基于ＧＩＳ的連鎖便利店布局與選址研究

[摘要] 網(wǎng)點(diǎn)的選址與布局是零售連鎖企業(yè)經(jīng)營管理戰(zhàn)略決策中的重要內(nèi)容之一，GIS技術(shù)為網(wǎng)點(diǎn)選址提供了新的思路和方法，能夠?yàn)檫B鎖企業(yè)擴(kuò)張?zhí)峁┛茖W(xué)依據(jù)，具有現(xiàn)實(shí)意義。本文介紹了GIS系統(tǒng)相關(guān)模型和原理，在mapinfoGIS平臺(tái)下，實(shí)現(xiàn)對(duì)上海各個(gè)區(qū)便利店和人口分布的耦合性計(jì)算。最后，以盧灣區(qū)為例，用牛頓模型和Weiszfeld算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)存在多競爭對(duì)手情況下獲取最大市場份額的新店選址，得到一些有意義的結(jié)論。

[關(guān)鍵詞] 便利店 GIS 人口耦合性 Weiszfeld算法

一、原理和方法

便利店是一種既能替代以往傳統(tǒng)食雜店功能，又使用先進(jìn)超市銷售方式和經(jīng)營管理技術(shù)的連鎖新型業(yè)態(tài)，在擴(kuò)張期往往容易出現(xiàn)三個(gè)不同步：一是開店速度增長與銷售額增長不同步；二是銷售額增加與效益增加不同步；三是店數(shù)增加、人員增加和人均銷售額、平均營業(yè)面積銷售額增長不同步。導(dǎo)致這種狀況出現(xiàn)的一個(gè)很重要的原因是：企業(yè)沒有進(jìn)行合理的商圈分析，造成選址不當(dāng)。因此，有必要對(duì)連鎖便利店空間布局進(jìn)行分析。便利店地址一旦選定將會(huì)在很大程度上影響零售企業(yè)未來的規(guī)劃與發(fā)展。由于傳統(tǒng)分析與研究方法的局限性，促使現(xiàn)代商業(yè)的發(fā)展迫切地需要新技術(shù)的支持以適應(yīng)現(xiàn)代商業(yè)經(jīng)營方式的根本性轉(zhuǎn)變。GIS技術(shù)的應(yīng)用為網(wǎng)點(diǎn)選址提供了新的思路和方法，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)研究方法的不足，用GIS可視化的方法直觀地表達(dá)，為商業(yè)企業(yè)的科學(xué)決策提供了科學(xué)、形象和直觀的數(shù)據(jù)和信息。

便利店通常分布在社區(qū)、醫(yī)院、學(xué)校、商務(wù)樓宇、交通交叉口、車站等區(qū)域，有人將各種便利店的商圈類型分為休閑娛樂區(qū)商圈、居民區(qū)商圈、商業(yè)區(qū)商圈、醫(yī)院區(qū)商圈、商務(wù)區(qū)商圈及交通干道區(qū)商圈等類型。商圈覆蓋500米左右范圍，滿足顧客簡單購物和應(yīng)急購物之需，一般具有24小時(shí)營業(yè)、全年無休、日用商品百貨齊全、自選式購物、單體規(guī)模小的特點(diǎn)。上海到2003年年底，全市便利店數(shù)已經(jīng)達(dá)到3500家，平均3800人就擁有一家店。在競爭激烈的初期，有些地段的便利店出現(xiàn)了門對(duì)門、戶挨戶的高密度分布現(xiàn)狀，而便利店的特性要求其與人口布局相耦合，才能真正起到便利的作用。

對(duì)于同規(guī)模吸引力差不多的競爭性便利店畫商圈，最簡單是做500米緩沖區(qū)，因?yàn)槌菂^(qū)功能差異、人口分布不平衡、道路等級(jí)和疏密、走向不一，超市網(wǎng)點(diǎn)彼此相距不一，處于不均衡配置狀態(tài)。每個(gè)超市網(wǎng)點(diǎn)商圈的形態(tài)呈多邊形比圓形更合理，進(jìn)而我們考慮Voronoi多邊形來劃分商圈，Voronoi多邊形是由一組由連接二鄰點(diǎn)直線的垂直平分線組成的連續(xù)多邊形組成。對(duì)于平面上分布的n個(gè)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，任一網(wǎng)點(diǎn)所屬的多邊形內(nèi)的任意一點(diǎn)到該網(wǎng)點(diǎn)的距離小于到其他網(wǎng)點(diǎn)的距離。具有Voronoi多邊形結(jié)構(gòu)的商圈的自然解釋是每一個(gè)零售網(wǎng)點(diǎn)都賣同樣的產(chǎn)品，同時(shí)各個(gè)方向出行都不受限制，不存在物理、心理上障礙，于是顧客選擇距離最近的網(wǎng)點(diǎn)。Voronoi適合于研究同一規(guī)模下的連鎖商店的商圈。文獻(xiàn)3將其用于商業(yè)配送服務(wù)的商圈劃分中。文獻(xiàn)4實(shí)現(xiàn)了基于萊利引力的加權(quán)Voronoi商圈劃分。如圖1所示，上海內(nèi)環(huán)內(nèi)某連鎖便利店企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的Voronoi商圈。

圖1 上海內(nèi)環(huán)內(nèi)某便利店企業(yè)的VORONOI商圈劃分

空間中兩個(gè)地理事物分布的一致性（耦合性）檢驗(yàn)是地理信息系統(tǒng)空間分析的常用方面，應(yīng)用較多的是人口與行政區(qū)域面積的一致性分析，下式為人口集中指數(shù)的計(jì)算公式：

其中，Pi，Si分別為各地區(qū)人口與面積，分別為總?cè)丝诤涂偯娣e。當(dāng)人口均勻分布時(shí)，相同比例的人口分布于相同比例的土地面積上?！鱌趨于0時(shí)，說明人口與土地面積的分布是耦合的。相反，當(dāng)△P趨于1時(shí)，人口集中分布于某個(gè)區(qū)域。參考該思路，構(gòu)建連鎖超市與人口分布的一致性指數(shù)。原理：

式中，R為一致性指數(shù)，Xi為各街道人口，Yi為相應(yīng)街道內(nèi)連鎖超市個(gè)數(shù)，、為行政區(qū)內(nèi)總?cè)丝诤湍骋灰?guī)模等級(jí)連鎖超市總個(gè)數(shù)，在這里，Rxy越接近于100，說明連鎖超市與人口分布的結(jié)合程度越好；接近于0，說明連鎖企業(yè)集中分布于某幾個(gè)街道，與人口分布的格局極不一致。

針對(duì)上面分析結(jié)果，要在某一個(gè)區(qū)域內(nèi)新增便利店點(diǎn)，可繼續(xù)深入分析便利店和居民點(diǎn)關(guān)系，這涉及到在己經(jīng)存在多個(gè)競爭性設(shè)施的市場空間中，有多個(gè)需求點(diǎn)，現(xiàn)在需要布局多個(gè)新增設(shè)施，因此我們引入了競爭型連鎖網(wǎng)點(diǎn)選址的模型。采用了經(jīng)典的牛頓模型和Weiszfeld啟發(fā)式算法。

假設(shè)：需求點(diǎn)（即居民點(diǎn)）的數(shù)量為n，需求點(diǎn)的需求量為Wi，i=1，2，…，n，需求點(diǎn)的坐標(biāo)（ai，bi），i=1，2，…，n，新增便利店的數(shù)量為p，新增便利店的坐標(biāo)為（xm，ym），m=1，2，3，...，p，已有的便利店數(shù)量為k，已經(jīng)存在便利店的吸引力為Ej，j=1，2，3，...，k，新增便利店吸引力為Am，m＝1，2，3，…p居民點(diǎn)與便利店的距離為dij，i=l，..，n；j=1，2，3，...，k，需求點(diǎn)與新增設(shè)施的距離為di（xm，ym）i=l，..，n；m=1，2，3，...，p；設(shè)便利店吸引力一致，則Ej=Am。

牛頓重力模型即認(rèn)為設(shè)施與需求點(diǎn)之間的相互作用力與設(shè)施的吸引力成正比，與設(shè)施到需求點(diǎn)的距離的平方成反比。由此，我們可以得到新增的第m個(gè)便利店所吸引的市場份額為T：

在新增P個(gè)便利店之后，所吸引的總的市場份額為T，設(shè)沒有被新增便利店吸引的市場份額為F，則

其中關(guān)于已存在的設(shè)施為常數(shù)，因此令，

則：

要求T最大值，即求F最小值。Weiszfeld（1936）曾提出解決多個(gè)競爭設(shè)施中新增網(wǎng)點(diǎn)選址問題的算法，即令目標(biāo)函數(shù)F的一階偏導(dǎo)數(shù)為零，導(dǎo)出網(wǎng)點(diǎn)選址的循環(huán)計(jì)算優(yōu)化解?？傻玫竭x址優(yōu)化模型坐標(biāo)值：

當(dāng)前后兩次的x，y值的變化在誤差容許的范圍內(nèi)時(shí)，迭代結(jié)束。

我們采用Weiszfeld迭代來解決多設(shè)施競爭問題，其算法具體步驟如下：

⑴隨機(jī)生成P個(gè)新增設(shè)施的位置；

⑵對(duì)新增設(shè)施中的一個(gè)設(shè)施采用Weiszfeld迭代，求解其最佳位置，其它新增設(shè)施的位置保持不變；

⑶當(dāng)所有的P個(gè)新增設(shè)施都經(jīng)過一次迭代之后，計(jì)算所有新增設(shè)施的位置的變化，如果變化大于預(yù)先給定的值，轉(zhuǎn)回步驟(2);直到小于設(shè)定值，才停止計(jì)算。

經(jīng)過模型運(yùn)算得到的新增便利店位置，是在競爭環(huán)境下獲取最大市場份額的選址。

二、計(jì)算過程和結(jié)果

數(shù)據(jù)：2002年分布于上海中心城區(qū)外環(huán)線以內(nèi)便利店數(shù)據(jù)，不同企業(yè)的連鎖店共800多個(gè)。人口分布數(shù)據(jù)來源于2000年第五次人口普查，居民點(diǎn)數(shù)據(jù)，我們使用的是街道和區(qū)一級(jí)的空間統(tǒng)計(jì)單元，以及這兩級(jí)的空間行政界限，通過街道數(shù)據(jù)來考察各區(qū)的便利店和人口分布耦合性。

我們先考察上海市外環(huán)內(nèi)便利店和人口耦合性，耦合性指數(shù)為80.96％外環(huán)以內(nèi)的居民點(diǎn)數(shù)據(jù)共3955個(gè)，便利店500M商圈覆蓋的居民點(diǎn)數(shù)為2307，便利店所提供服務(wù)的覆蓋率為58.3%。西北和東南部需增加便利店覆蓋。

圖2 外環(huán)內(nèi)便利店商圈服務(wù)居民點(diǎn)狀況

接著考察上海市外環(huán)內(nèi)各區(qū)便利店和人口耦合性。

方法步驟：

1.將便利店的地址定位在地圖上，打開街道和各區(qū)行政圖，圖層疊加分析，得到每個(gè)街道范圍的便利店個(gè)數(shù)和行政區(qū)內(nèi)總的便利店個(gè)數(shù)，并寫入數(shù)據(jù)表中。

2.在mapbasic中，編程實(shí)現(xiàn)運(yùn)算，得到各行政區(qū)的耦合性指數(shù)。

3.進(jìn)行專題地圖表現(xiàn)。

表 外環(huán)內(nèi)各行政區(qū)便利店和人口分布

圖3 外環(huán)內(nèi)各街道便利店和人口分布

圖4 上海市外環(huán)內(nèi)各區(qū)便利店和人口耦合性指數(shù)

由結(jié)果可以看出，楊浦區(qū)和盧灣區(qū)的超市分布耦合性最好，浦東區(qū)和靜安區(qū)比較差（使用的人口數(shù)據(jù)是居住人口）。這僅從人口和超市分布圖上是看不出來的，而通過簡單易懂的模型結(jié)合，就可以在GIS中實(shí)現(xiàn)并可視化。

接著，我們以盧灣區(qū)為例，探討多設(shè)施區(qū)位選址模型的應(yīng)用，盧灣區(qū)現(xiàn)有79個(gè)居民點(diǎn)數(shù)據(jù)，17個(gè)便利店，按照500米半徑商圈，大概還需布局2個(gè)便利店，如圖3-5所示。按照前面闡述的牛頓模型和Weiszfeld算法，假設(shè)便利店吸引力一致，即取Ei=Am，每個(gè)居民點(diǎn)人口不同，產(chǎn)生不同需求權(quán)重Wi，按牛頓模型，采用了Weiszfeld迭代來完成求解。在Vb+AO中編程實(shí)現(xiàn)，兩個(gè)新增點(diǎn)分別經(jīng)過15次和7次迭代，從中選取市場份額最大的位置為設(shè)施的最優(yōu)位置的坐標(biāo)值，系統(tǒng)確定精度為10-5，再增加精度對(duì)最優(yōu)位置影響不大。結(jié)果如圖3-6所示。

圖5盧灣區(qū)便利店商圈分布

圖6盧灣區(qū)新增便利店選址結(jié)果

三、小結(jié)

對(duì)于同規(guī)模吸引力差不多的的競爭性便利店，可用Voronoi多邊形劃分商圈，在考察人口分布的耦合性基礎(chǔ)上，用運(yùn)籌學(xué)模型考慮居民點(diǎn)和多競爭對(duì)手的新店選址，使便利店的發(fā)展更加科學(xué)化。當(dāng)然，便利店發(fā)展不僅要注重門店的合理擴(kuò)展，也要把握所在區(qū)域特點(diǎn)和目標(biāo)客戶群需求，個(gè)性化經(jīng)營，挖掘便利店業(yè)態(tài)本身的優(yōu)勢，提高效益。

參考文獻(xiàn):

[1]侯麗敏郭毅:連鎖便利店商圈特性的實(shí)證研究[J].上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2004(4)：16-22

[2] Jones KenSimmons JimLocation Location Location: Analyzing the Retail Environment[M].Nelson Canada: International Thonson Publisher

[3]宓偉杰王遠(yuǎn)飛等:連鎖商業(yè)企業(yè)商品配送服務(wù)利用GIS與Voronoi多邊形[J] 上海商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2004 第5卷第3期(19) ：52-56

[4]丁鵬飛 王遠(yuǎn)飛:基于Relly法則與加權(quán)Voronoi圖的連鎖超市商圈分析[J].上海商學(xué)院學(xué)報(bào)，2005.4：12-16

[5]劉德欽劉宇薛新玉:人口GIS支持的零售單位布局空間分析[J].遙感信息，2002.3：

[6]孫元欣黃培清:竟?fàn)幮瓦B鎖經(jīng)營網(wǎng)點(diǎn)選址模型與遺傳算法解 科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2001.10：60-63