［巻頭言］

空間の価値
中城康彦

明海大学不動産学部教授

地価公示や相続税路線価が公表されると、ハンカチ⚑枚分の価格が〇〇円と報道されるが、都市の地価は立体的な土地利用が生み出すから、二次元の地面に張りつくことなく、三次元の空間に拡がる。
都市再生や地域再生の要諦は、空間を融通し、利用したい者の利用を認めることにある。東京駅は100年記念の建替えで特例容積率適用地区制度を利用し、周辺土地と「空間利用権を融通」して建替え費用を賄った。東京2020を控えて整備が急務の環状二号線は立体道路制度を用い、公私で「空間利用権を融通」して延伸した。2014年完成の両事業は都市再生や地域再生の方向性を示している。
課題もある。これら制度は都市計画法ほか公法を根拠として空間利用の融通を認める半面、対価にはコメントしない。資産価値が増減することより利用権の融通は有償が原則だが、対価の評価は私法に委ねる。公法の枠組みでありながら公法だけでは完結しない隘路がある。
重大な問題も生じている。超高層分譲マンションが過度の節税に用いられるとして、建物の固定資産税額の計算方法が見直された。固定資産課税では建物は原価に課税して場所によらない、土地は市場価格に課税して場所で異なる原則とは正反対に、建物は場所（階）で異なり、土地は場所（階）によらず一定という逆説の課税が導入された。
都市再生や地域再生では所有権の移転よりはむしろ、「空間利用権の融通」
によって達成される側面が強い。公法の枠組み内で三次元の空間価値論（立体地価論）の展開と評価指針の設定が望まれる。

目次●2019年秋季号 No.114［巻頭言］空間の価値

中城康彦

1

［特別論文］ESG 投資と不動産開発・運用

内藤伸浩［論文］被災地の人口移動要因に関する経済分析

2

川脇康生

10

［論文］地理的市場占有率と不動産価格

岩田真一郎・隅田和人・藤澤美恵子［論文］学校の質が不動産市場に与える影響黒田雄太［海外論文紹介］世代間モビリティへの近隣の影響Ⅱ
エディトリアルノート
センターだより

40

8
編集後記

40

柴辻優樹

28
36

20

特別論文

ESG 投資と不動産開発･運用
投資家は何を求めるのか

内藤伸浩
ESG 投資への関心が高まっている。本稿でにある。

は、ESG 投資によって投資家は何を求めよう

したがって ESG 投資とは、主として投資手とするのか、また何を求め得るのかという視点

法の側面から、責任投資を表現したものといえから、その論点を概観する。そのうえで ESGるだろう。

投資と不動産の開発・運用（投資と運営管理）

また The PRI が公表している PRI のパンフとの関係を考察する。なお、本稿は筆者の個人

レットには、責任投資は、倫理的投資や社会的的見解であり、所属する組織とは無関係である。 責任投資、インパクト投資などとは異なり、「金銭的リターンのみを目的とする投資家にも1 ESG 投資とは追求が可能で、かつ追及されるべきもの」（re-

ESG 投資の起源は寡聞にして承知しないが、sponsible investment can and should be

それが世界に広まるきっかけをつくったのは、

pursued even by the investor whose sole

2006 年 に 国 連 が 提 唱 し た「責 任 投 資 原 則

purpose is financial return）であることを強調（PRI：Principle for Responsible Investment）」

している。その理由は、ESG 要素を無視するであろう。2019年現在、その趣旨に賛同して署ことは、投資家のリターンに重大な影響を与え名した機関投資家等の数は2300を超えている。

るリスクと機会を無視することになるからだ、

PRI を推進する国連の関係機関である The
PRI の Web サイトでは、責任投資を以下のとおり説明している。

これらから、長期的リターンに重大な影響を与えるリスクと機会に ESG 要素が深く関わっ

Responsible investment is an approach toているがゆえに、ESG 投資は、リスクをより

investing that aims to incorporate environ-

適切に管理する手法となる、という論理が見え

mental, social and governance (ESG) factors

る。

into investment decisions, to better manage
risk and generate sustainable, long-term

2 ESG 投資におけるリスク概念
では ESG 投資によって、より適切に管理で

returns.
つまり責任投資とは、きるリスクとは、何を指しているのだろうか。

・投 資 の 意 思 決 定 の 中 に、環 境（E）
、社 会

標準的なファイナンス理論に従えば、リスク（S）、ガバナンス（G）のファクターを取りには次の⚓種類が考えられる。

入れることを企図した投資手法、であり①標準偏差リスク・その目的は、より適切にリスクを管理して、持続可能な長期的リターンを生み出すこと、2としている。

季刊 住宅土地経済

2019年秋季号№114②ベータ（ ）
③リスクファクター感応度

①標準偏差リスクは、限界効用逓減の法則と期待効用理論から導かれる、いわゆる「ハイリス著者写真

ク・ハ イ リ ター ン、ロー リ ス ク・ロー リ ターン」の原則でのリスクである。この原則は、投資対象について、そのリターンの平均（期待値）と分散（標準偏差の⚒乗）を評価基準とするため、「平均・分散アプローチ」と呼ばれる。
また標準偏差リスクは、1952年にハリー・マーコビッツが示したポートフォリオ理論の中核ないとう・のぶひろ
1958年愛知県生まれ。東京大学法学部卒。慶應義塾大学大学院
経営管理研究科修士課程修了。
三井不動産㈱入社後、同社不動産証券化推進部、東京大学公共政策大学院特任教授等を経て、現在、不動産証券化協会専務理事。著書：『アセットファイナンス』（ダイヤモンド社）、『人
口減少時代の公共施設改革』（時事通信社）ほか。

となる概念である。同理論は、平均・分散アプ

ばれる場合もあるが、本稿では両者を区別してローチを前提として、一定のリスクでリターン論じる。

が最も高い資産の組み合わせ、すなわち「最適③リスクファクター感応度は、裁定価格理論

ポートフォリオ」の選択を導くものであり、今（APT：Arbitrage Pricing Theory）で 定 義 さも資産運用の基礎となっている。

れる。リスク資産のリターンに影響を及ぼす n②ベータ( ）は、資本資産価格理論（CAPM：

個のファクターがあるとし、各ファクターが変Capital Asset Pricing Model）に基づくもので動した時に、それに連動して個々の資産のリタあり、「市場ポートフォリオ」のリターンが変ーンがどの程度変動するかを示す n 個の係数動した時に、それに連動して個々の資産のリタである。

ーンがどの程度変動するかを示す係数である。

APT は CAPM のような市場ポートフォリ

市場全体の動きに比例するため「システマティ

オを前提にしないが、CAPM と同様に非シスックリスク」とも呼ばれる。これに対して市場

テマティックリスクは十分に分散の利いたポー

ポートフォリオとは独立した、個々の資産固有

トフォリオの中では、ほぼゼロになると考える。

の特性がもたらすリターンへの影響は、「非シ

CAPM と APT は、理論的な均衡価格モデル

ステマティックリスク」といい、それぞれが無である。これに対して現実の市場を回帰的に記相関であることを前提に、十分に分散の利いた

述しようとするシングルファクターモデルやマ

ポートフォリオの中では、ほぼゼロになると考ルチファクターモデルがあり、ここでもリスクえる。

ファクター感応度が利用される。つまりリスク

そして唯一の最適ポートフォリオが、安全資産のリターン水準との関係から、投資家の効用関数とは関わりなく決まる（トービンの分離定
理）。すべての投資家が、まったく同じ構成比

ファクター感応度には APT 型とファクターモ
デル型とがある。
以上を前提に、ESG 投資によって、より適切に管理できるリスクとはどれであろうか。

の最適ポートフォリオをもち、そこには株、債

もっとも相性が悪いのは②の CAPM のベー券、不動産、コモディティ等取引可能なすべてタだろう。CAPM は最適な市場ポートフォリのリスク資産が含まれるため、「市場ポートフオを前提にしている。ところが ESG 投資は、ォリオ」と呼ばれる。投資家間で異なるのは、

ESG 要素に着目して、ESG パフォーマンスのその効用関数で決まる安全資産と市場ポートフ

悪い資産を除外したり、その資産の構成比を市ォリオの比率だけである。

場ポートフォリオのそれよりも下げたりするの

なお CAPM はマーコビッツのポートフォリ

で、基本的な前提が異なっている。

オ 理 論 を 発 展 さ せ た も の で あ る た め に、③の APT 型では、もし ESG 要素が個々の

CAPM を含めて現代ポートフォリオ理論と呼資産に固有の非システマティックリスクである
ESG 投資と不動産開発・運用

3とすれば、ESG 要素に着目して投資すること

一般に資産運用の巧拙は、相対的な判断であは無意味となる。だがリスクファクター感応度る。例えば、東証株価指数（TOPIX）を株式に影響を与える因子だと考えれば、その問題は運用上のベンチマークとしていて、10年物国債ない。

（無リスク資産）の利回りがゼロ、TOPIX のしかし均衡モデルである APT の場合、ESG

10年間の年平均総合利回りが⚕ %、その標準要素がすでにリスクファクター感応度の全部ま偏差リスクが20% であった時に、株式運用ポ

たはいくつかに織り込まれたうえでリターンがートフォリオの年平均総合利回りが⚔％でリス形成されていることになるので、ポートフォリ

クが TOPIX と同じ20% であったとしたら、そオの最適化という視点から ESG 要素に着目しの運用は失敗である。リスクが同じでリターンても意味がないことになる。

が低いからだ。もし運用ポートフォリオのリス

これに対してファクターモデル型は、均衡モ

クが16％であれば TOPIX と同等であり、10%

デルではなく現実の記述モデルであるので、リであれば TOPIX に勝ったといえる。リターン

スクファクター感応度に ESG 要素が十分織り

が低くてもリスクがそれ以上に小さければベン込まれていない可能性がある。つまり ESG のチマークに勝ったと評価できるわけだ。

点で市場は非効率であるため、ESG 投資によって、その意味でのリスクを「より適切に管このように資産運用の巧拙は、投資家が引き受けたリスクとの関係で評価される。

理」できる可能性がある。あるいは個々の資産リターン（正確には安全資産の利回りを差し（企業）の ESG パフォーマンスをリスクファク

引いた後のリスク・プレミアム）をリスクで割ターのひとつとして直接リターンとの関係を検ったものをリスク調整後リターンという。特に証する方法もある（この場合、ファクターは全リスク指標に標準偏差を用いるものはシャー企業に共通だが、ファクターの値は、企業ごと

プ・レシオと呼ばれる。

に異なる）
。

上記の例でシャープ・レシオを計算すると次①の標準偏差リスクは、平均・分散アプローのとおりである。

チを直接表現していてわかりやすく、運用ポー

TOPIX：5 % 20 % 0.25

トフォリオ全体を簡単に評価できる。しかしポ運用ポートフォリオ：4 % 20 % 0.20

ートフォリオ運用を前提にしたポートフォリオ

4 % 16 % 0.25の中での個別資産評価の視点では、ベータやリ

4 % 10 % 0.40

スクファクター感応度に劣る。

以上を基礎に考えると、「ESG 投資によって以上を総合的に勘案すると、ESG 投資によ

リスクをより適切に管理する」とは、以下の⛶って管理するリスクとは、標準偏差リスクまたと⛷を比べた時、⛶＜⛷となるという主張と考はファクターモデル型リスクファクター感応度えることができる。

と考えるのが合理的だろう。

⛶ベンチマーク・ポートフォリオのリスク調整

本稿では紙数の制約もあり、運用ポートフォ
リオ全体のパフォーマンスを簡潔に扱える標準
偏差リスクによって議論をすすめる。

3 リスクをより適切に管理するとは⑴

後の長期的リターン⛷ ESG インテグレーション等により選択された運用ポートフォリオにおけるリスク調整後の長期的リターン
ESG インテグレーションとは、運用ポート
フォリオの組成の際に、従来の企業財務分析等の獲得

次にリスクを「より適切に管理する（betterに ESG 要素に基づく評価を加えることである

manage）」とは何を意味するのかを検討しよう。 （以下、ESG インテグレーション等により運用
4

季刊 住宅土地経済

2019年秋季号№114

を行なう投資家のことを単に「ESG 投資家」という）。

られているはずである。
仮に効率的市場仮説のセミストロング・フォ

また⛷－⛶は、リスクを考慮したうえでベンーム（公開情報は完全に反映されている）は成チマーク・ポートフォリオのパフォーマンスを立しないとしても、ESG 関連情報は、相当な上回る部分であり、一般に超過収益、あるいは

スピードで市場に伝播する。したがって、少なアルファ（ ）と呼ばれる。

くとも⚕年後、10年後の ESG 投資家が同じ

ESG 投資によってが獲得できているかどを獲得することは困難であろう。つまり ESG

うかを確認する実証研究が、欧米を中心に数多投資が広がれば広がるほど、 の獲得は困難にくある。それらをサーベイした湯山（2019）になる。

よれば、 の有意性を確認する研究の数は多い

もちろんの獲得を目指す ESG ファンドのものの、有意性はない、あるいはネガティブな組成を否定するものではない。反対にそうした

パフォーマンスを確認する研究も存在していてESG ファンドが成功をおさめることが、ESG「その見方に統一的な見解を見いだせていない」

投資の当面の拡大につながる。

としている。
⑶ʞ市場ポートフォリオʟの向上⑵

に関する留意点

他方で、ESG 投資の根底には、地球温暖化を実証研究の結果をどう解釈するかは難しいが、 食い止め、貧富の差を縮め、ジェンダー平等をベンチマーク・ポートフォリオが、最適ポート実現すること等によって環境や社会を安定させフォリオである保証はまったくない以上、 がることが、地球上の経済活動全般のコストやリ獲得できる可能性は十分あるだろう。

スクを低減し、それが「持続可能な長期的リタ

しかしには、留意すべきことがある。

ーンを生みだす」という考えがあると思われる。

株式投資を対象とした ESG 投資パフォーマ

具体的には以下の⛸と⛹は、⛸＜⛹となるとンスの実証研究は、個々の投資家の行動は株価いう主張といえよう。ただし、ここでのʞ市場に影響を及ぼさない、すなわち ESG 投資家はポートフォリオʟは、CAPM でのそれとは違プライス・テイカーであることを前提としていい、最適ポートフォリオではない。

ると推測される。

⛸ ESG 投資が広がらない状態が続いた場合のだが、巨額の資金を動かす現代の機関投資家
は、単独でも市場価格に影響を与え得る。ESG

ʞ市場ポートフォリオʟのリスク調整後の長期的リターン

投資家が徐々に増加して ESG に優れた銘柄へ⛹ほぼすべての投資が ESG 投資になった場合の投資額が増大した結果、ESG 銘柄の株価をのʞ市場ポートフォリオʟのリスク調整後の買い上げた可能性がある。特に、国連が PRI

長期的リターン

への署名を呼びかけたことで ESG 投資家は継3.⑴で示した⛷が、ESG の視点から企業を続的に増加していった。
ESG 投資の実証研究において有意性が確認されたの中には、この買い上げ効果が含まれている可能性がある。
また選別して（あるいは ESG に優れた企業に重きを置いて）組成したポートフォリオのリターンであるのに対して、⛹では ESG で劣る企業の一部が⛸から淘汰されている可能性があるものが確認できたということは、市場のの、全企業のありのままのリターンである。ま

裁定機能が働き、ESG 投資家の運用ポートフ

た、⛸は想定しかできないため、⛸＜⛹の検証

ォリオに属する企業の株価（価値）が上昇し、は、事後的にも不可能である。検証できるとす

そのリスクに見合う水準にリターンが押し下げ

れば ESG 投資が支配的になった後に ESG 投資
ESG 投資と不動産開発・運用

5

図⚑SDGs と ESG 投資の関係

注）ファンドは一般的には機関投資家に位置づけられるが、企業に投資しない不動産ファンドやその運用会社は、ESG 投資の局
面では民間企業と同じ位置づけ。

が廃れた場合だろう。

民 間 企 業 は、ESG 投 資 の 投 資 先 と し て、したがって⛸＜⛹となると信じるしかない。

SDGs の達成に向けて具体的に行動（ESG 経

これが信じられる限り、たとえ将来 の獲得機

営）する主体である。ファンドは一般的には機会がなくなっても ESG 投資を動機づけられる。

関投資家に位置づけられるが、企業に投資しな

また仮に⛸＜⛹とならなかったとしても、地い不動産ファンドやその運用会社は、ESG 投

球上の全生産活動から生じる社会的余剰（消費資の局面では民間企業と同じ位置づけとなる。

者余剰＋生産者余剰）に正味の外部性（外部経済－外部不経済）を加えたもの（以下「純社会⑵ 独立の投資対象となる不動産的便益」と呼ぶ）は、ESG 投資が広がらなか

不動産開発・運用への ESG 投資は、一般事った場合に比べて増加する可能性がある。なぜ

業会社への ESG 投資とは少し異なっている。

なら正味の外部性は、ESG に配慮することで不動産会社や不動産ファンドへの出資は、会増加し、仮に社会的余剰が減少しても、正味の社やファンドが行なう不動産の開発事業や運用

外部性の増加がそれを上回る限り、純社会的便

事業への投資である。これは一般事業会社への益は増加するからだ。

出資が、その会社が行なう諸事業への投資であ4 SDGs・ESG 投資の関係と不動産ることと同じである。
しかし不動産は、会社やファンドから離れて⑴ SDGs と ESG 投資の関係

も市場価値がある。したがって不動産会社・フ2015年に国連は、2030年にあるべき社会に向ァンドへの出資は、その開発・運用する不動産

けて17の目標と169のターゲットからなる持続可能な開発目標（SDGs：Sustainable Develop-への投資という性格を合わせ持つ。
これに対して一般企業が有する機械や設備は、企業の生産活動から離れた局面では、その価値

ment Goals）を採択した。
SDGs と ESG 投資との関係を示したものがが大きく減少する。市場価値がまったくない場

図⚑である。SDGs と ESG 投資を、目的とそ合もある。したがって一般企業への出資が、当れ を 達 成 す る た め の 手 段 と し て 整 理 し た。

該企業が有する機械設備への投資と観念される

SDGs は ESG 投資によって達成すべき環境とことは稀である。

社会の具体像と考えられるからである。
6

季刊 住宅土地経済

2019年秋季号

№114

表⚑

ESG 投資への機関投資家の意識

注）調査対象は、年金基金（原則、総資産額140億円以上）および一般機関投資家（生保・損保・信託銀行・銀行等）で、年金基金79、一般機関投資家53から回答を得た。
出所）不動産証券化協会「第18回 ARES 機関投資家の不動産投資に関するアンケート調査」（調査期間 2018年⚙月19日～11月⚗日）⑶ ESG 投資と ESG 経営の区別

これらの正と負の外部性が、周辺地価の上昇

一方、不動産会社・ファンドは、開発や運用や下落を招来することもある。これは当該不動のために不動産に投資する。ではその投資は、

産開発・運用の正味の外部性が、周辺地価に反機関投資家の行なう ESG 投資と同列に考える

映される部分に限って市場で総合的に金銭評価べきだろうか。

されたものと考えることができる。

だが、一般企業が工場の排煙装置の環境性能を高めるためにした設備投資を ESG 投資とは

⑸ 一枚岩ではない日本の機関投資家

言わない。不動産会社・ファンドにとって不動

このように不動産開発・運用には大きな外部

産投資は、一般企業の設備投資や在庫投資と同性があるために、投資家が ESG 投資においてじである。環境や社会に配慮して、投資すべき一枚岩になっていることが、その出資を受ける

不動産を選別したり、環境性能を改善したりす

不動産会社・ファンドにとって望ましい。

る行動は、工場の排煙装置の改善と同じである。

ところが日本の機関投資家の ESG 投資に対

これらは ESG 経営として ESG 投資とは区別しする態度は、表⚑のとおり、ESG 投資家と非たほうが、それぞれの性格が明瞭となる。

ESG 投資家が、数の上では、ほぼ拮抗していそもそも物である不動産にガバナンスを求める。

ることはありえないし、不動産会社・ファンド

不動産ファンドには受託者責任（fiduciary

は機関投資家等から ESG 投資をされる側であduty）があり、顧客本位の業務運営を求めらって、する側ではない。特に不動産ファンドは、 れる。しかし現状では ESG 配慮について意向
後述のとおり、環境や社会への配慮を投資家の意向から独立して判断することは困難である。

の異なる顧客の間で板挟みになっている。
まずは、3.⑶で示した「
ʞ市場ポートフォリ
オʟの向上」という考え方で、投資家がまとま⑷ 不動産開発・運用の外部性っていくことを望みたい。

不動産は、その物的形状や利用を通じて周辺環境に大きな影響を及ぼすために、その開発・運用には、多様で広範な外部性がある。
外部経済として、土地利用の整序、防災性や衛生環境の向上、ランドマーク性の発現、街な
かの賑わい、緑地の増加などをもたらす一方で、
外部不経済として、温室効果ガスの排出、日影、
電波障害、風害、騒音、交通混雑、緑地の減少などを惹起することがある。

参考文献
内藤伸浩（2003）『アセットファイナンス──資産金融の理論と実際』ダイヤモンド社。
中川雅之（2008）『公共経済学と都市政策』日本評論社。
湯山智教（2019）「ESG 投資のパフォーマンス評価を巡る現状と課題」東京大学公共政策大学院ワーキング
ペーパーシリーズ。
若杉敬明（1988）『企業財務』東京大学出版会。
ESG 不動産投資のあり方検討会（2019）「中間とりまとめ──我が国不動産への ESG 投資の促進に向けて」

ESG 投資と不動産開発・運用

7

エディトリアルノート
本号では、被災地における居住る効果が見られたことも報告され的市場占有率と不動産価格：東京

地移動の要因、大都市圏におけるている。これらの結論は直感とも

都心10区からの証拠」）は、マン

住宅市場の競争環境が住宅価格に合うものであり、実証分析によっ

ション供給企業の寡占化がマンシ与える影響、学校教育の質の資本てそれを確認したこと自体を、貢ョンの価格に与える影響を緻密な化など、データや実証分析手法に

献と位置付けることが可能だろう。 手法で分析したものである。

工夫を凝らして貴重なファクトフ

また、もう一つの貢献として、

不動産市場は買い手の検索範囲

ァインディングを行なった⚓本のデータの特性を活かして平時からが地理的に限定されているため、論文の投稿をいただいた。

の転出要因と震災による特別な転売り手はその地域内の市場占有率◉

出要因の識別を行なっていることが高くなると、価格競争を回避す

川脇論文（「被災地の人口移動があげられる。持家に居住していることができるようになるという要因に関する経済分析」）は、ユ

ないこと、所得が高いこと、年齢仮説をまず置く。そのうえで、都

ニークなデータに基づいて、東日が低いことは、平時からの転出要

心10区のマンション価格を、一定

本大震災の被災者の居住地移動の因であるが、就業機会の少ない人の地理的範囲の他のマンション価

要因を詳細に分析したものである。 口規模の小さい市区町村に居住し格、当該マンション供給企業の市

このテーマを扱った先行研究は比ていることは、震災による特別な場占有率によって説明する実証分較的豊富に存在する。しかし、い

転出要因として働いていることも析を行なっている。この場合、マずれも集計データを用いたもので示唆されている。

ンション供給企業を特定する必要あったため、個々の被災者の被害

居住地移転の要因を詳細に検証があるため、2005年～2009年の都程度、所得や雇用などと人口移動した川脇論文の試みは、より大き

心10区を対象とするユニークなデの関係を直接みることはできず、なサイズのデータなどによって今ータを用いている。

人口移動要因を詳細に検証できて後確認されることが求められよう。

岩田・隅田・藤澤論文の特徴のいないという問題を抱えていた。

それによって政策的示唆について一つとして、空間自己回帰モデル

川脇論文においては、まず被災⚓もより確度の高いものが得られるを使っていることを挙げることが県に被災後⚓年間居住していた者だろう。その際の課題を一つ挙げできるが、最も評価すべき点は、を対象としたアンケート調査に基よう。川脇論文は、インフラの整モデルの特定化にあたって、きわづき、⚒時点の居住地、個人属性

備を中心とした復興政策よりも、めて緻密な方法を用いていることに関するデータを得ている。

企業誘致等雇用機会の確保を優先であろう。具体的には、⚖種類のした復興政策を選択すべきである

空間距離行列を定義し、それぞれさらに川脇論文で紹介されている Paxon and Rouse（2008）のモという結論に至っている。しかし、 について空間自己回帰モデル、空デルに基づき、被災後の居住地移

Paxon and Rouse（2008）のモデ

間自己相関・誤差モデル、一般化

動のメカニズムを明らかにしたうル自体は、被災後の状態よりも人空間モデルの最大尤度を算出し、えで、上記のデータを用いて震災

口移動は効用水準の高い状態をもその最大値をもたらす特定化を行による居住地移動の要因を詳細にたらしていることが前提となってなっている。また、その後も基本

実証分析する。

いる。人口移動が「人」の効用水

モデルの頑健性を、空間重み行列準を向上させるものだとすれば、の定式化、観測されない地理的不人・転職者は震災後、より所得水 「地域」を復興させることの意味

均一性、市場占有率の内生性、共準や就業機会を求めて市区町村外はどのようなところにあるのかと同企業体の扱い、より一般的な定へ転出していることが示された。

いう課題は、研究者や政策の企画式化を用いた場合などについて、

また、震災前、持家に居住してい立案に携わる者が常に認識してお緻密なチェックを行なっている。

たり、地域に支援・相談者が存在くべきことであろう。

その結果、所得の高い人・若い

その結果、⚒㎞の範囲を不動産していたりするなど地域固有資産◉

地理的市場とした場合、市場占有を多くもつことは、転出を抑制す

岩田・隅田・藤澤論文（「地理率が⚑％上昇すると、マンション

8

季刊 住宅土地経済

2019年秋季号№114

価格は約0.4％上昇することが、⚔実験環境を備えたケースを見つけとによって、②利用者に関する属㎞の範囲をとった場合、マンショ

出して、巧みな手法で両者の関係性についても、それを代理する情ン価格は約1.0％上昇することがを分析している。

報をもたらしてくれる賃貸物件に確認された。地理的範囲を拡大す

学区制の下においては、質の高注目することによって、一定の解ることで、半弾力性が上昇するこい教育を提供すると考えられる学決を図ろうとしている。また、回とは、他の形で特定化されたモデ

校周辺の土地や物件は需要が高く

帰不連続デザインを適用する、具ルでも同じように確認されている。 なり、地価や家賃が上昇すること

体的には似通った特徴を持つアパ

このような緻密な実証分析に基が理論的には予想されてきた。まートを直接比較することで、唯一づく研究は高く評価されるべきだ

た、黒田論文で紹介されている海不連続に変化する「通学できる学と考えられる。ただし、岩田・隅外の先行研究（Figilio and Lucas

校の違い」によって、生じるアパ

田・藤澤論文を現実の市場を正確

2004、Clapp, Nanda and Ross

ートの家賃の差を検出するというに描写したものとして受け止めら

2008）などでは、住宅市場が学校

巧みな実証分析を行なっている。

れるかどうかについては、やや留に関する情報に強く反応すること

その結果、テストスコアが10％保すべき点があるかもしれない。

を見出している。一方、日本のデ増加すると、家族向け物件の家賃

半径⚒㎞内での平均市場占有率がータを用いたいくつかの先行研究が約1.7％上昇することを発見し5.6％であり、⚔㎞内においてはがあるものの、それらは多くの私ている。これは、地価データを用3.8％である市場は、きわめて競立学校が存在する東京都のデータ

いた日本の先行研究よりも大きな争的な環境におかれた市場としてを用いているため、学校の質と不マグニチュードを示している。さ受け止められるだろう。その場合

動産価格の関係があまり強くない

らに、学校の質は単身者向けのアに、「ある供給企業の市場占有率という結果が示されている。

パートに対して負の影響を与える、が⚑％上がることが価格支配力を日本においてそのような結果がどれだけ上昇させるか」という疑出ていることについては、学校の問は、現実の市場に向き合ってい教育の質に関するデータがあまり限られたデータしかない環境にる者からは出てきそうである。こ

公開されていないという一般的なおいても、ていねいな観察を通じの非常に緻密な実証分析のプロセ原因があるものの、以下の二つのて自然実験環境が整ったケースをスを経た研究結果を、現実の感覚要因を指摘することができるかも見つけ出し、それに対して巧みなとすり合わせる作業を期待したい。 しれない。一つは、私立学校の教実証分析手法で、海外では見いだ

例えば、岩田・隅田・藤澤論文で育と公教育の質を同じものさしでされながら、日本では観察しにくも指摘されているが、消費者が、評価する指標がないということ。

かったファクトファインディング

大手⚗社の供給したマンションにもう一つは、学校の質という公共を行なったという貢献は、高く評

特別な選好を持ち、より限定され財の便益は、子供本人とその両親価すべきであろう。

た選択をしているとすれば、それという限られた層の需要者にしかただし、黒田論文でも指摘されを踏まえた分析が必要であり、そ及ばないということであろう。後ているように、松江市というケーの結果として、より説得的なスト者については、ヘドニック関数な

ススタディを通じた検証になってーリーを描くことが可能かもしれどの推計にあたって需要側の属性いるため、東京等の大都市圏で同ない。

をコントロールする必要が生ずる

様の結果が得られるかという再検が、それは容易なことではなかっ

証は今後求められるであろう。黒た。

田論文を契機にして、そもそも地◉
黒田論文（「学校の質が不動産もしくは有意な影響を与えないことも見出している。

市場に与える影響」）は、日本でこのような状況に関して、黒田主や家主に便益が帰着する学区制はあまり顕著な結果が得られてい論文では、①学区制度が明確に存

全体の評価などについても議論がなかった学校の教育の質が不動産

在し、私立学校がほとんどない島

進展することを期待したい。

価格に与える影響について、自然根県松江市を分析の対象とするこ(Ｍ・Ｎ)
エディトリアルノート

9論文

被災地の人口移動要因に関する
経済分析
川脇康生
する適切な調査が困難なこともあり、今回のよはじめにうな広域な調査に基づくものは見受けられない。

東日本大震災被災地では人口流出が最大の課

本研究は、詳細な個票データをもとに、①市題の⚑つとなっている。人口流出は地域活性化

区町村域を越える移動のみならず、市区町村内

や商業回復等を困難にし、これがさらなる人口部での移動や、仮設住宅などへの一時的な移動

流出につながる悪循環を生み出す可能性がある。 も含め、被災地住民の震災後の居住地移動の全
長期的な復興においては人的資本こそがその道

体を一元的に把握することとしたほか、②所得

筋を大きく左右するとも言われており(周 2012）、の高い人や将来の期待所得の高い若い人が被災

特に被災地自治体にとっては早急な政策的対応

地を離れる実態の検証や、③平時からの転出要が求められる。

因（もともと被災地は人口減少傾向にあった）

しかし視点を変えれば、人口移動は一刻も早く復興を成し遂げ、あるいはよりよい生活を実現したいと願う、被災者一人一人の居住地選択
行動の結果実現されているものである。

と震災による特別な転出要因との識別等を行なう点が特徴である1)。

1 先行研究本研究は、岩手・宮城・福島の被災⚓県の沿震災は本来ゆっくりであった被災地の人口減

岸部38市区町村に震災時居住していた被災地住少と高齢化の流れをいっそう早める効果があっ民の震災⚓年後の個票データを用いるとともに、 たと言われている。
「住民基本台帳人口移動報
ハリケーン・カトリーナ後の人口移動を分析し告2013年結果」からは、東北被災⚓県の人口は、た Paxson and Rouse（2008）を参考に、被災

震災前、仙台市とその近郊を除き転出超過傾向

地住民はより高い効用が得られる居住地へ移動であったものが、震災直後、沿岸部や福島第一するとした居住地選択モデルを構築して、被災

原発の近郊区域で軒並み大幅な転出超過となり、地の人口移動要因の分析を行なうものである。

その後2012年にかけて仙台市など一部の市で転東日本大震災による人口移動に関しては、住入超過に転ずるところが見られている。

民基本台帳等の集計データを用いた分析がいく

住民基本台帳人口を用いた研究では、阿部

つか行なわれているが、転入・転出をはじめマ（2012）、小池（2013）、中川（2013）などがあ

クロの人口移動の大きさを把握することはできり、震災後の被災地人口の変動を詳細に説明しるものの、移動要因に関しては、年齢階層別やている。とりわけ小池（2013）はコーホート変

時期別等の人口動態からの間接的な推計にとど化率を用いた分析により、震災が人口の年齢別まっている。一方で、個票データを用いた分析

変化率に及ぼす影響を説明している。また、中は、各地に散らばっている被災者の情報を捕捉

川（2013）、周（2012）は、過去の国内外の数

10

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2019年秋季号№114

多くの災害後の人口変動は、その地域が災害前

著者写真「成長基調」であったか「停滞基調」であった
かによって大きく異なっており、停滞基調であった場合、災害は回復不可能な人口流出をもたらすとし、震災前の状況への復旧を前提としたインフラ等の整備計画に疑問を呈している。さら に、東 日 本 大 震 災 以 外 で は、多 名 部・林（2015）、佐藤ほか（2014）が住民基本台帳人口を用いて、阪神・淡路大震災や中越地震による人口移動への影響を分析している。
以上の国内研究は、災害後の被災地の人口移

かわわき・やすお
1959年兵庫県生まれ。神戸大学工学部卒。筑波大学大学院経営・政策科学研究科修了、大阪大学大学院国際公共政策研究科
博士後期課程修了。博士（国際公共政策）。兵庫県庁（建築職）、
国際復興支援プラットフォーム
上席復興専門官などを経て、現在、関西国際大学経営学部教授。
論 文：
ʠEconomic Analysis ofPopulation Migration Factors
caused by the Great East
Japan Earthquake and Tsunamiʡなど。

動のボリュームや、当該被災地における過去の繁に次から次へと居住地を移動させられ被災地

人口トレンドとの関連性等について、貴重な知を離れていく場合と（移動仮説）、これとは逆見を提供するものではあるが、いずれも集計デに有利な立場にある人が地域資源やインフラがータを用いたものであるため、個々の被災者の破壊された被災地を去り災害弱者は被災地に取被害程度、所得や雇用などと人口移動との関係り残されていく場合と（集中仮説）があるとし、を直接的にみることはできておらず、人口移動

当該被災地がどちらのタイプになるかは、その要因を詳細には把握できていない。

地域が社会的ストックの蓄積された（都市化さ一方で海外の研究に目を向けてみると、ハリれた）地域であるかどうかによるとしている。

ケーン・カトリーナ（2005年）後の人口移動に

本研究では、東日本大震災被災地の人口移動関して豊富な研究ストックがあり、いくつかのについて、個票データを用いた分析を試みるこ

個票データを用いた研究も行なわれている。

ととし、居住地選択の要因を個々の被災地住民

Groen and Polivka（2008）、Groen and Polivkaの持つ地域のつながり、被害程度、所得・所得（2010）は、CPS（Current Population Survey）

見込、個人属性等との関係から詳細に見ていくの デー タ を 用 い て、Landry et al.（2007）、

こととする。

Paxson and Rouse（2008）は、独 自 の サー ベイに基づくデータを用いて、他都市へ避難した

2 東日本大震災被災地の人口移動

人々のニューオーリンズへの帰還の要因を分析

2.1 データ

している。分析結果からは、より所得の高い人

今回、分析に当たっては、「震災からの生活や地域とのつながりを持つ人がニューオーリン

復興と民間支援に関する意識調査」（日本 NPO

ズへと帰還し、黒人や災害弱者は他都市へ移住

学会震災特別プロジェクト）のデータを利用しする傾向にあった（帰還組は移住組より良い雇た3)。この調査は、震災⚓年後、岩手・宮城・用状況にあった）ことが明らかにされてきた2)。

福島の被災⚓県に居住していた調査会社（（株）

こうした状況は、東日本大震災被災地をはじめ、 インテージリサーチ）の全モニター⚑万3441人
その他の数多くの被災地で一般的に当てはまるを対象に、調査時点と震災時点の居住地（郵便ものであろうか。

番号）を聞き（有効回答6530s）、その中から震Elliott and Pais（2010）は、ハリケーン・ア

災時点において沿岸部38市区町村（仙台市は沿ンドリュー（1992年）後のマイアミおよびルイ

岸部の若林区と宮城野区のみ）に居住していた

ジアナにおける人口移動の分析結果に基づき、2238人を対象に詳細な内容のアンケート調査を

災害弱者は仮設住宅居住を強いられるなど、頻行なったものである（有効回答1897s）。よって被災地の人口移動要因に関する経済分析11

当該サンプルには、沿岸部38市区町村から被災たる255人であり、そのうち別の市区町村への⚓県の外に出ていった被災地住民は含まれてい転出者は111人である。仮設住宅・みなし仮設

ない。しかし回答者の上記⚒時点の居住地（郵住宅は、全壊や原発避難指示区域等（原発区便番号）をはじめ、被害程度、震災による転退域）居住など被害の大きい人が数多く入居した。

職の有無、生活復興感、所得・年齢・家族数な

特に仮設住宅は全壊の比率が、みなし仮設住宅

どの個人属性が含まれており、移動要因の分析

は原発区域居住の比率が相対的に高い。また、を行なうには極めて貴重なデータと言える。な

市内移動や転出では、移動なしと比べて全壊やお、今回は1897サンプルのうち震災前後の世帯

原発区域居住の比率が高いが、特に大きな被害年収に関するデータが整備可能な1591サンプルを受けていない人（被害なしや一部損壊）も一を用いて分析を行なった。

定比率存在している5)。

〈調査の概要〉全サンプルの平均年齢は45.8歳であるが、仮調査期間：2013年12月20日～12月25日

設住宅入居者の平均年齢は46.6歳とやや高くな

調査対象：震災時、沿岸部38市区町村に居住っている6)。市内移動者の平均年齢は44.1歳、していた年齢20歳以上の男女転出者の平均年齢は37.5歳と、仮設住宅入居者

調査手法：インターネット調査

以外の移動者は相対的に年齢が低い。

依頼数：2238s

また、仮設住宅、みなし仮設住宅の入居者は

有効回答数：1897s（回収率：84.8%）

特に退職者・転職者比率が高いほか、転出者は調査票および調査結果は、日本 NPO 学会

市内移動者に比べて転職者比率が高くなってお「震災からの生活復興と民間支援に関する意識り、転職をきっかけとして、別の市区町村へ移

4)

調査報告書」に記載のとおりである 。

動していることが予想される。また、震災の影響を受け、被災地住民の世帯年収7)も減少して

2.2 震災後の居住地別の被災地住民の状況

おり、特に、仮設住宅、みなし仮設住宅の入居

今回のデータは、震災⚓年後のものであるた

者の世帯年収が大きく減少している。一方で別め、多くの被災者が仮設住宅（新設のプレハブの市区町村への転出者は世帯年収の減少率が少住宅）
・みなし仮設住宅（既存の民間賃貸住宅

なく、年収面では最も状況が良い。

を仮設住宅として活用したもの。家賃は政府が次に、被害程度別に被災地住民の状況を見て負担）に入居している。こうした移動は一時的

いくと、全壊、原発区域といった被害の特に大なものであり、一定期間後に元の居住地に戻る

きい住民に、別の市区町村の一般住宅への転出

か他地域に出て行くかの判断がなされることに者の比率が高くなっている。また、被害程度がなるが、こうした一時的な移動も含め、震災に大きくなるにつれて、退職者比率が高く、世帯よる人口移動へのトータルな影響を見てみる。

年収の減少率が大きくなっている。こうしたこ

今回、被災地住民が行なう震災後の居住地選とから、震災被害は、建物・地域の物理的な破択（S）を、①同じ場所に留まる（移動なし）、

壊といった直接的な影響のみならず、雇用・所②仮設住宅に移動、③みなし仮設住宅に移動、得の変化を通じて間接的にも被災地住民の居住④同じ市区町村内の一般住宅に移動（市内移地選択行動に影響を及ぼしていると考えられる。

動）、⑤別の市区町村の一般住宅に移動（転出）の⚕つに分類した。

2.3 転出の有無別の被災地住民の状況

震災後の居住地（移動先）ごとのサンプル構
成は表⚑のとおりである。震災後、居住地を移動した人は全サンプル（1591人）の約16％にあ12

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ここで、被災地人口の減少につながる別の市
区町村への転出に注目してみる（表⚒）。
震災後の所得の変化を見てみると、別の市区

表⚑

震災後の居住地別の被害程度・年齢・転退職・世帯年収変化

注⚑）「原発避難指示区域等」とは、震災時に原発事故の避難指示区域または緊急時避難準備区域での居住を指す。
なお、全壊、半壊等にかかわらず、
原発避難指示区域等に居住していた
場合は、原発避難指示区域等の区分に含めた。
⚒）仙台市の宮城野区と若林区は、区外への移動を別の市区町村への移動とした。
⚓）（ ）内の数値は居住地別の合計に対する比率（％）を表す。

町村へ転出した人は、所得が増えている人の割と比べて、現在の生活復興感では大きな差異は合が高い。将来の雇用やよりよい所得獲得の機ないものの、⚓年後の生活予想では良くなって会の増大を求めて転出した住民が数多く存在しいる見通しを持っていることがわかる。これらていると予想される。

から、別の市区町村への転出の判断は、震災被一方、被災地住民の居住地選択には、地域内

害をきっかけとして、地域内でのつながりの喪の住民相互のつながりや、地域を離れられない失による不便と所得見込みや生活水準の改善と家族事情、住み慣れた地域への思い入れ等の影のバランスをはかりながら行なわれている可能響もあると考えられる。震災前の持家居住者割性がある。

合を見てみると、転出者は持家に住んでいた人

次に、サンプルを中心都市（仙台市、石巻市、の割合が非常に低い。また震災後の近所付き合いわき市）と農村部・郊外地域（中心都市以

いの変化を見てみると、転出者は近所付き合い外）とに⚒分割し、地域別の転出率の大きさをの減った人の割合が相対的に高く、転出により比較してみる（表⚓）。農村部や郊外地域では、

震災前に培った地域内でのつながりを失うこと被害なしまたは半壊以下の被害の場合の転出率になったと予想される。また、こうしたつながは5.7% であるが、全壊や原発区域居住などのりの喪失は、少なくとも当分の間は、転出者に大きな被害を受けた場合の転出率は21.8% に大きな不便をもたらしていると考えられる。

上昇する。しかし中心都市では逆にこれらがしかし、現在の生活復興感・⚓年後の生活予6.1% から4.8% に低下するという現象が見ら想を見てみると、転出者はその他の被災地住民れる。また、農村部・郊外地域は中心都市と比被災地の人口移動要因に関する経済分析

13

表⚒

転出の有無別、所得・近所付き合い等の変化

図⚑

被災地住民の災害後の居住地選択

モデルでは、個々の被災地住民はより高い効用が得られる居住地 S を選択し移動するとしてフレーム化され、各居住地での効用水準をその場 所 で の「地 域 固 有 資 産（Location-specificcapital）C」と「所得 y」の関数として表して表⚓

居住地域別の転出率・転退職率・世帯年収変化率いる。
ここで、地域固有資産とは、持家、地域における社会的ネットワーク、地域への愛着など被災地住民が災害前から保有しており、その場所を離れると価値がなくなる地域固有の資産を指している8)。
図⚑で yAは被災地住民が元の居住地 B を出て他地域 A に移動した場合に得られるであろう所得を指している。このとき元の居住地にあった地域固有資産 C は失われゼロとなる。図上の曲線（y y(C)）は、当該住民が他地域 Aに移動したときと同じだけの効用が得られる居べ退職者比率が高く、世帯年収の減少率も大き

住地 B における C と y の組み合わせ（無差別い。これは雇用面や収入面などから、震災後、曲線）を示している。例えば、ある被災地住民

中心都市に被災者が集まりやすくなったことをが元の居住地 B において C1の大きさの地域固反映しているものと見られる。

有資産を持ち、yB (C1)以上の所得（図上の曲

3 被災地住民の居住地選択モデル

線より上の領域）を得ていたならば、当該住民
は元の居住地に留まることを選択する（図からここでは、被災程度に加え、地域のつながり

は、たとえ yBが yAの水準を下回っても、地域や所得変化の影響を念頭に置いた被災地住民の固有資産 C の大きさによっては元の居住地に居住地選択行動のモデル化を考える。今回のモ留まる可能性があることがわかる）。また、災

デルは、ハリケーン・カトリーナ後のニューオ

害前にあった地域固有資産 C0 は災害によってーリンズへの帰還の意思決定をモデル化したダメージを受け、その被害程度

Paxon and Rouse（2008）を参考とした。このC1 にまで減少していると考えられる。ある被14

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に対応して

災地住民がもともと C0の地域固有資産を持ち、数とした Logit Model 分析を行なう。

y0B の所得を得ていた場合、災害により自宅が「地域固有資産」には、住宅が持家、震災前

全壊するなど C0が C1にまで減少したとすると、 居住地での地域活動への参加程度、震災前居住
たとえ所得に変化がない場合でも（B0→ B1）、

地に生活上の支援・相談者がいることを変数と当該住民は災害をきっかけにより高い効用が得して用いた。
「被害程度」には、転出に影響をられる他地域への移動を選択することになる。

及ぼす被害レベルとして居住建物が全壊かどう

また、別のケースでは、被害の影響は所得やか、原発区域に居住していたかどうかを用いた。

所得見込に影響を及ぼし、自宅には何ら被害は「所得」には、移動先で得られる所得と元の居受けなかったものの勤務先の事業停止等で休職

住地で得られる所得の比較に関係する変数としを余儀なくされた（B0 → B2）被災地住民が、て、震災前の世帯年収、震災による退職および大都市等でよりよい就職先が見つかれば、より転職の有無、地域密着型の職業（農林水産業の高い効用が得られる他地域への移動を選択する

自営業者または自治体職員等）に就業（転出先ことになる。

での就業の難しさを表す）、震災前居住市区町

これから、被災地住民の居住地選択は、元の村の人口規模（元の居住地での就業機会の大き

居住地の地域固有資産 C0 が大きいほど元の居さを表す）を用いた9)。被説明変数、説明変数

住地に留まる可能性が高く、逆に、災害によるの記述統計量は表⚔のとおりである。

被害程度 が大きいほど、また移動先で得られる所得 yAが元の居住地で得られる所得 yBと比4.2 推定結果

較して大きいほど、他地域に移動する可能性が推定結果は表⚕のとおりである。なお、解釈高いことになる。

をより行ないやすくするため、係数はオッズ比

被災地住民 i の移動先での効用水準を ViA、で表した。

元の居住地での効用水準を ViBとし、両者の効⑴基本モデルの推定結果をみると、震災前の用水準の差 Vi について、下記のような線形型

住宅が持家であったり、震災前、地域に住宅のの関数を仮定すると、居住地選択 Si は次のと支援・相談者がいたりする場合は、元の居住地おりとなる。

の地域固有資産が大きいと考えられ、別の市区

Vi ViA ViB V(C0, , y)

C0i

Si 1（他地域へ移動する）

i

yi

if Vi 0町村への転出の可能性が低くなる。一方、居住建物が全壊した、原発区域に居住していたなど、

Si 0（元の居住地に留まる） if Vi 0

被害程度が大きくなると別の市区町村への転出

なお、C0i、 i、yi はそれぞれ被災地住民 i のの可能性が高まる。また、震災前の所得が高か

災害前の地域固有資産、被害程度、移動先 Aったり（有利な立場からより多くの居住地選択と元の居住地 B で得ることのできる所得の差肢を持ちうる）、転職を経験したり（新たな職である。また、 , ,を選ぶ機会を持った）、人口の小さい市区町村

はパラメータのベクトルである。

4 居住地選択モデルの推定結果に居住していたり（元の居住地での就業機会が乏しい）した場合は、移動先で得られる所得見込みが元の居住地で得られる所得見込みより大4.1 用いた変数

きくなる可能性が高く、転出の可能性が高まる。

上記モデルをもとに、被説明変数を「別の市

これらは、前節の居住地選択モデルで想定され区町村の一般住宅への移動の有無 S」（1, 0）のていた仮説どおりといえる。さらに、年齢が低⚒値変数とし、「地域固有資産 C0」、「被害程度

いことや家族数が少ないことが、転出の可能性」、「所得 y」および「個人属性 X」を説明変を高めていることが確認された。
被災地の人口移動要因に関する経済分析

15

表⚔

記述統計量（被説明変数、説明変数）

注⚑）震災前における自治会・町内会・老人会・PTA など地縁的活動への参加程度。日常的またはある程度頻繁（月に数回程度以上）：⚔、ときどき（年に数回～月に⚑回程度）：⚓、めったにない（数年に⚑回～年に⚑回程度）：⚒、まったくない：⚑とした。
⚒）家族や親せき以外の地域の知り合いで、住まいまたは仕事に関して、実際に手伝ってくれたり、相談に乗ってくれたりす
る人がいるかについて、「震災前にいた」と回答した人⚓）居住建物の被害程度は、居住建物は甚大な被害を受けていない（被害なしまたは半壊以下）、全壊、原発避難指示区域等の⚓区分とした。

次に、被災地居住者が移動先として、同じ市モデルの推定結果をみてみると、震災前の住宅区町村内ではなく別の市区町村を選んだ要因をが持家×被害大、震災前の世帯年収×被害大、確認するため、⑵基本モデル（移動者サンプル

震 災 前 居 住 市 区 町 村 の 人 口 × 被 害 大、年 齢のみ）（市内移動と転出のサンプルを合わせた

20-39歳×被害大の交差項のうち、震災前居住

もの）の推定結果をみてみると、地域に支援・市区町村の人口×被害大の交差項のみがマイナ

相談者がいないこと、人口の小さい市区町村にスに有意となった。

居住していること、年齢が低いことなどが、別

これは、持家を持っていないこと、世帯年収の市区町村を移動先に選ぶ主な要因となっていが高いこと、若いことは、平時から転出を促進ることが確認された。

する要因であり、震災による被害を受けてその続いて、震災が原因となった転出要因と平時影響力が高まったわけではないことを表す一方からの転出要因を識別するため、⑶交差項あり

で、市区町村人口が小さいことは、平時からの

16

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表⚕

別の市区町村への転出モデルの推定結果

注⚑）係数はオッズ比（relative-risk ratio）を示す。
⚒）（ ）内は z 値を示す。
⚓）***、**、* はそれぞれ⚑％、⚕％、10％水準で有意であることを示す。
⚔）「被害大」は「居住建物が全壊」または「原発避難指示区域等に居住」を示すダミー変数。
⚕）「居住建物が全壊」と「原発避難指示区域等に居住」のベースは「居住建物は甚大な被害を被っていない」。
⚖）「震災が原因で世帯主が退職」と「震災が原因で世帯主が転職」のベースは「世帯主は震災原因の転退職をしていない」。
⚗）「世帯主は農林水産業の自営業者」と「世帯主は自治体または公的機関職員」のベースは「世帯主は両者以外の職業」。
⚘）「年齢20-39歳」と「年齢60歳以上」のベースは「年齢40-59歳」。
⚙）「家族数（⚑人）」と「家族数（⚒人）」のベースは「家族数（⚓人以上）」。

被災地の人口移動要因に関する経済分析

17

転出促進要因よりも、むしろ震災被害を受けた（図⚑の B2 → B0）ことが重要となる。政策的ことが転出を加速させる特別な要因として働いには、将来の人口減少を踏まえれば過大投資とたことを意味している。人口規模はその地域でなる可能性の高い大規模な土木プロジェクトの就業機会とも深く関連していると考えられ、（防潮堤、高台移転等）の推進より、地域で持農村部・郊外地域での雇用機会の少なさが、震続的に操業可能な企業誘致とそのための基盤整

災後人口流出の大きな要因として働いたことが備に優先的に投資を行ない、就業機会を拡大す考えられる（表⚓参照）。これは図⚑の B0 →ることが人口維持には効果的といえる。

B1 の要因（持家の被災や地域の社会的ネット
ワークの破壊）より B0 → B2 の要因（所得・所得見込みの減少）が大きかったことを意味している。
なお、今回の震災では原発避難に伴う別の市
区町村外への転出が多く見られ、これが人口規

謝辞
調査個票データ（調査名「震災からの生活復興と民間支援に関する意識調査」）は，認定特定非営利活動法人日本 NPO
センター・日本 NPO 学会の企画実施事業「東日本大震災における民間支援の軌跡と動向調査」（タケダ・いのちとくらし再生プログラム自主・連携事業）の一環として行なわれた調査によるものである。

模の小さな市区町村からの転出が多くなった原因とも考えられる。このため⑷原発区域に居住していた人のサンプルを除いた推定も行なったが、推定結果は⑶とほぼ同様であった。

5 まとめ
本研究は、震災時、被災⚓県の沿岸部38市区
町村に居住していた被災地住民の個票データを用いて、個々の住民の効用最大化行動の視点か
ら震災後の人口移動要因を分析するものであった。
分析結果からは、所得の高い人・若い人・転職者は、震災後よりよい所得水準や就業機会を求めて市区町村外へ転出することが最も効用を高める居住地選択となっていることが示された。
また、震災前、持家に居住していたり、地域に支援・相談者が存在しているなど地域固有資産を多く持つことは、転出を抑制する効果のあることが示された。
一方、持家に居住していないこと、所得が高
いこと、年齢が低いことは、平時からの転出要因であるが、就業機会の少ない人口規模の小さい市区町村に居住していることは、震災による特別な転出要因として働いていることが示された。
このため、被災地内に人口を留めるためには、
まず被災地で得られる将来の所得見込を上げる
18

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注⚑）地域人口維持という視点に立てば、ある自治体からの転出が多くてもそれ以上の転入があれば問題ない。今回の研究は、震災時、被災地に居住していた住民が、震災後、どのような要因から、別の市区町村へ転出することになったのかをみることを主眼としている。外部から被災地への転入は本研究の対象外となっており、被災地人口の増減要因としては転出のみに焦点を当てている。しかし、本研究は潜在的な外部からの転入者が居住地選択を考える際にも適用可能と言える。
⚒）個票データを用いた災害後の人口移動の分析では、
こ の ほ か に、Gray et al.（2009）、 Gignoux and
Menendez（2016）、Tse（2012）、Maurel and Kubik（2014）、Joarder and Miller（2013）などがあるが、これらはいずれもインドネシア、タンザニア、バン
グラディッシュなどの途上国における分析であるため、社会経済状況が米国や日本におけるものと異なっている。
⚓）当該調査は、震災約⚓年後の復興の現状や民間支援に対する被災地住民の意識を把握するため実施された。著者は日本 NPO 学会震災特別プロジェクトのメンバーであり、当該アンケート調査の企画・実施を担当するとともに、調査結果の分析も行なった。
⚔）報告書については、日本 NPO 学会（2014）を参照（www.janpora.org/shinsaitokubetsuproject/houkok
u140626.pdf）。また、当該調査のサンプルの詳細、バ
イアスの有無等については、川脇他（2014）を参照（www.janpora.org/shinsaitokubetsuproject/2014-002-J.pdf）。
⚕）市内移動者の50% が、転出者の66% が、特に大きな被害を受けていない。これは自宅に大きな被害を受けた人の比率自体が小さいほか、職場や地域が大きな被害を受けたため移動した人がいることや、災害がなくても毎年一定比率の人が移動している実態

を反映しているものと見られる⚖）実際の仮設住宅入居者の平均年齢はもっと高いと想定され（例えば気仙沼市仮設住宅入居者の平均年
齢は49.8歳（2014.6.30現在）である（気仙沼市））、
今回の調査が調査会社のモニターを対象にしたインターネット調査であることによる回答者のバイアスの存在が予想される。このため、仮設住宅・みなし
仮設住宅に関する分析結果の解釈には特に留意が必要である。
⚗）今回の調査では、調査時点での世帯年収（⚙段階）を聞いているが、震災前の世帯年収は聞いていない。
このため、別の質問から得られた震災前後での世帯
年収の変化（⚕段階）を用いて、震災前の世帯年収を推計した。
⚘）Paxon and Rouse (2008) によると、災害後の移動の決定は、一般的な資産（金融資産など他の地域でも保有可能な資産）とその被害・損失程度によるのではなく、元の居住地に保有している地域固有の資産の大きさとその被害・損失程度によるとしている。
⚙）今回のモデルでは居住地選択は、震災前の居住地で得られる所得と移動先で得られる所得の差によるものとしているが、これらは居住者の予測値であり、今回の調査では把握されていない。このため、居住者が居住地選択の判断に用いたであろう情報として、
震災前の世帯年収、退職・転職の有無、職業の種類、
震災前居住市区町村の人口規模をその代理変数として用いることとした。
参考文献
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被災地の人口移動要因に関する経済分析

19

論文

地理的市場占有率と不動産価格
東京都心10区からの証拠

岩田真一郎・隅田和人・藤澤美恵子
実証分析では、599件の観測を含む、2005年

はじめにから2009年までの東京都心10区の新築マンショ

大都市における不動産価格が高い理由は、旺ン価格のデータベースを使用した。このデータ

盛な住宅需要や外部性を制御しようと試みた政ベースは、各マンションの平均価格、立地場所、府の供給制限によって説明されることが多い

販売企業の名前が含まれるため、不動産の地理（Glaeser et al. 2005；Kanemoto 1997）。しかし、 的市場を定義し、各マンションを供給する企業
不動産経済研究所が毎年発表している「全国マの市場占有率を計算できる。分析結果は仮説をンション市場動向」からは、大都市の新築マン支持する内容であった。例えば、物件を中心とション市場が寡占化傾向にあることを読み取る

した半径⚒㎞の範囲を不動産地理的市場と定義ことができる。

した場合、市場占有率が⚑％ポイント上昇する

不動産市場は買い手の検索範囲が地域的に限と、マンション価格は約0.4％上昇することがられているため、売り手はその地域内の市場占確認できた。さらに、範囲を半径⚔㎞に拡大す有率が高くなると、価格競争を回避できるかも

ると、マンション価格は約1.0％上昇することしれない。本稿の目的は、この仮説を実証的にも明らかになった。このように半弾力性が大き検証することにある。推定は、物件間の空間的くなるのは、不動産地理的市場が拡大するほど、な相互作用を考慮できる空間計量経済学の手法

買い手にとって代替物件を検索することが難しに基づいて行なった。経済学では不動産の異質くなるからだと考えられる。

性に注目し、ヘドニック・モデルを用いて不動産属性が不動産価格に与える影響を実証的に分析してきた。空間計量経済学モデルが開発されはじめると、不動産価格は周辺の不動産価格に依存するという空間自己回帰モデルが紹介され以下では、この内容を研究した Iwata et al.
（2019）を簡潔に紹介する。

1 概念的枠組み
不動産企業は物件 （）を販売する

るようになった。このモデルは、ある物件の価担当者（または担当チーム）を決め、この担当格が周辺物件価格の反応関数になると理論的に者が当該物件に対する需要を勘案しながら価格

解 釈 で き る（Brueckner 2003）。Iwata et al.

を決めるとしよう。不動産市場の競争は地理（2019）は岩田・隅田・藤澤（2012）を発展さ的に差別化される傾向にあるため、このようにせ、この空間自己回帰モデルを用いて不動産地

価格支配力を有すると考えられる。しかし、競理的市場内の価格競争を描写し、かつ説明変数

合する周辺物件の価格を無視して価格付けできに市場占有率を含むことで、市場占有率と不動ないため、価格

産価格の関係を明らかにした。

格ベクトル(

20

季刊 住宅土地経済

2019年秋季号№114

は次のように周辺物件の価)の反応関数になる。

著者写真

􀀽 􎜀

著者写真

⑴

􎜐

ここで、

著者写真

は物件間の距離を考慮した空間

重み付けベクトル (のときいわた・しんいちろう（写真・左）立命館大学経済学部卒。大阪大学大学院経済学研
究科博士後期課程単位取得退学後、修了。博士（経済学）。現在、富山大学経済学部教授。
すみた・かずと（写真・中央）慶應義塾大学総合政策学部卒。慶應義塾大学大学
院経済学研究科博士課程単位取得退学。博士（経済学）。現在、東洋大学経済学部教授。
ふじさわ・みえこ（写真・右）明治大学政治経済学部卒。東京工業大学大学院社会理工学研究科博士課程修了。博士（工学）。現在、金沢大学人間社会研究域経済学経営学系教授。

の増加関数のため、物件 を販売する担当者はを上昇させることが可能になる。上記から類、ただし、推すると、周辺物件価格は価格の増加関数）である。物件 から遠くにになると考えられるため、価格が上昇する

位置するほど、競合物件の影響は小さくなるとと、周辺物件価格も上昇する。すなわち、周辺考えられるため、物件の担当者も物件価格を引き上げても顧客をは距離に応じて小さな値になると仮定する。

失いにくい状況にあると気づくのである。する

仮に、ある周辺物件 を販売する担当者が価格を引き下げたとしよう。このとき、物件を販売する担当者が価格と、上記したように、価格

が周辺物件価格の増加関数であるため、物件 を販売する担当を現行維持すると、者は、さらに当該物件の価格を上昇させること

物件 に顧客を取られ、損失を被る。そこで、が可能になる。このような価格上昇が雪だるま

担当者は価格式に続くことになる。これを空間乗数効果とよを引き下げることで対抗するであろう。このことは、価格

は周辺物件価ぶ。このため、市場占有率の⚑％ポイントの上格の減少関数になることを意味する。そして、

昇は価格

周辺物件の価格低下は価格の引き下げ競争を引

本稿では、このような市場占有率の上昇により、き起こすことになる。

周辺物件価格の上昇が生じているかどうかを実

しかし、周辺物件を販売する担当者が物件を販売する担当者と関連する企業（例えば、同企業）に勤めていた場合はどのようなことが起こるだろうか。この場合、担当者は互いに協力の空間乗数的上昇を可能にする。

証的に検証した。

2 実証分析
2.1 データ

して、価格を高価格に維持できるかもしれない。

分析では㈲エム・アール・シーの首都圏におこのような戦略は、地理的市場における占有率

ける新規分譲マンションデータのうち、2005年

が高いほど有効になると考えられる。そこで、から2009年の都心10区のデータを用いた。この物件 の地理的市場占有率を とすると、反応

データは、新築マンションの販売期ごとに販売

関数⑴式は⑵式のように書き直せるとしよう。

用パンフレットからデータを収集したものであ􀀽⑵る。⚑棟の新築マンションの販売が期分け販売

価格

は、市場占有率が上昇すると、高くのため、データに関しては、販売期分の複数デなるため、反応関数は市場占有率の増加関数にータが存在する。利用できるデータは、物件全なる。

体の総戸数や駅からの分数などに加え、販売期

仮に、地理的市場占有率が⚑％ポイント上昇
したとしよう。すると、価格が市場占有率ごとの分譲戸数、平均分譲価格、平均専有面積、販売企業名などがある。また、当該物件の GIS
地理的市場占有率と不動産価格

21

情報も利用することができる。これらの座標デ係が成立する。このことを反映させて⑶式のよータを用いて物件間の距離を計算している。

うに書き換えることができる。

地理的市場占有率は売上高を元に作成されている。すなわち物件 を建設・販売する企業の地理的市場内の占有率 は、地理的市場内での

􀀽

􀀫

􀀫

⑶

􀀫

こ の 式 は、空 間 自 己 回 帰 モ デ ル（Spatial
autoregressive model: SAR）とよばれる。

関連企業と競合企業の売上高に占める、関連企

しかし、⑶式では、空間ラグ項の回帰式への業の売上高の割合として求めた。不動産の地理含み方により、いくつかの定式化を考えること的市場の範囲として、物件を中心とした半径⚒ができる。
空間誤差自己相関モデル（Spatial autocorre-㎞、半径⚔㎞を考慮している。
物件 の地理的市場占有率( )物件 の関

lated error model: SAE）

連企業の合計売上高／(物件 の関連企業

􀀽の合計売上高􀀽

物件 の競合企業の合計売上高) 100􀀫⑷􀀫􀀫

空間自己相関・誤差モデル（Spatial autore-

半径⚒㎞の場合の平均占有率は5.6％である。
半径⚔㎞の場合、平均占有率はさらに減少しgressive and autocorrelated error model:
SARAR）

3.8% である。これらの記述統計は、不動産業

􀀽􀀫

界は小さな地域でも非常に競争的であることを􀀽􀀫

示している。 この占有率と平均価格(対数)の間の相関は、半径⚒㎞の場合は0.14、半径⚔㎞の場合は0.24と正の値だが、弱いものである。
以下では、他の要因をコントロールしながら、市場占有率が住宅価格に影響を与えるかどうかを確認する。

􀀫⑸

􀀫

一般化空間モデル（Generalized nested spatial model: GNS）
􀀽

􀀫

􀀽

􀀫

􀀫

􀀫

⑹

􀀫

⑷式から⑹式に含まれる空間重み行列についてもいくつかの種類を考えることができる。
理論的にはどのような行列が適当なのか、特定

2.2 実証分析に用いたモデルの選択できないため、物件 を中心としてその半径 y-実証分析では⑵式を分析可能な定式化に書き㎞内の物件に対して、次のような⚖種類の空間直す必要がある。まず、物件 のマンション価格に関係する物件の特徴などの変数を共変量として式に含め、 􀀽 􎜀􎜐 と定式化した。これにより、 の従属変数の価格変数として含めているや独立、 への影響を除く

距離行列を定義した。
：半径 y-㎞内に観察された物件 の距離の逆数をとり、それ以外の場合は⚐とする場合。
：物件 が建設された同じ年に、半径 y-ことができる。次に、右辺が一般的な関数のま㎞内に観察された物件 の距離の逆数

まだと扱いが難しくなるため、変数間に加法的をとり、それ以外の場合は⚐とする場合。

な関係を仮定した。この際に、データとして観：物件 が建設された同じ年あるいは、測されないその他の要因を確率的な誤差項 􎩩 とそれより前の年に、半径 y-㎞内に観察されたして含めている。

物件 の距離􀀽􀀫􀀫

件についてもこれらの関係が成り立つと考える22

季刊 住宅土地経済

をとり、それ以外の場合は⚐とする場合。

􀀫

さらに第 番目の観測値だけでなく、N 棟の物と、ベクトルの逆数についてもこの関2019年秋季号№114：半径 y-㎞内に観察された物件 に⚑をとり、それ以外の場合は⚐とする場合。
：物件 が建設された同じ年に、半径 y-表⚑空間計量モデルの最大対数尤度

図⚑基本モデルによる半弾力性の推定結果

注）表頭に示された各モデルで表側の空間重み行列を用いた場合のモデルを、最尤法で推定した際に得られた最大対数
尤度を示す。
出所）Iwata et al. (2019) Table 5 より作成。

㎞内に観察された物件 に⚑をとり、それ以外

注）高低線の範囲は95％信頼区間を示す。
出所）Iwata et al.（2018）Table 6より作成。

の場合は⚐とする場合。
：物件 が建設された同じ年あるいは、それより前の年に、半径 y-㎞内に観察された

2.3 推定結果

空間距離行列にを用いた⑸式の SARAR

物件 に⚑をとり、それ以外の場合は⚐とするモデルを、Kelejian and Prucha（2010）で提唱場合。

された空間ラグ項の内生性や、不均一分散にもこれらは、すべて対角要素は⚐であり、行和が⚑となるように基準化されている。
これらの空間距離行列により定式化されたモデルでは、強い空間的自己相関の存在が確認さ頑健な一般化空間⚒段階最小⚒乗法（Generalized Spatial ⚒ Stage Least Squares）法により推定した。
このモデルの主要なパラメーター推定値から、れ た（Iwata et al. 2019、Table 3）。そ こ で、誤差項の空間的自己相関の存在が確認され、図SAR、SAE、SARAR の⚓種類のモデルを、距⚑に示されるように平均価格の空間ラグ項（周離⚒㎞と⚔㎞の場合で、⚖種類の空間重み行列

辺物件価格）も正で有意な傾向が示されている。

を用いて定式化し、最尤法により推定した。

分析の概念的枠組みで示唆されているように、

次に Elhorst(2010）が提唱した Stakhovych

反応関数は正の勾配を持ち、値下げ競争が存在

and Bijmolt（2009）の方法により、最尤法をする可能性がある。ライバルが物件の価格を下使って推定したモデルから得られた対数尤度をげると、その不動産企業は顧客を失うことを避比較して、最大尤度を与えたモデルを選択した。 けるために、価格を下げる傾向がある。一方で、その結果は表⚑にまとめられている。これより、 主な焦点である地理的市場での市場占有率は正最大尤度の最大値を与えたモデルとして、空間で有意であり、関連企業の割合が高いと、価格重み行列にはを採用した SARAR モデルをが高くなる傾向が示されている。図⚑から、半選択した。物件間の距離で見ても⚒㎞の場合と径⚒㎞の場合は、市場占有率の⚑％ポイントの⚔㎞の場合とでこのモデルが望ましいとの結論

上昇は不動産価格を0.27％上昇させ、半径⚔㎞を得ている。この SARAR モデルは、価格だの場合は0.704％上昇する。

けではなく、誤差についても空間ラグ項を含み、このモデルから半弾力性（市場占有率が⚑％より一般的な空間的な相互依存関係をとらえる

ポイント上昇することに対する均衡価格の変化ことができる強みがある。

率）を次のように求めた。

􎘨

􀀽

􂈒􎘦

􎘦􀃗

地理的市場占有率と不動産価格

23

ここで

􎘨 は、マンションの均衡価格の予図⚒

半弾力性推定値の頑健性の確認⑴測値であり、􎘦 と 􎘦 はそれぞれ図⚑の推定値であ る。
􂈒􎘦 は、空 間 乗 数 と よ ば れ て い る（Kim et. al. 2003）。図⚑には、このようにして計算された半弾力性が示されている。
この推定結果から、半径⚒㎞の場合、半弾力
性は0.37であり、市場占有率の⚑％ポイントの上昇は不動産均衡価格を0.37％上昇させる。このように当初の価格上昇に比べて均衡価格の上
昇は、乗数効果を通じて大きくなっている。結果を定量的に評価するために、予測値を計算す
ると次のようになる。平均不動産価格に対する市場シェアの⚑％ポイント上昇の影響を平均で考える。データベースの平均価格は約6000万円

注）高低線の範囲は95％信頼区間を示す。
出所）Iwata et al.(2019)の各表より作成。
(A1)、(A2)は Table
7、(A3)は Table 8、(B)は Table 9より作成している。

で、0.37％上昇すると住宅価値の増加額は約22万 円 で あ る。半 径 ⚔㎞ の 場 合、半 弾 力 性 は(A2)は、物件 が建設された同じ年、あるい1.031より、1.031％の上昇が住宅価格の約62万は以前に建設された物件との距離の逆数から作円の上昇につながることがわかる。地理的市場られた空間重み行列の範囲が狭い場合、潜在的な買い手は代替的な果である。半径⚒㎞の場合の半弾力性が0.297

場所（不動産地理的市場の外側）で住居を探すであり、⚔㎞の場合が0.928であった。これら

ことが容易である。このため、不動産企業は占の場合であっても、地理的市場が拡大するにつ有率の上昇を通じて価格を大きく引き上げるこ

れて、より弾力的になる傾向が示された。

を用いた場合の推定結とが難しい。しかし、不動産地理的市場の範囲(A3)は、物件間の距離ではなく、隣接してが広がると、代替的な場所を探すことが困難にいる物件数により作られた空間重み行列を使用なるため、企業は強気に価格を引き上げようとした場合である。近隣⚕件の場合、0.133であする。したがって、地理的市場の円の大きさをり、近隣10件の場合では0.209であった。これ

半径⚒㎞から⚔㎞と拡大させると半弾力性の値

らの場合であっても、市場が空間的に広がるにが大きくなると考えられる。

つれて、弾力的になる傾向が確認された。

基本モデルの頑健性を、空間重み行列の定式

市場占有率の定義を変更した場合の頑健性の化、観測されない地理的不均一性、市場占有率確認をしたのが、(B)の推定結果である。(B1)の内生性、共同企業体の扱い、より一般的な定は、売上高ではなく、販売戸数で市場占有率を式化を用いた場合について、確認した。これら

定義した場合である。⚒㎞の場合の半弾力性はのモデルからの半弾力性の推定結果を図示した

0.284、⚔㎞の場合が1.111であった。(B2)は、のが図⚒から図⚔である。

相対的占有率（物件 の関連企業の占有率／地

空間重み行列の頑健性を確認したのが図⚒理的市場内の最大占有率を誇る企業の占有率）(A)の推定結果である。(A1)は、物件 が建設を用いた場合である。⚒㎞の場合が0.108、⚔された同じ年に建設された物件との距離の逆数㎞の場合が0.158となっている。いずれの場合から作られた空間重み行列でも正で有意であり、地理的市場が拡大するにを用いた場合の推定結果である。半径⚒㎞の場合の半弾力性がつれて、より弾力的な値を示す結果が得られた。

0.389であり、⚔㎞の場合が1.167であった。

観察されない地理的な不均一性をコントロー

24

季刊 住宅土地経済

2019年秋季号

№114

図⚓

半弾力性推定値の頑健性の確認⑵の従業員がおり、多くの物件を扱うことができるため、小規模の企業に比べて、市場占有率が大きくなる傾向にある（Colwell and Marshall1986）。今回の分析では、企業規模や従業員数の情報を利用していない。これらが誤差項に含
まれ、市場占有率と誤差項の間に相関が生じ得る。正の相関がある場合には、推定値に上方への偏りを生じさせている可能性がある。
このような潜在的な内生性へ対処するために、
ここでは、企業規模や従業員数の代理変数として、大手企業⚗社（住友不動産株式会社、株式
会社大京、東急不動産株式会社、東京建物株式

注）高低線の範囲は95％信頼区間を示す。
「内生性」は、操
作変数にハーフィンダール・ハーシュマン指数（HHI）を用いた場合の推定結果を示している。
出所）Iwata et al.（2019）の各表より作成。(C)は Table 10、(D)は Table 11の Panel A、(E1)は Table 11の Panel B、(E2)は Table 11の Panel C に基づいている。

会社、野村不動産株式会社、三井不動産レジデ
ンシャル株式会社、三菱地所レジデンス株式会社）を示すダミー変数を含む分析を行なった。
この場合の半弾力性の推定結果が（D1）である。半径⚒㎞の場合が0.213、半径⚔㎞の場合ルすることを目的として、観測時点ごとに異なが0.883であった。両者とも、より小さな値とる地理的な影響を考慮するために、いくつかのなった。⚒㎞の場合には、有意でなくなったた

モデルを推定した。これらのモデルによる半弾

め、基本モデルの推定結果は内生性により上方力性の推定結果をまとめたのが図⚓である。

にバイアスが生じていた可能性が示唆される。

(C1)は立地規制を示すダミー変数と時点ダミ

一方、⚔㎞の場合には有意であり、大手企業のー変数の交差項を含むモデルの場合である。⚒

場合に生じている内生性の問題を考慮したとし㎞の場合が0.319、⚔㎞の場合は0.982であった。 ても、価格と市場占有率との間に正の関係があ(C2)は区ダミーと時点ダミー変数との交差項ることが示唆される。

を含むモデルである。⚒㎞の場合が0.220、⚔

次に、市場占有率の内生性を考慮して、ハー㎞の場合が0.835であった。いずれの結果も正

フィンダー ル・ハー シュマン 指 数（Herfindahl-で有意であり、地理的市場の拡大につれて、よ

Hirschman Index: HHI）を操作変数に用いたり弾力的な値が示されている。

推定も行なった。この指数は、物件 の地理的

これまでの分析では、市場占有率を外生変数

市場内のすべての企業の占有率を二乗して合計として扱ってきたが、この変数は、価格を説明したものである。この指数は、関連企業の占有する変数の誤差項と相関を持つ可能性がある。

率を含むため、関連企業の市場占有率と相関を

例えば、ここでの分析では新築マンションのみ持つ。しかし、物件 を建設・販売する企業は、を扱っているため、市場占有率には誤差が生じ関連企業の占有率に興味はあるが、地理的市場

る可能性がある。一戸建てなどの別の種類の住内全体の占有率には興味がないため、この指数

宅を考慮に入れると、買い手は、より多くの代は観察されない価格を説明する要因とは相関を

替物件を選択できる。この場合、他に観測誤差持たないと考えられる。この操作変数を用いて、がないと仮定したとしても、市場占有率の推定

Drukker et al.（2013）の方法により推定を行

量は下方に偏りを持つことになる。別の可能性なった。この結果が(E1)である。⚒㎞の場合として、次のものがある。大企業の場合、多くは0.587であり、⚔㎞の場合は1.903となり、い地理的市場占有率と不動産価格

25

図⚔

有意であり、地理的市場の拡大につれて、その半弾力性推定値の頑健性の確認⑶大きさは増すことがわかる。
さらに、これらの JV を独立する企業として分析をした場合である。先ほどの例のように C
建設ではなく、C 建設 JV という独立会社によって価格が形成されると仮定し、C 建設の物件と C 建設 JV の物件は競合関係にあると仮定する。この推定結果は（F2）である。この結果
でも、半弾力性は正で有意であり、地理的市場の拡大につれて、その大きさは増すことがわかる。
最後に、⑹式の GNS モデルからの推定結果
注）高低線の範囲は95％信頼区間を示す。
出所）Iwata et al. (2019) の各表より作成。(F)は Table 12より作成している。

についてである。前述のように共変量について
も空間重み行列を乗じた変数を含むモデルである。ただし多重共線性を避けるため、すずれも有意であった。さらに大手⚗企業のダミ

べての共変量について空間重み行列を乗ずるこー変数を含み、HHI を操作変数として用いたとはせず、地理的市場の影響を受けそうな、徒場合(E2)では、⚒㎞の場合は0.223で有意では歩分数と立地規制ダミー変数についてのなかったが、⚔㎞の場合は1.482と有意な結果を含めたモデルを推定した。その結果が（G）が得られた。いずれの場合にも地理的市場を広である。この結果でも、依然として半弾力性はくすると弾力的となる結果であった。大手⚗企

正で有意であり、地理的市場の拡大につれて、業ダミー変数は、除外変数による上方バイアス

その大きさを増す傾向が見られた。

を小さくするために、(E1)よりも小さな値を示している。

3 結論

次 に、図 ⚔ に つ い て で あ る。共 同 企 業 体

不動産市場は、消費者の検索範囲が地域的に（Joint venture: JV）により建設・販売された

限られているため、その地域内で関連企業の販物件を考える。これまでは、これらの物件を分

売物件数が増加し、市場占有率が高まると、価析には含めてこなかった。そこでこれらの JV

格競争を緩和できるかもしれない。Iwata et al.

により建設された物件を分析するために、次の（2019）は、2005年から2009年の東京都心10区

ような変数を作成した。ある物件が⚓社の JVで販売された新築マンションのデータを用いてによって建設・販売され、参加企業が C 建設、

この仮説を実証的に検証した。基本モデルを含A 不動産、B 地所という順番にデータベースにむ14種類のモデルを推定した結果、以下の結論

記されているとする。先頭にくる不動産企業がを得た。第⚑に、新築マンションの価格は周辺

最も資本を提供している可能性を考慮して、こ物件価格の増加関数になるため、不動産市場はの物件は C 建設によって価格付けられると仮価格の引き下げ競争に陥りやすい。これは、顧定する。したがって JV の企業として自社の名客を奪おうと周辺物件の価格が下がると、当該前が先頭にあがっている場合は、この物件は関物件の価格も下げないと当該物件から得られる

連企業によって価格形成されることになる。こ

利潤が低下してしまうことに帰因する。第⚒に、のような JV 物件も関連企業とした推計結果はマンション価格は、不動産地理的市場における（F1）である。この結果でも、半弾力性は正で市場占有率の増加関数になる。これは、地域内

26

季刊 住宅土地経済

2019年秋季号№114

の関連企業の物件が多いほど、価格競争を緩和できることを意味する。第⚓に、市場占有率の⚑％ポイントの上昇は、最終的な不動産価格（均衡価格）を乗数的に上昇させる。第⚒の結果より、当該物件の市場占有率が上昇すると、当該物件の不動産価格を上昇させることができる。すると、第⚑の結果より、周辺物件価格が上昇し、それに反応して、当該物件の不動産価格をさらに上昇させることができる。このようにして、不動産価格は雪だるま式に上昇していく。第⚔に、不動産地理的市場の範囲が大きいほど、市場占有率が最終的な不動産価格に与える影響は大きくなる。これは、買い手にとって、地理的範囲が拡大すると、代替物件を検索する
ことがより困難になるからである。
以上の結論は本稿で利用したデータベースに基づくが、データベースの特徴から次のような限界がある。第⚑に、データベースには新築マンションしか含まれていない。既存のマンショ
ンや新築一戸建てなどの代替物件を含めると、不動産地理的市場における市場占有率が新築マ
ンション価格に与える影響は弱まると考えられる。第⚒に、買い手の情報がない。買い手がどのマンションを候補にしていたか、買い手の勤
め先はどこか、買い手の所得はいくらかなど、買い手の情報を入手することで、不動産の地理的市場をより適切に確定できるかもしれない。
例えば、ある地理的市場内で大手⚗社のマンションを好む消費者が多数存在するならば、大手⚗社にサンプルを限定して分析すべきであろう。
この場合、地理的市場内の代替物件の少なさから、市場占有率が新築マンション価格に与える影響は強まると考えられる。

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謝辞
本研究を実施に際し、㈲エム・アール・シーからはデータを提供していただき、一般社団法人不動産流通経営協会から研究助成金をいただいている。住宅経済研究会での報告に際し、貴重なコメントをいただいたことも、ここに記して感謝したい。

地理的市場占有率と不動産価格

27

論文

学校の質が不動産市場に与える影響
黒田雄太
数としたヘドニックモデルによる分析が主に行はじめになわれてきた。このような手法で常に問題とな経済学の視点から見ると、教育は人的資本へるのは、学校の質を示す変数の内生性である。

の投資という側面を持つ。特に公教育は、そのテストスコアのような変数は、親の学歴や所得

国の人的資本蓄積において重要な役割を担って等と強く相関するので、テストスコアが高いこ

おり、経済成長に対する公教育の重要性についとは必ずしも学校の質が高いことを意味しない。

て は、多 く の 研 究 に よっ て 指 摘 さ れ て い る

また、不動産市場および学校の質に関係する変（Hanushek and Kimko 2000, Heckman et. al数の多くは観察することが難しいため、除外変

1996）。それゆえに、公教育政策の効率的な実数によるバイアスが生じる可能性がある。

施は非常に重要であり、そのためには教育を提それゆえに、これまでの実証研究では、その供する側だけではなく、教育を受ける側の行動

ような内生性の問題に対処するような手法が用について分析する必要がある。しかしながら、いられてきた。例えば、Figlio and Lucas(2004)

公教育の費用は原則として平等であるため、公や Clapp et.al（2008）は、長期のパネルデータ

教育に対する家計の教育投資行動を直接観測すを用いた分析により、観察されない近隣特性をることは難しい。

制御した推定を試みている。その結果、彼らはゆえに、これまで多くの研究では、不動産市

住宅市場が学校に関する情報に強く反応するこ場を分析することによって、子供の教育に対すとを見出した。また、Black（1999）は、学区

る親の自発的支払い額を間接的に観測してきたの境界部分のデータを用いた回帰不連続デザイ（Black and Machin 2011、 Nguyen-Hoang andンを用いることによって、観察不可能な居住者

Yinger 2011）。学校の質と不動産市場の関係はの社会経済的特徴を制御し、テストスコアが住

特に学区制度が存在する場合に顕著である。特宅価格に与える影響を分析している。その結果

定の学校に通うためにはその学校の校区に住むは、テストスコアは住宅価格に対して有意な正必要があるため、質の高い教育を提供すると考の影響を及ぼすことを示している。

えられる学校周辺の土地や物件は需要が高くな

海外における豊富な研究蓄積とは対照的に、り、地価や家賃を上昇させる可能性がある。言日本において学校の質と不動産市場の関係性つい換えると、親が考慮する学校の価値が地価やいて分析した研究の数はあまり多くない。その家賃として不動産価格に資本化されていると考理由のひとつとして、学校の質の代理変数となえられる。

るテストスコアのようなデータが一般に公表さこれまでの研究では、学校の質および土地・

れてこなかったという点があげられる。そのよ物件の特徴を説明変数、不動産価格を被説明変うななかで、吉田・張・牛島（2008）は、デー

28

季刊 住宅土地経済

2019年秋季号№114

タが利用可能であった東京都足立区を分析の対

著者写真

くろだ・ゆうた
1989年山形県生まれ。東北大学経済学部卒。東北大学大学院博士課程修了。東北大学博士（経済学）。現在、東北大学経済学研究科助教。論文：The Effectof School Quality on Housing
Rents: Evidence from Matsue
City in Japan, Journal of The
Japanese and International
Economies, Vol. 50, pp. 16-25,
2018.

象として、学校の質が地価に与える影響と、学校選択制導入によるその影響の変化について分析している。また、牛島・吉田（2009）では、東京都特別区のパネルデータを用いて、学校の質と地価の関係性について分析している。上記の研究では、パネルデータを用いた固定効果モ
デルによって、観察されない近隣特性の制御を試みている。しかしながら、日本を対象とした
これらの研究は、数多くの私立学校が存在する

しかし、公共施設へのアクセスや学区の平均

東京都のデータを用いているため、学校の質と所得のような社会経済的特徴の多くは観察する

不動産価格の関係があまり強くないという結果ことは困難であり、これらの変数を含めずに推を示している。

定することは結果に偏りを生じさせる可能性がそこで本稿では、学区制度が明確に存在し私ある。この問題に対処するために、近隣および立学校がほとんどない島根県松江市を分析の対学区の特徴を含むベクトルを学区の境界ダミー

象として、公立学校の質が近隣の不動産市場にで置き換えた、回帰不連続デザインを適用する。

与える影響について実証分析を行なった Kuro-

推定式は以下のようになる。

da（2018）の内容を紹介し、その結果について 考 察 を 行 な う。Kuroda（2018）は Black

􀀽 􀀫
ここで、

􀀫

􀀫

􀀫

は学区の境界ダミーを表し、も（1999）と同様に、学区の境界部分に注目した

しそのアパートが境界 にある場合は、⚑の値

回帰不連続デザインを用いることで、近隣の観を示す。このダミー変数は、学区の境界の両側察されない特徴を制御している。また、利用者にあるアパートが共有している観察されない特に関する詳細な情報を有する賃貸物件に注目す

徴をすべて制御する。学区の境界を共有するアることにより、学校の質が与える影響の異質性パートは、公共施設へのアクセスやアメニティについても言及している。この研究は、学校のにおいて、同様の特徴を持つと想定することが質と不動産価格について自然実験デザインを用できる。そのため、分析の際には、境界ダミー

いて実証的な分析を行なった、日本では数少なを推定式に追加した後、境界付近のアパートにい研究の一つであると言える。

サンプルを制限したデータを用いて分析を行なう。具体的には、学区の境界から500、350、

1 分析手法200メートル以内の範囲にあるアパートのサブ

ヘドニックモデルを用いて賃貸物件の賃料にサンプルを作成した。これにより、非常に似通対する学校の質（テストスコア）の影響を推定った特徴を持つアパートを直接比較することがする。推定式は以下のようになる。

でき、唯一不連続的に変化する「通学できる学

􀀽 􀀫
ここで、

􀀫

􀀫

􀀫

は学校 を有する学区 にあるアパート の家賃を表す。

には部屋数や築年数のようなアパートの特徴が含まれている。
は近隣および学区の特徴を示す変数が含まれる。
は公立学校 の平均テストスコアを表している。

校の違い」によって、アパートの家賃に差が生じるかどうか観測することができる。

2 背景とデータ
2.1 松江市について

松江市を分析の対象とする理由はいくつかある。もっとも重要な理由として、松江市には私学校の質が不動産市場に与える影響

29

図⚑

表⚑

松江市の公立小学校と校区

世帯の種類別の世帯数（島根県）〜公立小学校区
・公立小学校ことがわかる。しかし、分析対象となる小学生の子供を持つ世帯（表中では「夫婦と⚙歳未満
立の小中学校がほとんど存在しないという点がの者」）においては、⚖割以上が賃貸物件に住あげられる。私立学校には校区が存在せず、居んでいる。よって、賃貸物件のデータを用いて住地に関係なく自由に通うことができるため、分析を行なうことは妥当である。

私立学校が多く存在する地域では公立学校と家賃の関係が弱まる可能性がある。しかし、松江

2.2 データ

市には私立学校がほとんどないため、公立学校

分析ではホームメイト・CHINTAI・SUUMOの質と家賃の関係を明確に測定することができの⚓種類の賃貸情報サイトに掲載されているる。加えて、松江市では学校選択制度が導入さ2015年10月の物件情報データを用いている。各れておらず、厳格な学区制度が存在している。

物件には住所、家賃、部屋数、間取り、専有面

図⚑は主要分析の対象となっている松江市の積（㎡）、階数、築年数、建築構造などのデー

小学校とその学区の境界について示している。

タが含まれる。間取りと建築構造に関してはそ

松江市には35の公立小学校が存在する。そのう

れぞれダミー変数を作成して分析に用いた。さち、児童数が非常に少ない学校はテストスコア

らに、賃貸情報サイトの定義に従って、⚒つ以が公表されていないため、分析から除外されて上の部屋を持つ物件を「家族向け」の物件としいる。また、大きな川や森などによって区切らてダミー変数を作成した。また、住所情報を用れている学区の境界は分析から除外されている。 いて、各物件から最寄り駅、松江駅、島根大学、
なぜなら、そのような境界の左右では観察され

通学小中学校までの直線距離（㎞）を計算し、ない近隣特徴が大きく異なる可能性があり、こ制御変数として利用した。分析に用いた物件のれは回帰不連続デザインの設計に反するからで総数は2686であり、学区の境界から500、350、ある。実際に分析に用いている公立小学校の数

200メートル以内に位置する物件の数はそれぞは23である。

れ1423、1088、718である。データの基本統計

また、日本の地方都市では持ち家に住む世帯

量は表⚒に示されている。

が多いので、小学校に通う年齢の子供を持つ親学区（地域）の特徴に関するデータは松江市

が賃貸物件に住んでいるのか確認する必要があの公式ウェブサイトから入手して使用した。教る。表⚑は、「平成25年住宅・土地統計調査」

員⚑人当たりの児童数、15歳未満人口率、65歳を基に作成された、島根県の世帯種類別世帯数

以上人口率、男女比および平均世帯人数を学区を示している。これによると、島根県の世帯のの特徴を制御する変数として用いた。しかし、

うち約73％が持ち家、27％が借家に住んでいる

これらの変数は回帰不連続デザインを用いた分

30

季刊 住宅土地経済

2019年秋季号

№114

表⚒

基本統計量

学校の質が不動産市場に与える影響

31

表⚓

生と中学⚑・⚒年生が受ける学力テストである。

主要結果

この試験の学校別結果は2014年度から松江市のウェブサイトにて一般に公表されており、分析では2014年度の国語と算数（数学）の⚒教科のスコアの平均（小学校は⚔・⚕・⚖年生の国
語・算数の平均、中学校は⚑・⚒・⚓年生の国
語・数学の平均）を、各学校の質の代理変数として用いる。

3 推定結果と考察
3.1 主要結果

表⚓は分析の主要結果を示している。列⑴は全物件を使用し、境界ダミーを用いずに推定した結果であり、これは小学校のテストスコアが家賃に対して正で有意な影響を及ぼしていることを示している。その他の変数に関しても先行研究と同様の傾向を示しているが、この結果は観察されていない近隣特徴の問題を依然として含んでいることに注意する必要がある。
列⑵は、学区変数の代わりに境界ダミーを使用し、サンプルを境界から500メートル以内の物件に制限して推定した結果を示している。また、列⑶と⑷は、それぞれ境界から350、200メ
ートル以内の物件のみを使用して分析した結果を示している。これらの結果は、小学校のテス
トスコアが家賃に対して有意な影響を与えないことを示しており、これは先行研究の結果と異なっている。
このような結果が得られた理由の一つとして、先行研究で用いられている住宅価格や地価では注⚑）*、**、*** は、それぞれ⚕％、⚑％、0.1％水準で係数が有意であることを示す。
⚒）括弧内の標準誤差は学区単位でクラスタ内相関を補正する頑健標準誤差を用いている。

析では境界ダミー変数に代替される。

なく、賃貸物件の家賃を用いているという点が考えられる。分析で用いられている賃貸物件の約半数は単身者向けとして設計されているワン
ルームのアパートである。物件を借りる際に学校の質を考慮するのは、子供を持つ（もしくは学校の質の代理変数として用いるテストスコ

これから持つ予定の）夫婦であると考えられる

アは、⚒種類の学力調査を用いて作成された。

ので、学校の質は家族向けのアパートの家賃に

全国学力・学習状況調査結果は小学⚖年生と中対してのみ有意な影響を及ぼし、単身者向け物

学⚓年生が受ける学力テストであり、島根県学

件の家賃に対しては影響を与えない可能性があ

力調査結果はそれを補完する形で小学⚔・⚕年る。この問題に対処するために、家族向けダミ

32

季刊 住宅土地経済

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表⚔

家族向けダミーを用いた結果と単身者向け物件の二つに分割し、それぞれを別個に推定した場合でも同様の結果が得られた。
この影響の大きさについて考えると、観察されない特徴をもっとも制御した列⑷の結果によると、テストスコアが10％増加すると、家族向
け物件の家賃が約1.7％増加することがわかる。
言い換えると、テストスコアを約6.7点増加させるために、親は毎月の家賃を約921円多く支払う意思があることを示している（家賃の平均は約⚕万5000円、テストスコアの平均は約67点）。これは、地価データを用いた日本の先行研究と比較して大きい。土地と比べて賃貸物件

注⚑）*、**、*** は、それぞれ⚕％、⚑％、0.1％水準で係数が有意であることを示す。
⚒）括弧内の標準誤差は学区単位でクラスタ内相関を補正する頑健標準誤差を用いている。

は安く、また取引も容易であるため、より学校の質に反応しやすい可能性がある。ただし、Black（1999）と比較すると小さな値であり、これは日本の公教育は平等性を重視するため、ーとテストスコアの交差項を用いた分析を行な

学校間の差があまり大きくないという理由が考

った。

えられる。

表⚔の列⑴は境界ダミーを使用せず、家族向
けダミーおよびテストスコアと家族向けダミー

3.2 頑健性の確認の交差項を用いて、全物件を用いて推定した結

得られた結果の頑健性を確認するために、い果を示している。テストスコアは負で有意であくつかの分析を行なった。まず「家族向け」のり、スコアが高いほど家賃が下がることを示し

定義について考慮する。主要分析では不動産情ている。家族向けダミーもまた負で有意である

報サイトの定義に従って、⚒部屋以上の物件をが、テストスコアと家族向けダミーの交差項は家族向けとしているが、実際にはより部屋数が正で有意な結果を示している。したがって、そ

多く、より専有面積が広い住居ほど家族が住むの物件が家族向けであるならば、テストスコアに適していると考えられる。また、住宅・土地が上昇することによって家賃が増加すると考え統計調査によると、小学生の子供を持つ世帯は、られる。列⑵は境界固定効果を制御しながら、

約30～60㎡の専有面積を持つアパートに比較的家族向けダミーおよび交差項を加えて、境界か多く住んでいることがわかる。そこで、専有面ら500メートル以内の物件を用いて推定した結積が約30～60㎡の物件である場合に⚑を示す

果を示している。列⑶と⑷は、列⑵と同じ変数「家族向けダミー⚒」を作成した。そして、家を使用し、それぞれ境界から350メートル、200

族向けダミーの代わりに部屋数、専有面積、家メートル以内の物件を使用して推定した結果を族向けダミー⚒とその交差項をそれぞれ用いた示している。これらの結果は列⑴と同様の傾向

分析を行なった。それらの分析の結果は、表⚕

を示しており、境界ダミーを用いて観察されなに示されている。列⑴⑵は部屋数とテストスコ

い特徴を制御した場合でも、テストスコアが家アの交差項を用いた分析結果を示しており、家族向けのアパートの家賃に対して有意な正の影賃に対するテストスコアの影響が部屋数に比例響を与えることを示している。また、ダミー変

して強くなることを示している。列⑶⑷は専有数を用いる代わりに、サンプルを家族向け物件

面積とテストスコアの交差項を用いた結果を示学校の質が不動産市場に与える影響

33

表⚕

素が学区の境界の左右で不連続

家族向けの定義の確認に変化していないことを確認する必要がある。松江市では学校
区と地域の公民館区が一致しているため、公民館区の観察されない特徴は学校の質と混同されるかもしれない。しかし、公民
館区に関する公式ウェブサイト
によると、地区外の住民であっても希望に応じて公民館のサービスを受けることができるため、観察されない特徴は連続的に変化すると考えられる。
加えて、頑健性の確認として、他の年度のテストスコアを用いた分析を行なったが、結果は主要な分析と同様であった。
3.3 中学校のデータを用いた分析
注⚑）*、**、*** は、それぞれ⚕％、⚑％、0.1％水準で係数が有意であることを示す。
⚒）括弧内の標準誤差は学区単位でクラスタ内相関を補正する頑健標準誤差を用いている。

親が学区を選択する際には、小学校の質だけではなく中学校の質を考慮する可能性もあるた
め、中学校のテストスコアを用しており、専有面積が広い住居ほど、学校の質いた分析も行なった。中学校のテストスコアのの影響を強く受ける可能性を示唆している。列みを用いた分析の結果は、小学校に関する結果⑸⑹は家族向けダミー⚒を用いて推定した結果とほぼ同様の傾向を示していたが、その影響はを表しており、これは通常の家族向けダミーと

比較的小さいものであった。また、小学校と中同様の傾向を示している。

学校の両方のテストスコアを用いた場合、小学さらなる懸念事項として、学校の質に強く関心を持つ親は住居の質もまた深く考慮する可能

校のみが有意な影響を持つという結果が得られた。

性が考えられる。住居の質は家賃と強く相関す

この結果が得られた理由としては、第一に、るため、学校の質と住居の質との間に正の相関

中学校は小学校と比較して数が少ないため、中がある場合、主要な結果は学校の質ではなく住学校のテストスコアのばらつきが比較的小さい

居の質の影響を示している可能性がある。このことがあげられる。第二に、小学校と中学校は懸念に対処するために、部屋数や専有面積など

連続した過程として考えられ、小学校入学時にの住居の質を示す変数をテストスコアで回帰しのみ居住地選択の意思決定を行なうという可能た。その結果、学校の質は部屋数や専有面積に性がある。松江市では中学校区は小学校区を組影響を与えないことが示された。

み合わせたものであるため、小学校の同級生のまた、回帰不連続デザインを用いる場合に懸ほとんどは中学校でも同級生となる。したがっ念すべき事項として、通学できる学校以外の要て、親と子供は中学校に進学する際に学区を移34

季刊 住宅土地経済

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動するのを拒むかもしれない。第三に、中学生

データを用いて研究する必要がある。

の子供を持つ親は、小学生の子供を持つ親と比較して、年齢や収入、社会的地位が高いため、賃貸物件ではなく持ち家に住む傾向が強い。実際、表⚑から、10〜17歳の子供がいる世帯は、⚙歳未満の子供がいる世帯よりも持ち家に住む割合が高いことがわかる。ゆえに、賃貸物件を用いた分析結果では中学校による影響が弱まっている可能性がある。

4 結論と課題
この研究では、回帰不連続計画法を用いて学校の質が家賃に与える影響について分析した。
その結果、学校の質が家族向けのアパートの家賃に対して有意な正の影響を与えることがわかった。この結果は、両親が自分の子供をより良い学校に通わせるためにより多くのお金を支払う意思があることを示唆している。
これとは対照的に、学校の質は単身者向けのアパートに対して負の影響を与える、もしくは有意な影響を与えないことがわかった。これは、単身者向け物件の主な利用者である大学生や独身者は学校の質を考慮しないため、より良い学校がある地区では単身向け物件の相対的な需要が減少することを示唆している。
日本のデータを用いた先行研究と比較して、この結果はより強い有意性と大きな影響の程度を示している。この理由はいくつか考えられる。
まず、これまでの研究とは異なり、私立学校の影響がほとんどない地域を分析の対象としているため、公立学校の効果がより強く推定されている可能性がある。また、地価ではなく家賃を用いることで、より実際の需要を反映した結果が示されている可能性も考えられる。
しかし、日本では、大都市圏とそれ以外地域
では教育環境が大きく異なるため、本研究の結果が松江市特有のものである可能性には留意する必要がある。加えて、この研究では賃貸物件

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足立区の地価データを用いた検証」『季刊住宅土地経済』第68号、10-18頁。

のみのデータを用いてるため、持ち家に住むよ
うな家計の教育投資行動についても、さらなる学校の質が不動産市場に与える影響35海外論文紹介

世代間モビリティへの近隣の影響Ⅱ
郡レベルの推定Chetty, R. and N. Hendren (2018) lThe Impacts of Neighborhoods on Intergenerational Mobility II:
County-Level Estimates,z Quarterly Journal of Economics, Vol.133, pp.1163-1228.

る。子供家族の収入は26歳と30歳時点の、子供個人

はじめにの収入と結婚率は26歳時点のデータを用いる。表⚑l子供の経済的な機会は近隣によってどの程度形

で変数の要約統計量を示す。

成されるかz という問題については、膨大な研究が行なわれているにも関わらず統一した答えは得られていない。Chetty and Hendren (2018)(以下、「本
論文」）では米国の匿名化された税金記録を用い、近隣が子供の社会・経済的な成果に影響を与えるメ
カニズムを検証している。本論文では通勤圏と郡単場所の効果の推定モデル

場所の効果についての推定モデルは⑴式の生産関数をもとに設定する。
􀀽􂈑 􎜠
􎨽

􂈒

􀁻 􎜀

􎜐􂉠

􂈒 􀁽 􎜰􀀫

⑴位のデータを用いて、子供の成人期収入をはじめとここで、 は子供 の26歳時点における収入のパーした社会・経済的な成果に与える l場所の効果z を

センタイルランク、

推定し、高い世代間モビリティを持つ地域の特徴を

郡） で年齢1)

分析する 。

􎜀􎜐

は子供 が場所（通勤圏、の時に受けた場所の効果を表しており、子供時代を通じて一定であると仮定する。 は

本論文は全⚙章構成で多くのトピックが議論され子供時代の移動に関するコストであり、年齢とており、限られた紙面ですべてを紹介することは難􂈒 で居住場所が異なる、つまり 􎜀しい。そこで、主に⚓点（①場所の効果についてのが成立する回数分 のコストがかかることを表してベースライン推定、②どのような場所が子供によりいる。 は家族の特性を表しており、時間で不変な良い機会を提供できるか、③住居費用と子供の機会

要素（遺伝など）と変動する要素（家族内での子供間のバーゲニング）を紹介する。

への投資など）の両方を含んでいる。 は場所の効
果と移動のコストの差をデータと分析モデル

􎜐􂉠 􎜀

􂈒 􎜐

歳になるまで合計し、家族の特性を足し合わせたものと解釈する。
ベースライン分析の目的は、各通勤圏と各郡のデータ

米国における1980年から1986年生まれの子供とその家族についての連邦所得税記録を利用し、26歳時

l場所の効果z􀀽 􀁻 􀁽 を特定することである。⑵式は場所の効果を推定する固定効果モデルである。

点の子供の収入を社会・経済的な成果と捉えて分析􀀽を行なう。このサンプルを1996-2012年間である通は移動前の場所 と移動後の場所の、各組み

勤圏 に住み続けている家族（永住者）と、⚑回以合わせの固定効果である。 は子供 が歳になる

上別の通勤圏に移動した家族と、⚑回以上通勤圏内

までに場所 から効果を受けた年数を表すベクトルの郡を移動した家族の⚓グループに分割する。

で、子供 の移動したときの年齢

⑵

􀀫 􂈙 􀀫

から次式のように得る。
変数

変数は親と子供それぞれについて設定する。親に関する変数は、親家族全体の収入を用いる。子供に関する変数は家族・個人単位の収入と結婚率を用い

36

季刊 住宅土地経済

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􀀽

􎝅

􂈒

􎜀 􎜐􀀽
􎜀 􎜐􀀽

本論文では⑵式について⚒つの拡張を行なう。ま

表⚑

図⚑

変数の記述統計量

低所得者における場所の効果の推定値と永住者の平均収入ランク（A）通勤圏単位の分析（分析対象：収入ランク下位 25％の世帯）
平均収入ランクに対する場所の効果︵１年単位︶
永住者の子供の平均収入ランク

平均収入ランクに対する場所の効果︵１年単位︶（B）郡単位の分析（分析対象：収入ランク下位 25％の世帯）

永住者の子供の平均収入ランクず、著者らの先行研究から、場所の効果

は親の位25％の家族を対象に通勤圏と郡単位で推定した場

収入ランク 􎜀 􎜐 と線形の関係にあると考えられるた所の効果 􎘦 􎨲􎨵􎨬 （縦軸）と、期間中に一度も場所 􀁣 かめ（Chetty and Hendren 2018a; Chetty et al. 2014）、

ら移動しない、収入ランク下位25％の永住者の子供

親の収入ランク

における平均収入ランク 􀁹 􎨲􎨵􎨬 （横軸）を比較した図のときの場所 における効果を⑶式で表すことができる。

である。(A)は通勤圏単位の分析であり、ラベルが⑶ついている通勤圏は250万人以上の人口を有しておまた、分析で用いるサンプルの収入データは労働り、破線は95％信頼区間を表す。(B)は郡単位の分

市場の変化が著しい2006年－2012年時点のものであ析であり、ラベルがついている郡は50万人以上に人るため、その変動をコントロールする関数口を有しており、破線は95％信頼区間を表す。

􀀽

􀀫

􎜀

􎜐

を推定し分析に用いる。ここで は子供の生まれたコホートである。

ドル価値で換算すると、1パーセンタイルの増加は

上記の拡張⚒点を⑵式に取り入れた⑷式がベース
ライン推定で用いるモデルである。
􀀽

􀀫

􀀫 􂈙 􀀫

まず、(A)に着目する。パーセンタイルの変化を􎜀􎜐􀀫

子供の26歳時点収入をおよそ3.14％増加させることがわかる。この数値を基に通勤圏の例を検討する。

⑷

分析結果

例えば、Cleveland で子供期の⚑年間を過ごすと26歳時点の収入は 􀀰􀀮􀀱􀀲 􀀳􀀮􀀱􀀴 􀀽 􀀰􀀮􀀳􀀸􀀥 増加すると推定 さ れ る が、Los Angels で 1 年 間 を 過 ご す とベースライン推定􂈒􀀰􀀮􀀱􀀷 􀀳􀀮􀀱􀀴 􀀽 􂈒􀀰􀀮􀀵􀀳􀀥 となり26歳時点の収入が下

図⚑は⑷式の推定モデルを用いて、収入ランク下

落すると推定される。この計算から、生まれてから

海外論文紹介37図⚒各通勤圏が子どもの成人期収入に与える因果効果の予測値（A）親の収入ランクが25パーセンタイルの子ども

City であり、最も悪いのは Los Angels と予測されている。
低収入と高収入の家庭における場所の効果の予測
値は弱い正の相関を示している。中西部の農村地域
では高収入者にとってより良い場所であることが予測されている。一方、南部の Louisiana や Arkansas などの一部地域が良い効果が予測されるものの、付近の南東部は悪い効果が予測されていることから、
世代間不平等が増幅される可能性が示唆される。

（B）親の収入ランクが75パーセンタイルの子ども

良い成果を生む場所が持つ特徴

本論文の⚗章では、どのような場所が高い世代間
モビリティが生み出しているかを分析している。先行研究から世代間モビリティといくつかの地域特性（e.g. セグリゲーション、不平等、学校の質、社会資本）や人口特性（e.g. シングルマザーの割合、移民の割合、人種の割合）の間には強い関連性がある
ことがわかっている（Wilson 1987; Sampson, Morenoff, and Gannon-Rowley 2002; Sampson 2012;
すぐ Cleveland に移動し20年間を過ごした場合、26

Chetty et al. 2014）。しかし、これはまったく異な

歳時点での収入は通勤圏全体の平均より7.5％上昇

る⚒つの効果（場所の因果効果と人々の選択効果）

するが、Los Angels に移動した場合は通勤圏全体を混同している可能性がある。

の平均から10.7％下落する。
（B)においても同様に、

本論文の⚗章では両者を区別し、場所の因果効果

Hudson で は 収 入 に 対 し 正 の 効 果 が あ る 一 方、を予測する要素を特定している。結果として、高いBronx では負の効果が見て取れる。しかし、信頼

世代間モビリティと地域特性との相関は因果効果か

区間の大きさからもわかるように、場所の効果の推ら発生しているのに対し、人口特性との相関は大部

定結果は不正確なものと考えられる。

分が選択効果由来であることを報告している。シン

図⚒では、図⚑の通勤圏単位の分析で用いた推定

グルマザーや移民の割合などは因果効果の予測因子

結果と永住者の収入を組み合わせて得た、より正確

ではあるが、地域特性のほうが同等以上に予測できな場所の効果の予測値を地図上で表現している。こる点が指摘されている。

の図では収入ランク下位25％(A)と上位25％(B)の家族をサンプルとして推定を行なっている。

低収入の世帯にとってより良い機会を提供する場
所の特徴は、高収入の世帯にとっても良い、少なく

図⚒(A)の元となった推定結果から、低収入の家とも悪くはならない傾向があることを指摘している。

庭で育った子供にとって最も良い効果を持つ通勤圏

また、最も注目すべき点として、居住分化が必ずしは Salt Lake City であることが予測されている。逆も高収入世帯の子供にとって有害ではない点を強調に負の効果が予測されている場所は New Orleans

している。場所の効果とセグリゲーション指標の相であり、生まれてからすぐ移動し20年間過ごした場

関は、通勤圏をまたいだ移動者のサンプルでは負の合、Salt Lake City と比較すると最大で23.8％の差相関があるが、通勤圏内の郡をまたぐ移動者のサンが生じることが予測されている。図⚒(B)の元とな

プルに関して相関関係は認められず、一致した結果った推定結果から、高収入の家庭で育った子供にとを得られていない。

って最も良い通勤圏は図⚒(A)と同様に Salt Lake38

季刊 住宅土地経済

2019年秋季号№114

住宅費用と子供の機会間のバーゲニング

ること、住宅費用と子供の機会についての関係を示

本論文の⚘章では、子供にとって良い機会を生みした。

出す場所に住むために必要な費用の推定を試みてい本論文では、より詳細な研究が必要な⚒つの観点る。まず、場所の因果効果を考慮した賃貸料の条件が示されている。⚑つは、より詳細な地理的単位で付き期待値を推定し、子供の成人期所得向上に寄与

場所の効果を推定すること、もう⚑つは地域特性がする場所の住居費用を計算している。次に、賃貸料政策などの外生的に変化した際の、場所の効果が変の分散のうち、場所の効果が説明する割合を推定し、 化するメカニズムである。より詳細な地理的単位で子供の成人期所得が効率的に向上する場所について

は、地域間の相互作用を考慮する必要があると考え分析している。

られ、分析モデルのさらなる検討が必要である。本

住居費用の分析では住宅の平均賃料を被説明変数、 論文のような l場所z に着目した研究は近年注目を場所の効果の推定値を説明変数として回帰分析を行集めており、今後ますますの発展が期待される。

ない、その影響を推定した。その結果、同一通勤圏
内の郡を対象とした推定では、成人期収入を⚑％向上させる郡は、賃料が月額177ドル高いことが示されている。しかし、場所の効果で説明される賃料の分散割合は小さく、関連性が弱いことを示している。

注⚑）もう一方の論文 Chetty and Hendren（2018a）では、地域間における世代間モビリティの差が、場所の因果効果によって引き起こされる程度を測定する。

この結果から本論文は、低所得世帯に対する高所得

参考文献
Chetty, R. and N. Hendren（2018a）lThe Impacts of
Neighborhoods on Intergenerational Mobility Ⅰ:の向上には不十分である可能性を指摘している。
Childhood Exposure Effectsz, Quarterly Journal of
また、賃料に対し高い因果効果を持つ地域についEconomics, Vol.133(3): pp.1107-1162.
ては、New York City の郡に着目した分析を行ない、 Chetty, R, N. Hendren, P. Kline, and E. Saez（2014）
lWhere Is the Land of Opportunity? The Geography
場所の因果効果の予測値が異なる一方、賃料水準がof Intergenerational Mobility in the United States,z同等であるような郡が存在していることを示した。
Quarterly Journal of Economics, Vol.129(4), pp.15531623.
例えば、Hudson と Manhattan の賃料水準はほぼSampson, R. J.（2012）Great American City: Chicago
同等であるが、Hudson は低所得家庭の子供に対す
and the Enduring Neighborhood Effect, University of
る場所の効果が約15％高いことが示されている。
Chicago Press.
Sampson, R. J, D. J. Morenoff, and T. Gannon-Rowley
場所の効果が住宅価格に完全に反映されていない（2002）lAssessing Neighborhood Effects: Social Pro理由について、本論文では⚓つの仮説（①居住地とcesses and New Directions in Research,z Annual
して望ましくない他の要因の存在、②子供の将来に
Review of Sociology, Vol.28, pp.443-478.
Wilson, W. J.（1987）The Truly Disadvantaged: The
とって良い場所の情報が不足している状態、③認知Inner City, the Underclass, and Public Policy, Uni的制約または行動バイアスによる最適行動の失敗）
versity of Chicago Press.

者の住む地域への移住促進政策は、子供の将来収入を提示している。いずれの仮説が最も強い影響を与えているかについて本文中で結論を出してはいないが、これらの相対的な重要度を明らかにすることは

柴辻優樹

慶應義塾大学大学院経済学研究科修士課程

将来の研究にとって重要な領域であると主張している。

おわりに
本論文は米国の税申告書のデータを用いることで、場所の効果を通勤圏と郡ごとに推定し、それをもとに地域要因が場所の効果の予測因子として有用であ

海外論文紹介39

エディトリアルノート
本号では、被災地における居住る効果が見られたことも報告され的市場占有率と不動産価格：東京

地移動の要因、大都市圏におけるている。これらの結論は直感とも

都心10区からの証拠」）は、マン

住宅市場の競争環境が住宅価格に合うものであり、実証分析によっ

ション供給企業の寡占化がマンシ与える影響、学校教育の質の資本てそれを確認したこと自体を、貢ョンの価格に与える影響を緻密な化など、データや実証分析手法に

献と位置付けることが可能だろう。 手法で分析したものである。

工夫を凝らして貴重なファクトフ

また、もう一つの貢献として、

不動産市場は買い手の検索範囲

ァインディングを行なった⚓本のデータの特性を活かして平時からが地理的に限定されているため、論文の投稿をいただいた。

の転出要因と震災による特別な転売り手はその地域内の市場占有率◉

出要因の識別を行なっていることが高くなると、価格競争を回避す

川脇論文（「被災地の人口移動があげられる。持家に居住していることができるようになるという要因に関する経済分析」）は、ユ

ないこと、所得が高いこと、年齢仮説をまず置く。そのうえで、都

ニークなデータに基づいて、東日が低いことは、平時からの転出要

心10区のマンション価格を、一定

本大震災の被災者の居住地移動の因であるが、就業機会の少ない人の地理的範囲の他のマンション価

要因を詳細に分析したものである。 口規模の小さい市区町村に居住し格、当該マンション供給企業の市

このテーマを扱った先行研究は比ていることは、震災による特別な場占有率によって説明する実証分較的豊富に存在する。しかし、い

転出要因として働いていることも析を行なっている。この場合、マずれも集計データを用いたもので示唆されている。

ンション供給企業を特定する必要あったため、個々の被災者の被害

居住地移転の要因を詳細に検証があるため、2005年～2009年の都程度、所得や雇用などと人口移動した川脇論文の試みは、より大き

心10区を対象とするユニークなデの関係を直接みることはできず、なサイズのデータなどによって今ータを用いている。

人口移動要因を詳細に検証できて後確認されることが求められよう。

岩田・隅田・藤澤論文の特徴のいないという問題を抱えていた。

それによって政策的示唆について一つとして、空間自己回帰モデル

川脇論文においては、まず被災⚓もより確度の高いものが得られるを使っていることを挙げることが県に被災後⚓年間居住していた者だろう。その際の課題を一つ挙げできるが、最も評価すべき点は、を対象としたアンケート調査に基よう。川脇論文は、インフラの整モデルの特定化にあたって、きわづき、⚒時点の居住地、個人属性

備を中心とした復興政策よりも、めて緻密な方法を用いていることに関するデータを得ている。

企業誘致等雇用機会の確保を優先であろう。具体的には、⚖種類のした復興政策を選択すべきである

空間距離行列を定義し、それぞれさらに川脇論文で紹介されている Paxon and Rouse（2008）のモという結論に至っている。しかし、 について空間自己回帰モデル、空デルに基づき、被災後の居住地移

Paxon and Rouse（2008）のモデ

間自己相関・誤差モデル、一般化

動のメカニズムを明らかにしたうル自体は、被災後の状態よりも人空間モデルの最大尤度を算出し、えで、上記のデータを用いて震災

口移動は効用水準の高い状態をもその最大値をもたらす特定化を行による居住地移動の要因を詳細にたらしていることが前提となってなっている。また、その後も基本

実証分析する。

いる。人口移動が「人」の効用水

モデルの頑健性を、空間重み行列準を向上させるものだとすれば、の定式化、観測されない地理的不人・転職者は震災後、より所得水 「地域」を復興させることの意味

均一性、市場占有率の内生性、共準や就業機会を求めて市区町村外はどのようなところにあるのかと同企業体の扱い、より一般的な定へ転出していることが示された。

いう課題は、研究者や政策の企画式化を用いた場合などについて、

また、震災前、持家に居住してい立案に携わる者が常に認識してお緻密なチェックを行なっている。

たり、地域に支援・相談者が存在くべきことであろう。

その結果、所得の高い人・若い

その結果、⚒㎞の範囲を不動産していたりするなど地域固有資産◉

地理的市場とした場合、市場占有を多くもつことは、転出を抑制す

岩田・隅田・藤澤論文（「地理率が⚑％上昇すると、マンション

8

季刊 住宅土地経済

2019年秋季号№114

価格は約0.4％上昇することが、⚔実験環境を備えたケースを見つけとによって、②利用者に関する属㎞の範囲をとった場合、マンショ

出して、巧みな手法で両者の関係性についても、それを代理する情ン価格は約1.0％上昇することがを分析している。

報をもたらしてくれる賃貸物件に確認された。地理的範囲を拡大す

学区制の下においては、質の高注目することによって、一定の解ることで、半弾力性が上昇するこい教育を提供すると考えられる学決を図ろうとしている。また、回とは、他の形で特定化されたモデ

校周辺の土地や物件は需要が高く

帰不連続デザインを適用する、具ルでも同じように確認されている。 なり、地価や家賃が上昇すること

体的には似通った特徴を持つアパ

このような緻密な実証分析に基が理論的には予想されてきた。まートを直接比較することで、唯一づく研究は高く評価されるべきだ

た、黒田論文で紹介されている海不連続に変化する「通学できる学と考えられる。ただし、岩田・隅外の先行研究（Figilio and Lucas

校の違い」によって、生じるアパ

田・藤澤論文を現実の市場を正確

2004、Clapp, Nanda and Ross

ートの家賃の差を検出するというに描写したものとして受け止めら

2008）などでは、住宅市場が学校

巧みな実証分析を行なっている。

れるかどうかについては、やや留に関する情報に強く反応すること

その結果、テストスコアが10％保すべき点があるかもしれない。

を見出している。一方、日本のデ増加すると、家族向け物件の家賃

半径⚒㎞内での平均市場占有率がータを用いたいくつかの先行研究が約1.7％上昇することを発見し5.6％であり、⚔㎞内においてはがあるものの、それらは多くの私ている。これは、地価データを用3.8％である市場は、きわめて競立学校が存在する東京都のデータ

いた日本の先行研究よりも大きな争的な環境におかれた市場としてを用いているため、学校の質と不マグニチュードを示している。さ受け止められるだろう。その場合

動産価格の関係があまり強くない

らに、学校の質は単身者向けのアに、「ある供給企業の市場占有率という結果が示されている。

パートに対して負の影響を与える、が⚑％上がることが価格支配力を日本においてそのような結果がどれだけ上昇させるか」という疑出ていることについては、学校の問は、現実の市場に向き合ってい教育の質に関するデータがあまり限られたデータしかない環境にる者からは出てきそうである。こ

公開されていないという一般的なおいても、ていねいな観察を通じの非常に緻密な実証分析のプロセ原因があるものの、以下の二つのて自然実験環境が整ったケースをスを経た研究結果を、現実の感覚要因を指摘することができるかも見つけ出し、それに対して巧みなとすり合わせる作業を期待したい。 しれない。一つは、私立学校の教実証分析手法で、海外では見いだ

例えば、岩田・隅田・藤澤論文で育と公教育の質を同じものさしでされながら、日本では観察しにくも指摘されているが、消費者が、評価する指標がないということ。

かったファクトファインディング

大手⚗社の供給したマンションにもう一つは、学校の質という公共を行なったという貢献は、高く評

特別な選好を持ち、より限定され財の便益は、子供本人とその両親価すべきであろう。

た選択をしているとすれば、それという限られた層の需要者にしかただし、黒田論文でも指摘されを踏まえた分析が必要であり、そ及ばないということであろう。後ているように、松江市というケーの結果として、より説得的なスト者については、ヘドニック関数な

ススタディを通じた検証になってーリーを描くことが可能かもしれどの推計にあたって需要側の属性いるため、東京等の大都市圏で同ない。

をコントロールする必要が生ずる

様の結果が得られるかという再検が、それは容易なことではなかっ

証は今後求められるであろう。黒た。

田論文を契機にして、そもそも地◉
黒田論文（「学校の質が不動産もしくは有意な影響を与えないことも見出している。

市場に与える影響」）は、日本でこのような状況に関して、黒田主や家主に便益が帰着する学区制はあまり顕著な結果が得られてい論文では、①学区制度が明確に存

全体の評価などについても議論がなかった学校の教育の質が不動産

在し、私立学校がほとんどない島

進展することを期待したい。

価格に与える影響について、自然根県松江市を分析の対象とするこ(Ｍ・Ｎ)
エディトリアルノート

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