欧州の住宅市場は異常な状況

欧州の住宅市場は異常な状況

NUTS-3レベルでの雇用状況と住宅価格の関係から見る欧州の住宅手頃性。

# パート1 最大の支出

住宅は、ほとんどの欧州世帯にとって最大の支出です。これは議論の余地のない主張ではありません。食料、交通、医療など、他の支出項目はこれに匹敵しません。問題は、住宅が家計予算をどれだけ圧迫しているかを測定できるかどうかです。

Eurostatはまさにそのような指標を公表しています。EU-SILC調査では、欧州全域の世帯に対し、家賃や住宅ローンの利息、光熱費、保険、メンテナンス、税金など、住宅にどれだけ支出しているかを尋ね、その合計を可処分所得に対する割合として報告しています。この分析で取り上げている5カ国について、その結果は以下の通りです。

［画像: 可処分所得に占める住宅費負担の割合、2023年：ポルトガル 14%、イタリア 15%、スペイン 17%、フランス 18%、オランダ 23%］

Eurostat EU-SILC：可処分所得に占める住宅費の割合 (ilc_mded01)、2023年。家賃または住宅ローンの利息、光熱費、保険、メンテナンス、住宅税を含む。

一見すると、これはまさに必要なデータのように思えます。しかし、そうではありません。

これは国レベルの平均値です。欧州の住宅問題の根幹をなす極端な地域差――リスボンとベイラ・バイシャ、パリとマッシフ・セントラル、アムステルダムとフローニンゲンとの間の格差――を平滑化してしまいます。そして、Eurostatはこの指標をそれより細かい地理的レベルでは公表していません。

さらに悪いことに、この統計は家賃と住宅ローンの利息を計上していますが、元本返済は計上していません。月1,500ユーロの住宅ローンを返済している世帯（うち400ユーロが利息、1,100ユーロが元本）は、住宅費に400ユーロを支出していると表示されます。実際に負担となる残りの1,100ユーロは、見えません。そして、利息と元本の分割は、金利、国、契約締結時期によって異なり、国ごとの所有者と賃借人の割合が大きく異なることを考慮する以前に、国間比較を信頼できないものにしています。

その結果、誰しもが立ち止まって考えるべきランキングが生まれます。深刻な住宅危機に直面しているポルトガルは、最も負担が少ない国として現れます。住宅問題に関する議論は存在するものの、それほど深刻ではないオランダが、最も負担が大きい国として現れます。この指標は家賃を全額計上する一方で、住宅ローンの利息部分のみを計上するため、その結果は各国の世帯が賃借人、ローン返済中の所有者、無借金所有者のどの割合で構成されているかに大きく依存します。そして、ローン返済中の所有者のうち、返済額のどれだけが利息であるかにも依存します。特に無借金所有者が一般的な南欧州では、多くの世帯が平均値に家賃や住宅ローンの費用をほとんど負担していません。

Eurostatは同じ調査から、2つ目の指標である「住宅費の経済的負担」を公表しています。これは、世帯自身が住宅費が重い負担か、いくらかの負担か、全く負担でないかを報告するものです。この指標は「感覚」を測定するという意味で、センセーショナルです。

［画像: 住宅費の経済的負担、重い、2023年：オランダ 6%、ポルトガル 26%、フランス 31%、イタリア 37%、スペイン 39%］

Eurostat EU-SILC (ilc_mded04)、2023年。住宅費を重い経済的負担と感じている人口の割合。

人々に実際の感覚を尋ねると、ランキングは大きく異なり、オランダは極端な一方から他方へと移動します。オランダの世帯のわずか6%が重い負担を報告しています。ポルトガルでは26%、イタリアとスペインでは約40%です。計算された統計と、実際に経験している現実とは、異なる方向を指しています。

この分析では、地域差を調査し、住宅ローンの元本返済をそれとして直視し、結論を導き出すために感覚に頼ることを避けます。実際の地域データから構築された指標を使用することで、これらの5カ国すべてとそのNUTS-3地域が、住居に関連する経済的負担をより正確に反映した位置に現れるでしょう。

欧州の住宅データ危機へようこそ。

# パート2 欧州の住宅データ危機

「戦争が始まると、まず真実が犠牲になる」――これは1917年にアメリカのヒラム・ジョンソン上院議員がしばしば引用される言葉です。住宅危機にも独自のバージョンがあります：まずデータが犠牲になるのです。客観的なデータがなければ、問題を測定することはできません。

これまで見てきたように、Eurostatの最良の指標である住宅費負担は、実際の経験と矛盾するランキングを生み出します。しかし、問題はさらに深いです。欧州には、平方メートルあたりの住宅価格に関する、比較可能な国境を越えたデータセットがありません。人々が実際に生活し、働いているレベルでの調和のとれた地域別賃金データもありません。読んでいる分析を構築するために、私たちは5つの異なる国の統計局（ポルトガル、スペイン、フランス、イタリア、オランダ）のデータを継ぎ合わせる必要がありました。それぞれが独自の metodology、カバレッジ、粒度、報告遅延を持っています。ある国は取引価格を公表し、別の国は評価額を報告します。ある国はNUTS-3レベルで賃金を報告しますが、別の国はNUTS-2レベルのみで、不確実性を伴う回避策が必要になります。

EU自身の統計局であるEurostatは、「欧州住宅価格指数」を公表しています。これはまさに必要としているもののように聞こえます。しかし、そうではありません。HPIは指数であり、各国内で基準年（2015年=100）と比較して価格がどれだけ変化したかを測定します。ポルトガルの価格が2015年以降89%上昇したことはわかります。しかし、リスボンとマドリードの平方メートルあたりの価格はわかりません。指数を賃金で割って手頃な価格を算出することはできません。EU全体で唯一の住宅統計は、市民が実際に尋ねる「ここで生活できるか？」という問いに対して、構造的に役に立ちません。

Mapadomoが救世主となるかもしれません。「欧州の地域別住宅データ」と彼らは約束しています。しかし、2000年から2020年までのデータセットは（2026年11月現在）利用できません。

人々が実際にどこに住んでいるかを知るという問題もあります。一部の国は継続的な人口登録簿を維持しています――オランダとスペインは毎年更新し、フランスは2004年からローリング年次国勢調査を実施し、イタリアは2018年から常設国勢調査を実施しています。しかし、これらの登録簿でさえ、地方レベルの移住をリアルタイムで追跡するのに苦労しています。依然として伝統的な10年ごとの国勢調査に依存しているポルトガルでは、大統領と国立統計局の間で、公式の人口統計が現実を反映しているかどうかについて公的な議論がありました。人々が実際にどこに住んでいるかを追跡できない住宅政策は、盲目的に進んでいるようなものです。

この分析全体を通して、私たちは地域別の雇用を、その地域で経済的に活動している人の数の代理として使用します。雇用データは毎年更新され、居住地ではなく職場レベルで登録されます。依然として過小評価されています――非公式労働者は統計的な痕跡を残さない――しかし、国内移住に遅れをとっている人口統計よりも現実をよく追跡しています。特に南欧州では、人々は正式な職を持ち、居住許可のない地域で家賃を支払っている場合があります。雇用登録簿は、人口登録簿が見落としている少なくとも一部を捉えています。

欧州連合理事会――その事務総局は3,000人の常勤職員と6億ユーロを超える予算を持っています――は、「住宅危機に関する解説ページ」を公表しました。その主要な手頃性チャートでは、Euronewsを引用しています。Euronewsの記事は、Numbeo――誰でも生活費の見積もりを投稿できるクラウドソーシングされたウェブサイト――から数値を引用しています。参照チェーンは次のとおりです：欧州理事会 → Euronews → ドイツ銀行レポート → Numbeo。チャート自体の凡例には「出典：ドイツ銀行リサーチインスティテュート（numbeo.com & ドイツ銀行）」と書かれています。これがEUの主要な住宅危機ページのデータ基盤です。

加盟国間で比較可能な価格と賃金の取引データをキュレーションすることは、まさに欧州機関が存在する理由です。彼らは権限、人員、予算を持っています。一方、この分析――生の国内ソースから構築され、312地域でNUTS-3レベルで相互参照され、調和された――は、一人の市民によって、ボランティアで、夜間と週末に組み立てられました。一人の人間ができるのであれば、公式の同等のものが存在しないのは政治的な決定かもしれません。それとも、決定しないことの慣性でしょうか？判断は難しいです。

透明性とは、データが秘密でないことではありません。それは主に、データが合理的な努力で入手可能であるということです。地域の手頃性を比較するための努力は、合理的ではないようです。このテキストは、非常に非合理的な量の努力から生じています。

公平を期すために言えば、NUTS-3地域分類を定義し、雇用データを更新し続けていることは確かです。現在の住宅危機の例示には不十分ですが、どちらもこの分析に役立ちました。私たちは5カ国にわたる312のNUTS-3地域をカバーしています。そのうち309地域には価格と賃金のデータがあり、努力計算に使用できます。そして、結合された散布図は306地域を示しています。これは、パリ周辺の4つの県が単一のデータポイントにマージされているためです。

# パート3 雇用がある場所

価格と賃金を見る前に、それらが機能する風景を見るのが役立ちます。雇用密度――平方キロメートルあたりの雇用数――は、経済活動の最も単純な測定値です。以下の地図は、私たちのデータセット内のすべてのNUTS-3地域における雇用密度を示しています。白は全地域の中央値密度を示し、青は最も少ない地域に向かい、赤は最も多い地域に向かいます。

［画像: 雇用密度マップ、ポルトガル 2023年］

ポルトガル

［画像: 雇用密度マップ、スペイン 2023年］

スペイン

［画像: 雇用密度マップ、フランス 2023年］

フランス

［画像: 雇用密度マップ、イタリア 2023年］

イタリア

［画像: 雇用密度マップ、オランダ 2023年］

オランダ

パターンは一目瞭然です。雇用はいくつかの場所に集中しています：リスボン・ポルト海岸線、マドリード・バルセロナ軸、イル・ド・フランス地域とそのリヨン・マルセイユ衛星都市、トリノからヴェネツィアまで伸びるポー川流域。内陸部は薄いです。ポルトガルでは、グランデ・リスボアの労働者は周囲に1平方キロメートルあたり千人の雇用者を持っていますが、ベイラ・バイシャでは10人です。これは微妙な勾配ではなく、かなり異なる経済です。オランダは全体的により均一で、雇用密度が高いです。

これは住宅価格が読み取られるべき地図です。ある地域の価格の手頃性は、実際にそこで働ける人がいるかどうかに相対的にのみ意味を持ちます。

# パート4 価格は誰が苦しんでいるかを教えてくれない

リスボンの1平方メートルあたりの価格は、アムステルダムの1平方メートルあたりの価格より安いです。しかし、それはリスボンを手頃な価格にしているのでしょうか？それは、購入者がオランダの給料を稼いでいる場合に限られます。

正しい質問：あなたの給料の何ヶ月分が1平方メートルにかかるのか？

ある地域の1平方メートルあたりの価格を、その地域の賃金で割ります。利用可能な統計に応じて、平均値または中央値を使用します。この指標を住宅購入努力と呼びます：1平方メートルを購入するために必要な月給の月数です。これは同じ通貨で測定された2つの地域量を割った比率であるため、地域賃金の差やインフレの有害な影響を排除し、地域間および年間の直接比較を可能にします。国レベルでは、すでに状況は明らかです。

［画像: 国別の雇用加重平均努力、2023年］

雇用加重平均住宅購入努力（平方メートルあたりの月給の月数）、2023年。

ポルトガルとフランスは驚くほど似ており、1平方メートルあたり約1ヶ月分の給料です。オランダは、はるかに高い価格にもかかわらず、賃金がそれを補って余りあるため、より良い結果となります。

これらは国平均です。実際の物語は、NUTS-3レベル――住宅価格と賃金の両方が利用可能な最小の地域単位――にズームインすると現れます。地図上の白は、努力が0.7であることを示しています――これは、最大住宅ローン努力で約10年で50平方メートルのアパートを返済できるおおよその閾値です。ローン返済についてはパート8で詳しく説明します。

［画像: 住宅購入努力マップ、ポルトガル 2023年］

ポルトガル

［画像: 住宅購入努力マップ、スペイン 2023年］

スペイン

［画像: 住宅購入努力マップ、フランス 2023年］

フランス

［画像: 住宅購入努力マップ、イタリア 2023年］

イタリア

［画像: 住宅購入努力マップ、オランダ 2023年］

オランダ

これらの地図は、国平均が隠しているものを明らかにします。単一の国内でも、努力の変動は国間の変動よりも大きいことがよくあります。アルガルヴェの労働者は、ブラガンサの労働者とは根本的に異なる現実に直面しています――同じ国、同じ労働法ですが、手頃な価格は大きく異なります。

# パート5 密度が高いほど高価になり、賃金が追いつかない

変動の要因は何でしょうか？住宅購入努力は需要と供給の関係を反映しています：より多くの人々が限られた住宅ストックを求めて競争するとき、賃金に対して価格が上昇します。努力を減らすには、地域は住民あたりの住宅を増やす必要があります。しかし、より多くの建設は常に可能とは限りません――一度建てられた建物を10階から20階にアップグレードすることはできませんし、道路を4車線から6車線に広げても、通勤地点の間にボトルネックがあれば役に立ちません。可能であっても、建設には時間がかかります。人口の移動や流入は、プロジェクト、許可、人員、資材を必要とする供給調整よりもはるかに速く起こり得ます。このため、需要の継続的な増加に直面している地域は、完全に調整できないまま――供給が制約された状態で高密度になる可能性があります。

密度は、ある点までは効率を高めますが、無制限ではなく、個別の状況に関係なくそうなるわけではありません。

住宅供給も実際の需要も、地域レベルでは信頼できる測定がされていません――これもデータギャップです。私たちが持っているのは雇用密度です：平方キロメートルあたりの雇用者数です。過度に観光地化されていない地域では、これは住宅に対する需要圧力の合理的な代理となります。

雇用密度と購入努力をプロットすると、パターンが現れます：より密度の高い地域は、体系的に手頃な価格ではありません。

ポルトガルには26のNUTS-3地域しかありません。アゾレス諸島は、国の賃金データが利用できないため、NUTS-2の賃金フォールバックを使用しています。プロットのキャプションには表示される地域の数が記載されていますが、フォールバック地域は回帰分析から除外されています。25の非フォールバック地域に対するログ線形フィットは、努力の変動の33%を説明します（R² = 0.33）。アルガルヴェ、マデイラ、アレンテージョ・リトラル、アレンテージョ・セントラル――観光やその他の地域要因が密度だけでは予測されるよりも努力を押し上げている地域――の4つの外れ値を除外すると、これは82%に上昇します。外れ値はプロットで赤い円で示されています。色の彩度は観光強度（労働者あたりの宿泊日数）を表しています――ドットが濃いほど、観光圧力が高いことを示します。

［画像: 散布図：密度 vs 努力、ポルトガル 2023年］

ポルトガル（26地域）

サンプルサイズが小さいため、少数の地域がフィットを大幅に動かす可能性があるため、R²は注意して読む必要があります。それでも、方向性は明確です：より密度の高い地域ほど、購入努力が高くなります。

スペインはより大きなサンプルを提供します：59のNUTS-3地域のうち47地域です。欠けている12地域はバレアレス諸島、カナリア諸島、およびセウタとメリリャの自治都市で、これらの地域では価格または賃金のデータがこの地理的レベルで利用できません。4つのフォラル地方（アラバ、ビスカヤ、ギプスコア、ナバラ）は含まれていますが、独自の税務当局を持つ地域をAEATがカバーしていないため、NUTS-2のフォールバック賃金を使用しています。これらの4地域は回帰分析から除外され、43地域が残ります。密度だけでは変動の64%を説明し、観光地外れ値のマラガとジローナ、およびウエスカと呼ばれる3つ目の外れ値を除外すると、その値は76%（R² = 0.757）に上昇します。より大きなサンプルで、外れ値の割合が低いほど、関係のより安定した推定が可能になります。

［画像: 散布図：密度 vs 努力、スペイン 2023年］

スペイン（59地域中47地域；島嶼部および自治都市は除く）。

ポルトガルとスペインを一緒に――賃金水準、価格構造、地域地理が非常に異なる2カ国――プールすると、結合されたサンプルは73地域（フォールバックを除外後68地域）に達します。密度だけでは変動の50%（R² = 0.50）を説明し、5つの外れ値（アルガルヴェ、マデイラ、アレンテージョ・リトラル、アレンテージョ・セントラル、マラガ）を除外すると72%に上昇します。この関係は国境を越えても維持されます。

［画像: 結合散布図：密度 vs 努力、ポルトガルとスペイン、2023年］

ポルトガルとスペインの結合（73地域）。2つの異なる国、1つのパターン。

フランスを加えると、96のメトロポリタン県のうち90県が含まれます。アルザス・モーゼル（バス＝ラン、オー＝ラン、モーゼル）は、現地の不動産登記法が全国システムより古いため、DVF不動産取引データベースがカバーしていないため、3県が欠落しています。残りのギャップはパリです：そのNUTS-3境界は、1平方キロメートルあたり21,000人以上の雇用を登録している、わずか103平方キロメートルの都市部のみをカバーしています――他のすべての地域をグラフの左側に圧縮するほどの極端な密度です。パリを他の首都地域と比較可能にするために、私たちはそのプチ・コロンヌ（オー・ド・セーヌ、セーヌ＝サン＝ドニ、ヴァル・ド・マルヌ）の3県と雇用で加重平均してマージします。マージされたパリメトロ単位は、依然として約6,500人の雇用/km²で密度ランキングのトップにいますが、努力指数は2.1から1.61に低下します――高いですが、もはや数学的な崖っぷちではありません。これも、対数x軸に切り替える理由です：マージ後でさえ、密度範囲は数桁から数千桁まで広がります。このマージは不正行為ではありません：データ作業は時に厄介であり、NUTS-3分類もクリーンではありません（付録のNUTS-3地域は平等ではないを参照）。

3カ国にわたる163地域（フィット済み158地域）で、密度は努力の変動の64%（R² = 0.637、13の外れ値を除く）を説明します。対数関係は国境、賃金システム、住宅市場を越えて維持されます。

［画像: 結合散布図：密度 vs 努力、ポルトガル、スペイン、フランス 2023年］

ポルトガル、スペイン、フランスの結合（163地域、パリはプチ・コロンヌとマージ）。対数スケール。

イタリアの複雑さ、オランダの雇用密度に対する異常な手頃さ、そして既存の比較可能性の問題（付録の比較可能性の注意点を参照）にもかかわらず、5カ国すべてを結合しても、方向性としては維持されます。

［画像: 5カ国間の結合散布図：密度 vs 努力、2023年］

5カ国すべて（306地域、パリはプチ・コロンヌとマージ）。対数スケール。

このデータの簡単な解釈は「大都市は高価」です。確かに、価格は雇用密度とともに上昇し、賃金も上昇します。しかし、密な地域での賃金は住宅費ほど比例して上昇しません。住宅費と人々の収入との差は、経済的中心に向かうにつれて広がります。そして、明らかに観光地である地域があります：アルガルヴェ、マラガ、ジローナ、アリカンテ、コート・ダジュール（アルプ＝マリティーム、ヴァール）、コルシカ、リミニ、ボルツァーノ。これらの地域は密度が低く、努力が高い――観光が、競争力が不十分な非観光的雇用市場によって牽引される地域賃金が追いつけない場所で、価格を押し上げています。これらの地域はごく一部の例外であり、何が起こっても一般的な規則に従いません。そして、それらは通常、首都を含むものではありません。

これらの外れ値を除外すると、多くの国を混ぜ合わせても維持される、密度と努力の強い関係が明らかになります。これは観光の効果を取り除くのではなく、極端な観光の効果を取り除きます。残った地域は依然として様々な程度で観光の影響を感じており、その残存影響が、フィットが堅牢であるにもかかわらず完璧ではない理由の一部を説明しています：中程度の観光は、一部の地域を密度のみのトレンドラインの上に押し上げますが、外れ値としてフラグを立てるほど極端ではありません。これを認識すれば、次に取るべき自然なステップは、データをさらに削除することではなく、雇用密度に加えて観光強度を2番目の変数として受け入れることです。

雇用密度と観光強度という2つの予測変数のみを使用した多変量モデルは、国によって変動の57%から85%を説明します。

［画像: 多変量フィット概要表、国別のR²］

モデル：努力 = a·ln(密度) + b·観光 + c。観光は労働者あたりの宿泊日数で測定。

密度のみ、および観光のみのフィットのR²を、すべての地域と外れ値を除外した後の両方で示す表は、各変数の寄与を分離することを可能にします。

［画像: 単変数フィットの証拠：密度のみおよび観光のみのR²（国別）］

単変数OLSフィット：ln(密度) vs 努力、および観光日数/労働者 vs 努力。「クリーン」はIQR検出外れ値を除く。

密度のみでは、変動の34%から64%を説明し、外れ値（密度パターンを破る観光地域）を除外すると61%から82%に上昇します。観光のみのフィットは逆の話をします：スペイン、フランス、オランダではR²は0.25未満にとどまり、外れ値除外後はすでに低い値がさらに崩壊します。ポルトガルの観光のみのR² 0.57は、アルガルヴェやマデイラのような少数の観光外れ値の強い影響力によるものです――サンプルサイズが小さい（n=25フィット済み）ため、そのような異常な状況が発生しやすくなります。それらの外れ値が削除されると、観光は実質的に何も説明しなくなります（R² = 0.02）。イタリアは例外です：観光のみのR²は0.39で、偶然の一致の可能性が低い十分なサンプルサイズ（n=106）があり、外れ値除外後も0.27を維持します。

密度に対するフィットとは異なり、観光のみのフィットは、フィットを改善するために削除できる少数の外れ値地域を露呈しません。これは、イタリア（状況がより複雑）を除き、観光主導の地域は例外であり、密度に対するフィットで外れ値として容易に特定できるためです。

2つの表を比較すると、この解釈が確認されます。多変量フィット（密度＋観光）は、すべての国で密度のみのフィットよりも改善します――観光は常に予測力を追加します。さらに重要なのは、多変量フィットが、外れ値を除外した密度のみのフィット（外れ値除外）よりも5カ国のうち4カ国で優れていることです。最も観光地の多い地域を削除した後でも、結果は観光を2番目の変数として使用した場合よりも悪くなります。唯一の例外はオランダで、これは理にかなっています：観光が盛んな国ではなく、その外れ値は他の要因によって引き起こされている可能性が高いです。

結論：ほとんどの地域で、観光は雇用密度の影響を調整します――密度が設定したトレンドの周りで努力を上下させます。ごく一部の地域でのみ、観光が雇用密度を完全に上回り、支配的な力となります。

# パート6 首都圏の罠：長距離通勤、より長い住宅ローン

首都圏は、国の雇用の不均衡なシェアを集中させています。グランデ・リスボアだけでポルトガル全土の雇用の25.5%を占めています。マドリードはスペインの雇用の17.9%、パリメトロ（パリ＋プチ・コロンヌ）はフランスの15.9%を占めています。多中心的なイタリアでさえ、ローマは8.5%を占め、ミラノの8.2%に次ぐものです。労働者は気まぐれでこれらの地域を選んでいるわけではありません――彼らは雇用がある場所に行きます。

そして、雇用がある場所は住むのに費用がかかります。首都圏は努力の面で最高レベルにランクされています――パリメトロは1.61、グランデ・リスボアは1.30、マドリードは1.27、グロート・アムステルダムは1.09です――これは、私たちがすでに見た密度関係によって推進されています：限られた地域でより多くの労働者が住宅を求めて競争しています。アルガルヴェ（1.86）やコート・ダジュール（1.42）のような観光地は、さらに高くランクされることがあります。これを具体的にするために、私たちは努力を50平方メートルのフラットの住宅ローン返済期間に換算します。

返済年数
パリメトロ、50 m²
37

返済年数
リスボン、50 m²
24

返済年数
マドリード、50 m²
23

返済年数
ローマ、50 m²
20

返済年数
アムステルダム、50 m²
18

これらは、単一の稼ぎ手が控えめなフラットを返済するのにほぼ20年以上かかる地域です。4つの県をマージした後でさえ、パリメトロは37年を必要とします。75平方メートルのアパートはどうでしょうか？月々の支払いはもはや利息をカバーしません。ローンは決して返済されません。そして、これらの期間は住宅ローン自体のみをカバーしています――国によって購入価格の約3%から12%を追加する10%の頭金と取引税の貯蓄は、シミュレーションに含まれていない時間です（パート8を参照）。

パリ自体はさらに極端です。そのNUTS-3地域（FR101）は、努力指数が2.1に達する密集した都市中心部のみをカバーしています――これは、月々の支払いがローンの利息をわずかにカバーする数学的な崖っぷちにローン計算を押し上げます（パート6を参照）。しかし、その数値は数学的な崖っぷちにあります：4%の金利では、月々の支払いはローンの利息をわずかにカバーします。4.2%へのわずかな金利上昇は、それを超えてしまいます――ローンは無限になります。3.5%への低下は、56年にまで減少させます。私たちのデータセットでこれほど仮定に敏感な地域は他にありません。そのため、私たちはプチ・コロンヌの数値でリードしています。

罠は財政的なものだけではありません。首都圏は広大であるため、その端に住むだけでも長距離通勤になり、その外に住むとさらに遠くまで通勤し、住宅価格の高騰の一部を引き継ぐことになります。周辺地域の労働者は、中心部の賃金に見合わない賃金を得ていますが、中心部への近さによって押し上げられた価格に直面しています。（国境のサイズが国間比較にどのように影響するかについては、付録のNUTS-3地域は平等ではないを参照）。

住宅ローン仮定: 90% LTV · 年利4% · 純給与の45%を返済に充当 · 純給与 ≈ 総給与の70% · 単一稼ぎ手（ベンチマークは50 m²のアパート、一人暮らしの家、個人給与との比較）。

# パート7 観光が非難され、密度が推進力となる

公の議論では、観光が住宅の手頃な価格の主な原因として頻繁に挙げられます。短期賃貸、外国人購入者、住宅ストックを消費するバケーションアパート。この物語は説得力があり、特定の場所では間違っていません。

データは、大規模な視点では異なる物語を語っています。

［画像: 観光強度 vs 住宅努力、全5カ国、2023年］

観光強度（労働者あたりの宿泊日数）と住宅購入努力の相関（全5カ国）。

観光は努力の増加と相関しています――多変量モデルは、すべての国で小さな正の係数を持つことを確認しています。しかし、単一の変数としては、5カ国全体の変動の23%しか説明できません（R² = 0.231）。そして、単変数フィットの証拠で見たように、外れ値を除外すると、その数値はほとんどの国で崩壊します。

アルガルヴェ、コート・ダジュール、バレアレス諸島、コルシカ島など、観光が強い影響力を持つ特定の地域があります。また、一部の都市中心部は、雇用と観光需要が同じ平方キロメートル内に集中しており、不均衡な圧力を受けていることも事実です。住宅価格以外にも、すべての地域で観光強度を積極的に監視・管理すべきだと言うのも公平です。

それでも、全体像に対する観光の寄与は二次的です。各国内では、雇用密度――平方キロメートルあたりの雇用の純粋な数――が、観光よりもはるかに多くの変動を説明しています。そして、欧州は都市中心部だけの危機に直面しているわけではありません。NUTS-3地域は、都市圏全体、郊外、通勤圏をカバーしています。NUTS-3地域が手頃な価格でない場合、それは、それらの地域内で長距離通勤をいとわない労働者でさえ、コスト圧力から逃れることができないことを意味します。問題は、ポストカードのようなダウンタウンだけでなく、人々が実際に住んでいる地域全体に及んでいます。観光をスケープゴートにする問題は、密度の構造的な問題を見落とす可能性があるということです。そして、意味のある結果を達成することなく、観光制限をやりすぎるリスクを冒すことです。

NUTS-3スケールでは、雇用密度は全体的な変動を観光強度よりも多く説明します。労働者は職場から合理的な距離に住む必要があり、それが需要圧力を高めます。それが中心的な問題です。

密度と努力の間には因果関係がありますか？相関は因果関係を意味しませんが、分析を促します。

雇用密度と努力が一緒に動くとき、3つの解釈が可能です：努力が密度を引き起こす、密度が努力を引き起こす、あるいは両方が何か別のものによって引き起こされる。

最初のケースはありそうもありません――高い住宅費は雇用主を引きつけません。3番目のケースはより微妙です：1つ以上の外部要因が、私たちが観察するそれらの間の特定の対数関係を生み出すように、密度と努力の両方を駆動する必要があるでしょう。単に両方を上げるだけでなく、特定の数学的形態にそれらを形成する必要があります。外乱変数（地理的制約、文化的特徴など）に基づく説明は、多くのものが正しい場所で、正しい強度で、複数の国にわたって起こることを必要とするでしょう。最も直接的な説明が最も単純です：人々は働く必要があり、職場からの通勤距離内に住む傾向があるため、密度が努力を引き起こします。NUTS-3地域は通常、職場と住居の両方を含むのに十分な大きさです。地域内では、建設には時間がかかり、より長いローンを受け入れることは、仕事がないことよりも良い選択肢のように感じられるため、価格は賃金よりも強く需要圧力に反応します。

雇用密度は、構造的なドライバーの候補です。観光は特定のホットスポットを増幅し、他の地域に影響を与えますが、マスター変数ではありません。企業は才能がいる場所にオフィスを開きます。人々は働ける場所に移住します。需要が集中します。価格が上昇します。より多くの企業が、すでに移住した才能がいる場所にオフィスを開きます。より多くの人々がそこに移動します。このサイクルは自己強化します。

# パート8 手頃な価格の崖っぷち

一部の地域では、住宅は合理的な住宅ローン仮定の下では数学的に到達不可能です。

標準的な住宅ローン――融資比率90%、金利4%、純給与の45%を返済に充当――をシミュレートすると、多くの労働者は50平方メートルのフラットに対して15年以上の返済期間に直面します。これはおおよそスタジオまたは小さな1ベッドルームのアパートです。パリとそのプチ・コロンヌ（結合された首都圏）では、50平方メートルのフラットの返済に37年かかります。パリ自体は、支払いが利息をわずかにカバーする数学的な崖っぷちにあります（パート6を参照）。リスボンでは、50平方メートルのアパートのシミュレーションされた平均ローン返済は24年です。

45%の努力比率は、異常に寛容です。これはポルトガルの規制DSTI上限に一致しますが、フランスの35%上限や、スペインとイタリアで一般的に適用される手頃な価格の閾値を上回ります。オランダのシステムは、固定パーセンテージではなく、所得依存の上限を使用します。したがって、シミュレーションは比較的寛容な仮定を使用しており、実際の借り入れ能力はそれより低い可能性があります。

さらに、これらの数値はローンのみをカウントします。最初の支払いを行う前に、購入者は10%の頭金に加えて、取引税と手数料を貯蓄する必要があります――これは国によって購入価格の約3%（オランダ）から8-12%（スペインとポルトガル）の範囲であり、フランスとイタリアはその中間です。給与が最も低く、貯蓄を貯めるのが最も難しいキャリアの初期段階では、これには数年かかることがあります。したがって、住宅所有者になるために必要な時間は、シミュレーションされた住宅ローン返済期間をはるかに超える可能性があります。

シミュレーションは、1つの給与と50平方メートルのフラットをペアにします。これは、世帯の大きさに関係なく、世帯の努力の代理です：2つの給与を得ているカップルは、比例して大きな家を必要とします。世帯収入と構成データはNUTS-3レベルでは利用できないため、比較を地域間および国間で公平に保つために、比率を固定します――1つの収入、1つの控えめなユニット。

［画像: 国別の長期または手頃でない住宅ローンに直面する労働者の割合、2023年］

国別の、50 m²の住宅ローンが15年を超える地域の雇用割合；追加時間は10%の頭金と税金の貯蓄に費やされる。

ポルトガルでは、雇用の4分の3が、小さなフラットが15年以上の返済努力を必要とする地域にあります。スペインとフランスでは、それはほぼ半分です。イタリアでさえ、3分の1です。頭金はさらに追加されます。これらは雇用がある地域です。「より安い場所に引っ越す」ということは、雇用を後にすることです。

この分析全体で使用する指標は、オリジナルで意見が分かれるものです。地域データから組み立てられた住宅ローンシミュレーションを導入し、手頃でない価格の閾値として15年の返済期間を使用します――これは、せいぜい境界線上で合理的なカットオフです。これより優れたものがこの粒度で存在しないため、これを構築しますが、それが描く絵が正確かどうかという公平な質問があります。

一貫性のチェックとして、公式の情報源に目を向けます。冒頭部分で、Eurostatの住宅費負担指標が住宅ローンの元本返済を除外しており、国間比較を誤解を招くものにしていることを見ました。しかし、OECD手頃な住宅データベースは、元本返済を含み、エネルギー、メンテナンス、保険費用を混同しない、よく関連する指標――可処分所得に対する中央値住宅ローン負担――を公表しています。この指標は地域差を平滑化するため、粒度は高くありません。そして、私たちが構築したものとは概念的に異なるものを測定します：シミュレーションされたローンや単純な努力比率からの潜在的な負担を推定するのではなく、EU-SILCにおける自己申告された住宅ローン支払いからの実際の負担を測定します。

実際の住宅ローン支払いはECBの主要金利に敏感であり――これらの国では多くのローンが変動金利であるため――年々の変動を平滑化するために3年間の平均（2022〜2024年）を使用します。

［画像: OECD中央値住宅ローン負担（可処分所得の割合）、3年平均2022–2024年］

中央値住宅ローン負担（OECD HC1.2）、3年平均2022–2024年。

ランキングは同じです。ポルトガルが最も重い住宅ローン負担を抱え、次いでフランス、スペイン、イタリア、オランダと続きます――これはパート4で示した地域努力指標によって生成された順序です。異なるデータ、異なるスケール、異なる方法論から構築された2つの指標が、同じ方向を指しています。

# パート9 起きていない地方分散

今日の雇用集中度はどれくらいでしょうか？ポルトガルでは、全雇用の半分が国の土地面積のわずか11%にあります。スペインは13%、フランスは14%に集中させています。そして2000年以降、ほとんどすべての国で状況は悪化しました。スペインでは、雇用をカバーするのに必要な面積は3.8パーセントポイント縮小し、オランダでは3.6パーセントポイント縮小しました。EU全体では、この傾向はさらに顕著です：ブルガリアは13ポイント、ハンガリーとフィンランドは12ポイント失いました。

［画像: 国土面積の半分が全国雇用の50%を占める割合、EU-27、2023年］

各国の国土のどれくらいの割合が、その雇用の半分を支えているか？黒い点は2000年の同じ指標を示しています。ベルギーにはマークがありません。EurostatのベルギーNUTS-3地域の雇用データは2003年からしか始まらないためです。

国レベルの数字は、物語を平滑化してしまいます。2000年から2023年の間に各地域の国内雇用シェアの変化をマッピングすると、どの地域が重要性を増し、どの地域が失われたかが明らかになります。

［画像: 雇用シェア変化マップ、ポルトガル 2000–2023年］

ポルトガル

［画像: 雇用シェア変化マップ、スペイン 2000–2023年］

スペイン

［画像: 雇用シェア変化マップ、フランス 2000–2023年］

フランス

［画像: 雇用シェア変化マップ、イタリア 2000–2023年］

イタリア

［画像: 雇用シェア変化マップ、オランダ 2000–2023年］

オランダ

パターンは一貫しています：首都圏とその衛星都市が赤く引っ張り、内陸部は青く色あせています。各EU諸国のトップ雇用地域を20年以上にわたって追跡すると、この傾向が鈍化していないことが確認されます。

［画像: EU全域のトップ地域雇用シェアの時系列］

各国の首都地域の雇用シェアの推移。ほとんどの国で、集中度は安定しているか上昇しており、地方分散は例外であり、傾向ではありません。

［画像: トップ地域雇用シェアの変化、EU諸国］

2000年以降の首都地域の雇用シェアの純変化。プラスは首都が支配力を増したことを意味し、マイナスはいくらかの分散が発生したことを意味します。

欧州のほとんどの国で雇用集中度が増加していることがわかりました。地図は、地域ごとのその進化の地理と規模を示しました。トップ地域チャートは、首都圏がこの傾向を追っていることを確認しました。1つの検証が残っています：2000年にすでに多くの雇用を抱えていた地域は、一般的に雇用シェアを増やしたでしょうか？調査対象の5カ国について調べてみましょう。

［画像: 2000年の雇用シェア vs 2000–2023年のシェア変化、雇用のおよそ25%を占める地域］

各国の雇用のおよそ25%を2000年に占めていた地域のみを示しています。5つの首都圏すべてがシェアを増やしました。

すべての首都圏は雇用シェアを増やしました――パリ（+0.5 pp）からリスボン（+3.7 pp）まで。この選択肢に含まれる12の非首都圏のうち、物語は単純ではありません：5つはシェアを増やし（ミラノが+1.5 ppでリード）、5つは減らし（ナポリが-0.4 ppでリード）、2つはほぼ横ばいでした（ポルトとブレシア）。このサンプルサイズは、構築上、小さいので、一般化は困難です。パーセンテージ閾値を約50%に設定してサンプルを増やすと、より多くの地域が表示されますが、明確なパターンは明らかになりません。実際、私たちは、小さな初期雇用シェアの上に小さな雇用シェアの変化のダイナミクスは複雑で、国に大きく依存することを発見しました。集中度の物語は、すべての大きな地域が相対的な重要性を増しているということではありません――それは首都が引き離し、追随者が自分の道を切り開いているということであり、結果はまちまちです。

最終的な結果は何でしょうか？以下の分布図は、各国のNUTS-3地域を雇用でランク付けし、全国合計の50%に達するために必要な地域数を示しています。ポルトガルはわずか4地域、スペインは7地域、オランダは8地域、フランスは16地域、イタリアは19地域が必要です。

［画像: 雇用分布、ポルトガル 2023年 - 50%に達するのに4地域］

ポルトガル - 4地域が全国雇用の50%をカバー。

［画像: 雇用分布、スペイン 2023年 - 50%に達するのに7地域］

スペイン - 7地域が50%をカバー。

［画像: 雇用分布、フランス 2023年 - 50%に達するのに16地域］

フランス - 16地域が必要、パリ＋プチ・コロンヌが15.9%を占める。

［画像: 雇用分布、イタリア 2023年 - 50%に達するのに19地域］

イタリア - 19地域、その多中心構造を反映。

［画像: 雇用分布、オランダ 2023年 - 50%に達するのに8地域］

オランダ - 8地域、ポルトガルやスペインよりも滑らかなテール。

これらのプロットは、特にポルトガル、スペイン、フランスにおける著しい集中度をよく示しています。これらの3カ国では、雇用の半分が土地の11%〜14%にあります。イタリアとオランダはそれほど極端ではない結果を示しており、これはそれらの国で発見された全体的な手頃さの改善と一致します。

ジニ係数――不平等の標準的な測定値であり、国の地域における雇用分布にも適用できる――もこの状況を確認しています：スペインは0.59でトップ、次いでポルトガル（0.53）、フランス（0.50）であり、イタリア（0.47）とオランダ（0.46）はより均等に分布しています。ジニ係数ゼロは、すべての地域が同じ数の雇用を持っていることを意味します；1に近い値は、すべての雇用が単一の地域にあることを意味します。

この時点で、シェア統計はゼロサムビューであることを指摘すべきです――2000年から2023年にかけてどの地域が相対的な重要性を増したかを見てきました。そして2023年の雇用分布の結果を見てきました。しかし、雇用は絶対額でどうなったのでしょうか？最後の洞察は、次の地図によって提供されます。

［画像: 雇用変化マップ、ポルトガル 2000–2023年］

ポルトガル

［画像: 雇用変化マップ、スペイン 2000–2023年］

スペイン

［画像: 雇用変化マップ、フランス 2000–2023年］

フランス

［画像: 雇用変化マップ、イタリア 2000–2023年］

イタリア

［画像: 雇用変化マップ、オランダ 2000–2023年］

オランダ

雇用変動の数値は、国ごとの違いを強調しています。スペインでは、ほぼすべての地域で雇用が増加しましたが、シェアマップはマドリードがかなりの部分を食い込み、すでに支配的なシェアを強化したことを示しています。ポルトガルでは、内陸部は相対的に遅れをとっただけでなく、ドウロは労働力の5分の1を失い、トラス・オス・モンテスは6分の1を失いました。イタリアとオランダは、ほぼすべての地域で絶対的な増加を記録しました。フランスはほとんどの地域で増加し、有意ではあるが比較的小さな数の地域で減少しました。しかし、共通点があります：すべての首都圏は二桁の成長を遂げました。首都圏の絶対的な雇用増加は、21%（パリ＋プチ・コロンヌ）から48%（マドリード）の範囲です。これらの5カ国の首都圏では、雇用シェアの増加は、雇用密度の二桁成長と相まって、住宅市場に顕著な圧力を生み出しました。

# 結論 家の中の象

2つの発見が際立っています。

第一に、住宅購入努力は、調査対象の5カ国すべてで、雇用密度と構造的に相関しています。最も単純な説明は因果関係です：より多くの労働者が同じ土地を求めて競争するとき、価格は賃金に対して上昇します。第二に、その圧力は激化しています。2000年以降、すべての首都圏は二桁の雇用成長を記録しました――これは孤立したブームではなく、首都圏周辺に集中する国内雇用のシェアが増加しているという、より広範な傾向の一部です。より多くの雇用、より多くの人々、同じ土地――このメカニズムは自己強化します。

私たちのデータセットにあるどの国も、雇用地方分散に向けた意味のある傾向を示していません。ほとんどの国では、過去20年間で集中度は安定しているか増加しています。

慢性的に遅れている供給は、単一の問題に起因するものではありません。多くの問題が公に言及されています：スペース不足、許可のボトルネック、人員不足、高価な信用、ゾーニング法、政治的障害。ある地域に影響を与える問題の組み合わせは、別の地域のものとは異なります。ある人はより多くの住宅を主張し、別の人は価格統制を主張します。密な地域での手頃な価格の問題が、これらの単純なアプローチのいずれかで解決されると想像するのは困難です。そして、集中度が高まるにつれて、解決策は少数の地域行政構造に依存するようになります――支配的な地域に影響を与えるロジスティック問題や政治的偏見のいずれかに人質になります。そうなると、人々はおそらく、生産性、出生率、幸福度が低下したまま苦しむことになるでしょう。密度と集中度は、この議論のほとんどに含まれていません。それがこの研究の動機となったものです。地方分散は解決策の一部になり得るでしょうか？

COVID時代のリモートワークの実験は、一時的に異なる未来を示唆しました。労働者は、手頃な価格の地域に住みながら都市部の給料を得られることを発見しました。密集した地域への住宅圧力は、たとえわずかであっても緩和されました。二次都市は新しい需要を見ました。2020年には、「仕事をするために、私たちは皆、土地の11%にいる必要があるのだろうか？」という疑問が突然正当なものになりました。

その窓は閉じつつあります。オフィスへの復帰義務、対面ネットワークの重力、そして政策の慣性は、古いパターンを再構築しています。雇用を集中させる構造的なインセンティブは変わっていません：集積経済、本社バイアス、首都圏に傾斜したインフラ投資。

次々と発表されるオフィスへの復帰義務は、単なる人事ポリシーではありません。それらは住宅ポリシーです。「リスボン／マドリード／パリで週3日オフィス勤務」というすべてのRTOメモは、「したがって、50平方メートルの住宅ローンが24／23／37年かかる」というメモでもあります。私たちは、地方分散の姿を見た後、意図的に再集中しました。

首都の本社のみを優遇するすべての財政的インセンティブ、首都のみを結ぶすべての高速鉄道線、同じ11%の地域内にのみ開かれるすべての新しい大学キャンパスは、隅のピーナッツのようなものです。雇用集中は家の中の象――住宅ローンの金利、建設許可、観光規制のどんな微調整でも完全に克服できない構造的な力です。私たちが隅に餌を与え続けている限り、象は動きません。

# 付録 データ、方法論、および限界

地理単位: NUTS-3地域（ES、PT、FR、IT、NLの312地域）。
住宅価格: 国立統計局（INE、INSEE、CBS、ISTAT）および取引登録所。
賃金: 国立ソース（Quadros de Pessoal、AEAT、DADS/INSEE、INPS、CBS）をNUTS-3レベルで。欠落地域にはEurostat NUTS-2フォールバックを使用。
雇用: Eurostat（nama_10r_3empers）。
観光: Eurostat（tour_occ_nin3）。
住宅費負担: Eurostat EU-SILC（ilc_mded01, ilc_mded04）、2023年。
努力指標: m²あたりの月給総額（月給 = 年収 / 12；PT、ES、ITは年14ヶ月払いであることに注意）。
住宅ローンシミュレーション: 年金計算式、LTV 90%、年利4%、純給与の45%（総給与の約70%）。10%の頭金は返済期間に含まれていません。高努力地域では、その頭金――さらに取引税と手数料（スペインとポルトガルでは相当額）――を貯めること自体に数年かかる可能性があり、総所有期間は表示されている数値よりも長くなります。

すべてのデータは2023年のものですが、特に記載がない限り、NUTS 2024分類および境界を使用しています。Eurostatの雇用および観光シリーズの2023年データは、この研究の5カ国についてすでにNUTS 2024コードで公開されています。フランスの賃金は2022年（最新版）を使用しています。Eurostat NUTS-2フォールバック賃金を使用する地域はフラグ付けされ、回帰分析から除外されています。完全なデータとソースコードはプロジェクトリポジトリで入手可能です。

#ソースデータセット

すべてのソースデータは公開されています。EurostatデータセットはEU全体をカバーし、国立ソースは各国内のNUTS-3地域をカバーしています。ローカルコピー列は、この分析に使用されたスナップショットへのリンクです。

#派生データセット

以下のデータセットは分析スクリプトによって生成され、この記事のチャートの基盤となっています。各ファイルは独立した検証のためにダウンロードできます。

#なぜ5カ国のみか？

この分析では、すべての国についてNUTS-3レベルで3つのデータセットが必要です：m²あたりの住宅価格、賃金、雇用。単一の欧州ソースがすべてを公表しているわけではありません。各国は、国立統計局、税務当局、不動産登記所からデータを収集する必要があります――それぞれが独自の metodology、カバレッジ、アクセス条件を持っています。ポルトガル、スペイン、フランス、イタリア、オランダは、必要なデータを同等の品質で入手できた5カ国です。ドイツは調査されましたが、その地域別価格データ（AK OGA）は、回帰分析に使用できる値ではなく、ビン化された範囲としてのみ公表されています。デンマークの賃金はNUTS-2レベルでのみ利用可能であり、この分析には粗すぎます。他の国も同様のギャップに直面しています。カバレッジの拡大は、方法論ではなく、データアクセスに関する問題です。

#なぜ2023年か？

2023年は、5カ国すべてでNUTS-3レベルの住宅価格と賃金の両方が利用可能な最新年です。フランスが制約要因となっています――INSEEは地域別賃金を1年遅れで公表しているため、2022年の賃金が最新であり、2023年の代理として使用されます。ポルトガルの取引価格シリーズ（INE 0012235）は2019年第4四半期に開始されたため、2020年以前のデータは同等の品質で利用できません。イタリアのINPS賃金データは2019年に開始されました。Eurostatからの観光データ（tour_occ_nin3）は2023年にNUTS 2024コードに切り替わったため、手動でのコード照合なしに現在の地域境界に観光強度を一致させることができるのはこの年のみです。住宅費負担チャートは、分析の残りの部分と同じ2023年を参照年として使用しています。

#比較可能性の注意点

国間比較は注意して読む必要があります。賃金の概念が異なります：ポルトガル（MTSS Quadros de Pessoal）とイタリア（INPS）は民間部門の従業員のみを対象としていますが、スペイン（AEAT）とフランス（INSEE DADS）はすべてのセクターを含みます。オランダ（CBS）は従業員報酬――総給与に雇用主の社会保険料を加えたもの――を報告しており、これは総給与に近似するために1.27で割って調整されます。各国内ではすべての地域で同じ概念が使用されているため、地域ランキングには影響しません。

住宅価格の概念も異なります：ポルトガルとフランスは公証人記録からの中央値取引価格を使用します；スペインとオランダは平均取引価格を使用します；イタリアは実際の取引ではなく、専門家による鑑定評価額の範囲（OMI引用）を使用します。平均価格は通常、高級物件の outliers のため、中央値より5〜15%高くなります。イタリアの数値は、記録された販売よりも方法論的には評価額に近いものです。

住居の床面積の国内定義の間にも違いがあります。これには、アパートの共用部分、バルコニー、テラス、および地下室、屋根裏部屋、保管室などの他のスペースの扱いが含まれます。その結果、報告されている平方メートルあたりの価格は、国間で完全に調和された床面積の測定値に基づいているわけではありません。

国別の散布図と回帰分析は信頼できます。結合された複数国間のプロットは、全体的なパターンを見るのに役立ちますが、正確な国間ランキングとして読むべきではありません。

#観光指標の注意点

労働者あたりの訪問者数はNUTS-3の平均です。首都圏では、観光客は都市中心部に集中する一方、労働力は都市圏全体に広がっているため、この指標は最も集中的な場所での観光圧力を過小評価し、ほとんど存在しない郊外に希釈してしまいます。アルガルヴェやコルシカ島のような、観光が地域全体を定義する活動である地域では、訪問者はより分散しており、この平均は現実をよりよく表しています。当然のことながら、地域を比較する際には、NUTS-3が利用可能な最も細かい粒度であるため、このニュアンスは質的にのみ評価できます。

#NUTS-3地域は平等ではない

NUTS-3境界は行政区分に従っており、標準的なグリッドではありません。パリ（FR101）は103 km²――都市部のみです。マドリード（ES300）は7,972 km²――人口密度の低い田園地帯を含む、県全体です。グランデ・リスボアは1,322 km²でその間に位置します；ローマは5,280 km²をカバーします。これは雇用密度に最も影響します：パリは1 km²あたり21,700人の雇用を登録していますが、マドリードは484人です――これは主に境界の人工物であり、都市の強度の実際の差ではありません。

住宅努力（価格÷賃金）はより堅牢です。なぜなら、分子と分母の両方が同じ地理的スケールで測定され、面積は計算に含まれないからです。しかし、マドリードのような大きな地域は、高努力の都市中心部と低努力の田園地帯の縁を平均化するため、ピーク時の手頃な価格圧力を過小評価します。対照的に、パリはほとんど排他的に密集した高価な中心部を捉えています――そのため、その努力の数値は首都基準でさえ極端に見えます。隣接するプチ・コロンヌ県（オー・ド・セーヌ、セーヌ＝サン＝ドニ、ヴァル・ド・マルヌ）の努力値は1.1から1.3です――依然として高いですが、パリ自体の2.1よりはるかに低いです。

これが、国間散布図でパリをプチ・コロンヌとマージして単一の雇用加重データポイントにする理由です。マージの根拠は単純です。103 km²で、パリは私たちのデータセットの中で最小のNUTS-3地域です――ポルトガル、スペイン、オランダ、イタリアのどの地域よりも小さいです。3つの隣接する県とマージした後でさえ、結合された面積はわずか753 km²であり、私たちの5カ国の中央値NUTS-3面積4,500 km²よりはるかに小さいです。4つの地域は連続した都市塊を形成しており、住宅市場は深く絡み合っています：パリの価格は、毎日プチ・コロンヌから通勤する何百万人もの労働者がいなければ維持できませんし、それらの労働者自身も中心部への近さによってインフレした住宅費に直面しています。パリを孤立したデータポイントとして扱うことは、その密度を1桁過大評価し、その努力を、小さな仮定の変更が激しい変動を生み出す数学的な崖っぷちに置きます。マージは問題を隠すものではありません――パリ＋プチ・コロンヌは依然として私たちのデータセットで最も高価で最も密度の高い単位としてランク付けされています――それは単に、他の首都圏がより広い境界線によってデフォルトで既に捉えている測定値に近づけるだけです。

むしろ、この介入は慎重すぎる傾向があります：機能的なパリの労働市場は、グランデ・コロンヌを越えてさらに広がり、さらに遠くまで伸びており、さらに大きな地域をマージする主張もできます。私たちは4つの県で停止します。なぜなら、それらが明白な連続した中心を形成しており、さらに広げるには通勤圏の終点がどこであるかについての判断が必要になるからです――これはNUTS分類が私たちに答えてくれるはずだった質問です。これのどれもNUTS-3分類自体への批判ではありません。EU規制は、NUTS地域が加盟国内の既存の行政区分に従うことを要求しており、それには正当な理由があります：行政単位は、目的のために構築された統計地域が持たないデータ収集インフラ、法的権限、および政治的正当性を持っています。フランスの県は革命期にまで遡り、どの市民も馬で1日で首都に到達できるように設計されていました――18世紀の統治には合理的でしたが、21世紀の労働市場分析にはそれほどではありません。

すべての国がNUTS-3を行政区分にマッピングしているわけではありません。オランダは最も明確な例外です：そのCOROP地域は、通勤パターンを中心に設計された非行政地域です。ポルトガルのComunidades Intermunicipaisはハイブリッドです――EU構造基金を調整するために作成されましたが、日々の統治には役割がなく、それは個々の自治体に委ねられています。しかし、フランス、スペイン、イタリアはNUTS-3を直接、長年確立された行政区分――県、州、県――にマッピングしています。パリのマージは、私たちが持っているものと協力する方法です：地図を再描画するのではなく、1つの境界線が私たちが尋ねている質問に対してあまりにもタイトに引かれていたことを認識することです。

国別の散布図と回帰分析は影響を受けません――同じ国内の地域は同じ行政システムから来ており、合理的に比較可能です。結合された国間散布図は、上記で説明したパリ＋プチ・コロンヌのマージを使用しており、最も極端なサイズ非対称性を緩和しています。x軸（密度）は依然として国間で異なるサイズのコンテナを混合していますが、マージされていないパリほど深刻な歪みを持つ地域は他にありません。

#賃金の詳細

努力指標は、総給与を使用します――これは、5カ国すべてでNUTS-3レベルで一貫して利用可能な最も広範な賃金概念です。正確なソースは異なります：ポルトガルは雇用主報告からの月給平均（MTSS Quadros de Pessoal、「ganho」× 14）を使用します；スペインは税務申告からの年収平均（AEAT）を使用します；フランスはフルタイム換算の総年収（INSEE DADS/DSN）を使用します；オランダは従業員報酬の総額を人数で割ったもの（CBS）を使用します；イタリアは社会保障記録からの総給与平均（INPS）を使用します。

これらの概念は完全に調和されていません。オランダの数値には雇用主の社会保険料が含まれており、他のものよりも広範です。スペインの数値は税務申告からのものであり、非公式または不規則な収入を過小評価している可能性があります。ポルトガルの「ganho」には、基本給を超えた残業代と定期的なボーナスが含まれます。

純給与ではなく総給与を使用するのは、純給与がNUTS-3レベルで利用可能なのがフランスのみであるためです。他の国では、純給与を計算するには、各国の税金および社会保障システムをモデル化する必要があります――これは世帯構成、控除、および（スペインでは）自治州によって異なります。可処分所得は5カ国のうち4カ国でNUTS-3レベルで利用可能ですが、イタリアでは利用できず、非労働収入（年金、移転、投資）を含んでおり、これは労働者が稼ぐものとは異なるものを測定します。総給与は、その不完全さにもかかわらず、5カ国すべてで地域レベルの労働者収入を分離する唯一の指標です。

#回帰に関する注記

外れ値は2段階で検出されます。まず、すべての点（努力対ln(密度)）にログ線形モデルをフィットさせます。この初期フィットの残差は、四分位範囲（IQR）を使用してテストされます：最初の四分位数の下または3番目の四分位数の上1.5×IQRを超える残差を持つ点は外れ値としてフラグ付けされます。次に、それらを除外して回帰を再フィットさせます。これは、正規分布する残差を仮定しない標準的なノンパラメトリック法であり、国ごとに独立して適用されるため、賃金または価格概念の国間差がどの点がフラグ付けされるかに影響しません。

上記で説明されている比較可能性の制限にもかかわらず、単変数フィットは各国内で強力です。国が結合されると、ポルトガル＋スペイン、およびポルトガル＋スペイン＋フランスのサブセットは、サンプルサイズと方法論的類似性の良いバランスを提供します：イベリアのペアは、同様の住宅市場構造とデータ伝統を共有しており、フランスを追加することで、文書化された価格ソース（公証人DVFデータ）と類似の賃金概念を持つサンプルを拡張します。どちらの組み合わせでも、ポルトガルとスペインの個別のフィットで特定された外れ値の役割は、より大きなサンプルのおかげで、より高い統計的信頼性で確認されます。

2変数モデルは、密度の対数項と観光強度の線形項を使用します。対数は、住宅努力に対する密度の寄与が収穫逓減を持つという期待を捉えています：住宅費を支払う労働者――住宅ローンまたは最終的に購入価格を反映する家賃――は、賃金と信用規則によって制約されます。2008年の金融危機後、銀行規制は欧州全域で負債収入比率の上限を厳格化しました。これは主に借り手を高努力から保護するためではなく、銀行システムをシステミックリスクから保護するためでした。これらの制約は上限として機能します：密度が増加すると、努力は無限に増加することはできません。対数はこの飽和挙動を近似します。

対照的に、観光強度は線形に入ります。観光が住宅市場にもたらす需要は、価格に対して非弾力的である可能性があります：地域が宿泊施設の満員に達し、価格が上昇した場合、訪問者のプロファイルは、量が減少するのではなく、より高額なセグメントにシフトする可能性があります。住宅の供給は局所的に硬直的ですが、潜在的な訪問者のプールは、特に同じ物件で時間共有される場合（短期賃貸のように）、その地域全体の在庫に対して購買力が大きいグローバル市場から引き出されます。

経験的なチェックとして、代替モデル努力 = a · ln(密度) + b · ln(観光) + c を、線形観光項を対数項に置き換えてフィットさせました。5カ国のうち4カ国とプールされたサンプルでR²は低下しました：線形観光項はより良いフィットを提供し、上記の議論と一致しています。

#住宅費負担（EU-SILC）

パート1では、2つのEurostat EU-SILC指標を使用します。最初のilc_mded01は、可処分所得に対する総住宅費の割合を報告します。住宅費は、家賃（賃借人の場合）または住宅ローンの利息（所有者の場合）、光熱費、構造保険、法定サービス、メンテナンス、住宅関連税と定義されます。住宅ローンの元本返済は、支出ではなく貯蓄を構成するという理由で、明示的に除外されています。これは、指標が住宅ローン返済の利息部分を捉えるが、元本部分は捉えないことを意味し、アクティブな住宅ローンを持つ住宅所有者のキャッシュフロー負担を体系的に過小評価します。

2番目の指標、ilc_mded04は主観的な測定値です：世帯は、住宅費が重い負担、いくらかの負担、または全く負担でないかを報告します。この分析の5カ国について、主観的なランキング（NLが最も負担が少なく、ES/ITが最も負担が多い）は、計算されたランキング（NLが最も負担が多く、PTが最も少ない）と矛盾します。この乖離は、元本返済の除外と、非常に異なる所有形態の平均化が、実際の経験とは逆の方向を指す計算された指標を生み出す可能性があることを示しています。