《International Journal of Disaster Risk Reduction》：Floods and flats: Housing market responses to flood risk in Japan
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本研究针对全球沿海城市洪灾风险加剧的挑战，利用日本官方洪水风险地图（计划规模与最大规模）和住宅交易数据，通过特征价格模型量化了洪水风险对公寓价格的影响。结果显示，位于计划规模淹没区的房产价格平均降低8.5%，而大都市区的折扣幅度高达25%；2020年强制洪水风险披露政策进一步强化了市场对风险的定价。成果为气候适应型城市规划和风险沟通策略提供了实证依据。
随着全球气候变化加剧，极端降雨和洪涝灾害频发，沿海城市因其人口与经济资产高度集聚，面临日益严峻的洪水威胁。日本作为灾害多发的东亚国家，近年来因城市化、老旧基础设施与气候变化的叠加影响，洪灾损失持续上升。然而，洪水风险如何在住宅市场中资本化？不同层级的风险地图是否被市场差异化识别？政策干预能否有效提升风险定价效率？这些问题的解答对优化防灾资源配置和促进城市韧性建设至关重要。
为解决上述问题，京都大学的研究团队基于2018–2022年间日本全国约308万条公寓交易数据，结合国土交通省发布的计划规模（重现期约100年）和最大规模（重现期超1000年）洪水淹没地图，系统分析了洪水风险对房价的影响机制。研究通过特征价格模型控制物业特征、空间与时间固定效应，并引入洪水频率、深度、持续时间等连续指标构建综合风险指数，进一步通过双重差分模型评估2020年强制风险披露政策的效应。
在方法学层面，研究主要依托以下关键技术：
- 1.
多源数据空间匹配：将住宅坐标与洪水风险地图、夜间灯光数据（NOAA VIIRS）、行政区划边界进行GIS整合，确保风险暴露度精准量化；
- 2.
特征价格模型：以对数房价为因变量，纳入洪水区虚拟变量、楼层与淹没深度交互项、复合风险指数等核心解释变量；
- 3.
异质性分析：对比全国与七大都市区（如东京、大阪等）样本，揭示区域差异；
- 4.
政策评估框架：利用2020年强制披露政策作为外生冲击，构建双重差分模型识别因果效应。
5.1 日本全国尺度分析
计划规模洪水风险：位于洪水区的公寓价格平均降低8.5%（p <0.01），但一层住宅与淹没深度交互项未呈现显著额外折价，表明市场对基础风险敏感，但对物理暴露度的响应有限。
最大规模洪水风险：洪水区房价折扣为5.8%，且一层或低于淹没深度的单元出现显著额外折价（交互项系数-0.026，p <0.01），反映市场对极端事件下的高度脆弱性存在认知。
连续风险指标：洪水频率每增加1%，房价下降3.5%–4.2%；最大淹没深度每增加1米，价格降低1.3%–3.8%。复合风险指数（FRI）显著为负，说明市场能综合考量风险多维特征。
5.2 大都市区异质性分析
都市区房价对洪水风险的反应显著强于全国水平。计划规模洪水区的平均折价达26.5%，最大规模区为19.1%。一层住宅与低于淹没深度单元的额外折扣分别为3.9%–5.1%和4.6%–4.9%，凸显高密度区域对风险的高度敏感。连续指标中，洪水频率的边际效应升至10.2%–11.9%，反映都市市场对风险信息的吸收更为充分。
5.3 风险披露政策效应评估
双重差分模型显示，政策实施后洪水区房价相对非洪水区进一步下降，尤其针对最大规模洪水区（系数-0.009，p <0.01）和计划规模中低于淹没深度的单元（系数-0.013，p <0.1）。事件研究法证实平行趋势假设成立，且政策效果在后期强化，表明信息披露能逐步修正市场定价偏差。
5.4 稳健性检验
排除沿海1公里内样本后，核心结果保持稳健，说明海岸 amenities（如景观价值）未对估计结果产生显著干扰。
本研究首次在日本语境下系统比较了不同层级洪水风险地图的资本化效应，揭示市场对高频、近端风险（计划规模）的反应强于低频、极端风险（最大规模）。大都市区的高折扣率警示需优先强化城市韧性投资。2020年披露政策虽初步显效，但长期效果需持续追踪。研究为灾害经济学提供了新兴经济体政策评估案例，也为日本及其他类似国家的气候适应规划提供了量化依据。未来可拓展至独立住宅、商业地产等多物业类型，并纳入滑坡、风暴潮等复合风险进行综合分析。
