我国主要城市大型超市数量分布的影响因素研究

　　【摘 要】随着市场经济的发展，人民生活水平的提高，中国己经成为一个具有极大潜力的消费市场，零售商业机构数量与日俱增，大型超级市场得到飞速发展。本篇论文以综合超级市场在我国主要城市的数量分布为研究对象，运用主成分分析方法探究了我国大型超市数量布局的影响因素，为大型超市的发展以及城市合理规划提供有价值的参考依据。
　　【关键词】大型超级市场；数量分布；影响因素；主成分分析法
　　一、研究背景和研究意义
　　随着科学技术的进步和社会生产力的提高，人类创造了前所未有的物质财富，尤其是在产业革命后的几十年间，随着人们购买力的极大提高，超级市场应运而生。目前，对城市具体商业部门的研究较少，对大型超市数量分布的研究还十分有限。有鉴于此，本文选取全国各大城市大型超市数量进行系统研究，分析其空间与数量分布规律及存在问题，进一步以西安市为例进行实证检验，为未来城市科学布局和合理发展提供科学依据与具有借鉴意义的实践参考。
　　二、大型超市发展状况
　　我国大型超市行业竞争依然激烈，本土、外资、电商三足鼎力。由于本文研究的是大型实体超市的相关情况，因此以下分析中均不包括网上超市。
　　根据智研咨询，国内超市行业未来几年增速将进一步放缓，预计2016～2018年收入增速在2～3%左右。
　　总体来说，我国大型超市的经营现状不容乐观。通过分析我们认为大型超市的数量对其经营情况有着重要的影响。本文会以全国各大城市现有大型超市的实际数据来进行分析整理，从而得到一个城市合理的大型超市数量的理论值。综合各方面因素，最终选取沃尔玛、家乐福、永辉、华润万家、乐购、卜蜂莲花、麦德龙、人人乐以及大润发九家大型超市在我国主要城市的数量分布为研究对象。
　　三、大型超市数量分布影响因素分析
　　通过借鉴大型超市问题研究的相关理论以及成果，并考虑各因素之间的相互关系以及数据的准确性与可获得性，最终确定影响大型超市数量分布的因素为区域经济条件、人口数量因素、区域面积与地价因素。
　　（一）经济发展水平
　　零售商业的发展必然受区域经济发达程度的影响。因此采用人均社会消费品零售总额来表征区内消费者的购买能力更为合适，然而经过查找，此类数据的统计难以查找并且口径不一，因此用GDP来近似代替。
　　（二）人口数量
　　对超市来说，商品的需求主要取决于地区人口数量的多少。人口数量的差异必然会对超市的分布产生很大的影响。
　　（三）地价因素
　　不同的城市由于自然条件与社会人文条件的差异，在发展的过程中地价也出现了不同的特点。按照理论分析，地价水平较低的城市会拥有更多的大型超市，而地价水平较高的超市中大型超市的数量则会较少。
　　（四）面积因素
　　对于一个大型超市而言，它的商圈是固定且有限的。随着不同超市规模的变化，商圈范围会有所变化，但基本还是会固定在一定的范围之内。因此从理论上来分析，城市的面积越大，大型超市的数量会越多，
　　四、我国主要城市大型超市数量分布规律研究
　　（一）研究方法——因子分析法
　　主成分分析是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下，把多个指标转化为几个综合指标。每一个主成分都是原始变量的线性组合，且每个主成分之间互不相关，因子分析是主成分分析的扩展，也是利用降维的思想，通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据结构中的基本结构，并用少数几个＂抽象＂的变量来表示其基本的数据结构。
　　（二）解释变量的相关性
　　首先以27个城市的数据为样本，对四个因素和超市数量进行总体分析可得：
　　R-squared=0.850020
　　Adjusted R-squared=0.822751
　　从城市GDP、平均租金、面积、人口与城市超市数量的相关性的分析结果中可以看出，解释变量对超市数量的影响都不显著。
　　分析得知，四个变量均与城市发展程度密切相关，且四个解释变量的相关程度较强。但是，四个变量又有不同的侧重点，因此需要运用主成分分析和因子分析方法进行进一步分析。
　　（三）因子抽取
　　主成分分析的基本步骤是：首先结合数据，判断是否需要进行主成分分析；其次，进行分析，结合主成分的累计贡献率和特征值来确定抽取的主成分或因子的数目；最后，将抽取出来的主成分存为新的变量，以便继续分析。
　　本文运用SPSS软件进行主成分分析。确定提取主成分的数目。表中给出了采用主成分分析法抽取因子后的各变量共同度，包括各变量对应的初始共同度和抽取因子后的再生共同度。
　　平方和载入栏中的数值是根据特征值大于0.6的原則抽取的2个因子的特征值、占方差百分数及其累加值。这2个因子解释的方差占总方差的93.875%，能够较为全面地反映所有信息。同时为了更突出各个因子的典型代表变量，增加旋转分析方法。可以看出，前两个因子为主要因子，能够反映绝大部分的信息。
　　进而使用Varimax法进行因子旋转后得到因子负荷矩阵。与之前相比，旋转后的因子符合矩阵两端集中，能更好地解释主因子。从表中可以看出，第一个因子与平均租金关系紧密，第二个成分与人口数量关系紧密。
　　用Y表示提取的主成分，则根据上表得到主成分的表达式：
　　Y1=0.52S+0.55GDP+0.45L+0.48R （1）
　　Y2=-0.27S+0.14GDP+0.76L-0.57R （2）
　　（四）再次回归
　　由于是以相关系数矩阵为出发点进行因子分析，所以主成分分析表达式中的各变量应是经过标准化变换后的标准变量，计算主成分之前需要对原始变量进行标准化。为了与原始数据进行区分，用Z表示数据已经过标准化。
　　将变量标准化后，計算得出主成分y1和y2的数值，此时两个主成分的相关性明显下降至很低的水平。
　　再用主成分对超市数量进行回归：
　　R-squared=0.835616
　　Adjusted R-squared=0.822465
　　此时主成分y1的回归结果十分显著，但是主成分y2的回归结果并不显著，这也说明在已经剔除掉两个主成分因子后，解释变量中仍旧存在很多对被解释变量影响较小的信息，将y2剔除后再次回归：
　　R-squared=0.831700
　　此时解释变量显著性很强，且能够较为全面地解释被解释变量，得到较为合理的回归结果。
　　因此综合主成分分析的结果，决定我国主要城市大型超市的数量分布的回归结果为：
　　ZN=1.0714e-06+0.5198*y1 （3）
　　=1.0714e-06+0.2703*ZS+0.2859*ZGDP+0.2339*ZL+0.2495*ZR （4）
　　则我国城市的大型超市的合理分布数量由（4）式决定。
　　五、西安市进行实证检验
　　（一）西安市大型超市发展状况
　　西安，陕西省省会、副省级市、国家区域中心城市（西北），是国务院批复确定的中国西部地区重要的中心城市。经过分析，将研究区设定为西安市主城区，即新城区、碑林区、莲湖区、灞桥区、未央区和雁塔区。截止2017年1月，西安市目前大型超市数量约为67家。
　　（二）检验结果
　　已知西安2016年GDP为6257.18亿元，平均地租为22元/月/平方米，西安城市面积为861万平方公里，西安人口为883.21万，根据回归方程式（4）得出西安超市数量应为70家左右。西安实际超市数量为67家，对比检验结果，说明西安市大型超市数量饱和，且较为合理。
　　【参考文献】
　　[1]高辉.国外选址理论及超市选址实践[J].商场现代化，2004（09）：16-17.
　　[2]涂妍，陈文福.古典区位论到新古典区位论：一个综述[J].河南师范大学学报（哲学社会科学版），2003（05）：38-42.
　　[3]陈静，丁静.土地价值理论初探[J].会计之友，2011（25）：127-128.
　　[4]周春明.ArcGIS支持下的西安市大型超市空间分布研究[D].陕西师范大学，2011.
　　[5]韩西丽.大型综合超级市场规划研究——以西安市大型综合超市为例[D].西安建筑科技大学，2001.
　　[6]金波.西方超级市场管理特点与发展趋势[J].中外管理，1996（08）：46+14.