中国最大商圈在哪里
结论先行:全国最大商圈不在上海,不在北京,在南京的新街口,但成都春熙路很快就将超过新街口成为全国规模最大的商圈。
* 不含中国香港、澳门及中国台湾
这么说肯定会有很多人不服,一线城市北上广深自不必说,长沙五一广场、重庆观音桥、解放碑哪个不是强有力的竞争对手,但最后免不得要感叹一句,成都政府还真舍得花钱搞宣传……
别急,我们欢迎任何有理有据的质疑,但请先花几分钟的时间,了解我们是如何得出这一结论的。
什么叫大?
图片来源于网络
评价一个商圈的维度有很多,相比于事实如何,选取什么样的视角更容易引发争议。
同样是一个 "大" ,你可以理解为面积大,也可以理解为商户数量多,可以理解为汇集客流广,也可以理解为成交金额高…… 更细致一点,还可以对给每家商户分类,为不同品类、甚至不同品牌赋予不同的权重计算指数的高低。
这些都没问题,我并不否认这样做的合理性,但这会让事情变得过于复杂。主观性的东西越多,往往意味着争议也会越大。根据奥卡姆剃刀 "如无必要,勿增实体" 的简单性原则,我们选择最简单粗暴的指标来评价商圈的大小 —— 商圈覆盖的商户规模。
其实规模本身已经能说明了很多问题。商圈是城市商业聚集之地,他是城市生态中最有活力的部分,毫不夸张的说,商圈是有生命的,能成长到多大是商户用脚投票的结果,经营得下去的会留下,经营不下去的会离开,最终实现一个动态平衡。本质上一个商圈能汇集多少人流、带来多少销售额,就能支撑多大规模的商户。
还有很多人认为应该更多考虑商圈的质量而非数量。如果我们今天要考察的全国前500个商圈,这样的考虑当然是有必要的,但对于能在全国都排得都上号的商圈来说,意义并不大,因为他们必定也是大牌云集的高质量商圈。更确切的说,正是由于这些商圈拥有了规模庞大的商户群体和消费基础,才能吸引来大品牌的青睐,而不是相反。
我们在分析数据的过程中尝试过多种方案,但没有哪一种比得上商户规模这一单一指标更具说服力。
商圈边界在哪里
事实上评价商圈也不难,更难的是如何划定商圈的边界。这一问题看似基础,却是引发一切质疑的根源。尤其是当我们用 "商圈覆盖的商户规模" 这一标准去评价商圈的时候。
很显然,我们给一个商圈划定的范围越大,商户的规模也就越大。换句话说,谁掌握了商圈的定义权,谁就可以通过控制商圈边界,改变商圈排序的结果。
所有的争论最后都会变成 "地盘" 之争。
举一个被边界耽误的例子——长沙。
Photo By :王龙
长沙作为新兴的网红城市,从个人感受而言,在体量上应该与春熙路商圈非常接近,但我看一些排行榜,五一商圈的排名甚至都没有入榜。
原因就在于商圈的边界。长沙最著名的商圈是五一广场,周边叫得上名的还有黄兴路步行街商圈、太平老街商圈。过去他们之间的界限还算清晰,但随着商圈的扩张,他们的中间地带越来越模糊,从实际商户的分布来看,甚至已经融为一体。
这种情况,我们是应该将其看作3个商圈还是融合为1个商圈参与比较?
上海的人民广场和南京西路商圈同样存在这样的融合现象,随着商业的繁荣,传统习惯意义上的商圈界限逐渐被打破,这当然是件好事,但也给我们的数据分析工作带来了极大的挑战——
如果不能以统一的标准去界定商圈的边界,全国范围内的城市比较将毫无意义。
自然街区和商圈
为了能够画出更加客观、更自然、且标准统一的商圈,我们重新梳理了商圈的绘制方法。
其中要做到“自然”是最难的,因此我们使用自然街区替换了常见的网格分析。
以往商圈的绘制,主要是基于网格的密度分析。但网格本身就很不客观,从什么位置开始画、画多大的网格,这些主观设定甚至会直接影响数据结果。
以 3000家/k㎡ 的商户密度作为形成商圈的最低标准,上海核心城区在不同尺度(1000米➡500米➡250米➡100米)的网格下,商圈范围的变化已经显著到肉眼无法忽视的地步。
更重要的一点,使用网格绘制的商圈不够“自然”,不符合人的直观认知,看上去就像蒙娜丽莎的微笑被打了码一样难受,这是很难被接受的。
所以我们决定使用了自然街区替代网格作为统计的基本单元。
所谓的自然街区,就是基于城市空间中实际存在的道路、铁路、河流等物理阻隔而划分的独立街区单元,是客观存在的地理实体,有效避免了人为设定对数据结果的干扰。
城市中大多数的商户都是沿街分布的,这也就意味着使用自然街区能够更加有效的将热门地块准确的识别出来,减少网格分析常常遇到的离散问题。可以说,相较于网格而言,自然街区距离真实商业世界又更近一步。
基于自然街区,我们分别计算了每一块街区的商户热力值,以此为标准,我们既可以生成同一城市在不同阈值下的商圈边界,也可以按照同一阈值生成全国标准统一的商圈的边界,真正把所有城市都拉到同一条起跑线上。
春熙路和新街口
基于统一的标准,我们生成了全国主要大中型城市的商圈分布地图,并以此为基础,统计了每个商圈覆盖商户规模的大小。
截止2021年底,全国商圈排名TOP15如下。南京新街口和成都春熙路几乎可以称得上并列第一,无论是从面积上还是商户规模上都相差无几,每平方公里差不多有6000家商户。长沙五一广场和上海人民广场也打的难分伯仲,并列第二。在这份榜单中,出镜率最高的当属重庆,一共出现了3次。
单论面积,全国最大的商圈是上海的人民广场商圈,但也不过2.3平方公里,大多数商圈都在 0.5平方公里以下,勉强是个700m*700m的网格大小,这是不是要比你预想的小得多?
但你千万不要小看了他们的能量。以北京为例,能被划分为商圈的地方只占城市建成区面积的1%,但就在这1%的区域却集中了北京市12%的商户,扎堆效应明显。
现在让我们来看看TOP5商圈都有什么特点。
首先是位于南京秦淮区的新街口,作为一个拥有近百年历史的著名商圈,被誉为“中华第一商圈”。
新街口也的确担得起这个称号,2.3k㎡ 的商圈聚集了 1.3万家商户,平均每平方公里有近6千家商户,其中以购物、美食类商户数量最多,占到全部商户的60%。
但这也没有什么特别的,多数大型商圈均是如此。比较惹人注意的是新街口商圈学习培训类的商户数量特别多,虽然在总量上只占到5%,但相比于大型商圈的平均占比,足足多了85%。
在这一类目下,占比最多的分别是才艺培训、语言培训和学科辅导,显然是以青少年为主要客群。这除了说明周边集中了较多的教育资源外,也从一个侧面说明,新街口商圈辐射本地人群的能力特别强。
相比之下,成都春熙路商圈表现出截然不同的特点。
春熙路商圈略小于新街口商圈,但商户密度要略胜一筹,2.1k㎡ 的商圈聚集了 1.3万家商户,平均每平方公里有超过6千家商户聚集。
在商户构成上,酒店和休闲娱乐类商户表现亮眼,春熙路酒店占比9%,高于平均水平的85%,而在新街口,酒店占比甚至因为没有超过3%而被归类为其他。很大程度上,这折射出二者客流来源的差异。
作为一个网红城市,成都春熙路更擅长吸纳来自全国的客流来打卡娱乐,所以酒店和休闲娱乐类商户占比显著高于平均,相比之下,新街口的辐射能力则要更局限于南京城市圈内,凭借核心城市的地位和丰富的公共资源(如教育资源)广泛的吸纳本地及周边城市客群。
两种模式各有利弊,新街口走的要稳一些,但也要慢一点。鉴于二者商户的实际规模差距不到百家,我们预测春熙路商圈将很快超过新街口成为全国商户规模最大的商圈。
长沙五一商圈:娱乐之都、美食之都
正如前文所说,随着商圈的生长,五一广场、黄兴路步行街、太平老街等商圈已经融合为一个紧密相连的整体。“泛五一商圈”的实际总面积不到 2k㎡,商户密度与成都春熙路基本一致,每平方公里有超过6千家门店布局,具备很高的扩展潜力。
在商户构成上,长沙五一商圈甚至表现出比成都春熙路更强的网红属性,成为众多人的必去打卡点。其中酒店类商户高于平均91%,休闲娱乐高于平均71%,美食占比31%,是为数不多的几个美食商户多于购物商户的大型商圈,当之无愧的娱乐之都,美食之都。
上海人民广场商圈是全国面积最大的商圈,占地 2.3k㎡,但商户规模排名第四,商户密度相较于TOP3商圈仍有一定的差距。
值得注意的是,这里的人民广场商圈不仅包括人民广场商圈,也将习惯上独立的南京西路商圈囊括在内,事实上,二者的中间地带已经相当模糊,商户密度极高,如果一定要提高标准将二者分离,那上海的很多商圈,如七浦路、北外滩商圈也将随之消失。
在全国TOP15的商圈里,重庆是唯一一个多次上榜的城市,不仅仅是观音桥商圈,解放碑商圈、南坪商圈分别位列第六、第八名。
这可能要归功于重庆这座城市的“立体”,重庆商圈的最大特点就是高密度。观音桥商圈不到 1k㎡的地方就汇聚了近万家商户,每平方公里有超过 1万家商户。
没有亲身感受很难对这一数字有什么直观的概念,但当你伫立在那近万家密密麻麻、重重叠叠的商户面前时,你一定会大受震撼,这是你在北上广深都看不到的商业景观,这也是重庆独特的魅力吧。
商圈大有什么用
很多读者会不由自主的把商圈的大小看作对城市实力的认可,简单的认为商圈越大代表城市越强,这样的执念大可不必。
在大多数时候,过程都比结果更重要。抛开情感因素不谈,事实上全国哪个商圈最大对你毫无价值,但了解商圈界定的方法,你可以将其用于更加具体和个性化的分析,这些分析会给你带来更多真实的价值。
举个例子,广州哪里吃的地方最多?
想吃接地气的地方特色去上下九商圈,这里不仅是广州最大的商圈,也是美食最多的商圈,更重要的是,这里的餐饮消费很低,人均不到40元。
珠江新城的同样是值得一去的美食打卡地,很多粤式高端餐厅和西餐都坐落于此,但相应的,消费客单也会高上不少。
广州哪里玩的地方最多?
要想玩的更好,上下九就不再是最好的选择,北京路商圈虽然总体规模小于上下九,但在满足休闲娱乐的需求层面更胜一筹。原本综合排名较为靠后的江南西商圈也榜上有名。
再比如我想开一家针对健身人群的沙拉店,我想知道哪些地方健身房更密集,这就是个业务问题了,排序又将有所不同。
当我们的目的不同,使用的统计口径也会不同,得到的结果也往往不同。
所以,忘记排名,专注于你的需求吧!