都道府県別の住宅着工と空き家の中期予測

情報メモ NO.26－69
都道府県別の住宅着工と空き家の中期予測
～人口減少と供給過剰が招く地方のゴーストタウン化～
2014 年 9 月 17 日 調査部
担当 鈴木 潤
TEL：03-3246-9370
1．住宅ストックの増加



総務省が 5 年毎に行う「土地・住宅統計調査」が公表され、住宅ストック（戸建・集合住宅）の現状が
明らかとなった。2008 年以来の調査で、リーマンショック後の不景気と東日本大震災のために増加幅
は縮小したが、住宅ストックの増加が続いていることが確認された【図表 1】。
住宅ストックの増加において見逃せないのが、増加の続く空き家の動向で、13 年の空き家率は
13.5％まで上昇している【図表 2】。その内訳は、「賃貸用の住宅」と「その他の住宅」（転勤・入院など
のために長期間不在となっている住宅）が大半を占め、「二次的住宅」（別荘など）は少ない。
「賃貸用・売却用」の空き家は、いずれ価格調整により入居者が見つかる可能性が高い。しかし、「そ
の他」の空き家は、賃貸などの予定もなく放置されている物件が多く、遊休資産となっている。
【図表1】 増加する住宅ストック
（万戸）
その他
空き家
居住世帯あり
（％）
住宅増加率（右目盛り）
6,000
24
4,000
16
2,000
8
0
0
53※
58
63
68
73
78
83
88
93
98
03
08
13
（年）
※1953年は都市部のみの調査結果。
（資料）総務省「平成25年住宅・土地統計調査」
【図表2】 空き家の内訳
（万戸）
（％）
空き家総数
800
16
その他の住宅
売却用の住宅
600
12
賃貸用の住宅
二次的住宅
空き家率（右目盛）
400
8
200
4
0
0
53※
58
63
68
73
78
83
88
93
98
03
※1953年は都市部のみの調査結果。
（注）1973年調査までは空き家の分類は無く、総数のみ公表。2003年調査より「売却用の住宅」の分類を追加。
（資料）総務省「平成25年住宅・土地統計調査」
-1-
08
13
（年）
2．住宅着工（供給のフロー）




住宅のフローにあたる住宅着工件数をみると、近年は増加傾向にある【図表 3】。07 年の建築基準法
改正や 09 年の金融危機の際に大きく減少したが、その後は 12 年に復興需要により東北で増加した
ことや、13 年には消費税率引き上げを控えた駆け込み需要から全国的な盛り上がりとなった。
近年の増加を主導しているのは、関東・中部・関西といった大都市を擁する地域である。これらの地
域には他地域から住民の流入が続いており、世帯数の増加による住宅需要に対応した動きであろう
【図表 4】。
一方で、3 都府県以外の地域では住民の流出と少子化を背景として、人口が減少している【図表 5】。
にもかかわらず、特殊要因のあった年を除けば住宅着工件数の明確な減少は訪れていない。
このように、活用されていないストック（空き家）が増加している一方で、フローの住宅供給は減少して
いない。人口減少が今後も進むとみられる中で、住宅を巡る環境に今後どのような変化が生じるの
か、住宅着工と空き家の動向を中心に、2033 年まで都道府県別の将来予測を行った。
【図表3】 住宅着工は近年増加
（前年比、％）
東日本
大震災
金融危機
10
0
消費税
駆け込み
-10
-20
九州
四国
中国
関西
中部
関東
東北
北海道
全国
建築基準法
改正
-30
00
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
（資料）国土交通省「住宅着工件数」、日経FQ
（万人）
13
（年）
【図表4】 3都府県への流入人口
（百万人）
12
【図表5】 3都府県以外の人口
（％）
99.5
0.2
99.0
0.1
6
98.5
0.0
4
98.0
-0.1
97.5
-0.2
10
8
2
0
97.0
-2
大阪
愛知
東京
-4
00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
（注）3都府県への純流入人数を表示
（資料）総務省「住民基本台帳人口移動報告」
-0.3
人口
合計
前年比（右）
96.5
-0.4
000102030405060708091011121314
（年）
（資料）総務省「住民基本台帳人口移動報告」
-2-
（年）
3．住宅着工と空き家の推計




空き家を推計対象とするにあたって、空き家の状態によって 2 つに分類する必要がある。空き家の中
で、①「賃貸用の住宅」「売却用の住宅」「二次的住宅」を「良い空き家」とし、②「その他の住宅」を「悪
い空き家」とする【図表 6】。
良い空き家は、住宅メーカーやマンションディベロッパーなどが需要よりも過剰に建築してしまい、一
時的な供給過剰によって空き家となったものである。これらの空き家は、住宅市場における価格調整
によっていずれは入居者が現われ、空き家では無くなると考えられる。
一方、悪い空き家は、長期的に入居者が不在であることや、高齢単身者の退去や死去によって空き
家となったものである。近年は、高齢単身者が亡くなると、相続人が居宅の管理を行わず、放置した
結果として悪い空き家となるケースが増加している。売却や賃貸などの形で住宅市場に供給される
ことがなく、保守管理も行わないことが多いため、資産価値の下落や景観の悪化、防犯・防災機能の
低下などをもたらすことにもつながっている。
なお、住宅着工と空き家の推計は、日本経済研究センターが作成した推計式に準拠して行った【図
表 7】。
【図表6】 「良い空き家」と「悪い空き家」
【図表7】 推計のイメージ
＜ストック＞
良い空き家
賃貸用の住宅
居
住
世
帯
な
し
一時現在者
のみ
空き家
建築中
売却用の住宅
二次的住宅


（＋）
世帯数
（＋）
景気要因
（＋）
住宅着
工戸数
（＋）
高齢単身
世帯数
（－）
滅失
居住世帯あり
良い空き家
悪い空き家
悪い空き家
その他の住宅

全
住
宅
ス
ト
ッ
ク
良
い
住
宅
ス
ト
ッ
ク
＜フロー＞
（資料）日本経済研究センター「ゴーストタウン化する地域、空き
家の活用が課題に」
推計は、1988～2013 年の 5 年毎のデータを使用した都道府県別パネルデータ分析1によった。概略
は、世帯数や住宅着工が住宅ストックを左右するが、需給のミスマッチによっては空き家となる物件
も現れる。特に、悪い空き家は高齢単身者が亡くなる場合に発生するため、高齢単身世帯の増加に
伴って増加していくと見込まれる。
一方で、人口減少による住宅需要の減退や住宅の造り過ぎは、余剰ストックである空き家の増加に
つながり、住宅メーカーは在庫調整のために住宅着工を抑制することとなる。また、住宅の老朽化が
進めば、取り壊しなどの除却が行われ、住宅ストックは減少する。
これらの要素が相互に連動しあう推計式を用いて、予測を算出した。なお、世帯数などの人口に関
わる部分は、国立社会保障・人口問題研究所が公表している予測値を使用している。
1
推計式の詳細および推計結果は、巻末の【参考図表 2】を参照。また、推計式の詳細な分析は、日本経済
研究センター「ゴーストタウン化する地域、空き家の活用が課題に～2028 年 都道府県別住宅着工数の予
測～」を参照。
-3-
4．全国の予測結果



全国の住宅着工件数の予測では、14～18 年はほぼ横ばいを維持するが、19～23 年は 70.1 万戸、24
～28 年は 56.6 万戸と減少が続き、28～33 年は 46.0 万戸と 50 万戸を下回る【図表 8】。人口が減少
しているにもかかわらず、14～18 年に横ばいを維持するのは、世帯数が増加を継続するためであ
る。しかし、世帯数も 20 年をピークに減少に転じるため、住宅需要は減退し着工件数は減少が続くこ
ととなる【図表 9】。
全国の空き家率は良い空き家・悪い空き家ともに一貫して上昇を続け、33 年の空き家率は合計 30％
に達する。良い空き家率が高まるのは、需要に対して供給量が過剰であるためで、住宅ストックが十
分に存在する中でも新規に住宅を建築してしまう結果である。
悪い空き家の増加は、高齢単身世帯数の増加がもたらしている。高齢者人口は 20 年頃から伸びが
緩やかとなるものの、高齢単身世帯は引き続き増加が続く。これは、核家族化や都市化などにより、
子供世代が高齢者と同居しなくなったためである【図表 10】。
【図表8】 住宅着工と空き家率の予測
（万戸、年率）
200
住宅着工戸数
良い空き家率（右目盛）
（％）
25
21.5％
悪い空き家率（右目盛）
160
20
（予測）
120
15
87
80
87
8.5％
70
10
57
40
5
46
0
0
68
73
78
83
88
93
98
03
08
13
18
23
28
（年）
（注）住宅着工戸数は、前5年間の年平均。
（資料）総務省「平成25年住宅・土地統計調査」、予測は筆者作成
（千万世帯）
【図表9】 人口の変化予測
（億人）
5.4
1.30
5.3
1.25
5.2
1.20
5.1
1.15
5.0
1.10
全世帯数
【図表10】 高齢者数の推移 （千万人）
8
4.0
7
3.5
6
3.0
5
2.5
高齢単身世帯数
高齢者人口（右）
1.05
15
（百万世帯）
全人口（右）
4.9
10
20
25
（資料）国立社会保障・人口問題研究所
30
33
4
35
2.0
10
（年）
15
20
25
（資料）国立社会保障・人口問題研究所
-4-
30
35
（年）
5．都道府県別の予測結果



都道府県別の予測では、33 年までに全地域で住宅着工件数が減少することが示されたが、その程
度については地域間で差が生じることとなった。世帯数の増加が続く沖縄を筆頭に、人口減少が緩
やかな首都圏や大都市を中心に、着工件数の減少は抑制されている。一方で、島根・山口・長崎と
いった人口減少が進むと見込まれる地域では、住宅需要の後退に伴って着工件数は大幅に減少す
るとみられる【図表 11】。
空き家率は良い空き家・悪い空き家ともに全都道府県で上昇するが、山梨・長野・和歌山といった現
在すでに高水準にある地域で引き続き高く、宮城・沖縄・山形などの地域は相対的に低くなった。
ただし、良い空き家率の分布は、地域間で大きな違いとはならなかった。着工件数の水準が高い地
域は、空き家率も若干低く抑えられているが、他の地域とそれほど大きな差は生じていない。総じ
て、空き家の増加に対して、着工件数の削減が進まない、と解釈できる【図表 12】。
【図表11】 住宅着工と空き家率の予測（都道府県別）
（2009－2013年平均=100）
100
（％）
2029-2033年の住宅着工戸数
2009-2013年平均空き家率（右目盛）
2029-2033年平均空き家率（右目盛）
80
50
40
60
30
40
20
20
10
0
0
沖宮滋神栃埼千東愛福静群茨福石富新福三山香広大岡京奈大岐長北鳥高徳佐和宮岩愛兵熊鹿秋山青長山島
縄城賀奈木玉葉京知井岡馬城岡川山潟島重梨川島阪山都良分阜野海取知島賀歌崎手媛庫本児田形森崎口根
道
島
川
山
（資料）総務省「平成25年住宅・土地統計調査」、予測は筆者作成
【図表12】 都道府県別の空き家率
（％）
30
＜良い空き家率＞
20
10
0
北青岩宮秋山福茨栃群埼千東神新富石福山長岐静愛三滋京大兵奈和鳥島岡広山徳香愛高福佐長熊大宮鹿沖
海森手城田形島城木馬玉葉京奈潟山川井梨野阜岡知重賀都阪庫良歌取根山島口島川媛知岡賀崎本分崎児縄
道
川
山
島
（％）
15
＜悪い空き家率＞
10
5
0
北青岩宮秋山福茨栃群埼千東神新富石福山長岐静愛三滋京大兵奈和鳥島岡広山徳香愛高福佐長熊大宮鹿沖
海森手城田形島城木馬玉葉京奈潟山川井梨野阜岡知重賀都阪庫良歌取根山島口島川媛知岡賀崎本分崎児縄
道
川
山
島
（資料）総務省「平成25年住宅・土地統計調査」、予測は筆者作成
13年～33年の変化幅
2013年
2033年
-5-
6．空き家への対応





以上の通り、人口減少予測に伴って、住宅着工件数は減少するものの、余剰ストックである空き家は
増え続ける予測結果となった。空き家は資産が有効活用されていないだけでなく、放置すれば治安
悪化や防災機能の低下をもたらす。さらに、老朽化が進めば倒壊の危険性が高まり近隣住民へ被
害が及ぶ可能性もあるため、空き家の増加は社会的な問題となることが予想される。
今後、空き家の増加を抑制するためには、良い空き家は増えないようにし、悪い空き家は削減するよ
うな努力が必要となる。
良い空き家の増加を抑えるには、造り過ぎないことに尽きる。住宅供給サイドは新規着工よりも中古
住宅の取引を拡大すべきであろう。そのために中古住宅市場を整備するとともに、政府に対しては中
古住宅の取得を促す税制改正や規制緩和が求められる。
悪い空き家への対応は、①資産として有効活用する、②資産価値の下落を認め除却を進める、とい
った方法がある。相続などによって自分では住まない住宅を取得した場合は、放置せずに、できるだ
け早く住宅市場で流通させることが望ましい。しかし、老朽化が進んでおり市場での取引が難しい場
合は、積極的に除却するべきである。その際は、解体費用の一部を地公体が負担するなど、政策的
な支援が各地に広がることを期待したい。
これまでの政策は、税制を中心として住宅の新規取得支援に偏ってきた。近年も住宅ローン減税や
住宅取得資金に係る贈与税の減免など、景気刺激の側面も伴って新規住宅取得に対して優遇策が
推進されている。今後の過剰な住宅ストックが予想される中にあっては、政策を既存資産の活用にシ
フトさせ、新規着工の抑制と既存家屋の活用に向けた税制や住宅取得支援を充実させていくべきで
あろう。併せて、住宅の資産としての流動性を高めるべく、法規制などの緩和を進めていくことが必要
である。
【図表13】 空き家への対応
良い空き家
⇒増やさない努力
悪い空き家
⇒減らす努力
住宅着工の削減
＜資産価値あり＞
住宅市場で流通
中古住宅市場の整備
＜資産価値なし＞
除却・解体
税制改正や規制緩和によ
る中古住宅の取得支援
（参考文献）日本経済研究センター 『ゴーストタウン化する地域、空き家の活用が課題
に～2028 年 都道府県別住宅着工戸数の予測～』
（鈴木、松岡、監修：坪内）
本資料は情報の提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではありません。投資判断の決定につきましては、
お客様ご自身の判断でなされますようにお願いいたします。また、文中の情報は信頼できると思われる各種データに
基づいて作成しておりますが、商工中金はその完全性・正確性を保証するものではありません。
-6-
【参考図表 1】
住宅着工戸数
変化率
20092013年
平均
北海道
青森
岩手
宮城
秋田
山形
福島
茨城
栃木
群馬
埼玉
千葉
東京
神奈川
新潟
富山
石川
福井
山梨
長野
岐阜
静岡
愛知
三重
滋賀
京都
大阪
兵庫
奈良
和歌山
鳥取
島根
岡山
広島
山口
徳島
香川
愛媛
高知
福岡
佐賀
長崎
熊本
大分
宮崎
鹿児島
沖縄
全国
20142018年
平均
20192023年
平均
20242028年
平均
31,740
31,531
26,235
18,746
12,139
6,478
5,755
8,400
4,263
5,308
2,803
3,312
16,336
3,970
21,524
3,938
17,075
2,496
13,728
1,356
20292033年
平均
変化率
変化率
変化率
2014- 2019- 2024- 20292018 2023 2028 2033
年平均 年平均 年平均 年平均
12,778
2009-2013平均を100
2014- 2019- 2024- 20292018 2023 2028 2033
年平均 年平均 年平均 年平均
▲ 0.1
▲ 3.6
▲ 6.5
▲ 7.4
99.3
82.7
59.1
40.3
1,816 ▲ 13.9
2,365
5.3
▲ 5.8
▲ 8.8
▲ 8.0
▲ 9.0
▲ 8.3
▲ 6.5
47.4
129.7
35.1
81.9
23.1
51.1
15.0
36.5
▲ 4.5 ▲ 4.3 ▲ 3.2
▲ 8.7 ▲ 11.5 ▲ 12.0
131.8
99.2
104.5
62.9
84.0
34.1
71.2
18.0
11,638
715
5.7
▲ 0.2
4,731
5,223
2,517
1,346
814
2.0 ▲ 13.6 ▲ 11.8
▲ 9.6
110.4
53.2
28.5
17.2
10,682
13,569
11,540
7,539
5,628
4.9
▲ 3.2
▲ 8.2
▲ 5.7
127.0
108.0
70.6
52.7
20,654
20,858
15,961
13,386
11,707
0.2
▲ 5.2
▲ 3.5
▲ 2.6
101.0
77.3
64.8
56.7
14,095
12,618
12,956
12,271
10,817
9,490
9,663
8,147
8,914
7,166
▲ 1.7
▲ 0.6
▲ 3.5
▲ 5.0
▲ 2.2
▲ 3.0
▲ 1.6
▲ 2.5
91.9
97.2
76.7
75.2
68.6
64.6
63.2
56.8
57,992
44,302
56,140
41,638
47,620
35,475
41,674
31,177
36,087
26,987
▲ 0.6
▲ 1.2
▲ 3.2
▲ 3.2
▲ 2.6
▲ 2.5
▲ 2.8
▲ 2.8
96.8
94.0
82.1
80.1
71.9
70.4
62.2
60.9
128,880
71,111
11,925
5,643
128,772
70,666
12,045
5,709
108,351
61,295
9,098
4,452
91,131
54,880
7,255
3,581
76,012
48,156
6,315
3,034
▲ 0.0
▲ 0.1
0.2
0.2
▲
▲
▲
▲
▲
▲
▲
▲
▲
▲
▲
▲
3.6
2.6
2.7
3.3
99.9
99.4
101.0
101.2
84.1
86.2
76.3
78.9
70.7
77.2
60.8
63.5
59.0
67.7
53.0
53.8
6,675
6,736
5,009
4,184
3,596
0.2
▲ 5.8
▲ 3.5
▲ 3.0
100.9
75.0
62.7
53.9
3,975
3,954
3,133
2,597
2,300
▲ 0.1
▲ 4.5
▲ 3.7
▲ 2.4
99.5
78.8
65.3
57.9
4,491
4,595
3,488
2,771
2,256
0.5
▲ 5.4
▲ 4.5
▲ 4.0
102.3
77.7
61.7
50.2
10,979
11,044
7,424
5,676
4,509
0.1
▲ 7.6
▲ 5.2
▲ 4.5
100.6
67.6
51.7
41.1
11,403
11,215
7,227
5,706
4,784
▲ 0.3
▲ 8.4
▲ 4.6
▲ 3.5
98.3
63.4
50.0
42.0
26,001
58,015
24,943
57,435
19,801
45,292
17,048
39,193
15,046
34,204
▲ 0.8
▲ 0.2
▲ 4.5
▲ 4.6
▲ 2.9
▲ 2.9
▲ 2.5
▲ 2.7
95.9
99.0
76.2
78.1
65.6
67.6
57.9
59.0
10,262
9,694
9,565
9,812
7,294
8,272
6,100
7,416
5,213
6,815
▲ 1.4
0.2
▲ 5.3
▲ 3.4
▲ 3.5
▲ 2.2
▲ 3.1
▲ 1.7
93.2
101.2
71.1
85.3
59.4
76.5
50.8
70.3
15,873
59,688
16,757
61,762
12,645
53,038
9,991
41,045
7,727
29,719
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▲ 5.0
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107.4
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23.1
11.7
最大
最小
-7-
人口（千人）
2010年
北海道
青森
岩手
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秋田
山形
福島
茨城
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三重
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京都
大阪
兵庫
奈良
和歌山
鳥取
島根
岡山
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徳島
香川
愛媛
高知
福岡
佐賀
長崎
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大分
宮崎
鹿児島
沖縄
全国
2015年
2020年
2025年
変化率 変化率 変化率 変化率
2011- 2016- 2021- 20262015 2020 2025 2030
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2030年
2010を100
2015
年
2020
年
2025
年
2030
年
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5,178
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2,141
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1,913
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1,587
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97.6
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95.2
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1,330
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1,223
1,161
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1,410
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▲ 3.9
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88.6
最大
最小
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99.6
80.9
98.6
74.6
（資料）国立社会保障・人口問題研究所
-8-
世帯数（千戸）
20092013年
平均
北海道
青森
岩手
宮城
秋田
山形
福島
茨城
栃木
群馬
埼玉
千葉
東京
神奈川
新潟
富山
石川
福井
山梨
長野
岐阜
静岡
愛知
三重
滋賀
京都
大阪
兵庫
奈良
和歌山
鳥取
島根
岡山
広島
山口
徳島
香川
愛媛
高知
福岡
佐賀
長崎
熊本
大分
宮崎
鹿児島
沖縄
全国
20142018年
平均
20192023年
平均
20242028年
平均
変化率 変化率 変化率 変化率
2014- 2019- 2024- 20292018 2023 2028 2033
年平均 年平均 年平均 年平均
20292033年
平均
2009-2013平均を100
2014- 2019- 2024- 20292018 2023 2028 2033
年平均 年平均 年平均 年平均
2,346
2,310
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2,149
2,031
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408
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0.1
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106.9
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（資料）国立社会保障・人口問題研究所
最大
最小
-9-
良い空き家率
変化幅
2013年
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岩手
宮城
秋田
山形
福島
茨城
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群馬
埼玉
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新潟
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2018年
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2033年
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0.9
0.7
0.6
0.6
0.5
0.5
0.5
0.5
100.9
100.7
101.5
101.3
102.0
101.9
102.5
102.4
6.0
6.4
10.4
11.0
13.8
14.2
16.6
16.8
19.4
19.3
0.9
0.9
0.7
0.7
0.6
0.5
0.6
0.5
100.9
100.9
101.6
101.6
102.1
102.1
102.7
102.6
6.9
11.6
16.3
20.1
23.6
0.9
0.9
0.8
0.7
100.9
101.9
102.7
103.4
8.7
12.0
15.2
18.3
21.5
0.67
0.63
0.63
0.63
100.7
101.3
101.9
102.6
14.7
17.4
19.7
22.0
25.6
0.9
0.9
0.9
0.8
100.9
101.9
102.7
103.6
5.5
8.8
11.4
13.1
14.7
0.4
0.3
0.3
0.3
100.4
100.7
101.1
101.4
- 10 -
悪い空き家率
変化幅
2013年
北海道
青森
岩手
宮城
秋田
山形
福島
茨城
栃木
群馬
埼玉
千葉
東京
神奈川
新潟
富山
石川
福井
山梨
長野
岐阜
静岡
愛知
三重
滋賀
京都
大阪
兵庫
奈良
和歌山
鳥取
島根
岡山
広島
山口
徳島
香川
愛媛
高知
福岡
佐賀
長崎
熊本
大分
宮崎
鹿児島
沖縄
全国
最大
最小
2018年
2023年
2028年
2033年
変化幅
変化幅
変化幅
2014- 2019- 2024- 20292018 2023 2028 2033
年
年
年
年
2013を100
2018
年
2023
年
2028
年
2033
年
5.1
6.1
7.0
7.8
8.4
0.2
0.2
0.2
0.1
100.2
100.4
100.5
100.7
6.2
7.7
9.2
10.7
12.2
0.3
0.3
0.3
0.3
100.3
100.6
100.9
101.2
7.3
8.5
9.9
11.3
12.8
0.2
0.3
0.3
0.3
100.2
100.5
100.8
101.1
4.2
7.5
5.0
8.8
5.9
10.3
6.8
11.7
7.8
13.2
0.2
0.3
0.2
0.3
0.2
0.3
0.2
0.3
100.2
100.3
100.3
100.6
100.5
100.8
100.7
101.1
5.1
5.9
5.4
7.0
6.0
8.1
6.5
9.4
7.1
10.6
0.1
0.2
0.1
0.2
0.1
0.3
0.1
0.3
100.1
100.2
100.2
100.4
100.3
100.7
100.4
100.9
5.3
6.6
8.1
9.6
11.3
0.3
0.3
0.3
0.3
100.3
100.6
100.9
101.2
5.7
7.0
8.4
10.0
11.5
0.3
0.3
0.3
0.3
100.3
100.5
100.9
101.2
6.2
7.4
8.7
10.0
11.3
0.2
0.3
0.3
0.3
100.2
100.5
100.8
101.0
3.4
4.5
5.6
6.5
7.4
0.2
0.2
0.2
0.2
100.2
100.4
100.6
100.8
4.6
5.7
6.8
7.8
8.8
0.2
0.2
0.2
0.2
100.2
100.4
100.6
100.8
2.1
3.1
3.6
3.8
4.0
0.2
0.1
0.0
0.0
100.2
100.3
100.4
100.4
3.1
4.0
4.7
5.3
5.8
0.2
0.2
0.1
0.1
100.2
100.3
100.5
100.6
7.2
7.0
8.5
8.3
9.9
9.8
11.5
11.3
13.1
12.7
0.3
0.3
0.3
0.3
0.3
0.3
0.3
0.3
100.3
100.3
100.5
100.6
100.9
100.8
101.2
101.1
7.0
7.3
7.9
8.3
9.1
9.5
10.2
10.7
11.3
12.0
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
100.2
100.2
100.4
100.4
100.6
100.7
100.9
100.9
8.0
7.6
9.2
8.6
10.6
9.7
12.0
10.9
13.5
12.1
0.2
0.2
0.3
0.2
0.3
0.2
0.3
0.2
100.2
100.2
100.5
100.4
100.8
100.7
101.1
100.9
6.6
7.7
9.0
10.4
11.8
0.2
0.3
0.3
0.3
100.2
100.5
100.8
101.1
5.0
3.9
5.9
4.7
6.8
5.4
7.7
6.1
8.6
6.7
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.1
0.2
0.1
100.2
100.2
100.4
100.3
100.5
100.4
100.7
100.6
8.3
9.4
10.6
11.9
13.1
0.2
0.2
0.2
0.2
100.2
100.5
100.7
101.0
5.9
6.8
7.9
8.9
10.0
0.2
0.2
0.2
0.2
100.2
100.4
100.6
100.8
5.9
4.7
6.8
5.6
7.7
6.3
8.4
6.8
9.1
7.1
0.2
0.2
0.2
0.1
0.2
0.1
0.1
0.1
100.2
100.2
100.4
100.3
100.5
100.4
100.7
100.5
5.4
7.0
5.9
8.3
6.4
9.8
6.8
11.2
7.1
12.7
0.1
0.3
0.1
0.3
0.1
0.3
0.1
0.3
100.1
100.3
100.2
100.6
100.3
100.9
100.3
101.1
10.1
8.3
11.3
9.3
12.6
10.5
13.7
11.7
14.8
12.8
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
100.2
100.2
100.5
100.4
100.7
100.7
100.9
100.9
9.5
10.6
11.8
13.1
14.3
0.2
0.2
0.2
0.2
100.2
100.5
100.7
100.9
8.1
7.3
9.0
8.2
10.0
9.2
11.0
10.1
11.9
10.9
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
100.2
100.2
100.4
100.4
100.6
100.6
100.8
100.7
8.9
9.9
9.7
11.0
10.7
12.3
11.6
13.6
12.3
14.9
0.2
0.2
0.2
0.3
0.2
0.3
0.1
0.3
100.2
100.2
100.4
100.5
100.5
100.8
100.7
101.0
9.7
9.5
10.7
10.3
11.9
11.3
13.1
12.2
14.3
13.1
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
100.2
100.2
100.4
100.4
100.7
100.5
100.9
100.7
10.6
11.4
12.2
12.8
13.4
0.2
0.2
0.1
0.1
100.2
100.3
100.5
100.6
4.7
5.3
5.9
6.3
6.7
0.1
0.1
0.1
0.1
100.1
100.2
100.3
100.4
7.1
8.1
7.6
8.9
8.4
9.9
9.2
10.8
9.9
11.7
0.1
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
100.1
100.2
100.3
100.4
100.4
100.6
100.6
100.7
7.5
7.7
8.1
8.6
8.8
9.5
9.5
10.4
10.2
11.2
0.1
0.2
0.1
0.2
0.1
0.2
0.1
0.2
100.1
100.2
100.3
100.4
100.4
100.5
100.5
100.7
8.2
8.9
9.8
10.6
11.3
0.1
0.2
0.2
0.2
100.1
100.3
100.5
100.6
11.0
4.0
11.5
4.5
12.2
5.1
12.9
5.7
13.5
6.2
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
100.1
100.1
100.2
100.2
100.4
100.3
100.5
100.4
5.3
6.2
7.0
7.8
8.5
0.18
0.17
0.15
0.14
100.2
100.4
100.5
100.7
11.0
11.5
12.6
13.7
14.9
0.3
0.3
0.3
0.3
100.3
100.6
100.9
101.2
2.1
3.1
3.6
3.8
4.0
0.1
0.1
0.0
0.0
100.1
100.2
100.3
100.3
- 11 -
【参考図表 2】
＜変数の説明＞
①　GS it
：各都道府県の良い住宅ストック数 ⑥　UE it
②　BV it
：各都道府県の悪い空き家数
：各都道府県の失業率
⑦　GDP t ：日本の実質GDP成長率（※）
③　SEH it ：各都道府県の高齢単身世帯数
⑧　α i
：各都道府県の固定効果
④　AH it
：各都道府県の全世帯数
⑨　α t
：各年の固定効果
⑤　RI it
：各都道府県の住宅着工戸数
⑩　u it
：誤差項
（※）2025年までは日本経済研究センターの中期予測を使用、26年以降は潜在成長率程度とした。
被説明変数：住宅着工戸数 RI it /GS it-1
説明変数
全世帯数（5年前）
AH it /GS it-1
係数
0.645
標準誤差
0.231
**
失業率（都道府県別）
UE it
▲ 0.020
0.003
***
GDP成長率（全国）
GDP t
0.076
0.025
***
阪神大震災ダミー
dumhanshin
0.005
0.002
***
固定効果（都道府県）
α i1
○
固定効果（時間）
α t1
×
サンプル数
235（47都道府県×5期）
Adjusted R-squared
0.787
Durbin-Watson stat
2.156
被説明変数：良い住宅ストック数 d (GS it )／GS it-1 +d(BV it )／GS it-1
説明変数
住宅着工戸数
阪神大震災ダミー
RI it /GS it-1
係数
0.908
dumhanshin ▲ 0.105
標準誤差
0.140
**
0.020
固定効果（都道府県）
α i3
○
固定効果（時間）
α t3
○
***
サンプル数
188（47都道府県×4期）
Adjusted R-squared
0.806
Durbin-Watson stat
2.688
被説明変数：悪い空き家数　d (BV it )／BV it-1
説明変数
高齢単身世帯（5年前）
SEH it-1 /BV it-1
係数
0.238
標準誤差
0.037
***
阪神大震災ダミー
dumhanshin
0.547
0.132
固定効果（都道府県）
α i2
○
固定効果（時間）
α t2
○
**
サンプル数
282（47都道府県×6期）
Adjusted R-squared
0.400
Durbin-Watson stat
2.684
- 12 -