Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
# 災害リスク情報と不動産市場のヘドニック分析

佐藤慶一、松浦広明、田中陽三、永松伸吾

大井昌弘、大原美保、廣井悠

February 2016

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan

論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません（問い合わせ先：https://form.cao.go.jp/esri/opinion-0002.html）。
# 災害リスク情報と不動産市場のヘドニック分析

佐藤慶一 $ ^{1)} $ 、松浦広明 $ ^{2)} $ 、田中陽三 $ ^{3)} $ 、永松伸吾 $ ^{4)} $ 、大井昌弘 $ ^{5)} $ 、大原美保 $ ^{6)} $ 、廣井悠 $ ^{7)} $

平成28年2月

【要旨】

本稿では、日本全国の公示地価、宅地取引価格、家賃の三つの不動産市場データと、地震動超過確率、床上浸水確率、土砂災害確率の三つの災害リスク情報を収集・整理して、ヘドニック分析による実証分析を行った。データの地点情報の制約により、市区町村単位に集計した災害リスク情報を用いて分析した場合、地震動超過確率については、三つの不動産データのいずれにおいても災害リスクが高い地点で不動産価格が高いという関係性が見られた。計測地点の住所情報が把握できる公示地価データと250mメッシュ単位の災害リスク情報を用いて分析した場合、地震動超過確率や床上浸水確率と公示地価に統計的に有意な関係性は見られなくなった。さらに、それぞれ50％以上のダミー変数を説明変数とした場合、公示地価が低くなる傾向が見出され、不動産市場との関係において災害リスク情報に高い閾値があることが示唆された。これらの災害リスク情報を人々がどのように解釈し居住選択等を行っているのかを把握するためには、更なる研究が必要である。
## 目次

1. はじめに ..... 3
2. 災害リスク評価とその応用 ..... 4
2.1 災害リスク評価研究の対象 ..... 4
2.2 災害リスクの構成要素 ..... 4
2.3 ヘドニック分析と災害リスク情報 ..... 5
2.3.1 ヘドニック分析の概要 ..... 5
2.3.2 関連する先行研究 ..... 6
3. 公開データの収集・整理 ..... 7
3.1 災害リスク情報 ..... 7
3.1.1 地震（Hazard）情報 ..... 7
3.1.2 水害（Hazard）情報 ..... 9
3.1.3 土砂災害（Hazard）情報 ..... 11
3.1.4 暴露（Exposure）、脆弱性（Vulnerability）情報 ..... 11
3.2 不動産市場データ ..... 13
3.3 市区町村単位の災害リスク情報の生成 ..... 13
4. 災害リスク情報と不動産市場のヘドニック分析 ..... 14
4.1 市区町村単位の災害リスク情報を用いた分析 ..... 14
4.2 メッシュ単位の災害リスク情報を用いた分析 ..... 19
4.2.1 Hazard 情報の集計単位について ..... 19
4.2.2 メッシュ単位の Hazard 情報と公示地価のヘドニック分析 ..... 20
4.2.3 脆弱性や暴露量との交互作用について ..... 22
4.2.4 分析結果の頑健性について ..... 23
5. まとめ ..... 28
5.1 結論と考察 ..... 28
5.2 今後の課題 ..... 30
謝辞 ..... 31
参考文献 ..... 32
参考资料 ..... 35
1. 洪水に対する脆弱性の推計方法 ..... 35
2. 地震出火リスク情報の検討 ..... 36
3. 復元力（Resilience）の検討：社会関係資本の役割 ..... 45
4. 災害リスク情報と不動産市場の分布図、散布図 ..... 46
### 1. はじめに

世界的な防災研究の潮流において、災害リスクの評価とその応用は中心的な研究テーマとなっており、多くの研究が行われている。防災とはすなわち、将来起こる災害のリスクの軽減であるから、どのような災害がどの程度起こりうるかと言うことについての事前の評価がなければ、効果的な取り組みは困難である。このような問題意識から、災害リスクの同定とその評価は、2005年の国連防災世界会議において採択された兵庫行動枠組における五つの優先的な事項の一つに掲げられたことが、こうした研究の趨勢の背景にある。

これらの会議の開催国であった我が国の状況は果たしてどうなのであろうか。確かに、内閣府政策統括官（防災担当）では、南海トラフ巨大地震や首都直下地震、首都圏大規模水害などの巨大災害についてかなり詳細な被害想定を行っているし、地方自治体においても、ハザードマップや被害想定はかなりの程度整備されている。そしてそのほとんどは、インターネットなどを通じてだれもが参照できるようになっている。しかし、国際的な研究の趨勢とは異なり、かなり独特な発展の方向を見せている。

厳密に言えば、前述の我が国の取り組みはいずれも災害リスクの評価ではない。災害リスクの評価とは、どこにどのようなリスクがあるかを概観的に示し、それらを相互比較したりすることが大きな機能の一つである。したがって、一般的には確率的なアプローチが重要となってくる。あるいは、後に詳述するように、ハザードとは独立に脆弱性や復元力などを評価するアプローチが採用される。その意味で、リスク評価研究における社会科学の役割は極めて大きなものがある。

他方で、我が国で行われているのは、防災対策を整備する目的において、いくつかの災害のシナリオを定量的に示したものがほとんどである。これらのアプローチは、特定の災害がある規模で起こると言うことを前提として、その被害の広がりや規模を定量的に把握するものである。こうしたアプローチは、直感的な理解が容易である一方で、地域間のリスクの差を定量的に把握したり、政策の優先順位を決定する方法には適していない。それぞれのシナリオの前提が異なるからである。例えば、首都直下地震と南海トラフ巨大地震のどちらの切迫性が高く、政策の優先順位を置くべきかという判断は、既存の被害想定のみから困難である。それぞれの発生可能性についての前提が全く異なるからである。したがって、中長期的に、ハード対策も含めた被害軽減策を検討する材料としては、これらのみでは必ずしも十分ではない。

こうした世界的な研究潮流を踏まえ、我々は、我が国における本格的な災害リスク評価研究の立ち上げと、その政策への応用研究の可能性を示すことを目的とした研究を進めている。前者については、災害リスクインデックスについて検討を進めた結果の一部を、永松他（2015）において報告した。本研究では、後者の応用研究の可能性について着目し、災害リスク情報と不動産市場の関係性を分析する。永松他（2015）と本研究の内容は異なるが、それらは上述のような流れで一体として進められた研究である。本研究では、まず、災害リスク評価研究や災害リスク情報と不動産市場の関係性に関する先行研究などを概観する。次
に、実証分析に用いる公開データの収集・整理の詳細について報告する。その上で、災害リスク情報と不動産市場のヘドニック分析を行う。

### 2. 災害リスク評価とその応用

### 2.1 災害リスク評価研究の対象

災害リスク評価研究の対象は様々であるが、ここでは特定の個人や企業を対象とした評価ではなく、特定の地域毎に、そこに居住する人々や企業など、社会一般を対象とした評価に注目する。災害リスク研究には、国家レベルの評価(Peduzziet al. 2009, Jongman, Ward, and Aerts 2012, Peduzzi et al. 2012)から、地方政府レベル(Shiau and Hsiao 2012)、都市レベル(Borden et al. 2007)、街区あるいはコミュニティレベルの小さな単位(Wood, Burton, and Cutter 2010)を対象とした評価などがある。

一般的には評価対象の地理的範囲が大きくなればなるほど、災害リスクが平均化されてしまい、具体的な被害軽減のための政策へと結びつけにくいという問題がある(Pelling 2006)。そのため、より細かな範囲でのリスク評価が行われることが望ましいが、データの利用可能性が低下するという問題がある。

### 2.2 災害リスクの構成要素

自然災害は、地震、台風、暴風、豪雨など、自然の外力に起因して生じる被害を指す。したがって災害リスクは、一つにはその自然現象の破壊力の大きさの関数であることは論を待たない。ここではこの破壊力の大きさと発生確率をハザード（Hazard）と定義する。このハザードの規模が大きければ大きいほど、またその発生確率が高ければ高いほど、災害リスクは高いことになる。

しかしながら、自然災害をもたらす要因は、決して外力だけではなく、社会の側にも多数存在する。全く同じようなハザードであっても、災害の様相はその社会によって大きく異なることを考えてほしい。例えば、2004年のスマトラ沖大地震及びインド洋津波では全世界で20万人を超える人々が亡くなったが、2011年の東北地方太平洋沖地震では、死亡、行方不明、震災関連死の合計で2万人である。これらを外力の違いだけで説明することは困難である。

すなわち、災害リスクには自然の要素と社会の要素の両面があり、それぞれを、R,H,S と表せば、次のような関数として定義される。

$$ \mathbf{R}=\mathrm{f}(\mathrm{H},\mathrm{S}) $$

災害リスクをもたらす社会的な要素は、研究者により違いはあるものの、一般的には、暴露（Exposure）、脆弱性（Vulnerability）そして復元力（Resilience）などがある。

暴露とは、外力にその社会がどの程度さらされているかを示す概念である。どんなに強い外力が発生したとしても、そこに居住する人々が皆無であり、いかなる社会基盤も存在しなければ、被害は発生しない。逆にその地域に人々が密集して暮らしており、経済活動が活発
に行われていたとすれば、そのリスクは極めて大きなものとなる。

脆弱性とは、その社会が外力に対してどの程度脆弱であるかを示す指標である。脆弱性は、工学、経済学、心理学、生態学など様々な分野で用いられる概念であり、それぞれの立場から多くの議論が存在する(Adger 2005)。リスク指標の作成にあっても、どのように脆弱性を捉えるかによって、様々な方法論が存在する。これについては後に詳述しよう。

最後に、近年では、災害リスクの要素として、復元力（Resilience）という考え方が広まっている。レジリエンスもまた、災害研究だけでなく、幅広い学問分野で用いられている概念である。一般的には、被害を受けた社会やコミュニティが速やかに元の状態に回復する（bouncing back）能力を指しているが、社会機能の維持や新しい環境への適用といった概念も含まれる非常に多様な概念である(Keating et al. 2014)。

レジリエンス概念の重要性が高まってきた理由は、気候変動が進めば不確実性が増大し、過去の災害の履歴や経験が当てはまらなくなるため、それらを利用したこれまでの災害対策の有効性が低くなるからである(Keating et al. 2014)。したがって、いかなる災害が発生した場合でも、なんとか社会的機能を維持し、災害前のより良い状態へと回復する自律的な社会の能力として、レジリエンスは極めて魅力的な概念を提供している。

災害リスク評価研究には、以上述べたようなすべての構成要素を評価して、包括的な指標を構築しようというもの(Cardona 2005, Peduzzi et al. 2009, Mucke et al. 2014)もあれば、ハザードと暴露を計算して潜在的なリスクを評価しようとするもの(Ward et al. 2013)もある。

さらには、そのような災害リスク評価を含めた災害情報に対する人間行動や社会の関係性を探索するものとして、心理学的なアプローチ（中谷内他 2012）や、不動産市場との関係性を分析する経済学的な研究（齋藤・中川 2012）の蓄積がある。

### 2.3 ヘドニック分析と災害リスク情報

#### 2.3.1 ヘドニック分析の概要

ヘドニック分析は，古くは Court(1939)によって自動車の価格分析の枠組みで紹介され、1960年代に Griliches(1967)によって再発見された後、Rosen(1974) によって経済学的意味づけがなされた、ある商品価格をさまざまな属性（性能や機能）の価値の集合体とみなすことで、回帰分析のテクニックを利用し、各属性の商品価格への貢献度を推定する経済学の手法である。都市経済学においては、地価や住宅価格などを目的変数とし、その価格形成に影響していると考えられる不動産の持つさまざまな属性を説明変数とする市場価格関数を推定することで、不動産の持つ属性の価格形成における貢献度を評価することに用いられてきた。不動産価格指数の推計において、住宅には同質の財が存在せず、不動産ごとの不均一性が非常に強いため、個々の不動産ごとに品質調整を施す必要があり、その実行可能性、経済学的意味づけの明快さからヘドニック分析は今日でも最も使われている品質調整手法の一つである (Shimizu and Karato 2015)。環境経済学や法と経済学などの分野においても、環境・生態系の変化や法規制の効果を推計する際にヘドニック分析は広く利用されている
(Palmquist and Smith 2002, Malani 2008).

#### 2.3.2 関連する先行研究

災害リスクと不動産市場に関する実証研究は、海外に多数の先行研究が存在する。アメリカ・カルフォルニア州における、地震災害リスクを示す地域区分であるSSZ（Special Studies Zone）内外で、住宅の売買価格に有意な差が存在することを指摘したBrookshire et al.(1985)、1989年のLoma Prieta地震前後で、地震リスクに関する消費者の選好が変化したことを指摘したBeron et al.（1997）、1999年のハリケーン・フロイド前後で、洪水地域の住宅販売価格の割引が著しく大きくなったことを指摘したBin et al.（2004）などが挙げられる。

近年、国内においても、首都直下地震の発生リスクの指摘や東日本大震災の発生に応じて、地震災害リスクと地価や家賃など不動産市場との関係についての実証研究が進められている。中川（2003）では、東京都が公表している地震に関する地域危険度の中の建物倒壊危険度と公示地価や家賃との関係についてヘドニック分析を行なった結果がまとめられている。齋藤・中川（2012）では、同じく地域危険度の中の建物倒壊危険度と地価公示データをパネルデータ化して時系列分析を行ない、また、大阪の上町断層帯と周辺地価の関係、愛知県が公表した水害ハザードマップと公示地価の関係など、扱う対象地域や災害リスク情報を拡大した実証研究が展開されている。Naoi et al.(2010)や瀬古（2014）では、慶應義塾家計パネル調査（Keio Household Panel Survey：KHPS）データを利用して、住宅価格を目的変数としたヘドニック分析が行われ、説明変数に市町村単位で集計した防災科学技術研究所が公開する地震動の超過確率の市レベルの平均値を用いている。これらの国内の先行研究を個別に見ると、例えば、中川（2003）が用いた建物倒壊危険度はVulnerabilityでありHazardそのものではないこと、瀬古（2014）が用いたKHPSの質問紙調査データの信頼性などについて指摘ができるが、全体的な潮流として、扱う災害リスク情報の範囲が拡大してきていることが窺える。

永松他（2015）では、既往研究を参考に、災害リスクを、Hazard（地震の発生可能性と振動の強さ）、Exposure（被災対象物量）、Vulnerability（被災対象物の脆弱性）、Resilience（地域社会の持続可能性）という四つの項目を掛けあわせたものとして定義した。さらに Hazard については、地震などの単一の災害ではなく、河川氾濫や豪雨による土砂崩れなど複数の災害を含めたマルチハザード型を志向することを課題として挙げた。本研究では、永松他（2015）の作業を継続しつつ、マルチハザード型の災害リスク情報を用いた応用研究として、不動産市場との対応関係の分析に取り組むこととした。
### 3. 公開データの収集・整理

本章では、ヘドニック分析を行う際に説明変数や目的変数として用いる災害リスク情報や不動産市場データを整理する。

### 3.1 災害リスク情報

#### 3.1.1 地震（Hazard）情報

地震の発生確率は、地震そのものが発生する確率であり、地震調査研究推進本部により評価されている。地震動の超過確率とは、ある地点において、その地点に影響を与える様々な地震について、ある期間内に少なくとも1回地震動の強さがあるレベルを超える確率である。例えば、東京駅周辺では今後30年以内に「震度5弱以上の揺れに見舞われる確率は99.9%」、「震度5強以上の揺れに見舞われる確率は91.5%」、「震度6弱以上の揺れに見舞われる確率は44.7%」、「震度6強以上の揺れに見舞われる確率は6.7%」であり、地震動の強さのレベルにあたるのが「震度5弱、5強、6弱、6強」、対応する超過確率が「99.9%、91.5%、44.7%、6.7%」となり、地震動の強さのレベルが大きくなると超過確率は小さくなる。

確率論的地震動予測地図 $ ^{1} $ は、主要活断層帯の地震や海溝型地震をはじめとして、対象地域に影響を及ぼす全ての地震を考慮し、「ある地震の発生確率」に「その地震が発生したときのある地点での地震動がある大きさを超える確率」を乗じたものを全ての地震に対してまとめた「地震動の超過確率」を計算したものであり、その結果として、各地点での地震動の確率や地震動の強さの分布が地図に示されている。ここで、「地震の発生確率」と「地震動の超過確率」とは異なるため、留意が必要である。

確率論的地震動予測地図では、地震動の強さを指定して超過確率を表示させる場合（例えば、今後30年以内に震度6弱以上の揺れに見舞われる確率）と、超過確率を指定して対応する地震動の強さを表示させる場合（例えば、今後30年以内に3%の確率で見舞われる震度）がある。ある地点を指定した場合、地震動の強さと超過確率の関係を曲線で表すことができ、これをハザードカーブという。なお、地震の発生確率が大きい順に地震が起こるわけではなく、地震動の超過確率が大きい地点から順に強い揺れに見舞われるわけではないことに留意が必要である。

ある地点で今後 30 年以内に震度 6 弱以上の揺れに見舞われる確率は、全ての地震について「地震が発生する確率」×「ある地点で震度 6 弱以上の揺れに見舞われる確率」を総合的に考慮して求められる。例えば、ある地点 S において、二つの地震 A、B を考える。今後 30 年以内の地震 A の発生確率が 40%、地震 B の発生確率が 30% であり、地震 A により地点 S が震度 6 弱以上の揺れに見舞われる確率が 60%、地震 B による確率が 40% の場合、「30 年以内に地震により地点 S で震度 6 弱以上の揺れに見舞われる確率」は、次のようになる。

地震 A の場合： $ 0.4 \times 0.6 = 0.24 $
地震 B の場合： $ 0.3 \times 0.4 = 0.12 $

ここで、30年以内に地震A、地震Bによって地点Sで震度6弱以上にならない確率は、 $ (1-0.24)\times(1-0.12) $ であるため、30年以内に地震Aまたは地震Bによって地点Sで震度6弱以上の揺れに見舞われる確率は、

$$ 1\ -\ \{(1-0.24)\times(1-0.12)\ \}\div\ 0.33 $$

となるが、確率値の単純な足し算にはならないことに留意が必要である。

主要活断層帯の地震や海溝型地震は繰り返し発生し、その活動間隔は、ブラウン運動を表現する確率モデルである BPT 分布（Brownian Passage Time 分布）に従うと考えられる。BPT 分布のモデルは、一定の速度でたまる応力（歪み）と不規則に変化する応力（歪み）からなる物理モデルと対応しており、震源が特定できる再現期間を考慮した地震発生の確率モデルとして用いられている。また、過去の最新活動時期が不明の場合は、地震の発生がポアソン過程に従うと仮定し、「平均的に何年間隔で地震が発生するか」という情報のみを用いて地震の発生確率を計算している。ポアソン過程のモデルは、地震が発生する条件付き確率は時間によらず一定であり、震源が特定できない地震発生の確率モデルとして用いられている。確率論的地震動予測地図は、平均活動間隔や最新活動時期の評価結果に幅がある場合が多いため、両者の中央の値を代表値として地震発生確率を計算する「平均ケース」、評価された確率の最大値を用いる「最大ケース」を考えている。ある期間内に地震が発生する確率の値は、地震発生の可能性を量的に表すものである。内陸の活断層の多くは平均活動間隔が長いため、30年確率はあまり大きな値にならないが、その値が10%程度以下でも実際には地震が発生している。

長期間平均ハザードは、数百～数万年といった長期間の再現期間に対応した地震による地震動の大きさを示した地図であり、発生頻度が低くとも大きな地震動となる地震の影響を示すために作成されている。この地図では、全ての地震活動をポアソン過程として評価している。例えば、「再現期間1000年相当」の地図は、1000年に1回の頻度で見舞われる地震動の分布を表しており、確率論的地震動予測地図の「30年3%の確率で一定の揺れに見舞われる地図」に相当する。

今後 30 年以内に震度 6 弱以上の揺れに見舞われる確率は、小さくても 0% ではない。今後 30 年以内に火事で被災する確率は 1.9%、交通事故で死亡する確率は 0.2% であるため、例えば、今後 30 年以内に 3% という数値は決して低くないことがわかる。また、地震の発生確率が高くなくても、その地震が発生すれば、その被害は甚大なものとなるため、今後 30 年以内に震度 6 弱以上の揺れに見舞われる確率が 3% は、高いと考えることは妥当である。日本はどこであっても被害をもたらす地震の発生する可能性があるため、確率が相対的に高いとされた地域では、家具の固定、防災用品の準備などの防災対策に加えて、家屋の耐震化等を含めた対策を実施することが大切である。また、日本全体や特定の地域における防災投資等のためにリスク評価を行う場合は、将来にわたり発生しうるすべての地震シナリオを考慮した地震ハザード評価を行う必要があるため、確率論的地震動予測地図の活用が期
待される。

本研究では、地震（Hazard）情報として、国立研究開発法人防災科学技術研究所の地震ハザードステーション（J-SHIS） $ ^{2)} $ で公開されている「確率論的地震動予測地図」（2010年版及び2014年版）のうち、今後30年以内に震度6強以上の揺れに見舞われる確率（最大ケース）（以下、「地震動超過確率」という。）のデータを用いる。このデータによると、東海地方や関東地方等で高確率の地域がみられる。なお、データは4分の1地域メッシュ（1メッシュが約250m×約250m。以下、「250mメッシュ」と言う。）単位で提供されているものの、2013年までのデータはいわゆる日本測地系の250mメッシュ、2014年のデータは世界測地系の250mメッシュで作成されていることに留意が必要である。

#### 3.1.2 水害（Hazard）情報

水害には、河川の水位が急激に上昇して発生する外水氾濫、雨量が都市の処理能力を超えて発生する内水氾濫、高潮、津波がある。水防法では、河川管理者（国土交通大臣又は都道府県知事）が指定河川について浸水想定区域を指定し、その区域及び浸水した場合に想定される水深を公表するとともに、関係市町村長に通知しなければならないと定めている。また、市町村長は浸水想定区域等を記載した印刷物の配布やその他の必要な措置を講じなければならないと定めており、これに基づき、市町村内では一般に洪水ハザードマップや防災マップ風水害編などの印刷物が配布されている。

水防法は、2015年5月20日に「水防法等の一部を改正する法律」が公布、7月19日に一部施行、11月19日に完全施行されたことにより、新たな局面を迎えた。改正前は「洪水防御に関する計画の基本となる降雨により河川が氾濫した場合に浸水が想定される区域を浸水想定区域として指定する」と定められていたのに対し、本改正により、「想定最大規模降雨により河川が氾濫した場合に浸水が想定される区域を洪水浸水想定区域として指定する」ことが新たに定められた。また、改正前は、内水氾濫や高潮についての浸水想定区域の指定は規定されていなかったのに対し、改正後は「都道府県知事又は市町村長が雨水出水浸水想定区域を指定する」ことや「都道府県知事が高潮浸水区を指定する」ことが定められた $ ^{3} $ 。

また、津波に関しては、東日本大震災後の2011年12月14日に制定された「津波防災地域づくりに関する法律（津波防災地域づくり法）」において、「都道府県知事が津波があった場合に想定される浸水の区域及び水深を設定する」ことが定められている $ ^{4} $ 。

国土交通省のハザードマップポータルサイト $ ^{5)} $ によれば、全国の1,718市町村のうち、印
刷物等の配布により洪水（外水氾濫）、内水、高潮、津波のハザードマップを公表している市町村数（2015年12月13日現在）は表1の通りである。洪水（外水氾濫）に関しては、76.3%の市町村がマップを公表しているものの、2015年の水防法改正で定められた想定最大規模降雨による洪水浸水想定区域への対応は現在実施中である可能性が高い。内水・高潮についても、現時点で作成済みの市町村は一部に限られ、多くの市町村が水防法改正に対応中であると想定される。よって、本研究では、水害のうち、関連する市町村数が多い洪水（外水氾濫）を対象とし、水防法改正前の「洪水防御に関する計画の基本となる降雨による浸水想定区域」を研究対象とする。

表 1 水害に関するハザードマップを公表している市町村の状況

水害種別	公表している市町村数とその割合	インターネットで公開している市町村数とその割合
洪水	1,310 (76.3%)	1,226 (71.3%)
内水	304 (17.7%)	284 (16.5%)
高潮	112 (6.5%)	106 (6.2%)
津波	567 (33.0%)	518 (30.2%)

国土交通省の国土数値情報ダウンロードサービス $ ^{6} $ では、洪水（外水氾濫）による浸水想定区域（データ時点：2011年度）のGISデータを提供している。河川管理者から提供された浸水想定区域が浸水深ごとのポリゴンデータとして整備されており、各ポリゴンに対して、浸水深さ、作成種別、作成主体、指定年月日、告示番号、対象河川、指定の前提となる計画降雨の規模、関係市町村などの情報が付与されている。本研究では、この情報を用いて、250mメッシュ単位の床上浸水確率を算出する。池永・大原（2015）では、先に述べた国土数値情報の浸水想定区域のポリゴンデータとこれに付随する計画降雨の規模の情報を用いて、再現期間 $ ^{7} $ に応じた床上浸水のリスク曝露人口分布の推計を行った。本研究でも、同様に、国土数値情報の浸水想定区域のポリゴンデータとこれに付随する計画降雨の規模の情報を用いて、床上浸水区域のポリゴンデータを作成する。なお、建築基準法では1階の床高は45cmと定められていることから、浸水深さが50cm以上であれば床上浸水とする。また、浸水想定区域には、「既往最大の豪雨」などのように計画降雨の規模の定めがないものも含まれるが、この場合は、河川整備の計画降雨の規模の概ね最大規模である200年に1度の降雨、すなわち再現期間200年として扱うこととする。

次に、作成した床上浸水区域のポリゴンデータに対して、下記の式により、床上浸水の確率の情報を付与する。
今後 30 年以内に床上浸水に見舞われる確率：1-(1-1/【再現期間】）30

本研究では、水害（Hazard）情報として、250mメッシュ単位の、今後30年以内に床上浸水に見舞われる確率（以下、「床上浸水確率」という。）を用いるが、それを作成する際、メッシュ内には確率の異なる複数のポリゴンデータが含まれる場合があるため、メッシュ内に含まれる床上浸水確率の最大値、最小値、平均値をとる方法が考えられる。そこで、本研究ではメッシュ内に含まれる床上浸水確率としては最大値を利用する。

#### 3.1.3 土砂災害（Hazard）情報

一般に土砂災害とは、がけ崩れ、土石流、地すべり等による被害を指す。水害の場合と同様、法律では、都道府県知事は土砂災害が発生するおそれのある区域を土砂災害警戒区域や土砂災害特別警戒区域として指定することができると定めている $ ^{8} $ 。しかし、土砂災害警戒区域等の指定には一定の時間を要する場合が多いことから、区域指定を待つことなく土砂災害危険個所等における警戒避難体制を整えることが重要である。そこで、国土交通省では、2014年9月に、全国の土砂災害危険箇所（約53万箇所）等における警戒避難体制の緊急点検を行うよう都道府県へ要請を行い、緊急点検の結果と当面の警戒避難体制の改善に向けた取り組みについてとりまとめを行い、その結果をホームページ上で公開している $ ^{9} $ 。

本研究で用いる土砂災害（Hazard）情報としては、区域指定されていない土砂災害のリスクも捉えるため、国土数値情報ダウンロードサービスで公開されている2010年度の「土砂災害危険個所」のデータを用いる。ただし、このデータには土砂災害の再現期間や発生確率のデータが含まれていないことから、今後30年以内に土砂災害が発生する確率（以下、「土砂災害確率」という。）は、「土砂災害危険個所」では1、それ以外では0とみなす。また、データには大小さまざまなポリゴンデータが含まれていることから、メッシュ単位の土砂災害確率としては、土砂災害危険個所が250mメッシュに含まれるか否かを判定し、含まれる場合は当該メッシュにおける今後30年以内の土砂災害確率を1、含まれない場合は当該メッシュの同確率を0とする。

#### 3.1.4 暴露（Exposure）、脆弱性（Vulnerability）情報

永松他（2015）の継続として、暴露（Exposure）、脆弱性（Vulnerability）、復元力（Resilience）の情報を収集していたので、その一部を分析に用いることとした。Hazard、Exposure、Vulnerability、Resilience のデータの概要は、表 2 のとおりである。

暴露（Exposure）としては、2010年国勢調査の市区町村単位の人口データを利用する。なお、暴露（Exposure）については、地震、洪水等の災害の種類を問わず共通とする。
脆弱性（Vulnerability）としては、様々な定義が考えられるが、本研究では、地震に対する脆弱性には、佐藤（2011）の研究で推計された市区町村単位の住宅の非耐震化率データと10人未満の事業所数が全事業所数に占める割合 $ ^{10} $ を用いる。また、洪水に対する脆弱性には、住宅・土地統計調査の住宅数や棟数等、法人建物調査の建物数を用いて、市区町村単位で建物の延べ床面積に対する1階部分の床面積の比率を推計して用いる。なお、土砂災害に対するメッシュ単位の脆弱性は、地震や洪水と異なり災害が発生した場合には地域全体が被災すると考えて脆弱性は1（100%）とする。ただし、住宅・土地統計調査は人口1.5万人未満の町村部のデータが欠落しているため、同統計調査に基づくデータについては、全国の地方自治体をカバーできていない点に留意が必要である。

復元力（Resilience）については、データ収集は行ったものの分析上の制約から用いていない。洪水に対する脆弱性の推計手法等の概要と復元力（Resilience）の検討の詳細は巻末の参考資料に掲載する。

表 2 災害リスク情報の一覧 $ ^{11)} $ 。

データ名称	内容(出所, 年)
ハザード(250mメッシュ単位)
地震動超過確率	今後30年以内に震度6強以上の揺れに見舞われる確率,「確率論的地震動予測地図」(国立研究開発法人防災科学技術研究所, 2010年、2014年)
床上浸水確率	今後30年以内に床上浸水被害に見舞われる確率,「浸水想定区域」(国土交通省, データ作成年度は2011年度)を基に筆者作成
土砂災害確率	今後30年以内に土砂災害に見舞われる確率,「土砂災害危険個所」(国土交通省, 2010年度)を基に筆者作成
暴露(市区町村単位)
人口	人口,「国勢調査」(総務省, 2010年)
地震に対する脆弱性(市区町村単位)
非耐震化率	住宅の非耐震化率,「住宅・土地統計調査」(総務省, 2008)を基に筆者作成
10人未満の事業所数が全事業所数に占める割合	事業所数(民営)従業者1～4人と5人～9人のデータを全事業所数で除した値,「経済センサス」(総務省, 2009)
洪水に対する脆弱性(市区町村単位)
1階床面積比率	住宅及び法人建物の1階部分の床面積比率,「住宅・土地統計調査」(総務省, 2013)及び「法人建物調査」(国土交通省, 2008)を基に筆者作成
復元力(市区町村単位)
ジニ係数	年間収入のジニ係数,「住宅・土地統計調査」(総務省, 2013)を基に筆者作成
NPO数	人口当たりNPO数,「NPO法人データベースNPOヒロバ」掲載のデータを基に筆者作成
※ただし、土砂災害に対する脆弱性については、土砂災害確率が1のメッシュでは1、そうでないメッシュでは0と考えた。
### 3.2 不動産市場データ

不動産市場データとしては、国土交通省が公表している地価公示の公示地価等、不動産取引価格情報の宅地の取引価格（以下、「宅地取引価格」と言う。）等の2種類のデータに加え、株式会社ネクストから提供いただいた住宅・不動産情報サイト『HOMES』の家賃情報の計3種類のデータを用意する。なお、それぞれのデータには価格以外の情報も含まれている。データの概要は表3のとおりである。

表 3 不動産市場データ一覧

データ名称	内容(出所, 年)
不動産市場データ
地価公示	標準地の公示地価の他、地積、容積率、水道有無、ガス有無、下水有無、前面道路の状況(国道、都道府県道、市区町村道、私道等)、標準地コード(住宅地、商業地、工業地等)、駅からの距離等が含まれる,「国土数値情報」(国土交通省, 2011年、2015年)
不動産取引価格情報	宅地の取引価格の他、面積、容積率、前面道路(国道、都道府県道、市区町村道、私道等)、地域(住宅地、商業地、工業地等)等が含まれる,「土地情報総合システム」(国土交通省, 2014年)
家賃データ	家賃の他、面積、構造(鉄骨鉄筋コンクリート造、鉄筋コンクリート造、鉄骨造、木造等)、駅距離、築年数、階数等が含まれる,株式会社ネクストより提供いただいた、不動産・住宅情報サイト「HOME'S」掲載の2015年7月時点の家賃情報

### 3.3 市区町村単位の災害リスク情報の生成

前節で収集した不動産市場データのうち、不動産取引価格情報や家賃データについては、個々の物件のデータであるものの、市区町村単位の位置情報しか特定できないよう加工されているため、このままではメッシュが特定できず、メッシュ単位の災害リスク情報をヘドニック分析で利用することができない。そこで本研究では、これらの不動産市場データをヘドニック分析において利用する際には、メッシュ単位の災害リスク情報を市区町村単位に変換して用いる。市区町村単位の災害リスク情報の生成手順は以下のとおりである。

まず、地理情報を扱うことのできる GIS ソフト「ArcGIS10.2」上で国勢調査の基本単位区の人口、基本単位区の境界データ、250m メッシュを用意し、基本単位区の境界と 250m メッシュを交差する。これにより基本単位区がメッシュの境界によって、いくつかのポリゴンに分割されるが、その際、基本単位区内に人口が均一に分布していると仮定すると、ポリゴン内の人口は元の基本単位区とポリゴンの面積比で容易に計算できる。次に、ポリゴンは元のメッシュと同じ災害リスク情報を持つと仮定して、この災害リスク情報を人口比（ポリゴン内の人口/ポリゴンが属する市区町村の人口）で加重平均して市区町村単位の災害リスク情報を作成する。

また、年次の異なる市区町村単位のデータを扱う場合には、2013年4月1日時点の市区町村でデータを再整理した後、分析に用いる。
### 4. 災害リスク情報と不動産市場のヘドニック分析

### 4.1 市区町村単位の災害リスク情報を用いた分析

前章で整備した市区町村単位の地震動超過確率・床上浸水確率・土砂災害確率の三つのHazard情報と、公示地価・宅地取引価格・家賃の三つの不動産市場データの関係性をプロットした結果を図1とした。公示地価は2015年1月1日時点のデータ、宅地取引価格は2014年度に取引されたデータ、家賃は2015年7月時点のデータである。

相関係数を見ると、地震動超過確率は、0.149～0.280と弱い正の相関関係が見られた。床上浸水確率は、-0.070～0.033ととても弱い正負の相関関係が見られた。土砂災害確率は、-0.229～-0.144と弱い負の相関関係が見られた。

災害リスク情報と不動産市場価格の関係を分析する際には、災害の確率が相当に低い地域（以下に示すように大半の地域において災害の確率が低い）では、それが不動産市場価格に有意に影響を及ぼすことは考えにくい。そこで、地震動超過確率、床上浸水確率及び土砂災害確率について、50％以上、40％以上50％未満、30％以上40％未満、という区間ダミー変数を設けて、ヘドニック分析に利用することとした。

図 1 市区町村単位の Hazard 情報と不動産市場の散布図
分析に利用した変数の記述統計量は表4及び表5の通りである。公示地価は2015年1月1日時点のデータ、宅地取引価格は2014年度に取引されたデータ、家賃は2015年7月時点のデータである。地震動超過確率（市区町村単位）は平均10.3～12.8%程度で、50%以上地点は全サンプルの0.4～0.9%程度となる。床上浸水確率（市区町村単位）は平均7.1～7.5%程度で、50%以上地点は全サンプルの0.1%程度となる。土砂災害確率（市区町村単位）は平均2.8～6.8%程度で、50%以上地点は全サンプルの0.1～0.6%程度となる。

公示地価、宅地取引価格、家賃の3データごとに、Hazard情報の数値をそのまま説明変数として用いたモデルと、Hazard情報の区間ダミー変数を用いたモデルでヘドニック分析を行った結果を表6にまとめた。説明変数は、そもそも不動産市場データによって利用できるものが若干異なることと、推計した際にVIFを求め多重共線性の疑義が高いものを除去したため、三つのデータで完全に一致しない。

Hazard 情報の数値をそのままモデルに用いた場合、地震動超過確率の係数は統計的有意にプラスとなり、地震動超過確率が高い地点ほど、不動産価格が高いという関係性が示された。床上浸水確率と土砂災害確率の係数は統計的有意にマイナスとなり、床上浸水や土砂災害のリスクが高い地点ほど、不動産価格が低いという関係性が示された。

Hazard 情報の数値をそのまま用いず、区間ダミーを用いた場合、地震動超過確率が 50% 以上と非常に高い場合は、地価、宅地取引価格、家賃とも下げる効果が確認された。床上浸水確率が 50% 以上ダミーは、宅地取引価格データで係数がプラスとなっているが、データ数が 85 と極端に少ないことに起因すると考えられる。サンプル数が多い家賃データでは係数が統計的有意にマイナスとなっている。土砂災害確率は、どの区間ダミーでも係数はマイナスに推定された。

ここでは、三つの Hazard 情報と、三つの不動産市場データを用いたことにより、Hazard 情報と不動産市場の関係性を複眼的に分析することができた。概ねどの災害でもリスクが高い地点ほど不動産市場価格が低くなる、というほぼ期待通りの結果が得られた。数値そのものをモデルに投入すると、都道府県固定効果や他の説明変数の影響を除いても、地震災害のリスクが高いところほど不動産価格が高いという関係性が残った。これは以下のように省略された変数バイアスの影響による可能性がある。

市区町村単位で集計された災害リスク情報を用いる場合、省略された変数の影響をコントロールするための手法として、一つ集計単位が上の都道府県ダミー変数を利用せざるを得ない。同じ都道府県内でも市区町村により地域特性が異なるため、可能であれば市区町村ダミー変数を利用したいが、災害リスク情報の集計単位からの制約があり、省略された変数バイアスについての懸念が残る。次節以降で、より詳細な分析を行うこととした。
表 4 記述統計量 1

利用した変数	公示地価(2015年)	宅地取引価格(2014年度)	家賃(2015年7月時点)
平均	標準偏差	平均	標準偏差	平均	標準偏差
公示地価・宅地取引価格・家賃(公示地価は(円/㎡)、その他は(円))	185,435	783,987	23,689,392	109,417,437	69,824	40,531
地震動超過確率	0.108	0.110	0.103	0.118	0.128	0.109
50%以上ダミー	0.004	0.066	0.009	0.093	0.006	0.079
40-50%ダミー	0.027	0.162	0.035	0.184	0.020	0.140
30-40%ダミー	0.035	0.185	0.031	0.174	0.052	0.222
床上浸水確率	0.071	0.070	0.074	0.072	0.075	0.072
50%以上ダミー	0.001	0.025	0.001	0.031	0.000	0.019
40-50%ダミー	0.001	0.033	0.002	0.040	0.001	0.032
30-40%ダミー	0.010	0.099	0.011	0.104	0.008	0.088
土砂災害確率	0.057	0.085	0.068	0.096	0.028	0.052
50%以上ダミー	0.005	0.069	0.006	0.080	0.001	0.025
40-50%ダミー	0.004	0.060	0.009	0.093	0.001	0.023
30-40%ダミー	0.019	0.136	0.022	0.148	0.006	0.078
容積率(%)	221.5	125.1	174.9	91.1	-	-
地積(㎡)	986.9	12,325.0	411.1	458.3	-	-
インフラ
水道ダミー	0.997	0.059	-	-	-	-
ガスダミー	0.664	0.472	-	-	-	-
下水ダミー	0.877	0.328	-	-	-	-
前面道路
国道ダミー	0.058	0.233	0.030	0.169	-	-
都道府県道ダミー	0.101	0.301	0.066	0.248	-	-
市区町村道ダミー	0.793	0.405	0.684	0.465	-	-
私道ダミー	0.031	0.173	0.095	0.294	-	-
用途
住宅地ダミー	0.616	0.486	0.811	0.392	-	-
商業地ダミー	0.208	0.406	0.009	0.093	-	-
工業地ダミー	0.083	0.275	0.022	0.148	-	-
表 5 記述統計量 2

利用した変数	公示地価(2015年)	宅地取引価格(2014年度)	家賃(2015年7月時点)
平均	標準偏差	平均	標準偏差	平均	標準偏差
駅からの距離(公示地価は
(m)、宅地取引価格・家賃
は(分))	1952.8	3050.5	29.49	27.42	10.20	9.81
床面積(m²)	-	-	-	-	39.92	18.72
築年数(年)	-	-	-	-	17.54	11.24
階数	-	-	-	-	4.44	3.84
構造
鉄骨造ダミー	-	-	-	-	0.316	0.465
鉄筋コンクリート造ダミー	-	-	-	-	0.396	0.489
鉄骨・鉄筋コンクリート造
ダミー	-	-	-	-	0.041	0.198
サンプルサイズ	22,579	91,036	2,603,316
表 6 Hazard 情報（市区町村単位）と不動産市場データを用いた分析結果

說明変数	目的変数
Log(公示地価)(2015年)	Log(宅地取引価格)(2014年度)	Log(家賃)(2015年7月時点)
地震動超過確率
(市区町村単位)	0.978***
(0.068)	0.973***
(0.060)	0.490***
(0.002)
50%以上ダミ
一	-0.159**
(0.058)	-0.126**
(0.065)	-0.146***
(0.036)	-0.014***
(0.042)	-0.094***
(0.002)	-0.101***
(0.002)
40%以上50%
未満ダミ一	-0.051
(0.038)	0.051
(0.038)	0.179***
(0.028)	-0.011***
(0.002)
30%以上40%
未満ダミ一	-0.039**
(0.021)	0.039**
(0.021)	0.067**
(0.020)	0.006***
(0.001)
床上浸水確率
(市区町村単位)	-0.749***
(0.067)	-0.269***
(0.055)	-0.489***
(0.002)
50%以上ダミ
一	-0.175
(0.143)	-0.058
(0.145)	0.132
(0.100)	0.181*
(0.103)	-0.041***
(0.006)	-0.029***
(0.006)
40%以上50%
未満ダミ一	-0.150
(0.111)	-0.150
(0.111)	-0.273**
(0.080)	-0.148***
(0.004)
30%以上40%
未満ダミ一	-0.001
(0.038)	0.001
(0.038)	-0.146***
(0.031)	-0.046***
(0.001)
土砂災害確率
(市区町村単位)	-1.050***
(0.057)	-1.957***
(0.049)	-0.318***
(0.003)
50%以上ダミ
一	-0.002
(0.056)	-0.008
(0.056)	-0.726
(0.051)	-0.713***
(0.052)	-0.046***
(0.005)	-0.050***
(0.005)
40%以上50%
未満ダミ一	-0.180***
(0.061)	-0.180***
(0.061)	-0.183***
(0.043)	-0.048***
(0.005)
30%以上40%未
満ダミ一	-0.167***
(0.027)	-0.167***
(0.027)	-0.285***
(0.023)	-0.063***
(0.002)
都道府県固定効果
コントロール	YES	YES	YES	YES	YES	YES	YES	YES	YES
YES※1	YES※1	YES※1	YES※2	YES※2	YES※2	YES※3	YES※3	YES※3
Observations	22,494	22,500	22,500	82,981	82,981	82,975	2,603,257	2,603,257	2,603,251
R-squared	0.7652	0.7647	0.7708	0.5026	0.4905	0.4919	0.7964	0.792	0.7924

Standard errors are in parentheses. $ ^{***} $ p<0.01, $ ^{**} $ p<0.05, $ ^{*} $ p<0.1

※1 log(地積)、log(容積率)、水道ダミー、ガスダミー、下水ダミー、国道/都道府県道/市区町村道/私道ダミー、住宅地/商業地/工業地ダミー、駅距離四分位ダミー

※2 log(地積)、log(容積率)、国道/都道府県道/市区町村道/私道ダミー、住宅地/商業地/工業地ダミー、駅距離四分位ダミー

※3 log(床面積)、鉄骨造ダミー、鉄筋コンクリート造ダミー、鉄骨・鉄筋コンクリート造ダミー、駅距離、築年数、log(階数)
### 4.2 メッシュ単位の災害リスク情報を用いた分析

#### 4.2.1 Hazard情報の集計単位について

市区町村単位と250mメッシュ単位の地震動超過確率、床上浸水確率、土砂災害確率の関係性をプロットした結果を図2とした。地震動超過確率では、相関係数0.873と高いが、プロットすると、同程度の市区町村単位の確率でも、メッシュ単位で相応の差があることが確認される。床上浸水確率でも、市区町村単位での集計値とメッシュ単位の集計値に差異があることが確認される。土砂災害確率は、メッシュ単位の場合、土砂災害危険個所が含まれるか含まれないかのダミー変数となる。市区町村単位での集計値が小さくても、メッシュ単位だと1になるケースも多く見られる。Hazard情報は、集計単位により値が変動しており、細かいメッシュ単位の方が、Hazard情報として精度が高く、これを用いた分析について検討を行う必要性が指摘できる。

参考までに、メッシュ単位の Hazard 情報と公示地価の関係性を図 3 にプロットした。市区町村単位の Hazard 情報と比べて相関係数の絶対値が低下している。

図 2 集計単位による Hazard 情報の違い

図 3 メッシュ単位の Hazard 情報と公示地価の散布図
#### 4.2.2 メッシュ単位のHazard情報と公示地価のヘドニック分析

宅地取引価格や家賃データと異なり、公示地価のデータは、計測地点の住所が既知であるため、公示地価の各計測地点をメッシュ単位の地震動超過確率、床上浸水確率、土砂災害確率のデータとマッチすることが可能である。このデータを用いれば、市区町村固定効果を上記の推計式に加えて推計することで、市区町村内のメッシュ単位のvariationのみを使って、Hazard情報と公示地価の関係を分析できる。この手法には、明らかな利点がある。市区町村単位の省略された変数、すなわちHazard情報と公示地価の両方と関係のある市区町村単位の変数が、我々の関心であるHazard情報の係数に与えるバイアスをコントロール出来る。

自然現象である災害リスクのHazard情報は一見、外生であるように思える。しかし、例えば、現在の水害リスク情報が、過去に起きた水害と相関し、その過去の水害が都市の形成・発展過程に影響を与え、最終的に今日の地価形成に影響を与えていることも考えられる。この場合、災害リスクのHazard情報は必ずしも外生とは言えないことになる。その場合、市区町村固定効果でコントロールすることができれば、市区町村単位の都市形成・発展の我々の分析への影響をうまくコントロールできるかもしれない。

また、市区町村単位の Hazard 情報とは違い、メッシュ単位の Hazard 情報のデータは平準化されていないため、高災害リスクの地点が前者に比べかなりサンプルに残る。例えば、地震動超過確率が 50%以上の地点は、市区町村単位の災害リスク情報の分析では全サンプルの 0.4%しかないが、メッシュ単位の分析では 2.4%ある。

表 7 は、メッシュ単位の Hazard 情報の分析に使用した変数の記述統計である。ここで、公示地価は 2015 年 1 月 1 日時点のデータと 2011 年 1 月 1 日時点のデータ、地震動超過確率は 2010 年と 2014 年のデータ、床上浸水確率は 2011 年度、土砂災害確率は 2010 年度、非耐震化率は 2008 年、10 人未満事業所比率は 2009 年、1 階床面積比率は住宅が 2013 年、非住宅が 2008 年、人口は 2010 年のデータである。

表 8 は、メッシュ単位のデータを使った分析結果である。ここで、公示地価は2015年1月1日時点のデータ、地震動超過確率は2014年のデータ、床上浸水確率は2011年度、土砂災害確率は2010年度のデータである。第1列及び第2列では、地震動超過確率、床上浸水確率及び土砂災害確率の公示地価への影響を分析している。市区町村単位での分析と比較する為、第1列では、都道府県固定効果のみを使った分析結果を示した。これは、地震動超過確率が1%上昇すると、公示地価が0.4%有意に上昇することを表している。しかし、この効果は、市区町村固定効果をさらにコントロールすることで消えてしまう（第2列）。第3列及び第4列は、地震動超過確率、床上浸水確率の代わりに、それぞれ確率が50%以上のダミー変数を含めて分析している。地震動超過確率50%以上の地点は92市区町村に跨る553地点、床上浸水確率50%以上の地点は102市区町村に跨る250地点となっている。これは全サンプルのそれぞれ2.4%と1.1%である $ ^{12} $ 。この閾値を利用してダミー変数を作成し
推計式に含めた正当性は4.2.4で論じる。第3列では、都道府県固定効果を含めた分析を、第4列では市区町村固定効果を含めた分析をそれぞれ行っている。第4列の結果は、地震動超過確率が50%以上の地点では、50%未満の地点に比べ、公示地価が7.1%低くなっていることを示している。一方、床上浸水確率が50%以上の地点では、50%未満の地点に比べて、公示地価が7.0%低くなっていることを示している。土砂災害確率は全ての推計式で、公示地価を有意に低下させている。第4列の推計式では、土砂災害危険個所に含まれている地点は、そうでない地点に比べて7.9%公示地価が低くなる傾向にある。

表 7 記述統計量

利用した変数	度数	平均	標準偏差	利用した変数	度数	平均	標準偏差
公示地価計測地点単位
Log(公示地価2015年(円/㎡))	23,363	11.23	1.12	市区町村道ダミー	23,363	0.790	0.407
Log(公示地価2011年(円/㎡))	20,812	11.28	1.07	私道ダミー	23,363	0.030	0.172
木造ダミー	22,828	0.626	0.484	水道ダミー	23,363	0.996	0.062
鉄骨造ダミー	22,828	0.235	0.424	ガスダミー	23,363	0.645	0.478
鉄筋コンクリート造ダミー	22,828	0.106	0.308	下水ダミー	23,363	0.873	0.333
鉄骨・鉄筋コンクリート造ダミー	22,828	0.031	0.173	Log(建ベい率(%)	23,345	4.1	0.2
住宅地域ダミー	23,363	0.610	0.488	Log(容積率(%)	23,345	5.3	0.5
商業地域ダミー	23,363	0.205	0.404	Log(地積(㎡))	23,363	5.6	0.9
工業地域ダミー	23,363	0.080	0.272	駅からの距離(m)	23,363	2089	3890
国道ダミー	23,363	0.058	0.234	最寄りの県庁所在地からの距離(km)	23,363	25.4	31.3
都道府県道ダミー	23,363	0.103	0.304
メッシュ単位
地震動超過確率(2014年)	23,363	0.112	0.132	地震動超過確率50%以上(2010年)	23,363	0.025	0.158
地震動超過確率(2010年)	23,363	0.073	0.13	床上浸水確率50%以上(2011年度)	23,363	0.011	0.103
地震動超過確率50%以上(2014年)	23,363	0.024	0.152	土砂災害確率(2010年度)	23,363	0.168	0.374
市区町村単位
非耐震化率【市区町村】(2008年)	23,363	0.788	0.069	10人未満事業所比率【市区町村】(2009年)	23,363	0.782	0.037
1階床面積比率【市区町村】(住宅は2013年、非住宅は2008年)	22,579	0.517	0.097	人口【市区町村】(2010年)	23,363	201,247	165,232

Note: 駅からの距離は四分位ダミーを作成し分析に使用した。