張俊娥

（綏化學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江 綏化 152061）

0 引言

國(guó)家商務(wù)部于2001年，向各個(gè)城市提出了《城市商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)規(guī)劃》的編制要求，2008年開始對(duì)縣級(jí)市的商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)規(guī)劃開始編制。2007—2017年間，就社會(huì)消費(fèi)品總額來講，城市占比由68%攀升到了88%，而縣及縣以下占比則由32%下滑到了12%[1]。由上可知，在建設(shè)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的過程中，城市高速發(fā)展時(shí)縣及縣以下表現(xiàn)出了滯后現(xiàn)象，對(duì)于大部分縣域來講，商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)大多集中在商業(yè)中心區(qū)；對(duì)于村鎮(zhèn)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)來說，大多布局散亂且不合理，商業(yè)設(shè)施并未按照合理的結(jié)構(gòu)搭建，大型商業(yè)設(shè)施盲目建設(shè)，商業(yè)設(shè)施整體檔次偏低等問題嚴(yán)重[2]。本文選取中國(guó)28個(gè)地區(qū)的縣域?yàn)檠芯繕颖荆蒙虡I(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量為研究數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，建立了中國(guó)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量的二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，用熵權(quán)法測(cè)度了指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重；運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)所選區(qū)域縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并驗(yàn)證了中國(guó)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局總量分布的不足，為優(yōu)化我國(guó)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局提供依據(jù)。

1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

縣域經(jīng)濟(jì)是我國(guó)歷史比較悠久的一種經(jīng)濟(jì)形態(tài)，長(zhǎng)期以來與中心城市經(jīng)濟(jì)相持存在，兩者的主要區(qū)別是:中心城市一般是由市轄區(qū)構(gòu)成，而縣域主要是由縣級(jí)市、自治旗以及自治縣等縣級(jí)單位構(gòu)成[3]。截止到2016年末，中國(guó)縣級(jí)行政區(qū)單位總數(shù)共有2851個(gè)，其中包括1366個(gè)縣，360個(gè)縣級(jí)市，954個(gè)市轄區(qū)，另外還有117個(gè)自治縣，2個(gè)特區(qū)。這些縣城及所轄鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域統(tǒng)計(jì)匯總，縣城戶籍人口共1.39億人，暫住人口0.16億人，城鎮(zhèn)人口7.93億人，全國(guó)縣域人口共計(jì)9.32億人，全國(guó)總?cè)丝?3.8億人，因此全國(guó)縣域人口在全國(guó)總?cè)丝诘谋壤秊?7.5%，絕大多數(shù)省份的縣域人口比例都能達(dá)到該省份總?cè)丝诘囊话胍陨?，全?guó)縣域地區(qū)生產(chǎn)總值達(dá)24.14萬(wàn)億元，占全國(guó)GDP的51.04%，因此縣域經(jīng)濟(jì)近年來越來越引起學(xué)者們的重視。

通過表1可以看出，近年來中國(guó)縣級(jí)行政區(qū)的數(shù)量呈遞減趨勢(shì)，隨之而來的是市轄區(qū)數(shù)量的遞增，市轄區(qū)的數(shù)量在十年內(nèi)已經(jīng)增加了將近100個(gè)。自2007—2016年，全國(guó)縣級(jí)區(qū)劃分?jǐn)?shù)量基本穩(wěn)定在2855個(gè)左右，但其中市轄區(qū)和縣級(jí)市的數(shù)量在發(fā)生較大改動(dòng)，一直處于改動(dòng)和調(diào)整狀態(tài)。

表1 中國(guó)縣級(jí)行政區(qū)劃

本文對(duì)縣域的樣本選擇標(biāo)準(zhǔn)如下：一是將撤縣設(shè)市和撤縣設(shè)區(qū)等發(fā)生了變化的縣域、林區(qū)和特區(qū)進(jìn)行剔除；二是剔除市轄區(qū)（保留縣級(jí)市），由于市轄區(qū)中的城市經(jīng)濟(jì)行為較為突出，因此在對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)進(jìn)行研究時(shí)將市轄區(qū)進(jìn)行剔除；三是剔除數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的香港、澳門和臺(tái)灣經(jīng)濟(jì)特區(qū)，青海、西藏和新疆等偏遠(yuǎn)地區(qū)。經(jīng)過剔除后本文選擇的縣域樣本數(shù)量有1685個(gè)，由于選擇的樣本數(shù)量是全國(guó)縣域總量（不包括剔除的市轄區(qū)）的90%，因此在說明問題上具有較強(qiáng)的說服力和權(quán)威性。

由于一些地區(qū)數(shù)據(jù)的缺失，因此在指標(biāo)選取時(shí)剔除了新疆、青海和西藏地區(qū)的縣域，本文選取了2016年全國(guó)28個(gè)省區(qū)的1685個(gè)縣域?yàn)檠芯繕颖?，?shù)據(jù)來源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒及中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒。本文所采用的原始數(shù)據(jù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局出版的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2011—2017）、《中國(guó)縣（市）社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2011—2016）、《黑龍江商務(wù)年鑒》（2016）、《中國(guó)商務(wù)年鑒》（2017）。

2 研究方法

2.1 熵權(quán)法

采用熵權(quán)法測(cè)度權(quán)重能夠把所選取的多個(gè)指標(biāo)決策中的各個(gè)方案的信息和決策者的主觀判斷信息進(jìn)行定量并做系統(tǒng)判斷，得出指標(biāo)集中的各項(xiàng)目基于熵的相對(duì)優(yōu)異性量化評(píng)價(jià)指數(shù)[4]。因此本文選用熵權(quán)法對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行測(cè)度。

構(gòu)建樣本的指標(biāo)特征值矩陣X：

其中，n為樣本數(shù)，m為指標(biāo)數(shù)。

在模糊綜合評(píng)價(jià)的研究中，由于所選指標(biāo)的數(shù)量級(jí)單位不一致，這種指標(biāo)的數(shù)值及單位之間的不同定會(huì)給最終的綜合評(píng)價(jià)造成影響，因此，要剔除這些影響，就要對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理，通常選用閾值法進(jìn)行無量綱化處理：

正向指標(biāo)：

負(fù)向指標(biāo)：

接下來測(cè)算第j個(gè)指標(biāo)下的第i個(gè)地區(qū)的指標(biāo)值在該指標(biāo)中所占的比重：

再測(cè)算第j個(gè)指標(biāo)的熵值：

特別地，當(dāng)fijfij=0=0，那么

最后，對(duì)第j個(gè)指標(biāo)的差異性系數(shù)和權(quán)重進(jìn)行測(cè)算。對(duì)于第j個(gè)指標(biāo)，指標(biāo)值的差異越大，對(duì)方案的評(píng)價(jià)作用就越大，熵值就越小。定義第j個(gè)指標(biāo)的差異性系數(shù)gj=1-Hj，則第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重：

其中，j∈[1 ，n]j∈[1 ，n] 。

2.2 模糊綜合評(píng)價(jià)方法

模糊綜合評(píng)判方法是以模糊數(shù)學(xué)原理為基礎(chǔ)理論，對(duì)“模糊性”事物展開分析與評(píng)價(jià)、將“非此即彼”二值數(shù)學(xué)邏輯加以擴(kuò)充，得到“亦此亦彼”的多值可能的模糊邏輯的一種系統(tǒng)分析方法[5]。模糊綜合評(píng)價(jià)大致由兩大步驟組成。一是對(duì)單個(gè)因素進(jìn)行單獨(dú)評(píng)價(jià)；二是對(duì)所有因素進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。本文將探索中國(guó)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的影響因素及這些因素之間的相關(guān)關(guān)系對(duì)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局的影響程度，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)中國(guó)各省縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局總量控制的模糊綜合評(píng)價(jià)研究。

3 縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量指標(biāo)體系構(gòu)建

3.1 指標(biāo)體系預(yù)選

本文從地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平、消費(fèi)能力和結(jié)構(gòu)、人口因素、交通因素這四個(gè)主要方面對(duì)全國(guó)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行研究[6]?？h域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局總量控制預(yù)選指標(biāo)體系如表2所示。

表2 商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局總量控制預(yù)選指標(biāo)體系

3.2 指標(biāo)相關(guān)性分析

縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局的總量控制各指標(biāo)間也可能會(huì)有小幅度的聯(lián)系，存在相關(guān)性，不能更好地得出縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局的總體數(shù)量控制狀況。因此，本文為了消除所選指標(biāo)的相關(guān)性對(duì)最終評(píng)價(jià)體系產(chǎn)生的影響，要對(duì)上述所選指標(biāo)做出相關(guān)性分析，得出各指標(biāo)間的相關(guān)性系數(shù)，從而剔除相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)，最終得到綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，本文運(yùn)用SPSS20.0軟件做因子分析，選出主因子。

（1）地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平因子分析

從下頁(yè)表3中可以看出，只有人均GDP和GDP增長(zhǎng)率兩個(gè)因子的特征值大于1，而且這兩個(gè)因子的特征值之和占總特征值的83.268%，因此，提取前兩個(gè)因子作為主因子，所以選用這兩個(gè)指標(biāo)來代表地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平因素。

（2）消費(fèi)能力和結(jié)構(gòu)

從下頁(yè)表4中可以看出，城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄增長(zhǎng)率與區(qū)域居民人均消費(fèi)相關(guān)度較高，而另外兩個(gè)指標(biāo)的相關(guān)性均小于0.5，因此消費(fèi)能力和結(jié)構(gòu)指標(biāo)選取可用區(qū)域居民人均消費(fèi)支出和食品支出占總支出的比重來代表。

表3 地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平因子貢獻(xiàn)率

表4 消費(fèi)能力和結(jié)構(gòu)因素相關(guān)性分析

（3）人口因素和交通因素因子分析

其考察方法與上文相同，此處不再贅述，結(jié)果顯示人口因素指標(biāo)之間相關(guān)性均小于0.6，三項(xiàng)指標(biāo)均可以代表人口因素。交通因素指標(biāo)之間相關(guān)性為0.25，相關(guān)性較小，因此，可以選取客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)車這兩個(gè)指標(biāo)來代表交通因素。

由上述對(duì)所選取指標(biāo)的相關(guān)性描述與分析，可以最終確定縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局總量控制的指標(biāo)體系，如表5所示。

表5 商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量布局指標(biāo)體系

3.3 指標(biāo)權(quán)重測(cè)度

本文選用熵權(quán)法對(duì)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量控制指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行測(cè)度。

首先設(shè)定人均GDP（x1）、GDP增長(zhǎng)率（x2）、區(qū)域居民人均消費(fèi)支出（x3）、食品支出占總支出的比重（x4）、地區(qū)內(nèi)人口總量（x5）、人口增長(zhǎng)率（x6）、人口密度（x7）、客運(yùn)量（x8）和旅客周轉(zhuǎn)量（x9）。根據(jù)公式（2）和公式（3），對(duì)上述相關(guān)指標(biāo)做無量綱標(biāo)準(zhǔn)化處理。

其次，根據(jù)公式（4）計(jì)算fij，然后由公式（5）計(jì)算熵值hj，得 出 結(jié) 果 ：hj＝（0.9078，0.9234，0.9123，0.9421，0.9371，0.8277，0.9657，0.8873，0.9166）。最終由公式（6）計(jì)算得出熵權(quán)系數(shù)為：

ω＝（x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9）＝（0.1158，0.0623，0.1672，0.0574，0.0831，0.0547，0.2563，0.1054，0.0978）。由此可知，人均GDP、居民人均消費(fèi)支出和人口密度這三個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)比較大，說明這三個(gè)指標(biāo)對(duì)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局總量問題存在較大的影響。符合現(xiàn)實(shí)情況，比如人均GDP，縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量在很大程度上與地區(qū)商業(yè)的空間和經(jīng)營(yíng)效益相關(guān)，當(dāng)一個(gè)縣域的GDP越大時(shí)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平就越高，從而居民手中財(cái)富就越多，對(duì)當(dāng)?shù)氐纳虡I(yè)來說就越發(fā)達(dá)，從而該地區(qū)的商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量也就越多。

4 縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量的模糊綜合評(píng)價(jià)

4.1 建立模糊評(píng)價(jià)集

根據(jù)表5得出的商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局總量控制的指標(biāo)體系，設(shè)出9個(gè)指標(biāo)的和特征值代表商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量控制情況，則由這9個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的評(píng)價(jià)對(duì)象的因素域?yàn)閁，即公式（7）所示。本文研究對(duì)象為28個(gè)省區(qū)的縣域，共取28個(gè)樣本，因此構(gòu)成特征值矩陣X，即公式（8）所示。

其中，n＝28，m＝9。

本文參考國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量的研究，將商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的總量控制的評(píng)價(jià)分為五個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)，分別為{很多，較多，合適，較少，很少}，即商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局總量的評(píng)價(jià)等級(jí)論域?yàn)椋?/p>

本文以上述公式來說明全國(guó)各縣域地區(qū)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量的合理程度，依據(jù)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量由多到少分為五個(gè)等級(jí)，一級(jí)代表該地區(qū)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量很多，集聚程度高，易出現(xiàn)網(wǎng)點(diǎn)之間關(guān)系復(fù)雜、服務(wù)重疊等，這樣極大地增加了各類商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的成本，資源配置不能達(dá)到最優(yōu)化，資源浪費(fèi)現(xiàn)象嚴(yán)重；二級(jí)代表該地區(qū)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量較多，網(wǎng)點(diǎn)密度等要比一級(jí)的輕；三級(jí)代表該地區(qū)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量是合適的，該地區(qū)各類商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量適中，各類商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)都能最大化其效用，發(fā)揮其最大功能，有效利用該地區(qū)的資源。四級(jí)代表該地區(qū)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量較少，網(wǎng)點(diǎn)密集度相對(duì)較低，未能合理利用該地區(qū)的資源，有很大發(fā)展?jié)摿?，可以增加網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)，充分利用資源。五級(jí)代表該地區(qū)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量很少，網(wǎng)點(diǎn)密集度很低，未能合理利用該地區(qū)的資源，發(fā)展?jié)摿薮?，?yīng)多設(shè)立網(wǎng)點(diǎn)，充分利用資源。由公式（9）可得評(píng)價(jià)集矩陣為：

其中，m＝9，rij代表第i個(gè)指標(biāo)第j個(gè)等級(jí)下的標(biāo)準(zhǔn)特征值。用此矩陣及隸屬度函數(shù)可得出各地區(qū)的單因素模糊評(píng)判矩陣。公式（11）為以黑龍江省數(shù)據(jù)為例得出的模糊矩陣，這樣可以得出28個(gè)研究區(qū)域的單因素模糊評(píng)判矩陣，進(jìn)而可以得到評(píng)價(jià)對(duì)象的各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)于商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量等級(jí)的隸屬度。本文選取黑龍江省縣域數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，人均GDP指標(biāo)相對(duì)于較多和合適的隸屬度是0.6716、0.3284，GDP增長(zhǎng)率相對(duì)于合適和較少的隸屬度是0.57、0.43，區(qū)域居民人均消費(fèi)支出和食品支出占總支出比重這兩項(xiàng)指標(biāo)相對(duì)于較多和合適的隸屬度分別是0.67、0.33和0.3518、0.6482，地區(qū)人口總量指標(biāo)和旅客周轉(zhuǎn)量是相對(duì)于很多和較多的隸屬度，而人口增長(zhǎng)率、人口密度和客運(yùn)量三項(xiàng)指標(biāo)均是相對(duì)于很多的隸屬度。由此可知，黑龍江省縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量多數(shù)因素處在很多和較多的狀態(tài)，相關(guān)部門應(yīng)根據(jù)城鎮(zhèn)化發(fā)展程度合理規(guī)劃商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的數(shù)量，合理配置現(xiàn)有商業(yè)資源，以達(dá)到資源得到充分利用的目的。

4.2 綜合評(píng)價(jià)

將上文中運(yùn)用熵權(quán)法所得出的指標(biāo)權(quán)重?cái)?shù)值與公式（11）中所得的各地區(qū)的模糊評(píng)判矩陣代入模糊綜合評(píng)價(jià)模型公式（12）中，得到：

運(yùn)用模糊評(píng)判能夠明顯體現(xiàn)權(quán)數(shù)的作用，運(yùn)用相關(guān)統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)28個(gè)地區(qū)進(jìn)行模糊合成運(yùn)算[7]，運(yùn)算過程以黑龍江為例，如公式（13）所示，所得結(jié)果見表6。

由此可得到28個(gè)省區(qū)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量五個(gè)等級(jí)的隸屬度。根據(jù)隸屬度最大的原則，選擇最大值等級(jí)的數(shù)量級(jí)別作為該地區(qū)評(píng)價(jià)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量的最終標(biāo)準(zhǔn)。以公式（13）為例，黑龍江省對(duì)五個(gè)數(shù)量等級(jí)的隸屬度分別為0.4656、0.2846、0.1682、0.0816、0，五項(xiàng)隸屬度最大的是0.4656，因此，黑龍江省商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)分布數(shù)量等級(jí)為很多，依此可得全國(guó)各地區(qū)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)分布數(shù)量等級(jí)評(píng)價(jià)，由表6所示。表中數(shù)據(jù)反映了全國(guó)各地區(qū)在2016年縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量相對(duì)多少的問題，從總體看，16個(gè)地區(qū)縣域出現(xiàn)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)分布數(shù)量多而9個(gè)地區(qū)縣域出現(xiàn)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)分布數(shù)量少的現(xiàn)象，全國(guó)只有3個(gè)地區(qū)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量分布是合適的，這說明我國(guó)大部分地區(qū)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的布局?jǐn)?shù)量不合理，多和少兩極分化嚴(yán)重。東部地區(qū)大多網(wǎng)點(diǎn)分布數(shù)量偏多，這主要是由于東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高及城鎮(zhèn)化建設(shè)進(jìn)程較快，各方面發(fā)展已相對(duì)成熟，網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量達(dá)到超飽和狀態(tài)，而西部地區(qū)及東北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于東部，人均GDP不高，居民消費(fèi)能力也較弱，人口密度也相對(duì)較小，則不需要設(shè)置過多的商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，在商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)配置中應(yīng)該更注重配置效率和經(jīng)營(yíng)效益，商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的服務(wù)功能的提升等。中部地區(qū)的商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量配置相對(duì)較為合適。比如，浙江、江蘇等經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)，縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量卻相對(duì)較少，其居民對(duì)商業(yè)的需求不能得到充分滿足，應(yīng)該合理設(shè)置各類功能性商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)以滿足其消費(fèi)需求。由此可以看出全國(guó)各地區(qū)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量分布不合理，從而不能發(fā)揮各類商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的相應(yīng)功能以滿足人民生活的需要，因此應(yīng)對(duì)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量加以引導(dǎo)和控制，同時(shí)對(duì)網(wǎng)點(diǎn)加以整改和優(yōu)化，加快實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。

表6 全國(guó)各地區(qū)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量比較

5 結(jié)論

本文用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)中國(guó)28個(gè)地區(qū)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并驗(yàn)證了中國(guó)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局總量存在的問題和不足，為優(yōu)化我國(guó)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局提供了依據(jù)。選取2016年全國(guó)28個(gè)省區(qū)為研究對(duì)象，用人均GDP、GDP增長(zhǎng)率、區(qū)域居民人均消費(fèi)支出、食品支出占總支出的比重、區(qū)域人口總量、人口增長(zhǎng)率、人口密度、客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量作為評(píng)價(jià)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局總量控制的指標(biāo)；用熵權(quán)法對(duì)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量控制指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行測(cè)度。其中人口密度、人均均消費(fèi)支出和人均GDP的權(quán)重系數(shù)較大，在評(píng)價(jià)過程中起重要作用；運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)方法得出全國(guó)各地區(qū)對(duì)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局的五個(gè)等級(jí)的隸屬度；再根據(jù)隸屬度最大的原則，得出11個(gè)地區(qū)縣域商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)總量很多，5個(gè)地區(qū)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量較多，3個(gè)地區(qū)合適，5個(gè)地區(qū)較少，4個(gè)地區(qū)很少，全國(guó)各地區(qū)中，東部地區(qū)和西部地區(qū)均存在商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量不合理現(xiàn)象。