日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-1

工業等制限法による工場新増設規制が住宅価格に与える効果～回帰不連続デザインによる実証分析～
The effects of the Industry Restriction on housing price: An empirical study using
Regression Discontinuity Design approach○

Nihon University Masayuki Kotani
Nihon University Yoshihisa Asada○日本大学大学院経済学研究科 小谷 将之
日本大学経済学部

浅田 義久

Land use regulation might affect property values through changing housing demand andsupply, but empirical studies are still limited. We use Regression Discontinuity Design(RDD) approach to study the effects of the Act concerning the Industry Restriction in the
Built-up Area of the National Capital Region on housing price. The results show
significant price gaps between apartments with and without the regulation. In addition,
the fact that the time-trend effects differ between two groups implies the differences ofland-use potential.
Keywords: 工業等制限法 the Act concerning the Industry Restriction in the Built-up
Area of the National Capital Region, 住宅価格 housing price, 回帰不連続デザイン regression discontinuity design
1. はじめにいる(Quigley and Rosenthal (2005))。

土地や住宅といった不動産の価値は、地形・地

本研究は、工業等制限法による規制区域の指定

理的な要因や都心からの距離、人口統計的な特徴

が住宅価格に与える影響を、内生性の問題を考慮など様々な要因を反映していることが多くの実証した推定方法によって実証的に明らかにする。

研究によって明らかにされている。都市計画法をはじめとする様々な法規制によって、その土地の2. 首都圏整備法と工業等制限法

用途が決定されるとすれば、そうした規制も土地

首都圏整備法は、第二次世界大戦後の東京都心

およびそこに形成される建築物の価値を決める重部への人口集中を抑制し、さらに郊外部に衛星都

要な要因の一つとなると言える。

市を整備することで、秩序ある首都圏の建設を目規制が不動産価値に与える影響については、こ

指して 1958 年に制定された。首都圏整備法の既れまでにいくつかの実証研究がなされている。国成市街地は経済活動の過度な集中を抑制すべき地

内では例えばヘドニックアプローチによる地価関区として、東京都 23 区、武蔵野市、三鷹市、並び数の推定を応用したものとして和泉(1998)、高・浅に神奈川県川崎市、横浜市および埼玉県川口市の見(2000)などがある。また住宅価格への影響を調それぞれ一部が指定された。

べたものとして、例えば谷下他(2012)、中里(2012)

首都圏整備法を母法として 1959 年に制定されなどがある。多くの先行研究が規制の効果の推定

た工業等制限法によって、規制の対象区域(既成市に回帰分析を用いているが、ある地区への規制の街地)には作業場面積が 500 ㎡を超える工場の新割当が特定の要因によって決定される場合、規制増設が原則禁止されることになった。既存の工場の有無を示すダミー変数に回帰して得られるパラは引き続き稼働できるが、設備の更新がなされず、メータが一致性を失う内生性の問題が指摘されて業務環境は悪化することが予想される(1)。一方、

1

日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-1

撤退した工場跡地には、新たな工場が新設されに観察された物件のある地区が規制の対象となっくくなるため、空き地もしくは住宅など別の用途ているかどうかが、その地区の特徴に左右されず、への転換が生じる可能性が高くなる(2)。

ランダムに割り当てられている場合、式(1)で得ら工業等制限法による工場立地規制によって生じれた係数γが規制の効果と解釈することができる。

る住宅市場への影響を考える。ある土地区画につしかしながら、ある地区𝑠が規制の対象となるか

いて複数の用途が利用を検討している場合、そのどうかが、何らかの基準𝑋2𝑠 (事前変数と呼ぶ)によ

土地がもっとも高い収益を実現できる用途に供さって決められるとすると、事前変数が観測できなれる(最有効利用)。規制区域において、その土地のい場合には𝑋2𝑠 が誤差項に含まれることになり、最有効利用が住宅であれば、工場立地規制は実効𝐷𝑖𝑠 と𝜀𝑖 の間に相関が生じる。これが規制の割当か的ではなく、規制の有無によって住宅価格に差はら生じる内生性と呼ばれる問題であり、(1)で推定生じないだろう。しかし、規制によって工業用途される各パラメータは一致推定量ではなくなるとしての最有効利用が実現しなかった場合、その(Quigley and Rosenthal (2005))。

土地には、より低い評価をする住宅などの用途に本研究が対象とする工業等制限法の場合、既成供される可能性が高い。その結果、競争的な価格

市街地の線引きについては、その地区が持つ何かが形成されている土地に立地する住宅に比べ、住しらの基準(𝑋2 )に基づいて政府が判断していると宅価格は低下すると考えられる。一方で、規制区考えられるが、ある地区 を既成市街地に指定する域は工場数の減少や生産規模の縮小などをつうじ

基準(𝑋2 )を知ることは困難である。そうした要因て、周辺の住環境の質が向上し、住宅価格に正のが住宅価格にも同時に影響することで、政策効果影響も与えうる。また、工業等制限法は作業場面の推定量にバイアスが生じる可能性がある。

積 500 ㎡未満の工場を制限せず、「人口の増大をもたらさない」「都市環境の改善等に寄与」「制限

3. 土地利用規制と不動産価格

区域内の移転」などの諸条件のもとでは規制区域

不動産価格と規制の有無にかかる内生性の問題

内での新増設を許可していることから、小規模かについて、その後の研究によりこの問題の解決が環境改善に寄与する工場設備などは既成市街地に試みられてきた(例えば Kok et al. (2014)や Zhou et

おいても新増設が可能となる。規制が住宅価格に

al. (2008)など)。国内では中里(2012)が DID 法によ与える影響は実証的に検証する必要がある。

り内生性を考慮した規制の分析を行っている。し土地利用規制の影響を評価する直観的な方法とかし DID 法によって政策効果を識別する場合、政して、式(1)に示すように、個別の物件が有するさ

策がない場合には処置群と対照群のトレンドが同

まざまな特徴をコントロールした上で、価格を規じであるなどの強い仮定が必要となる(アングリ制の有無を示すダミー変数に回帰させる方法が考スト・ピスケ(2013))。

えられる。

こうした土地利用規制が線引きで行われる場合に、比較的弱い仮定のもとで規制の内生性を考慮

𝑦𝑖𝑠 = 𝛼 + 𝐗1𝑖 𝛽 + 𝛾𝐷𝑖𝑠 + 𝜀𝑖

(1)

した効果を識別する方法として、回帰不連続デザ
イン(RDD)手法の応用が Grout et al. (2011)によっ

ここで𝑦𝑖𝑠 が個別の物件の価値、𝐗1𝑖 は個別の物て提案されている。RDD はある基準値(閾値とい件のもつ観測可能なさまざまな特徴を表し、𝐷𝑖𝑠 がう)を境に特定のグループ(処置群)に対して政策介

物件 の属する地区 が規制区域内にある場合に 1入がなされる場合、政策介入の決定に影響を与えをとるダミー変数、𝜀𝑖 が誤差項である。

る事前変数𝑋2が観測できない状況下でも、事前変
2

日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-1

数が閾値近傍では連続的に変化するという仮定をコントロール変数として加える。加えて、横浜市置くことで、閾値の近傍においては、介入の無い

内を北部(神奈川、港北、緑、都筑)・中部(旭、保グループ(対照群)とあるグループ(処置群)では介

土ヶ谷、泉、戸塚)・南部(港南、栄、磯子、金沢)

入の有無以外の属性はほとんど同じ、つまり対照の 3 つのエリアにわけ、
地域性の違いを確認する。

群が処置群の反実仮想(counterfactual)とみなすことができ、処置群と対照群のアウトカム変数の平5. データ

均的な差は処置の有無のみによって生じる、すな

本研究では、横浜市を対象に、不動産流通標準

わち平均処置効果が識別できるとする戦略である

情報システム(REINS)データによるマンション売(3)(Lee(2008)、Imbens and Lemieux (2008)) 。

買取引の成約価格を用いる。対象とする横浜市のGrout et al. (2011)では、線引規制の境界線を閾値

既成市街地および物件の立地分布を図 1 に示す。

とみなし、閾値の近傍では規制の割当を決める事
前変数𝑋2 の値が連続的に変化するという仮定を置くことで、規制対象地区(処置群)のアウトカムと非規制対象地区(対照群)のそれの差を規制の平均処置効果とすることが提案された。
同論文では、
米国オレゴン州ポートランドにおける都市成長境
界線(UGB)が地価に与える影響を調べているほか、
Koster et al. (2012)などが土地規制の政策効果を
RDD によって推定している。
4. 推定モデル
以上から、RDD による識別戦略に従い、規制の境界線近傍の物件を抽出したうえで、規制の有無
におけるアウトカムの平均値の差を処置効果と考図 1 サンプル内の物件の分布(出所) 国土数値情報および REINS データから筆者作成える。本研究では以下のような回帰関数を推定す

既成市街地の範囲を示すデータは国土数値情報ることで、工場立地規制による住宅価格への平均

ダウンロードから取得した「三大都市計画区域デ処置効果を推定する。

ータ」に含まれる首都圏整備法の既成市街地を用いた。住宅の属性は REINS に含まれているものを利用する。最寄り駅までの移動時間については、

𝑝𝑖 = 𝛼 + 𝛾𝐷𝑖 + 𝛽1 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑖 + 𝛽2 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑖 ∗ 𝐷𝑖+Σ𝑘 𝛿𝑘 𝑋𝑘 + 𝜀𝑖

(2)

「所在地から駅までの徒歩所要時間」もしくは、「所在地の最寄りのバス停からの徒歩所要時間」

ここで𝑝𝑖 は物件𝑖の㎡あたりの成約価格、𝛼は定と「所在地の最寄りのバス停から駅までの時間」

数項、𝐷𝑖 は規制の有無を表すダミー変数、𝑑𝑖𝑠𝑡𝑖 がを合計した値のいずれかを通勤時間とした。また

境界線からの距離であり、規制の有無によって距

中心市街地へのアクセシビリティについては、国離の影響が異なることを許容するため規制ダミー

勢調査の通勤通学時間に基づいて最寄り駅から主と境界からの距離との交差項𝑑𝑖𝑠𝑡𝑖 ∗ 𝐷𝑖 を含める。

要な中心業務地区(CBD)への所要時間を算出した。

このとき平均処置効果は規制の有無による平均値

その他の住宅の周辺環境として、標高、自治体の差として𝛾で与えられる。また、物件属性𝑋𝑘 をによる土砂災害危険箇所指定の有無、線路から3日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-1

表 1 変数一覧

をベースケースとし、感応度の確認として 250mと 1000m の 3 つの範囲においてそれぞれ分析を試みた。主な変数一覧は表 1 のとおりである。
サンプリングは、REINS に登録されているマン
ションの住所から、jSTAT MAP(地図で見る統計)を利用してジオコーディングを行い、境界線から1000m 以内に立地する物件を抽出し、さらに各変数の値の上下 1%を外れ値として除外(6)した。
記述統計量は表 2 のとおりである。1 ㎡あたりのマンション価格の平均は 325,794 円、最小値が97,890 円、最大値が 685,797 円となっている。またサンプル内の約65%の物件が既成市街地内にある。北部・中部・南部に属する物件数の割合はそれぞれ 23.5%, 45.5%, 31.0%となっている。
表 2 主な変数の記述統計量
観測数：16,102
変数
被説名変数
成約価格/㎡

50m 以内の立地、ニュータウンの中心地から 500m以内の立地、工業集積への近接性(4)、周辺の農地面積および道路面積(5)を、それぞれ国土数値情報のGIS データを用いて計算し、GIS を用いて各物件
情報と統合した。また、規制の有無によって近接性から受ける影響が異なる可能性を許容するため、工場近接性と規制区域ダミーの交差項を含めた。
さらに住宅価格へのマクロ経済的な影響を考慮するため成約年ダミーを含めるが、規制の有無による土地の用途の代替可能性の違いがマクロ的影
響に違いを生じさせる可能性を考慮し、成約年と規制区域の交差項を説明変数に含め、経年的な価格の変化に差異が生じるかを確認する。境界からの距離の設定については、Grout et al. (2011)になら

説明変数
規制区域ダミー
境界までの距離log 専有面積
log 築年数
log 所在階
log 最寄り駅までの徒歩時間
log 駅からCBDまでの時間
log バルコニー面積
log 標高log 工場近接性
log 農地面積（田を含む）
log 道路面積
新築ダミー
81年以前ダミー
団地ダミー
危険箇所ダミー沿線50mダミー
ニュータウンダミー
所在区ダミー
神奈川区
港北区
都筑区
緑区
旭区
保土ケ谷区
泉区
戸塚区
磯子区
金沢区
港南区
栄区
（北部）
（中部）
（南部）

平均

標準偏差

最小値

最大値

325,794

123,109.3 97,889.92 685,796.80

0.653-200.689
4.216
2.618
1.239
2.381
3.401
2.283
3.771
3.985
11.187
5.593
0.002
0.237
0.163
0.083
0.053
0.258

0.476
538.157
0.215
0.704
0.654
0.556
0.388
0.501
0.682
0.900
4.472
7.029
0.047
0.425
0.370
0.276
0.224
0.437

0
-999.793
3.428-4.2900
0
1.099-4.605-0.4941.002-4.605-4.605
0
0
0
0
0
0

1
992.928
4.755
3.787
3.332205
3.738
4.033
8.243
4.911
7.886
14.691
12.69211
1
1
110.02290.0821
0.04180.08780.11840.04510.03280.25890.05500.12560.10660.02300.23460.45520.31020.1496
0.27450.20010.28290.32310.20760.17810.43810.22790.33140.30870.14980.42370.49800.4626

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

い、境界から左右に一定の距離(本論文では 500m)

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6. 推定結果

用いて推定した結果(7)が表 3 である。成約価格の(1) 用途規制による区別をしないケース

平均単価の差である規制区域ダミーでは、北部で用途地域による区別をせずプールしたデータをマイナス、
中部と南部でプラスの値をとっている。

表 3 推定結果(1) 用途地域による区別なし

規制区域ダミー
境界までの距離境界までの距離×規制区域ダミー
log 工場近接性
log 工場近接性
×規制区域ダミー
成約年×規制区域ダミー
1994×規制区域ダミー
1995×規制区域ダミー
1996×規制区域ダミー
1997×規制区域ダミー
1998×規制区域ダミー
1999×規制区域ダミー
2000×規制区域ダミー
2001×規制区域ダミー
2002×規制区域ダミー
2003×規制区域ダミー
2004×規制区域ダミー
2005×規制区域ダミー
2006×規制区域ダミー
2007×規制区域ダミー
2008×規制区域ダミー
2009×規制区域ダミー
2010×規制区域ダミー
2011×規制区域ダミー
2012×規制区域ダミー
2013×規制区域ダミー
2014×規制区域ダミー
2015×規制区域ダミー
2016×規制区域ダミー
定数項

1000m

北部
500m

-91613.3***(-4.47)-0.885(-0.18)-46.40***(-7.05)-19486.7***(-7.89)27293.4***(9.34)-38306.2**(-2.42)-66385.1***(-4.18)-69954.6***(-4.49)-58708.7***(-3.72)-52686.5***(-3.33)-53683.7***(-3.67)-73060.9***(-4.28)-51139.5***(-3.40)-47834.2***(-3.17)-49461.4***(-3.28)-39486.0***(-2.66)-46607.0***(-3.06)-47012.8***(-3.14)-28640.3*(-1.93)-24815.5(-1.62)-35501.5**(-2.29)-2045.4(-0.14)-15320.6(-1.01)-15784.9(-1.00)-17369.3(-1.09)-6539.1(-0.42)2138.8(0.13)
-

250m

1000m

-105390.7***(-3.92)-5.281(-0.25)-16.75(-0.73)-14457.3***(-3.25)28688.9***(6.09)-76775.7**(-2.39)-56.70(-1.58)-47.09(-1.02)12259.7***(2.99)

58585.7***(3.49)
0.913(0.19)-25.73***(-4.43)15068.0***(8.24)-5319.1***(-2.60)15803.4(0.74)-33669.1(-1.54)-21198.6(-1.03)-22016.8(-1.04)-82.43(-0.00)-3033.9(-0.15)-32798.7(-1.57)-5926.0(-0.29)30.27(0.00)-10185.1(-0.51)3649.8(0.18)-5788.4(-0.29)-11767.4(-0.59)16026.2(0.80)
13376.2(0.65)
964.1(0.05)
25863.8(1.25)
211.1(0.01)-3379.8(-0.16)12880.0(0.60)
29744.3(1.45)
37457.2*(1.74)--7810.7(-0.34)-33942.8(-1.57)-46466.6**(-2.31)-24597.5(-1.13)-22665.3(-0.98)-11853.2(-0.59)-27627.1(-1.31)-8101.1(-0.40)1958.1(0.10)-10907.7(-0.55)-4066.5(-0.20)-4330.5(-0.20)-26302.9(-1.26)1770.2(0.09)
18366.7(0.89)-8779.5(-0.38)13688.8(0.66)-5208.4(-0.25)-13514.5(-0.58)-13567.4(-0.61)13550.3(0.66)
24754.4(1.13)--29715.5**(-2.15)-28059.9**(-1.99)-28739.3**(-2.12)-20495.1(-1.52)-17303.0(-1.29)-13520.7(-1.00)-19239.6(-1.42)-24436.9*(-1.81)-36274.0***(-2.76)-34461.5**(-2.57)-31660.0**(-2.36)-35672.9***(-2.62)-23542.3*(-1.75)-20956.7(-1.50)-22440.0(-1.60)-17572.2(-1.27)-12199.1(-0.86)-24469.9*(-1.69)-18598.8(-1.32)-13439.4(-0.93)-18229.5(-1.25)13782.8(0.89)-

954195.6*** 883658.2*** 1048303.4***(15.46)(8.65)(7.36)
3777
2092
1291
観測数
0.847
0.859
0.867
決定係数
0.844
0.853
0.858
自由度修正済み決定係数
カッコ内はt値。 有意水準はそれぞれ* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

中部
500m

1000m

南部
500m

50955.0**72115.8**(2.14)(2.51)
40.26***
74.18***(3.53)(2.84)-75.71***-58.76(-5.64)(-1.60)13673.7*** (5.23)-7850.6**-1843.4(-2.37)(-0.58)47055.3**(2.44)
74.40***(11.76)-67.64***(-8.73)13605.1***(7.17)-16249.6***(-7.81)72794.2***(2.92)
40.76**(2.52)-52.47***(-2.67)9433.2***(3.33)-21493.0***(-6.02)91473.2**(2.56)
57.35(1.14)-168.0***(-2.79)-10981.1(0.65)
19109.2(1.09)
5356.1(0.32)
21223.6(1.29)
16254.0(0.99)
10993.3(0.66)
11524.9(0.69)
24319.4(1.47)
1011.0(0.06)
579.2(0.04)
10525.1(0.64)
10388.4(0.62)
14957.7(0.90)
7853.4(0.46)
8395.0(0.49)
18175.8(1.05)
10977.4(0.60)-7513.9(-0.40)923.3(0.05)
2747.3(0.15)-5986.0(-0.33)33383.1*(1.69)--8552.3(-0.49)7296.2(0.42)-12256.9(-0.70)-6273.2(-0.34)-5724.2(-0.32)-2350.8(-0.14)3859.5(0.22)-3920.9(-0.22)-4313.8(-0.25)2698.8(0.16)
7728.9(0.45)
15574.7(0.90)
9688.1(0.56)
7653.5(0.44)
15279.7(0.89)
17012.9(0.98)
6399.2(0.37)
7539.8(0.43)-4033.3(-0.23)-4147.6(-0.24)7235.7(0.40)-4559.8(-0.25)--4122.2(-0.20)19864.4(0.94)-5323.3(-0.26)-15988.5(-0.78)607.7(0.03)-4048.4(-0.20)-16421.7(-0.80)-13932.4(-0.66)-14796.9(-0.71)44.35(0.00)-6857.6(-0.35)16440.8(0.82)-536.4(-0.03)3961.9(0.20)-2753.1(-0.14)8677.7(0.43)-6761.8(-0.34)182.6(0.01)-23092.9(-1.11)-8670.2(-0.41)-15539.2(-0.71)-13691.1(-0.59)--43186.4(-1.44)-6241.2(-0.21)-36383.3(-1.22)-35638.9(-1.24)-25702.1(-0.86)-37838.6(-1.34)-56863.2*(-1.84)-43073.5(-1.45)-48776.4*(-1.69)-18178.9(-0.62)-35507.6(-1.19)-44481.7(-1.53)-41987.6(-1.35)-25286.8(-0.88)-40204.0(-1.45)-29165.2(-1.00)-29246.2(-0.96)-46180.4(-1.47)-40946.6(-1.37)-24012.9(-0.79)-49446.6(-1.32)-29951.0(-0.93)-685905.2***(22.65)
4995
0.861
0.859

653205.2***(11.64)
2038
0.871
0.866

579029.6***(7.38)
974
0.883
0.874

250m

2208.1(0.12)
18336.5(0.96)-6208.7(-0.36)7923.6(0.44)
8145.7(0.46)
441.2(0.02)
10926.5(0.61)
7813.0(0.45)-14818.9(-0.84)-13365.9(-0.77)290.1(0.02)-4396.0(-0.24)8264.5(0.48)
8494.5(0.48)-10117.9(-0.55)8405.5(0.45)
6261.7(0.32)
7045.4(0.36)
1781.2(0.09)
12493.3(0.64)-17803.5(-0.96)17905.5(0.93)-

641218.2*** 644742.7*** 808016.2***(20.05)(15.89)(15.02)
7330
3791
1989
0.833
0.854
0.867
0.831
0.852
0.861

250m

-4109.4(-0.73)5

日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-1

北部の規制区域で相対的に住宅価格が低くなってを表している可能性がある。ただし、500m、250m

いるが、工場近接性を見ると規制区域では工場にとより狭い範囲での推定結果では統計的有意差は近いほど単価が高くなる現象が観察された。これ観測されず、
経年効果に違いは確認されていない。

は、北部が 80 年代中頃の近年に工場立地が進んだ地域(8)であり、環境技術の向上から工場への近接性が、外部不経済よりも通勤利便性による便益が上回っている可能性が考えられる。

(2) 住工混在可能地区のケース
続いて、住宅と工業の用途混在が可能な地区に属する物件だけを抽出し推定を行った。具体的に一方、中部・南部は規制区域において平均的には、実質的に工場が立地できない第一種・二種低単価が高く、工場への近接性がマイナスとなって層住居専用地域および第一種・二種中高層住居専いる。これらの地域は古くから存在する工場が多用地域を除く地区に立地している物件を抽出し、く、外部不経済の影響が少なからずあると考えらより規制の効果が実効的と考えられるサブサンプ

れる。工業等制限法は設備更新を抑制するため、

ルを用いて分析を行った。

環境改善が進まなかったことが住宅価格に反映さ結果(表 4)をみると平均的な単価の差や近接性れている可能性が高い。また、1993 年を基準としに対する価格の影響などは先の推定結果とほぼ同た年次効果の規制の有無による差を調べた成約年

様の傾向が確認された。さらに成約年と規制区域と規制区域ダミーの交差項の係数が、とくにの交差項による経年効果については、南部におい1000m まで幅を取るとマイナスとなることが、3ても明確な差が生じている(図 3)。また、工業等制

つのいずれのエリアでも観測された。

限法が 2002 年に解除されて以降、とくに中部・南

図 2 は北部の境界距離 1000m による推定結果

部において 2002 年以降規制の有無による差が縮を用いて、年次ダミーの限界効果と 95%信頼区間

小ないし消滅していくことから、これらの地域にをプロットしたものである。1993 年以降、一貫し

おいてとくに規制が実効的であったと考えられる。

て平均単価が下落傾向にあるが、規制区域は、規制のない区域に比べてより大きく下落していることが伺える。これは規制によってその土地の代替的な用途が限定されている分、資産価格の下落局
面では将来的な土地の転用の不可能性を見越して

2002 年
規制廃止

低価格で売却しようという売り手側の行動の変化

2002 年
規制廃止

図 3 南部の経年の限界効果(注)境界距離 1000m の結果を利用。信頼区間は 95%。

7. まとめと考察
工業等制限法という工場立地規制がマンションの売買価格にいかなる影響を及ぼしているかを、
図 2 北部の経年の限界効果(注)境界距離 1000m の結果を利用。信頼区間は 95%。

横浜市における REINS 登録データを用いて、境界線を閾値と見立てた回帰不連続デザインによる識6

日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-1

別戦略に基づいて、推定を行った。その結果、規が住宅価格に正負のいずれの影響を与えるかは、

制区域の内外において、価格の連続性に分断が生地域によって違いが生じていることも確認された。

じていることが明らかになったが、工場立地規制

すなわち、比較的新しく開発された工業団地を

表 4 推定結果(2)住工混在の可能性がある地区に立地する物件のみ

規制区域ダミー
境界までの距離境界までの距離×規制区域ダミー
log 工場近接性
log 工場近接性
×規制区域ダミー
成約年×規制区域ダミー
1994×規制区域ダミー
1995×規制区域ダミー
1996×規制区域ダミー
1997×規制区域ダミー
1998×規制区域ダミー
1999×規制区域ダミー
2000×規制区域ダミー
2001×規制区域ダミー
2002×規制区域ダミー
2003×規制区域ダミー
2004×規制区域ダミー
2005×規制区域ダミー
2006×規制区域ダミー
2007×規制区域ダミー
2008×規制区域ダミー
2009×規制区域ダミー
2010×規制区域ダミー
2011×規制区域ダミー
2012×規制区域ダミー
2013×規制区域ダミー
2014×規制区域ダミー
2015×規制区域ダミー
2016×規制区域ダミー
定数項

1000m

北部
500m

250m

1000m

中部
500m

-128639.5***(-4.68)-27.42***(-3.57)-0.178(-0.02)-29098.1***(-6.71)
36099.5***(7.81)-45914.8(-1.43)-60.50**(-2.44)36.28(1.33)-600.4(-0.11)15755.6***(2.81)-61963.4*(-1.73)-101.7***(-2.72)-16.87(-0.35)15281.3***(3.49)

67959.1***(3.27)
5.514(0.89)-15.96**(-2.12)20871.1***(7.76)-8358.1***(-2.92)53985.1*(1.84)
36.59**(2.27)-59.44***(-3.14)
18315.8***(4.42)-7457.7(-1.57)-52807.4***(-2.65)-54355.5***(-2.59)-66855.8***(-3.45)-45539.0**(-2.25)-33682.7*(-1.70)-34553.2*(-1.90)-54084.1***(-2.79)-42841.1**(-2.26)-40211.8**(-2.09)-38708.8*(-1.93)-31337.6*(-1.65)-32908.5*(-1.66)-51601.5***(-2.60)-34808.9*(-1.81)-37817.6*(-1.89)-57961.2***(-2.64)-10924.4(-0.54)-44859.8**(-2.36)-47153.7**(-2.32)-34382.6*(-1.78)-17977.6(-0.92)-19005.0(-0.95)--16048.0(-0.67)-41787.1*(-1.71)-41323.2*(-1.81)-29671.5(-1.25)-11411.1(-0.47)-5637.4(-0.26)-38414.1(-1.63)-9343.5(-0.42)-9086.7(-0.41)-22976.0(-1.01)-551.2(-0.02)-8240.4(-0.35)-26556.6(-1.17)-7442.5(-0.33)-20331.9(-0.86)-27893.1(-1.10)6670.4(0.29)-28823.5(-1.25)-37028.6(-1.55)-28677.9(-1.23)5372.4(0.23)
10818.8(0.45)--27449.3(-1.10)-35823.7(-1.51)-57330.8***(-2.66)-29257.2(-1.29)-28031.0(-1.13)-8635.1(-0.41)-36074.0(-1.53)-14911.7(-0.70)1595.1(0.07)-22816.4(-1.08)-10073.5(-0.46)-7506.8(-0.32)-41998.3*(-1.87)-19756.1(-0.92)-12517.3(-0.55)-38373.4(-1.54)-4352.2(-0.19)-23285.0(-1.03)-43787.1*(-1.75)-41070.0*(-1.74)-9867.2(-0.44)3713.0(0.16)--33303.8**(-2.05)-48712.1***(-2.79)-36826.6**(-2.27)-33216.6**(-2.06)-24837.6(-1.55)-20727.0(-1.30)-31636.2**(-1.98)-38158.4**(-2.38)-44000.7***(-2.84)-46417.8***(-2.91)-43191.8***(-2.71)-45547.5***(-2.85)-30132.1*(-1.92)-12617.0(-0.75)-23217.4(-1.37)-11582.7(-0.67)-15163.2(-0.89)-38870.1**(-2.28)-27436.3(-1.63)-19596.7(-1.13)-30578.1*(-1.76)10562.9(0.58)-

989446.1***(12.37)824611.1***(4.74)

1503078.9***(6.57)

2497
1533
1048
観測数
0.833
0.840
0.852
決定係数
0.827
0.832
0.841
自由度修正済み決定係数
カッコ内はt値。 有意水準はそれぞれ* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

250m

1000m

南部
500m

87079.9**(2.50)
142.0***(4.02)-110.1**(-2.38)95777.6**(2.09)
94.65***(3.41)-94.56***(-2.60)6628.6(1.50)-16440.9**(-2.10)141533.1**(2.17)
125.0(1.49)-147.7*(-1.67)-3337.8(0.82)

76469.2***(2.73)
58.86***(5.98)-51.31***(-4.23)15910.8***(4.93)-16540.5***(-4.60)11392.3(0.60)
1426.0(0.06)-4042.2(-0.22)12653.7(0.67)
4478.1(0.23)-908.5(-0.05)-6811.6(-0.36)
19977.8(1.09)-11994.1(-0.66)-16414.3(-0.88)6577.0(0.35)-4014.4(-0.21)11361.6(0.60)
20727.3(1.04)
7750.3(0.39)
31592.5(1.57)
10256.2(0.50)-12011.0(-0.58)-3596.8(-0.18)
1980.9(0.10)-8842.3(-0.44)34884.0(1.57)--6345.4(-0.32)
17533.0(0.72)-3612.9(-0.19)13325.5(0.62)
8564.4(0.43)-5224.8(-0.26)9809.4(0.48)
27806.7(1.43)-13504.1(-0.71)-15495.2(-0.81)15430.0(0.74)-16323.9(-0.81)3681.7(0.19)
14398.4(0.73)-2364.8(-0.11)29154.9(1.35)
24625.8(1.16)
16122.2(0.73)
6905.3(0.32)
21409.3(0.98)-3717.1(-0.18)32032.5(1.50)--53604.2**(-2.51)-55914.2**(-2.46)-67907.2***(-3.07)-43716.5*(-1.90)-57997.0**(-2.47)-56888.4***(-2.60)-56841.0**(-2.49)-52178.9**(-2.37)-56474.8***(-2.60)-51612.7**(-2.39)-32026.2(-1.47)-43076.2*(-1.96)-17288.9(-0.77)-36954.4*(-1.65)-36079.2*(-1.70)-34385.4(-1.57)-34101.2(-1.59)-35582.1(-1.56)-68642.1***(-2.91)-44822.6*(-1.96)-50855.2**(-2.23)-68165.2***(-2.74)--80225.8***(-2.83)-49684.9(-1.57)-78136.7***(-2.68)-68748.9**(-2.32)-69257.5**(-2.11)-69492.0**(-2.45)-79148.9***(-2.75)-75918.1**(-2.44)-78654.8***(-2.71)-53692.7*(-1.78)-71544.9**(-2.51)-56456.0*(-1.84)-46229.2(-1.52)-79612.4***(-2.67)-83702.3***(-2.72)-68739.9**(-2.27)-71566.3**(-2.35)-47162.7(-1.39)-116069.2***(-3.63)-68180.4**(-2.15)-76118.8**(-2.46)-84556.1**(-2.42)--93429.0***(-2.72)-49544.7(-1.38)-50645.5(-1.47)-47535.1(-1.33)-53644.3(-1.50)-50627.5(-1.58)-85005.3**(-2.43)-69127.9**(-2.06)-61801.5**(-2.01)-40329.0(-1.17)-39189.5(-1.19)-57134.2*(-1.70)-30416.0(-0.80)-81768.0**(-2.27)-51296.1(-1.51)-34480.1(-0.97)-15852.2(-0.41)-40493.2(-1.10)-86001.4**(-2.43)-33661.0(-0.98)-35144.3(-0.90)-63503.8(-1.61)-751580.2***(19.00)735778.1***(13.60)807582.3***(12.46)726861.7***(15.38)612970.0***(8.41)

653796.2***(5.59)

5189
0.819
0.817

2347
0.839
0.833

1305
0.865
0.857

2045
0.857
0.852

969
0.893
0.884

501
0.922
0.909

-

250m

35933.9***(2.98)

7

日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-1

含む市内陸北部は工場規制が住宅価格に負の効果をもたらす一方、規制区域での工場への近接性は(7)

正の効果を持つ。他方で、戦前から工業立地が進んだ中部・南部は、工場規制が住宅価格に正の効果を持つ一方、近接性は価格を下げていることから、住工混在するような場所では工場への近接性(8)が負の効果をもたらす一方、規制が住環境の改善につながっている可能性がある。
以上、工業等制限法による工場の新増設規制にれているデータが散見されたため、あらかじめ分布の上下 1%を異常値とみなして除外した。
紙幅の都合上、本研究で主たる関心のない専有面積、駅から
CBD までの時間、成約年ダミー、所在区ダミー、路線ダミー
築年数、所在階、最寄り駅までの時間、バスを使う場合の最寄り駅までの時間、駅から CBD までの時間、バルコニー面
積、規制区域におけるバルコニー面積、新築ダミー、団地ダ
ミー、標高、危険箇所ダミー、沿線 50m ダミー、ニュータウ
ンダミー、
農地面積、
道路面積の推定結果は表示していない。
港北区を中心とする横浜北部の工業集積地が昭和 50 年代以降に京浜臨海部からの移転用地として形成されてきた一方、
戸塚・大船を含む横浜南部地域(本研究の中部・南部)は 1930～40 年代から工場立地が進行(建設省(1999))しており、比較的歴史の長い工場集積地である。

よって、直接的な規制を受けていない住宅価格へ

参考文献

も影響があり、その効果の波及経路は、横浜市内

1)という限られた地理的範囲においても差異がある
可能性が明らかとなった。土地利用規制の実施に2)

際しては、一様な効果を前提にするのではなく、3)

当該地区に集積する産業や住民の属性などの地域特性を十分考慮する必要があるだろう。

4)

なお、今回の推定モデルで規制の有無による住宅価格の差が確認されたが、その効果の波及メカ
ニズムについては必ずしも明確になっていない。

5)

6)

要因としては物件の詳細な属性や周辺環境、マクロ経済的な影響を十分に考慮するためのデータの整理が困難なためであり、今後の課題である。

8)

脚注
(1)
(2)

(3)

(4)

例えば、小谷(2017)では既成市街地における工場立地の抑制効果が観測された。
工業等制限法が都心部における住工混在の要因とする認識は政府においても当時からある程度の認識があったと考えられる。例えば国土審議会(2001)など。
そのためには、各地区の規制の割当を決定づける事前変数の値は、閾値の近傍では連続している仮定が置かれている点には留意が必要である。
物件𝑖の工業集積への近接性は、経済センサス(旧事業所・企業
統計調査)の 2 分の１地域メッシュを用いて、物件から半径500m 以内で接するメッシュを対象に、メッシュの従業者数を物件からメッシュの重心までの距離の逆数で加重し合計した
近接性𝑖 = ∑𝑘𝑗=1 𝐸𝑗 /𝐷𝑖𝑗 で求めた。ここで𝑗:最近傍メッシュ、
𝑘:500m 以内で接する最遠メッシュ、𝐸𝑗 : メッシュ𝑗における従業者数、𝐷𝑖𝑗 : 物件𝑖からメッシュ𝑗の重心までの距離である。また、より強く影響を受ると考えられる物件が属するメッシュ
1

(5)

(6)

7)

については𝐷𝑖𝑗 = (メッシュの重心までの距離)2とした。
農地及び道路の面積の算出については、国土数値情報の都市
地域土地利用細分メッシュを用い、当該物件の属する・および隣接するメッシュについて、田及びその他の農用地を合算したもの、ならびに道路用途に供される土地面積を算出した。
各変数の水準から明らかに異常値と考えられる数値が入力さ

9)
10)

11)
12)

13)

14)

15)

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8