MKX中国消费者与城市群研究.doc

1、一个国家，多个市场用麦肯锡城市群方法瞄准中国消费者 用麦肯锡城市群（ClusterMap）方法，去区别对待中国的不同城市，将800多个中国城市划分为若干个城市群，关注它们在收入水平、地理位置、城市间的经济联系和贸易往来诸多方面的区别和差异、以及城市中消费者共同的消费态度和偏好等。2010年3月 安宏宇狄维瑞马思默 本文包括： 第 1 页 o 附文： 关于本研究 o 图表 1： 我们将中国分为22个城市群，到2015年，这 22个城市群将占中国城市GDP的92%。 第 2 页 o 图表 2： 由于不同层级城市之间的收入差距不断缩小，城市群的相关性正在稳步上升。 o 图表 3： 不同城市群消费者对

2、电视台有不同的观看偏好。 作者简介 致函编辑 (15) 广州和深圳有着很多共性，但这两座同处一省、驾车距离仅为3小时的城市在人口构成、语言和消费者偏好等方面的差别却不亚于法国和德国之间的差异。深圳居民中，4/5为外来务工人员，大多数年龄在35岁以下，他们说普通话或自己的方言，习惯在酒吧喝一杯。而在邻近的广州，外来人口只占1/4，人口年龄偏高，主要说广东话，习惯于与家人一起去餐馆喝茶。很少有跨国公司会在法国和德国市场运用同样的策略，但似乎很多公司在中国却正是这么做的。它们专注于培植最大的市场（北京、上海等一线城市，以及类似南京的较大的二线城市），而忽略了中国数以百计的城市之间的差别。中国的市场如

3、此之大、各地增长的速度如此千差万别，对它们进行优先排序是不二的选择。中国的800多个城市中有200多个人口超过100万（在整个欧洲，人口超100万的城市只有35个）1。另外，中国还有数百个人口在10万级的城市。 Toggle Sidebar 关于本研究 本研究包括对中国消费者的全面调查： - 此项消费者调查从2008年12月持续至2009年3月。这是麦肯锡连续第四年对中国消费者开展的全面调查；- 调查涉及消费者对待生活的总体态度、总体购物行为、休闲行为、财富管理习惯、以及有关具体产品和品牌的购买行为；- 调查覆盖7大品类，包括食品和饮料、电子消费品、服装、汽车、住房、家庭和个人护理用品和医疗保

4、健；- 样本规模为15,000名居民，分布在58个城市 ( 其中4个一线城市、10个二线城市、22个三线城市和22个四线城市) ；每个城市共收集了110700份样本- 受访者是家庭购买的主要决策者和影响者；家庭最低月收入为8002,000元；年龄为1565 岁。本研究还包括大量宏观经济研究： - 由30,000多个方程式组成的计量经济学模型，包括20072025年宏观经济和人口结构预测；- 对相关专家进行了 150 多次访谈；- 走访了相关城市，并对100多名地方政府官员和企业领导人进行了访谈，以补充完善模型结果；- 25名咨询顾问历时2年多的工作。 返回顶端现在，很多在华公司对中国城市仍采用

5、逐个管理的方法。然而，通过总结它们的工作经验，以及我们对中国消费者的研究2，我们发现了一种更有效且更合算的管理方法，即麦肯锡城市群（ClusterMap）方法：它不再按照简单的城市层级和地理区域来划分中国城市，而将800多个中国城市划分为若干个城市群。这些城市群少则包括2个城市，多则包括约70个邻近的城市。决定城市群的不只是其收入水平和地理位置，还包括城市之间的经济联系和贸易往来，以及城市中消费者共同的消费态度和偏好。用麦肯锡城市群（ClusterMap）方法能帮助企业定义战略愿景、优化资源配置，跟踪业绩。与逐个管理城市的方法相比，用城市分群的方式更能在广阔地域范围内实现销售队伍、分销渠道、供

6、应链以及营销的协同效应，更有实效性和成本效益。同时，比起将中国城市简单分成几个地区的做法，用城市分群的方式能将工作做得更细。麦肯锡ClusterMap：从城市层级到城市群麦肯锡城市群（ClusterMap）方法将中国城市分为22个城市群，每个城市群围绕1到2个中心城市发展。为了确保这种方法是可行并适用的，所有的卫星城距离1个中心城市不超过300公里，并且每个城市群的GDP都超过中国城市总GDP的1%（图表1）。在这22个城市群中，我们将其中的7个定义为“超大型”。在2008年，其人口总数在1900万5500万之间，且每个城市分别占中国城市GDP的5%12%。另有10个城市群被定义为“大型”，其

7、人口总数在1300万3900万之间。麦肯锡城市群（ClusterMap）涵盖了中国815个城市中的606个，占中国城市人口的82%，预计到2015年将占据城市GDP的92%。各家企业最终确定的城市群数量可以有所不同。有些公司或为了扩大分销中的规模经济，或因为某些城市群中的类似的媒体观看习惯和对媒体渠道的偏好，而将一些城市群合并。另一些公司则可能因为某些城市群内差异（比如竞争状况或消费习惯），需要运用不同的战略，而将一些城市群分拆为两个或更多的小城市群。注释：1麦肯锡全球研究院：迎接中国十亿城市大军。 2麦肯锡自2005年就开展中国消费者研究工作。今年的研究覆盖了58座城市中的1.5万受访者。详

8、情请浏览“解读中国”的网站城市群划分的4个考量因素在绘制城市群地图之前，我们从以下4个维度分析了中国的815个城市3：产业构成、政府政策、人口特征以及消费者偏好。产业构成在绘制中国的城市群时，我们研究了产业结构（即经济的导向是服务业、制造业还是农业），以及一个城市群内的城市之间在经济活动和贸易往来方面的一体化程度。产业结构和经济联系决定了人口构成、收入水平，并最终决定了城市群内的消费者偏好和行为。端对端的产业价值链的形成是促进城市群内经济活动一体化的一个因素。例如，中国最大的国内汽车生产商上汽集团的成立及其与美国通用汽车成功合资，带动了在上海郊区和周边城市形成一个综合性的汽车零部件供应商网络,

9、为上海赢得了“中国底特律”的称谓。另一个促进城市群内的城市间经济联系的因素是某些商业活动在各城市之间的分布。例如，许多高科技企业在上海设立行政管理部门，而将制造部门放在张江高科等开发区或昆山等周边城市。政府政策中国城市的发展体现着强大的政府力量。最近几十年中，中央和各省市制定的产业、经济和人口政策加速了城市群的形成。1989年，中国政府宣布了鼓励大城市之间以及大城市和小城市之间经济合作的多项政策。例如，在2005年开始实行的十一五规划中，中国国务院确定了11个城市群，旨在推动经济增长、加强交通运输联系，并影响人口流动。跨市的基础设施建设和开发项目也加强了城市之间的经济和交通联系。其它还有一些政

10、策针对具体的地区，有着非常具体的目标。例如，旨在将内蒙古打造成“亚洲乳业之都”的政策：随着该地区的产业结构逐步转向以乳制品的生产和销售为主要的经济推动力，越来越多的人被吸引到该行业就业，从而获得类似的工资，因而很可能形成最终类似的消费偏好。人口特征当地人口和外来人口的比例、年龄层构成、收入水平以及家庭储蓄率都是我们用来定义城市群的关键人口因素。大批外来人口涌入到城市中生活，中国的城市面貌发生了深刻变化。麦肯锡全球研究院的研究表明，在19902005年之间，有1亿外来人口涌入了城市。到2030年，预计将有10亿人口生活在中国的城市中4。中国城市化的进程对各个城市群的影响千差万别，因而形成了各城市

11、群的个性差异。深圳有86%的人口来自外省，他们说普通话（也说自己的方言）；而73%的广州居民是土生土长的广州人，主要讲广东话。由于外来人口占据主导地位，深圳比广州年轻很多：55%的深圳居民年龄在2034岁之间，而这个年龄层的人口只占广州居民总数的35%。19%的广州居民年龄在49岁以上，而在深圳这一比例只有7%。消费者偏好我们的研究表明，城市群与消费者行为之间有着很强的相关性。2005年，我们开展了第一次中国消费者调查，在14个最大的消费者特性差异中，有9个（如品牌忠诚度或支付溢价的意愿等）可以由该城市归属于的城市层级、而不是其归属某个地域上相邻的群体来解释。然而，我们2009年第一季度进行的

12、调查发现，在这14个特性差异中，有11个应当用城市群来解释（图表2）。返回顶端我们注意到，中国各城市群消费者的行为存在很大差异。例如，52%的上海城市群消费者青睐名牌产品，而这一比例在厦门福州城市群（包括潮州、汕头、石狮等城市）中只有36%。消费者对产品特性的偏好也很不一样。例如，深圳城市群的消费者青睐轻、薄的数码相机，而广州城市群的消费者偏爱有大显示屏的机型。不同城市群中的消费者对媒体的偏好也大相径庭。例如，“中原城市群”（包括郑州、洛阳、开封等城市）中95%的消费者喜欢看中央台。而62%的上海城市群消费者喜欢看本市的电视节目。对各地消费者看电视习惯的深入了解，有助于那些在电视广告中投入甚多

13、的消费品公司更有效地分配他们在不同城市群之间的媒体投资支出（图表3）。返回顶端我们发现，在城市群的形成过程中，各因素之间互相影响，形成一种良性循环：政府政策塑造产业结构，产业结构影响人口构成，人口构成又被反映在消费者行为中。时间一长，这些因素增强了城市间的联系，并促使特定城市群内的消费者行为逐渐趋同。制定以城市群为基础的战略企业在绘制出城市群之后，需要确定应瞄准哪些城市群，以及在每个城市群运用什么样的策略。在这一决策过程中，需要实施4个关键步骤：寻找增长最快的城市群、对目标城市群进行优先排序、设定城市群层面的发展愿景、以及定义战略性“原型”并量身定制市场策略。寻找增长最快的城市群2008201

14、5年之间，中国将有7500万城市家庭加入中产阶级（家庭年收入在5万12万元之间）的行列。中国的人均消费将从2008年的1.34万元上升至2015年的1.7万元人民币。届时，城市人口消费总额将达到13.3万亿元（1.94万亿美元）5。中国将成为继美国和日本之后的世界第三大消费市场。但财富的增长在中国并不平均，因此，了解哪些城市将呈现最有吸引力的增长机遇对投资的优先排序至关重要。例如，合肥2015年的中产阶级占比预计将迅速从2008年的35%增长至67%，而同一时期，杭州的中产阶级只会从73%略微上升至75%。中产阶级增速的差异也会反映为消费增长速度的差异。中国最大的100个城市中，有25个的消费

15、总值有望在2008年2015年之间翻一番。这些城市包括北京、烟台、威海和松原。同期，包括上海、武汉和湛江在内的25个城市的消费有望增长50%100%。即使一些城市的增长率为一位数，其增长速度还是会超过全球增长水平，从而带来可观的商业增长机遇。越来越多的中国家庭加入中产阶级行列，他们有能力负担除了食品、医疗保健等基本生活必需品以外的越来越多的其它物品。他们的支出目标转向汽车、家用电器、个人电脑和个人护理用品，以及娱乐或奢侈品等非必需品。例如，杭州20082015年的汽车需求量预计将出现14%的年均增速，而合肥的汽车需求量更则将实现36%的高速增长。对目标城市群进行优先排序随着低层级城市的发展，仅仅关注高层级城市的策略正变得日益缺乏成本效益。不仅如此，这些策略还将投资风险集中在协同效应低、缺乏增长后劲的城市上。麦肯锡的ClusterMap帮助企业专注于数量有限的优先城市群上。例如，在厦门和福州或周边推动业务增长之前，先投资于广州周边城市扩大业务，业务发展速度可能更快、且成本更低，因而投资回报率也更高。在那些企业已经拥有牢固地位的优先城市群中，它们可以扩建规模，在多个城市共享分销基础设施、供应链和销售队伍，充分利用和共享其对该地区长期以来积累的专业知识和资源，还可以更好地利用电视收看的协