社学研_表紙

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せせらゆきしげ
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1 180 論社学研論集 Vol 年９月文西武池袋線東武東上線田園都市線沿線の賃貸住宅を事例として河合伸治１はじめに変数とする市場価格関数を推定したうえでそ２データセットと説明変数の作成のパラメータから環境質や社会資本サービスの３データセットの概観４モデルの推定評価をしようとするものであるといえる河５推定結果合 2010 は住宅情報誌から得られる情報に５１単身者用賃貸物件の推定結果地方財政生活医療自然環境などの項目を５２夫婦者用賃貸物件の推定結果５３家族用賃貸物件の推定結果加えることによって地域住民がどのような公５４推定結果のまとめ共サービスに対してどれだけのコストを負担し６むすびにかえててもよいと考えているのかを推定し地域住民の公共サービスに対する選好の推定を行なうこ１はじめにとを目的としたヘドニックモデルの構築を試良好な住環境自然環境および生活環境はみている自由度修正済み決定係数が単身者誰もが望ましいと考えるものであるが住環境用物件夫婦用物件家族用物件は非市場財であるため地域住民がどのような住環境を好ましいと考えているのかを知ることと比較的説明力の高いモデルが推定されており窒素化合物 NOx 濃度に対する推定が単身者用物件では正に夫婦用物件家族は非常に困難なことであるこのような地域住民の住環境に対する選好を用物件で負とまったく逆に推定されたことか推定する有効な手法としてあげられるのがヘドら夫婦用家族用賃貸物件を求める人々の方ニックアプローチであるヘドニックアプが単身者用賃貸物件を求める人々よりも環境にローチは公共財などの非市場財の便益を計測対する需要が高い傾向があるのではないかといする際に用いられる手法の一つでありあるう解釈が導き出された 1 一方で地域住民の財例えば土地の価格はその機能性質に公共サービスに対する選好の推定を行なうことよって決定されるという考え方に基づいていを目的に作成したその他の説明変数はほとんどる具体的には地価や住宅価格家賃などをが予想通りの符号で推定されたものの有意な被説明変数としこれを説明する環境質を説明水準で推定されないものが多くそのような傾早稲田大学大学院社会科学研究科 2009年博士後期課程満期退学研究生指導教員林正寿

2 向があるというインプリケーションしか得られなかった点が今後の課題として残されてしまっ河合 2010 同様に区分して分析を行うことにしたた本稿はこれらの説明変数の再検討を行うと本稿の分析に用いる説明変数被説明変数をともに分析対象として新たに渋谷駅をターミまとめたものが次の表①である外部要因ナル駅としていて高級住宅街が広がる田園都市居住環境を表す説明変数はすべて区別デー線を加えることによって地域住民がどのようタを用いて作成されているまた一般的にはな行政サービスや環境要因に対してどれだけの対数値を取ることが多い月当たり実質家賃建コストを負担してもよいと考えているのかを推物階数についてはモデル作成後にそれぞれの定できるようなより説明力の高いヘドニック変数が実質家賃に与える影響が直感的に理解しモデルを作成し地域住民の行政サービスや環やすいように本稿では実数値で分析を行なって境要因に対する選好を推定することを目的としいる 4 たい３データセットの概観２データセットと説明変数の作成本稿のデータセットはリクルート社の賃貸分析を行う前に前項で作成したデータセットの特徴と傾向について概観しておきたい物件情報誌フォレント賃貸版 2007年３表①に示した各変数の中で実数値で表されて月６日号に掲載されている物件情報に加えいるものについて平均値や標準偏差などの基本て総務省事業所企業統計などに掲載さ統計量を示したものが表② ④でありダミーれている環境要因や公共サービスを推定するた変数となっているものについてそれぞれの割合めの情報を基に作成されている本稿は池袋駅を示したものが次の表⑤ ⑦である表② ④ をターミナル駅とする西武池袋線東武東上線より全体的に単身者用の方が夫婦用家族用および渋谷駅をターミナル駅とする田園都市線に比べて都心本稿では池袋または渋谷まで沿線の賃貸住宅を分析対象としており総サの時間距離が短い傾向があることが分かるまンプル数1,291件である本稿では河合 2007 た表⑤ ⑦をまとめたものが次の表⑧であと同様によって単身者用件夫婦用件家族用 50 2 るバストイレ別の物件は単身者用が半分弱とか 387件の３種類に区分してヘドニックなり少ないが夫婦用家族用はそれぞれ90 モデルをそれぞれ作成し賃貸住宅を求める主以上とほぼ必須の設備となっている室内洗濯体によってヘドニック関数がどう異なっている機置場がある物件は単身者用夫婦用家族用かを検討したい夫婦用は新婚夫婦や子供が独となっており家族用ではこちらも92 とほぼ 3 立した老夫婦など子供がいない２人家族を想必須の設備となっていることが分かる追炊機定しておりこのような少人数の家族と子供が能がある物件は単身者用では６とほとんど見いるような大人数の家族ではヘドニック関数がられないが夫婦用では35 家族用では66 異なることが考えられるため本稿では河合と世帯の人数が増えるほど必要度が増す設備で

3 182 表① 変数名月当たり実質家賃被説明変数説明変数一覧定義 RHR 実質家賃円 WK 最寄り駅までの徒歩での所要時間 ACBT 最寄り駅から都心への平均所要時間ただし今回は都心を池袋および渋谷と考えているため池袋駅か渋谷までの平均所要時間となっている小売店 SHOP 人口１万人あたりの小売店の数 NOX 年平均の空気中の窒素化合物 NOx 100mg DOCTOR １万人あたりの意思の数人１万人徒歩での最寄り駅までの時間距離バスでの最寄り駅までの時間時間１人あたり都市公園面積医師数保育所入所待機児童率建物火災出火件数交通事故発生件数階数建物階数新築ダミーマンションダミー一戸建てダミー角部屋ダミー１階ダミー南向きダミーペットダミー楽器ダミーバストイレ別ダミー追炊ダミーエアコンダミーフローリングダミーオートロックダミーガスコンロダミー PARK TAIKI FIRE TA 最寄り駅までのバスでの所要時間人口１万人あたりの飲食店の数１人あたりの都市公園面積人保育所への入所を待機している児童数全児童数１万人あたりの１年間におこった交通事故の件数件万人 KAI 物件のある階数階年 TKAI 物件を含む建物全体の階数階 MS マンション１それ以外０ CR 角部屋１それ以外０ SD 開口部が南南東南西１それ以外０ NEW 新築１新築ではない０ HOUSE 一戸建て１それ以外０ FF １階１それ以外０ PET ペットの飼育可能１不可能 0 BT バストイレが別１それ以外０ INS WM HB 楽器演奏が可能１不可能 0 室内に洗濯機置き場がある１ない０風呂に追炊き機能が付いている１付いていない０ AC エアコンが付いている１付いていない０ AL オートロックが付いている１付いていない０ FL GAS 居室がフローリング１それ以外０ CATV ケーブルテレビに対応している１対応していない０外壁タイルダミー TILE 外壁がタイルもしくはコンクリート打 : １それ以外０ LOFT ロフト付き１ロフト無し０ SI 西武池袋線沿線１それ以外０分譲タイプダミーロフトダミー 23区ダミー西武池袋線ダミー田園都市線ダミー PK BUN KU DE 内部要因物件の質ガスコンロに対応している１対応していない０ CATV ダミー駐車場ダミー外部要因居住環境１万人あたりの１年間におこった火災の件数 FS BY 外部要因利便性ダミー変数洗濯機置場ダミー DRINK 分類被説明変数実数値飲食店窒素化合物 NOx 濃度 BUS 種類駐車場が付いている１ついていない０分譲タイプの物件１それ以外０東京23区１それ以外０田園都市線沿線１それ以外０外部要因

4 表② 基本統計量単位実質家賃円最寄り駅までの徒歩での時間距離最寄り駅までのバスでの時間距離年階数階建物階数階小売店数飲食店数都市公園面積人建物火災出火件数交通事故発生件数保育所入所待機児童率医師数人１万人窒素化合物 NOx 濃度 ppm 表③ 変数実質家賃最寄り駅までの徒歩での時間距離最寄り駅までのバスでの時間距離階数建物階数小売店数飲食店数都市公園面積建物火災出火件数交通事故発生件数保育所入所待機児童率医師数窒素化合物 NOx 濃度表④ 変数実質家賃最寄り駅までの徒歩での時間距離最寄り駅までのバスでの時間距離階数建物階数小売店数飲食店数都市公園面積建物火災出火件数交通事故発生件数保育所入所待機児童率医師数窒素化合物 NOx 濃度平均基本統計量単位円年階階人人１万人 ppm 最高標準偏差最高標準偏差最高最低サンプル数家族用平均サンプル数標準偏差夫婦用平均基本統計量単位円年階階人人１万人 ppm 単身者用最低サンプル数 387 最低

5 184 表⑤ ࡃ ࠍ ߔࠆ ダミー変数の割合単身者用 ᣂ ᣂ ߢߪߥ ࡑ ࡑ એᄖ ㇱደ ㇱደߢߪߥ 㧝㓏 ࡃ ࠍ ߒߥ 㧞㓏એ ᦨ 㓏 ᦨ 㓏ߢߪߥ ධะ߈ ධะ߈ߢߪߥ ࡍ 㘺 น ࡍ ਇน ᭉ Ṷᄼน ᭉ Ṷᄼਇน ࡃ ࡃ ቶ ᵞữᯏ ႐ ࠅ ቶ ᵞữᯏ ႐ήߒ ㅊἺᯏ ࠅ ࠕ ࠅ ࠕ ߥߒ ࡈ ࡈ ߢߪߥ ߥߒ ߢߪߥ ㅊἺᯏ ߥߒ %#68 ࠅ 㚢ゞ႐ ࠅ 㚢ゞ႐ߥߒ ᄖო ᄖო ߢߪߥ ಽ ࡊߢߪߥ ࡈ ߥߒ ࡈ ࠅ ಽ ࡊ ᱞᳰⴼ 㧞㧟 ᱞ ޓ 㧑表⑥ ࡃ ࠍ ߔࠆ ダミー変数の割合 %#68ߥߒ ㇺᏒ 㧞㧟 એᄖ 夫婦用 ᣂ ᣂ ߢߪߥ ࡑ ࡑ એᄖ ᾖࠄߔࡂ એᄖ ࡂ ࡃ ࠍ ߒߥ ᚭᑪߡ ᚭR ߡએᄖ ㇱደ ㇱደߢߪߥ 㧞㓏એ ᦨ 㓏 ᦨ 㓏ߢߪߥ ධะ߈ 㧝㓏 ධะ߈ߢߪߥ ࡍ 㘺 น ࡍ ਇน ᭉ Ṷᄼน ᭉ Ṷᄼਇน ࡃ ࡃ ቶ ᵞữᯏ ႐ ࠅ ቶ ᵞữᯏ ႐ήߒ ㅊἺᯏ ࠅ ㅊἺᯏ ߥߒ ࠕ ࠅ ࠕ ߥߒ ࡈ ࡈ ߢߪߥ ߥߒ ߢߪߥ %#68 ࠅ 㚢ゞ႐ ࠅ 㚢ゞ႐ߥߒ ᄖო ᄖო ߢߪߥ ಽ ࡊߢߪߥ ㇺᏒ 㧞㧟 એᄖ ಽ ࡊ ᱞᳰⴼ 㧞㧟 ᱞ ޓ 㧑表⑦ ࡃ ࠍ ߔࠆ ダミー変数の割合 %#68ߥߒ 家族用 ᣂ ࡑ ࡃ ࠍ ߒߥ ࡑ એᄖ ࡂ ᾖࠄߔࡂ એᄖ ᚭᑪߡ ᚭR ߡએᄖ ㇱደ ㇱደߢߪߥ 㧝㓏㧞㓏એ ᦨ 㓏 ᦨ 㓏ߢߪߥ ධะ߈ ධะ߈ߢߪߥ ࡍ 㘺 น ᣂ ߢߪߥ ࡍ ਇน ᭉ Ṷᄼน ᭉ Ṷᄼਇน ࡃ ࡃ ቶ ᵞữᯏ ႐ ࠅ ቶ ᵞữᯏ ႐ήߒ ㅊἺᯏ ࠅ ࠕ ࠅ ࠕ ߥߒ ࡈ ࡈ ߢߪߥ ߥߒ ߢߪߥ ㅊἺᯏ ߥߒ %#68 ࠅ %#68ߥߒ 㚢ゞ႐ ࠅ 㚢ゞ႐ߥߒ ᄖო ᄖო ߢߪߥ ಽ ࡊ ಽ ࡊߢߪߥ ࡈ ࠅ ࡈ ߥߒ ᱞᳰⴼ ㇺᏒ 㧞㧟㧞㧟 એᄖ ᱞ ޓ 㧑

6 表⑧ ダミー変数の傾向単身者用バストイレ別室内洗濯機置場追焚機能エアコンガスキッチン駐車場 23区内夫婦用 46% ６% 41% 66% 72% 93% ８% 家族用 92% 35% 85% 71% 31% 71% 62% 94% RHR = α +Ǜβ X + ε n α 定数項 68% β n パラメータ 74% 58% 53% n n 1 RHR: 月当たり実質家賃 92% 66% 185 Ｘ n 主要説明変数表①中の説明変数より選択 ε 誤差項あることが理解できる一方エアコンがついている物件は単身者用では93 とほとんどの物件に備わっているが夫婦用家族用では共に 70 前後とエアコンを後から設置しなくてはならない物件がかなりあることが分かるガスキッチンがある物件は単身者用では半分以下であるが夫婦用家族用では70 以上となっており複数の人々が住む物件では必要度が高い設備であることが確認できる駐車場がある物被説明変数 RHR は月当たりのコストを表しているが本稿では 2 式のように定義した RHR = C1 + C2 + C1 家賃 C3 M 2 C2 管理費 6 C3 礼金仲介手数料 7 M 契約月数 8 件は単身者用ではわずかに８とかなり少ないＸ n は実質家賃の形成に寄与していると考えが夫婦用では31 家族用では58 と追炊機られる種々の要因であり表①に示された外部能と同様の傾向が見られこちらも世帯の人数要因内部要因を表す各説明変数の中から選択が多いほど必要度が増していく設備であることされたものである精度のもっとも高い重回帰が分かる 23区内にある物件は単身者用夫婦モデルを組み立てることができるように本稿用が家族用よりも少し高い割合になっているこでは増減法ステップワイズ法により説明変とが確認できる数の取捨選択を行った４モデルの推定５推定結果本稿は西武池袋線東武東上線田園都市線説明変数の中に互いに相関関係の高い変数が沿線にある賃貸住宅の実質家賃がどのように決含まれている場合回帰係数の精度が低下するまっているかを推定するためにそれぞれヘド多重共線性の問題が生じてしまう危険性が出てニックアプローチによる重回帰分析を行っくる 9 そのため分析に先立って多重共線性た統計ソフトは多変量解析アドインソフトが生じていないこと確認しておく必要がある 5 を使用している本稿の分析で用い Mulcel たモデルは以下の 1 式の通りである一般的に多重共線性の有無を判断する指標として使用されるのが相関行列と VIF 分散拡大要因である本稿では両方の指標を用いて多

7 186 ５１単身者用賃貸物件の推定結果重共線性の判断を行うことにしたまず変数選択を行う前に全ての変数間に相関関係がないか表⑨より表①の説明変数38の中から23の説を確認するために相関行列を作成した絶対明変数が選択された VIF の値は全て６以下で値が最大のものでも0.8を大きく下回っているあり多重共線性が生じている可能性は低いとため多重共線性の問題が起こっていない可能判断したまた 23個中19個の説明変数が有意 10 性が高いことが確認できたなお VIF につ水準１未満で推定されており自由度修正済み決定係数が0.8834と比較的説明力の高いモデいては変数を選択した後に改めて確認するこルが推定されたこの結果を式で表したものがとにする次の 3 式である単身者用賃貸物件夫婦者用賃貸物件家族用賃貸物件についてそれぞれの推定結果を次 RHR 1,557 FS 14,577 DE 522 BY 節以降で示した上でそれぞれ検討を行い最後にまとめとして特に説明変数についている符号 721 ACBT 7,005 KU 109 DRINK を中心に３者を比較検討することにしたい 3,868 FIRE 418 WK 1,141 BUS 2,956 WM 6,730 PET 2,578 MS 表⑨ 回帰係数田園都市線ダミー 23区ダミー飲食店数万人建物火災出火件数万人距離バス洗濯機置場ペットマンション BT 別オートロック楽器建物階数階数西武池袋線ダミーロフト１階フローリングエアコン定数項推定結果単身者用回帰係数 FS DE BY ACBT KU DRINK FIRE WK BUS WM PET MS BT AL INS TKAI KAI SI LOFT FF FL AC 標準回帰係数ｔ値 VIF 自由度修正済み決定係数はそれぞれ有意水準10% ５ % １ % 未満を示している

8 187 2,359 BT 2,395 AL 7,075 INS る傾向があることがわかったこの傾向は河 448 TKAI 648 KAI 1,600 SI 合 2010 の推定結果と整合的であるしかし 3,210 LOFT 1,539 FF 908 FL ながら河合 2010 において正で推定された 1,715 AC 43,813 窒素化合物 NOx 濃度は正で推定されてい 3 るものの本稿では有意な水準では推定されなただしこの式は推定結果を直感的に把握しやすいように各回帰係数を少数第一位で四捨五かったこの点については５４で改めて検討したい入した整数で示してありそれぞれの説明変数が１単位増加するごとダミー変数については５２夫婦者用賃貸物件の推定結果その設備などがある場合に実質家賃がどの表⑩より表①の説明変数38の中から17の説くらい変化するのかを分かりやすく示した式に明変数が選択された VIF の値が全て４以下でなっている例えば第１項の FS はあり単身者用賃貸物件の場合と同様多重共線が１単位１増加することによって実性が生じている可能性は低いと判断できるま質家賃は約1,557円増加することを示しておりた 17個中10個の説明変数が有意水準１ % 未満ダミー変数である第２項の DE は物件が田園都で推定されており自由度修正済み決定係数がることを示しているたこの結果を式で表したものが次の 4 式市線沿線にある場合は家賃が約14,577円増加す田園都市線ダミー都と比較的説明力の高いモデルが推定されである心への近接性 23区ダミー飲食店数万人建物火災出火件数万人の６つの説明変数が標 RHR 1,832 ACBT 21,997 DE 1,644 FS 準回帰係数の絶対値が0.1を超えていて特に説 1,754 BUS 630 BY 6,919 NOX 明力が高いと推定されたが中でも田園都市線 9,552 KU 7,984 AL 6,983 MS が家賃を上昇させる効果が非常に高い点が注目 732 WK 1,103 KAI 3,377 SI に値するまたや飲食店数 5,920 PET 2,981 AC 12,994 HOUSE 万人標準回帰係数が0.1を下回っているが徒 2,967 WM 2,000 HB 84,704 4 歩での駅までの時間距離やバスでの駅までの時間距離が比較的高い説明力を持っていることかこの 4 式も 3 式同様推定結果を直感ら考えて単身者用物件では利便性が重視され的に把握しやすいように各回帰係数を少数第一る傾向があると解釈できるまたバストイ位で四捨五入した整数で示してある都心へのレ別ダミー楽器演奏可能ダミーロフトダ近接性田園都市線ダミーバスミーフローリングダミーなどが単身者用物件窒素化合物 NOx 濃度 23区ダだけで有意な水準で推定されている物件の質やミーオートロックマンション徒歩での駅設備をあらわすダミー変数が多く見られるこからの時間距離の10個が標準回帰係数の絶対値とから物件の質や設備についても重視されが0.1を超えていて特に説明力が高いと推定

9 188 表⑩ 推定結果夫婦用回帰係数田園都市線ダミーバス窒素化合物 NOx 区ダミーオートロックマンション距離階数西武池袋線ダミーペットエアコン一戸建て洗濯機置場追炊定数項 ACBT DE FS BUS BY NOX KU AL MS WK KAI SI PET AC HOUSE WM HB 標準回帰係数 t値 VIF 自由度修正済み決定係数はそれぞれ有意水準10% ５ % １ % 未満を示しているされたこちらも単身者用物件と同様田園都市線が家賃を上昇させる効果が非常に高い傾向変数が有意水準１ % 未満で推定されており自由度修正済み決定係数が0.8692と比較的説明力がみてとれるの説明力が非常の高いモデルが推定されたこの結果を式で表に高くかつの説明力が単身者用家したものが次の 5 式である族用に比べて相対的に低くなっていることから河合 2010 の推定結果と同様夫婦用物 RHR 1,978F 3,418ACBT 26,601 NOX 件では特に利便性が重要視されていることが 3,761 NOX32,756 DE26,832 KU 分かるまた窒素化合物 NOx 濃度が河合 1,231 BY17,683 SI24,433 PET 2010 と同じく負で推定されており利便性 1,700 TKAI558 DOCTOR1,009 WK を求めつつも環境も重視していることが分か 8,553 AC9,345 MS5,422 FIRE る 4,836 PARK7,679 BUN4,242 CATV 172,399 5 ５３家族用賃貸物件の推定結果表⑪より表①の説明変数38の中から18の説この 5 式もまた 3 式および 4 式と明変数が選択されたこちらも VIF の値が全て同様推定結果を直感的に把握しやすいように４以下であり多重共線性が生じている可能性各回帰係数を少数第一位で四捨五入した整数では低いと判断できるまた 18個中14個の説明示してある窒

10 表⑪ 推定結果家族用回帰係数窒素化合物 NOx 100 バス田園都市線ダミー 23区ダミー西武池袋線ダミーペット建物階数医師数万人距離エアコンマンション建物火災出火件数万人駐車場分譲タイプ CATV 定数項 FS ACBT NOX NOX DE KU BY SI PET TKAI DOCTOR WK AC MS FIRE PARK BUN CATV 標準回帰係数ｔ値 VIF 自由度修正済み決定係数はそれぞれ有意水準10% ５ % １ % 未満を示している素化合物 NOx 濃度バスでの駅までの時きくなっており家族用物件は単身者用物件間距離田園都市線ダミー 23区ダミー築後夫婦用物件と比べて利便性や物件の構造や設備年数西武池袋線ダミーペット建物階数都などの質よりも相対的に物件の面積を重視す心への近接性占有面積建物階数 23区ダる傾向があることが分かるまた医師数万ミー最寄り駅までのバスでの時間距離築後人については家族用のみで有意な水準で推定さ年数最寄り駅までの徒歩での時間距離窒素れておりやはり医療に対する需要が単身者や化合物 NOx 濃度の10個が標準回帰係数の夫婦と比べて大きいことが読み取れると推定された家族用においてもやはり田園５４推定結果のまとめ絶対値が0.1を超えていて特に説明力が高い都市線が家賃を上昇させる効果が非常に高い傾単身者用夫婦用家族用すべてに共通して向がみてとれるまた夫婦用と同じく窒素化高い説明力を有している説明変数は合物 NOx 濃度が負で推定されており河田園都市線ダミー 23区ダ合 2010 の推定結果と整合的であり夫婦ミーであり物件の広さ都心までの時間距離用同様環境を重視する傾向があることがわに加えて田園都市線沿線であるか否かまたかったについては標準回帰係数が 23区内であるか否かが共通して家賃に特に大きと単身者用夫婦用と比べても非常に大な影響を与えていることが確認できた田園都

11 190 表⑫ 説明変数説明変数の符号比較単身者用夫婦用家族用徒歩での最寄り駅までの時間距離バスでの最寄り駅までの時間距離新築ダミーマンションダミー一戸建てダミー該当項目無し角部屋ダミー階数建物階数１階ダミー南向きダミーペットダミー楽器ダミーバストイレ別ダミー洗濯機置場ダミー追炊ダミーエアコンダミーフローリングダミーオートロックダミーガスコンロダミー CATV ダミー駐車場ダミー外壁タイルダミー分譲タイプダミーロフトダミー該当項目無し該当項目無し西武池袋線ダミー田園都市線ダミー 23区ダミー小売店飲食店都市公園面積建物火災出火件数交通事故発生件数保育所入所待機児童率窒素化合物 Nox 濃度医師数に符号が入っているものはモデルに組み込まれなかった説明変数である網掛けされている説明変数はすべて有意な水準かつ同符号で推定されたものであるはそれぞれ有意水準10% ５ % １ % 未満を示している

12 市線ダミーについては今回新たに対象に加えた田園都市線が持っているブランド価値が如実 191 ６むすびにかえてに現れたものであると考えられ予想通りの結本稿は住宅情報誌から得られる情報に地方果である 23区ダミーは河合 2010 において財政生活医療自然環境などの項目を加えも高い説明力を有していたがこれは23区の方ることによって地域住民がどのような公共がそれ以外の市町村に比べて行政サービスが充サービスに対してどれだけのコストを負担して実していたり 23区という地域に対して人々がもよいと考えているのかを推定し地域住民の高い評価を与えていたりすることから出てきた公共サービスに対する選好の推定を行なうこと 11 結果であると考えられるまた本稿では河合 2010 とは異なり窒素化合物 NOx を目的としたヘドニックモデルの構築を試みた窒素化合物 NOx 濃度に対する推定が濃度については単身者用では今回も正で推定河合 2010 の推定結果のように綺麗に単身者されたものの有意な水準では推定されなかっ用と夫婦用家族用でまったく逆に推定されなた窒素化合物 NOx 濃度が高いというこかった点を除けばほぼ予想通りの結果を得るとはそれだけ車の往来などが激しく利便性が高ことができたといえる特に田園都市線というい地域であるため単身者用の場合は汚染され人気がある路線が家賃を上昇させる効果がはった空気以上に都市の利便性を評価しているためきりと示せたといえるしかしながら地域住正で推定されたのではないかという解釈を河合民の公共サービスに対する選好の推定を行なう 2010 では行ったが今後も引き続き検討課ことを目的に作成した居住環境を示す説明変数題として慎重に吟味していく必要がある以上の多くが有意な水準で推定されずそのように取り上げていない説明変数に関してはおおな傾向があるというインプリケーションしか得むね直感的な感覚と一致しており妥当な結果でられなかった点は今後改善していかなければなあると考えることができるらない課題である今後はさらに対象路線を増次に今回推定された各ヘドニックモデルやし説明変数をより吟味することによってについて更なる検討を加えるために各説明変地域住民の公共サービスに対する選好の推定を数の符号について単身者用夫婦用家族用行なうことを目的としたより説明力の高いヘドで比較したものが表⑫であるニックモデルの構築に努めたい表⑫よりほとんどの説明変数の符号については予想通りの結果が得られたものの居住環境を示すダミー変数の多くが有意な水準で推定されなかったものが多い点は引き続き今後の検討課題としたい特に家族用物件においてはな投稿受理日掲載決定日注 ⑴ 窒素化合物 NOx 濃度が単身者用物件では正夫婦用物件家族用物件では負で推定された理由については以下のような解釈が考えられるぜ保育所待機児童率や都市公園面積などが有意窒素化合物 NOx 濃度は人々は綺麗な空気をな水準で推定されないのか変数の入れ替えながある負で推定されると予想して作成した説ども含め慎重に吟味を加えたい明変数であるが単身者用物件のみを対象とした求めるため汚染された空気は家賃を下げる効果

13 192 河合 [2009] と同様に単身者用だけが予想と反する結果となったしかし, 窒素化合物 (NOx) 濃度が高いということはそれだけ車の往来などが激しく利便性が高い地域であり, 単身者用の場合は汚染された空気以上に都市の利便性を評価しているために正で推定されたという可能性が考えられるすなわち, 単身者用では利便性 > 綺麗な空気, 夫婦用家族用では利便性 < 綺麗な空気という形で評価されていることをこの推定結果が示しているということである窒素化合物 (NOx) 濃度に関しては以上のような解釈も可能であるが, 今後も引き続き検討課題として慎重に吟味していく必要がある ⑵ このように物件を区分して分析を行っているのは, 鈴木 [1995] によって単身者向けの賃貸物件を探している借り手と家族向けの賃貸物件を探している借り手との間のヘドニックモデルが異なっていることが明らかになっているためである河合 [2007] において, 当初はワンルーム 1K 1DK 1LDKの間取りの物件を単身者用,2K 以上の間取りの物件を家族用として2つに区分して分析を試みたが, によって3つに区分したモデルの方がより説明力の高いモデルを構築できたため, 本稿でも河合 [2007] と同様, による3 区分を採用することとした ⑶ このような新婚夫婦や老夫婦などの小家族を対象としたコンパクトマンションとよばれる物件が近年多く販売されているこのコンパクトマンションのがおおむね30~50 m2となっているため, 本稿でも夫婦用賃貸住宅を 30 ~50 m2の物件とした ⑷ 肥田野 [1997]p. 93が指摘しているように, 地価関数の関数形を理論的に特定することは, 統計的な手法を用いて多くの中から最良の関数形を選択することになるため, 非常に困難な作業となるそのため河合 [2005b] では地価の推定に最も一般的に用いられている両対数線形を採用し推定を行ったが, 結果が直感的に把握しにくい ( 実数であれば例えば占有面積が1m2増加したら家賃がどのくらい増加するかがわかりやすいが, 対数をとってしまうと占有面積が1m2増えたら家賃がどのくらい増加するかが直感的に把握しにくい ) という問題が生じたため, 河合 [2006] では実数線形を選択して分析を行ったその結果, 各説明変数の前に付く符号が河合 [2005b] とすべて同じになり, 自由度修正済み決定係数と比較的説明力が高いモデルの推定に成功し, 実数線形を採用しても特に問題はなかったと考えられるそのため, 本稿も分かりやすさを重視して, 実数線形を採用してモデルの推定を行っている ⑸ 柳井 [2005] に付属の多変量解析アドインソフトで, エクセルに組込んで使用するため, エクセルの使用経験と統計学の知識があれば直感的に使いこなせる統計ソフトである ⑹ 被説明変数に家賃だけでなく管理費や礼金も含めて月当たりのコストと考えたのは, どちらも借り手が払う費用であり, 実質的な家賃の一部と考えられるためである ⑺ 礼金と同時に借り手が入居時に払うものとして敷金があるが, こちらは家賃尾滞納時や室内を汚損した際の担保として預ける保証金としての性格が強い家賃を遅滞なく納入し物件を汚損することなく使用すれば, 退去時にはある程度の額が借り手の所に返却されるため, 実質的な家賃には含まないものとして本稿では扱っている ⑻ 一般的に賃貸物件の契約期間が2 年間 (24ヶ月) であるが, 近年では定期借家権契約で3 年 4 年 5 年と定めているものもあるため, そのような場合はそれぞれ36ヶ月 48ヶ月 60ヶ月とし, 礼金を契約期間 ( 月数 ) で除したものを本稿では実質的な家賃に含めている ⑼ 多重共線性は説明変数同士に強い相関関係があるため, 回帰係数の推定値や回帰式による予測に悪い影響を及ぼしてしまう多重共線性のあるデータを使用してしまった場合には, 1 有力な変数についての回帰係数が有意でなかったり, 正負の符号が逆になったりしてしまう 2 観測値のわずかな変化や一部の観測値の除去, あるいは一部の説明変数の追加除去により, 回帰係数の推定値が大きく変化してしまうなどの問題が生じてしまう詳しくは久米飯塚 [1987]pp を参照 ⑽ 一般に相関係数が0.8 以上の場合は変数間に相関関係があることが予想されるが, この数字が低いから必ずしも相関関係がないとは言い切れないので, 扱う際には注意が必要であるそのため本稿ではVIFによる検討も行い, 多重共線性が生じて

14 いないことを確認した ⑾ 193 論集第14号 49-63頁 23区ダミーではなく各市区ダミー変数を作成河合伸治 2010 ヘドニックアプローチによるして各市区の違いによる効果をより明確に出せる地域住民の選好の推定西武池袋線東武東上線ようなモデルによる推定も行ったが各市区ダ沿線の賃貸住宅を事例としてソシオサイエンミー変数の中にはｔ値が非常に低い値で推定されス早稲田大学社会科学研究科第16号 81-94頁てしまったものもいくつかあり本稿では23区ダミー変数を作成したなお 23区に属する豊島区浅見泰司 2001 住環境評価方法と理論東京大学出版会板橋区練馬区については回帰係数の値は異なる久米均飯塚悦功 1987 回帰分析岩波書店もののすべてで推定されていたためやはり清水千弘 2004 不動産市場分析住宅新報 23区に存在する物件は家賃が高くなる傾向があると推定しても問題ないと考えられる社肥田野登 1997 環境と資本の経済評価勁草書房参考文献 Hough, D. E. and Kratz C. G Can good, Journal of Urban architecture meet the market test? Economics, Vol. 14, pp Rosen, S Hedonic Price and Implicit Markets,, Journal of Product Differentation in Pure Competition Political Economy, Vol. 82 1, pp Roback, J Wages, Rents and Quality of Life, Journal of Political Economy, Vol. 90 6, pp 河合伸治 2005a ヘドニックアプローチに関する一考察社学研論集第６号 pp 河合伸治 2005b ヘドニックアプローチによる単身者用賃貸住宅の価格決定要因の推定中央大学附属高校紀要第19号 pp 河合伸治 2006 ヘドニックアプローチによる単身者用賃貸住宅の価格決定要因の推定西武池袋線東武東上線沿線の単身者用賃貸住宅を事例として社学研論集第８号 pp 河合伸治 2007 ヘドニックアプローチによる賃貸住宅価格の価格決定要因の推定西武池袋線東武東上線西武新宿線小田急線京王線沿線の単身者用賃貸住宅を事例として社学研論集第10号 pp 河合伸治 2008 ヘドニックアプローチによる賃貸住宅価格の価格決定要因の推定西武池袋線の賃貸住宅を事例としてソシオサイエンス第14号 49-63頁河合伸治 2008 ヘドニックアプローチの経済理論的基礎づけ社学研論集第12号 91-99頁河合伸治 2009 ヘドニックアプローチによる地域住民の選好の推定西武池袋線東武東上線沿線の単身者用賃貸住宅を事例として社学研柳井久江 2005 エクセル統計編オーエムエス出版実用多変量解析

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断するこれを重回帰分析というつまりどんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め