人口減少・高齢化は不動産価格を暴落させるのか?

人口減少・高齢化は
不動産価格を暴落させるのか?
投資に係るリスク、手数料等に関しては最終ページの「リスク等のご説明」をご確認ください。
人口減少・高齢化は不動産価格を暴落させるのか?
（2015 年 11 月)
東京海上不動産投資顧問シニアアドバイザー清水千弘
(シンガポール国立大学不動産研究センター教授・博士(環境学))
*本レポートは，東京海上不動産投資顧問のリサーチ部門における研究成果をまとめたもの
である。ただし，筆者の個人的な見解として整理している。
1.人口減少・高齢化は不動産価格を暴落させるのか?
人口減少と高齢化に伴う人口構成の変化は，社会全体に大きな衝撃を与えることが予想
されるが，もっとも影響を被る経済市場の一つが不動産市場と言われている。そのような
中で，投資家は不動産市場とどのように向き合っていけばよいのであろうか。
人口減少・高齢化が不動産市場にもたらす影響を分析した研究は，内外において多くの
蓄積がある。なかでも最も大きな論争を呼んだのが，ハーバード大学のマンキュー教授ら
による研究である。マンキュー教授らの論文が公刊された 1980 年代後半の米国では，ベビ
ーブーマーが住宅市場に参入することで多くの地域で住宅バブルが発生していた1。そのよ
うな住宅バブルが発生する傍ら，出生率が大きく低下していたことが社会問題として取り
上げられるようになっていた。そのときに公開された研究成果として，出生率の低下によ
る将来の住宅需要の低下によって，2007 年までの 20 年間において米国の住宅価格が実質
ベースで 47%下落する，といった衝撃的な予測が報告された。
その後，この論文に関して多くの論争が行われた(詳細は，Shimizu and Watanabe(2010)
参照)。マンキューらの研究に対する批判の中心は，米国の住宅市場では市場が弾力的に機
能すれば，マンキューが予測したようなアセットメルトダウン，つまり住宅価格の暴落が
起こることはない，というのである。その根拠としては，需要が大きく減少するのであれ
ば，新築住宅の着工戸数が減少し，その結果として住宅ストックが減少していけば住宅価
格は下落しない，というのである。
Mankiw, N. G., and D. N. Weil(1989), “The baby boom, the baby bust, and the housing market”, Regional Science
and Urban Economics, Vol.19, pp.235-258.
1
pg. 2
筆者もまた，三浦・麗澤大学
清水千弘研究室 (2015) ， Saita, Shimizu and
Watanabe(2015)，Shimizu, Deng, Kawamura and Nishimura(2015)の一連の研究を通じ
て，人口減少・高齢化が，日本および OECD 主要国の住宅価格が 2040 年にかけてどのよ
うな変化をもたらすのかといったシミュレーション結果を示した。
その結果を見ると，2010 年から 2040 年の 30 年間で，現在の社会制度や国際的な人口移
動の速度が大きく変化しないことを想定すると，日本は平均で-46%，アジアの中でも成長
著しい香港でも日本と同じ程度で-47%，シンガポールも-27%も下落するという結果を報告
した。
このような研究報告に対して，シンガポールの経済誌である The Business Times は，
“ Singapore property may face ageing threat”という記事で筆者らの研究を紹介しつつ，そ
の他の専門家の反論を紹介した。2 その反論は，シンガポールの住宅市場には多くの投資資
金が参入してきているために，人口が減少しようと，高齢化が進もうと，不動産価格を暴
落させるようなことはないというのである。果たして，人口減少と高齢化は，不動産市場
に対してどのような影響をもたらすのであろうか。
2. 人口の高齢化と不動産市場
ここで，人口の高齢化，不動産需要と不動産価格の関係を整理しておこう。市場が効率
的に機能している世界では，様々な理由で需要が増大したとすると，住宅供給が弾力的で
あれば価格は大きく上昇することはない。中長期的には，需要の増大に伴い不動産が供給
されることで調整され，住宅価格は大きく上がらない。また逆に，人口減少などで不動産
需要が低下すれば，住宅供給が制限されることで暴落するようなことは起こらない，と考
えられている。
ここで高齢化の問題に焦点を当ててみよう。Nishimura(2011)に始まる一連の研究は，家
計のライフサイクルと住宅需要との関係に焦点を当てて分析している。具体的には，人々
は現役時代に所得を得て，それを現在の消費と，将来（高齢世代となったとき）のための
貯蓄（資産形成）に充てる。
ある個人の生涯を大きく二つの世代に分けて考えれば，ある個人は現役時代では資産を
形成し，高齢期に入ると形成された貯蓄（資産）を切り崩し，消費を行う。
その資産の形成期において，新規の不動産需要が顕在化すると考えると，高齢化が進ん
だ社会では，新しい需要が生まれる機会が縮小してしまうのである。
このような構造を実証モデルとして発展させたのが，Takáts (2012)，川村・清水(2013)，
Saita, Shimizu and Watanabe(2013) ，そして， Shimizu, Deng, Kawamura and
2015 年 9 月 11 日 The Business Times,
http://www.businesstimes.com.sg/real-estate/singapore-property-may-face-ageing-threat
2
pg. 3
Nishimura(2015)である。Shimizu ら(2015)では，将来の住宅価格は，
「経済的要因」(一人
あたりの GDP)，
「総人口」だけでなく，
「老齢人口依存比率」
，つまり生産年齢人口（15～
64 歳人口）と非生産年齢人口（ここでは，65 歳以上人口に注目している）の 2 グループの
構成の変化によって決定されるとしている。
具体的には，次のような式によって表現される。
∆𝑙𝑛𝑃𝑖𝑡 =
𝛼0 + 𝛽1 ∆𝑙𝑛𝑌𝑖𝑡 (一人当たり所得) + 𝛽2 ∆𝑙𝑛𝑂𝐿𝐷𝐷𝐸𝑃𝑖𝑡 (老齢人口依存比率) + 𝛽3 ∆𝑙𝑛𝑇𝑃𝑂𝑃𝑖𝑡 (総人口)
𝑖 = 1, … , 𝐼 𝑡 = 1, … , 𝑇
𝑃𝑖𝑡 :
不動産価格（実質値）
𝑌3𝑖𝑡 : 15～64 歳人口一人当たり GDP（実質値）
𝑂𝐿𝐷𝐷𝐸𝑃3𝑖𝑡 : 老齢人口依存比率(≡ 65 歳以上人口⁄15～64 歳人口)
𝑇𝑃𝑂𝑃𝑖𝑡 : 総人口
3. 世界中で起こるアセットメルトダウン?
ここで，Shimizu, Deng, Kawamura and Nishimura(2015)の推計結果を見てみよう。
分析には，先進国・途上国を含む 21 カ国に関する 1981 年～2013 年のデータを分析している。3
推計結果を見ると，(𝛽̂1 = +1.792, 𝛽̂2 = −0.724, 𝛽̂3 = +1.846)となる。つまり，人口が増加
すると住宅価格を押し上げ，老齢人口依存比率が上昇すると住宅価格を押し下げ，さらに
経済が成長すると住宅価格を押し上げていくことがわかる。
パラメータ推定結果のうち，人口に関連する総人口および老齢人口依存比率に関する推
計値(𝛽̂2 = −0.724, 𝛽̂3 = +1.846)と United Nations, ‘World Population Prospects’ (Medium
Fertility Estimates)から得られる人口予測値(𝑂𝐿𝐷𝐷𝐸𝑃, 𝑇𝑃𝑂𝑃)を用いると，将来 30 年間におい
て人口効果が住宅価格に与える影響度に関するシミュレーション分析ができる。
ここでは，将来予測シミュレーション分析を実施した。4
その結果をみると，2040 年までに日本は平均で-46%，中国・韓国・タイは，日本よりも
下落率が大きく，中国で-51%，韓国で-54%，タイに至っては-60%まで下落することが示さ
れた。近年において世界で最も住宅価格が高い都市の一つと言われる香港でも-47%，国際
都市として急速に成長を遂げたシンガポールも-27%も下落する。そのような住宅価格の下
3 このデータには，日本，韓国，香港，オーストラリア，ニュージーランド，米国，カナダ，南アフリカ共和国，そし
てデンマーク，フィンランド，アイルランド，ノルウェー，スウェーデン，英国，イタリア，スペイン，ベルギー，フ
ランス，ドイツ，オランダ，スイスが含まれる。
4 35 カ国とは，アジア 12 カ国（中国，マレーシア，ミャンマー，フィリピン，シンガポール，タイ，インド，インド
ネシア，イスラエル，サウジアラビア，トルコ，キプロス）
，中南米 5 カ国（メキシコ，チリ，ブラジル，コロンビア，
アルゼンチン），欧州 18 カ国（チェコ，ハンガリー，ポーランド，ロシア，スロバキア，エストニア，アイスランド，
ラトビア，ギリシャ，ポルトガル，スロベニア，オーストリア，ルクセンブルグ，ブルガリア，クロアチア，リトアニ
ア，マルタ，ルーマニア）である。
pg. 4
落が発生する理由は，中国，韓国，香港，シンガポールともに人口は上昇していくものの，
高齢化率の進行が早く，その結果として価格下落がもたらされることが予想されたのであ
る。
高齢化の進展といった問題は，欧州では，英国・フランスでは人口は増加するものの，
高齢化が進むために，2040 年時点でそれぞれ-9%，-15%と下落する。欧州経済を牽引して
いるドイツに至っては，わが国同様に，人口減少と高齢化の進展という二つの減少が同時
進行するために， 2010 年基準で 2040 年には-44%の下落が予想される。日本と同程度の問
題を抱えていると言えよう。つまり，高齢化社会の進展は，世界中でアセットメルトダウ
ンをもたらす可能性が示唆されているのである。
4. 人口減少・高齢化リスクとどのように向き合っていけばよいのか?
人口減少と高齢化は，不動産市場だけでなく，経済活動そのものを縮退させる可能性が
高い。そのような場合には，株や債券もまた，長期の投資リターンがマイナスになってし
まう可能性が高い。
そのような中で投資を行うのであれば，ここで次の三点において注意が必要である。
第一が，このような予測分析は，まず当たらないということである。その理由としては，
このような計量的な予測シミュレーションは，過去と同じ社会経済構造であるという条件
のもとで実施される。例えば，住宅価格が放っておいたら暴落することが分かっていたら，
そのような問題を解決するために，社会経済構造を変革させようとする制度改正をしてい
く。例えば，米国や欧州の一部の国では移民政策を強化したし，労働力不足が予想される
中では，わが国では女性の社会進出を促進させるような方策が開始されていたり，定年を
延長したりして，労働力を確保するように行動する。
第二が，高齢化率の進展は，バブル崩壊後の 1990 年代に入ってから，一気に高まってい
た。実は，1990 年から 2010 年までの間に起こった老齢人口依存比率の上昇速度と，今後
20 年間の上昇速度を比較した場合において，過去に起こった高齢化速度のほうが大きいの
である。このことは，すでに日本においては，一定の人口構成の高齢化のもとでの不動産
投資のリスクマネジメントに関しての知見を持ち得ていたともいえる。また，過去に起こ
ったこと以上のリスクが発生する確率は小さいために，わが国の多くのファンドマネジャ
ーが，ダウンサイドのリスクマネジメントを一定の範囲の中で行う技術を持ち合わせてい
るということである。
第三が，全ての市場で一様かつ平均的に，不動産価格が暴落するというわけではないと
いうことに，何よりも注意しておかなければならない。マクロとしては不動産価格は下落
していく確率は高いものの，上昇するエリア・不動産もあれば，予想される平均値以上に
価値が下落してしまうエリア，または不動産がある。このことは，過去四半世紀を見てい
pg. 5
ても理解できることである。
清水千弘(2013)「選別が進むオフィス投資市場」東京海上不動産投資顧問マーケットレポ
ート(http://www.tokiomarine-pim.com/market/report/report_120411-1.pdf)でも明らかに
されているように，東京 23 区といえども，または例えば千代田・中央・港といった都心三
区であるといっても，全てのエリアの投資リターンが常にプラスであったわけではなく，
限定されたエリアだけのリターンが正であったのである。
そのように考えれば，人口減少・高齢化によってアセットメルトダウンが起こるといっ
ても，全てのエリア・不動産が起こるものではなく，必ず正のリターンがもたらされるエ
リアや不動産が存在するはずである。つまり，エリア選択，物件選択，アセットタイプ選
択，アセットクラス選択，そして，ファンドマネジャー選択が，ますます重要になってく
るものと考える。
それでは，具体的にどのような投資行動が求められるのであろうか。教科書的にいえば，
投資の分散化である。アセットタイプ，エリア，アセットクラスそれぞれにおいて，より
一層の分散化を進めていかなければならないであろう。
なかでも，不動産投資のグローバル化による分散化の効果が大きい。特定の国において，
アセットタイプを分散させても，その効果には限界があるということは容易に理解できる
であろう。人口の増減，高齢化の進展など，グローバルにみれば，それぞれの国において
一定の時間的なラグが存在していたり，そもそも相関が小さい市場があったりする傾向が
ある。日本のように人口が減少していく国もあれば，人口が増加し続けている国もある。
高齢化が進む国もあれば，成熟化が進む国もある。そのような中で，グローバルへの分散
化は極めて大きな効果を持つ。
さらには，地域に精通したファンドマネジャー選択をしっかりと行うといった点である。
先に紹介した不動産市場の選別は，都市といった単位での選別をはるかに超えたマイクロ
レベルでも起こる。具体的には，中央区ではなく，銀座，銀座の中でも特定の町目または
通りの，右/左側などといった物件単位で選別していくこととなろう。そうした場合には，
地域に精通したファンドマネジャーの選別が何よりも重要になってくるのである。
人口減少と高齢化は，不動産市場に大きなインパクトを与えることは否定できない。し
かし，そのようなリスクは十分なマネジメントが可能であり，そして冷静にマネジメント
していくことで一定のリターンを継続的に享受できるといってもいいであろう。
pg. 6
[参考文献]
三浦展・麗澤大学清水千弘研究室(2014)『日本の地価は三分の一になる』光文社.
DiPasquale, D and W. C. Wheaton, (1994) “Housing Market Dynamics and the Future of Housing Prices,”
Journal of Urban Economics ,Vol.35 (1), pp. 1-27.
Kearl, J.R, (1989) “Inflation, Mortgages, and Housing,” Journal of Political Economy, 87(5), pp.
1115-1138.
Mankiw, N. G., and D. N. Weil(1989), “The baby boom, the baby bust, and the housing market”,
Regional Science and Urban Economics, Vol.19, pp.235-258.
Nishimura, K. G. (2011), "Population Ageing, Macroeconomic Crisis and Policy Challenges," Presented
at the Panel on "The General Theory and the Policy Reponses to Macroeconomic Crisis" at the 75th
Anniversary Conference of Keynes' General Theory, University of Cambridge, June 19-21, 2011.
Nishimura, K. G. and E. Takáts (2012), "Ageing, property prices and money demand," BIS Working
Papers, No 385.
Poterba, J. M, (1984) “Tax Subsidies to Owner-Occupied Housing: An Asset-Market Approach,”
Quarterly Journal of Economics ,Vol.99 (4), pp. 729-752.
Saita,Y., C.Shimizu and T.Watanabe(2013), “Aging and Real Estate Prices: Evidence from Japanese and
US Regional Data,” CARF Working Paper Series (東京大学), CARF-F-334.International Journal of
Housing Markets and Analysis, forthcoming.
Shimizu,C and T.Watanabe(2010), “Housing Bubble in Japan and the United States,” Public Policy
Review Vol.6, No.3,pp.431-472.
Shimizu, C., Y. Deng, Y.Kawamura and K.Nishimura (2015),“Analysis of policy options to address
Japan’s declining population, shrinking birthrate, and aging society,” IRES-NUS Working Paper
2015-015.
Takáts, E (2012), "Aging and house prices," Journal of Housing Economics, Vol. 21, No. 2, 131-41.
pg. 7
Appendix.国別住宅価格のシミュレーション結果
総人口
老齢人口依存比率(%)
住宅価格の推計値
(2010 = 100)
(2010 = 100)
2010 2020 2030 2040 2010 2020 2030 2040 2010 2020 2030 2040
Japan
100
98
95
90
36%
49%
54%
65%
100
78
68
54
China
100
105
107
106
11%
17%
24%
35%
100
83
66
49
Korea
100
105
108
108
15%
22%
37%
54%
100
84
60
46
Hong Kong
100
107
112
114
17%
26%
44%
57%
100
84
63
53
Malaysia
100
116
130
141
7%
10%
14%
18%
100
105
99
95
Myanmar
100
108
113
114
7%
9%
13%
17%
100
98
84
69
Philippines
100
118
137
154
6%
8%
10%
12%
100
115
126
138
Singapore
100
119
130
136
12%
19%
32%
41%
100
99
81
73
Thailand
100
102
102
99
12%
18%
29%
42%
100
79
55
40
India
100
112
122
130
8%
9%
12%
15%
100
108
107
102
Indonesia
100
112
122
129
8%
9%
13%
19%
100
107
96
84
Israel
100
115
130
145
17%
20%
23%
26%
100
112
128
144
Saudi Arabia
100
119
131
140
4%
6%
10%
17%
100
114
93
72
Turkey
100
111
120
127
11%
13%
18%
25%
100
104
95
83
Cyprus
100
110
118
122
16%
21%
27%
32%
100
102
96
89
Australia
100
114
126
139
20%
26%
31%
34%
100
106
112
123
New Zealand
100
110
119
126
20%
25%
33%
37%
100
99
95
97
Northern
United States
100
108
116
123
19%
26%
33%
35%
100
95
90
95
America
Canada
100
110
119
126
20%
28%
37%
40%
100
96
89
94
Mexico
100
112
122
129
9%
12%
17%
25%
100
102
94
79
Chile
100
109
116
120
13%
18%
27%
35%
100
94
78
69
Brazil
100
108
114
118
10%
14%
20%
27%
100
93
78
67
Colombia
100
113
123
131
9%
12%
17%
23%
100
97
88
81
Argentina
100
109
116
122
16%
19%
21%
24%
100
107
110
108
South Africa
100
107
113
118
8%
10%
11%
12%
100
99
97
100
Czech Republic
100
104
105
105
22%
30%
33%
38%
100
84
80
73
Hungary
100
98
95
92
24%
30%
32%
36%
100
83
75
65
Poland
100
100
98
94
19%
27%
35%
39%
100
76
62
53
100
97
93
88
18%
22%
28%
28%
100
84
65
59
100
101
99
96
17%
24%
31%
36%
100
79
64
54
Asia
Oceania
South
and
Central
America
Africa
Europe
Russian
Federation
Slovakia
pg. i
Denmark
100
104
108
112
25%
31%
37%
40%
100
92
89
88
Estonia
100
97
93
90
26%
30%
34%
38%
100
85
73
62
Finland
100
103
105
106
26%
37%
43%
43%
100
82
76
76
Iceland
100
111
121
127
18%
23%
31%
35%
100
102
97
96
Ireland
100
111
120
127
17%
22%
27%
34%
100
101
98
94
Latvia
100
94
89
84
27%
29%
33%
35%
100
85
70
60
Norway
100
111
119
127
23%
27%
32%
37%
100
105
107
109
Sweden
100
107
114
120
28%
34%
37%
39%
100
99
104
110
United Kingdom
100
106
111
114
25%
30%
36%
40%
100
98
94
91
Greece
100
100
99
98
29%
34%
40%
51%
100
88
76
63
Italy
100
101
101
101
31%
36%
45%
58%
100
92
78
64
Portugal
100
100
99
96
27%
32%
40%
52%
100
88
73
58
Slovenia
100
102
102
100
24%
32%
40%
47%
100
85
71
62
Spain
100
103
104
105
25%
30%
38%
53%
100
94
80
64
Austria
100
104
107
110
26%
30%
39%
47%
100
98
85
78
Belgium
100
104
107
109
26%
32%
39%
44%
100
93
83
79
France
100
105
110
113
26%
33%
39%
44%
100
92
88
85
Germany
100
99
96
92
32%
36%
48%
57%
100
89
68
56
Luxembourg
100
114
125
134
20%
23%
28%
35%
100
118
119
118
Netherlands
100
103
104
104
23%
31%
41%
49%
100
84
70
62
Switzerland
100
110
121
131
25%
29%
35%
39%
100
108
111
118
Bulgaria
100
92
84
76
27%
33%
36%
42%
100
75
58
43
Croatia
100
96
93
88
26%
32%
40%
45%
100
80
64
54
Lithuania
100
96
92
87
22%
24%
30%
34%
100
87
68
57
Malta
100
103
103
101
21%
31%
41%
43%
100
78
64
60
Romania
100
97
93
87
21%
25%
29%
38%
100
84
70
51
pg. ii
【リスク等のご説明】
投資勧誘方針
１. 勧誘の基本方針
お客様の知識、投資経験、財産の状況、投資目的等を総合的に勘案し、お客様のご意向
と実情に沿った勧誘・アドバイスに努めます。
２. 勧誘の時間帯、場所、方法
お客様にご迷惑をおかけする時間帯や場所、方法での勧誘を行うことはいたしません。
なお、勧誘に関しご迷惑となる時間帯や場所、方法がございましたら担当者にお申し付
けください。
３. 取扱商品の説明
お客様の判断と責任において取引が行われるよう、お客様の知識、投資経験等に照らし、
商品内容やリスク内容等の適切かつ十分な説明に努めます。
４. 法令の遵守、内部管理体制の整備
投資勧誘にあたっては、関係法令を遵守し、本勧誘方針に沿った適切な勧誘が行われる
よう、内部管理体制の整備等に努めます。
５. 知識、技能の習得、研鑚
当社の役職員は、お客様の信頼に応え、適切な投資勧誘を行うために、知識、技能の習
得、研鑚に努めます。
金融商品取引法に基づく広告等の表示
●
当社の取り扱う金融商品又は当社が提供する業務は、その種類・内容、契約期間等の
個別性が強く、手数料、報酬及び諸費用等（以下「報酬等」といいます）の額につい
ても個別に決定されるため、予め、具体的な金額、上限額および計算方法を表示する
ことができません。報酬等の具体例としては、不動産信託受益権等の取得／売却時の
媒介報酬、運用／助言報酬、私募の取扱手数料等がございますが、個別の案件におけ
る具体的な金額および計算方法等につきましては、当社担当者にご確認下さい。
●
弊社が取り扱う金融商品については、元本や利回りの保証はございません。賃料相場、
地価相場等の不動産の市況や、金融市況、社会情勢等、様々な要因により、その価値
が毀損・減少する可能性があります。天災地変や経年による不動産の毀損や劣化、不
動産の瑕疵に基づく損害の発生等により金融商品の価値が毀損・減少する可能性があ
ります。ファンドの運営者、投資先、その他のファンドの関係者の信用状況により、
金融商品の価値が毀損・減少する可能性があります。課税制度の変更、法令の改廃等
により想定されている運用を行うことができず、その価値が毀損・減少する可能性が
あります。
●
金融商品の譲渡には関係者の承諾を要するなど流動性が低く、想定した時期において
換金できないリスクがあります。このほか、商品にかかる様々な契約関係や商品設計
pg. iii
に起因して、商品の価値が毀損・減少するおそれがあります。
●
個別商品にかかるリスクについては、当社が交付する書面等で事前にご確認ください。
●
弊社の金融商品取引業・貸金業にかかる苦情等の受付窓口及び苦情処理措置・紛争解
決措置に関しては、弊社ホームページをご覧ください。
http://www.tokiomarine-pim.com/complaints.html
東京海上不動産投資顧問株式会社
金融商品取引業者関東財務局長（金商）第 1096 号
投資運用業、投資助言・代理業、第二種金融商品取引業
一般社団法人投資信託協会
会員
一般社団法人日本投資顧問業協会会員
pg. iv

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