資料

(1)

2010 年の��

- ��の� ?-

2010

年

1

月

15

日

麗澤大学経済学部・准教授清水千弘 (Chihiro SHIMIZU)

2010

年

1

月

15

日

��

2010/1/15 page

.

¹

清水千弘 (Chihiro SHIMIZU)

Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected]

Dynamics of Real Estate Market Reitaku-University

��の��

• �� (Credit Cycles)

• 1. ��の��

• 2. ��の��

• - ��の��の� -

• 3. ��の��

• 4. ��

2010/1/15 Chihiro SHIMIZU 2010 [email protected] page

.

2

(2)

1. ��動��の動向 �� 動�� 動

300.0

Tokyo_Condo Tokyo_SingleHouse LosAngeles 250.0

LosAngeles NewYork London HongKong Melbourne

200.0

100.0 150.0

50.0

0.0

3/01 3/09 4/05 5/01 5/09 6/05 7/01 7/09 8/05 9/01 9/09 0/05 1/01 1/09 2/05 3/01 3/09 4/05 5/01 5/09 6/05 7/01 7/09 8/05 9/01 9/09 0/05 1/01 1/09 2/05 3/01 3/09 4/05 5/01 5/09 6/05 7/01 7/09 8/05

2010/1/15 page

.

³

1983 1983 1984 1985 1985 1986 1987 1987 1988 1989 1989 1990 1991 1991 1992 1993 1993 1994 1995 1995 1996 1997 1997 1998 1999 1999 2000 2001 2001 2002 2003 2003 2004 2005 2005 2006 2007 2007 2008

Peason’s Correlation coefficient

Tokyo_Single → Tokyo_Condo Tokyo_Condo → Tokyo_Single London → Los Angels London → Los Angels London → New York London → Melbourne

L A l N Y k

Los Angels → New York Los Angels → London Los Angels → Melbourne

TOKYO_

CONDO

TOKYO_SIN

GLEHOUSE LOSANGE

LES NEWYOR

K LONDON HONGKO

NG MELBOU

TOKYO_CONDO 1 RNE

TOKYO_SINGLEHOUSE 0.463 1

LOSANGELES 0.119 0.120 1

NEWYORK 0.163 0.126 0.833 1

LONDON 0.262 0.156 0.472 0.295 1

HONGKONG 0.096 0.008 -0.174 -0.152 -0.017 1

MELBOURNE 0.360 0.194 -0.166 -0.061 0.085 -0.024 1

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.

⁴

(3)

��

150

International property cycles - Speed of adjustment:

December 2002=100

140 150

Australia Japan

120

130 US

UK

110 120

90 100

80 90

12/02 6/03 12/03 6/04 12/04 6/05 12/05 6/06 12/06 6/07 12/07 6/08 12/08 6/09 12/09

2010/1/15 page

.

12/02 6/03 12/03 6/04 12/04 6/05 12/05 6/06 12/06 6/07 12/07 6/08 12/08 6/09 12/09

5 Source: IPD

International property cycles - Speed of adjustment:

100

Cycle Peak ＝ 100

90 95

100 Australia

Japan

85

90 US

UK

75 80

65 70

55 60

-60 -54 -48 -42 -36 -30 -24 -18 -12 -6 0 6 12 18 24 30

2010/1/15 page

.

60 54 48 42 36 30 24 18 12 6 0 6 12 18 24 30

6 Source: IPD

(4)

2008 ��

2008 Gl b l W i ht

419 �� 3.3 ��

2008 Global Weights

_Australia

Austria Belgium Canada Denmark KTI Finland France Germany Ireland Ireland Italy Japan Korea Netherlands New Zealand Norway Poland Portugal So th Africa South Africa Spain Sweden Switzerland In 2008 where Europe contributes less than 40% UK

and the US alone deli ers more than 40%

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.

Source: IPD, KTIand the US alone delivers more than 40% USA

7

�� :2008

20%

25%

30% Total Return

5%

10%

15%

20%

Income Return Capital Return

-10%

-5%

0%

30%

-25%

-20%

-15%

-4.7%

-40%

-35%

-30%

lia da ark nd ce ny nd an ea ds nd ay gal ica ain en nd UK

Australia Canada

Denmark Finland

France Germany

Ireland Japan

Korea Netherlands

NewZealand Norway

Portuga South Africa

Spain Sweden

Switzerland UK

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.

⁸

(5)

2 住宅市場の��

2. 住宅市場の��

• 米国での議論 :

• Baby Boom, Baby Burst and Housing Market!!!

• Mankiw and Weil(1989)

• 米国の住宅価格は，１９８７年～ 2007 年まで 47% 下落する !!!

落する !!!

社会構造の変化と不動産市場

• → 社会構造の変化と不動産市場

2010/1/15 Chihiro SHIMIZU [email protected] page

.

9

��な�� : ��は��

140,000 (千人 )

120,000 130,000

100,000 110,000

70 000 80,000 90,000

50,000 60,000 70,000

50,000

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036 2038 2040 2050

出典：国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口』（平成 14年１月推計）　　　による各年 10月 1日現在の推計人口より

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.

¹⁰

(6)

��の�� (JPN)

300

(Ten thousands)

5.0

[ ]

250 4.0

4.5 Number of Live Births [Left Scale]

Total Fertality Rates [Right Scale]

Baby boom (1947-49)

Echo baby boom

150 200

2 5 3.0 3.5 y

(1971-73)

100 150

1.5 2.0 2.5 Baby bust

(1955-60)

50

0.5 1.0

0

1920 1925 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 0.0

2010/1/15 page

.

¹²

Source: Ministry of Health, Labor and Welfare

団塊世代の��ス��

100

（歳）

100

（歳）

100

（歳）

100

（歳）

日本の人口ピラミッド（中位推計）

10年後（2015年）

現在（2005年）

70 80 90

団塊世代

40 50 60

女男

40 50 60

女男

40 50 60

女男

40 50 60

女男

団塊世代

・ポスト団塊Jｒ団塊Jr

10 20 30

10 20

30 団塊Jr

・ポスト団塊Jｒ

ポスト団塊Jｒ

0 0 20 40 60 80 100

120 0 20 40 60 80 100 120

（万人）

0 0 20 40 60 80 100

120 0 20 40 60 80 100 120

（万人）

0 0 20 40 60 80 100

120 0 20 40 60 80 100 120

（万人）

0 0 20 40 60 80 100

120 0 20 40 60 80 100 120

（万人）

出所）国立社会保障・人口問題研究所

.

11

(7)

��の�� (U.S.)

500

(Ten thousands)

5.0

N b f Li Bi th [L ft S l ] B b b

400 450

4.0 4.5 Number of Live Births [Left Scale]

Total Fertality Rates [Right Scale]

Baby boom

（1946～1960） Echo baby boom

（1980～90's）

250 300 350

2 5 3.0 3.5

Baby bust

（1965-79）

150 200 250

1.5 2.0

（） 2.5

50 100

0.5 1.0

0

1920 1925 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 0.0

2010/1/15 page

.

¹³

Source: National Center for Health Statistics, "National Vital Statistics Reports."

�� 30-44 (JPN)

�� 30 44 (JPN)

3,500

(Ten thousands)

2 500 3,000

Baby boomer

（1947～1949） Echo baby boomer

（1971～1973）

2,000 2,500

Age 40-44 Baby buster

（1955-1960）

1 000 1,500

Age 35-39

500 1,000

Age 30-34

0

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

2010/1/15 page

.

¹⁴

Source: Ministry of Internal Affairs and Communications Statistics Bureau

(8)

�� 30-44 (U.S.)

�� 30 44 (U.S.)

7,000

(Ten thousands)

5 000 6,000

4,000 5,000

Age 40-44 Baby boomer

（1946～1960）

2 000

3,000 Age 35-39

1,000 2,000

Age 30-34 Baby buster

（1965-1979） Echo baby boomer

0

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

（1980～90's）

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.

¹⁵

Source: U.S. Bureau of Census, "Population Estimates."

Real House prices by prefectures (JPN) Real House prices by prefectures (JPN)

800,000

900,000 Hokkaido Aomori

Iwate Miyagi

Akita Yamagata

600 000 700,000

Fukushima Ibaragi

Tochigi Gunma

Saitama Chiba

Tokyo Kanagawa

Niigata Toyama

500,000

600,000 Niigata Toyama

Ishikawa Fukui Yamanashi Nagano

Gifu Shizuoka

Aichi Mie

300,000

400,000 Shiga Kyouto

Oosaka Hyougo

Nara Wakayama

Tottori Shimane Okayama Hiroshima

100,000

200,000 Yamaguchi Tokushima

Kagawa Ehime

Kouchi Fukuoka

Saga Nagasaki

Kumamoto Ooita

Source: Ministry of Land Infrastructure Transport and Tourism “Published Land Prices”

0

1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Kumamoto Ooita Miyazaki Kagoshima Okinawa

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.

¹⁶

Source: Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism Published Land Prices

(9)

Real House prices by states (U.S.) Real House prices by states (U.S.)

800,000 _AL _AK

AZ AR

CA CO

600,000

700,000 ^CA_CT ^CO_DE

DC FL

GA HI

ID IL

IN IA

400,000 500,000

IN IA

KS KY

LA ME

MD MA

MI MN

MS MO

200 000 300,000

MS MO

MT NE

NV NH

NJ NM

NY NC

ND OH

100,000

200,000 ^ND ^OH

OK OR

PA RI

SC SD

TN TX

UT VT

0

1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

UT VT

VA WA

WV WI

WY

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.

¹⁷

Source: Office of Federal Housing Enterprise Oversight, “House Price Index”, U.S. Census of Bureau, “Census of Housing: Median home value.”

Gini's coefficient : Comparison between Japan and US Gini s coefficient : Comparison between Japan and US

0.350 0.400 0.450

Japan USA

0.250 0.300

0 100 0.150 0.200

0.000 0.050 0.100

1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

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.

¹⁸

(10)

Cluster Classification in Japan by Appreciation Rate of Land Price p y pp

80

40 50 60

70 Cluster1

Cluster2 Cluster3 Cluster4 Cluster5

0 10 20 30

-30 -20 -10 0

1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

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.

¹⁹

Cluster Classification in US by Appreciation Rate of House Price

20 25 30

Cluster1 Cluster2 Cluster3 Cluster4 Cluster5

5 10 15

-5 0 5

1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

2010/1/15 page

.

²⁰

-10

(11)

૑ቛ㔛ⷐ vs. ૑ቛଔᩰ

150 200

Chiba Tokyo

Oosaka

%

(DM75-80, LP75-80) (DM80-85, LP80-85) (DM85-90, LP85-90) (DM90-95, LP90-95)

(DM95 00 LP95 00) 100

120 140

California Washington

Wyoming California

Delaware

North Dakota

%

50 100

Ibaragi Chiba Kanagawa Okinawa

Kanagawa Kyouto

Hyougo

nge rate of house price:% (DM95-00, LP95-00)

(DM00-05, LP00-05) (DM05-08, LP05-08)

40 60 80 100

North Dakota Oregon

Alabama Nebraska

nge rate of house price:% (DM95-00, LP95-00)

(DM00-05, LP00-05) (DM05-08, LP05-08)

Japan: 35- to 44- year-old population;

-50 0

-30 -20 -10 0 10 20 30 40 50

Cha

Change rate of house demand:%

-20 0 20

-20 0 20 40 60 80 100

Arkansas North Dakota

Chan

population;

U.S.: 30- to 44-year- old population

Change rate of house demand:% Change rate of house demand:%

150 200

Chiba Tokyo

Oosaka

:%

(DM95-00, LP95-00) 100

120 140

California Washington

Wyoming California

Delaware

North Dakota

:%

(DM75-80, LP75-80) (DM80-85, LP80-85) (DM85-90, LP85-90) (DM90-95, LP90-95) (DM95 00 LP95 00)

Mankiw House

50 100

Ibaragi

Chiba Kanagawa

Okinawa Kanagawa Kyouto Hyougo

hange rate of house price (DM00-05, LP00-05)

(DM05-08, LP05-08)

40 60

80 Oregon North Dakota

Alabama Nebraska

hange rate of house price (DM95-00, LP95-00)

(DM00-05, LP00-05) (DM05-08, LP05-08)

Demand Index

-50 0

-5 0 5 10 15 20 25 30 35 40

Ch

-20 0 20

-10 0 10 20 30 40 50 60 70

Arkansas North Dakota

Ch

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.

²¹

g g

�費��から��住��の��

( 賃貸派仮名会社員 ( 清 ) 水沢 ( 千 ) 裕 ( 弘 ) さん３５才のケス ) 今は 37 才です ( 賃貸派 : 仮名 : 会社員 ( 清 ) 水沢 ( 千 ) 裕 ( 弘 ) さん３５才のケース )→ 今は， 37 才です

19 歳 (1986) 20 歳 24 歳 (1990)

単身１ : 進学 ( 地方から上京 ) 単身２ : 就職 ( 単身 )

19 歳 (1986) 四畳半（ 7.5 平米）

月 3150 円

20 歳 1R （ 20 平米）

月 6 万円

24 歳 (1990) 1DK （ 26 平米）

月 11 万円

進学

月 3150 円月 6 万円月 11 万円

27 歳 1DK （ 40 平米）

33 歳 (1998) 2LDK （ 60 平米）

35 歳 (2002) 3LDK （ 80 平米）

第一子

29 歳

第二子

33 歳

就職・結婚

現在：

36 歳

月 14 万 3000 円月 21 万円月 25 万円

子誕生子誕生

婚

�� (DINKS) ��ー

就職して以降の総住居費：27,192,600円也

( )

2010/1/15 Chihiro SHIMIZU2008 [email protected]Chihiro SHIMIZU2008 [email protected] page

.

22 日経ビジネス2003/06/09に加筆

(12)

��

2 9 .6 30

2 7 .8

2 8 .2 2 8 .4 2 8 .5

2 8 .8

2 7 .8 28

29

夫

2 7 .2 2 7 .2

2 6 .9 2 7 .0

2 6 .3

2 7 .0 27

28

平均初婚

2 4 7

2 5 .2

2 5 .5

2 5 .9

25 26

婚年齢

_（

歳

妻

2 4 .4 2 4 .5

2 4 .2

2 4 .7

24

歳

_） 25

～

23

1964 1969 1974 1979 1984 1989 1994 1999 2004

～

.

23

��

婚姻数の��

首都圏：婚姻組数予測～2015年まで

250 000 100 000

175,000 200,000 225,000 250,000

70,000 80,000 90,000 100,000

首都圏東京都埼玉県

千葉県神奈川県

100,000 125,000 150,000 ,

40,000 50,000 60,000 70,000

25,000 50,000 75,000

10,000 20,000 30,000

1996年 (確定) 1997年

(確定) 1998年 (確定) 1999年

(確定) 2000年 (確定) 2001年

(確定) 2002年 (確定) 2003年

(確定) 2004年 (確定) 2005年

(予測) 2006年 (予測) 2007年

(予測) 2008年 (予測) 2009年

(予測) 2010年 (予測) 2011年

(予測) 2012年 (予測) 2013年

(予測) 2014年 (予測) 2015年

(予測) 東京都 84,007 81,002 82,589 81,287 87,360 88,538 84,623 84,755 84,618 82,252 78,117 73,136 68,622 64,280 60,002 55,678 51,514 47,294 43,624 41,424 埼玉県 44 934 43 551 44 110 42 858 45 636 45 720 42 946 41 979 41 141 39 908 38 336 36 727 35 407 34 208 33 068 31 939 30 850 29 722 28 655 27 819

0 1996年 (確定) 1997年

(確定) 1998年 (確定) 1999年

(確定) 2000年 (確定) 2001年

(確定) 2002年 (確定) 2003年

(確定) 2004年 (確定) 2005年

(予測) 2006年 (予測) 2007年

(予測) 2008年 (予測) 2009年

(予測) 2010年 (予測) 2011年

(予測) 2012年 (予測) 2013年

(予測) 2014年 (予測) 2015年

(予測) 0

埼玉県 44,934 43,551 44,110 42,858 45,636 45,720 42,946 41,979 41,141 39,908 38,336 36,727 35,407 34,208 33,068 31,939 30,850 29,722 28,655 27,819 千葉県 38,653 37,320 38,005 37,316 39,597 39,532 37,739 37,124 35,538 34,316 32,983 31,713 30,683 29,727 28,779 27,876 27,021 26,197 25,438 24,672 神奈川県 61,883 59,429 60,542 58,149 61,351 61,763 59,251 58,013 56,140 54,186 51,622 49,051 46,791 44,803 42,815 40,906 39,243 37,400 35,768 34,683 首都圏 229,477 221,302 225,246 219,610 233,944 235,553 224,559 221,871 217,437 210,662 201,058 190,628 181,503 173,018 164,664 156,399 148,627 140,613 133,484 128,599

＊2004年都道府県別婚姻件数（平成16年厚生労働省人口動態統計局調べ【確定数】）と（単位：組）

　2000年都道府県別女子結婚適齢期人口：24歳～32歳（平成12年国勢調査）の実測を元に婚姻組数を予測しています。

　（※尚、死亡や転居等の人口の流出は一切考慮していません。）

.

24 出�)��

(13)

人口の地域��

全国人口に占める地域ブロック人口の割合

7,742 7,662 7,521 7,450 7,198

6 905

4,189 4,087 4,079 3,914 3,847 3,634

14,723 14,814 14,787 14,647 14,396

14,052 127,708 127,473 126,266 124,107 121,136 126,925

中国鳥取県島根県岡山県広島県山県四国･･･徳島県、香川県、愛媛県、高知県

九州・沖縄･･･福岡県、佐賀県、長崎県、熊本県、大分県、宮崎県、

鹿児島県、沖縄県

（千人）

17,008 17,113 17,081 16,920 16,630 16,111

20,816 20,944 20,906 20,708 20,229 19,745

, 6,905

中部･･･長野県、岐阜県、静岡県、愛知県、三重県近畿･･･滋賀県、京都府、大阪府、兵庫県、奈良県、和歌山県中国･･･鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県

33,381 34,098 34,545 34,597 34,501 34,039

3,173 3,065 3,059 3,030 2,854 2,786

南関東･･･埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県北陸･･･富山県、石川県、福井県

5,712 5,619 5,481 5,429 5,212 4,967

12,312 12,260 12,110 11,869 11,542 11,145

7,869 7,918 7,903 7,828 7,695 7,510

2000 2005 2010 2015 2020 2025 出所）国立社会保障人口問題研究所北海道･･･北海道

東北･･･青森県、岩手県、宮城県、秋田県、山形県、福島県、新潟県北関東･･･茨城県、栃木県、群馬県、山梨県

2000 2005 2010 2015 2020 2025 出所）国立社会保障・人口問題研究所

.

25

�� vs �� (JPN)

�� vs. �� (JPN)

Aomori

300 120

Age 35-39 Age 40-44 LP Index Tokyo

2,500 300

Age 35-39 Age 40-44 LP Index

150 200 250

60 80 100

1 000 1,500 2,000

150 200 250

0 50 100

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

0 20 40

0 500 1,000

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

0 50 100

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Osaka

1,400 1,600

250 300

Age 35-39 Age 40-44 LP Index Yamaguchi

250 300

120 140 Age 35-39 Age 40-44 LP Index

600 800 1,000 1,200

150 200 250

60 80 100 120

0 200 400 600

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

0 50 100

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

0 20 40

2010/1/15 page

.

²⁶

Source: Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism , Ministry of Internal Affairs and Communications Statistics Bureau

(14)

�� vs �� (U S )

�� vs. �� (U.S.)

California

8 000 9,000

600 700

Age 30-34 35-39 40-44 OFHEO HPI Florida

3 500 4,000

450 500 Age 30-34 35-39 40-44 OFHEO HPI

4,000 5,000 6,000 7,000 8,000

300 400 500 600

1 500 2,000 2,500 3,000 3,500

200 250 300 350 400

0 1,000 2,000 3,000

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

0 100 200

0 500 1,000 1,500

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

0 50 100 150 200

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Michigan

2 500 3,000

300 350

Age 30-34 35-39 40-44 OFHEO HPI New York

4 000 4,500 5,000

600 700 Age 30-34 35-39 40-44 OFHEO HPI

1 000 1,500 2,000 2,500

150 200 250

2,000 2,500 3,000 3,500 4,000

300 400 500

0 500 1,000

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

0 50 100

0 500 1,000 1,500

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

0 100 200

2010/1/15 page

.

²⁷

Source: U.S. Census of Bureau, “Population Estimates,” and OFHEO “House Price Index”.

��の住宅��

首都圏人口の推移（単位：万人）国勢調査（総務省統計局）

首都圏人口の推移（単位：万人）

��

1946～1950年生��

1971～1975年生��

�人��

1961～1965年生��

国勢調査（総務省統計局）

181 10～14歳

299 25～29歳

65％増 251

10～14歳

300 25～29歳 183 19％増

10～14歳

244

25～29歳 33％増

出生�2.19^人

（1977年生��国�）

持ち家なし・無答 29.9％持ち家なし・無答

29.9％単純計算では

団塊ジュニア夫婦の7割が親の持ち家を相続できる

��の30～34歳の

��

�� 54 1％

（1977年生��国�）

持ち家あり 70.1％持ち家あり

70.1％

親の持ち家を相続できる �� 54.1％

�� 37.6％

国勢調査（平成12年）

出生動向基本調査

（国立社会保障・人口問題研究所）

住宅土地統計調査（総務省統計局）

団塊ジュニアは差し迫って住宅購入をする必要はない

.

28 出�)��住宅総�研究所

(15)

3 ��の��

3. ��の��

1.4

1.2 1.3 NOI

Capital Value/m2 NewRent

1 1.1

NewRent

0.8 0.9

0.6 0.7

2002:Q1 2002:Q2 2002:Q3 2002:Q4 2003:Q1 2003:Q2 2003:Q3 2003:Q4 2004:Q1 2004:Q2 2004:Q3 2004:Q4 2005:Q1 2005:Q2 2005:Q3 2005:Q4 2006:Q1 2006:Q2 2006:Q3 2006:Q4 2007:Q1 2007:Q2 2007:Q3 2007:Q4 2008:Q1 2008:Q2 2008:Q3 2008:Q4

2010/1/15 [email protected] page

.

29

Stock Market vs Asset Market Stock Market vs. Asset Market

5.00%

S k CR 4.50%

Stock CR Real CR

3.50%

4.00%

3.00%

2.00%

2.50%

2005/01 2005/03 2005/05 2005/07 2005/09 2005/11 2006/01 2006/03 2006/05 2006/07 2006/09 2006/11 2007/01 2007/03 2007/05 2007/07 2007/09 2007/11 2008/01 2008/03 2008/05 2008/07 2008/09 2008/11

2010/1/15 [email protected] page

.

30

(16)

��の�� : ��の��

1 1.2

Office Residential 0.8

0 4 0.6

0.2 0.4

0

985Q1 985Q3 986Q1 986Q3 987Q1 987Q3 988Q1 988Q3 989Q1 989Q3 990Q1 990Q3 991Q1 991Q3 992Q1 992Q3 993Q1 993Q3 994Q1 994Q3 995Q1 995Q3 996Q1 996Q3 997Q1 997Q3 998Q1 998Q3 999Q1 999Q3 000Q1 000Q3 001Q1 001Q3 002Q1 002Q3 003Q1 003Q3 004Q1 004Q3 005Q1 005Q3 006Q1 006Q3 007Q1 007Q3 008Q1 008Q3 009Q1

2010/1/15 page

.

³¹

Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y19 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20 Y20

Chihiro SHIMIZU [email protected]

��の��

��

��の��

• ��

RC it

Gap nt

Re

it

it RO it

Gap

nt 

Re

• ��の�� ( �� )

  ÊR ît ^   ^RO ît ^ ^RC ît 

Return Excess

i

.

³²

(17)

機会損失が��ビル��年機会損失が��ビル��年

オフィスの分布機会損失ビルの分布

.

33

Source) Shimizu and Karato(2010), Microstructure of Office Investment Market in Tokyo Metropolitan Area,(forthcoming)

�� 1995 2000年

��.1995,2000年

1995年 2000年

.

34

(18)

�地��の変化パターン

�地��の変化パタン

変化パターン地域区分 1991 1995 1999 2000 2001 2002 2003 2004 事務所数変化パタン地域区分 1991 1995 1999 2000 2001 2002 2003 2004 事務所数

地域1 0.00% 0.11% 2.39% 6.25% 6.39% 6.63% 5.78% 13.08% 15,094

地域2 0.00% 1.13% 7.27% 13.03% 13.22% 13.56% 12.41% 20.69% 9,504

地域3 0.00% 4.38% 18.20% 28.85% 29.31% 29.98% 27.39% 41.77% 14,376

地域1 0 00% 0 00% 3 38% 7 54% 7 93% 8 45% 7 15% 16 12% 769

O-O-O

地域1 0.00% 0.00% 3.38% 7.54% 7.93% 8.45% 7.15% 16.12% 769

地域2 0.00% 0.59% 4.41% 7.78% 7.93% 8.08% 7.49% 13.22% 681

地域3 0.00% 5.67% 21.23% 35.22% 35.59% 35.83% 33.05% 46.80% 829

地域1 0.00% 0.00% 6.49% 14.59% 15.14% 15.14% 14.05% 26.49% 185

地域2 0 00% 2 72% 11 28% 19 07% 19 07% 19 46% 17 90% 29 18% 257

O-O-S

O-O-R

地域2 0.00% 2.72% 11.28% 19.07% 19.07% 19.46% 17.90% 29.18% 257

地域3 0.00% 4.78% 19.41% 31.59% 31.90% 32.97% 30.51% 45.15% 649

地域1 0.00% 0.30% 7.76% 12.24% 12.54% 13.13% 11.04% 21.49% 335

地域2 0.00% 3.17% 15.23% 23.86% 24.37% 24.62% 22.97% 36.55% 788

地域3 0.00% 6.94% 25.46% 37.09% 37.51% 37.98% 36.08% 50.50% 1,685

O O R

O-R-R

地域1 0.00% 0.12% 4.61% 10.83% 11.04% 11.42% 9.96% 19.72% 2,409

地域2 0.00% 1.09% 8.03% 12.45% 12.61% 12.66% 11.83% 19.44% 1,919

地域3 0.00% 6.36% 20.29% 32.14% 32.46% 33.05% 30.76% 45.57% 3,410

0.00% 2.33% 10.58% 17.89% 18.16% 18.58% 16.98% 27.58% 52,890

O-S-S 合計

30%以上を青色でマーク

.

³⁵

資��の歪��の回�

• 過剰設備の解消解消スト

• 解消コスト

• バブル期 < 今回

• 需要による吸収 ×

• 投資資金による吸収 ?

• 企業不動産戦略の重要性 ↑

• アジアにおける比較優位の低下

• 不動産に対する需要の低下

.

36

(19)

��の推�

（万人）

2 8 9 2 9 53 0 2 3 0 8 3 1 1 3 1 8 3 2 63 3 3 3 4 2 3 5 1 3 5 3 3 5 5 3 5 5 3 5 4 3 5 2 3 4 8 3 4 6 3 4 3 3413 3 7 3 3 4 3 3 1 328 3 2 3 3 1 8 2 7 8

3 5 0 4 0 0（万人）

2 8 9 2 7 8

2 0 0 2 5 0 3 0 0

1 0 0 1 5 0

0 5 0

980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 000 001 002 003 004 005

※19 19 19 19 19 ※19 19 19 19 19 ※19 19 19 19 19 ※19 19 19 19 19 ※20 20 20 20 20 20

※ 印の年は国勢調査結果，その他の年は推計値

.

37

「�業��産業�・�業��業�� （�� 5 区��

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

農林漁鉱業

10.7% 4.6% 31.6% 32.4%

1995

農林漁鉱業建設業製造業

9.2% 4.7% 29.9% 36.5%

2000

公益・公務運輸・通信業卸売・小売業・飲食店

7 3% 10 8% 26 6% 34 3%

2005

金融・保険業不動産業

7.3% 10.8% 26.6% 34.3% ビ業

2005 サービス業

分類不能

�� （��） ��（��）��（5 ��） �� 5 ��

��：��（��），��（��）��（5 ��），�� 5 ��

.

38

(20)

4 新しいリスクと向き合う 4. 新しいリスクと向き合う :

��ら�を��の� ?

• 「不動産投資リスクとしてとくに注意しなければならない問題は，流動性リスクと合わせて不動産��リスクが存在すること，そして，不動産のク合わて不動産��リク存在する，そして，不動産の選別を注意深くしなければならないこと」

• UBS Asset Management ， David Bucke 氏

• 「不動産市場において「不動産市場において，��の��に向け��は必要不可欠 ��の��に向け��は必要不可欠である．そして，それが大きなリスクとなるであろう．不動産市場に関与するものは，次の 10 年においてこの問題の大きさと向き合うことになろう」

P t M k t A l i Ri h d B 氏

• Property Market Analysis ， Richard Barras 氏

.

39

The Key Success to 2010:

By Rupert J Clarke (The head of Real Estate Hermes Investment Management Limited ) By Rupert J.Clarke (The head of Real Estate , Hermes Investment Management Limited )

2010/1/15 Chihiro SHIMIZU2009 [email protected] page

.

40

(21)

2008 年以降�不動産・建設関連企業の「黒字倒産」が急増



2008年以降、不動産・建設関連企業の倒産が急増している。2008年11月現在、2008年の大型倒産上位20社のうち、10社を不動産・建設関連企業が占めている。



また、10月にはJ-REITとして初めてニューシティレジデンス投資法人が民事再生法の適用を申請した。



これらの倒産企業の多くは、帳簿上は利益が出ていながら、運転資金が調達できず倒産に追い込まれる「黒字倒産」の事例が多くなっている

６月スルガコーポレーション６２０億円９月エフ・イー・シー１３０億円

最近の不動産・建設関連企業の倒産事例と負債総額産」の事例が多くなっている。

６月

７月

スルガポレション愛松建設ケイ・エス・シー真柄建設堀田建設ダイドー住販ゼファー

６２０億円１５０億円１００億円３４８億円１１０億円２４８億円９４９億円

９月フイシ協同興産Ｈｕｍａｎ２１サンユーリプラスシーズクリエイトランドコム

１３０億円７５３億円４６４億円１４０億円３２６億円１１４億円３１０億円ゼファー

北野組三平建設マツヤハウジングハウジング大興多田建設

９４９億円１２５億円１６８億円２７９億円１３８億円１７９億円

１０月

ランドコム新井組

ニューシティレジデンス投資法人

井上工業ノエルダイナシテ

３１０億円４５０億円１,１２３億円１２５億円４１４億円５２０億円８月

丸美志多組

アーバンコーポレイションセボン

創建ホームズ都市デザインシステム

２２０億円２７８億円２,５５８億円６２１億円３３９億円

ダイナシティ５２０億円

2010/1/15 page

.

⁴¹

都市デシテ

りんかい日産建設２０４億円６３０億円

出所）国土交通省・都市地域整備局都市開発事業におけるノンリコースローン等の活用方策に関する研究会」資料

金融�関の融資��に�り J-REIT でも破綻事�が発�している金融�関の融資��に�り、 J-REIT でも破綻事�が発�している

• ニューシティレジデンス投資法人

（AM会社：CBREレジデンシャルマネジメント）

も、アーバンコーポレイションと同様に直近決算で過去最高益を計上していながら、2008年9月に倒産した。

• 保有物件は優良で稼働率も高かったが信用収縮に伴いリファイナンスの資金がつかず黒字倒産に追い込

• 保有物件は優良で稼働率も高かったが、信用収縮に伴いリファイナンスの資金がつかず、黒字倒産に追い込まれた。

• この破綻の直接のきっかけは、2008年10月半ばのリファイナンスに必要な45億円が協調融資4行のうち千葉銀行だけが応じなかったことに起因している。

在地方銀行事業クとともポクを慎重おり動産対する融資消極的

• 現在、地方銀行は事業リスクとともにスポンサーリスクを慎重にみており、不動産に対する融資には消極的である。

ニューシティレジデンス投資法人の経営・財務状況

ニューシティレジデンス投資法人の投資口価格の推移

24.4 22.0

24.5 1.4

1 2 1.3 20

30

）

1.5 2.0

14.3 16.3

1.2 1.0

1.0 10 20

当期純利益（億円

1.0

D/Eレシオ

0

2006/2 2006/8 2007/2 2007/8 2008/2

0.0 0.5

2010/1/15 42 page

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出所）国土交通省・都市地域整備局都市開発事業におけるノンリコースローン等の活用方策に関する研究会」資料

当期純利益 D/Eレシオ

42

資料

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月

日

麗澤大学経済学部・准教授 清水千弘 (Chihiro SHIMIZU)

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日

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清水千弘 (Chihiro SHIMIZU)

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1. �����動���の動向 �� 動��� 動

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L A l N Y k

Los Angels → New York Los Angels → London Los Angels → Melbourne

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International property cycles - Speed of adjustment:

December 2002=100

.

International property cycles - Speed of adjustment:

Cycle Peak ＝ 100

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.

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Income Return Capital Return

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2. 住宅市場の��

• 米国での議論 :

• Baby Boom, Baby Burst and Housing Market!!!

• Mankiw and Weil(1989)

• 米国の住宅価格は，１９８７年～ 2007 年まで 47% 下 落する !!!

落する !!!

社会構造の変化と不動産市場

• → 社会構造の変化と不動産市場

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����� 30-44 (JPN)

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.

Real House prices by prefectures (JPN) Real House prices by prefectures (JPN)

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Real House prices by states (U.S.) Real House prices by states (U.S.)

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Gini's coefficient : Comparison between Japan and US Gini s coefficient : Comparison between Japan and US

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麗澤大学経済学部・准教授清水千弘 (Chihiro SHIMIZU)

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• 米国の住宅価格は，１９８７年～ 2007 年まで 47% 下落する !!!

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月 3150 円月 6 万円月 11 万円

月 14 万 3000 円月 21 万円月 25 万円

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平均初婚

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