2023年以來，中國經(jīng)濟走勢一波三折。在消費領(lǐng)域，我們經(jīng)歷了狂歡的第一季度，收縮的第二季度，暑期久違的跨省出行旅游帶來了復(fù)蘇的第三季度，第四季度一切又趨于穩(wěn)定。

從某知名火鍋品牌門店每天的平均排隊情況，我們可以看到上述趨勢的具體表現(xiàn)：

可以看到，在剛剛結(jié)束的11月，該品牌門店全國平均排隊桌數(shù)約為128家，是4、5兩月觸底反彈以來最高的一個月份，但距離年初時的每天166桌排隊的盛況依然有一定差距。

全國生活服務(wù)店鋪的也出現(xiàn)了類似的變化。如果我們觀察10月底和1月底的全國各類型商鋪的增加與關(guān)閉，得到每一類型商鋪的凈變化，則能得到下圖：

除了酒吧、運動健身、景點旅游、休閑娛樂以及麗人類型的商鋪仍然在增長外，其他所有類型的商鋪都出現(xiàn)了不同程度的下降。其中家居、酒店、親子、購物和學(xué)習(xí)培訓(xùn)類型的商鋪減少最快，減少幅度都達到了10%以上。

電商與商鋪變化之間的關(guān)系

實體商鋪的不景氣，除了世界和中國經(jīng)濟本身的運行周期造成固有波動以外，輿論中也有一種看法認為，電商，或者說直播電商的崛起，是重要原因之一。

關(guān)于電商對就業(yè)或者對經(jīng)濟的影響，相關(guān)的爭論早在淘寶等最早一批電商平臺出現(xiàn)伊始就已不絕于耳，而中國在過去十多年來穩(wěn)定的經(jīng)濟增長讓該爭論失去了發(fā)酵的土壤。

但是，隨著經(jīng)濟增速放緩，各類零售商鋪的不景氣，以及印度、馬來西亞等國在不同程度上使用“保護實體經(jīng)濟”為由禁止直播電商，電商和實體店鋪之間關(guān)系的討論再度擺上臺面。

那么，電商和實體店鋪之間到底存在怎樣的關(guān)系呢？我們使用每個城市的電商銷售額數(shù)據(jù)以及各城市的實體店鋪數(shù)據(jù)，可以畫出下圖：

可以看到，無論是電商用戶數(shù)還是電商銷售額，都與該城市的店鋪數(shù)變化之間存在統(tǒng)計上顯著的負相關(guān)關(guān)系，其中用戶數(shù)變化的負相關(guān)程度更為顯著，達到萬分之一，t值為5.76，系數(shù)大小為-0.161，其含義為，當(dāng)電商的用戶數(shù)每增加1%時，會同時觀察到當(dāng)?shù)氐木€下店鋪數(shù)0.161%的減少。

以上兩張圖畫出了不同品類的生活服務(wù)店鋪，與電商發(fā)展相關(guān)系數(shù)的情況，置信區(qū)間與紅線相交的表示統(tǒng)計上不顯著，在左側(cè)和右側(cè)分別代表該品類的店鋪數(shù)量與電商消費金額/用戶數(shù)的存在負相關(guān)/正相關(guān)關(guān)系。

可以看到，除了酒吧、K歌、生活服務(wù)（指的是維修、保潔、清洗等類型的生活服務(wù)店鋪，更接近家政服務(wù)）等類型店鋪與電商不存在顯著相關(guān)關(guān)系，其他的店鋪的情況或多或少都與電商增長存在負相關(guān)。其中酒店、運動健身、休閑娛樂、麗人、寵物等品類的生活服務(wù)店鋪會隨著電商銷售額的增加而減少；酒店、學(xué)習(xí)培訓(xùn)、麗人、美食、景點等品類生活服務(wù)店鋪會隨著電商用戶數(shù)的增加而減少。

從上圖看，我們似乎很難用幾句話來概括電商和實體店鋪之間的關(guān)系。不管是“I人店鋪/E人店鋪”/ 剛需店鋪/彈性店鋪“/“節(jié)假日店鋪/日常店鋪”，沒有一個維度能夠很好地將這些與電商增長具有不同相關(guān)關(guān)系的實體店鋪區(qū)分開。因此，找到這兩者之間此消彼長的機制也就尤為重要。

電商與店鋪之間的相互影響機制是什么？

對 “在電商銷售/用戶數(shù)增長更快的城市，店鋪的衰退更明顯”這樣的現(xiàn)象，可能存在多種解釋。比如是否可能有背后的一些因素，使得人們更傾向于上網(wǎng)購買的同時，降低前去實體店鋪的頻次？

（一）人口的結(jié)構(gòu)變化

人口就是一種可能的共同影響因素。在我們上一篇文章中，我們就研究了不同性別、人口對于商鋪的貢獻率，并能看到其中明顯的差異。在電商和實體店鋪的例子中，例如更“宅”的人從學(xué)生變?yōu)橛邢M能力的年輕人，同時不那么“宅”且有消費能力的人群漸漸退出消費高峰期，可能就會同時帶來電商的購買增加以及生活服務(wù)店鋪的總量減少。

為了驗證是否存在這樣的關(guān)系，我們采取下列回歸：

同時控制每一個城市的人口年齡結(jié)構(gòu)，尤其是對消費影響更大的年輕人后，我們得到了下列結(jié)果：

可以看到，無論是金額還是用戶數(shù)，在控制了15-39歲年輕人的5歲年齡段占比后，其影響系數(shù)依舊顯著，尤其是在用戶數(shù)和生活服務(wù)店鋪之間的關(guān)系上，無論是系數(shù)還是顯著性，都沒有發(fā)生變化。這樣的穩(wěn)健性測試在加入了所有年齡段的占比后依舊成立。

因此，今年來的電商購買上升和店鋪關(guān)門，可能并不是由人口結(jié)構(gòu)的變動帶來的。

（二）品類內(nèi)的消費擠出

在對不同實體店鋪的影響基礎(chǔ)上，我們將電商品類也進行劃分，做出不同電商品類和不同實體店鋪品類之間的相關(guān)性矩陣，結(jié)果見下表：

上表列出了不同品類的電商消費金額和不同類別實體店鋪增長之間的關(guān)系，其中空格代表該品類之間的影響不顯著，橙色與紅色代表正的影響，而黃色和綠色代表負的影響。

可以看到，不同品類的電商消費對不同類別的實體店鋪影響是不一致的，其中負相關(guān)最為顯著的是“家電”類產(chǎn)品，這類產(chǎn)品的電商消費增長會與13個品類的生活服務(wù)業(yè)店鋪顯著負相關(guān)，其中負相關(guān)系數(shù)發(fā)生最大的是酒店和學(xué)習(xí)培訓(xùn)，分別會隨著家用電器的消費增長上升1%減少0.37%和0.19%。

負相關(guān)其次的要數(shù)“母嬰”、“車品”和“服飾”，它的增長與一共35個品類次的生活服務(wù)業(yè)店鋪的衰退相關(guān)。

雖然大部分品類對于實體店鋪的相關(guān)系數(shù)為負值，但正相關(guān)的品類依然存在。圖書、食品、美妝、日用類就是這樣的例子。

為什么在各種品類的電商購買和店鋪之間會存在迥異的相互替代關(guān)系呢？一種可能來自于消費的擠出效應(yīng)。當(dāng)某一類商品與線下生活服務(wù)店鋪更集中在某一類人群中時，這一類商品和線下生活服務(wù)店鋪的相互替代性就更強。

為了計算商品和線下生活服務(wù)店鋪的年齡性別集中性，我們對每一類商品都進行下式的回歸：

對于所有的消費品類/店鋪，對應(yīng)所有年齡段的人口，算出其系數(shù)β，其含義為當(dāng)這個年齡、性別的人口占當(dāng)?shù)厝丝诒壤礁邥r，對應(yīng)的某一個品類的商品或者店鋪就有最快的增長。

例如，下圖列出了酒店類實體店鋪的的人口影響系數(shù)：

上圖可以看到兩條曲線，其中有的部分在0線上方，代表這個部分的年齡、性比人口會帶來更高的酒店增長率，即30歲以下的人口占比越高，其酒店增長也就越快。

對于酒店店鋪來說，負影響最大的電商品類是家電，而正影響最大的品類是美妝，我們?nèi)〖矣秒娖髦械目照{(diào)以及美妝護膚中的口紅，將這兩個品類的年齡、性別消費曲線作圖如下：

可以看到，空調(diào)品類的最大消費貢獻年齡段和酒店的最大貢獻年齡段是更為一致的，但與口紅品類的貢獻年齡段差異較大。

在同一個年齡段、性別的人口中，若是出現(xiàn)多類同時出現(xiàn)的消費選擇，出現(xiàn)了時間、精力、金錢等幾方面的擠出，導(dǎo)致其中某一項上升后，其他項便出現(xiàn)下降，這可能是導(dǎo)致不同品類電商和實體店鋪之間關(guān)系不同的一種重要原因。

時間精力的消費甚于金錢消費

但是，對金錢的占用，可能在電商對實體店鋪替代的效應(yīng)中，只能起到一小部分作用。畢竟，電商已經(jīng)蓬勃發(fā)展了十多年，如果回頭再說電商消滅了實體店鋪，未免有卸磨殺驢之嫌，這十年來多種多樣的線下店鋪增長恐怕也是不能支撐這樣的結(jié)論的。

但是，近幾年的電商，和前幾年的電商，區(qū)別在哪里？

恐怕最大的區(qū)別就在于“直播”。

“直播電商”，將視頻與消費行為融合在一起，也許確實能刺激消費者支付更多金錢，但也會同時將這些消費稀釋在更多時空中，通過消費者更多的時間、精力以及注意力，從而擠出其他消費。

想象一個用戶，在三小時的時間中，他/她原本會用半小時在電商中花100元，接下來的兩個半小時他/她會朋友們外出進行社交，比如看電影、就餐、娛樂，并在此過程中同樣消費100元。但當(dāng)消費變?yōu)橹辈ル娚滔M后，他/她選擇用三個小時宅在家中，通過直播消費，總消費150元——電商的消費增加了，但總消費和線下實體店的消費均下降了。

我們可以計算questmobile中各應(yīng)用在各城市的用戶數(shù)與各城市實體店鋪數(shù)之間的關(guān)系，做一個簡單的驗證。

上圖的解釋與圖5和圖6類似，置信區(qū)間與紅線相交的表示統(tǒng)計上不顯著，在紅線左側(cè)越遠，表示該應(yīng)用的用戶數(shù)增加對于該城市的實體店鋪數(shù)影響的負效應(yīng)越大。

可以看到，在各類應(yīng)用中，無論是微信、淘寶、京東、拼多多還是各類應(yīng)用加總的用戶數(shù)總體，都與該地區(qū)的實體店鋪沒有統(tǒng)計上顯著的關(guān)系。與當(dāng)?shù)貙嶓w店鋪顯著負相關(guān)的應(yīng)用，包括抖音、快手與支付寶三類，其系數(shù)約為-0.03，即用戶數(shù)每增加1%，實體店鋪會顯著減少0.03%。其中抖音和快手排名前兩位，都是以短視頻為主要賣點的應(yīng)用。視頻應(yīng)用，消費的不是用戶的金錢，而是用戶的時間，在時間被占用后，實體消費的場景自然也就不存在了。

寫在最后

實體店鋪的存在，是城市之所以能將人們聚集在一起的關(guān)鍵因素之一。

在電商出現(xiàn)時，人們擔(dān)心實體店鋪會因為電商的發(fā)展而衰退。多年后，這樣的擔(dān)心并未成為現(xiàn)實，因為消費者仍然需要到線下來，零售類店鋪成了貨品的線下展示平臺，消費者在實體店進行體驗，并現(xiàn)場在電商下單；線下的消費時空也需要各種品類的娛樂、服務(wù)店鋪填滿，比如劇本殺就是一個例子。我們可以放心地說，電商，沒有消滅實體店鋪。

但在直播電商出現(xiàn)并快速發(fā)展時，這樣的判斷是否還能成立呢？這可能取決于人們?nèi)绾畏峙渌麄兊臅r間、精力與金錢。而時間的分配，在直播電商中似乎成為了一個悖論。直播一方面通過苛刻的選品以及推送式的服務(wù)節(jié)省了人們買到優(yōu)質(zhì)商品的時間，但是又在另一方面將人們牢牢鎖在了視頻娛樂中，耗費了更多的時間，從而導(dǎo)致消費者的線下時間減少，一部分實體店鋪的消費場景便被完全奪走了。

當(dāng)然，直播電商和實體店鋪的此消彼長也可以用另一種邏輯來解釋——當(dāng)人們沒有足夠的錢用以消費時，自然也只能看短視頻聊以娛樂，此時的實體店鋪也會因消費者捂緊錢袋而衰退。

哪一種解釋更能夠成立呢？這可能是我們難以討論的另一個問題了。

來源：界面新聞 作者：陳沁