オフィス市場の計量経済学的分析
2018.2.21
第3回不動産経済分析研究会

ザイマックス不動産総合研究所
⼤⻄順⼀郎

1. はじめに2018/2/21

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発表の概要• 不動産スペース市場と不動産資産市場との関係を表す需要供給分析の枠組みであるストック・フローモデルをもちいて、東京23区オフィスにおける賃貸マーケットの需要と供給をモデル化し、2030年までの空室率と賃料を予測した• 今後のオフィスワーカー数の動向によって、オフィス賃貸市場の先⾏きが⼤きく異なってくる様⼦が観察された2018/2/21

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問題意識①• 現在、われわれを取り巻く状況は徐々に変化しつつある– 少⼦⾼齢化– テクノロジーブーム（AI、IoT、ロボット、⾃動運転、仮想通貨）– ⼈⽣100年時代– インフラの⽼朽化– 働き⽅改⾰– 空き家問題– ⼥性・⾼齢者の社会進出– 気候変動2018/2/21

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問題意識②• 世の中の変化がオフィス市場にどのように影響するか、需要や供給との関係を整理して、定量的に把握したい。
– 急激な変動（ショック）、循環的変動を多少和らげることに?
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オフィス市場のモデル化と予測研究①• 清⽔(1996); 東京都都⼼中⼼地区における事務所賃料の時系列推移と将来予測– ヘドニック型オフィス賃料指数を作成した上で、マクロ計量経済モデルの中に不動産市場セクションを作成し、賃料を予測。⾏動⽅程式をより⾼次の関数として推定することが可能に– １⼈あたりオフィス⾯積などからオフィス床需要関数を、国内総⽣産などから床供給関数を推定

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オフィス市場のモデル化と予測研究②• 国⼟交通省(2010-2014)– 不動産市場がマクロ経済にどのような影響をおよぼすか– 地価決定要因分析に関する代表的な理論である重複世代モデル、収益還元モデルの 2 種類の理論を援⽤し、地価と⼟地と取引量の関係を都道府県別データによって分析– 都道府県別地価を⼀⼈あたり実質 GDP、⽼ 齢従属⼈⼝指数、⼟地取引件数で説明するモデルを推計– 平成25年度⼟地⽩書にも掲載（第1部第2章第2節「地価変動がマクロ経済に与える影響」）

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オフィス市場のモデル化と予測研究③• ⽇本不動産研究所;– 成約事例をもとにしてオフィス賃料指数を作成した上で、実質GDPなどで需要量、供給量、賃料指数を求める式を求め、マクロ計量モデルを応⽤したオフィス賃料変動モデルを構築、複数シナリオでのオフィス賃料を予測• ニッセイ基礎研究所;– オフィス供給量やオフィスワーカー数、実質 GDP 成⻑率などから、空室率関数および賃料関数を求め、これと上記の予測値から将来のオフィス賃料を予測

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オフィス市場のモデル化と予測研究④• 三井住友トラスト基礎研究所;– 需要、供給、賃料の３つのモデルで構成する分析フレームを作成し、過去の実績データから統計モデルを推計しつつ、同モデルに経済予測等の外⽣変数を⼊⼒して予測• 他、CBRE、JLLなど2018/2/21

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課題と⽅向性• 多くの研究事例において– 市場の指標に影響を与える変数を特定、定量化して、不動産市場の構造（需要と供給）をモデル化し予測• ⽬指したいモデル– 経済学の「理論的背景」と不動産の「実務感覚」とを両⽴したい• 不動産には２つの側⾯「資産」と「利⽤」があり、それぞれに需要と供給がある– 世の中を⻑期で俯瞰する⽬を持ちたい• 「来年いくらになるか︖」を当てるのも気になるが、「10年先に向かってどちらへ進んでいるのか︖」を把握することも⼤切
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Xymax Real Estate Institute102. 分析の枠組み

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Wheatonのストックフローモデル• 不動産の利⽤・消費財としての側⾯と、所有・投資財としての側⾯に注⽬→２つの市場で同時決定
資産市場

賃料

賃貸市場

価格の評価

賃料の決定,価格

ストック

∆

建築着⼯
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ストック・フローモデルの特徴①• 資産市場、賃貸市場それぞれで需要供給構造を明⽰的に表すことができる– 第１象限（北東）︓既存ストック量と需要要因から賃貸市場における賃料が決定– 第２象限（北⻄）︓第１象限で決定された賃料と外⽣的に与えられる⾦利から収益還元的に不動産の取引価格が決定– 第３象限（南⻄）︓第２象限で決定された価格を基に新規供給量が決定– 第４象限（南東）︓第３象限で決定された新規供給量と既存のストックの減耗分から当該期末のストック量が決定– 当初と最終のストック⽔準が等しいとき賃貸市場と資産市場はともに均衡状態にあり、市場は均衡状態に向けて調整される
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ストック・フローモデルの特徴②• 外⽣的な環境が変化した結果としての、新たな均衡を描写するのに適している– 経済の拡⼤（第1象限での直線シフト）– ⾦利が変わる（第2象限での傾き変化）– 建設コストが⾼騰する（第3象限でのシフト）• 市場が均衡状態から乖離した際に、供給がどの程度弾⼒的に調整されるのかといったことに注⽬

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ストック・フローモデルの特徴③• Wheatonは著書「都市と不動産の経済学」で以下のように述べている– ある⼤都市圏の経済情報を、空室、賃貸料、建設といった不動産データと組み合わせることで、地⽅の業務⽤不動産市場に関する計量経済学的モデルを展開することができる。この種類の分析は、このような市場の働きに有⽤な洞察をもたらし、また市場予測を⾏う道具となる（p392第12章要約より抜粋）

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ストック・フローモデルの研究事例• 清⽔(2004)– 東京都区部の事務所賃料の予測を⽬的としたストック・フローモデルの考え⽅に基づいた実証分析。事務所賃料を被説明変数、需要要因・供給要因・⺠間設備投資額を説明変数とする回帰モデルを推計• 井上・清⽔・中神(2009)– 1980 年代の住宅バブルに対して、 住宅の供給制約がどのような影響をもたらしていたのかを推計。
– わが国のバブル発⽣時の住宅供給の価格弾⼒性が極めて⼩さかったこと、その原因が資産税制と⼟地利⽤規制によってもたらされていたことを実証的に⽰した。
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今回の報告の注意点• DiPasquale,Wheaton(2001)「都市と不動産の経済学」第12章を、2000年以降の東京23区オフィス市場で再現– Wheaton教授はサンフランシスコのオフィス市場の1968〜1993年までのデータを⽤いて需要と供給をモデル化し、1998年までの賃料、空室率の予測を⾏った– 第4象限から第1象限にかけて分析、特に第1象限で賃料の決定にフォーカス。第２、３象限は含んでいない– ⽤いた経済変数は、需要に直接影響があるオフィスワーカー雇⽤のみ• GDP、⺠間設備投資などは取り扱っていない– したがって、21世紀の東京の実態を完全には反映しきれていない可能性• 意⾒や知恵をいただき、より実態に合うよう修正したい
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Xymax Real Estate Institute173. データ（東京23区）

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使⽤したデータ• オフィスワーカー数• 新規竣⼯量

需要モデル• ストック• 空室率供給モデル• 占有⾯積• 吸収量賃料モデル• 賃料
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オフィスワーカー数︓
国勢調査＋東京の労働⼒（補間）• 昼間⼈⼝・従業地ベース（≠夜間⼈⼝・居住地ベース）• 管理的職業従事者、専⾨的・技術的職業従事者、事務従事者の合計

349.6万⼈（2017Q3推定）

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Xymax Real Estate Institute20新規竣⼯量︓Xymaxの物件データベース• Xymaxの物件データベース登録物件*1の竣⼯年別の賃貸⾯積*2合計– *1:東京23区で約16,000棟、延床1,600万坪 *2:延床⾯積×0.5

5.45万坪/四半期（2017Q3）

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ストック︓東京の⼟地• 賃貸、⾃⽤を含む事務所建物の⾯積• 賃貸⾯積ベースに補正（×0.5）

1,414万坪（2017Q3推定）

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Xymax Real Estate Institute

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空室率︓
Xymaxの空室データベース• Xymaxの空室データベースに登録されている空室⾯積の合計を、同じく登録されている物件の賃貸⾯積の合計で割った値

3.28%（2017Q3）

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Xymax Real Estate Institute23占有⾯積︓ストック×(1-空室率)• 東京の⼟地から計算したストックとXymaxの空室率を⽤いて上の数式で計算した値

1,368万坪（2017Q3推定）

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Xymax Real Estate Institute24吸収量︓占有⾯積の変化• 今期の占有⾯積から前期の占有⾯積を引いた値。ネットアブソープション– マイナスは、テナント企業が返した⾯積の⽅が借増した⾯積より多いことを⽰す

6.93万坪
/四半期（2017Q3）

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賃料︓Xymaxの新規成約賃料インデックス• Xymaxの成約事例データベースに登録された新規成約賃料のデータをもとに、⽴地や規模、築年数で調整したヘドニック型賃料指数109（2017Q3）※2010Q1=100

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4. モデル2018/2/21

Xymax Real Estate Institute27需要（吸収量）のモデル

吸収量

調整
速度

オフィス
ワーカ数

企業が需要する1⼈あたりスペース

前期の占有⾯積– オフィスワーカーE が増えれば吸収量AB は増える
– 空室率V が低いとき、オフィスコストが⾼いため、１⼈あたりスペースは減る（l 期のラグ）– 企業は⼈員が増えてくると前もってスペースを確保する– 賃貸借契約の更新を迎えた企業の⼀部だけが需要するスペースへ調整τ
することができる2018/2/21

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供給（新規竣⼯）のモデル
1
今期の新規竣⼯量

ストック

空室量

吸収量

必要な建設量前期の新規竣⼯量– 開発業者は、竣⼯に先⽴つ計画の時点で、竣⼯時の需要を予測し建設する– 需要に応えるために必要な将来の新規竣⼯量は、時間遅れのストック（m期のラグ）、空室量（m期のラグ）、吸収量（n期のラグ）の関数で得られる– 建築の漸進的反応を組み⼊れるため、ｔ期における実際の竣⼯は、必要な竣⼯と竣⼯したばかりの⾯積の差にτ2で⽐例して動くと仮定する
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賃料のモデル

賃料の変化

調整速度

空室率

吸収率

均衡賃料

前期の賃料

– 交渉の過程で実現する最終的な賃料は、家主の留保賃料と⼊居者の申し⼊れ賃料の中間となるため、空室V が多ければ賃料は下がり、移転する⼊居者AB が少なければ賃料は下がる。
– 他変数の影響が直ちに賃料に表れるとは考えにくいため、所与の空室と吸収の⽔準に対して最終的に市場賃料の安定的な⽔準R*（均衡賃料）に到達するとして、この均衡賃料に向かって少しずつ調整μ3されていくと考える
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予測︓5本の式と5つの内⽣変数• 供給の恒等式

1• 空室率の恒等式• 需要の恒等式• 需要のモデル• 供給のモデル1

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予測の前提︓
オフィスワーカー数の予測– オフィスワーカー数の動向を3つのシナリオで予測し、空室率や賃料の予測がどのように異なるか⽐較する①四半期ごとに0.1%ずつ増加（年+0.4%）②変化なし③四半期ごとに0.1%ずつ減少（年-0.4%）※東京都の予測のペース

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5. 分析結果

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新規竣⼯量の予測︓
シナリオにより新規竣⼯量の⽔準に違い• 2017Q4〜2020Q4はモデルによらず竣⼯予定から予測
2017Q4→←2020Q4+0.4%/year
±0%
-0.4%

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ストックの予測︓
ストック全体では⼤きな差にはならない• OW増とOW減では、2030年時点で約30万坪の差
2017Q4→←2020Q4+0.4%/year±0%-0.4%

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Xymax Real Estate Institute35吸収量の予測︓2018年に⼊り吸収量は減少するも、OW増ではマイナスに転じず需要堅調• OW減は2019年にも吸収量マイナスに
2017Q4→←2020Q4+0.4%/year
±0%
-0.4%

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Xymax Real Estate Institute36占有⾯積の予測︓
OW減は波打ちながら横ばい• OW増は上昇傾向続く。年追うごとに差は拡⼤
2017Q4→←2020Q4+0.4%/year

±0%
-0.4%

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Xymax Real Estate Institute37空室率の予測︓2018年に⼊り上昇。OW増とOW減によりピークの⽔準・タイミングに違い• OW減の場合、４年空室率上昇が続き、7%に達する
2017Q4→←2020Q4-0.4%
7.24%
2022Q4
6.07%
2022Q24.98%
2021Q3±0%+0.4%/year

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Xymax Real Estate Institute38賃料の予測︓2019年ピークアウトは共通。回復のタイミ
ングとボトムの⽔準に違い• OW減の場合、2012年の⽔準まで下落
2017Q4→←2020Q4+0.4%/year
2019Q3
2019Q2124116
2019Q12022Q3106±0%
2023Q294
2024Q42018/2/21

Xymax Real Estate Institute

-0.4%

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6. まとめと課題

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Xymax Real Estate Institute40まとめ• 不動産スペース市場と不動産資産市場との関係を表す需要供給分析の枠組みであるストック・フローモデルをもちいて、東京23区オフィスにおける賃貸マーケットの需要と供給をモデル化し、2030年までの空室率と賃料を予測した• 今後のオフィスワーカー数の動向によって、オフィス賃貸市場の先⾏きが⼤きく異なってくる様⼦が観察された2018/2/21

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課題︓オフィスワーカー数の動向• 今後のオフィスワーカー数の動向に影響を及ぼす要因は何だろうか︖– ⼈⼝減– 地⽅と⼤都市の⼈⼝流⼊流出– ⼥性・⾼齢者の労働参加– AIの浸透でオフィスでの単純作業がなくなる…など労働経済学、社会学の側⾯からの知⾒も求められる

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課題︓賃貸市場の分析（第1象限）• 需要に影響をおよぼす要因はオフィスワーカー数以外にもあるので、モデルに取り⼊れていく– ⺠間設備投資︓将来のスペース確保の度合い– GDP︓企業の投資の原資– 企業の投資⾏動の変化︓⼈、床、設備の優先順位– １⼈あたりスペースの変化︓働き⽅改⾰• フリーアドレス、モバイルワーク、サードプレイスオフィス、サテライト
オフィス、在宅勤務– 産業構造の変化︓オフィスを使う産業、使わない産業
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課題︓建設市場の分析（第3象限）• 供給に影響を与えている要因の整理とモデル化– 建設費、⼈件費の⾼騰で建築コスト上昇– ゼネコンの供給能⼒の配分︓インフラ、公共建築物、商業施設、物流施設– ゼネコンやデベロッパーの意思決定構造︓• 資⾦が調達できそうだから建てるのか︖• 儲かりそうだから建てるのか︖• ⼟地があるから建てるのか︖

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課題︓ストック形成市場の分析（第4象限）• ストックの⾼齢化の影響– 滅失率の上昇– 減価率の変化• 建替え、⽤途転換（住宅、商業施設、ホテルなどへ）

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課題︓データ収集・分析技術• 第1象限から第2、第3、第4象限まで通した分析• オフィスワーカー数データ（５年に１回の国勢調査）の補間⽅法• 時系列分析、フィルタリング• パフォーマンステスト

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