2026年3月31日下午，上海市静安区“住房收购置换”项目首例签约仪式正式举行。居民施先生成为首位申请人，现场与静安区保障房公司签订存量房收购合同，同时与新建商品房开发企业签订买卖合同，完成“旧房换新房”全流程闭环。
施先生名下一套位于静安区宝山路、面积40平方米的成套旧住房，以220万元价格被区保障房公司收购。该笔收购款将作为专项资金，用于补贴施先生购买静安区内新建商品房——“誉静安”的一套三房。从申请到完成交易，前后仅耗时两个月左右。
这一创新模式的落地，高度契合2025年中央经济工作会议明确的“着力稳定房地产市场，因城施策控增量、去库存、优供给，鼓励收购存量商品房重点用于保障性住房”的政策导向。作为上海中心城区，静安区土地资源紧张，“十五五”期间计划新增供应保障性租赁住房约1.3万套（间），传统的新建和改建模式已难以完全满足这一增量需求。
01收购置换模式详解：1个多月打通置换堵点
静安区"住房收购置换"模式遵循"政府引导、国企实施、市场运作"的原则，收购标准明确且精准：
条件类别
具体要求
面积限制
建筑面积70平方米以下小户型成套住房
总价限制
总价400万元以内
位置优先
轨道交通站点周边3公里范围内，靠近产业园区及核心商圈
产权要求
产权清晰的“老破小”或老公房，无共有权纠纷
业主要求
有置换静安区内一手商品房意愿
施先生从提交申请 至签订合同之间仅耗时1个多月：
春节后施先生因子女就学需求，看房静安区“誉静安”楼盘并确定新房意向，在开发商处得知静安“住房收购置换”试点政策后，当场填写并提交申请表；
提交材料后1个多月完成旧房双评估流程，评估价格符合施先生心理预期，双方达成价格共识；
价格确认后3—5个工作日双方协商优化收购合同细节，敲定最终条款。
收购价格方面，定价机制采用市场化评估方式，由第三方评估机构对旧房进行客观估值，评估价格以同小区、同地段房屋的市场成交价为基础，经专业评估机构评定，并报请国资监管部门备案后，最终通过双方协商确认成交价格，核心原则仍以市场价格为准，确保公平透明。
02市场影响分析：点状突破与规模局限并存
对二手房市场的局部疏解
该模式确实为部分置换客户提供了确定性的路径。传统置换客户需先卖房再买房，成交周期较长，且面临旧房未及时出售导致资金不到位的风险。施先生的置换经历正是这一政策落地的生动缩影。"置换需求早就有了，但之前二手房市场流动性太差，挂了一年多都没合适的买家，想换房却迟迟迈不开步子。"施先生坦言。采用新模式后，符合条件的置换者免除了这一顾虑。
静安二手房近一年月度成交数据
数据来源：克而瑞。静安二手房成交套数在 2025 年 4 月至 2026 年 2 月间波动明显，2025 年 12 月达峰值 1084 套，2026 年 2 月受春节因素影响降至 520 套。成交均价整体呈下行趋势，从 58665 元/㎡降至 50706 元/㎡，反映市场调整压力。
当然，这种疏解作用的覆盖面相对有限。收购门槛较为严格，仅针对70平方米以下、总价400万元以内的房源。在整体市场调整的背景下，单一的收购政策难以扭转大盘趋势，更多是为特定群体提供了一条“官方通道”。
对新房市场的点状支撑
“房票”专项用于置换，确实能将部分二手房业主的购买力转化为新房市场的有效需求。首例申请人施先生以220万元售出旧房后，即用该款购买新房，实现了购买力的定向转化。
静安新房近一年月度成交数据
数据来源：克而瑞。静安新房供应面积在 2025 年 9 月达峰值 5.13 万㎡，2026 年 3 月回升至 1.76 万㎡。成交均价波动明显，2025 年 11 月达 151630 元/㎡高点，2026 年 3 月回落至 130679 元/㎡，反映市场供需动态调整。
但从新房库存和供应量的宏观数据来看，目前的收购置换规模仍较少。此外，“房票”往往绑定特定区域或项目，在一定程度上限制了购房者的选择权，这也可能影响部分业主的参与积极性。
03未来展望
静安区这次试点，并非孤立事件。今年2月，上海启动二手房收购用作保租房试点，浦东新区、静安区、徐汇区为试点区分别开展先行探索。静安率先完成首例签约，标志着这一创新模式正式落地运行。静安区房管局相关负责人表示，根据市相关部门部署，静安后期还将向“收购旧房置换二手房”市场扩展。这意味着，未来置换选择的范围可能进一步扩大。
但对于更广泛的置换群体而言，期待这项模式能在控制风险的前提下逐步扩大覆盖面，仍面临诸多现实挑战：收购资金能否持续保障，租金收益是否足以覆盖收购与改造成本，业主又如何在“快速成交的便利性”与“资产估值的心理落差”之间实现平衡。我们必须清醒地认识到，一个健康的置换市场不应该只有一条“官方通道”，尚需更多宏观政策与市场机制的协同发力。
总体来说，“旧房收购置换”模式是一次积极的政策创新，它精准拆解了置换链条中的“最薄弱环节”，为部分业主解了困，也为保租房筹措开辟了新路。
1、上述研究成果由克而瑞不动产分析师吴梦莹通过人机协作综合使用克而瑞·决策专家的AI问数、AI问知、AI文章和数据分析等功能撰写完成。内容仅供参考，不构成投资建议。
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