商圈确定方法

3.2.2　商圈确定方法

具体如何确定商圈范围，各理论学派和具体实施过程中存在着很大差异，但一般都是根据两大法则，即雷利的零售引力法则和哈夫模型。

1．雷利的零售引力法则

零售引力法则，是指具有零售中心地机能的两个都市，对位于其中间的一个都市或城镇所具有的零售交易吸引力，与两都市的人口成正比，与两都市到中间城镇的距离成反比。之所以与人口有正比关系，是因为大的人口中心城市通常有大量的、各式各样的商品和商业性服务，这必然会吸引更多的顾客去该地区购买商品和接受商业服务，即该地区有较强的磁石般的吸引力。当然，顾客消费还要考虑购物成本，距离购物点越远，购物成本越高，所以吸引力下降。雷利法则的数学等式为：

（Ba/Bb）=（Pa/Pb）[N]×（Db/Da）[n]

其中，Ba是A都市从中间地C都市吸引来的零售销售额，Bb是B都市从中间地C都市吸引来的零售销售额，Pa是A都市人口，Pb是B都市人口，Da是A都市与C都市之间的距离，Db是B都市与C市之间的距离，N=1，n=2。

例如，假设A市有60万人，B市有20万人，C市位于A、B之间，距A市20公里，距B市10公里。

代入上式得：

（Ba/Bb）=60/20×（10/20）[2]

则可知：C市的人到A、B两市购物的比例为3∶4，说明B市对C市的吸引力较大，其主要原因是距离较近，消费者认为购物便利，购物成本较低。

由雷利法则还可导出求商圈分界点的公式。

其中，Pa是A市人口，Pb是B市人口，Da是A市与分界点之间的距离，Db是B市与分界点之间的距离。

例如，A地与B地人口分别为30万人与270万人，两地之间的距离为4000米。利用康帕斯数式计算，可求出商圈的分界点在距A地1000米、距B地3000米的地方。

在该分界点处，A、B两地对它的吸引力相同，说明A地的商圈较小，B地的商圈较大。这是因为人口多的地方，设施和服务水平都较好，自然吸引力大，商圈范围就广。

要注意的是，雷利法则只适用于计算选购品的商圈分界点，而不太适用于计算方便品的商圈分界点。比如，顾客要购买一件小的商品如报纸或汽水（方便品），他就不会为节约几角钱而去较远的商店购买，但要购买一台洗衣机或电视机（选购品），他就愿意多走几公里的路，为的是有更多的品种和价格选择。另外，雷利法则是以都市人口都具有购买力，且人口多的都市更具有吸引力为前提的，然而实际情况并非如此，而且商圈大小是由许多因素结合在一起来决定的，这使法则并不必定与实际调查的结果相符。特别是存在以下情况时，更有必要对计算结果予以调整：（1）在A市与B市之间有具有竞争力的都市；（2）在A市与B市之间有河流、水路、铁路和高速公路；（3）A市与B市的人口差距非常大；（4）A市与B市的消费者层次不同；（5）A市与B市文化娱乐等设施的吸引力不同。

2．哈夫（D.L.HUFF）模型

哈夫模型是指在数个商业聚集区集中于一地的场合，居民利用一个商业聚集区的概率，这一概率是由商业聚集区的规模和居民到该区的距离决定的。通过该模型可在一定程度上计算出顾客来该区购物的概率，从而为经营者的经营决策提供依据。

（1）哈夫模型背景及提出理论依据

在哈里斯的市场潜能模型的基础上，美国加利福尼亚大学的经济学者戴维·哈夫（D.L.Huff）教授于1963年提出了关于预测城市区域内商圈规模的模型——哈夫概率模型。

哈夫概率模型基本法则依然是引用万有引力原理。它提出了购物场所各种条件对消费者的引力和消费者去购物场所感觉到的各种阻力决定了商圈规模大小的规律。哈夫模型区别于其他模型的不同在于模型中考虑到了各种条件产生的概率情况。

哈夫认为：从事购物行为的消费者对商店的心理认同是影响商店商圈大小的根本原因，商店商圈的大小规模与消费者是否选择该商店进行购物有关，通常而言，消费者更愿意去具有消费吸引力的商店购物，这些有吸引力的商场通常卖场面积大，商品可选择性强，商品品牌知名度高，促销活动具有更大的吸引力；而相反，如果前往该店的距离较远，交通系统不够通畅，消费者就会比较犹豫，根据这一认识，哈夫提出其关于商店商圈规模大小的论点：

哈夫论点：商店商圈规模大小与购物场所对消费者的吸引力成正比，与消费者去消费场所感觉的时间距离阻力成反比。商店购物场所各种因素的吸引力越大，则该商店的商圈规模也就大；消费者从出发地到该商业场所的时间越长，则该商店商圈的规模也就越小。

（2）哈夫模型的内容

哈夫从消费者的立场出发，认为消费者前往某一商业设施发生消费的概率，取决于该商业设施的营业面积、规模实力和时间三个主要要素。商业设施的营业面积大小反映了该商店商品的丰富性，商业设施的规模实力反映了该商店的品牌质量、促销活动和信誉等，从居住地到该商业设施的时间长短反映了顾客到目的地的方便性。同时，哈夫模型中还考虑到不同地区商业设备、不同性质商品的利用概率，这个模型的公式表现如下：

（μ表示卖场魅力或商店规模对消费者选择影响的参变量，λ表示需要到卖场的时间对消费者选择该商店影响的参变量，通常μ=1，λ=2）

哈夫提出，一个零售商业中心J对消费者的吸引力可与这个商场的卖场魅力（主要用卖场面积代替）成正比（J=1，2，…n），与消费者从出发地I到该商场J的阻力（主要用时间距离来代替）成反比。

利用哈夫模型设定地点I的消费者选择商场J的概率PIJ，

【PIJ】=I地区消费者到J商店购物的概率

【SJ】=J商店的卖场吸引力（卖场面积、知名度、促销活动等）

【TIJ】=I地区到J商店的距离阻力（交通时间、交通系统等）

【λ】=以经验为基础估计的变数

【n】=互相竞争的零售商业中心或商店数

由此可以推导出以下概率公式：

I地区消费者光顾J商店的人数=I区消费者光顾J商店的概率×I地区消费者的数量

（3）哈夫模型的假设前提

①消费者光顾卖场的概率会因零售店卖场面积而变化，卖场面积同时代表商品的齐全度及用途的多样化。

②消费者会因购物动机而走进零售店卖场。

③消费者到某一零售店卖场购物的概率受其他竞争店的影响。竞争店越多，概率越小。

（4）哈夫模型的贡献

哈夫模型是国外在对零售店商圈规模调查时经常使用的一种计算方法，主要依据卖场引力和距离阻力这两个要素来进行分析，运用哈夫模型能求出从居住地去特定商业设施的出行概率，预测商业设施的销售额，商业集聚的集客能力及其表化，从而得知商圈结构及竞争关系会发生怎样的变化，在调查大型零售店对周边商业集聚的影响力时也经常使用这一模型。

哈夫概率法则的最大特点是更接近于实际，他将过去以都市为单位的商圈理论具体到以商店街、百货店、超级市场为单位，综合考虑人口、距离、零售面积规模等多种因素，将各个商圈地带间的引力强弱、购物比率发展成为概率模型的理论。

哈夫模型不仅是从经验推导出来的，而且表达了消费者空间行为理论的抽象化。考虑了所有潜在购物区域或期待的消费者数，这个模型考虑了营业网点的面积、顾客的购物时间、顾客对距离的敏感程度，经统计可得出消费者对不同距离到目标店购物的概率。各零售店可根据自身的情况不同，设立不同的概率标准，选择在一定概率下的距离来划定商圈范围。

（5）哈夫模型的优缺点

在哈夫模型中，通常用到卖场的时间距离作为阻力因素，而用卖场的面积来代替卖场的吸引力，但如果仅用卖场的面积来代替卖场引力，那相同面积的百货店、超市、商业街就具有相同的魅力，这显然过于武断。

哈夫模型通常将商业面积的修正值在运用上不仅必须使用计算机，而且还必须通过市场调查计算出λ值，这得花费相当多的时间和费用。同时哈夫的各个修正参数和具体情况不相适应，不同地区的商业情况和消费文化各有不同，这就使得各地区的参数差异较大，难以正确反映实际情况。但是，比较而言，能够算出顾客吸引率的哈夫模型，仍是迄今为止最有效的计算方法。