Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表12 平成25年産豆類（乾燥子実）作付面積

全国農業地域	大豆	小豆	いんげん	らっかせい
作付積	前年産との比較	作付積	前年産との比較	作付積	前年産との比較	作付積	前年産との比較
対差	対比	面積	対差	対比	対差	対比	面積	対差	対比
全国	ha	ha	%	ha	ha	ha	%	ha	ha	ha	%	ha	ha	ha	%
北海道	128,800	△2,300	98	32,300	1,600	105	9,120	△	530	95	6,970	△	210	97
都府県	26,800	△400	99	26,200	1,800	107	8,380	△	490	94	-	-	-	nc
東北	102,000	△1,900	98	6,060	△340	95	746	△	39	95	6,970	△	210	97
北陸	32,200	△500	98	1,540	△180	90	127	△	16	89	x	x	x	x
関東・東山	12,600	△500	96	386	△17	96	88	△	3	97	33	0	100
東海	10,600	△500	95	1,170	△60	95	502	△	13	97	6,480	△	180	97
近畿	11,700	200	102	142	△13	92	4	△	1	80	113	△	13	90
中国	9,130	30	100	1,370	△10	99	3	0	100	5	1	1	125
四国	4,820	△110	98	874	△16	98	18	△	5	78	16	1	107
九州	601	△33	95	120	△5	96	3	0	100	15	△	1	94
沖縄	20,400	△500	98	465	△29	94	1	△	1	50	298	△	15	95
3	△1	75	-	-	nc	-	-	nc	7	△	2	78

## 6 果樹

平成25年果樹の主な品目別の栽培面積は、みかんは4万6,300ha、りんごは3万9,200ha、かきは2万2,300ha、くりは2万1,200haで、前年に比べてそれぞれ900ha（2％）、500ha（1％）、300ha（1％）、500ha（2％）減少した。（表13）

表13 平成25年果樹栽培面積

区 分	栽培面積	前年との比較	区 分	栽培面積	前年との比較
対差	対比	対差	対比
みかん	ha	ha	%	ha	ha	%
その他かんきつ類	46,300	△ 900	98	すもも	3,110	△ 40	99
りんご	27,500	△ 200	99	おうとう	4,840	0	100
日本なし	39,200	△ 500	99	うめ	17,200	△ 200	99
西洋なし	13,500	△ 300	98	ぶどう	18,500	△ 100	99
かき	1,650	△ 10	99	くり	21,200	△ 500	98
びわ	22,300	△ 300	99	パインアップル	477	△ 38	93
もも	1,530	△ 70	96	キウイフルーツ	2,280	△ 40	98
10,700	0	100

図9 主要果樹の栽培面積の推移
## 7 茶

平成25年茶の栽培面積は4万5,400haで、前年に比べて500ha（1％）減少した。(表14)

栽培面積の動向をみると、昭和50年代半ばまでは増加傾向で推移していたものの、それ以降は漸減傾向で推移している。

なお、主産地である静岡県においても、近年全国と同様に漸減傾向で推移している。

(図10)

表14 平成25年茶栽培面積

区分	栽培面積	前年との比較
対差	対比
茶	ha	ha	%
45,400	△	500	99

図10 茶栽培面積の推移

## 8 飼肥料作物

## (1) 飼肥料作物の作付(栽培)面積

平成25年産飼肥料作物の作付(栽培)面積は101万2,000haで、前年産に比べて1万7,000ha（2％）減少した。(表15)

## (2) 飼料作物の作付(栽培)面積

平成25年産飼料作物の作付(栽培)面積は91万5,100haで、前年産に比べて1万6,500ha（2％）減少した。(表15)

ア 牧草

牧草の作付(栽培)面積は74万5,500haで、前年産に比べて5,300ha（1％）減少した。

イ 青刈りとうもろこし

青刈りとうもろこしの作付面積は9万2,500haで、前年産に比べて500ha（1％）増加した。

ウ ソルゴー

ソルゴーの作付面積は1万6,500haで、前年産に比べて500ha（3％）減少した。

これは、WCS（ホールクロップサイレージ）用稲等への転換があったためである。
## エ 青刈り 麦類

青刈り 麦類の作付面積は9,410haで、前年産に比べて320ha（4％）増加した。

オ その他青刈り作物（WCS用稲等）

その他青刈り作物の作付面積は2万8,800haで、前年産に比べて1,100ha（4％）増加した。

これは、WCS用稲等の作付けが増加したためである。

## カその他飼肥料作物（飼料用米等）

その他飼肥料作物の作付(栽培)面積は2万2,300haで、前年産に比べて1万2,700ha（36%）減少した。

これは、備蓄米、加工用米への転換等があったためである。

表15 平成25年産飼肥料作物作付（栽培）面積

区 分	計	飼料用
作付(栽培)面積	前年産との比較	作付(栽培)面積	前年産との比較
対 差	対 比	対 差	対 比
飼 肥料 作 物 計	ha	ha	%	ha	ha	%
1,012,000	△ 17,000	98	915,100	△ 16,500	98
牧 草	755,700	△ 4,900	99	745,500	△ 5,300	99
青刈りとうもろこし	93,000	400	100	92,500	500	101
ソ ル ゴー	28,500	△ 700	98	16,500	△ 500	97
青 刈 り 麦 類	58,200	800	101	9,410	320	104
その他青刈り作物	30,400	1,100	104	28,800	1,100	104
れ ん げ	12,400	△ 500	96	60	1	102
その他飼肥料作物	33,600	△ 13,100	72	22,300	△ 12,700	64

図11 飼肥料作物作付（栽培）面積の推移
# 応益課税としての固定資産税の検証 $ ^{*} $

宫崎智視**

佐藤 主光

<要約>

本稿では、現行の固定資産税の応益性を、実証分析と試算により検証する。具体的には、「Benefit View」に従い、固定資産税が応益課税であるのか否かを検証した。その上で、地方分権が進み支出と固定資産税収とが完全にリンクした場合、応益性がどこまで確保されるのかとの点を明らかにしている。

数値計算の結果、現行の固定資産税は、居住者（＝住宅消費者）にとって応益課税となる一方、住宅所有者（＝住宅供給者）には応益課税でない可能性が示された。これは、地方の課税自主権が認められていない現行制度下では、固定資産税収と公共サービスとが完全にリンクしていないため、公共サービスが完全に資本化しないことが一因と考えられる。一方、予算制約上公共サービスと固定資産税収とを関連付けたケースにおける数値計算からは、住宅所有者の税負担が公共サービスにより減殺され、住宅所有者にとっても応益課税となり得ることが示された。

地域別で比較をするならば、現行制度を前提とした場合、居住者の負担は都市圏ほどゼロに近くなる。さらに、固定資産税収と公共サービスがリンクしたケースでは、住宅所有者の純便益が正になる地域も散見された。とりわけ都市圏では、住宅所有者の負担がより大きく相殺されるという意味で固定資産税が「応益課税」として強く機能することは勿論、公共サービスの水準が、「Benefit View」からみた場合に過少になるとの結果を得た。

固定資産税は、現状では居住者にとって応益課税である一方、住宅所有者にとっては応益課税ではない。しかしながら、本稿の分析は、地方分権が進展し、地方の財政責任が徹底された場合には、住宅所有者にとっても応益課税となり得ることを示すものである。

JEL Classification : H22、H71、H72

Key Words：固定資産税、応益原則、Benefit View
# Is Property Tax a Benefit Tax? The Case of Japanese Regions

By Tomomi MIYAZAKI and Motohiro SATO

## Abstract

This paper examines whether or not the property tax in Japan functions as a benefit tax through the empirical investigation and simulation.

The simulation given the current Japanese local public financial system reveals that while the property tax is a benefit tax for the residents (or the consumers of rental housing market), it is not so for the landlords (or the supplier of rental housing market). One of the reasons is that all of the local public services do not necessarily capitalize because the property tax revenue is not perfectly linked with public service under the current Japanese local tax system, which does not give local governments latitude on levying taxes. Therefore, we simulate the case which is assumed to have perfect linkage between local property tax revenue and public service. It is then established that the property tax becomes also a benefit tax for landlords if local governments are given the latitude on levying taxes. Moreover, comparing the results among regions, the property tax tends to function as a property tax in the urban area in both cases.

To sum up, the benefit view of property tax does not apply to landlords under the current system in Japan. The property tax, however, can turn to be a benefit tax once fiscal decentralization proceeds so that local governments are more fiscally responsible for own expenditures that generates clear linkage between the public services and the property tax burden.

JEL Classification : H22, H71, H72

Key words : Property Tax in Japan, Benefit Principal of Taxes, Benefit View
### 1. はじめに

地方分権改革の機運が高まって久しい。その流れの中で、地方税制の改革も求められている。とりわけ、市町村の基幹税としての、固定資産税の役割を強化すべきとの主張が根強く聞かれる。たとえば、土居（2000）は、便益の及ぶ範囲が限定される地方公共財の供給と対応させるならば、応益原則を満たし、かつ地域間で移動しない生産要素である土地に対する固定資産税を中心に地方税体系を設計すべきと主張している。また、井堀（2007）は、住民が地方公共サービスの受益を税として反映できることから、地方分権が進んだ状況では、固定資産税を有益な税として活用できると提言している。以上の議論は、固定資産税が、地方税の原則の一つである、応益原則を満たし得ることを根拠としている。

尤も、現在の固定資産税が応益課税であるのかについては、疑問が呈せられることが多い。たとえば佐藤（2005）は、固定資産税のBenefit View（応益説）の前提である地方政府の課税自主権が制限されているため、Benefit Viewの成立する余地が小さく、現状では応益課税でない可能性を指摘している。井堀（2007）は、地域間の独自性を発揮するために、固定資産税率の設定を自治体に委ねるべきと提言している。佐藤（2005）や井堀（2007）の指摘を踏まえるならば、地方の課税自主権が制限されているため、現行の固定資産税は応益課税ではない可能性が高いと考えられる。

日本の先行研究では、下山（2004）と林（2004）が、固定資産税の「応益性」に関する検証を大阪府下のデータで行い、林（2004）は都道府県データも用いて検証を試みている。ところで、固定資産税が応益原則を満たすのかについては、第2節でも整理するように、資本化仮説を根拠に、所有者サイドの負担を検証することが重要ではあるが、一方で居住者の負担も検証する必要もある。しかしながら、下山（2004）と林（2004）では、居住者サイドへの効果を計測していない。すると、居住者側の負担まで考慮する形で固定資産税の応益性を検証した実証研究は、日本では存在しないことが分かる $ ^{1} $ 。

以上を踏まえ、本稿では、日本の地域（＝46道府県）データを用いて、固定資産税が応益課税であるのか否かを検証する。具体的には、計量分析とそれに基づいた数値計算により、固定資産税に関する「Benefit View」で想定される状況が成立するのかを明らかにする。加えて、地方自治体に固定資産税率の決定権を付与し、支出と固定資産税収とを完全にリンクさせたフォーミュラを作成し、改めて数値計算を行い、Benefit View の成否を再度確認する。

第2節では、数値計算のフォーミュラを提示する。続く第3節においては、最初に日本の46道府県のデータを用いた実証分析を行う。その上で、第2節で提示したフォーミュラを基に、実証分析で得られた係数を用いて数値計算を行う。数値計算の結果、現行制度下
では、居住者の純税負担は全国および地域別でもゼロに相当近くなる一方、住宅所有者の純便益は負となることが示される。そこで、固定資産税収と公共サービス（＝ここでは道府県内の、市町村の公共投資ないしは公債費を除いた歳出額）とをリンクさせたフォーミュラを前提とした数値計算を試みた。その結果、住宅所有者の純負担は多くの地域でゼロに近くなる上、いくつかの地域では純便益が正になった。これは、居住者にとっては現状でも固定資産税が応益課税となる一方、住宅所有者にとっては地方の課税自主権を強化した場合に応益課税となるのみならず、公共サービスの水準が「Benefit View」から見た場合に過少になる地域もあることを示すものである。第4節は本稿の結論部分である。

### 2. フォーミュラの説明

最初に、賃貸住宅の資産価格関数を基に、住宅所有者の負担を示すフォーミュラを説明する。ここでは、Oates (1969)などで用いられる、素朴な資産価格関数を基に議論する $ ^{2} $ 。

賃貸住宅の資産価格関数を

$$ V=V(t,g) $$

とおく。ここで、Vは賃貸住宅の資産価格（＝賃貸住宅価格の割引現在価値、課税後収益率）であり、tは固定資産税率（＝実効税率）、gは公共サービスの水準をそれぞれ示す。

以下では、住宅消費者（＝居住者）は公共サービスの水準に応じて自由に地域間移動すると仮定する。簡単化のため、企業活動は捨象する。あわせて計量分析も住宅資産価格のみに着目する。なお、この段階では、固定資産税の増加に応じて公共サービス水準は変化するものの、両者は完全にはリンクしていない。

ここで、固定資産税率を一単位変化させると、Vは以下のように変化する $ ^{3} $ 。

$$ \frac{dV}{dt}=V_{_{t}}+V_{_{g}}\frac{dg}{dt} $$

(2) 式の関係は、住宅所有者の純便益（純負担）を示す。ここで、 $ V_{t} $ は負、 $ V_{g} $ は正、
$\frac{dg}{dt}$ は正になると考えられる。$V_{t}$ の符号が負になる理由は、固定資産税の増加が住宅所有者の負担となり、賃貸住宅の収益性を低下させるためである。これは、固定資産税の「直接効果」と解釈される。一方、ここでは固定資産税率が上昇すると、それに伴い公共サービスが増加し、その結果住宅の資産価格が上昇すると考えられる。(2)式の右辺第2項はこの効果を捉えるものである。これは、固定資産税の「間接効果」と解釈される。

第3節では、以上の関係を利用し、数値計算を試みる。数値計算の結果、 $ \frac{dV}{dt}=0 $ となるならば、資本化仮説が成立していると解釈される。すなわち、固定資産税の間接効果が直接効果を完全に打ち消し、住宅所有者が税負担を免れることになり、Benefit View成立のための必要条件の一つが成立していることになる。尤も、固定資産税と公共サービスの増加が完全にリンクしていない（＝ハード・バジェットではない）ならば、右辺第2項の間接効果は、直接効果を打ち消すほどには大きくないと考えられる。このとき、 $ \frac{dV}{dt}<0 $ となり、固定資産税率の上昇により資産価格が下落することのみが観察されるだろう。

次に、居住者の負担について説明する。本稿では、賃貸住宅資産の割引現在価値を、Yinger et al. (1988)およびCarroll and Yinger (1994)に従い、以下の（3）式で求めた。

$$ V=\frac{pH}{(r+t)} $$

ここで、pは賃貸住宅の価格（＝賃料）、Hは賃貸住宅の数（＝世帯数）、rは金利をそれぞれ示す。

(3) 式は、

$$ \frac{pH 冚 }{r}=\left(\frac{r 冚 +t}{r}\right)V $$

と書き換えられる。これは、居住者の支払賃料の現在価値を示す。この式を固定資産税率tについて微分して整理すると、

$$ \frac{\partial}{\partial t}\Bigg[\frac{pH}{r}\Bigg]=\frac{V}{r}+\Bigg(\frac{r+t}{r}\Bigg)\frac{dV}{dt} $$

を得る。ところで、公共サービスが資本化し賃貸住宅の資産価格が上昇することは、居住者にとっては生活環境の改善につながる。アメニティの改善は、彼（彼女）が支払っても良いと思う賃料（＝支払意志賃料）を増加させることとなる。これは、

$$ \frac{\partial}{\partial g}\Bigg[\frac{pH}{r}\Bigg]\frac{dg}{dt}=\Bigg(\frac{r+t}{r}\Bigg)V_{g}\frac{dg}{dt} $$

という関係式で捉えられる。(4) 式と (5) 式より、居住者に帰着する固定資産税の純負担額（Net tax burden, NTB）は、以下の（6）式のように定義される。

$$ N T B\quad=\frac{\partial}{\partial t}\Bigg[\frac{p H}{r}\Bigg]-\frac{\partial}{\partial g}\Bigg[\frac{p H}{r}\Bigg]\frac{d g}{d t} $$

（6）式は、固定資産税率が変化した時に、税負担と公共サービスの増分がともに支払賃料に及ぼす効果を示す。（6）式は、（4）式と（5）式で与えた関係を用い、さらに（2）式
を代入すると、

$$ N T B\quad=\frac{V}{r}\left(1+\left(\frac{r+t}{t}\right)\frac{t}{V}V_{_{t}}\right) $$

と書き換えられる。

もし、第3節の数値計算の結果、(7)式の値がゼロになるならば、Benefit Viewのもう一つの必要条件（＝居住者が負担を完全に免れる）が成立していると解釈する。これは、税負担が増加したとしても、固定資産税によりファイナンスされた公共サービスが居住者の賃料への支払意志額を増加させるため、両者が相殺しあうことでネットの税負担(NTB)がゼロになり、居住者が負担を免れるためである。

### 3. 実証分析と数値計算

第2節で説明した住宅所有者の純便益（純負担）と居住者の純負担を、実際のデータを基に計測するためには、賃貸住宅の資産価格関数の推定が不可欠である。第3節では、最初に賃貸住宅の資産価格関数を推定する。次に、実証分析で得られた係数を基に、住宅所有者の純便益と、居住者の純負担とを数値計算により求める。

### 3.1 資産価格関数の推定

本節では、固定資産税の資本化仮説について検証した Oates (1969)、およびその応益性を検証した Carroll and Yinger (1994) のフレームワークを参考に、理論モデルの賃貸住宅資産価格を被説明変数とした資産価格関数を推定する。

最初に、資産価格関数は

$$ V_{it}=V(T_{it},G_{it},L_{it},A_{it}) $$

という関係で表される。ここで、iは地域（＝道府県）、tは時点をそれぞれ示す。 $ V_{it} $ は賃貸住宅資産の資産価格、 $ T_{it} $ は土地と家屋分の固定資産税実効税率、 $ G_{it} $ は市町村公共サービス、 $ L_{it} $ は土地、そして $ A_{it} $ は地域の生活環境や居住環境を表す変数である。まず、固定資産税実効税率 $ (T_{it}) $ については、土地と家屋分の税収から求めている $ ^{4} $ 。 $ L_{it} $ は宅地面積を用いる。

公共サービスの「質」を示す変数としては、一つには、林（2003a）や赤木（2004）などに従い、ストックである（市町村主体）社会資本を用いる $ ^{5} $ 。但し、社会資本については、
フローの公共投資の決定において、この分野の多くの先行研究が指摘するように、道府県の生産量や所得が要因となっていると考えられる。すると、道府県の生産量や所得と密接に関連する住宅の資産価格についても、林（2003b）や岩本（2006）などで指摘された、社会資本の生産性分析で観察される逆方向への因果関係が生じ、同時性に起因する内生性が生じる可能性が考えられる。この点については、3.2節において、内生性の有無や操作変数の妥当性等を確認した上で、操作変数を用いた推計により対処する。

もう一つには、Oates（1969）やCarroll and Yinger（1994）に従い、フローの市町村蔵出額（公債費を除く）を用いる。尤も、歳出額を用いた場合には、税収と政府支出とがリンクしているため、税率が上昇すると歳出が増加して資産価格が上昇する効果と、歳出が増加し資産価格が上昇することで税収が増える効果の、二つの効果が識別できないことが懸念される。この点については、社会資本同様、3.2節で示すように、内生性のチェックと操作変数の妥当性を検証した上で、適切な操作変数を用いた推計を試みることで対応する。

$ A_{it} $ については、Wassmer (1993)、Carroll and Yinger (1994)や赤井・大竹 (1995) などを参考に、生活環境や居住環境を示す変数である、人口密度、木造家屋比率、持家比率（全住宅に占める持ち家の比率）、義務教育の生徒当たり教員数、人口当たり刑法犯認知件数を加える $ ^{6} $ 。また、都市化の指標として地方交付税交付金依存度を、地域の産業構造や所得水準の指標として第1次産業比率と第2次産業比率を、それぞれ用いる $ ^{7} $ 。また、地方債の資本化の程度を見るために、地方債比率（＝地方債÷地方税收）を用いる。これは、いわゆる地方債の「食い逃げ効果」を見るために加えられる。

実際の推定では（8）式を対数変換した以下の（9）式を用いる。

$$ \log V_{_{it}}=a_{_{1}}\log T_{_{it}}+a_{_{2}}\log G_{_{it}}+a_{_{3}}\log L_{_{it}}+a_{_{4}}\log A_{_{it}}+\alpha_{_{i}}+\lambda_{_{t}}+\varepsilon_{_{V}} $$

ここで、$\alpha_{i}$ は個体属性に関する固定効果（以下、固定効果と省略）、$\lambda_{t}$ は年次ダミー変数であり、$\varepsilon_{V}$ は（9）式の攪乱項を表す。理論上、$a_{1}$ と $a_{3}$ は負、$a_{2}$ は正となる。アメニティ変数については、木造家屋比率、地方交付税交付金依存度、地方債比率については負、人口密度と義務教育の生徒当たり教員数については正であることが見込まれる。また、持ち家比率については、ある程度の所得のある人が持ち家に居住することを踏まえると正の符号が期待される一方、道府県データでは地方圏ほど住宅の私有が多いとも考えられることから、負の符号についても想定する。第1次産業比率と第2次産業比率については、当
該産業の生産量が多いところは地方圏が多く、その分「都市化」が進んでいないと解釈されるため、負になると解釈する。人口当たり刑法犯認知件数については、それが地域のアメニティを引き下げる一方、河合（2004）などでも言及されているように、時期による刑事司法政策のスタンスの変化が反映され、当該犯罪の摘発に当局が力を入れる以前では暗数となっていた犯罪が認知されるようになっただけの変化が、このデータの通時的推移に影響している可能性も否めない。すると、社会経済情勢の代理変数とも考えられ、正の符号を取る可能性も考えられる。このため、正と負の二つの符号を想定する。

推定期間は、住宅・土地統計調査（旧住宅統計調査）が行われる期間に対応させるため、1983年、1988年、1993年、1998年、2003年の計5カ年を対象とする。対象とする地域は、東京都および東京都内の市区町村を除く46道府県である。ここで、他の道府県と違って、東京都23区の固定資産税は基礎自治体たる特別区ではなく東京都が徴収しているため、徴税主体と公共サービスの供給者が異なる。さらに、東京都は賃貸住宅の資産価格が突出して大きい一方、市町村公的固定資本形成がそれ程大きくないことから、住宅所有者の純便益が著しく大きな値を取ることになる。すると、東京都の数値は異常値とも判断され得る。以上の理由から、東京都を除いて推定をし、そこで得たパラメータ一を基に数値計算をすることが分析に一貫性があると考えたため、東京都を予め除外した。

ところで、ヘドニック関数自体は、個々の経済主体の最適化行動を前提としている。さらに、赤井・大竹（1995）でも言及されているように、集計（地域）データでは、おのおのの個人や地域の特性による歪みが生じる可能性が否定できない。以上の理由から、赤井・大竹（1995）など、ヘドニック・アプローチを用いたいくつかの先行研究では、地域別かつ個標データを用いたクロスセクション分析を試みている。しかしながら、地域別かつ個標レベルのデータを用いて、固定資産税の経済効果を分析することは相当難しいと考えられる。さらに、全国を対象として集計されたデータの中で、税収が土地・家屋に分けられるものは、道府県レベルでしか得られない。また、日本全国を対象に、市町村ないしは個標レベルのデータを用いたパネル推計は困難である一方、道府県データではパネル推計が可能との利点もある。以上を踏まえるならば、道府県レベルのデータを用いて、固定資産税率が（理論的に地代に相当する）賃貸住宅の資産価格に与える影響を検証することで、地域内の居住者・所有者の受益と負担を求めることが一次近似的に取り得る方法であると考えられる。

尤も、固定資産税は市町村が徴収し、また分析の柱の一つとなる資本化仮説では、自由な人口移動が前提とされている。確かに、固定資産税の意思決定は市町村であり、実際に超過課税や課税標準の評価は市町村単位で実施されている上、同じ都道府県内でも市町村の財政状況などにより固定資産税は大きく異なる。また、地方政府の政策決定プロセスがBenefit Viewの背景にはあるが、市町村単位での政策決定プロセスは道府県データでは扱えないとの批判もあろう。さらに、同じ道府県でも都市部と中山間地域では行政サービス水準や地域特性は大きく異なり、公共サービスによる地域間の人口移動は市町村を基準と
すべきと考えられる。

まず、第1点目については、超過税率を設定する余地こそ幾分かはあるものの、現状では市町村に税率設定の裁量はほとんどない。また、計量モデルの中で歳入・歳出の内生性こそ考慮しているものの、本稿では、現行の地方税制度を前提として、税率がどのような政策決定プロセスで決定されるのかといった市町村の行動規範までは考慮していない。あくまで、地方政府に税率決定の裁量が制限されている現状で、「Benefit view」の状況が成立するのか否かをファクト・ファインディングによって明らかにすることが意図である。以上の点を考慮するならば、固定資産税の意思決定者が市町村であることは、それほど決定的な要因にはならないと考えられよう。

さらに、県内の市町村間で実効税率を比較してみたい。以下では、埼玉県・千葉県・神奈川県・愛知県内の市を取り上げる。これら4県の場合、人口100万人以上の政令指定都市が県庁所在地であり、さらに神奈川県では川崎市も政令指定都市に含まれる。その一方で、人口が少ない、ないしは経済規模が小さな市も相当存在している。このため、県庁所在地とそれ以外の市での財政力格差は、相当大きなものとなろう。すると、財政力格差が実効税率の差に反映されることは、ほかの地方と比べてもより深刻であると考えられるため、上記4県を対象とした。

しかしながら、2003年度を対象に散布図でみた場合、実効税率の差はほとんど存在しない $ ^{8} $ 。さらに、表3－1に示したように、2003年度の、46道府県間と、上記4県の同一県内の市とを対象に、固定資産税実効税率の変動係数を計測した結果、4県内の市間では、平均して0.1前後、最も大きな千葉県でも0.2程度である。一方、道府県間では0.318（2003年度、サンプル期間全体では0.326）となる。表3－1の結果は、市町村間での実効税率の格差が特に深刻と考えられる地域であっても、道府県レベルほどには税率の格差が深刻ではないことを示唆するものであり、統計的な面からも、同一県内の市間での実効税率のばらつきは大きくないことを裏付けるものである。以上の点から、同一道府県内での税率の差は、少なくとも実効税率ベースではそれほど深刻とはならないと考えられる。

表 3－1 固定資産税実効税率の変動係数の比較（2003 年度の 46 道府県間と県内市部）

変動係数
46道府県	0.318
(サンプル期間全体:0.326)
愛知県内の市	0.120
神奈川県内の市	0.118
埼玉県内の市	0.207
千葉県内の市	0.095
第2点目の人口移動については、サンプルが1年単位であれば、行政サービス水準や地域特性が大きく異なる道府県内の市町村間での移動が頻繁と考えられ、道府県データを用いることではそれが捕捉できなくなる。しかしながら、本稿のデータは5年おきのものである。すると、道府県をまたぐ移動が起こる可能性は十分に考えられ、ゆえに公共サービスの違いによる人口移動も捕捉が可能となろう。

以上の理由から、道府県レベルのデータを用い、かつ自由な人口移動を想定するフレームワークを用いることが正当化されよう。

### 3.2 推定結果

（9）式の推定に際しては、基本的に最小二乗法（OLS）を用いる $ ^{9} $ 。ただし、以下の理由から、（9）式をOLSにより推定する場合には、同時性に起因する内生性の問題が生じる可能性が考えられる。まず、（9）式の変数のうち、 $ V_{it} $ には賃貸住宅の割引現在価値を用いているが、この計測では、 $ T_{it} $ を分母において現在価値を計算している。すると、 $ T_{it} $ を説明変数に用いることは、そのままの形では実効税率の弾性値を計測しているのか、それとも $ V_{it} $ のうち $ T_{it} $ の占める比率を計測しているのかが区別できない可能性が生じる。次に、公共サービスについても、3.1節で示したように、公共投資・歳出双方ともに内生性が疑われる。最後に、人口当たり刑法犯認知件数については、沓澤・山鹿・水谷・大竹（2007）で示されたように、地価との同時性が考えられる。以上の理由から内生性の問題が生じているとするならば、当該説明変数と攪乱項とが相関することで、当該変数の推定値が一致性を持たない可能性が考えられる。

以上の内生性の問題については、2段階最小二乘法（2SLS）を用いることによって対処する。ここで、内生性の疑われる、固定資産税実効税率と市町村公共サービス、および人口当たり刑法犯認知件数については、Durbin-Wu-Hausman 検定（以下、DWH 検定と表記）を行った。まず、三つの変数すべてが内生変数でないことを帰無仮説として、F 検定をする。その結果、F 統計量は社会資本を用いたケースで14.085、歳出を用いたケースで11.133となるため、両方のケースで帰無仮説は問題なく乗却される $ ^{10} $ 。すると、双方とも、三つの変数のうち少なくとも一つが内生変数である可能性が考えられる。この結果を踏まえ、各変数についてDWH 検定を行い、再度内生性を確認した $ ^{11} $ 。まず、固定資産税実効税率を
被説明変数とする式の残差を、(9)式に加えて推定した。ここでは、残差の係数のp値は社会資本を用いたケースで0.008、歳出を用いたケースで0.031となり、双方共に固定資産税実効税率に内生性が疑われることが分かった。一方、市町村主体社会資本を被説明変数とする式の残差ないしは市町村歳出を被説明変数とする式の残差を(9)式に加えた場合は、残差の係数のp値は社会資本のケースで0.865、歳出のケースで0.038となるなど、社会資本を用いたケースでは内生変数でないことが棄却されない一方、市町村歳出については内生性が疑われる結果となった。人口当たり犯罪発生率を被説明変数とする式の残差を(9)式に加えた場合については、残差の係数のp値は社会資本を説明変数としたケースで0.000、歳出を説明変数としたケースで0.002となるなど、帰無仮説が棄却された。以上の結果から、双方のケースとも、固定資産税実効税率と人口当たり犯罪発生率について内生性が疑われることから、被操作変数は固定資産税実効税率と人口当たり犯罪発生率とすることは同じであるが、公共サービスについては、市町村歳出を説明変数とするケースにのみ、被操作変数とする。操作変数としては、すべての外生変数と固定効果および年次ダミー変数のほか、被説明変数である賃貸住宅資産価値の一期前の値、固定資産税実効税率の一期前の値、公共サービス(市町村社会資本ないしは市町村歳出)と人口当たり犯罪発生率の一期前の値に加え、その他に公共サービスや人口当たり犯罪発生率との関連が強いと考えられる変数として、人口当たり離婚件数、金融機関店舗数と病床数の三つの変数を加えた $ ^{12} $ $ ^{13} $ 。

推定結果を表3-1に示す。まず、最小二乘法の場合、固定資産税実効税率は有意に負に推定される一方、市町村主体社会資本は有意に正に推定された。一方、市町村歳出は期待された符号こそ得られたものの、係数は有意に推定されなかった。双方とも、人口密度は有意に正に推定された。人口が集まり、都市化が進展していることが、賃貸住宅の価値を高めることが分かる。また、地方債比率、持ち家比率、第一次産業比率および第二次産業比率は有意に負に推定された。持ち家比率は、賃貸住宅の資産価格が低い地方圏ほどそれが高いことを示すとの結果を反映していると考えられ、地方圏の代理変数と解釈されることが分かる。また、人口当たり刑法犯認知件数は有意に正に推定された。同変数は、本稿のフレームワークの中では、社会経済情勢の代理変数と解釈することが適切であると考
えられよう。

表 3—2 （9）式の推定結果

被説明変数：賃貸住宅の割引現在価値、推定方法：最小二乘法（OLS）と2段階最小二乘法（2SLS）、サンプルの大きさ=OLSでは230、2SLSでは184

社会資本を公共サービスとした推定	歳出額を公共サービスとした推定
OLS	2SLS	OLS	2SLS
固定資産税実効税率	-0.259 ***	-0.381 **	-0.261 ***	-0.509 **
(0.031)	(0.165)	(0.031)	(0.222)
市町村社会資本ストック	0.078 *	0.096
(0.057)	(0.089)
市町村歳出額(公債費除く)	0.055	1.161 *
(0.122)	(0.709)
人口当たり刑法犯認知件数	0.070 **	0.650 ***	0.066 **	0.599 **
(0.037)	(0.229)	(0.037)	(0.276)
宅地面積	-0.122	-1.952 **	-0.115	-2.673 **
(0.341)	(0.945)	(0.332)	(1.343)
地方債比率	-0.059 *	-0.104 *	-0.055 *	-0.188 **
(0.037)	(0.075)	(0.037)	(0.113)
人口密度	1.138 ***	1.082 **	1.130 ***	1.555 ***
(0.222)	(0.486)	(0.223)	(0.573)
地方交付税依存度	0.126 ***	0.073	0.129 ***	0.088
(0.047)	(0.082)	(0.048)	(0.092)
持ち家比率	-3.559 ***	-3.821 ***	-3.506 ***	-3.339 ***
(0.326)	(0.580)	(0.333)	(0.737)
木造家屋比率	0.451 ***	0.396 ***	-0.439 ***	0.440 **
(0.108)	(0.219)	(0.108)	(0.246)
義務教育・生徒当たり教員数	0.473 *	0.471	0.465 *	0.468
(0.302)	(0.478)	(0.303)	(0.537)
第1次産業比率	-0.083 **	-0.009	-0.859 *	0.150
(0.053)	(0.107)	(0.056)	(0.168)
第2次産業比率	-0.212 **	-0.083	-0.196 **	-0.208
(0.102)	(0.166)	(0.102)	(0.205)
定数項	-0.009 ***	11.222 **	-0.079	-1.917
(2.054)	(5.663)	(2.354)	(8.467)
R²	0.997	0.992	0.997	0.989
部分F統計量(IV)(p值)	3.16***【固定資産税実効税率の式】(0.004)2.19**【犯罪認知件数の式】(0.040)	3.32***【固定資産税実効税率の式】(0.003)2.36**【歳出額の式】(0.027)2.49**【犯罪認知件数の式】(0.020)
過剰識別制約条件(p值)	2.706(0.745)	2.079(0.721)

注：***は1%、**は5%、*は10%の有意水準で帰無仮説が棄却されたことを示し、括弧内の数値は係数の標準誤差を示す。なお、推定では固定効果と、OLSで4カ年分、2SLSを用いた推定では3カ年分の年次ダミー変数が含まれている（報告結果は省略）。過剰識別制約条件の値は、過剰識別制約条件の検定に関するカイニ乗統計量を示し、社会資本を用いた推定の場合には自由度5、歳出額を用いた推定では自由度4のカイニ乗分布に従う。部分F統計量（IV）は、2SLSにおける、操作変数に対する被操作変数（内生変数）の説明力を示す部分F統計量の値であり、【】はおのおのの内生変数を示す。被操作変数＝固定資産税実効税率と人口当たり刑法犯認知件数（社会資本の場合）、固定資産税実効税率、市町村歳出額および人口当たり刑法犯認知件数（歳出額の場合）。操作変数＝固定効果と年次ダミーおよびすべての外生変数と、被説明変数と被操作変数のおのおのの1期前の値（社会資本の場合には、1期前の社会資本の値も操作変数に用いた）、および人口当たり離婚件数、金融機関店舗数と病床数。
次に、同じく表 3−1 より、操作変数を用いた結果について説明する。最初に、操作変数の、おのおのの内生変数に対する説明力を示す部分 $ R^{2} $ （partial $ R^{2} $ ）を基に計測された、部分 F 統計量（partial F statistics）を基に操作変数の弱相関（以下、weak IV と表記）の問題の有無を確認した $ ^{14} $ 。その結果、各ケースの部分 F 統計量の p 值は、いずれも 0.05 を下回っており、操作変数の内生変数への説明力が弱くないことが分かる。ゆえに、weak IV の問題は生じていないと判断される。次に、選択した操作変数が妥当であるのか否かを確認するため、過剰識別制約の検定結果を確認する。すると、二つのケースともカイニ乗検定の p 值は十分大きいため、帰無仮説が棄却されず、選択した操作変数が妥当であることが分かる。推定の結果、操作変数を用いた固定資産税実効税率 $ a_{1} $ の係数は、双方とも有意に負に推定された。但し、公共サービスの係数 $ a_{2} $ は、歳出の場合には有意に正に推定され、かつ OLS よりも大きな数値となったものの、社会資本の場合には正ではあるものの有意に推定されなかった $ ^{15} $ 。また、人口当たり刑法犯認知件数については、操作変数を用いた場合でも有意に正に推定された。ほかの変数では、人口密度と木造家屋比率が有意に正、地方債比率と持ち家比率および宅地面積が有意に負に推計された。

### 3.3 数值计算

まず、(9) 式は、

$$ \frac{d\log V}{d\log T}=a_{1}+a_{2}\frac{d\log G}{d\log T} $$

と書き換えられるが、この式は

$$ \frac{1}{V}\frac{dV}{dT}=\frac{1}{T}\Bigg(a_{_{1}}+a_{_{2}}\frac{d\log G}{d\log T}\Bigg) $$

と表現される。これは住宅所有者の純負担を示す、(2)式に相当することがわかる。次に、消費者の純負担を示す（7）式に上式を当てはめると、

$$ \frac{NTB}{V}=\frac{1}{r}\Bigg(1+a_{_{1}}\Bigg(\frac{r+T}{T}\Bigg)\Bigg) $$

となる。（11）式は、住宅資産価格一単位当たりでの純負担を示すものであり、実際の数値はパーセント表示する。それに伴い、（10）式も%表記するために、右辺を固定資産税実効税率 $ T_{it} $ （第2節の表記ではt）で割り引いた。

以下の数値計算では、実証分析で求められた数値を当てはめることにより、①固定資産税の税率を自治体が自由に設定できない、現行制度下のケース（＝公共サービスの増分を
固定資産税収ではすべて賄わないケース、ケース1）、②固定資産税の税率を、自治体の裁量で設定できるケース（＝公共サービスの増分を固定資産税収ですべて賄うケース、ケース2）の二つに分けて分析を行う。

数値計算は、2SLS で得られたパラメータ一を用いて行う $ ^{16} $ 。すなわち、表 3−1 より社会資本を公共サービスの変数とした推定では $ a_{1}=-0.381 $ 、 $ a_{2}=0.096 $ 、歳出を用いた場合では $ a_{1}=-0.509 $ 、 $ a_{2}=1.161 $ を、それぞれ（10）式と（11）式に代入する。二つのケースとも、ここまでの作業は同じである。

但し、住宅所有者の純税負担に影響する$\frac{d\log G}{d\log T}$の値については、ケース1とケース2とで扱いが違う。まず、ケース1では、フローの公共投資ないしは市町村歳出を被説明変数とした公共サービス支出関数を推計し、そこで得られた$\log T_{it}$の係数を代入して算出する。ケース2では、別のフォーミュラを基に算定し、それを基に$\frac{d\log G}{d\log T}$を計算する。

#### 3.3.1 ケース1（現行制度下のケース）

公共サービス支出関数の推定式は、以下の通りである。

$$ \log G E_{_{it}}=b_{_{1}}\log T_{_{it}}+b_{_{2}}\log V_{_{it}}+b_{_{3}}\log L_{_{it}}+b_{_{4}}\log A_{_{it}}+\alpha_{_{i}}+\lambda_{_{t}}+\varepsilon_{_{GI}} $$

ここで、 $ GE_{it} $ は市町村の公共サービス（市町村主体公共投資（＝公的固定資本形成）ないしは公債費を除く市町村歳出額）であり、 $ V_{it} $ は賃貸住宅の現在価値である。なお、当然ながら、 $ b_{1} $ の符号は正になると仮定する。ところで、3.2 節で述べたように、公共投資政策ないしは市町村の歳出決定には、所得に関わる要因が影響を与えることが考えられる。この点を考慮し、賃貸住宅の資産価格 $ V_{it} $ を説明変数に加えた $ ^{17} $ 。(12) 式には、固定資産税実効税率と賃貸住宅の現在価値のほか、地域の財政要因を示す変数として、地方債比率と地方交付税依存度、人口密度、および第1次産業比率と第2次産業比率の対数値をそれぞれ加えている。
住宅所有者の負担は、2SLS推定で得られた $ b_{1}\left(=\frac{d\log GE}{d\log T}\right) $ の値を、(10)式の $ \frac{d\log G}{d\log T} $ に代入することで算出した。数値は、公共投資の場合0.017（OLSの結果）、歳出額の場合には0.194（2SLSの結果）を、それぞれ用いた $ ^{18} $ 。居住者の純負担については、固定資産税実効税率 $ T_{it} $ の標本平均値を用いるほか、当該変数の数値が地域別で得られることから、1998年度の数値を用いて、地域別での値も計測した $ ^{19} $ 。計算に当たって、rの値は賃貸住宅資産価格の割引現在価値を算出する時に用いる金利である0.04を用いた。

その結果、表3－2に示したように、居住者の純負担は公共投資の場合に0.00621%、歳出の場合に0.00166%（ともに標本平均値による数値）とゼロ％に近くなる一方、住宅所有者の純便益の値は-7.587%と-5.675%と、負になることが明らかとなった。また、地域別の居住者の純負担の計測結果は、図3－1に示した通りである。いずれの地域でも、数値はほぼゼロ％に近いものの、地方圏ほど数値が大きく、大都市圏ほど値が小さくなる傾向にある。中には負になる府県も散見されるが、これは、居住者に（わずかながらでも）便益が発生していることを示すものである。以上より、居住者の純負担がほぼゼロという、Benefit Viewの居住者側の必要条件が満たされているとの結果が得られたため、現行の固定資産税は居住者にとって応益課税であることが示唆された。

表 3—3 数值計算の結果（ケース 1）

公共投資のケース	歳出額のケース
生産者の純便益	-7.587	-5.675
消費者の純負担	0.00621	0.00166

図3－1 居住者の純負担の地域別の数値（ケース1、単位：%）
しかしながら、住宅所有者の税負担は負に計測され、Benefit View のもう一つの必要条件は成立しない。これは、地方に課税自主権がない現行制度下においては、固定資産税の増加がすべて公共サービスの増加に結びつくとは限らず、そのために資産収益の低下（＝供給サイドへの後方転嫁）が観察されることを示唆するものである。このため、固定資産税収を、すべて公共サービスの財源として用いることを想定するフォーミュラを新たに算定し、再計算を行う。

#### 3.3.2 ケース2（固定資産税率の設定を、自治体に完全に委ねたケース）

固定資産税の設定を、自治体に完全に委ね、公共サービスの増額をすべて固定資産税収で賄うとの想定をおいたケースについては、以下のような手続きで$\frac{d\log G}{d\log T}$を求める。

まず、公共サービスの増加はすべて固定資産税収と財政移転から賄われると仮定すると、

$$ GE=t*PTB+S $$

となる。ここで、GEは市町村の公共投資ないしは歳出額、tは固定資産税実効税率、PTBは固定資産税の課税ベース（=土地+家屋+償却資産）、Sは中央政府からの財政移転をそれぞれ表す $ ^{20} $ 。言うまでもなく、tは（9）式のTに相当する。また、GEについては、実際の推定と数値計算ではフローのデータを用いるため、GEで表記している。いま、固定資産税率を上昇させ、さらに $ \frac{t}{PTB}\frac{dPTB}{dt}=c_{1} $ とおくと、

$$ \frac{d G E}{d t}=(1+c_{_{1}})P T B $$

という式が得られる。（14）式の $ c_{1} $ については、（9）式の左辺を土地+家屋+償却資産とした住宅資産価格関数を計測し、その固定資産税実効税率の推定値を用いる。なお、このモデルについても、これまでの推計同様に、内生性をチェックするDWH検定を行った。その結果、三変数の場合には帰無仮説が棄却されたものの、第1段階で求めた固定資産税実効税率に関する推定式の残差の係数のp値は社会資本の場合に0.230、歳出額の場合には0.261となり、被説明変数を土地・家屋・償却資産の合計額としたケースでは、固定資産税実効税率が内生変数でないことが確認された。ゆえに、数値計算では、OLSの推定値である-0.318（社会資本の場合）と-0.324（歳出額の場合）を、 $ c_{1} $ の値としてそれぞれ代入する $ ^{21} $ 。次に、 $ \frac{d\log GE}{d\log t} $ については、以下の式で求める。

$$ \frac{d\log GE}{d\log t}=\frac{dGE}{dt}\frac{t}{GE} $$

まず、右辺の$\frac{dGE}{dt}$ については、（14）式の値を代入して求める。これによって求められた$\frac{d\log GE}{d\log t}$ を、（10）式の$\frac{d\log G}{d\log T}$ に代入し、地方分権下における固定資産税率の上昇が賃
貸住宅の資産価格に与える影響を分析する。

なお、ケース2の数値計算については、まず標本平均値による数値を算出し、その次に各道府県の数値を計測する。標本平均値による数値計算では、(14)式のPTBおよび(14)式のtとGEとには標本平均値を用い、各道府県について計算する場合は1998年度の、各道府県の数値をそれぞれ代入して算出する。

その結果、$\frac{d\log V}{d\log T}$ の標本平均値による数値計算の結果は、公共投資の場合に-0.729となった。地方に限界的財政責任を付与し、固定資産税率の設定を委ね、かつ固定資産税収と公共サービスの増加をリンクさせた結果、住宅所有者の純便益はケース1と比較して減殺されることが示された。図3−2にあるように、地域別に見た場合には、大都市圏ほど便益が正となる。

図3－2 所有者の純便益の地域別の数値（ケース2、単位：%）

歳出額の場合、\frac{d\log V}{d\log T} は、ケース1のマイナスから9.065と正に転じ、中には純便益が10%を超える県も散見される。これは、以下のように解釈される。まず、公共サービスが資本化することにより負の部分が相殺されるが、このことは、第2節のフォーミュラの説明からも分かるように、固定資産税が、所有者にとっても応益課税となることを示すものである。また、資本化仮説について検証した林（2003a）や赤木（2004）などでは、公共サービスの地代への限界便益が正である場合には、公共サービスが当該地域において「過少」との解釈を行っている。以上の理論的な解釈を踏まえるならば、一部の地域で正になることは、固定資産税収と公共サービスとが完全にリンクした場合には、供給者の税負担が相殺されるという意味で固定資産税が応益性を満たすだけでなく、当該地域で公共サービスが「過少」になることを示すものと考えられる。とりわけ、図3－2の数値計算の結果からは、地域別に見た場合には大都市圏の公共サービスが相対的に過少になることを示していることが分かる $ ^{22} $ 。
### 4. 結論と今後の課題

本稿では、固定資産税に関する「Benefit View」の検証を通じて、現在の日本の固定資産税が応益課税であるのか否かについて探った。その結果、現行制度下では、居住者にとって応益課税となり得るものの、住宅所有者には税負担による資産価格の減少のみが観察され、応益課税とではない可能性が示された。しかしながら、地方の課税自主権を強化し、公共サービスと固定資産税収とをリンクさせたケースでの数値計算からは、公共サービスの資本化を通じ、住宅所有者の便益が減殺され、地域によっては便益が正になり、公共サービスへの需要が大きくなることも示された。

とりわけ、公共サービスの水準が経済規模に比して過少であると考えられる大都市圏では、地方の課税自主権を強化し、固定資産税と公共サービスとが完全にリンクした場合には、住宅所有者の負担が相殺される意味で固定資産税が「応益原則」を満たすことは勿論、公共サービスの水準が、「Benefit View」から見た場合に過少になるとの結果を得た。また、現状でも、居住者の純負担は、大都市圏ほどゼロに近づく意味で応益課税となるとの結果を得ている。以上の結果は、現状では勿論、地方分権が進んだ後にも大都市圏ほど公共サービスからの受益が大きくなることを示唆するものである。

しかしながら、本来固定資産税を徴収している市町村のレベルにおいて、今回の結果があてはまるのかを確認することは必要とされよう。先行研究でも、林（2004）や石川（2005）などは都道府県データを用いており、本稿も「一次接近」として道府県データを用いたものの、市町村データでの分析は不可欠である。また、推定結果からは、資産価格の低下という形で住宅所有者側に税負担が及んでいることが示された。すると、固定資産税が資本課税となって、供給サイドに影響を与えている可能性も考えられる。資本課税であるのか否かについては、Wassmer (1993)などのように、「New View（Capital Tax View）」の検証を通じ明らかにすることができる。以上の点は今後の課題である。

## 補論1．データセットの説明

固定資産税課税標準のデータは、まず土地については、公示地価を基に推計される内閣府『国民経済計算年報』の県別宅地資産価格を用いた。これは、被説明変数の計算で用いている、時価である賃貸住宅の価格（=家賃）と整合的にするためである。また、公示地価を用いることで、時価評価額の比率の地域差にも対応が可能となる。次に家屋については、総務省『固定資産の価格等の概要調書（以下、『概要調書』と省略)』の固定資産税評価額のうち家屋分を用いる。また固定資産税収は総務省『地方財政統計年報』のデータを用いた。固定資産税実効税率については、以下の（A.1）のように求めた。