中国首份房奴报告出炉，你恐怕连房都租不起了！

山后

北上广深多数人一半月薪交了房租，但房东租金收益率一再下跌。房屋租金收益率反映出了目前房租与房价偏离较高。2季度北上广深平均租金收益率为1.6%，伦敦、纽约、东京、大阪这一数据在3%——6%之间。

租售同权的热议还没降温，租房压力的讨论又一次引来关注。

这次讨论内容主要来自一封报告——上海易居研究院近日发布的《50城房租收入比研究》报告。

北上深房子买不起也快租不起了

这份报告被媒体称为“中国首份房奴报告”，报告显示，2017年6月全国50个城市超七成房租相对收入较高，其中北京、深圳、上海、三亚等4个城市房租收入比高于45%，属于租金严重过高城市。这四个城市，租房者要拿出将近一半的收入支付房租。房租加日常开销，还剩下啥？

北上广深四地大多数人每个月一半的收入都拿来交了房租。

看看具体数据：

北京的房租收入比是58%，月平均房租是2748元。

深圳的房租收入比是54%，月平均房租超过1500元。

上海的房租收入比是48%，月平均房租是2319元。

广州的房租收入比是38%，月平均房租是2211元。

而除了北上广深，在全部50个城市中人均房租高于1000元每月的城市还有杭州、厦门、南京、三亚、珠海、福州、天津、温州、大连、哈尔滨、武汉、郑州、海口、宁波等。

50城租金收益率持续下滑

租房的已经快扛不住了，一批靠房租养房贷的房主们却皱 起了眉头—— 出租的收益率持续下滑。

上海易居房地产研究院近期发布的《50城租金收益率研究报告》显示：

2季度，50个典型城市租金收益率为2.7%，环比减少6%，同比减少16%，租金收益率环比数据持续下滑。4个一线城市的平均租金收益率为1.6%，环比上升4%，同比下降21%。

今年2季度50个典型城市租金收益率中，排名前3位的城市租金收益率达到3.8%以上，其中排名第1的哈尔滨达到4.4%，而排名垫底的厦门仅为1.0%。

房屋租金收益率，是指一套房屋的年租金收入与房屋价值的比值。商品具有使用价值和价值，使用价值决定价值，价格反映价值，但有时候价格会偏离价值中枢，比如房价在某些时间会过高，出现泡沫。租金收益率是衡量投资收益的重要指标之一。租金反映房屋的使用价值，是市场的真实需求。因此可以通过租金收益率来反映房租与房价的偏离度。

租金收益率环比数据持续下滑，逻辑很简单——房价涨幅过大，租金上涨速度小于房价上涨速度。

1. 50个典型城市租金收益率

2.  50个典型城市租金收益率环比增幅

3.  50个典型城市租金收益率同比增幅

租金收益率跌幅有望收窄

易居研究院上述报告指出：

从Global Property Guide、CoreLogic和Zillow等披露的租金收益率来看，伦敦3%左右，纽约4.7%左右，洛杉矶5.7%左右，东京4.3%左右，大阪6.0%左右，与之相比我国的租金收益率处于较低水平，说明我国租金与房价的背离度较高。

目前来看，一线城市和热点二线城市房价快速上涨的势头已经得到了有效遏制，随着调控政策的持续作用，三线城市的房价也将渐趋平稳，因此租金收益率的跌幅有望收窄。

政府力推住房租赁

租房问题政府越来越重视。

前几天住建部会同其他8部门联合印发的《关于在人口净流入的大中城市加快发展住房租赁市场的通知》明确提出，要进一步加大租赁住房在解决城镇住房问题、特别是新市民住房问题方面的积极作用。

在增加租赁住房有效供应方面，《通知》鼓励各地通过新增用地建设租赁住房、在新建商品住房项目中配建租赁住房等方式，多渠道增加新建租赁住房供应，优先面向公租房保障对象和新市民供应。

此外，住建部已选取了广州、深圳、南京、杭州、厦门、武汉、成都、沈阳、合肥、郑州、佛山、肇庆等12个城市作为首批开展住房租赁试点单位。

哪些地铁房上班方便还划算？

最后来点“干货”，如何找到上班方便又划算的房子住呢，租房性价比和二手房性价比最高的房子在那些区域？以上海为例，不妨看看微信公众号“城市数据团”的分析：

把就业岗位数作为分子；房价更低，把房价（包括租金）作为分母，两者相除，即可以对地铁房的性价比进行比较性的分析。

为了方便对比和计算，将这个比值标准化到0~100的区间，便可以得到“地铁房租房性价比指数”和“二手房租房性价比指数”，性价比最高的地铁站得分为100。具体结果请看下图：

由图可知，仅从通勤圈覆盖岗位数的角度，租房性价比和二手房性价比最高的站点分布在8号线的浦东区域和1、3、7号线的内环以北区域。总体而言，这些地区可以方便地可达至相对多的就业岗位，同时还保持在相对合理的房价区间。换句话说，这些可以认为是性价比较高的地铁房。

那么，具体哪些地铁站的性价比更高呢？看榜单：

（房天下）

小丰

大家好我是新人请多多关照

stwl189

可怕的数字

暖洋洋地产招聘

平均房租2000多，这数据从哪里来的啊.....