京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
买不起,你还租得起吗?| 北京租房大数据报告
“北上广容不下肉身,三四线放不下灵魂”。在大都市生活不易,容不下,还逃不走。尤其是那些没有根基,从小地方来到大城市打拼的漂一族,以及那些刚毕业不久的年轻人,买房梦对于他们大多数来说,已经渐行渐远。租房,成了他们不得已的选择。
据链家发布的数据,北京现在有35%的人租房住。按照北京常住人口2100万计算,当前北京大约有735万人在租房。纽约、香港、巴黎这样的国际型城市,都是超过一半的人租房住,纽约租房人群大概占60%。链家董事长左晖预测,未来北京将有1000万人租房。这是一个庞大的市场。
所幸的是,租房人遇上了一个好时代。租购并举写入十九大报告之后,各地纷纷加快落实进度,目前,已经有北京、成都、武汉、广州、杭州等城市的住房租赁监管服务平台上线。近期,阿里、京东、建行等各路资本以及众多开发商也纷纷宣布进入租房市场。
问题是,租来的房子,能否成为幸福生活的一个选项?面对不断上涨的房租,北漂一族是否还租得起?他们租来的究竟是怎样一种生活?90度地产推出的北京租房大数据报告,或许可以揭示出一些真相。
图1-北京租房族上班路线图是这样的......
| 普遍租住五环外,上班用1小时
图2-北京热点租房区域TOP10
艾普大数据研究发现,排在前十位的北京热点租房区域,全部位于五环和六环之间,位置较为偏远。一方面,五环外的房租相对较低,租房族更容易承受;另一方面,租房族上班扎推的商务区大都位于三环至四环,所以从通勤距离上,也没有必要租住在租金高、房子老旧的三环以内。
据滴滴出行大数据统计,北京地区上班族平均通勤时间为54分钟,成为华北地区“上班路最长最耗时”的城市。而艾普大数据分析结果显示,由于租住地更偏远,北京租房一族的平均通勤时间达61分钟,很明显在路上花的时间更多一些。
需要说明的是,本次报告仅针对北京区域分析,不包括环京区域。事实上,有不少北京租房族租住在更偏远的环京区域,如知名的燕郊。
图3-北京租住地和上班地点关联关系和弦图
(图中黑色字体顺时针方向依次为:霄云路、五道口、安贞桥、永安里、建国门、东大桥、四惠、燕莎、双井、亚运村、大望路、金融街、朝阳门、国贸、望京、西三旗、西二旗、中关村、上地。)
从图3可以看出,热点租房区域主要分成了西、北、东三大板块,西部板块主要依附中关村、上地等商务区,形成了西三旗、西二旗集中租住区;东部板块主要依附国贸、大望路、朝阳门等东二环、东三环及望京的商务区,形成了常营、定福庄、通州北苑、果园等集中租住区;由立水桥、天通苑、霍营、回龙观组成的北部板块则分散依附于上述两大商务区。
| 租房,他们更喜欢用这些APP
图4-北京租房人群租房APP使用率排行TOP10
从图4可以看出,在租房过程中,租房一族更喜欢用链家、自如、58同城这些手机APP。
租房时最烦人的就是被无良中介用假房源诱骗电话,然后被不停的骚扰。链家作为北京最大的房产服务商,房源多,且一直重视“真房源”,可以说解决了租房的一大痛点,这或许是链家APP使用率最高的重要原因。主打长租公寓的自如和侧重C2C生活信息的58同城也是租房族重要的找房“利器”。
| 房租上涨,八成人选择合租
图5北京租房人群租金价格区间关注度
随着房租的不断上涨,在北京要想租到一套不错的房子,每月需要付房租3000~5000元。这一价格区间的房子也是最受租房人群关注的,其次是租金在1500~2000元和2000~2500元之间的房子。事实上,这样的房价只能租到一间房子,也就是只能选择合租了。1000元以下恐怕只能租到一个床位了。
图6-北京租房人群户型关注度
图7-北京租房人群租住方式关注度
户型上,选择1居、2居的最多;在租住方式上,关注合租的人群比例高达82.33%。其实,谁不想拥有私密空间,只是整组一套房的花费对于租房一族的收入而言,还是有点奢侈。
短租人群和个性化租房的关注度微乎其微,意味着近期冒出来的一大批主打短租市场以及个性化租房的新创业公司,仍有很长的路要走。
| 长租公寓升温
图8-北京租房人群租赁房源类型关注度
值得一提的是,长租公寓的关注度达到了30.21%。长租公寓租金并不低,但由于具有较为规范的服务,而且,长租公寓居住的主要是年轻人,形成了一个“青年社区”,契合了年轻人既私密又聚居的生活特点,因此,这几年长租公寓受到了越来越多人的关注。
| 买不起,还租得起吗?
图9-北京租房人群收入情况
图10-北京租房人群房租占收入比情况
从图9可以看出,租房人群收入整体偏低。据链家和自如的统计数据,北京47%的租房人,年薪在10万以下,年薪10万~20万的人占到四分之一。收入低,房租却是个大支出,从房租收入比来看,北京有一半多的租房人,房租占收入的30%~50%。
随着租房时代的到来,各大开发商及各路资本进军租房市场。增加房源,对于租房族而言,本来是一件好事。不过,目前在一些城市出现了一些不好的苗头。比如在深圳,据报道,一些机构通过整体收购民房改造成长租公寓后, 房租翻了几番,周边民房也跟风涨租。这也让大家担忧,未来,买不起,不会也租不起了吧?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12