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土地総合研究 2014年秋号

特集 2

不動産市場の動向分析

住宅価格の空間的波及

富山大学経済学部 教授
唐渡 広志
からと こうじ

1.はじめに経済の下降局面においては，これとは逆の動き

戦後の日本経済において，土地市場は何度かのが生じる。同一の区画において商業用途と住宅用

地価高騰を経験している。1980 年代後半に起こっ途それぞれに対する家賃を同時に観察することはたバブル経済では，成長によって蓄積された企業できない。そこで，Shimizu, Karato and Asamiと家計の貯蓄が源泉となって，資金需要が旺盛な(2010) は 1991，1996，2001 年のデータを利用し不動産関連市場への投機を招いたといわれている。

て，東京都区部におけるオフィス用途と住宅用途

特に，1987 年 1 年間における住宅地の地価変動率の理論上の収益格差が，用途変更の確率を有意にの高さは首都圏で顕著であり，地価公示によると高めることを実証している。特に土地利用調整の東京都区部で 77%，横浜市で 93%，川崎市で 106％

空間的視点から見ると，都心部よりもその郊外になどのように理論上の価格変動を遥かに上回る水

おいて，オフィス用途から住宅用途へ転用される

準で取引が行われていた。また，東京都心の商業確率が高いことを示している1。

地で生じた価格変動は，周辺のオフィス市場や郊

近年，
J-REIT の不動産取得は 2013 年度末で 2.2

外の住宅市場にも飛び火し，全国の都市にも何期兆円に達しており，アベノミクスへの期待から東間かの遅れを伴って波及した。

証 REIT 指数も 2012 年後半以降は急上昇し，その1980 年代後半の地価上昇は，まず金融市場や企後も高値を維持している。
竹内 (2014) によると，業の国際化によって，容積率規制の実効的な東京

都心 3 区のオフィス賃料は 2012 年第 4 四半期を底都心部におけるオフィス床面積の需要が増大し，に上昇を始めている。特に，面積や機能面で優れ都心の生産性が上昇することによってオフィス用

たA クラスビルは7 期間連続で上昇しており，
2015

途の地代が上昇したことが出発点であると考えら

年第 3 四半期までの上昇が推計値として見込まれれている。用途間での地代格差は，住宅地から商ている。また，住宅借入金等特別控除（住宅ロー

業地への転用を促す契機となるが，都市開発や不ン減税）の長期化，消費増税前の駆け込み，大規

動産取引には時差があるため地代格差は時間をか模な金融緩和により，再び住宅需要を増大させる

けて調整され，それが周辺部に波及した。山村

土台もできあがっている。

(1997) によると時系列地価動向モデルの結果から 1980 年代以降の東京近郊部住宅地では都心商
業業務地からの波及および金融要因の影響が強く，
商業業務地と比較して地価変動に占めるバブル的な側面が強かったことが指摘されている。

1

同論文では地域を次のように分類している。地域 1：
千代田区，中央区，港区，地域 2：新宿区，文京区，台東区，品川区，渋谷区，地域 3：それ以外の都区部。観察期間はオフィス，住宅ともに家賃は下落傾向にあり，収益格差が 100 万円広がると住宅に転用する確率は0.5%（地域 1），3.9%（地域 2），3.4%（地域 3）だけ有意に高まる（2001 年の場合の限界効果）。

土地総合研究 2014年秋号

55

本研究は，このような背景にある首都圏におけ自体も限定的であったことが理由として大きい。

る直近の住宅取引価格に注目して，価格の波及効

住宅流通市場おいて中古住宅の流通規模は欧米先果（乗数効果）が都市空間においてどの程度生じ進国と比較して著しく低く，住宅の価値に対するるのかを実証分析する。1980 年代後半における地

注目度も地価に比べて低い。

価や住宅価格の空間的な波及現象について，肥田

土地だけの取引に比べ，マンションあるいは住野・山村 (1992)，肥田野・山村・樋口 (1994)，

宅と建物の取引に含まれる考慮すべき情報は格段

廣瀬・青山・井上 (1995)，内田・安藤 (1996)，に増える。さまざまなタイプの家計が存在するよ清水 (2004) などの先行研究がある。分析の多く

うに，選択の対象となる住宅も千差万別である。

は地域内の局所的な相関や価格伝播の速さなどにたとえば，一人暮らしのサラリーマンと 4 人家族

注目している。価格変動の出発点がどこであれ，の世帯では，住宅購入選択肢の中身は大きく異な

地理的な相関が本当に存在するのであれば，あるってくるだろう。したがって，ある物件を購入対地点における価格上昇はさまざまな地点の価格に象とするようなグループは同じ住宅市場の中に部影響した上で，巡り巡って再び当該地点の価格に分的なもう一つの市場をもつことになる。このよ反映されるはずである。本稿では，波及効果がどうに，住宅のさまざまな機能，地理環境，家計のの程度で収束し，乗数効果が最終的にはどの程度種類に応じて細分化した市場のことをサブマーケ存在するのかを検討する。

ットとよんでいる。
サブマーケットの概念は代替性の考え方そのも2.価格の空間的波及のに対応させることができる。例えば，代替関係

市場経済が十分に機能している場合，土地は最にある二つの商品 A，
B のうち A の価格が上昇すれも高い値付けをする用途に利用される。地代の上ば，もう一方の商品 B の相対価格が下落するので，

昇がまず都心商業地に生じ，それが時間のずれを

B の需要が増大する。似た特徴を持つ商品群は互伴って都心商業地と強い代替関係にある都心住宅

いに代替関係にある可能性が高い。価格調整が十地や郊外商業地に波及し，そのために将来地代の分に働けば，長期的にはこれらの代替商品群の価

割引現在価値である地価もまず都心商業地で上昇

格は平準化されるだろう。

し，それが都心住宅や郊外商業地に波及していったと考えられる。

住宅市場においても，サブマーケットには緊密な代替関係をもつ住宅が含まれているので，住宅

用途間の代替関係に加えて，住宅地を含む地価

価格は価格調整によって平準化される。
たとえば，にも空間的な連鎖が存在していることが，肥田

最寄駅に近い物件の価格が上昇すると，遠い物件

野・山村・樋口 (1994)，廣瀬・青山・井上 (1995)，の需要が増大する。すると，需要の増大はさらに

内田・安藤 (1996)，安藤 (1999)，などいくつか

価格を上昇させるから，より遠い物件の需要をもの研究において指摘されている。ほとんどの研究増大させ，価格変動に関する空間的な連鎖が生じにおいて，東京都心部における商業地での価格上る。このように，空間相互依存の考え方とサブマ

昇を出発点とする想定は，全国主要都市の住宅地

ーケットの概念は非常に良く似ており，住宅間のへの波及経路をうまく説明している。

代替関係で説明することができる。

ただし，これまでの不動産研究では住宅の価値
よりも地価を対象とした分析の方が多いと考えら

3.住宅取引価格データれる。これは利用可能なデータとして鑑定評価を

本研究では対象を 2005 年から 2014 年までの首ベースとした地価公示が国によって整備されてい都圏に限定した上で，不動産取引価格情報（国土るのに対して，実際に取引された住宅価格の調査

交通省・土地総合情報システム）を利用して，主は一部を除いて利用困難であるか，データベースに住宅価格がどのように空間的に波及するのかを

56

土地総合研究 2014年秋号

表 1 不動産取引価格情報物件数（2005 年から 2014 年まで）(a) 全国754,617
1,006,671
674,027
332,644
176,638
79,0442,016,970

宅地(土地)
宅地(土地と建物)と中古マンション等（内数）宅地(土地と建物)
中古マンション等
農地
林地
合計(b) 首都圏
189,308
418,209
231,586
186,623
12,935
5,055
625,507(b)/(a) %
25%
42%
34%
56%
7%
6%
31%

表 2 宅地（土地と建物）の記述統計（観測値の数：216,256 件）
標準
第 1 四 メディ 第 3 四
平均
最小
偏差
分位数
アン
分位数
取引価格［万円］
4,200
4,710
190
2,200
3,300
4,600
最寄駅［分］
21
21
0
9
15
24
東京駅［km］
31
18
0
18
29
39
敷地面積［m2］
165
160
10
100
125
175
延床面積［m2］
132
142
10
90
100
115
建築後年数
12
14
0
0
2
22

最大
57,000
150
158
1,900
1,900
66

注 1. 最寄駅［分］は最寄駅までの徒歩時間を，東京駅［km］は最寄駅から JR 東京駅までの直線距
離をそれぞれ示している。
注 2. 国土交通省『不動産取引価格情報』(http://www.land.mlit.go.jp/webland/) より作成。

探索的に分析する。観察対象期間は，リーマンシとして利用されていたものは 8 %ほどある。

ョックによる世界的な金融危機が起こる直前の時

実際の分析に用いたデータを以下の視点でスク期から，第 2 次阿部内閣によってさまざまな金

リーニングしている。

融・財政政策が打ち出される時期を含んでいる。



アンケート調査により平成 17 年より蓄積された不動産取引価格情報で扱われている不動産物件

異常値を排除するため取引価格および面積の上下 0.5%ずつを除く

はおよそ 200 万件であり，宅地（土地），宅地（土面積，建物用途，部屋数が明確に表示されていないデータを除く

地と建物），中古マンション等，農地，および林地



の 5 種類の分類されている。このうち住宅に関連

表 2 は宅地（土地と建物）を，表 3 は中古マンシする宅地（土地と建物）と中古マンション等はそ

ョン等の記述統計を示している。これら以外に，の半数を占めている。表 1 は不動産取引価格情報

部屋数（中古マンション等），前面道路の状態（宅における不動産の種類別の件数をまとめたもので地），建物の構造，用途，都市計画規制および建築ある。本研究で利用するデータは，首都圏（茨城規制などを把握している。取引価格は右裾に重い

県，埼玉県，千葉県，東京都および神奈川県）に分布であるため，宅地（土地と建物），中古マンシ

おける「宅地（土地と建物）」と「中古マンション

ョン等どちらも平均はメディアンよりも高い値を等」である。用途のほとんどが住宅であるこれら示している。東京駅［km］は最寄駅から JR 東京駅の種類の物件数について首都圏が全国に占める割までの直線距離を測っており，東京都区部は概ね

合は 42 ％であり，人口比（およそ 30 %）よりも半径 15 km，川崎市は 20 km，さいたま市は 25 km，多い。宅地（土地と建物）のうち建物が共同住宅

千葉市や横浜市は 30 km 圏内にほとんどが含まれ建築年が戦前の場合を除く

土地総合研究 2014年秋号

表 3 中古マンション等の記述統計（観測値の数：162,052 件）
標準
第 1 四 メディ 第 3 四
平均
最小
偏差
分位数
アン
分位数
取引価格［万円］
2,510
2,010
190
1,300
2,200
3,200
最寄駅［分］
11
10
0
5
8
13
東京駅［km］
20
14
1
9
18
30
占有面積［m2］
56
24
10
40
60
70
建築後年数
15
11
0
6
13
23

57

最大
56,000
150
129
770
67

注 1. 最寄駅［分］は最寄駅までの徒歩時間を，東京駅［km］は最寄駅から JR 東京駅までの直線距
離をそれぞれ示している。
注 2. 国土交通省『不動産取引価格情報』(http://www.land.mlit.go.jp/webland/) より作成。

る。ワンルームマンション等の小規模面積の共同（年率 −1.2 %），標準偏差 8.3 %，中古マンショ

住宅が 4.4 万件ほど存在するため，面積は中古マン等において 1 四半期あたり平均 0.4%（年率

ンション等でやや低い値になる。建築後年数が 0

1.4 %），標準偏差 5.6%であった。宅地（土地と建

の物件は，
宅地
（土地と建物）においておよそ 43 %，物）の取引価格は下落傾向，中古マンション等の中古マンション等において 7 %であり，実際に取取引価格は上昇傾向にあることがわかる。

引された新築分譲マンションは十分に観察されて2いない可能性がある 。

実際に取引された住宅は，地価公示のようにほぼ同一地点の土地を継続して観察しているものと

図 1 に各取引時点における観測値の数の推移をは異なるので，それぞれの物件の特徴は取引時点示した。同テータは取引時期を四半期で観察してによって全く異なる。したがって，そのような情いるが，それぞれの観察時点での観測数は必ずし報の算術平均は，個別性を考慮しないことによるも安定していない。特に，2007 年第 2 四半期以降

さまざまなバイアスを含んでしまうことになる。

と比べて2005 年および2006 年では，さいたま市，

例えば，住宅の大きさ，品質，地理的な条件など

東京都区部，千葉市，横浜市および川崎市の取引価格に影響すると思われる事柄（これを属性とよだけが観察されておりサイズも小さい。また，直ぶ）は個別的である。このような場合，個々の住近の 2013 年第 3 四半期，第 4 四半期や 2014 年第宅の大きさ，品質，地理的な条件などの属性が住

1 四半期も回収が不十分なためにサイズが小さく

宅価格に与える影響を制御して，市場全体に共通なっている可能性がある。

して生じている影響だけを推定するヘドニック・アプローチとよばれる手法が有用である。

4.波及効果の推定

Diewert, Heravi and Silver (2007) あるいは

4.1 住宅価格指数

唐渡・清水・ディワート (2013) にしたがえば，

図 2 は首都圏の 2007 年第 2 四半期の中古マンシ
ョン等の取引価格を 1 とした場合の各取引時点にヘドニック・アプローチを利用して観察された住宅価格を次のように表現できる。

おける宅地（土地と建物）と中古マンション等の価格指数を示している。価格変動率は，宅地（土地と建物）において 1 四半期あたり平均 −0.3 %2

住宅着工統計（国土交通省）によると 2013 年の着工
新設住宅戸数は首都圏でおよそ 33 万件である。公益財団法人東日本不動産流通機構による首都圏の中古物件の成約件数はおよそ 4.9 万件であり，中古住宅の流通量
は 15%に満たない。

住宅価格対数値の算術平均= 時間効果 + 属性価値の平均

58

土地総合研究 2014年秋号

図 1 観測値の数の推移
20000
15000
10000
5000
0

注. 国土交通省『不動産取引価格情報』(http://www.land.mlit.go.jp/webland/) より作成。

図 2 平均取引価格指数（基準：2007 年第 2 四半期の中古マンション等の取引価格）
3.0
2.5
宅地(土地と建物)

2.0
1.5
中古マンション等

1.0
0.5

注. 国土交通省『不動産取引価格情報』(http://www.land.mlit.go.jp/webland/) より作成。

ここで，時間効果および属性価値の平均は統計学

る住宅標本は属性価値の平均も高くなるので，算的な手続きに基づいて算出される推定値であり，術平均も大きな値になる。このような属性価値をどの程度の誤差を伴っているかも含めて把握でき制御した上で，市場全体に共通して生じていると3る 。大きくて，品質が高く，利便性の良い所にあ思われる価格への影響を測るには時間効果を推定すればよい。

3

第 t 期に取引された住宅 i  1,  , n の対数価格 y it を

価格指数は基準時点の価格に対する比較時点の時間ダミーおよび属性ベクトル Z ti に回帰し，時間ダミ

価格の比である。簡単な計算により住宅価格指数

ー係数の推定値（時間効果）を ̂ t ，属性の係数推定値

系列は時間効果の推定値を利用してである。両辺を i  1,  , n について合計して，サイズ n

で割ると， i yit n  ˆ t  i Z ti  γ n が得られる。

ベクトルを γ̂ ，残差を û it とおくと yit  ˆ t  Z ti  γˆ  uˆ it土地総合研究 2014年秋号

59

図 3 宅地（土地と建物）のヘドニック価格指数（基準時点：2007 年第 2 四半期）
1.2
1.1

東京23区
さいたま市

1.0

千葉市
横浜市

0.9

川崎市
0.8

図 4 中古マンション等のヘドニック価格指数（基準時点：2007 年第 2 四半期）
1.2
1.1

東京23区
さいたま市

1.0

千葉市
横浜市

0.9

川崎市
0.8

下落傾向がある4。それぞれの地域の価格変動率の{exp(基準時点 s の時間効果) ,exp(s + 1 時点の時間効果) ,exp(s + 2 時点の時間効果), ⋯}より計算できる。これを住宅のヘドニック価格指数とよんでいる。図 3 および図 4 はさまざまな属性を制御した上で求めた東京 23 区，さいたま市，
千葉市，横浜市，川崎市の宅地およびマンションのヘドニック価格指数である。ここでは各地域における2007 年第2 四半期の価格を基準にしている。
宅地（土地と建物）の価格指数は 2007 年に上昇しているが 2009 年以降は横ばいもしくは若干の平均（1 四半期あたり）は，東京 23 区：−0.04 %，さいたま市：−0.06 %，千葉市：−0.04 %，横浜市：−0.07 %，川崎市：0.03 %である5。また，基準時点と比較して 2014 年第 1 四半期価格は 1 割ほど下落している。
4

なお，東京都区部における 1993 年から 2007 年までのマンション等の価格指数は Karato, Movshuk andShimizu (2010) （一般化加法モデル）において 40%，
唐渡 (2014) （自己回帰型リピートセールスモデル）に
おいて 37%下落している。
5
前年同期でみた場合の宅地（土地と建物）の年間変動
率は，東京 23 区：−0.3 % (6.6 %)，さいたま市：−1.3 %(4.9 %)，
千葉市：−0.9 % (5.5%)，
横浜市：−0.5 % (6.1 %)，
川崎市：−0.2 % (7.4 %)である。ただし括弧内は標準偏差を示している。

60

土地総合研究 2014年秋号

図 5 東京都区部との相関［宅地（土地と建物）
］
1
0.8
0.6
相関係数

0.4
0.2
0

-0.2
-0.4
-0.6
0期

-1期

-2期

-3期

-4期

-5期

-6期

-7期

-8期

階差
さいたま市

千葉市

横浜市

川崎市

注. 点線は正の相関が無いという仮説を棄却する臨界値を示している。

図 6 東京都区部との相関［中古マンション等］
1
0.8

祖間係数

0.6
0.4
0.2
0

-0.2
-0.4
-0.6
0期

-1期

-2期

-3期

-4期

-5期

-6期

-7期

-8期

階差
さいたま市

千葉市

横浜市

川崎市

注. 点線は正の相関が無いという仮説を棄却する臨界値を示している。

中古マンション等では 2008 年以降も上昇の傾た 2013 年以降，1 年間で東京 23 区：9.3 %，さい向があり，基準時点と比較して直近の 2014 年第 1

たま市：0.0 %，千葉市：10.1 %，横浜市：6.9 %，

四半期価格は，東京 23 区：7.6 %，さいたま市：

川崎市：13.1 %と高い伸びを示している。新築マ

2.6 %，千葉市：11.5 %，横浜市：14.4 %，川崎市：ンションの場合は，建築資材や人件費の上昇に加16.1 % とそれぞれ上昇している。各地域の価格変

えて，5%から 8%への消費増税前の駆け込み需要に動率の平均（1 四半期あたり）
は，
東京 23 区：0.7 %，よる影響が十分に考えられる。

さいたま市：0.6 %，千葉市：0.4 %，横浜市：0.9 %，6

川崎市：1.1 %である 。また，金融緩和が行われ

図 5 および図 6 は過去の東京都区部の価格指数とそれ以外の市の価格指数の関連性の程度を示している。宅地（土地と建物）の場合，同一時期（06前年同期でみた場合の中古マンション等の年間変動
率は，東京 23 区：2.5 % (5.7 %)，さいたま市：2.5 %(7.0 %)，千葉市：0.8 % (5.5%)，横浜市：2.6 % (6.3 %)，川崎市：3.9 % (7.7 %)である。ただし括弧内は標準偏差を示している。

土地総合研究 2014年秋号

61期）の取引価格の相関が最も高く，4 ないし 5 四果を計測する。
観察期間は 2007 年第 2 四半期から半期前の価格でも有意な相関をもつ。中古マンシ

2014 年第 1 四半期，分割された地域数は 39 地域

ョン等の場合，宅地（土地と建物）に比べて相関である。各地域の価格指数を前節の手法で求め，は弱く 3 四半期前までの価格と有意な相関をもつ。

それぞれの地域間の相互依存関係を推定する。あこのことから，価格の伝播は 1 年前後の間隔をおる地域の価格は当該期および過去の他のすべてのいて実現していることがわかる。また，すべての地域と相関を持つという仮説のもとで，空間計量

地域間でも同様の価格伝播が生じている可能性も経済学で利用されている空間自己回帰係数を推定考えられる。地域間で価格波及するタイミングがする。東京都区部とさいたま市，千葉市，横浜市

同時でないとすれば，相関の高い地域と低い地域

および川崎市のケースでは，1 年ほど前の価格でが生じることが予想される。

も有意な相関を持っているので 4 四半期前までのラグを考慮する8。
各地域の価格指数を比較すると，金融緩和が行

4.2 空間乗数効果
価格変動に地域的な相関がある場合，ある地域

われた 2013 年以降では一部の地域で大きな価格の変動は他のすべての地域の価格に大なり小なり

上昇が見られることがわかる。
宅地（土地と建物）

影響を与え，それが再び当初の変動が生じた地域の場合，観察期間の価格変動のばらつきと比較しに戻ってくる。価格変動に関する空間的な連鎖はて，2013 年に大きな変化があったのは以下の地域

サブマーケットの概念で説明できるが，その連鎖である。

もいずれは収束するだろう。価格の波及効果が存

さいたま市西区・北区・大宮区，川越市，在するのかどうかを調べるには乗数効果の概念を春日部市などの東京都心部から 25-30km

用いるとわかりやすい。

圏内の地域，


価格の空間的な波及経路や効果を計測する手法

飯能市，鴻巣市，鶴ケ島市などの 40-45 km
圏内の地域，についていくつかの先行研究がある。肥田野・山

村 (1992) および清水 (2004) は公示地価の平均

加須市，東松山市，毛呂山町などの 45-50
km 圏内の地域，

変動率と標準偏差を利用して地域をクラスター分
類し，全国住宅地および商業地の価格波及構造を

横浜市金沢区，
藤沢市，厚木市などの 35-40
km 圏内の地域，検討している。経済学以外の分野の手法を利用したもので，内田・安藤 (1996) は熱伝導現象を説

秦野市，伊勢原市，茅ヶ崎市などの 45-50
km 圏内の地域。

明する際に用いられる偏微分方程式から地価変動の時空間的波及効果の実証分析を行っている。ましたがって，宅地（土地と建物）に関して郊外

た，Bourassa, Cantoni, and Hoesli (2007) は地の住宅地で顕著な価格変動が生じていたとみるこ

球統計学で用いられているクリギングとよばれるとができる。中古マンション等の場合，観察期間手法を用いて，住宅属性の距離指標を定義した上の価格変動のばらつきと比較して，2013 年に大きでサブマーケット間の相互依存性を検証しているな変化があったのは以下の地域である。

7。
本論文では，表 4 のように距離帯に応じて分割された地域を定義し，住宅価格変化の空間乗数効8推定する回帰モデルはp tj   0 k w jk pkt  1 k w jk pkt 1     4 k w jk pkt 4   j   tjとなる。ここで，p tj は t 期における j 地域の価格指数，7

不動産価格の時系列空間相互依存関係を検証した他の例として Basu and Thibodeau (1998)，Case, Clapp,
Dubin and Rodriguez. (2004)，Douglas and Abdoul(2014) などがある。

 0 ,  ,  4 は空間自己回帰係数， w jk は空間重み行列の要素， j は固定効果， tj は自己回帰を含む攪乱項を示す。

62

土地総合研究 2014年秋号

表 4 距離帯で分割した地域
茨城県

埼玉県

千葉県

東京都

神奈川県

地域番号

距離帯

市区町村

1
2

35 km 以上 40km 未満
40--45

龍ケ崎市，取手市，牛久市など
つくば市，稲敷市，五霞町など

34

45--50
50--

河内町
他

5

15--20

6

20--25

7

25--30さいたま市浦和区・南区，越谷市，蕨市など
さいたま市見沼区・中央区・桜区・緑区・岩槻区，所沢市，志木市など
さいたま市西区・北区・大宮区，川越市，春日部市など

8930--3535--40狭山市，上尾市，蓮田市など
桶川市，久喜市，北本市など

101140--4545--50飯能市，鴻巣市，鶴ケ島市など
加須市，東松山市，毛呂山町など

12

50--

他

13
14

10--1515--20

市川市，浦安市
松戸市，船橋市，流山市など

151620--2525--30習志野市，柏市，千葉市花見川区など
千葉市美浜区・稲毛区，八千代市，印西市など

171830--3535--40千葉市中央区・若葉区・緑区，市原市，佐倉市など
四街道市，君津市，富津市

192040--4545--50

栄町
八街市，富里市，成田市など

21

50--

22

--5

23

5--10

24

10--15他
東京都中央区・千代田区・文京区・港区・荒川区・江東区・台東区・新宿区・墨田区・渋谷区・練馬区・豊島区
東京都品川区・北区・足立区・中野区・目黒区・江戸川区・板橋区・世田谷区・杉並区・葛飾区
東京都大田区，三鷹市，府中市

2526

15--20
20--25

武蔵野市，調布市，狛江市など
東久留米市，稲城市，小金井市など

2728

25--3030--35

国分寺市，町田市，立川市など
武蔵村山市，八王子市，昭島市

2930

35--4040--45

福生市，あきる野市，青梅市など
日の出町，檜原村

3145--5032

15--2033

20--25奥多摩町
川崎市幸区・中原区・高津区・宮前区・川崎区・多摩区，
横浜市鶴見区・港北区
横浜市都筑区・青葉区・神奈川区・緑区，川崎市麻生区3425--3035

30--3536

35--40横浜市保土ケ谷区・旭区・西区・中区・南区・瀬谷区
横浜市磯子区・港南区・泉区・戸塚区・栄区，大和市，相模原市など
横浜市金沢区，藤沢市，厚木市など

3738

40--4545--50

逗子市，横須賀市，葉山町
秦野市，伊勢原市，茅ヶ崎市など

39

50--

他

土地総合研究 2014年秋号



龍ケ崎市,取手市,牛久市などの 35-40

四半期前の影響は統計的に有意でなかったた

km 圏内の地域，

め表 5 には記載していない。



茨城県の 50km 以上の地域，

以上のことから，住宅価格の変動が生じた



埼玉県の 50km 以上の地域，

場合，宅地（土地と建物）の波及効果は半年



国分寺市，町田市，立川市などの 25-30

間に渡って万遍なく影響するのに対して，中km 圏内の地域，

古マンション等の場合は宅地（土地と建物）

日の出町，檜原村などの 40-45 km 圏内に比べて瞬間的な波及効果が強く，半年後にの地域，

はその効果は徐々に薄れていく。



横浜市都筑区・青葉区・神奈川区・緑区，川崎市麻生区の 20-25 km 圏内の地
域，



63

5. おわりに
本稿では，首都圏における直近の住宅取引

横浜市保土ケ谷区・旭区・西区・中価格に注目して，価格の波及効果（乗数効果）

区・南区・瀬谷区の 25-30 km 圏内のが都市空間においてどの程度生じるのかを分地域。

析した。価格変動の地域的相違を分析する際

中古マンション等においても茨城県，埼玉に，データを地域ごとに集計するのかしない

県の郊外や東京都心部以外で中核となる都市のか，どのような基準でどの程度集計するのの近辺で大きな価格変動が生じていることがかといった違いは分析結果に大きな影響を与わかる。

える。4 節の分析では東京駅を一つの基準に空間自己回帰係数を推定することによって，
表 5 のように空間乗数効果を計測することが距離帯を設定して地域を定義したが，異なる分類の方法も十分に考えられるだろう。

できる9。たとえば，当該期にすべての地域で同じ住宅用途の間で価格の連鎖が生じる理

価格が 1%上昇すると，ある地域の宅地（土地由の一つは代替性の概念で説明できる。長期

表 5 空間乗数効果

的には代替物件間の価格は平準化される，平宅地（土地と建物） 中古マンション等

準化に至る過程が価格の波及構造と関係して

当該期

1.22

1.41

いることが予想できる。このことは，住宅市

1 四半期前2 四半期前

1.29
1.20

1.20
1.14

場におけるサブマーケットを想定することが価格分析において重要であることを示していと建物）の価格は最終的に 1.22%，中古マンション等の価格は 1.41%まで上昇する。宅地（土地と建物）の乗数効果は当該期，1 期前，
2 期前においてほぼ同程度の大きさを持つが，中古マンション等では時間が経過するにつれて効果は弱まる。なお，3 四半期前および 4る。ただし，統計的な分析では時間的順序だ
けが因果性を十分に説明するとは限らないので，価格に与える重要な影響がすべてわかっていない場合はもちろん注意が必要である。
近年，オフィス賃貸市場では継続して賃料の上昇が続いている。2020 年の東京オリンピックの期間まで，いくつかの商業，観光施設

9 内生変数に対する空間自己回帰係数の推定値をを中心とした都市再開発が実行されるだろう。

̂ とおくと，レオンティエフ展開を利用して空間

都心部の就業者人口はまだそれほど大きく減乗数数は 1 1  ˆ  より計算できる。

64

土地総合研究 2014年秋号

少はしないことが大まかな見通しであるため，

9)

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ける容積率規制が地価の地域間波及に及ことが予想される。

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3)

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