⼟地総研リサーチ・メモ
⽇本の不動産売買仲介市場における住宅価格と市場参⼊との関係
2020 年 7 ⽉ 31 ⽇

【ポイント】
・ 不動産売買仲介市場は、参入障壁が低く、地域ごとに競争していて、かつ手数料率が固定的という特徴を有する。米国の既往研究はこのとき、住宅価格の上昇期において、仲介業者数の増加と成約件数の低下が起こることを示唆している。
・ 日本の不動産売買仲介市場において、都道府県別の集計データによりこれを検証したところ、住宅価格と仲介業者数、業者あたり取引件数との間には、正の関係があることが明らかとなった。
・ 日本では、住宅価格の高い地域ほど仲介業者が多く参入しており、また彼らは過剰参入には晒されておらず、高い成約件数を確保できている。

１．はじめに以前拙稿1にて整理した通り、不動産売買仲介市場は、参入障壁が低く、地域ごとに競争していて、かつ仲介手数料率の水準が固定的という特徴を有する。理論上は、価格が高い水準で固定され、超過利潤が生じているときに自由参入にしてしまうと、有限の売買案件を新規参入した仲介業者との間で奪い合うこととなり、成約を得るための仲介業者の出費が増加し、社会的な非効率性が生じることになる。米国における既往研究では、住宅価格の上昇期において、仲介業者の過剰参入が起こると論じられており、実際に参入がもたらす影響を検証した結果はいずれも、参入によって仲介業者の生産性が低下し、社会的な損失が生じていることを明らかにしている (Hsieh & Moretti, 2003; Han & Hong, 2011; Barwick &Pathak, 2015)2。
翻って日本においても、不動産売買仲介市場への参入は比較的容易3であり、仲介手数料も 1970 年代以降大きな変動はなく、上述の特徴が揃っている。仮に米国と同様の議論が成立するのであれば、日本においても、住宅価格の上昇とともに、仲介業者数の増加と、業者あたり成約件数の低下4が観測される可能性がある。
本稿ではこれを確かめるため、住宅価格と仲介業者数、業者あたり成約件数との関係を、都道府県別1

白川慧一(2020)「テクノロジーが不動産売買仲介に及ぼす影響―米国における実証研究のサーベイ―」土地総合研究28(2), pp.119-138（http://www.lij.jp/html/jli/jli_2020/2020spring_p119.pdf）参照。以後の既往研究の整理も同じ。
2Hsieh, C.-T., & Moretti, E. (2003). Can free entry be inefficient? Fixed commission and social waste in thereal estate industry. Journal of Political Economy, 111(5), 1076-1122. Han, L., & Hong, S.-H. (2011). Testing
cost inefficiency under free entry in the real estate brokerage industry. Journal of Business and Economic
Statistics, 29(4), 564-578. Barwick, P.J., & Pathak, P.A. (2015). The cost of free entry: An empirical study ofreal estate agents in Greater Boston. RAND Journal of Economics, 46(1): 103-145.
3
宅地建物取引業法に基づく宅地建物取引士の取得には、試験への合格が求められている。宅地建物取引業者が設置しなければならない宅地建物取引士の数は事業所ごとに 5 人に 1 人であり、agent であれば必ず免許を取得する必要がある米国よりも緩やかなものとなっている。
4
本稿ではデータの制約から、仲介業者の参入による影響を、業者あたり成約件数で評価している。これに対して米国の実証研究では、個別取引ごとの仲介手数料額、成約価格をもとに、仲介業者ごとの生産性を評価している。そもそも不動産取引にかかる仲介業者の費用は取引価格の多寡によって大きく変動することはなく、高額物件の場合には成約を得るために手数料を下げる業者もあり得ることを踏まえれば、米国と同様、個別取引データに基づき、仲介業者ごとに生み出す付加価値を正確に評価することが望ましい。

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1

の集計データをもとに検証する。
２．都道府県別データに基づく不動産仲介市場の状況
２－１．作業仮説

Hsieh & Moretti (2003) は、全米 282 都市のデータをもとに、社会的に無駄な参入が起こることで、地価の上昇した都市では高い手数料の 2/3～3/4 が消失しており、住宅価格が 1％上昇すると生産性が0.75％低下すると推計している。Hsieh & Moretti は、都市ごとに仲介業者あたり成約数と総業務時間あたり成約数を計算することで生産性を算出しており、これを賃金で標準化された平均住宅価格を説明する変数としている5。Han & Hong (2011) は、全米センサスの 5％サンプルを用いて、仲介業者の数が 10％増えると、個別費用は 5.8％増加、市場全体では総仲介費用が 12.4％増加し、このうち 34％が無駄な競争により説明できると推計している。Barwick & Pathak (2015) は、ボストン大都市圏の MLS に掲載された住宅売買のデータを元に、手数料率が半分になれば、参入する仲介業者の数は 1/3 になり、成約件数が 73％上昇、成約確率が 2％上昇することで、全手数料の 23％に及ぶ社会的利益が生まれると推計している。
これらの議論に基づけば、(1)住宅価格の上昇は、仲介業者数の上昇をもたらすこと、(2)住宅価格の上昇は、仲介業者あたり取引件数の低下をもたらすことの 2 点が観測できると考えられる。以降では、この 2 つの作業仮説を検証していく。
なお、米国とは異なり、日本では住宅価格の停滞している地域が多い。１．の理論を裏返せば、住宅価格の停滞した地域においては、過小参入となり得る。すなわち、作業仮説としては、(1)'住宅価格の下落が仲介業者数の減少をもたらすことも考えられる。
また、近年のテクノロジーの進化が、不動産仲介業全体の効率性の向上に寄与していることも考えられる。この点については、仲介業者あたり取引件数の時系列変化もあわせて確認することで検証する。
２－２．データ

上述の米国における実証研究では、個別の取引を記録した MLS (Multiple Listing Service)6のデータをもとに、仲介業者ごとの成約件数、成約価額、手数料を特定している。本来であれば、日本においても同様に、個別取引と媒介を行った業者とを紐づけして集計できることが望ましいが、ここでは簡便な方法として、都道府県別の集計データを用いる。
住宅価格は、国土交通省が公表する不動産取引価格情報7より、宅地、戸建て、中古マンションの 3 種類の取引について、都道府県別に平均価格を集計したものを用いた。本データは、その年に取引を行った当事者に対するサンプリング調査の結果に基づくものであり、全ての取引を網羅するものではない。
調査に協力した主体ということがもたらす内生性バイアスの可能性8も懸念されるものの、実際に仲介業者が直面する成約価格に最も近いデータであることから、これを用いることとする。
仲介業者数は、不動産適正取引推進機構が毎年公表する「宅建業者と宅地建物取引士の統計」から、5Han & Hong (2011)も、Hsieh & Moretti (2003)と同様の生産性の指標を用いている。
MLS とは、仲介業者が特定地域内で売り出し物件情報をプール、頒布するための、地域ごとの共同組織である。
7
https://www.land.mlit.go.jp/webland/servlet/MainServlet
8
例えば、調査に協力的な取引主体は、回答余力のある大企業や裕福な個人であることから、住宅価格に上方バイアスがかかっている可能性が考えられる。こうした内生性による影響を詳細に検証するためには、個別取引のデータを用いる必要がある。
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2

各都道府県を免許権者とする法人の宅地建物取引業者数のデータを用いた。そのため本データには、国土交通大臣を免許権者とする仲介業者、個人の仲介業者は含まれていない。
都道府県別の取引件数は、法務局が公表する建物の権利に関する登記の件数及び個数のうち、売買による所有権の移転件数のデータを用いた9。
２－３．時系列変化

図 1～3 は、住宅価格、仲介業者数、仲介業者あたり取引件数の、2007～2018 年の時系列変化を見たものである。
各都道府県の 2010 年における住宅価格を 1 として、箱ひげ図を作成すると、宅地、戸建てはおおむね横ばいの傾向にある一方で、中古マンションはやや上昇傾向にある（図 1）。
取引価格：戸建て

1.0

1.0

1.5

1.5

2.0

2.02.52.5

取引価格：宅地2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 20182007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

0.5

1.01.5

取引価格：中古マンション

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

図1 住宅価格の時系列変化

仲介業者数、および年別の法人の増加数、減少数を総数で除した参入率、退出率のそれぞれについて、
箱ひげ図を作成すると、仲介業者数はおおむね横ばいであり、参入、退出ともにおおむね 4％前後で推移していることが分かる（図 2）。

9ここでは、取引される筆の分割状況と件数が独立であるとの仮定のもと、売買移転個数（筆数）ではなく件数のデータを用いている。

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3

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

法人数

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

参入率

0.02

0.02

0.04

0.04

0.06

0.060.080.08

0.10

退出率

2007

2008

20092010 2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017 2018

20072008

20092010 2011201220132014

2015

2016

2017 2018

図2 仲介業者数、参入率、退出率の時系列変化

仲介業者あたり売買移転登記件数で計測した業者あたり取引件数の箱ひげ図を作成すると、ここ 10 年間はおおむね横ばいの傾向にあることが分かる（図 3）。不動産仲介業全体で見たときのテクノロジーの進化による顕著な業者あたり成約件数の上昇は、少なくともここ 10 年間においては確認できない。

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売買移転登記件数／法人数

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

図3 業者あたり取引件数の時系列変化

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4３．住宅価格と仲介業者数との関係

2018 年における、都道府県ごとの住宅価格と仲介業者数との散布図を図 4 に示す。宅地、戸建て、中古マンションのいずれにおいても、住宅価格と仲介業者数との間には正の関係がみられた。この結果は、２－１．の作業仮説(1)と呼応するものである。
4.54.5r＝0.88r＝0.854log(仲介業者数)

log(仲介業者数)

43.53

2.5

3.532.5226.8

77.2

7.4

7.6

7.88

77.2log(平均取引価格：宅地)

7.4

7.6

7.8

8

8.2log(平均取引価格：戸建て)

4.5

r＝0.68log(仲介業者数)

4

3.53

2.52
7

7.1

7.2

7.3

7.4

7.5

7.6log(平均取引価格：中古マンション)

図4 住宅価格と仲介業者数の散布図（2018年）

４．住宅価格と仲介業者あたり取引件数との関係

2018 年における、都道府県ごとの住宅価格と、売買移転登記件数を仲介業者数で除した成約指標との散布図を図 5 に示す。宅地、戸建て、中古マンションのいずれにおいても、住宅価格と成約指標との間には正の関係がみられた。これは、２－１．の作業仮説(2)とは反対の結果である。日本においては、米国の既往研究が懸念したような、住宅価格の上昇に伴う過剰参入は生じておらず、住宅価格の高い地域に参入した企業は、高い成約件数を確保できていることが分かる。

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5

1

1

r＝0.79r＝0.780.8log(売買移転登記件数／仲介業者数)

log(売買移転登記件数／仲介業者数)

0.8

0.6

0.4

0.2

0-0.2
6.8

77.2

7.4

7.6

7.8

80.6

0.4

0.2

0-0.2
77.2

log(平均取引価格：宅地)

7.4

7.6

7.8

88.2

log(平均取引価格：戸建て)

1

r＝0.62log(売買移転登記件数／仲介業者数)

0.8

0.6

0.4

0.2

0-0.2
77.1

7.2

7.3

7.4

7.5

7.6log(平均取引価格：中古マンション)

図5 住宅価格と業者あたり取引件数の散布図（2018年）

５．おわりに

本稿では、参入障壁が低く、地域ごとに競争し、かつ手数料率が固定的という不動産売買仲介市場においては、住宅価格の上昇期に仲介業者の過剰参入と生産性の低下が起こるという米国の既往研究を踏
まえ、日本の不動産売買仲介市場において、住宅価格の上昇とともに仲介業者数の増加と業者あたり成約件数の低下が起こっているかどうかを、都道府県別の集計データにより検証した。その結果、住宅価格と仲介業者数、業者あたり取引件数との間には、正の関係があることが明らかとなった。日本では、住宅価格の高い地域ほど仲介業者が多く参入しており、また彼らは過剰参入には晒されておらず、高い成約件数を確保できている。
本稿で行った分析には、いくつかの課題が残されている。とりわけ本稿の分析は、都道府県別の集計データを用いた、簡便なものである。以下に述べる要因を考慮するためにも、個別取引のデータをもとに本稿の結果がより詳細に検証されることが望ましい。第一に、価格要因による影響である。本稿の分
析では、集計データの制約から、業者あたり取引件数のみを見ており、高額の取引を少数のみ取り扱う

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6

業者と、低額の取引を含めて多数取り扱う業者とを区別していない。また、取引価格だけでなく、手数料額も個別取引ごとに異なり得ると考えられる。第二に、仲介業者の規模などの、取引の効率性に関わる属性による影響である。第三に、地域ごとの取引慣行が与える影響である。これらの要因をコントロールするには、地域ごとの違いを反映する変数を投入するか、もしくは米国における実証研究のように特定地域に絞っての分析が行われることが望ましい。第四に、不動産売買仲介市場への参入、退出を決定する要因として、不動産取引以外の要因を考慮していない。現実の企業は、不動産仲介業のみならず様々な事業を行っており、財務状況や他事業とのシナジー戦略など、様々な事情を考慮して参入、退出を判断していると考えられる。
こうした要因から、日本においては米国のような仲介業者の過剰参入を示す結果が得られなかった可能性が考えられる。上に挙げた課題のうち、少なくとも都道府県ごとの住宅価格と取引件数との関係については、レインズの個別取引データから集計すれば検証が可能である。いずれにせよ、これらの検証は今後の課題に持ち越される。
（⽩川 慧⼀）

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