商業(yè)地產(chǎn)（零售業(yè)）選址分析(文件)
【正文】 區(qū)i家庭收入均值百分比（單元區(qū)i家庭收入均值/城市平均家庭收入均值）100%step5:ififif影響因素：應用PR法做城市零售市場需求分析的一些要求：（6）南區(qū)D221023205002980平均家庭收入40667226870南D2%%%D3%Step3:計算PR值（房地產(chǎn)開發(fā)度指數(shù)）D1%目前D4區(qū)域相對“多余”的面積是：367694/%=289751平方米367694289751=77943平方米（相對多余面積）五、零售業(yè)區(qū)位選擇分析開發(fā)項目具體位置或市場區(qū)的選擇，從兩個方向來進行：一是從消費者角度看，最佳市場區(qū)位——零售磁力模型（Huff概率模型）；二是從開發(fā)商的角度看，分析市場區(qū)需求的飽和狀況，不飽和區(qū)就是好的區(qū)位。RGM模式（RetailDijamp。+……+Sj/ordf。計算i到j(luò)ordf。=2B、如果amp。經(jīng)驗系數(shù)——消費者對距離的敏感系數(shù)的影響因素：不同的地區(qū)的歷史文化、民俗習慣、交通條件、收入水平、教育水平、年齡、性別等。Huff概率模型告訴我們的是消費者選擇到某個商場去購物的概率，用這樣的概率乘以消費者在商場每種商品的消費支出，就可以推算商場總的銷售額，進而通過人口再推算整個服務(wù)區(qū)內(nèi)可以支撐的總的商品零售額。應用實例：假設(shè)：一個市場區(qū)內(nèi)有三個服裝專賣店甲、乙、丙規(guī)模分別為400，600，300平方米，距消費地的距離分別是2KM，5KM，問：消費者去甲、乙、丙購物的概率去甲地：（400/2amp。+600/5amp。）==%去乙地：（600/5amp。+600/5amp。）==%去丙地：（300/amp。+600/5amp。）==%“飽和指數(shù)”比較城市內(nèi)不同市場區(qū)：飽和指數(shù)：在市場區(qū)內(nèi)某一類商業(yè)房產(chǎn)過多或者不足的一系列指數(shù)。BA，說明B區(qū)相對于A而言，單位零售面積上的居民食品支出更低，因此，消費有一定的增長潛力，對于房地產(chǎn)開發(fā)商而言，這可能是零售面積過大，處于飽和狀態(tài)。C市場區(qū)可能是零售食品商業(yè)樓面開發(fā)的“最佳區(qū)域”。C)A，居民的食品支出更高，對于開發(fā)商而言這有可能是零售面積不足，導致單位零售面積上的居民食品支出更高，因此，是處于負飽和狀態(tài)，就有一定的開發(fā)潛力。飽和度指數(shù)=消費者在某種（類）商品消費支出/該種（類）商品的總的零售面積實例：在一個市場區(qū)內(nèi)有1000個家庭，平均食品支出是1200元/月，A+300/amp。）/（400/2amp。+300/amp。）/（400/2amp。+300/amp。）/（400/2amp。模型的局限性：假設(shè)條件是單一的。（5）2，消費者在直觀上感覺距離較近，他會增加去某個SHOP購物的概率D、amp。ordf。一般來說amp。利用方格網(wǎng)作法，將城市進行分區(qū)，每個方格作為基本統(tǒng)計區(qū)，調(diào)查人口、消費狀況、或者將每一個方格網(wǎng)作為一個“消費者”進行對待。的距離（4）ordf/(S1/D11amp。Model）假設(shè)某個消費者i，如果去一個商場Sj購物，那么該消費者去購物的概率Pij是多少?Dij(距離)消費地（i）消費者去某一個SHOP購物的概率與距離成反比，與規(guī)模成正比。%Step4:應用：假設(shè)在城市西南區(qū)（D3）開發(fā)2萬平方米的零售房產(chǎn)是否可行？西南區(qū)（D3）的PR=%，西南區(qū)處于不飽和狀態(tài)，有開發(fā)可行性。D3%%Step2:統(tǒng)計區(qū)間差異系數(shù)：D1%平均家庭收入百分比%家庭數(shù)百分比市中心D4零售存量百分比3676
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