銀行融資と不動産価格の内生的関係のマイクロデータによる分析

2015 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 26285072
• Research Institution: Nihon University
• Principal Investigator: 小滝 一彦 日本大学, 経済学部, 教授 (60314431)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 渡部 和孝 慶應義塾大学, 商学部(三田), 教授 (80379106)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 資産価格決定要因 / 不動産担保融資 / 信用創造 / マッチングデータ

Outline of Annual Research Achievements

研究代表者及び研究分担者らによるKurashima, Mizunaga, Odaki and Watanabe (2013) は、東京２３区の土地取引の成約価格と融資金額のマッチングデータを用い、操作変数法によって逆方向の因果関係から識別しつつ、不動産融資（ＬＴＶ）が不動産価格（平米単価、地域と年で調整済み）を引き上げる効果があることを示した。この研究では、不動産担保融資を得て不動産を購入するケースで、ＬＴＶを１０％ポイント引き上げると購入価格が１５％上昇することが示された。この研究は、マイクロデータを用いて因果関係の方向性を識別した最初の分析であり、各国の中央銀行等からの照会、招待講演等の依頼を多く受けているところである。しかしながら、このKurashima, Mizunaga, Odaki and Watanabe (2013)の不十分な点としては、不動産の個別性を十分にコントロールしていないため、仮に価格に影響する属性がＬＴＶと相関する場合にはバイアスを生じる、といった問題を有している。このため２７年度においては、不動産担保融資が行なわれるメカニズムと、不動産担保融資が不動産価格を上昇させるメカニズムについて（量質ともに少ない）既存の文献を調査するとともに、国内外で、過去に不動産バブルを生じた地域のアネクドータルな事例を調べ、理論モデルに不完全性や非合理性を導入する可能性について、検討を進めた。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

２７年度においては、２３区の土地を対象としたマッチングデータの分析をより正確なものとするための操作変数についての検証を進めるとともに、理論モデルに不完全性や非合理性を導入する可能性について、検討を進めている。

Strategy for Future Research Activity

２８年度は、東京２３区の土地を対象とした分析をとりまとめるとともに、不動産価格と不動産担保融資の双方向のフィードバックが資産価格の上下をもたらす理論モデルについて、より研究を進める。また、関係者の調整が済み次第、分譲マンションを用いたマイクロデータ分析の準備にとりかかる。

Causes of Carryover

土地を対象としたデータベースの再チェックを代表者と分担者が行ったことと、マンションを対象としたデータベースの構築を２８年度以降に行うこととしたため。

Expenditure Plan for Carryover Budget

分譲マンションを対象としたデータベースの構築は、データマッチングの手間が膨大になるため、アルバイト謝金によってこの作業を行う予定である。