日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-5

居住用賃貸住宅市場における空室率の算出
Calculation of vacancy rate in residential rental housing market○Nihon University/TAS Ltd, Kentaro Ishii○日本大学大学院経済学研究科/株式会社タス石井健太朗

Nihon University, Yoshihisa Asada

日本大学経済学部

浅田義久

Abstract
In this study, we try to calculate the vacancy rate of residential rental housing applying the hedonic approach.
The calculation method uses the data of the real estate information site and estimates the market retention
period per 30 days, that is, how many days the room has vacant in a month. Also, estimate the probability of
being offered for recruitment, and calculate the vacancy rate by multiplying the both. There is no indicatorshowing the proportion of vacancies currently using the quantitative method, and the vacancy rate calculated
in this paper seems to be meaningful.
Key words：vacancy rate, residential rental housing market, real estate
空室率、居住用賃貸住宅、不動産
1.

はじめに
近年、空き家問題が深刻化し、平成 26 年 11 月

でも、これらの対策が中心となっているが、平成25 年でも、利用可能であると考えられる「賃貸用には「空家等対策の推進に関する特別法」（以住宅」が全体の 52％を占めており、本稿で分析対下、空家法）が成立し、27 年 5 月には全面施行さ象としている共同住宅の賃貸用住宅は全体の 46％れたi。その背景には、国立社会保障・人口問題研の 374 万戸にのぼる。

究所(2017)1)でも予想されているように、日本では米山(2015) 4)でも言及されているように、空き家少子高齢化に伴い人口減少傾向が続き、今後も一であっても、腐朽しており利用が不可能な住宅層の人口減少が続くとみられているのに対して、と、利用が可能な賃貸用や売却用住宅では対策も住宅着工数は増加傾向にあり、特に貸家の着工数ことなり、統計の取り方も異なってくる。前者はは平成 24 年以来 5 年連続で増加し、空室が増え住調のようにある時点で把握できるが、賃貸用まることが見込まれている。

たは売却用住宅は後述のように市場滞留時間があ一般的に用いられる、空き家の指標は総務省のるため、ある時点の調査では把握できない。

『住宅・土地統計調査』(以下、住調と記す)の腐朽した戸建て住宅の空き家は周辺環境の悪化『建物調査票』による空き家数が用いられるが、という外部不経済が問題になる。対して、利用可

これは調査時点で、調査員が概観から判断してい能な賃貸用住宅の空き家は、将来的には腐朽化する。これをみると、平成 10 年以降建築時期が古る可能性もあるが、現状では資源配分の問題が大くて腐朽している可能性が高い「その他住宅」がきい。特に、上記の住調のデータは 5 年ごとに開多く、これらは戸建て住宅が多く、上記の空家法示されるが、貸家を建設する貸主が適切な情報を1

日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-5

得ずに建設投資を行う可能性がある。このような本稿では、空室率を下記のように定義する。

状況下では、投資家が、市場動向を把握せずに賃検討する棟の全部屋の内の空き部屋が、ある期貸業を始め、想定していた収入が得られず、破綻間の内、入居者が居ない期間の割合をその棟の空に追い込まれる可能性があると考えられる。

室率とした。後述のように、住宅情報データで空き家数算出に関する論文は少なく、計量的手は、部屋ごとに募集に出された日と入居者が決ま法を用いた空き家数の算出は見られない。本稿でった日が分かる。そこで、ある棟で募集に出されは、分析対象を、上記の賃貸用住宅の中でも共同ている確率(以下、募集確率)と、募集に出された住宅（アパートおよびマンション）の居住用賃貸戸の募集掲載されている期間(以下、市場滞留期

住宅の空室率（以下、共同住宅であることを考慮間)から下式(1)のように空室率を算出することがでし空室と記す）とし、計量的手法を取り入れ居住きる。

用賃貸物件の棟毎の空室率の算出方法を提案す

𝑉𝑟 = 𝑃(𝑋) ×る。

𝑇(𝑋)
30(1)

ここで、𝑉𝑟は居住用賃貸住宅の一棟毎の空室2.

先行研究率。𝑃(𝑋)は棟毎の募集確率（募集に出されている空室率の算出における先行研究として、鈴木・確率）。𝑇(𝑋)は棟毎の市場滞留期間を示す。𝑋は浅見(2016) 3)があげられる。この研究では、空き家戸の属性を表し、募集確率𝑃と市場滞留期間𝑇が、期間と機会費用の推計値を求め、借地借家法によ戸の属性𝑋によって決定されるとし、𝑃(𝑋)、𝑇(𝑋)る影響を定量的に示している。その中で、空室率について推定値を求める。の算出は、両推計値の信頼性について考察する為

ここで、市場の動きがわかりやすい月単位の空に、住調の個票データを用いて計算している。そ室率とするため、1 ヶ月を 30 日と定義する。そのの際の計算式は、「賃貸用の住宅における空き家ため、空室率は、募集確率に 30 日あたりの市場数÷民営借家の総数」とし、賃貸空き家率を算出滞留期間を乗じたものになる。つまり、ある棟のしている。算出した空き家率は、モデルと整合性

30 日当たりの空室期間の割合を空室率とする。

があり、借地借家法による空き家期間と機会費用の定量化はできたとしている。
Merrett and Smith(1986) 5)は、空き家率をストックの指標である空き家発生率とフローの指標である一定期間の平均空室期間を乗算したものと定義し、計算している。しかし、ここで使われている(2) 募集確率
次に、募集確率𝑃(𝑋)と市場滞留期間𝑇(𝑋)をモデル化する。
募集確率Ρ(Χ)は、(2)式のようにモデル化した。
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦𝑖 = 𝛼 + ∑ 𝛽1𝑖 𝑋𝑖 + ∑ 𝛽2𝑒 𝐸𝐷𝑒

各数値は集計されたものであり、計量的手法は用𝑖(2)いられていない。

+ ∑ 𝛽3𝑘 𝐿𝐷𝑘 + ∑ 𝛽4𝑡 𝑇𝐷𝑡 + 𝜀𝑖

このように、計量的手法を用いた空室率の算出は見られず、本研究が初の試みといえる。
3.

空室率の定義と算出方法(1) 空室率の定義
本稿では、重回帰分析を用いて、居住用賃貸住宅の空室率を算出する。

𝑒𝑘𝑡

ここで、被説明変数である𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦𝑖 は、「総募集戸数総戸数= 棟毎の募集率」として回帰分析を行う。分母の総戸数に関して、使用データに、棟毎の総戸数がないため、平成 25 年住調の区別建物階層別平均総戸数を使用した。東京 23 区全体の2日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-5

階層別平均総戸数は、1・2 階建ては 4.45 戸、3 か

また、住宅情報誌に掲載されているマンション

ら 5 階建ては 9.24 戸、6 から 10 階建ては 27.90

データには、居住用賃貸住宅として建築された物

戸、11 から 14 階建ては 68.19 戸、15 階建て以上件と、当初は分譲マンションとして建築され、そは 156.31 戸となっている。分子である総募集戸数の後賃貸住宅として転用された物件がある。両者は、公開年月別の棟毎に募集掲載された戸数の総は住宅の質、税制度が異なっており、同一に扱う数とした。ここで、αは定数項、X iは各物件がもことはできない。そのため、以前に分譲住宅としつ観測可能な属性、EDeは物件の最寄り駅の沿線て売り出されたマンション物件は除外した。

ダミー、𝐿𝐷𝑘 は物件が所在する区ダミー、TDt

また、使用データは戸ごとに構成されているたは、物件が募集掲載された際の時点のダミー、𝜀𝑖め、募集確率を推定する際は、公開年月別の棟毎は誤差項である。また、募集確率は、募集に出るにまとめ、推定を行った。本研究は、月単位でのか出ないかの確率であり、その値は 0 から 1 の間推定であるため、同一の棟であっても複数回サンに収まるように、ロジスティック回帰分析を用いプルに含まれる。て推定を行った。

アットホームデータには、推定に使用する期間内の東京 23 区だけでも、約 120 万戸と豊富な登(3) 市場滞留期間録件数があり、住宅の属性(築年数や専有面積な市場滞留期間Τ(Χ)をモデル化すると、ど)の情報も含まれており、分析に十分なデータ量があると思われる。

𝑇𝑎𝑖𝑟𝑦𝑢𝑢𝑖 = 𝛼 + ∑ 𝛽1𝑖 𝑋𝑖 + ∑ 𝛽2𝑒 𝐸𝐷𝑒 + ∑ 𝛽3𝑘 𝐿𝐷𝑘𝑖𝑒𝑘(3)+ ∑ 𝛽4𝑡 𝑇𝐷𝑡 + 𝜀𝑖𝑡となる。𝑇𝑎𝑖𝑟𝑦𝑢𝑢𝑖 は、戸毎の募集掲載された日か(1) 使用する変数
表 1 は募集確率の推定に、表 1 は市場滞留期間の推定に使用した変数である。

ら成約日までの日数を被説明変数とし、上記モデ

ここで、木造・軽量鉄骨造の 2 種類をアパー

ルで最小二乗法を用いて回帰分析を行う。ここでト、鉄骨造・RC 造、SRC 造の 3 種類をマンショのα，Xi，EDe，𝐿𝐷𝑘 ，TDt は、募集確率と同様であンとし、この 2 区分に推定式を分け推定している。算出された推定市場滞留期間を、募集に出される。そのため、各変数一覧内の説明変数の項目にた年月別(以下、公開年月別)の棟毎に平均をとり集は、アパートとマンション共通の変数部分と、別約する。

途使用される変数部分に分けて記述している。

最後に、(2)、(3)から求められた推定値を(1)に代入し、本稿で定義した空室率を算出した。

説明変数内の賃料単価は、敷金・保証金は退去時に返金されるものとし、「(金額×金利)÷12」で一ヶ月当たりの金額を計算し、礼金については、基4.

データの概要
本稿では、不動産情報掲載会社である、「アットホーム株式会社」の居住用賃貸住宅データ(以本的に返金はされないものであるので、「金額÷24」で一ヶ月当たりの礼金を求め、賃料単価に含めた。

下、アットホームデータ)を用いる。ここでは、ロ沿線ダミー群においては、一定数以下のサンプバストな推定が可能な東京 23 区の物件を対象とル数である沿線を、1 つに集約しその他沿線を作して、アパートとマンションそれぞれの空室率を成しダミー変数として含めた。

推定する。推定期間は、2012 年 1 月から 2018 年2 月までに募集掲載された物件とした。

募集期間推定の一階ダミーについて、推定は棟毎であるが、データは戸毎のため観測は可能であ3

日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-5が消えた月の末日を成約日とし

表 1 市場滞留期間推定変数一覧
変数名

説明被説明変数 募集日数

説明変数

単位

一ヶ月あたりのアットホームに募集掲載された日数

日

賃料単価

賃料・管理費・共益費・敷金・礼金・保証金の合計を専有面積で除算したもの

円

経過年数

募集掲載時点の築年数

年

専有面積

物件の専有面積㎡

最寄り駅までの時間

物件の最寄り駅までの時間分

中心業務地区までの時間

最寄り駅から、「東京駅」または「大手町駅」までの最短時間

分

新築ダミー

新築物件だったら1、それ以外なら0をとるダミー変数

(0,1)

バスダミー

最寄り駅までにバスを使用すれば1、使用しなければ0をとるダミー変数

(0,1)

一階ダミー

物件の所在階が一階であれば1、それ以外なら0をとるダミー変数

(0,1)

総階数

物件の棟の総階数

階

所在階比率

物件の所在階を総階数で除算したもの％

最上階ダミー

物件の所在階が最上階であれば1、それ以外なら0をとるダミー変数(0,1)

推定に使用したデータサンプル

木造ダミー

物件が木造であったら1、それ以外なら0をとるダミー変数(0,1)

軽量鉄骨ダミー

物件が軽量鉄骨造であったら1、それ以外なら0をとるダミー変数(0,1)

数は、アパートが 1,689,537、マ鉄骨ダミー

物件が鉄骨造であったら1、それ以外なら0をとるダミー変数(0,1)

ンションが 3,014,540 であるのにＲＣダミー物件がＲＣ造であったら1、それ以外なら0をとるダミー変数(0,1)

ＳＲＣダミー〈 アパート〉〈 マンション〉

物件がＳＲＣ造であったら1、それ以外なら0をとるダミー変数

(0,1)

ＥＤ

沿線ダミー群

e番目の該当沿線なら1、それ以外なら0をとるダミー変数

(0,1)

ＬＤ

市区町村ダミー群

k番目の該当区なら1、それ以外なら0をとるダミー変数

(0,1)

ＴＤ

時点ダミー群ｔ番目の該当時点なら1、それ以外なら0をとるダミー変数(0,1)

表 2 募集確率推定変数一覧
変数
被説明変数 募集戸数説明変数た。
(2) 記述統計量
募集確率推計に用いた記述統計量は表 3、市場滞留期間推定に用いた記述統計量は表 4 の通りである。ここで、募集確率の対して、市場場滞留期間の推定に使用するサンプル数は、各々2,743,742 と 6,716,006 である。これは、市場滞留期間の推定は戸ご

説明単位

棟毎の募集件数÷棟の総戸数と、募集確率の推定は棟ごとに推戸数定しているためである。

ln賃料単価

賃料・管理費・共益費・敷金・礼金・保証金の合計を専有面積で除算したものの対数値-

ln経過年数

募集掲載時点の築年数の対数値-

ln専有面積物件の専有面積の対数値-

ln最寄り駅までの時間

物件の最寄り駅までの時間の対数値-

ln中心業務地区までの時間

最寄り駅から、「東京駅」または「大手町駅」までの最短時間の対数値

-

新築ダミー

新築物件だったら1、それ以外なら0をとるダミー変数

(0,1)

バスダミー

最寄り駅までにバスを使用すれば1、使用しなければ0をとるダミー変数(0,1)

い。募集確率に関しては、アパー

一階ダミー

物件の所在階が一階であれば1、それ以外なら0をとるダミー変数

(0,1)

木造ダミー

物件が木造であったら1、それ以外なら0をとるダミー変数(0,1)

トは 28.8%、マンションは 15.7%

軽量鉄骨ダミー

物件が軽量鉄骨造であったら1、それ以外なら0をとるダミー変数(0,1)

〈アパート〉〈マンション〉
ln総階数

物件の総階数の対数値

鉄骨ダミー

物件が鉄骨造であったら1、それ以外なら0をとるダミー変数

(0,1)

ＲＣダミー

物件がＲＣ造であったら1、それ以外なら0をとるダミー変数(0,1)

ＳＲＣダミー-

物件がＳＲＣ造であったら1、それ以外なら0をとるダミー変数

(0,1)

ＥＤ

沿線ダミー群

e番目の該当沿線なら1、それ以外なら0をとるダミー変数

(0,1)

ＬＤ

市区町村ダミー

k番目の該当区なら1、それ以外なら0をとるダミー変数

(0,1)

ＴＤ

時点ダミーｔ番目の該当時点なら1、それ以外なら0をとるダミー変数(0,1)

る。そこで、一階ダミーを含めて推定し、予測する際には平均値を代入し対応した。
市場滞留期間推定の被説明変数である募集日数
は、公開年月別の募集掲載された日から成約され成約になり掲載が終了したとする。この場合のサンプルにおける 2015 年 4 月の募集日数は 4 月 15日から 4 月 30 日までの 16 日間、2015 年 5 月の募集期間は 5 月 1 日から 5 月 10 日までの 10 日間とし、回帰分析を行う。しかし、成約日が入力されていない戸データもあるため、その場合はデータ定のデータの傾向に大きな差はなと、アパートの方が 13％程高い確率で募集掲載されていることがわかる。市場滞留期間は、アパー
トとマンション共に、1 カ月あたり約 23 日となっている。アパー

トとマンションの説明変数を比較すると、専有面積や総階数など各固有の属性を持つ変数を除くと、両データに大きな差はないことがわかる。

た日までの日数である。例えば、ある物件が 2015
年 4 月 15 日に募集掲載され 2015 年 5 月 10 日に市場滞留期間推定と募集確率推

5.

推定結果
募集確率と市場滞留期間と募集確率の推定結果を表 5 と表 6 に記載した。
各推定結果とも、沿線ダミー・区ダミー・時点ダミーの記載は省略した。また、各推定時の構造ダミーは、アパートでは木造を基準にし、マンシ
ョンでは鉄骨造を基準としている。

4日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-5

表 3 記述統計量(募集確率推定)
アパート
サンプル数

平均

標準偏差

マンション
最小値

最大値

サンプル数

平均

【被説明変数】
募集確率

1,689,872

0.289

標準偏差

最小値

最大値

【被説明変数】
0.131

0.108

0.675

3,014,505

0.157【説明変数】

0.117

0.006

0.695

7000

【説明変数】

賃料単価

1,689,872

3030.942

776.463592.5937000

3,014,505

3181.206

814.630

535.714

経過年数

1,689,872

22.60212.374050

3,014,505

20.765

11.531

0

50

専有面積

1,689,872

25.52210.8098.02

149.04

3,014,505

34.14915.9578.010

199.500

最寄り駅までの時間

1,689,872

8.776

4.712

0.025

39

3,014,505

7.168

4.406

0

39

中心業務地区までの時間

1,689,872

31.593

7.385

0

50

3,014,505

27.696

8.502

0

50

新築ダミー

1,689,872

0.030

0.171

0

1

3,014,505

0.025

0.156

0

1

バスダミー

1,689,872

0.013

0.115

0

1

3,014,505

0.0070.084

0

1

一階ダミー

1,689,872

0.453

0.498

0

1
3,014,505

5.017

3.156

152

鉄骨造

3,014,505

0.350

0.477

01

RC造

3,014,505

0.584

0.493

01

SRC造

3,014,505

0.066

0.249

0

1

総階数
構造ダミー
木造

1,689,872

0.789

0.408

0

1

軽量鉄骨造

1,689,872

0.211

0.408

01

表 4 記述統計量(市場滞留期間推定)
アパート
サンプル数

平均

標準偏差

マンション
最小値

最大値

サンプル数

【被説明変数】
募集日数2,743,742

23.805

平均

標準偏差

最小値

最大値

【被説明変数】
10.082130

6,716,006

23.387【説明変数】

10.3201307000【説明変数】

賃料単価

2,743,742

3106.184

814.791584.795

7000

6,716,006

3373.669

897.434535.7143

経過年数2,743,742

19.98913.1710

50

6,716,006

17.09812.176

0

50

専有面積

2,743,742

25.59511.1058.020

149.040

6,716,006

34.82516.2328.010

199.930

最寄り駅までの時間

2,743,742

9.018

4.875

0.025

39

6,716,006

7.079

4.361

0

39

中心業務地区までの時間

2,743,742

31.745

7.382

0

50

6,716,006

27.070

8.766

0

50

新築ダミー

2,743,742

0.105

0.307

0

1

6,716,006

0.111

0.314

0

1

バスダミー

2,743,742

0.014

0.118

0

1

6,716,006

0.007

0.084

0

1

一階ダミー

2,743,742

0.461

0.499

0

1

6,716,006

0.145

0.352

0

1

総階数

2,743,742

2.109

0.322

1

4

6,716,006

6.368

4.730

1

52

所在階比率

2,743,742

0.750

0.255

0.250

1

6,716,006

0.620

0.260

0.022

1

最上階ダミー

2,743,742

0.500

0.500

0

1

6,716,006

0.198

0.398

01

木造

2,743,742

0.775

0.418

0

1

軽量鉄骨造

2,743,742

0.225

0.418

0

1

鉄骨造

6,716,006

0.260

0.439

0

1

RC造

6,716,006

0.656

0.475

01

SRC造

6,716,006

0.084

0.277

01

構造ダミー

(1) 募集確率の推定結果

推定結果をみると、賃料単価はアパート、マン募集確率の推定では，被説明変数とダミー変数ションともプラスとなっており、安価な物件は募以外の説明変数は対数をとり，ロジスティック回集確率が低くなっている（表 5 参照）。これは、

帰分析により推定を行った。

安価な物件の居住者は比較的長く居住することを5

日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-5

表 5 募集確率の推定結果
マンション

アパート

係数

出される確率が低いと考えられる。

ｔ値

係数

ｔ値

マンションにおける総階数の符号はln賃料単価0.231

21.20***

0.510

45.70***

マイナスであり、高層階建ての物件

ln経過年数-0.011-8.10***-0.032-25.12***ほど、入居者が定着し、募集に出さln専有面積-0.044-6.65***

0.095

17.60***

ln最寄り駅までの時間

0.072

22.22***

0.085

32.61***

ln中心業務地区までの時間

0.232

16.12***

0.137

13.96***

新築ダミー

0.047

2.51**

0.123

6.82***

バスダミー

0.089

5.95***

0.152

8.57***

一階ダミー

0.035

10.35***-0.767-155.54***ln総階数-0.0090.156

39.88***

ＳＲＣダミー

0.010

1.12-6.117-17.07***-3.714-12.52***スであり、他の階と比較すると入退新築ダミーは、プラスとなっているが、これは経過年数がマイナスと-2.11**

ＲＣダミー
定数項えられる。一階ダミーの符号はプラ去が頻繁に行われているといえる。

構造ダミー
軽量鉄骨ダミーれる確率は低くなるなっていると考

サンプル数

1,689,6233,014,459

対数尤度-704264.665-934715.498*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

なっているため、新築では募集確率が高くなっているのではなく、経過年数に 0 を代入する場合と比較するとやや高くなっていることを意味している。

表 6 市場滞留期間の推定
アパート

係数
ln賃料単価ln経過年数ln専有面積ln最寄り駅までの時間
ln中心業務地区までの時間
新築ダミー
バスダミー
一階ダミー
ln総階数
ln所在階比率
最上階ダミー

構造ダミー
軽量鉄骨ダミー
ＲＣダミー
ＳＲＣダミー
定数項
サンプル数

決定係数
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

ｔ値-2.9660.367-1.240
0.131
0.873
3.813
0.866
-0.229-0.956-0.4930.275-78.74***96.03***-53.53***
11.67***
16.81***
65.48***
18.63***-2.96***-9.88***-3.99***
5.83***-0.462-30.16***45.44440.14***
2,742,759
0.0385

マンション
係数ｔ値-0.479
0.318
0.645
0.082
0.191
3.821
0.885
0.226
-0.2420.250
0.133-18.16***155.09***50.40***
13.14***
14.79***
126.27***21.58***
14.25***-21.02***19.85***
10.93***

0.090
8.52***
0.134
7.22***
22.72128.52***
67121290.0296(2)

市場滞留期間の推定結果

市場滞留期間の推定では，各変数は募集確率の推定と同様に被説明変数とダミー変数以外の説明変数は対数をとり，重回帰分析により推定を行った。
推定結果をみると、各変数とも有意性には問題はない（表 6 参照）。
賃料単価がアパートとマンション共にマイナスとなっており、不動産会社意味する。ただし、価格と募集確率が、同時に決は賃料の高い物件程、契約を結ぶイン定する可能性もあり、今後の検討課題となろう。

センティブが強く、市場に滞留している期間が短経過年数はともにマイナスとなっており、古い物くなると考えられる。経過年数はプラスに有意で件の募集確率が低くなることを意味しているが、あり，古い物件ほど市場に滞留している期間が長古い物件は募集すらしない可能性も否定できないことを意味する。

い。
専有面積が、アパートでマイナス、マンション(3) 両モデルの考察

ではプラスと対照的になっており、アパートでは経過年数をみると，募集確率はマイナスに，市専有面積が大きいほど長く住み、逆にマンション場滞留期間はプラスに有意であり，これは古い物

では専有面積が小さいほど長く住むという入居者

件は、募集確率は低いが、一度入居者が退去して層の違いがうかがえる。また、アパートでは、木募集がかかると、新しい入居者がなかなか決まら造に比べ軽量鉄骨造のほうが人気であり、募集にないことがわかる。この点は、募集価格の設定の問題も考えられる。
6日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-5

中心業務地までの時間はアパート、マンション

表 7 構造別東京 23 区の空室率

ともに募集確率はプラス、滞留期間もプラスとなっている。これは，立地が良い（都心に近い）物

千代田区

件は、募集は少なく、滞留時間も短くなることが中央区わかる。

港区
新宿区

6. 区別空室率の算出

文京区5．で推定した棟毎の市場滞留期間・募集確率

台東区の推定値を(1)式に外挿すると、棟毎の空室率が計墨田区算できる。ここでは、2017 年の 1 年間における募集掲載された物件の空室率を区別に集計したもの江東区を表 7 に記載した。東京 23 区全体で、アパート品川区とマンションを合わせた平均は 14.0%、アパート目黒区

は 21.6%、マンションにおいては 11.2%となって大田区いる。住調の区別空室率は、アパートとマンショ世田谷区ンの区別が記載されていないため、全体のみ記載渋谷区する。本稿で算出した空室率と比較すると、住調中野区の空室率が上回る区が多いものの、足立区や練馬区など下回っている区もある。住調では、一時点杉並区の調査で調査員が外観から判断して空室としてい豊島区るため、本稿の空室率と直接的に比較することは北区できない。

荒川区

本稿の空室率は全体では、練馬区(19.1%)の空室板橋区率が一番高く、次いで葛飾区(19.0%)、杉並区練馬区(19.0%)となっている。アパートでは、葛飾区

足立区(24.8%)、江戸川区(24.5%)、足立区(24.4%)の順で高く、マンションでは葛飾区(14.6%)、練馬区

葛飾区(14.4%)、杉並区(14.3%)の順で空室率が高くなって江戸川区

全体5.64%(19.63%)
6.42%(13.44%)9.00%(20.27%)12.96%(20.53%)11.99%(14.15%)8.73%(17.20%)10.71%(16.70%)10.37%(12.93%)12.75%(19.40%)15.63%(18.06%)15.55%(26.32%)18.46%(14.71%)
12.47%(22.30%)16.32%(22.94%)18.68%(17.54%)14.08%(30.09%)15.70%(15.09%)13.08%(18.58%)16.64%(19.67%)18.96%(16.55%)18.02%(16.66%)18.87%(22.44%)17.65%(16.97%)

アパート マンション
15.82%

5.60%

17.40%

6.30%

19.04%

8.37%

21.11%

10.50%

21.02%

10.02%

21.55%

7.81%

21.69%

8.92%

19.26%

9.16%

19.82%

10.07%

21.62%

12.29%

22.13%

12.36%

23.37%

14.06%

20.35%

10.47%

21.83%

11.75%

23.03%

13.67%

21.57%

10.75%

22.99%

11.43%

20.98%

10.77%

23.48%

12.62%

24.18%

14.02%

24.38%

13.67%

24.76%

14.23%

24.36%

12.68%

いる。都心 3 区（千代田区・中央区・港区）はア図注）括弧内の数字は住調より作成した空室率ii

パート、マンションともに空室率が低く、郊外部した(表 8 参照)。算出結果をみると市場滞留期間が高くなっていることがわかる。図 1 は、表 7を固定した場合の空室率の下限と上限の差が大きの空室率を段階に分け地図上に記したものであいことがわかる。これは募集確率の標準誤差が大る。千代田区・中央区を中心に、中心から離れるきいことを示しており、今後改善の余地があるとほど空室率が高くなる傾向がみられる。

いえる。

本研究の空室率は理論値で算出しているため、募集確率と市場滞留期間それぞれの信頼区間を計7.

おわりに測し、募集確率を固定した場合と市場滞留期間を本研究では、不動産情報サイトに掲載されたデ固定した場合の、95％信頼区間の各空室率を算出

ータを基に、ヘドニックアプローチを応用し、計7日本不動産学会学術講演会論文集34号 論文番号2018-5

図 1 構造別東京 23 区の空室率(左：全体，中：アパート，右：マンション)
量的手法を用いた空室率の算出を試みた。この手本稿で算出した空室率は、計量的手法を用いた法での空室率は、棟毎、月単位で算出されたもの

空室を示す初の指標であるが、棟の属性を表す変ある。推定値を利用し算出した棟毎の空室率を、数が少ないと思われるため、今後はさらに使用す区別などあるエリアで集計することで、より市場る説明変数を増やした、より精度の高い空室率のを反映させた空室率の指標を提示することができ算出が求められる。

る。

また、5．で述べたように、市場滞留時間は不また、ここで算出された係数に、棟の属性を当動産業者との契約態様（貸主、代理、仲介）によてはめることで、実際に存在する棟の推定空室率るインセンティブの違いや、それに伴う募集価格を求めることができる。これは、自分の所有するによって影響を受けてくると考えられる。また、棟など、棟毎の空室率に興味がある、賃貸物件の募集確率は新規住宅供給や世帯の流動など、市場建設を考えている投資主や金融機関等の参考になの需給状況にも影響を受ける可能性がある。今後る指標であると考えられる。

は、市場動向や契約態様などを考慮して、募集確

表 8 95％信頼区間での空室率
千代田区
中央区
港区
新宿区
文京区
台東区
墨田区
江東区
品川区
目黒区
大田区
世田谷区
渋谷区
中野区
杉並区
豊島区
北区
荒川区
板橋区
練馬区
足立区
葛飾区
江戸川区

P(X)固 定下限
上限
5.60%
5.67%
6.38%
6.46%
8.95%
9.06%
12.90%
13.03%
11.92%
12.05%
8.68%
8.78%
10.65%
10.78%
10.31%
10.43%
12.67%
12.83%
15.55%
15.71%
15.46%
15.63%
18.37%
18.55%
12.40%
12.53%
16.23%
16.40%
18.58%
18.77%
14.01%
14.16%
15.61%
15.79%
12.99%
13.18%
16.56%
16.72%
18.86%
19.05%
17.92%
18.12%
18.76%
18.98%
17.56%
17.73%

T(X)固 定下限
上限
0.27%
11.01%
1.85%
10.99%
5.39%
12.61%
10.00%
15.93%
8.70%
15.27%
5.14%
12.32%
7.04%
14.39%
7.05%
13.70%
9.39%
16.11%
12.75%
18.51%
12.45%
18.64%
15.65%
21.26%
9.40%
15.53%
13.44%
19.19%
15.81%
21.54%
11.09%
17.07%
12.31%
19.09%
9.05%
17.12%
13.73%
19.56%
15.96%
21.96%
14.67%
21.37%
15.08%
22.66%
14.68%
20.62%

i 空家の現状と政府の対策は鈴木(2018) 2)参照。
ii

国土交通省『平成 25 年住宅・土地統計調査』「住宅の所有の関係率と市場滞留期間、価格変化を同時推計するなど分析を深めていきたい。
■参考文献
1) 国立社会保障・人口問題研究所(2017)『日本の将来推計人口平成29 年推計』
2) 鈴木賢一(2018)「空き家対策の現状と課題－空家法施行後の状況」『国立国会図書館 調査と情報』No.997
3) 鈴木雅智・浅見康司(2016)「借地借家法による空き家期間と機会費用の推定」『都市住宅学』92 号 pp.67-76
4) 米山秀隆(2015)「大都市における空き家問題－木密、賃貸住宅、分譲マンションを中心として」『研究レポート』(421), 1-24,富士通総研経済研究所
5) Stephen Merrett and Robert Smith(1986) “Stock and flow in the analysis
of vacant residential property,” Town Planning Review, Vol.57(1), pp.51-67

宅の建て方(4 区分)、構造(2 区分)別賃貸用の空家数-市区町村」より，「(共同住宅の空家数÷共同住宅の住宅数)×100」で計算。

(5 区分)、建て方(4 区分)、階数(4 区分)、別専用住宅数-市区」「住8