［巻頭言］

住宅等の省エネ改修
那珂 正

財団法人ベターリビング理事長

省エネルギー法が改正され、住宅を含む建築物の省エネ性能に関する規制が強化されることになった。
「京都議定書」議決以降も増加傾向にある民生用エネルギーと排出 CO2 量を抑制し、削減しなければならないわが国としては当然のことだ。また折しも、世界同時不況をなんとか脱出すべく、わが国も数次にわたる強力な経済対策を実行することとなり、その目玉の一つが潜在需要があり経済効果も大きいと見込まれる、民生用エネルギーに関する
省エネ、省 CO2 投資や新エネ開発関連の経済対策だ。今この時期に住宅等の建築物の省エネ、省 CO2対策が重要視される所以だ。
これまで建築物の省エネ技術といえば、新築時における設計上の配慮や措
置がほとんどだった。しかし、住宅はもちろん、建築投資一般についてもあまり多くの新築投資が望めない現状では、新築時省エネ技術のみではその省・・

エネ効果にも自ら限界がある。ここはやはり、省エネ改修技術の開発とその普及がカギだと思う。
実際、既存建築物の省エネ化改修、省 CO2 化改修に関する技術開発は相当程度進んでいる。なかでも、住宅の壁断熱改修、改修用断熱サッシ、改修
用床暖房設備、高効率給湯設備などの省エネ改修技術はすでに一定程度の市場を形成しつつあり、また、住宅用燃料電池や住宅用太陽電池屋根パネルなど革新的技術開発による新しい設備や「建材」も、既存住宅リフォーム市場
において大きな効果が期待される。
もちろん、コスト削減など事業者サイドのいっそうの努力、ユーザー自身の省エネ意識の向上、そしてなによりも、住宅リフォームや省エネ活動の持続的推進に繋がる制度インフラの整備等、関係者全員が協力して解決していくべき多くの課題もなお残っている。
目次●2009年夏季号 No.73［巻頭言］住宅等の省エネ改修

那珂 正

1

［特別論文］アメリカの住宅価格と人口構成の変化

岩田一政・服部哲也

2［研究論文］土地利用の決定を含んだ地価値付関数の推定について

武藤祥郎

10

［研究論文］新築戸建住宅市場における需要者の留保価格の分布推定

植杉 大［研究論文］防災事業の経済分析

岩田和之［海外論文紹介］世帯形成と住宅

石野卓也

エディトリアルノート
センターだより

40

8
編集後記

40

29
36

20

特別論文

アメリカの住宅価格と人口構成の変化
岩田一政・服部哲也の後減少する傾向がある。大竹・新谷（1996）

はじめにによれば、年齢別住宅ストックに対する需要に世界経済は、金融･経済危機のまっただ中についても、日本の場合、20歳あたりで小さなピある。アメリカの住宅価格バブルの崩壊にともークがあった後、50歳代半ばまで上昇し、60歳

なうサブプライム・ローンの不良債権化に加え以降は低下している。これに対して、アメリカて、証券化商品を中心にしたクレジット市場のの年齢別住宅ストック需要は、20歳以降急上昇

機能麻痺が、金融市場を脆弱にしており、人々し、30歳台でピークアウトして、その後緩やかのリスク回避志向が強まっている。本稿は、アに低下している。

メリカの人口構造の変化が成長率と実質長期金

ま た、Saito（2001）に よ れ ば、年 齢 別 の 1利に影響を与え、住宅価格のバブルを生み出し

人当たり消費についても、日本、アメリカ、イやすい環境をつくり出した可能性を論証しよう

ギリスの場合、20歳代は別にして、30歳代以降とするものである。

上昇傾向があり、54−65歳をピークにして緩やバブルは、多くの場合、成長率が高まり、しかに減少する傾向がある。さらに年齢別の所得

かも実質長期金利が安定している状況下で発生

プロファイルをみると、 3 国とも50−60歳にピしやすい。高い成長が実現されるようになると、 ークに達する傾向がある。
人々は経済の先行きについて楽観的になり、リ
スクテイクがしやすくなるからである。
成長率は、技術進歩やイノベーションが高ま

経済奇跡と「人口の配当」
現実に、経済奇跡と呼ばれる戦後の高成長は、ることのほかに、生産年齢人口（国連の定義で多くの場合、生産年齢人口が急増する時期に発は15−64歳）が増加する場合に高まりやすい。

生している。人口学者のブルームとカニング

個人は、成人になる前には、もっぱら消費者と（Bloom ＆ Canning 2004）は、戦後に発生したしての役割を演じ、勤労年齢になると働き、まほとんどの国の経済奇跡は生産年齢人口の急増

た貯蓄する主体になる。退職する年代になるとと結びついているのであり、奇跡でも何でもな

一部働きながら、貯蓄を取り崩す主体になる。

いと論じている。実証分析の示すところによる生産年齢人口の比率が高い経済では、成長率とと、経済奇跡の 3 分の 1 程度は、「人口の配当」

貯蓄率の上昇が観察されることが多い。これをによって説明できる。もちろん、「人口の配当」「人口の配当」と呼ぶことがある。

が自動的に高成長をもたらすものではない。た

年齢別の個人消費を観察すると、 1 人当たり

とえば、戦後の人口構成は、アジアと中南米で消費や 1 人当たり住宅サービスの消費は、生産似通っていたが、その成果である成長率は大き年齢に達すると増加し、退職年齢に達するとそく異なったものになった。経済成長は、「人口2

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73(岩田一政 氏 写真)

いわた・かずまさ

はっとり・てつや

1946年東京都生まれ。1970年東1967年大阪府生まれ。1996年東京大学教養学部卒業。経済企画
庁経済研究所主任研究員、東京

京大学経済学部卒業。2006年東京大学大学院総合文化研究科国大学大学院総合文化研究科教授、
内閣府政策統括官、日本銀行副総裁などを経て、現在、内閣府(服部哲也 氏 写真)

際社会科学博士課程単位取得退学。現在、昭和大学兼任講師、
大東文化大学非常勤講師。

経済社会総合研究所所長。
著書：『国際経済学』（新世社）、『現代金融論』(日本評論社)ほか。

の配当」のみならず、市場のインフラストラク

しかし、その後のアメリカの住宅価格の動き

チャー、教育制度、税制、規制など各種経済諸は、マンキューとワイルの予測とは異なってい制度の整備とならんで、どの程度政府が「良いた。住宅価格は、1997年にボトムアウトした後、政策」を実行するかといった要因にも大きく依アメリカがかつて経験したことのないほどの急存している。

激かつ大幅な上昇を続けた。

住宅価格と人口構成の変化

ちなみに、ケース・シラーの実質住宅価格指数は、1997年のボトムから2006年半ばのピーク

住宅市場における住宅需要や住宅価格の変化までに、実に87％も上昇した。この指数がカバに関しても、人口構成の変化に着目する研究がーする1890年以降において、これほど住宅価格ある。その代表的な例は、マンキューとワイルが上昇したことは一度もない。住宅価格バブルの論文（Mankiw ＆ Weil 1988）である。マンが崩壊した後、サブプライム・ローン、およびキューとワイルは、クロスセクションの個票デそれが証券化され、リパッケージされた商品のータとマクロデータを組み合わせて、アメリカ

価格は大きく下落し、不良債権化した。モーゲ

における住宅ストックに対する需要を分析した。 ージ関連の損失のみでアメリカの金融機関がこ
そして、ベビーブーマーが住宅市場に登場した

うむると予想される損失は、2009年 1 月の時点

こと、とりわけ、30歳から40歳にかけての住宅でおよそ 1 兆ドル程度と推計されている。

需要の高まりと40歳以降の住宅需要の低下に注証券化された商品の市場に正常でない兆しが目して、アメリカの住宅価格が人口要因によっ見られはじめたのは、2007年春のことであった。

て1970年代から1980年代半ばにかけて大きく上そして、 8 月には欧州市場で流動性危機が発生昇したと論じた。さらに、住宅価格は、ピークした。流動性危機発生後に、アメリカの住宅価に達した後、1990年代にはかつてない程低い水格の下落は、加速した（図 1 ）。

準に低下し、1987年から2007年にかけて47％低下するであろうと予測した。

ケース・シラーの住宅価格指数は、2009年 1月の時点でピークからすでに名目で 3 割程度低このマンキューとワイルの研究は、1980年代下したが、先物市場のケース・シラー指数は、の住宅価格のピークをほぼ正しく予測した。確

なお先行き10−15％低下し、2010年後半にようかに、1989年をピークとして住宅価格は急落しやくボトムにつくと予想している1)。これを実た。この結果、主として住宅ローンで資産運用

質住宅価格に置き換えてみるとインフレ率を差を行なっていた中小の貯蓄金融機関（Ｓ＆Ｌ）

し引く必要があるので、50％以上の下落が予想

が、長期固定金利規制の影響もあって、多数倒されているということになる。大恐慌以前の産するというＳ＆Ｌの危機を引き起こした。こ1910年代から1920年にかけて約30％もの大幅なの意味でも 2 人の研究は、大きな注目を集めた。 実質住宅価格の下落があったが、これをはるか
アメリカの住宅価格と人口構成の変化

3

しかもその年齢層は、20−30歳代に集中してい図ઃ―ケース・シラー指数

る。移民の結果、2003年の生産年齢人口は、1.72から1.89に押し上げられたとされている（Bloom and Canning 2004）。
第五に、もうひとつのマンキュー = ワイル論
文の問題は、部分均衡モデルを採用していることにある。このため、人口構成の変化が実質利子率に与える効果、ならびに実質利子率が住宅価格に与える効果を無視したことにある。

に上回る低下である。
住宅価格は、1929年に株価が暴落する以前に大幅な下落を経験しており、大恐慌の期間は底

実質利子率と人口構成変化

這いを続けていた。戦後は、1970年代後半と年齢別の消費パターンが所与であるとした場

1980年代後半に 2 回ほど、実質住宅価格は高騰

合、生産年齢人口の構成が変化するにつれて、したが、その上昇幅は10−15％程度であり、下成長率、貯蓄率のみならず実質利子率も変化す

落幅もほぼ同じであった。戦後のアメリカの住る可能性がある。資産価格モデルとしてルーカ

宅価格は、消費者物価とほぼ等しい上昇を示し

スが論じたモデルでこの問題を考えることにしており、住宅価格は、実質価格でみると、 2 回よう。

の高騰期を除き、ほぼフラットであった。

マンキュー = ワイル論文の問題点

ルーカスのモデルでは、毎期ごと果物の木に果実が実るように資産（ここでは、人的資本と住宅資産）からの収益（労働所得と住宅サービ

マンキュー = ワイル論文は何故予測で誤りをス）が発生する。住宅資産のサービスは、住宅犯したのであろうか？その原因については、いストックに比例した形で生産され、消費される。

くつかの説明が行なわれている。

生産された財は果実と同様にその期に腐ってしまず第一に、 2 人が用いたデータに非定常性まう。無限期間生存する代表的な個人は、市場があることを無視して分析していることに問題からの借入れ制約がないという条件の下で、異2)時点間で消費を効率的に配分する。効率的な配がある 。
第二に、住宅の供給は、短期的には価格非弾力的であるとしても、長期的には住宅供給が価分を行なうために必要な条件は、オイラー方程式と呼ばれている。

格弾力的であることから、長期的には、住宅ス

消費を c 、労働所得を e 、住宅サービスをトックに影響を与えても、価格に影響を与えなh (=δH )、時間選好率を ρ、借入れ実質利子率

い可能性がある。

を r  で示すと、第三に、需要の変化は、それが予測された時点で住宅価格は変動するはずであり、当該年の住宅需要が影響を与えると仮定するのは不自然であることが指摘されている。
に第二次ベビーブーマーや近年における出生率の変化を十分に考慮したものであるかどうかという点も問題である。とりわけ、2000年代におけるアメリカへの移民は大きく増加しており、
季刊 住宅土地経済

2009年夏季号

∑ ｔ＝(1+ρ) U(c , h )⑴

s.t.W −W =e −c −r B +(p −p )H 
W =p H −B 
消費と借入れに関する 1 階条件から、以下の第四に、海外からの移民増加の効果、ならび

4

MAX

№73

オイラーの方程式が導出できる。
U (c , h )=E (1+r )U (c , h )/(1+ρ)⑵

または、1=E(1+r )U (c , h )/(1+ρ)U (c , h )
とも書き直すことができる。この式のうち

図઄―生産年齢人口比率の日米比較

E U (c , h )/(1+ρ)U (c , h )

図અ―日米の実質長期金利⑶

いては、先行き生産年齢人口の減少が中長期的の項は、個人にとっての 1 期間先までの実効的に持続すると予想され、実質利子率が低下し、な時間選好率を示しており、将来生み出されるその低下は人口構造が定常状態になるまで働き資産の収益を割り引く「確率的割引要因」とし続ける。その結果、住宅価格の上昇を現実の住て用いられる。これは、消費に基づく資産価格

宅ストック需要増加から予想される以上に高め、決定理論における「プライシング・カーネル」

しかもその上昇が持続する可能性がある。図 2（価格付けの核）と呼ばれている。

は、日本とアメリカの生産年齢人口（ここでは消費者の借入れ利子率が、リスクフリーであるとした場合には、以下の式が成り立つ。

20−65歳）のシェアを示したものであるが、アメリカの生産年齢人口比率は1990年代半ばから

1/(1+r )=E U (c , h )/(1+ρ)U (c , h ) ⑷2005年にかけて上昇しており、ここでの仮説とこの式を借入れ債券の価格の決定式として解整合的な姿を示している。また、図 3 は、日本

釈すると、将来の消費の低下は債券の価格を押とアメリカの実質長期金利（10年物国債金利マし上げる（金利を押し下げる）よう作用する。

イナス消費者物価上昇率）を示したものである

個人は、先行き消費が減少すると予想すると、が、いずれの国もそれぞれ1980年代初め、80年

消費のスムーズアウトを行なうはずであるが、代半ばから持続的な低下傾向を示している。

資源賦存が外生的に与えられる経済において資日本の場合には、生産年齢人口のピークは、産需要を高めることで満足せざるをえない。そ1970年代半ばと90年代半ばの 2 回あるが、後者

こで人口構造に変化のない経済とベービーブーの場合、先行き生産年齢人口が大規模かつ恒久

マー世代が大規模に退職すると予想される経済的に低下するという予想が、実質金利の上昇をを比較した場合、後者の経済において消費の期抑制することを通じて1980年代後半の住宅・土待成長率は低下し、市場の実質利子率も低下す

地価格を押し上げた可能性がある。

3)

ることになる 。
このモデルにおける住宅価格は、住宅サービ
スに関する 1 階条件とオイラー方程式から

Martin（2005）は、ア メ リ カ の み な ら ず 日本において住宅価格や土地価格が高騰したのは、
人口構成の変化と低めの実質利子率の組み合わp =δ U (c , h )/U (c  , h  )+1/(1+r )p  ⑸せによるところが多いというシミュレーションとなる。上式の第 1 項は、住宅サービスの限界結果を報告している。中国では、現在までのと効用を消費の限界効用で評価したもの、すなわ

ころ総人口に占める生産年齢人口の割合が高ま

ち、実質レントであり、第 2 項も (t+1) 期以っている。仮に本稿での見方が正しいとすると、降の実質レントの割引現在価値であると解釈し2015年にはこの比率が急落することが予想され

4)

てよい 。
生産年齢人口がピークにさしかかる過程におているので、中国において住宅や不動産価格は高騰しやすい条件が整っているといえよう。
アメリカの住宅価格と人口構成の変化

5

「長期金利の謎」とアジアの貯蓄超過

図આ―アメリカの家計住宅資産対 GDP 比

連邦準備制度理事会のグリーンスパン前議長
は、2004年から2006年にかけての政策金利の引き上げにもかかわらず長期金利がほとんど上昇
しなかったことを「長期金利の謎」と表現した。
バーナンケ議長は、この謎をアジア諸国の超過貯蓄傾向の強まりによって、アメリカへの資金流入があり、世界の実質利子率が高まらなかったと説明したことがある。

異なっている可能性が強い。
まず、第一に、代表的な個人モデルが重複世

仮に人口構成要因を重視する見方が正しいと代モデルにおいても成立するためには、各世代

すると、アメリカにおける「長期金利の謎」をが利他的な関係で結ばれており、すべての世代

解く鍵になる可能性もある。もちろん、海外かが同一の予算制約に服している必要がある。加らの資金流入も作用した可能性もあるであろう

えて、生涯効用が、前の世代に比べて時間選好

が、アメリカ国内の人口構成の変化が影響した率の分だけ割り引かれる必要がある。しかし、可能性もある。ポールソン前財務長官は、中国

Saito（2001）によれば、所得制約のラグランからアメリカに資金流入があったために過大なジュ乗数に関する日本、アメリカ、イギリスの借入れによる住宅投資が行なわれたという意味

計測結果は、後の世代の生涯効用が時間選好率で中国も金融危機に責任があると述べ、中国政だけ割り引かれるという結果を支持していない。

府の反発を買った。その後、バーナンケ議長は、

さらに、年齢により消費のウエイトが変化する

流入した資金を生産的投資に活用しなかったと場合には、重複世代モデルにおいては、代表的いう意味でアメリカ側に責任があると述べた。

な個人モデルの個人の集計が可能ではない。し仮にバーナンケ議長の主張が正しいとすると、たがって、ここでの分析は、代表的な個人が、やはり資源の効率的な配分から乖離したバブル

ある時期以降、恒久的な消費低下に直面するケが住宅市場で発生していたことになろう。ちなースを取り上げたものであり、重複世代モデル

みに、図 4 からは、アメリカの家計が、過去のが想定する事態を扱ったものではないというこ

トレンドを大きく上回る過剰な住宅資産を蓄積とである。

したことがみてとれよう。トレンドに復帰する

第二に、代表的な個人モデルにおいて、可変には、先行きも 2 ∼ 3 兆ドルの住宅資産の減少

的な時間選好率を想定する場合には、将来の消が必要であろう。

費低下が実質利子率に与える効果を時間選好率

留保事項：ルーカス資産価格モデルの問題の変化が相殺する可能性がある。現実の経済においても、老齢世代の時間選好率が、若い世代

ルーカス資産価格モデルは、個人が無限の期の時間選好率よりも高い場合には、人口構成の間生存する、もしくは、親が代々の子孫の効用

変化によって、時間選好率が上昇し、実質利子まで考慮して消費行動を行なうという前提を置率に与える効果は減殺される可能性がある（岩いている。さらに金融市場は完備されており、

田・服部 2003）。

リスク回避度や時間選好率が個人間で等しいと第三に、住宅価格の高騰には、実質長期金利

仮定している。しかし、現実の経済においてはの低下のみならず、住宅ローンのリスクプレミ

新たな世代が次々に参入しており、新たな世代

アムが縮小したことも影響している可能性があと既存の世代ではリスク回避度や時間選好率がる。本稿でのフレームワークでは、住宅ローン

6

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73

のリスクプレミアムは、オイラー方程式において、借入利子率が、リスクフリーでない場合（r  ）とリスクフリー（r ）である場合を比べることによって以下のように定義される。
リスクプレミアム＝−COV(1+r  ),U (c , h )/E U (c , h )

⑹

アメリカにおいて住宅投資は、景気循環そのものであるといってもよいほどに、景気と正の相関が強い。住宅ローン金利も同様であるとす
れば、住宅ローンのリスクプレミアムは、不況期にリスクヘッジがきく資産と比べて、高いものになりやすい。しかし、住宅ローンの10年物国債金利に対するスプレッドは、2000年の203
ベーシスポイントから2005年の157ベーシスポ
イントまで大きく縮小した。このことは、住宅価格バブルを助長するように作用したといえる。

むすび
高齢化・少子化の進展は資本深化を促進し、資本の収益率が低下する傾向があることはよく知られている。この結果、実質長期金利も低下する可能性がある。本稿では、代表的な個人による資産価格モデルを用いて、将来のある時期
以降、人口構成が急激に変化する経済において、実質長期利子率の上昇が抑制され、その結果、住宅価格が上昇しやすく、バブルを生成しやすい環境が作り出されたのではないかという点を論じた。2000 年代半ば以降におけるアメリカの「長期金利の謎」も海外要因ばかりではなく、国内の人口構成の変化要因に起因している可能性があることを指摘しておきたい。
＊ 本論執筆にあたり、堀雅博氏から貴重なコメントをいただいたことを感謝したい。もとより、ありうべ
き誤りは筆者らのものである。

とを報告している。ただし、非定常性を考慮し、誤差修正モデルで人口構成の変化を反映した需要指標と住宅ストックを用いて住宅価格を推計することは可能である。この推計では、前年の住宅需要の変化
は、住宅価格を引き上げるよう作用する。推計された式を用いて内挿テストを行なうと、1970年代前半
や1980年代後半日本の住宅価格の高騰をかなりうまくフォローすることができる。
3 ）個人の消費が集計可能であるためには、個人の間で、時間加法的かつ状態独立的な効用関数、時間選
好率、状態の生起確率の評価、絶対的なリスク回避度が等しいなどいくつかの条件が満たされている必要がある（齋藤 2007）。
4 ）将来の消費の減少が、住宅価格を高めるように作用するのは、⑸式を微分することによりU の符号が負である場合に限られることがわかる。
参考文献
岩田一政・服部哲也（2003）「少子化・高齢化と土地価格」『季刊住宅土地経済』No.50、2-7頁。
大竹文雄・新谷元嗣（1996）「人口構成の変化と住宅市場」『季刊住宅土地経済』No.19、32-39頁。
齋藤誠（2007）『資産価格とマクロ経済』日本経済新聞社。
清水千弘・渡辺努（2009）「日米住宅バブルの比較」
JSPS Grants-in-Aid for Creative Scienific Research,
Understanding Inflation Dynamics of Japanese Economy, Working Paper Series, No.32, March.
Bloom,D.E. and D. Canning (2004) “Global Demographic
Changes : Dimensions and Economic Significance,”
paper presented at the International Conference
organized by the Federal Reserve Bank of Kansas
City, August,.
Mankiw,N.G. and D.N.Weil (1988) “The Baby Boom, theBaby Bust, and the Housing Market,” NBER Working
Paper, No.2794.
Martin,R.F. (2005) “The Baby Boom: Predictability in
Housing Prices and Interest Rates,” International
Finance Discussion Paper, 847.
Saito, M. (2001) “An Empirical Investigation of Intergenerational Consumption Distribution:A Comparison among Japan, the U.S. and the U.K.,” in Ogura,Tachibanaki and Wise (eds.) Aging Issues in the
United States and Japan, The University of Chicago
Press.

注
1 ）リピートセールス価格法で計測された住宅価格指数には、「築年減価問題」による偏りがあり、ボトムの時期の認識を数か月遅らせるリスクがある（清水・渡辺 2009）。
2 ）大竹・新谷（1996）は、日本では、人口構成の変化を反映する需要指標は、住宅ストックには大きな影響を与えるが、住宅価格に影響を与えていないこ

アメリカの住宅価格と人口構成の変化

7

エディトリアルノート

本号に掲載された論文 3 篇は、

もうひとつの情報はその土地の値

かは供給側にとっては頭の痛いと

いずれもこれまでにあまり取り上付けが他の用途の値付けを確率的ころであろう。ましてや昨今のよげられることがなかったテーマにに上回ったという事実である。こうに経済が冷え込んでいるときについて、興味ある実証分析を展開

うして得られた土地利用関数と居はなおさらである。価格設定に失している。

住用途と商業用途の値付け関数を敗して売れ残ったりすれば企業に◉同時に推計しつつ、さらに推計方

とっては大きな痛手だからである。

武藤祥郎論文（「土地利用の決法に工夫を凝らすことで、土地利物件によっては事前にアンケート

定を含んだ地価値付関数の推定に用の決定に影響を及ぼす要因につなどを実施して需要者の留保価格

ついて」) は､ 都市経済の分野ではいても分析することに成功していを探ろうとすることもあろう。

最も重要な概念のひとつとされるる。

植杉大論文（「新築戸建住宅市

値付け関数の推計にかかわるもの

実証結果によれば、用途ごとの場における需要者の留保価格の分である。都市内部における多くの値付け関数はいずれも理論モデル

布推定」）は、インターネット調

土地は住宅地あるいは商業地としと整合的な結論が得られた。さら査を通じて需要者から得た留保価て利用されているが、都市経済のに、土地利用の決定には居住用途

格の情報にもとづきベイジアンの標準的な教科書によれば、土地はと商業用途の値付けの差が影響し手法を用いて留保価格の分布を探最も高い付け値を与える用途に利ており、土地の属性が直接土地利ろうという斬新な試みである。

用される。そして都心部に商業地

用に影響を及ぼしているわけでは

植杉論文では、八王子に位置すが、その周辺に住宅地が立地するないという。ただし、新宿副都心

る大手不動産会社の新築戸建分譲

パターンが多くなるのは、商業用に近いところでは、用途ごとの値

住宅についてインターネットを通途の値付け関数の傾きが居住用途付けの差では説明しきれないほどじた留保価格に関する調査を行なのそれを上回るからだと説明する。 居住用途として利用されているケった。植杉論文の面白さは、回答

そこで商業用途と居住用途の地ースがシステマティックに見受けのあった留保価格の情報から直接価のデータを使ってそれぞれの値られた。なぜそのようなことが生分布を求めたり、回答者の属性や付け関数を推計することになる。

じてしまったのか。武藤論文は、物件の属性などを用いて得られた

しかし、利用されていない用途に残念ながらその点については言及

留保価格の推定値からその分布を対する値付けは市場では観察されしていない。この手法をさらに発求めたりするのではなく、近年急ないので、その情報を無視して推展させて、たとえば土地利用規制

速に関心の高まりをみせているベ計を行なう結果、セレクション・や資産税制などが土地利用の決定

イジアン推定の結果をもとにシミバイアスという問題が生まれる。

や用途ごとの値付けに与える影響ュレーションによって留保価格のそこで値付け関数をシステマティについての分析できれば……と興推定値の予測分布を求めるというックな動きで説明できる部分と説味は尽きない。

ことにある。
シミュレーション結果によれば、明できない確率的な部分とに分け、武藤論文は海外の学術雑誌に掲

確率的な値付け関数を想定するこ載された自身の論文を解説したも不動産会社の設定した価格では需とによってセレクション・バイアのであるが、首都圏における値付要者のうち約10％しか成約を望む

スを除去する方法がとられる。

け関数に新たな知見を加えており、 ことができず、期待収益率も非常
学術的にも優れた論文である。

に低くリスクも高いという、供給ので、ふたつの確率変数の情報を◉側からすればかなり厳しい結論が利用する。ひとつは市場で観察さ分譲住宅や分譲マンションなど得られた。ここで留保価格とは、れたある用途に対する地価である。 新築住宅の価格をどこに設定する

需要者が対象となる不動産に対し武藤論文は、この流れをくむも

8

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73

て最高いくらまでなら支払う意思ための資本整備は着実に進んでいがあるかを表す価格である。インるのも事実である。しかし、そう岩田論文でも言及されているよ

ターネットによる回答者は、東京

した防災事業が実際に自然災害に

うに、都市部での社会資本が過小

都と神奈川県在住の年齢30歳以上

よる被害の軽減にどれだけ効果がになっているという先行研究が多の男女とあるが、彼らが八王子のあるのか、その点についての客観いなかで、ここでの結論は逆であ物件に対してどれだけの情報をも的な分析は少ない。

る。しかし、岩田論文における便得られた。

ちえたのであろうか。論文のなか

岩田和之論文（「防災事業の経益の定義は実証分析の対象となっでも指摘されているように、イン

済分析：都道府県別パネルデータ

た1975年以降の自然被害の回避額

ターネットによる調査を通じてどを用いた費用便益比の推定」）は、 （フローの概念）であって、先行

こまで正確な留保価格に関する情

防災事業の費用便益を実証的に分研究でしばしばみられるように、報が得られたのか多少疑問が残る。 析し、防災資本の効率性について

公共投資等によって地価がどの程論文にはアンケートに関する詳細

自治体間の比較を行なった意欲的度資本化されるかといったストッについての記述はないが、正確なな論文である。

クの概念ではない。また、岩田論

情報が聞き出せるようにアンケー

岩田論文における実証モデルは、 文では被害額として自然災害によトの手法やアンケートの項目など、 県民所得で基準化された自然災害

るものに限られており、都市災害被害を被説明変数とし、防災資本などは反映されにくく都市部の被今後改善の余地はあるだろう。
また、不動産市場は所得層や年とそれ以外の社会要因や自然要因

害額が過小に計算されている可能齢層など、しばしば販売層をターを説明変数として回帰分析を行な性がある。したがって、先行研究

ゲットとした価格設定が行なわれったものである。ここで被害額ととの比較は難しい。

ているのも事実である。その意味は自然災害によって失われた生命

被害額や防災資本の定義次第ででは不動産市場は細分化されてお損失および機会損失の価値と 1 次

は回帰分析の結果に影響が出る可

り、市場全体の留保価格の分布を経済被害としての物的損失額の合能性があり、定義の違いによる感知ることと細分化された市場にお計であり、他方防災資本とは治水、 度分析についても触れる必要があ

ける留保価格の分布を知ることで治山、海岸など防災のためのストったのではないか。またデータのは意味が違う。もちろん、その識ック額である。防災資本が自然災

基本統計量によれば、阪神・淡路

別が可能となるためには膨大はサ

害による被害額に影響するだけで大震災などの大規模な災害が反映

ンプルが必要になるだろう。

はなく、自然災害が逆に防災資本されてか、自然災害被害額の変動

植杉論文は今後の不動産市場分の充実を促進させるという側面も幅に大きな開きがみられ、それが析にとって大きな可能性を秘めてあり、この防災資本の内生性を考回帰分析の結果にどの程度影響がおり、新たな試みとして新鮮であ慮して回帰分析を行なっている。

あったのか気になるところである。

る。さまざまな分野でインターネ実証結果によれば、防災資本の岩田論文は、防災資本の経済効ットによるマーケティング戦略が

係数は 1 ％水準で有意に負の値を果を客観的に測定しようとする難注目されるなかで、不動産の分野

とり、 1 ％増えると県民所得に対しい問題を取り扱っているだけに、も例外ではないだろう。その最初する被害が1.6％減るという。さ

試行錯誤の連続であろうことは想の試みとして植杉論文はとても意

らに、この実証結果を用いて費用像に難くない。岩田論文にさらな義深いものである。

便益比率を求め地域間で比較を行る検討が加えられ、防災事業の費◉なったところ、人口密度の高い都

用便益研究の発展に大きく貢献す日本は大地震や台風被害など自市部をかかえる都道府県で費用便ることを期待したい。

然災害の多い国であるが、防災の益比率の値が小さいという結果が（Ｙ・Ｎ）

エディトリアルノート

9

研究論文

土地利用の決定を含んだ
地価値付関数の推定について
武藤祥郎
一方、こうした分析において大きな障害とな

1 研究の概要

るものが、地価推定におけるいわゆる「セレクMuto（2006）は、都市において部門別（居ション・バイアス」である。このバイアスの原

住用・商業用）の地価がどのように土地利用に

因は、地価については、利用されていない用途影響を与えるかについて分析したものである。

（たとえば居住用土地における商業利用価値）

標準的な都市経済モデル（単一中心都市のモデについては、観察することができないことに起ル）は、過去50年程度にわたって開発されてき因するものである。

ているが、それらのモデルは、土地は最も高い

この点は、Ellickson（1981）および Lerman

値付けを行なう用途（最有効利用用途）に利用

and Kern（1983）により指摘されており、いさ れ る と い う「地 価 値 付 関 数」
（Bid Rent

ずれも完全情報最尤法（Full Information Max-

Function；BRF）モ デ ル（以 下「BRF モ デ

imum Likelihood；FIML）により推定が行なわル」）の考え方を含んでいるものである。

れている。一方、セレクションバイアスの簡易Muto（2006）は、実 際 の 土 地 利 用 が こ のな 修 正 法 と し て は Dubin and McFadden

BRF モデルの考え方に沿っているかについて（1984）や Lee（1982）のような 2 段階推定に

実証的に検証することを目的としたものである。 よ る 修 正 が あ る が、1990 年 代 に 入っ て、
都市中心部からの距離や交通アクセスなどの説

McMillen らによって書かれた論文（McMillen

明変数を用いて地価関数を推定するいわゆるヘ1997 お よ び McMillen, Jarmin and Thorsnes

ドニックアプローチに関する論文は国内外を問1992）においては、 2 段階推定法を用いて分析

わず多数あるが、地価関数を推定しながら、が行なわれている。

BRF モデルに係る検証を行なっている例は、

Ellickson（1981）、Lerman and Kern（1983）

Muto（2006）が書かれた時点までなかった。

および McMillen らの論文はすべて、地価の説

本稿は、Muto（2006）の一部を改訂しつつ

明 要 因 を 探 る こ と に 主 眼 を 置 い て お り、

翻訳したものであるが、本稿においては、居住

McMillen（1997）の手法はあくまで地価の分用と商業用の 2 つのセクターを扱い、 1 本の土析 に し か 用 い る こ と が で き な い が、Lerman

地利用関数と 2 本の地価関数の 3 本の関数を同and Kern（1983）の FIML モデルについては、時推定する。土地利用関数においては、推定さ後述するように、一部を修正することによってれた居住用、商業用の関数の差分を含んでおり、 セレクション・バイアスを補正しつつ、土地のこの差分がどの程度土地利用を決定しているか

用途と価格の関係について検証することが可能

によって、BRF モデルが実際の土地利用と地である。

価の関係において成立しているかを検証する。
10

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73

むとう・さちお

2 検証結果

1973年神奈川県生まれ。1996年
東京大学経済学部卒業。同年建設省入省。2004年カリフォルニ

本研究においては、東京23区の公示地価示等ア大学アーバイン校 Ph.D.（経(武藤祥郎 氏 写真)のデータを用いて推計を行なった。その結果を済学）。国土交通省都市・地域

みると、さまざまな説明変数（都市中心部から整備局まちづくり推進課都市開の距離、鉄道駅からの距離、幹線道路等）が土発融資推進室課長補佐などを経地利用に影響を与えうるが、これらの変数は、本国大使館一等書記官。

て、2009年ઈ月より、在米国日

直接土地利用に影響を与えるのよりもむしろ、それぞれ居住用、商業用の土地の値付けに影響（c））に利用されるとする。

を与えることを介して、間接的に土地利用に影

この場合、地点 i における理論上の地価は以響を与えている可能性が高いことがわかった。

下ように表される。

言い換えれば、土地利用の説明変数としては、

V =Z  β+ε,(t∈r, c)⑴

居住用・商業用地価の差異以外の変数について

ここで Z  は i 地点における地価の説明変数

は、有意でないという推計結果となった。たとであり、用途により異なる係数ベクトルβと線

えば、主要道路からの距離は、商業および住宅形の関係で V  を規定するものである。ε は地の両方で地価を押し下げ、この効果は商業用途

価 関 数 の 誤 差 項 で あ り、Ellickson（1981）ののほうが居住用途よりも大きくなっているため、 モデルにおいては、独立一様分布（i. i. d.）の
主要道路からの距離が遠いほど商業用の土地利Extreme Value（EV）分布であるとされてい用の確率が高くなるが、地価の違いを除くと、る。

主要道路からの距離そのものが土地利用に与えている影響は見られない。
一方、東京の第 2 中心都市（新宿）からの距離については、地価ではなく直接土地利用に影BRF モデルにおいては、地点 i が居住用途（r）に利用される確率は、居住用途（r）が地
点 i の地価を商業用途（c）よりも高く評価す
る確率と同等とされる。

響を与えている推計結果となった。その点を除p = prob Z  β+ε≥Z  β+ε

いて、総じて見れば、東京23区の土地利用は

ただし、この⑵式は、地価および用途を決定

BRF モデルが意味するところの土地利用に沿する市場において何らの攪乱要因がないというって利用されていることとなった。

仮定に依存しており、居住用途の値付けが商業

3 推計モデル
FIML モデル⑵

用途に比較して高い場合には、必ず居住用途に利用されるということを表していることに留意する必要がある。

古くは Alonso（1964）にあるように、BRF

Ellickson（1981）自 体 は、実 際 の 地 価 デー

モデルは確率変動を勘案しないモデルとして構タを用いなかったが、その定式化において、地築されているが、実際の都市における土地利用

価関数の推定には自ずとセレクション・バイアを分析するためには、確率変動を考慮したモデスが発生するものであることを示している1)。

ルとする必要がある。

これは、観察可能な地価データは、他の用途の確率変動を含んだ BRF モデルは、Ellickson

値付けよりも高い値付けをしているとの仮定に（1981）によって開発されているが、ここでは、起因するが、このバイアスに対応する方法とし居住用用途と商業用用途がそれぞれ値付けを行ては、Lerman and Kern（1983）により開発さなって用途を決めると仮定する。V  が確率変れた FIML により推計を行なう方法がある。

動を含んだ t 用途（居住用（r）または商業用

地点 i において観察された価格をV 、誤差項
土地利用の決定を含んだ地価値付関数の推定について

11

をε とすると、確率変動がある場合の地価関係る係数ベクトルである。本稿では、Z のあら数は以下のように表される。

ゆる変数が価格と独立で土地利用に影響を与え





 




V =Z β +ε⑶る可能性を考慮して、X はZ と同じであるとし

こ こ で V ≥V  の 場 合、V =V 、β =β、て推計を行なっている。また、⑹式におけるωとω' は、それぞれの用途に係る誤差項の標準







ε =ε で あ り、V >V  の 場 合､ V =V 、






β =β and ε =εとする。

偏差に関係するスケール・パラメーターである

ま た、ε~i.i.d. は 簡 単 化 の た め に EV（Ex2)

が、Lerman and Kern（1983）に お い て は、
homoskedasticity の仮定により、同一であるとtreme Value）分布に従うとする 。
Lerman and Kern（1983）はパラメーター・ベクトルである β は以下の条件を満たす確率密されている。
さらに、⑹式について分布の仮定に対する推度関数により推計できるとしている。

計値のロバストさを示すため、ε は標準偏差 σ

V =Z  β+ε であり､かつ､Z  β+ε ≥Z  β +ε  の正規分布に従うと仮定し、f  (V −Z  β) の代t≠t であり、t,t ∈r,c

⑷

わりに標準正規分布（ϕ ⋅ で表される）を用

ε を独立一様分布と仮定するため、V と tい、F V −Z  β  の代わりに累積標準正規分布の結合した確率密度関数は、t を所与とした（Φ ⋅ と表される））を用いると、以下のよう







V の確率密度関数と用途 t が他の用途（t ）に表される。

を上回る値付けを行なう確率との積になる。つf (t,V )=ϕ((V −Z  β)/σ )∙Φ((V +X γ−Z  β')/σ ')まり、

if i is used for t,









f (t',V )=ϕ((V −Z  β')/σ ')∙Φ((V −X γ−Z  β)/σ )f (t, V )=f (V −Z  β)F (V −Z  β')(t≠t and t,t ∈r,c)⑸となる。ここで、f  および F は、それぞれ EV
3)

if i is used for t’⑺

以下では、⑺式で示される正規分布の誤差項

確率密度関数と EV の累積密度関数である 。

を用いた推計式を「FIML（Probit）」と呼び、⑸式においては、Lerman and Kern（1983）と⑸ 式 で 示 さ れ る EV 分 布 を 用 い た 推 計 式 を同様に居住用途と商業用途の地価関数で、誤差「FIML（Logit）」と呼ぶ。どちらの場合も最尤項の分散に差異がない（homoskedastic）と仮法を用いて尤度関数を最大化することとし、定しているが、誤差項 ε の分散が居住用途とFIML（Logit）の場合の尤度関数は以下のよう

商業用途で異なると仮定し、土地の用途決定にに表される。

当たっては地価以外の要素が影響を与えること

L=L +L  ,を可能とすることができる。この一般化された仮定においては、⑸式は以下のように表される。
f (t, V )=f (V −Z  β)F '(V +X γ−Z  β')

ここでL =∑ log f (V −Z  β)+∑ log F V +Xγ−Z  β








L =∑ log f (V −Z  β)+∑ log F V −Xγ+Z  β=ω⋅exp −ωV −Z  β⋅exp

⑻




−exp −ωV −Z  β−exp
−ω V +Xγ−Z  β ,

'




઄段階推定モデルf (t', V )=f '(V −Z  β)F (V +X γ−Z  β')

McMillen（1997）は Dubin and McFadden'（1984）と Lee（1982）のモデルが BRF を近似'

して推定できるとしており、Lerman and Kern=ω⋅exp −ω'V −Z  β'⋅exp
−exp −ω'V −Z  β'−exp

'

⑹

（1983）の手法に比べて誤差項が独立している

ここで（t≠t and t, t ∈r, c）であり、X は価ことを仮定する必要がなく、さらに地価に関す格以外の土地利用の決定要因であり、γ はX にる誤差項以外の誤差項（地価と独立した用途に

−ωV +Xγ−Z  β12

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73

関する誤差項）を仮定することができるという

規分布累積密度関数の逆関数であるとする。

点で柔軟であるとした。

Heckman（1979）は⑾式について⑿式の OLS

以 下 で は、正 規 分 布 を 仮 定 し た Heckman（1979）のモデルを代表的モデルとして、BRFを推定することとし、⑼式のように表される。
D =Z  β+ε

推定を用いた場合の係数 β は一致推定量であることを示した。
しかしながら、われわれは β そのものを推⑼定することはできず、標準化された値 βσ  を

ここで D  は用途選択に係る潜在的な変数でProbit モデルで推定できるにすぎないことにあり、ある地点 i が居住用途に供される場合に注意する必要がある。このため、⑿式は⑾式とは D ≥0 であり、商業用途に供される場合には比較が不可能であり、BRF モデルの確からしD <0 となる。誤差項 ε は正規分布であるとさについての検証を行なうことができない4)。

する。BRF モデルが完全に成立すると仮定す

また、この 2 段階推定法は最尤法に比較して非ると、係数ベクトル β は標準化をした β−β効率であり、必ずしも FIML に比して真の推と同値になる。

定値に近い値をもたらさないことが知られていLerman and Kern（1983）の FIML における

る5)。

用途の決定式についても⑼式で表すことができしたがって、本稿においては、地価関数の推るが、ε は ε−ε に規定されてしまい、価格計において誤差項の仮定にかかわらず一致推定の誤差項以外の誤差要因を導入することができ量である McMillen（1997）に基づく推定値をな い｡ Heckman (1979) の 推 計 式 は ε と ε−ε

参考にしつつ、誤差項 ε および ε に、⑺式にの相関にかかわらず一致推定量となる。

おいて、①用途を決定するに当たっての価格以

観 察 さ れ た 用 途 に 係 る D  を D ≥0 の 場 合外の誤差項を導入しない、②居住用途と商業用

D =1（居住用）であり、D <0 の場合 D =0

途の値付けに係る誤差項の相関がないという 2（商業用）と定義すると、⑼式から以下の 2 項点を仮定している。



選択 Probit の推定式を導き出すことができる。

この問題については、これらの仮定をすべて外して推計を行なうことは困難であるが、特定P =ProbD=1=ΦZ⋅βσ  であり、⑽できないパラメーターを内包しつつ推計を行な

ここで P 、P  は、それぞれ地点 i がそれぞれっている Poirier and Tobias（2003）等のベイ

居住用または商業用に利用される確率を表すもジアンの手法を用いることで一定の対応を行なのとする。

うことができるが、それらの手法については、P =ProbD=0=1−ΦZβσ 

次に観察された地価 V を並べ替えて居住用の価格 (V ) と商業用の価格 (V ) により分けると、以下の「地価関数」としての 2 本の式を定義することができる。
V =Z β +δ λ +ε(t∈r, c)⑾

この論文の範囲を超えており、詳細は Muto
（2006）に譲ることとする。

4 データ（東京23区の地価の状況）
データ

ここで観察された誤差項 ε は正規分布であ

本稿における地価その他のデータは、国土交り、λ は δ の係数であるが、λ はいわゆる逆通省のウエブサイト（国土数値情報ダウンロー

Millʼs Ratio と呼ばれ、以下の式で定義される。
 ϕΦ P(t∈r, c)
⑿
λ=

P 
 は⑾式の Probit モデルを推定した
ここでP

ド サー ビ ス（http: //nlftp. mlit. go. jp/ksj/））か際に算出される推定確率であり、Φ   ⋅ は正

評価額を本研究に用いることについては、理論ら取得したものである。土地価格に関する原データではなく、公示地価という最有効利用価額を想定し、更地に還元した価格を算出している

土地利用の決定を含んだ地価値付関数の推定について13

図઄―地価曲線（東京23区、2000年）

図ઃ―地価公示の地点および用途

表ઃ―基本的な変数の状況

表઄―他の説明変数の概要

的に必ずしも十分でない面もあるが、現時点で用の状況をプロットすると、図 1 のようになる

簡易に得られるものとして使用している。

が、価格のデータを加えて 3 次元で表現するこ

国土数値情報については、公示地価のほか、とも可能である。当該地価については、一定の当該地点の経度・緯度、標準的用途、学校、都

誤差項を含んでいるため、プロットした点を図

市公園、幹線道路の所在等が含まれている。ま示しただけでは地価曲線の状況を把握すること

た、公示地価の地点においては、混合用途の地は困難であるが、非パラメーター推計を行なう

点もあるが、簡単化のため、居住用または商業

ことで、図 2 のように東京23区の地価曲線につ用のどちらかの用途に位置づけられている地点

いて、関数形を特定せずに把握することができのみをデータとして採用している。

る。
この曲線を用いて、われわれは地価曲線にお14

東京23区の地価曲線の推定

ける最高点を都市の中心部として把握すること

経度・緯度のデータを用いて 2 次元で土地利ができる。東京は山手線内の駅を中心にそれぞ

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73表અ―土地利用関数および地価関数

れ主要駅に都市の中心があるように言われるこ関数では一定の相違が生じている。その主な相とがあるが、地価で見るとおおむね単一の中心

違点は中心部からの距離（DCBD）と駅からの6)を持った都市であると言える 。

5 推計結果
地価曲線の基本形の推定結果

距離（DST）であり、OLS に比較して、セレクション・バイアスの補正により、係数の絶対値が大きくなる傾向にある。
ま た、FIML（Logit）と FIML（Probit）と居住用および商業用の土地利用関数および地の間で γ の DCBD と DCBD2の推計値が異なっ価関数について、DCBD と DST のみで推計しており、土地利用関数の推計値については、誤た結果を「モデル 1 」として表示しており、そ差項 ε の分布に影響されることを示している。

れ ぞ れ ⒜ OLS、⒝ Heckman の モ デ ル、⒞FIML（Logit）、⒟ FIML（Probit）に つ い て

他の説明変数の影響を含めた推計結果

推計している。

DCBD と DST 以外の説明変数を追加して推表 3 の推計結果は、それぞれの推計手法によ

計 し た 結 果 は 以 下 の 表 4 の と お り で あ る。

って、居住用途の地価関数に係る係数の推計値

Muto（2004）では、第 2 中心（新宿）からのがおおむね共通している一方、商業用途の地価

距離（DSCBD）を含まない推計結果も示して
土地利用の決定を含んだ地価値付関数の推定について

15

表આ―第二中心（新宿）からの距離等の説明変数を導入した推計値

いるが、そこでは、DSCBD を含むことによるの価値がある一方、日常の生活に必要な施設か

log-likelihood の改善が大きく、説明変数としらの距離が遠くなりがちであることから、必ずて DSCBD を含めることの必要性が示されていしも居住用の地価を上昇させる効果がない結果る。

となっている。

また、幹線道路および海岸線からの距離は、
商業用途のほうが居住用途よりも強い影響があ

土地利用と地価曲線の乖離に関する推定結果

ることが示されているが、居住用、商業用の双土地利用と地価曲線の乖離について表 4 にお方で地価を下落させる結果となっている。このける FIML（Probit）の推計値から読み取れる

差は特に幹線道路で大きくなっており、商業用こととしては、DSCBD に関する γ の推計値が途における幹線道路からの距離の近さの重要性

有意であり、おおむね 5 km 以内の土地についが示唆されている。

ては、価格付けの乖離により説明される用途の学校からの距離は、居住用途の地価には影響差異に比して居住用途に利用される確率が高いを与えないが、商業用途の地価とは正の係数と推計結果となっている。逆に言えば、新宿付近なっており、学校からの距離が遠いほど商業用の土地利用は、居住用途ではなく商業用途に供途の地価が高い結果となっている。公園からのされていたならば、より高く値付けされていた距離については居住用途の地価に明確な影響をであろうということを示している。

与えておらず、都市公園が提供する環境として
16

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73

この傾向は、第一中心（銀座付近）からの距

図અ―Xγのヒストグラム

離については見られず、この現象の原因は必ず行なう状態において、地価と土地利用の推計モ

しも明らかではないが、新宿付近の開発は銀座

デルを用いて分析を行なうものであった。セレ付近に比して新しいものであり、新宿付近の土クション・バイアスがある状況下において地価

地所有者または家主は、さまざまな土地利用転関数を推定するためには、Heckman（1979）

換のコストを忌避して転換後の価値にかかわらの 2 段階推定法を用いる方法が広く知られていず現状の土地利用を維持している可能性がある。

るが、Lerman and Kern（1983）により開発さ原因の如何にかかわらず、推計値を用いて説れた BRF モデルと整合的な FIML モデルを用

明 変 数 X  に つ い て 尤 度 比 率（Likelihood

いる方法もある。本稿においては、地価関数とRatio）テストを行なうと、X  は有意に推定値

土地利用のモデルを東京の地価公示データを用に影響を与えており、BRF モデルからの構造

いて推計を行なった。

7)

的な乖離の状況は明らかとなっている 。

FIML による推計は、誤差項の相関などに関

さらに、これらの構造的乖離について FIML
（Logit）および FIML（Probit）の推計値（γ）

してより多くの仮定を必要とするが、地価関数を用いて居住用および商業用の用途に係る影響の度合いを測るため、Xγ の値を図 3 のヒスト用の両方で幹線道路と海岸からの距離が離れる

グラムに表示した。図 3 においては、値付けのHeckman（1979）の 2 段階推定法による推計

差がゼロであれば居住用途と商業用途の利用の確率がそれぞれ50％となるため、X γ が0.1の結果と同じ傾向となった。

場合であって居住用途の値付けが商業用途の値利用が地価の値付けにより決定されるという付けより10％低い場合、居住用に利用される可BRF モデルが現実にどの程度適合するかにつ能性が50％となる。ヒストグラムによると、
Xγ の平均値はゼロに近く、平均で見たバイアいても検証することができる。推計結果によるスはないものの、DSCBD をはじめとした価格と整合するが、統計的に有意な一定の構造的乖以外の諸要素によって土地利用は影響されるこ離は存在することが示された。

とがわかる。

6 結論および現在の時点における考察
本稿は、 2 つの異なる用途が土地の値付けをの推計結果によると、地価関数は居住用、商業
ほ ど 地 価 が 低 く 評 価 さ れ る 形 と な る な ど、

また、FIML を利用することによって、土地と、平均的には BRF モデルは現実の土地利用推計結果については、誤差項の相関等に一定の仮定（居住用と商業用の地価関数の相関がゼロであり、土地利用の決定式における誤差項が地価関数の誤差項以外の要素を含んでいないと土地利用の決定を含んだ地価値付関数の推定について

17

図આ―地価曲線の変遷（東京23区中心部、1998→2003→2008）

いう仮定）をおいていることに留意する必要があ る。た だ し、こ の 点 に つ い て は、Muto（2004）において土地利用決定についての一般的な仮定をおいた誤差項を導入し、Poirier andTobias（2003）に従って用途選択関数と 2 本の地価関数の推定を MCMC 法により行なっており、本稿の結論と同様に、第 2 中心（新宿）周辺で値付け価格以外の影響により、居住用途にバイアスがかかる形となっている。
本稿は Muto（2006）を元にしたものである
ことから、公示地価、土地利用等のデータは2000 年のデータである。その後、東京中心部
においては地価の上昇過程に入って、さらに本年に入って下落傾向を示しているが、用途を問わない地価の単純なプロット図（図 2 と同様の手法で推計）は、図 4 に示すように 5 年ごとのデータを用いても、形状は大きな変化を見せていない。
新宿付近における地価と土地利用の構造的乖離が残存しているかどうかは、再度下落に転じた地価の動向をふまえつつ詳細な分析を行なわなければならないが、土地利用の用途と地価のギャップがあるということは、土地利用を転換して利潤を得られる可能性が高いということを暗示する。こうした点は、不動産市況が悪化す
るなかにあっても、新たな都市開発の可能性を探る上で重要であり、今後のいっそうの研究の蓄積が望まれる。
〈付録：地価に係る઄変数非パラメーター推計〉
２変数非パラメーター推計に当たっては、Fanand Gijbels（1996）に従い、被説明変数 y の x お

18

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73

よび z に対する関係をパラメーターをする関数形を想定せずに推計する式を用いる。
y=mx, z+ε（A.1)
図 2 および図 3 の推計において、y は対数をとった地価であるが、x と z はそれぞれ経度と緯度の座標であり、x と z の両変数の相関を仮定する
必要がない。したがって、 2 変数の非パラメータ
ー推計については、以下のように表される。

min .Y−Xβ WY−Xβ
ここで
Y=y …y  ,









1 x −x  ⋯ x −x  z −z  ⋯ z −z 
X= ⫶ ⫶⫶⫶,
1 x −x ⋯ x −x  z −z ⋯ z −z 
W=diagK  x −x z −z 
⋅K  
N×Nh  Nh  N

(A.2)
である。
W は推定誤差 u =y −x  β がグリッド（格子点）
である x  に近い場合に大きいウエイトをかけるウ
エイト・マトリックスである。K ⋅ はウエイトをかける際に用いる Kernel 分布を表すが、ここではBiweight Kernel と呼ばれる正規分布に近いがテー
ル（中央値から離れた値）の部分を制約した分布を用いている。h (N)とh (N) はグリッド x  を中心にどこまでデータを拾うかを決定するパラメーターであり、これにより推計値のスムーズさが決定される。
＊ 本稿については、原論文の執筆時に指導教官であった Kenneth A. Small 教授をはじめとする UC Irvineの先生方にご指導をいただき、また、住宅経済研究会における委員の皆様方から貴重なコメントをいた
だいた。なお、本稿における分析、見解等はすべて筆者個人のものであり、国土交通省の見解とはいっさい関係がないことを申し添える。
注1 ）Ellickson（1981）はサンフランシスコ・ベイエリ
アの土地利用データを用い、土地利用の確率をもとに暗示された地価関数を推定した。
2 ）β は地点 i における用途によって左右されるため、⑶式にあるようにサブスクリプト i を付して β と表示しなければならない。しかしながら、以下では簡単化のため β と省略する。
3 ）Gross（1988）は、シカゴにおける地価データを用
いて推計を行なった。
4 ）δ の推計値は⑾式についての情報を含んでいるが、この推定値から ε および ε の相関および分散を求めることは不可能である。
5 ）たとえば Hartman（1991）を参照のこと。また、
Muto（2004）では、モンテカルロ・シミュレーショ
ンを用い、Heckman の推定法は一致推定量であるものの、RMSE（Root Mean Squared Errors）を測定したところ、本稿におけるサンプル数（1324）において FIML よりも劣る（誤差が大きい）結果となった。
6 ）図 2 に お け る 2 変 数 の 非 パ ラ メー ター 推 計（Bivariate Nonparametric Regression）の手法は付録のとおりであり、推計に当たっては、一定のグリッドを中心とした密度関数を用いている。
7 ）表 4 における log-likelihood は、FIML（Logit）で−287.6255、FIML（Probit）で−309.6007であり、X  を除いた推計式においては、それぞれ−346.96233と−341.91049である。この差の統計量は自由度11のカイ 2 乗分布に従うものであり、 1 ％の有意水準であっても有意となる。

13 pp.358-363.
McMillen D. P. (1997) “Multiple Regime Bid Rent
Function Estimation,” Journal of Urban Economics,
Vol.41, pp.301-319.
McMillen D. P., R. Jarmin and P. Thorsnes (1992)“Selection Bias and Land Development in the
Monocentric City Model,” Journal of Urban Economics, Vol.31, pp.273-284.
Muto S. (2004) “Essays on Land Rent and Location
Choice, PhD dissertation, UC-Irvine.
Muto S. (2006) “Estimation of the Bid Rent Function
with the Usage Decision Model,” Journal of Urban
Economics, Vol.60, pp.33-49.
Poirier D.J. and J.L. Tobias (2003) “On the Predictive
Distributions of Outcome Gains in the Presence of an
Unidentified Parameter,” Journal of Business andEconomic Statistics, Vol.21, pp.258-268.

参考文献
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General Theory of Land Rent, Harvard Univ. Press.
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and Consumption,” Econometrica, Vol.52, pp.345-362.
Ellickson B. (1981) “An Alternative Test of theHedonic Theory of Housing Markets,” Journal of
Urban Economics, Vol.9, pp.56-79.
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Gross D. J. (1988) “Estimating Willingness to Pay for
Housing Characteristics : An application of the Ellickson Bid Rent Model, Journal of Urban Economics, Vol.
24, pp.95-112.
Hartman R. S. (1991) “A Monte Carlo Analysis of
Alternative Estimators in Models Involving Selectivity,” Journal of Business and Economic Statistics, Vol.
9, pp.41-49.
Heckman J. J. (1979) “Sample Selection Bias as aSpecification Error, Econometrica, Vol.47, pp.153-162.
Lee L-F. (1982) “Some Approaches to the Correction of
Selectivity Bias,” Review of Economic Studies, Vol.49,
pp.355-372.
Lerman S.R. and C.R Kern (1983) “Hedonic Theory, Bid
Rents, and Willingness-to-pay : Some Extensions of
Ellicksonʼs Results,” Journal of Urban Economics, Vol.

土地利用の決定を含んだ地価値付関数の推定について

19

研究論文

新築戸建住宅市場における需要者の留保価格の分布推定
植杉 大

1 研究背景とこれまでの先行研究考えられる。ところが市場における価格に関する情報は、主に供給側の募集価格の情報に限ら

最近の新築戸建住宅市場の状況

れ、成約価格に関する情報も非常に限定的であ

昨今、新築戸建住宅市場において需要の大幅るといわざるをえない。ましてや、需要者の留1)な落ち込みが発生している 。主たる原因とし

保価格、つまり需要者がその不動産に対して最ては需要側の購入意思の冷え込みにあると考え

高いくらまでなら支払う意思があるかを表す価られるが、所得要因や資産効果、将来の地価動格に関する情報は皆無である。

向の不透明さに加え、消費者のニーズが高品

そこで本稿では、需要者の留保価格が現状に質・高性能を求める傾向からコストパフォーマ

おいてどのような分布をしているのかを、市場ンスを重視する傾向に変化したためと思われる。 参加者と想定される対象者にアンケートを行な
一方、供給側にもその原因がある。特に、供い、直接分布を推定する方法について提案を行給側におけるマーケティングの同質性、画一性

なうことを目的としている。需要者の留保価格や、高額所得者層をターゲットとした一律の高の分布がわかることによって、土地の仕入額や付加価値化戦略は、その限界に直面している。

建物建築費の程度、適正な広告宣伝費、適正なさらに、販管費の一貫した高コスト化も原因の利益を含む募集価格の設定、成約価格の水準な一つに挙げられる。例えば、管理部門の経費、どについての概要が把握できると考えられる。

他物件との差別化を図るための広告宣伝費、住特に供給者が需要者の動向を把握しかねている

宅展示場の出展拡大､ 営業担当者の採用増加な

現状の下落傾向にある新築戸建住宅市場においど、販管費に分類されるコストの比率が大きくて、需要者の留保価格がどのように分布していなっている。これは実際に販売戸数が、広告宣るのか実際のデータから推定することは、上記

伝費の多寡、住宅展示場の出展数､ 営業担当者の概要把握とともに意義のあることと考える。

の能力といった販売力の大きさに比例して決定されるという事実による。昨今の新築戸建住宅

留保価格に関する考察

市場の不況により販売戸数の伸びが鈍化するこ

ここでは、留保価格の分布について概説する。

とで高コスト構造が表面化し、業者によっては、所与の不動産について、潜在的需要者（現在はどの程度まで販売価格を下げれば買い手がつく非所有者）と潜在的供給者（つまり現在の所有のか見当がつかない、買い手がついたとしても者）という 2 種類の集団を考える。図 1 ①で示コストを回収できないという声も聞かれる。

されている左側の分布は前者のタイプであり、いずれにせよ、現況の市場では需要者と供給右側の分布は後者のタイプの分布である。横軸者の間で価格のミスマッチングが生じているとはそのタイプの不動産についての固有価値の尺

20

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73

図ઃ―固有価値と留保価格の分布

うえすぎ・だい1970年生まれ。早稲田大学政治経済学部卒。早稲田大学大学院
経済学研究科後期博士課程単位(植杉大 氏 写真)

取得満期退学｡博士(経済学）｡早稲田大学政治経済学術院助手、助教を経て、現在早稲田大学国際不動産研究所客員研究員。論
文：「土地価格と景気循環に関する研究」。

の分布と比べて均衡価格水準に近くなるため、分散が小さくなるとともに中心集合的となる。
これを示したのが図 1 ②である。
し た がっ て、市 場 価 格（market prices）の分布は、需要者と供給者の留保価格の分布が重複する、三角形に似た形をしていると考えられる。その三角形の頂点に対応する横軸の価格は、度であり、縦軸は固有価値に対応する頻度としその発生頻度の大きさから市場の均衡価格てみることができる。

（equilibrium price）である可能性が最も高い

ここで固有価値（inherent value）とは、主と考えることができる。そして、実際に観察さ体が市場価値や交換価値をいっさい考慮せずに、 れる取引価格は、取引の個別的要因によって、対象不動産に対して支払うならば喜んで支払う

その時点での市場価値の周辺での値として決定

最大金額を示しており、主観的な不動産の使用され、これは、市場価値を所与の時点における価値（usage value）と考えられる。

取引価格の分布の平均値として、統計に基づい

これら 2 集団の分布に重複があるならば、同て定義できることを示唆している。

種の不動産について市場でいくつかの取引が観一般に不動産市場においては、地域性および察され、その取引価格（transaction prices）が個別性を有する資産がプライベートな交渉によ観察される。需要者および供給者はこの取引価って取引されるため、正確な市場価値を求める

格情報を合理的に活用し、取引費用やサーチ費のは困難である。このことから、個別の事情を用を必要以上にかけないような留保価格（re-有する取引から生じた取引価格等を､ 直接 ｢真」2)servation prices）を形成する 。

の市場価値とみなすことはできない。しかし、留保価格の分布は、固有価値の分布を基礎と個々の取引事情による乖離や鑑定評価上の評価して形成される。取引価格等の市場情報を得てミスの相対的な大きさは、市場価値を取引価格

いる需要者は、必要以上の高値で支払おうとはの分布の平均値としてとらえることができるな

しないので、自らの固有価値が均衡価値より上らば、これを「真」の市場価値とみなすことで、である場合、固有価値を修正して留保価格を引統計的推計によって求めることができる。

き下げる。また、固有価値が市場で観測できる

このような試みとして、Diaz and Wolverton

取引価格の範囲よりも低い、つまり固有価値の（1998）は、 2 つの集団に分けた不動産鑑定士

重複する範囲よりも下に位置する需要者は、事のうち、第 1 集団には第 1 時点および第 2 時点

実上需要者の分布からは外れる。一方、供給者において同一不動産の鑑定を行なわせ、第 2 集についてはその逆が生じる。このことから、需団には第 2 時点において同一不動産の鑑定を行要者および供給者の留保価格の分布は固有価値

なわせることで、第 1 集団の第 2 時点における新築戸建住宅市場における需要者の留保価格の分布推定

21

鑑定評価が自己の第 1 時点において行なった鑑

じた多くのものに共通して問題とされている。

定評価の結果に影響されるのかを、アンケート

さらに、もし取引価格情報が入手できるとし調査を通じて研究した。その結果、有意に影響ても、開発分譲してほとんど成約に至らない現の存在が確認された。その際調査したデータか状の新築戸建分譲市場を考慮すれば、かろうじら、不動産鑑定士による鑑定評価額の分布に関て成立した取引価格を基礎として価格分析をしする標準偏差は約 5 ％であった。

たとしてもそれに意味があるのかどうか、はな同様の調査は Goetzmann（1993）にもみらはだ疑問である。

れる。この研究ではアンケート調査によるデー

以上の問題点の指摘から、必ずしも取引価格タではないが、1970年から1986年までの住宅市

データを基にしたパラメータ推定が市場価値の場における取引価格データに基づき、他の金融

推定を行なっているとは言い切れず、それを実資産と同様のリスク・リターン分析を行ない、行するにもデータ収集が困難であるため、実行そのポートフォリオフロンティアを図示するこ

可能性が低いと考えられる。そこで本稿では、とを目的としている。そのなかで取引価格の誤

これまで、取引価格およびその事前のデータと差の大きさについて推計が行なわれており、そしての募集価格を用いた市場価格の議論とは異の結果は先の Diaz and Wolverton（1998）よなり、需要者の留保価格の分布に注目する。需り多少大きい標準偏差が報告されている。

要者の留保価格を理論モデルの中で明示していこれらの研究は、取引価格の分布を正規分布る先行研究として、Chattarjee and Samuelsonと仮定し、市場価値をその分布の平均値と仮定（1983）がある。彼らの期待効用極大化仮説にした上での結果を論じたものであると考えられおけるモデルでは、需要者の留保価格が需要者る。しかし、この議論が成立し取引価格の分布の期待効用の式の中で用いられる。需要者は自の平均値が均衡価格に正確に一致するためには、らの持つ留保価格から取引価格を控除した利潤

分布の平均値が中間値に等しい、すなわち分布

に対し、自らの持つ供給者の付け値に関する主が左右対称でなければならない。また、需要者観的確率で加重平均をとることで期待効用を得および供給者の分布も末端のほうで対称的である。これに取引価格に関する制約条件を課すこることが必要である。このような場合は、そのとにより、期待効用極大化条件が得られる。供時点での市場状況に左右される。たとえば不動給者についても同様のモデルが展開されるが、産市場が不況である場合には、取引価格の分布

特に、供給者の持つ需要者の付け値に関する確はその頂点を左側（価格の低い方）に移し、分率としてみなせるのが、先に説明した固有価値

布は左寄りに歪んだものになるだろうし、またの分布である。しかし、わが国の場合取引情報

逆も然りであると予想される。

について需要者がアクセスする機会は少ないと

さらに、米国では不動産の取引価格情報が登思われるため、固有価値の分布と留保価格の分記簿等で得られる環境が保証されているが、わ布はそれほど変わらないと仮定できるならば、が 国 は 国 土 交 通 省 の「土 地 総 合 情 報 シ ス テ

供給者の持つ需要者の付け値に関する確率を、

3)ム｣ において限定的な取引価格情報を得られ

本研究で推定される需要者の留保価格の分布とるにすぎない。したがってわが国においては、みなすことも十分考えられよう。

米国や英国における研究と同様、市場価値の分

これまでの考察を受け、先行研究では具体的

布（図 1 ②の三角形部分）を取引価格情報からに明らかにされてこなかった需要者の留保価格推定してゆくことは非常に困難であるといわざの分布を推定し、昨今の新築戸建住宅市場におるを得ない。この点は、西村・清水（2002）をける需要者と供給者の価格のミスマッチングの

はじめ、わが国の不動産情報の整備について論

可能性およびその原因について考察したい。本22

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73

稿の構成は以下の通りである。第 2 節では、分ット調査である。一般にインターネット調査の布推定に必要なデータ収集のための調査方法、利点として、①他の方法と比較して最も低コスアンケート結果、および分布推定の方針を説明トで実施できる、②インタヴュア・バイアス4)する。第 3 節では、留保価格の分布推定の第 1がない、③ヴィジュアルな手段による説明がで段階である、属性調整を目的とした回帰モデル

きること、などがある。一方、インターネットとその結果を示す。第 4 節では、第 3 節の結果

調査の欠点としては、①サンプルの抽出が困難に基づき、需要者の調整済み留保価格の分布をであること、②インターネットユーザーしか対予測分布として提示したうえで、その結果を踏象にならない、③無関心回答者による不適切な

まえて価格のミスマッチングの可能性および需回答によるバイアスの発生、などがある。

要者の留保価格の分布の利用可能性について考今回われわれがインターネット調査を選択し察する｡第 5 節では､まとめと今後の課題を示す。 た理由は、インターネット調査会社に登録する

2 調査およびデータの説明と分布推定の方針

モニターについて居住地域や年齢などにより条件を与えて5)、効率的に市場参加者と予想される調査対象を抽出するためである。また、最近

今回調査対象となった不動産物件は、東京都のインターネットの発展からみて、上記欠点の八王子市に位置する大手不動産会社の新築戸建①および②については問題とならないと判断し分譲物件である。簡単に物件概要を紹介する。

た。しかし、③に指摘される無関心回答による

当該物件の存する東京都八王子市は東京都西

不適切な回答については、適切な処理を施した部に位置し、都心へのアクセスも良く（JR 八

うえで需要者の留保価格の分布を求める必要が王子駅から JR 新宿駅まで約40分）、周囲に大ある。以下では、今回行なった調査で得られた学等の教育機関が多く存在する学園都市として

データの特徴と、この無関心回答の除去方法お評価の高い地域である。今回評価の対象となる

よび留保価格の分布推定の方針を説明する。ア

物件のある谷野町は、八王子駅からバス便で18ンケートの実施期間は2008年 4 月末である。得分（約3820m、徒歩44分）かかる位置にあり、られたサンプルサイズは412であった。

自然に恵まれた環境にある。商業施設などは遠無関心回答の除去の手順は、具体的には以下

いが、中央自動車道八王子 IC に近く、自動車の通りである。初めに、留保価格の上限の価額に関する利便性は比較的高いといえる。分譲地について、明らかに特異な回答6)の除去を行なから約1km に小中学校がある。特に、本物件った。次に、留保価格の上限の価額の分布が正のある分譲地は大手ハウスメーカーが開発した

規分布であることを仮定して、 3 標準偏差を超ためブランド力もあり、また30年以上前に三井えるデータ（591万円未満､5573万円超）の除去

不動産が高値で販売開発した大型分譲地「みつを行なった。これによりサンプルサイズは401

い台」に隣接しているため、当該地域周辺ではとなった。さらに、世帯年収、預金、その他資優良住宅地とみられる。物件概要は、土地約産の回答が10（答えたくない）、11（わからな

140∼180㎡、建物約90∼120㎡で4000万円台前い）のデータを除去することにより、最終的に半 が 予 定 最 多 価 格 帯 で あ り、販 売 価 格 は推定に用いるサンプルサイズは305となった。

3980∼4980万円とされている。

次に、留保価格の分布推定の方針について説

次に調査方法について説明する。調査方法に明する。アンケートで表明された留保価格には

は、面接調査、電話調査、郵便調査、インター

各サンプルに対応する主体の属性が反映していネット調査の 4 つの方法が挙げられる。今回のると考えられる。しかし、無関心回答の存在を調査でわれわれが選択した方法は、インターネ

前提とするならば、各属性に対応して適切な留新築戸建住宅市場における需要者の留保価格の分布推定

23保価格の表明が行なわれているかは疑わしい。

様に推定することで補完することができる、な

したがって適切な留保価格の分布の推定を行などが挙げられる。

うための基礎となるデータとして、各属性によ後述するが、本稿でベイズ推定によって導出って調整済みの留保価格の推定値を用いることされる予測分布はｔ分布となる。最小二乗法にが望ましい。そのためには、一度表明された留基づく予測で求められる分布は正規分布であり、保価格を各主体の属性に回帰させ、推定されたこれと比較するとｔ分布は分布の裾が厚くなる

回帰パラメータに基づき再び各属性データを説ことが知られる。これに応じて、需要者全体の明変数として代入することによって得られる予留保価格の分布のレンジもｔ分布のほうが広く測値を属性調整済み留保価格とし、その後、留なり分布の裾が厚くなる可能性がある。現実の保価格の分布を推定する必要がある。

不動産取引を考えると、分布の中心に位置する

その場合、通常最小二乗法により回帰パラメ

平均価格よりも高い右半分の分布形状、特にそータを推定し、所与の説明変数データを推定式の裾の形状によって業者の期待収益が大きく変に代入して予測値(理論値)を求め、これをプロ化するかもしれないため、予測分布が正規分布

ットすることで留保価格の分布を探るという方なのか t 分布なのかはナイーブな問題であると法が考えられる。しかし、この方法にはいくつ考える。したがって、前述の理由①を特に重視

かの問題点がある。一般に、⑴予測値を求める

し、本稿では需要者の留保価格の分布についてときに推定式における推定パラメータを確定的

ベイズ推定を行なうことを方針としたい。

とするため、それらの推定精度については考慮されない、⑵ある特定の属性を持つ需要者の留3 留保価格の分布推定

保価格を求める場合、分布としてではなく値と需要者の留保価格の分布を推定するにあたっしてしか求まらない、⑶誤差項をランダムに発てまず問題となるのは、その推定の基礎となる生させることで予測値の分布を得ることもでき回答された留保価格データをそのまま用いるこるが、誤差項の分布（正規分布）に従わざるをとができるかということである。回答された留得ない、などが挙げられる。

保価格は、すでに各回答者の属性を反映したも本来、用いるデータや推定パラメータを所与のであると考えられるため、そのまま用いてもとして予測値の分布を求めることから、留保価問題はないかもしれない。しかし、回答者の属格の分布は条件付き確率分布として導出する必性に即した適正な評価が必ずしも行なわれてい要がある。そこで本稿では、通常の最小二乗法るとは限らない。また、今回採用したインターによるパラメータ推定および予測の方法を用いネット調査の場合、無関心回答者による不適切るのではなく、ベイズ推定によるパラメータ推な回答が含まれている可能性も否定できない。

定および予測の方法を用いて、条件付き確率分

したがって本稿では、まず、回答された留保

布としての留保価格の分布を導出する。ベイズ

価格を主体の属性に回帰させ、各属性に係る回推定を用いる利点としては、①推定パラメータ

帰パラメータを推定する。そして、その推定式の推定精度を考慮したうえで、内挿による予測に基づいて各属性に応じた「妥当な」留保価格

が予測「値」ではなく予測「分布」として表わの理論値に基づいて、最終的な留保価格の分布され、そのまま各主体の留保価格の分布として推定を行なうこととする。

用いることができる、②今後同様の調査を行な推定される回帰モデルを、以下で説明する。

うとき、パラメータの事前分布として本研究の被説明変数は、回答された留保価格である。

推定結果を活用することができる、③個人情報

説明変数は、①年齢−平均年齢、②世帯年収−に関する欠損値について、パラメータ推定と同平均世帯年収、③預金額−平均預金額、④その24

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2009年夏季号№73

他資産額−平均その他資産額、⑤大型分譲地でであるとすれば、パラメータの事後分布は、′
νs +β−β X Xβ−β pβ,σ |y,X∝σ    exp −2σ あること、⑥建売住宅であること、⑦土地の広さについて、⑧建物の広さについて、⑨鉄骨住宅であること、⑩分譲地全体のイメージ、を選×σ   7)

択した 。このうち②から④については、各階級値を用いている。また⑤から⑩についてはア



 

∝σ Σ  exp −ンケートの回答を得点化して、その平均からの乖離をデータとしている。これに、最終的な購







exp −

′

λ+β−β Aβ−β
2σ 

 ′


β−β Σ β−βλ ×σ    exp − 

2σ
2σ









と整理される。ここで、
β=X ′X+A X ′Xβ+Aβ

入意思についてのダミー変数を加えた。



Σ=X ′X+Aν=ν+n
 
′Ω

λ=λ +νs +β −β
β −β

特にこの推定モデルにおける定数項は、積極的な購入意思を持つ市場参加者のうち平均的な属性の回答者が形成するであろう留保価格の推

定値を示している。



′



Ω=X X +A

パ ラ メー タ 推 定 は、ベ イ ズ MCMC（Mar-である。結果として、係数パラメータのベクト
ル β と分散パラメータ σ  の事後分布は、

kov Chain Monte Carlo）法を用いて推定を行なった8)。事前分布として自然共役事前分布を

β|σ , y, X~N β, σ Σν λσ |y,X~Ga  ,2 2

採用し、各説明変数の係数パラメータについて

は正規分布、誤差項の分散パラメ−タについて
は逆ガンマ分布とした。

となる。MCMC はギブズ・サンプラーを行な

被説明変数である回答された留保価格のう。シミュレーションを行なうイタレーションn×1 ベクトル y、説明変数である属性データ

回数は11000回とし、最初の1000回を burn-inなどの n×k 行列 X、誤差項の n×1 ベクト

期間とした。推定結果は表 1 に示した。

ル ϵ、係数パラメータの k×1 ベクトル β およ

各パラメータの符号条件は、建物の広さにつび分散パラメータ σ から、回帰モデルは

いて符号が予想に反してマイナスであることを

ϵ~N 0, σ I

除けばおおむね良好といえる。ただし標準誤差とされる。したがってこの回帰モデルの尤度は、′νs +β−β X Xβ−βpy|β,σ ,X∝σ   exp −
2σ 


と整理できる｡ここで､ ν=n−k､ β =X X X′y、
′y−Xβ であり、それぞれ自由s =ν y−Xβの大きさから推定値自体の説明力はさほど高く度、最小二乗推定における回帰パラメータの推

ダミー変数を合わせて考えると、購入意思のあ

定量、誤差項の分散の推定量となっている。

る回答者の平均留保価格が3360万円、購入意思

y=Xβ+ϵ,

ところで、ベイズの定理より、パラメータの事後分布は、
pβ, σ |y, X∝py|β, σ , Xpβ|σ pσ と表わされる。係数パラメータのベクトル β

地であること、土地の広さについて、建物の広さについてである。定数項と購入意思に関するのない回答者の平均留保価格が3002万円、購入



ν λ

的」な需要者の留保価格であるため、この額から市場価値や成約価格水準を類推することはで

きないが、当該物件の存する地域における平均β|σ ~N β, σ A 

2,2

が3230万円と推定される。あくまでも「平均と分散パラメータ σ の事前分布が、

σ ~Ga 

に関するダミー変数、その他資産額、大型分譲意思についてわからない回答者の平均留保価格

ない。説明力の高い変数は、定数項、購入意思的な募集価格が3000万円台後半から4000万円台
前半であることを考えると、約1000万円の乖離
新築戸建住宅市場における需要者の留保価格の分布推定

25表ઃ―回帰モデルの推定結果

  py |β,σ ,Xpβ,σ |y,Xdβdσpy |y,X=







ℝ





  py |β,σ ,Xpβ|σ ,y,Xdβpσ |y,Xdσ

=





ℝ













と展開できる。ここで、




 

pβ|σ ,y,X∝σ Σ   exp −



λ
 
pσ |y,X∝σ    exp − 
2σ







β−β′Σ β−β
2σ 







であるので、β および σ を積分消去すれば、
結果的に、



py |y, X∝ 1−があることになる。これは市場における需要者と供給者の間に大きな価格のミスマッチングが生じていることを示唆していると思われる。

4 需要者の留保価格に関する予測分布の
推定







1
 ′H y −y y −y νが得られる。ここでλ  
 =Xβ、HΣ f、Σ f=I+XΣX′
y
=

ν
である。
よっ て、y  の 予 測 分 布 は 多 変 量 t 分 布
 , ν であることがわかる。
 , HT y

第 3 節で作成した回帰モデルを用いて留保価

以上の多変量 t 分布から推定に用いられた格に関する予測を行なうことを考える。一般の305個の乱数を発生させ、これを任意の回数繰

最小二乗推定による回帰分析では、被説明変数

り返して十分なサンプルを確保する。今回はの予測は内挿による予測値を求めて行なわれる。

100セットの乱数発生をさせた。その結果、図

一方ベイズ分析では、被説明変数の予測はその2 の分布が得られた。この分布が本稿の目的と予測分布に基づいて行なわれる。

された「需要者の留保価格の分布」である。分

本稿では属性調整済み留保価格に基づき予測

布の中心は試行のたびに変化するが、おおよそ分布を導出するため、その分布は用いられた留3100万円を中心として、1000万円から5000万円

保価格および各属性のデータ、ならびに推定さの幅で分布している。

れた係数パラメータおよび誤差項の分散パラメ

今回のインターネットによるアンケート調査
では、調査の性質上、物件情報について十分なータによる条件付き確率となる。
まず n 個のサンプルと k 個の回帰パラメー

情報を提供できているかという問題があり、そタがある場合、β を k×1 の回帰パラメータのの限界から、導出された分布は留保価格の分布

ベ ク ト ル と す る と､ 説 明 変 数 (属 性) の 行 列ではなく、むしろ固有価値の分布であるというXn×k と被説明変数（調整済み留保価格の予批判はあろう。しかし、アンケート内で付近の測値のベクトル）y n×1 の間には、物件の価格の提示を行なっていること、わが国

y =Xβ+ϵ,において需要者が実際に物件に関する十分な情ϵ~N 0, σ I報が得られるかどうかは疑問であることなどをが成立している。このとき、
 py |β,σ X∝σ 



exp −

y −Xβ′y −Xβ2σ 

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号

考慮すれば、本稿で導出した分布は、一定の現実妥当性を持つと考える。
それを確認するため、また併せてこの分布がである。y  の予測分布は、
26



№73

図઄―留保価格の予測分布

表઄―募集価格以上の留保価格を有する需要者の割合(例）

どのように利用可能性を持つかを考察したい。

表અ―総費用（投資額）とリスク・リターンの対応

例えば、供給者である開発分譲業者として最も関心が高いのは、「どのくらいの付け値であれ
ば、どれくらいの割合の需要者がその価格を受容するのか」ということであろう。それは、任意の付け値より高い価格の範囲の分布割合を求めればよい。付け値水準に対応する確率を示したのが、表 2 である。この数値の意味するとこ

ミュレーション結果によれば、期待収益率はマ

ろは、具体的にいえば、物件に対する業者へのイナス 2 ％、標準偏差は22％となった。

問い合わせや住宅展示場への来場者数に対して、以上の結果からもわかるように、業者が値付最終的に成約に結びつく人数の割合を表していけを行なった当該物件の存する地域の標準的なると考えられる。数値の妥当性については、業

価格帯では、①需要者のうち約 10％の成約確者に対するヒアリングを行わなければ決定的な率しかない、②リスク・リターン分析では期待ことは言えないが、経験的な数値として一定の収益率は非常に低い割にリスクが高い、という妥当性を有しているのではないだろうか。

非常に厳しい開発分譲環境であることがわかる。

さらにこの分布は、所与の開発分譲コストを①については、土地購入費や建物建築費以外の前提として、リスク・リターン分析にも応用す

諸経費（たとえば広告宣伝費などの販管費）のることができる。例えば、土地購入額、建物建増大要因となり、営業が頓挫すればただちに高築費、その他 1 戸当たりの必要諸経費等を積算

コスト構造が表面化する。まさに、業者はどのした総費用9)（ 1 戸当たり投資額）に対する期程度まで販売価格を下げれば買い手がつくのか

待収益率とそれに対応する標準偏差の組み合わ見当がつかない、買い手がついたとしてもコスせを示したのが表 3 である。このように表すこトを回収できないという、昨今の新築戸建住宅とで、他資産への投資との比較も可能になろう。

市場の不況を如実に表しているように思える。

今回のアンケート調査において評価対象となっこの原因は、供給者たる業者が需要者の留保た物件の存する地域における標準的な価格帯が価格の分布に関する認識が低く、各種コストと3000万円台後半から4000万円台半ばであること

所望の利益を単純に積算したプライシング方法を踏まえて、たとえば業者が20％の収益率を見の限界にあると考える。むしろ需要者の留保価

込んで4000万円の値付けをしたとしよう。する

格の分布を前提として、ある募集価格を設定しと投資額は3200万円である。表 3 の結果と留保た場合の費用（投資額）および収益率、さらに価格の分布の平均からも想像できるが、あるシそのリスクを同時に考慮しながら、最適なプラ
新築戸建住宅市場における需要者の留保価格の分布推定

27

イシングをしてゆく必要があろう。

5 まとめ
以上の考察から、当該物件について、現況の市場において需要者と供給者の間で価格のミスマッチングが生じており、価格設定、投資額、収益率とリスク、広告宣伝費など、供給者側の新築戸建分譲開発プロジェクトを進めるに当たり非常に厳しい状況であることがわかった。しかしいくら状況が厳しかろうと、開発分譲業者
はその状況の中、開発プロジェクトを継続してゆかなければならない。そのためには、需要者の留保価格の分布の把握は非常に意義があり、本稿におけるその推定方法の提示は重要な役割を果たすものと思われる。
本稿では、これまで調査対象となることがな
かった需要者の留保価格を、需要者に対するア
ンケートによって直接導出するという試みを行なった。初めての試みということで、統計分析を行なう際に問題となる質問項目があったなど、
アンケート設計を改良する必要がある。アンケート項目については、物件概要として福祉などの自治体サービスや財政力の程度、需要者の最大の関心事としてのローンに関する事項など、留保価格に与える影響が大きいと思われる項目も加える必要があろう。また、インターネット
調査における無関心回答者によるノイズ除去方
法を模索する必要もあろう。さらに、インターネット調査費用の問題やより信頼できる回答を得るために、需要者情報を集約する Web サイトの必要性も感じる。これらに関する考察および実現については、今後の課題としたい。
注
1 ）㈱不動産経済研究所「首都圏の建売住宅市場動向――2007年のまとめ」によれば、2007年 1 年間の新規発売戸数は6432戸で、対前年比で271戸、 4 ％の減少となった。また平均価格は4867.1万円で3.0％上昇した。しかし、契約戸数は2941戸で、月間平均契約
率は45.7％、前年の58.6％に比べて12.9ポイントダ
ウンしていることから、供給量と比較して需要量が収縮していることがわかる。http://www.fudousank-28

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73

eizai.co.jp を参照のこと。
2 ）一般にヘドニック分析では主体の同質性、情報完
備市場、探索費用なしなどの仮定がおかれるが、本稿では主体の異質性による固有価値の違い、情報不完備、探索費用の存在を前提としているため、主体の留保価格は分布を形成する。もしそのような前提をおかず、ヘドニック分析と同様の仮定をおくならば、主体の留保価格の分布はその中心に収束すると考えられる。したがって、本稿において留保価格の分布の平均値は、ヘドニック分析における付け値価格（bid prices）に対応するものである。
3 ）http://www.land.mlit.go.jp/webland/4 ）インタヴュア・バイアスとは、直接調査を行なう
調査員の能力の如何によって生じる回答のバイアスのことである。
5 ）今回の調査で、われわれが市場参加者と仮定し調査対象としたのは、①東京都および神奈川県在住の、②年齢30歳以上の男女、である。
6 ）明らかに特異な回答としては、 3 億円および40億円という回答が存在した。得られた412サンプルから
これら 2 つのサンプルを除いた平均が3082万円であることから、特に除去する統計的基準を設けなかった。
7 ）推定に先立って通常の最小二乗推定による回帰を行ない、得られた t 値が比較的高い変数を選択した。
8 ）回帰モデルのベイズ MCMC 推定については中妻（2003）を参照のこと。
9 ）複数の不動産開発業者に対するヒアリングによれ
ば、土地取得コスト、建築コスト等および利益を積算した額を基準として値付けを行なっており、利益は概ね販売価格の20％を見込んでいるという。したがってヘドニック分析における供給者の値付け行動
は、必ずしも利潤最大化に基づくものではなく、業者の任意の設定によって決定されていることがうかがえるため、本稿ではオファー価格の分布については扱わないこととしている。
参考文献
中妻照雄（2003)『ファイナンスのための MCMC 法によるベイズ分析』三菱経済研究所。
西村清彦・清水千弘（2002）「地価情報の歪み：取引事
例と鑑定価格の誤差」西村清彦編『不動産市場の経済分析』第 2 章、日本経済新聞社。
Chatterjee K. and W. Samuelson (1983) “Bargaining
under Incomplete Information,” Operations Research,
Vol.31, No.5, pp835-851.
Diaz Ⅲ. J. and Marvin L. Wolverton (1998) “A
Longitudinal Examination of the Appraisal Smoothing
Hypothesis,” Real Estate Economics, Vol.26, No.2, pp
349-358.
Goetzmann, W. N. (1993) “The Single Family Home in
the Investment Portfolio,” Journal of Real Estate
Finance and Economics, Vol.6, pp201-222.

研究論文

防災事業の経済分析

都道府県別パネルデータを用いた費用便益比の推定

岩田和之

はじめに

国土交通省（2004）は防災事業の費用便益分
析方針も言及していることから、今後はよりい

日本は地形や気象、地質等の自然条件から自っそう、効率性の高い防災資本の構築が期待さ

然災害が発生しやすいと言われている。6000名れる。しかし、これまで構築された防災資本にを超える死者・行方不明者を出す未曾有の大災対して、実質被害を用いて、その有効性や効率害となった1995年の阪神淡路大震災、2004年の性を検討する研究はほとんど見られない。

新潟県中越地震は記憶に新しい。また、毎年の自然災害被害の軽減に繋がらないのであれば、ように台風も頻繁に被害をもたらしている。さ

防災資本はその機能を果たしているとは言えならに、近年では地球温暖化に起因していると考い。これまでの防災資本が被害軽減に寄与してえられる異常気象災害の増加も懸念されているいたかどうかを検証することは重要である。

（Intergovernmental Panel on Climate Change
2007）。

また、従来の社会資本に関する経済分析の多
くは、都市部でのインフラ不足を指摘している

自然災害による被害の発生の未然防止あるい（三井・林 2001など）。しかし、一口に社会資は軽減を目的とし、行政は防災インフラを構築

本といっても、道路等と防災資本では、それらしてきた。一般に、国はダムや一級河川堤防ながもたらす効果の性質は大きく異なると考えら

どの大規模な防災事業を行ない、自治体は比較れる。そのため、社会資本の分野によっては、的小規模な河川事業や防災林造成などを積極的

その指摘とは逆の現象が起きているかもしれなに整備してきた。

い。

しかし、近年まで日本では、防災事業を含め

そこで本稿では、行政の防災資本構築というた公共事業全般において、明確に効率性を考慮

役割に注目し、1975年から2003年までの都道府した事業評価が行なわれてこなかった。この反県レベル（沖縄県を除く）の実質被害額を用い、省から、1997年の総務省行政改革委員会による

これまで行政が実施してきた防災事業に対し、「行政関与の在り方に関する基準」が公表され次の点から事後的評価を試みる。それは、①防たのをはじめとし、1998年に旧運輸省および旧

災資本が実際に自然災害被害軽減に貢献してき建設省から費用便益評価に関する指針が公表さたのか、②自治体間での防災資本の効率性はどれた。さらには、2004年に「公共事業評価の費の程度の差異があるのか、という点である。

用便益分析に関する指針」（国土交通省 2004）

本稿の構成は以下の通りである。第 1 節では、が策定され、公共事業全般の効率性評価への統自然災害被害の要因分析を試みる。その際に、一的な費用便益分析への枠組みが構築されつつ決定要因として防災資本を取り入れる。さらに、ある。

分析に用いたデータセットの説明および推定結防災事業の経済分析

29

果について説明する。第 2 節では、自然災害被統計的生命価値の推定値は、研究ごとに大き

害の要因分析の結果を用いて、費用便益比を試

く異なるが、本稿では、1990年基準で評価した

算し、自治体間での防災資本効率について議論

両研究の平均値である約6.3億円を採用する。

する。第 3 節は結びである。なお、本稿におけ米国の統計的生命価値に関するサーベイを行なる自治体とは、特に断りがないかぎり都道府県っている Viscusi and Aldy（2003）の分析結果単位のことを指す。

によると、試算事例間での平均値は6700万ドル（2000年基準）となっており、6.3億円との乖離

1 被害関数の推定は大きくはないと考えられる。
また、年次間の物価水準の差および自治体間

自然災害被害と防災資本

国土交通省（2004）は、防災事業による便益
を人的損失額軽減、物的損失額軽減、被災可能性に対する不安軽減、という 3 点に分類している。た だ し、精 神 的 被 害 に つ い て は、CVM

での所得水準の差を考慮し、⑵式のように統計的生命価値を調整する。
VSL =6.3×デフレータ 平均所得 
×⑵
デフレータ 平均所得 

（仮想評価法）やコンジョイント分析による研機会損失は、けがを治療するために費やす時

究（竹谷ほか 2000）が進められているものの、間的機会費用とみなした。損害保険料産出機構

過去の精神的被害についての情報を得ることは（2001）は、自然災害被害を受けた重傷者の平不可能であるため、本研究では考慮することが均入院日数は55.6日であり、軽傷者の平均入院できない。また、物的被害に関しても、被災に日数は8.8日と報告している。したがって、両よる物流の停滞等の 2 次的被害および家屋等の者の平均入院日数32.2日を用いて、機会損失を

民間施設の物的被害はデータの制約により考慮⑶式のように計算する。

することができなかった。したがって、本研究OC =32.2365×平均所得 

で取り扱う被害は現実の被害より過少な値を取

1955年以降の都道府県別の分野別社会資本ス

ることになる。

⑶

トック額が内閣府政策統括官（2007）で紹介さ人的被害は死亡者（行方不明者を含む）、重れている。記載されている社会資本のうち、本軽傷者によって構成されるものとし、それに物

稿では、治山、治水、海岸に関するものを防災

的損害額を加える形で、⑴式に基づいて都道府資本とした1)。ただし、 5 年間隔で社会資本ス

県別、年次別に被害額を計算する。ND 、NI 

トック額が報告されているため、都道府県ごとはそれぞれ自治体 i の t 年における自然災害にに社会資本ストックを年次とその 2 乗項に回帰起因する死亡者数、重軽傷者数を表している。

することによって、得られた推定値を用いてい

EDM は災害によって生じた物的損失額（ 1 次

る2)。

経済被害）を表している。また、VSL は人間

これらの計算過程により、都道府県別に1975の統計的生命価値であり、OC は負傷者の自然

年から2003年までの自然災害被害額と防災資本

災害による機会損失である。

ストック額を計算する。ただし、それらの値は

DMG =ND ⋅VSL +NI ⋅OC +EDM  ⑴GDP デフレータを用いて、1990年基準の実質

統計的生命価値とは、いわゆる人間の金銭的値に修正した。

価値であり、それを経済学的に試算する研究は海外では多く見られる。日本での試算事例は少被害関数

ないながらも、古川・磯崎（2004）の試算では自然災害被害の決定要因を計量経済モデルに

8 ∼10億円（1998年時点）、岡（1999）では2.8より分析している事例は海外ではいくつか見ら

億円（1989年時点）と報告されている。

れる。Kahn（2005）は、大規模な自然災害に30

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73注目し、73カ国の過去23年間のデータを用い、いわた・かずゆき
1978年広島県生まれ。2002年上

自然災害に起因する死者数にどのような要因が影響を与えているかという分析を行なっている。
推定の結果、 1 人当たり GDP が高い国ほど被智大学経済学部卒業。同大学大学院博士後期課程満期修了（博(岩田和之 氏 写真)

害が小さくなることを示している。

士；経済学）。中央大学研究開
発機構準研究員、ジョージメイ
ソン大学客員研究員を経て、現1975∼2003年の間に世界で起きた344回の地

在、東京工業大学大学院社会理

震 を 事 例 と し て 分 析 し て い る Escaleras,

本学術振興会特別研究員 PD）。

工学研究科ポストドクター（日Anbarci and Register（2007）も同様に、 1 人
当たり GDP が有意な被害減少要因であること

造も自然災害被害に影響を与える。（本稿ではを明らかにしている。このように、これまでの

これらの社会構造を示す要因を称して社会要因

研究は GDP の規模と被害との関係に注目をし

と呼ぶ。）

3)

ていたものが多い 。

また、海洋に接していない自治体では高潮にAnbarci, Escaleras and Register(2005)が指よる被害は発生しないし、九州・四国地方では摘するように、被害を直接軽減するのは GDP

豪雪による被害は稀である。このように、自治ではなく、防災インフラである。これらの先行体の地形的、地理的な特徴も自然災害被害に対研究では、データの制約により、次善策として、し て 影 響 を 与 え る。
（同 様 に、自 然 要 因 と 呼GDP を防災インフラの代理変数と見なしていぶ。）

た。しかし、本研究のデータセットでは県別

そこで、本稿では⑷式のように、GDP で基GDP と防災資本ストックとの相関係数は0.41

準化した自然災害被害（DMGGDP）は防災資となっており、それほど高くはない。また、先本（DS）、それ以外の社会要因（X）と自然要

行研究では、国別のデータという性質上、詳細

因（Y）から説明される両辺対数型の被害関数

な地形や大気といった水谷（2002）で述べられを考える。また、ε は誤差項である。

ている自然特性の多くを捨象している。
これに対し、九里・岩田（2006）は詳細な自log

DMG 

 GDP =log DS η+log X α+log Y  β+ε










然特性を考慮している。ただし、九里・岩田⑷（2006）は自然災害被害を被害の一部分である

η、α、β は推定すべきパラメータである。こ

罹災者数で計っており、防災資本も自治体が実れまでの防災事業が被害軽減に寄与しているの施する比較的小規模なものだけを取り上げていであれば、η の値はマイナスになることが予想た。そこで、本稿では、国と自治体双方を足しされる。

合わせた防災資本を明示的にモデルに取り入れ、

本稿では、社会要因として防災資本と人口密多くの先行研究で欠落していた自然特性を組み度の 2 変数を用い、自然要因としては平均斜度、込むと同時に、人的、物的両被害を含めた、よ

年間平均気温、年間日照時間、年間雷日数、 1

り広範囲な自然災害被害を取り扱う。

日当たり最大降水量、海岸延長キロ、震度 5 弱

防災資本は自然災害被害を軽減することが期

以上地震ダミー4)の 7 変数を用いている。ここ待される。また、自然災害被害はそれ以外のさで、震度を 5 弱以上としたのは、それ以上の震

まざまな要因によっても影響を受けると考えら

度では、人の行動に支障を与え、家屋・地盤・れる。たとえば、人口密度の高い自治体で大規ライフライン等にまで影響を与えるという理由

模な地震が発生した場合と、低い自治体で発生

による5)。最後に、大災害の影響を考慮するたした場合では、人的被害は異なると考えられる。

めに、1995年の兵庫県のみを 1 とする阪神淡路

したがって、人口密度などの自治体の社会的構

大震災ダミーおよび年間で100人以上の死者を防災事業の経済分析

31

れているため、各都道府県の県庁

表ઃ―基本統計量

所在地における値を採用した。ただし、埼玉県と滋賀県の県庁所在地にある気象観測所は近年になって設置されているため、埼玉県は熊谷観測所、滋賀県は彦根観測所の値を代用した。
本稿で金銭評価された変数はす
べて、デフレータにより1990年基準の実質値に修正している。
被害関数の推定結果

推定結果は表 2 である。モデル
1 の変数を用いて最小二乗法を行なったところ、White 検定では不均 一 分 散 が 確 認 さ れ、Hausman
統計量は防災資本の内生性を示しもたらした災害があったかどうかを表す災害ダ
6)た。また、個別効果の確認のための Hausman
検定により、固定効果が適していると判断され

ミー を加えた。
各変数の基本統計量は表 1 に載せた。自然災

た。

害被害の構成要素である人的被害と物的被害の

表 2 のモデル 1 は自治体の個別効果は固定効

内訳も併記した。表より、自然災害被害の多く果であり、前期の防災資本を用いた操作変数法

は物的被害によって構成されていることがわかによって推定した結果である。防災資本の係数る。

については、 1 ％水準で有意にマイナス方向に得られた。したがって、これまで投下してきた

データセット

防災投資は自然災害被害の軽減に寄与してきた分析に用いたデータは沖縄県を除く46都道府といえる。また、その係数の値から、 1 ％防災

県別の1975年から2003年までの29年間のバラン

資本を増やすと、GDP 当たりの被害が1.6％減

スドパネルデータである。

ることが示されている。

自然災害被害に関する情報（死者数、物的損

人口密度が 1 ％水準で有意に負となっている。

失）は『消防白書』より得た。
『住民基本台帳

つまり、人口密度の高い都市部での被害は少な

人口要覧』より都道府県別年次別の人口を、く、農村部での被害が多くなる傾向にあること『県民経済計算年報』より県民所得についてのが示されている。この結果は、自然災害が少な

情報を得ている。さらに、都道府県面積は『全い地域に都市が立地してきたという歴史的背景

国都道府県市区町村別面積調』から、平均斜度を反映しているのかもしれない。

および海岸延長キロは『国土数値情報』から得

その他の自然要因の推定結果を見ると、勾配た。年間平均気温、年間日照時間、年間雷日数、 の急な自治体や、温暖で、日照時間が少なく、
日最大降水量、震度 5 弱の地震の有無を気象庁

降水量の多い地域で被害が増える傾向にある。

Web サイトの『気象統計情報』から得ている。

つまり、高温多雨である九州・四国地方では被

気象情報は、気象観測台においてのみ観測さ
32

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73

害が多いことが示されている。

表઄―推定結果

高潮等の自然災害リスクを捉える変数である

は、1975年以降の毎年の防災投資がゼロのケー

海岸延長キロの係数は、非有意となっており、スであると考える。したがって、防災資本はベ海岸に面した自治体と内陸にある自治体とで被ースラインである1975年以降は増加せず、減耗

害の程度は異ならないことが示されている。まによって経年的に減少することになる（ただし、た、震度 5 弱以上の地震を表す地震ダミーの係

簡単化のため、他の事象は一定とする）。その数は10％水準ではあるが、プラスの符号を示し

際、減耗率は 4 ％を仮定して防災投資がない場ている。

合の防災資本ストック額を計算した。

モデル 2 はモデル 1 から自然要因をすべて除以上の計算過程に基づき、表 2 のモデル 1 のいたケースを表している。この場合においても、推定結果を利用し、自治体ごとに費用便益比を

防災資本の被害軽減効果は認められる。さらに、計算した。なお、国土交通省（2004）で述べら個別効果がランダム効果であるとしたケースれている 4 ％の社会的割引率を採用し、費用と（モデル 3 ）においても、防災資本の有効性は

便益は1990年の割引現在価値に修正する。

損なわれておらず、頑健に防災資本の有効性は確認されている。

2 費用便益比の推定
防災事業の便益は、防災事業を実施したこと

計算の結果、費用便益比の平均値は 1 を上回り、8.3となる（大震災の影響を大きく受けた
兵庫県を除くと、6.1に低下する）。したがって、
平均的に見ると、日本の防災事業の便益は費用を十分に上回っており、全体的には、防災事業

による被害の軽減である。したがって、便益は、 は妥当であったといえる。
前節の推定結果を用い、防災投資を行なってき費用便益比と2005年の自治体の人口密度をプた場合の予測被害と、防災事業をまったく行なロットしたのが図 1 である。図を見ると、東京わなかった場合の予測被害との差分となる。一都など、都市部の費用便益比が低いことがわか

方、費用は、防災投資の総和で表わされる。

る。逆に、人口密度の低い自治体の比率が高い

本稿では、行政が防災事業を実施しない場合傾向にある。46自治体を人口密度の昇順に並び防災事業の経済分析

33

てコントロールしたものの、数百年間のデータ

図ઃ―費用便益比を取ることができるのであれば、この方法を採る必要はない。したがって、自然災害と経済社
会システムとの関係の議論を進めるためにも、長期的な視点でデータを整備していくことが望ましい。
第 2 に、将来の便益を捨象していることがあげられる。防災資本は長期間存在しつづけ、自然災害被害を軽減する。したがって、近年構築された防災資本は、本稿で扱わなかった2006年
以降も効果をもたらす。この点で、便益は過小
替えると、上位 5 自治体（都市部）の費用便益に評価されている。これに対処するためには、比はわずか0.4にすぎない。一方、下位 5 自治

将来の自然状況や防災資本、人口密度などを予体（農村部）の比は10.1にもなり、平均を上回測する必要があるが、この点は今後の課題であ

っている。

る。

都市部での費用便益比が 1 を下回っているということは、その防災資本は費用に見合った便益をもたらしていないことになる。このことは、

3 結論
日本は世界でも有数の自然災害被害国である。

都市部の防災資本が多い（費用大）あるいは防近年では、地球温暖化と異常気象災害との関係

災資本の効果が小さい（便益小）という現象のも危惧され、より防災に対する関心が高まってうち、いずれかが生じている可能性を示していいる。しかし、古くから行政の役割として認識る。

されてきた防災事業に対して、事後的評価はほ仮に、前者が正しいとするならば、都市部でとんど行なわれてこなかった。

の社会資本が過小であると指摘する先行研究

そこで、本研究では次の 2 点について、1975（三井・林 2001など）とは逆の結果となる。こ

年から2005年までの過去31年間の都道府県別デの場合には、都市部の自治体は防災投資を抑えータを用い、防災資本の事後的評価を試みた。

ることで、費用便益比を改善することができる。

その際の評価ポイントは、①防災資本は自然災一方、後者が正しい場合には、都市部の自治体

害被害を軽減しているのか、②自治体間での防はこれまでの防災事業内容を精査し、より費用

災資本の効率性に差異はみられるのか、の 2 点

対効果の高い事業を選択する必要がある。

である。

ただし、本研究の推定には次の 2 点に留意がこれらの検証を行なうために、自然災害に起必要となる。第 1 に、データの期間があげられ

因する被害額を被説明変数とした被害関数を、る。本研究では可能な限り長期間（31年間）の固定効果、防災資本の内生性を考慮した操作変データを収集し、被害関数を推定した。理想的数法によって推定した。推定の結果、治山・治にはデータはその自治体が直面する自然災害リ

水・海岸に関する防災資本は自然災害被害軽減

スクをすべて含んだデータ（母集団）であるこに貢献していることが示された。

とが望ましい。しかし、31年間というデータでまた、被害関数の推定結果を用い、都道府県

は、数百年単位で 1 回発生するような自然災害

別の防災資本の費用便益比率を試算した。試算

リスクをすべて含んだデータにはなりえない。

の結果、都市部における費用便益比率の低さ、

本稿ではそれは阪神・淡路大震災ダミーを用い農村部における同比率の高さが確認された。

34

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73

従来は都市部での社会資本が過少であるとす
る指摘がなされてきた。しかし、この結果は、都市部での防災資本が過剰に供給されている可能性を示すものである。したがって、社会資の地域間配分に関して議論する際には、社会資本の分野ごとに適切な評価方法を適用する必要がある。
＊ 本稿の執筆に当たり、上智大学の山崎福寿氏、中里透氏、杉野誠氏および日本経済学会のセミナー参加者から有益なコメントをいただいた。ここに記して謝意を表する。
注1 ）自治体がこれらの社会資本を独自に構築することはほとんどないため、本稿ではこれらの社会資本は
国の防災資本であるとみなす。
2 ）修正済み決定係数より、年次は 2 次関数形であると判断した。
3 ）この他、Toya and Skidmore（2007）や Kellenberg
and Mobarak（2008）などもある。
4 ）2000年に東京都では、30回の震度 5 弱以上の地震が発生した。しかし、それらは主に三宅島火山噴火に伴う地震であり、すべて東京都諸島部で発生している。この点を考慮し、東京都の地震については区部での値のみを用いている。
5 ）震度区分の詳細については気象庁 Web サイトを参照 さ れ た い。http: //www. jma. go. jp/jma/kishou/know/shindo/kaisetsu.html
6 ）大 災 害 ダ ミー が 1 と な る の は、1982 年 の 長 崎 県（主に 7 月豪雨および台風10号、死者299名（行方不明者含む））、1983年の島根県（主に梅雨前線による豪雨、死者107名）、1993年の鹿児島県（主に 8 月豪雨、死者121名）、1993年の北海道（主に北海道南西沖地震、死者232名）、1995年の兵庫県（主に阪神・淡路大震災、死者6281名）の 5 サンプルである。

Vol. 87(2), pp.271-284.
Kellenberg, D. K. and A. M. Mobarak (2008) “Does
Oising Income Increase or Decrease Damage Risk
from Natural Disasters?,” Journal of Urban Economics, Vol.63, pp.788-802.
Toya, H. and M. Skidmore (2007) “Economic Development and the Impacts of Natural Disasters,” Economic Letters, Vol.94, pp.20-25.
Viscusi, W. K. and J. E. Aldy (2003) “The Value of a
Statistical Life: A Critical Review of Market Estimates
Throughout the World,” The Journal of Risk andUncertainty, Vol.27(1), pp.5-76.
岡敏弘（1999）『環境政策論』岩波書店。
九里徳泰・岩田和之（2006）「栃木県における災害の発生とその対策に関する報告書」『研究と提言シリーズ』No. 34、社 団 法 人 連 合 栃 木 総 合 生 活 研 究 所、
1-106頁。
国土交通省（2004）「公共事業評価の費用便益分析に関する指針」。
損害保険料率算出機構（2001）「地震による死傷者数および負傷に対する治療費用の評価方法」『RISK』No.
61、11-27頁。
竹谷修一・糸井川栄一・岩見達也・栗山浩一・合田恵
宣・藤川学・塩谷貴教（2000）「CVM を用いた防災投資効果計測の試行」『地域安全学会論文集』No.2、
145-152頁。
内閣府政策統括官（2007）『日本の社会資本 2007』国立印刷局。
古川俊一・磯崎肇（2004）「統計的生命価値と規制政策評価」『日本評価研究』Vol.4(1)、53-65頁。
水谷武司（2002）『自然災害と防災の科学』東京大学出版会。
三井清・林正義（2001）「社会資本の地域間分野別配分」『社会科学研究』Vol.52(4)、3-26頁。

参考文献
Anbarci, N., M. Escaleras and C. A. Register (2005)“Earthquake Fatalities: the Interaction of Nature andPolitical Economy,” Journal of Public Economics, Vol.
89, pp.1907-1933.
Escaleras, M., N. Anbarci and C. A. Register (2007)“Public Sector Corruption and Major Earthquakes : A
Potentially Deadly Interaction,” Public Choice, Vol.
132, pp.209-230.
Intergovernmental Panel on Climate Change (2007)
IPCC Fourth Assessment Report : Climate Change
2007, Work 2 Group Report “Impacts, Adaptation and
Vulnerability”, Chapter 10: Asia, pp.469-506.
Kahn, M. E. (2005) “The Death Toll from Natural
Disasters : The Role of Income, Geography, andInstitutions,” The Review of Economics and Statistics,

防災事業の経済分析

35

海外論文紹介

世帯形成と住宅

Axel Börsch-Supan (1986) “Household Formation, Housing Prices, and Public Policy Impacts,”
Journal of Public Economics, vol.30, pp145-164.

「核」の観察された住宅需要は、自らの意思決定にはじめによるものではなく、その家計でヘッドシップをとる

世帯形成を考えることは、市場における需要を分

他の「核」の意思である。このような考え方に基づ析するうえで重要な問題となる。この世帯形成が経き、分析すべき「核」の住宅需要モデルとして、図済的要因に大きく影響されることは数多くの先行研

1 の樹形図に示される離散選択モデルを考える。ま究において明らかにされており、今後も世帯形成とず、第 1 段階の意思決定として、ヘッドシップをと各市場の繋がりを捉えた研究の発展が期待される。

るか否かの選択が行なわれる。ヘッドシップをとっ住宅に関する出費は新しい世帯が形成される際にた場合は、第 2 段階の意思決定が行なわれ、持ち家支払われる大きな費用となることが考えられるため、 か借家かといった居住形態の選択が行なわれる。居
世帯形成における経済的要因の一つとして住宅価格

住形態が決まった後は、第 3 段階の意思決定として、に着目することは重要である。この考え方に基づき、 どの程度の大きさの住宅を需要するかといった住宅
世帯形成において住宅価格がどのような影響をもた

サービス量の選択を考えている。この選択行動におらすかを分析した研究のベンチマークとなるのがいて各選択肢別の住宅価格がどのような影響を与え

Börsch-Supan（1986）である。本稿ではこの内容るかを推定して、住宅需要への価格の影響を分析しについて第 1 節と第 2 節で説明を行なう。加えて、ている。

この論文をもとに最近に至るまでどのような研究が次に Börsch-Supan（1986）の推定方法について行なわれてきたかということと、日本を対象にしての説明する。最近の離散選択モデルによる住宅需要

このような研究を行なう場合に注意すべきことを第分析に対しては、三好（2003）で説明がなされたよ

3 節で紹介する。

う に、選 択 肢 の 独 立 性 の 問 題 や、個 人 間 の un-

1 Börsch-Supan(1986)の意思決定モデル

observed heterogeneity を推定の際に考慮した mixed logit model が 用 い ら れ て い る。Börsch-Supan

Börsch-Supan（1986）では、世帯形成を分析す（1986）の分析モデルにおいても、図 1 で示されてるにあたって、伝統的な分析単位である家計ではないるように、持ち家や借家といった選択肢がヘッドく、「核（nuclei）」という分析単位を用いたほうがシップをとるというネストに属している。そのため、適切であると考える。ここで言う「核」とは、夫婦各選択肢の独立性の問題が生じている。仮にこの意や独身者などといった家計の構成員であり、それぞ

思決定モデルが正しかった場合、通常の condition-

れに意思決定を行なう主体である。家計は、それを

al logit model は、選択肢の独立性を前提としてい構成する「核」のうちヘッドシップをとる「核」のるため、推定に用いることはできない。Börsch-

意思決定のもとで、その住宅需要を決定しているもSupan（1986）ではこの問題を考慮するため、当時のと考えられる。

としては最先端だった nested logit model を推定にそのため、住宅需要を分析するうえで重要となる世帯形成として、「核」がヘッドシップをとったう

用いている。
また、この住宅需要モデルを推定するにあたって、えで主体的に住宅需要を決定しているのか否かとい住宅供給側の影響による同時性を排除するために、うことが考えられる。ヘッドシップをとっていない

各地域の住宅市場の各時点で固定されている供給が、

36

季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73

図ઃ―「核」の意思決定

需要の変化に瞬時に反応することを仮定している。

2 Börsch-Supan（1986）のデータと推定
推定に際して、Börsch-Supan（1986）では分析対象となる「核」に対して以下の 2 つを設定し、そBörsch-Supan（1986）では主張している。そのため、一般人が認識しやすいユーザーコストと認識しづらいユーザーコストに分け、それらを別々の変数として推定を行なっている。
表 1 が Börsch-Supan（1986）の推定結果であり、れぞれの「核」に対して推定を行なった。

次のように解釈することができる。

①20歳から35歳の独身である白人の男女。

①認識されやすいユーザーコストが高い選択肢は有②60歳以上の夫と死別あるいは離婚、別居している
独身の女性。

意に避けられている。
②認識されにくいユーザーコストに関しては期待さ推定に使用したデータは Annual Housing Survey

れた係数の符号とは逆の結果が得られた。また、

SMSA 1976-77を、クロスセクションデータとして

特に若者に関して、推定結果は有意ではないもの

使用している。加えて、地域別に住宅市場が異なっがあった。

ていることを考慮するため、サンプルをアルバニー、 ③所得に関しては、所得が多いほどヘッドシップを
ダラス、サクラメントの 3 つの地域に分けて推定をとることが示された。

行なっている。また、若年成人のサンプルは持ち家④推定結果による予測値は実際の行動と高い一致性の所有者が少なく、小さい持ち家、普通の大きさのが見られ適切なモデルであることがわかる。

持ち家、大きな持ち家の 3 つの選択肢ごとに十分な⑤各ネスト内の選択肢間の相関係数がすべて 1 なら

サンプル数がいなかった。そのため、これら 3 つのば、選択肢の独立性は満たされる。しかし、検定

選択肢を統合して、若年成人の持ち家一般という選の 結 果、 1 と は 有 意 に 異 な る こ と が わ か り、択肢を置いている。

nested logit model による推定が支持された。

各選択肢別の住宅価格には、Poterba（1984）を続いて、この認識されやすいユーザーコストの推もとにユーザーコストを用いている。しかし、ユー

定結果をもとに、世帯形成に関する価格弾力性とそ

ザーコストを構成する、利子率や減価償却率といっの代替パターンを Börsch-Supan（1986）は算出した一般人にも認識されやすい概念に対して、キャピている。算出された３つの地域の代替パターンは概タルゲインや機会費用といった概念は認識されにくね同じであり、算出された代替パターンは安定したい可能性があるため、それを考慮する必要があるとものであると見なしている。

海外論文紹介37

表ઃ―推定結果算出された弾力性の値からは、需要と供給の同時

世帯員の独立に関する研究では、ヘッドシップの性を排除するための仮定は正当化できるとしている。 有無より、子供が親と別の家に住む離家が研究対象もし、供給が需要の増加に対して感応的でないためとして主流である。離家のほうが観察や解釈が容易に、需要が増した時に住宅の価格が上昇するというなためだ。1990 年代の研究としては、この離家の同時性バイアスが存在するならば、空家率が他の地意思決定に対して、住宅価格がどのような影響を与域よりも低く供給が逼迫しているアルバニーでは価えているのかという研究が行なわれている。代表的格への反応が大きくなっているはずである。しかし、 な 研 究 と し て は、Haurin, Hendershott and Kim
算出された価格弾力性はアルバニーの値が一番小さ（1993）と Ermisch（1999）が挙げられる。

く、仮定したように供給は需要が増加すればそれにHaurin, Hendershott and Kim（1993）では、若年応じて増えるため、同時性の問題はこの推定におい成人が離家するかしないかの意思決定において家賃て生じないと考えている。

価格が重要な要因となっていることを示し、価格が高ければ、離家を妨げることを示している。

3 研究の系譜

Ermisch（1999）では、住宅価格が高い時、若年

Börsch-Supan（1986）を受けて、世帯形成と住宅について行なわれた最近に至るまでの研究について見てみたい。

38

季刊 住宅土地経済

成人は親元に戻り、家計全体の住宅に関する出費を抑えようとすることを動学的に示している。
この90年代の研究の流れを受けて、2000年代では、2009年夏季号№73

離家するということと住宅市場へ新規の需要として参入することの関連性を考えた Clark and Mulder（2000）や、ヨーロッパやオーストラリアといったそれぞれの国や地域の離家を分析する際の変数として住宅価格や親の保有している住宅ストックの影響を考慮した研究 (Blanc and Wolff 2006､ Cobb-Clark
2008）がある。
Horioka（1988）で言及されているように、日本
では住宅や土地の取得に相続や贈与が大きな影響を与えていることが多い。Yamada（2006）を参考にすれば、そのような相続や贈与は世帯の形成や解体に大きな影響を与えるだろう。したがって、世帯形
成と住宅という観点から日本を対象として研究を行なう場合、家族間の住宅や土地の相続や贈与を考慮したモデルを用いて行なうことが望ましいと考えられる。
参考文献
le Blanc, David, and François-Charles Wolff (2006)“Leaving Home in Europe: The Role of Parentsʼ andChildrenʼs Incomes,” Review of Economics of theHousehold, vol.4, pp.53-73.
Clark, William A. V. and Clara H. Mulder (2000)“Leaving Home and Entering the Housing Market,”
Environment and Planning A, vol.32, pp.1657-1671.
Cobb-Clark, Deborah A. (2008) “Leaving Home: What
Economics Has to Say about the Living Arrangementsof Young Australians,” Australian Economic Review,
vol.41 pp.160-176.
Ermisch, John (1999) “Prices, Parents, and Young
Peopleʼs Household Formation,” Journal of Urban
Economics, vol.45, pp.47-71.
Haurin, Donald R., Patric H. Hendershott, and Dongwook
Kim (1993) “The Impact of Real Rents and Wages on
Household Formation,” The Review of Economics andStatistics, vol.75, pp.284-293.
Horioka Charles Y. (1988) “Tenure Choice and Housing
Demand in Japan,” Journal of Urban Economics, vol.24,
pp.289-309.
Poterba, James M. (1984) “Tax Subsidies to Owner-Occupied Housing: an Asset-Market Approach,”
The Quarterly Journal of Economics, vol. 99, pp.
729-752.
Yamada, Ken (2006) “Intra-Family Transfers in Japan:
Intergenerational Co-Residence, Distance, Contact,”
Applied Economics, vol.38, pp.1839-1861.
三好向洋 (2003)「住宅需要分析における計量経済学的手法の新潮流」『季刊住宅土地経済』vol.47, pp.36-39.

石野卓也
慶應義塾大学大学院経済学研究科

投稿論文募集
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⑸投稿者の氏名・所属・連絡先（電話番号・メールアドレス）を明記すること。
３．原稿の送り先・問い合わせ先財団法人 日本住宅総合センター 住宅経済研究会事務局〒102-0083 東京都千代田区麹町 4 - 2 麹町 4 丁目共同ビル10階
TEL：03-3264-5901 FAX：03-3239-8429

海外論文紹介39

センターだより◉新刊リポートのご案内

ガイドライン」を策定することをドライン」（本リポート巻末に収目的として、財団法人日本住宅総録）を策定した。

『住教育の推進方策と住教育ガイド

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A4、136 ペー ジ、定 価 3800 円（税 込）、
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18年度および平成19年度の 2 カ年

践者へのヒアリングや提供資料に度にわたり、効果的な住教育の推基づいた住教育の実態と課題、住進を図るために住教育の各現場に教育推進に向けた方向性と具体的

平成18年 6 月に施行された「住おける実態把握および現状分析を

施策の検討成果等を提示し、第 II

行なった。

部では、
「住教育ガイドライン」

生活基本法」において、国および地方公共団体の責務として住生活

この調査においては、学識経験作成過程での多岐にわたる議論内の安定向上の促進に関する国民の者等による研究会を設置し、住教容も併せて整理している。これら

理解・協力を促す教育活動・広報

育に関する実務者や有識者等からをお読みいただくことで、「住教活動の実施が位置づけられたことのヒアリングおよび既往調査結果

育ガイドライン」への理解が深まにより、今後は効果的な住教育のや関連情報等を収集することによるものと考えている。

推進が求められることとなった。

り検討を進めた。さらに、熱意あ

本リポートが「住教育ガイドラ

より効果的な住教育の推進を図

ふれる教育現場の先生方の参画をイン」の活用と住教育普及推進のるために、住教育各現場における得て、今後の住教育に関する取り一助となることを期待したい。

実態把握および現状の分析を行な組みの方向性等についてさまざま

い、今後の住教育に関する取り組な角度から討議を重ねた。

みの方向性等について検討するとその成果を踏まえ、 2 カ年に及ともに、その成果を受けて学校教ぶ調査の最終成果として、学校教育の現場で実際に住教育を展開し育の現場で実際に住教育を展開すていくうえで指針となる「住教育るための指針となる「住教育ガイ

編集後記

編集委員
委員長

4 月14日、IOC 評価委員会のメンバー13名が来日した。同委員会の国立競技場では45年ぶりに聖火がともされて話題になった。

事前調査団は、2016年の第31回オリ

国立競技場は東京体育館とともにンピック・パラリンピック開催に立明治公園の一角にある。実は明治公候補している 4 都市の事前調査を順園の片隅には、ずいぶん以前から数番に行なっている。すでにシカゴが張りのブルーシート・ハウスがひっ終了し、東京のあとはリオデジャネ

そりとつくられていた。調査団が来

イロ、マドリードと続き、10月 2 日

日した 4 月中旬には、それがすべての IOC 総会で開催都市が決定され撤去され、 4 月末には再び復活。一ることになっている。

方、都は黄色のテープを張って立ち東京では、約 1 週間にわたって競委員

季刊 住宅土地経済
2009年夏季号（通巻第73号）
2009年ઉ月ઃ日 発行
定価750円(内消費税35円）送料180円
年間購読料3,000円（税・送料共）
編集・発行

マスコミでも大きく取り上げられた。 ている。

（h)㈶日本住宅総合センター
東京都千代田区麹町4-2
麹町4丁目共同ビル10階〒102-0083
電話：03-3264-5901
http://www.hrf.or.jp

入り禁止区域を設置。行政とホーム

技会場予定地の視察などが行なわれ、 レスの人たちのイタチごっこは続い

中神康博
浅田義久
中川雅之
吉田あつし

編集協力
印刷

堀岡編集事務所
精文堂印刷㈱本誌掲載記事の無断複写・転載を禁じます。

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季刊 住宅土地経済

2009年夏季号№73