什么样的餐饮店更容易存活？

当我们打开各种APP，查找周末下午要体验的剧本杀，晚饭要去的餐厅，旅游要逛的景点，有时会突然想起一些久远之前的名字。而当我们兴冲冲在搜索框键入记忆中的那个名字，却没有返回任何信息，只有一些笔记，只鳞片爪地留下了这份记忆的真实性。

店铺会出现，也会消失。这些消失的店铺，为何会消失？

在接下来一段时间里，数据团将使用微观店铺数据（包括上海市与成都市两个城市）、中国第七次人口普查的分乡镇街道数据（该数据已在2023年7月正式出版），以及其他高频数据，通过一系列研究，来看看什么样的店铺能够“活下来”。

一、找到“消失的店铺”

要找到消失的店铺，我们必须在不同的时间点获取当前存在的店铺数据，并进行对比。

以2023年3月31日与2023年6月30日为标准时间点，我们分别获取了上海市与成都市在这两个时间点存在的店铺，而其中在2023年3月31日出现，却在2023年6月30日没有出现的店铺，就是我们要分析的“消失的店铺”了。

上表显示，从2023年3月31日到6月30日，在沪蓉双城，店铺的总量都是在增长的。上海有15.6%的店铺“消失”了，成都有10.7%的店铺“消失”，与此同时，上海又新“出生”了16.9%的店铺，而成都的店铺“出生”率则为16.7%。

我们将在之后研究新出生的店铺，并在此基础上研究店铺的净增长率。这篇文章的焦点还是其中消失了的那一部分。

下表列出了不同大类的店铺在上海和成都的消失率。

在上海，“消失”最快的店铺大类要属亲子、美食、购物、家居和酒吧。其中亲子类和美食类的2023年2季度消失率都达到了24%以上，接近四分之一的店铺在这个季度消失。

而在成都，则是酒吧、金融服务、美食、亲子和运动培训这几个大类的店铺有最高的消失率，其中酒吧的消失率达到21.7%，超过五分之一。

这些店铺为何会消失？是因为价格过高导致了客人的离开？还是因为他们的服务不被客人喜欢？抑或是他们处在了不合适的位置？

接下来，我们将对其中占比最大的餐饮类店铺进行研究。

二、沪蓉双城，什么价位的餐饮店更容易活下来？

根据各个餐馆的人均消费，可以画出上海、成都两地的消费分布。

（为了便于观察，我们对坐标轴进行了缩放）

总体来说，100元以下的平价店铺占绝大部分——成都91.53%的餐饮在人均100元以下，上海人均百元以下的餐饮店铺也占总数的79.8%。

上海最贵1%餐饮的门槛约为573元，意味着人均消费574元以上的店铺，只占上海所有餐饮店的1%。而成都的最贵1%餐饮门槛仅为257元。

将餐馆的价格划分为十元一个档次，例如人均消费从100元～109元为一档，110元～119元为一档，计算其中每一个档次的店铺的存续率后，再经过平滑处理，我们可以画出下图。

可以看到，不同价格的餐饮店存续率有着较大差别，呈现出倒V字型。从最便宜的餐饮店，到人均消费高达590～599元的中高级餐饮，店铺的存续率显著提升，从91%提升至98.6%。

在人均价格超过600元之后，店铺的存续率再度下降，在均价为750～760的区间，仅有92.5%的存续率。在人均价格超过760元后，餐饮存续率再度提升。

若是将上海和成都的数据区分开，那么可以得到下图：

上海的价格-存续率曲线出现了两个明显的高峰，一个在590～599元，另一个出现在830～849元之间，价格处于这两个区间的餐饮店都有着高达98%以上的存续率。而成都的价格-存续率曲线则出现了“一波三折”的现象，在人均120～129、370～389的这两个区间，分别出现了明显高于相邻价格区间的存续率。

在沪蓉两地，高价餐厅的占比都不算很大，难以画出更为平滑的价格-存续率曲线，但从总体趋势上看，我们不难得出结论——高价的餐厅，总体来说比起低价餐厅有着更高的存续率。这个现象在成都比上海更为明显。虽然在某些价格区间似乎存在小的存续率波峰，但是在价格超过500元的高价餐厅，存续率竟然达到了惊人的100%。

当然，这些图表只能代表价格与存续率存在相关关系。这些变化背后的原因到底是什么？是高价餐厅更能应对市场波动，还是小餐厅船小好掉头？很难直接给出答案，我们需要更多的数据。

三、口味、环境与服务，哪个对店铺存续更加重要？

在我们的数据中，每家餐饮店铺都包括口味、服务与环境这三项评分，我们将用这三项数据，对于该店铺在2023年2季度是否能够存活进行probit回归，公式如下：

Φ−1(P(存续=1))=β0+β1×口味+β2×服务+β3×环境。

回归结果如下所示：

上图显示了三组点以及他们的置信区间。在红线右边，代表的是这个部分的评分提高，对于存续有正的影响。例如无论是上海、成都，还是两个城市加总的所有数据，“口味”评分对于这个餐饮店是否能够存续，都有极为显著的影响，其系数大小约为1.5，表示该店铺的存续率会上升1.5个标准差，即存续概率在边际上有26%到30%左右的提升。

不难发现，在两个城市，虽然口味的提升都能显著提高店铺存续的可能性，但“服务”评分的提升却会显著降低店铺存活的可能性。“服务”评分每上升1分，该店铺的边际存续概率会下降13%～19%左右。

在“环境”评分上，上海和成都出现了差异，在上海，“环境”评分每上升1分，该店铺的边际存续概率会上升5.4%，而在成都则会下降3%。这可能也体现出了两座城市在餐饮习惯上的些许不同。

总之，如果仅仅是为了餐饮店铺的营业可以更久，更不容易关门歇业——而非挣得更多，或者其他目标——那么口味永远是最重要的，更为优良的环境对餐饮存续的影响并不大，但在上海有些许正向影响，在成都则是负的。

需要注意的是，更好的服务，永远会和更高的关门概率绑定在一起。这个结果并不算出人意料——更高水平的服务往往也意味着更高的用人成本，这对餐饮存续并不算好事。

我们进一步对不同品类的餐饮计算了这三项评分的影响，大于零表示该变量的提升对于存续有正向作用，小于零则表示相反的含义。

上图从高到低显示了“口味”对餐饮存续的重要性。对口味最敏感的餐饮品类，即“口味”系数图中排名最靠前的，是小龙虾、家常菜与农家菜。在这些品类，口味评分在很大程度上决定了店铺是否能够继续开业，这些店的口味稍微差一点，就不会再有人品尝。相比之下，自助餐、水果生鲜、咖啡厅和西餐的存续不太受到口味的影响。

上图呈现了“服务”评分对不同种类餐饮的存续影响系数。可以看到，服务几乎对任何品类的餐饮都没有正向影响，即使是排名第一的粉面馆，服务的提升对餐饮的正影响也并没有达到统计上的显著。反过来，在鱼鲜、特色菜、食品滋补和湘菜等品类，服务越好，反而店铺关门的概率会更大。

上图呈现了“环境”对于不同品类餐饮存续的影响。可以看到，不同的餐饮存在着很大差异。在特色菜、粤菜、本帮江浙菜和咖啡厅等品类的餐饮中，环境更好，存续概率会有显著提升。而在家常菜、烤肉烤串、小龙虾、北京菜等品类中，环境较差的店反而有更高的存活率。

口味、服务和环境，在不同种类的餐饮中，影响方向也会有较大差异，正说明了每一种餐饮所能吸引到的人群存在显著差异。

到粤菜馆、江浙菜和自助餐用餐的人们，希望这家店的环境能够更好，但对口味的要求低一些。

到小龙虾、烤肉烤串店用餐的人们则完全相反，他们只在乎好不好吃，却对环境毫无要求。如果一家店环境太好，可能反而带来更贵的价格，导致客人离去。

因此，每一家店周边的人口特征，将是我们分析不同的餐饮店铺存续的关键变量。

四、人口特征与存续率

如何找到每家店铺周边的人口特征？这里，我们需要用到2023年7月刚刚出版的《中国第七次人口普查的分乡镇街道数据》。

第七次人口普查的乡、镇、街道资料包括了上图呈现的这些变量，即总人口、三大年龄段人口（其中老人年龄段包括60岁及以上和65岁及以上两个口径）以及居住在本乡镇街道，户口也在本乡镇街道的人口。

通过这些变量，我们可以为每一个乡、镇、街道生成这些地区的人口特征。上海和成都两地，共有487个乡、镇、街道，我们将所有店铺按照位置匹配到了每一个乡镇街道，并将上一个部分使用的probit公式改为下式：

Φ−1(P（存续=1）=β0+β1×口味+β2×服务+β3×环境+β4×人均店铺数量+β5×少年人口占比+β6×青壮年人口占比+β7×外来人口占比+价格、位置变量。

除了之前的口味、服务、环境评分外，我们进一步加入了人均店铺数量（即该地区餐饮店铺数量除以人口总数）、少年人口占比（0～14岁人口占总人口比重）、青壮年人口占比（15-59岁人口占总人口比重）、外来人口占比（用1减去户口在本乡镇街道的人口比重）。

注：由于老年人口与少年人口、青壮年人口存在共线性，我们在这个回归中暂时不加入该变量。

同时，我们还控制了店铺的价格和位置（用到市中心的距离表示），进一步排除人口特征和其居住位置和店铺特征之间的关系。

将上述变量在各个品类的餐饮中的影响绘制出来，结果如下：

上图显示，少年人口能够带来更高存活率的餐饮，主要包括面包/饮品类、私房菜、食品滋补、家常菜、烤肉等类别。除了“其他美食”品类，少年人口即使没有显著的正向影响，也少有负向影响。

上图显示，青壮年人口占比（15～59岁人口占比）提高仅会对水果生鲜、食品滋补类别产生显著为正的存续率影响。对其他大部分品类，青壮年人口更多，其影响反而是负的，尤其是粤菜、西餐等品类皆是如此。

与少儿人口的结果对比，青壮年人口呈现出的结果稍微有些出乎意料。在我们的直觉中，一个地区的工作人口比例越多，似乎应该会有更高的消费能力，但对餐饮存续的分析显示，在其他人口特征类似的情况下，上班族占比更高，反而会成为一个餐饮业的负向信号。

上图给出了户口在外乡镇街道的人口占比对不同品类餐饮的存续率影响。从图中可以看到，粤菜、粉面馆这两类餐饮，会在外来人口占比更多的地区更好地经营下去。而特色菜、水果生鲜、食品滋补、面包饮品、火锅、川菜等品类，则有相反的趋势。

需要注意的是，本文中用到的“外来人口占比”与通常语境中不太相同，严格来说是人口普查中的户口不在本乡、镇、街道的人口占比。户口在外乡镇街道，既包括上海、成都以外的人口，也可能包括上海成都的其他区县，或者本区县其他乡镇街道的人口。在一般的情况下，这两个数值有很强的相关性，因此这里将“户口在外乡镇街道的人口占比”，近似地认为是“外来人口占比”，来度量本乡镇街道迁入人口的情况。

上图呈现了人均餐馆数量对不同品类餐饮店铺的存续影响。人均餐馆数量，表示的是该地区该种类餐馆的密度。理论上说，一个地区如果同类餐饮个数过多，那么这类餐饮会有更强的竞争，导致每一家的存续概率都更低，例如烤肉、小龙虾、湘菜、烤串等品类，都呈现了这样的现象。

但是，在北京菜、私房菜、粤菜、自助餐、鱼鲜和日本菜品类，这种现象不仅不存在，反而呈反向出现——人均餐馆越多，越容易存续。在这些品类的店铺，同行开在隔壁，可能并非是坏事，正如产业园区可能为企业带来集聚效应一样，某类餐馆在一些街道的“扎堆”，反而能够打出品牌，降低成本，留存顾客，让这些店铺更容易开下去。

结语

什么样的店铺更容易存活？

更好吃的店铺总是更容易存活，而其中某些品类的餐饮受到口味的影响更大——例如小龙虾、家常菜。而某些餐馆的存活与否却和口味没有什么关系——例如自助餐。

更好的环境，则并不一定能够带来更高的存活率。在上海可以，在成都不行。在粤菜馆可以，在小龙虾店则不行。

而更好的服务，却基本上总是和更低的存活率相关。

在人口特征上，少年人口占比提升对存续率的影响更为正面。青壮年人口占比的提升常常与更低的存活率相关。外来人口占比的提升，可能会让该地区的粤菜馆和粉面馆更容易生存下去，但却使特色菜、水果生鲜等品类的存活率降低了。

在人均店铺这一竞争性指标上，一些品类体现了更强的竞争性，例如小龙虾、烤肉，一个地区有一家就够了，有你没我。另一些品类则似乎从集聚中获得了更多好处——一个街道开了更多北京菜馆子，反而使想吃北京菜的人们更多地来到这个街道，弥补了竞争的损失，让每一家店的存活率都更高了。

所以，如果你知道某一家店，地处没有小孩且上班族云集的地方，口味一般，环境还不错，服务还特别好，那么赶紧再去打卡一次吧，可能它什么时候就关门了。

本文来自微信公众号：城市数据团 （ID：metrodatateam），作者：chenqin