首都圏の住宅価格上昇は人口移動をどう変えたか

~若年層・子育て世帯の2015~2025年分析~

奥田 宏二

要旨
  • 首都圏(東京都、埼玉・千葉・神奈川県)の住宅価格上昇と子育て世帯の居住地選択がどのような関係にあるのかを分析する。独身者の多い25~34歳、家族形成・子育て期にあたる人が多い35~44歳、乳幼児を伴う世帯の移動を捉える0~4歳を対象にする。
  • 年齢別にみると、25~34歳では東京23区を中心に転入超過が続く一方、35~44歳と0~4歳では、23区に加えて川口市や戸田市、川崎市など東京に近い地域でも転出傾向が強まった。これに対して、さいたま市北部、多摩地域、横浜市南西部、湘南地域などで転入超過が増えている。住宅価格の高い地域が周辺へ広がるのと並行して、子育て世帯の転出超過地域がより東京近郊へ広がっている。
  • 同じ地域を時系列でみると、住宅価格が10%上昇した場合、純移動率は0~4歳で約2.6‰、25~34歳で約2.1‰、35~44歳で約1.7‰低下する関係がみられた。この関係は2020年以降により明確になった。
  • 人口移動には住宅供給や再開発、交通環境など様々な要因が絡むものの、住宅価格が居住地選択の制約として重みを増している可能性がある。若年・子育て世帯の住宅取得を考えるうえでは、住宅供給や取得支援に加え、若いうちから住宅取得に向けた資産形成を支える視点も重要になる。
目次

1. はじめに

首都圏(東京都、埼玉・千葉・神奈川県)の住宅価格が上昇している。東日本不動産流通機構(REINS)のデータを使い、東京23区の中古マンション価格を70平方メートル(ファミリータイプの部屋に相当)に換算したところ、2025年度は9,418万円で、5年前に比べ約6割上昇した(注1)。住宅価格の上昇は居住地選びに影響する。

特に住宅価格が他地域よりも高い首都圏では、家族が増えたタイミングで住宅を購入する場合、東京都区部から周辺地域への転出要因となっているのではないか。そこで本稿では、25~34歳、35~44歳、0~4歳の人口移動と住宅価格の関係を分析する。独身者の多い25~34歳、既婚者の多い35~44歳を比較し、0~4歳の移動をあわせてみることで、若年層と子どもを伴う世帯の居住地選択の違いをみていく(注2)。

住宅価格が子育て世帯の転居意向に影響することや、住宅取得期の世帯が東京都から近隣地域へ移る動きについては、政府・自治体でも指摘されてきた(注3)。本稿では、三つの年齢層を比較するとともに、同じ市区町で住宅価格が上昇したときに人口移動がどう変化するかを分析する。さらに、住宅価格と人口移動の関係が2020年以降に変化したのかについても確認する。

分析には、REINSの中古マンション成約データと、総務省の人口移動、住民基本台帳に基づく人口データを使う。首都圏では中古マンションは住宅市場で大きな割合を占める。そこで、本稿では住宅価格の指標として中古マンション価格を用いる。以下ではまず、首都圏で中古マンション価格がどのように上昇してきたのかを確認し、次に三つの年齢層の人口移動の変化をみたうえで、両者の関係を分析する。

2. 広がる中古マンションの高価格地域

首都圏では、中古マンションの高価格地域が都心部から周辺へ広がってきた。REINSの区市町村別平均㎡単価を使い、70平方メートルの価格に換算して地図にしたのが資料1だ。高価格帯の濃い赤が増えていることが分かる(注4)。

2015年度に70平方メートル換算価格が6,000万円を超えていたのは、千代田区、中央区、港区、目黒区、渋谷区の5区だった。8,000万円を超える区はなかった。2020年度には6,000万円以上が10区に増え、千代田区、港区、渋谷区の3区では8,000万円を超えた。2025年度になると、6,000万円以上は23区のうち18区、8,000万円以上は13区となった。1億円超えが8区に達し、千代田区、中央区、港区に加えて、渋谷区、新宿区、文京区、目黒区、品川区が入った。

図表
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地図でみると、2015年度は高価格帯が都心部を中心に分布していた。2020年度、2025年度と進むにつれて、その範囲が23区の西側や南側へ広がっている。2015年度には23区の大半で6,000万円を下回っていたが、2025年度には6,000万円未満は板橋区、練馬区、足立区、葛飾区、江戸川区の5区まで減った。

神奈川、埼玉、千葉の三県でも価格水準は切り上がった。神奈川県では2015年度に4,000万円以上だったのは横浜市西区と川崎市中原区の2区だったが、2025年度には13市区に増えた。川崎市中原区と横浜市西区では8,000万円を超え、横浜市中区、川崎市幸区も6,000万円を超えた。埼玉県では、2025年度にさいたま市大宮区が6,000万円を超え、浦和区も5,800万円程度となった。千葉県では浦安市が約4,700万円、流山市が約4,000万円まで上昇している。

3. 35~44歳と0~4歳で広がる転出超過

次に年齢階層別の人口移動をみる。単年では転入・転出の振れが大きいため、各市区町村の日本人人口1,000人当たりの純移動率を3年平均した。純移動率は、その年齢層の日本人人口千人あたりの転入超過数を示す(‰、パーミル)。たとえば▲10‰は、千人あたり10人の転出超過にあたる。まず2023~2025年平均の水準を確認する(資料2)。

図表
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独身者の多い25~34歳(資料2左図)では、都心部への流入基調が強く残っている。転入超過となったのは分析対象とした139市区町のうち95市区町で、東京23区では22区が転入超過だった。▲5‰を超える転出超過は23市区町にとどまり、23区には一つもない。

35~44歳(資料2中央図)では、東京23区で転出超過が目立つ。23区のうち20区が転出超過で、東京近郊でも埼玉県南部や川崎市から横浜市にかけて転出超過となる地域がみられる。

0~4歳(資料2右図)では、転出超過がさらに広がる。23区では22区が転出超過で、▲5‰を超えるのは21区にのぼる。一都三県全体でも、▲5‰を超える転出超過は48市区町と、35~44歳の22市区町を大きく上回る。

三つの年齢層を比べると、25~34歳では東京23区への転入超過が目立つのに対し、35~44歳と0~4歳では23区から東京近郊にかけて転出超過となる地域が多い。独身者は利便性の良い都心部などに賃貸で住み、結婚や子どもの誕生で住宅を購入する場合に郊外へと移り住む世帯が一定数存在すると考えられる。

次に10年前と比べて変化をみる。2015~2017年平均と2023~2025年平均を比較すると(注5)、25~34歳では転入超過が拡大した市区が34ある一方、縮小した市区も37あった。若い世代の流入基調は続いているものの、その勢いが弱まった地域も少なくない。賃貸住宅でも賃料が上がっている影響が考えられる。

35~44歳では、23区やその周辺市区から転出傾向が強まっている。転入超過から転出超過に変わった市区は20、転出超過が拡大した市区も20ある。埼玉県南部や、川崎市から横浜市北東部にかけてもこうした動きがみられる。

一方、東京都から離れた地域では転入増加の傾向にある。転入超過が拡大した市区は33、転出超過から転入超過に変わった市区は30だった。さいたま市北部や川越市、多摩地域、横浜市南部・西部、湘南地域などでこうした動きがみられる。

0~4歳でも35~44歳と似た動きがみられる。転出超過が拡大した市区は31と、35~44歳の20市区を上回る。埼玉県南部から川崎市、横浜市北東部にかけて転出傾向が強まっている。

三つの年齢層を通してみると、25~34歳では都心への流入基調が残る一方、35~44歳と0~4歳では、23区に加えて埼玉県南部や川崎市、横浜市北東部でも転出傾向が強まっている。これに対し、さいたま市北部、多摩地域、横浜市南西部、湘南地域など、東京からより離れた地域では転入超過が増えている。前章で確認したように、この10年間は中古マンションの高価格地域も都心部から周辺へ広がった。人口移動の変化と住宅価格の上昇には地理的な重なりがみられる。

4. 高価格地域ほど35~44歳と0~4歳が転出超過

では、こうした人口移動と住宅価格にはどのような関係があるのか。まず2025年について、一都三県139市区町の中古マンション価格と年齢別の純移動率を比較する(注6)。

住宅価格によって市区町を分けると、年齢層による違いがはっきり表れる。70平方メートル換算価格が3,000万円未満の市区町では、純移動率の中央値は25~34歳が+3.3‰、35~44歳が+4.4‰、0~4歳が+9.1‰と、三つの年齢層すべてで転入超過だった(資料3)。

これに対して7,000万円以上の市区では、25~34歳が+15.3‰と大幅な転入超過となる一方、35~44歳は▲11.3‰、0~4歳は▲34.5‰の転出超過だった。住宅価格が高い地域ほど若い世代が集まり、子育て世帯は転出するという組み合わせがみられる(資料3)。

図表
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各地域の住宅価格と純移動率の関係をみても同じ傾向が確認できる。住宅価格と純移動率の相関係数は、25~34歳が+0.34だったのに対し、35~44歳は▲0.54、0~4歳も▲0.53だった(注7)。高価格地域ほど25~34歳の転入超過の度合いが大きく、35~44歳と0~4歳では転出超過の度合いが大きい関係が表れている。

この結果は、仕事や交通利便性などを求めて25~34歳が流入する一方、結婚や子どもの誕生を経た段階で、より広い住宅を求めて周辺地域へ移る動きと整合する。

5. 同じ市区町で住宅価格が上がると転出傾向が強まる

市区町ごとの比較では、交通の利便性や働く場所、住宅供給量などそれぞれの地域が持つ特性の影響を切り分けることが難しい。そこで、2015~2025年の139市区町のデータを使い、同じ市区町で住宅価格が上昇したときに純移動率がどう変化したのかを分析した(注8)。

住宅価格が10%上昇した場合、純移動率は25~34歳で約2.1‰、35~44歳で約1.7‰、0~4歳で約2.6‰低下する関係がみられた(資料4)。いずれも統計的に有意だった。この推計は、2015~2025年を通じてみられた関係を示している。

図表
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25~34歳では、2025年の市区町間比較で、住宅価格の高い市区町ほど転入超過の度合いが大きかった。一方、同じ市区町の変化を追うと、住宅価格が上昇した年ほど純移動率は低下した。都心など住宅価格の高い地域が若い世代を引きつける一方、そこで住宅価格がさらに上昇すると、流入の勢いが弱まる関係がみられる。

35~44歳と0~4歳では、住宅価格の高い地域ほど転出超過の度合いが大きく、同じ市区町でも価格が上昇すると純移動率は低下した。なかでも0~4歳の低下幅が大きかった。

一方、価格上昇との負の関係は25~34歳でも確認された。住宅価格は住宅購入費だけでなく、家賃を含む地域の住宅コストとも関係する。賃料の上昇が若年層の住まい選びに影響を及ぼしてきたと考えられる。

また、住宅価格と人口移動は相互に関係する。住宅需要が強い一方で供給が追いつきにくい地域では、価格が上昇すると同時に、新たに住める世帯の数が限られることも考えられる。したがって、ここで確認した負の関係には、住宅価格そのものとの関係に加え、住宅供給の制約や需給の逼迫が表れている可能性もある。今回の推計では、価格上昇の因果効果まで特定していない(注8)。

6. 住宅価格との関係はコロナ禍以降より明確に

住宅価格の上昇はコロナ禍以降に加速した。東京23区の70平方メートル換算価格(中古マンション)は、2020年度から2025年度までの5年間で約6割上昇している。住宅価格と人口移動の関係はコロナ禍以降により明確に表れているのだろうか。

2019年以前は、住宅価格が10%上昇した場合の純移動率の低下は35~44歳で約0.5‰だったが、2020年以降は約1.2‰となった。0~4歳は約1.1‰から約2.0‰、25~34歳は約0.4‰から約1.4‰へと低下幅が広がった(資料5)。ここでいう純移動率の低下は、転入超過の市区町ではその縮小、転出超過の市区町ではその拡大を意味する。2019年以前はいずれも統計的に明確な関係はみられなかったが、2020年以降は三つの年齢層すべてで有意となり、両期間の差も統計的に確認された(注9)。

図表
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住宅価格と人口移動の時間差も確認した。当年、1年前、2年前の住宅価格を同時に使って分析すると、1年前と2年前の価格は三つの年齢層すべてで、価格が高いほど転出傾向が強まる関係がみられた(注10)。分析の条件を変えても結果は大きく変わらず、住宅価格が上昇するほど純移動率が低下する関係は三つの年齢層で確認された(注11)。

7. おわりに

本稿では、一都三県の市区町村別データを使い、2015~2025年の住宅価格と年齢別の人口移動の関係をみてきた。この10年間で、中古マンションの高価格地域は東京の都心部から周辺へ広がった。人口移動では、25~34歳は東京23区を中心に転入超過が続く地域が多い。一方、35~44歳と0~4歳では、23区に加えて埼玉県南部や川崎市、横浜市北東部でも転出超過傾向が強まり、東京からより離れた地域で転入超過が増えている。

住宅価格との関係は年齢層によって異なる。2025年の市区町間比較では、住宅価格の高い地域ほど25~34歳の転入超過の度合いが大きい一方、35~44歳と0~4歳では転出超過の度合いが大きかった。若い世代は都心や利便性の高い地域に集まりやすいが、家族形成や子どもの誕生を経ると、より広い住宅を求めて周辺地域へ移る動きと整合する。

同じ市区町の変化をみると、住宅価格が上昇するほど転出傾向が強まった。この関係は2020年以降により明確になった。人口移動には、住宅供給や再開発、交通環境、働き方、自治体の施策など様々な要因が影響する。それでも今回の分析からは、住宅価格が居住地選びの制約として重みを増している可能性がうかがえる。子育て世帯にとって、希望する地域で必要な広さの住宅を確保できるかが、これまで以上に重要な問題になっている。

まず求められるのは、子育て世帯が必要とする広さの住宅を、交通利便性の高い地域を含めてどのように供給していくかという視点だ。住宅取得支援とあわせて、住宅取得に必要な資金を若いうちから準備できる環境を整えることが重要になる。

NISA(少額投資非課税制度)の利用が広がるなか、老後への備えに加え、住宅取得のようなライフイベントにも資産形成をどう活用するかという視点が重要になる。住宅価格の上昇によって若年・子育て世帯の居住地選択が狭まっているのであれば、住宅供給や住宅取得支援とあわせて、若いうちから住宅取得に向けた資産形成を後押しする仕組みも検討課題となる。

以 上

【注釈】

  1. 中古マンション価格は、東日本不動産流通機構(REINS)「年報マーケットウォッチ」表24「中古マンションの区市町村別成約状況」を使用した。70㎡換算価格は区市町村別の平均㎡単価に70を乗じて算出した。REINSの価格データは年度、人口移動データは暦年。

  2. 25~34歳、35~44歳の区分は、2020年国勢調査「不詳補完結果」による一都三県の日本人・男女計の配偶関係を参考にした。一都三県を合算した有配偶率は25~34歳が35.8%、35~44歳が63.4%。0~4歳の移動は、乳幼児本人の移動を、子育て世帯の移動を捉える指標として用いた。

  3. 東京都「少子化対策の推進に向けた論点整理2025」(2025年8月)は、都内の子育て世帯のうち5世帯に1世帯が現在の地域からの転居を希望し、そのうち約3割が家賃など住居費の高さを理由としていると整理している。また、国土交通省「平成25年版首都圏白書」は、20代後半・30代の東京都から近隣3県への転出と住宅取得との関連を指摘している。

  4. REINSの平均㎡単価は、その年度に成立した中古マンション取引の平均値であり、築年数や立地、物件の品質などを調整した住宅価格指数とは性格が異なる。したがって、各地域の70㎡換算価格の変化には成約物件の構成変化も含まれる。成約物件の構成変化が人口移動と同時に生じる場合、推計される関係にも影響する可能性がある。

  5. 純移動率は、総務省「住民基本台帳人口移動報告」の日本人・男女計の転入超過数を、総務省「住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数調査」の各年1月1日時点の同年齢日本人人口で除し、1000を乗じて算出した。2015~2017年、2023~2025年は各年の純移動率を単純平均した。なお、本稿の人口移動は日本人を対象としている。一方、中古マンション価格には外国人を含むすべての市場参加者の需給が反映されるため、外国人居住者や海外投資家の需要が大きい地域では両データの対象範囲に差がある。

  6. 分析対象は一都三県の139市区町。2015年度、2020年度、2025年度のREINS中古マンション成約件数がいずれも30件以上の市区町に対象を絞った。政令指定都市は行政区単位で扱った。年次の回帰分析では139市区町について2015~2025年の11年間を使用しており、観測数は1529となる。

  7. 2025年の価格帯別純移動率は、各価格帯に含まれる市区町の純移動率の中央値を示す。人口規模や成約件数による加重は行っていない。住宅価格と純移動率の相関係数は、2025年の139市区町について70㎡換算価格と純移動率から算出したPearsonの相関係数。

  8. 回帰分析は、年齢別純移動率を被説明変数、70㎡換算価格の対数値を説明変数とし、地域固定効果と年固定効果を含むモデルで推計した。標準誤差は地域単位の139クラスターで調整した。地域固定効果は各地域に固有で期間中に変わらない要因、年固定効果は各年に一都三県で共通する変化を調整する。住宅価格10%上昇時の値は推計係数から換算した。地域ごとに時間とともに変わる要因や逆方向の因果関係は残り得るため、因果効果として解釈する際には慎重さが必要となる。

  9. 2019年以前と2020年以降の住宅価格との関係の差は、住宅価格と2020年以降を示す変数との交差項を用いて検定した。三つの年齢層とも期間による傾きの差は統計的に有意だった。期間差の検定は交差項の係数に基づくため、2019年以前と2020年以降について個別に示した95%信頼区間の重なりとは判定方法が異なる。

  10. 当年、1年前、2年前の住宅価格を同時に使う分析では、三つの価格変数を同一モデルに投入し、ラグを確保できる2017~2025年の1251観測を使用した。住宅価格は年をまたいで強く連動するため、各年の係数を独立した影響として解釈する際には注意が必要となる。

  11. 東京23区、東京都下、神奈川県、埼玉県、千葉県のそれぞれに異なる年次変化を認める推計では、5地域区分と年の交差固定効果を加えた。

奥田 宏二


本資料は情報提供を目的として作成されたものであり、投資勧誘を目的としたものではありません。作成時点で、第一ライフ資産運用経済研究所が信ずるに足ると判断した情報に基づき作成していますが、その正確性、完全性に対する責任は負いません。見通しは予告なく変更されることがあります。また、記載された内容は、第一生命保険ないしはその関連会社の投資方針と常に整合的であるとは限りません。