從百貨商場到購物中心，從超市大賣場到便利店，從單一化業態到多元業態組合的商業，現代商業中心的發展只用了15年左右。城市商圈早已不是擺滿玻璃柜臺的百貨大樓，也不是各式普通店面的集市，取而代之的是購物綜合體里琳瑯滿目、體驗新奇的門店。

在成都，這一現象同樣明顯。相較于2014年，成都市2017年的服務業業態呈現多元化趨勢。我們將大眾點評網中購物、美食以及生活服務的商戶定義為傳統服務型商戶，通過數據分析發現，傳統商業商戶總量與占比的數字均較高，但占比明顯下降，從2014年的76.6%下降到2017年的69.3%，下降幅度達7.3%。結構上看，零售業“損失慘重”，購物商戶數占比，從2014年的37.6%下降至2017年的30.3%。

反之，酒店、休閑旅游、親子以及教育等商戶迅速成長。其中酒店數在三年間增加了3.8倍多，學習培訓的商戶數增加了2.57倍，親子以及周邊游等也分別增加了1.65倍和1.4倍。

對一個城市商區來說，只有通過正確探析城市居民的消費需求，合理選擇或不斷更新商區的業態布局，才能更好地生存。

本文利用大眾點評與手機信令數據，嘗試探索成都市商區業態與人口活動的內在聯系。

成都商區的選取

打開大眾點評，成都中心城區（包括錦江區、青羊區、金牛區、武侯區、成華區、高新區和天府新區）內就有多達85個商區。本文選擇成都十個商區進行對比，以此了解成都的商業發展狀況。

在本地人眼中，成都不只有寬窄巷子、武侯祠；春熙路位于成都市中心的核心地段，一直是成都本地人眼中的購物天堂；近十年，大型商業項目陸續崛起，錦華路以及萬年場等商區成為新進主力商區；與此同時，騾馬市、建設路、紅牌樓等片區級老牌商區也在逐漸升級；作為未來商務發展的核心區域的高新區和天府新城，同樣不能忽視。

成都商區業態大比拼

為了觀察各商區的現有功能業態的結構，我們采用業態區位熵、業態混合、消費水平來進行評估。區位熵，能反映某一業態的專業化程度，以及某一區域在高層次區域的地位和作用，區位熵越高，說明業態在成都市的集聚水平越高。業態混合度則采用信息熵的計算公式，信息熵越大，說明商圈業態的混合度越高。

1．商區“術業有專攻”，婚紗攝影成為“商區最愛”

對比十大商區不同類型的業態，可以發現，在所有業態中，婚紗攝影成為了十大商區的“最愛”。以建設路、錦華萬達、天府新城為首的商區，均有大量婚紗攝影店；就連作為“人氣冠軍”的春熙路，因為鄰近時尚街區遠洋太古里，同樣也成為拍婚紗的好去處。

每個商區都有自己的“主題”，在業態布局上各具特色。作為旅游景點的寬窄巷子和市中心的騾馬市，酒店的聚集程度十分突出；而武侯祠的周邊游（景點、旅游設施等）聚集程度在全市最高。紅牌樓作為老牌商區，是名副其實的“汽配基地”；高新區的上班族不用發愁沒有運動健身的地方。

然而，計算各商區的業態混合度，并沒有明顯差異。

2．女性和兒童，是商區業態的主要消費對象

我們根據購物商品類別進行細分，可以發現，不僅是婚紗攝影，親子購物、化妝品以及珠寶也是熱門商區的首選。市中心春熙路的化妝品和珠寶飾品、錦華萬達的親子購物與鞋包服飾、建設路的親子購物、武侯祠的花店、仿佛都是為女性和兒童準備的。

3．“接地氣”的成都美食

品嘗成都美食是每個“吃貨”的必修課。春熙路、寬窄巷子、武侯祠這些必去景點，美食價格并不貴，低于50元的商戶均過半。要說成都哪里的美食更奢華，非騾馬市和萬年場莫屬，人均消費200元以上的商戶高達17%。

成都商區人氣大比拼

1）春熙路是成都不可撼動的人氣中心

先來看一下十大商區的客流在各時段的分布。

根據手機信令數據在不同時段的分析結果，十大商區的客流隨時間變化的趨勢總體相同：休息日比工作日人流量大，其中，夜間居住時段（晚上02:00-07:00）的人流量最小，周末白天的人流量最大。這個趨勢很好理解：商區主要集中了購物休閑景點等各種消費業態，而住宅建筑布置較少，因此周末人多而夜間居住人少。

其中，春熙路各時段人流量都遠超其它商區，表明了春熙路作為老牌商圈在成都不可撼動的中心地位。

另一個比較有趣的現象是，天府新城和高新區工作時段的人流一舉躍為全市前列，而在其余時段卻表現較差，全市墊底。由于新區的配套發展一般滯后于辦公功能，現有新區周末對人流的吸引程度，并未達到與之體量匹配的預期。

2）市級商區與片區級商區客流來源差異大

通過上述分析可以看出，周末白天各商區的人流量均大于其他時段，是人群活躍度最高的時間。因此，篩選出周末10:00-17:00出現在這些商區的人群，追蹤他們的居住地址，進一步繪制出十大商區客流的空間分布（剔除較小客流單元），可以看出：

1.春熙路吸引成都市各個方向的人口來此消費，其吸引范圍大，程度深；

2.各商圈消費者來源地與地鐵并沒有明顯關系；

3.各商圈有各自較明顯的輻射地：寬窄巷子的主要客流來源于旅客居住集中的春熙路；天府新城主要來源于高新區和南部的居民區。而錦華萬達則對東南三環外的居民形成一定輻射。

上圖給出了十大商區客流的空間分布，為了更直觀地表現十大商區對人流的吸引范圍，即人群到達商區的出行距離，下面以折線圖的形式表現十大商區客流的距離分布。

根據客流的空間分布和距離分布，可以看到：

1、從商區客流空間分布上來看，春熙路、寬窄巷子、騾馬市、建設路吸引全市各地區客流均較多，屬于市級商區；武侯祠、錦華萬達、萬年場、紅牌樓、高新和天府新城屬于片區級商區，吸引客流較多來自于附近居民。

2、2km以內屬于步行可達范圍，此范圍內商區客流分布呈現了明顯的兩極分化趨勢。春熙路、武侯祠、騾馬市、寬窄巷子2km以內客流占了10%左右，而高新、紅牌樓、天府新城、萬年場、建設路和錦華萬達這六個商區只有1%。

3、除高新與天府新城商區，其他商區在覆蓋50%的人群時，出行半徑在5-7km之間。其中寬窄巷子半徑最小，為5km。

4、而覆蓋80%的人群時，平均出行距離差異較大。到達天府新城消費的人群出行距離遠大于其他商區，達到12km。

這是由于：1）天府新城商圈地離市中心較遠，去消費的居民往往需要長距離出行。2）天府新城商圈的主要消費群體——往南更遠的南部新區居民拉遠了出行距離，在南部的新區商業配套還沒有發展起來的情況下，相對較近的天府新城商圈是他們的首選，即便如此，他們的出行距離也遠高于市內其他地區。

3）在商區里，一半是游客

通過上述分析，可以得知十大商區的總體人群活躍度情況。那這些人群有什么特點呢？

通過手機號碼的歸屬地信息，我們將活躍人群分為成都本地人和外地游客。在周末白天，全市的活躍人口中，本地、外地的比例為3:2，即走在成都的街頭，你遇到的10個人中可能有4個都是外地游客。而十大商區的本地、外地人口比例則達到了1:1。

周末白天時段，除了“成都中心”——春熙路人滿為患以外，成都本地人和外來游客喜歡逛的地方有一定區別。游客們更偏愛寬窄巷子、武侯祠博物館等包含景區的商區。而成都本地人則更加偏愛萬年場、建設路購物商區進行休閑游憩活動。

商區活躍度的原因探析

一個商區的活躍度高低背后的邏輯，在于商區的業態配比能否迎合人民日益變化的消費需求，通過對成都十個商區的分析，我們發現了不同商區的人群活躍度差異較大，而人口活躍商區的業態卻更加“綜合”。為了探究什么樣的業態對人群的吸引力有著較大的影響，我們做了一個小分析。

首先，我們假設酒店、學習培訓以及親子等新業態對提升商區活躍度有積極影響。為了驗證以上假設，我們擴大研究范圍選取大眾點評中成都中心城區的85個主要商區作為樣本，以每個商區周末白天和夜晚的人流量為因變量，分別將商區不同類型業態的區位熵、美食的人均消費以及業態混合度作為自變量，考察不同自變量與因變量的相關系數，研究各個特征與商區活躍度的相關性強弱，并在此基礎上進行線性回歸分析。考慮到位于二環以外的商區活躍度值較小，可能會出現異常值從而對模型產生較大的影響，因此另外將二環內的商區作為樣本進行對比。

1）實體零售仍是商區吸引人群的“法寶”

根據相關系數表可知，無論是在周末白天還是夜晚，購物的區位熵與商區活躍度的相關系數都最高。盡管從大眾點評的商戶數變化來看，購物商戶占比明顯下降，但是實體零售仍然是影響一個商區吸引人群能力的關鍵指標。

除此之外，婚紗攝影、酒店的區位熵也與商區活躍度呈顯著正相關，從上文對十大商區的業態分析中也可看出，這兩者對熱門商區的重要性。

2）多元業態對市中心商區尤為重要

當我們把研究范圍縮小至二環內時，購物的區位熵對商區活躍度的影響驟減，親子、運動健身以及麗人等業態的區位熵的相關性顯著增大。

對于市中心的商區來講，消費基礎和商業成熟度明顯優于城市邊緣商業區，實體零售的體量或便利性不再成為一個商區吸引人氣的決定因素，對商區業態的精細化定位與選擇變得尤為重要。

從不同業態的區位熵對商區活躍度的影響權重來看，親子、運動健身以及麗人等業態的區位熵與成都市中心商區活躍度高度相關，一定程度上，選擇布局這些業態的商區也許能集聚更多人氣。

結語

成都商區的商業發展態勢與商區活躍度差異是現如今服務業發展的縮影。由于城市居民生活水平的提高以及年輕人觀念的變化，以酒店、親子、運動健身以及麗人為代表的多元新業態大幅增長，實體零售業在數量上的優勢受到一定沖擊。

本文基于大眾點評以及手機信令的數據，從商區功能業態的角度出發，從商區業態、人群活躍度以及消費水平等方面重點考察了成都市十個典型商區的差異，探究了商區不同的業態布局與商區人群活躍度之間的相關性。

當然，影響商區活躍度的因素還有很多，如距市中心距離、政策、交通因素等，商區的功能業態只是其中一個方面。隨著數據來源與技術手段的不斷豐富，未來可以更加準確完備地揭示一個商區活躍與否的內在原因。

（數據說明：本文所涉及的數據包括大眾點評以及手機信令數據。其中大眾點評數據包括成都市2014年與2017年的數據。由于年份不同，其業態分類標準有所差別，筆者在對比時以2017年的數據分類標準為準；手機信令數據采集于2017年4月，將成都第二繞城高速以內的區域劃分為了250m*250m的網格，文中的人群活躍度是指單位時間內每個網格內用戶數量的平均值。另外，在計算每個商區的指標時，取商區500米緩沖區范圍內的不同類型的商戶數作為商區的商戶數；取500米緩沖區范圍內人群活躍度之和作為商區的人群活躍度。）