2020 Fiscal Year Research-status Report
共同住宅空き家率の推定と住宅特性との相関及び周辺環境に与える影響の分析
| Project/Area Number |
20K14898
|
|---|
| Research Institution | Kyoto University |
|---|
Principal Investigator |
馬塲 弘樹 京都大学, 東南アジア地域研究研究所, 特定助教 (60869121)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 空き家 / 共同住宅 / 電力消費量 / マンション / 住宅政策 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、既存の共同住宅ストックはどの程度推計できるのか、共同住宅の空き家率はどの程度に推計され、どのような空間分布になるであるか、共同住宅空き家率の多寡は中古市場価格や周辺環境にどのような影響を与えているのかという問いに端を発し、民間企業から提供頂いた不動産情報と電力スマートデータを利用して研究を進めた。本年度の実績は以下の通りである。
第一に、複数の不動産情報を統合する技術を開発することにより、分譲マンションストックを推計することができた。これまで、民間企業が保有する不動産広告情報は複数の仲介業者から情報提供があるため、物件重複が多く、実務的に情報統合する方法を模索していた。本研究では階層的クラスタリングなどの初歩的な分類手法を併用することで、高精度の統合手法を開発することに成功した。さらに、本手法の応用により、重複のあるマンション情報を統合し、全国規模のマンションデータを構築した。なお、成果の一部は情報処理学会論文誌データベースで発表している。
第二に、旧耐震基準のマンションについて、その建て替え要因の傾向と予測分布を推定した。本研究は、先述のマンションストックデータの応用として分析したものである。結果、マンション建て替えの傾向は建物の老朽化、規模、増床のためのゆとりなど既往研究で定性的に報告されていた結果を支持した。なお、本成果は都市計画学会論文集で発表している。
第三に、電力スマートデータを用いて、世田谷区を対象に共同住宅の空き家率を算出した。ここでは、戸単位での電力消費量から空き家を推定し、建物単位に集計してデータ利用した。推定された空き家率と総戸数との関係から空き家率を算出し、その結果を空間分布で示した。
以上より、令和2年度の研究は計画通りに進捗しており、来年度以降に共同住宅空き家率の分析を更に進めることで、成果として結実すると考える。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究の流れとして、大きく共同住宅データベースの構築、共同住宅空き家率の推定、空き家率多寡の影響分析に分かれるが、前二者については部分的に完了しており、データの精緻化や集計結果の分析を進めている。
共同住宅データベースの構築に関して、概要で述べた不動産情報統合技術を用いて、分譲マンションについてデータベースを構築できた。本研究では、全国の分譲マンションは600万から650万戸の間にあると推計しており、この数字は住宅・土地統計調査や建物着工統計などの公的統計と比較しても大きく開きがあるような値ではない。
共同住宅空き家率の推定に関して、グリッドデータバンク・ラボ有限責任事業組合との共同研究契約のもと、世田谷区において共同住宅空き家率の算出が完了している。特に、本研究では既往研究に基づき、長期的な空き家が賃料と有意な相関を持つと仮定して、連続して何か月間空き家になっているのかに関するデータを作成した。例えば、9か月以上空き家のような長期的な空き家について捕捉し、空き家期間による空き家率の違いを空間分布で確認し、考察した。
以上のように、令和2年度では分譲マンションを主な対象としてデータの構築や基本的な集計によるデータの解釈を行ってきた。上記の成果は、本研究が概ね順調に進展していることを示しており、来年度以降も特段の変更なく進める予定である。
|
| Strategy for Future Research Activity |
これまでに分譲マンションデータベースと共同住宅空き家率のデータを整備したため、来年度以降にデータの統合作業と基本的な分析を進める。
まず、最終的に賃料と共同住宅空き家率との相関関係を分析するために、両者のデータを統合する必要がある。そのために、不動産情報と空き家率のデータを空間上に表示し、それぞれ建物ポリゴンに情報を付与し、情報の統合を図る。併せて、周辺環境への影響についても分析を行う予定であるため、例えば町丁目単位での社会経済的特性を国勢調査などの公的統計から収集する。
続いて、データの分析フレームの検討を行う。現在、空き家率の多寡や住宅特性の異質性が賃料に帰着する仮説を立て、ヘドニック法による分析を進めることを考えている。これにより、賃料と空き家率との相関関係は単純化すれば線形回帰モデルによって検定できる。発展的には、空き家期間を変更した際の賃料との相関関係の変化、建物特性で分割した際の変化なども併せて分析する予定である。
|
| Causes of Carryover |
令和2年度において、国内および国際会議で発表を行うための旅費を計上していた。しかしながら、新型コロナウイルス感染拡大のために予定していた全ての学会は中止あるいはオンライン開催となったため、次年度使用額が生じた。さらに、共同住宅データベースを構築するにあたり作業補助者を計画していたが、民間企業との共同開発により民間企業側である程度の作業負担があり、次年度使用額が生じた。
使用計画に関して、次年度以降での学術会議のための参加費および旅費に充当し、かつ不動産情報と共同住宅空き家データの統合に対する作業補助者の雇用にも充当する予定である。
|
