李依

内容摘要：本文通过分析零售业选址要素，以商圈分析与选址模型为基础，结合地理信息系统技术（GIS），为我国零售业选址决策提供科学依据。通过GIS@RetailV2.0软件系统模块及功能应用，对GIS应用于零售业选址做出了初步的探索。

关键词：商圈分析 选址模型 零售业 GIS

与其他行业相比较，零售业的经营状况极大地依赖于正确的店址选择。作为零售企业战略组合中灵活性最差的要素，选址具有极高的风险性，不仅在很大程度上直接决定营收，而且还将显著影响企业扩张及网点布局，从而影响其后期的运营战略、决策及营运。国内零售业的选址成功率一直都较为低下。为了提高选址的成功率，作为新技术的GIS，逐渐被应用到了零售业选址方面。本文在对影响零售业选址要素分析的基础上，结合GIS空间分析与收益预测功能，通过其功能，直观有效地解决零售业选址难题。

影响零售业选址的要素

零售业，是指通过买卖形式将产品和服务直接售给终端客户的销售行业。零售业通过可吸引的有限距离或地区内的潜在顾客的多少，来决定可获得销售收入的高低；通过来客数及客单价，对其所经营的商品种类、价格高低、促销活动的强度等产生影响。

零售业选址，是指零售企业在一定约束条件下从备选店址中选择最佳的开店位置。

对大多数零售企业而言，选址往往成为其扩张时的最大难题。各种因素对零售业选址的影响是复杂而多变的，众多市场数据的收集以及对直接、间接竞争关系的分析也给零售企业选址带来极大的工作压力和挑战。

商圈分析及选址模型

零售业选址的核心即为商圈分析。所谓的商圈，是指零售店吸引顾客的辐射范围。具体而言，商圈就是零售企业的经营活动空间和顾客的消费行为空间所构成的一个动态范围。理论上，根据顾客所占比例（55%-80%，15%-25%，5%-20%），也可根据交通距离或时间（1、3、5公里，10、20、30分钟），商圈可分为三个层次：核心商圈，次要商圈和边缘商圈。

商圈分析，则指零售企业通过研究自身网点与顾客以及竞争对手的空间关系，为门店选址提供决策依据的过程。零售企业为了选择适当的店址，必须要对商圈层次、客流量、顾客群、购买力、环境（地理因素、交通状况、街道状况、门店结构及成本等）、自身、竞争程度等因素进行实地调查和分析。

选址模型就是在商圈分析的基础上，对零售业与顾客之间的空间吸引关系以及与竞争对手之间的空间竞争关系的反映。

（一）空间吸引：零售引力定律

1931年由美国学者赖利（W.J.Reilly）在万有引力的基础上提出一种基于数学计算的空间相互作用模型。该定律认为，一个城市的商店对周围地区的吸引力与它的规模成正比，与离它们之间的距离的平方成反比，该定律可用来界定两个竞争店的商圈分界线。其具体公式表述如下：

式中，Ba：A市吸引第三地人口的比率；Bb：B市吸引第三地人口的比率；Pa：A市人口数；Pb：B市人口数；Da：第三地到A市的距离；Db：第三地到B市的距离。

随着零售引力定律的不断改进，从最初针对人口数的比较，改为两地的卖场面积比较；从最初两地之间的空间距离换算成小汽车的行驶时间。

（二）空间竞争：赫夫概率模型（Huff`s Probability Model）

二十世纪六十年代，美国零售学者戴维·赫夫（Huff D）从消费者的立场出发，以消费者空间行为理论为基础，提出商圈规模预测空间模型，即赫夫概率模型，国外在对零售店商圈规模调查时经常使用该模型。通过分析卖场引力和距离阻力，该模型认为消费者前往某一零售店消费的概率，取决于该店的营业面积、规模实力和时间三个主要要素。其具体公式表述如下：

式中，Pij：i地区的消费者在j商店购物的概率；Sj： j商店的营业面积或j商业区内某类商品总营业面积；Tij：i地区的消费者到j商店的时间；λ：消费者对时间距离或空间距离的敏感度；n：商业区内同类零售店的数量；Sj / Tij λ：j商店对i地区消费者的吸引力。

运用该模型可求出消费者从居住地前往特定零售店的购物概率，可预测该零售店的销售额，反映其商圈结构、集客能力及竞争关系。因考虑了零售网点的面积，顾客到目标店购物的时间，顾客对距离的敏感度， 运用赫夫模型计算出的消费者到目标店购物的概率更接近于实际。

根据GIS@Retail V2.0供应商上海利施科技有限公司对国内多个城市数种业态上百家门店长年的跟踪研究，该公司认为赫夫概率模型是中国城市零售环境下，最适合综合零售类门店（购物中心、大卖场、超市、便利店等）的销售预测模型。

然而，运用该模型时，因λ 值的确定须通过市场调查获得，需要耗费大量的人力、时间和费用；在运用商业面积的修正值上，因商业情况和消费文化的不同，造成各地区的参数差异较大，直接影响该模型的计算精度，其预测准确率就会大大降低。

基于GIS的零售业选址

GIS技术运用在零售业选址中，可将整个商业区域内的各种数据（人口、交通路网、竞争对手等），整合到一个完整的地理空间数据库中，通过挖掘各类数据之间的内在关联，建立消费行为模型，通过选址分析模型，准确预测拟建门店的销售额，从而提高选址决策的成功率。

基于GIS的选址软件应用具有传统选址方式无法比拟的优势，如以可视化的形式在电子地图上直观地表达人口分布、商业布局及交通网路等情况；对重要信息进行分层和叠加；对拟建店址进行模拟分析和预测等，从而提高选址决策的准确率，有效降低风险。

下文将结合由上海利施科技有限公司提供的GIS@Retail V2.0软件来说明GIS技术在零售业选址中的具体应用。

该GIS软件系统包括如下的标准功能模块：基本GIS功能：包括地图显示、基本GIS操作（如缩放、平移、搜索定位等）；数据管理功能：包括区块数据、路网数据、市场调研数据及其他数据的新增、编辑和删除功能等；基本的空间分析功能：包括空间数据统计、商圈分析（生成商圈、商圈统计、销售额预测）等。

GIS软件技术用于零售业选址分析是一个系统化的流程。在结合电子地图，数据导入、图层编辑的多项功能的基础上，通过后台的选址分析模型，最终生成拟建零售门店销售额预测报告，从而为选址决策提供依据。其具体操作如下：第一步，首先导入商业区所在城市的电子地图，并将收集到的交通路网数据加载到电子地图上，构建城市的零售市场环境；第二步，通过软件内的编辑功能编辑地块，确定要进行分析的辐射商圈范围；第三步，导入调研数据，如人口、交通、竞争对手等：第四步，形成适用于该城市的购物行为模型库及参数集。生成GIS地理网格分析环境，可以进行相应的商圈分析，如人口密度、人均收入、消费力等，显示真实商圈内吸引力的专题图；第五步，对消费者购物行为进行数学建模，并对其购物行为的全过程模拟测算，综合考虑门店周边顾客、竞争对手、交通路网等因素，利用Huff模型计算顾客到拟建门店消费的真实概率；第六步，最终生成拟建店址的销售额预测分析报告。

如在商圈生成上，根据周边消费者不同购物出行方式，用GIS软件可自动分别生成不同交通方式下（如，步行、车行、公交、地铁等）的有效辐射商圈。图1为某零售店10、20、30分钟步行辐射商圈图和5、10、15分钟车行辐射商圈图。

在确定不同交通方式下的辐射商圈范围的同时，商圈的各层次（核心商圈、次要商圈、边缘商圈）得以可视化显示，在此基础上，GIS软件还可自动统计不同交通方式下，各层商圈的消费者数量及购买力情况。表1为某零售店步行及车行辐射商圈内居民户数、购买力统计数据。

在对拟建零售店未来营销额的预测方面，可根据城市规划信息、政府统计年鉴、实地调研的各类市场数据，导入各年度消费人群及人均消费水平数据，通过GIS软件最终实现对未来消费者的数量、购买力，竞争对手的进入以及营业额的预测。表2、图2即为某零售店2012-2016年的预测数据。

GIS技术应用于零售业选址，通过与选址分析模型的结合，从根本上改变了传统选址的分析模式，具有广阔的应用前景。尽管基于GIS的选址决策具有传统选址方法无法比拟的优势，然而选址模型的精确度以及所需市场数据量极大的问题，成为GIS技术在选址应用上的难点，在一定程度上限制了GIS技术在零售业选址中的普及应用。如何更有效利用GIS技术为选址决策服务，还需在实践中进一步优化，通过对零售业在单店选址，零售网络优化的动态模拟和决策支持，加以总结和推广。

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