商业区客流与业态结构关系的分析

朱丰毅 杭州电子科技大学会计学院

商业区客流与业态结构关系的分析

朱丰毅 杭州电子科技大学会计学院

本文针对大学城商业区淡旺季客流量波动大的问题，基于马科维茨投资组合理论大学城商业区业态构成对商圈客流量的时空分布的影响。并据此对商圈如何缓解客流量波动提出适当建议。

大学城商圈 业态结构 投资组合

引言

大学商圈作为城市功能分区进一步发展的产物，产生于高校高度密集的高教园区。随着大学的聚集与密集度的增加，大学与校园周围的社会环境密不可分，学生的衣食住行都需要满足。越来越多的商家把商机对准了大学群体而入驻大学城形成商业聚集区。大学生在校时的庞大消费能力带动这些商业区的繁荣发展。

但同时大学城中的商业区的商圈会遭受大学城内消费群体的独特性而造成的消极影响。商家经营业绩极易受到大学生群体的流动的影响。在销售淡季，大学周边很多商家往往以停止经营的方法应对。大学城商业聚集区商圈的客流量的时空特性造成的消极影响亟需更有效的解决手段。

一、文献综述

目前已有不同学者从不同的角度对商圈进行实证分析。在众多因素中，业态作为影响商圈质量地重要因素引起研究者的重视。丁宁（2013）基于对大学生消费潜力数据采集和评估的基础上对大学商圈的经营业态选择提出建议。黄晓冰、陈忠暖（2014）研究了地铁站零售业业种的影响因素。

Markowitz（1952）提出投资组合理论，其核心思想为：若干种证券组成的投资组合，其收益是这些证券收益的加权平均数，但是其风险不是这些证券风险的加权平均风险，合理的投资组合能降低非系统性风险。

除了证券市场外，实体商业经济的投资优化问题中也符合收益方差模型的框架，例如在一个商业区中有不同的业态，由于不同的业态的客流聚集能力和波动都有所区别甚至天差地别，一个商业区可以看成一个独立投资组合，那么上述问题就可以基于投资组合的框架进行分析。

二、模型选取及数据获取

（一）模型选取

本文以组合理论的框架下进行分析，将某一类业态作为一种资产，而客流量是其能够带来的收益，整个商业圈是一个资产组合。假设某组合P中有n种资产，其收益率为，在组合中对应份额为，收益标准差为，则组合的收益率为各只证券收益加权，收益方差为：

（二）业态统计

本文选取下沙大学城两处商业圈为研究对象。将两个商圈的主要业态分为餐馆、小吃茶饮、服装、网吧、超市（便利店）、生活服务六个类别，分别进行归类统计各类商家的数量。

高沙商业街主街道共有商家72家，和达城有45家商家。主要以大小餐馆为主，在主街道上基本被各类餐饮类商家占据，据统计，主街道上餐饮类商家占全部商家数量74%，表明高沙商业街的业态分布较集中。而相比之下，和达城的业态相对较为分散，统计数据显示，餐饮类商家占全部商家的54%，其他各类商家明显比高沙商业街要丰富。

（三）客流量统计

为了进一步研究业态结构对商业区客流量的影响，需要选取一部分商家进行客流量统计。本文随机抽取高沙商业街与和达城的部分商家作为样本，通过问卷调查或者实地观察的方式采集商家的客流量信息。

（四）商家样本选取与观测时段选择

首先对商家按照业态类别进行分层抽样，

表 1：对商家分层抽样

通过对样本中的商家进行问卷调查或实地观测等方法，获取了6月末-7月初、8月末-10月初期间共32天特定时段内的客流量数据。并据此计算相同业态的商家数据的样本均值和样本标准差，作为对该业态的客流特点的估计。如下表：

表2 ：各类业态客流量均值与标准差

三、结论与建议

基于上诉研究分析，不难发现：首先由于学生人群的流动规律，商圈经营的系统风险较高，导致几乎所有类型的的商家都呈现出一致的客流周期规律（也即没有哪种商家能在假期反而比学期间生意更好），分散化理论表明，系统性风险是短期无可回避的。但商圈可以化解降低个体风险，只需通过丰富业态结构，利用多种业态进行组合配置，就可以一定程度上减少淡旺季之间的客流波动。

[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]丁宁.基于学生消费潜力的大学城商圈研究[J].江苏商论,2013,(03):8-12.

[3]黄晓冰,陈忠暖.基于信息熵的地铁站点商圈零售业种结构的研究——以广州15个地铁站点商圈为例[J].经济地理,2014,(03)：38-44.

注：本文系2015年度杭州电子科技大学会计学院学生科研立项项目（项目编号KJ2015021）的研究成果。