不動産価格に影響を与える要因

不動産価格が様々な要因により決定されていることは想像がつくので、どの要因がどのように影響を与えているのかを調べてみます。

調査対象となる要因は、前回までに収集したデータに含まれる情報から適当に選びました。

とにかくはじめます🍛

地域

すでに地域については前回、地図上に表現することで可視化を行いましたので、ここでは各地域ごとの平均価格を並べてみました。

点線で取引件数も併せて描画しましたが、取引が多いほどその需要があるためか、平均価格も高い傾向にあるようです。

時間

時代によっても価格が変動しているはずなので、その価格の遷移を見てみましょう。

4半期ごとに全体の平均を取ったグラフがこちらです。

年ごとに全体の平均をとるとそのトレンドがさらに明確になります。

どうやら2013年を境に価格が一気に上昇しているようです。 2013年は新語・流行語でもある「アベノミクス」の年で、日経平均も1年で56.7%も上昇しています。¹

当然ながら大阪の不動産価格も、日本経済の影響を強く受けるようです。

地域＋時間

時間的な変動を地域ごとに見てみることもできます。

まず各地域における、年間の平均上昇幅をプロットしてみます。ただし平均上昇幅といっても、各年の上昇幅を平均したわけでは無く、価格変動を線形回帰した場合の傾きを使用しました。 (傾きを利用した明確な理由は無く、ただどうなるのか見てみたかっただけです。)

この傾きは、ある意味では各地域の平均的な上昇幅を表しているため、TOP3の地域を見ると確かに上昇傾向が見られます。このあたりが特に価格を引っ張り上げているようですね。

とはいえ上昇幅の小さい地域が、すべてが下降傾向にあるという結果にはなりません。むしろ近年は上昇している地域も含まれています。価格が単純で線形的な増減をしているわけでは無いので、当然の結果です。よって上記のプロット結果もあくまで参考程度に考えておいてください。

より厳密な時系列解析は別の機会にやりたいと思います。

築年数

個人的には物件価格において、大きな要因を占めていると予想されるのが築年数です。新築と中古の違いも、いわば築年数という枠組みで考えられます。

ただ収集したデータには築年数が含まれていないので、まずは築年数を算出する必要があります。といって、単純に取引時期から建築された時期を引くだけです。なお築年数がマイナスになる物件がありましたが、これは新築物件だと思われるため、築年数としては0で考えます。

上記の条件でプロットすると… (薄いバンドは95％信頼区間を表しています。)

なんだか50年目以降がかなり不規則ですが、これは築年数の分布をプロットすると答えが分かります。

まず新築を除くと築10年目ぐらいの物件が良く取引されているようですね。そして50年目以降の物件がほぼ無いことから、先ほどの平均値はほぼ個別物件の値であり平均値としてはふさわしくないことも分かります。

よって50年目以降を対象外として再プロットすると、築年数が増すほど価格が減少していく様をグラフが描いてくれます。

なお25年目付近から価格減少のスピードが弱くなることや、価格ピークが3、4年目にある点もなかなか興味深いですね。

価格減少のスピードについては、住宅ローン減税制度の対象要件である20年以内(耐火建物は25年)とも関係がありそうですね。²

リフォームの有無

例え築年数が古くとも、リフォームすることで生まれ変わる可能性があります。

そのためリフォームの有無も大きな要因と考えられるため、さきほどの築年数のグラフに対してその要因を加えてみましょう。

築年数が増すほど、リフォームによる効果は大きいようです。

面積

次に物件の面積を見てみます。収集されたデータの面積とは以下の定義です。

不動産取引価格情報検索システムより

「中古マンション等」は、登記簿に記載されている専有部分の床面積(㎡)（壁その他の区画の内側で測定（内定）された面積）を採用しています。いずれの場合も、10㎡未満の小規模な面積の物件については公表していません。なお、200㎡未満は「５㎡刻み」、200㎡以上は上位３桁目を四捨五入し上位２桁を表示、2,000㎡以上の大規模取引は「2,000㎡以上」（ただし、「農地」「林地」の場合は5,000㎡以上の大規模取引について「5,000㎡以上」）と表示しています。

面積が広ければ価格も高いとの予想がつきますが、まずは広さの分布を見てみます。