日本不動産学会学術講演会論文集36号 論文番号2020-1

地価に見る立地適正化計画制度の短期的な影響に関する一考察
Evaluating location optimization plans using land prices〇Graduate School of Tsukuba Mizuki Ohashi
Graduate School of Tsukuba Hiroki Shimizu
University of Tsukuba Mamoru Taniguchi〇筑波大学大学院 大橋瑞生
筑波大学大学院 清水宏樹
筑波大学 谷口守

Location optimization plans are anticipated as effective measures for forming a compact city. We aim atfacilitating valid plan formulation by ascertaining the character of guided areas of the plan. For this purpose, weapply multiple regression analysis and a Chow-test using land prices. Results indicate that the guided area of theplan is more limited than an Urbanization Promotion Area. The difference of the bases for the formulation ofresidential guided areas is related to how plans divide areas and how establishment of a plan affects land prices incities.
keywords：Location optimization plan, Chow-test, Land price, Guided area
立地適正化計画，Chow 検定，地価，誘導区域
1. はじめにきた．この考えに基づくと，もし立適が何らかの人口減少・少子高齢化の進展に伴い，都市をコ影響を都市に及ぼしているのなら，その都市の地ンパクトな構造にしていくことの必要性が認識さ価を見ることでその影響の一端を観察することはれるようになり，2014 年に都市再生特別措置法の可能であると考えられる．

改正が行われ，立地適正化計画制度(以下，立適)
1)

ちなみに，コンパクトシティ政策に類似した過が創設された ．この制度は都市内の立地コント去の取り組みとして，米国では，都市の急速な拡ロールを行うための政策ツールの一つであり，コ大・スプロール化に対応するため成長管理政策や，ンパクトシティ政策を推進するための手段としてその発展形である smart growth 政策が州や都市レ期待が寄せられている．

ベルで展開されていた．これらの政策が住宅価格制度の創設から 5 年以上が経過し，立適を策定を上昇させたとする分析 4-5)が存在する一方で，住する自治体が増えた中で，どのように立適を策宅価格への影響は観察できないという研究 6-7)も定・運用すれば有効に機能するかにも関心が集ま存在する．またメリーランド州で採用されたっている．例えば国土交通省の都市計画基本問題

Priority Funding Areas という州の支出を都市部に小委員会の中間とりまとめ 2)では，立適の実効性集中させることによって望ましい土地利用を実現に関する議論が行われ，策定された各自治体の立するためのプログラムに対する評価では，限定的適の誘導区域の設定方法や誘導施策に関する情報ではあるがスプロール化を抑止する効果を見せてなどが整理されている．ただ，コンパクトシティいるという研究 8)も見られる．

政策の普及がある程度進んだ現時点において，そ日本においてもコンパクトシティ政策の効果のの都市への影響や，効果的な策定・運用手法につとして，都市のスプロール化への対応や，中心市いてはまだ手探りの状態といえる．

街地の資産価値が向上し，税収が増加するという一方で，従来の都市政策の評価においては，事期待がなされている．米国の事例は日本の立適の業やプロジェクトの便益はすべて地価に帰着する効果を考える上でも参考となるが，米国では都市というキャピタリゼーション仮説 3)に基づき，地の膨張に対処するためこれらの政策が実施された価を用いた政策・施策の有効性の評価が行われて一方で，日本の都市の多くは人口減少期に突入し1

日本不動産学会学術講演会論文集36号 論文番号2020-1ている等，政策をめぐる状況には相違点も多く存を吟味するための参考情報を提示することを目的

在し，同様の結論が日本の都市でも成立するとはとする．
ちなみに，立適の策定は各自治体に委ねられて限らない．
以上のことから，地価を介して立適の影響を見おり，立適の内容について検証を行う際，誘導区域の設定方法や誘導施策には自治体間で差異が存ることは，意義ある試みであるといえる．

在する．
その中で誘導施策の中身は多岐にわたる．
2. 研究の位置付け

また都市機能誘導区域の設定方法も鉄道駅や合併

2.1 既存研究

前の役場を中心とした拠点設定がなされる等，そ2.1.1 立適の策定手法などに関する研究の自治体が持つ歴史的・地理的な背景が反映され立適の策定手法に関する分析や研究は，不動産ており，その設定方法は自治体によって様々であ学会誌の特集「立地適正化計画と不動産」での論る．これらの内容は自治体の特色が一定程度反映

説9-11)

を皮切りに数多く行われている．例えば甘粕ら 12)は立適と都市マスタープランとの整合性に13)されると考えられる．
一方で居住誘導区域の設定では，統一的指標と14)

して，「公共交通網」，「人口密度構造」「災害危険らはそれぞれ居住誘導区域の設定方法などによっ性」の 3 つの項目があげられ 13)19)，設定時に考慮て自治体を分類して検証を行っている．しかしこする項目には自治体間である程度の共通性が認め

れらの研究は立適がどのように導入されたかに関られる．

ついて検証を行っている．また寺島 ら，西井する研究であり，立適による都市への影響につい

本稿ではこれら様々な要因を俯瞰的・統計的にては十分に言及されていない．

分析するため，地価関数の構築を通じて立適の影

2.1.2 立適がもたらす効果に関する研究

響を浮き彫りにする．特に配慮する点としては，

立適が都市にどのような影響を及ぼすかを分析

立適制度適用そのものによる時空間的な影響の把した研究として，居住誘導施策の費用便益分析を握，および各都市ごとの計画上の特色の違いが地

15)おこなった研究 や，インフラマネジメントに与16)

価関数に及ぼす差異を明らかにする．

える影響について検証した研究 ，また施策によ

本稿の構成として，まず 2 章で研究の位置付け

る将来人口への影響を推計した研究 17)など対象とを整理する．続いて 3 章において本研究で用いるする自治体等を限定して検討を行った研究が多くデータの概要について述べる．4 章でまず立適の存在する．その一方で，全国の多様な都市を対象誘導区域等と地価の現状における基本的な関係性に分析を行った研究は，居住誘導区域のターゲッを検証し，5 章では計画上の特色として居住誘導

18)

区域設定時の検討項目による地価関数の違いを明ト世代を検討した研究 などに留まる．
立適が有効に機能するためには，策定された立らかにする．6 章では立適策定前後によってそも適と都市がどのような関係性を持つかの情報は不そも地価に変化が生じたのかを分析する．最後に可欠であるといえる．そのためには現在までには7 章でまとめを行う．

なされていない，統計的検討を可能とするだけの複数都市を対象とした俯瞰的な検討が求められる．

3. 分析に用いるデータ

2.2 本研究の目的と内容

3.1 分析対象都市

以上の背景より，本稿では地価を用いた統計的本研究では立適導入の影響を検出するために，な分析により，各自治体が策定した立適が有する分析対象を最も早い時期である 2017 年に居住誘特徴を明らかにし，その都市空間への影響度合い導区域を含めた立適を公表した都市とした．
なお，

2日本不動産学会学術講演会論文集36号 論文番号2020-1

最も早い時期といってもまだ影響を検討するには2 年程度の期間しかない点に注意が必要である．
また，最初の検討対象としては，すでに市街化が全域にわたって進行しているような政令指定都市

δ
α γ 都市機能誘導区域

や，その逆に居住・都市機能の高度な集積は期待

居住誘導区域できない小都市はなじまないと考えた．
このため，市街化区域

本研究では連携中枢都市圏 20)の中心市となる必要人口(20 万人)を下限，国勢調査における都市圏の21)中心市となる基準の 50 万人 を上限と設定し，

図 1 立適・線引きに関する変数
3.3 その他の説明変数

その範囲に人口がおさまる都市を対象とした．こ

表 2 に本研究で用いる変数の一覧を示す．地価の両条件を満たす分析対象都市について，その地データとして，立適制度が創設された 2014 年およ

価計測の基準地数・立適の公表日，居住誘導区域び最新年である 2019 年の都道府県地価調査から，設定にどの項目を考慮に入れたのか，および昼夜①林地ではない，②2014 年から 2019 年にかけて間人口比率等の情報をあわせて表 1 にまとめた．

継続して選定されている，分析対象自治体内の表１ 分析対象の自治体一覧

583 地点の基準地のデータを用いる．このデータ

対象基準地数

立適の公表 公共交 人口密 災害危 昼夜間人口通網度構造 険性
比率1以上日を用いる理由は，都市部ではない場所にもデータが存在していること，また経年的に地価の変遷を

藤沢市

38

3月31日

××〇

×

大和市

16

3月31日

〇〇〇×

長岡市

64

7月1日

〇〇〇〇

富山市

81

3月31日

〇×〇〇

金沢市

953月31日

〇×〇〇

長野市

50

4月1日

××〇〇

岐阜市

54

3月31日

〇×〇〇

高槻市

25

3月31日

××〇

×枚方市

25

3月31日

××〇

×尼崎市

33

3月31日

××〇

×高知市

57

7月1日

××〇〇

久留米市

45

3月31日

〇〇〇

×

3.2 立適・線引きに関する説明変数
分析対象自治体の立適，及び国土数値情報より，立適と立適以前の立地コントロールの手法であった線引きの市街化区域の区域内にある地価データに以下の図 1 のようにダミー変数を付与した．各自治体の立適よりそれぞれの誘導区域の図郭を独自に作成し，それぞれの区域に入っているかを個別に判定を行った．市街化区域内かつ居住誘導区域外にある地点には α ダミーを，居住誘導区域内かつ都市機能誘導区域外にある地点には γ ダミーを，都市機能誘導区域内にある場合には δ ダミーをそれぞれ 1 として付与した．なお，このことより α，γ，δ はそれぞれ空間的に重複しないことに留意する必要がある．

表 2 分析に用いる変数
No.

変数名単位

説明

都道府県
地価調査
各自治体の都市マス
各自治体の立適よりそれ タープラ
ぞれの誘導区域の図郭 ン・立適を作成し、区画に入って 各自治体
いるかを個別に判定 の立適
各自治体の立適
都道府県
水道が供給済み=1
地価調査
都道府県
ガスが供給済み=1
地価調査
都道府県
下水道が整備済み=1
地価調査
基準地を含む500mメッ
2014年商シュにコンビニ・スーパー
業統計が存在するか
自治体の昼夜間人口比 2015年国率が1以上=1
勢調査
都道府県
地価調査
都道府県
道路距離・対数値を使用
地価調査
都道府県
対数値を使用
地価調査
都道府県
地価調査
基準地を含む500mメッ 2014年商
シュの小売販売額
業統計
自治体内で最も小売販売額が高い500mメッシュ 2014年商の中心点からの直線距 業統計
離・対数値を使用

0 地価円/m² 対数値を使用1 αダミー

ダミー
変数

2 γダミー

6 下水道ダミー

ダミー変数
ダミー変数
ダミー変数
ダミー変数
ダミー変数

7コンビニ・スー
パーダミー

ダミー変数

8

昼夜間人口比 ダミー
率1以上ダミー 変数

3 δダミー
4 水道ダミー5 ガスダミー

9 前面道路幅員 m
10 駅までの距離

m

11 地積

m²

12 容積率%13 小売業売上高 円/m²
14

商業中心地まkm
での距離

出典

3

日本不動産学会学術講演会論文集36号 論文番号2020-1

追うことができることによる．
本研究では，12 自治体のデータをプールして分析を行っている．特性の異なる自治体の地域事情

表 3 2019 年のデータを用いた重回帰分析結果
No.

t値

係数

p値

定数

9.49

27.18

0.00**

1

αダミー

0.72

9.020.00**

を参考に，幅広い変数群をまず最初

2

γダミー

0.90

11.670.00**に重回帰分析の変数候補として検討した．その上

3

δダミー

0.86

9.10

0.00**

4

水道ダミー

0.68

2.65

0.01**

5

ガスダミー

0.29

5.00

0.00**

6

下水道ダミー

0.13

1.42

0.16

7

0.13

2.58

0.00**-0.61-12.290.00**

および各地点ごとの状況を幅広く考慮するため，既往研究

21)22)

で以下の手順によって説明力が低い指標を削除していった結果，14 の説明変数を得た．具体的には候補とした変数群を独立変数として重回帰モデル
帰モデルの全てにおいて，p 値が 0.1 を上回った変8

コンビニ・スーパーダミー
昼夜間人口比率1以上ダミー数を削除した．削除される変数がなくなるまで同9

前面道路幅員

0.00

0.57

0.57

様の過程を繰り返した．結果的にモデルに残った

10 駅までの距離

-0.07

-3.23

0.00**

変数として，土地の属性に関する変数である前面

11 地積-0.10-3.510.00**

12 容積率0.00

8.070.00**

13 小売業売上高

0.00

4.390.00**

商業中心地までの距離-0.25-8.030.00**に組み入れて分析を行い，以下に示す 4 種の重回

道路幅員，駅までの距離，地積，容積率等があげられる.このほかにも都市属性に関する変数として，昼夜間人口比率 1 以上ダミーを設定した．こ

14

修正済みR²=0.75

れは地方圏と大都市近郊圏では，地価に違いが存**;1%有意在するためである．また周辺環境に関する変数としてコンビニ・スーパーダミー，小売業売上高，表 3 から読み取れることを以下に示す．

商業中心地までの距離に加え，代理指標としてイ1)

γ ダミー・δ ダミーの係数が有意に正に働いンフラの整備状況を加えた．立適の誘導区域の設ていることから，誘導区域内部にある地点は定においては商業の集積や既存市街地のインフラ外部にある地点よりも地価が高くなっていの整備状況が観点の一つとして考慮されており，る．さらに係数の値は α ダミーの係数の値よこれらの影響を統制する目的でモデルに組み入れりも大きくなっている．もし，誘導区域と従た．一方で，その地価データが存在するメッシュ

来の都市マスタープランによる線引きに差における居住人口，事業所数といった統計情報はが存在しないのであれば，α ダミーと γ ダミ

結果的に変数として選択されなかったため，表 2

ー・δ ダミーの変数の係数の値は近い値になには含めていない.

るはずであるが，両者には一定程度の差が認められる．これは従来の線引きと比べて立適

4. 立適の誘導区域と地価の関係における誘導区域設定が，より厳しく絞り込

この章では，立適で定められた誘導区域と地価まれていることを反映しているものといえの関係が現状でどのようになっているかを整理す
る．3 章で前述の通り，本研究では変数間の相互る．
2)

その一方で，δダミーよりγダミーのほうが，作用を前提として変数の選択した．そのため，こ係数が高い，すなわち居住誘導区域のみ指定れらの作用を加味することが可能な，重回帰分析されている地域と都市機能誘導区域にも指を用いて分析を行う．
表 3 に 2019 年のデータを用定されている地域を比較すると，前者のほういた結果を示す．

がわずかながら地価が高くなっている．この4日本不動産学会学術講演会論文集36号 論文番号2020-1

ことは都市機能誘導区域に指定されている
F=エリアでも ，現状では居住誘導区域と比較した場合，必ずしも地価が高いわけではないことを意味している．都市機能誘導区域は誘導施設の集積が図られるため，利便性が向上することによってそれ以外の区域よりも地価が上昇することが期待されるが，現状ではそのような現象は確認できない．

(𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆0 − 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆1 )𝑅𝑅� 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆

1𝑛𝑛 − 2𝑅𝑅𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆0 :制約ありの残差平方和… (5)𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆1 :制約なしの残差平方和の合計
R:制約数n:総標本数

Chow 検定を行う際には，まず分割前の重回帰モデル(1)式と分割後の重回帰モデル(2)(3)式に対5. 誘導区域設定時の基準による地価関数の差異してそれぞれ重回帰分析を行う．そこから得られこの章では chow 検定を用いて，居住誘導区域た残差平方和を用いて，(5)式の F 統計量を算出すの設定時に考慮した項目の違いによって地価関数ることで重回帰モデル(2)(3)の違いを検定する必に違いがみられるかを検証する．

要がある．

5.1 Chow 検定

5.2 自治体ごとの居住誘導区域設定の観点

Chow 検定とは主に計量経済学で用いられる検定法であり，以下のように説明される．
𝑦𝑦𝑡𝑡 = 𝛽𝛽11 + 𝛽𝛽2 𝑥𝑥𝑡𝑡2 + ⋯ + 𝛽𝛽𝑘𝑘 𝑥𝑥𝑡𝑡𝑡𝑡 + 𝜀𝜀𝑡𝑡 ,𝑡𝑡 = 1, … , 𝑇𝑇…(1)

表 1 より，分析対象自治体のうち，公共交通網を考慮した居住誘導区域を策定した自治体は 6 市であり，うち昼夜間人口比率が 1 を超えるのは 4市，下回るのは 2 市である．同様に公共交通網をの重回帰モデルを考える．
標本をある基準 Tb で 2

考慮せずに居住誘導区域を策定した自治体は 6 市

つに分割すると，回帰式はそれぞれの組で，であり，うち昼夜間人口比率が 1 を超えるのは 2𝑦𝑦𝑡𝑡 = 𝛽𝛽11 + 𝛽𝛽12 𝑥𝑥𝑡𝑡2 + ⋯ + 𝛽𝛽1𝑘𝑘 𝑥𝑥𝑡𝑡𝑡𝑡 + 𝜀𝜀𝑡𝑡 ,𝑡𝑡 = 1, … , 𝑇𝑇𝑏𝑏 …(2)𝑦𝑦𝑡𝑡 = 𝛽𝛽21 + 𝛽𝛽22 𝑥𝑥𝑡𝑡2 + ⋯ + 𝛽𝛽1𝑘𝑘 𝑥𝑥𝑡𝑡𝑡𝑡 + 𝜀𝜀𝑡𝑡 ,市，下回るのは 4 市である．
人口密度構造を考慮した自治体はいずれも公共交通網も考慮して居住誘導区域を設定している．

𝑡𝑡 = 𝑇𝑇𝑏𝑏+1 , … , 𝑇𝑇…(3)

また災害危険性はいずれの自治体でも考慮されて𝛽𝛽11 = 𝛽𝛽21 , 𝛽𝛽12 = 𝛽𝛽22 , … , 𝛽𝛽1𝑘𝑘 = 𝛽𝛽2𝑘𝑘 …(4)通網を考慮しているか (以下，自治体群 A)，考慮ものでなければ，適切な推定が行えないため，(4)平成 22 年度国勢調査 27)より自治体群 A，B の式が成立することを前提として成立する．このこ

通勤・通学者の総数に占める公共交通機関利用者とから以下，(1)式を「制約あり」と呼び，(2)(3)

数(鉄道・電車，乗合バス，勤め先・学校のバスの式は(4)式とは無関係に成立することから「制約な利用者)を算出すると，自治体群 A では 19.2%，自し」と呼ぶこととする．以下の(5)式の F 統計量が

治体群 B では 43.1%と両者には大きな開きが存在

自由度(R,n-2R)の F 分布の臨界値より小さいときする．同様に自家用車の利用者の割合を算出する

帰無仮説は受容される．と，自治体群 A では 61.5%，
自治体群 B では 30.6%となる．このとき，構造変化(回帰係数の変化)の有無を判断するために帰無仮説を検定する．

(1)式の重回帰モデルは，分割後の 2 組が等しいいる．
最も自治体によって対応が分かれている公共交していないか (以下自治体群 B)，を基準として自治体を分割する．となり，両自治体群の交通手段には大きな差があることが分かる．このことから自治体群 A は車で5

日本不動産学会学術講演会論文集36号 論文番号2020-1の移動が主となる地方都市が多いことに対し，自表 4 居住誘導区域設定時に公共交通網を考慮し治体群Bは公共交通網が発達している衛星都市がたかを基準に自治体を分割した重回分析結果
No. 説明変数多いことが分かる．
5.3 誘導区域設定の基準による地価関数の差異
この項では帰無仮説「公共交通網を居住誘導区域設定の際に考慮したかによっては地価の構造は変化しない」を Chow 検定によって検定し，立適の誘導区域の設定時に考慮した事柄によって地価構造が変わるかを検証する．
表 4 に 2019 年のデータを用いた，公共交通網を誘導区域設定時に考慮したかを基準とした時の公共交通網を考慮
した自治体
群

t値

係数p値

定数

8.90

19.900.00**

1

αダミー

0.73

7.51

0.00**

2

γダミー

0.80

8.18

0.00**

3

δダミー

0.92

7.69

0.00**

4

水道ダミー

0.38

1.260.21

5

ガスダミー

0.15

2.02

0.04*

6

下水道ダミー

0.20

1.48

0.14

70.10

1.59

0.11

8

コンビニ・スーパーダミー
昼夜間人口比率1以上ダミー

-0.22

-2.74

0.01**

9

前面道路幅員

0.00

1.89

0.06

10 駅までの距離

-0.02

-0.62

0.54

11 地積

-0.12

-3.16

0.00**

12 容積率

0.00

7.31

0.00**

回帰分析結果であり，表 3 の結果と等しい．

13 小売業売上高

0.00

3.780.00**(5)式に値を代入すると，

14

商業中心地までの距離

-0.30

-7.51

0.00**

定数

10.00

21.17

0.00**「制約なし」の重回帰分析結果を示す．
なお，「制約あり」の重回帰分析結果は自治体群 Aと自治体群 B 双方の 2019 年のデータを用いた重F= 9.27 > F(0.01,14,583)= 2.11
より帰無仮説は棄却される．よって公共交通網を居住誘導区域設定時に考慮したかによって地価関数のパラメータは有意に異なる．
立適や線引きに関する係数を自治体群同士で比較すると，自治体群 A は α ダミーの係数の値が高くなっており，γ ダミーのそれは小さくなっている．これは自治体群 A の自治体において居住誘導区域内外の地価の差があまり大きくないことを意味している．
区域内外の地価の差が小さいことは居住誘導区域の内外に地価が高い箇所・地価が低い箇所が混在しており，単純に現在の地価が高いところに誘公共交通網を考慮しない自治体
群

1

αダミー

0.55

4.20

0.00**

2

γダミー

0.94

9.48

0.00**

3

δダミー

0.92

7.44

0.00**

4

水道ダミー

1.13

2.94

0.00**

5

ガスダミー

0.14

1.72

0.09

6

下水道ダミー

0.05

0.47

0.64

70.05

0.82

0.42

8

コンビニ・スーパーダミー
昼夜間人口比率1以上ダミー-0.84-13.900.00**

9

前面道路幅員

0.00

-1.50

0.14

10 駅までの距離

-0.13

-5.31

0.00**

11 地積

-0.05

-1.34

0.18

12 容積率

0.00

4.830.00**

13 小売業売上高

0.00

2.22

0.03*

している．地価が高いエリアは現状において市街

商業中心地ま
14
-0.19
-4.51
0.00**
での距離
公共交通網を考慮した自治体群 修正済みR²:0.73
公共交通網を考慮しない自治体群 修正済みR²:0.85

化が進み，都市的な土地利用が行われているエリ**;1%有意 *;5%有意アであると考えられる．もし基準地が都市内の土自治体では，考慮せずに設定した自治体と比較す地を代表するように選定されているとすれば，こると，市街化が進み都市的な土地利用が行われてのことは市街化が進み都市的な土地利用が行われいるエリアであっても居住誘導区域から外れる地ているエリアであっても，居住誘導区域に指定さ域が存在する傾向があることが分かる．このことれるとは限らないことを意味しているといえる．

から公共交通網を考慮して設定された居住誘導区

公共交通網を考慮して居住誘導区域を設定した域は，そうではない居住誘導区域より現状の市街導区域が設定されているわけではないことを意味

6

日本不動産学会学術講演会論文集36号 論文番号2020-1

地よりもエリアを限定したものとなる傾向があることが推察される．
一方で駅までの距離に着目すると，自治体群 A

表52014 年のデータを用いた重回帰分析結果

No.

t値

係数p値

定数9.8631.840.00**では有意に働いていないのに対して，自治体群 B

1

αダミー

0.70

9.330.00**では有意に係数が働いている．

2

γダミー

0.89

12.40

0.00**

3

δダミー

0.84

9.490.00**

4

水道ダミー

0.48

2.210.03*

5

ガスダミー

0.25

4.65

0.00**

6

下水道ダミー

0.18

2.18

0.03*

7

0.12

2.55

0.01*

-0.61

-13.140.00**

前述した自治体群 A・B それぞれの特徴を合わせて考えると，鉄道などの利用者が少ない自治体
では公共交通網を意識した居住誘導を推進しているのに対し，利用者が多い自治体ではすでに公共住誘導を行う際に公共交通網を改めて考慮するこ

8

コンビニ・スーパーダミー
昼夜間人口比率1以上ダミーとはないという傾向がうかがえる．

9

前面道路幅員0.00

0.860.39

10 駅までの距離-0.06-3.210.00**

11 地積

-0.12

-4.400.00**

12 容積率0.00

7.780.00**

13 小売業売上高

0.00

4.150.00**

商業中心地までの距離

-0.24

-7.95

0.00**

交通網を軸とした都市構造となっているため，居以上の分析では立適の誘導区域と地価の現状における関係性を明らかにしてきたが，立適が地価に影響を与えたのかは不明である．よって次章では 2014 年と 2019 年のデータを用いて，地価の変化を観察する．

14

修正済みR²=0.76**;1%有意 *;5%有意

6. 立適策定による地価の変動
この章では立適策定前後での地価の変化を観察めて小さなものであると推測される．分析対象とする．帰無仮説「2014 年と 2019 年の地価関数にしたいずれの自治体でも立適が策定されてからあは差異がない」を Chow 検定を用いて検定するこまり時間が経過しておらず，立適の影響はまだ十とで，立適策定が地価に影響を及ぼしたかを検証分に表れていないと考えられる．

する．
表 5 に 2014 年のデータを用いた重回帰分析結

7. おわりに果を示す．表 3 と表 5 を比較すると，係数や t 値が非常に似通っていることがわかる．2019 年，

本研究で得られた成果を以下に示す．
1)

立適の誘導区域内における基準地の地価は，2014 年両年の時点のデータを用いて重回帰分析

市街化区域内かつ誘導区域外の基準地の地を行ってもこの傾向は変わらず，両年のデータを価と比較して有意に高くなっている．これは用いた重回帰モデルを「制約あり」，2014 年・2019

極めて当たり前の結果とも言えるが，より都年のそれぞれの単年のデータを用いた重回帰モデ

市的な価値が高いと思われる空間が誘導区

ルを「制約なし」の式として，(5)式に代入すると，域として指定されていることが証明された

F=0.315 < F(0.05,14,1166)= 1.70といえる．となり，帰無仮説は棄却されない．

2)

居住誘導区域を設定する際に公共交通網をF 値の値を見ると，きわめて小さな値であり，考慮した自治体では，考慮していない自治体

2014 年と 2019 年の地価関数の差異は，かなり小と比較して，現状において公共交通の整備レさいものとなっている．このことから，立適の策ベルが低く，その存在を意識した誘導区域の定が地価に与えた影響は存在しない，もしくは極設定になっていることが読み取れた．

7

日本不動産学会学術講演会論文集36号 論文番号2020-1

3)

Association, Vol.78, No.3, p.256-257.

その一方で立適の策定が経年的に地価の変化に有意な影響を与えたことは短期的なタ9)おける立地適正化計画策定の意義, 日本不動産学会誌, Vol.31,イムスパンでは観察できなかった．
なお，本研究の分析結果は，最も早い 2017 年に居住誘導区域を含めた立適を公表した都市（人口50 万人以上，20 万人未満の自治体を除く）の結論でしかないことに注意が必要である．分析対象都

No.2, p.78-82.
10). 甘粕裕明・姥浦道生・苅谷智大・小地沢将之(2018)立地適正化計画と都市計画マスタープランの計画内容の関係性に関する研究-都市機能誘導区域図と将来都市構造図の整合性に着目して-, 都市計画論文集, Vol.53, No.3, p.400-407.

13)

寺島駿・松川寿也・丸岡陽・中出文平・樋口秀(2018)線引き地
方都市における３指標を基にした居住誘導区域の指定に関す誘導区域が設定されているかを検討するためには，る即地的研究, 都市計画論文集, Vol.53, No.1, p.76-84.
14)とする必要がある．

西井成志・真鍋陸太郎・村山顕人(2019)立地適正化計画における居住誘導区域設定の考え方とその背景-市街化区域に対する居住誘導区域の面積比率が対象的な自治体の比較を通じて今後の課題としては，立適導入によるスプロール抑制効果の実際と，地価の中長期的な傾向変動

大串葉子(2017)立地適正化計画策定都市（地方圏）の現状と課
題：新潟市の事例, 日本不動産学会誌, Vol.31, No.2, p.89-92.

12)

効果を見るうえではより長期的なタイムスパンで2018 年以降に立適を公表した都市も分析の対象

稲垣幸直(2017)札幌市における立地適正化計画の策定, 日本
不動産学会誌, Vol.31, No.2, p.83-88.

11)

市の範囲を広げていくとともに，誘導区域設定のの観察が必要である．一方で，どのような地区に立山善宏(2017)千葉県柏市の検討事例から見る大都市近郊に-, 都市計画論文集, Vol.54, No.3, p.532-538.
15)松縄暢・藤田朗(2017)居住誘導施策の費用便益分析, 都市計画
論文集, Vol.52, No.3, p.467-474.

を重ね合わせた検討が必要である．
16)

宮原慎・中村憲明・塚原健一・秋山祐樹(2019)居住誘導施策による下水道既存インフラ資産の改築更新に与える影響の把握

謝辞と汚水処理の持続可能性確保に向けたマネジメントに関する研究, 土木学会論文集 F4, Vol.75, No.2, p. I_120- I_131.

本論文を作成するにあたって，JSPS 科学研究費(20H02265)の助成を得た．記して謝意を表する．

17)

参考文献

18)

竹間美夏・佐藤徹治(2017)立地適正化計画に基づく居住誘導施策検討のための都市内人口分布推計手法の開発-愛知県豊橋市を対象として-, 都市計画論文集, Vol.52, No.3, p.1124-1129.

1)2)

国土交通省 都市計画基本問題小委員会 中間とりまとめ
http://www.mlit.go.jp/policy/shingikai/toshi01_sg_000232.html
2020.4 閲覧

3)

肥田野登（1997）『環境と社会資本の経済評価』剄草書房4)

Dowall E David・Landis D John (1982)Land-Use Controls andHousing Costs: An Examination of San Francisco Bay Area
Communities, Real Estate Economics, Vol.10, No.1, p.67-93.

5)Anthony Jerry (2006)State Growth Management and Housing Prices,
Social Science Quarterly, Vol.87, No.1, p.122-141.

6)

Jun Myung-Jin(2006)The Effects of Portland's Urban Growth
Boundary on Housing Prices, Journal of the American Planning
Association, Vol.72, No.2, p.239-243.

7)

Landis D.John(1992)Do Growth Controls Work? A New Assessment,
Journal of the American Planning Association, Vol.58, No.4,p.489-508.

8)

慮した集約型都市構造実現のための居住誘導ターゲット世帯

国土交通省 立地適正化計画制度 http://www.mlit.go.jp/en/toshi/city_plan/compactcity_network.html 2020.4 閲覧

Hanlon Bernadette・Howland Marie・McGuire Michael(2012)
Hotspots for Growth-Does Maryland's Priority Funding Area
Program Reduce Sprawl?, Journal of the American Planning

中道久美子・桐山弘有助・花岡伸也(2019)ライフステージを考の分析, 都市計画論文集, Vol.54, No.3, p.680-687.

19)

国土交通省 立地適正化計画策定の手引き http://www.mlit.
go.jp/toshi/city_plan/toshi_city_plan_tk_000035.html 2020.4 閲覧

20)

総務省 連携中枢都市圏構想 https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/jichi_gyousei/renkeichusutoshiken/index.html 2020.4 閲覧

21)

和泉洋人(1998)地区計画策定による土地資産価値増大効果の計測, 都市住宅学, Vol.1998, No.23, p.211-220.

22)

山下英和(2011)総合設計制度における外部効果の計測, 都市
住宅学, Vol.2004, No.47, p.107-112.

23)

総務省統計局 平成 27 年国勢調査 http://www.stat.go.jp/data/
kokusei/ 2015/ 2020.4 閲覧

24)

国土数値情報 ダウンロードサービス http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/
2020.4 閲覧25)

総務省統計局 平成 27 年国勢調査 http://www.stat.go.jp/data/
kokusei/2015/ 2020.4 閲覧

26)

経済産業省 商業統計 https://www.meti.go.jp/statistics/tyo/syougyo/ 2020.4 閲覧27)

総務省統計局 平成 22 年国勢調査 http://www.stat.go.jp/data/
kokusei/2010/ 2020.8 閲覧

8