俞越 马佳欣 周睿玲

（北京工商大学经济学院，北京 102488）

一、引言

改革开放以来，我国城市居民的消费支出呈现出逐年增长的趋势，党的十九大报告指出，要满足物质与精神层面的需求，以提升人民的幸福感。提升餐饮服务水平，更好地满足人们物质文化需求，具有积极的现实意义。促进餐饮业发展的关键在于是否全面切实了解人们的餐饮消费行为偏好与需求。通过梳理目前已有的文献，发现国内学者针对餐饮消费的不同方面都做了研究。

关于餐饮消费的影响因素的分析，周忠民（2002）[1]认为饮食消费行为的影响因素分为：生理因素、心理因素、社会因素；宁连举（2011）[2]运用联合分析方法，探讨网络团购中消费者购买选择行为偏好的影响因素，得出女性最关注的价格和折扣，男性关注价格并综合考量其他因素。

关于餐饮消费行为特征分析，王灵恩（2013）[3]认为研究顾客餐饮菜系消费特征至关重要，发现顾客首先通过临时性选择和他人介绍，其次是网络和宣传册等等；关于消费者餐饮购买决策过程，何洋（2013）[4]基于O2O模式在餐饮服务业的应用，研究分析了影响餐饮消费者决策的因素及其中的互动关系。

关于餐饮消费行为空间分布分析，秦萧（2014）[5]基于美团网（徐州站）餐饮商户的评价数据,发现空间分布主要呈现出以中央百大为服务核心,其他多个次级服务中心共生发展的格局。舒舍玉（2012）[6]利用ArcGIS空间分析，对不同等级的餐饮设施的空间分布特征及餐饮业格局的影响因素进行了分析。许多学者也深究了在线评论数据，夏令军[7]（2018）基于我国335个地级及以上城市的“大众点评网”餐饮数据分析了中国餐饮业的空间分布差异并探讨其影响因素，揭示了城市之间的发展差异及内在规律。

基于店铺角度，如何在菜品、服务、环境、周边设施方面将资金有效运用好，如何高效服务，国内的文章还是有些缺乏。本文运用大众点评数据，好处在于有一个成熟的评分指标，不仅可以从此得到消费者实时反馈，也可以得到更加全面、多样的评价。

二、数据、变量及方法

（一）数据说明

本项目收集了来自北京大学开放研究数据平台的“大众点评网餐厅口碑数据”[17]，获得了大众点评网广州站美食分类下多种类型餐饮店店家评价和评论信息，其中包含3124条餐厅数据，涉及地区（市辖区）、服务质量、用餐环境、菜品质量、好评率、是否为繁华市区、车位情况、五星评价人数、是否评选为高质量店铺、支持团购与否、人均消费、营业天数、描述性评价等多方面指标。

（二）变量选取与描述统计

变量选择：

1、店铺口碑，本次分析先设定一个综合口碑评价，再将餐馆口碑评价的变量分为3个小分类，分别是餐馆环境打分，餐馆服务打分和菜品口味打分。对四个变量进行回归分析，以分析三个因素是在顾客对餐馆的口碑评价是如何发生作用的。

2、核心影响因素。本文通过拍照人数，停车位，人均消费，营业天数等因素，对店铺进行全方位描述，了解各个变量可能会对餐饮业评分产生的影响及其影响程度。

3、类别变量。选址地处繁华与否、菜系种类、是否为老店（即经营时长）是顾客打分的重要依据，这里以年为单位，给出1年、3年、6年几个关键节点；地处繁华与否、菜系也重要因素，菜系分别为川菜、日式料理、粤菜、西餐、粥粉面。

（三）描述性统计

本文首先对广东省餐饮业店铺基于是否繁华、有无停车位、消费水平高低、新老品牌、不同菜品类别这几个分类变量，对与其他变量的关系进行了描述性统计，具体结果见表1。

表1 区分店铺特征的描述统计

人均 74.855 66.5 83.427 65.777 82.975 55.154 171.058 73.644 76.316 4 936好评率 46.149 46.316 45.977 49.641 43.025 45.107 51.236 51.418 39.793 2.78 96.3推荐 0.432 0.47 0.393 0.527 0.347 0.422 0.48 0.556 0.283 0 1照片数 306.686 200.433 415.695 168.448 430.337 289.23 391.927 323.833 286.003 1 5787团购率 0.601 0.602 0.599 0.657 0.55 0.596 0.623 0.663 0.525 0 1营业天数 1192.538 1240.444 1143.39 646.727 1680.756 1170.458 1300.36 465.115 2069.967 0 4066非繁华区域 0.494 0.46 0.524 0.466 0.629 0.511 0.472 0 1是否有停车位 0.528 0.496 0.56 0.501 0.661 0.296 0.808 0 1人均消费等级 0.17 0.125 0.217 0.122 0.213 0.145 0.2 0 1天数等级 0.453 0.472 0.434 0.184 0.694 0.437 0.533 0 1样本量 3124 1582 1542 1475 1649 2593 531 1708 1416

由表1分析繁华与否店铺的情况，先分析评分类指标，非繁华地段的店铺的总评分及菜品评分、环境评分和服务评分相比繁华地段的对应评分较低，其中，二者的菜品评分差最小，非繁华地段餐厅的消费水平远低于繁华地段，从此可见，非繁华地区采用降低成本的策略，通过增加团购率、降低人均消费来提高性价比。从推荐人数可以看出，非繁华店铺的这种模式有成效较好。在营业天数和天数等级方面，二者相差不大，但非繁华地段略高于繁华地段，表明非繁华地段的老店较多。

比较有无停车位的差异，设停车位店铺相比不设在环境、服务打分更高。在店铺星级、照片数方面高于无停车位店铺，人均消费方面，无停车位的餐厅远低于有停车位的餐厅。团购率和人均消费水平表现着一个店铺的性价比和店铺的成本控制。倾向于成本控制的店铺会减少在停车位方面的投资，以降低人均消费。从图表可见，得益于成本控制，无停车位的店铺拥有高团购率和低人均消费。由推荐率可见，无停车位的店铺因为性价比高能获得更多人的推荐。

比较高低消费店铺的差异，低消费店铺的菜品、环境和服务评分及总评分、均分均远低于高消费餐厅，为低消费店铺降低成本的策略。高消费店铺也在试图通过优惠来吸引顾客，团购率方面，高消费店铺更高。最后从营业天数来看，高消费店铺比低消费店铺高出100多天，表明了高消费店铺的成分大多为老店。

比较新老品牌，推测因消费者对于老品牌的要求更严格，新品牌的各项评分及好评率、推荐指数均高于老品牌，新品牌餐厅通过支持团购吸引顾客，照片数比老品牌多。在停车数量、人均消费、居于繁华区域的餐厅数量方面，新品牌餐厅略差于老品牌。从团购率来看，老品牌餐厅和有停车位的餐厅团购率较低。

三、实证分析

餐饮业行业评分的影响因素分析：

为对影响餐饮业店铺的总评分、菜品打分、环境打分以及服务打分的因素进行判断，本文以总评分、菜品打分、环境打分以及服务打分为因变量，以对各类餐饮业店铺的多种描述性指标为自变量，运用STATA 14.0软件，对店铺打分高低因素展开回归分析，具体结果见表2。

表2 基于四种变量的回归分析

(-3.4356) (12.8076) (-2.4839)100-200元 -0.0427*** 0.4868*** -0.0755***(-3.8384) (20.4931) (-4.2603)200-500元 -0.0826*** 0.4448*** 0.0855***(-3.3485) (11.2269) (2.9300)大于500元 -0.2126*** 0.8163***(-2.7110) (6.9437)日料 -0.0216** -0.1021*** 0.1313***(-2.2706) (-4.8177) (9.0414)西餐 0.0175* 0.1986*** 0.0597***(1.7915) (9.3198) (3.9159)粤菜 -0.0340*** 0.2274*** 0.1495*** -0.1501***(-3.5254) (21.5588) (6.9698) (-10.4120)粥粉面 -0.0600**(-2.4253)_cons -1.6382*** 2.6822*** 2.6443*** 0.8883***(-34.6590) (41.1679) (22.1125) (9.7522)r2 0.8543 0.8490 0.7862 0.8704 bic -2075.3120 -61.5174 2425.8372 417.9182 F 1070.9062 696.7370 474.9417 867.5215 N 3124.0000 3124.0000 3124.0000 3124.0000

由表2，拟合优度较好，对店铺经营方面的指标入手，2年以下对环境打分是递增的关系，之后是递减；对于菜品打分，3-4年的菜品打分显著高于0-2年。环境打分方面，2年以上的店铺环境打分都低于经营1年以下的店铺，并且随时长而减少。服务打分方面，相比较经营1年以下店铺，其他年份的店铺服务分都偏低，而且随着时长减少，推测可能是老店对于服务重视程度减弱。

车位方面，总的来说都会为总评分加分，随着车位个数的增加，总评分也增加，推测出行方便程度是影响店铺总评分的因素之一。菜品打分随着车位数增大而减少，环境分数随之增加，服务分数随之减少，推测车位越多的店越高端、受众群体对于环境、服务要求高。

从空间差异来讲，地处区域会给评分造成影响，海珠区、荔湾区、增城区相比其他区域分数较高，荔湾区为广州省繁华地区之一，海珠区是开发新区，人员汇集，对菜品评分影响都也很大； 200-500元的人均消费水平会给菜品评分带来0.0826的减分；500元以上的人均消费水平会导致菜品评分减0.2126；粤菜会给菜品评分带来0.2274的加分。

增设外卖服务与否不会对评分产生显著影响。

人均消费方面，随着好评率的提高，对总评分有负向影响，影响在0-200元时是递增的，在200元以上无显著影响，推测是200元以上服务人群变化。人均200以内对于口味打分差异不明显，而200元以上对口味评分随价格上升而递减，推测高消费人群对于口味要求高。环境打分随着消费水平的上升而上升，服务打分在人均消费0-200元范围内随消费量增加而递减，从200元开始随之而递增，推测高消费店铺主要通过高端的服务和高质量环境来吸引高消费水平人群。

从菜系角度出发，日料餐厅的环境低于对照，但能为服务评分高于对照；西餐餐厅与环境相关性较大，表明西餐餐厅的环境体验受消费者青睐；粤菜餐厅环境评分较其他较高，服务评分较低；粥粉面的环境评分较低。

四、总结

本文借助大众点评数据，运用回归分析法对餐饮消费行为偏好的空间与菜系差异特征进行研究，进而得到以下主要结论。

（一）高消费店铺倾向于通过打造更好的环境、提供更好的服务来满足顾客；而低消费店铺倾向于缩减不必要的开支，降低成本以提高性价比。开设店铺重点关注的是找准定位、确定服务的人群类型、做差异化经营以制造比较优势。

（二）川菜和日本料理被评为星级店铺的比例最大，服务打分最高，新店铺开设这两种菜系容易获得好评。川菜的店铺开设平局年限也较长，适合作为长期开放的店铺。粤菜和西餐的打分则是最低的，适合对手艺有较大把握的店铺。

（三）消费者对于老品牌的要求更严格。新品牌餐厅通过支持团购以吸引顾客，有较大宣传力度。老品牌有较好的硬件条件，人均消费高，居于繁华区域的餐厅数多，服务于较上层消费人群。

（四）成本控制是店铺经营的关键因素，得益于成本控制，无停车位的店铺大多拥有较高的团购率和低人均消费，因为性价比高获得更多人的推荐。因此给顾客提供更好的性价比是很好的招徕客人的手段。