地域の空き家率が家賃に与える影響
Effect of the Vacancy Rate of the Locality on the Rent
Recruit Sumai Company Ltd. Takeshi SO

株式会社リクルート住まいカンパニー 宗健

The purpose of this study is to clarify the effect of the vacancy rate of the locality on the rent, using SUUMO andZENRIN Data. The results of the study are as follows. The effect on the rent, when the vacancy rate of the locality rises
by 1%, is −0.13% (1% level of significance) in the 23 wards of Tokyo, 0.21% (1% level of significance) in Osaka City,−0.08% (1% level of significance) in Nagoya City, −0.05% (1% level of significance) in Sapporo City, −1.25% (1%level of significance) in Sendai City, and −0.06% (10% level of significance) in Fukuoka City. It can be concluded thatthe rent is affected to a certain degree by the vacancy rate of the locality.
Keywords：Vacancy rate, Vacant housing, Rental housing, Housing stock, Rent
空き家率, 空き家, 賃貸住宅, 住宅ストック, 家賃
１．研究の背景および目的える上で重要な知見となる地域の空き家率が家賃

近年空き家問題が注目されており、空き家率がに与える影響を明らかにすることが本研究の目的

家賃の下落をもたらす可能性が指摘されている。

である。また、家賃モデル推定では説明変数が足

例えば、日本銀行(2016)1)は、「相続税ニーズにりない場合の過小定式化バイアスの影響を小さく

よる貸家建設の増加が、もともと高い貸家の空きするために、地域の空き家率に加え、面積や駅か家率の一段の上昇につながり、これが民営家賃のらの徒歩分数、築年、構造・管理形態、付帯設備

下押し圧力になっている」と指摘している。

等を説明変数に含めて分析を行う。

しかし、空き家率が家賃に与える影響は、先行研究も少なく、空き家率が「家賃の下押し圧力」に留まっているのか、実際に家賃下落をもたらしているのかは明らかではない。

２．先行研究のレビュー
地域の空き家率と家賃の関係に関する研究は極めて少ないが、倉橋(2012)4)は住宅・土地統計調査

空き家率には、個別物件毎の空き家率と地域のの空き家率・一畳当たりの家賃・間代(共益費を含

空き家率の 2 種類がある。
金森・有賀・松橋(2015)2)む)、消費者物価指数の「持ち家の帰属家賃を除く

は、「地域の安全・安心という視点を考慮するなら家賃」を用いた分析結果として「借家の空き家率

ば，都道府県，さらには市町村別といった自治体

はそもそも高く、またデータにより家賃上昇率にレベルの問題」と指摘しており、「余剰着工率」と関係がある可能性は否定できないが、その場合でいう概念を導入して、都道府県別の空き家率の将も家賃上昇率に対し非感応的である（影響を受け

来推計を行っている。地域の空き家率が 30％を超づらい）」と報告している。

えると都市の破綻につながるという野呂瀬

家賃の推計については、清水・渡辺(2011)5)がリ(2014)3)の指摘もあり、空き家問題では、個別の空クルートや大手管理会社のデータセットを用いたき家が近隣に迷惑をかける外部不経済性という議研究を行っているが、空き家率は説明変数に含ま論とは別に、地域の空き家率が与える影響も重要れていない。

な視点である。
このような背景から、住宅政策や金融政策を考地域の空き家率に関しては、一般的には住宅・土地統計調査 6）の空き家率が参照・引用されるこ1とが多いが、住宅・土地統計調査で公開されてい３．研究の方法

るデータでは、市区町村単位での比較的大まかな本研究では、まず民間賃貸共同住宅の空き家数

エリアでの空き家率しか分からず、字丁目別の詳を計測し字丁目毎の空き家率を算出する。算出さ

細な空き家率データは分からない。

れた字丁目毎の空き家率を、家賃モデル推定デー

住宅・土地統計調査ではない独自の空き家率指標は、民間企業等が算出しているケースがある。

タに紐付け、地域の空き家率を説明変数に含めた重回帰分析によってその影響を評価する。

7）

株式会社タスの TVI は、不動産情報サイトを運営

分析対象のエリアは、東京 23 区・大阪市・名古しているアットホーム社のデータを用いて算出さ

屋市・札幌市・仙台市・福岡市の 6 エリアであり、れているが、空き家率算出の分母には建物毎の部

地域の空き家率の影響、家賃の決まり方に地域差

屋数の実数ではなく推定値が用いられている(1)。

があるかどうかの検証も行う。

賃貸住宅管理業者の業界団体である日本賃貸住（１）空き家率の算出

宅管理協会も会員アンケートを基にした空き家率

地域の空き家率の算出は、宗(2017)9)と同様にを日管協短観 8)として発表しているが、回答社数

不動産ポータルサイト SUUMO のデータとゼンリンが少なく、細かい地域別の空き家率データは公表

建物ポイントデータ(4)を使って以下の手順で行う。

されていない(2)。

まず、2006-2014 年の SUUMO 掲載データ約 6 億

このほか宗(2017)9)が、不動産情報サイト SUUMO

件を住所・建物名で名寄せを行いゼンリン建物ポの広告募集データとゼンリンデータを用いて地域

ントデータと紐付ける。その後 2014 年 6 月 10 日

(3)の空き家率を算出している 。

に掲載された SUUMO データを住所・建物名・部屋

地域の空き家率と家賃の関係に関する研究が極番号で名寄せし、ゼンリン建物ポイントデータにめて少ないのは、詳細な空き家率を測定するため紐付け、募集中の部屋は空室であるとして空き家のデータと家賃モデル推定に必要な賃貸契約デー

率算出の分子とし、分母には、2006-2014 年に掲載

タの両方を同時に得ることが極めて困難であるこ履歴があるゼンリン建物ポイントデータの総戸数とが大きな要因であると考えられる。

(5)を用いて空き家率(6)を算出する。
表 1 は、空き家率データの網羅率である。

表 1 空き家率データの網羅率
地域
東京23区
大阪市
名古屋市
札幌市
仙台市
福岡市
合計

地域
棟
東京23区
大阪市
名古屋市
札幌市
仙台市
福岡市
合計

対象
棟
戸数
戸数/棟
184,811 2,629,882
14.2
26,249744,81028.4
30,772466,82815.2
33,756467,327
13.8
18,311
243,769
13.3
24,407455,83818.7
318,306 5,008,454
15.7
対象
戸数
対非対象 棟
69.4%
78.9%
1.65
61.7%
78.0%
2.20
67.8%
71.8%
1.21
69.7%
79.5%
1.68
70.1%
78.9%
1.59
74.4%
81.7%
1.53
69.0%
78.4%
1.63

非対象
棟
戸数
戸数/棟
81,483
701,669
8.6
16,317
209,998
12.9
14,618183,03112.5
14,700120,864
8.2
7,794
65,152
8.4
8,398
102,34212.2
143,310 1,383,056
9.7

合計
棟
戸数
戸数/棟
266,294 3,331,551
12.5
42,566
954,808
22.4
45,390649,859
14.3
48,456588,19112.1
26,105308,92111.8
32,805558,18017.0
461,616 6,391,510
13.8

非対象
合計
戸数
対合計
棟
戸数
30.6%
21.1%
0.69
100.0%
100.0%
38.3%
22.0%
0.57
100.0%
100.0%
32.2%
28.2%
0.87
100.0%
100.0%
30.3%
20.5%
0.68
100.0%
100.0%
29.9%
21.1%
0.71
100.0%
100.0%
25.6%
18.3%
0.72
100.0%
100.0%
31.0%
21.6%
0.70
100.0%
100.0%

2

(%)
13.35
11.37
7.41
0

6km

図 1 東京 23 区の字丁目別の空き家率
東京23区の字町目別募集率
2006-2014 年の SUUMO 掲載データは棟数で

統計調査は、「空き家などの居住のない住宅につい61.7％～74.4％、戸数で 71.8％～81.7％と高い網ては、住宅・土地統計調査員が外観で判断するこ羅率となっている。棟あたりの戸数では、非対象とにより、調査項目の一部について調査した」と物件では 9.7 戸、対象物件では 15.7 戸となっておしているように調査方法が本研究とは大きく異なり比較的小規模な物件が SUUMO に掲載されていなるためである(8）。

い傾向を示している(7)。

（２）家賃モデル推定

図 1 は、東京 23 区の字丁目別の空き家率であ家賃モデル推定には、2015 年 1 月 13 日に SUUMO

る。区分値の 7.41％は分析対象としたデータの平に掲載されていた物件情報を用いる。2014 年 6 月

均値であり、11.37％は平均値に標準偏差の 2 倍を

10 日時点で字丁目別に計算された空き家率を各足したもの、13.35％は平均値に標準偏差の 3 倍を物件データに付加し、家賃（賃料に管理費や共益足したものである。東京 23 区の場合には、北東部費を加えた月額の支払総額）の対数を目的変数とに空き家率が比較的高い地域が分布していることした重回帰分析を行うことで、地域の空き家率のが分かる。

影響を評価する。空き家率データを家賃モデル推

なお、この空き家率は平成 25 年住宅・土地統計

定データよりも 7 ヶ月前のものとしたのは、地域

調査 6)の東京 23 区の賃貸住宅空き家率 15.7％よの空き家率が家賃に影響を与えるのと同時に、家りも大幅に低くなっている。これは、住宅・土地賃が地域の空き家率に影響を及ぼすという内生性3

を回避するためである(9)。

万 3000 円、福岡市が 11 万 6400 円となっている。

推定する家賃モデルは以下の通りである。
ln 𝑦𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 ⋅ 𝑉𝑙𝑠 + 𝛽2 ⋅ 𝐴𝑔𝑒𝑖𝑡 + 𝛽3 ⋅ 𝑆𝑖𝑡
5+𝛽4 ⋅ 𝑇𝑆𝑖𝑡 + ∑

𝑗=1

15

+∑

𝑘=1

4

𝛽5𝑗 ⋅ 𝑆𝑡𝑟𝑗𝑖𝑡 + ∑ℎ=1

𝛽7𝑘 ⋅ 𝐸𝑘𝑖𝑡 + ∑𝑀
𝑚=1

地域別の平均値を見ていくと家賃は、東京 23 区
は 9 万 8689 円と非常に高く、最も安い札幌市の 5

𝛽6ℎ ⋅ 𝑀ℎ𝑖𝑡

𝛽8𝑚 ⋅ 𝑊𝑚𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 ⋯ (1)万 1690 円の 2 倍近い。標準偏差も東京 23 区は 3
万 8156 円と他の地域よりも大きくなっている。
空き家率では東京 23 区は平均 7.39％と低く、最も高い名古屋市の 10.94％の 2/3 程度となって(1)式 において、ln 𝑦𝑖𝑡 は t 時点(2015 年 1 月いる。
名古屋以外は大阪市 9.47％、札幌市 9.29％、13 日)の i 物件の家賃の対数、𝑉𝑙𝑠 は s 時点(2014仙台市 4.38％、福岡市 9.52％といずれも 10％以

年 6 月 10 日)の物件が所在する l 地域の空き家率下であり、住宅・土地統計調査の空き家率と比べを表している。
同様に𝐴𝑔𝑒𝑖𝑡 は築後年、𝑆𝑖𝑡 は面積、て低い。仙台市の空き家率が低いのは東日本大震

𝑇𝑆𝑖𝑡 は最寄駅までの徒歩分数、𝑆𝑡𝑟𝑗𝑖𝑡 は構造ダミー

災の影響である。

(10)(j =1～5)、𝑀ℎ𝑖𝑡 は管理形態区分ダミー(h =1～4)、

家賃と空き家率以外は表 2 には示していないが、𝐸𝑘𝑖𝑡 は設備等ダミー(k =1～15)、𝑊𝑚𝑖𝑡 は区ダミー

築後年は、平均で 13.9 年から 19.4 年となってお（m =1～M：M は都市毎に異なる）を表しており、り分布を見ると築 31 年以上の比率が東京 23 区で

𝛽0 は定数項、𝜀𝑖𝑡 は誤差項である。

は 13.5％と他の地域よりも高く、古い木造の賃貸

表 2 は、分析対象データの地域別の家賃及び空き家率に関する記述統計量である。

住宅が相当数残っていることが示唆されている。
一方、築 10 年以内の比率は、大阪市が 48.1％、家賃モデル推定に用いるデータは、以下のよう

福岡市が 39.2％と高くなっており、新築比率は東なデータのクレンジングを行っている。面積、家京 23 区：13.1％、大阪市：18.8％、名古屋市：

賃、空き家率について、
平均と標準偏差を算出し、9.6％、札幌市：10.1％、仙台市：5.3％、福岡市：

平均に標準偏差の 2 倍を加えた値を超えるものを

11.3％であり新築着工の影響が示唆される。

削除し、そのうえで面積 10 ㎡未満、家賃 2 万円未面積は、名古屋市が平均 39.4 ㎡とやや広くなっ

満、階建て 58 階以上、築後年 46 年以上のデータている。構造でも地域差が見られ、札幌市、仙台を削除し、交通は鉄道・地下鉄のみ(徒歩 20 分以

市では木造が多くなっている。管理形態は不明が内)としている。

地域によって比率が異なり、仙台市：88.9％、名

この結果、家賃は東京 23 区の最大値が 26 万5000 円、大阪市が 15 万 6000 円、名古屋市が 13
万 5000 円、札幌市が 10 万 2500 円、仙台市が 10

古屋市：86.7％と高い地域もあるが、福岡市：
58.0％、札幌市：61.7％という地域もある。
設備等を見ると、タワー物件の比率は東京 23 区

表 2 地域別分析対象データの記述統計量（家賃及び空き家率）
サンプル数
家賃
平均
単位：円 標準偏差
最小
最大
空き家率 平均
単位：％ 標準偏差
最小
最大

東京23区
230,962
98,68938,15622,000265,000
7.39
1.99
0.00
12.22

大阪市 名古屋市
74,57866,542
73,21367,292
23,42020,38620,00020,000156,000 135,000
9.47
10.94
3.77
4.11
0.00
0.00
18.43
21.78

札幌市
50,944
51,69016,46620,000102,500
9.29
4.14
0.00
21.42

仙台市
14,11857,581
15,44320,000103,000
4.38
1.67
0.00
9.80

福岡市
25,82855,055
17,83320,000116,400
9.52
2.67
0.00
16.12

4

表示としているあることを示す％水準で有意％水準で有意が最も高く 1.5％あり、最低は名古屋市・仙台市ているが、空き家率との強い相関関係があるわけの 0.2％である。宅配ボックスありの比率にも地ではない。

域差が見られ最高は大阪市の 33.3％で東京 23 区が 25.6％と続き、最低は仙台市の 8.5％である。
エアコンありの比率は札幌市が 12.7％と極端に低くなっており気候風土の影響が見られる。

４．分析結果表 3 が(1)式の推定結果である。
（１）自由度修正済み決定係数

敷金ゼロ・礼金ゼロの物件比率は、東日本大震

回帰分析の結果得られた自由度修正済決定係数

災の影響で需給が締まっていると考えられる仙台

は、東京 23 区：0.8960、大阪市：0.8724、名古屋

市が 7.4％と非常に低い。東京 23 区も 9.0％と低

市：0.8517、札幌市：0.8453、仙台市：0.7740、

く大阪市：18.2％、名古屋市：22.8％、札幌市：

福岡市：0.8539 と良好な値が得られている。

23.3％であり最も高い福岡市では 33.9％となっ
表 3 地域別家賃モデルの推定結果
目的変数＝家賃（対数）
東京23区
大阪市
名古屋市
札幌市
仙台市
福岡市
サンプル数
230,962
74,57866,54250,944
14,11825,828
修正済決定係数0.89600.87240.85170.84530.77400.8539
地域の空き家率
単位：％ -0.13% ***0.21% *** -0.08% *** -0.05% *** -1.25% *** -0.06% *築後年
単位：年 -0.56% *** -0.76% *** -0.84% *** -0.91% *** -0.79% *** -1.06% ***面積
単位：㎡
1.81% ***
1.75% ***
1.45% ***
1.51% ***
1.27% ***
1.47% ***
駅徒歩
単位：分 -0.66% *** -0.42% *** -0.46% *** -0.19% ***0.08% *** -0.28% ***構造RC
9.08% ***
4.65% ***
5.24% ***
4.54% *** 11.53% ***7.19% ***
SRC
9.20% ***
4.78% ***
6.85% ***
8.64% *** 18.69% *** 10.60% ***軽量鉄骨
4.79% ***
1.15% ***
1.76% ***
1.20% ***
4.07% ***
4.70% ***
baselinebaselinebaselinebaselinebaselinebaseline
木造
その他
2.58% ***
0.15%
-1.61% ***3.98% ***
7.74% *** -1.13%
管理形態 常駐
4.69% ***
0.36%
5.81% ***
3.78% ***
0.44%
3.62% ***
日勤
3.75% ***
0.22%
4.06% ***
3.11% ***
6.47% ***
4.93% ***
baselinebaselinebaselinebaselinebaselinebaseline
巡回不明
2.00% ***
2.99% *** -0.24% *2.88% ***
0.52%
1.58% ***
設備等
新築
0.66% *** -0.42% *** -2.32% *** -3.16% ***0.05%-1.92% ***タワー（16階以上）
10.22% *** 14.03% *** 11.59% ***9.29% *** 12.60% *** -0.07%
1F住戸-3.28% *** -2.74% *** -2.17% *** -4.62% *** -3.12% *** -3.64% ***宅配ボックスあり
4.16% ***
3.90% ***
3.80% ***
4.08% ***
4.06% ***
2.40% ***
エレベーターあり
2.25% ***
2.41% ***
4.53% ***
8.97% ***
6.25% ***
4.97% ***
オートロックあり
2.77% ***
1.59% ***
5.52% ***
2.15% ***
4.30% ***
2.80% ***
TVインターホンあり
1.34% ***
2.41% ***
2.72% ***
2.22% ***
1.85% ***
4.03% ***
エアコンあり4.11% ***
2.65% ***
2.37% ***
1.16% ***
0.46%
1.69% ***
オール電化
-0.62% ***0.21%-1.70% ***3.12% ***
1.64% *** -5.45% ***バストイレ別6.04% *** 14.26% *** 10.48% ***9.90% ***
6.08% ***
6.36% ***
洗面所独立
0.27% ***
0.99% ***
1.58% ***
7.34% ***
2.77% ***
4.11% ***
洗濯機置き場あり
0.81% ***
3.18% ***
2.12% *** -1.60% ***3.74% ***
5.57% ***
ロフトあり
5.08% ***
8.06% ***
8.29% *** -8.46% ***0.86% **
2.74% ***
ペット可・相談
4.30% ***
1.21% ***
2.94% *** -0.25% *
1.58% ***
2.10% ***
敷ゼロ・礼ゼロ-1.38% *** -2.83% *** -3.17% *** -3.97% *** -9.37% *** -5.84% ***
区ダミー
全区有意
有意※1
有意※2
全区有意
全区有意
全区有意
区ダミーの最大と最小の差
46.04%
27.16%
19.30%
9.18%
7.84%
17.04%
地域の空き家率・築後年・面積・駅徒歩は係数を100倍して1単位あたりの変化率（％）表示としている
構造・管理形態・設備等・区ダミーは推定された係数の値をcoefとすると、100[exp(coef)-1]により計算された値である***は1％水準で、**は5％水準で、*は10％水準で有意であることを示す※1：大阪市は、西区のみ有意ではなく、その他区は1％水準で有意※2：名古屋市は、東区のみ有意ではなく、その他区は1％水準で有意5（２）空き家率の家賃への影響（５）設備等の家賃への影響

空き家率の家賃へ与える影響は、東京 23 区：-

16 階以上のタワーは、福岡市以外で大きなプ

0.13％(1％水準有意)、大阪市：0.21％(1％水準

ラスの影響があり(12)、1F 住戸は全地域でマイナ

有意)、名古屋市：-0.08％(1％水準有意)、札幌スの影響がある。宅配ボックスは、全地域で家賃

市：-0.05％(1％水準有意)、仙台市：-1.25％を比較的大きく上昇させ、エレベータありも全地(1％水準有意)、福岡市：-0.06％(10％水準有意)域でプラスの影響がある。オートロックあり、TVとなっている。

インターホンありはプラスの影響があり、エアコ

空き家率が 1％上昇した場合に、大阪市のみプ

ンありについては、仙台市のみ有意ではない。バラスの影響があり、その他地域ではマイナスの影

ストイレ別・洗面所独立・洗濯機置き場・ロフト

響があるという結果である。ただし、仙台市以外ありの項目は主に単身者用住宅に関連する項目

ではその影響は小さく、例えば東京 23 区では空で、バストイレ別・洗面所独立は全地域でプラス

き家率が 10％変化したとしても家賃は 1.3％しかの影響があるが、洗濯機置き場あり、ロフトあり

下落しない。

については、札幌市のみマイナスの影響となって

なお、分析対象データでは、空き家率平均に標いる。契約条件としては、ペット可は札幌市以外

準偏差の 2 倍を超えるものはデータから削除してでプラスの影響があり、敷金ゼロ・礼金ゼロは全いるが、削除しない場合でもほぼ同様の傾向とな

地域で家賃にマイナスの影響がある。

っている。また、東京 23 区については空き家率

なお、新築の家賃への影響は、東京 23 区と仙を説明変数から除外したケースについても家賃モ

台市ではプラスの影響があるが、大阪市・名古屋

デル推定を行っているが、各説明変数の影響は空市・札幌市・福岡市ではマイナスの影響があるとき家率を含めた場合と同じ傾向となっている。

いう結果となった(13)。

（３）築後年・面積・駅徒歩分の家賃への影響（６）家賃の地域差

築後年は全地域で有意にマイナスの影響があ

各地域の区ダミーの影響を見ると、東京 23 区でり、築年が 1 年古くなる毎に-0.56～-1.06％の家は最大と最小の差が 46.04％と極めて大きい(14)。

賃下落をもたらす。これは地域の空き家率の影響

大阪市：27.16％、名古屋市：19.30％、札幌市：

よりも大きく、近年の家賃下落傾向の多くを説明

9.18％、仙台市：7.84％、福岡市：17.04％と地方できる可能性がある。

に行くに従って差は小さくなるが、福岡市の差の面積は 1 ㎡増加する毎に 1.27-1.81％家賃を押

大きさが注目される(14)。

し上げ、駅までの徒歩分数は 1 分増加する毎に基本的にはマイナスの影響があるが仙台市ではプラ(11)

スの影響となっている 。
（４）構造・管理形態の家賃への影響

５．考察
地域の空き家率が家賃に与える影響は、大阪市のみプラスの影響があり、東京 23 区・名古屋市・全地域で、高層住宅に多い SRC 構造の場合に家

札幌市・仙台市・福岡市では家賃を下落させるが、賃が最も高くなっており、RC・軽量鉄骨構造が続仙台市を除きその影響は比較的小さいという結果

き、木造の場合が最も安くなっている。

となった。この結果は倉橋(2012)4)の結果と違い管理形態では、仙台市で有意でないのを除けば家賃は地域の空き家率に対して感応的である。

常駐管理が最も高くなっている。ただし、管理形

地域の空き家率が家賃に与える影響が比較的小態不明の比率が地域によって異なることには注意

さい原因としては、今回の分析で用いた空き家率が必要である。

が個別物件のものではなく地域のものである、と6

いうことが考えられる。個別物件の空き家率が高マイナスの影響がある。仙台市では比較的マイナ

まれば家主は空き家による家賃収入減少を回避すスの影響が大きい。

るため家賃を下げて入居者を確保する、という行

しかし、どのようなメカニズムでこのような影動を取ることが合理的であると考えられるが、自響が生じているのか、本研究の結果からは明確な分の物件が満室であれば（もしくは許容できる範要因を見出すことはできない。

囲の空き家率であれば）、たとえ周辺地域の空き家率が高かったとしても、自分の物件の家賃を下げる動機は小さいと考えられるからである。

今後の課題としては、以下のようなものが考えられる。
今回の分析対象データはパネルデータではない

また、清水・渡辺(2011)5)が指摘する家賃の粘着ためパネルデータを使った空き家率の家賃に与え性が、地域の空き家率が家賃に与える影響を比較

る影響の検証が必要である。すなわち同一地域の的小さくしている可能性がある。これは日本銀行

空き家率が変化した場合に家賃がどのように変化

10)(2017) が「家賃を引き下げると既存の入居者かするか、という検証である。また同時に、地域のらの不満につながりかねない」、すなわち既存入居

空き家率ではなく、個別物件の空き家率が家賃に者の家賃も下落してしまい、全体の収入減につな

どのような影響を与えるのかも検証する必要があがる恐れがある、ということにも関係している可る。

能性がある。

そのうえで、地域毎の市場の状況の違いを明確

ただし、地域の空き家率が急激な変化に直面しにし、空き家率が家賃に与える影響が需給バラン

た場合には、家賃を大きく変動させることがある。

スの不均衡によって起きるものなのか、市場機能

例えば、大分県杵築市ではキヤノンの突然の工場の不全によるものなのか、といったメカニズムも閉鎖により単身者用住宅の家賃が 4 万円台から 1

明らかにする必要がある。

(15)

万円以下に暴落した 。逆の事例として、東日本大震災後の仙台市では震災後、家賃が上昇した一方、空き家率は大きく減少したことが報告されている(16)。このように安定していた市場に何らかの要因で大きな変化が起きると家賃は少なからず変動するが、大きな変化が起きなければ家賃の粘着性が維持されるということが考えられる。
全体としては、地域の空き家率が家賃に与える影響は比較的小さいと評価できるが、大阪市のみ
地域の空き家率が家賃にプラスの影響を与えることについては、今回の分析では明確な要因を見出すことはできない(17)。
６．結論および今後の課題
家賃は地域の空き家率に対して、感応的であるがその影響は比較的小さく、その影響度合いは地域によって異なる。地域の空き家率が上昇すると、大阪市のみプラスの影響があり、その他地域では<謝辞>
本稿の執筆には、日本大学の清水千弘教授に有益な示唆を多々頂いた。ここに記して感謝します。
<脚注>(1) TAS 賃貸住宅市場レポート 7）には、「空き家率 TVI(TAS Vacancy
Index:タス空室インデックス)」の用語説明として「募集建物の総戸数は、①募集建物を階層別に分類、②国勢調査、住宅土地統計調査を用いて階層別の都道府県毎の平均戸数を算出し、両者を乗じることにより算出しています」と記載されている。
また、「TVI=空室のサンプリング÷ストックのサンプリング＝Σ 募集戸数÷Σ 募集建物の総戸数」と記載されており、満室の建物は算出対象に含まれていない。このため市場の賃貸住宅の空き室が均等に存在する場合には、算出される TVI は市
場全体の空き家率に近似すると思われるが、満室の物件が多数存在する一方で市場競争力の低い物件に空き室が偏在している場合には算出される TVI は市場平均よりも高くなる可能性がある。
(2) 日管協短観 8)の回答社数は「1175 社(管理会社)中 190 社(回収率 16.2％)内訳：首都圏 62 社、関西圏 24 社、首都圏・関西圏
を除くエリア 104 社」と比較的少ないが、2016 年下期の入居率は、全国：94.6％、首都圏：96.3％、関西圏：94.1％、その他：93.0％となっている。
(3) 国勢調査世帯数を分子に、住宅・土地統計調査の建物数を分母にした全国の空き家率は 10.0％、SUUMO データとゼンリンデータを用いた東京 23 区の賃貸住宅募集率は 6.9％と報告している。

7

(4) ゼンリン建物ポイントデータは、研究目的で購入したものを使用している。
(5) ゼンリン建物ポイントデータには各建物の総戸数データが含まれるが、SUUMO データに総戸数がある場合には SUUMO データ
を優先している。
(6) SUUMO データとゼンリン建物ポイントデータを用いた空き家率は正確には賃貸募集率ともいうべきものだが本稿では空き家率という用語を用いる。
(7) SUUMO データの網羅率は比較的高いものの小規模な物件が分
析対象に含まれていないことが、分析結果に影響している可能性があることには留意が必要である。
(8) 住調の空き家率と市場での空き家率の比較は、宗(2017)9)参照。
(9) 例えば、家賃が高すぎることが空き家率を高めるといったケースも考えられる。また物件データに 1 月のデータを用いたのは、1-3 月には引っ越しが集中する時期であるためである。
(10) 目的変数のみ対数のいわゆる片対数関数としたのは、説明変数の地域の空き家率はもともと比率であり、築後年・面積・駅徒歩分も実数を用いたほうが、解釈が容易であると考えたためである。
(11) 駅から遠くなると家賃が上がるというのは不自然に感じられるが、仙台市の自由度修正済み決定係数は 0.7740 と他の都市と比べて低く、東日本大震災の影響によって家賃決定メカニ
ズムが異なる可能性がある。
(12) 福岡市は、福岡空港が市内にあることで高さ規制が厳しくその影響でタワーマンションの立地が限定されていることが要因として考えられる。
(13) 筆者が参加している賃貸業界の勉強会（賃貸を考える会・21C
住環境研究会など）でも、近年は多少古くても家賃の安い物件を希望する入居者が増えているという指摘がある。また、近年はサブリース物件が増加しており、サブリース物件ではサブリース業者が将来のリスク回避と満室までの期間を短くするために、新築だからといって必ずしも相場よりも高い家賃が設定するわけではない、という声が聞かれる。
(14) 東京 23 区及び福岡市の区ダミーの影響は以下の通りである。
東京23区
福岡市
baseline
港区
22.14% *** 中央区
渋谷区
17.88% *** 博多区-5.80% ***千代田区 15.80% *** 早良区-8.59% ***目黒区
12.26% *** 南区-9.55% ***中央区
9.08% *** 西区-13.17% ***新宿区
5.81% *** 城南区-14.99% ***文京区
4.46% *** 東区-17.04% ***品川区
3.74% ***
baseline
世田谷区
中野区-1.80% ***豊島区-1.87% ***台東区-2.60% ***杉並区-2.96% ***江東区-6.60% ***
大田区-6.60% ***
墨田区-7.64% ***北区-9.07% ***荒川区-10.95% ***板橋区-16.22% ***練馬区-16.28% ***江戸川区 -18.92% ***葛飾区-22.84% ***足立区-23.91% ***(15) 全国賃貸住宅新聞(2013)11)を参照。
(16) 宮城県不動産鑑定士協会(2011)12)を参照。
(17) 定性情報だが、大阪市を含む関西圏は他の地域と違って、自社で仲介を全く行わない管理専業業者が多い、ということが影響している可能性が仮説として考えられる。管理専業業者は入居者募集を仲介業者に完全に依存しているため、自社の空室を埋めるために仲介手数料以外に広告費名目で別途手数料を支払うことが多い。このことが市場機能をゆがめている可能性がある。
<参考文献>
1) 日本銀行(2016)「経済・物価情勢の展望（2016 年 7 月）」,p.382) 金森有子・有賀敏典・松橋啓介(2015)「空き家率の要因分析と将来推計」,都市計画論文集 Vol.50 No.3,2015.10(pp.10171024)
3) 野呂瀬秀樹(2014)「わが国の空き家問題（＝地域の空洞化）を克服するために－ドイツの実例に学ぶ」,EVALUATION52号,2014.3
4) 倉橋透(2012)「借家の空き家率と家賃上昇率との関係についての一考察」,民間都市開発機構都市研究センター「URBAN STUDY」
2012 年 12 月号 Vol.55(pp.23-33)
5) 清水千弘・渡辺努(2010)「家賃の名目硬直性」,フィナンシャル・
レビュー,財務総合政策研究所,2011.3
6) 総務省統計局(2015)「平成 25 年住宅・土地統計調査」
7) 株式会社タス(2017)「賃貸住宅市場レポート 首都圏版・関西圏・中京圏・福岡県版 2017 年 5 月」
8) 公益社団法人日本賃貸住宅管理協会日管協総合研究所(2017)「第 17 回賃貸住宅市場景況感調査『日管協短観』2016 年 10 月
～2017 年 3 月」,2017.6
9) 宗健(2017)「住宅・土地統計調査空き家率の検証」,日本建築学
会計画系論文集第 82 巻 Vol.82 No.737,2017.7(pp.1775-1781)
10) 日本銀行(2017)「地域経済報告-さくらレポート-」,2017 年 1月(pp.11)
11) 全国賃貸住宅新聞(2013)「需要喪失 大工場縮小の果てに」,2013 年 1 月 7 日掲載記事
12) 社団法人宮城県不動産鑑定士協会(2011)「第 1 回東日本大震災
後の宮城県不動産市場動向に関するアンケート調査結果」,2011 年 7 月

日本不動産学会 2017 年度秋季全国大会【審査付論文】

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