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土地総合研究 2022年春号

特集 公的不動産活用のための契約制度改善 

空き家問題の解消に向けた情報プラットフォームの役割*
―「空き家・空き地バンク」の活用を念頭に―

武蔵野大学 教授／慶應義塾大学 名誉教授  瀬古 美喜
せこ みき慶應義塾大学 教授  直井 道生
なおい みちお
いがたい。また、空き家バンクの運営について市

 はじめに
少子高齢化と人口減少を背景とした空き家の増

町村に調査を行った結果からは、空き家バンクの加は、周辺環境への悪影響に対する懸念などを背

運営上の課題として、全体の ％の市町村が景に、住宅市場における主要な政策課題として認「物件の空き家バンクへの登録数が少ない」とい識されている。空き家問題の解消のための方策のう点を挙げており、また ％は「居住希望者の一つに空き家バンクの活用がある。空き家バンク

ニーズにマッチした物件が少ない」という点を挙とは、住民から提供された空き家の登録情報をイげている（移住・交流推進機構）。こうした

ンターネット上で公開し、利用希望者への情報提結果は、空き家バンクに十分な情報が集まってお供と空き家のマッチングを促すプラットフォーム

らず、結果としてマッチングを促すためのプラッである。

トフォームとしての役割を果たせていないことを

当初、空き家バンクは各地方自治体が個別に運示している。

営する地域的な取り組みであったが、更なる情報

しかしながら、こうした現状は必ずしも空き家

提供の充実を目指し、平成  年  月からは各自

バンクの制度としての重要性を否定するものでは

治体の空き家登録情報を集約した「全国版空きない。図  は「平成  年空き家実態調査」に基づ



家・空き地バンク」の運用が開始されている 。しいて、空き家継続期間ごとにその累積構成比と利かしながら、これによって提供される空き家情報

用意向、腐朽・破損の有無を示したものである。

は、現時点でもなお十分な水準にあるとはいえず、継続期間についてみると、東京都心部では ％空き家問題の解消に向けた有効な方策とはなりえの空き家が継続期間  か月未満となっているのに

ていない。
実際、
本稿執筆時点での登録物件数は、
全国で  件（売買  件、賃貸  件）、
関東一都三県では  件（売買  件、
賃貸  件）に過ぎず、十分な情報提供がなされているとはい本研究は、-636 科研費 +.+
による助成を受けている。

全国版空き家・空き地バンクは、公募によって選定された  つの民間事業者（株式会社 /,)8//、アットホーム株式会社）によって運営されている。

アットホーム株式会社によって運営されているサイト（KWWSVZZZDNL\DDWKRPHMS）の情報に基づく（ 年  月  日現在）
。一都三県の内訳は、東京都 件（売買  件、賃貸  件）
、神奈川県  件（売買  件、
賃貸  件）
、千葉県  件（売買  件、賃貸  件）、埼
玉県  件（売買  件、賃貸  件）であった。

空き家実態調査（令和元年からは空き家所有者実態調査）は、これまで  年に一回実施されており、平成 
年および令和元年の調査結果も公表されている。しかし、直近  回の調査は地域区分が平成  年度とは異なって
おり、直接の比較はできない。

土地総合研究 2022年春号

73
















































賃貸・売却募集






か月未満

か月未満

都心部



か月未満



腐朽・破損あり
都心隣接部／郊外
都心NP以遠

か月未満

賃貸・売却募集／腐朽・破損あり（割合，％）空き家継続期間（累積割合，％）

図：空き家の継続期間別にみた構成比、賃貸・売却募集、腐朽・破損の有無

年未満

年未満

年未満

年未満

年未満

年以上



空き家継続期間注：「平成  年度空き家実態調査」（国土交通省）に基づき筆者作成。グラフの横軸は空き家継続期間。累積割合は、それぞれの継続期間より短い物件の構成比を示す。一方、賃貸・売却募集および腐朽・破損ありの両項目については、
継続期間別にサンプルを分けた場合の平均値を示す。


対し、同じ指標は都心隣接部／郊外では ％、都心 NP 以遠では ％であり、都心から離れな水準を保っている可能性が高い。
労働市場における失業の議論を援用し空き家のるにしたがって長期化する傾向にある 。一方で、類型化を行った行武（）によれば、住宅市場

継続期間が  年未満の物件ではいずれも ％を超

における空き家は、市場性のある空き家と市場かえる割合の所有者が売却・賃貸意向を示している。

ら退出した空き家に大別される。さらに、市場性

いま、継続期間が  年未満の物件は、都心部ではのある空き家は、空き家発生のメカニズムという空き家全体の約 ％、都心 NP 以遠でも約 ％

観点から、需要不足空き家と均衡空き家に分類さを占めており、売却あるいは賃貸を円滑に進めるれる。ここで、需要不足空き家は、都市の縮退なためのプラットフォームの意義は大きい。また、どを背景としたマクロ的な超過供給によって生じ腐朽・破損がある物件の割合は、空き家継続期間た空き家であるとされる。
一方で、均衡空き家は、が  か月を超えたあたりでやや上昇する傾向にあ

市場における需給がバランスした状況下で生じる

るが、継続期間  年未満や  年未満の物件であっ空き家であり、マッチングに時間がかかるためにてもその割合は ％以下であり、多くは居住可能

生じる摩擦的空き家と、立地や質に関する需給のミスマッチに起因する構造的空き家からなる。こ調査では、「都心部」は特別区のうち都心  区、
「都心隣接部」はそれ以外の  区、「郊外」は東京都の市部、「都心 NP 以遠」は神奈川県、千葉県、埼玉県、茨城県の都心から NP 以遠の地域としている。

のような分類を踏まえると、所有者が売却・賃貸意向を持ち、比較的継続期間が短いような前述の空き家は、均衡空き家（摩擦的・構造的空き家）

74

土地総合研究 2022年春号

図：市場の取引曲線 𝑁𝑁𝑃𝑃𝑁𝑁        注：+DJHQDQG+DQVHQ  ([KLELW に基づいて作成。

として位置づけられる。

家率と自然空き家率の乖離が住宅市場における価住宅取引のマッチング過程の中で生じる均衡空格調整圧力として働くという想定のもとで、空きき家は、個別住宅の情報が不十分であること（情家率と価格・賃料調整の関係を分析している

報の非対称性）や、市場に存在する住宅の情報が(XEDQNDQG6LUPDQV5RVHQDQG6PLWK

不足していることで、その水準が変化する可能性*DEULHODQG1RWKDIW 。

がある（新倉他瀬古）。本稿では、

ここでは、インターネットの普及が、住宅市場

空き家バンクの活用を通じた空き家解消を念頭に、における情報の非対称性の緩和やサーチコストの新たな情報技術の活用や取引情報の開示などが住低減を通じて自然空き家率を低下させるという仮

宅取引におよぼす影響を検討した既存研究を紹介

説を検証した +DJHQDQG+DQVHQ  の研究をする。

紹介する。以下では、この研究の分析枠組みを簡略化して説明したうえで、
分析結果の概要を示す。

 情報技術と自然空き家率
住宅市場には、情報の非対称性・不完全性や取 超過需要と空き家率

引費用、契約期間の存在といった取引上の摩擦

取引摩擦が存在するような賃貸住宅市場の単純

PDUNHWIULFWLRQV が存在するため、常に一定のなモデルを考える。この市場における需要と供給

需給の不一致が存在する。既存研究では、長期的が、図  のように与えられたとしよう。いま、取な均衡状態における需給の不一致としての空き家

引摩擦が全くなかったとすれば、所与の価格 𝑃𝑃を「自然空き家」あるいは「均衡空き家」と呼び、様々な分析が行われてきた 6PLWK 。自然
空き家率に関する実証分析の多くは、実際の空きのもとで、実際に賃貸される住宅ストックの取引

駒井（）は、日本における均衡空き家率の推計を行っている。

土地総合研究 2022年春号

75

量は需要と供給の少ない方で決まる。
したがって、

空き家率𝑣𝑣は低下する。他方、需要 は大きく実現した価格（賃貸料）が均衡価格（点 (）よりなるために、ℎは上昇する。市場価格が均衡からも高い場合には取引量は需要 と一致し、均衡上昇した場合にはこれと逆のことが起きるため、価格よりも低い場合には取引量は供給 と一致

𝑣𝑣とℎは逆方向に動くことがわかる。

することになる。また、均衡価格のもとでは需給

図  の一般的な𝑁𝑁の形状のもとで、𝑣𝑣とℎのが一致するため、市場に空き家は存在しない。

関係は、非線形で下から凸であると予想される。

しかしながら、現実の住宅市場では、いかなるまた、定義より𝑣𝑣とℎはいずれも正の値しか取時点においても、空き家（満たされていない供給）

らない。これらの条件を満たす関数形は数多く存と、現住居に不満があって家探しを行う個人（満在するが、自然な定式化として
𝑣𝑣ℎ = 𝑚𝑚

たされていない需要）が同時に存在しており、上記の理論的な枠組みは経験的事実と合致しない。

(5)

を仮定しよう。ここで、𝑚𝑚は曲線の位置を表わす

摩擦が存在するような市場における取引量の決定

定数で、マッチング過程の効率性を反映している。

をより現実的に描写するために、住宅の取引量が後ほど見る通り、パラメータ𝑚𝑚は実際のデータ

図  の𝑁𝑁で与えられるものとしよう。いま、取を用いて容易に推定できるため、特に時間を通じ

引量𝑁𝑁は常に供給量 よりも少ないので、このてのマッチング過程の効率性の変化を識別しよう

市場には常に空き家が存在する。同時に、𝑁𝑁は とする際には、このような定式化は有用である。

よりも少ないので、家探しを行う人の数もまた常 式は、労働市場における求人と失業（求職）のに存在する。

関係を表したベヴァリッジ・カーブと考えること

このような取引関数𝑁𝑁のもとで、所与の価格水準における空き家数𝑉𝑉は
𝑉𝑉 =ができる。(1)

− 𝑁𝑁 価格調整プロセスと自然空き家率

によって与えられる。ここで取引量𝑁𝑁は居住者

この市場における価格調整は、超過需要あるいのいる物件数である。他方、家探しを行う人の数

は超過供給の水準のみに依存することを仮定する。

𝐻𝐻は

具体的には、上記の想定のもとで
− 𝑁𝑁

(2)

となる。このとき、超過需要の水準 − は、が成り立つものとしよう。ここで、𝑟𝑟は実質家賃= ( − 𝑁𝑁) − ( − 𝑁𝑁) = 𝐻𝐻 − 𝑉𝑉(3)のように書ける。これにより、住宅ストックの供ある。ここで、  式よりℎ = 𝑚𝑚/𝑣𝑣であるから、適切な誤差項を含めることで、 式は実証モデル

𝐻𝐻 = 式および  式から𝑋𝑋 =−給量 に対する超過需要の割合は
𝑥𝑥 =

−

=

𝐻𝐻 − 𝑉𝑉= ℎ − 𝑣𝑣(4)となる。ここで、𝑣𝑣 ≡ 𝑉𝑉/ は空き家率、ℎ ≡ 𝐻𝐻/ 

𝑟𝑟 = 𝑎𝑎𝑎𝑎 = 𝑎𝑎(ℎ − 𝑣𝑣)(6)

変化率であり𝑎𝑎は価格調整の速度を表す定数で𝑟𝑟𝑡𝑡 = 𝑎𝑎𝑎𝑎 (1) − 𝑎𝑎𝑣𝑣𝑡𝑡−1 + 𝑢𝑢𝑡𝑡
𝑣𝑣𝑡𝑡−1(7)

を与える。ここで、𝑡𝑡は時間を表す添え字である。
実質家賃変化率𝑟𝑟および空き家率𝑣𝑣に関する

は住宅供給に対する家探しを行う人の数の比率でデータを用いて  式を推定することで、
パラメー

ある。

タ𝑚𝑚の推定値が得られる。いま、  式よりℎ =図  からは、市場価格の変化に応じて、空き家率(𝑣𝑣)と家探しを行う人の割合(ℎ)は逆方向に動くことがわかる。このことを確認するために、市場価格が均衡水準から下落する場合を考えよう。
いま、価格の下落に伴って𝑁𝑁は に近づくため、𝑣𝑣であれば𝑟𝑟 = 0となる。このような条件を満
たす空き家率を、自然空き家率𝑣𝑣 ∗ と定義すれば、
  式の推定に当たっては、空き家率に対する価格の反応には時間的な遅れがあることを考慮して、 期前の空き家率の値を用いている。

76

土地総合研究 2022年春号

表：実質家賃変化率に関する推定結果
(1)
1/𝑣𝑣𝑡𝑡−1

係数

（𝑡𝑡値）

係数

（𝑡𝑡値）

 3.821∗∗∗(8.328)

 4.231∗∗∗(9.140)−0.155∗∗∗

𝑣𝑣𝑡𝑡−1

𝑊𝑊𝑡𝑡 𝑣𝑣𝑡𝑡−1

Adj. R2
N

(2)

0.192

(−11.833)495−0.133∗∗∗−0.148

注：+DJHQDQG+DQVHQ ([KLELW および  をもとに作成。
％水準で統計的に有意にゼロと異なることを示す。

∗∗∗

0.217
495

(−9.551)(−4.064)

は推定された係数が
 式より
𝑣𝑣 ∗ = 𝑚𝑚0.5(8)

が得られる。したがって、  式によって𝑚𝑚を推定することで、自然空き家率𝑣𝑣 ∗ の推定値が得られる。

めると𝑣𝑣 ∗ = 4.97%が得られる。

 式で与えられている家賃変化率の式で、パラメータ𝑚𝑚は、家探しを行う人と、空き家の間のマッチング過程の効率性を反映している。より小さい𝑚𝑚は、効率的なマッチング過程と、その結果生じる低い自然空き家率を意味する。+DJHQDQG

 データと分析結果

+DQVHQ  は、インターネットの普及に伴って実証分析では、ワシントン州シアトルと周辺の住宅市場における情報探索のコストが低下し、そキング郡における家賃および空き家率の調査結果の結果マッチング過程の効率性が高まったというが用いられる。これは、当該地域にある  戸以上

仮説を検証している。インターネットの普及は、の物件を持つような集合住宅のおおよそ ％を家主に対しては、ある一定の支出でより質の高いカバーするような調査であり、年に  回実施され情報を提供できるという効果を持つ。一方、家探る。実際の分析においては、国勢調査区の設定にしを行う人は、インターネットによって地図、物基づいて当該地域を  つの小地域に分割し、その件の概観・写真、間取りなどの質の高い情報に、それぞれについて典型的な  つのタイプの住宅のより低費用でアクセスできることになる。より安

平均家賃の変化率および空き家率の集計データがく、より良い情報は、家探しを行う人が物理的に用いられる 。分析データの観測期間は  年 

探索しないといけない物件数を減らすことになる月から  年  月までの計  期であり、サンプ

ので、サーチ期間を減らすことにつながる。



ルサイズは  となる 。
表  の  列は、上記のデータを用いた  式のこの仮説を検証するために、具体的には以下の家賃変化率の式を推定する。

推定結果である。これによれば、係数は予想され𝑟𝑟𝑡𝑡 = 𝑎𝑎𝑎𝑎 (𝑣𝑣𝑡𝑡−1る符号条件を満たし、いずれも ％水準で有意である。また、この推定結果から自然空き家率を求

1) − 𝑎𝑎𝑣𝑣𝑡𝑡−1 − 𝑏𝑏𝑊𝑊𝑡𝑡 𝑣𝑣𝑡𝑡−1 + 𝑢𝑢𝑡𝑡

(9)ここで、𝑊𝑊はインターネットの普及率を代理する変数である。  式に基づく推定の結果を用い つの住宅タイプは、 寝室の物件、 寝室＋ 浴室の物件、 寝室＋ 浴室の物件である。
被説明変数の家賃変化率については、前年からの変化率を計算しているため、実質的な分析期間は  年 月から  年  月までの計  期となる。そのため、集
計 デ ー タ の サ ン プ ル サ イ ズ は  5 地域 × 3 タイプ
× 33 期間 = 495となる。

  式より、1/𝑣𝑣𝑡𝑡−1 の係数は𝑎𝑎𝑎𝑎、𝑣𝑣𝑡𝑡−1 の係数は−𝑎𝑎となるので、
𝑚𝑚 = 𝑎𝑎𝑎𝑎/𝑎𝑎 = 3.821/0.155 = 24.7となる。
さらに  式より、𝑣𝑣 ∗ = √𝑚𝑚 = 4.97%となる。

具体的に、𝑊𝑊は  年まではゼロを取り、それ以降は𝑊𝑊 = 1 − 1/𝑒𝑒 0.05𝑡𝑡 によって与えられる。ここで、𝑡𝑡は  年からの経過時間（半年単位）であり、土地総合研究 2022年春号

ると、自然空き家率は𝑊𝑊 = 0の場合には𝑣𝑣 ∗ =(𝑎𝑎𝑎𝑎/𝑎𝑎)0.5
𝑏𝑏𝑏𝑏))]

0.5∗、𝑊𝑊 > 0の場合には𝑣𝑣 = [(𝑎𝑎𝑎𝑎/(𝑎𝑎 +によって与えられる。

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 取引情報の開示による影響
過去の取引情報は、住宅市場における売り手と買い手の双方にとって有益な情報であるが、中で表１の  列は、この推定結果を示したものであも Eerola and Lyytikäinen (2015)は売り手が直る。インターネット変数の係数は予想される符号

面する不確実性に着目した議論を行っている。い

条件を満たし、％水準で有意である。推定結果に

ま、既存住宅の売主は、所有する物件に対してど

よれば、インターネット普及率がゼロである の程度の需要が見込めるかを判断して売出価格を

年  月よりも前には自然空き家率は ％となる。

決定する。ところが、個別の物件に対する需要はそれ以降、自然空き家率は減少し、 年  月にしばしば不確実であり、相場に比べて過度に高いは自然空き家率は ％まで低下する。

売出価格をつける売り手がいる一方で、逆に過度

に低い売出価格をつける売り手も存在する。売出 取引情報の開示と住宅取引

価格が高すぎる場合、買い手が現れないために価情報技術の活用と住宅取引の関連については、格を事後的に引き下げざるを得ない。そのため、インターネット上での取引情報の開示に着目した

売り手は事後的に物件に対する潜在的需要を学習

Eerola and Lyytikäinen (2015)による研究もある。

する機会を持つことになる。一方で、売出価格が住宅市場の透明性を確保するために、フィンラン

低すぎる場合、すぐに買い手が見つかるため、本ド政府は 年 月に過去の個別取引情報をイン

来はより高値で売却ができるにもかかわらず、そターネット上で開示する決定を行った。これは、うした価格改定（および潜在的需要の学習）の機

地域（市町村・郵便番号など）、住宅種別（アパー会は存在しない。

ト・戸建ての別）、間取り、広さなどの条件を指定

過去の取引情報は、売り手にとって個別の物件することで、該当する過去の個別取引の詳細が表に対する潜在的な需要を判断する材料となる。そ示されるというものである。開示される情報は、のため、こうした情報の開示は、相場から大きく

実際の取引価格に加え、各物件の立地、築年数、外れた価格付けを行う売り手を減少させるはずで

間取り、広さ、所在階、管理状態や土地所有形態ある。このとき、相場と比べて低すぎる価格付け

な ど 多 岐 に わ た る 。 Eerola and Lyytikäinen

を行う売り手が減少することは取引価格を上昇さ は、こうした個別取引の詳細がインターネ

せる影響を持つが、同時に高すぎる価格付けを行

ット上で開示されたことが、その後の取引価格やう売り手が減少することは取引価格を下落させる

取引成立までの期間（市場滞留期間）におよぼす影響を持つ。ところが、前述の通り、相場に比べ影響を検討している 。

て高めの価格付けを行った場合、（過去の取引情報

Eerola and Lyytikäinen (2015)は、取引情報のという追加の材料がなかったとしても）、売り手は開示がその後の平均的な取引価格を上昇させると価格を引き下げざるを得ず、最終的な取引価格はともに、取引成立までの期間を短縮させることを

相場付近まで下落するはずである。そのため、過見出している。以下では、この結果の背後に存在去の取引情報は、主として相場に比べて低すぎるするメカニズムに関する経済学的な直観を説明し価格付けを行う売り手の行動の変化（売出価格のたうえで、具体的な分析内容について解説する。

上昇）を通じて、平均的には取引価格を上昇させる影響を持つことになる。

年時点での全米のインターネット普及率（％）とおおむね一致するように成長率を設定している。
関連する日本を対象とした研究として、インターネ
ットの利用が買主／借主の物件探索の期間や範囲に与える影響を検討した白川・大越（）および白川・大越（）などがある。

一方、取引成立までの期間は、初期の売出価格の設定がどのように変化するかによって決まる。
初期の売出価格が高くなると、買い手が見つかりづらくなるために取引成立までの期間は長期化す

78

土地総合研究 2022年春号(𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖 = 0)での変化の差分をとらえる。そのたる。一方で、売出価格が低くなると取引成立までの期間は短縮される。前述の通り、過去の取引情め、情報開示がなかった場合には、対象地域における𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 の変化は非対象地域における変化と等

報の開示は、相場よりも低い価格付けを行っていた売り手を減少させる（＝取引成立までの期間をしい、という仮定（平行トレンドの仮定）の下で、長期化させる）効果と、高い価格付けを行ってい𝛽𝛽2 は情報開示による政策効果を測定することになる。

た売り手を減少させる（＝期間を短期化させる）

上記の仮定が成立するためには、情報開示の対効果の双方を持つ。両者のいずれがより大きな影響を持つかは一般には明らかでないため、その影

象地域と非対象地域の物件が、同一の住宅市場に

響は実証的に判断される必要があるが、分析の結属しており、かつ情報開示の前後で異なる住宅市

果は後者の方が相対的に大きい影響を持つ（平均場におけるショックを受けていないことが求めら的な取引成立までの期間は短期化する）ことを示れる。こうした懸念を考慮して、実際の分析に用唆している。

いられたサンプルは、ヘルシンキ大都市圏の北東部に位置する情報開示の地理的境界付近のサンプ

ルに限定されている。

 データと分析結果
上記の経済学的な直観を踏まえて、以下では分分析の結果は表  にまとめられる。表  の上段

析の内容をやや詳しく紹介する。実証分析では、（「$取引価格」）は、物件の取引価格を被説明変 年  月から  年  月までに成約した集合

数として用いた場合の結果である。
一方、
下段
（
「%

住宅の取引物件に関するデータが用いられる。こ

市場滞留期間」）は、物件が売りに出されてから、れは  年  月の取引情報の開示の前後を含む。

実際に契約が締結されるまでの日数（市場滞留期分析の対象地域はヘルシンキ大都市圏であるが、間）を被説明変数に用いた場合の結果である。い後述する理由によって実際にはその一部にサンプ

ずれも  式の係数𝛽𝛽2 のみを示しており、その他の結果は省略している。また、表の  ～  列

ルを限定している。
実証分析では、差の差推定 'LIIHUHQFHLQ

は、異なるコントロール変数を用いた場合の結果'LIIHUHQFHV に基づく以下のモデルが推定されを比較したものであり、  列は年固定効果のみ、ている。

 列はこれに加えて前述の物件属性を、  列は

𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼𝑡𝑡 + 𝛽𝛽1 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖 + 𝛽𝛽2 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑡𝑡 × 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖+𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖′ 𝜆𝜆 + 𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖(10)

ここで、添え字の𝑖𝑖および𝑡𝑡はそれぞれ物件お

さらに物件の緯度・経度を考慮した場合の結果である。
これによれば、過去の取引情報の開示は、そのよび取引時点を表す。また、𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 は（対数変換を後の取引価格を有意に上昇させることが示される。

行った）取引価格あるいは取引成立までの日数、

具体的に、物件の属性や立地要因を考慮しない場

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖 は  年の情報開示の対象地域か否かを合、𝛽𝛽2 の推定値は統計的に有意ではないが、これ表すダミー変数、𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑡𝑡 は情報開示後に  を取る

ダミー変数、𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖 はその他のコントロール変数、
𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖 は誤差項を表す 。

らの要因を考慮した場合にはおおよそ  前後の推定値となり、統計的にも有意な結果となって

い ま 、  式 の 係 数  𝛽𝛽2  は 、 情 報 開 示 後(𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑡𝑡 = 1)の対象地域(𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖 = 1)での𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖（ 例 え ば 取 引 価 格 ） の 変 化 と 、 非 対 象 地 域

コントロール変数としては、物件の築年数・居住室数・延べ床面積・管理状況（良否）・引き渡し時点で空室か否か・管理費などの要因が考慮されている。



より具体的に、 年の取引情報の開示はヘルシンキ都市圏の中心部に位置する  つの市（+HOVLQNL、(VSRR、.DXQLDLQHQ、9DQWDD の各市）が対象となっている。このうち実際の分析対象となるのは北東部に位置する
9DQWDD 市の北側境界から NP 以内の取引物件である。
いま、9DQWDD 市内では  年の情報開示によって過去の取引事例が参照可能である一方、市外ではこうした情報は得られない。

土地総合研究 2022年春号

79

表：情報開示による政策効果
(1)

(2)

(3)

0.025

0.051∗∗∗

0.055∗∗∗

A. 取引価格
 政策効果 (𝛽𝛽2 )B. 市場滞留期間−0.220∗∗−0.222∗∗∗

物件属性

No

−0.218∗∗∗

立地要因

No

No

Yes

 政策効果 (𝛽𝛽2 )
年固定効果

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

注：(HURODDQGLyytikäinen (2015, Table 4) をもとに作成。 および はそれぞれ推定された係数が ％および ％水準で統計的に有意にゼロと異なることを示す。

いる。いま、被説明変数は取引価格の対数値を用き家を減少させる可能性を示唆している。一方、いているため、これらの値は変化率として解釈で取引情報の開示が賃貸住宅市場における価格水準

きる。したがって、過去の取引情報の開示は、平と取引成立までの期間におよぼす影響を検討した

均して約 ％の価格上昇につながったといえる。

Eerola and Lyytikäinen (2015)による分析結果は、

一方、表  からは情報開示が市場滞留期間にも情報提供の充実が取引期間を短縮化し、市場の流有意な影響を与えたことが示されている。分析の動性を高めることを示唆している。これらの研究

結果からは、モデルの特定化によらず𝛽𝛽2 の推定は、いずれも空き家バンクを直接に扱ったもので値はおおよそ−0.2程度となっており、かつ統計的はないが、そもそも空き家バンクの目的の一つがに有意な結果が得られている。先ほどと同様、被自治体による空き家情報の提供にあり、かつ現状説明変数は市場滞留期間の対数値となっているのでは必ずしもその情報提供機能が十分に発揮されで、この結果は、情報開示によって取引成立までていないということを踏まえると、登録物件数のの日数がおおよそ ％短くなったことを示して増加や提供される情報の充実などを通じて、今後いる。いま、情報開示前の取引成立までの平均日

空き家バンクが摩擦的・構造的空き家の解消手段

数は  日弱だったため、日数にすると約  日前として有効に機能する余地があることが示唆され後の短縮となる。

る。

 おわりに

一方で、空き家バンクに登録されていない、いわゆる市場から退出した空き家とでも呼ぶべき空

本稿では、空き家問題の解消に向けた空き家・き家が、深刻な問題をもたらしていることも事実

空き地バンクの活用を念頭に、新たな情報技術のである。こうした空き家に関しては、空き家バン

活用やそれによる情報提供の充実といった要因がクを通じた情報提供の強化といった、市場を活用

住宅取引におよぼす影響を検討した。本稿で紹介

した解消方策は必ずしも有効でないかもしれない。

した  つの研究は、こうした要因が住宅取引をよしかしながら、行武（）が指摘するように、り円滑にすることを示している。具体的に、+DJHQ

市場性のある空き家と市場から退出した空き家は

DQG+DQVHQ  は、インターネットの普及が自密接に関係していて、完全に独立したものではな

然空き家率を低下させることを明らかにしている。

い。空き家バンクの機能強化に伴いマッチング過これは、インターネットの活用による情報収集コ程の効率化が進み、空き家の取引可能性が高まれストの低下が、住宅市場におけるマッチング過程

ば、現在市場から「退出」した空き家であっても、の効率性を改善し、結果として摩擦的・構造的空その一部分を市場に取り込む可能性があるかもし80

土地総合研究 2022年春号

れない。そのような意味で、官民が連携して所有



者に空き家バンクへの登録を促すような取り組み

は、重要な政策的意義を持つものと考えられる。







参考文献
(HUROD(DQG7/\\WLNäLQHQ  “2QWKH5ROH
RI3XEOLF3ULFH,QIRUPDWLRQLQ+RXVLQJ0DUNHWV”

5HJLRQDO6FLHQFHDQG8UEDQ(FRQRPLFV(XEDQN-U$$DQG&)6LUPDQV  “7KH3ULFH
$GMXVWPHQW0HFKDQLVPIRU5HQWDO+RXVLQJLQWKH
8QLWHG6WDWHV”4XDUWHUO\-RXUQDORI(FRQRPLFV  
*DEULHO 6$ DQG )( 1RWKDIW   “5HQWDO+RXVLQJ0DUNHWVWKH,QFLGHQFHDQG'XUDWLRQRI
9DFDQF\DQGWKH1DWXUDO9DFDQF\5DWH”-RXUQDORI

8UEDQ(FRQRPLFV  
+DJHQ'$DQG-/+DQVHQ  “5HQWDO+RXVLQJDQGWKH1DWXUDO9DFDQF\5DWH” -RXUQDORI5HDO(VWDWH5HVHDUFK  
5RVHQ .7 DQG /% 6PLWK  “7KH

3ULFH$GMXVWPHQW3URFHVVIRU5HQWDO+RXVLQJDQG
WKH 1DWXUDO 9DFDQF\ 5DWH” $PHULFDQ (FRQRPLF

5HYLHZ  
6PLWK/%  “$1RWHRQWKH3ULFH$GMXVWPHQW
0HFKDQLVPIRU5HQWDO+RXVLQJ”$PHULFDQ(FRQRPLF

5HYLHZ  
移住・交流推進機構  『平成  年度空き家バンクに関する調査研究報告書』 KWWSZZZLMXMRLQ
MSIMRLQ-2,1BUHSRUWBBSGI 
駒井正晶  「日本の大都市における借家市場の価格調整と自然空家率」，『日本不動産学会誌』，  ，
．
白川慧一・大越利之  「インターネット利用、不動産テックが住宅取引に与える影響」，『土地総合研究』，  ，．
白川慧一・大越利之  「インターネット利用，不動産テックが住宅取引に与える影響─オンライン調
査からの知見」，『日本不動産学会誌』，
  ，
．

瀬古美喜  「住宅市場における住み替えの促進に向けて」，『月刊不動産流通』，  ，．
新倉博明・直井道生・瀬古美喜  「持ち家取得時の情報収集行動と住宅満足度」，『日本不動産学会誌』，
  ，．
行武憲史  「空き家発生メカニズムと空き家タイ
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．