資比率であり、土地に対する純投資的で保有することがあり、地価への土地投資需要

額を前期末における土地資産残高の簿価で割ったの反応が他の産業のそれと異なる可能性がある。

ものとして定義される。更に、土地は減価せず新推計結果を解釈する際には、こうした産業に属す

規購入と同程度にその売却も重要であることを考る企業が分析サンプルにわずかしか含まれていな慮 し 、 土 地 純 投 資 比 率 （ /$1' ） を 土 地 購 入

いことに留意する必要がある。

（/$1'B385&）と売却（/$1'B6$/(）に分解し、そ

最後に、各年における被説明変数の値が上下 点を超える観測値については、これらを分析サン
プルから取り除くこと。これらの操作の結果、 社からなる分析サンプルを整備する。


れぞれを被説明変数として用いた推計も行う。
 説明変数
ここでは、説明変数として、トービンの 4 の代
理変数と、それ以外に企業投資に影響すると考え

第５節 推計手法

られる各種変数を用いる。時間を通じて変化する 推計モデルと被説明変数

変数については W 年時点の数字を用い、内生性企業土地取得状況等調査は  年から、公示地価は 年から開始されている。

の問題を緩和することとする。
土地総合研究 2016年冬号

地価変化率に係る変数31

同様にして、自己資本比率（&$3）は、正味資産が地価変化率（/3B*52:7+）は、企業ごとの期待地大きい企業ほど資金制約に直面する確率が低いと価変化率を示す変数である。企業は、W 年から W

考えられるため、正の係数を示すと予想される。

年にかけての企業本社が立地する市区町村における地価変化率に基づいて投資判断を行うと考え、


年・産業・都道府県ダミー変数

また完全予見を仮定し、この期間中における実際

企業の有形固定資産投資や土地投資に影響するの地価変化率を変数に用いる。 年から マクロ、産業、地域ショックをコントロールする

年にかけてのサンプル期間中における地価は、

ため、ここでは、年、産業、都道府県ダミーを導都道府県ほぼすべてにおいて下落を続けており、入する。
サンプル全体を  の産業（農林水産業、地価が上下に変動していた他の時期に比べると、

鉱業、建設業、製造業、卸売業、小売

企業における期待地価変化率を /3B*52:7+ で正確

業、飲食業、金融保険業、不動産業、に把握できていると考えられる。ただし、 期先

運輸通信業、公益事業、サービス、そのの完全予見を仮定する以外にも、より長期間の完他）に分けて  個の産業ダミー変数を導入する。

全予見を仮定する場合や期待地価変化率に過去の地価に対する地域特有の反応をコントロールする

地価変化率を用いる場合も考えて、推計を行うこために、 の都道府県に分類して  個の都道府ととする。

県ダミー変数を導入する。


トービンの Q の代理変数今回用いるサンプル企業の多数が非上場企業で第６節 推計結果
 集計統計

あるため、株価を資本の再取得価格で割ったトー

最初に、分析に用いるサンプルの集計統計結果

ビンの 4 を計算することはできない。そこで今回を示す。表  D E F ではそれぞれ被説明変数とは、6KLQ DQG 6WXO]   :KLWHG  や

説明変数に係る、平均、標準偏差、四分位点、最$FKDU\DHWDO  にならい、企業ごとの売上大値、最小値を示している。粗有形固定資産投資

高成長率（6$/(6B*52:7+）を、企業の設備投資機比率（),;('）
、純土地投資比率（/$1'）、土地購入

会を示す代理変数として用いる。
推計においては、

比率（/$1'B385&）、土地売却比率（/$1'B6$/(）の6$/(6B*52:7+ の係数は正となると予想される。

平均値はそれぞれ、、、、である。


企業の資金制約に係る変数

粗有形固定資産投資比率は純土地投資比率に比して相当程度大きいことがわかる。しかしながら、今回は、企業の資金制約を示す変数群である

粗有形固定資産投資ではなく減価償却を控除した),50 を導入する。具体的には、総資産の対数値で純有形固定資産投資比率の平均値は、
より低い示される企業規模（/Q$66(7）、自己資本比率（&$3）
、

一方で、土地購入比率は より相当程度高い

経常利益対総資産比率（52$）
、流動資産対総資産

であり、グロスとネットの概念を揃えた上で比率（/,48,'B$66(7）を用いる。:KLWHG  な

有形固定資産投資比率と土地投資比率とを比較す

どの最近の研究は、資金調達面での制約を企業投ると、両者の差は若干小さくなる点には留意する

資の重要な決定要因と見なしている。利益率や流必要がある。

動資産比率が高く規模が大きい場合には、企業が資金制約に直面する確率は低くなると考えられる
。これら変数の係数は、正であると予想される。

もっとも、これらの企業属性に係る変数は、$EOHDQG

(EHUO\  や *RPHV  で指摘されるように、将来の利益可能性を踏まえたものと位置づけることもできる。このため、資金調達面での IULFWLRQ を考慮しないでも、企業投資に影響を及ぼす要因として考えることができる。

32

土地総合研究 2016年冬号

表  D 推計に用いる変数の集計統計
Variable
All
LAND
FIXED
LAND_PURCLAND_SALE
LP_GROWTHSALES_GROWTHCAPROALIQUID_ASSET
lnASSET
ASSET
lnEST
EST
LAR

N

Mean

Sd

Min

P25

P50

P75

Max

26,993
26,993
26,993
26,993
26,993
26,993
26,993
26,993
26,993
26,993
26,993
26,993
26,993
26,840

0.003
0.129
0.010
0.007
-0.031
0.021
0.160
0.032
0.554
9.291
46779
1.883
16.102
4.061

0.057
0.178
0.048
0.033
0.062
0.336
0.209
0.070
0.194
1.341
280262
1.232
48.957
10.798-0.461
0.000
0.000
0.000
-0.203-0.903-4.261-8.020-0.005
5.389
219
0.000
1.000
0.000

0.000
0.024
0.000
0.000
-0.067-0.051
0.036
0.009
0.426
8.377
4340
1.099
3.000
0.351

0.000
0.071
0.000
0.000
-0.041
0.005
0.091
0.026
0.565
9.124
9171
1.946
7.000
0.871

0.000
0.160
0.000
0.000
-0.014
0.067
0.220
0.052
0.694
9.987
21755
2.639
14.000
2.572

0.554
1.750
0.627
0.461
0.277
41.943
10.6900.691
0.995
16.46714200000
7.750
2321.000
147.791

表  E 年別の観測数
Year Freq. Percent
1997 4,152
15.38
1998 3,729
13.81
1999
679
2.52
2000
353
1.31
2001 1,755
6.5
2002 3,349
12.41
2003 2,902
10.75
2004 3,176
11.77
2005 3,431
12.71
2006 3,467
12.84
Total 26,993
100 

表  F 産業別の観測数

Freq.
Agriculture, Forestry and Fisheries
MiningConstruction
Manufacturing
Wholesale
Retailing
Eating and Drinking
Finance and insurance
Real estateTransporting and communication
Electricity, gas, and water
Service
Others
Total

11
54
459
14,091
6,306
2,994
187
84
55
121
243
1,358
1,030
26,993

Percent
0.04
0.2
1.7
52.25
23.34
11.08
0.69
0.31
0.2
0.45
0.9
5.03
3.81
100 

説明変数のうちのいくつかについて説明する。

とするベースライン推計結果を示している。
),;('

地価変化率 /3B*52:7+ はサンプルの大部分で負でを被説明変数にした推計では、/3B*52:7+ は正であり、期間中地価下落傾向が全国的に続いていた有意な係数を得ており、ポイント分の地価上昇

ことと整合的である。総資産 $66(7 の中位値は 率が高まることにより、有形固定資産投資比率が億円、平均値は  億円であり、中小企業も多いポイント上昇する。この正の係数は、有形固

ものの、比較的規模の大きな企業からなっている

定資産投資については担保チャネルが機能していことがわかる。

ることを示唆している。それ以外の説明変数の係数については、トービンの 4 の代理変数である売 有形固定資産投資と土地投資に関するベー上高変化率（6$/(6B*52:7+）は有意ではないが正スライン推計結果

の係数を得ている。また、自己資本比率（&$3）
、

表  では、全体の粗有形固定資産投資比率

流動資産比率（/,48,'B$66(7）、総資産（OQ$66(7）（),;('）と純土地投資比率（/$1'）を被説明変数

はいずれも正で有意な係数を得ている一方で、経土地総合研究 2016年冬号

表 ベースライン推計結果（粗有形固定資産投資と純土地投資）

33

計では有意な正の係数を示す
一方で、純土地投資推計では

OLS
Dependent variable

LAND

FIXED

負で有意ではない係数を得た。

Coef.
se.
-0.00770.00870.00290.00180.00320.00220.0432 **0.02120.0067 *** 0.0022
0.00020.00030.
-0.0001
0.0013-0.0009
0.0025-0.0025
0.0036-0.00210.002-0.0046 *** 0.0014-0.0023 *0.0013-0.0046 *** 0.0013-0.0042 *** 0.0014-0.0035 **0.00170.0584 **0.0264
Yes
Yes
0.009
3.059
0
26,993Coef.
se.
0.0615 **0.02520.024
0.01670.0288 *** 0.0106
0.20950.14660.1158 *** 0.0092
0.0108 *** 0.0009
0.
-0.0010.0046-0.0265 *** 0.0075-0.00890.0109-0.0226 *** 0.0054-0.0274 *** 0.0055-0.0431 *** 0.0046-0.04 ***
0.005
-0.0275 *** 0.0054-0.024 *** 0.0063
0.00240.0392
Yes
Yes
0.053
20.629026,993

本小節では追加的な推計を行

LP_GROWTHSALES_GROWTHCAPROALIQUID_ASSET
lnASSET
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Cons
Industry dummy
Prefecture dummy
R-squaredF
Prob > FN

い、前小節で得た結果の頑健性を確認する。
第  に、異なる定義の/3B*52:7+、すなわち、将来の地価変化率期待を示す際に、変化率を計算する期間やラグやリードの構造を変えた/3B*52:7+ を用いた推計を行う。地価変化率を計測する期間としては、 年から  年までを用いる。表  D は、完全予見の仮定はそのままにして、予見の期間を  年から  年にそれぞれ延ばした /3B*52:7+を用いた推計結果を示したものである。粗有形固定資産投資（),;('）を被説明変数とした結果では、/3B*52:7+ の係
数は、完全予見の期間が長く常利益率（52$）は、正だが非有意の係数を得ている。
有形固定資産投資の推計結果に比して、純土地投資である /$1' を被説明変数にした推計では、
点明確な違いが存在する。すなわち、/3B*52:7+
は有意ではない負の係数を得ている。この結果を見る限りでは、担保チャネル仮説や異時点間の需要代替仮説とは整合的ではない。それ以外の説明
変数をみると、すべての企業属性に関する変数で正の係数を得ているが、経常利益率（52$）と流動資産比率（/,48,'B$66(7）のみで統計的に有意である。
 頑健性の確認
表  でみたように、粗有形固定資産投資と純土
地投資の推計では、地価変化率の係数は正反対の符号を示した。すなわち、粗有形固定資産投資推なるにつれて小さく、かつ、有意水準が低下する。
一方で、純土地投資（/$1'）を被説明変数とした
結果では、/3B*52:7+ の係数は、すべての期間で非有意で負となっている。表  E は、将来にわたる地価変化率期待は、完全予見ではなく過去の地
価変化率によって決まると考え、過去  年間から
 年間にわたる地価変化率のラグを /3B*52:7+ に用い、その推計結果を示したものである。粗有形
固定資産投資（),;('）を被説明変数とした結果では、/3B*52:7+ の係数は、全ての期間において正で有意になるものの、期間が長くなるにつれて小さくなる傾向にある。これに対して、純土地投資（/$1'）を被説明変数にした結果では、全ての期間において係数が有意ではない。



3 years forward
LAND
FIXED
Coef.
se.
Coef.
se.
-0.0032
0.00220.012 *
0.00670.003
0.00190.02410.01670.00350.00220.0296 *** 0.0106
0.0435 **0.02130.21070.14690.0067 *** 0.0022
0.1182 *** 0.0092
0.00030.00030.0106 *** 0.0009
0.
0.
0.00030.0013-0.00230.0046-0.0009
0.0026-0.0269 *** 0.0074-0.0053 *0.003-0.0094
0.0111-0.00150.002-0.0244 *** 0.0053-0.004 *** 0.0014-0.0289 *** 0.0055-0.00160.0014-0.0446 *** 0.0047-0.0035 **0.0015-0.0428 *** 0.0053-0.0033 *0.0017-0.0296 ***0.006-0.0031 *0.0017-0.0217 *** 0.0063
0.0578 **0.02630.00080.0393
Yes
Yes
Yes
Yes
0.009
0.054
3.13
20.74
0
0
27019
27019

4 years forward
LAND
FIXED
Coef.
se.
Coef.
se.
-0.00240.00180.009
0.00560.003
0.00190.02410.01670.00360.00220.0296 *** 0.0107
0.0436 **0.02130.21060.14690.0067 *** 0.0022
0.1182 *** 0.0092
0.00030.00030.0107 *** 0.0009
0.
0.
0.00040.0013-0.0026
0.0046-0.0008
0.0026-0.0269 *** 0.0074-0.0053 *0.003-0.0094
0.0111-0.00150.002-0.0244 *** 0.0053-0.0039 *** 0.0014-0.0293 *** 0.0055-0.00130.0014-0.0456 *** 0.0048-0.0033 **0.0016-0.0435 *** 0.0055-0.0036 **0.0016-0.0284 *** 0.0057-0.0034 **0.0016-0.0204 *** 0.0061
0.0577 **0.02640.001
0.0393
Yes
Yes
Yes
Yes
0.009
0.054
3.13
20.73
0
0
27019
27019

FIXED
Coef.
se.
0.0319 *** 0.0119
0.02410.01660.0298 *** 0.0107
0.21040.14680.1183 *** 0.0092
0.0107 *** 0.0009
0.
-0.00470.0046-0.0295 *** 0.0075-0.0110.0111-0.026 *** 0.0054-0.0315 *** 0.0056-0.0468 *** 0.0048-0.0427 *** 0.0051-0.0284 *** 0.0055-0.0231 *** 0.0062
0.004
0.0391
Yes
Yes
0.054
20.81
0
27019

Coef.
se.
0.00090.00370.003
0.00190.0037 *0.00220.0435 **0.02130.0066 *** 0.0022
0.00020.00030.
0.00030.0013-0.0010.0026-0.0055 *0.003-0.00170.002-0.0042 *** 0.0014-0.0020.0014-0.0044 *** 0.0014-0.0047 *** 0.0015-0.0042 *** 0.0016
0.0588 **0.0264
Yes
Yes
0.009
3.11
0
27019

LP_GROWTHSALES_GROWTHCAPROALIQUID_ASSET
lnASSET
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Cons
Industry dummy
Prefecture dummy
R-squaredF
Prob > FN

2 years backward

LAND

FIXED
Coef.
se.
0.028 *** 0.0085
0.02410.01660.0299 *** 0.0107
0.21030.14680.1183 *** 0.0092
0.0108 *** 0.0009
0.
-0.00430.0046-0.0301 *** 0.0075-0.0125
0.0112-0.027 *** 0.0054-0.0321 *** 0.0056-0.0477 *** 0.0048-0.0443 *** 0.0052-0.0294 *** 0.0056-0.0239 *** 0.0062
0.00590.0392
Yes
Yes
0.054
20.90
0
27019

3 years backward
Coef.
se.
0.00040.00250.003
0.00190.0037 *0.00220.0435 **0.02130.0066 *** 0.0022
0.00020.00030.
0.00030.0013-0.0010.0026-0.0055 *0.0031-0.00170.002-0.0042 *** 0.0014-0.0020.0014-0.0044 *** 0.0014-0.0047 *** 0.0015-0.0042 *** 0.0016
0.0587 **0.0264
Yes
Yes
0.009
3.11
0
27019

LAND

FIXED
Coef.
se.
0.025 *** 0.0071
0.02420.01660.0298 *** 0.0107
0.21040.14680.1184 *** 0.0092
0.0108 *** 0.0009
0.
-0.00440.0046-0.0302 *** 0.0075-0.01310.0112-0.0282 *** 0.0055-0.033 *** 0.0057-0.0483 *** 0.0049-0.0452 *** 0.0053-0.0309 *** 0.0057-0.0247 *** 0.0063
0.007
0.0393
Yes
Yes
0.054
20.96
0
27019

4 years backward
Coef.
se.
0.00060.00210.003
0.00190.0037 *0.00220.0435 **0.02130.0066 *** 0.0022
0.00020.00030.
0.00030.0013-0.0010.0026-0.0055 *0.0031-0.0018
0.002-0.0043 *** 0.0014-0.00210.0014-0.0044 *** 0.0014-0.0047 *** 0.0015-0.0043 *** 0.0016
0.0589 **0.0264
Yes
Yes
0.009
3.11
0
27019

LAND

Coef.
se.
0.0001
0.002
0.003
0.00190.0037 *0.00220.0435 **0.02130.0066 *** 0.0022
0.00020.00030.
0.00040.0013-0.0009
0.0026-0.0055 *0.0031-0.00170.002-0.0042 *** 0.0015-0.0020.0014-0.0043 *** 0.0014-0.0046 *** 0.0015-0.0041 **0.00170.0587 **0.0264
Yes
Yes
0.009
3.11
0
27019

LAND

FIXED
Coef.
se.
0.022 *** 0.0063
0.02410.01660.0299 *** 0.0107
0.21050.14690.1184 *** 0.0092
0.0108 *** 0.0009
0.
-0.00360.0046-0.0297 *** 0.0075-0.01230.0112-0.028 *** 0.0055-0.0331 *** 0.0057-0.0481 *** 0.0048-0.0448 *** 0.0052-0.0306 *** 0.0056-0.0249 *** 0.0063
0.00680.0393
Yes
Yes
0.054
21.00
0
27019

5 years backward

5 years forward
LAND
FIXED
Coef.
se.
Coef.
se.
-0.00180.00180.00510.00520.003
0.00190.024
0.01670.00360.00220.0294 *** 0.0107
0.0436 **0.02130.21060.14690.0067 *** 0.0022
0.1183 *** 0.0092
0.00020.00030.0107 *** 0.0009
0.
0.
0.00040.0013-0.00240.0046-0.0009
0.0026-0.0267 *** 0.0074-0.0054 *0.003-0.0092
0.0111-0.00150.002-0.0243 *** 0.0054-0.0037 *** 0.0014-0.0294 *** 0.0055-0.00120.0015-0.0453 ***0.005-0.0036 **0.0015-0.0417 *** 0.0053-0.004 *** 0.0015-0.0264 *** 0.0055-0.0036 **0.0016-0.0193 ***0.006
0.0578 **0.0264-0.0001
0.0392
Yes
Yes
Yes
Yes
0.009
0.053
3.11
20.70
0
0
27019
27019

表  E 地価変化率（/3B*52:7+）に関して異なる定義を用いた推計結果 ODJ のケース 

2 years forward
LAND
FIXED
Coef.
se.
Coef.
se.
-0.0051
0.00330.0182 *0.00940.003
0.00190.024
0.01670.00350.00220.0296 *** 0.0106
0.0435 **0.02130.21080.14690.0067 *** 0.0022
0.1182 *** 0.0092
0.00030.00030.0106 *** 0.0009
0.
0.
0.00030.0013-0.00210.0046-0.0010.0026-0.0265 *** 0.0074-0.0053 *0.003-0.00930.0111-0.00150.002-0.0243 *** 0.0053-0.0041 *** 0.0014-0.0285 *** 0.0055-0.00180.0013-0.044 *** 0.0046-0.0038 *** 0.0014-0.0414 *** 0.0051-0.0035 **0.0016-0.0288 *** 0.0057-0.00250.0018-0.0234 *** 0.0066
0.0578 **0.02630.00050.0393
Yes
Yes
Yes
Yes
0.009
0.054
3.13
20.74
0
0
27019
27019

表  D 地価変化率（/3B*52:7+）に関して異なる定義を用いた推計結果 IRUZDUG のケース 

OLS
LP_GROWTH
Dependent variable

LP_GROWTHSALES_GROWTHCAPROALIQUID_ASSET
lnASSET
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Cons
Industry dummy
Prefecture dummy
R-squaredF
Prob > FNOLS
LP_GROWTH
Dependent variable34
土地総合研究 2016年冬号

FIXED
Coef.
se.
0.0615 **0.02520.024
0.01670.0288 *** 0.0106
0.20950.14660.1158 *** 0.0092
0.0108 *** 0.0009
0.
-0.0010.0046-0.0265 *** 0.0075-0.00890.0109-0.0226 *** 0.0054-0.0274 *** 0.0055-0.0431 *** 0.0046-0.04 ***
0.005
-0.0275 *** 0.0054-0.024 *** 0.0063
0.00240.0392
Yes
Yes
0.053
20.629026,993Coef.
se.
-0.00770.00870.00290.00180.00320.00220.0432 **0.02120.0067 *** 0.0022
0.00020.00030.
-0.0001
0.0013-0.0009
0.0025-0.0025
0.0036-0.00210.002-0.0046 *** 0.0014-0.0023 *0.0013-0.0046 *** 0.0013-0.0042 *** 0.0014-0.0035 **0.00170.0584 **0.0264
Yes
Yes
0.009
3.059
0
26,993

LP_GROWTHSALES_GROWTHCAPROALIQUID_ASSET
lnASSET
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Cons
Industry dummy
Prefecture dummy
R-squaredF
Prob > F
N

All

LAND

Dependent variable

OLS
FIXED
Coef.
se.
0.1805 *0.09860.0282 **0.0132-0.00850.01820.3658 *** 0.0758
0.1313 *** 0.0204
0.0188 *** 0.0031
0.
-0.0105
0.012-0.0474 *** 0.0171
0.022
0.0352-0.00540.0174-0.0427 ***0.012-0.0415 ***0.012-0.0374 *** 0.0131-0.0289 **0.0126-0.0429 *** 0.0126-0.0401
0.0486
Yes
Yes
0.1
8.807
0
3,786

# Establishment==1
Coef.
se.
0.01870.0334-0.00190.00240.00540.00340.0327 *** 0.0114
0.00630.004
0.00050.00060.
-0.00020.00310.00370.0058-0.0055
0.0096-0.00130.00340.00210.00340.00060.003-0.00220.00260.00010.0028-0.0028
0.0037-0.0057
0.0087
Yes
Yes
0.01
0.948
0.60233,786

LAND

表 事業所数によってサンプル分割した推計結果

FIXED
Coef.
se.
0.0513 *0.02680.02350.01860.0395 ***0.012
0.18870.15040.1142 *** 0.0095
0.0105 *** 0.0009
0.
0.00060.005-0.0241 *** 0.0081-0.0125
0.0114-0.0246 *** 0.0056-0.0228 ***0.006-0.0411 ***0.005-0.0385 *** 0.0053-0.0257 *** 0.0057-0.0193 *** 0.0068
0.007
0.0387
Yes
Yes
0.05
16.761
0
23,207# Establishment>=2
Coef.
se.
-0.00880.00940.00360.00250.00220.00250.0441 *0.02360.0057 **0.00260.00010.00030.
-0.0001
0.0014-0.00190.0028-0.00220.0039-0.0023
0.0022-0.0059 *** 0.0015-0.0029 *0.0015-0.0052 *** 0.0015-0.0053 *** 0.0016-0.0041 **0.00190.0589 **0.0264
Yes
Yes
0.009
2.967
0
23,207

LAND

土地総合研究 2016年冬号
35

36

土地総合研究 2016年冬号

表 土地市場からの影響度（/$5）を追加した推計結果
OLS
Dependent variable
LP_GROWTHLAR
SALES_GROWTHCAPROALIQUID_ASSET
lnASSET
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Cons
Industry dummy
Prefecture dummy
R-squaredF
Prob > F
N

LAND
se.
Coef.
se.
0.0087-0.0103
0.00870.00000.00000.00290.00180.0031
0.002
0.00320.00220.00340.00220.0432 **0.02120.044 **
0.02160.0067 *** 0.0022
0.0068 *** 0.0023
0.00020.00030.00030.00030.
0.
-0.0001
0.001300.0013-0.0009
0.0025-0.0004
0.0025-0.0025
0.0036-0.00290.0032-0.00210.002-0.0020.002-0.0046 *** 0.0014-0.0044 *** 0.0014-0.0023 *0.0013-0.0020.0013-0.0046 *** 0.0013-0.0044 *** 0.0013-0.0042 *** 0.0014-0.0039 *** 0.0014-0.0035 **0.0017-0.0031 *0.00170.0584 **0.02640.0628 *0.0326
Yes
Yes
Yes
Yes
0.009
0.009
3.06
2.93
0
0
26,993
26,840Coef.
-0.0077

第  に、企業ごとの事業所数に応じてサンプル分割した上で推計する。企業土地調査では都道府

FIXED
se.
Coef.
se.
0.0252
0.0663 *** 0.0253-0.0004 *** 0.0001
0.024
0.01670.024
0.01670.0288 *** 0.0106
0.0283 *** 0.0105
0.20950.14660.20580.14510.1158 *** 0.0092
0.1118 ***0.009
0.0108 *** 0.0009
0.0108 *** 0.0009
0.
0.
-0.0010.0046-0.00120.0046-0.0265 *** 0.0075-0.0234 *** 0.0075-0.00890.0109-0.0078
0.011-0.0226 *** 0.0054-0.023 *** 0.0054-0.0274 *** 0.0055-0.0278 *** 0.0055-0.0431 *** 0.0046-0.0436 *** 0.0046-0.04 ***
0.005
-0.0416 ***0.005-0.0275 *** 0.0054-0.0286 *** 0.0054-0.024 *** 0.0063-0.0252 *** 0.0063
0.00240.03920.02420.0513
Yes
Yes
Yes
Yes
0.053
0.054
20.63
20.66
0
0
26,993
26,840Coef.
0.0615 **（),;('）
を被説明変数とした推計において正で限界的に有意である。

県ごとの土地保有面積に欠損値が多いため、分析

第  に、企業が土地市場の変化に直面する程度

に際しては、本社の所在する市区町村の地価を企を表す変数を追加した結果を示す。
追加するのは、業が直面する地価としている。このため、複数の土地が総資産に占める比率（/$5）であり、企業が事業所が市区町村をまたいで存在する場合には、保有する土地の価値を保有土地面積×企業本社

本社所在市区町村における地価が企業の直面する所在市区町村における地価で算出したものを分子

地価とは異なるという計測誤差が生じる可能性がに、総資産簿価を分母に用いたものとして定義さある。一方で、単一事業所企業の場合には、このれる。表  は結果を示している。粗有形固定資産

ような計測誤差は生じにくい。表  はこの点を検投資（),;('）を被説明変数にした推計では、証したものであり、中央の列に示した推計は単一/3B*52:7+ の係数は引き続き正で有意である。ま事業所サンプルに限ったもの、右列に示した推計

た、/$5 の係数は負で有意であり、企業が土地資は複数事業所サンプルに限ったものである。単一産を他の資産に比して多く有しているほど、有形事業所の推計結果をみると、/3B*52:7+ の係数は、固定資産への投資が小さくなることがわかる。純粗有形固定資産投資（),;('）を被説明変数とした土地投資（/$1'）を被説明変数にした推計では、推計において正で限界的に有意であるものの、純/$5 を含めても、/3B*52:7+ の係数は有意ではない。


土地投資（/$1'）を被説明変数とした推計においては有意ではない。なお、複数事業所の結果をみても、/3B*52:7+ の係数は、粗有形固定資産投資

*DQ  は、日本のバブル崩壊期に企業が地価下落の影響を被る程度を、類似の変数で表している。

土地総合研究 2016年冬号

37

表異なる分析期間を用いた推計結果
OLS
Dependent variable

LP_GROWTHSALES_GROWTHCAPROALIQUID_ASSET
lnASSET
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
Cons
Industry dummy
Prefecture dummy
R-squaredF
Prob > FN

LAND
1997–2006
1997–2011
Coef.
se.
Coef.
se.
-0.00770.0087-0.0122 *0.00640.00290.00180.0036 *0.00190.00320.00220.00230.00190.0432 **0.02120.0447 *** 0.0163
0.0067 *** 0.0022
0.0066 *** 0.0017
0.00020.00030.00030.00020.
0.
-0.0001
0.00130.00010.0013-0.0009
0.002500.0025-0.0025
0.0036-0.0047
0.0033-0.00210.002-0.0020.002-0.0046 *** 0.0014-0.0047 *** 0.0013-0.0023 *0.0013-0.0024 *0.0013-0.0046 *** 0.0013-0.0047 *** 0.0013-0.0042 *** 0.0014-0.0041 *** 0.0014-0.0035 **0.0017-0.0032 **0.0016-0.0045 *** 0.0016-0.0020.0015-0.004 *** 0.0014-0.0027 **0.0012-0.0039 *** 0.0012
0.0584 **0.02640.0365 *0.0193
Yes
Yes
Yes
Yes
0.009
0.009
3.06
3.67
0
0
26,993
41,841

FIXED
1997-2006
1997-2011
Coef.
se.
Coef.
se.
0.0615 **0.0252-0.00220.01930.024
0.01670.0297 *0.01690.0288 *** 0.0106
0.027 ***
0.008
0.20950.1466
0.2592 **0.12610.1158 *** 0.0092
0.1263 *** 0.0082
0.0108 *** 0.0009
0.012 *** 0.0007
0.
0.
-0.0010.0046-0.00230.0046-0.0265 *** 0.0075-0.0252 *** 0.0075-0.00890.0109-0.00690.011-0.0226 *** 0.0054-0.0233 *** 0.0054-0.0274 *** 0.0055-0.0283 *** 0.0051-0.0431 *** 0.0046-0.042 *** 0.0044-0.04 ***
0.005
-0.039 *** 0.0048-0.0275 *** 0.0054-0.0248 ***0.005-0.024 *** 0.0063-0.0179 *** 0.0057-0.0112 *0.006-0.0181 *** 0.0056-0.0129 **0.0058-0.0408 *** 0.0051-0.0419 *** 0.0045
0.00240.0392-0.0545 *0.0305
Yes
Yes
Yes
Yes
0.053
0.062
20.63
32.16
0
0
26,993
41,841

第  に、ベースライン推計と同じ変数を使用す

以上の頑健性に関するチェックの結果は、次のるが、対象となるサンプル期間を変えた場合の結

ようにまとめることができる。粗有形固定資産投果を示す。分析対象となる期間を、リーマンショ

資（),;('）を被説明変数に用いた場合には、

ックやその後の深刻な景気後退を含む  年か/3B*52:7+ を計測する期間を変える場合を除き、ら  年に広げる。この場合には、不動産価格自その係数は有意で正となる。また、純土地投資

体が上下に大きく変動するため、/3B*52:7+ の係（/$1'）を被説明変数に用いた場合には、金融危

数はこれまでの推計結果とは大きく異なる可能性

機の時期をサンプル期間に含む場合を除き、がある。表  は結果を示している。/3B*52:7+ の/3B*52:7+ の係数は有意にはならない。

係数は、粗有形固定資産投資（),;('）と純土地投資（/$1'）のいずれを被説明変数に用いた場合で 土地投資を購入と売却に分けた推計結果

も、ベースライン推計結果の係数とは大きく異な 節と  節では、純土地投資（/$1'）を被るものとなっている。すなわち、),;(' の推計で説明変数に用いると、/3B*52:7+ はほとんどの場

は、/3B*52:7+ の係数は負で非有意になる一方で、合で非有意である。しかしながら、純土地投資の/$1' の推計では、その係数は限界的にではあるが裏側には、それよりも相当程度大きな土地購入と負で有意になる。

土地売却が存在している。
この点を踏まえて、
/$1'

38

土地総合研究 2016年冬号

表純土地投資を土地購入 /$1'B385& と土地売却 /$1'B6$/( に分けた推計結果
OLS
Dependent variable
LP_GROWTHSALES_GROWTHCAPROALIQUID_ASSET
lnASSET
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Cons
Industry dummy
Prefecture dummy
R-squaredF
Prob > F
N

LAND
Coef.
se.
-0.00770.00870.00290.00180.00320.00220.0432 **0.02120.0067 *** 0.0022
0.00020.00030.
-0.0001
0.0013-0.0009
0.0025-0.0025
0.0036-0.00210.002-0.0046 *** 0.0014-0.0023 *0.0013-0.0046 *** 0.0013-0.0042 *** 0.0014-0.0035 **0.00170.0584 **0.0264
Yes
Yes
0.009
3.06
0
26,993

LAND_PURC
Coef.
se.
0.005
0.00760.00190.00130.00020.00160.0259 **0.01250.00090.00170.0021 *** 0.0002
0.
0.00010.00120.00090.00240.00110.003
0.0034 *0.0017-0.004 *** 0.0011-0.0025 **0.0012-0.0041 *** 0.0011-0.0029 **0.0012-0.0004
0.00140.0484 *0.0257
Yes
Yes
0.013
6.01
0
26,993

LAND_SALE
Coef.
se.
0.0126 **0.005-0.0010.0007-0.003 **0.0013-0.0174 *0.009-0.0058 *** 0.0014
0.0019 *** 0.0002
0.
0.00020.00060.00180.00140.00350.00220.0054 *** 0.0012
0.00050.0008-0.00020.00080.00050.00080.00130.00080.0032 ***0.001-0.01 *** 0.0034
Yes
Yes
0.015
5.64
0
26,993を土地購入（/$1'B385&）と土地売却（/$1'B6$/(）有意になるかについて、ここでは、事業所数でサに分け、前節までで用いていた説明変数を用いてンプルを分割した推計を行う。事業所数は企業規再度推計を行う。表  は結果を示している。

模の代理変数と考えられるため、規模が大きい企

土地購入（/$1'B385&）を被説明変数に用いた推業で /3B*52:7+ の係数が有意に正になるのか、小計では、/3B*52:7+ は統計的に有意な係数を得な

さい企業で正になるのかという点を検証することい。一方で、注目すべきことに、土地売却ができる。表  は結果を示している。

（/$1'B6$/(）を被説明変数に用いた推計では、これをみると、規模が小さいと思われる単一事/3B*52:7+ の係数は正で有意となる。ポイント

業所企業の場合には、土地売却推計におけるの期待地価上昇率の低下により、土地売却比率は/3B*52:7+ の係数が正ではあるものの有意ではなポイント低下する。
土地売却における地価変い。一方で、規模が大きいと思われる複数事業所化率の係数が正で有意であるという結果は、担保企業の場合には、/3B*52:7+ の係数が正でかつ有チャネル仮説や土地需要の異時点間の代替仮説と意になっている。係数の大きさも、表  で示されは整合しない。それ以外の説明変数の係数をみる

るサンプル全体を対象とした推計での係数の大きと、6$/(6B*52:7+、&$3、52$、/,48,'B$66(7 といさをやや上回っている。規模の大きな企業ほど、った変数では、それぞれ、/$1'B385& と /$1'B6$/(

地価下落局面で土地売却量を減らす行動に出ていを被説明変数に用いた推計結果における符号が正ることが推測できる。

反対になる。
どのような場合に土地売却（/$1'B6$/(）を被説
明変数に用いた推計で、/3B*52:7+ の係数が正でLP_GROWTH
SALES_GROWTHCAPROALIQUID_ASSET
lnASSET
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Cons
Industry dummy
Prefecture dummy
R-squaredF
Prob > F
N



Coef.
se.
-0.00770.00870.00290.00180.00320.00220.0432 **0.02120.0067 *** 0.0022
0.00020.00030.
-0.0001
0.0013-0.0009
0.0025-0.0025
0.0036-0.00210.002-0.0046 *** 0.0014-0.0023 *0.0013-0.0046 *** 0.0013-0.0042 *** 0.0014-0.0035 **0.00170.0584 **0.0264
Yes
Yes
0.009
3.06
0
26,993



LAND

Dependent variable

OLS

All
LAND_PURC
Coef.
se.
0.005
0.00760.00190.00130.00020.00160.0259 **0.01250.00090.00170.0021 *** 0.0002
0.
0.00010.00120.00090.00240.00110.003
0.0034 *0.0017-0.004 *** 0.0011-0.0025 **0.0012-0.0041 *** 0.0011-0.0029 **0.0012-0.0004
0.00140.0484 *0.0257
Yes
Yes
0.013
6.01
0
26,993
LAND_SALE
Coef.
se.
0.0126 **0.005-0.0010.0007-0.003 **0.0013-0.0174 *0.009-0.0058 *** 0.0014
0.0019 *** 0.0002
0.
0.00020.00060.00180.00140.00350.00220.0054 *** 0.0012
0.00050.0008-0.00020.00080.00050.00080.00130.00080.0032 ***0.001-0.01 *** 0.0034
Yes
Yes
0.015
5.64
0
26,993Coef.
se.
0.01870.0334-0.00190.00240.00540.00340.0327 *** 0.0114
0.00630.004
0.00050.00060.
-0.00020.00310.00370.0058-0.0055
0.0096-0.00130.00340.00210.00340.00060.003-0.00220.00260.00010.0028-0.0028
0.0037-0.0057
0.0087
Yes
Yes
0.01
0.95
0.60
3,786

LAND

# Establishment=1
LAND_PURC
Coef.
se.
0.02
0.0235-0.00150.001600.00190.016 *
0.00820.00280.003
0.0013 *** 0.0004
0.
0.00040.00240.00080.0055-0.00070.0038-0.0027
0.00280.00040.0027-0.0018
0.0022-0.0038 **0.0018-0.00170.00230.00060.0029-0.00890.0064
Yes
Yes
0.012
1.13
0.21
3,786
LAND_SALE
Coef.
se.
0.00130.02540.00040.0023-0.0054 *0.003-0.0167 ** 0.0079-0.0035
0.00290.0009 *0.00050.
0.00070.002-0.00280.00190.00480.0088-0.00140.0019-0.00170.0021-0.00240.0021-0.00160.0019-0.00180.00160.00340.0026-0.0032
0.0056
Yes
Yes
0.011
1.09
0.28
3,786
Coef.
se.
-0.00880.00940.00360.00250.00220.00250.0441 *0.02360.0057 **0.00260.00010.00030.
-0.0001
0.0014-0.00190.0028-0.00220.0039-0.0023
0.0022-0.0059 *** 0.0015-0.0029 *0.0015-0.0052 *** 0.0015-0.0053 *** 0.0016-0.0041 **0.00190.0589 **0.0264
Yes
Yes
0.009
2.97
0
23,207LAND

表 土地購入 /$1'B385& と土地売却 /$1'B6$/( を事業所数別に分けた推計結果
# Establishment>=2
LAND_PURC
Coef.
se.
0.005
0.00830.00240.0018-0.0002
0.002
0.0269 *0.0142-0.0007
0.002
0.0021 *** 0.0003
0.
00.00130.00050.00270.00110.00330.0041 **0.0019-0.0049 *** 0.0013-0.0027 **0.0013-0.0044 *** 0.0013-0.0035 **0.0014-0.0010.00160.0494 *0.0257
Yes
Yes
0.013
5.01
0
23,207
LAND_SALE
Coef.
se.
0.0138 *** 0.0052-0.00120.0008-0.0024 *0.0013-0.0171 *0.0097-0.0064 *** 0.0016
0.002 *** 0.0002
0.
0.00010.00060.00240.00160.00330.00230.0063 *** 0.0013
0.00090.00080.00020.00080.00090.00080.0018 **0.00090.0031 *** 0.0011-0.0094 *** 0.0036
Yes
Yes
0.014
4.76
0
23,207

土地総合研究 2016年冬号
39

40

土地総合研究 2016年冬号

第７節 結論

+D]DPDDQG8HVXJL  では、バブル期やその直本稿では、不動産価格と企業投資行動、特に土後に土地を購入した企業ほど土地売却量が減少す

地以外の有形固定資産に対する投資行動と不動産るという結果を得ている。これは、留保価格が高投資行動との関係を分析した。ベンチマークとな

く現在の地価水準を大きく上回る企業ほど、ロッる理論モデルを用いて、不動産の将来に向けた価クイン現象を起こしやすくなることを示唆してい格変化率の期待が、これらの投資行動に及ぼす影る。

響を調べた後、日本のデータを用いた検証を行っ

今後の研究課題としては、以下の  点を指摘すた。得られた結果は、以下の  点に集約することることができる。第  に、担保チャネルの有効性ができる。第  に、全体の有形固定資産への投資を検証するためには、有形固定資産投資や土地投推計では、地価変化率が正の係数を有しており、資の量を被説明変数に用いるだけでなく、借入額

担保チャネルが機能していることを示唆する。一

も被説明変数に用いることが望ましい。これによ方で、理論モデルの予測とは異なり、純土地投資

り、地価の変化が借入制約を実際に変化させていの推計では、地価変化率は有意な係数を得ることるかを検証することができる。第  に、分析対象ができない。これらの結果は、地価の将来にわた期間を地価が上昇傾向にあった  年代後半かる変化率期待の定式化、追加的な変数を用いた推ら  年代初頭に拡張した上で、その結果を、地計、期間を変えた推計を行っても、定性的には変価の下落傾向が続いていた  年代後半から化しない場合がほとんどである。第  に、土地売 年代半ばという期間における今回の結果と却に係る推計では、地価変化率は正の係数を得る。

比較することも考えられる。これにより、不動産

一方で、土地購入に係る推計では、地価変化率の価格の上昇・下落の各局面における、企業の投資係数は有意ではないことが多い。

行動を包括的に理解することができる。第  に、

土地売却推計において地価変化率の係数が正で不動産価格もしくは地価の内生性への対処のためあるということは、地価下落が予想される状況下に、不動産価格の操作変数を用いることが望ましにおいては、企業は現時点で土地購入量を増やす

い。候補として考えられるのは、土地利用規制ののではなく逆に減らすことを意味する。この理由

変化や可住地面積の変化といった、土地供給の価についてはさらなる分析が必要ではあるものの、


格弾力性に外生的な影響をもたらす変数である。

つの説明として *HOWQHU  を挙げることがで第  に、不動産市場における需要と供給の均衡がきる。彼は、現在土地を保有している潜在的な土どのように達成されるかついての現実を反映し、地売却企業は、自らが設定する留保価格を上回る

かつ、実証分析結果と整合的な理論モデルの構築

ときのみ実際に土地を売却すると考え、この留保が求められる。

価格には自らの購入価格が用いられることが多い

と仮定する。この考え方に従えば、地価が下落す

参考文献

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するという、いわゆるロックインの傾向が強まる
ことになる。こうしたロックイン現象は、いくつかの条件が満たされる場合に、より起きやすくなると考えられる。まず、表  の結果に基づけば、規模が比較的大きく、価値が下落すると見込まれる不動産を保有し続けるだけの余力がある企業がロックイン現象を起こしている可能性がある。また、本稿では紙幅の関係で紹介していないが、土地総合研究 2016年冬号

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