清水千弘麗澤大学

研究プロジェクト:物価・資産価格の測定

戦後日本経済の最大の転換期となった不動産バブル期には、不動産価格が大きく変動したにもかかわらず、物価は安定的という不可解な事象が確認された。この「動かぬ物価」が原因となって、不動産バブルへの政策的な対応が遅れ、その後の日本経済の長期的な停滞の一因となったことが、近年の研究で指摘されている。本研究課題は、その事象の原因を、「政府が公表する物価指数は、現実の社会を正しく写像できていなかったのではないか」という仮説に求め、研究を進める。具体的には、経済理論・指数理論に空間概念を組み入れ、①この課題を克服した新しい物価・不動産価格の説明が可能なモデルを構築し、②官民に蓄積された大規模ミクロデータを用いて、構築したモデルを機械学習の技術による「再現性」と「予測可能性」から検証・精査する。そして、構築されたモデルに基づき、③新しい物価指数および不動産価格指数を開発し、広く社会に発信する。

本研究プロジェクトは、公開参加型で実施する。具体的には、研究論文が完成する前から、研究の仮説・分析結果だけでなく、データや推計プログラムなどを広く公開し、できるだけ多くの研究者に参加を求める。

また、研究成果は、途中段階でも、公開ワークショップを頻度よく開催し、第一線で活躍する海外の研究者も招聘しながら、研究を推進していく。

従来型の論文が公刊されてから情報公開する方式では、時間がかかるだけでなく、生産的でないと判断した。誰の研究成果とか、研究チームの研究成果といったことに限らず、社会全体で研究が進化していくことを目指すこととする。

研究の出発点:

本研究プロジェクトでは、日本の国土をできる限り詳細な粒度に分解し、消費動向や資産の蓄積とその市場価値を測定していくことを目指す。

1970年から2020年の実績値と、2170年までの予測結果を以下に公開する。研究の出発点としたい。

http://www.mori.kier.kyoto-u.ac.jp/data/forecast/fig_pop-dist_with_ua_intermediate_min-pop_100_1970.html

http://www.mori.kier.kyoto-u.ac.jp/data/forecast/fig_pop-dist_with_ua_intermediate_min-pop_100_2020.html

http://www.mori.kier.kyoto-u.ac.jp/data/forecast/fig_pop-dist_with_ua_intermediate_min-pop_100_2070.html

http://www.mori.kier.kyoto-u.ac.jp/data/forecast/fig_pop-dist_with_ua_intermediate_min-pop_100_2120.html

http://www.mori.kier.kyoto-u.ac.jp/data/forecast/fig_pop-dist_with_ua_intermediate_min-pop_100_2170.html

研究活動:
ワークショップ

2023年

*2023年度のワークショップ開催には、ソーシャルデータサイエンス研究科(アールエムトラスト株式会社寄付)のサポートをいただいています。

Hitotsubashi Workshop on Economic Measurement Group

期日:2023年10月25日

場所: 東京都港区六本木5‐11‐16　公益財団法人　国際文化会館

Hitotsubashi Research Seminar on Economic Measurement

期日:2023年10月23日

場所: 東京都国立市中2-1　一橋大学東キャンパス第三研究館3F 307会議室

Hitotsubashi Workshop on Economic Measurement:
Macro Economics and Real Estate Market

期日:2023年10月19日

場所: 東京都国立市中2-1　一橋大学東キャンパス第三研究館3F 307会議室

物価資産価格のダイナミクス_大規模ミクロデータによる解明

期日:2023年9月5日

場所: 東京都国立市中2-1　一橋大学東キャンパス第三研究館3F 307会議室

Workshop on Sustainable Property Markets: SDS-Hitotsubashi University | CRERC University of Cambridge
|IREUS Reataku University

期日:2023年3月24、31日

場所: 東京都国立市中2-1　一橋大学東キャンパス第三研究館3F 307会議室

日本の物価・資産価格

期日:2023年3月4日

場所: 東京大学経済学研究科棟地下1階第1教室
アクセス：https://www.e.u-tokyo.ac.jp/fservice/address/map-j.html

研究チームの研究成果:2020-2023

研究チーム

清水千弘SHIMIZU, Chihiro

一橋大学大学院ソーシャル・データサイエンス研究科教授, 不動産経済学，指数理論，ビッグデータ解析

植杉威一郎Iichiro, UESUGI

一橋大学経済研究所教授, 企業金融，中小企業，日本経済，金融市場

阿部修人ABE, Naohito

一橋大学経済研究所教授, マクロ経済学，指数理論，応用ミクロ計量経済学

井上智夫, INOUE, Tomoo

成蹊大学経済学部教授, 計量経済学，マクロ経済学

宮川大介MIYAKAWA, Daisuke

早稲田大学大学院商学研究科教授, 金融仲介，企業金融，企業ダイナミクス，資産価格

北村周平KITAMURA, Shuhei

大阪大学国際公共政策研究科・講師, 経済発展論，政治経済学，実験経済学

秋山祐樹AKIYAMA, Yuki

東京都市大学建築都市デザイン学部・大学院総合理工学研究科准教授，空間解析

馬場弘樹BABA, Hiroki

一橋大学大学院ソーシャル・データサイエンス研究科特任准教授, 都市解析，都市デザイン学

鈴木雅智SUZUKI, Masatomo

横浜市立大学データサイエンス学部准教授

才田友美SAITA, Yumi

関西学院大学商学部助教, マクロ経済学，金融政策

吉田二郎YOSHIDA, Jiro

ペンシルベニア州立大学ビジネススクール(米国)教授, ファイナンス，マクロ経済学，不動産経済学

森政貴MORI, Masaki

EHL Hospitality Business & Hotel Management School.(スイス) 准教授, 不動産ファイナンス

平野智裕HIRANO, Tomohiro

ロンドン大学，Royal Holloway(英国) 准教授, マクロ経済学，資産理論

2023年度研究成果:

Ⅰ. 査読付き論文　4本

1. Kim, H., H. Baba, C. Shimizu and K. Hino (2023), “The relationship of single-family detached house prices with neighborhood walkability and disaster risk”, ProsOne, Forthcoming.

2. Suzuki,M and C.Shimizu (2023), “Relationship between market share and rent level: Understanding supply structure in the Japanese private rental housing market,” International Journal of Housing Market and Analysis, forthcoming.

3. Nakagawa, M and C.Shimizu (2023), “Aging city and house prices: Impact of Aging Condominium Stock on the Housing Market in the Tokyo-,” International Real Estate Review, forthcoming.

4. Higo,M., Y. Saita, C. Shimizu, and Y. Tachi (2023), “Constructing a Building Price Index Using Big Data from the Administrative Sector--A Method for Estimating an Output-type Building Price Index Using Individual Data from the Statistics of Building Starts,” Journal of Official Statistics, 39(2), 229-251.

Ⅱ. 論説等: Non Peer-Reviewed Papers　7本

1. 清水千弘(2023), 「高層建築物の価格形成メカニズム」2023日本建築学会全国大会梗概集.

2. アーウィン・ディワート・清水千弘(2023), 「不動産算出価格と国民経済計算-不動産価格指数の整備がGDP推計に与える貢献-」経済分析(内閣府経済社会総合研究所), 第207号, pp.145-170.

3. ロバート・J・ヒル、ミリアム・スタイラー、清水千弘(2023), 「国民経済計算における帰属家賃の測定-用途、アプローチ、および問題点-」経済分析(内閣府経済社会総合研究所), 第207号,pp.171-190.

4. 清水千弘・大西順一郎(2023), 「不動産市場のグリーン価値-リニューアルを考慮した東京オフィスビルのグリーン・プレミアムの推定-」経済分析(内閣府経済社会総合研究所), 第206号, 74-93.

5. 鈴木正智・川井康平・清水千弘(2023), 「東京圏の民間賃貸住宅市場における入居審査と家賃滞納」，季刊住宅土地経済.No.129, (2023年夏号), pp27-35.

6. 清水千弘(2023), 「人口動態、不動産価格とクレジット・サイクル」ARES不動産証券化ジャーナル(一般社団法人不動産証券化協会), Vol.71, 20-27.

7. Kawano, Y., A. Schouten and C. Shimizu (2023), “New Spaces and New Places: The Growth and Spatial Expansion of Flexible Offices in the Tokyo Metropolitan Area”, CSIS Discussion Paper (The University of Tokyo) No.180.

Ⅲ. 書籍: Books 1冊

1. 渡辺努・清水千弘編著(2023),『日本の物価・資産価格: 価格ダイナミクスの解明』東京大学出版会.

Ⅳ. 学会報告: Presentations 4回(国際 4回、国内　0回)

1. 6/8,2023, United Nations Economic Commission, Meeting of the Group of Experts on Consumer Price Indices,2023(Geneva, Switzerland), Presentation Title: Quality Adjustment Methods in CPI for Digital appliances.

2. 7/19, 2023, 64th ISI World Statistics Congress - Ottawa, Canada, Presentation Title: Estimation method for commercial property price indexes considering buyer/seller characteristics.

3. 6/26,2023, The 7^th Hospitality Finance & Economics Conference(EHL and National University of Singapore), Singapore, Presentation Title: Aging and Housing Prices: Analysis Based on Panel Data from 17 Countries Over a Half-Century.

4. 6/12,2023, North American Productivity Workshop 2023(NAPW), Miami, US, Presentation Title: Estimating Flexible Functional Forms Using Macroeconomic Data.

2022年度研究成果:

Ⅰ. 査読付き論文　24本(英文18本、和文6本)

1. Miyakawa,D., C.Shimizu and I.Uesugi. (2022), “Geography and Realty Prices: Evidence from International Transaction-Level Data,” Journal of Real Estate Finance and Economics, http://dx.doi.org/10.1007/s11146-022-09937-6.

2. Suzuki,M., K. Kawai and C. Shimizu (2022), “Discrimination against the atypical type of tenants in the Tokyo private rental housing market: Evidence from moving-in inspection and rent arrear records”, Journal of Housing Economics, https://doi.org/10.1016/j.jhe.2022.101879.

3. Diewert, E and C. Shimizu (2022) , “Residential Property Price Indexes: Spatial Coordinates versus Neighbourhood Dummy Variables” Review of Income and Wealth, 68(3), 770-796. https://doi.org/10.1111/roiw.12534

4. Kim,H., and C.Shimizu (2022), “The relationship between geographic accessibility to neighborhood” Sustainability, 14(17), 10588; https://doi.org/10.3390/su141710588.

5. Nishi, H., Y.Asami and H.Baba and C.Shimizu (2022), “Scalable spatiotemporal regression model based on Moran’s eigenvectors” International Journal of Geographical Information Science, https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2100891.

6. Baba, H and C.Shimizu (2022), “The impact of apartment vacancies on nearby housing rents over multiple time periods: Application of smart meter data”, International Journal of Housing Market and Analysis, https://doi.org/10.1108/IJHMA-03-2022-0035, online.

7. Suzuki,M and C.Shimizu (2022), “Using property-level inquiry volume to quantify demand–supply balance for existing houses: The case of the resale condominium market in Tokyo”, International Journal of Housing Market and Analysis, https://doi.org/10.1108/IJHMA-01-2022-0018. online.

8. Suzuki, M., S. E.Ong, Y. Asami and C. Shimizu (2022). “Long-Run Renewal of REIT Property Portfolio Through Strategic Divestment,” Journal of Real Estate Finance and Economics, doi: 10.1007/s11146-022-09895-z, online.

9. Hino, K., H. Baba, H. Kim and C. Shimizu(2022), “Validation of a Japanese walkability index using large-scale step count data of Yokohama citizens”, Cities, 123, https://doi.org/10.1016/j.cities.2022.103614.

10. Hill,R., M. Scholz, C. Shimizu and M. Steurer (2022) , “Rolling-Time-Dummy House Price Indexes: Window Length, Linking and Options for Dealing with Low Transaction Volume”, Journal of Official Statistics,38(1), 127-151. Special Issue on Price Indices in Official Statistics – New Developments.

11. Okada, K., Nishiyama, N., Akiyama, Y., Miyazaki, H. and Miyazawa, S.,(2022), “Development of Detailed Building Distribution Map to Support Smart City Promotion -An Approach Using Satellite Image and Deep Learning”, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., X-4/W3-2022, 189–196, https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-4-W3-2022-189-2022.

12. Suzuki, M., J. Mori, T. N. Maeda, and J. Ikeda (2023), “The economic value of urban landscapes in a suburban city of Tokyo, Japan: A semantic segmentation approach using Google Street View images,” Journal of Asian Architecture and Building Engineering, forthcoming. https://doi.org/10.1080/13467581.2022.2070492.

13. Suzuki, M., K. Hino, and S. Muto (2022), “Negative externalities of long-term vacant homes: Evidence from Japan,” Journal of Housing Economics, 57, 101856. https://doi.org/10.1016/j.jhe.2022.101856

14. Suzuki, M., and A. Shibata (2022), “The economic premium of housing certificates aimed at promoting long-life property and transaction of existing housing in Japan,” Journal of Cleaner Production, 366, 132935. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.132935

15. Suzuki, M., and Y. Asami (2022), “The rapid economic depreciation at an early stage of building life among Japanese detached houses,” Habitat International, 126, 102600. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2022.102600.

16. Sayuda, K., E. Hong, Y. Akiyama, H. Baba, T. Tokudomi, and T. Akatani (2022), “ Accuracy of vacant housing detection models: an empirical evaluation using municipal and national census datasets”, Transactions in GIS, doi: 10.1111/tgis.12992.

17. Baba, H., A. Ruiz-Varona and Y. Asami (2022), “Policies and Tax Systems for Regulating Vacant Houses: A Case Study on Spain and Japan”, Urban and Regional Planning Review, 9, 153-166.

18. Abe,N and D.S. Prasada Rao (2022), “The fixed basket multilateral Walsh index for international price and real expenditure comparisons”, Economics Letters, 220, 110857,ISSN 0165-1765, https://doi.org/10.1016/j.econlet.2022.110857.

19. 馬塲弘樹,清水千弘. (2022),「売り手と買い手の属性に着目した低額売買物件の土地・立地傾向」都市計画論文集,57(3), 792-799. https://doi.org/10.11361/journalcpij.57.792

20. 馬塲弘樹, 秋山祐樹, 清水千弘. (2022), 「スマートメータを利用した空き家期間と地域特性との関係分析―群馬県前橋市を対象として」 GIS-理論と応用(一般社団法人地理情報システム学会), 30(1), 30-39.

21. 鈴木雅智, 浅見泰司. (2022),「空き家の建物部分に係る機会費用の推計：建物の減価と滅失の遅れの視点から」日本不動産学会誌, 36(3), 90-97.

22. 鈴木雅智, 武藤祥郎, 浅見泰司, 柳川範之. (2022),「条件不利物件における売出価格設定上の課題と住宅市場からの撤退の可能性：不動産ポータルサイト掲載物件データ・成約物件データを用いた価格設定・物件特性の比較分析」都市計画論文集, 57(2), 329-336. https://doi.org/10.11361/journalcpij.57.329

23. 鈴木雅智, 武藤祥郎. (2022),「COVID-19パンデミックによる既存住宅取引量の傾向変化：東京圏における所有権移転登記データを用いた分析」都市計画論文集, 57(2), 320-328. https://doi.org/10.11361/journalcpij.57.320

24. 秋山祐樹(2022)，「地理空間ビッグデータを活用した新型コロナウイルス感染症による地域経済への影響の時系列分析」，経済地理学年報，68，247－269.

Ⅱ. 論説等: Non Peer-Reviewed Papers　24本

1. 清水千弘・大西順一郎(2023), 「不動産市場のグリーン価値-リニューアルを考慮した東京オフィスビルのグリーン・プレミアムの推定-」経済分析(内閣府経済社会総合研究所), 第206号, 74-93.

2. 宮川大介(2023), 「クロスボーダー不動産投資と不動産価格」ARES不動産証券化ジャーナル(一般社団法人不動産証券化協会), Vol.72, 30-37.

3. 清水千弘(2023), 「人口動態、不動産価格とクレジット・サイクル」ARES不動産証券化ジャーナル(一般社団法人不動産証券化協会), Vol.71, 20-27.

4. 清水千弘(2022), 「不動産・建築価格指数:国際指針の概要と論点」月刊統計(一般財団法人日本統計協会)，第73巻10号, 6-14.

5. 清水千弘(2022), 「高度不動産専門人材と地域未来創造」RETIO不動産政策研究(一般財団法人不動産適正取引推進機構), 125号, 1-8.

6. 清水千弘(2022),「ロックダウンは不動産市場と都市に何をもたらすのか?」日本不動産学会誌(公益社団法人日本不動産学会),第139号, 27-32.

7. 清水千弘(2022), 「次世代の街づくり人材の条件」新都市(公益財団法人日本都市計画協会),76巻6号, 58-61.

8. 清水千弘(2022),「選ばれる都市」計画行政(一般社団法人日本計画行政学会),第45巻3号, 21-25.

9. 清水千弘(2022),「不動産市場の進化」証券アナリストジャーナル(公益財団法人日本証券アナリスト協会)第60巻第7号(2022年7月号), 42-50.

10. 清水千弘(2022)，「不動産流通市場の進化:電子取引は市場に何をもたらすのか?」FRKコミュニケーション(一般社団法人不動産流通経営協会), 2022年7月号, 10-14.

11. 清水千弘(2022)，「都市研究とデータサイエンス:都市の魅力と不動産市場の消滅」都市問題, (公益財団法人後藤・安田記念東京都市研究所), 第113巻8月号, 2-14.

12. 清水千弘(2022),「地域の魅力の測定方法とその課題-Walkability Index・再考-」CSIS Discussion Paper (The University of Tokyo,東京大学), No.175.(26頁)

13. 清水千弘(2022), 「不動産・建築価格指数:国際指針の概要と論点」統計(一般財団法人日本統計協会)，2022年10月号, 6-14.

14. 清水千弘(2022),「人口動態，住宅価格とクレジット・サイクル」資産評価政策学，45号(資産評価政策学会), 7-14.

15. 清水千弘(2023), 「人口動態、不動産価格とクレジット・サイクル」ARES不動産証券化ジャーナル(一般社団法人不動産証券化協会), Vol.71, 20-27.

16. 鈴木雅智, 樋野公宏, 武藤祥郎 (2023),「長期空き家の負の外部性：東京圏の人口減少都市における検証」季刊住宅土地経済, 127, 26-35.

17. 武藤祥郎, 鈴木雅智 (2022),「広告掲載価格と成約価格の乖離について：我が国の住宅価格形成における検証」季刊住宅土地経済, 125, 20-27.

18. 鈴木雅智 (2023),「ストリートビュー画像を用いた景観の指標化：不動産価値評価への活用可能性」季刊不動産研究, 65(1), 14-22.

19. 鈴木雅智 (2022),「長寿命化・中古流通促進に係る住宅認証が成約価格に与える影響」季報住宅金融, 63, 11-13.

20. 鈴木雅智 (2022),「不動産投資信託（REIT）における長期的視野での物件売却：J-REIT市場の物件レベルパネルデータを用いた分析」ARES不動産証券化ジャーナル, 68, 30-38.

21. 秋山祐樹，空間情報を活用した自治体のプランニング～自治体におけるDXによるEBPM実現に向けた取り組み～, 都市計画, 71(3), 84-87, 2022.

22. 秋山千亜紀・秋山祐樹，マイクロジオデータを活用した都市化の時系列分析, ESTRELA, 343, 15-21, 2022.

23. Takeda, N., Furuya, T. and Akiyama, Y., Development of Estimation Method for Building Structure Using Open Data and Statistics, IGARSS 2022 Proceedings, #3937, 2022.

24. Tomita, K., Akiyama, Y., Baba, H. and Yachida, O., Estimating the Spatial Distribution of Vacant Houses with Machine Learning Using Municipal Data, IGARSS 2022 Proceedings, #3960, 2022.

Ⅲ. 書籍: Books 0冊

なし

Ⅳ. 学会報告: Presentations 18回(国際 8回、国内　10回)

1. 10/12,2022, 7th World KLEMS Growth and Productivity Accounting Conference, Manchester, UK, Presentation Title: Alternative Measures for Chinese Productivity Growth.

2. 8/26,2022, IARIW 37th General Conference, STATEC, the national statistical office of Luxembourg, Presentation Title: Aging and Housing Prices.

3. 8/14,2022, Society for Economic Measurement, (University of Calgary, Calgary), Pentation Title: Constructing a Building Price Index Using Big Data from the Administrative Sector.

4. 6/9, 2022, Ottawa Group Meeting (United Nations Statistical Division)2022(Italian National Institute of Statistics). Presentation Title: Measuring the Services of Durables and Owner Occupied Housing.

5. Suzuki, M., Hino, K., Muto, S., “Disamenity externalities of long-term vacant houses in a society without frequent foreclosures: the case of a depopulating city in the Tokyo metropolitan area,” Asian Real Estate Society - American Real Estate and Urban Economics Association Joint Conference, Tokyo, Japan, August 2022.

6. 19/10,2023, Hitotsubashi Workshop on Economic Measurement, Presentation Title: Constructing

Building Price Index Using Administrative Data - A Method for Estimating an Output-type Building Price Index Using Individual Data from the Statistics on Building Starts –

7. 7/17, 2022, IGARSS 2022, Presentation Title: Estimating the spatial distribution of vacant houses with machine learning using municipal data.

8. 6/23, 2022, Association of Digital Humanities and Data Science 1st Colloquium, Presentation Title: Building real estate database and its application to urban studies.

9. 16/7/2022, Monetary Economic Workshop, 発表タイトル“行政記録情報を用いた建築物価指数の作成”

10. 12/3, 2022, 日本都市計画学会2022年度全国大会, 発表タイトル: 売り手と買い手の属性に着目した低額売買物件の土地・立地傾向.

11. 6/4, 2022, 第65回土木計画学研究発表会・春大会, 発表タイトル: 自治体保有データ用いた機械学習による空き家の分布推定手法.

12. 6/17, 2022, KS-09「住みたい街ランキング」を再考する, 2022年度人工知能学会全国大会（第36回）, 発表タイトル: 地理情報から住みよいまちを考える: Walkability indexの開発と賃貸住宅との関係.

13. 10/29, 2022, 第31回地理情報システム学会研究発表大会, 発表タイトル: スマートメータを利用した空き家期間と地域特性との関係分析.

14. 10/30, 2022, 第31回地理情報システム学会研究発表大会, 発表タイトル: 所有権移転の把握に向けた階層的マンションデータベースの構築.

15. 11/19, 2022, CSIS DAYS 2022 特別セッション, 発表タイトル: スマートメータからみた空き家の立地と地域特性との関連.

16. 鈴木雅智・川井康平・清水千弘,「Discrimination against the atypical type of tenants in the Tokyo private rental housing market: Evidence from moving-in inspection and rent arrear records」,『住宅経済研究会』, オンライン開催, 2023年1月.

17. 鈴木雅智・清水千弘,「賃貸住宅市場における市場シェアと家賃の関係」,『応用地域学会第36回研究発表大会』, 山梨大学, 2022年12月.

18. 鈴木雅智・樋野公宏・武藤祥郎,「Negative externalities of long-term vacant homes: Evidence from Japan」,『住宅経済研究会』, オンライン開催, 2022年10月.

2021年度研究成果:

Ⅰ. 査読付き論文　24本(英文18本、和文6本)