商業(yè)和服務(wù)業(yè)區(qū)位論(參考版)
2025-01-21 23:05本頁面
【正文】 下午 11時(shí) 4分 35秒 下午 11時(shí) 4分 23:04: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感 謝 您 的 下 載 觀 看 專家告訴 。 2023年 2月 下午 11時(shí) 4分 :04February 7, 2023 ? 1業(yè)余生活要有意義，不要越軌。 :04:3523:04:35February 7, 2023 ? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 23:04:3523:04:3523:04Tuesday, February 7, 2023 ? 1知人者智，自知者明。 23:04:3523:04:3523:042/7/2023 11:04:35 PM ? 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 下午 11時(shí) 4分 35秒 下午 11時(shí) 4分 23:04: ? 楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 2023年 2月 下午 11時(shí) 4分 :04February 7, 2023 ? 1少年十五二十時(shí)，步行奪得胡馬騎。 2023年 2月 7日星期二 下午 11時(shí) 4分 35秒 23:04: ? 1楚塞三湘接，荊門九派通。 23:04:3523:04:3523:04Tuesday, February 7, 2023 ? 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 23:04:3523:04:3523:042/7/2023 11:04:35 PM ? 1成功就是日復(fù)一日那一點(diǎn)點(diǎn)小小努力的積累。 下午 11時(shí) 4分 35秒 下午 11時(shí) 4分 23:04: ? 沒有失敗，只有暫時(shí)停止成功！。 2023年 2月 下午 11時(shí) 4分 :04February 7, 2023 ? 1行動出成果，工作出財(cái)富。 2023年 2月 7日星期二 下午 11時(shí) 4分 35秒 23:04: ? 1比不了得就不比，得不到的就不要。 23:04:3523:04:3523:04Tuesday, February 7, 2023 ? 1乍見翻疑夢，相悲各問年。 23:04:3523:04:3523:042/7/2023 11:04:35 PM ? 1以我獨(dú)沈久，愧君相見頻。麥通 ,江洪良 . 巴黎大都市區(qū)商業(yè)的發(fā)展及其新近的變化 [J]. 地理研究 , 1993,(03) . ? 王風(fēng)華 . 上海商圈的競爭戰(zhàn)略 [J]. 商業(yè)研究 , 2023,(18) . ? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 4．影響服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇的因素有哪些？ 5．利用赫夫的概率引力模型分析所在城市購物中心對消費(fèi)者的影響。 2．簡介主要的零售業(yè)空間模型。 ? 其中，發(fā)揮著管理職能的業(yè)務(wù)中心和辦公機(jī)構(gòu)，如企業(yè)管理總部等，向心性極強(qiáng)；而企業(yè)的子公司和部門中心多布局于城市的次級中心區(qū)；從外部支援企業(yè)活動的金融、保險(xiǎn)、房地產(chǎn)等行業(yè)也具有極強(qiáng)的向心性。 ? 這類服務(wù)業(yè)主要是行使各種管理職能，如企業(yè)的管理部門等。 但不同類型服務(wù)業(yè)也有所差異。 ? 這類服務(wù)業(yè)代表行業(yè)有廣告業(yè)、設(shè)計(jì)業(yè)、信息服務(wù)業(yè)、復(fù)印和復(fù)印機(jī)維修業(yè)、計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)銷售業(yè)等。 ? 這類服務(wù)業(yè)具有零售業(yè)的特征，有各種店鋪組成，如理發(fā)店、美容院、洗衣店、照相館等，區(qū)位布局也類似于零售業(yè)，盡量接近居民消費(fèi)者。 包括營利性服務(wù)業(yè)和社會公共性服務(wù)業(yè) 。 ? 他將研究目的地由城鎮(zhèn)推廣至零售設(shè)施，對理論研究而言也是一次重大的的思想革新，因而不僅較雷利法則更具有應(yīng)用上的普遍性和實(shí)際性，從理論發(fā)展角度而言也是對零售吸引力理論的一次巨大推進(jìn)。） 可以這樣界定 ： Tj=∑PijCi（ i=1， 2…n ） Tj為中心 j可望能夠以特定商品或服務(wù)而吸引的在既定區(qū)域內(nèi)的消費(fèi)者數(shù)量； Pij為梯度區(qū) i內(nèi)的居民前往 j地購物的概率； Ci為既定梯度區(qū) i的居民的總量。 零售引力模型 ? 假設(shè) Ci為 i區(qū)消費(fèi)者數(shù)量，那么， i區(qū)消費(fèi)者可能到 j購物中心消費(fèi)的期望數(shù)量 Eij為： Eij=PijCi Pij為
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