动态二八法则解码：2024中国购物中心的销售格局
在中国连锁经营协会的年度购物中心大会上，ICSC亚太委员王玮博士受主办方的邀请谈一下购物中心的“坪效”问题。谈坪效，自然要知道销售额和经营面积，后者不难，因为国内从不缺关于规模和数量的报道，但是谈到销售额就比较难了，一是业界并没有专业系统的统计，不像汽车或白酒行业，二是个别机构报道的所谓租金和销售额错得实在离谱和误导。所以，王玮博士用近年复杂系统研究的成果，创新性地运用“动态二八法则”，对2024年购物中心的销售额和分布情况做了分享。在会议上，由于时间限制，不能按“What—Why—So What”的逻辑解释Why，只能用现象-结论和验证说明。现在通过这篇文章可以解释Why。从而让业界有更完整的了解。
摘要
本文基于复杂系统理论的网络思维视角，创新性应用“动态二八法则”，深入剖析2024年中国购物中心销售额的分布特征与演变趋势。核心目标是构建一套科学、可验证的分析框架，用以解读中国购物中心市场总销售额及其分布规律。在系统梳理2019-2020年关键数据（以上海为典型案例）的基础上，研究聚焦2024年全国购物中心的销售额与租金表现，旨在揭示这一复杂商业生态系统的内在动态规律，为行业决策和营运提供创新的数据洞察与战略启示。
01引言
在蓬勃发展的中国零售生态中，购物中心作为核心商业载体，其运营绩效，尤其是销售额指标，是衡量市场健康度与投资价值的关键标尺。然而，一个根本性挑战在于：除上海外，中国尚未建立全国性、系统化的购物中心销售统计体系。截至2024年底，国内购物中心存量已突破7000座。面对如此庞大复杂的市场，无论是评估投资回报、优化商业运营，还是制定宏观政策，都亟需对其整体收入与规模结构形成可靠且全局性的认知。其意义就像已经知道汽车和白酒行业的销售额是一样的。
02 问题的提出：上海案例揭示的分布真相——正态幻象与二八现实
2019年，上海290家购物中心创造了总计2010亿元的销售额。若遵循传统线性思维与隐含正态分布的假设，通常会得出两个直观推论：
1.上海购物中心的平均销售额约为6.93亿元（2010亿元 / 290家）；
2.大约70%（或2/3）的购物中心能够达到或超过这一平均值。这种认知模式可形象化为图1（左）所示的正态分布网络。
图1：正态分布网络（左）与二八分布网络（右）示意图
来源：笔者根据网络资料绘制
然而，事实是：上海购物中心的销售额呈现出显著的二八分布特征如图1（右）。为量化这一现象，基于上海购物中心协会报告数据的延展分析，将上海约300家购物中心按销售额排序并划分为10组（每组约30家）。结果如图2所示。
图2：上海购物中心销售额分组累积及组内平均值
来源：作者基于《上海购物中心协会2020/2021年发展报告》数据绘制
图2清晰显示：
头部集中效应显著：仅排名前30（第一组）的购物中心，其销售额之和就占2019年上海总销售额的50%以上；
“平均值”误导性凸显： 要达到或超过6.93亿元的平均销售额，购物中心需跻身至少前三组（前90名）。这意味着，能跨越平均线的项目占比不足总量的1/3，与正态分布下约2/3的预期形成巨大反差。
这种极端的、少数节点占据大部分资源的分布形态，在复杂系统理论中被称为“无尺度网络”。其核心特征在于：系统不存在有统计意义和实际指导价值的“代表性平均值”。上海案例绝非孤例。网络思维揭示了一个普适性原理：万物皆可视为网络。现实世界中，从自然世界生态到社会经济结构，其内在组织与演化往往受网络基本法则——特别是二八分布（即幂律分布）的支配。这种“强者恒强”的分布规律，正是解开全国7000+购物中心生态密码的关键钥匙。
03为什么这个世界不是正态而是二八分布？
关于为什么不是正态分布的问题，我们需要对随机系统的网络与复杂系统的网络做一些说明。首先，网络是由节点和节点之间的连线所构成的集群。以图3所示的人际关系社交网络为例：其中，一人就是一个节点，如果一人与另一人相识，就可以在这两个节点之间连一条线。一个节点所拥有的连线数量称为“度”。度是网络思维的一个关键变量，俗话说“凡事皆有度”，度代表了“质”和“量”的统一。
图3:人际关系社交网络示意图
来源：笔者根据网络资料拓展绘制
在图3的网络中，节点的度（连线数量）的分布是不均匀的，这反映了现实社会的普遍情况：每个人所认识他人的数量是不均匀的，即每一个人的影响力和交际能力存在显著差异，按二八分布（图4）。这就是所有复杂系统事物和我们所生活的非线性世界的突出特征。
图4：节点度分布呈现二八递减曲线示意图
来源：笔者绘制
而对于所有符合正态分布的比如身高或体重的随机选取的网络，我们依然可以把每一个人作为一个节点，把身高或体重作为一个节点所拥有的连接的数量（度）来考量。但是，在这个网络中，每一个节点的度（量）是比较均匀的。导致均匀的原因是因为节点之间的度没有交互，即在这个随机选取的身高测试网络中，不会因为张三的身材变高，就要影响李四的身材变矮。所以，一个约1.70米的身高代表了这个网络中的大多数人的高度。最高的姚明也很难比最低的某一位高出两倍。
但是，想象一下，如果衡量这个网络中每个人所拥有的财富，则最富的那位与最低的那位的差距则绝不止两倍。因为在一个有限的网络边界内，总的财富是有上限的，一些人的财富增加会导致另一些人的财富减少，网络的节点之间发生了此消彼长的互动。网络因此呈现不平均的二八分布。
我们可以把购物中心视为节点，那么销售额或人流量均可以作为度指标，消费者张三如果去了商场A就不能同时再去商场B；张三在商场A消费则必然减少其在商场B的消费，这就是构成文章开头提出的上海购物中心的销售额为什么不平均分布的原因所在。
大家都知道的著名的“二八法则”是由意大利经济学家帕累托于1897年提出的。源于对财富分布（意大利20%人口拥有80%财产）等现象的观察（图5）。这是一个静态描述。本文将其动态化解读：随着系统节点（如人口）数量的增加，个体的“度”（如财富）必然呈现非均衡的二八递减趋势。 此即“动态二八法则”。
图5：帕累托与二八法则
来源：网络图片
无尺度网络的二八递减特征揭示了一个复杂系统的基本规律：“度”的总量（系统整体效能）的增长速度必然慢于“节点”（系统规模）的增长速度。 这是所有复杂系统呈现非线性现象的本质。帕累托最初仅描述了现象，而复杂系统理论（网络思维）则揭示了其内在机理。图5也揭示：伴随人口增长，个体财富递减导致社会总财富增长呈现“亚线性”。
现实世界中二八现象比比皆是：20%的重病人消耗80%医保费用；20%的储户拥有80%银行存款等。商业领域尤为突出，少数头部企业或品牌往往占据大部分市场份额。需强调：“二八”并非精确的20%-80%比例，而是“关键少数主导”这一普适法则的象征性表述。
04以动态二八法则解码国内购物中心的销售格局
网络思维将购物中心视为商业网络中的“节点”，其交互效能（销售额或人流量）构成节点的“度”。这种结构天然服从“关键少数主导”的二八法则，其深层奥秘在于动态演化规律。本节旨在基于头部公开数据揭示2024年中国购物中心市场的整体表现（销售总额、租金概况）。为清晰展现动态变化脉络并增强分析可信度与连贯性，将从2019-2020年的基准数据入手。
（一）2019年与2020年全国百强购物中心销售额分布与比较
图6基于媒体发布的百强榜单数据，绘制了2019年与2020年百强购物中心的销售额二八曲线，并揭示了其不均衡递减的程度（幂指数）。头部少数项目集中反映了市场的核心特征。随着购物中心总量（节点数）增加，销售额（度）将按幂指数递减，这与线性思维的等比例放大假设具有本质区别。
图6：2019年与2020年国内百强购物中心销售额排名分布
来源：基于《新商网》发布的2019年、2020年百强榜数据绘制
将图6两条曲线置于同一原点（图7），清晰展现了2019年（蓝线）与2020年（红线）销售额的变化。
图7：2019年与2020年国内百强购物中心销售额二八曲线对比
来源：作者绘制
图7显示，代表2020年的红色曲线在头部（约20多位）甚至高于2019年。这主要源于疫情导致的境外消费回流，推动国内奢侈品商场销售额逆势上涨。然而，此类项目数量极其有限。占绝大多数的数千家购物中心受疫情冲击，销售额普遍大幅下滑，这与2020年市场实际情况高度吻合。
将这两条曲线动态延伸至当时全国约6000家购物中心（节点），并对曲线从1到6000积分（图8），即可估算全国总销售额。
图8： 基于二八曲线积分估算的2019年与2020年全国购物中心总销售额
计算得出：
• 2019年总销售额：约3.5万亿元
• 2020年总销售额：约2.0万亿元
数据验证：
2019年 (3.5万亿): 占当年社零总额的8.5%。参考上海购物中心销售额占其社零14%，以及成都（约8.5%）、苏州（约5%）等城市数据，该比例符合逻辑。
2020年 (2.0万亿): 较2019年下降约40%，与万达广场、新城吾悦等大量区域型购物中心报告的情况一致。汇纳科技等机构发布的日均人流量指数（表1）也从2.5降至1.5（降幅40%），提供了有力佐证。2万亿占2020年社零总额的5%。
[表1 2019-2024年国内购物中心日均人流量统计]
来源：笔者根据会客云桔皮书的历年发布数据与网上公开数据核定整理
对市场数据的辨析：2020年中期，部分机构报告（如某网站《2020年中国购物中心租金趋势报告》）宣称2019年全国购物中心总租金为6413亿元。此数据值得商榷：
若按10%租售比反推，总销售额将达6.41万亿元。
按6000个项目均分，平均销售额为10.68亿元，比上海2019年可靠均值（6.93亿元）高出54%。
全国平均值显著高于商业最发达的上海是不可能的。该租金数据严重偏离实际。
支持性分析参考：国盛证券2019年对2020年购物中心的预测分析（表2）方法更符合相关逻辑：
[表2 国盛证券(2019)对2020年购物中心租金收入的预测分析]
来源：国盛证券研究所
表1覆盖从一线到六线的324城、5731座3万㎡+购物中心，总建面48058万㎡。
基于不同城市级别得到首层加权租金（279元/㎡/月）推算平均租金（111元/㎡/月），并考虑15%的综合空置率。
预测2020年总租金约4553亿元，国盛按13%租售比推算销售额约3.5万亿元。尽管该预测未预知疫情，但其对2019/2020正常趋势下3.5万亿销售额的估计，与本文基于动态二八法则得出的2019年结果高度一致，为本文方法论提供了侧面印证。
(二) 2024年国内购物中心销售额与租金推测
1. 销售额推测与人流数据佐证沿用2019-2020年的分析逻辑与方法，基于“悦西安”网站2025年3月22日发布的《2024年中国购物中心销售额TOP50完整榜单》，绘制2024年购物中心销售额二八分布曲线并得到其递减梯度（幂指数）。结合汇客云《中国实体商业客流桔皮书》公布的2024年底全国购物中心总量（7245家），对曲线从1到7245积分（图9），测算2024年总销售额。
图9：基于二八曲线积分估算的2024年全国购物中心总销售额
测算结果：
• 2024年总销售额：约2.73万亿元
分析洞察：
趋势向好：曲线幂指数状态较2020年明显改善，反映系统状态明显提升。
市场占比：2.73万亿元约占2024年社零总额的6%，较2020年的5%回升1个百分点。
人流佐证：汇客云等机构监测的日均人流量变化（表1）支持该结论。
a）2024年日均人流(1.87)恢复至2019年(2.50)的75%。
b）销售额(2.73万亿)恢复至2019年(3.5万亿)的78%，与人流恢复趋势基本匹配。
租金估算：按9%-10%租售比计算，2024年总租金收入约为2700亿-3000亿元。
坪效表现：按汇客云公布的7245家购物中心总商业建面57242万平方米计算，2024年全国平均销售坪效约为0.48万元/平方米（2.73万亿/5.72万平方米）。
总体判断：2024年人流与销售额恢复至疫情前约75%-78%水平，虽未完全复原，但系统状态指数（幂指数）的改善清晰指向“稳定向好”的积极态势。
05总结与意义
应用网络思维的“动态二八法则”，本研究为中国购物中心市场的整体表现提供了深入且全面的量化认知。分析突出三点贡献：
创新性地用动态二八法则解决行业数据缺失问题，方法经得起推敲；
2.73万亿的测算填补了行业空白，堪比汽车/白酒行业的权威数据；
上海案例的反常识发现（10%项目占50%销售额）极具颠覆性，但具普遍性。
核心启示：
摒弃规模迷信与线性思维：需摆脱单纯追求数量扩张（节点规模）和线性外推的思维定式。
聚焦网络状态变量（幂指数）：决策核心应从“节点数量”转向决定网络整体效能的“状态变量”（即二八曲线中的幂指数 k，满足）。
把握关键少数主导规律： 追求“大问题的模糊正确”（把握系统核心规律）远胜于“小问题的完美精确”（局部细节的过度优化）。构成VUCA时代最后一个特征的A“模糊性”也是说的这个道理。面对充满不确定性的商业环境，应借鉴量子力学的启示，放弃对“粒子精确定位”式的局部完美主义执着，转而把握“关键少数主导系统”的确定性规律。
动态二八法则下的市场解码：
头部赢家通吃：前20%项目（约1400家）预计贡献约80%的行业利润，是支撑系统稳定与向好的基石。中国购物中心市场的系统性表现因此呈现稳定性与向好趋势。
长尾生存挑战：后80%项目（约5800家）普遍面临成本压力与盈利困境。媒体热衷报道的新建购物中心数量意义有限，因绝大多数新增项目将位于二八曲线尾部，对市场全局影响甚微。
投资核心铁律：新项目入局前，必须前置评估其在幂律分布中的潜在定位——非头部，毋入局！
现实意义与行业观：动态二八法则有助于抓住主要矛盾，聚焦20%的关键节点和影响系统状态的核心要素。截至2024年底，中国购物中心存量突破7000座。若按平均单项目投资10亿元估算，行业总投资规模高达约7万亿元。对于如此庞大的投资市场，清晰认知其整体表现（如同掌握约4万亿的汽车和约1万亿的白酒行业销售额一样），具有不可或缺的战略价值。
本文宗旨绝非简单指责数量过剩或呼吁停止建设。零售业态的更新迭代与商场的优胜劣汰是永恒主题。尽管当前淘汰代价较高，亦是行业成长的必经阶段。因此，该建设的仍需建设，该改造的仍需改造，但是，我们都必须非常专业地去做！
（来源：王玮商业地产课堂 ）