站長資訊網
極光大數據(Aurora Mobile, NASDAQ:JG)發布《2019年集中式長租公寓人群研究報告》，從都市青年居住環境、公寓人群的工作情況及生活娛樂情況、公寓人群畫像等方面，展示北上廣深四個一線城市的集中式長租公寓里住著怎樣一群年輕人。
重要發現：
• 公寓人群的通勤路程較所在城市整體人群普遍偏短，通勤成本較低：北京公寓人群通勤路程最長，達12.6公里，平均上班花費50.4分鐘
• 北京公寓人群周末最活躍，深圳公寓人群最宅：北京公寓人群的周末活動半徑最大，達8.8公里，深圳公寓人群的周末活動半徑最短，是北京公寓人群的一半
• 北上公寓所在地職住比較高，廣深公寓所在地職住比較為平衡：北上公寓多選址在居住人口密度較低的商業區或辦公區，職住比高于1.5;而廣深的公寓選址多在居民區，職住相對平衡
• 廣州、深圳兩地長租公寓的整體條件更便利：廣州、深圳的公寓生活餐飲配套指數、運動健康配套指數和醫療保健配套指數均高于北京和上海，但交通便利方面略遜一籌
• 上海公寓人群春節期間留戀魔都：上海公寓人群有45.7%的用戶留在上海，安徽省是第一大出行省份;北京、廣州、深圳三地公寓人群春節期間留守本地的比例均超過30%
長租公寓可分為集中式公寓和分散式公寓：集中式公寓是指以整棟樓(或者一棟樓的幾層)為運作標的的公寓形式;分散式公寓是以分散的住宅小區(或商住公寓)為運作標的的公寓形式。集中式長租公寓包含公共區域、配套空間和房間，會為租客提供生活服務以及社交、創業等附加服務。
本報告研究對象是集中式長租公寓人群，覆蓋北上廣深四個一線城市十大品牌公寓人群。
一、都市青年居住環境
擁有豐富的工作機會和完善的基礎設施的一線城市吸引了大批高校畢業生和外來務工人員：上海市常住非戶籍人口達976.21萬，居一線城市之首，占常住人口的40.3%;深圳常住非戶籍人口占65.3%，四個一線城市中常住非戶籍人口的比例最高。住有所居是常住非戶籍人口來到都市亟需解決的問題，但近年來，高企的房價和嚴格的戶籍管制讓許多外來人口優先選擇租房。
居住是都市青年進入城市后首先面對的問題。隨著都市青年不斷融入城市生活，居住空間從睡覺的地方成為他們身心休憩的港灣和享受城市生活的起點，更多的居住需求開始出現。于是，功能更全面的公寓成為滿足這些都市青年居住需求的一種方式。
從2015年開始，中央密集出臺鼓勵發展住房租賃市場的相關政策，加快住房租賃市場發展，相繼在人口凈流入的大中城市作為首批住房租賃試點，提供集體建設用地建設住房試點增加租賃土地供給，發行房地產投資信托基金(REITs)試點助力盤活租房租賃存量資產等。
北上廣深積極響應國家發展住房租賃市場的號召，紛紛推出相關政策加快發展住房租賃市場，鼓勵和支持住房租賃企業的發展，在房源提供、稅收、融資渠道上給予政策支持。
經過十余年的發展，集中式公寓形成了房地產系、創業系、酒店系和中介系四大公寓運營商類型。這些公寓運營商背靠地產、創業服務、酒店管理經驗和中介客源等各方資源形成自身的市場優勢。從公寓租住方的角度來看，集中式公寓市場逐漸形成差異化發展趨勢，打造不同配置的公寓以滿足藍領、白領、金領等不同人群的居住需求
二、公寓人群工作情況
根據極光大數據的統計結果，相比所在城市整體人群的通勤路程，各城市公寓人群的通勤路程普遍偏短，通勤成本降低。其中，北京公寓人群通勤路程最長，達12.6公里，平均上班花費50.4分鐘;上海公寓人群平均路程也超過10公里，平均上班花費44.4分鐘;深圳公寓人群上下班相對幸福，平均通勤路程為7.9公里，平均花費33.6分鐘。
根據極光大數據的統計結果，半數廣州和深圳公寓人群通勤路程在5公里以內，占比分別是54.1%和57.1%;通勤路程在5-10公里范圍上海公寓人群占比19.6%，高于其他一線城市;32.2%北京公寓人群通勤路程超過15公里，在各個一線城市中占比最高。
根據極光大數據的統計結果，GY公寓人群的通勤距離在北京和上海居首，分別為15.8公里和12.1公里。北京AX公寓人群通勤距離也超過15公里;MF公寓人群通勤距離為10公里，在北京屬于相對友好的通勤距離。在上海，BY、CJ、AX、YZ四家公寓人群通勤距離均低于10公里。
根據極光大數據的統計結果，廣州各個公寓人群的通勤距離都在10公里范圍內，其中，LH公寓人群的通勤距離僅為7.6公里。深圳GY公寓人群的通勤距離最長，達12.3公里;YZ公寓位居第二，通勤距離達11.2公里，其他公寓人群的通勤距離均低于10公里。
根據極光大數據的統計結果，一線城市公寓人群中，2成以上一個月內有出差情況。31%廣州公寓人群一個月內有出差行為，位居一線城市之首;29.2%北京公寓人群一個月內有出差行為，與廣州公寓人群出差比例較為接近;深圳公寓人群一個月內出差比例相對較低，僅為23.6%。
根據極光大數據的統計結果，北京公寓人群主要工作地在四環以內，集中于朝陽區，如國貿、望京等區域;在豐臺區的總部基地等區域也有零星集中點;在四環以外，沿地鐵八通線向通州方向也是典型的公寓人群工作集中區域。
根據極光大數據的統計結果，上海公寓人群工作地集中于陸家嘴、南京路和靜安區內環線周邊為核心的中心城，遍布新天地、徐家匯和五角場等主要區域，中心城周邊片區也有一批獨立的熱點區域，如虹橋、金橋等。
根據極光大數據的統計結果，廣州公寓人群最為集中的工作區域是以珠江新城和體育中心為核心的天河CBD，在廣州主城區的各區均有熱點區域，如海珠區的江南西和白云區的機場路附近。
根據極光大數據的統計結果，坂田及其周邊工業園區是深圳公寓人群的一大工作地，另一大主要工作地是福田CBD;在南山區和寶安區等行政區域也有零星熱點區域。
三、 公寓青年生活娛樂情況
根據極光大數據的統計結果，北京公寓人群的周末活動半徑最大，達8.8公里，深圳公寓人群的周末活動半徑最短，僅為4.4公里，是北京公寓人群的一半。
根據極光大數據的統計結果，四個一線城市要數深圳公寓人群最宅，北京公寓人群最活躍。廣州和深圳的周末活動半徑以1公里以內居多，分別占比33.4%和41.9%，廣州公寓人群在1-5公里活動半徑的占比為30.2%，高于深圳公寓人群;北京和上海公寓人群的周末活動半徑以1-5公里居多，分別占比25.7%和31.1%。
根據極光大數據的統計結果，廣州和深圳公寓選址在超高居住人口密度的比例分別為35.8%和35.3%，而北京和上海公寓處于超高居住人口密度的比例分別為4.8%和9.2%，遠低于廣州和深圳，主要可能原因為北上的公寓多選址在商業區或辦公區，而廣深的公寓選址在居民區。
根據極光大數據的統計結果，深圳公寓所在街道職住比均值為1，在一線城市中職住最為平衡;在公寓所在街道的職住比大于1.5的區間，北京和上海公寓的占比分別達15.4%和16.5%，廣州公寓是8.2%，深圳公寓僅為0.9%。
根據極光大數據的統計結果，廣深公寓整體上生活餐飲生活配套更佳，均值均為72.5，高于北京和上海。廣州公寓生活餐飲配套指數在大于70分區間占比達73.4%，深圳公寓在該區間占比為66.1%。
根據極光大數據的統計結果，四個城市公寓的交通便利指數均屬中等水平，北京公寓以45的交通便利指數位居第一。在交通便利指數低于40的區間，廣州公寓占比為58.3%，四個一線城市中最高，表明廣州公寓的交通配套水平較不均衡。
根據極光大數據的統計結果，深圳、廣州和北京公寓的運動健康配套指數分別為65.2、64.9、62.9，排名前三甲;在運動健康配套指數大于70的區間，廣州公寓占比46.2%，四個一線城市中最高。
根據極光大數據的統計結果，各城市公寓醫療保健配套指數均高于70，說明公寓一公里范圍內藥店和醫療場所的配套均較為完善。廣州公寓的醫療保健指數達84.9，在70-100分區間的公寓占比高達87.3%，為四個一線城市中最高。
四、 公寓人群畫像
根據極光大數據的統計結果，上海公寓人群有45.7%的用戶留在上海，安徽省是第一大出行省份，占比9.8%; 39.8%的北京公寓人群春節期間留在北京，河北省是第一大出行省份，占比13.4%;廣州公寓人群有40.1%留在廣州，27.5%人群出行目的地是廣東省;深圳公寓人群有30.5%留在本地，有21.3%人群在廣東省活動。
根據極光大數據的統計結果，除了出行和通訊app外，深圳公寓人群偏愛招商銀行系app，招商銀行偏好指數達76.1，掌上生活偏好指數達69.1，求職招聘app也較受青睞，前程無憂51Job、Boss直聘、智聯招聘均上榜。與深圳公寓人群相比，luckin coffee瑞幸咖啡和大眾點評兩款生活類app進入廣州公寓人群偏好top 10，偏好指數分別為65.1和65。
根據極光大數據的統計結果，北京公寓人群出行偏好易通行和北京一卡通，生鮮采購偏好多點。上海公寓人群極有可能屬于吃貨體質，app偏好top 10中有4款餐飲相關app，外賣偏愛餓了么，覓食偏愛大眾點評，生鮮偏愛叮咚買菜和盒馬。
報告說明
1．數據來源
1)極光大數據，源于極光云服務平臺的行業數據采集及極光iAPP平臺針對各類移動應用的長期監測，并結合大樣本算法開展的數據挖掘和統計分析;2)極光調研數據，通過極光調研平臺進行網絡調研;3)其他合法收集的數據。以上均系依據相關法律法規，經用戶合法授權采集數據，同時經過對數據脫敏后形成大數據分析報告。
2．數據周期
報告整體時間段:2019年02月-2019年04月。
3．數據指標說明
具體數據指標請參考各頁標注。
4．免責聲明
極光大數據所提供的數據信息系依據大樣本數據抽樣采集、小樣本調研、數據模型預測及其他研究方法估算、分析得出。由于統計分析領域中的任何數據來源和技術方法均存在局限性，極光大數據也不例外。極光大數據依據上述方法所估算、分析得出的數據信息僅供參考，極光大數據不對上述數據信息的精確性、完整性、適用性和非侵權性做任何保證。任何機構或個人援引或基于上述數據信息所采取的任何行動所造成的法律后果均與極光大數據無關，由此引發的相關爭議或法律責任皆由行為人承擔。
5．報告其他說明
極光數據研究院后續將利用自身的大數據能力，對各領域進行更詳盡的分析解讀和商業洞察，敬請期待。
6．版權聲明
本報告為極光大數據所作，報告中所有的文字、圖片、表格均受相關的商標和著作權的法律所保護，部分內容采集于公開信息，所有權為原著作者所有。未經本公司書面許可，任何組織和個人不得以任何形式復制或傳遞。任何未經授權使用本報告的相關商業行為都將違反《中華人民共和國著作權法》和其他法律法規的規定。
關于極光
極光(納斯達克股票代碼：JG)成立于2011年，是中國領先的移動大數據服務平臺。極光專注于為移動應用開發者提供穩定高效的消息推送、即時通訊、統計分析、社會化組件、短信、一鍵認證、深度鏈接等開發者服務。截止到2019年3月份，極光已經為超過40萬移動開發者和116.5萬款移動應用提供服務，其開發工具包(SDK)安裝量累計227億，月度獨立活躍設備10.7億部。基于海量數據和洞察積累，極光已將業務拓展至大數據服務領域，包括精準營銷(極光效果通)、金融風控、市場洞察以及商業地理服務(極光iZone)。極光將繼續借助人工智能與機器學習為移動大數據賦能，致力于為社會和各行各業提高運營效率，優化決策制定。
