目次●2020年春季号No.116

橘木俊詔

産業構造変化の効果

人口と家族人数の変化

三世代居住とその課題

家計所得の上昇と
二世代居住へのシフト

都会で三世代居住を選択しない理由

[マンション]の時代へ

高齢単身世帯の増加

単身高齢女性と貧困問題

家族形態の変化が住宅形態の変化に与え
た影響

エディトリアルノート

宮崎智視
はじめに
土地に課される固定資産税は、佐藤(2009)などの地方財政の教科書において、「望ましい」地方税としてしばしば紹介されている。最も単純な議論は、土地の所有者が、公共サーピスの対価として固定資産税を支払うべきとする考え方である。これは、固定資産税の帰者についての伝統的な議論に関わるものであり、土地に対する固定資産税は全額土地所有者に帰着する一方、彼ら（彼女たち）はその地域の公共サービスから便益を受けているため、受益と負担が対応することがその根拠となっている。しかしながら、固定資産税の評価が市場価格から乖離している場合、公共サーピスの受益は価格（地価）に適切に反映されているとは限らない。実際のところ、土地に対する固定資産税を巡っては、政策的な配慮や技術的な問題がしばしば指摘されている。農地に対する優遇措置は、その際たるものとも言えよう。具体例としては、農地の評価額を宅地や工業用地などよりも低くすることが挙げられる。本稿では、このことを「農地に対する優遇措置」と定義する。通常、農地に対する固定資産税の負担は、その収益性が低いことや自然保護の観点などから、多くの国で優遇措置が採られる傾向にある。例えばLynch（2003）では、食糧安全保障、農業における雇用の確保、農地の効率的な発展、および「緑の保全」という観点から、農地の保全を正当化している。しかしながら、都市部における農地の保護は、高い収益をもたらすであろう工業用地や商業用地への転用を阻むことになる。Bruce（2000）では、東京近郊を例にとってこのことを紹介し、そこで収穫される農産物を「おそらく世界で最も高価な果物と野菜であろう」と述べて非効率の例として挙げつつ、都市部における農地の保護に対して疑義を呈している。言うまでもなく、農地がそれ以外の用途に転用されないならば、さらなる都市化が阻まれることになる。昨今ではいわゆる「空き家問題」が大都市圏でも深刻になっているため、これ以上の農地を宅地や工場用地等に転用する必要はないとの声もあろう。しかしながら、適切でない土地利用は、さまざまな都市問題を引き起こす。実際に山崎（2001）は、「日本の都市問題の一つは、市街化区域内に依然として多くの農地が残されている点である」と述べている。山崎（2001）のこの一文は、都市部における「過度な農地の保護」が、都市問題そのものであるとすら述べているとも言えよう。本稿では、都市部における「過度な農地の保護」の解決策としてなされた固定資産税に関する制度改正に着目する。具体的には、1990年代前半に、三大都市圏特定市を対象に行なわれた(1)長期営農継統制度廃止と、(2)生産緑地法改正、という二つのイベントをある種の自然実験として捉え、それが土地利用に与えた影響をDifference-in-Differences（以下、DID）を用いて実証的に検証したMiyazaki and Sato（2019）
の結果を紹介する。
なお、総務省『住宅・土地統計調査』や国土地理院の地理情報システムでは、より細かいレベルのデータが利用可能になる。しかしながら、本稿では制度改正「前後」における土地利用に脊目している。これらのデータでは、制度改正前後の期間でデータが得られなかったり、農地が市街化区域農地であるのか、あるいは生産緑地であるのかが区別できなかったりする。このため、Miyazaki and Sato (2019)では市町村データを用いていることに注意されたい。本稿の構成は以下の通りである。第１節では日本における農地に対する固定資産税の優遇措置と、1990年代になされた上記の二つの制度改正について整理する。第２節では、Miyazaki and Sato（2019）の仮説と実証分析のフレームワークを提示する。第３節では、データの詳細を説明・議論し、第４節では同論文の実証結果を紹介する。第５節は本稿の結論部分である。
1農地に対する固定資産税の優遇措置の
根拠と日本の制度改正
冒頭でも触れたように、通常、農地は宅地よりも収益が低いと考えられる。このため、農地に対する固定資産税の評価を宅地よりも低くすることで、農家の税負担を軽減することが可能となる。日本における農地に対する固定資産税の優遇措置はこのことを反映しており、実際にKitazato（2003）は、この点を海外に向けても紹介している。ところで、日本において農地は、一般農地と市街化区域農地の二者に大別される。後者は、都市計画法の市街化区域内に存在する農地であり、同法の第７条第２項において「すでに市街地を形成している区域及びおおむね十年以内に優先的かつ計画的に市街化を図るべき区域」と定義されている。このことを踏まえ、評価は「宅地並みの評価」をすることが原則となっているり。とりわけ、都市計画法第７条第１項が規定する東京都特別区、三大都市圏（首都圏、みやさき・ともみ1977年高知県高知市出身。早稲田大学政治経済学部卒。一橋大学大学院博士後期課程単位修得退学。博士（経済学）。名古屋学院大学経済学部准教授、東洋大学経済学部准教授を経て、現在、神戸大学大学院経済学研究科准教授。著書：「財政のエッセンス」（共著、有斐閣）など。近畿圏および中部圏）内の政令指定都市および既成市街地、近郊整備地帯などに所在する市である「三大都市圏特定市」の市街化区域農地については、農地の転用を促し都市化を進める観点から、評価だけではなく税負担も宅地並みとすることが求められている。いわゆる「宅地並み課税」である。しかしながら、三大都市圏特定市における市街化区域農地の宅地並み課税を巡っては、樋口(2008)でも指摘されているように、農地の所有者や業界団体等の反発も根強かった。このことを踏まえ、1982年度には長期営農継続農地制度が創設された。同年度には、地方税法の一部を改正し、三大都市圏特定市におけるすべての市街化区域農地に「宅地並み課税」が適用されることになった。一方、上記の制度の下では、 990㎡以上の農地で10年間営農を継続するならば、当該農地に係る固定資産税・都市計画税については「宅地並み課税」を免れることが可能となった。多くの農家は10年間の営農を選択したと考えられ、実際にIshi (1991)は、「宅地並み課税」を逃れるために、本来なら宅地転用をすべき土地であるにもかかわらず、農地として偽装したケースについても言及している。もっとも、長期営農継続農地制度は10年の期限つきの措置であるため、同制度は1991年度末(1992年３月)をもって廃止となった。直後の1992年度（同年４月）には、生産緑地法が改正された。生産緑地法改正の結果、三大都市圏特定市における市街化区域農地は、表１に示すように、(1)宅地化すべき農地と、(2)生産緑地という二者に区分されることになった。もし所有者
が(1)を選択した場合は、もはや軽減措置は受けられなくなるため、税負担はそれ以前よりも増加することになる。(2)の生産緑地を選択した場合、当該土地は農地としての評価を受けかつ税負担も軽減される。しかしながら、30年間は他用途への転用が不可能となる。その意味では、寺井（2001）や壁谷・伊多波（2009）などでも指摘されているように、長期営農継続農地制度の廃止と生産緑地法改正の結果、三大都市圏特定市では、市街化区域内農地の所有者は、農地として耕作することに対してより厳しいルールに直面することになり、(1)を選ぶ結果、宅地への転用も促進されるものと期待されていた。実際に、制度改正直後に大阪府で実施された大西ほか(1992)のアンケート調査によると、宅地転用を選んだ農家のうち、生産緑地の指定要件が厳しすぎることをその理由として回答した人は、当該農家の50%近くにのぼる。しかしながら、冒頭の山崎（2001）の指摘は、多くの土地所有者は上記の制度改正の際に、生産緑地として営農を続けることを選んだ可能性を示唆するものとも言えよう。一連の制度改正の結果、確かに他の自治体と比較すると三大都市圏特定市において市街化区域農地は減少したことはもっとなことであろう。一方、多くの所有者が税負担は増えるものの、より自由度の高い宅地化すべき農地とすることを選んだのであるのか、あるいは造成等の行為に制限はあるものの、より固定資産税負担の軽い生産緑地とすることを選んだのかは、実証分析によって明らかにする必要があろう。ところで、上記の二つの制度改正では、相続税も対象とされていた。山崎（2001）も、相統税の負担に関する議論につなげるために、冒頭で示したことに触れている。通常、土地の保有動機は、(1)遺産として保有すること、(2)取引のオプションとして持つこと、の二者に大別されよう。言うまでもなく、相続税は(1)にかかわり、固定資産税は所有者が将来土地を売買する際に影響すると考えられる。以下の三つ理由から、相続税は固定資産税ほど重要ではないと考えられるため、Miyazaki and Sato (2019)では対象としていない。まず、相続税は相続時にのみ支払う一方、固定資産税の負担は、土地を保有する限り毎年生じる。納税者にとっては、一時点の負担よりは毎年の負担のほうが重要と考えられよう。次に、寿命の不確実性に個人は直面しているため、必ずしも長期的な視野で個人は行動するとは限らない。最後に、よく知られているように、相続税の適用件数は著しく低い。これらの理由から、以下では相続税を捨象して、固定資産税にのみ替目する。
2実証仮説と計量分析のフレームワーク
Miyazaki and Sato (2019)においては、第1節での制度のまとめと理論分析も踏まえ、以下のような実証仮説を提示している。仮説1 ：長期営農継続農地制度の廃止の結果、三大都市圏特定市においては市街化区域農地の減少が観察される。仮説2 ：減少した市街化区域農地は、生産緑地法改正の結果、すべてが宅地転用されるとは限らない。以下、最初に仮説１を例にとり、最も単純なDID推定に関する(1)式を説明する。 L trc =β o +β 1 T 1 +β 2 REFORM t +β 3 D t,t +ε tpt  (1)ここで、L 1ptはt年における、p県内のi市の市街化区域農地比率である。T」は三大都市圏特定市を１、それ以外をゼロとするダミー変数であり、REFORMtは長期営農継続農地制度の廃止と生産緑地法改正が事実上有効となった1992年度を１、それ以外の年をゼロとするダミー変数である。D t,t(T t × REFORM t)は、T tとREFORM,の交差項であり、一連の制度改正の効果を捉える。εικは撹乱項である。さらに、トリートメント変数であるD L tの2期リードおよびラグ項を加えた以下の(2)式も推定する。 L1R=Y1+Yf+ ∑- + Xipt1] + Eipt (2)ここで、Di,は制度改正が行なわれた1992年度を0、すなわちτ=0としたうえで、そこからτ年前（後）かを示している。すなわち、δ-1とδ-2は制度改正後の効果を捉え、 δ+1 and ō+₂は制度改正前の所有者の行動を捉える。 γιは市の個別効果（市ダミー）を示し、λ,は年次効果であり、X tpsはその他の説明変数のベクトルである。最後に、Besley and Burgress (2004)に傲い、地域ダミー（都道府県ダミー）を導入し、かつ地域ダミーとタイム・トレンドとの交差項(すなわち、地域特有のトレンド)を(2)式に加えた推定も試みる。推定式は(3)式のように書くことができる。 L 1rc = α op + α 1p t + γ 1 + λ t + ∑ ζ ζ ζ δ c D ζ ζ ζ + ∑ 2 = 1 δ , D 1 , t + X ipx η + ε ipx (3) α。は都道府県ダミーであり、α1,tは都道府県ダミーとタイム・トレンドtとの交差項の係数である。また、仮説２に関連して、減少した市街化区域農地が宅地に転用されたのか、それとも生産緑地として保存されたのかをチェックするため、宅地比率と、後述するようにデータには生産緑地も含む、一般農地比率とを被説明変数とした推定も試みる。まず、仮説１を踏まえると、市街化区域農地比率を被説明変数とした推定式では、D 1.ないしはDi,の係数は負になることが期待される。一方、宅地比率ないしは一般農地比率を被説明変数としたケースでは、おのおのが正に推定されることが期待される。なお、(2)式と(3)式で用いるその他の説明変数としては、市街化区域農地に関する実効税率9 、各市の蔵入に占める地方税収の比率、生産農業所得、人口密度、および製造品出荷額を用いる3)
3データの説明
3.1標本期間とデータの出所
標本期間は制度改正前後を含む、1989年度から1994年度である4）。市街化区域農地、宅地、および一般農地について、面積、固定資産税評価額、および固定資産税課税標準に関しては、総務省「固定資産の価格等の概要調書」（以下、 「概要調書」）のデータを用いる。先の市街化区域農地、宅地、および一般農地を合計したものを「土地総額」と定義し、土地総額に占めるおのおのの比率を市街化区域農地比率、宅地比率、および一般農地比率とする。「概要調書」の「宅地」には、通常の「住宅用地」だけではなく、それ以外の店舗や工場等に利用されている「商業地等」も含まれることに注意されたい。なお、1992年度の制度改正に際して、従前は市街化区域農地となっていたものは生産緑地として保存されることになっている。「概要調書」においては、生産緑地は一般農地に区分される。このため、同年に宅地転用されず生産緑地として保存されたものは、「概要調書」においては一般農地に区分されることに注意されたい。ところで、ある年の４月から翌年３月（会計年度）までの固定資産税の徴収は、前会計年度である同年１月の情報に基づいている。その意味では、例えば1992年度の「概要調書」に納められているデータ（1992年4月から1993年3月まで）は、長期営農継続制度が廃止されていない「1991年度内」である1992年１月の状況を反映したものである。同様に、1993年度のデータ(1993年4月から1994年3月まで）は、「1992年度内」である1993年１月の情報に基づくものである。すなわち、他のデータと異なり、「概要調書」に納められている固定資産税評価額および課税標準などは、「前年度」の情報に基づくは三大都市圏特定市（トリートメント・グループ）であり、other citiesはそれ以外の市（コントローす。二つの点線は制度改正の前後である1991年度および1992年度をそれぞれ示す。ものである。したがって、「概要調書」に実際に収められているデータは、すべて一つ前の会計年度の情報に基づくものであることに注意されたい。このことを踏まえ、「概要調書」のデータは、1990年度から1995年度（ただし、上記より収められている情報はそれぞれ前会計年度である1989年度から1994年度の土地利用を踏まえなされたもの）が出所となっている。市町村蔵入および税収のデータは、総務省「市町村別決算状況調」の当該データを用いた。人口のデータは総務省「住民基本台帳」が出所である。市町村の面積は、国土地理院のデータを用いた。人口および面積のデータを用いて、人口密度を計算した。生産農業所得は農林水産省「生産農業所得統計」、製造品出荷額は経済産業省「工業統計調査」のデータをそれぞれ用いる。いずれも、1989年度から1994年度のデータを用いる。対象とする市は、1989年度から1994年度までの間に存在した501市である5)。501市を還定した理由は以下の通りである。最初に、市街化区域農地が存在しない市を除外した。次に、1989年度から1994年度までの間に、政令指定都市に指定されていなかった市を対象外とした6）。最後に、1980年代ないしは1990年代でも市町村合併はいくつかの例がある。このため、標本期間の間に合併ないしは消滅した市は対象から外した。以上により、501市を対象とした。その中でも、183の三大都市圏特定市がトリートメント・グループとなり、残りの318市がコントロール・グループとなる。この501市を対象としたケースが、「Case 1」である。なお、Miyazaki and Sato (2019)では、結果の頑健性をチェックするため、コントロール・グループについては、市の定義が原則「人口５万人以上」であることを踏まえ、人口５万人以上の206市に絞ったケース（Case 2）と、人口10万人以上の104市にコントロール・グループを限定したケース（Case 3）についても分析を試みている。なお、紙幅の関係上、本稿ではCase 1の結果のみを報告している7 。 3.2 データの整理とDID推定の妥当性のチェック図１は、標本期間における市街化区域農地比率（ratio of UPA farmland）、宅地比率（ratio of housing lots）、および一般農地比率（ratio of farmland）について、おのおののグループの平均値の動きを示したものである。この図から、市街化区域農地比率は、三大都市圏特定市(designated city)については、長期営農継続農地制度の廃止および生産緑地法の改正が行なわれた1992年度には著しく低下したことがわかる。一方、それ以外の市については、1992年度に市街化区域農地比率が顕著に低下したわけではないことがわかる。一方、宅地比率については、制度改正いかんにかかわらず、三大都市圏特定市およびその他の市とも上昇傾向が観察されることがわかる。一般農地比率については、まず制度改正前は双方のグループとも減少傾向にあるものの、制度改正前後の1991年度と1992年度については三大都市圏特定市で上昇している一方、それ以外の市（コントロール・グループ）については制度改正前と傾向が変わらないことがわかる。図1からは、1992年度の制度改正の結果、三大都市圏特定市で減少した市街化区域農地の多くが、生産緑地として保存された結果、一般農地比率が当該市において上昇したことも窺えよう。一方、1993年度以降は、三大都市圏特定市の一般農地比率は再び減少傾向になっていることがわかる。次に、DID推定を行なう前、満たすべき仮定について、仮説１に関わる市街化区域農地に焦点を絞って議論する。まず、共通ショックの仮定（common shocks assumption）から検討する。1992年度には、地価税が課されることになった。また、1994年度から固定資産税評価額は公示地価の７割を目処として評価されることになった。一部の地主が、このことを予期して行動していた可能性は排除できない。しかしながら、これらの政策は三大都市圏特定市を対象に行なったわけではなく、すべての自治体およびそこに住む人たちが対象であった。ゆえに、これらの政策は対象とする市に共通するショックであったと判断されよう。次に、平行トレンドの仮定（共通トレンドの仮定、parallel trends assumption、common trends assumption）について、本稿の分析で最も重要な市街化区域農地比率を対象にチェックをしたい。この仮定が成立するためには、制度改正が仮になされなかったならば、トリートメントおよびコントロールグループ双方のアウトカム（ここでは市街化区域農地比率）のトレンドが同一であることが要請される。図からは、三大都市圏特定市およびそれ以外の市とも、制
…は1 %、 "は10%の有意水準で帰無仮説が帰着されたことをそれぞれ示す。 DID estimateは、 (1)式のトリートメント変数であるD t (T t × REFORM )の推定値（β )を示す。度改正前は減少傾向にあり、その程度もほとんど同じであると判断しても問題ないと考えられる。その意味では、この図は平行トレンドの仮定が成立していることを要付けると判断されよう。なお、次節でも示すように、 Di,tの係数は、制度前はゼロに近いことが示されている。このことは、平行トレンドの仮定の成立を統計的にも支持するものと判断されよう。
4実証結果
表2は、(1)式の最も単純な2期間DID推定の結果を示したものである。表からは、市街化区域農地比率を被説明変数とした場合、D t,tの係数（β2）は有意に負に推定されることがわかる。一方、宅地比率は正であるが有意な結果を得ることができず、一般農地比率については有意に正に推定されたことがわかる。次に、(2)式と(3)式の推定結果のうち、(2)式の、 Di,の係数（δ,）の推定値をプロットして報告したものが図２、(3)式の当該推定値を報告したものが図３である8）。これらの図からは、市街化区域農地比率については、２期間DID推定と同様、制度改正後に推定値が負でかつ有意になっていることがわかる。一方、宅地比率については、推定値は正でかつ有意でこそあるものぞれ示し、95%CIは95%の信頼区間を示す。の、制度改正前と比して顕著に推定値が上昇したわけではないことがわかる。一般農地比率については、制度改正前はゼロに近かったものの、制度改正時の1992年度には前年度よりも推定値が大きくなって、その後低下傾向にあることがわかった。以上の実証分析の結果からは、仮説１が支持されることがわかる。一方、減少した市街化区域農地は、宅地に転用されたとの結果は頑健に確認されない一方、生産緑地も含む一般農地比率に関する2期間DID推定および(2)式と(3)式の結果を踏まえると、多くは生産緑地として保存されたことが示唆されよう。その意味では、仮説2で示唆するように、生産緑地法の改正によって、減少した市街化区域農地はすべてが宅地転用されたわけではないことがわかる。生産緑地として保存する理由の一つとしては、節税対策が考えられよう。多くの農家は、兼業農家である。兼業農家の場合、農業よりもさらに高い収入を得る仕事に従事していることは十分にあり得る。そのような家計の場合、宅地に転用して収益を得るよりはむしろ、生産緑地として維持をしたほうが節税対策としては有効であろう。大西ほか(1992)によると、生産緑地を選んだ回答者のうち、50%は節税対策と回答している。かつ、大西ほか（1992）のアンケートの回答者の70％以上が兼業農家であることは、この解釈の妥当性を裏付けるものとも言えよう。
5まとめ
本稿では、1990年代になされた長期営農継続農地制度の撤廃および生産緑地法の改正が、土地利用に与える影響を分析したMiyazaki and Sato (2019)の結果を紹介したものである。同論文の実証結果は、制度改正の結果三大都市圏特定市においては市街化区域農地比率の減少は頑健に確認されたものの、その多くは宅地転用されたとは考えられず、生産緑地として保存された可能性を示唆するものである。この実証結果は、市街化区域内で多くの農地が保護されているという、山崎（2001）などが指摘する日本の都市問題が解消されていないことを説明するものとも言える。その原因は1992年4月の生産緑地法の改正であり、都市化を進める観点では、同法の改正はすべきではなかったとも言えよう。もっとも、現行の生産緑地法は2022年に解除されることになる。特定生産緑地とした場合には2032年までは優遇措置を受けられるものの、法律が失効する結果、どの程度宅地に転用されていくのか、あるいは農地として保護されるのかについては改めて検証する必要があろう。
時辞
本稿は、Miyazaki and Sato（2019）の紹介論文である。このような紹介論文を執筆することをご許可下さった佐藤主光先生に感謝します。法1）ただし、三大都市圏特定市における市街化区域農地と生産緑地地区の指定を受けた農地以外は、一般農地の負担調整措置の結果、実際の税負担は一般農地並みと同等まで軽減される。 2）実効税率を計算する際には、二つの段階を踏んだ。まず、固定資産税収のデータを次の式の通り計算して算出した。固定資産税収＝固定資産税課税標準×0.014ここで、0.014は固定資産税の標準税率（1.4%）である。次に、実効税率については、税収を固定資産税評価額で割って求めた。 ３）その他の変数として、国勢調査のデータを用いることも考えられる。しかしながら、国勢調査は５年に一度の実施であることから、本稿のように制度改正の前後の年度も含む形でパネルデータを構築し推定を試みる場合には、分析に用いることは難しいとあえられる。 4）ここで、1988年度以前のデータを追加することで、標本期間を延長することも考えられる。しかしながら、この期間は1980年代半ばから後半の期間にわたって地価が高酸したいわゆるパプル景気の時期が含まれる。バプル期の景気変動の影響を排除するためには、1988年度以前のデータを含めないことが好ましいと考えられよう。 5 ）「概要調書」のデータでは、東京都特別区は23区の集計データが報告されているのみであり特別区ごとのデータは収められていない。このため、Miyazaki and Sato（2019）および本稿で報告されている結果には、東京都特別区が含められていないことに注意されたい。 6）例えば、千葉市は1992年度に政令指定都市に移行した。同市は、それ以前でも三大都市圏特別区に区分されていたものの、このことを踏まえて千葉市は含めなかった。 7）ケース2およびケース3の結果の詳細は、以下のサイトにアップされている、Miyazaki and Sato (2019)を参照されたい。https://www.economics.uci .edu/research/wp/ec_wp_1819.php 8）推定結果の詳細は、先述のMiyazaki and Sato (2019)を参照されたい。 Besley, T. and R. 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(2004)で測定された住宅市場の不完全性のコストは、住宅探索行動における情報選択は新聞、情報誌またはチラシが中心の時代であった。新聞、情報誌、チラシといった情報媒体では、紙面に制約があり、その中には多様な情報を記載できないために、専有面積や建築後年数、最寄り駅とそこまでの距離、都市計画上の用途制限などの広報上の規制などと限定された情報だけを網羅的に一覧性を持ってみることができるに過ぎなかった。そのため、住宅の設備や周辺の状況などといった住宅選択においては潜在的に重要であると考えられていた情報であったとしても、消費者は現地に行って確認しなければならなかったのである。また、現在ほどに空き家率は高くなかったために、市場で流通している住宅ストックもより限定的であったと言えよう。一方で推定上の問題としては、過少定式化バイアスの問題が存在するのではないかということが指摘されてきた (Ekeland  et  al.,  2004; Clarke, 2009)。この原因として、住宅価格関数を推計しようとしたときに真のモデルがわからないというものと、情報収集技術に強い制約がにし・はやと1994年埼玉県生まれ。東京大学工学部卒。現在、東京大学大学院工学系研究科博士後期課程在学。あさみ・やすし1960年東京都生まれ。東京大学工学部卒。Ph.D.ベンシルベニア大学）。現在、東京大学大学院教しみず・ちひろ1967年岐阜県生まれ。日本大学経済学部卒。博士(環境学)。現在、日本大学スポーツ科学部教授。あったことで真に価格に影響する住宅特性に関するデータが充分得られていないというものが挙げられる。しかし特に後者に関しては、すでに述べた情報通信技術の発展により、従来に比べ多くの住宅特性データを得られるようになってきている。分析対象としては東京大都市圏の賃貸住宅市場を下記の理由により選択した。第一に、首都圏は4000万人の人口を有する世界最大の都市圏であるとともに持ち家率が56.2%と低く、市場規模が大きいだけでなく多様な借り手と貸し手が存在するという点でも賃貸住宅市場に厚みがある市場である。第二に、現在の賃貸住宅市場の空き家率は19.2%と高く、買い手優位の市場である1）。つまり、多様な住宅ストックの中から住宅選択が可能となっているのである。第三に、民間の住宅情報サイトが発達しており、従来のヘドニック関数にしばしば取り入れられていた、規模、ベッドルーム数、建築後年数や立地といった変数だけでなく、さまざまな設備に関する情報が掲載されるようになっている。また、その情報の記載には、一定の公的な規制の下で配信されていることから、法で規定された主要な価格形成要因（専有面積、建築後年数、最寄り駅までの時間、都市計画上の用途制限）などの情報の信頼性は高く、また欠損率も極めて低いという優位性がある。本稿では、住宅の設備に注目する。住宅の設備は多様性を持ち、消費者にとってはいっそう個別性を有する住宅品質であるとともに、従来はこのような変数が取得できなかったという意味で、観察不可能な変数であった。そのために、これまでもヘドニック関数の中に取り入れることができなかったという課題があったと考える。このような問題以前に、住宅の選択行動のなかで、消費者はそのような情報までに到達することができなかったために、付け値関数の中に反映されていなかった可能性も高い。しかし、住宅還択行動における住宅情報サイトの影響力が高まるなかで、従来は考慮されなかった要因、例えば設備などを要素として条件付けして探すことができるようになったことで、専有面積、建築後年数、最寄り駅まで距離などといった従来の主要な住宅の属性情報とともに、貨料に及ぼす住宅設備の影響が相対的に大きくなってきているという仮説を持つに至った。日本の住宅情報サイトでは、検索の条件付けのためにさまざまな住宅設備に関するチェックポックスが用意されており、利用者は住宅設備の有無によって候補を絞り込み、住宅を選択している。以上を踏まえ、本稿では西ほか（2018）およびNishi et al. (2019)に基づき、ヘドニックモデルの推定を通して住宅の質と貨料の関係を示していく。特に住宅設備に着目し、以下の２点を検討する。第一に、住宅設備が貨料や住宅選択行動に影響しているかを検討するため、住宅設備を加えることがヘドニックモデルの向上に寄与するか検証する。一般に説明変数の追加は回帰モデルのフィッティングを向上させるが、一方で多重共線性や過剰適合などの問題が生じさせる。本研究ではこれらの問題を回避するため、VIFによる多重共線性のチェックを行なうとともにている。第二に、住宅設備がモデルから失われることが、他の変数の係数推定値に影響を及ぼすかを検討する。過少定式化バイアスに対処する手法としてはRepeat Sales Methodや空間統計などの手法が考えられるが、住宅設備は時間的・空間的な定常性・類似性を必ずしも仮定できないため、こうした手法によって推定バイアスを回避することは困難であると考えられる。よって本研究では、これまで入手困難だった住宅設備に関する情報をモデルに直接投入することで、これによりバイアスを生じさせやすい変数や、過小定式化に対して頑健な変数を明らかにする。またバイアスの具体的な大きさや方向を実証的に提示することで、十分なデータ収集ができなかった際に、ヘドニックモデルの解釈において留意すべき点を示す。住宅市場の分析において、ヘドニック分析は広く用いられてきた(Chau and Chin, 2003) 。本稿では、Nelson (1972) 、Chau and Chin (2003) 、Sirmans et al (2005) 、Yoo and Wag- ner (2016)を参考に、ヘドニック分析に用いられる住宅特性(housing amenities)を以下のように分類した。本研究ではこのうち、住宅設備を主な研究対象として設定する。本研究では、交通利便性（Accessibility）を「通勤通学に関わる主要な交通利便性」と定義する。都心までの距離に加え、東京では通勤通学手段として公共交通機関の利用が支配的であるため、これらに関わる特性が交通利便性として分類される。住宅設備（Housing Features）と敷地特性(Site  Advantages)はNelson (1972)に従い、交通利便性を除く特性のうち「土地所有者の決定によって変更可能なもの」と「そうでないもの」と定義する。これらの下位分類は（Chau and Chin 2003; Sirmans et al. 2005; Yoo and Wagner 2016)をもとに作成した。具体的な住宅特性に関しては、表１を参照されたい。本稿で使用するデータは、スターツが提供したピタットハウスに掲載された１都３県の賃貸住宅情報である。提供されたデータにはおよそ36万件の物件が含まれており、外れ値²を除外した後も23万6411件の住宅情報が利用可能であった。データの内訳は表１に示す。本節では、住宅設備情報を用いることで、ヘドニックモデルをどの程度向上できるかを検証する。ここでは下記のような片対数型のヘドニックモデルを使用する。 yn=log pn =α+∑βƒ¢AC｣+∑β +∑β☷EHm+∑β☷ASAn+εn物件n=1,...,Nに関して、p,はその貨料でyn=log p,を被説明変数とする。またβ, αは回帰係数で、ε,は誤差項である。そのほかのシンポルは説明変数を示すが、それぞれの意味に関しては表１を参照されたい。上記のモデルにおいて、前節で示した住宅特性の分類に従ってモデルに投入する変数を入れ替え、表２に示すようないくつかのモデルを推定した。推定法としてはすべて最小二乗法を用いる。これらのうちFull Modelに関しては
AICを用いた逐次増減法によって変数選択を行なった3)。モデルの推定結果を比較すると、モデルが含む説明変数の数が多いほど決定係数・AICがともに良い傾向にあることがわかる。しかしModel 1とModel 2を比較すると、Model 2のほうが説明変数の数が多いにもかかわらず、 Model 1の方が決定係数・AICがともに良い。このことから、やみくもに変数を投入するのではなく、妥当な変数を投入することが子測精度の向上に寄与することが示唆される。 Full Modelの変数選択の結果としては、すべての変数が採用された。また係数の有意性に関しては、ガスコンロを除くすべての変数について５％有意という結果になった。各モデルに関する回帰係数の推定結果は表３を参照されたい。これらの結果は、住宅設備が貨料や住宅還択行動に影響を及ぼしているという仮説と矛盾しない。前節の結果から、住宅設備情報の利用によってヘドニックモデルの子測精度を向上できることが確認された。しかしこれは要を返せば、住宅設備情報なしにヘドニックモデルを推定したときに係数の推定値にバイアスが生じる可能性を示唆している。すなわち、情報通信技術の発展に伴い情報の非対称性が緩和された結果、住宅設備のような詳細な物件情報がないと、消費者の還好をヘドニックモデルで分析する際にバイアスが生じるようになっているのではないか、
という仮説が立てられる。この仮説を検証するため、以下のような分析を行なった。まず前節で推定したFull Modelを以下のように書き直す。 yn=log pn=23fn11xi,n+α+εnここでx,,は物件nのi番目の説明変数である。ここから住宅設備に分類される変数SF k , IH 1 , EHmのうちいずれか１つを除外して推定を行なう。x」。を説明変数に含めずに推定したモデルをyn=log pn=23i-1x1,n+ej,nとする。このとき、説明変数x 1 。の欠損による過少適式化バイアスを、Full Modelの推定値の差Biasは＝β i 」 →β iumによって定義する。本稿ではShimizu (2014)に従い、βιかβι =の95%信頼区間に入っていないとき「バイアスが発生した」と判定した。上記のように検証したバイアスの発生は、 2つの観点から整理できる。１つ目は、ある変数x」。の欠損によって他の変数の推定値にバイアスが乗じたか、という観点である。この観点はその変数の欠損がバイアス発生の原因になっているかを見ているので、これをcauseと呼ぶことにする。一方、２つ目の観点では、何らかの変数が欠損したときに他の変数の係数βιの推定値にバイアスが生じたかを確認する。この観点では他の変数の欠落によってその係数がバイアスを受けているかを見ているので、これをbiasedと呼ぶことにする。図２は、上記２つの観点で見たバイアスの発生数と、変数の欠損による予測精度の低下との関係を示したものである。子測精度の低下度合いは、Full ModelとのAICの差を使って示した。全体の傾向としては、子測精度が低下するほど、いずれの観点で見ても多くのバイアスが生じていることがわかる。AICの差とバイアス発生数の間でスピアマンの順位相関係数を算出すると、causeのほうは0.89、biasedのほうは0.42となった。ここから、causeとbiasedの双方に関して、子測精度の低下とバイアス発生数には正の相関があり、特にcauseのほうではその傾向が顕著であることがわかる。 causeの観点で見たとき特に多くのバイアスの原因となっていた変数として、構造的特性の中では所在階・専有面積・築年・RC/PCが挙げられる。また住宅内特性の中ではオートロックとコンロ２口以上が挙げられる。これらの変数には研究上の関心がなかったとしても、他の変数の回帰係数にバイアスを生じさせないためにモデルに含むことが望ましい。一方でbiasedの観点で見たときにバイアスが発生しやすい変数として、専有面積と東京距麓が挙げられる。これらの係数にはバイアスが生じやすいので、説明変数の選択には十分注意する必要があると考えられる。興味深い例として、オートロックが欠損したモデルにおいて、東京距離の回帰係数にバイアスが確認された。この例は、大域的な変数の効果を検証したい場合でも、局所的な変数による統制が重要であることを示唆するものとして解釈できるだろう。本稿では住宅設備に着目して、変数の投入に伴うヘドニックモデルの子測向上への奇与と、変数の損失に伴う過少定式化バイアスの発生を実証的に明らかにした。変数の投入に伴う子測向上については、住宅設備に分類される変数の投入によってAICの向上が見られることが確認できた。また、変数選択ではすべての変数が選択されたが、これは本研究で使用したデータセットが極めて多くの物件を含んでいるために、説明変数の増加による汎化誤差の低減が抑えられたことが原因として考えられる。さらに、住宅設備の変数は１つも除外されなかったことは、これらが賃料や住宅選択行動に影響しているという仮説と矛盾しない。過少定式化バイアスの発生については、モデルの子測や貨料への影響が大きいと考えられる変数が失われたとき、多くのバイアスが生じる傾向にあることがわかった。また、貨料への影響が大きい変数の係数にバイアスが生じやすい傾向も見られ、こちらはヘドニックモデルの解釈において留意すべきであると考えられる。特に、オートロックのような個別の住宅事情に関する変数の損失によって、東京距離のような広域的な変数の係数にバイアスが生じたのは興味深い。この点は、地域性を評価するためにヘドニック分析を行なう際も、住宅設備をモデルに投入することが重要であるという示唆を与えている。本研究の制約として、以下が挙げられる。第一に、過少定式化バイアスの検証において、本研究ではFull Modelに対するバイアスを評価している。しかし真の賃料決定構造は未知であるので、Full Model自体がバイアスを有している可能性がある。このため、結果の解釈において注意が必要である。また第二に、実際の市場分析では変数の欠損は１つずつ発生するのではなく、いくつかの変数がまとまって欠損することも多いと考えられる。このような条件における過少定式化バイアスの発生の仕方に関しても、検証する余地があるものと思われる。最後に、本研究は情報通信技術の発展を背景にしたものであるが、技術発展とバイアス発生のしやすさとの関係について直接的には明らかになっていない。以上の点に関して、今後さらなる分桁と検証が求められるだろう。本稿は西ほか（2018）およびNishi et al（2019）に基づき執筆した。また住宅経済研究会では多数の有益なコメントを頂いた。本研究で使用したデータはスターツコーポレーション株式会社から提供を受けたものである。姓1）数値はいずれも平成25年住宅・土地統計調査の「関東大都市圏」の值から算出。 2）外れ値除去は以下のように行なった。 ・竣工していない物件を除外·連続変数に対してHotellingのT²統計量を算出し、異常度の架積確率が99％を超えるものを除外·貨料の上下0.1%、床面積が15㎡未満または100㎡超、所在階が負、のいずれかに該当するものを除外3）Full Modelに関してVIFを算出すると定数項とパス分・バスダミーを除けば最大値が3.06となっているため、重大な多重共線性は生じていないと考えらChau, K. W., and T. L. Chin  (2003)  "A Critical Review of Literature on the Hedonic Price Model," Interna- tional Journal for Housing Science and Its Applica- tions, Vol.2(27), pp. 145–165. Clarke, K. A. (2009) "Return of the Phantom Menace: Omitted Variable Bias in Political Research,"  Conflict Management and Peace Science, Vol.26(1),pp.46–66. Ekeland, I., J. J. Heckman, and L. Nesheim (2004) "Identification and Estimation of Hedonic Models," Journal of Political Economy , Vol.112 (S1), pp. S60- S109. Lancaster, K. (1966) "A New Approach to Consumer Theory," Journal of Political Economy, Vol.74 (2), pp. 132-157. Nishi, H., Y. Asami, and C. Shimizu (2019) "Housing Features and Rent: Estimating the Microstructures of Rental Housing," International Journal of Housing Markets and Analysis, Vol.12(2), pp.210-230. doi:10.11 11/j.1467-940X.2005.00088.x. Link: https://onlinelibra ry.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1467-940X.2005.00088. x Nelson, R. H. (1972) "Housing Facilities, Site Advan- tages, and Rent,"   Journal of Regional Science, Vol.12 (2), pp. 249-259. Rosen, S.  (1974)  "Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition," Jour- nal of Political Economy, Vol.82(1), pp. 34-55. Shimizu, C. (2014) "Estimation of Hedonic Single- Family House Price Function Considering Neighbor- hood Effect Variables,"  Sustainability  (Switzerland), Vol.6(5), pp. 2946-2960. Shimizu, C., K. G. Nishimura, and Y. Asami (2004) "Search and Vacancy Costs in the Tokyo Housing Market: Attempt To Measure Social Costs of Imperfect Information,"  Review of Urban and Region- al Development Studies , Vol.16 (3), doi:10.1108/IJHMA -09-2018-0067 Link:https://www.emerald.com/insight /content/doi/10.1108/IJHMA-09-2018-0067/full/html #loginreload. Sirmans, G. S., A. David, and N. Emily (2005) "The Composition of Hedonic Pricing Models," Journal of Real Estate Literature , Vol.13(1), pp. 1–44. Yoo, S., and J. E. Wagner (2016) "A Review of the Hedonic Literatures in Environmental Amenities from Open Space: A Traditional Econometric vs. Spatial Econometric Model,"  International Journal of Urban Sciences, Vol.20(1), pp. 141–166.西郷人・浅見泰司・清水千弘（2018）「住宅設備と貨科」CSIS Discussion Paper、No. 153。
近年、地方圏移住への注目が高まっている。これまでは、経済の状況に伴う雇用の有無によって大都市圏から地方圏への人口流入はあった。例えば、第一次石油危機（1973年）やバプル経済（1985〜1990年）後の経済啓滞期においては、大都市圏における雇用は比較的少なく、地方圏への流入は相対的に大きかった（吉田・廣崎2011)。しかし、近年はITの普及に伴い、ゆとりある生活を求めた大都市圏から地方都市への積極的な移住が増加している。実際、認定NPO法人ふるさと回帰支援センターの「移住相談の傾向、ならびに移住希望地域ランキング」によると、2018年の地方移住への問い合わせは4万1518件と2009年（3823件）の10倍以上に増加している。また、わが国の人口は2050年には約9500万人(うち高齢人口約40%、若年人口約9 %)に減少すると推計されており、少子高齢化に伴う人口減少が顕著である（国土交通省2011）。さらに、2010年には人口の28％が東京圏に居住しており（東京一極集中）、これは諸外国より高水準（内閣官房まち・ひと・しごと創生本部事務局2017）で、防災、交通、居住環境、経済活動面から見て適切な状況ではない。一方で地方都市では、高齢化の進展と若年層の流出によって過疎化が進行して財政難に陥り、地域の持続が困難となっている。これらの人口問題への対策として、政府は、地方における雇用創出のためのさまざまな政策を実施している。例えば、オフィスや工場の立地を税制面等で促進、都市住民向けに地方における仕事の紹介(Suzuki et al. 2011;国土交通省2014)、テレワークの推進（政府や企業は、地方に遠隔で仕事が可能なオフィスの整備を推進）、起業の支援（地方行政は、起業に対して経済的支援を実施）、住宅への補助（移住者に対して、住宅確保に関する一定の経済的支援(国土交通省2017))などである。このような政策の実施に伴って、いま再び、大都市圏から地方圏への移住が重要な関心となっている。そして、大都市圏から地方圏への移住を効果的に促進するためには、移住の要因を明らかにすることが必要である。移住行動については、これまでさまざまな研究がなされてきた。大きく分類すると、地方部から都市部への移住行動(Jones and Jones 2004; Johnson et.al. 2005)、地方部から都市部に移住したのちに戻ってくる行動（Card 1982; Rérat 2014;  Theodori and Theodori 2014)、国家間の移住(Bjarnason 2009)、都市部から地方部への移住行動(Andersen 2011; Mitchell 2004）に分けることができる。また、移住行動の個人属性的要因としては、性別(Niedomysl and Amcoff 2011; Tan et al. 2016)、年齢(Tan et al. 2016)、結婚の有無(Andersen 2011; Wall and von Reichert 2013)、収入(Mincer 1978)、学歴(Johnson et al. 2005)などがあげられる。移住行動の心理的要因としては、地域に対する愛着（Adams 2016: Theodori and Theodori 2014; Thissen, et al. 2010) があげられる。地域の社会的・物理的環境に対する愛者は、人をその場から離れる（移住する）ことを抑制するものとして機能している。移住行動の環境的要因としては、就業機会(Thissen et al. 2010)、進学機会(Johnson et al. 2005; Jones and Jones 2004; Theodori and Theodori 2014)、経済状況(Gkartzios et al. 2017; Shi et al. 2017)、都市部へのアクセス性(Remoundou 2017)などがあげられる。これらの既存研究を踏まえると、いくつかの課題が浮かび上がる。例えば、地方圏から大都市圏への移住行動の要因については多く検証されているが、大都市圏から地方圏への移住行動(特に、大都市圏出身者に者目して)については、あまり分析されていないこと。日本を事例とした大都市圏から地方圏への移住行動についての研究はあまり見られないこと。大都市圏から地方圏の移住行動と地域に対する愛着の関連はよくわかっていないこと。そして、地域を支える若い労働者に着目した移住の要因についての研究はほとんど見られないこと。本研究では、このような課題を踏まえて、次にあげる４つの仮説に着目して分析を行なう。仮説1 ：個人の移住の動機を満たす地域環境は異なるため、大都市圏と地方圏において移住行動に影響する環境的要因は異なる。仮説2 ：大都市圏から地方圏に移住する人としない人では個人属性に違いがある。仮説３：過去に観光等で訪れた地域に愛者を感じることで、その地域への愛着が育まれることで、移住が促進される。仮説4 ：年代ごとに移住の動機が異なるため、移住の要因（個人的、環境的要因）は異なる。本研究では、インターネット調査データと政府統計データの２つを用いる。インターネット調査の対象者は、大都市圏出身者で関東地方全市区町村に居住する人である(2017年1月に調査実施)。大都市圏の定義は三大都市圏で、都心部の市区町村への通勤割合が10％以上の圏域とし、地方圏は大都市圏外の地域とする（図１）。比較のため、大都市圏から地方圏に移住したサンプル（N=352）と、大都市圏のみでこれまで生活しているサンプル(N =326）の両方を収集する。個人属性ごとで比較をするため、年齢と性別をコントロールしてサンプルを収集する（10歳ごとに60サンプルを収集する。また、日本の労働者数の比率を考慮して60サンプルのうち、男性35サンプル、女性25サンプルとする)。インターネット調査の内容として、個人属性、居住履歴（住んだことのある地域とその地域に対する愛着)、移住意向が含まれる。政府統計から、人口、転入転出、自然環境、経済動向、教育環境、労働者、労働環境、住居、世帯、犯罪、治安のデータを収集する。大都市圏と地方圏における移住行動に影響する環境的要因（仮説１）の分析方法として、関東地方の大都市圏と地方圏それぞれの市区町村の社会人口増減率（(転入人口－転出人口) /総人口）に影響を与える地区環境の変数を一般線形モデルで分析する。環境的変数として事業所数、第一次産業事業所割合、第三次産業事業所割合、大学数、結婚割合、離婚割合、平均世帯人員数を取り上げる。大都市圏から地方圏に移住する個人属性的要因（仮説２）と、移住行動と地域に対する愛着の関係性（仮説３）の分析方法として、大都市圏出身者のうち、地方圏に移住したサンプルと移住しなかったサンプルをStudent's t-testによって比較する。年代ごとの移住の要因（仮説４）の分析方法として、移住したサンプルのみを取り上げ、サンプルを10代（グループα）、20代（グループβ)、30～40代（グループγ）に分類し、ロジスティック回帰モデルを用いる。従属変数は着目する年代のサンプルを１、それ以外を０とする(例えば、10代の移住要因を分析する際は、10代のサンプルを１、それ以外の年代を０とする）。独立変数は、個人属性、移住前の居住環境、移住後の居住環境を用いて、ステップワイズ法によって分析する。たいま・まさひろ1991年東京都生まれ。宇都宮大学工学部卒。東京大学大学院工学系研究科都市工学専攻修士課程修了。現在、東京大学大学院工学系研究科都市工学専攻博士課程。論文：Personal and Re- gional Determinants of Out- migration from Metropolitan Areas in Japan, Review of Urban and Regional Develop- ment Studies, 2019  (共著)大都市圏と地方圏における移住行動に影響する環境的要因（仮説１）の分析結果は表１の通りで、大都市圏と地方圏の社会人口増減率に寄与する要因に違いが見られた。また、地方圏において社会人口増減率の高い地域と低い地域は、ホットスポット分析によって図２のように示される。大都市圏から地方圏に移住する個人属性的要因（仮説２）と移住行動と地域に対する愛者の関係性（仮説３）の分析結果は表２のように示され、地方圏に移住した回答者と移住しなかった回答者の差異が見られた。年代ごとの移住の要因（仮説4 ）の分析結果は表3 ～表5のようになり、年代によって移住の要因の違いが見られた。大都市圏出身者による大都市圏から地方圏への移住行動の環境的要因として、地方圏においては、平均世帯人員が大きい地域ほど社会増減率が正であることに寄与していたことから、広々とした居住環境が地方圏での人口維持に重要であることが示唆される。また、都心部にアクセスしやすい地域（新幹線沿いなど）は社会人口が増加傾向であったことから、アクセス性も人口維持において重要であると考えられる。そして、第三次産業事業所割合が社会人口増に寄与していることや、IT従事者は高い移住意向を示したことから、地方圏においてIT企業を誘致することは効果的であることが示唆され
R square: 342, F-statistic: 8.290, ANOVA Sig: 0.000。 Significant level: *: p<0.05, **: p<0.01
Hosmer-Lemeshow test  (χ2: 6.446, df: 8, p: 0.597)る。個人的要因に関して、両親のいずれかが地方圏出身である人は、将来、地方圏に移住する傾向が見られた。また、過去の仕事や観光等での訪問が移住に寄与していたことや、観光者数と移住者数との間には正の関係があったことから、一度、訪問するきっかけを与えることが、移住促進に効果的であることが示唆される。また、地方圏の訪問によって、その地域に愛着（特に人に対して）を感じることが移住に寄与することが示唆された。そして、年齢間の移住要因の違いがいくつか見られた（10代は進学環境、20代は仕事、30〜40代は治安などの子育て環境)。移住動機間の移住要因の違いがいくつか見られた（進学目的であれば結婚率の低い地域環境、結婚や子育てが目的であれば治安など)。
Hosmer-Lemeshow test  (χ2: 2.089, df: 8, p: 0.978)本研究では、大都市圏出身者の若い労働者を対象として、大都市圏から地方圏への移住行動の地理的・個人的要因について分析をした。地理的要因として、居住環境や、都心部へのアクセス性の良さが地方圏の地域における人口維持に寄与することが示唆された。個人的要因として、職種や年代、動機によって、移住先に求める環境が異なることがわかった。また、仕事や観光等による過去の訪問で、地方圏の地域に愛者を感じることがその後の移住を促進することが示唆された。国土交通省(2011) 「国土の長期展望」中間とりまとめ. https://www.mlit.go.jp/common/000135838.pdf国土交通省(2014)新たな「国土のグランドデザイン」 http://www.mlit.go.jp/common/001033676.pdf国土交通省(2017)平成29年度国土交通白書(概要). http://www.mlit.go.jp/common/001239760.pdf内閣官房まち・ひと・しごと創生本部事務局(2017)東京一極集中の現状について. https://www.kantei.go.jp/jp/singi/sousei/meeting/k pi_kenshouteam/h29-10-06-shiryou2.pdf吉田良生・廣嶋清志（2011） [人口減少時代の地域政築1原著所。 Adams, H. (2016)  "Why Populations Persist: Mobility, Place Attachment and Climate Change,"  Population and Environment, Vol. 37(4), pp. 429–448. Andersen, H.S. (2011)  "Explanations for Long-distance Counter-urban Migration into Fringe Areas in Denmark,"  Population, Space and Place, Vol. 17 (5), pp. 627-641. Bjarnason, T. (2009) "London Calling? Preferred Emigration Destinations among Icelandic Youth," Acta Sociologica, Vol. 52(2), pp. 149–161. Card, J. J. (1982) "The Correspondence between Migration Intentions and Migration Behavior: Data from the 1970 Cohort of Filipino Graduate Students in the United States,"  Population and Environment, Vol. 5(1), pp. 3–25. Gkartzios, M., K. Remoundou, and G. Garrod (2017) "Emerging Geographies of Mobility: The Role of Regional Towns in Greece's 'Counterurbanisation Story',"  Journal of Rural Studies, Vol. 55, pp. 22–32. Johnson, M. K., G. H. Elder, and M. Stern (2005) "Attachments to Family and Community and the Young Adult Transition of Rural Youth," Journal of Research on Adolescence, Vol. 15(1), pp. 99–125. Jones, G.W. and G.W. Jones (2004) "A Risky Business:
Hosmer-Lemeshow test  ( χ 2: 6.624, df: 7, p: 0.469) Experiences of Leaving Home among Young Rural Women a Risky Business: Experiences of Leaving Home among Young Rural women,"  Journal of Youth Studies, Vol. 7 (2), pp. 209–220. Mincer, J. (1978) "Family Migration Decisions," Jour- nal of Political Economy , Vol.86(5), pp.749–773. Mitchell, C.J.A. (2004) "Making Sense of Counterurba- nization," Journal of Rural Studies, Vol. 20, pp. 15–34. Niedomysl, T. and J. Amcoff (2011) "Is There Hidden Potential for Rural Population Growth in Sweden?" Rural Sociology, Vol. 76 (2), pp. 257–279. Remoundou, K. (2017) "Conceptualizing Mobility in Times of Crisis: Towards Crisis-led Counterurbaniza- tion?"  Regional Studies, Vol. 50(10), pp. 1663–1674. Rérat, P. (2014) "The Selective Migration of Young Graduates: Which of Them Return to Their Rural Home Region and Which Do Not?"  Journal of Rural Studies, Vol. 35, pp. 123–132. Shi, Q., T. Liu, S. Musterd, and G. Cao (2017) "How Social Structure Changes in Chinese Global Cities: Synthesizing Globalization, Migration and Institution- al Factors in Beijing,"  Cities, Vol.60, pp. 156–165. Suzuki, T, J. Morio, H. Uchiyama, and S. Terabe（2011） "A Study on Factors of 'UJI-turn' Migration in Hiroshima Prefecture,"  Journal of the City Planning Institute of Japan, Vol.46(3), pp.325-330. Tan, M., X. Li, J. Yan, L. Xin, and L. Sun（2016） "Length of Stay in Urban Areas of Circular Migrants from the Mountainous Areas in China," Journal of Mountain Science, Vol. 13(5), pp. 947–956. Theodori, A.E. and G. L. Theodori (2014) "Perceptions of Community and Place and the Migration Intentions of At-risk Youth in Rural Areas," Journal of Rural Social Sciences, Vol. 29(1), pp. 103–121. Thissen, F., J. Droogleever, D. Strijker, and T. Haartsen (2010) "Migration Intentions of Rural Youth in the Westhoek, Flanders, Belgium and the Veenkoloniën, The Netherlands," Journal of Rural Studies, Vol. 26 (4), pp. 428-436. Wall, T., and C. von Reichert (2013) "Divorce as an Influence in Return Migration to Rural Areas," Population, Space and Place, Vol. 19(3), pp. 350–363.
Fekrazad, A (2019) "Earthquake-risk Salience and Housing Prices: Evidence from California" Journal of Behavioral and Experimental Economics, Vol.78, pp.104-113. Fekrazad (2019) （以下、本論文）は、国外での地震が住宅価格に与える影響についてヘドニック・アプローチを用いて分析を行ない、海外での地震後に住宅価格は有意に下落するものの、その効果は1カ月未満と一時的であり、地震危険度の高い地域と低い地域で住宅価格の下落幅に差があるとしている。人々は通常、ハザードマップなどの客観的な情報に基づいて、居住地域で地震が発生する確率や地震により受けるであろう被害を推定している。しかし、地震の発生確率や被害についての主観的な推定は心理的なパイアスにも影響される。そこで、本論文は、このようなパイアスが存在しているか、つまり海外で発生した大地震のニュースを見聞きすることによって、自分が住んでいる地域での地震被害が現実味を帯びて、リスクを再評価するかを分析している。このような状況を心理学では「情動反応」と呼ぶ。本論文は、zipコードレベルで、高危険度と低危険度の地域の住宅価格の差を地震の前後で比較する。有意に差が大きくなれば、顕著性（salience）が上牙したということになる。また、カリフォルニア州はアメリカで２番目に地震が起こりやすい州であることに加えて、住宅市場において地震危険度についての情報を利用できるため、この仮説を検証するのに適した地域である。カリフォルニア州では、同州と経済状況や建築基準が近く、より死者が多く出た、遠く離れた地域での地雲は、リスクの顕著性をより大きくして、その結果、住宅価格の差が大きくなる。その理由は２つある。１つには、メディアでより多く報道されるために個人が地震を知ることで、心理的な影響を受けるからである。第２の理由は、自分と似たようなものに共感するといったことが挙げられる。そして、日付が過ぎてニュースが忘れられたときに顕著性は元のレベルへ戻ると予想される。リスクと地価の関係についての先行研究は多数存在している。例えば、McCoy and Walsh (2014)は、山火事がリスク認知へ与える影響について分析を行なった。火事を直接目撃していない現場から５ km以上離れた地域において、高リスクの地域は低リスクの地域と比較して地価が６−９％下落した。そして、この地価の下落は２年後には消滅した。また、日本の研究ではNaoi et al. (2009)が日本国内の地震の前後について、地震多発地域について地震後に地価が下落したことを示している。これらの論文は直接被害を受けていない地域に対象を絞って分析を行ない、同じ地域や国の中で発生した事象について比較を行なっている。それに対してBoes et al. (2015)は、本論文と同様に世界規模に影響を見ている研究であり、福島第一原子力発電所事故という特定のイベントを対象にして、それがスイスの原子力発電所周辺の地価へ与えた影響の分析を行なっている。一方、本論文は、過去20年間のすべての大地震を対象としている点において先行研究とは異なっている。本論文のように複数のイベントを分析することにより、死者数や地震の発生した地域など、どのような妥因が地価の変化へ影響しているのか分析を行なうことができる。時点tでの住宅hの価格の期待値を次のように表やE(P b,t) = F(r b,t, X b,t), ∂F/∂r < 0ここで、rh,tは地震が発生するリスクであり、ハザードマップに基づく実際の危険度R』とリスクの頭著性s,を用いてr ь, ＝ s,R ьと表すことができる。つまり、リスクを無視している状態（s, = 0）はリスクがまったくない状態（r h,, = 0）と同じであり、 st > 1のときは人々が実際のリスクよりも過大にリスクを評価しているバニック状態である。そしてX h tはその他の住宅特性やマクロ経済の特性である。また、単純化のために住宅価格の期待値を次の式で装す。 E(P h,t) = − αr h,t + X h,t β = − αs,R h + X h,t β , α > 0ここで、実際の危険度（R n ） ½ R LowとR H ∞の2種類の住宅が存在すると仮定し、これに対応して住宅価格もPRLowとPREEの２種類あるとする。このとき、他の条件は一定で危険度のみが異なれば、２つの住宅価格の差は(1)式で示される。 Δ, = E(P,RH,R) — E(P,RL,OW) = — ας ι (R r High — R r Low ) (1) (1)式から、s tを上昇させるイベントが起これば、住宅価格の差がより大きくなり（Διがより小さくなり）、特に犠牲者の多い海外での地震や自市場とよく似た地域での地震発生する場合にこの差が大きくなると考えられる。つまり、t期とt+1期の間にそのような地震が発生したとすると、(2)式で示される。 Δｫ+₁−Δｫ= E[(P RHISh — P RLOW ) — (PrHigh — PrLow)] < 0 (2)すなわち、地震が発生したことにより地震危険度が高い地域と低い地域での住宅価格の差は拡大する。本論文で用いているデータは、地震危険度、過去の大地震、住宅価格の３つである。まず地震危険度については、今後50年以内に10%の確率で発生する表面最大加速度（PGA）を使用している。PGAの大きさと地震被害には正の相関があり、0.18未満の地域は低リスク、0.18以上0.65未満の地域は中リスク、0.65以上の地域は高リスクである。図１は、カリフォルニア州のzipコードレベルでのPGAであり、色が暗いほどリスクが大きくなっている。次に、過去に発生した大地震についてはアメリカ海洋大気庁（NOAA）のデータを用いている。ここでは、大地震の定義として、①およそ100万ドル以上の被害を発生させた、②死者が10人以上発生した、③マグニチュード7.5以上である、④ MM震度階1)が10以上、⑤津波が発生した、のうち１つ以上を満たすものである。この定義による大地震は1997年から2016年の20年間で1042件発生していて、このうち14件がカリフォルニアで発生している。死者数については、報道度合いと心理的な影響の代理変数として用いる。住宅価格については、Zillow社のデータを用いている。Zillow Home Value Index（ZHVI）は、住宅価格の推定値の中央値で、zipcode単位で毎月存在している。このデータは1996年から使用している。本論文では、Zillow Median List Price per square ft. (ZMLP)も使用しており、これは１平方フィート当たりの加工されていない中央領であり、2010年以降のデータを使用している。ここで、住宅価格は月レベルでしか存在していないのに対して地震のデータは日付レベルで存在している。これに対処するため、地震が毎月22日以降に発生した場合は翌月に地震が起こったとして扱っている。本論文では、(2)式で示したように、海外での地震発生後にカリフォルニア州において地震危険度が高い地域と低い地域で住宅価格の差が大きくなったのかどうか、差分の差分法を用いて推定を行なっている。推定式は(3)式で示される。 log (P n ) = ρ+β•PGA z ·OtmDeaths, +∑b₂•PGA₂•OtmDeaths₁¬k†α •PGA z CaDeaths ∑ a z ·PGA z •CaDeaths ι -k + γ ε + λ ε + ε π (3)ここでは、被説明変数が時点tにおけるzipコーﾄﾟｚでの住宅価格の対数値である。PGAzは地震危険度であり、OtmDeaths,は地震による海外での死者数である。CaDeaths,はカリフォルニア州で発生した地震による死者数であり、γ xはzipコードの固有効果、λ,は時間固有効果、επは誤差項である。本論文で関心を示すのは地震危険度と死者数の交差項であるβであり、これらの交差項のラグをとった係数であるbrについても同様にリスクの顕著性が特就した期間を推定するために関心を示している。そして、カリフォルニア州においても地震は発生しているため、これについてもコントロールしている。 (3)式のモデルの結果は表１に示されている。(1)、 (2)列においては被説明変数をZHVIの対数値、(3)、 (4)列においては被説明変数をZMLPの対数値としている。そして、(1)(3)列ではラグなし、(2)(4)列では2カ月後までラグを付けている。つまり、(1)(3)列は、地震により住宅価格の下落が発生しているのかについて分析を行ない、(2)(4)列で住宅価格の下落が持続した期間を推定している。結果は、地震が発生した月の土地価格は１％水準で有意に下落していることがわかったが、ラグが有意ではないことから、この結果は１カ月以上持続しないことがわかった。つまり、カリフォルニアにおいては海外での地震で死傷者が出たことは高リスクの地域と低リスクの地域の住宅価格の差を広げることがわかった。また、死傷者数が増加するとより差が広がることも示している。また、カリフォルニア州での死傷者が発生した地愛はデータの期間内に３件存在しているが、表１の4つのモデルではいずれも係数は負であり、(1)列は10％水準では有意であるが、いずれも５％水準では有意ではなかった。
2）括弧内は頭健療設差統いて、地震危険度を連続的な数字ではなく低中高の３段階に分析した結果が表２に示され、それぞれ〜0.18、0.18〜、0.65〜で分類されている。さらに、装2においては死者数の代わりに死傷者が1000人以上の地震のダミー変数が使われている。地震の発生件数が20年で1042件とかなりの件数になっているためである。1000人以上という基準では20件存在している。分析の結果は次の通りである。低リスクの地域と比較して、ZHVIだと中リスク地域で約５％、高リスク地域で約６％、ZMLPでは中リスク地域で約２％、高リスク地域で約３％住宅価格が下落した。さらに、カリフォルニア州での地震は、死傷者数にかかわらず高リスク地域と低リスク地域の住宅価格の差がZHVIで約１％、ZMLPで約２％生じた。また、これらの分析でもラグは有意にはならなかった。以上の結果より、１カ月以上はリスクの顕著性が続かないことがわかる。そして、地域別に地震の影響を見るとヨーロッパで起こった地震の影響が、他の地域と比較して有意に大きいことがわかった。地域の分類としては、オセアニア、ヨーロッパ、アフリカ、東・東南アジア、その他アジア、中南米、北米の７地域である。また、カリフォルニア州内においてもサンプル期間の地震は発生しているため、1997年から2016年に
2）括弧内は頭健標準設差カリフォルニア州で発生した地震の震源から10マイル以内に含まれるZIPコードについて除外して分析を行なっている。その理由は、カリフォルニア州での地震が地価へ与える影響ではなく直接的な被害を受けていない地震から受ける地価の下落を観測するためである。結果は、除外しなかった場合と比較してもあまり違いは見られなかった。また、季節要因をコントロールして分析を行なったが、結果は大きく変わらなかった。以上より、海外で発生した地震の影響により住宅価格の下落が約１カ月発生することがわかった。そして、地震危険度の高い地域のほうが低い地域と比較して住宅価格の下落幅がより大きいこともわかった。本論文では、他国での地震がリスクの顕著性を上昇させるという仮説の検証を行なっている。検証のために、差分の差分法を用いて、死者の多い海外の地震の影響で、地震危険度別の住宅価格の差が広がり、その効果は地震後１カ月で消滅していることがわかった。さらに、ヨーロッパで発生した地震の影響は、その他の地域で起きた地震の影響と比較して大きいこともわかった。これは、人々は自身と似たような環境で起きた悲劇についてより大きく反応するという考えを支持している。心理学の分野では、直接被害を与えていない地震による顕著性の変化は悟動反応として知られている。そして、情動反応は起こりうる望ましくない出来事による悪い影響を避けようとする。つまり住宅市場においては地震危険度の高い土地を売ることや、買うのをやめる。そのため、地震危険度が高い地域においては住宅価格が下落することが予想される。そして、住宅価格の下落が１カ月で消えることの原因としては①長期的には人々はリスクを考慮に入れて行動している、もしくは、②時間が経つと実際のリスクより低く評価する、のいずれかと考えることができる。姓l ）改正メルカリ雲度階といい、海外で主に使われている。日本の貴度に相当するものであり、12段階に分かれている。 Boes, S., S., Nüesch, and K. Wüthrich  (2015) "Hedonic Valuation of the Perceived Risks of Nuclear Power Plants," Economics Letters, Vol.133, pp.109–111. McCoy, S. J., and R. P. Walsh (2014)  "w. u. i on Fire: Risk, Salience & Housing Demand," NBER working Paper, No. w20644, National Bureau of Economic Research. Naoi, M., M Seko, and K. Sumita (2009) "Earthquake Risk and Housing Prices in Japan: Evidence before and after Massive Earthquakes," Regional Science and Urban Economics, Vol.39(6), pp.658-669.三河直斗慶應義塾大学大学院経済学研究科修士課程「定期借地権事例調査」 (http://www.hrf.or.jp/webrep ort/)公益財団法人日本住宅総合もンターでは、1994年以降、自主研究の継続調査として、定期借地権付住宅の分譲事例についてデータの収集と集積を行ない、データベースを構築・更新するとともに、事例データの系統的分析を遂行してきた。 2009年度調査より、データ利用の利便性と速報性を重視して年2回(前期、通年)、これまで報告書に掲載してきた図表類および集約表などを日本住宅総合センターのホームページ(http://www.hrf. or.jp/）上で紹介しており、2019年9月末現在、最新の調査成果として2019年度前期における事例集を掲載している。なお、本調査研究においては、定期借地権制度と個人・世帯の住宅取得ニーズとの関連性を追究する視点から、調査開始以来一貫して分譲事例の動向把握を主眼としているため、近年急増している定期借地権付住宅の賃貸事例については調査対象外となっている。 1993年２月の「定期借地権付住宅」第１号の発売から、2019年９月30日までの間に収集した事例数は、戸建て住宅とマンションを合わせた総数で6522件、 5万6256区画(戸)にのぼる(戸建て住宅5821件、３万2139区画、マンション701件、２万4117戸)。以下、最新年度である2019年度前期（2019年4月～2019年9月）に収集された物件の特徴を簡単に紹介する。 2019年度前期における戸建て住艺の収集事例数は、41件74区画である。語道府県別にみると、第１位は愛知県の53区画、第２位は京都府の７区画、次いで大阪府、岡山県の４区画であり、収集された事例の約72％が愛知県となっている。前年度までの傾向同様、愛知県での収集事例が目立つ。また、土地面積については、最大面積が200㎡を超える事例は41件中９件と全体の約22％となっている。収集された物件においては前年度同期（約12%）よりは上昇したものの、2011年以降同シェアは減少傾向にあり、比較的小規模な物件のシェアが大きい傾向が続いている。マンションの収集事例数は11件178戸である。前年度同期の11件312戸と比較すると、１件あたり戸数が約28戸から約16戸となり、前年度から減少傾向にある。都道府県別マンション発売戸数は、第1位が東京都の67戸、第２位が愛知県の47戸、第３位が大阪府、埼玉県の31戸となっており、東京都と愛知県で約64％を占める。本調査は調査方法の特性により、定期借地権活用動向の全体像を把握するための資料としては制約が伴うものの、分譲住宅事例の地域分布および建物の種別や規模等の笑態を検証するうえで有用なデータセグメントであると考えられる。中国で発生した新型コロナウィルス（COVID-19）が猛威を振るっている。中国での感染者は日増しに増加し、死者は1300人を超えた（２月12日現在)。日本でも、香港からのクルーズ船で感染が広がり、省庁・医療機関が対応に追われている。
めているが、売れ行きが落ちる気配はない。マスクの着用により、心理的な安心感は得られるだろうが、大きな効果があるかのような現在の消費者行動は、一種の認知バイアス(周囲の影響や先入観によって不合理な判断をしてしまう心理現象）の結果と思う。むしろ、マスクの品切れにより、花粉症や気管支ぜんそくの患者など、本当に必要な人への供給が落らないか、筆者は懸念している。非常時の時にこそ冷静に対応し、正しく怖がることが、消費者一人一人に求められる。 (T・S)