9章吸引力模型和零售立地选择终稿.docx
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9章吸引力模型和零售立地选择终稿
P．259→第9章引力模型和零售选址
9.1零售设施的立地评价·选择问题
9.1.1选址的重要性
在对零售设施（个别店铺及店铺集团）进行新设和调整时，进行相应的选址是十分重要的，并且还应该进行慎重的地址评价。
零售企业的选址在营销组合中也占据着显著位置，众所周知，即便将其它的营销组合要素（例如商品的备货和促销等）作为最佳方法，如果选址不当，也不会取得令人满意的成果。
选址评价与选择越是重要，就越有必要对零售企业进行合理且失误少的决策。
这章旨在思考零售引力模型知识在零售选址评价选择中给予我们怎样的新启示和贡献。
在第7、8章中有若干证明零售引力模型，特别是哈夫模型在现实消费者空间行为方面具有很高阐释性的例子。
实证的阐释性使零售引力模型被应用于推算购物中心和大型店铺的来客数量和销售额，也被应用于推算如第1种大规模零售店铺审查基准之一的影响度指标1）。
但是，虽然根据引力模型能够实证性地说明消费者空间行为，然而却不能从理论上说明零售选址评价选择的意义。
原因之一是零售企业的决策问题之选址评价·选择的方式是不能完全定型化的。
P．260→由于到目前为止,基于经验法则和销售额最大化原则进行的决策方式占主流,并且也没有定型化的东西能够充分反映购物目的地选择的特征,所以零售吸引力模型即使能够取得有关消费者空间行为的研究成果,却不能充分地发挥作用。
这点在9.2小节中将会清楚。
另外，不可否认到目前为止，在消费者空间行为的研究者之间存在着一种只要发现预测精度高的模型就可以满足的风气，从而出现对从模型中总结理论性结论不感兴趣的倾向。
在这章中，首先考察零售企业的选址评价·选择在零售企业市场营销战略的整体框架中的地位。
下一节将在思考选址决策方式时，以企业的
基本战略为前提加以论证。
在9.2节中，针对一个及多个地点的选址问题从静态、动态两方面试点加以，进而探讨相应的解决办法。
9.1.2零售企业的经营计划过程
首先展望一下在零售企业的经营计划过程中，与选址评价·选择相关的决策，应该被赋予怎样的地位。
当然与选址相关的决策既是企业市场营销计划的一部分，也与零售水平的营销组合的其它要素，例如：
备货、品质、价格、促销等有紧密的关系。
而且，零售营销组合的决定，是由先行的目标顾客层的选择和为顾客提供商品·服务组合的相对定位这两个战略性的决策把握定向的。
图9.1表示的是零售企业的经营计划过程流程图。
P．261→图9.1零售企业的经营计划过程
企业目标
战略策划阶段
战略策划阶段投入
ｏ市场地域信息
人口动态，经济活动的状况，
产业类型，零售设施的种类
和分布
ｏ消费者信息
购物习惯，购买力，对零售
设施的印象
ｏ竞争关系分析
竞争对方的设施特性，业绩，
预测的动向
ｏ既存店铺分析
特性，业绩
ｏ获得选址用的物品的可能性
基本战略
ｏ目标顾客层的选择
ｏ商品·服务组合的
定位
营销组合
战
略
ｏ商品战略
ｏ价格战略
ｏ促销战略
ｏ立地战略
战略策划阶段产出
ｏ店铺密度·预想商圈
ｏ选址地点类型
ｏ店铺预想规模和类型
ｏ竞争方针等
选址评价·选择阶段
店铺计划/控制阶段
P．262→重要的是在经营计划过程的各阶段里，需要各种不同类型的信息。
当然，为策划零售企业的市场营销战略（即目标顾客层和商品·服务组合的选定）所必须的信息和评价特定的立地物件时所必需的信息，与其说仅仅是细节上存在不同，毋宁说是本质上存在差异。
战略性的决策所必需的信息，不仅包括企业选址的市场地域的人口动态，经济活动状况等基本的资料，还包括相应地域消费者的购物习惯和对零售企
业的印象，以及获得地域物资的可能性等信息2）。
这些信息决定了基本战略和由基本战略导出的营销组合战略，也决定了作为营销组合战略一部分的选址战略。
具体而言，选址战略策划阶段必须含有以下要素。
1.选址区域的店铺密度（对照顾客人口）和预想商圈的大小
2.预计选址地点的类型（例如：
城市中心区域vs.郊外，商业街vs.独立立地等）
3.店铺的预想规模·类型（例如：
连锁店vs.大型商铺）
4.与对手店铺之间的关系（例如：
是否有意在对手店铺附近开设店铺）
5.与自己公司的既存店铺的关系（例如：
是否回避直接竞争）
6.物件探索方针
根据以上纲要可以开始进行具体的选址评价和选择。
图9.2是关于立地评价·选择的详细表示。
此阶段的核心是附带在各个可能获得物件（包括既存店铺）之上，开设店铺（或继续保存原有店铺）的利益性评价系统和系统运行所必需的信息收集·管理系统。
P．263→利益性评价系统进而分为销售额预测和成本预测两个部分。
此系统的投入除了需要选址战略策划阶段的产出之外，还需要如以下特定物件：
1.市场地域特性（人口，购买力，零售设施的种类和分布，顾客特性等）
2.立地点特性（地形，交通工具和道路状况，商业街特性等）
3.竞争条件（竞争对手店铺的选址，店铺特性，市场营销因素等）
等与环境因素相关的信息。
在这些投入的基础上，调整
4.店铺特性（市场面积，内外装潢，附带服务设备等）
5.市场营销因素（备货，价格，顾客服务，促销等）
等决策变量，得出预想来店顾客数，销售额，市场营销经费和期待利益作为产出。
需注意上述因素中各个零售企业可以直接管理的因素（决策变量）是店铺性质和市场营销因素，其他因素（如地域·地点特性和竞争条件）→p264虽然也能通过选址加以间接管理，但是若选址（在特定地点开店的决定）结束，就必须视其为前提条件。
下文将以战略策划阶段结束之后的产出为制约条件，探讨零售企业在选址评价•选择阶段里应当使用的决策方式。
因此，以下定型化的决策方式将成为图9.2的选址评价•选择阶段里的利益评价系统核心。
→p263图9.2立地评价•选择阶段
立地战略阶段产出
可能获得的物件的探索
不动产物件数据
决策变量
利益性评价系统
环境因素投入
о店铺特性
卖场面积，内外装潢，附带服务设备等。
о市场营销因素
备货，品质，价格，顾客服务，促销等。
利益额预测模式
产出：
来店顾客数
销售额
成本预测模式
产出：
初期投资
营业经费
利益性预测
о地域特性
人口，购买力，流通机构，顾客习惯等。
о立地点特性
地形，交通工具和道路状况，商业街的特性等。
о竞争条件
竞争对方的设施的立地，店铺特性，市场营销因素等。
立地选择
9.2选址评价•选择的决策模型
9.2.1序言
零售经营的店铺选址决策的重要性，以往的文献或教科书在叙述
与选址评价•选择相关的决策的方法论时，只是停留在检验单式的记述3）或基于销售额最大化原则进行的分析手法的提出上4），几乎没有提出基于经营计划过程的概念或基于经济学企业理论而进行框架分析的先例，令人感到些许意外。
另外，不能忽视的是这种决策方法论的不健全，不仅延迟了选址评价•选择时必需的计量分析技法（特别是吸引力模型），还阻碍了决策时必需的决策•信息系统的开发。
尤其是以往零售店经营的教科书，多是像图9.3的顺序处理选址和与店铺特性•市场营销因素相关的决策之间的关联5）。
图9.3传统的选址决策过程
地域
选择
地点
选择
店铺特性
决定
市场营销
因素决定
但是，此决策图示存在重大的理论缺陷。
第一个问题点是：
这种逐次的（sequential）决策方式有サブオプティミゼーション的可能。
→p265在逐次性决策的情况下，虽然先行决策的结果会束缚后续的决策，可是却不用担心后续的决策结果可能会对先行决策产生影响。
当前选址会极大地影响店铺的特性•市场营销因素，但既然店铺的特性•市场营销因素会影响特定地点的销售额，甚至影响收益性，那么，就应该加入对这些因素进行特定地点的评价和选定的考虑。
但是，上述的逐次性决策方法可能导致的是欠缺这一考虑的选择。
比如店铺特性之一的停车场面积，与其说是评价某一特定地点的停车面积是否为最佳规模，毋宁说是大多数情形下通过从获得物件的规模倒推
计算，从而决定停车场面积。
但是，如果其他条件相当，那么在私家车的拥
有率高的地域里，停车场的最佳规模就越大，拥有率低的地域停车场的最佳规模就越小。
毋庸置疑的是某一特定地点的停车场面积比最佳规模大或小，是不可能实现相应地点收益最大化。
同样，市场营销因素也是如此。
虽然特定地点的店铺收益受广告投入量的影响，甚至相应地点的评价也明显与广告投入量是否合适相依存，但是，
现实中习惯采取把预测销售额乘以一定的比率算出广告预算的方法。
现在我们需要的是在承认以上销售额决定因素间存在相互作用的基础上，明确与选址、店铺特性、市场活
动因素相关的同时决策所需的理论根据化，进而把店铺特性和市场营销因素对零售
店的销售额以及收益性的影响定型化，→p266构筑一个把它和最佳化原理相结合的决策模型。
传统的决策方法的第二个问题点主要是与新店铺的选址相关联的分析框架。
地域•地点特性和竞争条件是随着时间不断变化的，与此同时，在特定地点选址的店铺的销售额和收益性将会发生变动。
比如因为人口移动，商业街的盛衰，购物行为方式的变化（如私家车的普及利用），竞争对手店铺的市场介入，以及店铺的老化等原因导致的必须改建或关闭收益性低下的既存店铺。
即店铺选址评价•选择问题，不仅与新店铺的选址相关，还包含从企业全体的战略及目标的观点来对既存店铺的
选址进行定期的评价。
这就是选址问题之所以被称为“acontinueproblem”6）的原因。
因此必须把新店铺的开设和既存店铺的改建•关闭的决策这两者进行统一处理。
特别要注意的是零售企业能够利用的资金、人力以及物力资源，受到至少短期的制约。
如果资源没有被制约的话，既存店铺选址问题的最终结果将会是关闭收益为零的店铺。
但是，实际上各个店铺能够利用的资源常限于短期，在这一条件制约下就会产生怎样提高企业全体的收益性，即资源分配问题。
投入到既存店铺里的诸资源在可能转用的范围内，可以关闭仍有收益性的既存店铺，并将资源转用于新店铺的开设上。
选址问题不能和企业的资源分配问题相割裂。
零售选址的传统决策方式，由于零售企业缺少对持续性资源分配问题的
视野，所以只把重点放在新店铺的选址上，→p267没有触及拆旧建新（scrapandbuild）问题7）。
此章中提出的决策方式是把新店铺的开发和既存店铺的调整统一在一起的零售企业的选址问题。
9.2.2选址问题的定型化
如上所述，选址的决策和店铺特性•市场营销因素的决策是相互依存的。
这是因为店铺特性•市场营销因素不仅是影响特定地点的销售额的因素，也是决定在此设店的必要投资额（土地取得费，建筑•设备费等）以及开店之后的经营经费的因素，因此这些因素的决策当然就与此地点的评价（即店铺的收益性）相互关联。
虽然根据企业的不同也有先政策性地制定与店铺特性和市场营销因素相关的一定的标
准，再以这一标准为前提进行选址评价，但这种顺序是基于一个假定的基础之上的，即假定这些因素和收益性的关系是不分地域•地点的，是固定的。
当然，这一假定也存在现实的可能容许的条件，但另一方面，也有很多情形是因为不同的地域•地点的特殊性和竞争条件的差距，使得对店铺特性•市场营销因素的收益性产生不确定的影响。
虽然前文已阐述了关于停车场面积和私家车拥有率的关系，但除此之外，还可以想到很多其他事例，如因地域差别而改变备货的事例，或者在竞争对手进行广告宣传的区域，大笔支出广告费用，效果也不及其他地域的情况等等。
综上所述可以得到如下结论：
“在立地评价•选择时，首先把各个候补地点的店铺特性和市场营销因素与相应地域•地点的特性相结合，实现最佳化，→p268然后比较各个候补地点的最佳收益性，从而选择收益性最大的地点”。
即立地评价•选择意味着两个水平的最佳化。
把这一决策问题更加严密地加以定型化，如下所示。
零售选址问题
假设Pj（Xj,Yj）为j地点的收益函数（这一点在下小节中将详细叙述），Xj为店铺特性的向量，Yj为市场营销变量的向量，那么
（9.1）第1阶段最佳化：
（9.2）第2阶段最佳化：
在这里（Xj,Yj）分别表示被政策性规定的店铺特性和市场营销变量的可能领域，A表示可能获得的候补地点的集合。
当然，上述最佳化问题始终是理论性的，没有必要为了第1阶段最佳化而在所有的候补地点实际开设店铺进行市场营销活动。
9.2.3静态决策模型
静态（static）模型，是指与后文的动态（dynamic）模型相对应的，适用于一个时点里的立地评价•选择的结果被立即实行，不必考虑选择时间维度情形的模型。
然而，它并不意味着与决策相关的诸因素是不变的（即决策的环境是静态的）。
在影响零售店铺销售额的诸因素中，不可能管理的因素会发生变动的事实，在得以充分正确预测的情形下，在立地评价•选择时会反映这种预测。
当然，如何处理与不可能管理的因素的预测相伴的不确定性，→p269将会成为决策模型的一个焦点，但是，在这里首先处理确定条件下的决策问题。
本节假定零售企业的选址基准的收益性用净现值（NetPresentValue）测定。
在特定地点开设的新店铺的净现值用下面的公式设定。
在这里，T＝计划期间数
CFjt＝j店的t期中的现金流通量（CashFlow）
d＝目标折扣率，或者资金成本
Ijo＝j店的初期投资额
另外，现金流通量简单定义如下：
（9.4）CFjt＝（1-tax）
+Djt
tax＝法人所得税率
gmt＝t期的平均毛利润（grossmargin）率
Sjt＝t期的销售额
Cjt＝t期的营业经费
Djt＝t期的折旧费
初期投资额包括土地购买费，建筑费，设备购入费，但是假定土地购买费不加以折旧，只把各店支付给企业总部的虚拟地价加在经营经费上。
此种假定是为了在避免如土地购买用的借款偿还和土地出售时的盈亏等复杂问题的同时，保持在购买土地和租用土地之间分析的统一性。
Sjt的定义
前节中，假定了收益性会因由店铺特性和市场营销因素等发生变化，毋庸置疑这是是受到收益性（这里指净现值）要素的销售额、营业盈亏、折旧费、以及初期投资额，这些因素的影响。
→p270一部分市场营销因素（例如销售费、广告费）在各个时期不断变动，所以对第1阶段最佳化问题加以定型化是比较现实的。
在这里，
＝在j地点T期间中的市场营销变量的矩阵（t≤T）
初期投资额的上限
选址评价•选择的顺序是先求出第1阶段最佳化问题的解
，再计算NPVj的最大值
第2阶段最佳化问题可以根据
选择最大的地点﹡∈A，进而简单地求解。
在目前的决策模型中，暂不包含引力模型。
因为作为决策模型，没有必要特别规定使用哪一种消费者空间行为的说明模型。
不过引力模型与各店铺的销售额Sjt的规定相关联，表示如下：
这里，Vijt＝来店顾客平均每次的购买额
→p271
＝
和
的幂数或者指数函数
＝起点i的消费者在1个期间内购物出行总频度
＝起点i的消费者数
由于已经规定了其他的变量，在这里不再重复。
当规定销售额的时候，求出根据（9.5）公式所设定的第1阶段最佳化问题的解，一般会相当困难。
特别是把销售额（Sjt）作为（xj，YjT）的线性函数近似的事实，从模型现实性的观点来看是不恰当的，所以第1阶段最佳化问题的解法，一般应用非线性规划法，实际上不得不依靠数值解析。
9.2.4多个地点的选择问题
到目前为止的选址决策是指从可能获得的物件集合A中仅选择一个地点j的问题。
但是，企业本身有资金雄厚，另外A的维度大（即可能获得的物件多），可以同时向1个以上的地点设置店铺。
而且，如果既存店铺的位置也包含在A中，那么就可以构筑一个把新店铺的开设和既存店铺的改建·关闭放在同一框架中加以看待的决策模型。
以多个地点的选择作为条件，第1阶段最佳化问题可以换成如下公式。
这里C＝任意A的部分集合
＝选择部分集合C时的必要投资额上限
从上面的决策模型中需要注意的是最佳化问题的解是根据如何选择C而发生变化的。
→p272j地点的净现值是被C附加上条件的就无疑表明了这一点。
也就是说，当同一地点j包含在C和别的集合C’中时，（xj，YjT）的最佳值在这C和C’的情况中是各不相同的。
这是因为同一企业的店铺间也存在竞争。
另外，必要投资额上限也是由C被附加上条件的，这是因为C以外的既存店铺（即停业候补店铺）的关闭而产生的可转用资金使必要投资额的上限是发生变化。
公式（9.6）的第1阶段最佳化问题，虽然随着决策变量的增加，公式（9.5）的问题也复杂起来，但整体上公式（9.6）与公式（9.5）同是非线性规划法的这一点没有变，特别是想不出容易的一般性解法。
笔者认为如何把销售额，营业经费，必要投资额作为（xj，YjT）的函数加以表现，将决定这一问题解法的难易。
其次，第2阶段最佳化问题，可以如下进行定型化。
第2阶段最佳化问题的解法并不像外观那样简单，特别是大维度A更为困难。
这是因为如果假定A和C的维度分别为a和c，就有必要将各自的c加以组合并解答（
）个第1阶段最佳化问题，在整体上必须从最高（2n-1）个第1阶段最佳化问题的解当中选择C的最佳解。
因此，第2阶段最佳化问题的解法有如下两种情形。
1.如果可能获得的地点之间、或既存店铺之间有足够的距离，则可以假定各地点的第一阶段最佳化问题的解不依存于C。
这相当于连锁零售企业在地方城市开展一市一店的多个店铺经营。
据此，利用求出的整数规划法的解便可求得第2阶段最佳化问题的解。
→p273
此处的uj是一个变量，即选择点j为1，不选择点j为0的2值变量，
是j点的最佳投资额，IRj是从j点的既存店铺中可能回收的投资额（salvage价额）（在无既存店铺的地点，IRj=0）。
2.在地点间存在竞争，且A是大维度的情况下，或许不太可能求得（
-1）个第1阶段最佳化问题的解。
而此时使用经验的规划法（HeuristicProgramming）或许更为有效。
图9.4所示的经验法则就是其中一例，是Little和Lodish（1969）将曾用于广告媒体选择（MEDIAC）的模型加以修改形成
图9.4旨在2次最佳化的经验法则
①从任意选址的集合C开始。
②对于实际不含在C中的各地点，计算总净现值的增量（△）,把△最大的地点加在C里。
No
③超过总投资额上限了吗？
Yes
④对于已经选入C中的各地点，计算在从C中去掉相应地点时的总净现值的减量（△）。
④把最后加入C中的地点设为Q。
Min（△）≧Q?
NoYes
⑥结束
⑤从C中去掉与Min（△）对应的地点。
如果此地点为既存店铺，则把salvage额加在总投资额上限中。
→p274尽管Little和Lodish把（反应函数增量成本）作为最佳化指标，但第1阶段最佳化时，已经对必要投资额进行了规定，因而用⊿
代替（⊿
∕⊿Io）加以应用。
据此可知第k阶段被评价的第1阶段最佳化问题将有（a-k+1）个，只需进行最多
个第1阶段最佳化的计算。
实际上，总投资额的上限（
）越低，地点间的竞争关系越强，第1阶段最佳化的计算就越可能在
个以下。
9.2.5能动的决策模型
前节所述的决策模型，是为了单纯化而被置于受到相当制约的假定之下。
在这些假定中，若首先放宽静态的决策的假定，将会出现怎样的情况。
所谓静态决策是指某1时点的决策被立即实行，不必考虑选址时间维度的假设，可是，这种假定是有制约性的。
假定在能够正确预测未来环境因素如何变动的前提下，在某一时点对包含既存店铺的多个地点进行选址评价·选择时，由于静态模型特有的短期性资金制约，或许可以关闭几个现在仍有收益的既存店铺，把资金转用于开设相对高收益的新店铺。
然而，在现实当中，不仅没有必要立即实行开设新店铺和关闭既存店铺，而且会延期开设在预期内计不会有收益的新店铺，并且继续提高既存店铺的收益从而提高企业整体的收益。
从而，来自长期资金方面的制约也能得到相当的缓解，更有可能进行收益性比较高的选址。
当需要参考时间维度时，动态（dynamic）决策模型就会发挥作用。
→p275即选址问题的变域不仅体现在空间上，而且也有必要扩展到时间的维度上8）。
动态的决策问题可以表述为：
“在a个可能获得的（包含既存店铺的选址）地点当中，为了在企业资源的制约下实现T期间中的总净现值的最大化，在各个时期选择c1,c2,…ct,…,cT的地点。
”但是，与静态的决策情况相同的是某一特定地点的收益性依存于店铺特性·市场营销因素的决策，同时这个决策（第1阶段最佳化）也依存于被选择的地点的集合。
因此，在动态的假定下，第1以及第2阶段的最佳化问题可以定型化。
假定At是在t期可能获得的地点集合，Ct是在t期被选择的At的部分集合，则
动态的零售选址问题
第1阶段最佳化：
在这里，＝在j地点的T期间的店铺特性的矩阵
＝选择了子集Ct时的必要投资额上限
第2阶段最佳化：
→p276
NPV﹡（c1,c2,….cT）是第1阶段最佳化的结果所得出的最佳总净现值。
如上述示，被定型化的决策问题在其原型中恐怕是很难解决的。
在第1阶段的最佳化问题中，表示店铺特性的变量被扩大到T期间，可以预想到用非线性规划法探求的解会变得更加困难。
另外，在解第2阶段最佳化问题时，当把At的维度假定为at时，就必须从最高
个第1阶段最佳解中决定出最佳选址和开闭店的顺序。
但是，现实中，能动的决策问题的维度或许并不像从其原型中预想到得那么大。
特别是在第2阶段最佳问题中，可能选择的部分集合{C1,C2,…，CT}在现实中就会是非常有限。
考虑到对顾客的影响，即使技术上能实现，也不能真正实现在某一时期、某地点的开店或闭店。
因此，假设某计划时点（t＝0）的既存店铺在T期间一旦关闭就不再开店，同时，新店铺一旦开店在T期间中就不会关闭，那么选址就可以实现了。
特别是新店铺的店铺特性，假定一直保持开店时的特性在T期间中没有变化，那么，第1阶段的最佳化问题的维度也就大为削减了。
当然，这些单纯化的假定并不能改变的一点是动态的决策问题的维度要远比静态的决策问题的维度大。
前节叙述的静态的决策问题，分别从有竞争关系和没有竞争关系两种情况对第2阶段最佳化问题的解法进行表示。
当没有竞争关系时，也可以运用整数规划法。
下列举出的是一种特别简单的整数规划问题。
→p277
这里，ujt＝如果j地点的新店铺在第t期开设则为1，否则为0的2值变量
a＝为开设新店铺可能获得的地点数量（假定在T期间中数量固定）
Vkt＝如果k地点的既存店铺在第t期被关闭则为1，否则为0的2值变量
b＝t＝0中的既存店铺数量
NPVj﹡（t）＝新店铺在j地点于第t期被开设了最佳净现值
CFjq﹡＝j地点新店铺第q期的现金流通量（第1阶段最佳化之后）
Iojt﹡＝j地点新店铺于第t期被开设的初期投资额（第1阶段最佳化之后）
⊿NPVk﹡（t）＝k地点的既存店铺在第t期被关闭了的净现值增量
CFkq﹡＝k地点的既存店铺的第q期现金流通量（第1阶段最佳化之后）
IＲkt＝k地点的既存店铺的salvage价格
＝第t期的必要投资额上限
假定店铺经常
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