DP/17-01

経済財政分析ディスカッション・ペーパー～貸家建設と潜在需要～

安井 洋輔・江尻 晶彦

Economic Research Bureau
CABINET OFFICE

内閣府政策統括官（経済財政分析担当）付

本稿は、政策統括官（経済財政分析担当）のスタッフによる研究成果をとりまとめたもの
で、学界や研究機関等、関連する方々から幅広くコメントをいただくことを意図している。ただし、本稿の内容や意見は、執筆者個人に属するものである。

DP/17-01
平成29年１月～貸家建設と潜在需要～

目次【要旨】 .................................................................. 1
１．はじめに .............................................................. 2
２．貸家建設の需給要因 .................................................... 3
３．貸家建設の潜在需要の試算 .............................................. 9
４．ワンルームマンション税による狭小アパート抑制効果 ..................... 12
５．まとめ ............................................................... 14
参考文献 ................................................................. 15
補論１

構造ＶＡＲモデルの推計方法およびシミュレーションについて ......... 16

補論２

貸家潜在需要の推計方法について ................................... 18

付図

住宅着工戸数の潜在需要について ................................... 21ⅰ

～貸家建設と潜在需要1～
安井洋輔2・江尻

晶彦3

【要旨】
【要旨】
最近の住宅建設動向をみると、消費税率引上げ前の駆け込み期に並ぶ水準で推移しており、これは特に2016年入り以降にみられる貸家建設の増加テンポの加速が影響している。こうした動きの背景にはどのような経済的なメカニズムがあるのか。
これは人口動態や世帯数等からみた潜在的な建設需要に見合った動きなのか。また、貸家の中でも若年単身世帯以外のニーズに乏しい狭小アパートの建設を抑制する政策を採用している地方自治体がみられるが、その効果はどのようなものであるか。本稿では、こうした問題意識について分析した。主なファインディングは以下のとおり。
第一に、最近の貸家建設について、需要面及び供給面の動向が着工の増加に寄与している。貸家オーナーの収益採算性は、空室率が高まる中でも、借入金利の一層の低下や建設コストの減少により改善していることや制度的な要因により、建設需要は高まっていると考えられる。また、貸家建設業者の供給能力についても、資材調達環境の改善や持家建設から貸家建設への人材シフトなどにより改善している。
もっとも、貸家賃料の先行きについては、このところの貸家建設の増加ショックが続けば、賃料は減少し得る点には留意が必要である。
第二に、貸家の潜在需要と実際の着工戸数の動きを比較すると、2014年～15年は実績値が潜在需要を下回っているが、2016年以降は、少子高齢化の進行等に伴い潜在需要が年間35万戸程度で推移するため、貸家建設の足下の増加テンポが続く場
合、貸家は供給過剰となり得る。
第三に、豊島区が実施するワンルームマンション税は、30㎡未満のアパートの建設を抑制する効果がみられる。これより、行政サイドにおいても、今後の人口減
少・少子高齢化の進行を睨み、貸家オーナー等による入居者のニーズに合わせた住戸供給を促すよう経済政策を工夫する余地がある。

1

本稿の作成には、内閣府政策統括官（経済財政分析担当）付の各スタッフから有益なコメントを頂いた。また、株式会社タスよりデータ提供を受けた。記して感謝の意を表したい。ただし、本稿に残された誤りはいうまでもなく筆者の責に帰すものである。また、本論文で示された見解
は筆者の個人的なものであり、必ずしも属する内閣府の見解を示すものではない。
2
内閣府政策統括官（経済財政分析担当）付参事官（総括担当）付参事官補佐
3
内閣府政策統括官（経済財政分析担当）付参事官（総括担当）付

1

１．はじめに最近の住宅建設は、2016年に入り、持ち直しに転じた後、2014年４月の消費税率引上げ前の駆け込み期に並ぶ水準で推移している（図１）。利用関係別では、持家建設が
消費税率引上げを見越した駆け込み需要とその反動減から力強さを欠いて推移している一方、貸家建設は2014年夏場以降、均してみれば増加しており、特に2016年以降は増加テンポが加速している（図２）。
図１

新設住宅着工戸数の推移（年率：万戸）120115
総戸数（太線は3MA）
110
105
100
95
90
85
80
75
70
1 7 1 7 1 7 1 7
2012

13

14

図２

利用関係別新設住宅着工戸数（年率：万戸）50
貸家（太線は3MA）45

持家（太線は3MA）

40
35
30
25
20

分譲（太線は3MA）

15
10
1

15

7 （月）
16 （年）

1

7

1

2012

7

1

7

13

1

7

14

1

15

7
16

（月）
（年）

（備考）国土交通省「建築着工統計」より作成

また、貸家建設について地域別にみると、関西圏や名古屋圏に比べ、首都圏での増加が顕著となっており、首都圏の中では、特に東京都で増加している（図３）。
図３

貸家の新設着工戸数（地域別）（年率：万戸）18（年率：万戸）
9

首都圏

16

東京

8

14

7

12

6

10

5
関西圏

8
名古屋圏

6

3

4

2

2

1

0

0
1

7
2012

1

7
13

神奈川

埼玉

4

1

7
14

1

7
15

1

7 （月）
16 （年）

千葉

1

7
2012

1

7
13

1

7
14

1

7
15

1

7 （月）
16 （年）（備考）国土交通省「建築着工統計」より作成。首都圏は埼玉、千葉、東京、神奈川、名古屋圏は愛知、三重、関西圏は京都、大阪、兵庫、奈良。季節調整値、後方３か月移動平均。

2

こうした貸家建設の動きの背景にはどのような経済的なメカニズムがあるのだろうか。また、近年の住宅建設、特に貸家建設の活発化は、人口動態や世帯数等からみた潜在的な建設需要に見合った動きなのであろうか。
本稿では、こうした問題意識に立って、住宅建設動向を分析する。構成は以下のとおり。２．では、貸家建設の増加背景を貸家オーナーによる建設需要と建設業者の供
給能力の観点から考察する。次に、簡単な時系列モデルを用いて、貸家建設が増加したときの貸家賃料の動きを分析する。３．では貸家建設の潜在的な建設需要を試算し、これと実績値を比較する。４．では貸家の中でも 30 ㎡以下の狭小アパートが増加する中で、狭小住戸集合住宅税、いわゆる、ワンルームマンション税がこうしたアパー
トの増加を抑制する効果があるかどうか検証する。最後に５．で結論を述べる。
２．貸家建設の需給要因
貸家建設は、貸家オーナーによる建設需要と制約条件となる貸家建設業者の供給能力に応じて決まる。貸家オーナーは、家賃収入増や借入金利低下などに直面すると、建設需要を高める。貸家建設業者は、建設資材が入手しやすくなることや貸家建設に従事する人材が増加することなどにより、供給能力を高めることができると考えられる。
図４

貸家建設の需給要因

需要要因

供給要因

家賃収入
建築資材の
調達環境

貸家建設による
節税効果

課税強化

需要増

供給増
貸家建設の
人材

建設費用の
借入コスト

需要要因の一つである家賃収入の動きについて、最近の賃料と稼働率（＝１－空室率）の推移をみると、賃料は2014年以降、緩やかな増加傾向にある一方、稼働率は2015
年半ばから低下しており、賃料と稼働率の積である貸家オーナーの家賃収入は弱めの動きとなっている（図５）。

3しかし、金融機関からの借入コストとして長期プライムレートの動きをみると、2013 年中盤以降、下落傾向にある（図６）。また、建設コストとして建設物価指数をみると、2014 年まで増加していたが、2016 年入り以降緩やかに低下している（図７）。
図５

賃料と稼働率の動向

図６

長期プライムレートの推移（2015年=100）
105

90%

104

89%

103

1.5%
1.4%

88%

稼働率（右軸）

102

87%

1.3%

101

86%

1.2%

100

85%

99

84%

98

83%

97

賃料指数

家賃収入

96

82%

1.1%
1.0%
0.9%

81%
80% 0.8%
1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 （月）
1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 9 （月）
2012
13
14
15
16
（年）
2012
13
14
15
16
（年）

95

（備考）１．（株）タス「賃貸住宅市場レポート」に （備考）１．みずほ銀行公表資料により作成。
より作成。
２．長期プライムレートとは、金融機関が２．出典元の「空室率ＴＶＩ」を空室率とし、最も信用度の高い優良企業に対して、稼働率は１から首都圏の空室率を除して算出。
長期で貸し出す時の最優遇貸出金利。
首都圏の空室率は東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県の単純平均。
３．賃料指数は首都圏の値として各地域の賃料の加重平均。季節調整値。

図７

建設物価指数（純工事費）の推移（2005年＝100）
120
115（備考）１．(一財)建築物価調査会「建設物価指数月報」
により作成。
２．建設物価指数は、各建築物について、2005年の建築物の平均を基準として各費目・細目のウェイトを求め、各費目・細目に対する価格指数を
そのウェイトで合成することで指数を作成。
純工事費は、工事費から一般管理費、現場管理費等を除いたもので、材料費、労務費を含む。

110
105
100
木造住宅

95

鉄筋コンクリート（ＲＣ）造
集合住宅

90
1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10
（月）
2012

13

14

15

16

（年）

4

家賃収入と各種コストの動きを基に、貸家オーナーの貸家建設に係る収益状況を、
家賃収入を年間の返済額（建設コストと年賦償還率4の積）で除した採算性指数でみてみよう。首都圏では 2014 年には建設コストの増加が借入金利の低下の影響を上回ったことを主因に採算性は緩やかに悪化していたが、2015 年に稼働率が低下に転じる
中で一層の借入金利の低下から改善に転じている（図８）。こうした動きは、建設需要を高める方向に働いていると考えられる。
▽採算性指数の定義
採算性指数 ＝

家賃収入

÷

年間返済額

＝ 賃料×稼働率 ÷ (建設コスト×年賦償還率)
図８

貸家採算性指数及び前月比の要因分解

111

（％）
2.5

109

2.0

（2015年=100）

1.0

105

0.5

103

0.0

101

-0.5

97

年賦償還率

賃料

1.5

107

99

貸家採算性指数の前月比

稼働率

-1.0

採算性高

-1.5

採算性低

-2.0

95

建築コスト

-2.5

1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 9（月）
2012

13

14

15

16 （年）

1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 9 （月）
2012
13
14
15
16 （年）（備考）１．（株）タス「賃貸住宅市場レポート」（データ提供：アットホーム株式会社、分析：株式会社タス）、国土交通省「建築着工統計」、（一財）建設物価調査会「建設物価指数月報」、みずほ銀行公表資料により作成。
２．貸家採算性指数は家賃収入を年間の返済額で除したもの。

また、2015 年１月の相続税の課税強化も、貸家オーナーの建設需要の増加に寄与しているとの指摘もある5。土地や家屋の相続時には、その評価額に税率を乗ずることで相続税額を算出するが、貸家が建て付けられた自用地の場合には、土地の価額
4

年賦償還率とは、利息を付けながら借入金（上記の場合は建設コスト）を年間均等返済する場
合の年間返済額の比率。
1
年賦償還率
n：返済期間 35年 、r：長期プライムレート
1
1
5
熊野（2014）、齋藤（2014）、篠原（2014）、多田（2015）を参照。また、日本銀行（2017）によると「相続税の節税効果等を考慮すると、入居率がさほど高くなくても、総合的にみれば、貸家を建設しないよりも、建てた方が得」という判断のもと、都市部からやや離れたエリアでも貸家の着工に踏み切るケースがある（本店[東京]）との由。

5

に（１－借地権割合×借家権割合×賃貸割合）を乗ずる値が評価額となるため、賃
貸アパートを建設すれば評価額が減少し得る6。
次に貸家建設業者の供給能力をみてみよう。建設資材需給については、2014 年１－３月期までは公共事業の拡大等によりひっ迫しており、建設に伴う資材調達は困難な状況にあったが、2015 年４－６月期以降は、こうした状況は緩和している（図９）。
これは日銀短観の建設業の仕入れ価格判断 DI の動きともおおむね整合的である（図10）。
図９ 建設資材需給・価格動向
図 10 短観の仕入れ価格判断ＤＩ（「上昇」－「下落」）
60

4.0
価格

上昇／ひっ迫

50

大企業

下落／緩和

3.5

40

中小企業

30

3.0

20
2.5

需給

全規模

10
2.0
1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10（月）
（年）
2012
13
14
15
16

0
Ⅰ Ⅲ Ⅰ Ⅲ Ⅰ Ⅲ Ⅰ Ⅲ Ⅰ Ⅲ
2012（備考）１．国土交通省「主要建築資材需給・価格動向」により作成。
２．建築資材需給・価格動向は、各モニターからの「１（下落/緩和）～５（上昇/ひっ迫）」の回答を各都道府県別に集計し、その平均により算出している。「３」が横ばい。

2013

2014

2015

2016

（期）
（年）

（備考）日本銀行「全国企業短期経済観測調査」
により作成

また、2014 年４月の消費税率引上げ以降、持家建設が力強さを欠く状況が継続する中で、住宅メーカーでは、持家建設に従事する人員の過剰感が高まっており、こうした人員を貸家建設に回すことで、供給余力を高めている。企業ヒアリングでは、消費税率引上げ前のピークである年率 40 万戸近傍が「供給の天井」、即ち、建設需要がいくら強くとも、住宅メーカーの供給の限界から年率 40 万戸を超えて建設はできない状況とされていたが7、2016 年に入り、この水準を明確に超えて着工が進んでいる（図 11）。以上のことから、最近では貸家建設の供給能力も高まっていると言えよう。

6

さらに、小規模宅地等の特例より貸付事業用宅地等に該当する宅地等であれば、200㎡を限度面積として５割減額される。また、評価された家屋が貸家であった場合、固定資産税評価額に（１－借家権割合×賃貸割合）を乗ずる値が評価額となるため、貸家建付地と同様に元の評価額より減額される。以上より、空き地に賃貸アパートを建設することで、相続する際の課税対象評価額を減らすことになり、節税効果が生まれる。
7
鈴木（2016）を参照。

6

図 11

貸家着工戸数の原数値の推移（年率：万戸）
50
45
40
35
30
25
20
1

7
2012

1

7
13

1

7
14

1

7
15

1

7
16

（月）
（年）

（備考）国土交通省「建築着工統計」より作成

要約すれば、貸家オーナーの家賃収入が伸び悩む中においても、金利低下や建設コストの減少から、貸家建設に伴う収益採算性が改善していることに加え、制度的な要因からも貸家建設需要が高まっているほか、貸家建設業者の供給能力も、資材調達環境の改善や持家建設に従事する人材の貸家建設へのシフトなどによる供給能力の改善によって、貸家建設は増加している。
こうした中、貸家賃料は今後どのように推移するのであろうか。今までは供給制約と貸家オーナーの建設需要の関係をみてきたが、次に、貸家の入居者と貸家オーナーとの間の需給関係から、今後の貸家賃料の動きを推測してみよう。
ここでは、実質金利、貸家着工戸数、実質雇用者報酬及び実質貸家賃料の４変数について相互依存関係を仮定した時系列モデル（構造ＶＡＲモデル）を推計し、これを用いて貸家賃料の先行きを推測する8。
まず、推計されたモデルより、金利や賃料の変化などでは説明できない貸家着工戸数の押上げショック─例えば、相続税課税強化に伴う着工の増加など─が起きた時の賃料の動きをみると、最初の２年程度、賃料を下押しする様子がみてとれる（図 12）。
これは利回りや景気の変動などのその他のショックが賃料に与える影響とは切り離された効果であるため、貸家オーナーが貸家供給を純粋に増やしたときに賃料が下落する傾向があることを示している。

8

４変数について上記の順番で変動に対する外生性が高いことを仮定した短期制約付き構造VAR
モデルを推計する。なお、実質長期金利以外の変数が季節調整値であり、実質雇用者報酬、貸家着工戸数及び実質賃料指数については自然対数に変換している。各変数は階差を取らず、レベルのまま推計した。レベル推計の意義についてはBraun・塩路（2004）を参照。詳細な変数の定義については補論１を参照。

7

図 12

貸家押上げショックに対する実質貸家賃料の動き

0.002（備考）１．内閣府「国民経済計算」、
総務省「消費者物価指数」、
国土交通省「建築着工統計」、（株）タス「賃貸住宅市場レポート」（データ提供：アットホーム株式会社、分析：株式会社タス）、
日本経済研究センター「ＥＳＰフォーキャ
スト」、日本相互株式会社資料を用いた筆者による推計値。
２．貸家着工戸数に２標準偏差増加するショックが生じた時の実質貸家賃料のインパルス・
レスポンス。

＋２標準偏差

0.001
0.001
0.000
▲ 0.001▲ 0.001

実質貸家賃料（点推定値）▲ 0.002▲ 0.002▲ 0.003▲ 0.003－２標準偏差▲ 0.004
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

（四半期後）

ここで、推計された構造ＶＡＲモデルを用いて、貸家賃料の先行きをシナリオ別にみてみよう。
まず、すべての変数に対して、2016 年 10－12 月期以降ショックが生じないとするシナリオを標準シナリオとし、この時の貸家賃料の動きをみると、2017 年１－３月
期にかけてやや減少した後、おおむね横ばいで推移する。これは主として実質金利の低下により貸家に対する需要が下支えされるためである。
次に、2016 年１－３月期から７－９月期にかけて生じた貸家着工の押上げショッ
クと同様のショックが 2018 年末まで継続する場合を貸家押上げシナリオとし、このシナリオ下での貸家賃料の動きをみると、2018 年末まで一貫して減少が続くことがみてとれる。これは、押上げショックにより貸家の供給が増えるためと考えられる9。
図 13

実質貸家賃料の先行き（シナリオ分析）（2015年=100）
102.0

標準シナリオ
シミュレーション

101.5
101.0
100.5
100.0

貸家押上げシナリオ

99.5
99.0

（備考）１．国土交通省「建築着工統計」、（株）タス「賃貸住宅市場レポート」（データ提供：アットホーム
株式会社、分析：株式会社タス）、
内閣府「国民経済計算」、日本経済研究センター「ＥＳＰフォーキャス
ト」を用いた筆者による推計。
２．上記構造ＶＡＲで推計した実質賃料を指数変換し、2015年を100とした指数に変換したもの。

98.5
98.0
Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ
2014

9

15

16

17

18

（期）
（年）

シナリオごとの実質賃料以外の変数の動きについては補論１を参照。

8

以上のことから、今後の貸家賃料の動きは、実質金利の低下が継続するかどうか、また最近の貸家建設ショックが続くかどうかなどに大きく依存する点には留意が必要である。次節では、こうした貸家建設が潜在需要と比べ、過剰かどうか検証する。
３．貸家建設の潜在需要の試算
次に、世帯数の変化をベースに貸家の潜在的な建設需要を試算し、これと実際の着工戸数の動きを比較してみよう。
ここでは、ある年（基準年）に住宅ストック数と世帯数が一致していたとみなし、それ以降の賃貸居住世帯数と基準年の世帯数の差及び貸家ストックと基準年のストックの差（ストックが滅失し、再生産を要する分）の合計を貸家着工戸数の潜在需要と考える10。なお、本稿では 2011 年を基準年とする11。

▽貸家着工戸数の潜在需要の定義
潜在的な貸家着工戸数＝賃貸居住世帯数の増減 ＋ 貸家ストックの滅失分

賃貸居住世帯数の推移については、総務省「住宅・土地統計調査」により、「世帯形態」及び「世帯主の年齢階級」別に賃貸居住率を算出し、当該居住率が一定であるとの仮定の下、平成 27 年（2015 年）国勢調査における世帯数（実績値）及び国立社会保障・人口問題研究所が公表している世帯数の将来予測値に対し、当該居住率を乗ずることで推計した。
貸家ストックの滅失分については、まず、「住宅の所有の関係」及び「建築の時期」
別に残存率を算出した上で、貸家ストックに当該残存率を乗じて、各年の貸家ストッ
クを線形補間で推計する。最後に、当該貸家ストックの前年差を貸家ストックの滅失分とした12。
こうして算出した潜在需要について、まず、賃貸居住世帯数の増減をみると、少子高齢化の進行等に伴い、2016 年には単身世帯数の前年差プラス幅の縮小などが影響し、賃貸居住世帯数は５万世帯ほど前年よりも減少する見込みとなっている（図 14）。
これは、賃貸居住率は世帯主の年齢が高まるにつれて低下する傾向があるほか、増加
ペースが鈍化している単身世帯では賃貸居住率が他の世帯形態よりも特筆して高いことが影響している（図 15）。
10

空き家ストックの増減分は考慮していない。
なお、基準年を2011年前後に変更しても、試算結果は大きく変わらなかった。
12
詳細な推計方法については、補論２を参照。
11

9

図 14
12

賃貸居住世帯数の前年差

図 15

世帯形態別賃貸居住率

100.0%（万世帯数）

単身世帯

90.0%

10

2012

2013

8

2014

2015

6

2016

2017

80.0%
一人親と子

70.0%

夫婦のみ

60.0%
50.0%

2

40.0%

0

30.0%

▲ 2

20.0%

▲ 4

10.0%

▲ 6

0.0%

夫婦と子

その他
15～19歳20～24歳25～29歳30～34歳35～39歳40～44歳45～49歳
50～54歳
55～59歳
60～64歳
65～69歳
70～74歳
75～79歳
80～84歳
85歳以上

4（備考）総務省「国勢調査」、国立社会保障・人口問題研究所「世帯数将来推計」により作成。

一方、貸家ストックの滅失分をみると、2014 年は 2013 年よりも９万戸程度増加している（図 16）。これは建築年が 1971 年～80 年のものが大きく滅失したことが背景にある。なお、2014 年以降の滅失分は 2013 年調査をベースとしており、2014 年以降の貸家着工分の滅失率は０と仮定している。実際、2008 年～13 年の５年間のうちに滅失する貸家ストックの割合を建築の時期別にみると、1971 年以降に建築された
貸家ストックの滅失率は 10％以内となっているため、不自然な仮定ではない（図 17）。
図 16

貸家ストックの滅失分

図 17

建築時期別滅失率

（％）

（万戸）

35

50
45

30

40

25

35
30

20

25

15

20
15

10

10

5

5

0

0
2012

2013

2014

2015

2016

2017 （年）（備考）総務省「国勢調査」、「住宅・土地統計調査」、国立社会保障・人口問題研究所「世帯数将来推計」により作成。

10（建築時期）

以上のことから、賃貸居住世帯数の増減と貸家ストックの滅失分の動きを統合すると、貸家の潜在需要は、2014 年、2015 年には主として単身世帯の増加や建築年が1980 年以前の貸家ストックの滅失を受けて増加したが、2016 年以降は、少子高齢化の進行等に伴う単身世帯の増加テンポの鈍化等を要因に潜在需要は年間 35 万戸程度で推移する見通しとなっている13。
これに対して、実際の貸家着工戸数は 2012 年で潜在需要並み、2013 年は消費税率引上げ前の駆け込み需要などから潜在需要を上回り、2014 年と 2015 年は潜在需要を下回る水準で推移している（図 18）。３．で構築した構造ＶＡＲモデルで貸家着工戸数の先行きを標準シナリオ、貸家押上げシナリオ別にシミュレートすると、両シナリ
オともに 2016 年以降潜在需要を上回って推移するが、標準シナリオでは 2017 年、2018 年と前年より減少し、潜在需要に近づくように推移するのに対し、貸家押上げ
シナリオでは、2017 年、2018 年と前年より増加し、潜在需要と乖離するように推移していく14。
図 18

貸家の潜在需要と着工戸数

（万戸）
60
50
40

貸家押上げシナリオ
新設貸家着工戸数（2016年以降は推計）
標準シナリオ
貸家潜在需要3020

世帯数の増減10

貸家ストックの滅失分
0
2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018 （年）（備考）国土交通省「建築着工統計」、総務省「国勢調査」、「住宅・土地統計調査」、
国立社会保障・人口問題研究所「世帯数将来推計」等により作成。

こうした動きは貸家のみならず住宅着工全体をみても、世帯数の動きに対応した潜在需要は 2016 年～18 年にかけて年間 90 万戸弱で推移していくため、今後、住宅建設の増勢が鈍化しなければ、全体でみても供給過剰になる点には留意が必要である（付図参照）。
1314

一定の仮定を置いて算出した推計値であるため、ある程度幅をもってみる必要がある。
なお、３．構造ＶＡＲモデルは賃料データのアベイラビリティから４変数のうち貸家着工戸数と実質賃料については首都圏を対象としているが、これらがある程度はマクロの動きを表していると仮定している。こうした仮定の下、シミュレートされた貸家着工戸数の変化率を用いて、マクロの貸家着工戸数を推計した。

11

４．ワンルームマンション税による狭小アパート抑制効果
前節では最近の貸家建設が潜在需要を上回るペースで増加している可能性があり、今後、建設ペースが潜在需要並に低下することが求められるが、仮に潜在需要並の水準まで低下した場合でも、入居者のニーズに対応した貸家供給が行われているのかど
うかは別の問題である。即ち、入居者ニーズと貸家オーナーが建設するアパートなどの仕様がミスマッチを引き起こしている可能性はないのであろうか。
そこで、入居者の選好の一つとして考えられる貸家の「広さ」についてみてみると、
近年、急速に 30 ㎡以下の貸家の着工戸数が増加している（図 19）。これは主として若年単身者を対象にしているとみられるが、少子高齢化の進行に伴い、若年単身者数は減少していくと見込まれるため、数年後にはこうした狭小アパートに対する需要は減少する可能性が高い。一方、高齢単身者は今後も増加する可能性があるが、こうした狭小アパートでは、高齢者の生活に対応した設備を備えていない傾向にあるため、高齢者の入居も期待しがたいと考えられる（図 20）。
図 19

面積別貸家着工戸数

図 20（2012年１月=100）

（％）

250

延べ面積別高齢者のための設備がない借家割合

90.0
80.0

200

61㎡以上

30㎡以下

70.0
60.0

150

50.0
40.0

100

30.0
20.0

50
31-60㎡

10.0

0
1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10（月）
2012
13
14
15
16 （年）

0.0（備考）総務省「平成25年住宅・土地統計調査」
により作成。

（備考）国土交通省「建築着工統計」より作成。
季節調整値。2012年１月を100とした数値。

また、狭小住戸については、地域コミュニティの形成における問題点も指摘されている。狭い形態に偏った住宅の供給は、居住地域の構成員を若年単身者等に限定させるため、子育て、教育、福祉、町会活動など、多様な世帯が協力して地域ぐるみで行
うべきまちづくりに対し、将来的に重大な支障をきたすことが懸念されるというもの
である。

12

そこで、ここでは、貸家建設が急増している東京都について、狭小アパートを抑制するような狭小住戸集合住民税（以下、「ワンルームマンション税」という。）を実施
している豊島区とそれ以外の区における狭小アパートの着工の推移を比較することで、こうした政策により狭小アパートを抑制できているかどうか検証しよう。
豊島区では、2004 年６月にワンルームマンション税を導入しており15、これは集合住宅における１住戸の専用面積が 30 ㎡未満の狭小住戸を当該区内で建設する場合には、建築主16に対し１戸につき 50 万円が課税されるというものである17。なお、他の区でも狭小住戸を抑制するような条例は制定されているが、筆者の知る限り狭小住戸に対する課税は行われていない。
ワンルームマンション税による狭小貸家の抑制効果の有無を検証するために、30 ㎡
以下の貸家着工戸数とそのシェアについて、2012 年を 100 として貸家着工が増加傾向にある 2013 年～15 年までの推移を確認すると、豊島区以外の区の平均値は一貫して上昇している一方、豊島区は緩やかに減少しており、抑制されている様子がみてとれる（図 21）。
図 21

30 ㎡以下の貸家着工の抑制効果
30㎡以下の貸家着工戸数の推移

30㎡以下の貸家着工戸数シェアの推移
200（2012年=100）

300

東京２３区（豊島区以外）
平均値＋１標準偏差

180

120

東京２３区（豊島区以外）
平均値＋１標準偏差

250

160
140

（2012年=100）

東京２３区（豊島区以外）
平均値

200

東京２３区（豊島区以外）
平均値

150

100
80

100

60
40
20

東京２３区（豊島区以外）
平均値－１標準偏差50

豊島区

東京２３区（豊島区以外）
平均値－１標準偏差

豊島区

0

0
2012

2013

2014

2015

（年）

2012

2013

2014

2015

（年）

（備考）国土交通省「建築着工統計」により作成。

15

豊島区ウェブサイトを参照。
（http://www.city.toshima.lg.jp/100/tetsuzuki/ze/sonota/hotegaize/001777.html）。
16
貸家建設を行う貸家オーナーが該当。正確な定義としては、工事の請負契約における注文者、請負契約によらないで自ら工事をする者、用途の変更をする者など、基本的に建築基準法上の建築主と同様。
17
ただし、狭小住宅の数が８戸以下であれば、全額免除される。

13

以上より、豊島区が実施するワンルームマンション税は狭小アパート建設の抑制効
果がある可能性が高い。もっとも、豊島区では、2012 年４月より、介護サービスや医療機関との提携によって高齢者の生活を支える「バリアフリー住宅」「サービス付き
高齢者向け住宅」（サ高住）18を減免対象にするなど、単身高齢者などを対象とした住宅供給を促進する政策も打ち出している。今後の人口動態・少子高齢化の進行を睨み、入居者のニーズに合わせて住戸供給を促すような経済政策について、行政サイドにも工夫の余地があると言えよう。
５．まとめ
本稿では、特に 2016 年入り以降にみられる貸家建設の急激な増加に対して、その背景とそうした貸家建設が、潜在需要に見合った動きなのかどうか、さらには 30 ㎡未満の狭小アパートの着工を抑制する政策の効果はどのようなものかという点について分析を行った。主なファインディングとして以下の３点が挙げられる。
第一に、最近の貸家建設について、需要面及び供給面の動向が着工の増加に寄与している。貸家オーナーの収益採算性は、空室率が高まる中でも、借入金利低下や建設コストの減少などから改善傾向にあり、貸家建設需要は高まっている。また、貸家建
設業者の供給能力も、資材調達環境の改善や持家建設に従事する人材の貸家建設へのシフトなどにより改善がみられる。ただし、実質貸家賃料の先行きについては、最近の貸家着工の押上げショックが続く場合には、減少するリスクがある点には留意が必要である。
第二に、世帯数の変動をベースとして試算した貸家の潜在需要と実際の着工戸数の動きを比較すると、2014 年～15 年は実際の着工戸数が潜在需要を下回って推移した
が、2016 年以降は、少子高齢化の進行等に伴い、潜在需要は年間 35 万戸程度で推移する可能性が高いため、足下の増加ペースが続けば、貸家着工は供給過剰になり得る。
第三に、豊島区が実施するワンルームマンション税は、30 ㎡未満のアパートの着工を抑制する効果がみられる。これより、今後の人口減少・少子高齢化の進行を睨み、入居者のニーズに合わせて住戸供給を促すような経済政策について、行政サイドにも工夫の余地がある。
以18

上超高齢化社会を迎える中で、サービス付き高齢者向け住宅（サ高住）の制度が2011年10月にスタートし、国土交通省および厚生労働省によってその整備が進められているところ。

14

参考文献
菊地秀朗（2016）「貸家・マンション市場の先行き不安～着工は持ち直しも、需給緩和のリスク～」日本総研（https://www.jri.co.jp/MediaLibrary/file/report/research/pdf/9137.pdf）
熊野英夫（2014）「高齢化で増加する相続資産～相続資産は年間 42 兆円～」第一
生命経済研究所（http://group.dai-ichi-life.co.jp/dlri/kuma/pdf/k_1409h.pdf）
齋藤周（2014）「相続税法改正と貸家着工－税制改正が貸家着工に与える影響試算－」
みずほ総合研究所（http://www.mizuho-ri.co.jp/publication/research/pdf/research/r140801japan.pdf）
篠原二三夫（2014）「消費増税及び相続税強化による住宅市場への影響～市場に多大な影響を及ぼさない課税のあり方を模索すべき～」ニッセイ基礎研究所（http://www.nli-research.co.jp/report/detail/id=41979）
鈴木勇紀（2016）「2015 年夏場以降の貸家着工」今週の指標 No.1137（http://www5.cao.go.jp/keizai3/shihyo/2016/0229/1137.html）
多田忠義（2015）「底堅い住宅着工と新規貸付額が増加に転じた住宅ローン～14 年
夏から 15 年夏にかけての動向～」、『金融市場』、2015 年 10 月号（第 26 巻 第10 号）、32‐39 頁 農林中金総合研究所
日本銀行（2017）「地域経済報告―さくらレポート―」2017 年１月
Braun, R. Anton・塩路悦朗（2004）「日本における技術的ショックと総労働時間─
新しいＶＡＲアプローチによる分析─」経済研究, 55(4):289-298

15

補論１

構造ＶＡＲモデルの推計方法およびシミュレーションについて本稿で用いる構造ＶＡＲモデルは、実質金利、貸家着工戸数、実質雇用者報酬、実質賃料指数といった４つの変数を用いた。ショックの識別は、上記の順のコレスキー
分解による。推計期間は 2004 年４－６月期から 2016 年７－９月期まで。ラグは２四半期とした。
表１－１

変数と使用データ

変数

使用データ

10年国債利回り：Bloomberg
実質金利（10年国債利回り－予想インフレ率） 予想インフレ率：ESPフォーキャスト（消費税率引上げの影響は調整）

貸家着工戸数（対数）

国土交通省「建築着工戸数」の貸家着工戸数（首都圏）（四半期、季節調整値）

実質雇用者報酬（対数）

内閣府「国民経済計算」の実質雇用者報酬（四半期、季節調整値）

実質賃料指数（対数）株式会社タスの東京都、神奈川県、千葉県及び埼玉県の賃料指数について、総務省「消費者物価指数」の持家の帰属家賃を除く総合指数で実質化した値を単純平均したもの（四半期、季節調整値）

本稿では標準シナリオと貸家押上げシナリオを設定し、実質賃料指数の先行きをシ
ミュレートした。標準シナリオでは、すべての変数に対するショックが 2016 年 10－12 月期以降生じないと仮定した（図１－１）。また、貸家押上げシナリオでは、2016
年１－３月期から７－９月期まで貸家着工戸数に生じたものと同様のショックが2018 年 10-12 月期まで継続すると仮定した。
実質賃料指数以外の変数に関するシミュレーション結果は図１－２を参照。
図１－１

貸家着工戸数ショック

3.00

シミュレーション
貸家押上げシナリオ

2.00
1.00
0.00
▲ 1.00▲ 2.00

標準シナリオ▲ 3.00▲ 4.00Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ
2004 05

06

07

08

09

10

11

12

16

13

14

15

16

17

18

（期）
（年）

図１－２

実質賃料指数以外の変数のシミュレーション結果
貸家着工戸数

実質雇用者報酬
12.55

11.0

貸家押上げシナリオ
10.8

12.54

標準シナリオ

12.53

シミュレーション

シミュレーション

12.52
12.51

10.6

12.50
12.49

10.4

12.48
12.47

10.2

貸家押上げシナリオ

12.46

標準シナリオ

12.45
12.44

10.0

12.43
12.42

9.8

12.41
Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ （期）Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ （期）
2014

0.0

2015

2016

2017

（年）

2018

実質金利

（％）

▲ 0.2

シミュレーション

▲ 0.4

▲ 0.6

貸家押上げシナリオ
▲ 0.8

▲ 1.0

▲ 1.2

標準シナリオ▲ 1.4
Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ （期）
2014

2015

2016

2017

2018

（年）

17

2014

2015

2016

2017

2018

（年）

補論２

貸家潜在需要の推計方法について

本稿では、貸家着工戸数の潜在需要を、以下のように「賃貸居住世帯数の増減」及
び「貸家ストック戸数の滅失（に伴う再生産）分」の合計とし、それぞれを推計する
ことで試算した。

貸家着工戸数の潜在需要 ＝ 賃貸居住世帯数の増減 ＋ 貸家ストックの滅失分（１）賃貸居住世帯数の増減①国立社会保障・人口問題研究所が公表している将来世帯数について、改定に伴うズレを補正。
具体的には、「世帯形態」及び「世帯主の年齢階級」別（下表参照）に 2010 年～15 年の各年に対して、「2013 年１月推計」の世帯数を「2008 年３月推計」の世帯数で除した比率を求める。さらに過去２回分（「2003 年 10 月推計」及び「1998年 10 月推計」）についても同様の比率も求めた上で、当該比率を単純平均した値を「改定に伴う補正比率」とする。
「2013 年１月推計」における 2015 年～20 年の世帯数に対し、「改定に伴う補正比率」に乗ずることで当該世帯数を補正する。
さらに、「2013 年１月推計」における 2011 年～14 年の世帯数に対しては、上記で補正した 2015 年の世帯数に接続するよう一定の比率を毎年の増減幅に乗ずることで補正する19。
世帯形態
世帯主の年齢階級
15歳未満
15～19歳20～24歳25～29歳30～34歳35～39歳40～44歳45～49歳
50～54歳
55～59歳
60～64歳
65～69歳
70～74歳
75～79歳
80～84歳
85歳以上

19

単独世帯

夫婦のみの世帯

夫婦と子から成る世帯

ひとり親と子から成る世帯

その他の一般世帯

なお、一定の比率とは、上記で補正した2015年の世帯数と2010年の世帯数の差を補正前の2015年の世帯数と2010年の世帯数の差で除した値。

18

②平成 22 年（2010 年）国勢調査から「世帯形態」及び「世帯主の年齢階級」別に賃貸住宅に居住する世帯数を一般世帯数で除すことで、「世帯形態」及び「世帯主の年齢階級」別に賃貸住宅に居住する比率（以下、「賃貸住宅居住比率」という。）を算出。
③②の賃貸住宅居住比率が今後も一定で推移すると仮定して、①で推計した世帯数に当該比率を乗ずることで、「世帯形態」及び「世帯主の年齢階級」別に将来賃貸
居住世帯数の推移を算出。その上で、それぞれの賃貸居住世帯数を合計し、マクロの将来賃貸居住世帯数の推移を算出。
④③のマクロの将来賃貸居住世帯数が平成 22 年（2010 年）及び平成 27 年（2015年）国勢調査の賃貸居住世帯数と一致するよう毎年の増減幅を調整。その上で、以下のとおり、賃貸居住世帯数の増減を推計。

ｔ年の賃貸居住世帯数の増減 ＝ｔ年の賃貸居住世帯数－ ｔ－１年の賃貸居住世帯数（２）貸家ストック戸数の滅失分① 「住宅の所有の関係」及び「建築の時期」別（下表参照）に 2008 年から 2013年にかけて残存した貸家ストック戸数の比率を求め、これを「予測残存率」とする。
住宅の所有の関係
建築の時期
1950年以前
1951-60年
1961-70年
1971-80年
1981-90年
1991-2000年
2001-05年
2006-08年
2009-2011年

公営の借家

都市再生機構（UR）
・公社の借家19

民間借家（木造）

民間借家（非木造）

② 統計の存在する 2013 年貸家ストック戸数に予測残存率を乗ずることで 2018 年の貸家ストック戸数の予測値を推計する。ただし、貸家ストックの滅失ペースについて、建築の時期に応じた違い（当時の建築基準法や主流であった建築素材などが影響）と経過年に応じた違い（経年劣化のペースなどが影響）の双方を考慮し、貸家ストック戸数に乗ずる予測残存率は、当該貸家ストックの建築の時期よりも、一時期前の予測残存率を用いる20。例えば、建築の時期が「20092011 年」の貸家ストック戸数（2013 年）に、建築の時期が「2006-08 年」の貸家ストックの予測残存率を乗じることで、建築の時期が「2009-2011 年」の貸家
ストック戸数の予測値（2018 年）を推計する。
2018 年貸家ストック戸数予測値 ＝ 2013 年貸家ストック戸数 × 予測残存率③ 「住宅の所有の関係」及び「建設の時期」別に各年の貸家ストック戸数を、2008
年実績値、2013 年実績値及び 2018 年予測値を線形補間することで推計。
④ 「住宅の所有の関係」及び「建設の時期」別に算出された貸家ストック戸数を足上げたマクロの貸家ストック戸数を算出。これが（１）で求めた賃貸居住世帯数と 2011 年（基準年）に一致するよう貸家ストック戸数を定数倍する。当該定数
倍率を 2011 年以降の各年の貸家ストック戸数に乗ずることで、貸家ストック戸数の推移を算出する。その上で以下のとおり、貸家ストック戸数の滅失分を推計。

ｔ＋１年の貸家ストックの滅失分 ＝ｔ年の貸家ストック戸数－ ｔ＋１年の貸家ストック戸数20

ただし、建築の時期が「1950年以前」の場合には、建築の時期が同時期の予測残存率を用いる。また、一時期前の予測残存率が１より大きい場合には、同時期の予測残存率を用いるか、同時期の予測残存率も１より大きい場合には、貸家ストック戸数の予測値（2018年）は2013年の貸家ストック戸数と同じ、即ち滅失がないものとした。

20

付図

住宅着工戸数の潜在需要について
付図１

世帯形態別世帯数の前年差

付図２（万世帯数）

40
30
20

80
2012

2013

2014

2015

2016

2017

ストック滅失分

（万戸）

70
60
50

10

40
0

30
▲ 10

20

▲ 20

10

▲ 30

0
2012

付図３

建築時期別滅失率

付図４

（％）
140

25

120

2013

2014

2015

2016

2017 （年）

住宅の潜在需要および着工戸数（万戸）
新設住宅着工戸数（2016年は推計）

住宅潜在需要

20
100

15

80

世帯数の増減

60

10

40

5
20

ストックの滅失分

0

0
2012

（建築時期）

21

2013

2014

2015

2016

2017

2018 （年）