日本不動産学会学術講演会論文集37号 論文番号2021-2

浸水想定と実際の浸水が地価に与える影響の検証―名古屋市を事例として―
The impact of flood risk information and actual inundation on land prices
in Nagoya, Japan
Land Institute of Japan

Keiichi SHIRAKAWA(一財)土地総合研究所 白川慧一This paper examines the impact of flood risk information and a flood event on land prices by using flood
hazard maps and 2008 flood inundation maps in Nagoya, Japan. The estimation result of spatial hedonic
models with heteroskedastic disturbances proves that significant price discount is found in above-floor
level floodplain areas after the flood, while there is no price difference between inundation andnon-inundation on an actual flood event.
Keywords：浸水想定区域、浸水範囲、公示地価、空間的依存性
flood hazard area, inundated area, land price, spatial dependence
1. 背景と目的による効果と、水害を直接経験することでリスク

近年の異常気象を背景とした豪雨、台風などに認識が強調される効果が合わさって、実際に浸水よる水災害の激甚化に伴い、水害対策は重要な課した範囲において不動産価格が低くなるという仮題となっている。こうした水害リスクに対応する説を立て、これを検証している。ここで言う物理ため、堤防整備などハードの対策が進められると的な被害には、建物部分への被害が含まれており、ともに、ハザードマップの作成や、不動産取引時

かさ上げや 1 階部分のピロティ化など、建物の形の重要事項説明への水害リスクに係る説明の追加

態や水害対策の有無によって、その被害の程度は(1)など、水害リスク情報を伝える各種制度の拡充異なり得る。こうした建物部分の個別性による影が進んでいる。水害リスク情報の伝達は、リスク

響は、地価を見ることによって、ある程度コント

エリア内に居住する、あるいは住宅を取得しよう

ロールできるのではないかと考えられる(2)。

とする一般個人への行動変容を促すことを意図して行われているものと考えられる。

本研究は、名古屋市を事例に、浸水想定区域内
か否か、および実際の浸水範囲内か否かを考慮し他方で、政府機関による水害リスク情報の公開

た住宅地公示地価のヘドニックモデルを用いて、は、市場参加者がリスクを正しく認識し、市場を情報提供の効果と実際の浸水による効果のいずれ

通じて消費者の顕示選好が変化することを必ずしがより地価に影響を与えるかを検証することを目も保証するものではないことから、実際の水害に的とする。より有効な水害リスク情報の提供方法

よる浸水被害の顕在化の効果と併せて、その効果を明らかにすることは、不動産取引を通じた一般を識別していく必要がある。後述の通り、情報提個人の行動変容を促すうえで政策的な含意がある。

供の効果と実際の浸水による効果の両方を見ている研究は Atreya & Ferreira (2015)と Rajapaksa et al.

2. 水害リスクの不動産価格への影響(2016)で、両者はいずれも、情報提供の効果より

2-1. 水害リスクによる影響の実証研究

も実際の浸水による効果の方が、より不動産価格の低下に反映されると結論づけている。
Atreya & Ferreira (2015)は、水害の物理的な被害理論上、住宅市場が効率的であれば、水害リス
クの高い地域に立地する不動産の売買価格は、その外側の不動産よりも、水害によって将来被り得1

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る損失を低減することで得られる便益の分だけ、

これに対し、Atreya & Ferreira (2015)と Rajapaksa

低くなる (Beltran et al., 2018)。先行研究ではこれ

et al. (2016)は、政府機関による水害リスク情報のを検証するため、不動産価格にリスク回避の便益

公開による効果と、実際に水害で浸水したことにが潜在的に反映されていると仮定するヘドニック

よる効果の両方を見ている。Atreya & Ferreira

モデルを用いて、浸水リスクエリアの内外での水(2015)は、ジョージア州オルバニーでの 1994 年の害発生前後の不動産価格を比較してきた。

水害を事例に、実際に浸水していない物件では、こうした実証研究では、大半が水害リスクによ

たとえ浸水リスクエリア内であっても、洪水後のる不動産価格への負の影響を示す一方で、逆に正有意な価格低下が確認できなかったことを示す(6)。

の影響を示すもの、あるいは有意でないとの結果

Rajapaksa et al. (2016)は、豪州ブリズベンでの 2009を示すものも見られる(3)。

年の浸水リスク地図公開と、2011 年の洪水による

このような結果の違いを説明する際に先行研究

効果を、浸水の有無でサンプルを分けたうえで検が着目してきたものの一つは、親水アメニティに証し、実際の洪水発生によって不動産価格は 18～

よる正の効果である。すなわち、水害リスクの高19％低下するのに対し、浸水リスク地図の公開でい水際は、同時に親水アメニティが高いところでは 1～4％の低下にとどまることを示す。

もあり、後者の評価が前者を上回る場合には、水いずれの研究も、情報提供の効果よりも実際の際の方が不動産価格が高くなるという考え方であ浸水による効果の方が、住宅価格に負の影響を与る。実証研究においても、水際に近ければ近いほえるという結論となっている。しかしながら、両ど価格が高くなることを示すものが見られる(4)。

者ともに不動産の取引価格を用いて水害による影

もう一つは、水害発生からの時間経過による効響を評価しており、前述の通り、この影響の中に果である。特定の水害の発生が水害リスク認識のは、個別建物ごとの想定被害が含まれていると考強化へとつながることは、利用可能性ヒューリス

えられる。本研究ではこれをコントロールし、情ティック(Tversky & Kahneman, 1973)によって理解

報提供の効果および実際の浸水による効果が、地されてきた。すなわち、自然災害のような低頻度価に与える影響を検証する(7)。

の事象では、人々は、記憶に残る直近の災害をも

2-2. 日本における実証研究とに発生確率を評価することから、水害が発生す日本を事例に、ハザードマップによる水害リス

ると人々のリスク認識が上昇修正され、不動産価

ク情報の提供が地価に与える影響を見ている、齋格が低下するという考え方である。実証研究にお藤 (2005)、岡川他 (2012)、齊藤他 (2012)はいずれ

いても、水害リスクによる不動産価格の低下が、も、浸水リスクエリア内に立地すると、地価に負水害の発生直後に過大に、時間経過により過小にの有意な影響があることを示している(8)。

なることを示すものが見られる(5)。

また、実際の水害での浸水による影響を見ていこうした実証研究の大半が水害リスクの指標とる横森他 (1992)、Zhai et al. (2003)、齋藤 (2005)、

してきたのは、例えば米国であれば連邦緊急事態

岩橋他 (2006)、井上他 (2016)はいずれも、浸水し管理庁(FEMA)の 100 年氾濫原（年間 1％の確率でた地域での地価への負の有意な影響を示している。

洪水が発生する地域）など、政府機関が作成する、岩橋他 (2006)は、奈良県大和川流域では水害の頻浸水の可能性を評価したハザードマップである。

度よりも浸水深の方が地価への影響が大きいこと

実際に当該不動産が水害で浸水したかどうかによを示している。他方で、市川他 (2002)は、大阪府

る影響は、後述する日本における実証研究のよう

寝屋川流域では水害後の地価の低下が見られなかな形では、あまり検証されてこなかった。

ったことを示している。

2

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このように、日本を対象とした実証研
究は、浸水想定区域という形での情報提供の効果を検証するか、もしくは実際の水害における浸水の有無による差を検証するものであり、大半が地価に負の有意な影響があることを示している。しかしながら、情報提供の効果と実際の浸水による効果とを同時に検証したものは見られない(9)。
（注）行政界は、国土数値情報に基づく。

3. 推定の方法

図 1 名古屋市の地価公示地点と浸水想定区域、浸水履歴

3-1. データ
公示地価、浸水リスクエリア、実際の浸水範囲されている 2000 年以降の浸水履歴図 14 箇所(15)のの GIS データは、国土交通省の国土数値情報ダウ

うち、公示地点を最も多く含む地域として、本研

ンロードサービス(10)から得た。

究では名古屋市の、最も新しい 2008 年 8 月降雨に

公示地価は、住宅地に限定し、後述の 2008 年降よる浸水域を対象事例とした(16)。この水害では、

雨から前後 5 年間隔をとり、2003 年と 2013 年のデータセットの公示地点 476 か所のうち、115 かものを用いた。そして、2013 年の全地点 369 か所所が浸水している（図 1）。また、浸水想定区域内のデータと、2003 年の公示地点のうち 2013 年までかつ浸水したのは 98 か所である。

でに調査終了した地点 107 か所のデータとを合成

これらを GIS 上で重ね合わせて、表 1 のようなした(11)。異なる時点間の地価の差は、後述のモデ

データセットを作成した。公示地価の説明変数の

ルの通り、時間ダミーで調整した(12)。

うち、地積、容積率、建ぺい率、最寄り駅までの浸水リスクエリアには、国土数値情報の平成 24

距離、栄駅までの距離については対数をとった。

年度洪水浸水想定区域を用

表 1 単純集計

いた。これは、水防法に基

変数名
変数の内容
平均値 標準誤差 最小値 最大値
ln 公示地価
公示地価（円/㎡）の対数値。
11.87 0.31 11.10 13.25
ln 地積
地積（㎡）の対数値。
5.37 0.53 4.41 8.42ln 容積率
指定容積率（％）の対数値。
5.13 0.35 3.91 6.40
ln 建ぺい率
指定建ぺい率（％）の対数値。
4.00 0.19 3.40 4.38
ln 最寄り駅までの距離 最寄り駅までの距離（km）の対数値。
6.75 0.72 4.79 8.75
ln 栄駅までの距離
栄駅までの距離（km）の対数値。
8.79 0.47 6.75 9.65
下水ダミー
下水が供給されているなら 1。
0.99 0.12 0.00 1.00
用途地域ダミー
住居地域、商業地域、工業地域（baseline）
。
－
－
－
－
低専ダミー
第一種・第二種低層住居専用地域なら1。
0.27 0.44 0.00 1.00
中高ダミー
第一種・第二種中高層住居専用地域なら 1。
0.20 0.40 0.00 1.00
2013 年ダミー2013 年公示地点なら 1。
0.78 0.42 0.00 1.00
2008 年浸水範囲ダミー 2008 年浸水範囲内なら 1。
0.24 0.43 0.00 1.00
浸水想定ダミー
浸水想定区域内なら 1。
0.51 0.50 0.00 1.00
浸水想定 50cm 未満
想定浸水深 50cm 未満なら 1。
0.16 0.37 0.00 1.00
浸水想定 50cm～1m
想定浸水深 50cm～1m なら 1。
0.05 0.22 0.00 1.00
浸水想定 1～2m
想定浸水深 1～2m なら 1。
0.13 0.34 0.00 1.00
浸水想定 2～5m
想定浸水深 2～5m なら 1。
0.15 0.36 0.00 1.00
浸水想定 5m 以上
想定浸水深 5m 以上なら 1。
0.01 0.10 0.00 1.00
浸水あり想定区域内 2008 年浸水範囲内かつ浸水想定区域内なら 1。
0.21 0.40 0.00 1.00
浸水なし想定区域内 2008 年浸水範囲外かつ浸水想定区域内なら 1。
0.30 0.46 0.00 1.00
浸水あり想定区域外 2008 年浸水範囲内かつ浸水想定区域内なら 1。
0.04 0.19 0.00 1.00
浸水なし想定区域外 2008年浸水範囲外かつ浸水想定区域外（baseline）
。 －
－
－
－
N=476

づき、国および都道府県管
理河川を対象に河川管理者が作成した、河川整備において基本となる降雨(13) を前提とした浸水が想定される区域である。本研究が作成したデータセットの公示地点 476 か所のうち、243
か所が浸水想定区域に含まれている（図 1）(14)。
実際の浸水範囲には、国土数値情報の浸水履歴図を用いた。GIS データが公開

3

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表 2 浸水想定区域、浸水範囲の内外の別による公示地価の平均値（モデル 1）＜2003 年公示地価（住宅地、非継続地点）＞（単位：円/㎡）
2008 年浸水範囲内 2008 年浸水範囲外
全体
浸水想定区域内 149,836（20 地点） 126,875（33 地点） 135,540（ 53 地点）
浸水想定区域外 278,526（ 2 地点） 156,572（52 地点） 161,089（ 54 地点）
全体161,535（22 地点） 145,043（85 地点） 148,434（107 地点）＜2013 年公示地価（住宅地）＞
2008 年浸水範囲内 2008 年浸水範囲外
全体
浸水想定区域内 140,531（78 地点） 122,957（112 地点）130,172（190 地点）
浸水想定区域外 259,971（15 地点） 165,036（164 地点）172,992（179 地点）
全体159,796（93 地点） 147,961（276 地点）150,944（369 地点）

ln(𝑃𝑖 ) = 𝛼 + 𝑿𝑖 𝜷 + 𝛾1 𝐷2013𝑖 + 𝛾2 𝐷𝐹𝑙𝑜𝑜𝑑𝑖+ 𝛾3 𝐷𝐹𝑙𝑜𝑜𝑑𝑖 ∗ 𝐷2013𝑖 + 𝜀𝑖（モデル 2）ln(𝑃𝑖 ) = 𝛼 + 𝑿𝑖 𝜷 + 𝛾1 𝐷2013𝑖+ 𝛾2 𝐷𝐹_50𝑐𝑚𝑖 + 𝛾3 𝐷𝐹50𝑐𝑚_1𝑚𝑖+ 𝛾4 𝐷𝐹1_2𝑚𝑖 + 𝛾5 𝐷𝐹2_5𝑚𝑖

浸水想定区域、浸水範囲の内外の別による 2003

+ 𝛾6 𝐷𝐹5𝑚_𝑖 + 𝛾7 𝐷𝐹_50𝑐𝑚𝑖

年、2013 年公示地価の平均値は、表 2 の通りであ∗ 𝐷2013𝑖 + 𝛾8 𝐷𝐹50𝑐𝑚_1𝑚𝑖

る。
いずれの時点で見ても、公示地価の平均値は、∗ 𝐷2013𝑖 + 𝛾9 𝐷𝐹1_2𝑚𝑖 ∗ 𝐷2013𝑖

浸水想定区域内の方が低く、また、2008 年の浸水

+ 𝛾10 𝐷𝐹2_5𝑚𝑖 ∗ 𝐷2013𝑖

範囲内の方が高い。

+ 𝛾11 𝐷𝐹5𝑚_𝑖 ∗ 𝐷2013𝑖 + 𝜀𝑖

3-2. 推定するモデル
本研究では、公示地価が、その土地の規制の状同様に、2008 年降雨の浸水範囲に含まれるか否かのダミー変数𝐷𝐹2008𝑖 を説明変数に加えたモ況や周辺環境などの属性を基に、ヘドニック関数

デル 3 を考えた。

で表すことができるとし、以下の基本モデルを考（モデル 3）ln(𝑃𝑖 ) = 𝛼 + 𝑿𝑖 𝜷 + 𝛾1 𝐷2013𝑖 + 𝛾2 𝐷𝐹2008𝑖

えた。
（基本モデル）+ 𝛾3 𝐷𝐹2008𝑖 ∗ 𝐷2013𝑖 + 𝜀𝑖ln(𝑃𝑖 ) = 𝛼 + 𝑿𝑖 𝜷 + 𝛾𝐷2013𝑖 + 𝜀𝑖

そして、浸水想定区域に含まれるか否か、2008

𝑃𝑖 は地点𝑖 の地価、𝑿𝑖 は地点𝑖 の土地属性、

年降雨の浸水範囲に含まれるか否か、あわせて 4

𝐷2013𝑖 は 2013 年公示地点なら 1 とする時点ダミ通りに場合分けしたうえでダミー変数化したもの

ー変数、𝛼は定数項、𝜷、𝛾はパラメータ、𝜀𝑖 は誤（浸水あり想定区域内𝐷𝐼𝑛𝑢𝐼𝑁𝑖 、浸水なし想定区差項である。

域内𝐷𝑛𝐼𝑛𝑢𝐼𝑁𝑖 、浸水あり想定区域外𝐷𝐼𝑛𝑢𝑂𝑈𝑇𝑖 ）この基本モデルに、浸水想定区域に含まれるかを説明変数に加えたモデル 4 を考えた。

否かのダミー変数𝐷𝐹𝑙𝑜𝑜𝑑𝑖 を説明変数に加えたモ（モデル 4）

デル 1、浸水想定区域における想定浸水深(17)の区

ln(𝑃𝑖 ) = 𝛼 + 𝑿𝑖 𝜷 + 𝛾1 𝐷2013𝑖 + 𝛾2 𝐷𝐼𝑛𝑢𝐼𝑁𝑖

分ごとにダミー変数化して説明変数に加えたモデ+ 𝛾3 𝐷𝑛𝐼𝑛𝑢𝐼𝑁𝑖 + 𝛾4 𝐷𝐼𝑛𝑢𝑂𝑈𝑇𝑖

ル 2 を考えた。𝐷𝐹_50𝑐𝑚𝑖 は想定浸水深 50cm 未+ 𝛾5 𝐷𝐼𝑛𝑢𝐼𝑁𝑖 ∗ 𝐷2013𝑖 + 𝛾6 𝐷𝑛𝐼𝑛𝑢𝐼𝑁𝑖

満、𝐷𝐹50𝑐𝑚_1𝑚𝑖 は想定浸水深 50cm～1m、∗ 𝐷2013𝑖 + 𝛾7 𝐷𝐼𝑛𝑢𝑂𝑈𝑇𝑖 ∗ 𝐷2013𝑖 + 𝜀𝑖

𝐷𝐹1_2𝑚𝑖 は想定浸水深 1～2m、𝐷𝐹2_5𝑚𝑖 は想定ところで、空間データを扱う際は、不均一分散

浸水深 2～5m、𝐷𝐹5𝑚_𝑖 は想定浸水深 5m 以上なと空間的自己相関が生じ、誤差項の球面性の仮定

ら 1 のダミー変数である。その際、先行研究(18)と（均一分散と無相関）が満たされない場合が多い

同様に、ヘドニック関数に含まれない、除外変数(アルビア, 2016)。このため、2-1.に挙げた諸外国

によるバイアスに対処するため、準実験アプローの先行研究においては、空間的依存性を考慮したチに基づき、
浸水想定区域内の公示地点を処置群、空間計量経済モデルが用いられている。本研究に

浸水想定区域外を統制群とみなし、水害の発生においても、誤差項の空間的自己相関を考慮し、被よる効果を、差の差(difference-in-differences)法によ

説明変数の空間ラグ付き変数を説明変数に含み、り明らかにする。

かつ空間的な誤差項を含む、SARAR (Spatially4日本不動産学会学術講演会論文集37号 論文番号2021-2

AutoRegressive with additional AutoRegressive error

地価を有意に下げることを示している。このこと(19)

structure)モデルを用いる 。例えば基本モデルでは、床上浸水が想定されている区域内において、あれば、次のようなモデルである。

水害発生後に有意な地価の低下が見られたことを（基本モデルの SARAR モデル）

意味しており、同じ名古屋市を事例に 2000 年東海

ln(𝑃𝑖 ) = 𝜆𝑾 ln(𝑃𝑖 ) + 𝛼 + 𝑿𝑖 𝜷1 + 𝛾1 𝐷2013𝑖+ 𝑾𝑿𝑖 𝜷2 + 𝑾𝛾2 𝐷2013𝑖 + 𝒖

豪雨の前後で比較している齊藤他 (2012)の結果と対応する。

𝒖 = 𝜌𝑾𝒖 + 𝜀𝑖

モデル 3 の推定結果は、2008 年降雨の浸水範囲

𝑾は空間重みづけ行列、𝜆、𝜌はパラメータであダミーと 2013 年ダミーの交互作用項がいずれもる。本研究では、空間重みづけ行列に、クイーン

有意ではないことを示している。浸水範囲ダミー型の隣接行列を用いている。SARAR モデルの最が有意でなくなったという推定結果は、同じ名古尤法(ML)による推定の結果、表 3 に示す通り、誤屋市を事例に 2000 年東海豪雨の浸水範囲での地差項の不均一分散が生じている可能性が価への負の有意な影響を明らかにしている Zhai et

Breusch-Pagan 検定から示されたため、また残差のal. (2003)など、2-2.で挙げた先行研究の結果とは異非正規性が生じている可能性が Jarque-Bera 検定

なる。しかしながら、本研究においても、事前のから示されたため、Kelejian & Prucha (2010)による

OLS 推定では浸水範囲ダミーは負に有意（係数修正型の一般化空間二段階最小二乗法(GS2SLS)-0.079、ロバスト標準誤差 0.032、P 値＝0.0152）

を用い、パラメータの符号と有意性を推定した(20)。

であり、このことは、空間的依存性を考慮するとなお有意性は、有意水準 10％を基準に判断した。

浸水の有無による有意な地価の差がなくなることを示唆している。

4. 推定結果
基本モデルおよびモデル 1～4 の、SARAR モデルの修正型 GS2SLS 推定の結果を表 3 に示す。

モデル 4 の推定結果は、2008 年降雨の浸水範囲内か否かにかかわらず、
浸水想定区域内において、2013 年ダミーとの交互作用項が地価を有意に下基本モデルの推計結果は、地積が大きいほど、げることを示している。このことは、モデル 1 の容積率が大きいほど、最寄り駅までの距離が短い

結果が、2008 年の浸水範囲内か否かの違いによるほど、栄駅までの距離が短いほど、下水が供給さ影響を受けないことを意味している。本結果は、れているほど、低層住居専用地域や中高層住居専

2008 年降雨で実際に浸水被害を受けなかったと

用地域に指定されているほど、地価が有意に高い

しても、水害の発生が人々のリスク認識を強化し、ことを示している。これらの結果は、モデル 1～4

浸水想定区域内において地価を有意に下げること

を通じて共通している。2013 年ダミーによる効果を示している。

はモデルによって異なり、モデル 1、2、4 においては 2013 年の方が、地価が有意に高い。

5. 結論と今後の課題

モデル 1 の推定結果は、浸水想定ダミーと 2013

本研究では、ハザードマップによる水害リスク

年ダミーの交互作用項が、地価を有意に下げるこ

情報の提供、および実際の水害での浸水が地価にとを示している。このことは、水害発生後に浸水与える影響を検証するため、名古屋市を対象に、想定区域内では有意な地価の低下が見られたこと

浸水想定区域の内外、および 2008 年降雨の浸水範を意味している。

囲の内外での公示地価の違いを、空間的依存性を

モデル 2 の推定結果は、想定浸水深 50cm 以上考慮した空間計量経済モデルにより推定した。その区域において、2013 年ダミーとの交互作用項がの結果、想定浸水深 50cm 以上の床上浸水が想定

5

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表 3 SARAR モデルの修正型 GS2SLS 推定結果
基本モデル
モデル 1
モデル 2
モデル 3
モデル 4
変数名
係数 s.e.
係数 s.e.
係数 s.e.
係数 s.e.
係数 s.e.
切片
1.754 0.732 ** 2.249 0.826 *** 2.271 0.882 **1.725 0.808 **2.314 0.892 ***ln 地積
0.090 0.014 *** 0.084 0.013 *** 0.088 0.013 *** 0.089 0.014 *** 0.083 0.013 ***ln 容積率0.163 0.061 *** 0.180 0.061 *** 0.178 0.062 *** 0.161 0.060 *** 0.183 0.062 ***ln 建ぺい率-0.028 0.060-0.060 0.063-0.064 0.063-0.027 0.060-0.069 0.067
ln 最寄り駅までの距離-0.037 0.008 *** -0.038 0.008 *** -0.037 0.008 *** -0.037 0.008 *** -0.039 0.009 ***ln 栄駅までの距離-0.063 0.026 ** -0.068 0.028 ** -0.072 0.032 ** -0.064 0.032 ** -0.064 0.033 *下水ダミー
0.105 0.041 ** 0.113 0.047 **0.110 0.047 **0.101 0.042 **0.117 0.047 **低専ダミー
0.138 0.036 *** 0.115 0.034 *** 0.112 0.034 *** 0.135 0.036 *** 0.117 0.035 ***中高ダミー
0.065 0.013 *** 0.058 0.013 *** 0.063 0.013 *** 0.061 0.013 *** 0.061 0.014 ***2013 年ダミー
0.005 0.013
0.045 0.018 **0.046 0.018 **0.012 0.015
0.042 0.019 **
浸水想定ダミー0.025 0.023
浸水想定ダミー*2013 年ダミー
-0.082 0.023 ***浸水想定 50cm 未満
0.009 0.029
浸水想定 50cm～1m
0.221 0.034 ***浸水想定 1～2m
0.012 0.030
浸水想定 2～5m
0.029 0.029
浸水想定 5m 以上
0.160 0.031 ***
浸水想定 50cm 未満*2013 年ダミー
-0.049 0.033
浸水想定 50cm～1m*2013 年ダミー
-0.247 0.035 ***浸水想定 1～2m*2013 年ダミー
-0.064 0.030 **
浸水想定 2～5m*2013 年ダミー
-0.116 0.029 ***
浸水想定 5m 以上*2013 年ダミー
-0.219 0.034 ***2008 年浸水範囲ダミー
0.020 0.026
2008 年浸水範囲ダミー*2013 年ダミー
-0.033 0.027
浸水あり想定区域内
0.034 0.030
浸水なし想定区域内
0.020 0.026
浸水あり想定区域外-0.011 0.031
浸水あり想定区域内*2013 年ダミー
-0.087 0.029 ***浸水なし想定区域内*2013 年ダミー
-0.073 0.027 ***浸水あり想定区域外*2013 年ダミー
0.051 0.049
Lambda0.805 0.049 *** 0.772 0.055 *** 0.773 0.058 *** -0.378 0.154 *** 0.767 0.059 ***Rho-0.373 0.152 ** -0.301 0.153 ** -0.292 0.157 *0.812 0.050 ** -0.287 0.158 *Wald 検定（𝜆 = 0, 𝜌 = 0）
10.287*** 12.683*** 12.887*** 9.8688*** 12.406***（OLS 推定）Moran’s I
0.485*** 0.448*** 0.433*** 0.469*** 0.459***
空間エラーLM 検定
316.4*** 269.9*** 251.76*** 295.84*** 282.84***
空間ラグ LM 検定
350.33*** 285.66*** 263.5*** 326.44*** 286.44***
ロバスト空間エラーLM 検定
21.696*** 26.055*** 25.043*** 22.402*** 31.482***
ロバスト空間ラグ LM 検定
55.628*** 41.816*** 36.785*** 52.999*** 35.084***（SARAR モデルの ML 推定）
Breusch-Pagan 検定
23.762*** 25.835*** 29.619*
30.939*** 34.42***
Jarque-Bera 検定
581.38*** 513.29*** 614.52*** 546.25*** 140.92***
N=476, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

されている区域内において、水害発生後に有意な水害リスクが過小評価されている理由としては、地価の低下が見られた一方で、2008 年降雨での浸第一に、水害による被害を受けにくい建物構造が水の有無による有意な差は見られなかった。浸水多い可能性が考えられる。当該地域は、地積、容想定区域の公表は、実際に浸水被害を受けなかっ積率が大きく、低専、中高以外の用途地域の割合た人も含めた個人全体の水害リスク認識に影響をが高いことから、高層で浸水リスクの低い住宅が与え、市場取引を通じて地価に反映されていると多い地域と推察される(21)。第二に、地価が長期的考えられる。

な水害リスクを反映しきれていない可能性が考え

本研究の結論は、情報提供の効果よりも実際のられる。例えば 2000 年東海豪雨では、浸水想定区

浸水による効果の方が住宅価格に負の影響を与え

域内の 5 割以上が浸水したのに対し、当該地域はるという先行研究の結論とは異なる。浸水想定区

約 3 割が浸水と、他の水害による被害を受けた経域外で 2008 年降雨の被害を受けた地域において、験が相対的に少ない可能性がある(22)。あるいは、

6

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一部の先行研究が指摘している、水害発生後の時間経過による価格低下の縮小が生じている可能性も考えられる。また、本研究では取引価格ではな
く鑑定評価額である公示地価を用いており、取引価格よりも鑑定価格への反映に時間がかかる、あるいは公示地価は正常価格を決定する関係上、水害による変動が必ずしも全て反映されないといった、用いるデータに起因するバイアスの可能性も考えられる。第三に、Beron et al. (1997)が言うように、実際に災害が発生したことで過大な確率評価が修正されて地価が上昇した可能性が考えられる。
2008 年降雨による棟当たり被害額は、浸水想定区
域内外の地価の差よりも小さいと推察される(23)。
いずれの可能性についても、地価ではなく取引価格を用いることで建物属性をコントロールする、
時点を増やして水害リスクの反映の時系列変化を見る、あるいは対象事例とした名古屋市の個別地
域要因（取引件数の多さ、
親水アメニティの高低、堤防整備などの水害対策、臨海部での災害危険区域の指定(24)など）を考慮した上で、他都市の事例、他の水害との比較を行うなど、今後より詳細に検証される必要がある。
＜注＞(1) 「宅地建物取引業法施行規則の一部を改正する命令（令和 2 年内閣府令・国土交通省令第 2 号）」
、令和 2 年 7 月
17 日公布、同年 8 月 28 日施行。
(2) 本研究が用いる地価公示において、標準地の価格は、現存する建物等の形態にかかわらず、その土地の効用が最高度に発揮できる使用方法（最有効使用）を前提として評価が行われている。
(3) 米国の 19 論文 117 地点の推定値をもとにメタアナリシスを行う Daniel et al. (2009)によると、FEMA の 100 年氾濫原において、水害リスクを回避するための WTP は、先行研究によって不動産価格の-52～+58％と幅がある。同じく
37 論文 349 地点のメタアナリシスを行う Beltran et al.
(2018)によると、FEMA 氾濫原（100 年氾濫原もしくは 500
年氾濫原）に立地する不動産価格への影響は、先行研究
によって-75.5～+61.0％と幅がある。
(4) Bin & Kruse (2006)、Morgan (2007)、Bin et al. (2008)、Daniel
et al. (2009)、Beltrán et al. (2018)、Atreya & Czajkowski (2019)参照。岡川他 (2012)は、東京 19 区を対象とした公示地価の二段階推定から、浸水リスク要因を除いた、河川による地価への外部効果が正であることを明らかにしている。
(5) Bin & Landry (2013)、Atreya et al. (2013)、Atreya & Ferreira(2015)参照。

Atreya & Ferreira (2015)は、浸水の有無を区別しない場合には、1994 年の洪水発生後、FEMA 氾濫原内において有意な住宅価格の低下がみられたことを示している。
(7) 取引価格ではなく地価を用いることの別の意義として、
日本では、不動産の価値が地価に反映されていることが挙げられる。Zhai et al. (2003)は、日本や韓国のようなアジア諸国では土地の価格が建物の価値を大幅に上回ることを理由に、建物価値ではなく土地価格で水害リスクによる影響を推定している。
(8) 森他 (2016)は、滋賀県「知先の安全度マップ」で 1/10 年確率（10 年に一度の確率で降ることが予想される雨）の地点において、想定される最大浸水深は地価に正に作用するものの、その有意性は低く、水害リスクの情報提示
が地価に与える影響は極めて小さいと結論づけている。
(9) 齋藤 (2005)は、情報提供の効果と、実際の浸水による効果の両方を個別に検証しているものの、両者の相対的な影響の関係性までは明らかにしていない。
(10) https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/(11) 2003 年地価公示のうち、一部のデータのみを用いることによる影響を検証するため、2013 年までの調査継続地点
292 地点と非継続地点 107 地点との 2003 年公示地価の平均値の差について、Welch の t 検定を行った。この結果、平均地価が等しいという帰無仮説は棄却されなかった（P値＝0.8441）。
(12) 各年の公示地価は、2015 年基準消費者物価指数（名古屋市・総合）を用いて、2015 年時点の貨幣価値に直した。
(13) 名古屋市内に含まれる 12 の浸水想定区域において、基本となる降雨として想定されているのは、2000 年東海豪雨
もしくは 30～200 年に 1 回程度の大雨である。
(14) 名古屋市のハザードマップは、2003 年に公開されている(齊藤他, 2012)。このため、本研究が取り扱う 2 時点では
いずれもハザードマップは公開済と見なせる。ハザード
マップの公開の有無による影響の検証については、齊藤他 (2012)参照。なお、名古屋市ホームページでは、浸水履歴図もあわせて公開している。
(15) 常総、東京、沼津、名古屋、豊田、京都、桜井、大阪、
山口・防府、高松、徳島、福岡、大分・別府、宮崎。
(16) さらに前の 2000 年 9 月東海豪雨を対象事例とした先行研究として、Zhai et al. (2003)、齊藤他 (2012)参照。
(17) 複数の浸水想定区域が重複して指定されている場合には、一番浸水深の大きいものを採用した。
(18) 浸水リスクエリア内における水害発生前後での不動産価格の変化を差の差法によって明らかにするものとして、
Bin & Polasky (2004)、Morgan (2007)、Kousky (2010)、Bin &Landry (2013)、Atreya et al. (2013)、Atreya & Ferreira (2015)、
Rajapaksa et al. (2016)参照。また、水害の発生ではなく、浸水リスクエリア情報の公開前後で不動産価格が低下する
ことを差の差法によって明らかにするものとして、Pope(2008)、Votsis & Perrels (2016)参照。なお、リピートセール
スモデルを用いて不動産価格の変化を検証するものとして、Carbone et al. (2006)、Hallstrom & Smith (2005)参照。
(19) SARAR モデルを用いるにあたっては、事前に各モデルにおいて、空間的な相互作用項を含まない、線形回帰モデ
ルの最小二乗法(OLS)による推定を行い、Moran's I による残差の空間的自己相関の検定、および回帰残差のラグラ
ンジュ乗数(LM)検定を行った。その結果、空間エラー、
空間ラグともに LM 検定、ロバスト LM 検定が、いずれのモデルにおいても 10％有意であったため、一般的な
SARAR モデルを用いることにした。検定結果は表 3 に示
(6)7

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す。モデルの選択基準については、清水・唐渡 (2007)、
アルビア (2016)参照。
(20) 以上の推定は、R 4.0.3 上で、パッケージ spdep 1.1.5、sphet
1.7 を用いて行った。
(21) 浸水想定区域外で 2008 年浸水範囲内での平均値は、地積808.4 ㎡（全体 268.6 ㎡）、容積率 244.1％（全体 178.6％）。
低専・中高層以外の用途地域割合は 94.1%（全体 53.8%）。
容積率を建物構造の代理変数とし、モデル 4 に、浸水あり想定区域外と 2013 年ダミーとの交互作用、および当該変数と容積率との交互作用を追加したところ、前者が負に有意に、後者が正に有意となった。水害発生後に価格が低下する一方で、容積率が大きいとその効果が弱まる
ことから、建物構造が影響している可能性が示唆される。
(22) 2000 年東海豪雨での浸水範囲を他の水害経験の代理変数とし、モデル 4 に、浸水あり想定区域外と 2013 年ダミーとの交互作用、および当該変数と 2000 年浸水範囲ダミーとの交互作用を追加したところ、後者が負に有意になった。2000 年東海豪雨でも浸水した地点において価格低下が見られたことから、過去の水害経験が影響している可能性が示唆される。
(23) 2008 年水害統計調査によると、名古屋市全域での一般資産等被害額の合計は約 125 億円、被災棟数は床上床下あわせて 10,500 棟、単純平均で約 119 万円／棟の被害が生じている。これに対し、表 2 にある通り、浸水想定区域
内の公示地価の平均値は、区域外よりも約 3～4 万円／㎡
低く、これを地積の平均約 215 ㎡と掛け合わせると、地価に約 6～800 万円の差が生じている計算になる。
(24) 名古屋市では、建築基準法第 39 条の災害危険区域の条例
として、名古屋市臨海部防災区域建築条例を定めており、
熱田区、中川区、南区の臨海部の一部の区域内で、建築物の 1 階の床の高さや構造などを制限している。名古屋
市ホームページ参照。https://www.city.nagoya.jp/jigyou/category/39-6-3-2-6-0-0-0-0-0.html＜参考文献＞
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24) 岩橋佑・平松敏史・塚井誠人・奥村誠 (2006)「地価・土地利用モデルを用いた水害リスクの影響分析」土木計画学研
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学術講演会概要集 IV, 180-181.

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