本庄站的区分公寓市场报告
本庄站周边在售的区分公寓,Urbalytics 按月汇总的数据条数、单价走势,以及与埼玉県平均的对比。最新汇总月为 2026年8月。
Saitama Honjo Station North Entrance·京浜にけ/CC BY-SA 3.0(裁剪)·Wikimedia Commons
本庄站的区分公寓|概览
#条数是以本庄站为最近车站的区分公寓挂牌量(含在售与成交)。解读由本页的汇总值机械推导得出。
数据解读
- 截至 2026年8月,本庄站的区分公寓建筑㎡单价为 16.3万日元/㎡,低于埼玉県平均的 38.1万日元/㎡ 57.2%(12 条数据)。
区分公寓的挂牌价与面积走势
#总价说的是买下这套房需要多少钱,单价说的是贵还是便宜。两者互相回答不了对方的问题,面积就是造成这个差别的变量。
区分公寓/挂牌价・建筑㎡单价走势
挂牌价=公开到市场上的价格中位数。把总价水平放进时间序列看,就能读出市场的价格走向。
建筑㎡单价=挂牌价 ÷ 建筑面积。表示同样面积卖多少钱(1 坪 ≈ 3.31㎡)。
挂牌价
单位:万日元建筑㎡单价
单位:万日元/㎡| 统计月 | 挂牌价 本庄站 | 挂牌价 埼玉県 | 差(挂牌价) | 建筑㎡单价 本庄站 | 建筑㎡单价 埼玉県 | 数据条数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | 900 | 2,480 | −63.7% | 16.3 | 38.1 | 12 |
| 2026年7月 | 1,210 | 2,490 | −51.4% | 16.4 | 38.9 | 10 |
| 2026年6月 | 960 | 2,480 | −61.3% | 14.7 | 38.2 | 17 |
| 2026年5月 | 650 | 2,400 | −72.9% | 10.5 | 37.6 | 19 |
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:2026 年 5 月起(各物件种别独立统计的区间)
数据解读
- 截至 2026年8月,本庄站的区分公寓建筑㎡单价为 16.3万日元/㎡,低于埼玉県平均的 38.1万日元/㎡ 57.2%(12 条数据)。
- 2026年5月 到 2026年8月,本庄站的区分公寓建筑㎡单价从 10.5万日元/㎡ 变为 16.3万日元/㎡,上升(+55.2%)。
- 2026年5月 到 2026年8月,本庄站的区分公寓挂牌价从 650万日元 变为 900万日元,上升(+38.5%)。
区分公寓/专有面积走势
专有面积=在售物件专有面积的中位数。建筑㎡单价相同时面积越大总价越高,所以要和价格走势一起读。
| 统计月 | 本庄站 | 埼玉県 | 差 | 数据条数 |
|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | 61.6 | 68.2 | −9.7% | 12 |
| 2026年7月 | 74.7 | 68.2 | +9.5% | 10 |
| 2026年6月 | 68.7 | 67.7 | +1.5% | 17 |
| 2026年5月 | 67.2 | 67.9 | −1.0% | 19 |
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)
- 面积:建筑面积为建筑总面积(区分公寓为专有面积),土地面积为登记地积
- 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
- 截至 2026年8月,本庄站的区分公寓专有面积为 61.6㎡,低于埼玉県平均的 68.2㎡ 9.7%(12 条数据)。
区分公寓的招租租金与面积走势
#租金(总额)=月租金+管理费等,租金单价=再除以面积。与挂牌价不同,租金是实际支付的金额,因此可以用作收益率的分子。面积是总额与单价之间差别的来源。
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) 本庄站 | 招租租金(总额) 埼玉県 | 差(招租租金(总额)) | 招租单价 本庄站 | 招租单价 埼玉県 | 数据条数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | 4.1 | 8.3 | −50.6% | 1,224 | 2,239 | 40 |
| 2026年7月 | 4.8 | 8.5 | −43.5% | 1,230 | 2,229 | 52 |
| 2026年6月 | 4.7 | 8.6 | −45.3% | 1,228 | 2,208 | 44 |
| 2026年5月 | — | 9.9 | — | — | 2,212 | 8 |
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,本庄站的区分公寓招租单价为 1,224 日元/㎡,低于埼玉県平均的 2,239 日元/㎡ 45.3%(40 条数据)。
- 2026年8月,本庄站的区分公寓招租租金(总额)为 4.1万日元,低于埼玉県平均的 8.3万日元 50.6%(40 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 | 本庄站 | 埼玉県 | 差 | 数据条数 |
|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | 30.9 | 36.3 | −14.9% | 40 |
| 2026年7月 | 40.1 | 38.9 | +3.1% | 52 |
| 2026年6月 | 40.2 | 40.3 | −0.2% | 44 |
| 2026年5月 | — | 49.0 | — | 8 |
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,本庄站的区分公寓招租面积为 30.9㎡,低于埼玉県平均的 36.3㎡ 14.9%(40 条数据)。
区分公寓的在售量走势
#数据条数代表市场的厚度。条数减少意味着可选的物件变少,条数增加则意味着买方的议价空间变大。
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 | 本庄站( 件) | 本庄站(指数) | 埼玉県( 件) | 埼玉県(指数) | 差(pt) |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026年8月 | 12 | 63.2 | 2,425 | 55.9 | +7.2pt |
| 2026年7月 | 10 | 52.6 | 3,322 | 76.6 | −24.0pt |
| 2026年6月 | 17 | 89.5 | 4,232 | 97.6 | −8.1pt |
| 2026年5月 | 19 | 100.0 | 4,337 | 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:2026 年 5 月起(各物件种别独立统计的区间)
数据解读
- 2026年5月 到 2026年8月,本庄站的区分公寓在售库存从 19 件 变为 12 件,下跌(−36.8%)。
- 2026年5月 到 2026年8月,埼玉県全域的区分公寓在售库存变动 −44.1%,本庄站比这个节奏快 7.2 个百分点。
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。
本庄駅附近的车站
按与本庄駅的直线距离排序。会跨越都县边界——在边界处截断的列表,会漏掉读者真正想比较的对象。
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
该车站所在的区域,以及周边同样公开了这套汇总的区域。第一张卡片是车站所在区域(本庄市)。距离按区市町村重心之间计算。
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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