2017年-数据局_企鹅智酷腾讯位置服务：北上广深四城“出行半径”数据报告_51页_3mb

七千万人的流动与商机总结

核心内容

本报告由企鹅智酷联合腾讯位置服务发布，基于百亿次定位大数据分析北上广深四城的工作日、假期和春节出行数据，揭示城市内部与外部出行规律，探索城市出行数据中蕴含的商业和行政规划机会。

主要观点

1. 城市内部出行服务的发展变化

• 2016年，互联网用车出行的渗透率已达70.9%，一线城市超过80%，三线及以下城市接近。
• 共享单车APP在全国10+城市广泛覆盖，生成大量基于位置服务的数据，为未来3-5年的共享经济生态建设提供支持。
• 一线城市工作日平均通勤距离存在差异，北京最远，广州最短。

2. 城市假日外部出行

• 北上广深居民在假期中表现出不同的出行偏好，深圳和广州居民更多选择省内出行，北京和上海居民则更倾向于跨省或市内出行。
• 上海居民对市内出行偏好较高，对本地休闲度假产品消费潜力大。
• 北京、广州、深圳居民在境外出行中，泰国、韩国、日本、美国是最受欢迎的目的地。
• 有约10%的居民出行半径不超过家周边1公里，是假日期间本地O2O服务的重点营销对象。

3. 春节跨区出行

• 北上广深在春节期间至少有一半的人离开，深圳空城率最高，达69%。
• IT公司集中的工作区春节人口出走率较高，如北京中关村、上海张江、广州信息港等。
• 火车是春节出行的主要方式，北京居民乘火车出行比例最高，达67%。
• 广州、深圳春节人口主要流向广东省内及湖南、广西，北京居民主要流向河北、河南、山东。

4. 城市出行数据中的新机会

• 精准的出行数据可为交通规划、商业决策和城市服务优化提供支持。
• 职住分离现象在一线城市普遍存在，导致通勤压力大，需通过发展轨道交通、优化交通结构等方式缓解。
• 通勤半径>25公里的居住地集中，形成交通压力热点，需针对性地改善交通条件。
• 工作区周边形成密集居住区，为周边商业带来机会，如餐饮、零售、服务行业。

关键信息

一线城市工作日平均通勤半径

主要工作区通勤半径

• 北京：国贸（11公里）为最长，亦庄（8.6公里）最短。
• 上海：虹桥淞虹路通勤距离最长，五角场职住距离最平衡。
• 广州：珠江新城通勤距离较长，科韵路职住距离最平衡。
• 深圳：车公庙通勤距离最长，人民南职住距离最平衡。

春节人口出走率

• 深圳：空城率最高，达69%。
• 北京：空城率较高，主要流向河北、河南、山东。
• 上海：主要流向安徽、江苏、河南。
• 广州：主要流向广东省内及湖南、广西。

春节出行方式

• 火车：北京居民乘火车出行比例最高，达67%。
• 飞机：北京、上海、深圳的金融中心区域，如国贸、陆家嘴、福田中心，飞机出行比例较高。
• 广州：信息港周边居民多选择火车出行。

城市交通优化建议

• 北京：发展五环外及燕郊的轨道交通，缓解通勤压力。
• 上海：发展连接郊环至中心城区的轨道和公路交通，缓解进城压力。
• 广州：发展花都、新塘的轨道交通，缓解郊区通勤压力。
• 深圳：优化关外区域的交通，如宝安区、龙岗区的轨道交通建设。

概念定义

• 城市典型工作区：就业人群（尤其是白领）集中的区域，如高新技术企业、金融、贸易企业聚集地。
• 出行半径：从某地到出行目的地的直线距离。
• 工作日出行半径：即通勤半径，为工作地址到居住地址的直线距离。
• 假期出行半径：即某工作区人群出行目的地的远近程度。
• 常住地：工作和居住地址所在的城市。
• 省外出行：假期期间定位数据在常住地所在省以外。
• 省内出行：假期期间定位数据在常住城市以外、所在省范围以内。
• 市内出行：假期期间定位数据都在常住城市，且不全是住址周边1千米内。
• 在家：假期期间定位数据都在住址周边1千米内。

腾讯位置大数据特点

• 真实：来源于真实用户、真实场景的手机和智能终端主动上报的位置信息。
• 完整：覆盖不少于70%的人群，数据来源广泛。
• 合法：保护用户隐私，不收集个人信息，数据匿名化处理。

平台能力

• 区域热力图、位置流量分析、迁徙分析、客流分析等，可为警务、智慧城市、旅游、商业等行业提供解决方案。

应用案例

• 腾讯位置大数据已成功应用于G20灯光秀、2016南京秦淮河灯会、北京通州副中心总体规划、上海迪士尼等项目。

数据来源

• 数据来自腾讯位置服务定位大数据，日均定位请求超500亿次（截止2016年12月）。

总结

本报告揭示了北上广深四城在工作日、假期和春节期间的出行模式，分析了通勤距离、出行方式、人口流动及商业机会。通过精准的出行数据，有助于优化城市交通、实现职住平衡，为城市服务和商业决策提供科学依据。