基于灰色關(guān)聯(lián)分析的城郊型城市綜合體市場細(xì)分研究
——以其住宅物業(yè)為例

劉維躍，周秀秀，劉凱歌，王海龍

(天津城建大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津 300384)

經(jīng)濟(jì)與管理

基于灰色關(guān)聯(lián)分析的城郊型城市綜合體市場細(xì)分研究
——以其住宅物業(yè)為例

劉維躍，周秀秀，劉凱歌，王海龍

(天津城建大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津 300384)

在對城市綜合體系統(tǒng)內(nèi)部關(guān)聯(lián)機(jī)制分析以及城郊型和城市中心型城市綜合體的特點(diǎn)分析的基礎(chǔ)上，以城郊型城市綜合體的住宅物業(yè)為研究對象，確定了城郊型城市綜合體的體量、業(yè)態(tài)種類、停車場、住宅價格、交通、駕駛距離、宏觀配套、區(qū)域人流量、升值潛力、社區(qū)環(huán)境、住宅戶型和裝修標(biāo)準(zhǔn)為影響市場細(xì)分的重要因素；并運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析的方法從縱橫兩個維度對相應(yīng)住宅物業(yè)的消費(fèi)群和影響因素的重要度進(jìn)行了劃分，為有效地進(jìn)行目標(biāo)客戶定位和產(chǎn)品賣點(diǎn)挖掘提供了參考，也為此類項(xiàng)目其他物業(yè)的市場細(xì)分提供了一定的思路．

城郊；城市綜合體；灰色關(guān)聯(lián)；住宅；市場細(xì)分

隨著城市規(guī)模的擴(kuò)張以及市中心土地開發(fā)量的飽和，越來越多的開發(fā)商將目光放在了城郊區(qū)域．城市綜合體是在高度化消費(fèi)和人口集中的背景下順應(yīng)城市發(fā)展的產(chǎn)物，而現(xiàn)行新城規(guī)劃往往是先建綜合體，再招商，再培養(yǎng)人氣，這與城市的發(fā)展路徑相反．如果城市綜合體進(jìn)駐城郊區(qū)域以前沒有經(jīng)過科學(xué)完善的市場定位及其他重要的前期策劃工作，容易遭遇較大風(fēng)險，如廣東東莞的“華南Mall”項(xiàng)目就是典型的城郊型城市綜合體失敗的案例，除了項(xiàng)目選址以及自身經(jīng)濟(jì)問題等原因外，沒有進(jìn)行詳細(xì)的市場細(xì)分，一味追求大而全，缺少突出特色則是項(xiàng)目失敗的重要原因．因此，如何科學(xué)有效地進(jìn)行城郊型城市綜合體項(xiàng)目市場細(xì)分研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[1-3]．

房地產(chǎn)市場細(xì)分中所采用的細(xì)分變量主要包括地理因素、人文因素、行為因素和心理因素，前三種因素偏對客觀數(shù)據(jù)的分析，而心理因素偏對客戶主觀心理的描?。捎谥饔^因素存在較多不確定性，可以看成是灰色的，傳統(tǒng)的定性及定量分析都容易造成一定的偏差，因此，可以通過研究一些量化指標(biāo)對消費(fèi)者購房決策的影響程度來將此灰色心理狀態(tài)白化以探求其購買動機(jī)，并結(jié)合其他客觀因素的影響進(jìn)行準(zhǔn)確的市場細(xì)分[4-6]．

1 城市綜合體概述

城市綜合體又被稱為“復(fù)合型建筑”、“建筑綜合體”、“街區(qū)建筑群體”等，目前還沒有形成完全統(tǒng)一的定義，更多的文獻(xiàn)將之稱為“HOPSCA”，即Hotel(酒店)、Office(寫字樓)、Parking(停車場)、Shopping mall(購物中心)、Convention(會議會展)、Apartment(公寓)．

城市綜合體的核心功能主要有商務(wù)辦公、商業(yè)零售、酒店公寓和住宅，這四種物業(yè)相互作用，相互依存，共為一個系統(tǒng)．其中商務(wù)物業(yè)可以為其他物業(yè)提供中高端的購買或消費(fèi)人群；商業(yè)物業(yè)為其他物業(yè)提供商業(yè)配套以及由購物消費(fèi)人群為其他物業(yè)帶來的潛在客戶；酒店公寓能有效解決流動客群的接待問題，可延長顧客對其他物業(yè)的持續(xù)消費(fèi)時間；住宅產(chǎn)品作為綜合體項(xiàng)目中開發(fā)及銷售周期較快的產(chǎn)品，能快速的回收資金，為其他物業(yè)的開發(fā)與運(yùn)營提供資金支持，同時穩(wěn)定的居民也為商業(yè)物業(yè)提供了長期穩(wěn)定的消費(fèi)流，其相應(yīng)的社交業(yè)務(wù)也為其他物業(yè)帶來潛在的客戶，如圖1所示．

圖1 城市綜合體系統(tǒng)內(nèi)部關(guān)聯(lián)機(jī)制

城市綜合體按其所處位置不同，可分城郊型和城市中心型[7]．城郊型城市綜合體位于城郊核心地段或城鄉(xiāng)結(jié)合部，地價便宜，體量大(100萬m2以上為發(fā)展趨勢)，能提供大量停車場，具有較大的增長空間，軌道交通、政策、人流、宏觀配套(學(xué)校、醫(yī)院等)狀況為此類項(xiàng)目發(fā)展的主要限制要素，典型代表有法國巴黎拉德芳斯新區(qū)，美國阿靈頓水晶城和寧波萬達(dá)廣場等；城市中心型城市綜合體位于城市中心、副中心等區(qū)域，地價較高且交通擁擠，體量較小，受土地存量的限制，其增長空間較小，典型代表有美國紐約的洛克菲勒中心，德國柏林波茨坦廣場，北京大悅城等[3 7 8]．

2 城郊型城市綜合體住宅物業(yè)細(xì)分的影響因素

在對城市綜合體系統(tǒng)內(nèi)部關(guān)聯(lián)機(jī)制分析中，不難看出系統(tǒng)內(nèi)其他物業(yè)的開發(fā)與運(yùn)營狀況都能顯著影響住宅的銷售情況．例如，商業(yè)及酒店運(yùn)營良好帶來的強(qiáng)大消費(fèi)力以及商務(wù)辦公租賃狀況良好拉動了租賃和購房需求都預(yù)示了與其配套的住宅物業(yè)具有很大的升值潛力，從而促進(jìn)住宅的火爆熱銷；反之則會抑制住宅的銷售．因此可推測，業(yè)態(tài)的種類及其帶來的升值潛力是顧客購買城市綜合體住宅物業(yè)的重要影響因素，以投資為目的的客戶類型更為關(guān)注，據(jù)此可以把業(yè)態(tài)種類和升值潛力作為影響城市綜合體住宅物業(yè)細(xì)分的重要因素．

城郊型與城市中心型城市綜合體住宅物業(yè)相比，主要區(qū)別在于所屬城市綜合體系統(tǒng)的體量大小、停車場配備情況、住宅價格、軌道交通通達(dá)性、宏觀配套完善程度、區(qū)域人流量和距離核心商圈的駕駛距離上．因此，以上7項(xiàng)因素應(yīng)作為城郊型城市綜合體住宅物業(yè)市場細(xì)分的重要影響因素．

在對一般純住宅產(chǎn)品進(jìn)行市場細(xì)分時，通常把社區(qū)環(huán)境、交通、宏觀配套、戶型、裝修標(biāo)準(zhǔn)、價格作為研究消費(fèi)者購房心理的主要參考變量[5 9]．通過以上分析，并借鑒純住宅產(chǎn)品的參考變量，最終確定綜合體體量、業(yè)態(tài)種類、停車場、住宅價格、軌道交通、駕駛距離、宏觀配套、區(qū)域人流量、升值潛力、社區(qū)環(huán)境、戶型和裝修標(biāo)準(zhǔn)共12項(xiàng)為城郊型城市綜合體住宅物業(yè)進(jìn)行市場細(xì)分的重要影響要素．

3 灰色關(guān)聯(lián)的應(yīng)用

3.1 灰色關(guān)聯(lián)分析的基本原理及其應(yīng)用思路

灰色關(guān)聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)理論的重要組成部分，以“部分信息已知、部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”不確定性系統(tǒng)為研究對象，通過對反應(yīng)系統(tǒng)行為特征的數(shù)據(jù)數(shù)列進(jìn)行有參考數(shù)列、有程度的比較，從而確定各個系統(tǒng)行為之間的關(guān)聯(lián)度．其實(shí)質(zhì)就是比較數(shù)據(jù)到曲線幾何形狀的接近程度，一般來說，幾何形狀越接近，關(guān)聯(lián)度就越大．其主要工作步驟為確定參考數(shù)列，比較其他數(shù)列同參考數(shù)列的接近程度，基于比較做出判斷[10]．

本研究以問卷調(diào)研的形式請調(diào)研對象對影響城郊型城市綜合體住宅物業(yè)市場細(xì)分的 12項(xiàng)因素評分，旨在通過評分，站在客戶角度探索客戶對城郊型城市綜合體項(xiàng)目真實(shí)的心理預(yù)期．每個因素滿分為10 分，最低分為1分，評分越高表明調(diào)研對象對該因素的重視度越高．在本次調(diào)研中已知的信息主要有調(diào)研對象的年齡、收入特征、職業(yè)特征、影響因素的類型和調(diào)研對象對各影響因素的評分；未知信息主要有調(diào)研對象之間和各影響因素之間的關(guān)聯(lián)程度．因此，可以通過縱橫兩個維度的灰色關(guān)聯(lián)分析將研究調(diào)研對象之間和影響因素之間的關(guān)聯(lián)程度的灰色關(guān)系白化，并基于此進(jìn)行相應(yīng)住宅物業(yè)的消費(fèi)群體和影響因素的重要度劃分，為有效地進(jìn)行消費(fèi)群體定位和產(chǎn)品賣點(diǎn)挖掘提供參考．

3.2 灰色關(guān)聯(lián)度分析模型

3.2.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析模型的具體步驟

本文所采取的市場細(xì)分灰色交叉關(guān)聯(lián)度分析模型分別是從縱橫兩個維度進(jìn)行的，具體步驟如下：

(2)以市場調(diào)查所得依據(jù)因素值為比較數(shù)列 Xi，

(3)求各序列進(jìn)行初值變換以消除量綱影響，記為Xi′；

(4)以X0′為參考數(shù)列，Xi′(i=1 2 … m)為比較數(shù)列，計算差列Δi(k)，成為第k時刻(或指標(biāo)、空間)X0′與Xi′的絕對差；

(7)將灰色關(guān)聯(lián)度排序，得出結(jié)論．

3.2.2 樣本的選擇

在進(jìn)行樣本選擇時，重要通過線上和線下兩種方式，本次調(diào)研共收回有效問卷278份，為了減少由于樣本不足而帶來的偏差，在根據(jù)年齡和收入篩選之后，本次研究中排除不足15份的類群樣本，最后實(shí)際使用的調(diào)研數(shù)據(jù)共有233份，詳見表1．

表1 問卷類群劃分

設(shè)定參考數(shù)列類別0，記為X0＝{10，10，10，10，10，10，10，10，10，10，10，10}表示調(diào)研對象對各個因素均無偏好，每個因素都將對其購房決策產(chǎn)生絕對重要的影響．抽樣類別i記為 Xi，Xi對每樣因素的評分為該組所有調(diào)查者打分的均值，詳見表2．

表2 要素評分

3.2.3 縱向灰色關(guān)聯(lián)分析

由于本次調(diào)研中各因素評分不存在量綱問題，故無需進(jìn)行初值變換，記 X0′＝ X0為參考數(shù)列，Xi′為比較數(shù)列，計算差列，詳見表3．

表3 計算差列

ri越大表明此類客群與參考數(shù)列 0的關(guān)聯(lián)度越高，ri( i=1 2···8) 之間數(shù)值越接近表明客群之間關(guān)聯(lián)度越高．根據(jù)以上計算結(jié)果可知研究對象與參考數(shù)列0的關(guān)聯(lián)度并不很高，這表明顧客在作決策時均表現(xiàn)出一定的偏好傾向；i( i=1 2...8)的計算結(jié)果比較接近，這表明不同客群在對影響因素的重要度認(rèn)識上存在一定相似性．

(3)將灰色關(guān)聯(lián)度排序：r3＞r1＞r6＞r8＞r4＞r2＞r7＞r5根據(jù)以上計算結(jié)果，可以將類別1和類別3歸為一類，記為第Ι大類，此類客群對每個因素的打分雖有一定差別，但數(shù)值相差較小．這表明該類客群在選擇時雖然表現(xiàn)出一定的偏好傾向，但并不明顯，其最終的決策取決于各影響因素的綜合作用機(jī)制，趨于理性穩(wěn)定，定義為理性穩(wěn)定型．此類客群年齡均在22～30歲之間，年收入處在3萬以下和10～30萬兩階段．通過對以上兩類的打分情況可以看出類別3和類別1的客群對各因素的打分雖均趨于穩(wěn)定，但類別3的客群打分明顯高于類別1，這表明類別3對各個影響因素的重視度要高于類別1．結(jié)合類別3和類別1的收入特征，不難看出類別3具有較好的購買力，而類別1則購買力欠缺，根據(jù)馬斯洛需求理論，在多種需要未獲滿足前，首先滿足迫切需要，可以認(rèn)為類別1由于購買力不足，購房并非其最迫切需求．因此，對各個因素的重視度相對較低，而類別3則由于具有較好購買力，相應(yīng)對影響因素的重視度也較高，為重要目標(biāo)客戶群．通過對類別1職業(yè)特征的分析，筆者發(fā)現(xiàn)類別1中多為在校的大學(xué)生和研究生，當(dāng)其參加工作具有一定的收入水平之后購房將成為其迫切需求，因此可以斷定類別1屬于未來重點(diǎn)關(guān)注的客戶．

類別2，4，6，8關(guān)聯(lián)系數(shù)極為接近，歸為一類，記為第Ⅱ類．類別2，4，6，8的客群年齡跨度雖不同，但年收入均介于3～10萬之間，針對每個因素的打分雖存在一定的差異，但對價格、交通和配套的評分均在8.5分以上，可以認(rèn)為此類客群希望以相對較低的價格買到生活便捷、配套完善的產(chǎn)品，記為實(shí)惠便捷至上型．

類別5和7歸為一類，記為第Ⅲ類．類別5和類別7的年齡跨度也不相同，但年收入均在10～30萬，對交通、配套和環(huán)境的評分均在8.5以上，可以認(rèn)為此類客群希望擁有便捷生活的同時也提升生活的品質(zhì)，記為品質(zhì)便捷至上型．具體細(xì)分及應(yīng)對建議詳見表4．

表4 客群細(xì)分表

3.2.4 橫向灰色關(guān)聯(lián)分析

橫向灰色關(guān)聯(lián)分析可以分析各個影響因素被顧客關(guān)注的綜合排序，進(jìn)而可以針對所有客戶重點(diǎn)關(guān)注的因素給予較多的關(guān)注和投入．

(1)橫向關(guān)聯(lián)度計算．將要素評分結(jié)果矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)置變換，記詳見表5．

表5 要素評分轉(zhuǎn)置

從顧客對每個影響因素打分中選取最高得分，記為參考數(shù)列X0＝[8.6，9.2，9.83，9.14，9.92，9.89，9.21，9.57]．計算方法同上，不再贅述計算過程，通過計算得 r1＝0.601 3，r2＝0.589 7，r3＝0.539 8，r4＝0.833 6，r5＝0.968 0，r6＝0.664 7，r7＝0.848 6，r8＝0.846 9，r9＝0.944 8，r10＝0.755 6，r11＝0.958 7，r12＝0.889 8，ri( i=1 2…7)越大表明影響因素越重要，ri( i=1 2…7)之間越接近表明要素之間的關(guān)聯(lián)度越高．

(2)橫向關(guān)聯(lián)度分析．各影響因素的關(guān)聯(lián)度排序?yàn)椋簉5＞r11＞r9＞r12＞r7＞r8＞r4＞r10＞r6＞r1＞r2＞r3．根據(jù)以上計算結(jié)果可知，交通、升值潛力和戶型是客戶最關(guān)心的三個核心要素；價格、環(huán)境、裝修標(biāo)準(zhǔn)、宏觀配套和區(qū)域人流緊隨其后，為重要因素；對體量大小、業(yè)態(tài)種類、停車場和駕駛距離的關(guān)注相對較小，為一般因素，該分析結(jié)果與客觀事實(shí)基本相符．例如，一般緊鄰地鐵的項(xiàng)目因?yàn)榻煌ū憬?、升值空間大，縱然價格、環(huán)境及其他因素相對不足卻仍舊暢銷，南北通透的戶型往往比其他類型的戶型暢銷，可見交通、升值潛力和戶型是影響客戶決策的核心要素；價格因素的敏感程度往往由購買力決定，購買力較差的客戶對價格敏感度高，購買力較強(qiáng)的客戶對價格因素并不十分敏感，因此價格因素雖然十分重要，但歸為重要因素而非核心要素更為合理；環(huán)境、裝修標(biāo)準(zhǔn)、宏觀配套和區(qū)域人流量很大程度上體現(xiàn)了項(xiàng)目的品質(zhì)和升值潛力，在核心要素滿足客戶心理期望的基礎(chǔ)上，這幾項(xiàng)因素為客戶所關(guān)注的重點(diǎn)；而駕駛距離較遠(yuǎn)、體量較大、物業(yè)種類豐富和完善的停車場配備為城郊型城市綜合體項(xiàng)目的一般特點(diǎn)，區(qū)分度不高，因此并非是客戶選擇相應(yīng)住宅物業(yè)時所關(guān)注的重點(diǎn)．

4 結(jié)論與建議

通過縱向關(guān)聯(lián)分析把客戶劃分為理智穩(wěn)定型、實(shí)惠便捷至上型和品質(zhì)便捷至上型三類，其中理智穩(wěn)定型又分為強(qiáng)購買力理智穩(wěn)定型和弱購買力理智穩(wěn)定型兩種．當(dāng)以上12項(xiàng)因素處于比較均衡的狀態(tài)時，強(qiáng)購買力理智穩(wěn)定型將是相應(yīng)住宅物業(yè)核心客戶，弱購買力理智穩(wěn)定型將是未來重點(diǎn)關(guān)注客戶，而實(shí)惠便捷至上型和品質(zhì)便捷至上型為重要客戶，需要根據(jù)其偏好特點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)的產(chǎn)品包裝方能對其更有吸引力；當(dāng)以上12項(xiàng)因素的價格、交通和配套具有明顯優(yōu)勢時，實(shí)惠便捷型為核心客戶，而其他類型為重要客戶；當(dāng)以上12項(xiàng)因素的交通、配套和環(huán)境具有明顯優(yōu)勢時，品質(zhì)便捷至上型為核心客戶，其他類型為重要客戶．通過客戶對以上因素的主觀心理評價而進(jìn)行的客戶類型的劃分，結(jié)合項(xiàng)目自身的情況及其他客觀因素的分析，將更能有效地進(jìn)行目標(biāo)客戶群定位．

通過橫向關(guān)聯(lián)分析得出：交通、戶型和升值潛力為核心要素；裝修標(biāo)準(zhǔn)、宏觀配套、區(qū)域人流、住宅價格和環(huán)境為重要因素；駕駛距離、體量大小、業(yè)態(tài)種類和停車場為一般因素的結(jié)論．同時，筆者為城郊型城市綜合體住宅物業(yè)的成功開發(fā)提出以下建議：①城郊型城市綜合體項(xiàng)目選址時要著重考慮現(xiàn)行及未來的交通規(guī)劃，注重交通的便利性；②從戶型、裝修和環(huán)境上做好產(chǎn)品品質(zhì)，以彌補(bǔ)區(qū)域人流缺少、配套不完善的不足；③引導(dǎo)客戶消費(fèi)理念，以“以時間換空間”的理念將駕駛距離這一消費(fèi)者不十分敏感的因素引導(dǎo)到生活品質(zhì)、低價格、高升值潛力上；④項(xiàng)目的大體量、多業(yè)態(tài)以及完善的停車場配套需要一定的引導(dǎo)才能引起顧客重視，成為項(xiàng)目的真正賣點(diǎn)．

同時，可以將以上分析方法進(jìn)行進(jìn)一步的延伸，將此方法應(yīng)用到對城郊型城市綜合體其他物業(yè)上．如，針對此類項(xiàng)目的商業(yè)物業(yè)，可以以凈現(xiàn)金流、投資收益率、投資回收期等指標(biāo)為參考因素，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)的方法進(jìn)行進(jìn)一步的關(guān)聯(lián)分析和細(xì)分，以探求投資者對哪些因素更敏感．

［1］ 黃 杉，武前波，崔萬珍. 國內(nèi)外城市綜合體的發(fā)展特征與類型模式[J]. 經(jīng)濟(jì)地理，2013(4)：1-8.

［2］ 王楨棟. 當(dāng)代城市建筑綜合體研究[M]. 北京：中國建筑工業(yè)出版社，2010.

［3］ CRIC商業(yè)顧問. 2011中國城市綜合體發(fā)展報告[R].上海：中國房產(chǎn)信息集團(tuán)，2011.

［4］ 王直民，黃衛(wèi)華. 房地產(chǎn)策劃[M]. 北京：北京大學(xué)出版社，2011.

［5］ 何子干. 房地產(chǎn)項(xiàng)目開發(fā)與策劃[M]. 北京：國防工業(yè)出版社，2008.

［6］ 劉軍躍，陳禮軍，張朝輝. 灰色系統(tǒng)理論在市場細(xì)分中的應(yīng)用[J]. 經(jīng)濟(jì)問題探討，2000(4)：87-89.

［7］ 陳 旸，金廣君，徐 忠. 快速城市化下城市綜合體的觸媒效應(yīng)特征探析[J]. 國際城劃，2011(3)：97-104.

［8］ 龍固新. 大型都市綜合體開發(fā)研究與實(shí)踐[M]. 2版.南京：東南大學(xué)出版社，2011.

［9］ 鄭 巖，周 栩. 灰色系統(tǒng)理論在房地產(chǎn)市場細(xì)分中的應(yīng)用[J]. 價值工程，2008(5)：135-137.

［10］ 劉思峰，黨耀國，方志耕，等. 灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M]. 北京：北京科學(xué)出版社，2010.

［11］ 東亞斌，段志善. 灰色關(guān)聯(lián)度分辨系數(shù)的一種新的確定方法[J]. 西安建筑科技大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2008(4)：589-592.

［12］ 申卯興，薛西鋒，張小水. 灰色關(guān)聯(lián)分析中分辨系數(shù)的選取[J]. 空軍工程大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2003(1)：68-70.

Research on the Outer Suburb Type of HOPSCA’s Market Segmentation Based on the Theory of Grey Correlation Analysis：Taking the Residential Product as an Example

LIU Wei-yue，ZHOU Xiu-xiu，LIU Kai-ge，WANG Hai-long
(School of Economy & Management，Tianjin Chengjian University，Tianjin 300384，China)

Based on the analysis of the relationship to each other in the Outer suburb type HOPSCA’s inner system and the characteristics of both the Outer suburb type and the City Center type HOPSCA，the article finally selects complex mass，the variety of the formats，parking lot，price，transportation，driving distance，supporting，visitors flow rate，appreciation potential，community environment，family and decoration standards as the key factors in its residential market segmentation. And the study employs the method of Grey correlation analysis to research the appropriate residential property’s consumer types and the importance of the influence factors from the vertical and horizontal dimensions，which can provides reference for people to effectively locate the target customers and product selling points，and so as to other property’s market segmentation.

suburb；HOPSCA；grey correlation analysis；residence；market segmentation

F293

A

2095-719X(2015)06-0433-06

2014-12-30；

2015-01-08

劉維躍（1960—），男，重慶人，天津城建大學(xué)教授，碩士．