去年一年 为什么全国关了15万家便利店？

原标题：去年一年，为什么全国关了15万家便利店？

便利店一直是零售行业中被给予厚望的一个类目，行业规模持续增长，出现了不少创新品牌。

新一酱持续关注着这个行业，第三年推出“知城·便利店指数”，目的是为了衡量作为城市商业便民服务设施之一的便利店，在数量配置以及位置分布上是否能满足城市居民的需求，以及评估不同城市的便利店发展潜力。

和2019年相比，全国共关了15万家便利店，超八成城市的便利店数量都在减少。这是2020年便利店指数的重要影响因子，让便利店指数排名前20的城市中，出现了一些新的二线城市，而一线城市排名有一定幅度的下滑。

和2019年发布的“知城·便利店指数”一样，新一酱以337个地级及以上城市为研究对象，从城市的便利店数量、便利店万人拥有量、便利店覆盖率、便利店平均服务面积和便利店成长力5个维度，综合计算便利店指数。具体公式如下：

便利店数量×0.2

+便利店万人拥有量×0.2

+便利店覆盖率×0.2

+便利店平均服务面积×0.2

+便利店成长力×0.2

=便利店指数

从2020年便利店指数排名来看，广东占据了“绝对优势”，这种优势体现在排名前10的城市中，有8个广东城市。相比2019年，除了东莞、深圳、广州、中山、佛山五个城市继续“霸榜”前六外，惠州也从去年的第14位跃居第5位，珠海和汕头分列第8和第9位。

除此以外，便利店指数方面各个城市的差距逐步拉大。在相同的评分机制里面，头部城市的优势愈发明显。去年排名第二的深圳还能拿到87.62分，而今年虽然排名不变，得分却只有62.58。全国337个城市中，有289个城市的得分在15至25之间，和头部城市差距明显。

便利店成长力主要衡量的是城市内便利店数量较去年的增长情况。今年，337个城市中，有276个城市便利店成长力为负数，也就是说2020年这些城市的关店数量要大于开店数量，尤其是一线城市。而在2019年，仅有5个城市为负增长。

中国连锁经营协会在《2020年中国便利店发展报告》中指出，虽然近年来便利店行业规模持续增长，但从去年的整体品牌便利店数量来看，首次出现了自2015年以来门店增速放缓的现象。

而新一酱这里的便利店有着较广泛的含义，包括国内品牌连锁便利店、外资便利店、杂货店，还包括小本经营的夫妻老婆店。那些生存在城市毛细血管的小店，因为疫情、因为城市管理，不得不关店歇业。

和去年相比，上海总共关闭了4781家便利店，而深圳和北京关闭的便利店数目为4733家和4144家，在便利店成长力指标中排名倒数三位。

便利店成长力指标的变动也导致了一些城市在便利店指数排名上波动较大。

上海的“便利店文化”一直为人称赞，今年却仅仅排名第32，北京则落到了第148位。如果剔除便利店成长力指标重新计算便利店指数，上海和北京的排名和去年相差不大，分列第6位和16位。

这个指标的结果也在一定程度上说明了便利店在一线城市的风口暂时缓下来了。另外，也因为成长空间大，二三线城市会在这类成长性指标上更占优势。

如果去看今年便利店成长力的绝对值，和前几年相比，增量并不显著，但在大部分城市负增长的环境下，二、三线城市便利店的发展潜力体现了出来。惠州、乌鲁木齐、大理等城市的便利店增量被看见了，强劲的成长力让其在今年便利店指数的总排名上跃进。

便利店成长力排名前10的城市中，有6个广东城市。珠三角城市在便利店各项指标上绝对是“乘风破浪的C位”，在便利店的覆盖率、万人拥有量、密度、数量上优势明显。

与上海遍地外资便利店的情况不同，珠三角城市的优势和本土便利店的不断扩张关系紧密。根据中国连锁经营协会2020年的数据，广东本土品牌美宜佳不断扩张，其总数已经远远超过其余本土、外资便利店品牌。而这些扩张往往都是在省内，这就让广东省内的城市在数量和覆盖率上获得了绝对的优势。除了美宜佳，天福、中业爱民等本土便利店在广东的发展态势较好。

惠州便利店指数排名上升就是便利店扩张的结果。在大部分城市便利店数量负增长的大环境下，惠州新开便利店数目为1852家，远远超过其他城市，高居榜首。

除了此之外，惠州在便利店万人拥有量方面也具有很大的优势，每万人拥有47.63家便利店。便利店数量的增加，人口规模相对较小，这是让惠州在便利店万人拥有量上排名靠前的主要原因。

回顾2020年便利店指数的数据可以得知，虽然过去一年内多所城市经历了便利店关店潮，但便利店行业仍然是零售业中快速、稳健发展的业态。在常态化防疫的背景下，城市便利店扮演着解决居民日常多样生活需求的角色，在二三线城市，便利店行业仍有很大的机会。

往年指标回顾

知城数据平台（www.datayicai.com）正处于公测阶段，它收录了三年便利店指数的指标数据，如果你对便利店数据感兴趣，注册平台限免试用。除此之外，知城数据平台还可以可查询337个城市的商业、交通、创新、文旅、人才、生活方式、潜力、夜间、活力、城市基础等领域的数据。

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