商业地产的选址与市场分析Word文档下载推荐.docx

1、 商圈是指一个商业地产项目所提供的商业、贸易或者商铺、贸易服务的范围。也可以说成是一个商业地产项目的消费者所来自的区域，或者是一个商业地产项目吸引消费者的有效空间范围。2.2商圈的划分： 任何一个商业地产项目都有其商圈范围，不同类型的商业地产项目，其商圈范围截然不同。理想的商圈是规则的同心圆，但是实际上它是由不同规则的图形组合的，与行政区划没有关系。通常，商圈可分为三个层次：核心商圈（主要商圈）、次级商圈（次要商圈）、边际商圈（边缘商圈）。有的市场调查机构也将再细分为：第一商圈、第二商圈、第三商圈、第四商圈。次级商圈 边际商圈 某商业地产项目 注：核心商圈（primary trading ar

2、ea）约占50%70%的人流量 次级商圈（secondary trading area）约占15%20%的人流量 边际商圈（fringe trading area）约占10%左右的人流量 2.3不同商圈内的人口数量： （一）核心商圈： 1、步行20分钟能够到达项目所在地的人口数乘以步行者占总人口的比率 2、骑自行车20分钟能够到达项目所在地的人口数量乘以骑自行车的人口占总人口的比率 3、步行10分钟能够到达可以直通项目所在地的公共汽车站的人口数量乘以乘坐公共汽车的人口占总人口的比率 4、乘坐小汽车20分钟能够到达项目所在地的人口乘以乘坐小汽车的人口占总人口的比率 （二）次级商圈： 1、步行20

3、30分钟能够到达项目所在地的人口数乘以步行者占总人口的比率 2、骑自行车2030分钟能够到达项目所在地的人口数量乘以骑自行车的人口占总人口的比率 3、步行10分钟能够到达只要换乘一次车可以直通项目所在地的公共汽车站的人口数量乘以乘坐公共汽车的人口占总人口的比率 4、乘坐小汽车2040分钟能够到达项目所在地的人口乘以乘坐小汽车的人口占总人口的比率 （三）边际商圈： 2、步行10分钟能够到达只要换乘两次车可以直通项目所在地的公共汽车站的人口数量乘以乘坐公共汽车的人口占总人口的比率 3、乘坐小汽车4060分钟能够到达项目所在地的人口乘以乘坐小汽车的人口占总人口的比率 2.4商圈调查的目的： 调查商圈

4、可了解预设商店营业范围内的地理区域，以协助适当项目地点的选择，商圈调查的目的包括： （1） 了解地区居民的人口特征、社会经济变相及生活形态等； （2） 确定产品组合及促销地点； （3） 分析商圈是否重叠 （4） 计算在某一地理区域内应开几家店； （5） 找出商圈内的障碍： A、 道路设施不便 B、 人口拥挤 C、 人口过度拥塞 （6） 法规方面考虑租税、执照、营运、最低工资及都市区域划分情况 （7）其他因素：了解一地区内同性质的竞争家数（竞争是否激烈）、将来的变动趋势、供应商位置、运输是否方便（交通状况）、可否利用物流中心一次性补齐所需物品，及停车场是否宽广等。三、商圈调查重点与调查方法;3.

5、1商圈范围划分确定：如有以下各种情况限制，因而为其商圈之范围划分点：（1） 商圈范围： A、 集中型商圈： 核心商圈半径在2000米以内，次级商圈半径在2000米5000米之间，边际商圈在5000米以外； B、 分散型商圈： 核心商圈半径在500米以内，次级商圈半径在500米1000米之间，边际商圈在1000米以外；（2） 马路之分界、凡超过40米宽之道路市线道以上或中间有栏杆、安全岛阻隔、主要干道 （3） 铁路、平交道之阻隔，使人们交通受阻而划分两个不同商圈 （4） 高架桥、地下道阻隔，使人潮流动不易而划分成不同的商圈 （5） 安全岛之阻隔，使人潮流动不易而划分成不同的商圈 （6） 大水沟之

6、阻隔，使人潮流动不易而划分成不同的商圈 （7） 单行道之阻隔，人潮流动不而易划分成不同的商圈 （8） 人潮走向由于人潮走向之购物习惯与人潮流动之方向，使该区域形成一独立商圈。 3.2商圈界定之方法： （一）同心圆法： 一个开发项目（商场）的服务范围可以用同心圆表示，可以先按照不同半径画出若干个同心圆，然后计算不同圈层内的人口、消费变化率，如果变化很小就可以确定： 1、 用人口密度变化确定： 如果人口规模M1、 M2 半径R1、R2 不同圆之间变化率： P1=（M2/.R2.R2-M1/.R1.R1）/（M1/.R1.R1） P R2 R3 R4 R5 R（半径） 2、 用不同同心圆间商品消费量

7、变化确定服务区范围： 商品消费C （C2-C1）/C1 （C3-C2）/C2 （二）行车时间法： 消费（购物）习惯： 驾车510分钟去目的地购物 影响因素：1、受障碍物影响较大 2、行车速度 3、不同地区的购物习惯、如偏好行车 （510分钟 1015分钟 1520分钟） （三）路线调查法： 根据开发地周围的街道，沿着不同的街道进行调查，收集人口、商业、消费者的信息，根据以上资料进行确定。 市场分析调查的内容： 市场服务区 内容 1公里 2公里 3公里 4公里 人口规模 人 人 人 人 居民户数 户 户 户 户 平均家庭收入 元 元 元 元 人均收入 元 元 元 元 商品购买力 （四）用COMP

8、ASS法则来确定： 商业地产的价值有赖于它可以产生的效益。潜在的收益必然也受到顾客对该产业的易接近性的影响。尽管有很多因素对两个地理位置的易接近性有影响，但以下的公式假定，易接近性只由两个地理位置的直线距离与彼此受到吸引的倾向而定。 如两个商业场所a和b（例如零售商场，购物中心，小城镇等）。哪一些位置是一位顾客会受到两个场所同等吸引力的可能位置？从狭义上讲，这一问题由雷利的吸引力定律可以回答，该定律可以确定a和b之间的直线上顾客可能受到同等吸引力的一个点。从广义上讲，这个问题由下面的第二公式给予了回答，该公式划定的是一个圆。位于这个圆内的顾客具有受圆内购物场所（姑且称之为b）吸引的倾向，位置在

9、圆外的顾客则有受场所a吸引的倾向。 公式： da=d/（1+ （q）ª 有效交易距离雷利定律 交易中心=d/（1-q） 有效半径=d . （q）ª/（1-q） 交易中心和有效半径就可以确定有效的贸易圈（商圈）的范围。 a,b=两处交易场所的名称（给较大的场所定名为a） da=a场所到b场所之间有效交易距离（或途中耗时） d=a和b两处场所之间的实际距离 Sa,Sb=场所a和场所b各自的规模（即，人口，零售面积等） 取SaSb q= Sb/Sa两处场所的规模的比率。 &=1/2 例如：两个超市a和b分别拥有25万平方米和5万平方米的营业面积，他们对于其他商场隔绝（也就是附近没有

10、大型商场），来往联商场间的途中时间平均为1km。试确定定义顾客具有同等可能性光顾两个超市之一位置的那个圆。 Sa=25万平方米,Sb=5万平方米，且d=1km。 那么， q= Sa/Sb=50000/250000=0.2 （q）&=0.45 da=d/（1+（q）ª =1km/1.45=690米处（有效交易距离） 该圆的中心为从超市a到超市b d/（1-q）=1km/（1-0.2）=1.25km处 该圆的半径为 d . （q）&/（1-q）=1km.0.45/（1-0.2）=559米处 COMPASS法则的限制： 1、 只考虑距离，未考虑十字道路、小路口等道路及交通状况。 2、 顾客认

11、知的距离会受到购物经验影响，如果服务良好，商店设施优越，形成顾客对此商店之良好影响，顾客认知的距离会比真正的距离短。四、商圈市场需求分析 4.1比率人口相乘法 （1）原理：在一个城市区域内，商品零售面积人均需求量大约是2.6平方米/人，用城市区域内的总人口乘以2.6就是市场需求总量。（2） 方法： 市场需求潜力=总需求量调查期现有零售面积如果市场需求潜力 大于 0 有开发空间； 具有开发可行性。反之无开发空间。4.2 单位零售房产面积商品零售额比率比较法：首先统计在这个商品服务区内的商品零售总额（TRS），然后统计零售房产总面积（TS），对商品进行分类即不同类型的商品（家电、汽车）的零售总额（

12、TRSi），以及零售面积（TSi） step1: 统计商品零售总额（TRS） 统计房产总面积（TS） step2: 统计不同类型商品零售总额（TRSi） 统计不同类型商品零售面积（TSi） step3: TRS/TS TRSi/TSi step4: 比较： if TRSi/TSi 大于 TRS/TS then 开发某类商业房产有可行性 原因： 相对于市场上的平均水平而言，某类商品单位零售面积承担了更多的商品零售额，所以销售这类商品的营业面积是不足的。因此，它的零售空间相对于整个市场来说就显得比较拥挤，因此就需要开发出更多的该种类型的商业房产。 if TRSi/TSi 小于 TRS/TS the

13、n 无开发可能性 原因： 相对于市场的平均水平而言，该类商品的单位零售面积承担了更少的商品零售额，因此就是销售这类商品的营业面积处于饱和状态。零售面积的市场供给充足，所以说这类房产的开发不具有可行性。4.3 房地产开发度指数法（POWER RATIO） （1） 原理: 在一个大城市区域可以看成是一个统一的市场，这个统一的市场又可以划分为若干个二级市场，二级市场之间就存在竞争，那么通过对竞争的分析，可以找出各个二级市场的商业房地产投资的饱和状况。市场的饱和状况就决定了某个二级市场区是否有商业房地产的开发潜力或者可行性。 （2） 方法： 单元区i零售房产存量的百分比 单元区i零售房产总面积/城市市

14、场区零售房产总面积）100% 计算单元区i的家庭数量百分比 （单元区i家庭总数/城市家庭总数） 家庭零售业房产面积存量区间差异率=a 单元区i零售房产存量百分比/单元区i家庭数量百分比） 单元区i家庭收入均值百分比 （单元区i家庭收入均值/城市平均家庭收入均值） step5: 计算POWER RATIO（PR）： （单元区i家庭零售房产面积存量区间差异率百分比/单元区i家庭收入均值百分比）（3） 意义： if PR100%，then表示该单元区内家庭平均收入较低，但是零售房产面积存量偏高。零售房产面积相对于家庭收入而言过多，从而可以推断处于饱和状态。 Step2: if PR100%, the

15、n表示该单元区内家庭平均收入较高，但是零售房产面积存量偏低，零售房产处于不饱和状态，有开发的必要性。 Step3: if PR=100%， then表示该区域处于均衡状态。（4） 影响因素： 1、 时间变化：在一个城市中有很多二级市场区，各个二级市场区的零售房产的开发是处于变化之中的。有的市场区可能有新的开发项目，有的市场区可能有建筑物的拆除。因此，由于各个单元区之间的零售房产处于变化的，因此PR也会随时间变化。 2、 消费习惯：不同的单元区它的居民的消费习惯可能不同，有的单元区居民的倾向和家庭收入不同，喜欢购物；有的单元区的居民相对于消费的心理没有那么强烈。这样也会影响PR，消费能力强的区域

16、，零售房产相对较小，不强的区域，零售房产相对较多。（5） 应用PR法做城市零售市场需求分析的一些要求： 1、 首先适用于大城市范围，分析大城市按区域划分的二级市场零售房产需求的调查； 2、 商品服务区的范围（商圈）与城市单元区的范围边界要一致； 3、 一级市场也就是说城市作为整体的一个市场要处于相对稳定状态。（6） 实例： 设一个有9.2万人口的城市，平均家庭规模4.5人，有关人口、家庭的基本数据如下： 项目 总计 东南区D1 南区D2 西南区D3 市中心D4 人口规模 92356 21023 11377 9878 13445 家庭（个） 20500 4672 2500 2200 2980 平

17、均家庭收入 38569 34897 38677 40667 41009 零售存量 1862538 257455 226870 198568 367694 Step1: 统计单元区i类零售业房产面积存量、家庭数、家庭收入均值 占城市中两的百分比 项目 东南D1 南D2 西南D3 市中心D4 零售存量百分比 13.8% 12.2% 10.7% 19.7% 家庭数百分比 22.8% 12.3% 10.7% 14.6% 平均家庭收入百分比 90.5% 100.3% 105.4% 106.3% 统计区间差异系数： D1 D2 D3 D4 60.5% 99.2% 100% 134.9% 计算PR值（房地产

18、开发度指数） 66.9% 98.9% 94.9% 126.9% Step4:应用： 假设在城市西南区（D3）开发2万平方米的零售房产是否可行？ 西南区（D3）的PR=94.9%，西南区处于不饱和状态，有开发可行性。 198568平方米/94.9%=209239平方米 209239-198568=10671平方米（西南区还有开发的空间） 假设在市中心开发2万平方米是否可行？ 市中心（D4）的PR=126.9%，市中心处于过饱和状态，无开发空间。 目前D4区域相对“多余”的面积是： 367694/126.9%=289751平方米 367694-289751=77943平方米（相对多余面积） 五、零

19、售业区位选择分析 开发项目具体位置或市场区的选择，从两个方向来进行： 一是从消费者角度看，最佳市场区位零售磁力模型（Huff概率模型）；二是从开发商的角度看，分析市场区需求的饱和状况，不饱和区就是好的区位。 5.1零售磁力模型（Huff概率模型） （1）原理： 消费者在一个城市之间去购物，是在不同的零售店之间进行选择，那么这种选择主要受到两个因素的影响（距离、零售店的规模）。消费者去某一个SHOP购物的概率与距离成反比，与规模成正比。（3） RGM模式（Retail Gravity Model） 假设某个消费者i，如果去一个商场Sj购物，那么该消费者去购物的概率Pij是多少? Dij（距离）

20、消费地（i） （商j1） Pij=（Sj/ Dijª /（S1/D11&+Sj/ Dijª Sj=营业面积（营业规模） =经验系数 Dij=i到j 的距离 （4） 计算方法： 1、 计算i到j 的距离 2、 利用方格网作法，将城市进行分区，每个方格作为基本统计区，调查人口、消费状况、或者将每一个方格网作为一个“消费者”进行对待。 3、&经验系数消费者对距离的敏感系数 A、 一般来说&=2 B、 如果&2，消费者认为距离较远，他会降低去某个SHOP购物的概率 C、 如果&2，消费者在直观上感觉距离较近，他会增加去某个SHOP购物的概率 D、&经验系数消费者对距离的敏感系数的影响因

21、素： 不同的地区的历史文化、民俗习惯、交通条件、收入水平、教育水平、年龄、性别等。比如说山区的人口对距离的敏感性就较低。 （5） 评价： 1、Huff概率模型告诉我们的是消费者选择到某个商场去购物的概率，用这样的概率乘以消费者在商场每种商品的消费支出，就可以推算商场总的销售额，进而通过人口再推算整个服务区内可以支撑的总的商品零售额。 2、 模型的局限性： 假设条件是单一的。（6） 应用实例： 假设：一个市场区内有三个服装专卖店甲、乙、丙规模分别为400，600，300平方米，距消费地的距离分别是2KM，5KM，3.5KM 问：消费者去甲、乙、丙购物的概率 去甲地：（400/2²）/（

22、400/2&+600/5&+300/3.5&）=0.6734=67.34% 去乙地：（600/5&）=0.1077=10.77% 去丙地：（300/3.5&）=0.2198=21.98% 5.2用“饱和指数”比较城市内不同市场区： 饱和指数：在市场区内某一类商业房产过多或者不足的一系列指数。消费者在特定市场区雷某种商品上的消费支出与该种商品在该市场区内总的零售面积之比。 饱和度指数=消费者在某种（类）商品消费支出/该种（类）商品的总的零售面积 实例： 在一个市场区内有1000个家庭，平均食品支出是1200元/月，A 内有5个食品超市，总面积8000平方米，那么， 饱和度指数=（10001200）/8000=150元/月.平方米 在假设市场区B的饱和度指数是135元/月.平方米 在假设市场区C的饱和度指数是160元/月.平方米 比较A、B、C哪一个开发潜力最大？ 如果以A作为参照物： （1）BA，说明B区相对于A而言，单位零售面积上的居民食品支出更低，因此，消费有一定的增长潜力，对于房地产开发商而言，这可能是零售面积过大，处于饱和状态。 （2） C）A，居民的食品支出更高，对于开发商而言这有可能是零售面积不足，导致单位零售面积上的居民食品支出更高，因此，是处于负饱和状态，就有一定的开发潜力。（3） C市场区可能是零售食品商业楼面开发的“最佳区域”。