北大光华-2018新零售城市发展指数报告-2018.06-47页_10mb
报告摘要
2018 新零售城市发展指数总结
核心内容
新零售通过数据与科技手段重构“人-货-场”,提升零售效率,进而带动城市整体商业系统的优化。新零售的发展不仅涉及生产、物流、服务、交易和环境五大要素,还与城市的政策支持、社会关注度、科技水平和人才流动密切相关。光华新零售城市发展指数从这五个维度综合评估城市在新零售发展中的表现,旨在反映城市在效率提升方面的竞争力。
主要观点
- 新零售是推动城市商业效率提升的重要手段,通过优化流通链条,减少低效环节,提升整体资源配置效率。
- 传统零售的低效主要来源于物流、服务、交易、信息传导和政策环境等环节的不足。
- 新零售的高效体现在数据驱动下的精准匹配和便捷体验,能够有效提升消费者的购物效率和商家的运营效率。
- 新零售发展不仅促进消费增长,还对生产、物流、服务、交易、环境等多个领域产生深远影响,推动城市经济转型和长期竞争力提升。
关键信息
五要素构成新零售生态系统
- 生产:城市生产效率反映其科技水平和人才流入情况。
- 物流:物流效率体现为商品流通速度和基础设施完善程度。
- 服务:服务效率涉及新业态发展、品牌数字化进程和消费者体验。
- 交易:交易效率由线上零售交易额、电商用户渗透率、支付方式等因素决定。
- 环境:环境效率涵盖政策支持力度、社会关注度和电子政务发展情况。
新零售对城市的影响
- 提升城市资源配置效率,促进绿色、智慧、美好城市建设。
- 促进区域协同发展,推动物流、信息、人才等生产要素在城市间流动。
- 促进消费升级,满足人民日益增长的美好生活需要。
城市排名分析
新零售综合指数排名
| 排名 | 城市 | 新零售指数 | 生产效率指数 | 物流效率指数 | 服务效率指数 | 交易效率指数 | 环境效率指数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 上海市 | 99.2 | 92.8 | 99.2 | 99.2 | 97.5 | 97.3 |
| 2 | 北京市 | 98.5 | 99.2 | 96.3 | 94.0 | 95.6 | 99.2 |
| 3 | 深圳市 | 95.5 | 92.2 | 97.3 | 91.8 | 99.2 | 94.9 |
| 4 | 杭州市 | 93.8 | 89.3 | 97.7 | 89.9 | 98.6 | 97.8 |
| 5 | 广州市 | 91.9 | 89.3 | 96.1 | 88.3 | 94.7 | 97.0 |
| 6 | 成都市 | 91.1 | 88.4 | 95.1 | 90.1 | 90.4 | 95.3 |
| 7 | 武汉市 | 90.2 | 87.1 | 94.5 | 89.1 | 91.7 | 92.8 |
| 8 | 南京市 | 89.6 | 86.7 | 96.2 | 88.2 | 91.4 | 92.5 |
| 9 | 长沙市 | 89.3 | 86.6 | 93.7 | 88.9 | 89.7 | 91.8 |
| 10 | 宁波市 | 89.1 | 85.4 | 93.8 | 88.1 | 91.3 | 93.5 |
| 11 | 厦门市 | 89.1 | 85.9 | 92.7 | 86.4 | 95.2 | 91.6 |
| 12 | 西安市 | 89.0 | 87.3 | 91.9 | 87.2 | 90.6 | 92.6 |
| 13 | 郑州市 | 88.8 | 87.1 | 91.9 | 87.3 | 91.5 | 90.1 |
| 14 | 南昌市 | 88.6 | 85.6 | 91.6 | 88.3 | 89.6 | 92.6 |
| 15 | 沈阳市 | 88.5 | 86.5 | 92.1 | 88.5 | 86.7 | 93.5 |
| 16 | 济南市 | 88.4 | 86.7 | 92.2 | 86.3 | 87.5 | 99.0 |
| 17 | 天津市 | 88.4 | 87.0 | 93.6 | 88.5 | 87.2 | 89.9 |
| 18 | 重庆市 | 88.4 | 86.4 | 94.1 | 88.3 | 86.3 | 93.6 |
| 19 | 合肥市 | 88.1 | 85.9 | 93.8 | 87.0 | 90.0 | 90.4 |
| 20 | 福州市 | 88.0 | 85.7 | 91.1 | 87.3 | 88.8 | 92.7 |
| 21 | 青岛市 | 87.9 | 86.1 | 92.8 | 86.7 | 87.8 | 94.7 |
| 22 | 石家庄市 | 87.9 | 86.0 | 90.6 | 87.5 | 86.4 | 95.2 |
| 23 | 贵阳市 | 87.6 | 85.3 | 90.2 | 85.6 | 91.4 | 92.5 |
| 24 | 大连市 | 87.6 | 85.8 | 90.9 | 87.4 | 86.2 | 93.8 |
| 25 | 海口市 | 87.5 | 85.2 | 90.1 | 85.3 | 92.9 | 89.7 |
| 26 | 南宁市 | 87.3 | 85.3 | 90.3 | 86.0 | 88.9 | 93.6 |
| 27 | 昆明市 | 87.0 | 85.4 | 90.6 | 85.9 | 90.0 | 89.0 |
| 28 | 太原市 | 87.0 | 85.8 | 90.4 | 86.0 | 89.7 | 88.3 |
| 29 | 长春市 | 86.5 | 85.8 | 88.9 | 86.8 | 86.3 | 88.1 |
| 30 | 哈尔滨市 | 86.3 | 85.8 | 88.8 | 86.7 | 85.0 | 89.5 |
| 31 | 乌鲁木齐市 | 86.2 | 85.1 | 85.5 | 85.1 | 89.1 | 90.2 |
| 32 | 兰州市 | 86.1 | 85.2 | 88.2 | 85.4 | 88.2 | 88.3 |
| 33 | 银川市 | 86.0 | 85.1 | 86.0 | 85.3 | 89.7 | 86.0 |
| 34 | 拉萨市 | 85.4 | 85.0 | 86.4 | 85.0 | 88.5 | 85.0 |
| 35 | 呼和浩特市 | 85.2 | 85.2 | 88.0 | 85.3 | 86.0 | 86.5 |
| 36 | 西宁市 | 85.0 | 85.0 | 85.0 | 85.1 | 86.2 | 86.6 |
新零售环境指数排名
| 排名 | 城市 | 新零售环境指数 | 新零售业态指数 | 消费活跃度指数 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 上海市 | 94.1 | 99.2 | 97.1 |
| 2 | 北京市 | 99.2 | 95.5 | 94.3 |
| 3 | 深圳市 | 94.5 | 92.6 | 96.9 |
| 4 | 杭州市 | 91.4 | 91.0 | 99.2 |
| 5 | 广州市 | 91.5 | 89.5 | 94.5 |
| 6 | 成都市 | 89.8 | 90.5 | 91.6 |
| 7 | 武汉市 | 88.9 | 89.6 | 91.6 |
| 8 | 南京市 | 88.7 | 88.7 | 91.6 |
| 9 | 长沙市 | 88.2 | 89.2 | 89.5 |
| 10 | 宁波市 | 87.4 | 88.3 | 92.7 |
| 11 | 厦门市 | 87.9 | 87.0 | 95.1 |
| 12 | 西安市 | 88.8 | 87.8 | 90.7 |
| 13 | 郑州市 | 88.5 | 88.0 | 90.1 |
| 14 | 南昌市 | 87.1 | 88.5 | 90.7 |
| 15 | 沈阳市 | 87.6 | 88.6 | 88.7 |
| 16 | 济南市 | 87.9 | 87.0 | 89.3 |
| 17 | 天津市 | 87.8 | 88.8 | 87.6 |
| 18 | 重庆市 | 87.4 | 88.8 | 88.3 |
| 19 | 合肥市 | 87.6 | 87.5 | 89.9 |
| 20 | 福州市 | 87.0 | 87.8 | 89.8 |
| 21 | 青岛市 | 87.5 | 87.3 | 90.0 |
| 22 | 石家庄市 | 86.9 | 87.8 | 89.3 |
| 23 | 贵阳市 | 86.8 | 86.1 | 92.7 |
| 24 | 大连市 | 86.7 | 87.7 | 88.7 |
| 25 | 海口市 | 87.0 | 85.8 | 92.7 |
| 26 | 南宁市 | 86.5 | 86.5 | 91.0 |
| 27 | 昆明市 | 86.5 | 86.6 | 89.6 |
| 28 | 太原市 | 87.0 | 86.5 | 88.7 |
| 29 | 长春市 | 86.6 | 87.2 | 85.5 |
| 30 | 哈尔滨市 | 86.6 | 87.1 | 85.0 |
| 31 | 乌鲁木齐市 | 85.8 | 85.6 | 89.9 |
| 32 | 兰州市 | 86.1 | 85.8 | 88.0 |
| 33 | 银川市 | 85.8 | 85.5 | 88.8 |
| 34 | 拉萨市 | 85.8 | 85.0 | 87.8 |
| 35 | 呼和浩特市 | 85.8 | 85.7 | 85.2 |
| 36 | 西宁市 | 85.0 | 85.2 | 86.9 |
主要城市分析
- 上海市:新零售综合指数全国第一,生产、物流、交易效率领先,是“全球购物新零售之城”。
- 北京市:新零售环境指数最高,科技驱动明显,但交易和物流指标相对落后。
- 深圳市:新零售综合指数第三,线上零售和电子政务表现突出,但物流时效有待提升。
- 杭州市:消费活跃度最高,线上交易和智能物流领先,但云计算发展较弱。
- 广州市:新零售发展迎来“又一春”,移动支付和进口消费表现优异。
- 成都市:消费与零售升级的西部样板,品牌智慧门店和物流网点领先。
- 武汉市:中部六省新零售革命发祥地,新零售指数较高,但部分指标仍需提升。
- 南京市:智慧物流和电子政务表现突出,但线上零售和云计算相对落后。
- 厦门市:新零售指数较高,电商用户渗透率和交易效率领先。
- 西安市:新零售环境指数较高,但新零售业态和消费活跃度表现一般。
区域发展带动
新零售通过提升效率和推动创新,带动区域协同发展,促进城市间资源流动与配置。区域一体化趋势明显,如长三角、京津冀、粤港澳大湾区、成渝城市群等,新零售将成为区域经济发展的关键推动力。
总结
新零售不仅是商业形态的升级,更是城市效率提升和经济转型的重要工具。通过数据与科技的应用,新零售优化了人-货-场关系,提高了生产、物流、服务、交易和环境效率,带动了城市经济结构优化和区域协调发展。未来,新零售的发展将促进更多城市成为智慧、绿色和创新的代表,推动中国城市化进程的升级。
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