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        商業(yè)區(qū)客流與業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)關系的分析

        2017-09-15 03:08:31朱豐毅杭州電子科技大學會計學院
        消費導刊 2017年14期
        關鍵詞:商業(yè)區(qū)商業(yè)街大學城

        朱豐毅 杭州電子科技大學會計學院

        商業(yè)區(qū)客流與業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)關系的分析

        朱豐毅 杭州電子科技大學會計學院

        本文針對大學城商業(yè)區(qū)淡旺季客流量波動大的問題,基于馬科維茨投資組合理論大學城商業(yè)區(qū)業(yè)態(tài)構(gòu)成對商圈客流量的時空分布的影響。并據(jù)此對商圈如何緩解客流量波動提出適當建議。

        大學城商圈 業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu) 投資組合

        引言

        大學商圈作為城市功能分區(qū)進一步發(fā)展的產(chǎn)物,產(chǎn)生于高校高度密集的高教園區(qū)。隨著大學的聚集與密集度的增加,大學與校園周圍的社會環(huán)境密不可分,學生的衣食住行都需要滿足。越來越多的商家把商機對準了大學群體而入駐大學城形成商業(yè)聚集區(qū)。大學生在校時的龐大消費能力帶動這些商業(yè)區(qū)的繁榮發(fā)展。

        但同時大學城中的商業(yè)區(qū)的商圈會遭受大學城內(nèi)消費群體的獨特性而造成的消極影響。商家經(jīng)營業(yè)績極易受到大學生群體的流動的影響。在銷售淡季,大學周邊很多商家往往以停止經(jīng)營的方法應對。大學城商業(yè)聚集區(qū)商圈的客流量的時空特性造成的消極影響亟需更有效的解決手段。

        一、文獻綜述

        目前已有不同學者從不同的角度對商圈進行實證分析。在眾多因素中,業(yè)態(tài)作為影響商圈質(zhì)量地重要因素引起研究者的重視。丁寧(2013)基于對大學生消費潛力數(shù)據(jù)采集和評估的基礎上對大學商圈的經(jīng)營業(yè)態(tài)選擇提出建議。黃曉冰、陳忠暖(2014)研究了地鐵站零售業(yè)業(yè)種的影響因素。

        Markowitz(1952)提出投資組合理論,其核心思想為:若干種證券組成的投資組合,其收益是這些證券收益的加權平均數(shù),但是其風險不是這些證券風險的加權平均風險,合理的投資組合能降低非系統(tǒng)性風險。

        除了證券市場外,實體商業(yè)經(jīng)濟的投資優(yōu)化問題中也符合收益方差模型的框架,例如在一個商業(yè)區(qū)中有不同的業(yè)態(tài),由于不同的業(yè)態(tài)的客流聚集能力和波動都有所區(qū)別甚至天差地別,一個商業(yè)區(qū)可以看成一個獨立投資組合,那么上述問題就可以基于投資組合的框架進行分析。

        二、模型選取及數(shù)據(jù)獲取

        (一)模型選取

        本文以組合理論的框架下進行分析,將某一類業(yè)態(tài)作為一種資產(chǎn),而客流量是其能夠帶來的收益,整個商業(yè)圈是一個資產(chǎn)組合。假設某組合P中有n種資產(chǎn),其收益率為,在組合中對應份額為,收益標準差為,則組合的收益率為各只證券收益加權,收益方差為:

        (二)業(yè)態(tài)統(tǒng)計

        本文選取下沙大學城兩處商業(yè)圈為研究對象。將兩個商圈的主要業(yè)態(tài)分為餐館、小吃茶飲、服裝、網(wǎng)吧、超市(便利店)、生活服務六個類別,分別進行歸類統(tǒng)計各類商家的數(shù)量。

        高沙商業(yè)街主街道共有商家72家,和達城有45家商家。主要以大小餐館為主,在主街道上基本被各類餐飲類商家占據(jù),據(jù)統(tǒng)計,主街道上餐飲類商家占全部商家數(shù)量74%,表明高沙商業(yè)街的業(yè)態(tài)分布較集中。而相比之下,和達城的業(yè)態(tài)相對較為分散,統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,餐飲類商家占全部商家的54%,其他各類商家明顯比高沙商業(yè)街要豐富。

        (三)客流量統(tǒng)計

        為了進一步研究業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)對商業(yè)區(qū)客流量的影響,需要選取一部分商家進行客流量統(tǒng)計。本文隨機抽取高沙商業(yè)街與和達城的部分商家作為樣本,通過問卷調(diào)查或者實地觀察的方式采集商家的客流量信息。

        (四)商家樣本選取與觀測時段選擇

        首先對商家按照業(yè)態(tài)類別進行分層抽樣,

        表 1:對商家分層抽樣

        通過對樣本中的商家進行問卷調(diào)查或?qū)嵉赜^測等方法,獲取了6月末-7月初、8月末-10月初期間共32天特定時段內(nèi)的客流量數(shù)據(jù)。并據(jù)此計算相同業(yè)態(tài)的商家數(shù)據(jù)的樣本均值和樣本標準差,作為對該業(yè)態(tài)的客流特點的估計。如下表:

        表2 :各類業(yè)態(tài)客流量均值與標準差

        三、結(jié)論與建議

        基于上訴研究分析,不難發(fā)現(xiàn):首先由于學生人群的流動規(guī)律,商圈經(jīng)營的系統(tǒng)風險較高,導致幾乎所有類型的的商家都呈現(xiàn)出一致的客流周期規(guī)律(也即沒有哪種商家能在假期反而比學期間生意更好),分散化理論表明,系統(tǒng)性風險是短期無可回避的。但商圈可以化解降低個體風險,只需通過豐富業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu),利用多種業(yè)態(tài)進行組合配置,就可以一定程度上減少淡旺季之間的客流波動。

        [1]H a r r y M a r k o w i t z(1 9 5 2)Portfolioselection [J].The Journal of Finance.7(1):78-91.

        [2]丁寧.基于學生消費潛力的大學城商圈研究[J].江蘇商論,2013,(03):8-12.

        [3]黃曉冰,陳忠暖.基于信息熵的地鐵站點商圈零售業(yè)種結(jié)構(gòu)的研究——以廣州15個地鐵站點商圈為例[J].經(jīng)濟地理,2014,(03):38-44.

        注:本文系2015年度杭州電子科技大學會計學院學生科研立項項目(項目編號KJ2015021)的研究成果。

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