基于灰關聯分析-SLP的大型超市選址研究
——以馬鞍山市為例

陶寶玉

(四川大學商學院 四川 成都 610000)

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基于灰關聯分析-SLP的大型超市選址研究
——以馬鞍山市為例

陶寶玉

(四川大學商學院 四川 成都 610000)

本文以馬鞍山大型超市選址為例，通過定性分析，采用中心地理論的三原則法對商圈分析，進行初步篩選超市的選址。繼而采取灰關聯分析法，分析各個影響因素之間的關聯情況，進而篩選出最終的選址方案。在彌補他人研究的局限性，提出一種更加合理的定性加定量的設施選址方法，對推進超市合理選址有一定借鑒作用。

超市選址；中心地理論；灰關聯分析；關聯度

一、前言

超市于上世紀90年代進入中國市場，隨著我國經濟體制不斷向市場化方向發展，居民的生活水平逐漸上升，在這種情形下，超市所特有的自助式銷售和服務結構與我國居民的消費習慣相適應，如何整合發展我國國產大型綜合超市，合理的進行選址和規劃，以及后期的持續發展環節，對于整個經濟建設，有一定的促進作用。

二、基本理論與方法

(一)中心地理論

中心地理論是由德國地理學家克里斯塔勒(W.Christaller)提出，其論述一定城市職能、城市規模及空間結構之間的關系和規律性，并采用六邊形的模式，針對城市的等級和城市的規模進行明確的概括[1]。

中心地：即向居住在它周圍地域的居民提供商品和各種服務的地方。

中心地理論有三大基本原則，分別為市場原則、交通原則、行政原則。其中市場原則是中心地分布的主要規律，交通原則和行政原則則是次要規律，可將其看作是對市場原則基礎上形成的中心體系的修正[2]。

商圈理論是指在一定城市區域內，以商場或商業購物區為中心，以圈狀為特征向周邊擴展形成一定的經濟區域，從而對商圈內顧客形成吸引力[3]。對于中小型城市來說，大型超市服務半徑應在1km及以上，輻射人群更加合理[4]。在設施選址、構建商圈時，應合理的規避主觀判斷誤差，綜合分析與評估。

(二)灰關聯分析

灰色關聯分析的基本思想是根據序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯系是否緊曲線越接近，相應序列之間的關聯度就越大，反之就越小。明確系統主行為的有效因素，使之化為數達級大體相近的無量綱數據，并將負相關出素轉化為正相關,合理的分析結果并給予評價[5]。

假設xi代表第i個方案，xi(k)代表第i個方案第k個影響因素的值，則：

第一步：數據規范化

(1)

(2)

其中(i=1,2,...,m；k=1,2,...,n)；x0表示基準參考方案；公式(1)適合成本指標集，公式(2)適合收益指標集[6]。

第二步：計算關聯系數

Δi(k)=|x0(k)-xi(k)|

(3)

(4)

第三步：計算關聯度

(5)

其中ri表示xi與x0的關聯度，在[0,1]之間，其值的大小越接近與1表示越傾向于最優方案[6]。

三、案例選址分析

本案例以馬鞍山大型超市選址為例，考慮其盈利效益和服務的性質上，需綜合考慮城市商業區域、人口密度、人流量、便利性及市場競爭四個主要方面因素。

初始方案為四個：1.鴻泰新百區域；2.大華時代區域；3.萬達廣場區域；4.中級法院區域。此處采取商圈服務半徑為1km，統計數據及其中主要影響因素如表1，表中包含相關的數量值關系[7]。

表1 設施選址方案及影響因素

(一)初步方案選址

根據中心地三大原則(市場、交通、行政)可定性分析如下：

方案四中人流量最大，市場廣闊，且在行政方面，地處中級法院區域，有很強的競爭力，可選為最優方案；方案三中人流量最小，市場打開不足，且選址偏離政務服務地段，不具有方案競爭優勢。接下來采取灰關聯分析，定量分析結果。

(二)灰關聯分析

在采取灰關聯分析時，需要將表格數據規范化(得表2)，進而計算各個影響因素與參考方案的絕對差(得表3)，最終通過求得關聯系數及關聯度ri(得表4)，判斷并選出最優方案，進行綜合性評價。

表2 規范化后的方案及影響因素

表3 影響因素與參考數列絕對差

表4 影響因素的關聯系數及關聯度

由最終的表格可以看出：ri在[0，1]之間取值時，有r3

四、結論

本文在進行選址研究中，以馬鞍山市大型超市選址為例，避免了單一的定性分析或定量分析，綜合了中心地理論和灰關聯分析方法，避免了主觀因素的干擾，同樣也通過數據分析得出最佳方案。文章使用理論適用性極廣，分析效果也很突出，相信在日后的選址過程中具有一定參考價值。

[1]沃爾特·克里斯塔勒.德國南部中心地原理[M].常正文，王興中，譯.北京：商務印書館，2010

[2]張青青，丁素紅.基于中心地理論的城市電影院布點方法初探[J].福建建筑，2014(3)：82-87.

[3]基于商圈理論的城市加油站競爭選址研究[D].田中山.華中科技大學2010

[4]蔡軍.大型超市分布特征及其影響因素[J].城市規劃學刊，2010(6)：87-94.

[5]傅立.灰色系統理論及其應用[M].北京:科學技術文獻出版社,1992

[6]高潔，李錦飛.灰色關聯分析在物流中心選址決策中的應用[J].工業工程，2004(3)：44-46.

[7]馬鞍山統計局.馬鞍山統計年鑒[J].中國統計出版社，2016