• 研究背景与意义 [page::0][page::1][page::3]

- 经济韧性关注区域经济在冲击后的恢复及转型能力，消费者行为是韧性中的关键但研究不足。
- 借助相关性（relatedness）原则分析消费行为，填补消费行为结构性特点与实际消费数据的研究空白。

• 数据与空间单位构建 [page::7][page::8]

- 利用BC Card信用卡交易数据（2018-2023年6月和11月）和韩国小企业市场服务的店铺地理信息数据。
- 通过有效小商铺数计算局部峰值，确定首尔523个便利设施簇，平均半径241米。

• 消费空间与相关性密度构建 [page::9][page::10][page::11]

- 基于消费者群体多项目多点购物的共购模式计算设施类型间的临近度。
- 相关性度量为多功能购物中多个设施类型在同一购物地出现的条件概率。
- 药房与医院、面包店与药房等连带性高；机械工具类与生活相关设施连带性低。

• 相关性密度对消费的影响及距离效应 [page::12][page::14][page::16][page::17][page::18]

- 多元回归显示相关性密度与距离交互项显著负向，表明相关性密度在消费者住宅附近（距离较短）对购买决策影响更强，显示消费者偏好多功能近距离购物。
- COVID-19期间该效应减弱，但2023年复苏迹象明显，尤其在2公里内。
- 相关性密度对5公里内距离交易影响较显著，距离超出2公里后消费行为对距离敏感度降低。

• 商业区类型消费行为差异 [page::20][page::21][page::22]

- 基于人口密度（居住、流动、劳动）将便利设施簇分为五类（A-E）。
- 居住区密集类（C、D）相关性密度显著促进消费，支持近住宅购物偏好。
- 工业区和大型商场（A类）及市中心商业区（B类）主要为长距离购物区，相关性密度作用不明显或持续减弱。

• 不同距离消费品类偏好与购物行为模式 [page::24]

- 近处更偏好汽车零件、日常护理等日常相关商品，多目的购物特征显著。
- 远距离购物则偏好电子、家电等需要比价的商品，体现比较购物或“摘樱桃”购物行为。

• 消费者购物路径网络分析（附录）[page::30][page::32]

- 构建购物起点（住宅区）与终点（便利设施簇）网络，节点大小和颜色反映人流及簇类型。
- 显示疫情期间网络结构变动，突出不同区域的购物特征和疫情影响差异。

《Close to Home: Analyzing Urban Consumer Behavior and Consumption Space in Seoul》详尽分析报告

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1. 元数据与概览

报告标题： Close to Home: Analyzing Urban Consumer Behavior and Consumption Space in Seoul
作者： Hyoji Choi, Frank Neffke, Donghyeon Yu, Bogang Jun
发布机构： Inha University（韩国仁川）、Complexity Science Hub Vienna（奥地利）、Harvard University（美国）等
发布日期： 2023年及之前
研究主题： 以首尔为对象，研究城市消费者行为，尤其关注消费距离、便利设施相关性（relatedness density）与消费行为的关系，揭示疫情冲击对消费模式的影响与区域经济韧性。

核心论点：
利用2018-2023年首尔的信用卡交易数据，研究消费者在不同距离范围内多目的购物偏好与行为，重点考察便利设施间的相关性如何影响消费者购买决策。研究发现消费者明显偏好在距离居住地2公里以内的多功能消费空间购物，相关性密度对消费有显著促进作用。疫情期间该效应短暂削弱，但2023年呈现恢复趋势，显示消费行为的韧性。此研究补充了经济复杂性与区域韧性文献，提出消费行为分析的新视角。

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2. 逐节深度解读

2.1 引言（Section 1）

• 关键论点与信息：

强调区域经济韧性的意义，即经济系统在遭遇外部冲击时不仅能复原，还能适应和升级。韧性的经济学视角由传统“快速恢复”到“适应与转型”的动态发展。疫情作为典型外部冲击，投射到消费者行为层面，带来深入研究的必要性。

• 推理依据与假设：

经济复原不仅是数值恢复，更是包含系统内部能力再造，强调人类行为的适应与转型作用，为消费行为研究提供背景。

• 文献引用： Martin and Sunley (2015, 2020), Fromhold-Eisebith (2015), Sutton and Arku (2022) 等，对经济韧性定义及应用进行阐述。[page::0]

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2.2 经济韧性与消费者行为（Section 2.1）

• 目标： 明确经济韧性理论的两大流派：一种强调迅速恢复，另一种强调适应与转型。改进理论越发注重社会行为主体的作用及其在危机中的表现。
• 关键点：

- 疫情引发的消费活动限制，重塑了购物地理和模式。
- 消费者倾向转向本地、较小零售店以及远离市中心的消费区域，体现空间消费偏好变化。
- 线上购物激增，实体店遭遇冲击，消费结构和消费行为均发生演变。
- 对消费行为空间结构和多点、跨距离购物路径的研究相对欠缺，强调消费模式应纳入经济地理视角考察。

• 数据与案例支持：

来自美国、英国、意大利的脚步流量和销售数据支持疫情导致的空间消费行为转变。引用了Goolsbee and Syverson (2021), Enoch et al. (2022), Principato et al. (2022)等研究。[page::1, 4]

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2.3 相关性原则与消费行为（Section 2.2）

• 原理介绍：

"Relatedness" （相关性）原则认为地理位置中已有的相关活动能促进某种活动的增长，已被广泛应用于地区经济发展及产业升级研究。

• 消费领域应用不足：

尽管Hidalgo et al. (2020) 和 Jun et al. (2022) 针对U.S.及首尔的便利设施共址展开研究，但多限于门店位置数据，缺少基于真实消费数据的分析。

• 研究创新点：

本文突破使用门店位置数据的限制，利用信用卡实际消费数据，结合经济复杂性与相关性框架，探究消费模式中多目的购物行为与便利设施的相关性，特别是在疫情的影响下的变化。

• 技术支撑： 引入了RCA（揭示比较优势）和合并相关系数的计算方法，用以精确衡量不同便利设施之间的消费共现性和相关度。[page::5, 6]

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2.4 研究方法与数据（Section 3）

• 数据来源：

- 主数据为BC Card提供的首尔2018-2023年6月和11月信用卡交易数据，细分为127余种小类便利设施，按50m x 50m网格和消费者人口属性（年龄、性别、生活阶段）分组。
- 辅助数据为韩国小企业市场署关于小型企业的地理位置数据，19年空间单元设定依据。

• 消费空间构建与多目的购物：

- 利用基于空间及消费行为的聚类方法划分523个便利设施簇，定义为amenity clusters。
- 构造“消费空间”（consumption space），即基于消费者组购买数据的便利设施配对共现网络，进一步推导相关性密度指标。

• 关键模型设计：

- 回归模型考虑便利设施相关性密度（$\omega_{i,p,t}$）与消费者住址与购物点距离的交互项，包含多个固定效应（居住地、购物地、便利设施类别、时间），以捕捉多目的购物偏好的空间行为特征。
- 不同疫情阶段（2019年，疫情高峰2020-2022年，恢复期2023年）分别建模分析。[page::7-14]

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2.5 主要结果（Section 4）

2.5.1 相关性密度的整体影响（4.1）

• 相关性密度本身对消费计数不显著，但与距离的交互项显著为负，表明相关性对消费促进作用主要体现在消费者距离较近的购物点。换言之，消费者偏好在居住地附近具高相关性的便利设施中心进行多目的购物，节省旅行成本。
• 疫情期间该效应减弱，但2023年已有回升迹象，说明疫情虽扰动消费行为，但近距离相关性强的多目的购物偏好显示韧性。[page::14-15]

2.5.2 相关性密度与距离分区效应差异（4.2）

• 研究细分七个不同距离区间（0km、0-1km、1-2km、2-5km、5-10km、10-20km、20km以上）。
• 结果显示：

- 相关性密度对消费的正向影响主要集中在2km以内，相应消费者偏好多目的购物聚集在近距离。
- 在疫情期间，2km内相关性对消费的影响明显下降，但恢复期有所反弹，反映近距离多目的购物模式的恢复与韧性。
- 2km以上距离区间相关性的正向影响较弱且持续下降，疫情后恢复不明显。

• 与传统文献对多目的购物节省成本和时间的发现一致。
• 消费者对距离敏感度在短距离更高，超过2km后弹性明显降低，提示短途与长途购物有本质行为差异。[page::16-18]

2.5.3 便利设施簇类型与消费行为（4.3）

• 基于“浮动人口密度”、“劳动人口密度”与“居住人口密度”的k-means聚类，首尔便利设施簇划分为五类（A~E）：

- Type A：工业园区/大型购物商场，低居住人口，高游客及流动人口。
- Type B：市中心商业区，综合人口密度和游客多。
- Type C、D：居住与商业混合区，高居住人口。
- Type E：郊区及绿地，人口较少。

• 分簇回归分析显示：

- C、D类型（居住密集区域）中相关性密度对消费有显著正向影响，说明附近居民区多目的购物偏好强。
- A类、B类商业区相关性影响较弱且疫情期间持续削弱，反映远距离购物行为模式不同。
- 距离弹性显示A、B类型长期吸引远距离购物者，消费者距离敏感度较低。

• 疫情恢复期内C、D类型还呈现相关性效应反弹，B类市中心商业恢复较弱，E类区因人口稀少未显著受影响。[page::20-22]

2.5.4 消费模式差异：多目的购物与比较购物

• 根据距离区间的消费品类排名，近距离以日常生活相关品类为主（如汽车零件、皮肤护理等），远距离则以家电、通信设备等比较购物产品为主。
• 结合相关性与距离弹性分析，短距离购物多由多目的购物驱动，远距离更多呈现比较购物行为，即消费者为货比三家而远行，符合现有商业地理理论；对远距离购物消费者而言，距离因素敏感度较低。[page::24-25]

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2.6 结论与未来展望（Section 5）

• 主要结论：

- 消费者偏好以2公里为界的邻近相关便利设施多目的购物模式。
- 疫情影响使相关性效应减弱，2023年显示出强韧恢复，反映疫情冲击下消费行为的韧性。
- 不同便利设施类型的消费行为及对距离敏感度存在显著差异，强调区域经济韧性应关注消费空间结构。
- 多目的购物主要发生在居住密集区，而市中心及工业区呈现以远距离比较购物为主的消费模式，疫情对二者影响差异显著。

• 研究局限：

- 仅分析线下消费，忽视疫情推动的线上购物崛起。
- 易受数据限制影响，无法深入揭示大规模综合商业设施内部多目的购物机制。
- 长期疫情影响尚难观察，未来应延续追踪消费行为演变。
- 未来研究需结合人口结构、家庭趋势、线上线下互动等，扩展韧性理解。

• 政策启示：

- 城市规划及零售布局应充分考虑便利设施相关性和居民空间分布，提升本地生活服务体系韧性。
- 疫情恢复期应重点支持小型社区商业，保障本地消费者多目的购物需求。

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3. 图表深度解读

3.1 表1：不同便利设施对的相关性排名

• 展示内容： 根据消费者多目的购物行为计算，列出相关度最高和最低的便利设施组合。最高相关组合如“药房-医院/诊所”，反映法规和实际就医购药场景的紧密联系；最低相关组合如“干洗店-工具机械”，显示功能和消费目的不符，体现不同消费动机和行程模式。
• 意义： 该表强调便利设施间功能耦合及消费行为的内在规律，为后续构建消费空间及相关性密度指标提供基础。[page::10]

3.2 图1：消费空间网络图

• 展示内容： 可视化不同大类便利设施间的关联，节点大小反映2018-2019年销售量。医院、药房位于中心，环绕着干洗店、理发店、超市等生活相关设施，显示消费者多目的购物多集中于生活必需品聚集区。底部有教育和健身设施组成的子集群，反映韩国特有的私校文化。
• 解读： 该网络形象化宏观揭示消费者购物行为的结构化特点和多样性，多目的购物偏好集中于高相关性便利设施聚集区。[page::11]

3.3 表2：相关性密度与距离交互效应回归结果

• 内容摘要：

- 相关性密度单独不显著，距离负相关显著。
- 相关性密度与距离交互项显著为负，说明近距离相关性强的便利设施促进消费。
- 效果在疫情后有所弱化。

• 统计显著性强，样本量巨大(超1.6亿条交易)，说明结论稳健。[page::14]

3.4 图2：相关性密度效应分距离区间

• 描述： 曲线显示相关性对消费的正向效应随距离增加快速下降，在2km左右拐点显著，疫情期间效应下降，2023年短距离区域开始回升。
• 说明： 消费者习惯本地多目的购物即使疫情影响也具韧性，远距离购物与相关性关联度较弱。[page::17]

3.5 表3 & 表4：距离区间及商业区类型分组回归

• 内容：

- 不同距离段中，近距离区间相关性密度正向显著性高，远距离减弱。
- 不同商业类型中，住宅区（C、D型）多目的购物偏好明显，工业或大型商业区(A、B型)远距离购物为主，疫情影响呈差异化态势。

• 政策意义： 不同空间类型治理和支持战略应差异化设计。[page::20-22]

3.6 图3：便利设施簇人口密度热力图

• 描述： 分类簇根据浮动人口、劳动人口和住宅人口密度排序，视觉突出居住属性强的区域与商业高密度区分布，为理解购物行为空间差异提供基础。[page::21]

3.7 图4：不同距离区间最常消费的便利设施类型

• 展示区间内优势消费项，近距离偏重生活消费，远距离倾向高价值耐用品和比较购物产品。赋予解释框架以多目的购物与比较购物行为区分。[page::25]

3.8 图32（附录）：购物网络图

• 内容： 可视化2019、2022、2023年消费点（节点）与购物流（边）变化，表现疫情对空间购物路径的冲击及2023年复苏不均，反映购物行为的结构性变化与复原动力。[page::32]

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4. 估值分析

本研究基于实证社会科学与空间经济学，未涉及传统财务估值方法，但构建了相关性密度指标，运用回归模型与固定效应检验消费者偏好在空间及时间上的变化，具备“经济价值”评估的含义，助力区域规划、零售分布优化。

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5. 风险因素评估

• 研究主要风险来源于数据局限：

- 仅分析线下信用卡交易，忽略线上购物拓展及其对线下购物的替代与补充影响。
- 对大型综合商场内部多样化购物行为解绑不足。
- 短期分析难以反映疫情长期和持续性影响。
- 流动人口外来者及游客购物行为未完全覆盖，可能影响商业区消费模式理解。

• 这些因素可能导致结论在某些场景下的适用性受限，但整体趋势和空间模式清晰。

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6. 批判性视角与细微差别

• 相关性指标解释需慎重：

虽然相关性与多目的购物呈正相关，但因数据和分类限制，实际多目的购物的界定还需更细粒度验证。

• 疫情恢复期消费回弹与持续变革并存：

相关性强的近距离购物显示回弹迹象，但中心商业区长期疫情影响深远，体现不同商业生态及消费者心理异质性。

• 多目的购物与比较购物行为混合：

研究突破显示空间上多目的购物与信息搜寻驱动的比较购物在距离上表现不同，未来可进一步量化模型分解两种行为贡献。

• 区域经济韧性视角拓展：

强调消费者行为韧性，引入人类行为因素提升经济韧性研究深度，但应注意到人类行为极为复杂，未来研究需整合更多动态变量。

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7. 结论性综合

本研究利用首尔2018-2023年百余类便利设施信用卡消费数据，结合空间聚类和经济复杂性中“相关性”原则，构建了消费行为的新型分析框架。结果表明：

• 消费者明显偏好多目的近距离购物，尤其集中在居住地2公里以内的便利设施簇内，相关性密度正向促进消费。

- 疫情期间这一效应有所削弱，但2023年出现明显复苏，体现消费者行为的韧性和适应能力。

• 不同类型便利设施簇内消费行为显著异质，居住型区域多目的购物偏好强烈，市中心与大型商业区则更多体现远距离比较购物，且疫情恢复缓慢。

- 消费品类在不同距离区间明显分化，揭示不同购物模式背后的驱动机制。

研究深化了区域经济韧性与经济复杂性理论，聚焦消费者行为空间结构与疫情适应，再现了复杂城市经济系统中消费行为的时空动态。图表系统展示了便利设施相关性网络、消费空间结构、距离区间消费效应及疫情波动趋势，为城市规划、零售布局及应对危机提供了丰富依据。

未来研究亟需融合线上线下融合视角与人口结构转变，持续追踪更长期的消费行为变化，进一步探究相关性及多目的购物行为背后的微观机制与政策应用路径。

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图片列表

• 图1：首尔居民消费空间网络

• 图2：不同距离区间相关性密度效应变化

• 图3：便利设施簇类型的人口密度热力图

• 图32：疫情前后首尔消费网络的视觉化

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（全文分析依据页面标注，引用格式如[page::xx]）

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