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オフィス・住宅の近隣外部性から見る容積率規制制度の在り方についての考察
‐東京都区部を対象として‐
政策研究大学院大学 まちづくりプログラム
MJU19705
桒原 崇宏
１．はじめに
我が国の土地利用規制は、用途規制と形態規制の二つの側面から 行われているが、代表的な形態規制として容積率規制があげられる。
容積率規制は「用途地域に応じて建築物の密度を規制することによ り、それぞれの地域で行われる各種の社会経済活動の総量をコント ロールし、市街地の良好な環境の確保、建築物と道路等の公共施設 とのバランスを図ろうとする」 ことを目的として行われるもので あるが、同時に土地の高度利用と新たな床の供給を抑制し、企業集 積により発生する集積の利益を阻害する。このため、指定容積率を 引き上げることにより、賃料を引き下げ、床需要の高い地域に企業 の集積を促すことにより、都市全体の生産性を高めることができる と考えられる。また、現行の容積率規制は、原則として用途地域一 帯に対して一律に行われるが、本来、施設用途による社会活動の発 生量に対応した個別の規制が望ましい。この際、容積率規制の緩和 は、緩和がもたらす様々な外部性を踏まえて行う必要がある。
先行研究においては、容積率規制緩和がもたらす住宅とオフィス での近隣外部性の違いや、その集積度合いに応じて近隣外部性にど のような差が生じるのかは明らかにされていない。このため、容積 率規制に起因する近隣外部性について、理論的に分析するとともに、
オフィス・住宅の床構成が公示地価に与える影響について、実証分 析を基に明らかにし、容積率移転制度、用途別の容積率指定制度の 活用可能性について整理した。
２．容積率規制制度の現況
容積率規制は、敷地面積に対する延床面積の比率で求められる容 積率について、用途地域に応じて指定し、建築物の密度を規制する ことで、地域に新設される建築物を道路の交通容量に適応した規模 に制限するものである。一方で、主に都市部における高度利用を目 的として、様々な容積率規制緩和制度が設けられている。
東京都区部における規制の状況を使用容積率と容積率充足率か ら見ると、都心では双方ともに高いが、使用容積率が低くても容積 率充足率が高い区やその逆も見受けられるなど、状況は様々である。
３．容積率規制・緩和のもたらす外部経済・不経済についての考察
（１）集積の経済と不経済
多数の企業が集積することによって得られる便益を総称して集 積の経済と呼んでおり、シェアリング（共有）、マッチング（適合）、 ラーニング（学び）の３つに分類されている。一方で、大都市にお いては、集積の経済だけではなく、時間費用や混雑費用を含めた交 通費用の増加や製品の輸送コストの増加といった集積の不経済も 存在する。実際の都市（行政区画としての都市だけでなく，都心部 などの更に小さな都市的集積も含む）の規模は、これらの集積の不 経済と上で述べた集積の経済とがバランスする点で決定される。
また、容積率規制は土地の高度利用を抑制するため、オフィスが 集積する東京都心部の交通利便性が高い地域では、慢性的に床面積 が不足し、オフィス賃料は高水準になる。容積率緩和施策の最大の 利点は、床面積需要の高い地域へ床を供給することにより企業集積
を促し、企業間の取引に要する時間費用を節約することを通じて都 市全体の生産性を高めることにあるといえる。
（２）オフィス・住宅の値付け許容額に起因する床構成の歪み
東京都区部を 500ｍメッシュ に区切り、それぞれのメッシュ内 の「住宅・オフィスの宅地面積の合計」に対する「延床面積の合計」の比率を計算することでメッシュ単位の使用容積率を求め、その使 用容積率別にオフィス／住宅比をプロッティングすると、使用容積 率が400％程度までは多くの地区においてオフィス／住宅比が1 を 下回り、住宅用途が支配的であるといえるが、400％を超えるとオ フィス／住宅比が１を上回りオフィスが支配的となる。
特に都心部においては、企業集積が進み生産性が高いことや広い 業務床の確保が可能であることから、オフィスのニーズが高まり、
オフィスの値付け許容額は住宅を大きく上回るようになる。
この状況下において容積率規制が行われると、事実上の数量規制 として働き、供給を抑制された床価格は大きく上昇する。そのため、
値付け許容額が大きなオフィスよりも、値付け許容額が小さな住宅 に対する抑制効果が大きく働くことになる。
（３）外部性の異なる需要に対する容積率規制の社会的損失
容積率規制自体は個別の敷地に対してその敷地面積と延床面積 の関係を制約するものであるが、その指定については、複数の用途0.0001 0.001 0.01 0.1 1 10 100 1000 10000
0 200 400 600 800 1000 1200
使用容積率 オフィス／住宅（対数）
容積率規制
住宅床の減少幅
オフィス
＋住宅需要
住宅床
床供給
オフィス床オフィス床の減少幅
価格
床面積
規制がない場合と、
ピグー税による規制との比較
数量規制（容積率規制）と、
ピグー税による規制との比較
価格
床面積
外部不経済
外部不経済 オフィス需要
住宅需要 床供給
… 傾きが0と仮定価格
床面積
外部不経済
外部不経済
死荷重
床供給
死荷重
オフィス需要
数量規制
住宅需要
数量規制により価格が上昇する。
図 1 東京都区部の容積率充足率と使用容積率
図 2 使用容積率とオフィス／住宅比の関係（東京都区部）
図 3 都心部で容積率規制がある場合の需給曲線と床構成
図 4 用途毎の外部性に起因する死荷重の発生
0 100 200 300 400 500 600
千代 田区 中央 区
港区新 宿区 文京 区 台東 区 墨田 区 江東 区 品川 区 目黒 区 大田 区 世田 谷区 渋谷 区 中野 区 杉並 区 豊島 区
北区荒 川区 板橋 区 練馬 区 足立 区 葛飾 区 江戸 川区
（％）
463 546
377 272
239 270
226227 210163
150129 233
153127 220177199
153127133 130158 6171 68
44 48 31
47 5750
44 41 4348 33
52 343935 39
50
26 25 38
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
千代 田区 中央 区
港区新 宿区 文京 区 台東 区 墨田 区 江東 区 品川 区 目黒 区 大田 区 世田 谷区 渋谷 区 中野 区 杉並 区 豊島 区
北区荒 川区 板橋 区 練馬 区 足立 区 葛飾 区 江戸 川区
（％）容積率充足率が100％となる施設の延床面積の占める割合 使用容積率
2 を持つ建築物が立地する一定の地域に対して一律に行われる制度 となっている。一方で、一般的にオフィスの方が住宅よりも混雑を 発生させることによる外部不経済が大きいと考えられている。本来 的には用途ごとの外部不経済に対応したピグー税をそれぞれの用 途に課すことが最も望ましいといえるが、このピグー税によるもの と同じ床面積まで容積率規制により制限を行った場合は、価格が上 昇することに伴い、オフィスの値付け許容額が住宅よりも大きなこ とに起因する床構成の歪みが生じるため、死荷重が発生する。
（４）容積率規制緩和による近隣外部性について
容積率規制・緩和の影響は企業の集積のみに留まらず、その他の 要素にも影響し様々な外部経済、外部不経済を発生させると考えら れるため、容積率規制の是非を論じるにあたってはこれらの外部経 済・外部不経済についても明らかにした上で議論を進める必要があ る。オフィス、住宅それぞれについて、その床供給が周辺地域に及 ぼす影響と、容積率規制が行われることによりその影響がどのよう に変化するか、という二つの側面から整理を行った。
オフィスにあっては、使用容積率の増大は周辺地域に対して総じ て正の影響が大きく、負の影響は限定的であり、同程度の単位当た りの床面積の増加が周辺に与える影響は様々な外部性の影響を反 映し高容積の方がより上昇すると考えられる。なお、この正の近隣 外部のうち、交流施設等の整備や外部性の内部化などは、単なる集 積のみならず、開発に当たっての附置義務や再開発における容積率 積み増しの条件として行われているものも含まれると考えられる。
一方、住宅については、使用容積率の増大は周辺へあまり影響を 与えず、高容積・低容積によらず、大きく変動しないと考えられる。
４．住宅・オフィスの延床面積が公示地価に及ぼす影響の実証分析
（１）仮説
オフィスの場合、周辺に高い容積率のオフィスが建設されるほど 外部経済が大きく働き、住宅の場合、周辺に高い容積率の住宅が集 積していても外部経済は大きく変動しないとの仮定のもと、地価を 用いたキャピタリゼーション仮説に基づくヘドニックアプローチ により、公示地価ポイント周辺の高容積なオフィスの延床面積は公 示地価を上昇させる効果をもち、また、公示地価ポイント周辺の住 宅の延床面積は高容積・低容積によらず公示地価を変動させる効果
は限定的であると考えた。
（２）実証分析の方法
公示地価から半径 500ｍ以内にあるオフィス・住宅の容積率を閾値
（200％、400％、600％、800％）で区切り、閾値未満の建築物と閾 値以上の建築物の延床面積の増減が公示地価に与える影響の違い を比較する。また、異なる閾値で区切った場合の差を比較し、その 差が特に大きい容積率の閾値を求める。加えてオフィスと住宅の違 いを分析する。
（３）使用するデータ
使用するデータは、国土数値情報（公示地価）、東京都の都市計 画地理情報システム都市計画レイヤー、東京都の区部土地利用現況 調査建物 GIS データとする。
また、使用容積率が非常に大きい都心部から比較的使用容積率が 低い地域までを幅広く含み、地域特性に応じた個別分析を行うこと を想定して、東京都区部全域の公示地価を対象とする。
なお、公示地価から 500ｍ以内にあるオフィス・住宅の延床面積 は、それ自体が地価周辺の土地のポテンシャル（用途地域や容積率 規制の状況、業務・商業集積の状況等）を反映した内生変数である ことから、公示地価から 500ｍ以内の土地のポテンシャルは 2 時点 で変化しないものと仮定して、2017 年、2012 年時点のデータを用 いたパネルデータ分析を行うことでこれらの内生性をコントロー ルすることとした。また、当該区域内の 1520 ポイントの公示地価 うち、地価物件の状況、地価物件周辺の状況、地価ポイントと周辺 施設等からの距離、等の地価へ影響する要素が 2 時点で一致する 897 ポイントを対象とした。
（４）トリートメント変数
推定に当たっては、①高容積建築物の床面積の増加が地価に与え る影響について、②低容積建築物の床面積と高容積建築物の床面積 の地価に与える影響の差について、③公示地価から 50ｍ以内の近 接する物件の影響（高さなど）を除外した場合について、④区によ る違いについて、を明らかにするため、4 通りの推定モデルを用い て分析を行う。
＜推定モデル①＞
トリートメント変数として、「半径 500ｍ以内の閾値以上のオフ ィス（or 住宅）の延床面積（万㎡）」を用いることにより、高容積 建築物の床面積の増加が公示地価に与える影響を比較する。
＜推定モデル②＞
トリートメント変数として、「半径 500ｍ以内の閾値未満のオフ ィス（or 住宅）延床面積（万㎡）」及び「半径 500ｍ以内の閾値以 上のオフィス（or 住宅）延床面積（万㎡）」を用いることにより、
低容積建築物の床面積と高容積建築物の床面積の地価に与える影 響を比較する。
＜推定モデル③＞
公示地価ポイントに近接・隣接する建築物はその高さなどにより、
延べ床面積の増減以外の影響を地価に与える可能性がある。公示地 価周辺 50ｍの建築物の影響を除外するため、トリートメント変数 として、「半径 50～500ｍ以内の閾値未満のオフィス（or 住宅）延 床面積（万㎡）」「半径 50～500ｍ以内の閾値以上のオフィス（or 住 宅）延床面積（万㎡）」を用いる。
表１ オフィスの近隣外部性
表 2 住宅の近隣外部性
図 6 閾値による分類と床面積の集計イメージ
200％未満 200％以上 400％未満 400％以上 600％未満 600％以上 800％未満 800％以上
閾値 200％
400％
600％
800％
オフィスの延床面積の
近隣外部性 符号 外部性の種類 外部性の
影響範囲 容積率に起因する近隣外部性の違いの考察
環境 建物高さによる
環境悪化 負 技術的外部性 隣接・近接する地価 高層の建築物が近接する場合に有意に賃料が低下する。
（一定以上の高さではその負の影響は逓減する）
建物の建詰まりによる
環境悪化 負 技術的外部性 周辺の地価オフィス：大きな建築面積が重視されるため、容積率の影響が大きい 住宅：高さが重視されるため、容積率の影響が小さい 景観の悪化 負 技術的外部性 周辺の地価景観を重視する地域においては、高容積な建物は地価を引き下げる。
混雑 通勤に伴う
周辺の混雑の増加 負 技術的外部性 周辺の地価 通勤混雑は従業者数の増加によるものであり、延床面積の絶対量が影響する。（容積率の違いは影響しない。）
業務による
周辺の混雑の増加 負 技術的外部性 周辺の地価高容積であれば、施設内で業務が完結するため、業務に必要なオフィ ス外での移動が減少し、混雑は緩和される。
企業行動
交流施設等の整備 正 技術的外部性 周辺の地価高容積であれば、一般利用可能な交流施設も併せて整備されることが 多いため、周辺地域の利便性を高める。
外部性の内部化の効果正 技術的外部性 周辺の地価高容積であれば、老朽市街地の改善などにより外部性を内部化するこ とにより周辺地域の利便性を高めている可能性がある。
入居する企業の影響 正 金銭的外部性 周辺の地価 高容積であれば、広いオフィスを確保できるため、大企業が立地することにより地域のブランド力が上昇する。
周辺 商業施設の立地 正 金銭的外部性 周辺の地価 従業者数に対応した商業施設が立地するため、容積率の違いは大きく影響しない。
住宅の延床面積の
近隣外部性 符号 外部性の種類 外部性の
影響範囲 容積率（高さ）に起因する近隣外部性の違い
環境 建物高さによる
外部性 負 技術的外部性 隣接・近接する地価 高層の建築物が近接する場合に有意に賃料が低下する。
（一定以上の高さではその負の影響は逓減する。
景観の悪化 負 技術的外部性 周辺の地価 景観を重視する地域においては、高容積な建物は地価を引き下げる。
混雑 通勤に伴う周辺の混雑の増加 負 技術的外部性 周辺の地価 通勤混雑は居住者数の増加によるものであり、延床面積の絶対量が影響する。（容積率の違いは影響しない。）
供給
者の行動外部性の内部化 正 技術的外部性 周辺の地価 高容積であれば、老朽市街地の改善などにより外部性を内部化するこ とにより周辺地域の利便性を高めている可能性あり。
周辺 商業施設の立地 正 金銭的外部性 周辺の地価 居住者数の増加に対応するものであり、容積率の違いは影響しない。
その他 都心居住による
通勤混雑の緩和 正 技術的外部性 郊外の地価 通勤混雑は従業者数の増加によるものであり、延床面積の絶対量が影響する。（容積率の違いは影響しない。）
3
＜推定モデル④＞
推定モデル②、③の結果から、容積率 600％未満と容積率 600％
以上の建築物の延床面積に有意に差が見られたことから、600％を 閾値とした場合の東京の主要 5 区（千代田区、中央区、港区、新宿 区、渋谷区）における影響を調べることとし、分析②で使用したト リートメント変数と「千代田区、中央区、港区、新宿区、渋谷区ダ ミー」及び「主要 5 区以外ダミー」の交差項を作成した。
（５）推定モデル
代表的なモデルとして推定モデル②の推計式を示す。分析①、③、
④は交差項の追加以外は推定式が大きく変わらないため、省略する。
ln（公示地価）＝ 定数項
＋β１（半径 500ｍ以内の閾値未満のオフィス（or 住宅）延床面積（万㎡） ）
＋β２（半径 500ｍ以内の閾値以上のオフィス（or 住宅）延床面積（万㎡） ）
＋β３（半径 500ｍ以内の住宅（or オフィス）の延床面積）＋ ω
※ωは誤差項である。
（６）実証分析の結果と考察
＜オフィスに関する推定モデル①、②、③＞
オフィスに関する推定結果の概略を表 3 に示す。推定モデル① から、閾値とする容積率が増加すると、オフィスの単位当たり面積 の影響が有意に増加することに加え、400％と 600％を比較すると、
係数が約 0.00105 から約 0.00223 へと倍増しており、600％と 800％
での比較でも同程度の増加幅であることが分かる。また、推定モデ ル②から、600％未満の床面積の影響が約‐0.0105 と有意に負であ るのに対し、600％以上の床面積の影響は約 0.00218 と有意に正で あり、上回ることが分かる。推定モデル③においても同様な傾向と なっており、高容積なオフィスほど外部経済が大きくなり、特に 600％以上の場合に大きく増加すると考えられる。
なお、住宅についての推定結果表は省略するが、延床面積の影響 が 200％で約 0.0150、400％で約 0.0139、600％で約 0.0143、800％
で 0.0123 と非常に小さく変化し、いずれの容積率においても、閾 値未満の延床面積の方が閾値以上の延床面積よりも有意に上回る という結果が出ていることから、オフィスと異なり、容積率に起因 する外部不経済は容積率によって大きく変わらず、総じて高容積の 方が正の近隣外部性は小さい、ということが考えられる。
＜推定モデル④＞
概ね、低容積なオフィスの係数に対して高容積なオフィスの係数 が有意に大きくなる結果となっているが、有意となる容積率等、そ の状況は地域で異なり、地域特性を踏まえ分析を行う必要がある。
５．住宅・オフィスが集中交通発生量に及ぼす影響の実証分析
（１）分析の目的
４．において示された公示地価の変動は、様々な近隣外部性の影 響が総合的に示されたものであり、いずれの外部性がどのように影 響しているのかについては明らかになっていない。そこで、混雑に よる外部不経済の原因である交通発生量がどのように変化するの かを明らかにすることで４．の結果を補足するため、オフィス・住 宅の床面積の増加が目的別・手段別の集中交通発生量に与える影響、
及び、オフィスの容積率の差が目的別・手段別の集中交通発生量に 与える影響について分析を行った。
（２）パーソントリップ調査における集中交通発生量の傾向
勤務・業務目的の交通については、平成 20 年から 30 年にかけて いずれの交通手段も大幅に減少しており、地域の施設規模に起因し ない交通量の減少が発生しているものと考えられる。（３）仮説
オフィス、住宅の立地は勤務・業務、通勤目的の交通量を増大さ せるが、オフィスの立地は、住宅よりも勤務・業務、通勤に関する 集中交通発生量を増加させ、より交通渋滞を発生させるのではない か。また、高容積なオフィスの延床面積の増加は、低容積なオフィ スの延床面積の増加と比べ、企業間取引に必要な移動を減少させ、
集中交通発生量を減らす効果があるのではないか。
（４）実証分析の方法
パーソントリップ調査の調査単位である基本計画ゾーン毎に、目 的（勤務・業務・通勤）別、手段（電車、バス、自動車、二輪車、
自転車、徒歩、合計）別の集中交通発生量に対して、オフィス・住 宅の延床面積が与える影響について分析を行う。また、４．の結果 を踏まえ、容積率 600％以上、600％未満の延床面積が集中交通発 生量に与える影響の差について分析する。
(５)使用するデータ
東京都市圏交通計画協議会の公表するパーソントリップ調査デ ータ（ゾーン別目的種類別代表交通手段別発生集中量）、東京都の 都市計画地理情報システム都市計画レイヤー、東京都の区部土地利 用現況調査建物 GIS データ、国勢調査（人口）、経済センサス活動 調査（従業者数）、事業所・企業調査（従業者数）とする。
また、第 4 章における分析と対象範囲を揃えるために、東京都区 部全域に含まれる 115 の基本計画ゾーンを対象とし、集中交通発 生量に影響する地域固有の変数をコントロールするために、2018 年、2008 年の 2 時点のデータにより、固定効果モデルを用いたパ ネルデータ分析を行うこととした。
（６）トリートメント変数
トリートメント変数として、オフィスの延床面積を使用容積率 600％で分類し、閾値以上、閾値未満で集計した延床面積を用いる。
表 3 推定モデル①、②、③ オフィスに関する推定結果の概略
[ ]内は標準誤差、***は1％で、**は5％で、*は10％で有意であることを示す。
表 4 推定モデル④ オフィスに関する推定結果の概略
[ ]内は標準誤差、***は1％で、**は5％で、*は10％で有意であることを示す。
変数名 推定モデル①（閾値以上のみ） 推定モデル②（閾値未満と閾値以上） 推定モデル③（50 500ｍ）
閾値 200％ 400％ 600％ 800％ 200% 400％ 600% 800％ 200% 400％ 600% 800％
定数項
α 12.55424
***[0.0381393] 12.55842
***[0.0372936] 12.55701
***[0.0361336] 12.5689
***[0.0353367] 12.55056
***[0.383635] 12.57174
***[0.039508] 12.72166
***[0.0409571] 13.01921
***[0.0409375] 12.55453
***[0.0381885] 12.57166
***[0.0394429] 12.71384
***[0.0402648] 12.99611
***[0.0399137]
閾値未満の容 積率のオフィ
スの延床面積
β１ - - - - -.0043613
[0.0048575] -.0022688
[0.0022215] -.0104541
***[0.0013507] -.0202371
***[0.0012092] -.0033848
[0.004828] -.0018035
*[0.0022098] -.0102109
***[0.0013073] -.0197884
***[0.0011763]
閾値以上の容 積率のオフィ
スの延床面積
β２ .0009683 [0.0005125]
*.0010523
**[0.0005118] .0022339
***[0.0004893] .0032466
***[0.0004603] .0013572
**[0.0006711] .0012081
**[0.0005341] .0021783
***[0.000474] .0022638
***[0.0004062] .0011758
[0.006639] .0010677
**[0.0005303] .0021433
***[0.0004732] .0022957
***[0.0004053]
住宅の延床面
積
β３ .0166923 [0.000677]
***.0166398
***[0.0006784] .0163944
***[0.0006744] .016273
***[0.0006629] .0166419
[0.0006794] .0165102
[0.0006901] .0153863
[0.0006661] .0147363
[0.000586] .0166494
***[0.0006803] .0165399
***[0.000691] .015476
***[0.0006636] .0149275
***[0.0005836]
決定係数
0.4087 0.4091 0.4198 0.4376 0.4092 0.4098 0.4562 0.5717 0.4086 0.4090 0.4566 0.5728
変数名 閾値 200% 400% 600% 800%
定数項 α 12.79672***
[0.0488488] 12.84012***
[0.0505261] 12.90923***
[0.0513842] 12.94242***
[0.0510853]
千代 田
容積率が閾値未満のオフィスの延床面性 β１ .0135896 [0.0109475] -.0042822
[0.0042654] -0.006869**
[0.0027803] -0.0229024***
[0.0042297]
容積率が閾値以上のオフィスの延床面性 β６ .0002786
[0.001317] .0023193***
[0.0007351] 0.0023911***
[0.0005278] 0.0018128***
[0.0004114]
中央
容積率が閾値未満のオフィスの延床面性 β２ .0377461**
[0.01891] .010991
[0.0078467] -0.0130322*
[0.0070127] -0.0208824***
[0.0040517]
容積率が閾値以上のオフィスの延床面性 β７ -.0211368***
[0.0046253] -.0274584***
[0.0047018] -0.030041***
[0.0060685] 0.0132813**
[0.0052716]
港 容積率が閾値未満のオフィスの延床面性 β３ -.0503519***
[0.0083404] -.0423846***
[0.0063429] -0.0298819***
[0.0029479] -0.0188681***
[0.0023061]
容積率が閾値以上のオフィスの延床面性 β８ -.015727***
[0.0027094] -.0161765***
[0.0026629] -0.0094083***
[0.0027784] 0.0027151 [0.003226]
新宿
容積率が閾値未満のオフィスの延床面性 β４ -.0954378***
[0.0364005] -.0178445
[0.0175929] -0.013831***
[0.0049983] -0.0541655***
[0.006665]
容積率が閾値以上のオフィスの延床面性 β９ -.0119734**
[0.0046251] -.0108803**
[0.0045815] -0.0099632**
[0.0044455] -0.0067363* [0.0040531]
渋谷
容積率が閾値未満のオフィスの延床面性 β５ -.0763051***
[0.0245027] -.037248***
[0.0127999] -0.0526153***
[0.0094948] -0.0151728***
[0.0058319]
容積率が閾値以上のオフィスの延床面性 β10 .0021096 [0.0042431] .0029042
[0.0042007] 0.0010841 [0.0040821] 0.009523**
[0.0039963]
区5 以外
容積率が閾値未満のオフィスの延床面性 β11 .0099327 [0.0109536] .0027277
[0.0038811] -0.000411
[0.002923] -0.0045493 [0.0029348]
容積率が閾値以上のオフィスの延床面性 β12 .0046447**
[0.0017899] .0045233**
[0.0017803] 0.0052813***
[0.0017388] 0.001829***
[0.0016832]
住宅の延床面積 β13 .0160875***
[0.0006486] .0159143***
[0.0006544] 0.0153814***
[0.0006452] 0.0147049***
[0.0005878]
決定係数 0.4870 0.4940 0.5252 0.6064
4
（７）推定モデル
（目的・手段別集中交通発生量（トリップエンド数） ） ＝定数項
＋β１（600％未満のオフィスの延床面積（㎡） ）
＋β２（600％以上のオフィスの延床面積（㎡） ）
＋β３（住宅の延床面積（㎡） ）
＋β４ （住宅の床面積当たり居住者数） ＋β５ （宅地辺り従業者数）
＋β７（2008 年ダミー） ＋ ω ※ωは誤差項である。
（８）実証分析の結果と考察
トリップエンド数に容積率 600％未満のオフィスと容積率 600％
以上のオフィスが与える影響を比較すると、電車に関しては約‐
0.0302 と約‐0.0534、自動車に関しては約‐0.0164 と約‐0.0245、
徒歩に関しては約‐0.0100 と約‐0.0189 となっており、高容積な オフィスの方が交通量を優位に減少させると考えられる。一方、通 勤目的の交通については有意な差は見られなかった。
４．の結果とあわせ、オフィスについて、高容積なオフィスほど 正の近隣外部性が大きく、特に 600％の時に大きく増加すると考え られる。また、容積率 600％以上のオフィスの方が自動車交通、徒 歩、電車いずれも容積率 600％未満のオフィスよりも交通発生量が 少ないと考えられる。一方で、住宅について、周辺の地価に与える 影響はその容積率によって大きくは変わらないことが分かった。
６
.政策提言（１）容積率移転制度について
既存の容積率規制緩和制度のうち、特例容積率適用地区は関係地 権者の合意があれば、隣接敷地に限らず、街区を超えて容積移転が 可能であるとともに、一度地区を指定すれば、個別計画毎の都市計 画も不要であり、柔軟性が高く機動的な制度であるが、適用件数は 1 件と活用が進んでいない。
本稿において、オフィスの高度利用を行うことにより、正の近隣 外部性が高まることを明らかにしており、容積率充足率に余裕があ る地域等の余剰容積を一定の範囲内で移転した場合、移転先の建築 物の使用容積率が上昇し、地域の床の総量は変動しなくても、正の 近隣外部性を高めることができる。また、高容積なオフィスは交通 量を減少させると考えられる点からも活用を進めるべきである。
しかしながら、高度利用による近隣外部性はその地域の特性によ って大きく異なり、高容積な建物が負の近隣外部性を及ぼす可能性 もあるため、地域特性を踏まえた設定が必要と考えられる。この際、
原則的に容積率移転を可能としたうえで、特例的に制限を設ける地 区を都市計画に定めるとすることで、より機動的な制度となる。
また、集中的な高容積化によって、特定のインフラに容量を超え る負荷が集中する可能性や、大規模災害発生時など非常時の対応に ついても考慮する必要がある。
（２）用途別の容積率指定について
既存の容積率規制緩和制度のうち、用途別容積型地区計画は住宅 用途について他の用途の 1.5 倍の床面積まで建てられるようにし、
住宅の開発を誘導するものである。本制度は、住宅については他の 用途よりもインフラ負荷が少ないことを住宅用途に限定した容積
率緩和の根拠としている点で本稿と同様な立場に立つものである。
一方で、本制度は、住宅という特定用途の供給に対して容積率を 緩和するという制度であるため、建てられる用途が住宅用途に偏る という問題点を有している。建築物の用途によって近隣外部性、特 に規制目的である交通発生量が異なる場合、用途ごとにその交通発 生量に応じた規制を行うことでこの問題が解消する可能性がある。
オフィスと住宅では交通発生量が異なること、都心部における容 積率規制は支払い許容額が小さな住宅の供給を抑制することなど を踏まえると、用途毎に異なる容積率を設定し、それぞれの用途内 での容積率移転を可能とすることが望ましい。また、これに加えて、
用途間の容積率の取引を可能とし、市場原理を導入することで、よ り効率化が図られると考えられる。また、混雑発生による外部不経 済の大きなオフィスの容積率を原則低く抑えた上で、近隣外部性を 高める社会貢献等を高度利用の条件として設定することも効果的 と考えられる。
用途別の容積率の指定は住宅とオフィスの混在した建築物が供 給されることを促すため、事業リスクの低下による企業活動の効率 化に繋がる可能性もある。
７
.おわりに
本論においては、容積率規制に起因する外部不経済について、そ の床構成や用途別の外部性をもとに理論的に分析するとともに、オ フィス・住宅の床構成が公示地価に与える影響について、実証分析 を基に明らかにした。また、オフィス・住宅の床面積が集中交通発 生量に与える影響を明らかにすることで、交通量を理由とした容積 率規制の課題を明らかにした。
以上を踏まえて、交通量をコントロールしつつ余剰を最大化する ための容積率移転制度、オフィス・住宅の交通発生量の違いに着目 した用途別の容積率指定制度についての提言を行った。
最後に、本研究に残された課題を述べる。実証分析で被説明変数 とした公示地価の変動は、オフィス・住宅の延床面積の増減以外の 様々な社会情勢を反映したものであり、説明変数は内生性を有して いる可能性が高いほか、地価の上昇自体が周辺地域への高容積ビル の集積をもたらすため、推定結果に内生性バイアスを生じている可 能性もある。また、本稿で対象とした近隣外部性には、大企業の集 積による地域ブランド価値の向上等、金銭的外部性も含まれており、
企業活動の詳細な情報を用いた分析など、更なる分析が必要である。
＜参考文献＞
・八田達夫（
1995）「東京一極集中の経済分析」日本経済新聞出版社
・金本良嗣、藤原徹（
2016）「都市経済学（第
2版）」東洋経済新報社
・八田達夫、唐渡広志（
2007）「都心ビル容積率緩和の便益と交通量増大効果の測定」運 輸政策研究
Vol.9, No.4, pp.2-16・安西崇博（
2011）「オフィスビルの大型化が業務交通に与える影響」都市経済学
74号
, pp.86-91・竹之内優（
2019）「都心床面積の供給拡大のための特例容積率適用地区の活用方法に 関する研究」
・福井秀夫（
2016）「都市計画・建築規制における性能規定の意義」都市住宅学
95号
, pp.8-21・中西正彦、古澤拓郎、中井検裕（
2003）「東京中心部における容積移転の可能性と交通 負荷への影響に関する研究」都市計画論文集、日本都市計画学会、
37号、
pp.223-228表 5 集中交通発生量に関する推定結果の概略
[ ]内は標準誤差、***は1％で、**は5％で、*は10％で有意であることを示す。
