千葉県千葉市緑区的一栋收益物业市场报告
Urbalytics 每月汇总的千葉県千葉市緑区在售一栋收益物业的数据条数、单价走势，以及与千葉県平均的对比。最新汇总月为 2026年8月。
Hoki museum outside rear·W650neco/CC BY-SA 3.0（裁剪）·Wikimedia Commons
千葉県千葉市緑区的一栋收益物业｜概览
#条数为千葉県千葉市緑区中能取得价格信息的一栋收益物业在售（含在售与成交）。解说由本页的汇总值机械推导得出。
一栋收益物业的预期收益率走势
#预期收益率＝资本化率，投资人对该物件期待的收益水平。租金不变时，收益率下降意味着价格上涨。
暂无数据
千葉県千葉市緑区的一栋收益物业目前还没有达到公开标准的预期收益率汇总。它只能从标注了年收入的物件信息中算出，所以在这类标注较少的区域无法呈现。
统计口径
- 数据来源：Urbalytics 采集的在售信息（含在售与成交）
- 公开标准：仅显示数据条数达到 10 条以上的月份
- 统计口径：中位数（P20〜P80 为后 20% 到前 20% 的区间）。离群值以 IQR 法剔除
- 数据条数少的月份（10〜30 条左右），中位数和 P20〜P80 都会因一条数据的增减而移动。请与各数值旁的数据条数一起看。
- 统计期间：2022 年 12 月起（各物件种别独立统计的区间）
招租租金与面积走势
#租金（总额）＝月租金＋管理费等；租金单价＝用面积除得的值。面积是两者之间的变量——只有总额变动的月份，变的是招租面积而不是价格。
事务所・店铺／招租租金（总额）・招租单价走势
招租租金（总额）＝月租金＋管理费等的中位数。这就是每户的实付金额，面积大小直接体现在里面。
招租单价＝（月租金＋管理费等）÷ 面积。基于在招物件算出的每平米月租金。
招租租金（总额）
单位：万日元招租单价
单位： 日元/㎡| 统计月 | 招租租金（总额） 緑区 | 招租租金（总额） 千葉県 | 差（招租租金（总额）） | 招租单价 緑区 | 招租单价 千葉県 | 数据条数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | — | 17.2 | — | — | 3,174 | 3 |
| 2026年7月 | — | 18.1 | — | — | 3,224 | 3 |
| 2026年6月 | — | 17.6 | — | — | 3,273 | 8 |
| 2026年5月 | 11.2 | 17.6 | −36.4% | 2,144 | 3,211 | 16 |
| 2026年4月 | 12.1 | 18.5 | −34.6% | 2,143 | 3,214 | 14 |
| 2026年3月 | 13.0 | 18.5 | −29.7% | 2,151 | 3,199 | 13 |
| 2026年2月 | 13.0 | 18.2 | −28.6% | 2,151 | 3,223 | 13 |
| 2026年1月 | 13.0 | 18.0 | −27.8% | 2,151 | 3,231 | 13 |
| 2025年12月 | 13.0 | 17.8 | −27.0% | 2,151 | 3,234 | 13 |
| 2025年11月 | 13.0 | 17.6 | −26.1% | 2,151 | 3,222 | 13 |
| 2025年10月 | 13.0 | 17.6 | −26.1% | 2,151 | 3,184 | 13 |
| 2025年9月 | 13.0 | 17.6 | −26.1% | 2,151 | 3,241 | 13 |
| 2025年8月 | 13.0 | 17.6 | −26.1% | 2,151 | 3,199 | 13 |
| 2025年7月 | 13.0 | 18.0 | −27.8% | 2,151 | 3,241 | 13 |
| 2025年6月 | 13.0 | 17.8 | −27.0% | 2,151 | 3,204 | 13 |
| 2025年5月 | — | 18.8 | — | — | 3,385 | 7 |
来源：Urbalytics 收集的挂牌与招租信息的月度汇总
统计口径
- 整栋出租达到发布门槛的月份太少，因此这里显示的是该区域事务所・店铺（区分）的招租租金。请将其视为该区域的商业租金水平，而非该物件本身的租金。
- 数据来源：公开中的租赁招租数据
- 租金（总额）＝月租金＋管理费等。租金单价＝用专有／建筑面积除得的值
- 公开标准：仅显示数据条数达到 10 条以上的月份
- 统计口径：租金（总额）为中位数（P20〜P80 为后 20% 到前 20%）。租金单价为平均租金 ÷ 平均面积
事务所・店铺／招租面积走势
招租面积＝在招物件专有／建筑面积的中位数。它是总额与单价之间的变量：单价相同时，面积越大总额越高。
| 统计月 | 緑区 | 千葉県 | 差 | 数据条数 |
|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | — | 66.0 | — | 3 |
| 2026年7月 | — | 67.6 | — | 3 |
| 2026年6月 | — | 66.6 | — | 8 |
| 2026年5月 | 49.3 | 66.1 | −25.4% | 16 |
| 2026年4月 | 49.5 | 67.1 | −26.2% | 14 |
| 2026年3月 | 49.6 | 67.5 | −26.5% | 13 |
| 2026年2月 | 49.6 | 66.7 | −25.6% | 13 |
| 2026年1月 | 49.6 | 66.2 | −25.1% | 13 |
| 2025年12月 | 49.6 | 66.2 | −25.1% | 13 |
| 2025年11月 | 49.6 | 66.0 | −24.8% | 13 |
| 2025年10月 | 49.6 | 65.9 | −24.7% | 13 |
| 2025年9月 | 49.6 | 66.0 | −24.8% | 13 |
| 2025年8月 | 49.6 | 66.2 | −25.1% | 13 |
| 2025年7月 | 49.6 | 66.2 | −25.1% | 13 |
| 2025年6月 | 49.6 | 66.2 | −25.1% | 13 |
| 2025年5月 | — | 64.8 | — | 7 |
来源：Urbalytics 收集的挂牌与招租信息的月度汇总
统计口径
- 数据来源：公开中的租赁招租数据
- 面积＝专有／建筑面积
- 公开标准：仅显示数据条数达到 10 条以上的月份
- 统计口径：中位数（P20〜P80 为后 20% 到前 20% 的区间）
一栋收益物业的在售量走势
#一栋收益／在售量走势
在售量＝公开到市场上的件数。库存增减是供需的先行指标，也是读懂价格与收益率变动的依据。图表以基准月为 100 的指数呈现，这样规模不同的区域也能比较增减的节奏。实际件数在卡片和下方表格里。
| 统计月 | 緑区（ 件） | 緑区（指数） | 千葉県（ 件） | 千葉県（指数） | 差（pt） |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | 5 | 250.0 | 588 | 363.0 | −113.0pt |
| 2026年7月 | 7 | 350.0 | 610 | 376.5 | −26.5pt |
| 2026年6月 | 5 | 250.0 | 700 | 432.1 | −182.1pt |
| 2026年5月 | 5 | 250.0 | 513 | 316.7 | −66.7pt |
| 2026年4月 | — | — | — | — | — |
| 2026年3月 | 2 | 100.0 | 536 | 330.9 | −230.9pt |
| 2026年2月 | 3 | 150.0 | 479 | 295.7 | −145.7pt |
| 2026年1月 | 1 | 50.0 | 488 | 301.2 | −251.2pt |
| 2025年12月 | 4 | 200.0 | 512 | 316.0 | −116.0pt |
| 2025年11月 | 5 | 250.0 | 582 | 359.3 | −109.3pt |
| 2025年10月 | 8 | 400.0 | 640 | 395.1 | +4.9pt |
| 2025年9月 | 4 | 200.0 | 587 | 362.3 | −162.3pt |
| 2025年8月 | 8 | 400.0 | 498 | 307.4 | +92.6pt |
| 2025年7月 | 7 | 350.0 | 583 | 359.9 | −9.9pt |
| 2025年6月 | 3 | 150.0 | 586 | 361.7 | −211.7pt |
| 2025年5月 | 2 | 100.0 | 589 | 363.6 | −263.6pt |
| 2025年4月 | 7 | 350.0 | 838 | 517.3 | −167.3pt |
| 2025年3月 | 3 | 150.0 | 422 | 260.5 | −110.5pt |
| 2025年2月 | 1 | 50.0 | 329 | 203.1 | −153.1pt |
| 2025年1月 | 4 | 200.0 | 324 | 200.0 | ±0.0pt |
| 2024年12月 | 3 | 150.0 | 310 | 191.4 | −41.4pt |
| 2024年11月 | 1 | 50.0 | 315 | 194.4 | −144.4pt |
| 2024年10月 | 4 | 200.0 | 391 | 241.4 | −41.4pt |
| 2024年9月 | 7 | 350.0 | 323 | 199.4 | +150.6pt |
| 2024年8月 | 5 | 250.0 | 307 | 189.5 | +60.5pt |
| 2024年7月 | 7 | 350.0 | 335 | 206.8 | +143.2pt |
| 2024年6月 | 5 | 250.0 | 324 | 200.0 | +50.0pt |
| 2024年5月 | 2 | 100.0 | 330 | 203.7 | −103.7pt |
| 2024年4月 | 1 | 50.0 | 330 | 203.7 | −153.7pt |
| 2024年2月 | 1 | 50.0 | 343 | 211.7 | −161.7pt |
| 2024年1月 | 2 | 100.0 | 299 | 184.6 | −84.6pt |
| 2023年12月 | 3 | 150.0 | 304 | 187.7 | −37.7pt |
| 2023年11月 | 3 | 150.0 | 353 | 217.9 | −67.9pt |
| 2023年10月 | 7 | 350.0 | 436 | 269.1 | +80.9pt |
| 2023年9月 | 4 | 200.0 | 274 | 169.1 | +30.9pt |
| 2023年8月 | 3 | 150.0 | 145 | 89.5 | +60.5pt |
| 2023年7月 | 2 | 100.0 | 186 | 114.8 | −14.8pt |
| 2023年6月 | 2 | 100.0 | 219 | 135.2 | −35.2pt |
| 2023年5月 | 1 | 50.0 | 173 | 106.8 | −56.8pt |
| 2023年4月 | 1 | 50.0 | 146 | 90.1 | −40.1pt |
| 2023年2月 | 2 | 100.0 | 148 | 91.4 | +8.6pt |
| 2023年1月 | 1 | 50.0 | 175 | 108.0 | −58.0pt |
| 2022年12月 | 2 | 100.0 | 162 | 100.0 | ±0.0pt |
2026年4月 数据缺测：其中一个数据来源（乐待）仅 2026 年 4 月未能采集，导致数据条数比实际低约 35%。这不是市场本身的变化。该月已从走势中剔除，也没有做插值。
来源：Urbalytics 收集的挂牌与招租信息的月度汇总
统计口径
- 数据来源：Urbalytics 采集的在售信息（含在售与成交）
- 公开标准：仅显示数据条数达到 10 条以上的月份
- 统计口径：中位数（P20〜P80 为后 20% 到前 20% 的区间）。离群值以 IQR 法剔除
- 数据条数少的月份（10〜30 条左右），中位数和 P20〜P80 都会因一条数据的增减而移动。请与各数值旁的数据条数一起看。
- 统计期间：2022 年 12 月起（各物件种别独立统计的区间）
数据解读
- 2022年12月 到 2026年8月，千葉県千葉市緑区的一栋收益物业在售库存从 2 件 变为 5 件，上升（+150.0%）。
- 2022年12月 到 2026年8月，千葉県全域的一栋收益物业在售库存变动 +263.0%，千葉県千葉市緑区比这个节奏慢 113.0 个百分点。
- 2026年8月，千葉県千葉市緑区的一栋收益物业在售库存为 5 件，去年同月为 8 件（−37.5%）。
本页数值是 Urbalytics 收集的挂牌与招租信息按月汇总得到的派生统计，并非单笔成交记录。
千葉県千葉市緑区的主要车站
千葉県千葉市緑区内的车站，按数据条数排序。车站报告公开的是按最近车站步行范围汇总的同一批指标。
- 土気站21,874 人次/日3 类74 条2026年8月
- 鎌取站37,258 人次/日3 类46 条2026年8月
- 誉田站13,304 人次/日2 类36 条2026年8月
- 学園前站5,503 人次/日2 类25 条2026年8月
- おゆみ野站5,382 人次/日1 类10 条2026年5月
车站照片来自 Wikimedia Commons（作者与许可信息标注在各车站的报告页）。
邻近区域的同一报告
千葉県千葉市緑区周边同样公开该汇总的区域。距离按市区町村重心计算。
- 千葉市若葉区8.5km14 条2026年8月
- 千葉市中央区9.2km46 条2026年8月
- 市原市12km18 条2026年8月
- 大網白里市12km区分マンション—
- 八街市14km10 条2026年3月
- 茂原市14km15 条2026年8月
区域照片来自 Wikimedia Commons（各照片的作者与许可信息标注在对应区域的报告页）。
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