内阁府政策统括官（经济财政分析担当）实施的利用招租房屋大数据开发新房租指数的研究成果汇总讨论论文。
本研究作为北大幸、荻野秀明、辻村龙仁的共同研究实施，作为DP25-3在经济财政分析讨论论文系列中公布。为了更精确地把握传统房租统计无法充分捕捉的市场动向，开发了利用互联网招租房屋信息这一大数据的新分析方法。
研究指出现有房租统计面临的课题，如样本数限制、地区和物业属性偏差、时间滞后问题等，验证了大数据应用在解决这些问题方面的有效性。具体而言，提出了对从房地产信息网站收集的大量招租房屋数据进行统计处理，在质量调整基础上构建新房租指数的方法。
分析结果显示，传统统计无法捕捉的房租市场详细动向、地区差异、按物业属性分类的价格变动模式等得以明确。特别是新冠疫情影响导致的房租市场变化、远程办公普及带来的住房需求地区间转移等，通过新指数能够更清晰地捕捉。
本研究成果不仅为政策制定者和研究人员提供重要基础资料，还有望为提高房地产市场透明度和完善适当政策判断的统计基础设施做出贡献。同时，作为利用大数据的统计方法开发案例，也提示了在其他经济统计领域的应用可能性。
报告认为，作为数字时代的新统计制作方法，大数据应用在提高经济分析精度和政策效果验证方面发挥重要作用得到了实证验证。