Real Estate FinanceCenter for Spatial Information Science, The University of Tokyo
Real Estate Investment

Real Estate Investment

5-1-5, Kashiwanoha, Kashiwa 277-8568, JAPAN

ビッグデータとは?
• What is big data?

ビッグデータでみる建設・不動産市場の未来•

Big data is not a new phenomenon, but one that ispart of a long evolution of data collection andanalysis. Among numerous definitions of big datathat have been introduced over the last decade, theone provided by Mayer-Schönberger and Cukier(2013) appears to be most comprehensive: Big data is“ the ability of society to harness information in
novel ways to produce useful insights or goods
and services of significant value” and “things one
can do at a large scale that cannot be done at asmaller one, to extract new insights or create newforms of value .”•Mayer-Schönberger,V and Cukier K, (2013), Big Data: A
revolution that will transform how we live, work and think,
UK: Hachette.

Nov. 29 2021
清水千弘(Chihiro SHIMIZU)
東京大学空間情報科学研究センター・不動産情報科学研究部門

2

1

2

Real Estate Investment

Real Estate Investment• In the community of analytics, it is widely accepted that big
data can be conceptualized by the following three dimensions( Laney, 2001 ):予測マシンは、データに依存している。
• 予測は、データがあって初めてできる。
• 「Garbage in, Garbage out」ごみからはごみしか生まれない– 良質なデータが手に入るほど、予測の精度は高まる。
– データは予測の主な補完材であり、予測コストが下がるほど価値は高まる。

• a). Volume :データの量• b). Velocity :即時性• c). Variety :多様性

• データを発掘し、生産する– 貴重なデータは発掘しないといけない– 発掘できないデータは生産しないといけない• Laney D,(2001), 3D data management: Controlling Data
Volume, velocity, and variety, US:META Group.
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3

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Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

よく聞かれる質問:

建設・不動産市場の未来を予見する• Q1. 不動産需要が都会から郊外に移るということが指摘されている。ただ、感染が収まると元のオフィスに戻るという感じもあり、どの程度永続的な不動産需要の変化なのか。海外都市ではどうか?

• 市場の3つの変動エネルギーと構造変化– 論点01:日々の変化: 不動産市場のナウキャスティング• データで見えること– 論点02:中期的なサイクル: 不動産市場の構造変化• 因果推論からわかること– 論点03:長期のダイナミクス: 不動産市場のマクロ変動• 構造推定からわかること– 論点04:建設・不動産市場の構造変化• データから見えづらいこと• Q2. 観光需要がどのように変化するか? 回復期では客室稼働率の二極化が進む。旅行の主目的地にまっすぐに行ってまっすぐに帰る傾向にあるとすると、他地域への波及が起きないのではないか。観光業界ではどのような変化が起こりそうか?
• Q3. 不動産関連の企業にとっては、今回のショックは負の影
響ももちろんありますが、今後につながるビジネスチャンスを提供することができるか?
5

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Real Estate Investment

Real Estate Investment

講義のはじめに:不動産価格の決まり方

論点01.不動産市場のナウキャスティング

割引現在価値モデルによる理論地価の導出• グローバル市場で起こっていること

割引現在価値モデル＝ 地価は、その土地が生み出す将来に亘る収益の割引現在価値に等しい。

Pt 
ただし、

Y t  E t P t 1
1 rt
r  i   RP
t

t

t

（１）式

t

Pt 
（１）式をフォワードに解き、永続的なバブル解を排除し、レントの成長率に関して静学的な期待を仮定。

Ytert  g t• 日本の市場で起こっていること（２）式

P t ：t期の地価水準、 E t：t期の情報に基づく期待演算子、
Y t ：t期のレント（実質GDP）、r t ：資金コスト、 i t ：名目長期金利、
 t ：不動産関連税率、R P t ：リスクプレミアム (6％)
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7

7

8

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

MIT Center for Real Estate: Price Dynamics Platform:
世界の不動産市場

議論: 海外の不動産市場+オフィス市場の動向• Q1. 不動産需要が都会から郊外に移るということが指摘されている。ただ、感染が収まると元のオフィスに戻るという感じもあり、どの程度永続的な不動産需要の変化なのか。海外都市ではどうか?
• Q2. 観光需要がどのように変化するか? 回復期では客室稼働率の二極化が進む。旅行の主目的地にまっすぐに行ってまっすぐに帰る傾向にあるとすると、他地域への波及が起きないのではないか。
観光業界ではどのような変化が起こりそうか?
• Q3. 不動産関連の企業にとっては、今回のショックは負の影響ももちろんありますが、今後につながるビジネスチャンスを提供することができるか?
•
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Real Estate Investment

The RCA Commercial Property Price Indices (RCA CPPI™) are a suite of price indices developed
and published quarterly. They are transaction-based and measure commercial real estate pricemovements using a repeat-sales regression methodology.

Global Property Price Dynamics: 2021 Q1 year by year.

350+ Indices across 15 countries
50 National Level Indices
41 Regional Indices
190 Metro/Market Level IndicesTop 25 Global Cities
Composite

12

11

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Real Estate Investment

Global Property Price Dynamics: 2021 Q1 past 5 years.

Global Property Price Dynamics: 2021 Q1 past 10 years.

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14

13

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Real Estate Investment

Real Estate Investment

マクロ経済×不動産価格指数
Tobin’s Q from Stock market

Daily PPI: 日次不動産価格指数

y : property income (Net Operating Income)r =Property Market

Sum of Real Sum of Real
EstateEstateAppraisal Transaction
Value in the Price in the
REIT
REIT

Stock Market

Stock

Debt
16

15

15

16

2005/12/30
2006/2/28
2006/4/30
2006/6/30
2006/8/31
2006/10/31
2006/12/31
2007/2/28
2007/4/30
2007/6/30
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2007/10/31
2007/12/31
2008/2/29
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2008/10/31
2008/12/31
2009/2/28
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2009/6/30
2009/8/31
2009/10/31
2009/12/31
2010/2/28
2010/4/30
2010/6/30
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2010/10/31
2010/12/31
2011/2/28
2011/4/30
2011/6/30
2011/8/31
2011/10/31
2011/12/31
2012/2/29
2012/4/30
2012/6/30
2012/8/31
2012/10/31
2012/12/31
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2013/6/30
2013/8/31
2013/10/31
2013/12/31
2014/2/28
2014/4/30
2014/6/30
2014/8/31
2014/10/31
2014/12/31
2015/2/28
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2015/8/31
2015/10/31
2015/12/31
2016/2/29
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2016/6/30
2016/8/31
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2016/12/31
2017/2/28
2017/4/30
2017/6/30
2017/8/31
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2017/12/31
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2018/4/30
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2018/8/31
2018/10/31
2018/12/31
2019/2/28
2019/4/30
2019/6/30
2019/8/31
2019/10/31
2019/12/31
2020/2/29
2020/4/30
2020/6/30
2020/8/31
2020/10/31
2020/12/31

Real Estate FinanceReal Estate Investment

企業移転決定件数

19

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日次不動産価格指数: 主要系列
東京23区オフィスマーケット変遷

22021/2/26

1.8

1.6

1.4

1.2

0.8
1

0.6

0.4

0.2

0

オフィスビル_東京
オフィスビル_主要5区
オフィスビル_地⽅7⼤都市
住宅_東京

住宅_主要5区
住宅_地⽅7⼤都市
ホテル_東京都市型商業施設_東京

都市型商業施設_地⽅7⼤都市
物流施設_1都3県（出所）ザイマックス不動産総合研究所

17
18

17
18

Real Estate Investment
Real Estate Investment

コロナ禍で変化する企業の移転トレンド

論点02:中期的なサイクル: 不動産市場の構造変化

 都⼼の主な移転件数が増加している 2020年にみられた経費削減移転は減り、業務効率化のためのポジティブな移転が増えてきている• ファンダメンタルズからわかること

移転理由別の企業移転決定件数の割合• 日本の市場で起こっていること（出所）ザイマックス不動産総合研究所「最近の空室率上昇を読み解く」（10/1公表）
https://soken.xymax.co.jp/2021/10/01/2110-rise_in_vacancy_rates/

19

20

20

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

地価の理論値とその構成要素

ファンダメンタルズ:地価の理論値とその構成要素

割引現在価値の構成要素（１）実質GDP

割引現在価値モデルによる理論地価の導出

実質GDPと住宅地地価（実質）割引現在価値モデル＝ 地価は、その土地が生み出す将来に亘る収益の割引現在価値に等しい。

Pt 

Y t  E t P t 1
1 rt

ただし、

r  i   RP
t

t

t

（１）式

t

Pt 
（１）式をフォワードに解き、永続的なバブル解を排除し、レントの成長率に関して静学的な期待を仮定。

Ytert  g t

バブル期

（２）式

高度成長期～
列島改造ブーム

P t ：t期の地価水準、 E t：t期の情報に基づく期待演算子、
Y t ：t期のレント（実質GDP）、r t ：資金コスト、 i t ：名目長期金利、
 t ：不動産関連税率、R P t ：リスクプレミアム (6％)（注）地価の実質化は、GDPﾃﾞﾌﾚｰﾀで行っている。

21

21

22

Real Estate Investment

Real Estate Investment

実証分析

実証分析
割引現在価値と地価の関係（共和分ベクトル推計結果）

割引現在価値と地価の関係

六大都市

割引現在価値と実質地価の間には共和分の関係がある。
– この結果は、過去に亘り、地価は理論値から大きく乖離せずに推移してきたことを示唆。
– この関係に、生産年齢人口比率を加えた場合にも、共和分の関係があった。ファンダメンタルズ以外に、人口動態
も地価に影響を与えている可能性が示唆された。

地方圏

23

23

22

24

24

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

実証分析

実証分析

理論値の変動の評価

地価の短期変動の要因分解•• 金利ギャップの変動に伴い、割引現在価値は大きく変動。

– 近視眼的な成長期待と長期金利のズレが、地価変動の源泉。

共和分関係を用いて、短期の実質地価変動、すなわち、実質地価の前年比に関する誤差修正モデルを推計する。
– 誤差修正モデルとは、共和分関係から得られた均衡関係と実際の地価の間に生じるギャップを埋めていく（誤差を修正する）プロセスを織り込んだモデルである。

• また、人口変動も長い期間における地価変動に影響。

推計式

Δpt = β0
実質地価
指数、前年差＋ β1ECt-1 ＋ β2ΔDPVt ＋ β3Δpop_workt＋ εt
誤差修正項

割引現在価値
指数、前年差

生産年齢人口比率、前年差

26

25

25

26

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実証分析:住宅地

実証分析
誤差修正モデルの推定結果

短期変動の要因分解（六大都市圏）:1976-

六大都市圏

30%

EC項
⼈⼝要因
貸出要因
割引現在価値
実績値

25%
20%
15%
10%
5%
0%
‐5%
‐10%
‐15%
‐20%
1979

地方圏

27

27

1984

1989

1994

1999

2004

2009

2014

(a) 1980 年代半ばから後半にかけては、金利が低水準に維持された中、期待成長率が上振れて割引現在価値が大きく上昇していたことに加え、モデルでは説明できない要因（＝誤差項）も地
価上昇に寄与していた。
(b) 1990 年頃のバブル末期においては、貸出要因が地価押し上げに大きく寄与していた。その後の地価下落には割引現在価値や貸出要因に加え、モデルでは説明できない誤差項も地価押
し下げ方向に寄与していた。
(c) 2000年代入り後は，誤差を修正する動きがみられた。
(d) 2000年代後半は，割引現在価値は、低金利が持続する下での持続的な経済成長を反映して、地価に対して押し上げ方向に作用している一方，人口要因の地価押し下げ圧力が増加したた
め，ファンダメンタルズほど地価は上昇していないと考えられる。
28

28

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

実証分析:住宅地:1976-

実証分析:商業地:197640%

短期変動の要因分解（地方圏）

EC項
⼈⼝要因
貸出要因
割引現在価値
実績値

30%

EC項
⼈⼝要因
貸出要因
割引現在価値
地価波及要因
実績値

20%
15%
10%

20%

（6大都市）

10%
0%

5%

‐10%

0%

‐20%
‐30%

‐5%

1979

‐10%
1979

1984

1989

1994

1999

2004

2009

1982

1985

1988

1991

1994

1997

2014

5%

Real Estate Investment

実証分析:工業地1976-

1982

1985

1988

1991

1994

1997

‐15%
‐20%
1988

1991

1994

1997

2000

2003

10%
5%

2006 2009
EC項
⼈⼝要因
貸出要因
割引現在価値
地価波及要因
実績値

2003

2006

2009

2012

2015

• Q1. 不動産需要が都会から郊外に移るということが指摘されている。ただ、感染が収まると元のオフィスに戻るという感じもあり、どの程度永続的な不動産需要の変化なのか。海外都市ではどうか?

5%
0%

1985

2000

議論: 不動産市場の構造変化（6大都市）

‐5%
‐10%

1982

（地方圏）

30

Real Estate Investment

1979

2015

‐10%

30

15%

2012

‐5%

29

15%
10%

2009

0%

29

EC項
⼈⼝要因
貸出要因
割引現在価値
実績値

2006

EC項
⼈⼝要因
貸出要因
割引現在価値
地価波及要因
実績値

1979

25%
20%

2003

10%

(a) 六大都市とは異なり，バブルの生成，崩壊期は，バブルの発生源（東京をはじめとする六大都
市圏）からの地価波及効果が大きく，ファンダメンタルズの動き以上に地価が上昇・下落していた可能性が示唆されている。
(b) 2000年代入り後は，都市圏からの地価波及効果が薄れ，徐々にファンダメンタルズに沿った動きをみせるようになった。
(c) 2000年代後半は，六大都市と同様に，割引現在価値が、低金利が持続する下での持続的な経済成長を反映して、地価に対して押し上げ方向に作用している一方，人口要因の地価押し下げ圧力が増加している。ただし，その程度は六大都市に比べマイルドである。生産年齢人口比率の低下が地価にもたらす影響は，都市圏でより大きいものとなっている可能性を示唆している。

30%

2000

15%

2012

• Q2. 観光需要がどのように変化するか? 回復期では客室稼働率の二極化が進む。旅行の主目的地にまっすぐに行ってまっすぐに帰る傾向にあるとすると、他地域への波及が起きないのではないか。観光業界ではどのような変化が起こりそ
うか?

2015

（地方圏）

0%

• Q3. 不動産関連の企業にとっては、今回のショックは負の影
響ももちろんありますが、今後につながるビジネスチャンスを提供することができるか?

‐5%
‐10%
1979

1982

1985

1988

1991

1994

1997

2000

2003

2006

2009

2012

2015

32

31

31

32

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

不動産市場の行動変化

消費行動の変化: 2020年/2019年）（4月）

人流データにみる不動産市場の影響

メッシュ単位（500mメッシュ）消費額の比較（2020年/2019年）（4月）

xPopデータの属性と集計データの作成
GPS移動履歴のデータからは以下の属性を得ることができる。
・各ユーザのID（日、月を跨いでユニークのID）
・測位時間（時分秒）
・測位場所（経度緯度）

以上のデータから滞留点（stay point）を抽出するとともに、滞留目的別に自宅、勤務地、その他の滞留点を推定することも可能である。
・各ユーザの自宅と勤務地を把握可能。
・消費地となる自宅、勤務地以外の滞留点も把握可能。
・NTTドコモにて統計処理されたデータを用いて分析を行うため、個人情報は含まれない。

2020/20194月
20年：約1.88兆円
19年：約2.29兆円（17.9%減少）

今回は集計したLocationMind xPopデータ※を使用
3月と傾向は似ているが、大都市での減少がより顕著になる。

※LocationMind xPopのデータは、NTTドコモが提供するアプリケーションサービス「ドコモ地図ナビ」のオートGPS機能利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータを使用。位置情報は最短5分ごとに測位される
GPSデータ(緯度経度情報)であり、個人を特定する情報は含まれない。

Mapping: © Akiyama lab @TCU & CSIS, Source data: LocationMind xPop © LocationMind Inc.

33

34

33

34

Real Estate Investment

Real Estate Investment

住宅サービス↑、 店舗での消費行動↓、オフィス↓
Revenue

Office &Industrial

Goods
and services
soldMARKETSFORGOODS AND SERVICES•Firms sell
•Households buy

企業がそれぞれのワークプレイスに求める価値・役割

Spending

Housing &RetailGoods andservicesbought0%
メインオフィ
ス
業務の効率化40%

社内のコミュニケーション活性化

Wages, rent,
and profit

MARKETSFOR
FACTORS OF PRODUCTION•Households sell•Firms buy

35.4%
29.4%

衛⽣安全管理29.0%

従業員の満⾜度向上28.3%

従業員のワークライフバランス…
Factors of
production

22.6%

経営ビジョンの共有

22.6%

Labor, land,and capital

情報セキュリティ管理のしやすさ

22.3%

Income

従業員のリフレッシュ・健康促進

情報の伝達・収集の促進= Flow of inputs
and outputs

18.9%
17.8%

BCP対策（災害時などの事業継…

17.4%

⻑時間労働（残業・休⽇勤務）…

16.8%

集計対象︓「特になし・わからない」と回答した⼈を除く（n=1,657）/複数回答/抜粋= Flow of dollars

35

コロナ危機収束後、メインオフィスの施策で関心があるもの

37.7%

従業員が仕事に集中しやすいこと
オフィスコストの削減

80%

61.0%
44.7%

快適性

HOUSEHOLDS•Buy and consume
goods and services•Own and sell factorsof production

60%

61.6%

従業員のモチベーション向上
FIRMS•Produce and sellgoods and services•Hire and use factorsof production

35

20%

https://soken.xymax.co.jp/2020/12/02/2012‐office_demand_survey_2020a/

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Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

ワークプレイスの集中と分散︓⼤企業で進むHub＆Spoke化

MO：経営ビジョンの共有・ブランディング
コミュニケーション・イノベーション創出

論点03:長期のダイナミクス: 不動産市場のマクロ変動• 人口動態からみる建設・不動産市場

SO：時間、業務効率化・WLB・子育てや介護支援
多様な人材確保・BCP対策• 国際化が進む不動産投資市場（出所）ザイマックス不動産総合研究所

38
37

37

38

Real Estate Investment

Real Estate Investment

The Future of Real Estate in the United States
•
•
•

•
•
•

第1章. 人口動態

Chapter 1. 人口動態: Demographic Change and the Future of Real Estate in
the United States
Chapter 2. 住宅取得能力: Affordable Housing
Chapter 3. 技術革新のインパクト:
The Impact of Technology on the Built Environment– 3.1 Innovative Real Estate Products– 3.2 Green Real Estate– 3.3 Transportation and Logistics Innovations and Real Estate– 3.4 New Modes of Interaction With Spaces
Chapter 4. スマート・ビルディング & IOT:
Smart Buildings and the Internet of Things
Chapter 5. 不動産テック: Real Tech: Thinking Outside the Box
Chapter 6. 未来へのトレンド: Real Trends to Watch

•
•
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•
•

39

39

1. 人口は増え，世帯数は増える– 人口減少・世帯減少
2. 移民が増える– 移民は増えるか?どれくらいの移民が必要か?
3. 高齢化する– 世界で最も早く高齢化が進む
4. 一世帯人数が減少して，住宅密度が低下する– 単身世帯は増加する
5. 住宅の供給弾力性がエリアにより違いがでる– 宅地供給が増加し，空き家が増加する。
6. 魅力的なアメニティとライフスタイルやレジャーを提供する都市が好まれる– 多様なアメニティは都市を成長させる

4040Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

Into the Unkown: Aging :未知の世界に突入する日本

Shrinking Cities 人口増加・人口減少 2005→2015• The Economist: 日本特集

• Into the Unknown: A
special report on
Japan(Nov.20th 2010)• Japan is aging faster than any
country in history, with vastconsequences for its economy.
• 2050 All Japan =2010 Yubaricity

http://www.shrinkingcities.com/index.php%3Fid=399&L=1.html
42

41

41

42

Real Estate Investment

Real Estate Investment

高齢化 Aging

人口 Population

1.4

40%
35%

1.3

30%
25%

Australia

Labour

20%

USA
Germany

15%

1

0.9

UK

5%

Japan
2025

2022

2019

2016

2013

2010

2007

2004

2001

1998

1995

1992

1989

1986

1983

1980

1977

1974

1971

1968

1965

1962

1950

1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025

43

1959

0%

0.8

43

France

10%

1956

1.1

China

Population

1953

1.2

44

44

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

Demand: Number of live births (JPN)

世界経済にしめる日本の経済力: Trend of GDP share(Ten thousands)
300

100%

Other

90%

China
80%

4.5

250

Australia
USA

70%

5.0
Number of Live Births [Left Scale]
Total Fertality Rates [Right Scale]

Baby boom(1947-49)

4.0
Echo baby boom
(1971-73)

200

3.5

Germany60%

3.0France
50%

2.5

150

UK

Baby bust(1955-60)

Japan

40%

2.0

100

1.5

30%

1.0

50
20%

0.5

10%

0.0
2010

2005

2000

1995

1990

1985

1980

1975

1970

1965

1960

1955

1950

1945

1940

1935

1930

0%

1925

1920

0

1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009

Source: Ministry of Health, Labor and Welfare
Shimizu,C and T.Watanabe(2010), “Housing Bubble in Japan and the United States,” Public Policy Review Vol.6, No.2,pp.431-472
45

46

45

46

Real Estate Investment

Real Estate Investment

人口減少・高齢化がもたらす住宅価格の暴落?:
Asset Meltdown

我々の研究では，人口減少・高齢化は地価を暴落させる• Nishimura (西村清彦)(2011)• 依存人口比率• 人口減少は，何をもたらすのか?
•

Mankiw, N. G., and D. N. Weil (1989), "The baby boom, the baby bust,and the housing market," Regional Science and Urban Economics, Vol. 19,
235-258.

人口

以上人口,
歳人口
• Takáts (2012)• 老齢人口依存比率• 米国の住宅価格は，25年間で47%下落する• →移民政策の強化→サブプライム問題

歳人口,
歳人口
•

Shimizu,C and T. Watanabe (2010) , “Housing Bubble in Japan andthe United States,” Public Policy Review, 6 (2), pp.431-472.

Saita,Y., C.Shimizu and T.Watanabe(2016), “Aging and Real Estate Prices:
Evidence from Japanese and US Regional Data,” International Journal of
Housing Markets and Analysis, 9, 69-87.
47

47

48

48

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

二つの物価: 資産価格・住宅価格

Tamai, Y., C. Shimizu and K. G. Nishimura. (2017), “Aging and Property
Prices: Theory of a Very Long Run and Prediction on Japanese
Municipalities in the 2040s”, Asian Economic Policy Review. 16(3), 48-74.
49

50

49

50

Real Estate Investment

Real Estate Investment

国際化が進む不動産投資市場
外国人投資家: 積極化するクロスボーダー取引

51

51

•
•
•
•

International money flow ⇒ Local real estate prices
Asset prices in general: “Global saving glut” (Bernanke 2005)
Anecdotal evidence for active foreign investors in the real estate market“(F)oreigners snap up half of London’s princeliest dwellings, according to
Savills, an estate agent.” (The Economist April 2, 2016)

•
•
•
•
•
•

Mixed results for positive relationships using aggregated data
Aizenman & Jinjarak (2009), Justiniano et al. (2014), Jordà et al. (2014)
Ferrero (2014): Weak, Favilukis et al. (2013): Other factors
Disaggregated data accounting for international transactions?
Only a few…
Badarinza & Ramadorai (2015): Shock transmission through “proximity”

52

52

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

GIS(シンガポール)の不動産投資

Net Investment by Region
2004 - 2016

Region2004-20102011- 20132014- 2016

Americas

9.9%

23.4%

66.6%

Asia Pac

35.5%

29.1%

17.3%

Europe

54.7%

47.5%

16.1%

CNBC Report
26 Nov 2015
53

54

53

54

Real Estate Investment

Real Estate Investment

Nationality Bias
Illustration of the method I

ロンドンにおけるQIAの不動産投資例

Quartier central des affaires, Paris, UK

•
•
•
•
•

London’s Savoy Hotel (2014)
The Shard (2013)
Harrods department store (2010)
The Olympic Village (2012)HSBC tower (2014)

56

55

55

56

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

中国人は中国人から不動産を買う

スペイン人はスペイン人から不動産を買う

57

58

57

58

Real Estate Investment

Real Estate Investment

アメリカはアメリカ人から不動産を買う

自国と外国で購買行動が変わる。
Conditional ( hii ) and unconditional (mi ) market shares
30%

Full sample

28%
26%
24%
22%
20%

mi

h ii

85%

Trading patterns
in own country

10%

82%

8%

79%

6%

76%

4%

73%

mi

h ii

2%

Trading patterns
in foreign country

mi

h ii

The equal-weighted average of mi across all buyer nationalities and locations is 24:6%, and the equalweighted average of hii across all locations in the data is 26:6%.
 Full sample: Nationality Bias: 26.6-24.4=2%
 at Home: 79.5-78.3=1.2%
 abroad: 7.51-5.23=2.83%

59

59

60

60

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

論点04:建設・不動産市場の構造変化• 環境配慮と建設市場• 持続可能性・SDGs

62

61

62

Real Estate Investment

Real Estate Investment

The Future of Real Estate in the United States

議論: 新しいビジネスチャンス•• Q1. 不動産需要が都会から郊外に移るということが指摘されている。ただ、感染が収まると元のオフィスに戻るという感じもあり、どの程度永続的な不動産需要の変化なのか。海外都市ではどうか?

••• Q2. 観光需要がどのように変化するか? 回復期では客室稼働率の二極化が進む。旅行の主目的地にまっすぐに行ってまっすぐに帰る傾向にあるとすると、他地域への波及が起きないのではないか。
観光業界ではどのような変化が起こりそうか?
•• Q3. 不動産関連の企業にとっては、今回のショックは負の影響ももちろんありますが、今後につながるビジネスチャンスを提供することができるか?
•

•
•

63

63

Chapter 1. 人口動態: Demographic Change and the Future of Real Estate in
the United States
Chapter 2. 住宅取得能力: Affordable Housing
Chapter 3. 技術革新のインパクト:
The Impact of Technology on the Built Environment– 3.1 Innovative Real Estate Products– 3.2 Green Real Estate– 3.3 Transportation and Logistics Innovations and Real Estate– 3.4 New Modes of Interaction With Spaces
Chapter 4. スマート・ビルディング & IOT:
Smart Buildings and the Internet of Things
Chapter 5. 不動産テック: Real Tech: Thinking Outside the Box
Chapter 6. 未来へのトレンド: Real Trends to Watch

64

64

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

MIT 環境不動産が加速する(1/2)

MIT 環境不動産が加速する(2/2)• 環境認証からアウトカムへ– 環境不動産で強調される点が，認証から，アウトカムや便益分析の測定へシフトする• 建物のグループや都市を１つのエコシステムに– 建物個別に考えるのではなく，建物が発生した余分な熱を他建物に供給• 再生可能，リサイクル可能，生分解性のある材料の使用– カタロニア先端建築研究所（IACC）：泥とゲルの複合ファ
サード材• パッシブ不動産という概念– 人体，家電，空調，日光からの熱を活用してエネルギー
消費を効率化する原則と知識が広がる• 古い建築物の改修– ESCO：エネルギー収入の一部を30年シェアすることで改修工事サービスを提供• 気候変動への適応可否は地域の不確実性高める– 雨増加や海面上昇に曝される地域の水侵入対策– 乾燥が進む地域は放棄か水輸送システムの構築

65

66

65

66

Real Estate Investment

Real Estate Investment

If We Make Clear the Economic Value of Green Building
Management…

環境配慮型建築物 & SDG’s• 「責任ある投資原則(PRI)」を受け，UNEP FIの下部組織である不動産ワーキング･グループで報告書が公表された。
• これはPRIの精神を受け継いだ不動産版責任投資• （Responsible Property Investing）• Green Building Management will benefit all the stakeholders in the real estate industry
including building owners, tenants, market and society and contribute to creating a positive
spiral.
More choices of quality spaces

Improvement in income
from real estate
Greater motivation todevelop Green Buildings• 不動産投資におけるRPIの実践例の紹介

Building
Owner

Expansion of Green Building
Incl. small and medium buildings• ESG問題環境((Environmental)、社会(Social)、企業統治(Corporate Governance))への対応

Offering quality spaces
Reduction of environmental
burdens in urban areas
67

67

Corporate
Tenants
Green Building
Management

Market&Society

Pleasant work environment
Better corporate image andbrand image
Retaining workers
Appealing to job applicants
Improvement in productivity

Sustainable economic growth68

68

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

Estimation result considering Time Effect : Model 2

Estimation Models:Model 2: log( price)log P(i , j , t )  a0  a1T(i , j )  a2Gi  a3GiT(i , j )   a4m X (mi , j )m  a5n NEkn   a6t Dt   ( i , j )Regressor
green2005
green2006
green2007
green2008
green2009
green2010tgreen2005
tgreen2006
tgreen2007
tgreen2008
tgreen2009
tgreen2010
Property & condo attributes
Developer fixed effects
Location controls
Management fixed effects
Buyer characteristics
Time fixed effects
N
2
R

Model.1tnModel.2

log P(i , j , t )  a0  a1T(i , j )  a2Gi  a3GiT( i , j )   a3m X (mi , j )m  a4n NEkn   a5s HH (si , j )   a6t Dt   (i , j )   a7t Gi Dt   ( i , j )
n

s

t

t

Model.3

log P(i , j , t )  a0  a1T(i , j )  a2Gi  a3GiT(i , j )   a3m X (mi , j )m  a4n NEkn   a5s HH (si , j )   a6t Dt   (i , j )   a7t Gi Dt   ( i , j )
n

s

t

t

Coefficient
0.045**
0.0487***0.0596***0.0844***
0.096***
0.0438***-0.0486**-0.0030.010-0.034**-0.029**
0.008
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
48,740
0.814
70

69

69

70

Real Estate Investment

Real Estate Investment

Estimated Result considering Household’s Characteristics:
Model 3.

Transaction
price discountGreen asking
price premiumGreentransaction
price discount2(1) baselineOLS
lp-0.0347***(2) Robust
reg
lp-0.0316***(3) Income
Q1
lp-0.0359***(4) Income
Q2
lp-0.0354***(5) Income Q3
lp-0.0337***(6) Income
Q4
lp-0.0343***(-27.87)(-26.54)(-11.72)(-15.94)(-16.16)(-13.37)0.0609***0.0586***0.0408***0.0398***0.0702***0.0777***(18.66)(18.31)(3.63)(6.74)(13.12)(12.45)-0.00918*-0.00948**-0.0158-0.00692-0.00936-0.00975

0.025

0.032880.06084

0.06795

環境への配慮が賃料に及ぼす影響2 : yit
なぜ，高い賃料を支払うのか?
誰が高い賃料を支払っているのか?
•
•
•
•
•
•

1.費用を節約することで利益を確保できる第三次産業の企業
2.株主からのCSRの要請された企業
3.環境に敏感な企業(負のイメージを払拭するため)4.高い付加価値を生産する人材を多く抱える企業
5.政府または公的機関
6.消費者の行動に敏感な企業体•

Eichholtz,P, Nils Kok and John M.Quigley,(2009), “Why Do Companies Rent Green? Real Property andCorporate Social Responsibility.” Berkeley Program on Housing and Urban Policy Working Papers,W09004.
Amacher,G.S, E.Koskela and M. Ollikainen(2004), “Environmental quality competition and eco-labeling”
Journal of Environmental Economics and Management,vol.47,pp.284-306 .
Teisl,M,F, B.Roe and R. L. Hicks(2002), “Can Eco-Labels Tune a Market? Evidence from Dolphin-Safe
Labeling” Journal of Environmental Economics and Management,vol.43,pp.39-359 .

•
•

71

71

72

72

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

CRE戦略の重要性3:CSR & Environment
空間外部性・社会への配慮に期待される効果(清水(2009))

MIT 都市計画 -垂直都市-• 所有者:•-社会的責任に意識の高い企業がテナントとして立地する
可能性が高まる• -より高い賃料が獲得できる• -社会から信頼される• →CSRは企業価値に反映される• →環境に配慮した不動産は，不動産価値だけでなく，企業価値に反映される• (Financial Times2008.2.22, ,英国版)• →市場で評価されるためには，情報整備が重要• 土地に制約のある場所では，高密度で，建物の背が高くなる必要– 住宅，ホテル，小売だけでなく，レクレーション，行政サービス，
教育，エネルギー，食品生産を含む必要な機能を提供(Howell, 2016)• Luca Curci– アラブ首長国連邦。太陽光が流入することを可能にする大きな六角開口を持つ。180階の超高層ビル• Gensler– 上海。住宅，店舗，オフィス，ギャラリーを含む螺旋状の構造• カジュアルな出会いが減少するという反論– 開けた視認性，内部階段，傾斜路，個人用エレベータ，スライドシュートが提案• CSRまたはグリーンテクノロジーと新しい建物・不動産
73

74

73

74

Real Estate Investment

Real Estate Investment

都市の老い:
１９７０年以前

建築後25年以上マンションの増加
１９８０年以前
70km以遠20km以上30km未満

60km以上70km未満

10km以上20km未満

250,000

50km以上60km未満

200,000

40km以上50km未満

150,000

20km以上30km未満

10km未満10km以上20km未満

100,000

30km以上40km未満

10km未満50,000１９９０年以前

老朽マンションストック数(戸): O(t)10k 未満

２０００年以前

4,000,000
3,500,000

2,500,000
2,000,000
1,500,000
1,000,000
500,000
0

2005

2010

2015

2020

2025

2030

2035

76

75

75

0

40km以上50km未満
50km以上60km未満
70km以遠3,000,000

老朽マンション増加数: O(t)-O(t-5)

30km以上40km未満

76Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

生存時間曲線
立地による比較

生き残る街はどこ?
東京23区のオフィスビルの築年別・規模別構成•

都心5区内では建物寿命が短く、周辺部では建物寿命が長い

周辺18区
地理的分布はどうなっているのか？

都⼼5区

残存率
[%]

滅失の状況はどうなっているのか？

N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
LOC_T05=0 2357
51
72 6.127
7.19
LOC_T05=1 8378
504
483 0.913
7.19
Chisq= 7.2 on 1 degrees of freedom, p= 0.00733

築年
77

78

77

78

Real Estate Investment

Real Estate Investment

大都市で発生する空きビル問題:生き残る市場•

都心からの距離と付け値曲線

理論的分析: Brueckner(1980), Wheaton(1982)– 再開発が行われる条件

V R V C  0 1•

収益(賃料)– VR : 再開発された不動産から得られる収入の割引現在価値– VC : 現在の用途から生まれる不動産収入の割引現在価値
実証分析:– [ VR－VC ] が再開発の確率をどの程度高めているか．
– Rosenthal and Helsley (1994:住宅), Munneke (1996:商業不動産)，McGrath (2000:土壌汚染)• （1）の仮説を支持（シカゴ市の不動産物件を対象にした分析）

事務所

超過収益

住宅
機会損失

•

Shimizu, C. (2012), “Selection of the Winning Office Investment
Market in Tokyo,” Real Estate Issue, Vol. 37, No. 2-3, 51-60.
CBD(都心中心)からの距離
79

79

80

80

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

機会損失が発生しているビル:2004年

機会損失ビルの発生プロセス.1995,2000年

オフィスの分布1995年

機会損失ビルの分布

Source : Shimizu,C , K.Karato and Y.Asami(2010), “Estimation of Redevelopment Probability using Panel Data-Asset
Bubble Burst and Office Market in Tokyo-,”Journal of Property Investment & Finance,Vol.28,No.4, pp.285-300.

2000年

Source : Shimizu,C , K.Karato and Y.Asami(2010), “Estimation of Redevelopment Probability using Panel Data-Asset
Bubble Burst and Office Market in Tokyo-,”Journal of Property Investment & Finance,Vol.28,No.4, pp.285-300.

81

82

81

82

Real Estate Investment

Real Estate Investment

オフィスの地理的分布はどうなっているのか？
東京23区のオフィスビルの建築年代別地理的分布

東京23区のオフィスビルの分布からわかること••

バブル以前（-1985）およびバブル崩壊後（1998-）のオフィスビルの立地は、都心5区に集中している。
バブル期・バブル崩壊期には、オフィスビルの立地は都心5区外にも拡大し、この時期のオフィスビ
ルは大規模なものが相対的に少ない。

バブル以前（-1985）

バブル崩壊後（1998-）

84

83

83

バブル期・バブル崩壊期（1986-1997）

84

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investmentb)Diversity ofUrban amenitiesa)Total number ofamenities regardlessof the type

85

86

85

86

Real Estate Investment

Real Estate Investment

Walkability Index

ミクロ経済×エリア指数: Walkability Index

不動産の周辺環境を数値でわかりやすく可視化• 東京⼤学 清⽔千弘研究室とシカゴ⼤学のTerry Clarke
教授、⽇建設計総合研究所は協働で、不動産⽴地環境の新たな評価指標『Walkability Index』を開発
80

95
75
94
87

88

84

86

ヘドニック理論: 足による投票(顕示選好)

81

91
77

• 行ったことのない初めての街でも、物件周辺の環境を直感的に把握でき、今住んでいる街との比較も簡単にできます。

72
82
76
79
81

引越し先候補（阿佐ヶ谷駅付近）

今住んでいる場所（赤羽駅付近）

不動産価格・家賃
80 82

83
85

最寄り駅、駅までの時間

63
68

78

84

60

72

89

70

82

建物・設備スペック

80

77
83

88

複数のまちの比較が可能に

89

82

82
55
86

72
82

84

58

76

88

72

75
81
82

不動産周辺環境（アメニティ集積度）
87

87

88

88

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

ヒートマップ

ヒートマップResidence（住宅全般）

Residence（住宅全般）
⻄武新宿線

JR中央線付近

JR中央線
吉祥寺駅

⻄荻窪駅

荻窪駅

⾼円寺駅

阿佐ヶ⾕駅

南阿佐ヶ⾕駅

東中野駅

中野駅

東京メトロ丸の内線
新⾼円寺駅

新中野駅

中野坂上駅

新宿駅

京王井の頭線
初台駅
幡ヶ⾕駅
笹塚駅

千歳烏⼭駅

下⾼井⼾駅

代々⽊公園駅
代々⽊上原駅

渋⾕駅

下北沢駅

89

89

90

90

Real Estate Investment

Real Estate Investment

ヒートマップ

ヒートマップResidence for Families （ファミリー向け住宅）

Business（オフィス全般）
⻄武新宿線

JR中央線
吉祥寺駅

⻄荻窪駅

荻窪駅

⾼円寺駅

阿佐ヶ⾕駅

南阿佐ヶ⾕駅

⻄武新宿線

JR中央線

東中野駅

中野駅

吉祥寺駅

東京メトロ丸の内線
新⾼円寺駅

新中野駅

⻄荻窪駅

荻窪駅

南阿佐ヶ⾕駅
中野坂上駅

⾼円寺駅

阿佐ヶ⾕駅

東中野駅

中野駅

東京メトロ丸の内線
新⾼円寺駅

新中野駅

中野坂上駅

新宿駅

新宿駅

京王井の頭線

京王井の頭線
初台駅

初台駅

幡ヶ⾕駅
笹塚駅

千歳烏⼭駅

下⾼井⼾駅

幡ヶ⾕駅
笹塚駅

代々⽊公園駅
代々⽊上原駅
千歳烏⼭駅

下北沢駅

渋⾕駅

91

91

下⾼井⼾駅

下北沢駅

代々⽊公園駅
代々⽊上原駅

渋⾕駅

92

92

Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

東京はどのように集積していくのか?

フレキシブルオフィスの供給⽴地（ニーズとのギャップ）••

東京の再開発はバブルか?
Market shrink may result in different shape
Normal agglomeration【東京23区におけるエリア分布の特徴】
オフィスストックの分布（9,293棟）(Proportional shrink)

OfficeStrong agglomeration(Skewed shrink)

フレキシブルオフィスの分布（569件）

Residential

OfficeCenterResidential

Copyright(c) xymax corporation All rights reserved.

OfficeResidential

𝐷
𝐷′Strength of agglomeration would be identifiable by coefficients of 𝐷

「フレキシブルオフィス市場調査2020」
https://soken.xymax.co.jp/2020/01/31/2001-flexible_office_survey_2020/

Saiz, A., J.Yoshida and C. Shimizu(2018), “Sprawl of Tokyo Office Market:
Office Building Demolition and the Redevelopment Rent Premium”
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Real Estate Investment

Real Estate Investment

Great Kanto Earthquake, 1923

Great Hanshin-Awaji Earthquake, 1995

• The Kanto earthquake occurred on September 1, 1923, mainly inthe southern Kanto region(Tokyo). It killed 105,000 people.

• On January 17, 1995, a major earthquake struck near the cityof Kobe, Japan, killing more than 6,432 and making morethan 45,000 people homeless.

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Real Estate FinanceReal Estate Investment

Real Estate Investment

Great East Japan Earthquake,2011• The Great East Japan Earthquake is a disaster caused by the 2011
off the Pacific coast of Tohoku Earthquake that occurred on March
11, 2011, and the accompanying accident at the Fukushima Daiichi
Nuclear Power Station. Due to the tsunami and fire, more than
22,000 people were killed or missing in 12 prefectures.

Damage to Kobe City Hall

Damage to wooden building

Damage to reinforced concretebuilding

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Real Estate Investment

Real Estate Investment

Adaptation to “Climate Change”: Flood Risk:
Kumamoto heavy rain, 2020.

不動産市場の流動性• The total number of houses damaged by heavy rain was 592,
and the total number of houses was 8,256 including theinundation above and below the floor and the partial damage.

我が国での地理的制約

・急峻な地形、河川勾配
・狭い開発可能面積

土砂災害や浸水などのリスク

表 日米の都市圏における開発不可面積比率の比較
日本

米国

八戸
豊橋
熊本
飯塚

開発不可
面積比率
72.9%
72.9%
71.2%
70.8%

石巻

70.4%

.
.
.

.
.
.

都市雇用圏

MSA/NECMA
Toledo, OH
Syracuse, NY
Denver, CO
Columbia, SC
Wilmington-Newark, DEMD
.
.
.

開発不可
面積比率
19.0%
17.9%
16.7%
15.2%
14.7%
.
.
.

注：中島ほか (2018), Saiz (2010)を改変

引用元：国土交通省, https://www.ktr.mlit.go.jp/river/shihon/river_shihon00000018.html

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図 世界都市別の河川長さと勾配の比較

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高齢化の進展と人が住める場所
可住地⾯積⽐（3次メッシュ）

1
0
2

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不動産市場の流動性: 密度
2020年登記件数/可住地⾯積

2020年登記件数/
可住地面積 (件/ha)
可住地比率 (-)

可住地

メッシュ面積水部

道路

鉄道

15%以下傾斜地割合

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Real Estate Investment

Real Estate Investment

不動産市場の消滅

SLR(Sea Level Rise) and flood

2010年移転登記あり＋2020年移転登記なし

・An IPCC report on climate change impact specifies salinization,
flood and erosion as environmental disasters that have alreadymaterialized as a result of SLR, whereas impacts on health,heritage, freshwater availability, biodiversity, agriculture andfisheries are expected in the near future (Hoegh-Guldberg et al.,2018, p. 57)
・Among salinization, flood and erosion, flood is both the most
relevant and well-discussed topic when it comes to the priceimplications of SLR to real estate market.
Hoegh-Guldberg, O., D. Jacob, M. Taylor, M. Bindi, S. Brown, I. Camilloni, A. Diedhiou, R. Djalante, K.L. Ebi, F. Engelbrecht, J.Guiot,
Y. Hijioka, S. Mehrotra, A. Payne, S.I. Seneviratne, A. Thomas, R. Warren, and G. Zhou, 2018: Impacts of 1.5ºC Global Warming on
Natural and Human Systems. In: Global Warming of 1.5°C. An IPCC Special Report on the impacts of global warming of 1.5°C above
pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in thecontext of strengthening the global responseto the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty [Masson-Delmotte, V., P. Zhai, H.-O. Pörtner, D.
Roberts, J. Skea, P.R. Shukla, A. Pirani, W. Moufouma-Okia, C. Péan, R. Pidcock, S. Connors, J.B.R. Matthews, Y. Chen, X. Zhou,
M.I.Gomis, E. Lonnoy, T.Maycock, M.Tignor, and T. Waterfield (eds.)]. In Press.

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Real Estate FinanceReal Estate Investment

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Real Estate Investment

Real Estate Investment

結論: 建設・不動産市場の未来を予見する

清水千弘 : Chihiro Shimizu, PhD• 論点01:日々の変化: 不動産市場のナウキャスティング– 市場は強く、短期的リスクは小さい• 論点02:中期的なサイクル: 不動産市場の構造変化– 金融市場の影響• 論点03:長期のダイナミクス: 不動産市場のマクロ変動– 人口動態の変化とグローバル化の進展• 論点04:建設・不動産市場の構造変化– 環境配慮と持続可能性

東京大学空間情報科学研究センター 特任教授
東京大学柏の葉キャンパス〒277-8568 千葉県柏市柏の葉5-1-5 総合研究棟4階 451号室
電話：04-7136-4308 内線:64308（研究室直通），Fax:04-7136-4292
Email: cshimizu@csis.u-tokyo.ac.jp
マサチューセッツ工科大学不動産研究センター研究員
Massachusetts Institute of Technology
Center for Real Estate
105 Massachusetts Ave, Cambridge, MA 02139
Tel: (+1) 617-253-4373,(Office), Fax: (+1) 617-253-4373
e-mail: cshimizu@mit.edu
日本大学スポーツ科学部 教授〒154-8513東京都世田谷区下馬3-34-1
電話：03-6453-1715（研究室直通），Fax:03-6453-1630
Email: shimizu.chihiro@nihon-u.ac.jp
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