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Market report

草加站的一栋收益物业市场报告

草加站周边在售的一栋收益物业,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。

Soka Station-·江戸村のとくぞう/CC BY-SA 4.0(裁剪)·Wikimedia Commons

草加站的一栋收益物业|概览

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条数是以草加站为最近车站的一栋收益物业挂牌量(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

  • 2026年5月 到 2026年7月,草加站的一栋收益物业预期收益率从 6.50% 变为 7.06%,上升(+56bps)。
  • 2026年5月 到 2026年7月,草加站的一栋收益物业建筑坪单价从 77.0万日元/坪 变为 71.7万日元/坪,下跌(−6.9%)。
一栋收益(在售)
9
2026年8月・占埼玉県的1.4%
事务所・店铺(招租)
25
2026年8月・占埼玉県的1.9%
日均乘降人次
80,663
国土数值情报(最新年度)

一栋收益物业的预期收益率走势

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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。

一栋收益/预期收益率走势

单位:%

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。

草加站 最新
7.06%
2026年7月
全期变动
+8.6%
对比 2026年5月
与埼玉県之差
+5bps
基准 7.01%
后 20%〜前 20%
7.01〜7.10%
中间 60% 的区间 · 2026年7月

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7月,草加站的一栋收益物业预期收益率从 6.50% 变为 7.06%,上升(+56bps)。

一栋收益物业的挂牌价与面积走势

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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。

一栋收益/挂牌价・建筑坪单价走势

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。

建筑坪单价=挂牌价 ÷ 建筑面积。表示同样面积卖多少钱(1 坪 ≈ 3.31㎡)。

草加站 最新
5,380万日元
2026年7月
全期变动
−17.2%
对比 2026年5月
与埼玉県之差
−17.2%
基准 6,500万日元
后 20%〜前 20%
3,480〜7,100万日元
中间 60% 的区间 · 2026年7月

挂牌价

单位:万日元

建筑坪单价

单位:万日元/坪

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7月,草加站的一栋收益物业建筑坪单价从 77.0万日元/坪 变为 71.7万日元/坪,下跌(−6.9%)。
  • 2026年5月 到 2026年7月,草加站的一栋收益物业挂牌价从 6,500万日元 变为 5,380万日元,下跌(−17.2%)。

一栋收益/建筑面积・土地面积走势

建筑面积=在售物件建筑面积的中位数。建筑坪单价相同时面积越大总价越高,所以要和价格走势一起读。(1 坪 ≈ 3.31㎡)

土地面积=在售物件土地面积的中位数。它是容积坪单价的分母,同一区域内,地块大小变化会带动总价。(1 坪 ≈ 3.31㎡)

草加站 最新
67.5
2026年7月
全期变动
−22.9%
对比 2026年5月
与埼玉県之差
+0.9%
基准 66.9坪
后 20%〜前 20%
33.3〜99.1
中间 60% 的区间 · 2026年7月

建筑面积

单位:坪

土地面积

单位:坪

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)
  • 单位:坪(1 坪 ≈ 3.31㎡),与坪单价可直接相乘的单位保持一致

一栋收益物业的招租租金与面积走势

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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。

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。

草加站 最新
19.0万日元
2026年8月
全期变动
−10.0%
对比 2026年5月
与埼玉県之差
+1.6%
基准 18.7万日元
后 20%〜前 20%
14.3〜27.5万日元
中间 60% 的区间 · 2026年8月

招租租金(总额)

单位:万日元

招租单价

单位: 日元/㎡

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,草加站的事务所・店铺招租单价为 2,670 日元/㎡低于埼玉県平均的 3,185 日元/㎡ 16.2%25 条数据)。
  • 2026年8月,草加站的事务所・店铺招租租金(总额)为 19.0万日元高于埼玉県平均的 18.7万日元 1.6%25 条数据)。

事务所・店铺/招租面积走势

单位:㎡

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。

草加站 最新
54.6
2026年8月
全期变动
−15.3%
对比 2026年5月
与埼玉県之差
−16.8%
基准 65.6㎡
后 20%〜前 20%
42.2〜106.6
中间 60% 的区间 · 2026年8月

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,草加站的事务所・店铺招租面积为 54.6㎡,低于埼玉県平均的 65.6㎡ 16.8%25 条数据)。

一栋收益物业的在售量走势

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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。

一栋收益/在售量走势

单位: 件(图表以 2026年5月 =100 的指数)

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。

草加站 最新
9
2026年8月
草加站 全期变动
−43.8%
对比 2026年5月
埼玉県 同期
+11.2%
582 件 → 647 件

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,草加站的一栋收益物业在售库存从 16 件 变为 9 件,下跌(−43.8%)。
  • 2026年5月 到 2026年8月,埼玉県全域的一栋收益物业在售库存变动 +11.2%,草加站比这个节奏慢 54.9 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。

草加駅附近的车站

按与草加駅的直线距离排序。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(草加市)。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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