千葉県山武市的区分公寓市场报告
Urbalytics 每月汇总的千葉県山武市在售区分公寓的数据条数、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。
Hasunumakaihinnpark·ShukuSen/CC BY-SA 4.0（裁剪）·Wikimedia Commons
千葉県山武市的区分公寓｜概览
#条数为千葉県山武市中能取得价格信息的区分公寓在售（含在售与成交）。解说由本页的汇总值机械推导得出。
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。
区分公寓／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） 山武市 | 招租租金（总额） 千葉県 | 差（招租租金（总额）） | 招租单价 山武市 | 招租单价 千葉県 | 数据条数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | 3.8 | 8.7 | −56.3% | 1,117 | 2,233 | 25 |
| 2026年7月 | 4.1 | 8.7 | −52.9% | 1,127 | 2,195 | 26 |
| 2026年6月 | 3.5 | 8.8 | −60.2% | 1,093 | 2,177 | 20 |
| 2026年5月 | — | 9.9 | — | — | 2,190 | 6 |
| 2026年4月 | — | 9.8 | — | — | 2,185 | 6 |
| 2026年3月 | — | 9.7 | — | — | 2,186 | 6 |
| 2026年2月 | — | 9.6 | — | — | 2,183 | 6 |
| 2026年1月 | — | 9.5 | — | — | 2,176 | 6 |
| 2025年12月 | — | 9.5 | — | — | 2,169 | 6 |
| 2025年11月 | — | 9.5 | — | — | 2,174 | 6 |
| 2025年10月 | — | 9.5 | — | — | 2,170 | 6 |
| 2025年9月 | — | 9.5 | — | — | 2,166 | 6 |
| 2025年8月 | — | 9.5 | — | — | 2,162 | 6 |
| 2025年7月 | — | 9.5 | — | — | 2,161 | 6 |
| 2025年6月 | — | 9.4 | — | — | 2,147 | 6 |
| 2025年5月 | — | 8.7 | — | — | 2,156 | 4 |
| 2025年4月 | — | 8.3 | — | — | 2,167 | 2 |
| 2025年3月 | — | 11.7 | — | — | 2,317 | 1 |
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
- 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
数据解读
- 2026年8月，千葉県山武市的区分公寓招租单价为 1,117 日元/㎡，低于千葉県平均的 2,233 日元/㎡ 50.0%（25 条数据）。
- 2026年8月，千葉県山武市的区分公寓招租租金（总额）为 3.8万日元，低于千葉県平均的 8.7万日元 56.3%（25 条数据）。
区分公寓／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 | 山武市 | 千葉県 | 差 | 数据条数 |
|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | 29.4 | 39.7 | −25.9% | 25 |
| 2026年7月 | 33.1 | 40.3 | −17.9% | 26 |
| 2026年6月 | 29.0 | 40.8 | −28.9% | 20 |
| 2026年5月 | — | 46.4 | — | 6 |
| 2026年4月 | — | 46.1 | — | 6 |
| 2026年3月 | — | 45.4 | — | 6 |
| 2026年2月 | — | 44.7 | — | 6 |
| 2026年1月 | — | 44.2 | — | 6 |
| 2025年12月 | — | 43.7 | — | 6 |
| 2025年11月 | — | 43.7 | — | 6 |
| 2025年10月 | — | 43.7 | — | 6 |
| 2025年9月 | — | 43.6 | — | 6 |
| 2025年8月 | — | 43.6 | — | 6 |
| 2025年7月 | — | 43.5 | — | 6 |
| 2025年6月 | — | 42.9 | — | 6 |
| 2025年5月 | — | 40.9 | — | 4 |
| 2025年4月 | — | 40.6 | — | 2 |
| 2025年3月 | — | 51.5 | — | 1 |
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）
数据解读
- 2026年8月，千葉県山武市的区分公寓招租面积为 29.4㎡，低于千葉県平均的 39.7㎡ 25.9%（25 条数据）。
区分公寓的在售量走势
#区分公寓／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 | 山武市（ 件） | 山武市（指数） | 千葉県（ 件） | 千葉県（指数） | 差（pt） |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | 1 | 100.0 | 1,922 | 70.6 | +29.4pt |
| 2026年7月 | 1 | 100.0 | 2,705 | 99.3 | +0.7pt |
| 2026年6月 | 4 | 400.0 | 3,409 | 125.1 | +274.9pt |
| 2026年5月 | 3 | 300.0 | 3,542 | 130.0 | +170.0pt |
| 2026年4月 | 2 | 200.0 | 2,337 | 85.8 | +114.2pt |
| 2026年3月 | 1 | 100.0 | 2,382 | 87.4 | +12.6pt |
| 2026年1月 | 1 | 100.0 | 1,900 | 69.8 | +30.2pt |
| 2025年11月 | 1 | 100.0 | 2,188 | 80.3 | +19.7pt |
| 2025年10月 | 1 | 100.0 | 2,296 | 84.3 | +15.7pt |
| 2025年8月 | 1 | 100.0 | 1,921 | 70.5 | +29.5pt |
| 2025年7月 | 2 | 200.0 | 2,748 | 100.9 | +99.1pt |
| 2025年6月 | 1 | 100.0 | 2,458 | 90.2 | +9.8pt |
| 2025年5月 | 2 | 200.0 | 2,770 | 101.7 | +98.3pt |
| 2025年4月 | 1 | 100.0 | 2,844 | 104.4 | −4.4pt |
| 2025年3月 | 1 | 100.0 | 2,724 | 100.0 | ±0.0pt |
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
- 2025年3月 到 2026年8月，千葉県山武市的区分公寓在售库存从 1 件 变为 1 件，基本持平（+0.0%）。
- 2025年3月 到 2026年8月，千葉県全域的区分公寓在售库存变动 −29.4%，千葉県山武市比这个节奏快 29.4 个百分点。
- 2026年8月，千葉県山武市的区分公寓在售库存为 1 件，去年同月为 1 件（+0.0%）。
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。
千葉県山武市的主要车站
千葉県山武市内的车站，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。
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
千葉県山武市周边同样公开该汇总的区域。距离按市区町村重心计算。
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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