地方小都市における未来空き家マップの提案- 空き家活用による地方都市再生 その３ -空き家予測

空き家の要因北海道下川町GIS

正会員 ○寺嶋 啓介 *瀬戸口 剛 **
同
同***
渡部 典大
同
伊勢谷 拓也 ****

将来予測

空き家の利活用方策

調査空き家の当否

③

居住面積

区分け

区分けex)0-29 年ex)0-89.99m2

調査空き家率
総住戸数
総住戸数
調査空き家数 調査空き家数

②

空き家得点
築年数

居住面積

空き家の発生確率
図 1 手法の流れ

予測値

4146
3775

中成北
元町 幸町 錦町 旭町

名寄川

3547
3161
2791

2443

2126

共栄町
面積 : 644.2 km2
人口 : 3240
人

1830

緑町

中成南

末広町
下川町市街地の公区

新町

2000

2005

2010

2015

2020

2025

2030

2035

2040 ( 年 )

図 2 下川町の概要
下川町の空き家状況 *3
市街地

郊外

A

2017 2018 2019 2017 2018 2019
A

96301-

B

15201666-

C17172355-

D

78811-

E6682020-

計 545758323335E

ランク空き家築年数

下川町の人口推移
4413

北町

ランク空き家

空き家特性

下川町の位置下川町

利用可 要改修 再生不可

2.研究の方法(図1)
本研究では以下4点を行なった。①実態調査から下川町の空き家の実態と活用の現状を整理する。②既往研究3)にて家屋情報から抽出した空き家特性を区分けし、総住宅数と①の調査により得られた空き家（以下、調査空き家）数を用いて、特性毎の空き家になりやすさを示す空き家得点を算出する。③②の空き家得点と調査空き家の当否を用いて多重ロジスティック回帰分析を行い、2019年と2030年の住宅毎の空き家の発生確率を明らかにする。④2019年、2030年における住宅毎の空き家の発生確率を地図上に整理し、空き家の発生確率と周辺環境に応じた空き家対策を提案する。

3.下川町の概要
下川町全体で空き家は増加しており、人口推移4)から今後も増加が予想される(図2)。町では、空き家利活用や解体促進に向けて、空き家の実態調査と建築や立地の評価5)から空き家の状態のランク付けを行なっている(図3)。空き家のランクはA-Eまであり、主にA・Bが利用可能、C・Dが要改修、Eランクが再生不可の要除却対象である。また、町外からの転入者は多く、ランクの高い空き家への入居の需要は十分に見られる(表1)。

人口

1.研究の背景と目的
日本では地域人口の減少に伴う空き家が増加している。無秩序に発生する空き家は地域に悪影響を与えるた
め、各自治体では計画的に空き家を対処していく必要がある。空き家予測に関する研究では、広域の空き家率を予測する研究1)は行われているが、住宅毎の空き家の発生確率を予測する研究は行われていない。北海道下川町では空き家対策事業に積極的に取り組んでいるが、将来的に発生する空き家は考慮されていない。
従って本研究では、下川町市街地を対象とし、実態調＊1査 と家屋情報2)を用いて住宅＊2毎に空き家の発生確率を予測し、2030年の市街地住宅状況を明らかにする。そして、住宅毎の空き家の発生予測を用いた空き家対策の計画論の提案を行うことを目的とする。

図 3 下川町の空き家実態調査
表 1 空き家活用実態と人口移動
空き家売買履歴 空き家入居率BA
13
2017506
2018
280

転出入世帯
入出
162139133126

4.空き家特性分析(図4)
ここでは秋山ら6)が用いた空き家得点計算を参考に、特性毎の空き家になる可能性を把握する。
(１)家屋情報から得られる建物の空き家特性（築年数、居住面積）を、2017-2019年で総住宅数が適切なサンプル数＊4になるように区分けした（以下、特性区分）。
(２)調査空き家数を各年、特性区分毎に集計した。
(３)各年で、特性区分毎の調査空き家数をその区分の総住宅数で除した値（以下、調査空き家率）を求めた。
調査空き家率が最も大きくなる特性区分の空き家得点を100とし、他の特性区分の調査空き家率の比率をその特性区分の空き家得点とした。

The Proposal for the Map of Future Vacant Houses in Small Local Cities-The Revitalization of Local Cities with Reusing Vacant Houses #3TERAJIMA Keisuke, et al.

(４)3ヶ年の特性区分毎の空き家得点の平均値を取り、平均空き家得点を算出した(図4）。
(５)各住宅の空き家得点は、住宅の築年数、居住面積の各値が該当する特性区分の平均空き家得点を用いた。
図 4 から築年数では 50 年以上 60 年未満の住宅が最も空き家になりやすく、居住面積では 90m2 未満の住宅で最も空き家になりやすいことがわかった。一方、築年数 60年以上で平均空き家得点が下がっている。空き家の除却
データ＊5 の内 64% が築年数 60 年以上で除却されていることから、除却が影響していると考えられる。

2017-2019 各年
（1）
築年数
0-29
30-39
40-49
50-5960-（2）

総住宅数231185245191161（3）

調査空家数 調査空家率 空き家得点
10.43
3.45
7
3.7830.11
8 最大値 3.36
25.99
2412.56100
148.6969.2

2017-2019 の平均（4）（5）

築年数 平均空き家得点
2.48
0-29
27.42
30-3924.94
40-49
96.86
50-5979.36
60図4

5.空き家の発生確率
目的変数に2019年の調査空き家の当否、説明変数に平均空き家得点を用いて多重ロジスティック回帰分析を行い、住宅毎の空き家の発生確率を明らかにした(図5)。
2019年の住宅全体の空き家発生確率の平均値（以下、確率平均）5.75%を基準として、図5の空き家の発生確率の大小を判断した。
【分析の評価】2019 年における居住住宅と調査空き家を、確率平均 5.75% を基準に評価した（表 2）。
調査空き家の中で、空き家の発生確率が確率平均以上の住宅は 44 件で 76% の再現ができた。一方、調査空き家の中で、空き家の発生確率が確率平均未満であった住宅は 14 件見られた。これらには、築年数が比較的小さく、高齢者が自身の子の家に移るなどという理由で空き家になった住宅がみられ、今後人の転出や転居の意向の分析がさらに必要である。
【2030 年の空き家の発生確率分布】図 5 の値から 2030 年の築年数に応じて、2030 年の住宅毎の空き家の発生確率を求めた。2017-2019 年の調査空き家と 2017-2019 年・2030 年の空き家の発生確率を地図上に整理した（図 6）（図7）。その際、確率平均 5.75% を基準として、空き家の発生確率を 4 つの範囲に色分けした。
2030 年の空き家の発生確率の分布によると、❶商業地や❷旗竿地、❸奥地に見られる戸別の空き家や、❹角地や❺密集地、❻工業地など隣地や街区でまとまって見られる空き家がある。また、市街地全体では、国道の北側の❼旭ex) 住宅 A
築年数
得点
27.4235 年
居住面積 得点
59.23
120m2

空き家得点化計算の流れ

築年数
100
平均空き家得点

8060
40
20
00-29

30-39

40-49

50-59

60- ( 年 )居住面積100
平均空き家得点

806040

表 2. 分析の評価
20

2019 年 ( 件 )00-90

図490-110

110-140140-170

170-(m²)

空き家特性区分毎の平均空き家得点

空き家の発生確率
＜5.75
5.75≦

調査空き家

1444

居住住宅

643308x: 居住面積 (m2)
x＜90
築: 年数

y90≦x＜110110≦x＜140140≦x＜170

170＜x

年
()

y＜30

1.990.87

1.20

0.90

0.79

30≦y＜40

3.71

1.64

2.22

1.69

1.49

40≦y＜50

3.49

1.54

2.01

1.59

1.40

50≦y＜60

18.56

8.98

11.87

9.23

8.24

60≦y

12.71

5.93

7.92

6.10

5.43

図5

分析より得た空き家の発生確率

町や錦町、周辺区域に位置する❽北町は空き家の発生確率が高い。一方、国道の南側に位置する❾中成南や末広町は空き家の発生確率の低い住宅が多い。
6. まとめ
5 章で示した空き家の発生確率の分布を用いて、周辺環境及び規模別の空き家対策の計画論を図 8 に示す。例えば、❶商業地の空き家は地域交流カフェなどの居場所づくりを促す一方、❹角地でまとまって発生する空き家は、優先的に除却し、堆雪空間として利用することが有効であると考えられる。
❼旭町は周辺に悪影響を与える恐れがあるため、除却を進める。
このように住宅毎の空き家の発生確率の分布を用いることで、戸別の利活用から市街地全体の広域的な計画まで、規模を横断した空き家対策の計画が可能である。
今後は、さらに世帯構成・年齢などの居住者情報を加味し、空き家発生予測手法の精度向上を検討する。
調査空き家 (2017)

ランク別空き家数

× 調査空き家

A:9 B:15 C:17 D:7 E:6

調査空き家 (2018)

ランク別空き家数

× 調査空き家

A:6 B:20 C:17 D:8 E:6

調査空き家 (2019)

ランク別空き家数

計 54

計 57

× 調査空き家

A:3 B:16 C:23 D:8 E:8

図6計 58<参考文献>
1)秋山祐樹:ミクロな将来人口推計データを用いた将来の空き家分布
推定，日本地理学会発表要旨集,Vol.88,p.49,2015年 2)下川町家屋
情報:2014年 3)伊勢谷拓也他:地方小都市における空き家診断と利活用方策の研究-北海道下川町を事例として-,2020年1月 4)国立社会保障・人口問題研究所:日本の地域別将来推計人口,2018年3月 5)下川町特定空家等判断基準に関する提言書,2017年2月 6)秋山祐樹他:鹿児島県鹿児島市における公共データを活用した空き家の分布把握 自治体の公共データを活用した空き家の分布把握手法に関する研究(その1),日本建築学会計画系論文集,Vol.83,No.744,p275-283,2018年2月 7)村田知謙他:積雪寒冷地の地方小都市における克雪街区デザインの提案,日本建築学会大会学術講演梗概集,2019,p1097-1098,2019年9月<注釈>＊1 2017-2019年に空き家の現地調査を実施 ＊2 本研究では専用住宅、併用住宅、共同住宅を対象とした ＊3 2019年の郊外空き家はランク付けを行えていない ＊4 信頼水準が95.4%で、全体空き家率の標本誤差が±5.00%を取る標本の大きさ(本研究では最低90個)＊5
2018-2019年の空き家の中で除却された空き家数を使用

空き家の発生確率 (2017)

調査空き家数2012.125.75-12.12
3.24-5.75-3.23 (%)

2095計 54

空き家の発生確率 (2018)

調査空き家数2012.125.75-12.12
3.24-5.75-3.23 (%)

19108

計 57

空き家の発生確率 (2019)

調査空き家数

2712.125.75-12.12
3.24-5.75-3.23 (%)

17

2017-2019 年の調査空き家及び住宅毎の空き家の発生確率

77

計 58

12.12-❺

5.75-12.12
3.24-5.75❽-3.23(%)

❷❹
❶
❼

❸
❾

❻

図7

2030 年の住宅毎の空き家の発生確率

街区

市街地全体

❹角地

❼旭町

隣地

戸別❶商業地

中心市街地

街の玄関となる商業地域は
地域交流カフェなどの居場所づくりを積極的に促す。

優先的に除却し、空き地にすることで冬季の堆雪空間として利用する 7）。

❾中成南

❺密集地

❷旗竿地

段階的に建物へのアプロー
チ空間を共有する計画にすることで近隣関係や除雪に有効である。

除却した跡地をコミュニ
ティガーデンとして周辺の住人で野菜の栽培管理を行う。

周辺区域

木材・木製品など地域に密着する企業の誘致によりオフィスや倉庫として一体的に利用する。

状態の良いものはテレワー
ク や I•J•U
ターンを考慮し自然と調和の取れた土地利用を促す。

図 8 周辺環境及び規模別の空き家対策の計画論*
北海道大学大学院工学院** 北海道大学大学院 工学研究院長 教授*** 北海道大学大学院 工学研究院 助教**** 戸田建設

修士課程
博士(工学)
博士(工学)
工修

空き家になりにくい住宅の割合が多く見ら れ る た め、将来の街の核として整備していく。
❽北町

❻工業地

❸奥地

空き家になりやすいものが他の町より多く、住環境の悪化が見込まれるため、除却を進める。

空き家になりやすいものは多いが離散して い る た め、状態が悪くても除却の優先度は低い。
※図中の写真は実際の空き家*Master Course, Graduate School of Eng., Hokkaido Univ.
** Dean of Eng. Faculty, Hokkaido Univ., Prof. Dr. Eng.
*** Assist. Prof., Faculty of Eng., Hokkaido Univ. Dr. Eng.
**** Toda Corporation, M.Eng.