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2022年新茶饮门店数已近50万家,蜜雪冰城位居第一、古茗第二******

  新茶饮行业正处于持续增速阶段。近日,中国连锁经营协会发布《2022新茶饮研究报告》(以下简称报告)显示,2022年新茶饮市场处于成熟期上半段。2022年年底在业的新茶饮门店总数约48.6万家,截至2022年10月底,蜜雪冰城以23295家门店数位居第一;古茗居第二,门店数为6778家。新茶饮行业的市场格局逐渐明朗,新茶饮品牌头部效应明显。

  此外,2022年新茶饮的连锁化率已提升到55.2%。在多个城市核心商圈的抽样调查中,新茶饮的连锁化率超80%。新茶饮这个从业者平均年龄不到30岁、形成规模不超十年的新兴行业,已经阶段性创造出了旺盛的消费者需求,并以连锁经营的形态在消费市场上熠熠生辉。

  1、蜜雪冰城门店数最多,古茗近7000家

  从中国整体新茶饮市场来看,2022年年底在业的新茶饮门店总数约48.6万家,比2020年年底37.8万家增长超28%。结合全网多方数据及企业调研,报告确定了30家典型新茶饮品牌在2022年10月底的门店数。

  数据显示,蜜雪冰城门店数位居第一;古茗紧随其后,门店数为6778家;排在第三、四位的的书亦烧仙草、茶百道门店数也均超过6000家。从消费者角度看,2022年新茶饮整体有了更好的“性价比”、算下来“比瓶装饮料贵不了多少”、“比单独买新鲜水果还便宜”。

图片来源:中国连锁经营协会

  新茶饮门店数不断增长,进一步带动该细分品类在我国现制饮品市场中占据越来越重要的位置。从整个现制饮品市场来看,2022年新茶饮门店数仍是我国现制饮品中门店数最多的一个细分品类,其门店数占比高达61.9%。

图片来源:中国连锁经营协会

  2、新茶饮连锁化率升至55.2%,行业竞争将围绕供应链

  新茶饮具有一定零售产业特性,标准化程度高,能够迅速实现复制。据美团数据显示,2020-2022年餐饮业连锁化率从15%提升到20.7%。同期,新茶饮的连锁化率从41.2%提升到55.2%。在多个城市核心商圈的抽样调查中,新茶饮的连锁化率超80%。放眼全球连锁市场,我国新茶饮在过去几年里市场发展迅猛,目标客群清晰,产品不断迭代创新,孕育出了多个全国知名品牌。

图片来源:中国连锁经营协会

  中国连锁经营协会发布的报告还指出,未来新茶饮的竞争就是供应链上的竞争。而提前布局供应链的茶饮品牌将在越来越激烈的市场竞争中更具有核心竞争力。比如古茗自2016年就已经开始了供应链建设,除稳定的合作果园茶园外,也拓建了自己的果园,目前已经跑出了一个涵盖原料种植、快速配送、仓储基地建设的完整供应链模式。夯实的供应链链条可以更精准做好产品品控,为消费者提供口感稳定、高性价比的新鲜饮品。

  接下来,布局农业供应链将成为行业新趋势,从上游果园到下游销售全产业链把控,将会是新茶饮品牌发展的必经之路。

  至于新茶饮行业的未来发展空间,根据艾媒咨询及华经产业研究院数据测算: 2022年新式茶饮行业市场规模超过2900亿元,同比增长5.1%。“整个新茶饮市场有望在2023年Q2全面恢复,并有望迎来‘欢庆式’销售市场,业绩整体全面提升。加盟业务也有望全面恢复。最终,2023年将实现全年业绩的同比增长。”《2022新茶饮研究报告》指出。

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    发挥数据的创新引擎作用******

      作者:孙辰朔(清华大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院特约研究员)

      随着数字技术创新和迭代速度加快,数据作为关键生产要素,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节,成为驱动经济社会发展的重要力量。习近平总书记指出,“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用,加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济”。中共中央、国务院前不久发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势作出了一系列部署。切实用好数据要素,更好发挥数据的数字化、网络化、智能化基础作用,协同推进技术、模式、业态和制度创新,对于深化创新驱动、推动高质量发展具有重要意义。

      数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。充分发挥数据资源优势、挖掘数据价值潜力,需要不断完善数据要素培育和发展相关体制机制,加快构建数据基础制度,让数据要素更好为创新赋能,为推动高质量发展注入强大动能。

      第一,数据要素能够推动知识技术创新。数据要素是指能够参与社会生产经营活动、可为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。释放数据要素价值的关键在于数据开发利用。政府、企业、科研院所等在参与数据要素加工使用的过程中,通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识,对研发、设计、生产、营销与决策各环节进行数据清洗、分析、建模,可以发现新的规律,研究出新的理论,创造新的知识或技术,带来更多经济效益和更大社会价值。

      第二,数据要素能够优化科技创新要素配置。实现科技创新的要素包括劳动、资本、土地、技术、数据、企业创新精神等实体要素和虚拟要素。传统要素市场中存在信息不对称、要素流通不畅等,容易产生创新要素供需错配等问题,使创新资源的利用偏离最优配置。通过对数据要素的挖掘分析和利用,可以降低信息交互偏差和要素交易成本,推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业,打通“信息孤岛”和“数据壁垒”,从而实现要素高效配置。

      第三,数据要素能够提升产业创新发展能力。一方面,作为数字化、网络化、智能化的基础,数据要素能够参与技术、产品、市场、组织、管理等创新过程,依靠信息技术创新驱动,推动数字产业化,不断催生新产业新业态新模式,培育壮大一批具有增长潜力的新兴产业,创造更多新需求和新就业岗位,挖掘新的经济增长点。另一方面,促进数据高效流通,推动产业数字化转型,实现数字经济与实体经济深度融合,将极大提升传统产业跨区域、跨场景、跨行业的协同创新水平,提升产业发展的质量和效益。

      更好发挥数据要素对创新的推动作用,可重点从以下四个方面发力。

      一是构建彰显创新引领的数据基础制度,鼓励数据要素投入创新。数据基础制度体系是数据要素赋能创新的制度保障。要建立数据产权制度,推动数据产权结构性分置和有序流通,强化高质量数据要素供给,推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。要建立合规高效的数据要素流通和交易制度,让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易。要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度,激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。还要加强政策支持和引导,激励创新创业创造,让更多数据要素参与创新过程。

      二是推动数字与产业融合发展,深化产业链创新链融合。数据要素驱动创新的重要路径在于促进数字经济与实体经济深入融合,促进实体经济中的创新要素高效配置。要面向各市场主体、行业和区域需求,统筹推进数字化转型。数据要素驱动创新的关键抓手在于推动创新链产业链深度融合,要加强数据要素与其他生产要素的组合迭代、交叉融合,推动生产要素多领域、多维度、系统性突破,围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链,深入实施工业互联网创新发展战略,发挥数据的创新引擎作用。

      三是致力打造数字人才高地,强化关键核心技术攻关。充分发挥数据要素作用,关键在于扩大高水平数字创新人才供给。要创新科技人才培养体系,将数字人才培养作为学科建设的重要内容,提升全民数字素养与技能,培养造就一大批既懂专业领域又懂数字技术的高水平复合型人才。还要提升关键软硬件技术创新和供给能力,加强数字科技基础理论研究和数字基础设施建设。

      四是构建多方协同治理模式,筑牢数字经济创新发展安全屏障。发挥数据要素驱动创新的作用离不开强有力的安全治理,要充分发挥政府有序引导和规范发展的作用,构建政府、企业、社会多方协同治理模式。要压实企业的数据治理责任,增强企业社会责任,促进公平竞争。还要增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力,把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程。

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