一、雷利零售引力法則
1、1、1 法則背景:
1929年,美國威廉•雷利(W•J•REILY)教授通過對美國的都市圈調查後根據牛頓力學的萬有引力理論提出了「零售引力規律」,該理論法則對未來的城市商圈的研究起著重大的作用。人們稱之為」雷利法則」。
1、1、2 核心論點:
「具有零售中心的兩個城市,從位於他們中間的城市吸引的交易量與各自城市的人口數成正比例,而與從中間城市到市場的距離的自乘結果數成反比例」。
1、1、3 「雷利零售引力法則」公式:
1、1、4 「雷利零售引力法則」解析:
雷利認為:確定城市商業商圈要考慮人口和距離兩個變量,城市商圈的規模由臨近地區人口的多少,和距離城市的遠近不同而不同,城市人口越多,則說明該城市越發達,對周邊地區顧客的吸引力也就越大,如果某城市離周邊特定區域的距離越遠,顧客前往該城所需時間就越長,則其對此特定區域的吸引力也就越小。
1、1、5 「雷利零售引力法則」的計算步驟
【雷利吸引力計算步驟】
二、「雷利零售引力法則」在城市商圈研究中的應用
1、2、1 「雷利零售引力法則」對城市商圈研究的貢獻
「雷利零售引力法則」是最原始最基本的商圈理論法則,以後的眾多法則均源於該法則關於零售引力的核心思想之上,這個法則對研究城市商圈的貢獻在於:如果企業無法在投資地獲得更為詳盡的資料,只能通過官方資料大概知道該地人口和地理情況,那麼就可以利用雷利法則對該地點進行初步的吸引力判斷,雷利法則運算方法簡單,數據獲得容易,是企業在決策早期經常使用的方法。
1、2、2 「雷利零售引力法則」僅只適合用於單一的市場競爭環境裡
在雷利法則中,有這樣一種簡單的邏輯推理關係:如果其中一個地方人口多,那麼他的商業設施就會好,顧客因此就很願意前往設施齊全的區域消費,如果該地距離遠,那麼他的交通就不會很方便,顧客前往該地的時間就會很長,所以就不太願意前往消費。這種邏輯關係拋卻了城市規劃、交通網絡建設、企業經營能力及商品本身的影響力因素,而這些因素有可能導致人口多的地方商業並不一定就發達,人們到距離遠的地方或者會比到距離近的地方更方便。企業如果據此去判斷一個地方的投資價值顯然過於片面。這種片面性決定了「雷利法則」只適合在一些市場競爭環境較為單純的情況下應用。
三、雷利法則在實戰案例中的計算方法
下面,我們通過以下幾個案例進一步說明雷利法則分析商圈的應用方法
應用環境一:估算所在城市、區域吸引周邊城市、區域的人口數
案例一:某企業意在某沿海地區投資一個大型遊樂場,遊樂場的主要目標顧客是C城人群,由於C城土地成本太高,現該企業考慮在離C城不遠的A、B兩地選擇一處進行投資,已知,A地有4萬人口,B地有3萬人口,A地距C城60公裡。B地距C城50公裡,現通過「雷利法則」可推算兩地對C城的吸引率情況。
假設:已知A區域人口4萬,B區域人口3萬,
A區域與目的區域C城的距離是60公裡,B區域與目的區域C城的距離是50公裡。
第一步:計算A、B兩地吸引力比值M
【4萬人口/3萬人口】×【(60/50)2】=1.12
第二步:計算A地吸引率
(1.12/1+1.12)×100%=53%
第三步:計算B地吸引率
1-53%=47%
(通過計算可以知道,B地對C城的吸引力為53%,假設C城有10萬人口要選擇外出遊樂,A、B兩地均有娛樂設施,則有10×52%=5.3萬人會前往A地遊樂。B地有4.7萬人,A地的市場潛力稍大於B地。
應用環境二:計算城市內各商業區域之間對中間地帶商業人群的吸引力
案例二:某企業意圖在某市選擇一個商業區附近投資開設一個大型SHOPPINGMALL,該市有兩個中心商業區,A商業區有8萬人口,B商業區有4萬人口,A、B區域之間有一大型住宅C區,人口有10萬,C區距離A區有2公裡路程,距離B區有1公裡路程,問哪個商業區市場潛力大,企業應該選擇在哪個商業區設店?
第一步:計算A、B兩區吸引力比值M
【8萬人口/4萬人口】×【(2/1)2】=8
第二步:計算A地吸引率
(8/1+8)×100%=88%
第三步:計算B地吸引率
1-88%=12%
(通過計算可以知道,B地對C地的吸引力為12%,假設C城有10萬人口要選擇前往SHOPPINGMALL購物,由於人口多的商業區,商業吸引力也大,則有10×88%=8.8萬人會前往A區購物。只有1.2萬人前往B區。從吸引C區的顧客的可能性看,企業將SHOPPINGMALL設在A區比較合適)
「雷利法則」對數據要求簡單,多應用在企業對投資地點的初步判斷之上,由於該法則是對被評估區的吸引力的計算,在公式中的中間地帶C只是作為一個評估區域,在實際應用中,有可能A、B兩地之間並無C區的存在,依然可以使用雷利法則評估A、B兩地對中間區域的吸引力度,這種吸引力度的大小可以理解為企業商店商圈輻射的範圍大小。也就是兩商圈的分界點,由此引申出「康帕斯商圈界限模型」。
(作者:徐紅,城市商圈研究專家 聯繫方式:daozi999@sina.com)