一线城市商品房成交逆势上涨，二三线大跌

城市楼市 · 数据深读 / 2026年9月

30城9月成交创17年来同期新低，一线却逆势涨了7%

同一张楼市成绩单，为什么一线、二线、三线读出了三种温度？

9月，重点城市的商品房成交总算比8月热闹了一些。30个大中城市的商品房成交面积环比增加8.28%，成交套数也增加了5.48%。乍一看，市场似乎正在回暖。

可把日历往前翻一年，故事就变了：9月成交面积同比仍下降10.75%。更扎眼的是，652.33万平方米的成交规模，在数据GO整理的2010—2026年17个9月里，排在最后。

比总量下降更值得看的是城市之间的差别：一线城市同比增长6.93%，二线城市下降19.38%，三线城市下降16.32%。同一个9月，冷暖并不相同。

另一组数据也在提醒我们，房子能不能卖出去，比账面有多少房子更关键。十大城市中的二线城市，9月面积存销比升至42.47，创这组2010年以来数据的新高；一线城市同期为12.58。

图1｜30城一二三线成交同比：一线向上，二三线向下。

01 9月成交回升，为何仍是同期低位？

先看短期。30城9月成交面积652.33万平方米，比8月多49.86万平方米；成交58,243套，比上月增加3,027套。仅看环比，这是一份改善的成绩单。

但与2025年9月相比，成交面积少了78.56万平方米，成交套数少了7,979套，分别下降10.75%和12.05%。环比向上，并没有扭转同比下降。

图2｜近12个月走势可以看到月度波动：9月回升并不等于重新回到去年的成交水平。

拉长时间更能看清位置。从2010年到2026年，同样只取每年的9月做比较，2026年9月的30城成交面积处于最低水平。这样比较，避免了把旺季和淡季直接混在一起。

图3｜2010—2026年，每年9月成交面积对照。2026年为本组数据中的同期最低值。

这不是9月一个月的偶然：2026年前三季度，30城累计成交面积6,014.72万平方米，同比下降7.27%；按同样的1—9月口径，也是2010年以来最低。短期反弹仍在长期低位上发生。

02 一线回暖了，二三线却没有跟上

同在30城样本中，一线城市9月成交面积236.69万平方米，环比增长17.45%，同比增长6.93%；成交套数同比也增长10.69%。这不是简单的统计总量分摊，一线本身确实比去年同月成交更多。

图4｜30城中的一线城市：9月成交面积明显高于8月，也高于2025年9月。

二线城市的情况相反。9月成交面积282.68万平方米，环比略降0.87%，同比下降19.38%。它仍是30城成交面积最大的城市能级，但下降的绝对量也最突出：比去年同月减少67.96万平方米。

图5｜30城中的二线城市：9月没有跟随一线环比回升。

三线城市更有意思：9月成交面积132.96万平方米，环比增加14.84%；成交套数却环比下降3.95%。两组数字并不矛盾，意味着当月单套平均成交面积从8月约87.9平方米升至9月约105.1平方米。这里反映的是成交结构变化，不能直接推出购房需求整体改善。

图6｜30城中的三线城市：成交面积回升，但成交套数继续回落。

如果只问9月谁在撑住市场，答案更靠近一线；如果问成交面是否已经普遍恢复，数据给出的答案仍是否定的。

03 时间拉长：不是全面修复，而是份额向一线集中

把2026年1—9月与去年同期放在一起：30城一线成交面积同比微增0.68%，二线下降9.61%，三线下降12.73%。一线只是略有增长，并非强劲反弹，但它和其他能级的方向已经不同。

再把时间拉到2019年：前9个月，30城一线成交面积由2,512.07万平方米降至2026年的1,924.98万平方米，降幅约23.37%；二线从7,762.21万平方米降至2,835.07万平方米，降幅约63.48%；三线从4,311.15万平方米降至1,254.67万平方米，降幅约70.90%。

一线相对更稳，不代表已经回到过去。真正的变化，是市场收缩的幅度大不一样。

图7｜一线城市：2010—2026年各年前9个月成交面积，2026年仍低于2019年。

图8｜二线城市：2019年以来的前9个月累计成交面积持续收缩。

图9｜三线城市：2026年前9个月的成交面积为本组同期最低。

市场份额的变化更加直观。2019年前三季度，一线城市只占30城成交面积的17.22%；2025年升至29.48%，2026年达到32.00%。同期三线城市的占比从29.56%降至20.86%。换句话说，30城每成交100平方米商品房，一线城市贡献的面积比2019年多了约15平方米。

图10｜一线占比上升是成交结构变化，不等于一线成交量已恢复历史高点。

04 库存没有翻倍，为什么去化压力却大得多？

要看库存，得切换到附件里的“十大城市”样本。注意，这与前面的30城是两套有重叠的统计口径，不能把两组成交量相加，也不能用十城库存直接解释30城的全部交易。

截至2026年9月，十大城市商品房可售面积为7,525.60万平方米，比8月增加153.80万平方米，环比增长2.09%；但比2025年9月下降5.04%。也就是说，库存同比在减少，最近一个月却有所回升。

图11｜十大城市最近12个月可售面积：9月出现环比回升。

更关键的反差藏在2019年与2026年的同月比较中。十大城市9月可售面积从2019年的7,414.23万平方米变为现在的7,525.60万平方米，只增加约1.50%；但当月成交面积却从747.79万平方米降为347.95万平方米，下降约53.47%。

这组数字说明，眼下的库存压力不能简单理解成“房子比过去多了一倍”。从这个样本看，更突出的变化是成交流量比过去小得多。

图12｜十大城市每年9月可售面积：当前库存水平不是本组数据中的历史最高。

05 同样是库存，一线与二线相差多远？

十大城市中的一线城市，2026年9月可售面积2,699.54万平方米，同比下降14.71%；二线城市4,826.06万平方米，同比增长1.38%。两者的库存方向已不一样。

再看面积存销比：一线城市为12.58，低于去年9月的16.33；二线城市却从去年9月的38.04升至42.47，二线指标约为一线的3.38倍。两者之间最大的区别，不只是房子有多少，还在于交易消化库存的能力。

图13｜十大城市一线城市面积存销比：低于去年同月，但仍高于2019年9月的9.76。

图14｜十大城市二线城市面积存销比：2026年9月为2010年起201个观测月的最高值。

尤其是近几个月，二线面积存销比从2026年6月的32.59升到7月34.12、8月35.78，9月达到42.47，连续抬升。同期二线可售面积并未出现同等幅度的增加，这进一步说明不能只盯着库存总量。

图15｜近12个月二线面积存销比走势：最近三个月连续走高，9月明显抬升。

这里有一个必要的口径提醒：附件列出了“存销比（面积）”数值，却没有提供明确计算公式和计量单位。本文只按原始指标数值比较高低和变化，不直接把42.47解释为确定的“去化42.47个月”。

06 这张楼市成绩单，究竟在说什么？

如果只看9月环比，会看到成交回升；如果只看9月同比，会看到市场仍在下降；如果看一二三线，会发现总量背后是不同的走势；如果再把成交和库存放在一起，才会看到真正的分化。

一线城市不是没有压力：它的成交面积也还低于数年前。但相比之下，一线已经在部分月份出现同比增长，库存存销比也从去年水平回落。二线、三线的困难则更集中体现在成交持续收缩，尤其是十大城市样本中二线的面积存销比走到了历史高位。

所以，这组数据很难支持“中国楼市已经全面复苏”的结论。它更像是一次结构性分化：相对稳的城市先稳住，调整更深的城市仍在寻找成交的支撑。楼市的温度计，如今很难只用一个全国性的总数来表示。

数据速查｜把主要数字放在这里

前面讲变化，最后再把关键数据集中列出，便于核对。成交与库存属于不同样本，分别展示。

表1 30大中城市：2026年9月商品房成交

范围

9月面积

环比

同比

1—9月同比

30城合计

+8.28%

-10.75%

-7.27%

一线城市

+17.45%

+6.93%

+0.68%

二线城市

-0.87%

-19.38%

-9.61%

三线城市

+14.84%

-16.32%

-12.73%

注：同比为相对上年同期变化，环比为相对上月变化；面积单位均为万平方米。

表2 十大城市：2026年9月商品房成交与库存

范围

9月成交面积

成交同比

可售面积

可售同比

面积存销比

十城合计

-4.39%

7,525.60

-5.04%

一线城市

+6.93%

2,699.54

-14.71%

二线城市

-21.97%

4,826.06

+1.38%

注：同比为相对上年同期变化，环比为相对上月变化；面积单位均为万平方米。

数据与口径说明

• 数据为数据GO整理，覆盖2010年1月至2026年9月，共201个月、26项商品房指标；未引用外部数据。

• 30大中城市按一线、二线、三线分组；十大城市按一线、二线分组。二者属于不同且部分重叠的样本，不可以简单相加，也不能据此直接推断全国全部商品房市场。

• “历史同期最低”指2010—2026年各年9月，以及各年1—9月可比累计的本组样本最小值，并非全国房地产市场有史以来最低。

• 存销比只按所列原始指标比较。

• 统计为成交面积、套数、可售库存及存销比，未提供成交价格、交易金额、各个城市独立序列，因此不对房价涨跌、城市个体表现或政策原因下结论。

• 原始数据的2024年7月一线城市成交数据，十大城市与30城口径存在小幅差异；本文严格按各自原始序列测算，不将两者拼接成单一序列。