５ 民間賃貸住宅における家賃滞納の実態と原因
本章の目的は二つある。一つは住居を失う大きな要因である家賃滞納について民間賃貸
住宅居住者を対象にしてその実態を明らかにすることである。もう一つは低所得者の居住安定の制度検討にあたっての留意点を抽出することである。
本章では、第 1 節で分析の枠組み、用語の定義について述べる。第 2 節で家賃滞納による損失を実証的に分析し、第３節でその社会的損失の試算を行い、第 4 節で職業・年収等の個人属性と家賃滞納の関係を分析する1。第 5 節で家賃滞納者アンケート調査結果から家賃滞納と行動・思考様式の関係や滞納理由、住宅ローン等のその他金銭借入れの状況との比較を行う。第 6 節でこれらの結果をまとめる。
５－１ 分析の枠組み
本節では、第 1 項で分析の枠組みを示し、第 2 項で用語の定義を行う。
５－１－１ 分析の枠組み
本章では、以下の 3 種類のデータを取り扱う2。
①

LICC データ
一般社団法人全国賃貸保証業協会3（以下 LICC という）から提供された家賃代位弁済情報
データベースの登録データ。LICC データは、統計的なサンプリングが行われているわけではな
いため一定のバイアスが存在するが、民営借家比 5.5％という比較的大量のデータであり、多様な不動産会社のデータを含むため実証分析に使用することに問題はないと判断した。（2013.2
月時点。2016 年 9 月時点ではさらに増加し 190 万件を超えている。）
LICC データは、記述統計量による基本分析、入居からの経過月数による滞納率と滞納額の分析に用いる。

②

RFI データ
株式会社リクルートフォレントインシュア4（以下 RFI という）が家賃債務保証している契約のうち、2008 年 10 月に保証審査申込があり、実際に入居したもので分析に必要な属性データが欠落していないもの。分析対象とした RFI データの保証審査申込月を 2008 年 10 月としたのには理由がある。前月の 2008 年 9 月に、当時業界最大手であった株式会社リプラスが経営破綻した結果、業界は大混乱に陥り、その受け皿として RFI は、突然大量の保証審査申込みを受け付けなければならない状況となった。その結果、RFI は、十分な審査が行えず、申込者のほとんどの保証を受託せざるを得ないという特殊な状況に置かれた5。このため、通常であれば、厳しく審査さ
1

これらの研究内容は、宗（2014a・2015）の内容を基にしている。

2

これらのデータを用いる目的、データの代表性・限界等については、2-5-1「本研究で用いるデータ」を参照。

3

一般社団法人全国賃貸保証業協会(http://jpg.or.jp/)は平成 21 年(2009 年)9 月に家賃債務保証会社 9 社によって設立された家賃債務保証業の代位弁済情報データベースの運用を目的とする団体である。略称は Leasing
Information Communicate Center（LICC）。なお、筆者は LICC の設立時理事であり、現在は顧問である。
4
株式会社リクルートフォレントインシュアは、株式会社リクルートホールディングスの子会社で 2006 年 12 月に家賃債務保証事業を開始した。設立当初の代表取締役社長を務めた。
5
RFI 社によれば、本研究に使用したデータの保証申込に対する審査承認率は 98％以上を超えるとされてい81

れる生活保護受給予定者や、職についていないといった属性の契約が多数含まれており、家賃滞納の分析に使用することが適切だと判断した。
RFI データは、居住安定を阻害する閾値（滞納額・月数）の特定、職業等の属性と家賃滞納の関係を明らかにするロジスティック回帰分析に用いる。
③

本研究に関連して実施した家賃滞納に関連したアンケート調査データ（以下「家賃滞納アン
ケートデータという」）
家賃滞納アンケートデータは、職業・年収に加えて行動様式の因子分析を行い抽出された因子を用いたロジスティック回帰分析及び構造方程式モデリングによるパス解析、滞納理由の集計等に用いる。
なお、本章で用いるデータには氏名・電話番号等の個人を特定できる情報は含まれていない。

また、統計処理には stata14 を使用した。
５－１－２ 用語の定義
家賃は、毎月支払いが発生し支払い期限は多くの場合 25 日頃から月末である。そして、仮に滞納したとしても早期に解消されるケースも多く、月初の滞納が多くても月末にかけて滞納家賃の支払いが行われ、滞納率も滞納金額も 1 ヶ月の間で大きく変動するという特徴がある。
また、家賃滞納は金銭債務であるが、住宅ローンやキャッシングローンのように借りた時点で債務総額が確定するものと違い、滞納が継続すれば退去するまで債務総額は際限無く増加するという特徴もある。家賃滞納指標の定義には定着したものが無いため上記のような特徴を考慮し、新たに以下の指標を定義した。
経過月数：入居月をゼロとした入居月数

入居月をゼロとしたのは、入居月の家賃は契約時に前家賃として支払われることが一般的であり、入居月の家賃滞納はほぼ発生しないと考えられるからである。
滞納率：滞納発生契約数/契約総数（退去済み契約を含む）

一般的には、滞納率の分母となる契約件数は、入居中の契約のみの場合が多いようであるが、本研究では入居中の契約だけではなく、退去済みの契約を含む。
滞納損失率：滞納累計額/家賃累計額（退去済み契約を含む）

滞納損失率は、家賃累計額に対する滞納累計額の比率を表すものであり、累計月額家賃とは共益費等を含む当初契約月額家賃✕経過月数である。
滞納月数：滞納累計額/当初契約月額家賃

滞納月数とは一般的には滞納している期間を表すこともあると思われるが、滞納は必ずしも連続しているとは限らない。ここでは滞納累計額が共益費等を含む当初契約月額家賃の何ヶ月分に相当するかを表す。滞納月数は 1 ヶ月以上については端数を切り捨て、1 ヶ月未満の場
合には、切り上げ、ただし 1 万円以下の滞納金額は滞納月数ゼロとした6。
る。その後は人員増強や審査システム改修等により、そのような状況は無くなっているとのことであり、今回使用した
データは偏りの少ない非常に貴重なデータといえる。
6
LICC から提供されたデータは、保証会社に対する未払い額であり、未払い額には保証会社に対する未払い保証料が含まれる。保証料は保証会社によって異なるが、複数の保証会社が入居時の保証料だけではなく、入居中にも 1 年に 1 回の継続保証料を設定している。継続保証料のほとんどは 1 年 1 万円または家賃の 10％というものであり、継続保証料だけが未払いであった場合には、数千円から 1 万円の未払いが登録される。保証料のみ未払いの場合を家賃滞納と誤認識する恐れがあるため、1 万円以下の滞納金額の場合には滞納月数をゼロとし、1 ヶ月

82

滞納率・滞納損失率に退去済契約を含むのは、家賃滞納の結果退去する人が多ければ見かけの滞納率が下がってしまうためであり、退去したとしても損失が解消できているわけではない。
また、滞納率・滞納損失率・滞納月数は、月初と月末では大きく数値が異なるため、基準日が重要であり、本研究での基準日は LICC のデータ登録規定により、毎月 20 日となっている。
５－２ LICC データを用いた家賃滞納の実態の検証
本節は、①LICC データの概要、②記述統計量、③滞納率・滞納損失率の算出、④滞納 3 ヶ月に至った場合を目的変数とする 2 項ロジスティック回帰分析から構成される。
５－２－１ LICC データの概要
本項では、LICC から提供された家賃代位弁済情報データベースの登録データを使用した。
表 5-1 は賃貸住宅管理会社上位 10 社に公営住宅、UR・公社住宅、LICC 提供データ数を加えた 13 主体の管理戸数と借家総数、民営借家総数に対する比率を表したものである7。
表 5-1 管理主体別借家管理戸数
順位 運営主体（社名）
管理戸数 借家総数比 民営借家比
1 公営住宅2,089,000
11.8%
2 UR・公社
918,000
5.2%
3 ＬＩＣＣ
7 3 0 ,2 06
4 .1 %
5 .5 %
4 大東建託694,205
3.9%
5.2%
5 レオパレス21
556,2073.1%
4.2%
6 積水ハウスグループ
489,967
2.8%
3.7%
7 スターツグループ
319,767
1.8%
2.4%
8 大和リビング
297,948
1.7%
2.2%
9 エイブル
192,3091.1%
1.4%
10 ハウスメイトグループ
170,657
1.0%
1.3%
11 ミニテック（ミニミニ）
166,260
0.9%
1.2%
12 東建コーポレーション
153,9360.9%
1.2%
13 タイセイ・ハウジーグループ
80,058
0.5%
0.6%
借家総数
民営借家総数
民営借家比率17,700,000
13,366,000
75.5%

公営住宅、UR・公社住宅については低所得者や高齢者が多いといった入居者属性の偏りがある。民間企業で大量のデータを保有するのはハウスメーカー系企業が多く、ハウスメーカーの場合には建物品質が比較的高く家賃が市場平均よりも高い場合や、都市部の比較的立地の良い場所に建築されるケースが多いといった偏りがある。一方、LICC は、会員企業の取引先である不動産
会社・家主数は数万以上に及び、データ数でも民間第 1 位企業よりも多いため、データの偏りが比較的少ない、基準が統一された定量評価に耐えうる代表性のあるデータと言える8。そして、LICC
以上の滞納月数については切り捨てとした。
7
民間上位 10 社の数値は週刊全国賃貸住宅新聞（2012）の数値を、公営住宅、UR・公社住宅数については、総務省統計局(2008)の数値を、LICC については 2013 年 2 月時点のデータからクレンジング後の集計対象データ数
をそれぞれ使用。
8
管理戸数の多い民間企業はハウスメーカー系企業が多く、ハウスメーカーそれぞれの基準となる建物仕様があり

83

には複数の業界大手企業を含む 13 社の保証会社9が加盟している。
分析に先立ち、住所の正規化処理ができなかったもの等を削除する等のデータクレンジング10を行った。データクレンジングによるデータ除外件数は全体の 1.41％と非常に少なく、対象データの総数は、契約件数：72 万 8,759 件、代位弁済データ(1 契約に付き原則として毎月 1 件)：1,142 万
6,351 件（契約 1 件あたり平均 15.6 件）となった。これらのデータには公営住宅は含まれない。全
国の居住有りの民営借家総数は総務省統計局(2008)によれば約 1336 万戸であり、対象データ数の比率は 5.5％となる。対象データの最初の入居月（保証委託契約の開始月）は、2010 年 3 月、最新の代位弁済情報登録月は 2012 年 12 月、入居からの最大経過月数は 34 ヶ月である。地域の分
布では 47 都道府県すべてのデータが含まれ、対象契約件数が 100 件以下であるのは島根県のみ、1000 件以下であるのは福井県、山梨県の 2 県のみである。
なお、LICC 加盟には、公益財団法人日本賃貸住宅管理協会（以下、日管協という）の家賃債務保証事業者協議会（以下、協議会という）への加盟が条件となっている。協議会加盟事業者は協議会が制定した業務適正化のための自主ルール11を遵守する義務があり、今回のデータには違法な追い出し行為等による滞納期間の圧縮等の影響はほとんどないと考えられる。
５－２－２ LICC データの記述統計量
表 5-2 は、都道府県別の分析対象データ件数と家賃に関する記述統計量である。家賃の最大値は、3 大都市圏以外では概ね 10 万円前後、東京都の最大値は 23 万 9600 円であり、一般的な家賃帯に収まっている12。
家賃帯が一定幅に集中しやすい傾向がある。また、入居審査基準や滞納家賃督促業務等に各社特有のルールがあるため、家賃滞納データとしては入居者属性や滞納傾向に偏りがある可能性がある。
9
LICC 加盟会社の社名・本社所在地・売上は以下の通りである。売上は帝国データバンク(2014)のデータまたは各社が開示しているデータを記載している。
NO. 社名1 全保連(株)2 (株)リクルートフォレントインシュア
3 ジェイリース(株)4 (株)レジデンシャルサービス
5 アーク(株)6 (株)アルファー
7 (株)エム・サポート
8 エルズサポート(株)9 (株)ギャランティー・アンド・ファクタリング
10 (株)近畿保証サービス
11 興和アシスト(株)12 賃住保証サービス(株)13 ホームネット(株)
10

本社所在地
沖縄県那覇市
東京都中央区
大分県大分市
東京都港区
岩手県盛岡市
鹿児島県鹿児島市
福岡県福岡市
東京都新宿区
熊本県熊本市
兵庫県神戸市
大阪市中央区
千葉県千葉市
東京都新宿区

売上（億）
77.46
54.70
15.79
5.70
非公表
非公表
非公表
非公表
非公表
非公表
非公表
非公表
非公表

データクレンジング（削除）の概要は以下の通り。①登録データの住所を都道府県・市区郡町村に分解後、実在住所と照合（正規化）したが突合できなかった契約、②都道府県別の平均家賃の標準偏差家賃の 3 倍を超える契約と 1 万円未満の契約、③一般的に民法上の契約主体となれない年齢 17 歳以下の契約、100 歳以上の契約、④契約開始日 2010 年 2 月以前の契約、の条件でデータを削除。退去済み債権で債権譲渡が行われたものについては債権譲渡月までしか代位弁済データ登録が行われないため、債権譲渡月以降について補正用データを追加。なお、分析対象データは、当研究所と LICC との間で利用目的の限定及びデータ管理に関する義務等を定めた覚書を締結した上で、LICC から個人を特定できない状態で提供されたものである。
11「業務適正化のための自主ルール」及び「自主ルールに関する細則」は平成 21 年 2 月の国土交通省、東京都からの家賃債務保証業務の適正な実施を求める要請書面に基づき、平成 21 年 8 月に改訂されたものである。自主ルールでは違法な追い出し行為等の禁止等が定められている。自主ルールの運用については「業務適正化に係る自主ルールの運用に関する規定」があり、苦情調査、倫理紛争審査会の設置、会員に対する除名を含む処置等が定められており、措置実績もあるとのことである。
12
総務省統計局(2008)によれば、専用住宅の家賃の全国平均は 5 万 3,594 円、共益費・管理費は同 1,940 円、合計 5 万 5,534 円である。本データの家賃の全国平均は 5 万 9,709 円とやや高いが、公的住宅が含まれないた84

表 5-2 LICC 都道府県別 データ件数と家賃の記述統計量
都道府県
北海道
青森県
岩手県
宮城県
秋田県
山形県
福島県
茨城県
栃木県
群馬県
埼玉県
千葉県
東京都
神奈川県
新潟県
富山県
石川県
福井県
山梨県
長野県
岐阜県
静岡県
愛知県
三重県
滋賀県
京都府
大阪府
兵庫県
奈良県
和歌山県
鳥取県
島根県
岡山県
広島県
山口県
徳島県
香川県
愛媛県
高知県
福岡県
佐賀県
長崎県
熊本県
大分県
宮崎県
鹿児島県
沖縄県
全体

データ
件数
14,8003,236
7,073
18,170
4,379
2,707
4,959
7,087
3,951
5,712
28,343
43,206
101,691
36,729
1,668
1,961
4,037
554
717
1,029
2,049
4,108
27,2402,867
4,567
20,152
77,981
29,120
2,905
1,576
1,390
82
12,10317,000
1,461
3,484
4,660
6,855
1,606
110,563
5,019
10,70020,467
18,68814,247
6,383
29,477
728,759

家賃
平均 中央値 平均差 標準偏差比 標準偏差 最小
最大48,682 45,200 -3,482-0.19
17,960 10,000 119,750
44,853 43,000 -1,853-0.15
12,642 15,000 88,000
43,517 40,800 -2,717-0.22
12,493 13,000 89,500
48,581 46,000 -2,581-0.16
16,062 10,000 108,400
43,963 42,000 -1,963-0.17
11,431 10,000 79,000
47,021 45,000 -2,021-0.15
13,685 12,000 89,000
44,029 42,000 -2,029-0.17
12,213 10,000 89,000
50,123 50,000
-123
-0.01
15,084 13,000 99,000
48,555 47,000 -1,555-0.11
14,564 15,000 99,525
46,580 47,000
420
0.03
12,873 10,000 89,000
61,949 60,000 -1,949-0.10
19,493 14,780 129,500
60,200 58,000 -2,200-0.11
20,401 11,000 129,800
90,449 82,000 -8,449-0.23
37,331 10,000 239,600
72,805 69,000 -3,805-0.14
26,879 10,000 169,700
48,271 47,908
-363
-0.02
14,621 12,000 95,000
48,518 50,000 1,482
0.12
12,236 17,200 88,000
49,052 49,400
348
0.02
14,308 10,400 99,000
50,428 50,113
-315
-0.02
14,017 10,000 99,050
49,369 50,000
631
0.05
13,531 19,000 88,150
50,038 50,000-38
0.00
13,787 15,000 98,000
53,932 54,170
238
0.02
12,956 15,000 99,630
58,234 59,000
766
0.05
14,862 18,400 109,000
61,806 60,825
-981
-0.06
17,475 14,000 129,900
52,971 52,000
-971
-0.07
14,187 19,000 97,950
52,413 50,650 -1,763-0.13
13,924 14,050 98,000
60,610 60,000
-610
-0.03
19,292 10,000 129,970
62,809 61,000 -1,809-0.08
22,060 10,000 149,800
61,067 60,000 -1,067-0.05
20,152 10,000 139,900
51,904 50,000 -1,904-0.10
18,559 10,000 119,000
50,654 50,000
-654
-0.05
12,642 16,500 89,000
47,335 45,000 -2,335-0.19
12,240 20,000 88,000
55,232 55,000
-232
-0.04
6,155 45,000 69,500
48,384 47,000 -1,384-0.10
14,282 10,000 99,000
48,965 48,000
-965
-0.06
15,604 11,000 99,000
51,278 53,000 1,722
0.12
14,112 15,000 92,575
46,053 45,305
-748
-0.06
13,197 11,500 88,000
45,484 45,000
-484
-0.04
13,739 14,000 88,000
47,319 46,450
-869
-0.07
12,913 10,250 89,800
44,899 42,353 -2,546-0.20
12,580 14,000 89,000
49,878 48,000 -1,878-0.11
16,354 10,000 109,950
49,063 50,000937
0.08
12,474 15,000 88,800
48,185 47,500
-685
-0.05
13,894 14,000 89,150
47,247 46,000 -1,247-0.09
13,697 12,000 89,500
47,057 46,000 -1,057-0.08
13,727 10,000 89,900
43,323 42,000 -1,323-0.11
12,441 10,000 89,000
46,148 45,000 -1,148-0.09
13,101 10,000 88,000
49,839 48,000 -1,839-0.14
13,472 10,000 99,800
59,709 55,000 -4,709-0.18
26,025 10,000 239,600※家賃の単位は円めだと考えられる。また、同第 42 表によれば、東京都の借家居住世帯数 290 万 9,300 世帯のうち家賃 20 万円以
上の居住世帯数は 5 万 2,200 世帯であり全体の 1.79％である。

85

５－２－３ 滞納率・滞納損失率の算出
図 5-1 は、滞納率と滞納損失率の推移を経過月数毎に示したものである13。
滞納率は、経過月数 12 で 3.5％程度に達した後、安定する14。滞納損失率は、入居直後には1.7％と高いものの経過月数の経過とともに 0.6％程度に収束していく。経過月数が増加しても滞納損失率が下がらないということは、滞納額が増加していく、すなわち一部の滞納者は滞納したまま居住を継続している、または退去後も滞納家賃を返済していないということを示している。
0.6％程度の滞納損失率には、督促のための人件費その他のコストは含まれないため、実際に家主が負担する家賃滞納のコストはこの数倍になる可能性がある15。また、図 5-1 には示していな
いが、入居中契約者の滞納率は経過月数 12 頃にピークを迎え 2.7％程度である。これは、日管協調査 2012 年上期16の月末 1 ヶ月未収納額比率（1 ヶ月滞納であるのでほぼ滞納率に等しいと考えられる）3.3％よりも低く、本研究で用いたデータから得られた滞納率が、市場全体の滞納率よりも低い可能性があることを示している。
4.0%
3.5%
3.0%
滞
納 2.5%
率・
滞 2.0%
納損 1.5%
失
率
1.0%

滞納率
滞納損失率

0.5%
0.0%
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
経過月数（ヶ月）

図 5-1 家賃滞納率と滞納損失率の推移

13

用語の定義で記載したとおり、滞納率・滞納損失率には退去済み契約が含まれていることに注意。

14

入居直後は、支払い期日・金額・支払い先等をしっかり把握していないこともあり、家賃をうっかり支払い忘れることがあるため一時的に滞納率が上昇すると考えられる。
15
日本賃貸保証株式会社がホームページで公開している平成 24 年 10 月期決算では、売上(54.09 億)から当期純利益(4.72 億)を差し引いた金額(49.37 億)に占める損失処理費用(保証実行額)(7.4 億)の比率は 15％であり、全体では、損失額の約 6.7 倍のコストがかかることになる。ここから、全家賃収入に対する滞納コスト比率は 0.6％程度の損失✕6.7 倍＝約 4％程度となる可能性もある。
16
日管協短観は 2008 年度下期より半期単位に発表されており最新版は 2012 年度上期。調査項目に滞納率が含まれているが、日管協会員へのアンケート調査による景況感の一部としての滞納率調査であり実際の契約デー
タを使用した定量調査ではない。また 2008 年度下期の報告書によれば、滞納率＝未収額(保証会社からの代位
弁済分は未収とする)/集金額であり、件数ベースでの滞納率ではないことにも注意が必要である。また滞納率の分
母は集金額であるので滞納集計の対象は入居中のものに限られ、滞納を残したまま退去した契約者は含まれない
ことにも注意が必要である。なお 2012 年度上期の月末での 1 ヶ月滞納率は 3.3％(全国)、2 ヶ月以上滞納率は2.0％(全国)である。

86

図 5-2 は、滞納率を全体、滞納月数 4 以上および滞納月数 7 以上の推移を経過月数毎に示したものである。
滞納月数 4 以上とは、反復継続的な滞納17の状態に到達しているということであり、賃貸借契約の解除が成立するためのいわゆる信頼関係破壊法理が適用される可能性が極めて高い状態である。滞納月数 7 とは、滞納月数 3 で賃貸借契約の解除が行われ、即座に明け渡し訴訟が提起された場合に、公判、判決を経て、最短で強制執行が完了するタイミングである18。
全体の滞納率は経過月数 12 で 3.5％程度に達した後、ほぼその水準を維持するが、滞納月数4 以上、滞納月数 7 以上は、経過月数の増加とともに増加し、経過月数 24 で、滞納月数 4 以上は0.73％、滞納月数 7 以上は 0.40％となる。これは、滞納率の全体は大きく変化しないまま、滞納の内容が悪化する（滞納者数は増加しないが、滞納者のうち滞納月数の大きいものが増加していく）ということを示している。
4.0%
3.5%
3.0%
2.5%
滞
納 2.0%率

滞納率（全体）滞納率（4ヶ月以上）

1.5%

滞納率（7ヶ月以上）
1.0%
0.5%
0.0%
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
経過月数（ヶ月）

図 5-2 家賃滞納率 全体と滞納月数 4 以上、同 7 以上の推移

図 5-3 は、全滞納額に占める滞納月数 4 以上および滞納月数 7 以上の滞納額が占める割合の推移を経過月数毎に示したものである。
滞納月数 4 以上については、経過月数 24 で全滞納額の 60.8％を占め、経過月数 30 で 67.3％に達し、滞納月数 7 以上については、経過月数 24 で全滞納額の 43.3％を占め、経過月数 30 で49.5％に達する。これは図 5-2 で示した全体の 1％以下のごくわずかな反復継続的な滞納者によ

17

反復継続的な滞納とは、うっかり滞納等の軽微な滞納に対比する概念として社会資本整備審議会住宅宅地分
科会民間賃貸住宅部会で提示された用語であり、平成 21 年 11 月 10 日開催の同部会へ LICC が提出した参考
資料 3 には、「反復継続的な滞納者とは、賃貸借契約における信頼関係破壊に至るような滞納者であると考えるのが合理的であると思われ、一般的には滞納家賃総額が概ね 3 ヶ月を超える場合には反復継続的な滞納者と想定することができるのではないか。」と指摘されている。
18
民間賃貸住宅における建物明け渡し訴訟については、社会資本整備審議会、平成 22 年 7 月の中間とりまとめ
参考資料 70p に調査結果が掲載されており訴訟提起から判決確定・強制執行までの期間は平均で 4.6 ヶ月となっ
ている。

87

って滞納額の多くが占められているということである。
図 5-1 で記述したように、平均でみれば賃貸事業者にとって家賃の 0.6％程度の損失であるが、すべての賃貸事業者が等しく 0.6％程度の損失を受けるということではない。民間賃貸住宅は個人所有のものが全体の約 85％、個人経営者の年齢では 60 歳以上が 60.4％、所有戸数では 10 戸
以下が 28.3％、20 戸以下が 55.1％19と、高齢者による零細経営が多い。数百戸以上の賃貸住宅を所有する投資法人等の場合には家賃滞納による損失は十分に平準化される可能性があるが、小規模経営の例えば 8 戸所有の個人家主の場合には、反復継続的滞納者が 1％以下しかいないとしても、一度反復継続的滞納者が発生し 12 ヶ月滞納すると、該当年の滞納額は、全賃料の 1/8＝12.5％となり、経営に与える経済的、心理的影響は小さいとは言えない。

80.0%
70.0%
60.0%
全
滞
納 50.0%額に 40.0%対
する 30.0%比率 20.0%

全滞納額に対する比率（滞納4ヶ月以上）全滞納額に対する比率（滞納7ヶ月以上）

10.0%
0.0%

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
経過月数（ヶ月）

図 5-3 家賃滞納額比率 全滞納額に対する滞納月数 4 以上と同 7 以上の金額比率推移

５－２－４ 滞納 3 ヶ月に至った場合を目的変数とする 2 項ロジスティック回帰分析
表 5-3 LICC 家賃・年齢の記述統計量

19

家賃
一都三県
東京都
神奈川県
埼玉県
千葉県

平均
標準偏差
78,74133,881
91,90837,70873,44526,47062,611
19,34160,824
20,258最小10,00010,00013,00014,78014,000

最大
239,600
239,600
169,000
129,000
129,700

件数
61,681
30,612
11,117
7,433
12,519

年齢
一都三県
東京都
神奈川県
埼玉県
千葉県

平均
標準偏差
40.2
12.8
39.7
12.5
41.2
13.1
40.6
13.2
40.4
12.9

最小

最大

件数
61,681
30,612
11,117
7,433
12,519

20
20
20
20
20

93
93
90
91
93

社会資本整備審議会、平成 22 年 7 月の中間とりまとめ参考資料 10-12p を参照。

88

表 5-4 LICC データを用いた二項ロジスティック回帰分析結果
目的変数：家賃滞納月数3に至ったかどうか。至った＝1
説明変数

一都三県
東京都
オッズ比

家賃3万円未満ダミー
家賃3万円台ダミー
家賃4万円台ダミー
家賃5万円台ダミー
家賃6万円台ダミー
家賃7万円台ダミー
家賃8万円台ダミー
家賃9万円台ダミー
家賃10万円台ダミー
家賃11万円台ダミー
家賃12万円台ダミー
家賃13万円台ダミー
家賃14万円台ダミー
家賃15万円台ダミー
家賃16万円台ダミー
家賃17万円台ダミー
家賃18万円台ダミー
家賃19万円台ダミー
家賃20万円台ダミー
家賃21万円台ダミー
家賃22万円台ダミー
家賃23万円台ダミー
性別_男性ダミー
性別_女性ダミー
年齢20-24歳ダミー
年齢25-29歳ダミー
年齢30-34歳ダミー
年齢35-39歳ダミー
年齢40-44歳ダミー
年齢45-49歳ダミー
年齢50-54歳ダミー
年齢55-59歳ダミー
年齢60-64歳ダミー
年齢65-69歳ダミー
年齢70-99歳ダミー
居住地_埼玉県ダミー
居住地_千葉県ダミー
居住地_神奈川県ダミー
居住地_東京都ダミー
定数項

標準
誤差
0.54
0.24
0.19
0.15
0.13

2.31 ***
1.87 ***
1.67 ***
1.47 ***
1.23 **
baseline
1.21 *
0.14
1.44 *** 0.17
1.81 *** 0.23
0.95
0.17
1.31
0.22
1.63 *** 0.30
1.05
0.25
1.40
0.31
2.57 *** 0.52
1.66 *
0.47
1.50
0.50
3.07 *** 0.92
2.22 ** 0.75
1.59
0.74
1.71
0.88
1.26
0.75
1.80 *** 0.11
baseline
1.27 *
0.16
0.88
0.08
0.72 *** 0.07
0.78 ** 0.08
baseline
0.98
0.10
1.01
0.11
0.75 ** 0.10
0.67 *** 0.10
0.81
0.13
0.41 *** 0.10
0.89
0.08
0.78 *** 0.06
0.87 *
0.06
baseline
0.02 *** 0.00

オッズ比

標準
誤差
1.06
0.35
0.30
0.21
0.17

2.23 *
1.23
1.50 **
1.28
1.09
baseline
1.32 *
0.20
1.78 *** 0.27
2.13 *** 0.34
1.23
0.25
1.65 **
0.32
1.75 *** 0.37
1.13
0.31
1.53 *
0.38
2.97 *** 0.66
1.80 **
0.53
1.61
0.55
3.27 *** 1.01
2.40 **
0.83
1.73
0.81
1.84
0.96
1.36
0.81
1.82 *** 0.16
baseline
1.65 *** 0.30
1.08
0.14
0.88
0.11
0.78 *
0.11
baseline
1.12
0.17
1.10
0.18
0.89
0.16
0.79
0.16
0.90
0.22
0.61
0.20

神奈川県
標準
オッズ比
誤差
2.58 *
1.28
2.13 *** 0.55
1.25
0.32
1.21
0.28
1.11
0.26
baseline
1.34
0.32
1.03
0.31
1.29
0.40
0.63
0.30
0.54
0.33
1.30
0.63
0.88
0.54
0.94
0.70
0.71
0.73

1.69 *** 0.26
baseline
1.23
0.38
0.74
0.17
0.48 *** 0.12
0.88
0.20
baseline
0.95
0.23
0.93
0.25
0.89
0.25
0.68
0.22
1.14
0.37
0.45 *
0.22

埼玉県

千葉県

標準
オッズ比
誤差
3.75 *** 1.57
1.95 ** 0.62
1.86 ** 0.51
1.60 *
0.44
1.15
0.33
baseline
0.61
0.26
0.48
0.26
1.50
0.71
0.84

標準
誤差
1.02
0.63
2.15 *** 0.57
2.08 *** 0.52
2.01 *** 0.50
1.82 **
0.46
baseline
0.95
0.33
1.08
0.43
1.18
0.55

オッズ比

0.87

2.32 *** 0.47
baseline
1.06
0.37
0.80
0.21
0.53 ** 0.15
0.75
0.21
baseline
0.95
0.28
1.02
0.31
0.54
0.21
0.60
0.24
0.35 *
0.21
0.20 ** 0.15

1.79 *** 0.27
baseline
0.83
0.24
0.61 **
0.13
0.64 **
0.13
0.71
0.15
baseline
0.75
0.19
0.87
0.21
0.47 **
0.15
0.48 **
0.16
0.64
0.24
0.23 **
0.14

0.01 *** 0.00
0.02 *** 0.00
0.01 *** 0.00
0.01
0.00
***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。

サンプル数61,681
30,612
11,117
7,343
12,192
うち家賃滞納月数3 1,584 2.6%
833 2.7%
270 2.4%
191 2.6%
290 2.4%
疑似決定係数
0.016
0.018
0.020
0.037
0.019
χ2値
235.5
136.3
51.12
65.88
52.49
有意確率
0.000
0.000
0.002
0.000
0.000
家賃滞納月数3判別率
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
※家賃滞納月数3判別率とは、家賃滞納月数3に至ったサンプルに対する推定確率が0.5以上のものの比率

家賃滞納に至る理由には様々なものが考えられるが、その原因についての研究は十分ではない。今回のデータには、契約者の家族形態や年収、職業といった属性情報が含まれないため20 、20

本研究に使用したデータに属性情報等が含まれないだけではなく、LICC では代弁済情報データベースの運89

十分な分析を行うことはできないが、今回のデータに含まれる家賃、地域、年齢、性別について、分析を行った。
一般的に信頼関係が破壊されたと見なされ契約解除の条件となる滞納月数 3 に至ったかどうかを目的変数とし、家賃帯、性別、年齢区分、居住県をダミー変数化21したものを説明変数として二項ロジスティック回帰を行った。また、家賃は地域による差が大きいため、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県を対象地域とした。さらに、入居からの経過月数によって滞納率は変化するため、経過月
数 24 以上を分析対象とした。
表 5-3 は家賃、年齢についての記述統計量である。東京都の平均家賃が高く、標準偏差も大きいため最大の家賃も 24 万円弱と高い。
表 5-4 が、二項ロジスティック回帰分析の結果である。年齢については平均年齢が含まれる 4044 歳を、家賃については平均家賃が含まれる 7 万円台を、性別については女性を、都道府県については東京都をベースラインとした。
家賃帯別の影響を見ると、一都三県では、ベースラインの 7 万円台未満の全家賃帯で、有意に正の影響が見られるが、ベースライン以上の家賃帯でも、8、9、10、13、16、17、19、20 万円台でも正の影響が見られる。しかし、この傾向は、一都三県を都道府県別に見た場合には異なる傾向を示し、ベースライン以上の家賃帯で正の影響が見られるのは東京都のみであり、神奈川県、埼玉県、千葉県ではベースライン以上の家賃帯で正の影響が見られる区分はない。性別でみると、全ての場合で男性のほうが女性よりも滞納月数 3 に至る可能性は高い。年齢別に見ると、神奈川県、埼玉県、千葉県で 30-34 歳区分と 70-79 歳区分で負の影響が見られる。居住地では、明確な差があり、ベースラインの東京都に比べて、千葉県、神奈川県が負の影響を示しており、東京都の滞納率が高いことを示唆している。
この分析は、ロジスティック回帰モデルでありモデルの適合度の参考値としての疑似決定係数は、一都三県で 0.016、東京都で 0.018、神奈川県で 0.020、埼玉県で 0.037、千葉県で 0.019 といずれも非常に低いが、χ二乗検定の結果は１％水準で有意である。また、モデルから算出される家
賃滞納月数 3 に至るかどうかの確率が 0.5 を超えるものはゼロである。したがって、LICC データを用いたこのモデルは、滞納月数 3 に至るかどうかの説明力を十分に持つモデルとはいえず、各説
明変数のオッズ比のみが意味を持つモデルである22。
５－３ 家賃滞納による社会的損失の試算
本項では家賃滞納による社会的損失の金額試算を行い、そのほかの外部不経済性についての整理を行う。
家賃滞納による社会的損失は、計測可能なコストと計測不可能なコストがあり、5-3-1 から 5-3-3では計測可能な家賃滞納による未収額および対応のための人件費等のコストについて、5-3-4 か営に必要な最小限の個人情報しか保持しておらず、氏名、生年月日、性別以外の個人属性情報はそもそも LICC
データには存在しない。
21
連続変数である家賃と年齢をダミー変数としたのは、家賃滞納率を家賃別、年齢別に集計した結果、線形関係が見られなかったためである。家賃帯別の滞納率は、8-10 万円を底にしたバスタブ曲線のような変化を見せる。
22
本章では家賃滞納について、5-2 で扱う LICC データを用いたモデル、5-3 で扱う RFI データを用いたモデル、5-4 で扱う家賃滞納アンケートデータを用いたモデルと 3 段階でモデルを発展させている。

90

ら 5-3-6 では計測不可能な家主が受ける心理的・身体的被害および犯罪等の誘発によるコストについて述べる。
５－３－１

民間賃貸住宅における家賃滞納による損失の金額試算

家賃滞納による損失の金額は以下のように試算できる。
家賃滞納による損失＝家賃総額✕損失率+滞納督促等のための人件費等のコスト
日本全体の民間賃貸住宅の家賃総額は、民営借家総数約 1,340 万戸、共益費等を含む平均
家賃は 5 万 5,528 円である23ことから年間の家賃総額は、約 8 兆 9,289 億円となる。
民間賃貸住宅における家賃滞納額は、退去済みの未払いも含めると時間の経過とともに収束することなく増加する。それでも平均で見れば毎月の家賃に対して 0.6％程度の損失であることから、日本全体の家賃滞納による直接の損失（未払い額）は、年間家賃総額約 8.9 兆円の 0.6％である
536 億円となる。
この損失には家賃滞納が発生した場合に、代位弁済したり督促を行ったり、訴訟等を行うコストは含まれていない。これらのコストを試算するために家賃債務保証会社の決算情報を用いる24。業界大手である日本賃貸保証株式会社はホームページで決算情報を公開しており25、それによれば最新の売り上げは 90 億 6,800 万円であり、家賃損失額（保証実行額26）は 11 億 7,100 万円となっている。ここから、当期純利益 7 億 7,400 万円を差し引いた 71 億 2,300 万円が滞納督促等のための人件費等のコストを見なすことができる。これは家賃損失額（保証実行額）の 6.08 倍に相当する。
ここから、民間賃貸住宅の家賃滞納による損失は、直接の損失額 536 億円にその 6.08 倍のコスト＝3,259 億円を加え、総額では 3,795 億円となる。
また、家賃債務保証会社は家賃滞納の処理を専門に行う事業会社であるため、十分な人員体制とノウハウを保有していると考えられることから、一般の家主や不動産管理会社よりも損失率が低い可能性がある。そのため、社会全体での民間賃貸住宅の家賃滞納の損失は年間 5,000 億円を優に超えると考えるのが妥当であろう。
５－３－２ 公営住宅における家賃滞納の損失の推定
公営住宅の家賃滞納等による未回収額は各種報告書で報告されている。たとえば、福岡市（2011）によれば、各政令指定都市の現年度の市営住宅の家賃未収率は、札幌市（1.01％）、仙台市（1.58％）、さいたま市（2.28％）、千葉市（4.07％）、川崎市（3.89％）、横浜市（1.50％）、相模原市（1.45％）、新潟市（1.66％）、静岡市（5.18％）、浜松市（2.58％）、名古屋市（1.26％）、京都市（2.91％）、大阪市（0.80％）、堺市（3.56％）、神戸市（0.65％）、岡山市（5.37％）、広島市（1.52％）、北九州市（1.70％）、福岡市（0.88％）となっている。そのほか東京都（2008）によれば東京都の家賃未収率は 4.29％である。
都市によって未収率は大きく異なるが、これらの全都市の家賃総額と未収額から未収率を計算
23

総務省統計局(2008)による。なお、表 5-2 で示した LICC データの平均値は 5 万 9,709 円、中央値は 5 万
5,000 円であるため、日本全体の家賃の中央値と平均値は大きくは乖離していないと考えられる。
24
日本賃貸保証株式会社以外には詳細な家賃損失額を公表している会社はないが、この会社は 1995 年から家賃債務保証業を行っている大手であるため、業界の実態に近いと考えることができると思われる。
25
http://jid-net.co.jp/company/financial_report.php
26「ご契約者様の契約解除に伴い確定した、年間未納賃料債務金額の合計です」とされている。

91

すると 2.57％となり、未収額の合計は 48 億 1669 万円である。
未収率が、民間賃貸住宅の 0.6％よりも大幅に高いのは、民間と行政の家賃滞納に対する対応
方針の違いであろう。行政は専門知識や経験を持たない公務員が家賃滞納に対応していること、
自治体住民でもある入居者からのクレームを恐れる傾向があると考えられる。
日本全体の公営住宅数は約 301 万戸、共益費等を含む平均家賃は 2 万 3,462 円であり27年間の家賃総額は 8,474 億円となる。未収率を 2.5％とすると未収額は 212 億円となるが、家賃債務保証会社と同じように 6.08 倍の人件費等のコストがかかると想定すると、そのコストは 1,289 億円、全体の損失は 1,501 億円となる。
５－３－３ 社会全体の家賃滞納による直接の損失
以上のような試算から、民間賃貸住宅と公営住宅を合わせた家賃滞納による損失は優に 5,000
億円以上にのぼると考えられる。これは生活保護住宅扶助費の年間予算とほぼ同額である。
５－３－４ 家主の受ける心理的・身体的被害
家主は家賃滞納が起きた場合に、自主管理であれば自らその対応にあたらなければならず、管理委託している場合にも、訴訟等が必要となれば自らの名義で訴訟を起こさなければならない28。
それらの心理的負担だけではなく、家賃滞納が原因で家主が殺害される事件すら起きている。
2011 年 5 月に発生した鹿児島県指宿市の家主夫婦が殺害された事件（西日本新聞：2011）や2014 年 6 月の千葉での 98 歳の家主が殺害された事件（朝日新聞：2014）等である。
また、家賃滞納は平均的に発生するものではなく一部の反復継続的な滞納者によって発生するものであり、たまたま反復継続的滞納者に遭遇した小規模家主は、その経営に大きな影響を受ける可能性がある。
５－３－５ 家賃滞納による犯罪の誘発
家賃滞納による経済的困窮を原因とした犯罪も発生している。2007 年には家賃 4 万円を支払う
ために強盗殺人を働いたとされる事件（産経新聞：2007）や、銚子市で 2014 年に起きた家賃滞納による明渡しの強制執行当日に中学 2 年生の娘を殺害するという痛ましい事件（読売新聞：2014）なども起きている。
５－３－６ その他
家賃滞納を起こすと連帯保証人がいる場合には連帯保証人にその請求が行く。それによって連帯保証人の自宅等が差し押さえられたりする事例もありそういったことがあると連帯保証人の心理的経済的負担は大きく、人間関係も破壊される。
また、訴訟等になれば直接の訴訟費用だけではなく、そのための行政コストも当然かかる。最近
では家賃滞納を専門的に取り扱う弁護士事務所も多数ある。
さらに、本人にとっても滞納した家賃はいずれ支払わなければならず、次の入居先が見つからな
27

総務省統計局(2008)による。公社・都市再生機構含む。

28

サブリースの場合にはこのようなことはない。入居者との契約当事者となる貸主はサブリース会社であり、家主は家賃督促も訴訟の場合にも基本的には当事者とはならない。しかしサブリース会社の従業員にとっては大きな負担
となる。

92

い場合にはホームレスにならざるを得ないケースもある。
以上のように、家賃滞納には無視できない様々な大きな外部不経済性が存在するのである。
５－４ 職業・年収等の個人属性と家賃滞納の関係
本節では、職業や年収等の個人属性および敷金の有無等が家賃滞納とどのように関係しているか RFI データを用いた分析を行う。
５－４－１ RFI データの概要
本研究では、RFI29が家賃債務保証している契約のうち、2008 年 10 月に保証審査申込があり、実際に入居したもので分析に必要な属性データが欠落していないものを使用した30。
一般的な賃貸不動産管理会社等の管理システムでは、物件住所や氏名、勤務先を含む連絡先等の情報はデータ化されていることが多いものの、年収や職業、前の住居形態といったデータは入居申込書等の紙情報としてしか存在していない場合が多い。そのため、分析に使用できるデー
タが揃っていることは少なく、物件が特定地域に偏っていたり、高額家賃の契約が非常に少ないといった偏りがあることも多い。
RFI は、数百社以上の不動産会社を取引先として持つためデータの偏りが少なく、分析に必要な情報もデータ化されているという特徴がある。ただし、一般的な不動産会社での賃貸契約では、
親族等の個人を連帯保証人とすることも多いが、RFI の契約では基本的に個人の連帯保証が付いていない。このことが、分析結果に影響を及ぼしている可能性があることに留意する必要がある。
しかし、今後の高齢化の進展等を考慮すれば、個人の連帯保証が付与されている契約は減少していくことが想定され31、将来の住宅セーフティネットを考えるためには、むしろ個人の連帯保証人が付与されていない RFI データを利用した本研究の結果が適しているとも考えられる。
また、分析対象とした RFI データの保証審査申込月を 2008 年 10 月としたのには理由がある。
前月の 2008 年 9 月に、当時業界最大手であった株式会社リプラスが経営破綻した結果、業界は大混乱に陥り、その受け皿として RFI は、突然大量の保証審査申込みを受け付けなければならな
い状況となった。その結果、RFI は、十分な審査が行えず、申込者のほとんどの保証を受託せざるを得ないという特殊な状況に置かれた32。このため、通常であれば、厳しく審査される生活保護受給予定者や、職についていないといった属性の契約が多数含まれており、家賃滞納の分析に適していると考えられるのである。

29

株式会社リクルートフォレントインシュアは、株式会社リクルートホールディングスの子会社で 2006 年 12 月に家賃債務保証事業を開始した。
30
使用したデータには物件住所、物件名、部屋番号、契約者氏名等は含まれていない。
31

帝国データバンク(2014)によると、「2008 年度は事業者数 29 社が判明し総収入高 238 億 3,500 万円であったが、2012 年度は同 43 社判明し、総収入高は約 2.3 倍の約 542 億 4,000 万円となった」「家主が収益性の悪化を防ぐため、家賃債務保証サービスを利用する風潮が高まり」とされており市場は急激に拡大していることから、個人の連帯保証が付与されている契約は減少しているものと思われる。
32
RFI 社によれば、本研究に使用したデータの保証申込に対する審査承認率は 98％以上を超えるとされている。
その後は人員増強や審査システム改修等により、そのような状況は無くなっているとのことであり、今回使用したデータは偏りの少ない非常に貴重なデータといえる。

93

５－４－２ RFI データの記述統計量
表 5-5 は都道府県別の分析対象データ件数と家賃に関する記述統計量である。
表 5-5 RFI 道府県別 データ件数と家賃の記述統計量
都道府県

データ
件数

北海道
500
青森県
4
岩手県
106
宮城県
193
秋田県
4
山形県
1
福島県
16
茨城県
203
栃木県
51
群馬県
70
埼玉県
398
千葉県
297
東京都
2,112
神奈川県
678
新潟県
富山県
27
石川県
56
福井県
20
山梨県
10
長野県
1
岐阜県
13
静岡県
88
愛知県
284
三重県
75
滋賀県
23
京都府
63
大阪府
775
兵庫県
266
奈良県
20
和歌山県
51
鳥取県
島根県
岡山県
6
広島県
15
山口県
8
徳島県
14
香川県
49
愛媛県
49
高知県
12
福岡県
284
佐賀県
6
長崎県
3
熊本県
55
大分県
1
宮崎県
7
鹿児島県
43
沖縄県
46
合計
7,003
合計(除東京） 4,891

平均

中央値

54,14349,55051,613
57,83858,75060,00049,52556,24049,51750,13470,76066,243
119,60285,08750,26750,84949,45460,66047,00062,24254,75472,362
61,641
61,874
65,831
79,252
66,30264,91949,10855,061
61,53358,17546,81846,942
51,08647,26363,54355,71750,00048,09799,32548,00046,28952,27882,736
66,81650,95050,00052,00059,00056,00060,00042,50042,40048,31550,00067,22563,250101,000
75,20051,40051,05050,00062,57547,00060,00053,25069,45058,02563,00063,00072,00063,00066,50050,00047,18457,50051,45048,02546,30052,40048,35059,00050,50042,00043,31599,32543,00044,00051,15070,00062,000

家賃
標準
平均差
偏差比
-3,193
-0.14
450
0.06
387
0.03
1,162
0.06
-2,750-0.44
00.00-7,025-0.48-13,840-0.86-1,202
-0.08
-134
-0.01
-3,535-0.15-2,993-0.13-18,602-0.28-9,887
-0.24
1,133
0.10
201
0.02
546
0.02
1,915
0.17
0
0.00
-2,242-0.10-1,504-0.11-2,912-0.13-3,616
-0.24
1,126
0.09
-2,831-0.12-7,252-0.23-3,302
-0.11
1,581
0.07
892
0.06
-7,877-0.38-4,033-0.13-6,725
-0.24
1,207
0.09
-642
-0.06
1,314
0.09
1,088
0.12
-4,543-0.16-5,217-0.27-8,000-0.51-4,782-0.29
00.00-5,000-0.42-2,289-0.19-1,128-0.08-12,736-0.25-4,816
-0.16

年収
標準
標準
最小
最大
平均
最小 最大
偏差
偏差
23,191 16,100 217,000 344 170
15 1,500
7,448 40,000 58,200 363 212 130 580
11,329 22,000 91,700 343 259 100 2,400
19,828 18,000 120,000 348 183
90 1,300
6,185 55,000 68,000 493 302 190 800- 60,000 60,000 400- 400 400
14,487 31,000 74,000 353 212 100 900
16,157 21,000 128,000 396 211
8 1,400
15,375 25,000 86,500 323 123 130 750
17,773 21,260 120,000 348 168 100 1,000
24,244 13,720 177,000 415 293
25 4,050
22,591 26,000 150,000 418 263 100 3,000
66,483 10,660 894,500 670 649
36 9,500
40,848 11,550 330,000 481 307 100 3,000
11,275 23,000 76,900 353 132 150 700
10,360 26,300 73,250 330 165
70 80022,615 23,000 135,000 393 320
90 1,520
11,246 31,000 72,000 412 125 200 660- 47,000 47,000 360- 360 360
22,610 41,500 127,000 547 616 230 2,576
13,907 30,350 100,000 361 158
72 80022,148 31,500 177,000 452 261
90 2,760
15,319 30,000 88,000 405 211 100 1,500
13,119 37,000 86,000 322
87 192 550
24,039 25,000 140,000 364 235 100 1,500
32,001 11,000 259,400 430 256
20 3,000
29,852 15,000 280,000 397 346
85 5,000
23,708 23,000 113,000 468 514 110 2,000
13,958 20,000 85,000 344 181
70 1,000
20,921 35,000 90,000 540 507 100 1,500
31,207 35,000 165,000 304 114 108 546
27,804 35,000 120,000 269
96 150 400
14,062 27,000 75,000 285 127 160 600
11,583 24,300 80,000 340 165 120 900
14,141 22,000 102,000 345 189
16 1,000
8,771 33,050 62,100 283 106 140 500
27,555 10,500 209,000 403 233
60 2,000
19,657 40,500 94,800 408 395 160 1,200
15,620 40,000 68,000 393 272 180 700
16,699 22,315 83,000 330 193
30 996- 99,325 99,325 400- 400 400
11,986 34,000 64,000 400 199 100 650
11,963 23,000 80,000 257 179
80 1,300
14,398 27,300 88,000 328 275
70 1,800
50,254 10,500 894,500 484 434
8 9,500
29,456 10,500 330,000 403 258
8 5,000※家賃の単位は円。年収の単位は万円

データは 45 都道府県に分布するが、件数の非常に少ない県もある。東京都は平均家賃が 12万円近くと突出して高く、標準偏差も 6.6 万円と非常に大きい。年収も平均 670 万円、標準偏差94649 万円となっており特殊なエリアと言える。この結果は表 5-2 で示した LICC の東京都の記述統
計量とやや異なる。LICC では平均 90,449 円、標準偏差 37,331 円であるがそれよりも平均が高く、標準偏差も大きい。これは LICC が 13 社の家賃債務保証会社のデータを集めたものであるのに対して、RFI のデータがやや偏っている可能性を示唆している。
５－４－３ 目的変数の設定：家賃滞納と居住継続の関係
LICC データを用いた分析と同様に家賃滞納月数 3 に至ったかどうかを目的変数とする。この目
的変数は、「一般的に信頼関係が破壊されたと見なされ契約解除の条件となる滞納月数33」とされているが、本節では、まずこの目的変数を居住の安定性の観点からその妥当性を検証する。
すなわち、滞納を起こした月を基準に、1 年後に入居を継続しているのか、退去しているのか、滞納額は増加しているのか減少しているのか、を検証している。
表 5-6 は基準の状態から 1 年後の状態と滞納月数の増減を集計したものである。
表 5-6 RFI 都道府県別 データ件数と家賃の記述統計量
1年後の状態
1年後の滞納月数
入居中 退去済 小計 入居中 退去済 ゼロ
減少
同じ
増加
滞納なく入居後3ヶ月経過
3,669 1,042 4,711 77.9% 22.1% 92.9%
7.1%
最初に1ヶ月滞納となった月 2,626 1,186 3,812 68.9% 31.1% 62.7%- 22.7% 14.6%
最初に2ヶ月滞納となった月675
547 1,222 55.2% 44.8% 24.1% 28.0% 15.4% 32.6%
最初に3ヶ月滞納となった月285
449
734 38.8 % 61.2% 15.1% 27.7% 10.6% 46.6%
最初に4ヶ月滞納となった月120
401
521 23.0% 77.0% 12.7% 21.1%
8.1% 58.2%
最初に5ヶ月滞納となった月65354
419 15.5% 84.5% 13.4% 14.6%
7.4% 64.7%
最初に6ヶ月滞納となった月35
304
339 10.3% 89.7% 10.6%
9.7%
5.9% 73.7%※N=7,003だが、各基準月に契約が重複して含まれるため合計は7,003とはならない。
基準月

滞納月数 2 までは、1 年後に入居を継続している契約が過半数を超えるのに対し、滞納月数 3に到達してしまうと 1 年後の入居中率は 38.8％と半数を下回る。1 年後の入居中率は滞納月数の増加とともに下がっていき、1 年後に滞納額が減少またはゼロになる比率も下がっていく。入居後に何らかのきっかけから、滞納月数が 3 になってしまうと、それが悪化しやすいことが分かる。
一方、入居後 3 ヶ月間滞納が無かった場合には、1 年後の入居中率は 77.9％と高く、滞納ゼロ
も 92.9％と高いことから、滞納するかどうかは入居時点でかなり高い確率で決まっていることが示唆されている。
また、滞納月数 3 以上になると、1 年後には 60％以上が退去しており滞納額がゼロになる比率
は 20％以下で、入居者にとっては返済しなければならない滞納額が増加しつつも、結局は退去しなければならない状況になる可能性が高い、ということを示している。家賃滞納が解消される可能性を基準に考えれば、建物明渡し訴訟において、滞納月数 3 以上で信頼関係が破壊されたと見なされ、契約解除が認められる判決が下されることが多いことは、実情に即していると言える。
これらのことから、居住の安定が損なわれる可能性が高い滞納月数は 3 ということができる。滞納
月数 3 を超えると居住の安定に大きな影響がある、ということ自体が重要な発見であり、たとえ家賃滞納が発生したとしても、滞納月数 3 に至らないようにすることが、居住の安定に重要な要素であ33

佐藤(2010)は、「家賃滞納の場合、一般的には 3 ヶ月程度の滞納が、解除が認められる一つの目安とされているとこと」と述べている。

95

ることを示している。
上記の結果から、目的変数には滞納月数 3 に至ったかどうか、とすることは妥当であると考えられる。
５－４－４ 滞納 3 ヶ月に至った場合を目的変数とする 2 項ロジスティック回帰分析
家賃滞納月数が 3 に至るかどうかを目的変数として、説明変数に共益費等を含む月額家賃合計額、敷金の有無、本人年収、本人年収に占める年間家賃額比率、職業、生活保護受給の有無、性別、年齢、入居者、緊急連絡先、保証審査申込から入居までの日数、前の住居形態、国籍を用いて、二項ロジスティック回帰分析を行った。
集計に用いた RFI データには、1DK・2DK といった間取の種類、転居理由、前の住居の連帯保
証人と本人の関係といった情報が含まれていたが、目的変数に対して有意な影響が見られなかったため推計結果に含めなかった。 国籍については、同様に影響は見られないものの、一般的に外国籍の入居者を避ける傾向があると言われている34ことから、国籍の影響が見られないことを明示するために、推計結果に含めた。
また、RFI データから独自に算出した説明変数として、保証審査申込から入居までの日数があり、これは RFI へのヒアリングにより経験的に家賃滞納に影響があるとされたもので、分析の結果、影響が見られたため説明変数に採用することとした。一方、本人年収に占める年間家賃合計額比率
については、一般的に家賃は月収の 30％程度以下が望ましいとされている35が、推計結果では影響が見られず、それを明示するために、推計結果に含めた。
説明変数には、家賃、本人年収、家賃年収比率、年齢等の量的変数が含まれるが、これらの変数と家賃滞納率は必ずしも比例関係にはないためダミー変数化した36。家賃額と年齢についてダミ
ー変数が適していることは宗(2014a)でも示されている。また、実際のデータには、職業であれば自営業や学生、年金生活者、無職等、緊急連絡先には親、兄弟以外の親族、友人知人等、細かい区分が含まれるが、分析を行う過程で適宜集約している37。
さらに、東京都が特殊なエリアであることは、家賃・年収の記述統計量からも明らかであり、宗(2014a)でも、東京都の特殊性が指摘されているため、全国、東京都以外、東京都の 3 ケースについて分析を行った38。なお、分析結果には各ダミー変数のサンプル数(表 3 で n と表記)と全データ数(同 N と表記)に対する比率(同 n/N と表記)を表示してある。
34

あんしん賃貸住宅推進協議会(2009)は、「外国人への賃貸住宅への入居が必ずしも円滑に行われていない」と指摘している。
35
海老塚(1992)は、「年収の 5 年分の住宅を実現することが、現在の住宅政策の目標とされている。これは賃貸住宅で言えば、家賃負担率 25％を目標とすることと等価になる」と述べている。
36
ステップワイズ法を併用しながら、家賃は 5 万円刻み、2 万円刻み等、年収も 200 万円刻み等、家賃年収比も10％刻み、入居まで日数も 1，3，5，7 日等、年齢も 5 歳刻み等試行錯誤しながらダミー変数を設定した。
37
職業その他は、自営業・学生・年金が主な収入・生活保護受給・無職・未選択の場合である。生活保護受給者
は RFI の審査申込書では職業として扱われているが、実際には就業しているケースもあるため、その他に含め生活保護受給ダミーを独立したダミー変数とした。緊急連絡先その他は、子・親族・配偶者・友人知人・会社関係・未選
択・その他の場合である。前住居その他は、公団・社宅・その他・未選択の場合である。外国籍については、国別、地域別で分析を行ってみたが、有意差が見られず、外国籍として集約した。
38
地域では、首都圏を一都三県に分ける、首都圏、関西圏、名古屋圏等に分ける等、家賃額では全国を一定の家賃区分でケース分けするなどを行ったが、非常に解釈しにくい結果となったため、今回の 3 ケースを選択した。しかし、地域によって家賃水準・所得水準が異なるため、サンプル数を大幅に増やすことができれば、地域を細分化して分析を行うことができる。それは今後の課題の一つである。

96

表 5-7 RFI データを用いた二項ロジスティック回帰分析結果
目的変数：家賃滞納月数3に至ったかどうか。至った=1
N=7,003 全国
説明変数
標準 東京都以外 標準 東京都
標準
誤差 オッズ比
誤差 オッズ比
誤差ｎn/N オッズ比
4万円未満ダミー
620 8.9%
1.27
0.29
1.11
0.28
0.56
0.64
4万円台ダミー743 10.6%
1.29
0.26
1.10
0.25
2.47
1.54
5万円台ダミー
1,047 15.0%
1.11
0.21
0.99
0.20
1.55
0.79
6万円台ダミー
1,071 15.3%
1.04
0.19
0.90
0.18
1.76
0.83
baselinebaselinebaseline
7万円台ダミー816 11.7%
8万円台ダミー687 9.8%
1.48 **
0.29
1.61 **
0.35
1.52
0.68
家賃
9万円台ダミー451 6.4%
1.66 **
0.37
1.51
0.42
2.54 **
1.13
10万円台ダミー
319 4.6%
1.43
0.37
1.62
0.56
1.80
0.86
11万円台ダミー
220 3.1%
1.38
0.43
1.83
0.74
1.64
0.93
12万円台ダミー
202 2.9%
1.81 *
0.55
1.93
0.82
2.64 *
1.44
13万円台ダミー
134 1.9%
2.73 *** 0.87
2.11
1.04
5.67 *** 3.06
14万円以上ダミー
693 9.9%
3.44 *** 0.84
2.48 **
0.95
5.58 *** 2.75
無しダミー
2,128 30.4%
1.78 *** 0.15
1.74 *** 0.17
1.97 *** 0.37
敷金baselinebaselinebaseline
有りダミー
4,875 69.6%
200万円未満ダミー
383 5.5%
1.20
0.37
1.37
0.49
0.83
0.70
200万円台ダミー
1,268 18.1%
1.60 **
0.35
1.72 **
0.45
1.51
0.74
300万円台ダミー
1,827 26.1%
1.62 *** 0.29
1.64 **
0.36
1.70
0.61
400万円台ダミー
1,254 17.9%
1.32
0.23
1.22
0.26
1.55
0.50
baselinebaselinebaseline
500万円台ダミー
721 10.3%
本人年収600万円台ダミー
466 6.7%
1.28
0.26
1.12
0.30
1.61
0.55
700万円台ダミー
313 4.5%
0.74
0.20
0.66
0.24
0.96
0.40
800万円台ダミー
208 3.0%
1.05
0.29
0.71
0.32
1.39
0.57
0.52 **
0.15
0.21 **
0.13
0.90
0.37
900-1200万円未満ダミー 283 4.0%
1200万円以上ダミー
280 4.0%
0.62
0.19
0.60
0.29
1.01
0.46
20％未満ダミー
2,573 36.7%
1.02
0.20
1.21
0.28
0.59
0.22
家賃
20％台ダミー
2,832 40.4%
1.23
0.16
1.24
0.20
1.17
0.26
年収比
30％以上ダミー
1,598 22.8%
baselinebaselinebaseline
会社員ダミー
4,849 69.2%
0.60 *** 0.06
0.60 *** 0.07
0.60 *** 0.12
公務員ダミー
232 3.3%
0.15 *** 0.08
0.14 *** 0.08
0.27
0.28
職業
パート・アルバイトダミー
544 7.8%
1.32 *
0.22
1.32
0.24
1.54
0.64
その他ダミー
1,378 19.7%
baselinebaselinebaseline
36 0.5%5.26 *** 2.00
3.84 *** 1.63 17.96 *** 18.46
生活保 有りダミー
baselinebaselinebaseline
6,967 99.5%
護受給 無しダミー
男性ダミー
4,680 66.8%
1.94 *** 0.19
1.97 *** 0.23
2.11 *** 0.41
性別baselinebaselinebaseline
女性ダミー
2,323 33.2%
20歳台ダミー
2,714 38.8%
2.01 *** 0.49
1.87 **
0.51
2.08
1.15
30歳台ダミー
2,194 31.3%
1.73 **
0.42
1.74 **
0.48
1.39
0.76
1,087 15.5%
2.82 *** 0.68
3.12 *** 0.85
1.94
1.06
年齢 40歳台ダミー
50歳台ダミー697 10.0%
2.60 *** 0.65
2.67 *** 0.75
2.23
1.23
baselinebaselinebaseline
60歳以上ダミー
311 4.4%単身ダミー
4,992 71.3%
2.89 *** 0.92
2.64 **
1.08
2.91 **
1.50
入居者 家族入居ダミー
1,680 24.0%
2.16 **
0.71
2.38 **
1.00
0.99
0.56
baselinebaselinebaseline
その他ダミー
331 4.7%
親ダミー
4,733 67.6%
0.50 *** 0.06
0.55 *** 0.08
0.37 *** 0.09
緊急連絡先兄弟ダミー
923 13.2%
0.74 **
0.10
0.79
0.12
0.58 **
0.16
baselinebaselinebaseline
その他ダミー
1,347 19.2%
1,227 17.5%
2.25 *** 0.21
1.96 *** 0.22
3.28 *** 0.60
入居まで 7日以内ダミーのbaselinebaselinebaseline
8日以上ダミー
5,776 82.5%
家族所有ダミー
1,500 21.4%
0.63 *** 0.09
0.63 *** 0.10
0.65
0.23
本人所有ダミー616 8.8%
0.53 *** 0.11
0.55 **
0.14
0.57
0.23
前住居
賃貸ダミー
3,906 55.8%
1.11
0.13
1.00
0.13
1.58 *
0.42
baselinebaselinebaseline
その他ダミー981 14.0%
外国籍ダミー
262 3.7%
0.76
0.15
0.76
0.19
0.66
0.23
国籍
baselinebaselinebaseline
日本国籍ダミー
6,741 96.3%
定数項
0.01 *** 0.01
0.01 *** 0.01
0.01 *** 0.01***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。

97

サンプル数
7,003
4,891
2,112
10.5%
10.9%
9.6%
うち家賃滞納月数3
735
532
203
疑似決定係数
0.101
0.094
0.161
475.8
315.9
214.5
χ2値
0.000
0.000
0.000
有意確率
2.0%
1.1%
7.9%
家賃滞納月数3判別率※家賃滞納月数3判別率とは、家賃滞納月数3に至ったサンプルに対する推定確率が0.5以上のものの比率

全国、東京都以外、東京の 3 ケースについて家賃滞納月数 3 に至るかどうかを目的変数として二項ロジスティック回帰分析を行った結果が表 5-7 である。
説明変数の影響を順に見ていくと、12 万円以上の高額家賃でオッズ比が統計的に有意に高いことが特徴的である。宗(2014a)では、5-6 万円以下の家賃帯で滞納確率が高いことが示されているが、職業等の属性情報を付加すると家賃額の影響が小さくなるということである。ただし、この傾向は東京都において顕著にみられるが、東京以外では 14 万円以上でオッズ比が 2.48(5％水準有意)と高いだけであり、全国の傾向は東京都の影響を受けていると思われる。
敷金の有無では、敷金無しの場合にはオッズ比が 1.74-1.97(いずれも 1％水準有意)と高く、ケースによる差は小さい。本人年収では、全国と東京都以外では 200 万円台、300 万円台でオッズ比が高く、900-1200 万円台でオッズ比が低くなっているが、東京都では影響が見られない。家賃
年収比では、3 ケースとも有意水準の影響が見られず、職業では、会社員、公務員のオッズ比が低い。生活保護を受給している場合には、サンプル数が全体で 36 と少ないものの、3 ケースとも 1％
有意水準でオッズ比が全国：5.26、東京都以外：3.84、東京都：17.96 と非常に高くなっている。
性別では、男性のオッズ比が高い。年齢では、60 歳未満のオッズ比が高くなっており、これはベースラインである 60 歳以上の滞納確率が低いことを示すが、東京都では年齢影響が見られない。
入居者では単身の場合、家族入居の場合にオッズ比が高いが、ベースラインとなっている入居者：
その他とは、契約者本人ではない、例えば学生の子供等の場合が考えられる。緊急連絡先が、親や兄弟となっている場合には、それ以外の場合よりもオッズ比が低く、家族間の人間関係が密な場
合に滞納確率が低い、ということが推察される。保証審査申込から入居までの日数が、7 日以下の場合には、オッズ比が 1％水準有意で 1.96-3.28 となっている。これは、通常の引越とは異なり、何らかの理由で前の住居を退去せざるを得ず、急いで入居する必要がある入居者等が滞納する傾向があることを示唆している。入居者が外国籍である場合については、オッズ比は 0.66-0.76 と低いものの有意水準ではなかった。このような結果から、居住の安定に大きな影響を及ぼす滞納月
数 3 に至る原因は、家賃額や年収、家賃の年収比率といった経済的原因だけではないことが考えられる。住宅扶助費を毎月確実に支給される生活保護受給者のオッズ比がいずれも 1％水準有意で 3.84-17.96 と非常に高いことも、経済的要因以外の滞納原因があることを強く示唆している。また、経済的要因以外の影響があるとすれば、家賃額や年収、入居者の属性等から事前に家賃滞納の可能性を精緻に判断することは極めて困難である可能性が高い
この分析は、ロジスティック回帰モデルでありモデルの適合度の参考値としての疑似決定係数は、
全国で 0.101、東京都以外で 0.094、東京都で 0.161 となっており 5-2-4 で示した LICC データを用いたモデルよりは高くなっており、χ二乗検定の結果も１％水準で有意である。ただし、モデルから算出される家賃滞納月数 3 に至るかどうかの確率が 0.5 超える割合は全国で 2.0％、東京以
外で 1.1％、東京都はやや高く 7.9％であるが、家賃滞納月数 3 に至るかどうかの説明力を十分持つモデルとは言えない。

98

５－５ 家賃滞納と行動・思考様式の関係および滞納理由等の分析
本節では、家賃滞納に関連したアンケート調査（以下「家賃滞納アンケート」という」）の結果を基に、家賃滞納と行動・思考様式の関係や滞納理由、住宅ローン等のその他金銭借入れの状況との比較を行う。
第 1 項で家賃滞納アンケート概要と分析の枠組みを示し、第２項で家賃滞納の原因について行
動・思考様式との関係や滞納理由等の結果を示す。
５－５－１ 家賃滞納アンケート概要と分析の枠組み
本節で用いる家賃滞納アンケート調査の概要は表 5-8 の通りである39。
表 5-8 家賃滞納アンケート調査の概要
項目
調査名
アンケート調査回収
スクリーニング調査

本調査実施日
割付条件
回答者総数
本調査設問概要

内容
家賃滞納に与える性格影響調査
株式会社マクロミル（ネット調査）
2015年３月25日（水）SQ1：過去10年以内の家賃滞納経験
SQ2：滞納時の月額家賃
SQ3：滞納理由
SQ4：3ヶ月滞納したときの気持ち
SQ5：住宅ローン等の借入れ経験
2015年3月26日（木）～2015年3月31日（火）
3ヶ月以上滞納の有無（2区分）✕性別（2区分）✕年齢（20・30・40・50歳以上の4区分）、計16セルに各50サンプル回収を割付。
822
Q1：行動・思考様式に関する設問（20項目のマトリックス）
Q2：行動・思考様式に関する設問（20項目のマトリックス）
Q3：金融資産合計額
Q4：転職回数
Q5：現在の住居形態
Q6：生活保護需給の有無※性別・年齢・年齢区分・居住都道府県・婚姻状態・子どもの有無・世帯年収・個
人年収・職業については設問ではなくマクロミル登録情報を使用

家賃滞納アンケート調査を実施した目的は、LICC データ・FRI データでは得られない入居者の行動・思考様式を把握し、家賃滞納との関係を把握することである。
LICC データはそもそも個人の属性情報がほとんど含まれておらず、家賃滞納の滞納率や滞納損失率の評価しかできなかった。家賃滞納月数３に至ったかどうかを目的変数とした二項ロジステ
ィック回帰分析も行っているが、家賃と年齢・性別等に関する結果しか得られていない。RFI データを用いた分析では、LICC データよりも詳細な敷金の有無・本人年収・職業・入居者・緊急連絡先・前の住居・国籍等の情報があり、それらを用いた滞納月数３に至ったかどうかを目的変数とした二項ロジスティック回帰分析を行っているが、行動・思考様式の情報が含まれていない。
家賃滞納アンケートを企画したのは、所得が家賃滞納の主要な原因ではないことが示唆されている LICC データ・RFI データの分析結果の説明力が十分ではなく、より高い説明力を持つモデル
39

調査票等の詳細は付録参照。

99

に進化させるために、行動・思考様式に関するデータを取得することが有益だと考えたためである。
本項では、以下のような枠組みで分析を行う。
①

家賃滞納アンケート項目の回答を標準化し、家賃滞納 3 の経験の有無によって行動・思考様
式が異なるかを検証する。

②

家賃滞納アンケート項目を対象に因子分析を行う。

③

得られた因子と世帯年収や金融資産・職業等の個人属性情報を用いて家賃滞納３ヶ月の経
験があるかどうかを目的変数に二項ロジスティック回帰分析を行う。

④

さらに因子等を用いて構造方程式モデリングによるパス解析を行う。

⑤

家賃滞納アンケート項目に含まれる家賃滞納の理由・住宅ローン等の借入れ状況等・家賃滞
納３ヶ月に至った時の気持ち等の分析を行う。

５－５－２

3 ヶ月滞納経験の有無による行動・思考様式の差表 5-9 は、3 ヶ月滞納の経験有無によって行動・思考様式にどのような差があるかを集計したものである。
各設問は 1）よく当てはまる、2）やや当てはまる、3）あまり当てはまらない、4）全く当てはまらない、または 1）まったくその通りである、2）ややこういったことがある、3）こういったことはあまりない、4）こう
いったことは全くない、の 4 つの選択肢を設けた40。
集計は回答を標準化して、3 ヶ月滞納経験ありと経験なしの平均を算出し検定を行い、3 ヶ月滞納経験がない場合の標準化回答の昇順としている。
3 ヶ月滞納経験がない場合には、「人から借りたものを返すのを忘れてしまうことがある」「ゲームやパチンコ、ギャンブルをよくする」「飲み会等で盛り上がって、ついお金を使いすぎることがある」「日々の生活で反省することが多い」「結婚式のスピーチなど、人前で話をするのは苦手だ」「歩くのが嫌いでついタクシーを使ってしまう」といった項目について否定的な回答傾向（-0.14～-0.06）
であるのに対して、3 ヶ月滞納経験がある場合には、肯定的な回答傾向（+1.09～1.10）であり大きく異なる結果となっている。
「旅行に行く時には細かく計画を立てる」「仕事や学業に熱心に取り組んでいる」「よく本を読む」「図書館や公共のプール等を積極的に利用する」「国からの英会話学校等の補助金などは積極的に利用する」「社会的に成功するかどうかは運が大きいと思う」「待ち合わせの時間に遅れることはない」「衣服や家電製品等を購入する時には、慎重に検討する」「日々の生活が楽しければそれでいいと思う」「困った時に相談できる友人・知人がいる」「仕事関係の人間関係は良好である」「物事を論理的に考える方だと思う」「老後に備えて貯金しなければと思う」「努力は必ず報われると思う」「親、兄弟、家族と仲が良い」「選挙の投票を欠かしたことはない」「毎月決まった額を貯金している」
といった項目に対しては、3 ヶ月滞納経験がない場合には肯定的な回答傾向（0.06～0.37）だが、3ヶ月滞納経験がある場合には、否定的な回答傾向（-0.06～-0.38）であり大きく異なる結果となっている。
符合が逆転している項目で有意差がなかった項目には、「初めて会う人や親しくない人と話すのは苦手だ」「悩み事があっても、人に相談できない」「リーダーが誰になっても会社や社会はあまり変わらないと思う」「買い物では、たいてい予算よりも高いものを買ってしまう」「新聞や TV ニュース40

設問の詳細及び回答選択肢の詳細については付録参照。

100

にはあまり興味がない」「物事を感覚的、感情的に考える方だと思う」「議員や役所関係の知り合いが何人もいる」「車が来なくても赤信号を守る」「PTA や町内会など地域の団体に参加し熱心に活動している」「意味がないと思う社会のルールは守らなくても良いと思う」「趣味のサークルや団体に参加して熱心に活動している」「今月使えるお金はいくら残っているか、把握している」「分からないことがあると、すぐにネット等で調べる」「電車の中でも、電話で会話してしまう」「ボランティア活動に頻繁に参加している」「近所に行きつけのお店がいくつかある」「宗教団体やお寺さん、神社との密接なつきあいがある」といったものがある。
このように、家賃滞納の有無と行動・思考様式には密接な関係があると考えられる。
表 5-9 家賃滞納経験の有無による行動・思考様式の差
平均値の検定（標準化後）
家賃滞納3
家賃滞納3
設問
平均
経験なし
経験あり
p値
SD差
差
平均 SD 平均 SD
1 人から借りたものを返すのを忘れてしまうことがある-0.14 0.87 0.14 1.10 0.000
0.27 0.22
2 ゲームやパチンコ、ギャンブルをよくする-0.11 0.93 0.11 1.06 0.002
0.22 0.13
3 飲み会等で盛り上がって、ついお金を使いすぎることがある -0.10 0.96 0.10 1.03 0.005
0.20 0.07
4 日々の生活で反省することが多い-0.08 0.99 0.08 1.01 0.024
0.16 0.02
5 結婚式のスピーチなど、人前で話をするのは苦手だ-0.07 0.90 0.07 1.09 0.040
0.14 0.20
6 歩くのが嫌いでついタクシーを使ってしまう-0.06 0.90 0.06 1.09 0.073
0.13 0.19
7 初めて会う人や親しくない人と話すのは苦手だ-0.05 0.97 0.05 1.03 0.190
0.09 0.06
8 悩み事があっても、人に相談できない-0.03 0.96 0.03 1.04 0.354
0.06 0.09
9 リーダーが誰になっても会社や社会はあまり変わらないと思う -0.02 0.95 0.02 1.05 0.578
0.04 0.10
10 買い物では、たいてい予算よりも高いものを買ってしまう-0.02 0.93 0.02 1.07 0.658
0.03 0.14
11 新聞やTVニュースにはあまり興味がない-0.01 0.94 0.01 1.06 0.798
0.02 0.11
12 物事を感覚的、感情的に考える方だと思う-0.01 0.96 0.01 1.04 0.799
0.02 0.07
13 議員や役所関係の知り合いが何人もいる
0.00 0.96 0.00 1.04 0.920 -0.01 0.08
14 車が来なくても赤信号を守る
0.00 0.93 0.00 1.07 0.897 -0.01 0.14
15 PTAや町内会など地域の団体に参加し熱心に活動している
0.01 0.97 -0.01 1.03 0.839 -0.01 0.06
16 意味がないと思う社会のルールは守らなくても良いと思う
0.01 0.95 -0.01 1.05 0.737 -0.02 0.09
17 趣味のサークルや団体に参加して熱心に活動している
0.02 0.97 -0.02 1.03 0.613 -0.04 0.05
18 今月使えるお金はいくら残っているか、把握している
0.02 0.96 -0.02 1.04 0.594 -0.04 0.07
19 分からないことがあると、すぐにネット等で調べる
0.02 0.98 -0.02 1.02 0.562 -0.04 0.04
20 電車の中でも、電話で会話してしまう
0.02 1.00 -0.02 1.00 0.487 -0.05 0.00
21 ボランティア活動に頻繁に参加している
0.05 1.01 -0.05 0.99 0.177 -0.09 -0.02
22 近所に行きつけのお店がいくつかある
0.06 0.97 -0.06 1.03 0.108 -0.11 0.05
23 旅行に行く時には細かく計画を立てる
0.06 0.97 -0.06 1.03 0.088 -0.12 0.06
24 仕事や学業に熱心に取り組んでいる
0.06 0.98 -0.07 1.02 0.064 -0.13 0.03
25 よく本を読む
0.07 0.98 -0.07 1.02 0.049 -0.14 0.04
26 図書館や公共のプール等を積極的に利用する
0.07 0.95 -0.07 1.04 0.047 -0.14 0.09
27 国からの英会話学校等の補助金などは積極的に利用する
0.07 0.98 -0.07 1.02 0.042 -0.14 0.04
28 社会的に成功するかどうかは運が大きいと思う
0.07 0.90 -0.08 1.09 0.032 -0.15 0.18
29 待ち合わせの時間に遅れることはない
0.07 0.95 -0.08 1.04 0.031 -0.15 0.09
30 衣服や家電製品等を購入する時には、慎重に検討する
0.09 0.90 -0.09 1.08 0.010 -0.18 0.18
31 日々の生活が楽しければそれでいいと思う
0.09 0.95 -0.09 1.04 0.009 -0.18 0.08
32 困った時に相談できる友人・知人がいる
0.09 0.97 -0.09 1.02 0.008 -0.18 0.05
33 仕事関係の人間関係は良好である
0.11 0.96 -0.11 1.03 0.002 -0.22 0.07
34 物事を論理的に考える方だと思う
0.11 0.93 -0.12 1.05 0.001 -0.23 0.12
35 老後に備えて貯金しなければと思う
0.11 0.85 -0.12 1.12 0.001 -0.23 0.27
36 努力は必ず報われると思う
0.13 0.91 -0.13 1.07 0.000 -0.25 0.16
37 親、兄弟、家族と仲が良い
0.16 0.92 -0.16 1.05 0.000 -0.32 0.13
38 選挙の投票を欠かしたことはない
0.16 0.98 -0.16 0.99 0.000 -0.32 0.01
39 宗教団体やお寺さん、神社との密接なつきあいがある
0.30 0.97 -0.03 1.03 0.386 -0.33 0.06
40 毎月決まった額を貯金している
0.37 0.98 -0.38 0.87 0.000 -0.74 -0.11※グレーはP値＞0.1101

５－５－３ 因子分析
全 40 項目の設問に対する回答に対して因子分析を行った結果が表 5-10 である。
因子数は、主成分分析で得られた因子負荷量 1 以上の因子数 7 と SCREEPLOT から判断した
因子数 4-5 を元に探索的に分析を行った。表 5-10 では因子負荷量 0.3 以上の設問のみを表示している。
第 1 因子は、「物事を論理的に考える方だと思う」「老後に備えて貯金しなければと思う」「衣服や家電製品等を購入する時には、慎重に検討する」「旅行に行く時には細かく計画を立てる」「日々の生活で反省することが多い」「待ち合わせの時間に遅れることはない」といった項目から構成されるもので、「リスク回避因子」と名付けた。
第 2 因子は、「困った時に相談できる友人・知人がいる」「仕事関係の人間関係は良好である」「親、兄弟、家族と仲が良い」といった項目から構成されるもので、「人間関係因子」と名付けた。
第 3 因子は、「国からの英会話学校等の補助金などは積極的に利用する」「よく本を読む」「仕事や学業に熱心に取り組んでいる」「選挙の投票を欠かしたことはない」といった項目から構成されるもので「やる気因子」と名付けた。
第 4 因子は、「人から借りたものを返すのを忘れてしまうことがある」「飲み会等で盛り上がって、ついお金を使いすぎることがある」「歩くのが嫌いでついタクシーを使ってしまう」「ゲームやパチン
コ、ギャンブルをよくする」といった項目から構成されるもので「いい加減因子」と名付けた。
表 5-10 家賃滞納アンケートに関する行動・思考様式の因子分析結果
因子名
設問
第1因子
物事を論理的に考える方だと思う
リスク回避因子 老後に備えて貯金しなければと思う
衣服や家電製品等を購入する時には、慎重に検討する
旅行に行く時には細かく計画を立てる
日々の生活で反省することが多い
待ち合わせの時間に遅れることはない
第2因子
困った時に相談できる友人・知人がいる
人間関係因子 仕事関係の人間関係は良好である
親、兄弟、家族と仲が良い
第3因子
国からの英会話学校等の補助金などは積極的に利用する
やる気因子
よく本を読む
仕事や学業に熱心に取り組んでいる選挙の投票を欠かしたことはない
第4因子
人から借りたものを返すのを忘れてしまうことがある
いい加減因子 飲み会等で盛り上がって、ついお金を使いすぎることがある
歩くのが嫌いでついタクシーを使ってしまう
ゲームやパチンコ、ギャンブルをよくする

第1因子
第2因子
第3因子
第4因子

因子名
リスク回避因子人間関係因子やる気因子
いい加減因子

分散
因子寄与率
1.95
0.331
1.76
0.299
1.72
0.292
1.30
0.221

Schwarz's BIC(Akaike's) AIC
Log likelihood

1,095
690
-259

102

因子負荷
0.54
0.51
0.50
0.48
0.40
0.35
0.75
0.61
0.59
0.57
0.55
0.49
0.44
0.63
0.50
0.41
0.40

表 5-11 は各因子間の相関係数である。リスク回避因子と人間関係因子・やる気因子には正の相関があるが、いい加減因子とは非常に弱い負の相関がある。いい加減因子とやる気因子にも非常に弱い負の相関があり、人間関係因子とやる気因子は最も相関が強い。
表 5-11 家賃滞納アンケートに関する行動・思考様式の各因子間の相関係数
リスク回避因子
リスク回避因子人間関係因子やる気因子
いい加減因子

人間関係因子

1
0.331
0.412
-0.045

1
0.461
0.030

やる気因子

いい加減因子1-0.0691

５－５－４ 3 ヶ月滞納の有無を目的変数とした二項ロジスティック回帰分析
3 ヶ月滞納の有無を目的変数として、世帯年収・金融資産・職業・婚姻有無・子ども有無・生活保護受給有無・因子を説明変数にして二項ロジスティック回帰分析を行った結果が表 5-12 である41。
世帯年収では 200 万円未満（オッズ比 2.56。以下同じ）・200 万円以上 400 万円未満（3.11）・
400 万円以上 600 万円未満（1.92）・2000 万円以上（17.59）が統計的に有意となっている。低所得の場合に家賃滞納確率が高くなっているが、同時に 2000 万円以上という高所得者でも滞納確率が高く、RFI データの分析結果と整合的である。
金融資産ではゼロ（9.70）、1 万円以上 100 万円未満（4.04）でオッズ比が非常に高い。これは所得よりも貯蓄が家賃滞納に影響が大きいことを示している。職業では公務員（0.25）のみが統計的に有意となっている。結婚している（0.59）には滞納確率が低くなるが、子どもの有無は統計的に有意ではない。生活保護受給ダミー（2.49）は統計的に有意であり RFI データの分析結果と整合的である。
因子では、リスク回避因子（0.77）・いい加減因子（1.65）が統計的に有意となっており行動・思考
様式が家賃滞納に影響を及ぼすことが示されている。
この分析は、ロジスティック回帰モデルでありモデルの適合度の参考値としての疑似決定係数は、0.250 となっており 5-2-4 で示した LICC データを用いたモデル（疑似決定係数：0.016-0.037）、54-4 で示した RFI データを用いたモデル（疑似決定係数：0.094-0.161）よりは高くなっており、χ二乗検定の結果も１％水準で有意である。
ただし、モデルから算出される家賃滞納月数 3 に至るかどうかの確率が 0.5 以上の割合は62.3％、確率が 0.7 以上の割合は 45.6％、確率が 0.8 以上の割合は 31.0％と LICC データを用いたモデルの 0.0％、RFI データを用いたモデルの 2.0％-7.9％よりも格段と高くなっている。
このため、家賃滞納アンケートデータを用いたモデルは一定の説明力を持つと言える。家賃滞
納アンケートを用いたモデルが、LICC・RFI データを用いたモデルよりも説明力が高い要因は、金融資産、行動・思考様式を表す因子が含まれていることだと考えられる。
このことから、家賃滞納の主な要因は所得の低さではなく、金融資産の少なさの影響が大きいと考えられ、同時に所得の多寡や金融資産の大小は、行動・思考様式の影響を受けていることを示唆している。

41

年齢と性別も調査項目には含まれているが、アンケート調査対象の割り付けを行っているため回帰分析の説明
変数からは除外している。

103

表 5-12 家賃滞納アンケートデータを用いた二項ロジスティック回帰分析結果
目的変数：家賃滞納月数3に至ったかどうか。至った＝1
説明変数
nn/N オッズ比
標準誤差
200万円未満326 39.7%
2.56 **
1.09
200万円以上400万円未満
220 26.8%
3.11 ***
1.09
400万円以上600万円未満
107 13.0%
1.92 *
0.67
baseline
600万円以上800万円未満
31 3.8%800万円以上1000万円未満
16 1.9%
1.95
1.06
世帯年収
1000万円以上1200万円未満
3 0.4%
1.93
1.26
1200万円以上1500万円未満
3 0.4%
1.29
1.30
1500万円以上2000万円未満
3 0.4%
0.96
1.37
2000万円以上
8 1.0%
17.59 ***
16.74
不明
28 3.4%
0.59
0.31
なし
254 30.9%9.70 ***
2.99
1万円以上100万円未満
128 15.6%
4.04 ***
1.30
100万円以上200万円未満
82 10.0%
1.55
0.54
baseline
200万円以上500万円未満
123 15.0%
金融資産500万円以上1000万円未満
88 10.7%
1.97 *
0.71
1000万円以上2000万円未満
53 6.4%0.82
0.39
2000万円以上5000万円未満
56 6.8%0.98
0.48
5000万円以上
10 1.2%
1.07
0.98
公務員
22 2.7%0.25 *
0.19
経営者役員
18 2.2%1.28
0.86
baseline
会社員（事務系）
103 12.5%
会社員（技術系）
80 9.7%0.97
0.37
会社員（その他）
102 12.4%
1.05
0.39
自営業
68 8.3%
1.44
0.58
職業
自由業
24 2.9%
2.06
1.37
専業主婦
148 18.0%
0.95
0.35
パートアルバイト134 16.3%
1.21
0.46
学生
22 2.7%
0.63
0.42
その他
44 5.4%
0.96
0.49
無職
57 6.9%1.21
0.59
結婚している410 49.9%
0.59 **
0.15
子どもがいる406 49.4%
1.30
0.30
生活保護受給ダミー
61 7.4%2.49 **
1.16
1：リスク回避因子
0.77 **
0.10
2：人間関係因子
0.92
0.12
因子
3：やる気因子1.05
0.15
4：いい加減因子
1.65 ***
0.20
定数項
0.23
0.13
***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。
サンプル数
うち家賃滞納月数3
疑似決定係数
χ2値
有意確率
家賃滞納月数3判別率

689
406
58.9%
0.250
238.3
0.000
推定確率0.5以上 62.3%
推定確率0.7以上 45.6%
推定確率0.8以上 31.0%※家賃滞納月数3判別率とは、家賃滞納月数3に至ったサンプルに対する推定確率が0.5以上のものの比率

104

５－５－５ 構造方程式モデリングによるパス解析結果
前項で、家賃滞納の要因は所得の低さではなく金融資産の少なさであり、所得や金融資産は行動思考様式の影響を受けることが示唆される結果が得られた。このため家賃滞納アンケートを用いた二項ロジスティック回帰分析の結果を基に、構造方程式モデリングによるパス解析を行った。
二項ロジスティック回帰では、目的変数である 3 ヶ月滞納経験に及ぼす説明変数の影響を線形的に把握することができるが、説明変数間の関係は把握することはできない。パス解析の実行にあたっては、因子が行動・思考様式を表すものであり、それらは時系列的には家賃滞納という結果に対して先行すると考えられることから、各説明変数の時系列を、行動・思考様式の形成→職業選択→所得影響→貯蓄影響→家賃滞納経験という順番に置き、探索的にパス解析を行った。
図 5-4 は、構造方程式モデリングによるパス解析の結果である。
図 5-4 家賃滞納アンケートデータを用いたパス解析結果-1.1e-09

fact1_risk

-.083

.065

.2

.84

.69

ε9

ε1

TAINO3_DM

ε6
ASSETCD

.57

.49

-.091

.096

2.9

-6.6e-10

fact3_yaruki

.66

.59

.039
-.099

SEIHO_ING_DM

.077

.12

ε5

HINCOME

.23

.17

.024

1.5

1.1

ε3

1.6

PINCOME

2.2

-.95

-.038
-2.2e-11-.37

fact4_ikagen

-.92

1

.62

ε2

.026

-.065
.05

ε7

.062

JOB_NO

.069

-.058

JOB_KOMUIN.02

1.1e-09

fact2_kankei

.71

項目名
内容
TAINO3＿DM 滞納3ヶ月ダミー
fact1_risk
リスク回避因子
fact2_kankei
人間関係因子fact3_yaruki
やる気因子
fact4_ikagen
いい加減因子JOB_NO
職業無職ダミー
JOB_KOMUIN 職業公務員ダミー
JOB_PA
職業パートアルバイトダミー
MARRIED
結婚ダミー
HINCOME
世帯年収区分PINCOM
個人年収区分ASSETCD
金融資産区分SEIHO_ING_DM 生活保護現在受給ダミー

105

-.041

.79

.68
-.056

MARRIED

ε4.027

JOB_PA

ε8

.16

.14

Fit
Likelihood ratio

statistic
chi2_ms(50)p > chi2
Population error
RMSEA
90% CI, lower boundupper boundpcloseInformation criteria AIC
BIC
Baseline comparison CFI
TLISize of residuals
CD

Value

Description
140 model vs. saturated
0.000
0.047 Root mean squared error of approximation
0.038
0.056
0.700 Probability RMSEA <= 0.05
17,593 Akaike's information criterion
17,781 Bayesian information criterion
0.932 Comparative fit index
0.902 Tucker-Lewis index
0.194 Coefficient of determination

モデルの説明力としては、90% CI, lower bound、upper bound の値は低く、CFI が 0.932、TLI が0.902 と良好な値が得られている。なお、家賃滞納月数 3 ダミーと生活保護受給ダミーの相関係数
は 0.215 であり一定の相関を示している。
パス解析の結果からは、以下のような代表的なパターンを観察することができる。
家賃滞納するケース
人間関係因子が弱い（うまく人間関係を構築できない）ため、無職となり個人年収が低くなる。同時に無職で低所得だと結婚しない傾向となり、それが世帯年収の増加を妨げる。さらに、やる気因子が低い場合には金融資産を構築できず失業や病気等をきっかけにして家賃滞納を引き起こしてしまう。また、いい加減因子が高いと婚姻を妨げ家賃滞納にも正の影響が直接ある。さらにリスク回避因子が低ければ家賃滞納を起こしやすい。典型的なケースを考えれば、人間関係構築が不得
手で、物事に対していい加減な態度をとり、やる気もあまりなく、リスク回避性向が低い42といったものである。
家賃滞納しないケース
人間関係因子が強く（人間関係を構築でき円滑に維持できる）、公務員等の安定した職業に就き結婚する場合も多い。安定した職業が個人年収を高め婚姻の高さと合せて世帯年収を上げる。
さらに、やる気因子が高い場合には金融資産を増加させることができ、失業や病気等の場合にも貯蓄を使って家賃滞納を回避することができる。また、いい加減因子が低ければ婚姻を促進し、家賃滞納を回避する方向に直接影響する。さらにリスク回避因子が高ければ家賃滞納を起こしにくい。
典型的なケースを考えれば、人間関係構築が得意で、物事に対して真摯に取り組み、やる気があって、リスク回避性向が強いといったものである。
このように考えた場合、家賃滞納を引き起こすかどうかだけではなく、社会生活において人間関係の影響は極めて強く、家賃滞納といった社会的に問題である行動を引き起こすことを抑止する、
またはそこから正常化するためには、所得保障だけでは不十分であることが強く示唆される。
なお、家賃滞納 3 ヶ月の経験と生活保護受給の相関係数は 0.215 で強くはないが一定の相関があることを示している。そして、生活保護受給には所得は直接の関係がなく、家賃滞納 3 ヶ月に至った場合が最も強い影響があり、因子としてはやる気因子が高い場合、人間関係因子が低い場
合に生活保護受給に正の影響がある。また、未婚も正の影響がある。
このように、生活保護受給にも因子の影響があり、所得保障だけでは生活保護受給から自立に
42

挑戦的という意味ではなく、いわばリスク認知・回避能力が低いといえよう106

向かうことが難しい可能性が高いことを示唆している。
５－５－６ 家賃滞納の理由・滞納時の気持ち・住宅ローン等の借入れ経験
本調査ではスクリーニング調査を行っているが、その設問から集計したものを以下に示す。
表 5-13 は、家賃滞納 3 ヶ月の経験の有無による滞納理由を集計したものである。
家賃滞納 3 ヶ月の経験がない場合43の滞納理由は、「うっかり」が 66.1％と大部分を占め、「失業
したが貯金がなかった」（10.7％）、「病気やケガで収入が途絶えた」（7.1％）、「理由はよくわからな
いがお金が足りなくなった」（7.1％）となっている。
一方、家賃滞納 3 ヶ月の経験がある場合の滞納理由は、「失業したが貯金がなかった」が 41.9％と最多で、「理由はよく分からないがお金が足りなくなった」（20.7％）、「病気やケガで収入が途絶えた」（16.3％）、「飲み会や旅行等の遊興費を使いすぎてお金が足りなくなった」（9.9％）となって
おり、経験がない場合とは大きく異なっている。
表 5-13 家賃滞納理由の家賃滞納 3 ヶ月経験の有無による差家賃滞納の理由

家賃滞納3ヶ月経験有り
yesno

家賃滞納3ヶ月経験なし
yes
no

t検定
p値

no差

うっかり

19

33.9%

37

66.1% 374

92.1%

32

7.9% 0.000-58.2%

失業したが貯金がなかった

50

89.3%

6

10.7% 236

58.1% 170

41.9% 0.000

31.2%

54

96.4%

2

3.6% 394

97.0%

12

3.0% 0.801

-0.6%

55

98.2%

1

1.8% 366

90.1%

40

9.9% 0.047

8.1%

52

92.9%

4

7.1% 340

83.7%

66

16.3% 0.075

9.1%

56 100.0%0

0.0% 386

95.1%

20

4.9% 0.089

4.9%

52

92.9%

4

7.1% 322

79.3%

84

20.7% 0.016

13.5%

55

98.2%

1

1.8% 395

97.3%

11

2.7% 0.068

0.9%

52

92.9%

4

7.1% 347

85.5%

59

14.5% 0.131

7.4%

エアコンの修理をすぐに家主がしてくれな
かった等の理由のため支払い保留した飲み会や旅行等の遊興費を使いすぎてお金が足りなくなった
病気やケガで収入が途絶えた電化製品や衣服などを衝動買いしてしま
い、お金が足りなくなった
理由はよく分からないがお金が足りなくなった
親や兄弟等の病気等で仕送りしたためお金が足りなくなった
その他

家賃滞納 3 ヶ月に至らない場合は、たとえ収入が途絶えたとしても貯金等を家賃に充てていたと推測される。それを検証するために、家賃滞納 3 ヶ月の経験の有無による金融資産額の分布を集計したものが表 5-14 である。
家賃滞納 3 ヶ月経験者では,金融資産ゼロが全体の 50.1％と過半数を占めているが、未経験者
では 14.4％に過ぎない。病気やケガ等の理由の如何を問わず失業した場合には、居住を継続するために家賃滞納しないためには貯金の有無が非常に重要であることが分かる。

43

家賃滞納経験があるが 1 ヶ月または 2 ヶ月の滞納に留まった場合。

107

表 5-14 家賃滞納理由の家賃滞納 3 ヶ月経験の有無による差金融資産
ゼロ
1万円以上100万円未満
100万円以上200万円未満
200万円以上500万円未満
500万円以上1000万円未満
1000万円以上2000万円未満
2000万円以上5000万円未満
5000万円以上小計差
家賃滞納3あり 家賃滞納3無し
58 14.4%
196 50.1% -35.7%
51 12.7%
77 19.7% -7.0%
52 12.9%
30
7.7%
5.2%
93 23.1%
30
7.7% 15.4%
59 14.6%
29
7.4%
7.2%
41 10.2%
12
3.1%
7.1%
41 10.2%
15
3.8%
6.3%
8
2.0%
2
0.5%
1.5%
403 100.0%
391 100.0%
0.0%

小計
254 32.0%
128 16.1%
82 10.3%
123 15.5%
88 11.1%
53
6.7%
56
7.1%
10
1.3%
794 100.0%

さらに、金融資産と所得の関係を集計したものが表 5-15 である。
表 5-15 金融資産と個人年収・世帯年収の関係
その1：個人年収と金融資産のクロス集計（実数）個人年収200万円未満
200万円以400万円未満
400万円以上600万円未満
600万円以上800万円未満

金融資産
1万円 100万 200万 500万 1000万 2000万
以上 円以上 円以上 円以上 円以上 円以上 5000万
ゼロ
小計
100万 200万 500万 1000万 2000万 5000万 円以上円未満 円未満 円未満 円未満 円未満 円未満
133
56
29
38
31
9
18
2
316
67
35
28
36
23
13
10
1
213
15
12
14
22
17
14
8
1
103
3
3
2
4
6
6
4
3
31

その2：個人年収と金融資産のクロス集計（比率）個人年収200万円未満
200万円以400万円未満
400万円以上600万円未満
600万円以上800万円未満

金融資産
1万円 100万 200万 500万 1000万 2000万
以上 円以上 円以上 円以上 円以上 円以上 5000万
ゼロ
小計
100万 200万 500万 1000万 2000万 5000万 円以上円未満 円未満 円未満 円未満 円未満 円未満
42.1% 17.7%
9.2% 12.0%
9.8%
2.8%
5.7%
0.6% 100.0%
31.5% 16.4% 13.1% 16.9% 10.8%
6.1%
4.7%
0.5% 100.0%
14.6% 11.7% 13.6% 21.4% 16.5% 13.6%
7.8%
1.0% 100.0%
9.7%
9.7%
6.5% 12.9% 19.4% 19.4% 12.9%
9.7% 100.0%

その3：世帯年収と金融資産のクロス集計（実数）

世帯年収200万円未満
200万円以400万円未満
400万円以上600万円未満
600万円以上800万円未満

金融資産
1万円 100万 200万 500万 1000万 2000万
以上 円以上 円以上 円以上 円以上 円以上 5000万
小計
ゼロ
100万 200万 500万 1000万 2000万 5000万 円以上円未満 円未満 円未満 円未満 円未満 円未満
72
21
5
7
6
2
5
0
118
93
50
35
39
11
5
8
0
241
38
25
25
36
30
14
5
2
175
15
5
5
12
18
11
8
2
76

その4：世帯年収と金融資産のクロス集計（実数）

世帯年収200万円未満
200万円以400万円未満
400万円以上600万円未満
600万円以上800万円未満

金融資産
1万円 100万 200万 500万 1000万 2000万
以上 円以上 円以上 円以上 円以上 円以上 5000万
ゼロ
小計
100万 200万 500万 1000万 2000万 5000万 円以上円未満 円未満 円未満 円未満 円未満 円未満
61.0% 17.8%
4.2%
5.9%
5.1%
1.7%
4.2%
0.0% 100.0%
38.6% 20.7% 14.5% 16.2%
4.6%
2.1%
3.3%
0.0% 100.0%
21.7% 14.3% 14.3% 20.6% 17.1%
8.0%
2.9%
1.1% 100.0%
19.7%
6.6%
6.6% 15.8% 23.7% 14.5% 10.5%
2.6% 100.0%

108

個人年収が 200 万円未満の場合には、金融資産ゼロが 42.1％を占め、個人年収 200 万円以上
400 万円未満でも 31.5％、個人年収 400 万円以上 600 万円未満でも 14.6％を占めている。世帯
年収でみても 200 万円未満の場合には金融資産ゼロが 61.0％に上り、世帯年収 200 万円以上
400 万円未満でも 38.6％、世帯年収 400 万円以上 600 万円未満で 21.7％、世帯年収 600 万円
以上 800 万円未満でも 19.7％を占めている。
金融資産額と年収には強い相関関係があるが、年収が低いと必ず金融資産がゼロというわけではない。所得が低くても、きちんと金融資産を保有している場合もある。パス解析の結果からもわかるように所得の低さは金融資産の蓄積に不利に働くが、個人の行動・思考様式がその背景にある。
表 5-16 は、家賃滞納 3 ヶ月に至った時の気持ちを集計したものである。
支払い意思としては「なんとか全額を払おうと思った」が 63.9％しかいない。36.1％は既に全額支払おうとは思っておらず支払い意欲の減退が明確に見られる。具体的にどのように支払うのかという設問では「親や兄弟、友人知人からお金を借りて支払おうと思った」（11.6％）、「払える家賃の所に引っ越して、滞納した家賃は、後で分割で払おうと思った」（9.8％）、「休日や夜にバイトして払おうと思った」（8.9％）と具体的な解決策を考えている比率は相当低い。「払えないものは仕方ないと思った」（17.7％）、「お金に余裕が出てから払えばいいや、と思った」（15.0％）といった回答もあり、比率は非常に低いが「もう全額を支払うのは無理だから、追い出されるまで払わないでおこうと思った」（5.8％）、「だまって引っ越せば、もう払わなくてもいいだろう、と思った」（2.1％）といった問題のある回答もあった。
表 5-16 家賃を 3 ヶ月滞納した時の気持ち
家賃を3ヶ月滞納jした時の気持ち
なんとか全額を払おうと思った
親や兄弟、友人知人からお金を借りて払おうと思った払える家賃の所に引っ越して、滞納した家賃は、後で分割で払おうと思った
休日や夜にバイトして払おうと思った

no

yes

118

36.1% 209

63.9%

289

88.4%

38

11.6%

295

90.2%

32

9.8%

298

91.1%

29

8.9%

だまって引っ越せば、もう払わなくてもい320
いだろう、と思った
もう全額を支払うのは無理だから、追い出
308
されるまで払わないでおこうと思った
お金に余裕が出てから払えばいいや、と
278
思った

97.9%

7

2.1%

94.2%

19

5.8%

85.0%

49

15.0%

269

82.3%

58

17.7%

払えないものは仕方ないと思った

表 5-17 は、住宅ローン・車のローン・学費ローン・カードローン・消費者金融の家賃滞納 3 ヶ月の経験の有無による借入れ状況等を集計したものである。
各種借入れでは、家賃滞納 3 ヶ月の経験有無によって大きく傾向が異なる。住宅ローンでは滞納経験があるとそもそも借りたことがないという比率が 82.0％と高く、借りたとしても返済が遅れなかったのは 6.9％に過ぎず、8.4％が延滞し 2.7％が自己破産に至っている。滞納経験がない場合に借りたが返済が遅れたことはないが 29.1％、延滞が 2.9％、自己破産はわずか 0.5％しかない。他の借入れ等でも同様の傾向が見られる。

109

これらの原因は、家賃滞納と同様に所得だけが主要な要因ではなく、行動・思考様式の影響があると考えられる。
表 5-17 家賃滞納経験による住宅ローン等の借入れ経験等の差
借入れの
種類

借りたが
遅れず

家賃滞納3ヶ月経験有り
家賃滞納3ヶ月経験なし
t検 借りた借りて遅 借りて自 借りたこと 借りたが 借りて遅 借りて自 借りたこと 定 ことが
れた
己破産
がない
遅れず
れた
己破産
がない
p値 ない差住宅ローン

121 29.1% 12

2.9%

2

0.5% 281 67.5% 28

8.4% 11

2.7% 333 82.0% 0.00

14.5%

車のローン

120 28.8% 15

3.6%

3

0.7% 278 66.8% 85 20.9% 70 17.2% 14

3.4% 237 58.4% 0.00

-8.5%

35

7

1.7%

0

0.0% 374 89.9% 20

1.7% 352 86.7% 0.00

-3.2%

51 12.3% 17

4.1%

1

0.2% 347 83.4% 57 14.0% 125 30.8% 47 11.6% 177 43.6% 0.00 -39.8%

33

4.6%

3

0.7% 361 86.8% 59 14.5% 121 29.8% 69 17.0% 157 38.7% 0.00 -48.1%

学費ローン（除奨学金）
上記以外のカードローン
消費者金融
の借入れ

8.4%

7.9% 19

6.9% 34

4.9% 27

6.7%

7

５－５－７ 個人属性等による因子の差
行動・思考様式は様々な事象に対して大きな影響を及ぼしていると考えられることから、追加的に、属性等によって因子がどのように異なるのかを集計したものが表 5-18 である。
家賃滞納 3 ヶ月の有無では、滞納経験がある場合には「リスク回避因子」がマイナス、「人間関係因子」もマイナス、「やる気因子」もマイナスで、「いい加減因子」がプラスと経験がない場合と符号が逆転しており、1％水準で有意な差が見られる。
生活保護受給の有無でも、家賃滞納 3 ヶ月の経験有無と同様の傾向が見られるが、「人間関係因子」のみが 1％水準で有意となる。
男女差では、「リスク回避因子」（10％水準）、「人間関係因子」（1％水準）、「いい加減因子」（1％水準）で有意差があり、「やる気因子」については有意差が見られない。
婚姻差では、「リスク回避因子」（5％水準）、「人間関係因子」（1％水準）、「やる気因子」（5％水準）、「いい加減因子」（10％水準）で有意差がある。
子どもの有無では、「リスク回避因子」（1％水準）、「人間関係因子」（1％水準）で有意差があり「やる気因子」、「いい加減因子」には有意差がない。
年齢では、「人間関係因子」（1％水準）、「やる気因子」（10％水準）、「いい加減因子」（1％水準）で有意差があり「リスク回避因子」には有意差がない。人間関係因子が 45-59 歳でマイナスとなっていることが特徴的である。
職業では、「人間関係因子」（1％水準）、「やる気因子」（1％水準）、「いい加減因子」（1％水準）で有意差があり「リスク回避因子」には有意差がない。公務員は「リスク回避因子」「人間関係因子」「やる気因子」が他の職業に比べて非常に高いという特徴がある。無職の場合には公務員と傾向が真逆で、「リスク回避因子」「人間関係因子」「やる気因子」が非常に低く（マイナス）になっている。
パートアルバイトの場合には、「リスク回避因子」「人間関係因子」「いい加減因子」はほぼ平均（ゼロに近い）だが、「やる気因子」のみ非常に低いという特徴がある。これらの特徴はパス解析の結果とも整合的であり、パス解析の変数にこの 3 職種を入れた理由でもある。
個人年収では、「リスク回避因子」（1％水準）のみが有意で、「人間関係因子」「やる気因子」」「いい加減因子」については有意差がない。

110

表 5-18 属性等による行動・思考様式の因子の差
リスク回避因子人間関係因子やる気因子
いい加減因子
該当
標準
標準
標準
標準
者数 平均
P
P 平均
P 平均
P 平均
偏差
偏差
偏差
偏差
滞納 経験無し
416 0.16 0.78
0.15 0.79
0.14 0.79-0.11 0.71
3ヶ月 経験あり
406 -0.16 0.85 0.000 -0.15 0.87 0.000 -0.14 0.82 0.000 0.12 0.84 0.000
生活 現在受給していない
723 0.02 0.81
0.06 0.82
0.02 0.80
0.00 0.77
保護 現在受給している
61 -0.15 0.93 0.101 -0.56 0.92 0.000 -0.02 0.96 0.765 0.07 0.91 0.497
男性
413 -0.05 0.04
-0.18 0.04
0.00 0.04
0.09 0.04
性別
女性
409 0.05 0.04 0.086 0.18 0.04 0.000 0.00 0.04 0.941 -0.09 0.04 0.001
未婚
412 -0.07 0.04
-0.10 0.05
-0.06 0.04
0.05 0.04
婚姻
既婚
410 0.07 0.04 0.012 0.10 0.04 0.001 0.06 0.04 0.040 -0.05 0.04 0.084
なし
451 -0.07 0.04
-0.10 0.04
-0.02 0.04
0.04 0.04
子ども有り
371 0.09 0.04 0.005 0.13 0.04 0.000 0.02 0.04 0.447 -0.05 0.04 0.102
20才～24才
58 -0.19 1.04
0.17 0.90-0.15 0.82
0.19 0.81
25才～29才
147 -0.04 0.83
0.18 0.85
0.01 0.86
0.25 0.88
30才～34才
94 -0.02 0.80
0.00 0.86-0.07 0.80
0.03 0.67
35才～39才
114 0.02 0.76
0.05 0.91-0.07 0.86
-0.03 0.75
年齢 40才～44才
102 0.08 0.77
0.03 0.80
0.04 0.84-0.14 0.71
45才～49才
106 0.06 0.83
-0.11 0.81
0.12 0.83
0.01 0.80
50才～54才
90 -0.03 0.77
-0.23 0.78
-0.12 0.69
-0.10 0.82
55才～59才
52 -0.18 1.00
-0.27 0.81
0.00 0.74-0.26 0.56
60才以上
59 0.23 0.75 0.152 0.01 0.79 0.003 0.26 0.72 0.081 -0.20 0.80 0.000
公務員
22 0.41 0.65
0.54 0.62
0.40 0.86
0.05 0.81
経営者・役員
18 0.14 0.69
0.27 0.51
0.26 0.64
0.00 0.75
会社員(事務系)
103 0.01 0.83
0.13 0.83
0.19 0.76
0.08 0.83
会社員(技術系)
80 -0.02 0.69
0.07 0.74
0.06 0.86
0.26 0.78
会社員(その他)
102 -0.06 0.86
0.01 0.85-0.17 0.84
0.18 0.84
自営業
68 0.03 0.84
-0.03 0.87
0.14 0.86-0.11 0.88
職業自由業
24 -0.09 1.05
-0.30 0.89
0.15 0.72-0.40 0.66
専業主婦(主夫)
148 0.08 0.76
0.13 0.78
0.04 0.77-0.14 0.71
パート・アルバイト
134 -0.01 0.86
0.01 0.86-0.17 0.74
-0.02 0.74
学生
22 -0.39 1.23
0.05 1.00
0.20 0.90
0.07 0.78
その他
44 -0.04 0.74
-0.31 0.88
-0.07 0.83
-0.23 0.73
無職
57 -0.08 0.90 0.239 -0.60 0.82 0.000 -0.33 0.82 0.000 0.02 0.75 0.001
200万未満326 -0.02 0.85
-0.05 0.87
-0.06 0.80
-0.07 0.77
200～400万未満
220 -0.03 0.77
-0.01 0.84
-0.02 0.81
0.12 0.81
400～600万未満
107 0.08 0.79
0.11 0.76
0.18 0.79-0.01 0.81
600～800万未満
31 0.09 0.93
0.14 0.69
0.28 0.80
0.05 0.97
個人
800～1000万未満
16 0.23 0.62
-0.12 1.07
0.30 0.83-0.18 0.86
年収1000～1200万未満
3 0.04 0.55
-0.40 0.97
0.19 0.40-0.65 0.29
1200～1500万未満
3 0.08 0.09
0.16 0.64
0.23 0.72
0.15 0.47
1500～2000万未満
3 -0.85 1.20
0.28 0.54
0.45 0.45
0.11 0.44
2000万円以上
8 -1.22 1.33 0.003 -0.58 0.75 0.492 0.01 0.73 0.970 -0.53 0.36 0.149
200万未満123 -0.12 0.91
-0.33 0.92
-0.20 0.89
-0.05 0.84
200～400万未満
246 -0.01 0.78
-0.04 0.81
-0.11 0.81
0.02 0.76
400～600万未満
180 0.03 0.85
0.15 0.79
0.13 0.80-0.01 0.79
600～800万未満
78 0.10 0.86
0.16 0.77
0.29 0.73
0.09 0.83
世帯
800～1000万未満
31 0.09 0.54
-0.04 0.80
0.02 0.63-0.18 0.87
年収1000～1200万未満
24 0.24 0.67
0.24 0.79
0.52 0.70-0.13 0.96
1200～1500万未満
9 -0.15 0.69
-0.28 1.08
0.15 0.72
0.63 0.73
1500～2000万未満
4 -0.30 1.47
0.47 0.74
0.66 0.63
0.27 0.38
2000万円以上
11 -0.89 1.28 0.012 -0.25 0.85 0.000 0.08 0.71 0.000 -0.16 0.78 0.259
民間賃貸
425 -0.03 0.83
-0.10 0.87
-0.08 0.84
0.01 0.80
公営賃貸
98 -0.06 0.88
-0.02 0.79
-0.28 0.77
-0.06 0.69
住居 寮・社宅
21 -0.06 0.82
0.54 0.63
0.36 0.85
0.20 0.68
形態 持家(自分所有)
112 0.11 0.81
0.02 0.78
0.19 0.70-0.02 0.91
持家(家族所有)
163 0.05 0.81
0.19 0.82
0.20 0.77-0.02 0.75
その他(シェアハウス等）
3 -0.21 0.75 0.592 -0.45 1.18 0.000 -0.34 0.47 0.000 0.12 0.83 0.801
1回
119 0.04 0.78
0.11 0.80
0.01 0.82
0.03 0.77
2回
116 0.10 0.80
0.21 0.76
0.23 0.79
0.01 0.80
転職 3回
105 -0.02 0.81
-0.03 0.77
-0.01 0.81
0.00 0.78
回数 4回以上
301 -0.03 0.82
-0.15 0.88
-0.14 0.81
0.05 0.82
転職したことはない
162 0.06 0.82
0.12 0.83
0.14 0.78-0.12 0.72
働いたことがない
19 -0.81 1.24 0.001 -0.40 1.02 0.000 -0.42 0.82 0.000 -0.13 0.80 0.310
属性

111

世帯年収では、「リスク回避因子」（5％水準）、「人間関係因子」（1％水準）、「やる気因子」（1％水準）で有意差があり、「いい加減因子」については有意差が見られない。これは婚姻差等の影響もあることが考えられる。
住居形態でも差異が見られ、「人間関係因子」（1％水準）、「やる気因子」（1％水準）で差異が見られるが、「リスク回避因子」、「いい加減因子」では差異が見られない。
民間賃貸住宅と公営住宅、その他（シェアハウス等）で「人間関係因子」がマイナスで、その他（シェアハウス等）では-0.21 と非常に低くなっているのが特徴的である。「やる気因子」でも同様の傾向が見られる。住居形態は婚姻の有無や所得にも影響を受けると考えられるため、因子が直接影響を及ぼしているというよりも間接的な影響の方が大きい可能性もある。
転職回数では「リスク回避因子」（1％水準）、「人間関係因子」（1％水準）、「やる気因子」（1％水準）で有意差があり、「いい加減因子」については有意差が見られない。符合を見ると、転職回数 3回以上でマイナスになっているのが特徴的で、職業の安定性にも因子の影響が見られる。
５－６ 本章のまとめ
本章の結果は以下のようにまとめられる。
1)

全体の家賃滞納率は、入居直後から上昇し始め、経過月数 12 時点で 3.6％に達し、その後ほぼ同じ水準を維持する。滞納月数 4 以上については、経過月数 24 で全滞納額の 60.8％を占め、経過月数 30 で 67.3％に達し、滞納率は 0.77％である。経過月数 7 以上については、
経過月数 24 で全滞納額の 43.3％を占め、経過月数 30 で 49.5％に達し、滞納率は 0.45％である。これらのことから、一部の反復継続的滞納者が滞納額を拡大していることがわかった。
二項ロジスティック回帰分析の結果からは、神奈川県・埼玉県・千葉県で、ベースライン未満の家賃帯で、正の影響が見られ、家賃滞納が低家賃帯で多く発生している可能性を強く示唆しているが、説明力が弱く所得との関係も明確ではなく、家賃滞納の原因には所得以外の要因が存在する可能性が高いと考えられる。

2)

家賃滞納は社会全体に大きな経済的損失をもたらしている。第２節の LICC データの分析結果から、家賃滞納による直接の未回収額は家賃総額の 0.6％程度である。その損失の 70％弱
は全体の 1％弱しかいない 4 ヶ月以上の滞納者から生み出される。未回収家賃以外にも督促や明渡し訴訟等のコストがかかり、それは未回収家賃の 6 倍程度あることが想定され、それらを加味すると年間の日本全体の家賃滞納損失の経済規模は 6000 億円を優に超える規模となることが推定される。さらに経済的損失以外にも様々な外部不経済性が存在する。例えば


家主の心理的負担は大きい。



家賃滞納が原因の犯罪を誘発する。



ホームレスを誘発する。



保証人が経済的、心理的被害を受ける。



訴訟やその後の社会福祉対応等で追加の社会コストがかかる。

といったものである。
そしてなにより、家賃滞納をした本人にも

金銭債務の増大（滞納家賃は返済しなければならず、滞納が長引けばそれだけ債務が

112

増える）


居住安定の阻害（家賃滞納 3 ヶ月を超えた場合には、原則として全額を支払わなければ、確実に住居を失う）



保証人との人間関係が悪化するなど心理的不安感が増大し、幸福感が損なわれる。

といった甚大な不利益をもたらす。
3)

第 4 節の目的変数の検討過程から得られたものとして、滞納月数 3 に至った場合には、1 年後の退去率が 61.2％（入居後 3 ヶ月で滞納がない場合は同 22.1％）と半数を超え、居住の安定に重大な影響を与える家賃滞納月数は 3 ヶ月である、という点である。このことから、家賃滞納をそもそも発生させない、発生したとしても滞納月数 3 に至らないようにすることが、居住の安定を図る上で、重要な視点であるという政策的インプリケーションを示唆している。

4)

所得の低さだけが、滞納月数 3 に至る主な原因とは言いがたく、所得以外にも、職業や緊急連絡先等といった要因があることが判明したことがある。そのため、居住の安定を図るための住宅セーフティネットには金銭給付だけではなく、職業訓練・職業紹介や、家族・地域との人間関係構築支援等が有効な手段となる可能性を示唆しており、住宅セーフティネットの対象者を所得で判断すること、すなわち低所得施策であるとの認識の見直しの必要性を示唆している。

5)

突出して滞納のオッズ比が高いのは、生活保護受給者(全国：オッズ比 5.26、1％水準有意)であると言う点がある。これは金銭給付だけではなく、適切な金銭管理を含む生活支援の重要性を示唆している44。このため、生活保護住宅扶助費については、代理納付の拡大や、公営住宅等45 による現物給付の拡大等を、効率化と同時に目指すべきである、という明確な政策
的インプリケーションが見いだされる。

6)

家賃 12 万円以上で滞納月数 3 に至る確率が非常に高い（全国で 12 万円台：オッズ比 1.81、13 万円台：同 2.73、14 万円台以上：同 3.44）ということから、収入等による理由ではなく、ある程度の意思を持った滞納が一部に起きている可能性がある、という点がある。家賃滞納については、クレジットカードや割賦販売、貸金業等の業界にある信用情報機関が十分に整備されておらず46、意図的な家賃滞納者を事前に判別することは事実上不可能であり、それがある種のモラルハザードを起こしている可能性がある、ということである。

7)

家賃滞納の原因は所得ではなく、行動・思考様式がその背景にあることが最も重要な結論である。行動・思考様式の因子が、職業選択や婚姻状況に影響を及ぼし、それが個人年収や世帯年収に影響する。そして因子が金融資産の蓄積にも直接の影響を及ぼす。それらの結果と44

今回の分析データのうち生活保護受給世帯は 36 件と非常に少なく、また家賃債務保証会社への新規申込ということは生活保護受給を前提とした転居であることであるため、生活保護受給者全体の傾向を示したものでは必ずしもないことに注意が必要である。ただし RFI 社によれば、今回使用したデータ以外の契約を含めた生活保護受給者の滞納率は平均の 3 倍程度あるとのことである。
45
公営住宅については必ずしも新規建設を主張しているわけではない。東日本大震災で見られた民間賃貸住宅を借上げる形での公営住宅も有効性も指摘されており、むしろそれを拡大させる方が柔軟で効率のよい住宅セー
フティネット構築が可能であると思われる。
46
一般社団法人全国賃貸保証業協会(http://jpg.or.jp/ 略称 Leasing Information Communicate Center LICC)
が 2009 年（平成 21 年)9 月に家賃債務保証会社 9 社によって設立され家賃債務保証業の代位弁済情報データ
ベースの運用を行っているのが唯一の事例であるが、割販法や貸金業法の指定信用情報機関のような制度的裏付けはなく、情報の非対称性解消のためにはさらなる普及が必要な状況である。LICC については一般社団法人
全国賃貸保証業協会システム委員会(2012)を参照。

113

して金融資産の少なさが失業等の場合に家賃滞納を引き起こす大きな要因として現れる、ということである。そして、家賃滞納の理由にも、3 ヶ月滞納に至る場合とそれ以外の場合で大きな差が見られ、それらも因子の影響である可能性が高い。また、家賃対応 3 ヶ月に至った場
合には、支払い意欲の減退が見られそれらも因子の影響である可能性がある。また住宅ロー
ンや車のローン、カードローン等の延滞状況も家賃滞納との明確な相関が見られこれらも因子の影響である可能性がある。これらを強く示唆するものとして、様々な属性等による因子の差を集計してみたが、多くの項目で因子による有意差が見られた。
8)

最も重要な結論は、家賃滞納によって住居を失うケースは多いが、これらは所得の低さが主要な原因ではないため、所得の再配分や住宅手当等では住居喪失を防ぐ効果は限定的である可能性がある、ということである。行動思考様式の因子を様々な属性等で集計してみたところ、多くの項目で有意差が見られた。因子は職業選択や年収、婚姻の有無、貯蓄の有無等に大きな影響を及ぼしており、所得の低さにも影響が見られることから、居住安定を阻害しているのは所得ではなく、これらの因子が真の原因であり、所得と居住安定の阻害は疑似相関である可能性が極めて高いと言える。
なお、民間賃貸住宅の家賃滞納はその率・滞納額の規模ともに縮小していく可能性がある。旧来の親族等による個人保証は、家賃債務保証会社による保証に急速にその比重を移している。従来であれば、家賃滞納に対する専門的知識や経験を持たない個人家主や小規模な管理会社等による対応で家賃滞納が長期化するケースが見られたが、大規模な組織で弁護士等とも連携している家賃債務保証会社では、初期段階の家賃滞納に対する適切な督促による正常化促進、3 ヶ月滞納後の法的的続き等により長期化するケースは限定されてきている。また、LICC 等の家賃弁済情報データベースは今後拡大していくと思われ、長期間の家賃滞納者や、反復的な家賃滞納者は賃貸住宅市場から排除されていくと考えられるからである。
その結果、家賃滞納による外部不経済性は縮小していくと考えられるが、その反面、賃貸住宅
市場から排除された家賃滞納経験者の社会的対応が求められていく。その対応が社会的な課題となっていく可能性が高いのである。
＜参考文献＞
1)
朝日新聞(2014)：「家賃が払えず、出て行くように言われ腹が立った」98 歳女性殺害で男逮捕（千葉），
2014.6.15
2)
あんしん賃貸住宅推進協議会(2009)：「あんしん賃貸支援事業と外国人の民間賃貸住宅入居円滑化ガイドラ
イン」，2009.3
3)
海老塚良吉(1992)：適正家賃負担率と公団賃貸住宅の家賃，日本建築学会関東支部研究報告集計画系(63),pp553-556.
4)
国土交通省(2009a)：国土交通省住宅局住宅総合整備課長(国住備第 111 号,平成 21 年 2 月 16 日)財団法人日本賃貸住宅管理協会宛：「家賃債務保証業務の適正な実施の確保について」
5)
国土交通省(2009b)：参考資料 3（平成 21 年 11 月 10 日），社会資本整備審議会住宅宅地分科会民間賃貸住宅部会
6)
国土交通省(2010)：中間とりまとめ参考資料平成(22 年 7 月)，社会資本整備審議会住宅宅地分科会民間賃
貸住宅部会
7)佐藤貴美(2010)：賃貸不動産に係わる家賃等の督促行為」，リアルパートナーApr.2010，公益社団法人全国
宅地建物取引業協会連合会・公益社団法人全国宅地建物取引業保証協会，pp.12-15
8)
産経新聞(2007)：「家賃 4 万円余を払うため・・・」世田谷の強殺で容疑者再逮捕，2007.7.25
9)
株式会社全国賃貸住宅新聞社(2012)：2012 年管理戸数ランキング 805 社，週刊全国賃貸住宅新聞 2012 年
8 月 6 日号

114

10)
11)
12)
13)
14)
15)
16)
17)
18)
19)
20)
21)
22)
23)

一般社団法人全国賃貸保証業協会システム委員会(2012)：代位弁済情報(家賃支払い情報)データベースの意義と現状及び課題，都市住宅学 2012spring, pp.42-47.
宗 健 (2014) ： LICC デ ー タ 分 析 ： 民 間 賃 貸 住 宅 に お け る 家 賃 滞 納 の 定 量 分 析 ， 都 市 住 宅 学 86 号
(2014SUMMER)
宗健(2015)：属性別家賃滞納分析：民間賃貸住宅の家賃滞納に家賃・敷金・契約者属性等が及ぼす影響，
都市住宅学 89 号(2015SPRING)
総務省統計局(2008)：日本の住宅・土地平成 20 年住宅・土地統計調査の解説
帝国データバンク(2014)：特別企画：家賃債務保証会社 43 社の経営実態調査(2014 年 4 月 21 日)
東京都(2008)：包括外部監査結果報告書平成 19 年度
東京都(2009)：東京都生活文化スポーツ局消費生活部長(20 生消生企第 583 号 平成 21 年 2 月 16 日) 財団法人日本賃貸住宅管理協会宛：「家賃保証をめぐる消費者トラブルの防止について(要請)」西日本新聞(2011)：「事件当日、退去迫られた」指宿夫婦殺害，2011.5.18
公益財団法人日本賃貸住宅管理協会日管協総合研究所(2007)：業務適正化に係る自主ルールの運用に関する規定（家賃債務保証事業者協議会）
公益財団法人日本賃貸住宅管理協会日管協総合研究所(2009a)：業務適正化に係る自主ルール（2012 年改定：家賃債務保証事業者協議会）
公益財団法人日本賃貸住宅管理協会日管協総合研究所(2009b)：自主ルールに関する細則（家賃債務保証
事業者協議会）
公益財団法人日本賃貸住宅管理協会日管協総合研究所(2012)：賃貸住宅景況感調査日管協短観 2012 年
度上期
福岡市(2011)：包括外部監査結果報告書平成 22 年度
読売新聞(2014)：中 2 殺害「娘のため出費」家賃滞納 母親説明（銚子），2014.10.3

博士論文：低所得者の居住安定に関する制度検討（宗健,2017,筑波大学）

115

116