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2019年中国集中式长租公寓人群研究报告

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| 08-11 | 发布者:代办网

1. 公寓人群的通勤路程较所在城市整体人群普遍较短,通勤成本较低

北京公寓人群通勤路程最长,达12.6公里,平均上班花费50.4分钟。

2. 北京公寓人群周末最活跃,深圳公寓人群最宅

北京公寓人群的周末活动半径最大,达8.8公里,深圳公寓人群的周末活动半径最短,是北京公寓人群的一半。

3. 北上公寓所在地职住比较高,广深公寓所在地职住比较为平衡

北上公寓多选址在居住人口密度较低的商业区或办公区,职住比高于1.5;而广深的公寓选址多在居民区,职住相对平衡。

4. 广州、深圳两地长租公寓的整体条件更便利

广州、深圳的公寓生活餐饮配套指数、运动健康配套指数和医疗保健配套指数均高于北京和上海,但交通便利方面略逊一筹。

5. 上海公寓人群春节期间留恋魔都

上海公寓人群有45.7%的用户留在上海,安徽省是第一大出行省份;北京、广州、深圳三地公寓人群春节期间留守本地的比例均超过30%。

极光大数据(Aurora Mobile, NASDAQ:JG)发布《2019年集中式长租公寓人群研究报告》,从都市青年居住环境、公寓青年工作情况及生活娱乐情况、公寓人群画像等方面,展示北上广深四个一线城市的集中式长租公寓里住着怎样一群年轻人。

集中式长租公寓人群研究报告

报告研究范围介绍

本报告研究对象是集中式长租公寓人群,覆盖北上广深四个一线城市十大品牌公寓人群

长租公寓可分为集中式公寓和分散式公寓;集中式公寓是指以整栋楼(或者一栋楼的几层)为运作标的的公寓形式;分散式公寓是以分散的住宅小区(或商住公寓)为运作标的的公寓形式。

集中式长租公寓包含公共区域、配套空间和房间,会为租客提供生活服务以及社交、创业等附加服务。

集中式长租公寓人群研究报告
集中式长租公寓人群研究报告

都市青年居住环境

一线城市外来人口情况

一线城市常住非户籍人口占比均超3成,住有所居是他们来到都市亟需解决的问题

集中式长租公寓人群研究报告

都市青年居住理想

理想的居住环境是都市青年进入城市生活的基本需求

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国家住屋租赁政策

政策鼓励发展住房租赁市场,规范秩序,加强监管,并提供土地供给、税收和金融工具等支持

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一线城市住房租赁政策

地方政策鼓励和支持住房租赁企业发展

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集中式公寓产业链

房地产系、创业系、酒店系和中介系公寓运营商逐鹿集中式公寓产业

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公寓人群工作情况

各城市公寓人群通勤路程和时长

北京公寓人群通勤长路漫漫,平均花费50.4分钟

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各城市公寓人群通勤路程分布

半数广州和深圳公寓人群通勤路程在5公里以内

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各城市不同公寓人群平均通勤距离

GY公寓人群的通勤距离在北京和上海居首

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各个城市不同公寓人群通勤距离

广州YZ公寓人群以10公里的通勤距离居首

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不同城市公寓人群出差情况

一线城市公寓人群中,2成以上一个月内有出差情况

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北京公寓人群工作地分布

北京公寓人群工作地集中在四环以内

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上海公寓人群工作地点分布

上海公寓人群工作地聚焦上海中心城

集中式长租公寓人群研究报告

广州公寓人群工作地点分布

广州公寓人群工作地点聚焦天河CBD,在主城各区均有热点区域

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深圳公寓人群工作地分布

坂田和福田CBD是深圳公寓人群的两大工作地

集中式长租公寓人群研究报告
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公寓人群生活娱乐情况

各城市公寓人群周末活动半径

北京公寓人群周末活动半径是深圳的两倍

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各城市公寓人群周末活动半径分布

有四成的深圳公寓人群周末活动半径在1公里以内

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一公里生活圈人口密度

广深公寓选址偏爱高居住人口密度区域,北上偏爱中低居住人口密度区域

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各城市公寓所在街道职住比

多数深圳公寓所在街道职住相对平衡

集中式长租公寓人群研究报告

各城市公寓生活餐饮生活配套指数

广深公寓整体上生活餐饮生活配套更佳

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各城市公寓的交通便利指数

四个城市公寓的交通便利指数均属中等水平

集中式长租公寓人群研究报告

各城市公寓的运动健康配套指数

深圳公寓的运动健康配套水平最高

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各城市公寓的医疗保健配套指数

各城市公寓医疗保健配套水平普遍较好

集中式长租公寓人群研究报告
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公寓人群画像

公寓人群春节出行目的地

上海公寓人群春节期间留恋魔都

集中式长租公寓人群研究报告

各城市公寓人群app偏好top 10

深圳公寓人群金融理财偏好招行

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各城市公寓人群app偏好top 10

北上公寓人群出行偏好地铁出行

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报告说明

1.数据来源

1)极光大数据,源于极光云服务平台的行业数据采集及极光iAPP平台针对各类移动应用的长期监测,并结合大样本算法开展的数据挖掘和统计分析;2)极光调研数据,通过极光调研平台进行网络调研;3)其他合法收集的数据。以上均系依据相关法律法规,经用户合法授权采集数据,同时经过对数据脱敏后形成大数据分析报告。

2.数据周期

报告整体时间段:2019年02月-2019年04月。

3.数据指标说明

具体数据指标请参考各页标注。

4.免责声明

极光大数据所提供的数据信息系依据大样本数据抽样采集、小样本调研、数据模型预测及其他研究方法估算、分析得出。由于统计分析领域中的任何数据来源和技术方法均存在局限性,极光大数据也不例外。极光大数据依据上述方法所估算、分析得出的数据信息仅供参考,极光大数据不对上述数据信息的精确性、完整性、适用性和非侵权性做任何保证。任何机构或个人援引或基于上述数据信息所采取的任何行动所造成的法律后果均与极光大数据无关,由此引发的相关争议或法律责任皆由行为人承担。

5.报告其他说明

极光数据研究院后续将利用自身的大数据能力,对各领域进行更详尽的分析解读和商业洞察,敬请期待。

6.版权声明

本报告为极光大数据所作,报告中所有的文字、图片、表格均受相关的商标和著作权的法律所保护,部分内容采集于公开信息,所有权为原著作者所有。未经本公司书面许可,任何组织和个人不得以任何形式复制或传递。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反《中华人民共和国著作权法》和其他法律法规的规定。

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