商圈是商業(yè)吸引顧客的空間范圍，也就是消費(fèi)者到商業(yè)場(chǎng)所進(jìn)行消費(fèi)活動(dòng)的時(shí)間距離或者空間距離。
　　
　　確定商圈需要 kao 慮的方面有：①商圈是一個(gè)群體，層次是多元化的；②消費(fèi)群體；③位置；④目的。如何體現(xiàn)商業(yè)價(jià)值；⑤城市規(guī)劃。
　　
　　商圈必需的要素有：①消費(fèi)人群；②有效經(jīng)營(yíng)者；③有效的商業(yè)管理；④商業(yè)發(fā)展前景；⑤商業(yè)形象；⑥商圈功能。
　　
　　商圈判定方法一：
　　
　　以商業(yè)設(shè)施為中心，以一定的距離或步行或車(chē)程為半徑劃分出不同大小的同心圓作為商圈。這種確定商圈的方式更為適合小型商業(yè)項(xiàng)目，如社區(qū)型的零售店，或周邊地區(qū)的商業(yè)發(fā)展水平處于較為均質(zhì)的狀態(tài)下。
　　
　　商圈判定方法二：
　　
　　按照萬(wàn)有引力定律原理建立的以雷利和哈夫模型為 dai 表的數(shù)學(xué)模型，以及由其衍生的各類(lèi)模型，如康帕斯模型、阿普波姆模型、伽薩模型、埃爾伍德模型以及雷利和哈夫的修正模型等，其應(yīng)用性和適用性更為廣泛。
　　
　　1.萬(wàn)有引力模型
　　
　　物理學(xué)中的萬(wàn)有引力模型是來(lái)測(cè)定商圈范圍的基礎(chǔ)，即兩個(gè)物體之間的引力與兩個(gè)物體的質(zhì)量成正比，與兩個(gè)物體之間的距離的平方成 fan 比，利用此原理來(lái)界定商圈范圍：
　　
　　注：M1和M2分別是兩個(gè)物體的質(zhì)量；D為兩個(gè)物體之間的距離；K為萬(wàn)有引力常數(shù)
　　
　　2.雷利模型
　　
　　具有商業(yè)中心地機(jī)能的兩個(gè)城市，dui 位于其中間的某一個(gè)城市或城鎮(zhèn)的零售交易的吸引力與兩城市的人口成正比，與兩城市與之間的城市或城鎮(zhèn)的距離成 fan比。
　　
　　雷利零售引力定律的使用時(shí)機(jī)
　　
　　商圈分析須配合常識(shí)綜合研判，有時(shí)須多項(xiàng)技術(shù)合用，研判才較準(zhǔn)確。利用雷利定律研判商圈雖較粗略，但在資料不足時(shí)仍可適用。
　　
　　雷利零售引力定律的 jia 設(shè)前提
　　
　　兩城市主要道路交通易達(dá)性一樣；兩城市之零售店經(jīng)營(yíng)績(jī)效無(wú)多大差異；兩城市人口分布相似。
　　
　　雷利零售引力定律的局限
　　
　　以城市的人口或商業(yè)總面積作為某城市的商業(yè)實(shí)力標(biāo)志，而城市的商業(yè)吸引力是由許多的因素綜合作用所決定的：
　　
　　只 kao 慮距離，未 kao 慮其他交通狀況（如不同交通工具、交通障礙等），若以顧客前往商店所花費(fèi)的交通時(shí)間來(lái)衡量會(huì)更適合。
　　
　　顧客的“認(rèn)知距離”會(huì)受購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)的影響，如品牌、 fu wu 態(tài)度、設(shè)施等，通常會(huì)使顧客愿意走更遠(yuǎn)的路。
　　
　　因消費(fèi)水準(zhǔn)的不同，人口數(shù)有時(shí)并不具 dai 表性，改以銷(xiāo)售額來(lái)判斷更能 fan映其吸引力。
　　
　　3.ABC模型
　　
　　本模型主要針dui 雷利模型中存在的問(wèn)題進(jìn)行修正。
　　
　　 jia 設(shè)兩座城市O1、O2 ，各自的零售商業(yè)總額為R1、R2，兩城市之間的距離為d，兩城市所提供商品的平均商品價(jià)值為w。 由萬(wàn)有引力原理可知： dui 兩個(gè)城市之間任一點(diǎn)O，該點(diǎn)到O1和O2的距離分別為d1和d2，則兩城O1和O2 dui位于O點(diǎn)的消費(fèi)者的吸引為F1和F2，算法分別為：
　　
　　在ABC模型中，以城市的商業(yè)發(fā)展水平來(lái)測(cè)量某城市 dui 消費(fèi)者的吸引力，而城市年度實(shí)際零售經(jīng)營(yíng)總額是衡量一個(gè)城市零售商業(yè)發(fā)展水平的重要指標(biāo)，同時(shí)這個(gè)指標(biāo)也包涵了該城市人口影響。
　　
　　因此，選用城市年度零售經(jīng)營(yíng)總額能更加準(zhǔn)確地衡量一個(gè)城市的商業(yè)吸引力，特別是零售商業(yè)的吸引力。（文章來(lái)源：佳陽(yáng)CBD網(wǎng)）
　　
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