土 地 総 合 研 究 2009 年夏号

67  ­  して連続した指数とした 1。

 
前号(2009 春)において、国土交通省の公表する不動産取引価格情報を活用した地価動向の指数化について、都­ 

心３区（千代田区、港区、中央区）商業地の更地を事例

本節では前号での分析後の情報追加に対応して順次、として、代表値(平均値、中央値)及び重回帰分析を用い集計・分析し、4 月及び 7 月の２回のそれぞれの情報追て考察を行い、これらによっても、概ねの不動産市場動加ケースにより回帰式や暫定値として扱った指数の変化向が把握できる可能性が高いことを示した。

について確認する。

取引価格情報は 3 カ月毎に新たな情報が過去にも遡って追加される。このため、今回は、その後に追加された

      

取引価格情報を活用して集計・分析することにより、前4 月には、平成 20 年第 4 四半期について 5、遡って平号で検討した回帰式及び指数の安定性について確認する。

成 20 年第 3 四半期について 1、計 6 の標本が追加された

また、あわせて地価公示データを用いて同じモデルに。平成 20 年第 1 四半期までは概ね 20 程度の標本数で推より回帰分析し、先の回帰式の妥当性の検証を行う。

2

移してきていることと比べるとかなり少なくなっており、昨今の不動産市況の冷え込みによる都心商業地の取引低 

迷を反映しているものとも考えられる 3。標本数が少な

いと適当な統計的分析が行い得ない為、このような傾向    が継続する場合は都心 4 区あるいは 5 区のようにエリアを拡大して分析する必要性もでてこよう。
今回は平成 18 年第 3 四半期から平成 20 年第 4 四半期
LP:地価（円/㎡）

AR:面積(㎡) RW:前面道路幅員(m)SD:最寄駅距離(分)W:地域ダミー

V:指定容積率(%)

T:時間ダミーまでの 10 四半期データについて回帰分析を行った。
その結果は【表 2-①】の右欄のとおりである。

a:回帰係数決定係数（R2）はこれまでの 4 回の回帰分析よりもやや上昇し約 0.47 となった。

 

これまでの回帰分析の結果と同様に、時間ダミー係数

不動産に対する国民の選好の変化等の不動産市場に構以外の説明変数の回帰係数は全てにおいてｔ値の絶対値造的な変化が生じる可能性は常に存在するため、回帰係が 2 以上で 95%の信頼区間で有意となっており、かつ、数の変化を当然の前提として、最新四半期のデータを加正負の符号関係も一般的（理論的）に価格形成要因の不える際に最古の四半期データを除くことにより、常時 10四半期毎のデータを用いて回帰分析を行った。

1

そして、10 四半期毎の回帰分析により求められた各時

2間ダミー変数の回帰係数から、各回帰式の一番古い四半

3期を基準とした時系列の指数を導出し、各回帰分析により導出される 10 四半期分の時系列の指数のグループを、最新の期より 3 四半期前の時点の指数をキーとして接続

この際、最新の 3 四半期分の指数は暫定値とし、それ以前について確定値とした。
暫定値とた 3 四半期前（平成 20 年第 1～3 四半期）までのデータの追加修正を行う。
法務省登記統計によると東京都の売買による所有権移転件数は平成
19 年第 1 四半期：36,966 件、平成 20 年第 1 四半期：29,861 件、
平成 21 年第 1 四半期：27,912 件となっており、2 年間で約 24%程度の取引数の減少が見られる。価格水準が高い都心商業地の取引はこの割合以上に減少していると推測される。

68

土 地 総 合 研 究 2009 年夏号【表2‐①】回帰分析結果（10四半期毎データ）
17/3～19/4

17/4～20/1

18/1～20/2

18/2～20/3

18/3～20/4

回帰統計R20.423
補正 R20.378
観測数209回帰統計
R20.431
補正 R20.385
観測数
201

回帰統計
R20.414補正 R20.364
観測数
192

回帰統計
R20.423
補正 R20.369
観測数
176

回帰統計
R20.469
補正 R20.415
観測数
162

係数
t11.956 25.303-0.493 -3.942-0.404 -2.952
0.253
4.612
0.265
3.342
-0.059 -2.171
0.002
3.276
・・・
・・・
0.049
0.226
0.165
0.731
0.399
1.875
-0.201 -0.847
0.286
1.257
0.479
2.160
0.592
2.647
0.515
2.343
0.910
3.869
・・・
・・・
・・・
・・・・・・・・・

係数
t12.295 27.889-0.441 -3.507-0.373 -2.690
0.224
3.948
0.326
3.962
-0.062 -2.272
0.001
2.270
・・・
・・・
・・・
・・・
0.137
0.671
0.388
2.002
-0.244 -1.129
0.243
1.179
0.438
2.195
0.567
2.790
0.482
2.406
0.884
4.117
0.636
2.321
・・・
・・・
・・・
・・・

係数
t
12.152 25.513-0.476 -3.642-0.469 -3.229
0.252
4.166
0.321
3.686
-0.058 -2.042
0.001
2.708
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
0.233
1.133
-0.361 -1.567
0.103
0.468
0.297
1.374
0.440
2.016
0.344
1.556
0.741
3.265
0.519
1.808
-0.041 -0.141
・・・
・・・

係数
t
12.15624.464-0.481-3.541-0.513-3.390
0.281
4.371
0.358
3.806
-0.077-2.664
0.001
2.771
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
-0.564-2.562-0.130-0.621
0.080
0.395
0.228
1.117
0.141
0.686
0.525
2.440
0.322
1.158
-0.131-0.491
0.188
0.559

切片
中央区
千代田区
面積ｌｎ
道路幅ｌｎ
駅距離
容積率
17|418|118|218|318|419|119|219|319|420|120|220|320|4係数t11.832 27.062-0.492 -4.043-0.421 -3.221
0.227
4.391
0.286
3.818
-0.058 -2.184
0.002
4.136
0.016
0.076
0.085
0.446
0.183
0.910
0.414
2.198
-0.159 -0.743
0.304
1.496
0.520
2.634
0.629
3.140
0.564
2.859
・・・
・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・

動産価格に影響を与える方向と一致しており、今回の分代表値の指数の前回との差異は小さいものとなった。な析によっても安定した回帰式であることが確認された。

お、回帰分析指数は、平成 19 年第 4 四半期の指数をキー

なお、今回の回帰係数に基づけば、土地面積及び前面道として接続した時系列指数で修正している 5。

路幅員が 1%大きくなると土地単価は其々約 0.28%､0.36%高くなり、最寄駅から徒歩 1 分遠くなると約 7.4%価格が【図 1-①】には平成 17 年第 3 四半期を基準とした「平下がり、指定容積率が 1%大きくなると約 0.1%価格が高く均値指数②」、「中央値指数④」及び「回帰分析指数⑩」なる。また、港区を基準として中央区は約 38%､千代田区を示す。なお、平成 20 年第 4 四半期の各指数が反発を示は約 40%低くなる 。

しているようにも見られるが、暫定値としている最新の

43 四半期については標本数が少ないため、今後の標本の【表 1-①】は基本的な統計量と指数の一覧であり、前号収集状況により変動することが予想される。

で示した表から20 年第1四半期以降のデータに修正を加えている。先述のとおり今回は遡って追加されたのは 20    

年第 3 四半期の 1 事例のみであったため、当該期の平均7 月は、平成 21 年第 1 四半期について 7、遡って平成値指数が前回の暫定値とやや乖離(80→102)した以外は20 年第 2 四半期に 1、第 3 四半期に 2、第 4 四半期に 4、計 14 の標本が追加され【表1‐①】取引価格の四半期毎基本統計量と指数(21年4月ﾃﾞｰﾀ）た。4 月の時よりは標本

年・期
平均①
平均値指数②17|317|418|118|218|318|419|119|219|319|420|120|2
1,944,400 2,426,471 1,552,083 2,250,500 3,595,200 1,508,125 2,896,316 3,093,810 3,873,500 3,302,727 4,592,941 3,480,000
100
12580116
185
78149
159
199
170
236
179
(前回暫定値）
236179中央値 ③1,400,000 1,200,000 1,550,000 1,850,000 2,400,000 1,200,000 1,500,000 2,000,000 3,000,000 2,350,000 5,000,000 2,600,000
中央値指数④
100
86
111
132
171
86
107
143
214
168
357
186
(前回暫定値）
357
186
標準偏差⑤
2,602,850 3,999,244 696,881 1,573,817 3,693,360 1,658,772 3,131,654 2,790,592 3,435,374 2,596,571 2,976,172 3,604,220
歪度⑥
4.5
3.4
0.5
1.8
2.7
2.9
2.3
2.2
1.6
1.3
0.5
2.3
最小⑦
270,000 310,000 600,000 600,000 280,000 250,000 180,000 770,000 840,000 420,000 780,000 760,000
最大⑧14,000,000 17,000,000 3,000,000 7,000,000 17,000,000 7,100,000 13,000,000 12,000,000 14,000,000 9,900,000 11,000,000 12,000,000
標本数⑨25172420251619212022178
回帰分析指数⑩10010210912015185136
164187170250204253
202(前回暫定値）54

自然対数変換した説明変数は回帰係数が弾力性値を示す。対数変換していない説明変数(ダミーを含む)は、底が e(ネイビア数)である指数関数から算出する。

620|320|4
1,987,778 4,200,000
10221680
1,400,000 1,600,000
100
114
96
1,539,154 3,787,479
1.70.8600,000 1,300,000
5,500,000 9,400,000
95130
178
116

数の増加は大きいものの情報量の減少傾向が伺える 6。

今回は平成 18 年第 4四半期から平成 21 年第 1四半期までの 10 四半期データについて回帰分析を行った。
その結果は【表2-②】のとおりである。

前回分析時点における 3 四半期分の暫定値については、平均値指数②、中央値指数④、回帰分析指数⑩の下欄に参考までに付記した。
取引価格情報の作成が不動産鑑定士の作業におう所が大きいため、地価公示及び地価調査等の業務の繁閑等の事情により、標本の収集量に波が生じている可能性は存在する。

土 地 総 合 研 究 2009 年夏号

決定係数（R2）は約 0.55 とこれまでで一番高くなっている。

69【図 1-②】は平成 17 年第 3 四半期を基準とした各指数である。20 年第 1 四半期をピークに急激に下落した地価

これまでと同様に、時間ダミー係数以外の説明変数の回帰係数全てについて 95%の信頼区間で有意であり、かは、20 年第 4 四半期以降下落傾向を弱めていることが窺える。

つ、正負の符号関係も一般的に価格形成要因の不動産価格に影響を与える方向と一致しており、安定した回帰式であることが再度確認された。なお、今回の回帰係数に基づけば、土地面積及び前面道路幅員が 1%大きくなると土地単価は其々約 0.32%､0.33%高くなり、最寄駅から徒歩 1 分遠くなると約 9.1%価格が下がり、指定容積率が 1%大きくなると約 0.2%価格が高くなる。また、港区を基準として中央区は約 45%､千代田区は約 40%低くなる。
【表2‐②】回帰分析結果（10四半期毎データ）
18/4～21/1
回帰統計
R20.547
補正 R20.497
観測数151
切片
中央区
千代田区
面積ｌｎ
道路幅ｌｎ
駅距離
容積率
19|119|219|319|420|120|220|320|421|1係数
11.402-0.592-0.5070.320
0.326-0.096
0.002
0.457
0.653
0.768
0.711
1.0810.980
0.4600.4010.266

t24.414-4.395-3.365
4.844
3.442-3.449
3.532
2.099
3.097
3.601
3.3204.885
3.727
1.838
1.4830.925

なお、回帰係数を扱う場合には信頼区間を考慮する必要があるため、前号と同様にして【図 1-③】に回帰分析による指数の 95%信頼区間を示す。回帰分析により時系列変化の指数的推移の方向性をとらえることは十分可能ではあるが、本図でも見られるようにかなりの幅をもって考える必要があり、代表値（平均値、中央値）を用いた指数が概ねその幅の中に納まっていることは前号で述べたとおりである。

また、【表 1-②】には、今回の標本追加により変更等された 4 四半期分の基本統計量、指数等を示す。回帰分
析指数は、
平成 20 年第 1 四半期の指数をキーとして接続している。
標本の追加の比較的多かった 20 年第 4 四半期の平均値指数、回帰分析指数は前回示した暫定値と比べやや大きく変化しており（216→173、178→126）、4 月時
点でみられた反発の傾向は中央値指数及び回帰分析指数では見られなくなっている。
【表1‐②】取引価格の四半期毎基本統計量と指数(7月データ追加による見直し部分）
20|220|320|4
4,082,222
1,999,091
3,373,333
210
103
173
(前回暫定値）
179
102
216
中央値 ③
2,700,000
1,600,000
1,600,000
中央値指数④193114
114(前回暫定値）
186
100
114
標準偏差⑤
3,825,003
1,391,520
3,350,657
歪度⑥
1.5
1.8
1.0
最小⑦760,000
600,000
360,000
最大⑧12,000,000
5,500,000
9,400,000
標本数⑨9119226
134126
回帰分析指数⑩204130178(前回暫定値）
年・期
平均①
平均値指数②21|12,032,857
105
2,200,000
157
1,106,145-0.1
800,000
3,200,000
7110 7
これまでの考察において、わずか 4 つの説明変数 （価格形成要因）を選択し、極めて単純な回帰式により分析を行った。本節においては、これまでの回帰分析の説明
7

地域ダミー、時間ダミーを除く。

70

土 地 総 合 研 究 2009 年夏号

変数選択の妥当性について地価公示データにより検討する。なお、これまで港区を基準として都心 3 区についての取引価格情報の回帰分析を行ったが、地価公示ポイント(標準地)は港区内だけで 50 以上あることから、本節では港区の公示データのみを用いる。

【表3】回帰分析結果(地価公示港区）
回帰統計0.784
重決定 R2
補正 R20.767
観測数57

回帰分析に先立って、目的変数となる地価及び説明変数の分布をヒストグラムにより確認すると、公示データ

係数11.3890.232
0.379-0.001
0.002

標準誤差
0.343
0.048
0.075
0.0000.000t33.2104.868
5.054-3.4435.312

もほぼ単峰型の分布をしていた（前号図 2～9 参照）
。そ切片
面積LN
道路幅LN
駅距離
容積率

して、地価、面積及び前面道路幅員の分布は大きく右に結果は【表 3】の通りで、各回帰係数は 95％信頼区間偏っていることから、その偏りを取り除くために自然対で有意であり、【表 2 ｰ①】、【表 2-②】に示す取引価格情数変換した上で回帰分析を行った。一方、地価公示デー

報の回帰係数と符号関係及び絶対値の大きさで概ね同じ

タでは、容積率以外の各変数は多峰型の分布を示してい傾向を示している。すなわち、回帰係数に基づけば、土る(図 2～9) 。

地面積及び前面道路幅員が 1%大きくなると土地単価はは取引価格情報と大きく異なる分布特性を有していることがわかる。すなわち、取引価格情報ではいずれの変数

8こうした分布の相違は、地価公示法の適正な地価の形其々約 0.24%､0.37%高くなり、最寄駅から 1m 遠くなると成という目的のため、土地の用途が同質的な地域から利約 0.066%（徒歩 1 分換算で約 5.3%）価格が下がり、指定用状況等が通常と認められる標準地を選定し、不動産鑑容積率が 1%大きくなると約 0.2%価格が高くなる。

定士等が正常な価格を求めるという、人為的な選択等がまた、決定係数は約 0.78 と取引価格情報の回帰式の決

地価公示では行われる一方、取引価格情報ではこうした定係数よりもかなり高く、説明力の高いモデルとなってフィルタリングが行われていないため発生していると考いる。これは、地価公示が地域の標準的な土地の正常なえられる 。

価格であるため、取引主体の特別な事情や特殊な土地取9多峰型の公示データの分布状況からは、異質なデータの混在可能性に基づき層別化した上での分析の必要性や、引等に起因する価格のゆがみ等が含まれないことも影響していると考えられる。

変数の対数変換の是非についての議論もあろうが、ここ以上から、これまでの取引価格情報の回帰分析は、公では前号から行ってきた取引価格情報の回帰モデルの検的土地評価とも一定の整合性を持つものであったことが証を目的としているため、これまでと同じ下記の構造で確認された。

回帰分析をおこなった10。

LP:地価（円/㎡）

AR:面積(㎡) RW:前面道路幅員(m)SD:最寄駅距離(m)V:指定容積率(%)

8a:回帰係数

例えば、土地の単価では概ね 200 万円前後、400 万円前後、900 万円前後のところに分布の峰が、道路幅員では概ね 10m 前後、30ｍ強程度、40m 弱程度のところに分布の峰が存在する。
9 取引価格情報の統計値等は当該期間に実際に取引された土地の特性等(フロー的情報)を示し、一方、公示データは当該地域に存在する土地の空間的(均一的分布)な観点からの特性等(ストック的情報)を示す傾向があると換言できよう。
10
時系列推移の把握を目的とせず平成 21 年データのみを用いているため、時間ダミーは導入していない。また、港区のデータのみを用いているため、地域ダミーも導入していない。

土 地 総 合 研 究 2009 年夏号

71 
前号から 2 回にわたり不動産取引価格情報を活用した
地価動向の指数化について都心 3 区商業地（更地）を事例として検討を行い、国土交通省 HP 公表のデータを用いることにより、一定程度の安定性と説明力を有する指数化は可能であるとの感触が得られた。
情報の欠如等の日本の不動産市場の不透明性等を問題視する発言も時折見られるが、官民のたゆまぬ努力及び国民の協力により、他国と比べても遜色のない質の高い不動産取引価格情報が整備され HP 上に公表されているものと考えられる。公表情報の拡充が必要な面は残されていようが 11、今後は、既にここまで充実してきた取引価格情報をどのように利活用していくのかという方向での議論が一層深まることを期待したい。
 
今回の考察の記述のうち多くの部分を回帰分析に割いているが、筆者の言わんとしている点は、ある程度の標本数が得られれば代表値（中央値、平均値）で取引価格の時系列推移をみる指数的な利用が十分可能であろうということである。その点を、一定程度の安定性を持つ回帰分析により得られる時系列指数と代表値が概ね同様の動きを示すことによって補強したつもりである。
いうまでもなく回帰分析には無限のやり方があり、どこまで精緻化、複雑化を図るか等については、回帰分析の目的、回帰分析の実施主体の価値判断等に依存し、一概にどのようなモデルが正しいといいきることはできない。
このため、回帰分析により時系列指数を求める場合、実施主体、採用モデルによりかなり異なった値が導出される可能性が高い。一方、代表値は、標本の取捨選択の11

例えば、より詳細な時系列推移の分析には、現在の有効数字二桁での公表を三桁にする等の拡充が必要であろう(今回の分析では便宜上三桁の指数を算出しているが、有効数字の観点からは一の位の数値にはほとんど意味がない)。また、極端なはずれ値等の検証のために備考的情報の開示も有意義であろう。更に、国民が一覧性を有する統計として利用できるよう、例えば都道府県単位等での基本統計量を国土交通省として公表することも検討の余地があろう。

72

土 地 総 合 研 究 2009 年夏号

判断を別にすれば実施主体による差異は基本的に生じな価の介入は、鑑定評価との差異をマージナルなものとしい優位性を有する。ているとも考えられ、(財)日本不動産研究所の市街地価

米国では、National Association of Realtors （全米格指数、地価公示等の公的評価の変動率の指数化等（更不動産業協会）が中古住宅について取引価格地の価格指数ではあるが）と比較して、それ程優ってい（Single-family Owner-Ocupied Existing Home Salesるものではないのではないだろうか。

12）の中央値及び平均値を全米及び 4 地域（北東部、中西部、南部、西部）について公表している。いたずらに高度・複雑な加工をするよりも単純明快・素朴な情報の方が、多くの情報利用者に誤解なく有意義な情報提供をしうるという面があるのではないだろうか。
都道府県毎、大都市圏や地方圏毎の代表値の集計・公表等程度は、大きな追加的コストを要しないであろうか
ら、膨大なコストをかけて取引価格情報を収集・整備している国において行政サービスの一環として、早急に実現すべきであろう 13。既に質量ともに十分優れた取引価格情報を収集するシステムが出来上がっているので、そのプレゼン次第では世界に誇りうる日本の不動産市場情報となるのではないであろうか。
なお、米国において実用化されている指数等として、STANDARD&POOR’S の S&P/ Case-Shiller Home PriceIndicesやFederal Housing Finance AgencyのHouse Price Index があるが、両者はリピート・セール
ス法によるものであり、同じ中古住宅（single-familyhousing）が少なくとも 2 度取引されないと適用は不可能であり、住宅流通の大半（約 8 割）が中古である米国では十分なデータを得られても、新築住宅流通が主流（約9 割）の日本ではその適用可能性は低いものと考えられる 14。一方、更地のリピート・セールスとなると土地転がしのような特殊な状況下での取引や、業者が素地を仕入れて分譲するなど大きく質的に変質している場合も想定され、不動産市場の時系列変化を適正に表わし得るのか、情報収集の可能性とあわせて検討する必要があろう。
また、上述の指数の作成にあたっては、市場価値を適正に表わさないと考えられる事例（非現実的な価格等）及び所有権移転の間隔が半年未満事例の除外や、所有期間の長短による事例のウェイト付け 15を行うなどの加工等がおこなわれている。こうした作成主体の判断・評
12

日本の一戸建て住宅に相当すると考えられる。
但し、中古戸建て住宅流通が活発でなく、中古建物の価値が極めて低くしか評価されない日本の現状では、建物及びその敷地を一体とした複合不動産価格の統計の取り方には工夫が必要であろう。
14
マンションでは戸建てに比べ中古流通が多く適用の可能性は高まろう。
また、いわゆる 100 年住宅、200 年住宅など戸建て住宅の長寿化が進めば、将来的には適用の可能性は高まろう。
15
所有期間が長期間の事例は住宅に変化が生じている可能性が高いとの判断。
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