在之前的零售餐饮篇中，我们提到了从6月份的统计局报告的社零分项中出现了餐饮与汽车分化发展的现象：

从6月份社零数据的分化上，也会看出一些端倪，作为社零数据中体量相当的两个重要分项，餐饮和汽车，在6月出现的完全相反的情况：

餐饮收入增速16.1%，汽车类消费增速 -1.1%。

我们看到政策面很快意识到了这个问题的严重性，并于7月31日发改委和国务院联合发布了《关于恢复和扩大消费的措施》，从发文中我们明确看到了以下几点：

这个政策的发布，对于2023下半年到2024年各地消费促进政策的制定有着重要的指导意义，对汽车行业的企业借助政策快速抢占市场，扩大销售提供了很好的机遇。

本篇，我们就对被列在“大宗消费”首要位置的汽车消费领域，进行2024年市场布局的探讨与分享。

 汽车市场的饱和度与地区差异 

据公安部统计，2022年全国机动车保有量达4.17亿辆，其中汽车3.19亿辆；机动车驾驶人达5.02亿人，其中汽车驾驶人4.64亿人。2022年全国新注册登记机动车3478万辆，新领证驾驶人2923万人。

结合国际上对汽车增长期阶段的定义，2022年，中国的汽车千人保有量已达228辆，已经渡过了前两个高速发展阶段，进入了后发展时期，预期的年销量增长率会持续回落到5%的水平。

发达国家的汽车发展一般经过两个发展期。第一高速增长期是汽车千人保有量由 5 辆达到 20 辆左右，这一时期持续时间较短，一般在 5 年左右，但增速比较高，多在 30%左右。第二高速增长期是汽车千人保有量由20辆达到150辆左右，年均销量增长率在20%左右。

然而，鉴于中国汽车市场绝无仅有的规模，我们不能仅仅只参考过往的发展规律，就断定中国汽车市场已经进入饱和阶段，如果从公安部公布的2022年汽车保有量前20的城市排名来看，我们就会发现中国汽车市场的复杂性。

1. 一线城市中，只有北京的每千人汽车保有量超过了全国平均值228，上海和广州分别只有191和176，远远低于全国平均值。如果用传统的发展阶段的定义，仅仅刚过第二个高速增长期，还可以保持10～20%的年增长，这显然不现实。

2. 二线城市的每千人汽车保有量普遍超过300，远高于全国平均水平和一线城市。从阶段上看，应该已经进入到饱和期，增速会回落到5%，这显然也不符合二线城市的发展规划。

3. 山东临沂作为三线城市，不管是汽车保有量，还是每千人汽车保有量都已经是二线城市的水平。这又是一个很难以用常识来解释的特例。

从以上分析我们可以看出，中国汽车市场很难直接从保有量和销量上直接得出其市场规模与发展潜力的预估，导致各个城市汽车市场发展差异化的因素要进一步的深入分析。

 汽车消费市场地区差异因素分析 

根据行业经验，从影响汽车消费市场地区差异的因素上来看，主要有以下几点：

1. 政策因素 - 政府对汽车购买和使用的各种政策,如购置税、交易税、限行、限购、新能源补贴等,会直接影响消费者的汽车购买力和购买选择，并且会直接引发外牌车这一现象。

2. 经济因素 - 消费者的收入水平，汽车的日常使用综合成本是决定汽车消费的关键因素。

3. 市场供给 - 车企产销策略和新车上市会影响消费者的选择。近年来中国本土品牌加大新车研发力度,让消费者选择更加多样化。

4. 购车意愿 - 私人出行习惯和休闲生活方式，也决定了汽车消费需求的高低。

5. 城市交通基础设施- 城市道路建设水平，公共交通便利程度，停车场的多少，也都影响着当地汽车消费市场。

结合这些因素，我们可以对一二三线城市在每千人汽车保有量数据做进一步的分析。

一线城市，普遍同时有限购和限行双重调控政策，导致其每千人汽车保有量低于二线城市。同时，由于有限购政策，外牌车的现象会在一线城市非常普遍，比如上海，常年在沪的外牌车总量超过170万辆，超过公安部统计的本地机动车保有量的三分之一，如果不考虑这部分数据，会严重低估每千人汽车保有量。

二线城市，普遍没有限购政策，限行采取本地外地平等的政策，由于没有限购只有尾号限行，会推高一个家庭买多辆车的意愿。同时由于没有限购政策，二线城市的外牌现象没有一线城市严重，但是和三线城市一样，本地注册的车辆，有一部分会被一线城市吸收掉，导致每千人汽车保有量被高估。

三线城市，普遍没有限购和限行政策，但是由于一线城市周边的三线城市注册机动车是外牌车的重要来源，也会导致这部分三线城市的每千人汽车保有量被高估。

另外，由于近些年国家扶持新能源车，因此一线城市基本都会对新能源车一定程度的放开限购，这一措施一定程度上缓解了一线城市的外牌车现象。

综合分析政策因素对一二三线城市的影响后，我们会发现从汽车保有量统计数据上，并不能真实反映一个地方的汽车消费市场饱和程度，而应该使用“是否拥有汽车的常住人口比例”这一概念来估算。

以下是我们通过GeoQ智图客群数据统计，获取“是否拥有汽车”客群标签对应的统计数据后进行的一线城市的对比分析：

“是否拥有汽车”这个标签的含义是从日常活动和APP使用行为上判定其是否拥有汽车，是从人口角度进行的统计，与传统的从车的角度的统计更能代表消费者的特征。

从上图中，我们可以看到一线城市的有车人口比例都趋近于50%（与每千人汽车保有量比有较大的统计差异），这代表一线城市的实际的汽车保有比例已经趋同，消费力分布、消费水平从统计意义上看也趋同，汽车总量上的差异仅仅代表的人口总量的差异。

从这个角度看，一线城市的汽车市场在政府强调控的同时，消费者通过各种博弈手段，在满足其用车需求的情况下已经与限购限行政策达成了某种平衡，未来汽车市场销量的变动，极大可能来源于政府政策的调整和变化。

我们将2023年1～6月各省汽车产量数据与保有量前20的城市做了对应，与从市场供给角度看，保有量前20的城市所在的省份往往也是汽车制造大省，说明供给与消费之间有相互促进关系，但是也有特例：

- 吉林长春作为一汽所在地，汽车制造业极其发达，但是本地消费能力有限。

- 安徽合肥作为新能源车产业链和制造快速崛起的城市，本地也还并未建立起足够的消费力。

- 北京作为汽车保有量第一的城市，从2019年开始，本地汽车产业链开始向京津冀协同发展转移。

通过Marklines的整车厂分布图，我们也能清晰的看到，汽车产业生产与消费的地域分布有着很高的关联性，也呈现出很高的区域聚集性。

通过综合智图统计年鉴数据与“交通运输部 2023年7月城市轨道交通运营数据速报”中与城市道路，公共交通，轨道交通有关的统计指标，我们计算了两个和消费者购车需求有关的指标：

1. 城市道路指数

用来反映消费者在该城市驾车能够享受到的道路资源情况。该指标越高，代表该城市道路密度、道路长度、公共停车场面积等统计数值越高，能直接影响驾车和停车的体验。

2. 公共交通指数

用来反映消费者在该城市能够享受的公共交通服务的水平。该指标越高，代表该城市公共交通设施越发达，人均能享受的公共交通资源越多，会抑制消费者购车的意愿，反之则会促进消费者购买私家车解决出行问题的意愿。

结合这两个指标，我们再来看2022年汽车保有量的城市榜单：

我们会发现本文开始的时候提出的几个问题有了相应的答案：

1. 一线城市的公共交通指数都在很高的水平，这些城市都希望通过发达的公共交通资源解决居民出行需求，倡导绿色出行，尽量降低居民驾车出行意愿。
2. 一线城市中的北京，虽然有着最高的汽车保有量，但是其对应的城市道路指数却是一线城市中最低的，造成的结果就是城市拥堵情况严重，在2022年百度统计的全国城市拥堵指数排行中排名第一。
3. 三线城市中，临沂的公共交通指数排名在全国371个地级市中处于倒数的水平，但是其城市道路指数处于中等偏上水平，这就解释了其作为一个三线城市，为什么汽车保有量与每千人汽车保有量都与二线城市保持在一个水准。

通过以上的分析，我们会发现在城市道路指数较高，公共交通指数偏低的非一线城市中，居民为了解决其日常出行的问题，其购车的意愿会比较高，是汽车消费市场重要的增长机会点。

 如何进行2024年的布局规划 

通过前面的宏观经济指标分析，我们梳理和整理的多个评估影响汽车消费的指标指数，通过这些指标指数，我们可以整体对全国主要城市进行一个2024年布局规划的总体建议。

1.汽车消费力分级

我们综合了城市道路指数、公共交通指数和从城镇人均可支配收入，对主要城市进行了汽车消费力分级的评估，主要分为五级：

一线改善型：品牌竞争激烈，汽车保有量高，消费者购买力强，同时限行限购措施也较多，消费者购车需求多为升级换代或者第二量车的改善型需求。

二线舒适型：经济发展和城市道路基础设施建设良好，但是公共交通建设欠缺，居民购车解决出行需求的意愿强烈，同时消费者购买力强，甚至部分城市购车人群的平均消费力要高于一线城市，消费者购车目标较为追求舒适与豪华。

二线经济型：城市道路基础设施建设良好，同时城市公共交通设施健全，消费者购买力一般，居民购车需求多为初次购车，从经济性角度解决出行需求。

三线经济型：多聚集在前两级市场的外围，受经济发展外溢效应影响，购买力高于一般的三线市场，同时城市道路基础设施有一定的建设水平，居民购车需求多为初次购车，多选择经济型车型。

三线基础型：现阶段从消费者购买力，到城市交通基础设施，水平尚不高，从布局角度可以放低优先级。

2. 新能源汽车消费潜力

我们从2022年每万人新能源车保有量，与2022年城市空气质量数据对比分析中可以看到：

-长江以北的中部城市，空气质量不高，普遍都在大力推广新能源车的普及，在消费力水平不高的情况下，保持了一个相对较高的新能源车保有量。

-东部和南部沿海城市，新能源车普及度与空气环境的关联性已经不大，消费者多是从购车偏好的角度选择新能源车。

-长江以南的非沿海城市，每万人新能源车保有量普遍不高，在消费力水平高于长江以北的中部城市的情况下，存在较大的市场机会。

-由于冬季新能源车电池效率的固有问题，北纬40度成了一个天然的新能源车保有量的分界线，在未来解决电池低温下使用的技术问题后，可能才能够进一步推广。

1. 城市内部潜在购车人群的分布

借助GeoQ的商圈推荐工具，我们可以建立一个城市内部的潜在购车人群的模型：

通过以上模型，我们对苏州和东莞进行了一个分析

可以看到，这类用车需求较高的消费者，普遍分布于城市外围区域的新城区，传统的4S店和城市展厅在这部分地区的布局与分布又普遍不足，为了增加消费者购车和使用的便利度，厂商可以考虑在这部分区域增加4S店和展厅的布局。

 写在最后 

汽车消费市场是一个影响因素多，需要进行大量宏观与微观数据的支撑才能进行深入分析的市场。我们在成文过程中，也发现了数据口径的多样与复杂，数据获取的困难。

今天我们抛砖引玉，从几个侧面切入进行了一个2024年汽车市场如何布局与深入的分析探讨。希望能够打开大家的思路，从地理维度来窥一斑而知全豹。

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