8土地総合研究 2018年秋号

特集 不動産統計情報の充実をどう図るか（現状と課題）
 

不動産市場に関連した指標作成への取り組み
一橋大学 経済研究所 教授  植杉 威一郎うえすぎ いいちろうはじめにしうる余地があるか、土地・建物に係る規制がど不動産市場の状態やその経済活動との関係を正の程度厳しいかという点に依存する。こうした供確に把握するためには、不動産関連統計の一層の給側の制約度合いは地域によって異なり、それを充実が必要である。 年  月  日に定められた正確に把握することは、住宅価格の動向を予測す公的統計の整備に関する基本的な計画では、不動る上でも有用である。しかしながら日本では、地産関連統計の改善・体系的整備について、「世帯や域別の住宅供給価格弾力性を計測する試みは、こ公的部門も含めた我が国の土地所有及び利用状況れまで行われてきていない。の全体像を把握する統計の整備に向けた課題の整

そこで本稿では、筆者が代表者を務めた科研費理等に、引き続き取り組む必要がある」と指摘さ基盤研究「不動産市場・金融危機・経済成長：経れ、不動産登記情報の活用の可能性を含めて検討

済学からの統合アプローチ」プロジェクト（以下を推進するとされている。

「プロジェクト」と呼ぶ）の一環として作成した、この公的統計整備基本計画でも活用可能性につ相続や売買の登記動向を市区町村レベルで把握す

いて触れられている不動産登記には、所有権移転る指標や、都市圏ごとの利用可能な土地面積に基売買、相続、贈与、抵当権などに係る様々な情報づき住宅供給の価格弾力性を計測した指標についが含まれている。しかしながら近年では、所有者て紹介する。

が不明となっている土地が九州の面積に匹敵すると指摘されるなど、特に相続時に登記を行わない

相続などの登記件数市区町村別指標の作成

人々の行動が経済・社会活動に影響を及ぼす可能背景性が指摘されている。しかしながら、どの地域に最近、所有者が不明となっている土地が九州のおいて相続登記に伴う所有者不明土地の問題が深面積に匹敵すると推計する調査結果（ 年 刻なのか、時間とともにこの問題の深刻さはどの

月所有者不明土地問題研究会による最終報告）がように変化しているのか、といった点についての公表されるなど、現行登記制度に基づく人々の行知見は、依然として限られている。

動が経済・社会活動に影響を及ぼす可能性が指摘

また、不動産市場と経済活動との連関を経済学されている。しかしながら、どの地域において相的に解明するために、整備が必要とされている指続登記が行われないことによる所有者不明土地の標も存在する。住宅供給の価格弾力性指標がその問題が深刻なのか、時間とともにこの問題の深刻例である。住宅市場において、需要が増加した場さはどのように変化しているのか、といった点に合に価格が上昇する程度は、供給にどの程度増加

ついての知見は数少ない。

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相続を含めた登記件数の傾向に関する知見を得

しく地域別の登記動向を把握することができる。

るにはまず、政府によって公表されている法務省第二に、単に登記件数を表示するのではなく、面登記統計を見ることが考えられる。
しかしながら、積、人口、死亡者数で標準化した指標を示すこと

この統計による登記件数は都道府県レベルで集計により、地域の規模を考慮した登記動向を把握すされており、より詳細な地域区分に基づく登記件ることができる。第三に、この指標で都道府県レ数の動向を知ることはできない。更に、相続登記ベルの集計を行う際には、対象を集計期間中に合の動向を把握するために「相続その他一般承継」併を経験していない市町村に限っている。
これは、登記件数をみると、都道府県ごとの数字が年によ

相続等登記には合併自治体間の承継登記が数多くって大きく上下している場合がある。これはこの含まれる可能性を考慮したものであり、全ての市項目に、個人間の相続ではない自治体や法人間の町村の合計を用いる場合に比して、より正確に個不動産の承継が含まれること、近年盛んに実施さ人間の相続登記の動向を把握することができる。

れた市町村合併によって自治体間で所有する不動産物件の承継が多数行われたことが原因であると提供する指標の内容

考えられる。また、市町村合併に伴う自治体間の提供する指標の内容は、以下のとおりである。

不動産の承継は、合併から時間を経て行われるこ 年から  年の各年について、都道府県別、ともある。これらを踏まえると、登記統計におけ市区町村別に、登記件数合計、所有権移転売買登る「相続その他一般承継」登記件数のみから、個記件数、相続等登記件数、贈与登記件数、表題設人間の相続件数の動向を正確に把握することは、定件数を把握した上で、それぞれを死亡者数、人難しそうである。

口、面積で割った比率を算出する。
株式会社 -21（中川元社長、本社東京都新宿区）
は、日本全国における登記申請文書を大規模に収法務省登記統計との差異

集、データベース化している。-21 が収集する原今回公表した指標の元となっている -21 データ

典資料には、申請における筆頭不動産の所在地とベースにおける登記件数と、法務省登記統計にお登記目的（例：売買、相続等、贈与、表題設定）、ける登記件数・個数とを比較すると、次に挙げる区分（土地、建物、区分建物）が掲載されている。

 点を含めたいくつかの差異がある。これらの差

そこでプロジェクトでは、-21 と共同でこのデー異のために、両者の数字は必ずしも一致しないとタベースに含まれる情報を集計、分析する取り組考えられる。第一に、-21 データベースは登記申みを行ってきた。

請件数を集計している。登記には申請によって行われるものだけではなく、登記官が職権で行うも登記件数指標の内容と特徴のも存在しており、法務省登記統計には職権登記

こうした背景を踏まえ、プロジェクトは -21 とによるものも含まれていると考えられる。
第二に、共同で、登記動向に関する情報を広く一般に提供-21 データベースは、登記の対象となる不動産をすることを目的として、相続等、売買、贈与、表土地、建物、区分所有建物の  種類に区分してい題設定、これらを含む全体の登記件数に係る情報る。このため、区分所有建物の売買による所有権を、最近  年程度の期間について、年別・地域別移転がなされた場合には、区分所有建物におけるに集計・公表した 。その主な特徴は以下の  点である。第一に、都道府県レベルだけではなく市区町村レベルでの集計を行っているために、より詳公表しているサイトは、KWWSZZZLHUKLWXDFMSKLWUHILQHG-DSDQHVHGDWDEDVHLQKHULKWPO登記指標の数字が空欄というのは、分母となる数字が当該市区町村・年でゼロであり指標が計算できないことを意味している。東京都利島村（市区町村コード ）、御蔵島村（同 ）、青ヶ島村（同 ）で死亡者数がゼロの年があるため、空欄となっている。

10

土地総合研究 2018年秋号

登記が  件行われたと数える。一方法務省登記統表 相続等登記件数／死亡者数（年、除く合計では、区分所有建物の売買による所有権移転が併市町村）

生じると、土地と建物に関する登記がそれぞれ 

静岡県
島根県
群馬県
長野県
山梨県
岐阜県
栃木県
鳥取県
鹿児島県
福島県
新潟県
東京都
愛知県
三重県
滋賀県
熊本県
山形県
埼玉県
神奈川県
福井県
茨城県千葉県
富山県
石川県件で合計  件生じたと数えているとみられる。

作成された登記件数指標の特徴
実際に作成された登記件数指標の例は表  のように示されている。これは、 年について相続等登記件数死亡者数の比率を、高い都道府県から順に並べたものである。 年から  年までの期間中に合併を経験した市町村は、各都道府県における集計対象から除外されている。これは、市町村合併により自治体間で不動産の承継登記が大量に実施され、個人間の相続が主であるはずの指標に影響する可能性を踏まえたものである。
通常地域に居住する者が死亡すると、その者が地域で所有していた不動産を親族などに相続する手続きが登記を含めて行われるはずである。この

指標の値
㻝㻚㻝㻝㻚㻝
㻝㻝㻜㻚㻥㻥㻜㻚㻥㻜㻚㻤㻥㻜㻚㻤㻥㻜㻚㻤㻣㻜㻚㻤㻠㻜㻚㻤㻞㻜㻚㻤㻜㻚㻤㻜㻚㻤㻜㻚㻤㻜㻚㻣㻥㻜㻚㻣㻤㻜㻚㻣㻤㻜㻚㻣㻣㻜㻚㻣㻣㻜㻚㻣㻢㻜㻚㻣㻢㻜㻚㻣㻢
㻜㻚㻣㻢

宮崎県
宮城県
京都府
広島県
青森県
岩手県
岡山県
香川県奈良県
高知県
沖縄県
山口県
愛媛県
長崎県
秋田県
大分県
徳島県
兵庫県
佐賀県
和歌山県
福岡県
大阪府
北海道

指標の値㻜㻚㻣㻢㻜㻚㻣㻡㻜㻚㻣㻠㻜㻚㻣㻠㻜㻚㻣㻟㻜㻚㻣㻟㻜㻚㻣㻟㻜㻚㻣㻞㻜㻚㻣㻜㻚㻣㻜㻚㻣㻜㻚㻢㻥㻜㻚㻢㻤㻜㻚㻢㻤㻜㻚㻢㻣㻜㻚㻢㻢㻜㻚㻢㻡㻜㻚㻢㻠㻜㻚㻢㻟㻜㻚㻢㻞㻜㻚㻡㻣㻜㻚㻡㻠㻜㻚㻡㻞

ため、相続等登記件数死亡者数の比率は、居住者でこの指標の値が低い一方で、高い都道府県ではが死亡して相続が進められる中で、相続登記がど値は高くなるはずである。しかしながら、表をみ

の程度行われているかを判断する指標となる 。

ると、指標の値の高い県は必ずしも平均的な不動

この都道府県別指標をみると、いくつかの興味産価格の高い地域ではなく（例：島根県）、低い府深い点が分かる。第一に、最も指標の値の大きな県にも平均的な不動産価格が高いところが存在す

静岡県、島根県（）と最も低い北海道（）る（例：大阪府、福岡県、兵庫県）。むしろ、値のとの間には、 倍以上の差がある。何らかの要因高い地域は中部地方や関東地方北部などに集中しにより、都道府県レベルで相続登記の頻度や行わている。こうした点を踏まえると、相続登記が実れ方に大きな差異が存在することが分かる。第二施されるためには、経済的な要因だけではなく、に、都道府県間の指標の差異の背景には、相続対地籍調査の進展程度を含む地域固有の要因が影響象となる不動産の価値以外の何らかの制度的な要すると思われる。現時点においては、経済的なも因が存在する可能性がある。所有者不明土地の原の以外の具体的な要因を特定することはできてい因としてよく指摘されるのは経済的要因、すなわないが、分析を深めることにより、相続登記をよち、土地の価値が登記に係る様々な費用に見合わり進めて所有者不明土地問題を解決するための効ないために、相続人にとって相続登記するインセ果的な方策を議論できる可能性がある。

ンティブがないというものである。もし、こうした経済的なインセンティブの欠如が相続登記の進地域別住宅供給価格弾力性指標の作成

まない原因であれば、不動産価格の低い都道府県背景
不動産市場や相続の実態をより的確に把握する居住者が同一都道府県内に不動産を所有していない場合には、その居住者が死亡してもその都道府県における相続登記は行われない可能性がある点には留意が必要である。

ための登記指標の作成に加えて、プロジェクトでは、地域不動産市場のファンダメンタルズに関する指標を提供する研究も進めてきた。日本の各地

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域において住宅供給の価格弾力性を示すという研究である。

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析期間は  年から  年であるため、∆lnPk および∆lnHk は  年と  年の対数差分である。

消費、資産選択など）に及ぼす影響を検証する際

なお、βS およびβLAND は回帰係数である。には、不動産価格が観測不可能な需要と相関しては、 式の推計結果から下記の式に基づき計算さいることから生じるバイアスを避けるために、適れる。

不動産市場が経済の諸変数（投資、資金調達、切な操作変数を用いる必要がある。
米国では、
6DL]
 が地理的な制約などを利用した都市圏レベ

不動産供給の価格弾力性 VXSSO\HODVWLFLW\supply elasticity𝑘𝑘 =1𝛽𝛽 𝑆𝑆 + 𝛽𝛽 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 (1 − Λ𝑘𝑘 )ルの住宅供給の価格弾力性を算出し、米国で不動

ただし、不動産価格と建物棟数の間には需要に起産と経済との連関を分析する際の操作変数として、数百に上る論文で利用されている。
しかしながら、因する逆因果が考えられるため、βS 、βLAND は内日本ではこうした操作変数はこれまで作成されてに制御するために操作変数法を用いる。以下、被おらず、本課題におけるものも含めて研究を行う説明変数、説明変数および操作変数の作成方法と上での障害になっている。そこでプロジェクトでデータソースを示す。

は、6DL] と同様の手法を用いて日本の  の都市被説明変数

雇用圏 8UEDQ(PSOR\PHQW$UHD における住宅供給

平均地価の対数差分：∆ln𝑃𝑃𝑘𝑘 の価格弾力性を算出し、研究の進捗のための公共生性バイアスが疑われる。この需要要因を統計的不動産価格Pk の代理変数として公示地価を採用した。
公示地価情報から市町村別に平均地価財として提供することとした。

を計算し、その上で、市町村ごとの公示地価に含まれている物件地積合計でウェイト付けし弾力性指標の作成方法
都市雇用圏別に不動産供給の価格弾力性を整備て平均地価を都市雇用圏ごとに集計し、その変する際に用いた変数と推計式を下記に示す。
なお、化率を算出した。
集計対象とする公示地価の地

特に断りがない場合、データの単位は都市雇用圏

点は、①「利用の現況」
が「住宅あるいは住居」、（ 年定義）である。都市雇用圏は、東京大学

かつ②「用途地域」が「近隣商業地域」「工業空間情報研究センターが、研究者及び政策担当者地域」「工業専用地域」「準工業地域」「商業地が幅広く利用できる新しい都市圏設定基準として域」以外のものである。データソースは「地価提案しているものである 。

公示時系列データ &'520」である。

分析期間を  年から  年とし、都市雇用圏を単位として 6DL]  の方法により不動産供給の価格弾力性を計測した。
具体的には  式に

建物棟数の対数差分：∆lnHk 「固定資産の価格等の概要調書（家屋）」の「市町村編」から市町村別の木造住宅総数と非木造従い操作変数法により推定した。
𝑺𝑺

説明変数

𝑳𝑳𝑳𝑳𝑳𝑳𝑳𝑳 (𝟏𝟏− 𝚲𝚲𝒌𝒌 )∆𝒍𝒍𝒍𝒍𝑯𝑯𝒌𝒌

住宅総数を都市雇用圏に集計し変化率を算出

ここで、Pk は都市雇用圏𝑘𝑘における平均不動産価宅＋漁業者住宅」であり、非木造住宅とは「住jは都市雇用圏𝑘𝑘における非可住地面積比率、R k は般用）」である。

∆𝐥𝐥𝐥𝐥𝑷𝑷𝒌𝒌 = 𝜷𝜷 + 𝜷𝜷 ∆𝒍𝒍𝒍𝒍𝑯𝑯𝒌𝒌 + 𝜷𝜷
𝒋𝒋+ ∑ 𝑹𝑹𝒌𝒌 + 𝜺𝜺𝒌𝒌

(1)

格、Hk は都市雇用圏𝑘𝑘における建物棟数、(1 − Λk )都市雇用圏𝑘𝑘が属する地域ダミー変数である。分都市雇用圏の範囲については、KWWSZZZFVLVXWRN\RDFMS8($を参照した。

した。ここで木造住宅とは「専用住宅計＋共同住宅・寄宿舎＋併用住宅計＋農家住宅＋養蚕住宅・アパート（農家用）＋住宅・アパート（一非可住地面積比率：(1 − Λk )

非可住地面積比率は、下記の手順により計算した。
①都市雇用圏の中心都市から NP 以内に所在

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土地総合研究 2018年秋号

する第  次メッシュ（ 辺は約 NP）を特定ている可能性があるため、適切な操作変数を用いする。具体的には、地域メッシュコードからる必要がある。今回は、6DL]  の用いた操作当該メッシュの経緯度を求め、その経緯度と変数のうち、バルチック型の変数と気候に関する中心都市の経緯度から距離を計算し、NP変数を採用した。

以内となる第  次メッシュを選定した。
中心バルチック型操作変数都市の経緯度は、
東京大学空間情報研究セン

今回は %DUWLN  の手法を用いて、分析期ターの -25$6 が提供するアドレスマッチン

間よりも前の産業構造から予測される住宅需グサービスから取得した。

要の変化を示す変数を作成した。
これは分析期②上記の  次メッシュを対象に、平成  年度間中の需要変化とは独立と考えられる。
具体的時点における土地利用面積に関する情報をな作成方法は以下のとおりである。

収録している「国土数値情報土地利用  次① 年国勢調査における「産業大分類別就メッシュデータ」を用いて、開発可能面積を業者数（ 歳以上）」を用いて、「都市雇用算出した。
「開発可能な地目」としては「田、圏ごとの産業別割合」を算出する。

他農用地、森林、荒地、建物用地、道路、鉄② 年から  年までの期間における、マ道、他用地、ゴルフ場」、「開発不可能な地目」

クロ（全国）の「産業大分類別就業者数（として「河川湖沼、海浜、海水域」を選んで歳以上）」の伸び率を求める。

いる。

③ 年時点における都市雇用圏の産業別割③ 次メッシュを構成する「標高・傾斜度  次合が変化しない場合における  年からメッシュ」に含まれる傾斜度情報を用いて、 年までの就業者数の伸び率を求める。

 次メッシュ内における平均傾斜度が勾配

具体的には、①の比率でウェイト付けした②

％（傾斜度  度）以下の  次メッシュの伸び率の平均値を求める。

数の割合を算出した。
「標高・傾斜度  次メ

平均日照時間

ッシュ」のデータソースは「国土数値情報（国過去  年間の観測値から計算した平年値であ土交通省）」であり、平成  年  月  日時点り、単位は  次メッシュである。
原典資料は「メの情報である。
「土地利用  次メッシュ」おッシュ平年値 （気象庁、平成  年）」でよび②で求めた  次メッシュの開発可能面あり、データソースは国土数値情報のうち「平積に、勾配 ％以下の  次メッシュ数割合年値メッシュデータ」である。単純平均によりをかけて、各  次メッシュの傾斜調整済開発都市雇用圏ごとに集計した。

可能面積を算出し、①で選定した  次メッシ平均降水量

ュについて合計した。
④都市雇用圏ごとの非可住地面積比率を計算

り、単位は  次メッシュである。
原典資料は「メするため、中心都市の半径 NP 円の面積をッシュ平年値 （気象庁、平成  年）」で分母とした比率を計測した。すなわち、非可あり、データソースは国土数値情報のうち「平住地面積比率を(1 − Λ)とすれば、年値メッシュデータ」である。単純平均により(1 − Λ𝑘𝑘 ) = 1−

過去  年間の観測値から計算した平年値であ③で計算された傾斜調整済の開発可能面積合計
50𝑘𝑘𝑘𝑘 × 50𝑘𝑘𝑘𝑘 × 𝜋𝜋

操作変数

建物棟数の対数差分である∆lnHk は、不動産価格とともに期間中における需要変化の影響を受け都市雇用圏ごとに集計した。
作成された弾力性指標・今後の課題
表  は、作成された住宅供給の価格弾力性を都市雇用圏ごとに示したものである。作成手順からも推測できるとおり、現時点での定式化のもとで

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は、都市雇用圏内での非可住地面積比率が高いほ用途規制の程度、再開発や区画整理の容易さなどど、供給の価格弾力性が低いことを示している。の規制程度によって、住宅供給余力は影響を受け例えば、弾力性が最低である高知市の都市雇用圏る。規制の程度を考慮することによって、得られは、周囲を山と海に囲まれている地形であるためる弾力性指標の結果も変わってくる。現在、こうに、他に比して非可住地面積比率が高く、住宅にした規制の影響も含めた指標の改善に取り組んで対する需要が増加すると価格が上昇しやすくなっいるところである。ている。反対に、弾力性が最高であるつくば市・土浦市の都市雇用圏は、関東平野に位置しており、おわりに非可住地面積比率が小さい。このため、住宅需要

本稿では、プロジェクトにおける  つの指標作が増加しても供給に増加余地があるために、価格成に向けた取り組みの内容を紹介してきた。各節が上昇しにくい市場になっていると推測すること

末で述べたような課題を踏まえ、よりよい指標をができる。

作成することを通じて、今後とも日本における不もっとも、今回の定式化では、6DL]  で考動産市場の実態把握に資する取り組みを行いたい。
慮している非可住地面積以外のもう一つの重要な

要素を含めた分析になっていない点に留意する必参考文献

要がある。それは、土地利用に関する規制程度である。地理的な制約以外にも、都市計画における6DL] $   7KH *HRJUDSKLF 'HWHUPLQDQWV RI
+RXVLQJ6XSSO\4XDUWHUO\-RXUQDORI(FRQRPLFV  –

表 年における都市雇用圏ごとの住宅供給の価格弾力性
都市雇用圏
高知市
延岡市
那覇市・浦添市
鳥取市
松山市
舞鶴市
沖縄市
新居浜市
岩国市・大竹市
函館市
長崎市
周南市
松江市
徳島市
室蘭市
広島市
今治市
福井市
米子市
呉市
山口市
上越市
佐世保市
いわき市
島田市
静岡市
大分市
和歌山市
鶴岡市
宮崎市
伊勢市
酒田市
沼津市
福山市
甲府市
富士市

価格弾力性
㻜㻚㻠㻡㻡
㻜㻚㻠㻡㻢
㻜㻚㻠㻢㻞
㻜㻚㻠㻢㻞
㻜㻚㻠㻢㻞
㻜㻚㻠㻢㻣
㻜㻚㻠㻢㻤
㻜㻚㻠㻢㻥
㻜㻚㻠㻣㻜
㻜㻚㻠㻣㻝
㻜㻚㻠㻣㻟
㻜㻚㻠㻣㻠
㻜㻚㻠㻣㻠
㻜㻚㻠㻣㻢
㻜㻚㻠㻣㻤
㻜㻚㻠㻤㻝
㻜㻚㻠㻤㻝
㻜㻚㻠㻤㻝
㻜㻚㻠㻤㻟
㻜㻚㻠㻤㻢
㻜㻚㻠㻤㻢
㻜㻚㻠㻤㻣
㻜㻚㻠㻤㻣
㻜㻚㻠㻤㻥
㻜㻚㻠㻥㻜
㻜㻚㻠㻥㻝
㻜㻚㻠㻥㻝
㻜㻚㻠㻥㻞
㻜㻚㻠㻥㻠
㻜㻚㻠㻥㻤
㻜㻚㻡㻜㻝
㻜㻚㻡㻜㻞
㻜㻚㻡㻜㻠
㻜㻚㻡㻜㻠
㻜㻚㻡㻜㻠
㻜㻚㻡㻜㻡

都市雇用圏
金沢市
松本市
浜松市
富山市・高岡市
宇部市
長野市
八代市
姫路市
秋田市
盛岡市
日立市
高松市
長岡市
新潟市
下関市
北九州市
岡山市
上田市
会津若松市
山形市
三条市・燕市
鹿児島市
都城市
弘前市
八戸市
豊橋市
熊本市
飯塚市
石巻市
釧路市
蒲郡市
青森市
福島市
福岡市
郡山市
北見市

価格弾力性
㻜㻚㻡㻜㻣
㻜㻚㻡㻝㻜
㻜㻚㻡㻝㻝
㻜㻚㻡㻝㻝
㻜㻚㻡㻝㻝
㻜㻚㻡㻝㻠
㻜㻚㻡㻝㻢
㻜㻚㻡㻝㻢
㻜㻚㻡㻝㻥
㻜㻚㻡㻞㻟
㻜㻚㻡㻞㻠㻜㻚㻡㻞㻡㻜㻚㻡㻞㻡㻜㻚㻡㻞㻢㻜㻚㻡㻞㻣㻜㻚㻡㻞㻤㻜㻚㻡㻞㻤㻜㻚㻡㻟㻜㻜㻚㻡㻟㻜㻜㻚㻡㻟㻥㻜㻚㻡㻟㻥㻜㻚㻡㻠㻜㻜㻚㻡㻠㻟
㻜㻚㻡㻠㻠
㻜㻚㻡㻠㻢
㻜㻚㻡㻠㻣
㻜㻚㻡㻡㻡
㻜㻚㻡㻡㻣
㻜㻚㻡㻡㻥
㻜㻚㻡㻢㻟㻜㻚㻡㻢㻢
㻜㻚㻡㻢㻣
㻜㻚㻡㻢㻤
㻜㻚㻡㻢㻥
㻜㻚㻡㻣㻜
㻜㻚㻡㻣㻜

都市雇用圏
苫小牧市
津市
前橋市・高崎市・伊勢崎市
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