购物中心内零售集聚的需求外部性度量研究
外部性问题及其矫正方式研究
外部性问题及其矫正方式研究（高红贵中南财经政法大学经济学院研究领域：政治经济学生态经济学）（万华炜湖北工业大学社科部研究领域：政府经济学）中文摘要：自20世纪70年代以来，由于工业化、城市化、环境污染等一些社会问题的不断加剧，外部性问题几乎成了经济学灸手可热的话题。
外部性问题的存在，市场机制不能达到社会资源的优化配置，也就是说，市场机制对外部性问题无能为力。
既然市场机制本身不能自动实现帕累托效率，就需要采取某种方法对市场机制的运行过程加以管制。
本文试图在阐述外部性的涵义及其作为经济低效率的根源的基础上，如何对外部性进行矫正。
关键词：外部性矫正方式政府管制Abstract: Since 1970s, externalities almost become the most hottest topic in economic because of more and more serious social problem caused by industrialization, urbanization and environment pollution. Market mechanism can't optimize the social resouces allocation due to the existence of externalities, in another word, market mechanism can't solve the problem of externalities. It is necessary for us to control the process of the market mechanism running owing to the market mechanism it's self can't reach the optimum Pareot efficiency automatically. This essay is trying to illuminate how to rectify externalities on the base of the definition of externalities and the explanation of the primary source of low economic efficiency.key words: Externalities rectifing method government controlling一、外部性定义关于外部性的定义，有许多学者曾对它作了探讨。
基于关联规则客流分析的商业集聚效应研究
量越 多 ，对 客源市场 的市场控制力 就越强 ，集聚效 应就越 大 ；Ｔ ｌｒ ｕｔ ｅ＆ ｈ ｅｌｚ （０ ８ ｅ ｅ，Ｒ ｔ ｒｒ Ｓ ｎｄｉ ２ ０ ）经 实 ｌ ｅ ｔ 证研究 发现 ，大 型购 物 中心 由于商 户 组合 产 生 的
性质 和 特点 可 以将商 业 客流 划分 为有 效 客流 和无
ｍ ｃ） ｕｈ ，或 者 商 业 集 聚 的 集 聚 效 应 应 该 如 何 （ｏ Ｈ ｗ）度量和怎样 （ ｒｃｄ ｒ） 度量 ？原 因在 于 Ｐｏｅ ｕｅ
收稿 日期 ：２ １ ０ ２ ０ １— ６— ０
作者 简介 ：曾锵 （９ ６ ，男，南昌人 ，浙江树人大学管理 学院教师，研究方向：零售学、服务管理。 １７ 一）
一
出 ，从 微观层 面 而 言商 业集 聚 效应 的其 中之 一 的
表 现形式是 客 流 的共 享 。蒋 三 庚 （ ０ ５ ２ ０ ）认 为 随 着一个 地 区 内 的 中心 店 或 旗 舰 店 的建 立 和 发 展 ，
商 圈不 断扩 大 ，各 种 中小 型 业种 店 也会 随之 聚 集 于此 ，新颖 的业种店会 让顾 客感 觉商 品种 类丰 富 ，
・
３ ・ Ｏ
商 业 研 究
２ １／ １ ０２０
效客流 、忠诚 客流和一般客流 、 目标 客流 和无差 异 客流 、现 实客 流 和潜 在 客 流 。 肖怡 （ ０ ３ ２ ０ ）在 其
都没有进店 ，我们把这 种客流称之为无效 客流 ，不 是我们 的考察 范畴 ，我们 只 考察 进入 了 Ａ店 或 Ｂ 店的有效客流 。 有效客流又要考 虑 若 干种情 况 ： （ ） 主客流 １
SKP商圈调研报告
SKP商圈调研报告SKP商圈调研报告一、调研目的为了了解SKP商圈的经营状况以及消费者需求，为商家提供参考和决策依据。
二、调研方法1. 问卷调查：我们在SKP商圈内随机抽样发放问卷，并邀请消费者填写。
调查内容主要包括消费习惯、购物偏好、消费心理等。
2. 实地观察：我们对SKP商圈的商家经营情况进行了实地观察和记录，包括店铺类型、产品种类、店内装修等。
三、调研结果根据问卷调查和实地观察的结果，我们得出以下结论：1. 消费者群体主要是年轻人：调查显示，SKP商圈的消费者群体以90后和00后为主，占比超过60%。
这一结果说明SKP商圈较适合年轻人的消费需求。
2. 品牌认知度高：SKP商圈内的品牌知名度较高，消费者普遍能够熟悉并记忆商圈内的品牌，这为商家打造品牌形象提供了便利。
3. 高端消费占比较大：在SKP商圈内，高端品牌和奢侈品占据了一定比例。
消费者在SKP商圈消费主要是为了追求品牌和高品质的产品。
4. 多元化的购物需求：SKP商圈内的店铺类型多样化，包括时尚服装、珠宝首饰、家居用品等。
消费者的购物需求也比较多样化，他们追求新潮、个性和品质。
5. 忠诚度较高：大部分消费者对SKP商圈表示满意，并表示会继续光顾。
他们认为SKP商圈提供了良好的购物体验和服务，对商家的服务质量较为满意。
四、建议根据以上结论，我们提出以下建议：1. 不断增加新品牌引入：考虑到SKP商圈主要消费者为年轻人，商家可以不断引入新品牌，增加商品种类和选择，吸引更多的年轻消费者。
2. 提升品牌形象和服务质量：SKP商圈内的品牌需要打造独特的品牌形象，通过提供优质的产品和服务来吸引消费者。
3. 推出优惠活动：为了吸引更多的消费者并提高忠诚度，商家可以定期推出优惠活动，如折扣、赠品等。
4. 加强与社交平台的合作：年轻人对社交媒体的依赖度较高，商家可以与社交平台进行合作，提升品牌知名度，吸引更多的消费者。
总结：SKP商圈是一个适合高端消费和年轻消费者的商圈，商家可以通过提升品牌形象、增加新品牌引入和推出优惠活动来吸引更多的消费者。
城市产业、技术外部性和金钱性外部性——基于样本城市产业数据的经验研究
收稿日期：２０１７－０９－１３作者简介：汪行东（１９８７ ）男，安徽怀宁人，讲师，博士，研究方向：城市经济学．㊀朱与墨（１９７２ ）男，副教授，博士，研究方向：法经济学等．城市产业、技术外部性和金钱性外部性 基于样本城市产业数据的经验研究汪行东１，朱与墨２（１深圳职业技术学院，广东深圳㊀５１８０００；２湖南第一师范学院，湖南长沙㊀４１０２０５）摘㊀要：新经济地理学发现了 集聚的自我强化 ，将集聚力分为技术的外部性和金钱性外部性两个方面．通过样本城市中类产业的数据，考察技术外部性和金钱性外部性来源．结论表明，正的技术外部性和金钱性外部性主要来源于资本投入方面，而劳动投入和中间投入品的增长会带来负的技术外部性和金钱性外部性．关键词：中类产业；技术外部性；金钱性外部性；集聚中图分类号：Ｆ１２７㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码：Ａ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－８１７３．２０１８．０５．０１３１㊀导言㊀㊀新经济地理学（ＮｅｗＧｅｏｇｒａｐｈｙＥｃｏｎｏｍｉｃ）的最大的贡献在于发现了 集聚的自我强化 （ｓｅｌｆ－ｒｅｉｎｆｏｒｃｉｎｇａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎ）．从马歇尔开始，产业集聚带来规模经济，体现为知识溢出㊁劳动力蓄水池㊁金钱性外部性等效应，就已经为经济学家所发现［１］．克鲁格曼在迪克西特 斯勒蒂茨格垄断竞争模型框架［２］下，提出本地市场效应作为主要的集聚力．在累积因果循环论的支持下，经济集聚不断的自我强化［３］．但迄今为止，内生的集聚力还没有为微观产业数据所证实．由于国内经济发展长期存在着东中西部的差距，为了实现共同富裕和产业的转型升级，东部地区的产业开始向中西部不断的转移．在技术的外部性和金钱的外部性假定下，经济集聚会产生较高的产值，形成长期发展的动力．在产业政策上，商务部政研室就明确提出要促进产业集聚，增强地方经济实力．刘澄㊁顾强等论述了产业政策在培育战略新兴产业中的作用［４］．宋凌云㊁王贤彬通过整理中国省份五年规划的重点产业政策信息，发现重点产业政策对于地区重点产业有着积极影响，能够显著提高行业的生产率［５］．本文通过从城市产业层面的数据出发，检视城市产业集聚中技术外部性和金钱性外部性及受到哪些投入因素的影响，通过对于内生集聚力的检视，希望能够深化对于城市范围内产业集聚的认识，并能对产业政策的制定提供支持．２㊀文献综述㊀㊀为什么企业和产业会选择集聚在某一区域呢？企业可能选择布局于临近于某些生产要素，如自然资源㊁交通设施㊁人力资源等［６］．集聚在内生集聚力的作用下，自我加强并持续下去．克鲁格曼（１９９１）区分了四种集聚力：①本地技术溢出；②劳动力蓄水池；③不可交易的中间投入；④前向和后向联系，即金钱性外部性（ｐｅｃｕ⁃ｎｉａｒｙｅｘｔｅｒｎａｌｉｔｉｅｓ）［３］．这与马歇尔对于规模经济的论述是类似的．在克鲁格曼区分的四种集聚力中，前三者可以被称为技术外部性，最后一项为金钱性外部性．技术外部性指技术的外溢或知识的扩散，指发生在产业集聚内不同企业间的知识共享和技术分享过程．通常情况是在同样区域的产业集聚内，当在一个公司出现新的工艺㊁新的发明㊁新的生产技术或者技术改进以及新的生产组织方式时候，由于地域上的共同性，工人间以及领导间会相互讨论，从而很快这些新的生产改进就㊃０６㊃２０１８年１０月第３９卷第５期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀湘南学院学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉａｎｇｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｏｃｔ．，２０１８Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．５会扩散到整个地区的企业中．技术的外部性会提高集聚企业的产出水平，提高整体的技术效率．金钱性外部性是通过前向后向联系，影响中间投入品的价格，最终影响企业的利润水平．金钱性外部性是以市场为中介实现的，可以称为市场联系．假定存在非完全竞争和规模效益递增，市场联系表明企业的选址效应影响市场规模．企业的建立表明市场规模的扩大，也影响其它企业的成本，加剧对于要素的竞争．正的市场联系意味着新的企业的建立，不仅加剧了市场竞争，而且会提高已存企业的利润．因此，企业的利润取决于其所在的区位的产业活动．规模报酬递增和随地理距离递增的交易成本，表明金钱性外部性倾向于产业的集聚．在以生产率作为企业经济效率度量指标下，Ｈｅｎｄｅｒｓｏｎ以美国和巴西国家层面为样本的数据发现，聚集使本行业生产率有两位数的提高［７］．Ｈｅｎｄｅｒｓｏｎ等利用韩国５个制造业发现集聚对本行业的生产率有着显著为正的影响［８］．Ｃｉｎｇａｎｏ和Ｐｕｇａ根据微观企业的数据也得到相似的结论［９］．范剑勇和石灵云利用省级四位数制造业层面的数据，发现了产业集聚能提高产业生产率［１０］．吴建峰和符育明使用中国省级层面的制造业数据识别马歇尔外部性，发现马歇尔外部性是经济空间集聚的后果，也发现马歇尔外部性是推动中国制造业不断集聚的动力来源［１１］．Ａｕ等人认为中国城市经济效率存在倒Ｕ型钟状曲线：城市经济效率随着城市的经济规模扩大而增长，在达到临界点之后呈现出下降的趋势，并认为中国城市普遍规模较小，未能有效地内部化城市的集聚经济［１２］．马树才和宋丽敏认为，城市规模的扩张会带来环境承载力下降㊁资源枯竭等问题，在一定程度上降低城市的可持续发展能力［１３］．Ａｎｔｏｎｉｏ等在城市集聚经济效率的研究中纳入城市经济密度指标，发现经济密度对于城市的经济效率呈现着正效应［１４］．对前期文献的研究发现，对集聚外部性的研究已经具备了多视角的特点，但内生的集聚力细化研究仍较为缺乏，特别是技术外部性和金钱性外部性的分析上．由于集聚经济高度体现为城市集聚的特征，对本地化经济的大部分研究都集中于省级层面数据，是不符合经济现实的．以广东为例，深圳与东莞㊁汕头㊁韶关等经济发展程度存在着较大差距［１５］．另外，对于城市集聚的研究，高度依赖于集聚的收益等于损失的最适城市规模的框架，并没有对城市内产业间相互影响进行研究．３㊀模型和数据３．１㊀经验模型为了能够度量集聚效应的自我强化，我们需要建立起可以度量区域内其它产业对该产业产出影响的模型．与以前的模型不同，我们需要研究技术的外部性和金钱的外部性，基本思想在于技术的外部性影响产出水平，而金钱的外部性通过价格变化影响增加值水平．根据Ｋｎａｒｖｉｋ和Ｓｔｅｅｎ（２０１０）的模型，我们建立产品生产函数［１６］：Ｙ＝ＦＬ，Ｋ，Ｍ，Ｓ，ＴＥ()，（１）其中Ｙ表示产出水平Ｌ㊁Ｋ㊁Ｍ分别代表劳动投入㊁资本投入和中间品投入，Ｓ度量是规模经济，Ｓ主要来源于集聚内其它产业的生产活动，ＴＥ代表技术发展水平．令ｙｉｔ表示产业ｉ在时间ｔ的产出的对数，ｌｉｔ㊁ｋｉｔ㊁ｍｉｔ分别代表产业劳动投入㊁资本投入和中间投入品的对数．由（１）式可得：ｙｉｔ＝αｌｉｔ＋βｋｉｔ＋γｍｉｔ＋δｓｉｔ＋ηｔｅｉｔ，（２）其中α㊁β㊁γ度量投入的产出系数．δ是外部经济的系数，外部经济假定企业的产出受到同一个集聚产业内其它企业产出的影响，可以定义为：ｅｉ＝ｙ－＋μ１ｉ，其中ｙ－＝ｌｎðｉʂｊＹ()，（３）μ１ｉ反映的是任何影响总产出水平和外部规模经济的干扰项．外部系数表示集聚内其它产业的产出水平对于本产业的影响程度．生产技术变量ｔｅｉ，度量技术进步状况，可以分解为一个技术进步的共同趋势ｔｅ，和异质性成分μ２ｉ．前者衡量所有产业的技术进步：ｔｅｉ＝ｔｅ＋μ２ｉ．（４）将（３）㊁（４）代入（２）式可得㊃１６㊃汪行东，等：城市产业㊁技术外部性和金钱性外部性ｙｉｔ＝αｌｉｔ＋βｋｉｔ＋γｍｉｔ＋δｙ－＋ηｔｅ＋μｉ，（５）其中μｉ＝μ１ｉ＋μ２ｉ，衡量外在技术冲击μｉ会对总体的产出水平产生影响．由于厂商可能根据生产率和技术状况，调整要素投入，造成（５）式存在同时性偏差，造成模型存在内生性问题．参照前期模型，通过使用总体投入变量作为总体产出水平的近似来解决这个内生性问题：ｙｉｔ＝αｌｉｔ＋βｋｉｔ＋γｍｉｔ＋δｘｉｔ＋ηｔｅ＋μｉ（６）其中ｘｉｔ＝ｌｎðｉʂｊＬ＋Ｌ＋Ｍ()()．将ｘｉ分解为δｘｉｔ＝δ１ｘｉｌ＋δ２ｘｉｋ＋δ３ｘｉｍ，其中ｘｉｌ㊁ｘｉｋ㊁ｘｉｍ分别代表除该行业之外的其余所有产业劳动力投入㊁资本投入㊁中间投入品之和．代入（６）式可得：ｙｉｔ＝αｌｉｔ＋βｋｉｔ＋γｍｉｔ＋δ１ｘｉｌ＋δ２ｘｉｋ＋δ３ｘｉｍ＋ηｔｅ＋μｉ．（７）由前文可知，（７）式的系数δ１㊁δ２㊁δ３度量了来自劳动力㊁资本和中间投入平三个方面的技术外部性．技术外部性影响企业（产业）的产出水平，金钱的外部性并不体现在产出水平的变化，却体现在企业（产业）的利润的变化．金钱的外部性是通过中间品市场发生的．通过前向联系，上游企业的产出水平会影响到下游企业的利润水平．取决与下游产业的市场结构，利润的增长可能来源于要素产出的规模报酬递增，或新的企业的进入．不论增加的利润提高来源何处，总是体现在企业（产业）增加值的提高．由此可对（７）式进行变化得到金钱性外部性模型．等式的左边表示行业的增加值的对数，该行业投入中去掉中间投入品．（８）把（７）中δｘｉｔ分解为δｘｉｔ＝δ１ｘｉｔｌ＋δ２ｘｉｔｋ＋δ３ｘｉｔｉ，其中ｘｉｔｌ㊁ｘｉｔｋ㊁ｘｉｔｉ分别代表除该行业之外的其余所有产业劳动力投入㊁资本投入㊁中间投入品之和，可得：（９）对式（７）㊁（９）联立进行回归，可得每种要素对于技术外部性和金钱性外部性的影响．３．２㊀数据与变量建构由于城市区域内的三位数产业的统计数据的缺乏，本文使用１９９５－２００７年中国工业统计数据库的数据内产业代码，通过加总得到三位数分行业的数据．按照国民经济行业分类（ＧＢ／Ｔ４７５４－２００２）将三位数行业称为中类产业，在本文中沿用这一称呼．按照聂辉华等㊁Ｂｒａｎｄｔ等的处理方法［１７，１８］，（１）剔除了职工数小于９的企业数据，这些企业缺乏足够的会计系统，数据的准确性上存在较大误；（２）总资本小于流动资本或固定资产年平均余额㊁累积折旧的企业；（３）销售收入是中间收入５０倍以上为异常，剔除了可能存在偏差的样本数据，并保留了样本城市 深圳的数据（表１）．深圳作为中国的中心城市之一，经济发达，产业门类完整，是作为样本城市较好的选择．由于国民经济行业分类行业代码在２００３年进行了调整，二位数行业代码新增了工艺品及其它制造业㊁废弃资源回收加工两个行业．通过生成强平衡面板，这些行业的数据被删除，保持了数据的一致性．表１㊀企业数据的描述统计（２００７年）工业总产出工业增加值职工数固定资产净值中间投入品样本数６６０３６６０３６６０３６６０３６６０３均值５．００Ｅ＋０５１．３０Ｅ＋０５１２３５．９１７７７９２．６４３．９０Ｅ＋０５标准差１．４０Ｅ＋０７３．７０Ｅ＋０６３５０２０．４８２．２０Ｅ＋０６１．１０Ｅ＋０７最小值１５３－２．２０Ｅ＋０５８０３最大值１．１０Ｅ＋０９２．８０Ｅ＋０８２．７０Ｅ＋０６１．７０Ｅ＋０８８．６０Ｅ＋０８通过对企业数据的加总，我们获得了深圳按照国民经济三位数行业类型的得数据，并从深圳市统计年鉴活动城市经济建设方面的其它数据，构建了以下变量：被解释变量：产出水平，包括分三位数工业总产出数据加总的对数．在工业统计年鉴中存在着多个衡量企业产出的数据，如利润总额㊁销售总收入和工业总产出．利润总额不仅和产出水平有关，更与价格水平有关，无㊃２６㊃湘南学院学报（自然科学版）㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１８年１０月（第３９卷）第５期汪行东，等：城市产业㊁技术外部性和金钱性外部性法衡量企业在该年度的产出水平．销售总收入，是本年度生产产品的销售额和上年度存货的销售额的加总，部分体现了本年度的产出水平．由此，我们选择了工业总产出数据，作为对企业产出水平的度量．企业工业增加值，即为三位数增加值加总的对数．企业的增加值是除去中间投入品后一定时期内企业生产的工业最终产品的货币价值．通过对这两组数据的加总可以得到中类产业的总产出和增加值数据．表２㊀中类产业数据统计工业总产出工业增加值职工数固定资产净值中间投入品样本数１０５６１０５６１０５６１０５６１０５６均值８．７０Ｅ＋０６２．３０Ｅ＋０６２４５８７．０９２．４０Ｅ＋０６６．６０Ｅ＋０６标准差５．８０Ｅ＋０７１．６０Ｅ＋０７１．５０Ｅ＋０５１．４０Ｅ＋０７４．５０Ｅ＋０７最小值１２３６－２．００Ｅ＋０５１５１１３５９２最大值１．１ｅ＋０９２．８ｅ＋０８２．７ｅ＋０６２．６ｅ＋０８８．６ｅ＋０８解释变量：主要包括行业的职工总数㊁资本投入和中间品投入，这些数据也是通过三位数行业内企业的加总获得的．某一产业自身的投入水平会影响到产出水平．而产业内其它产业的产出水平会通过外部经济的形式影响到该产业的产出．由于内生性问题，我们使用其他企业（或产业）的投入加总减去该企业（或产业）的加总，获的解释变量ｙ－值．工具变量：技术进步是难以度量的，本文使用国民生产总值（ＧＤＰ）的增长率作为工具变量表示技术进步状况．由于缺乏分城市的工业品出厂价格指数，中间投入品㊁工业增加值和工业总产出使用广东省工业平出厂价格指数进行了平减，固定资产净值使用了固定投资指数进行平减．在实际计量过程中，为了方便考察，对所有的量纲变量取对数．４㊀总体回归结果对模型中（７）和（９）式联立存在着两阶段最小二乘（２ＳＬＳ）㊁三阶段最小二乘（３ＳＬＳ）和迭代式三阶段最小二乘三种计量方法．两阶段最小二乘更为稳健，而三阶段最小二乘更为有效率，迭代法作为优化方法在三阶段最小二乘中也应用广泛．在对总体数据的分析中．本文使用了这三种回归方法，结果报告见表３．从回归的结果上看，三个模型的结果较为接近，系数的符号均相，特别是在对式（９）的估计中，三个模型体现了高度的一致性．首先我们对有关控制变量的系数进行解释．在技术外部性回归模型，即以行业产出对数（ｌｎＱ）为解释变量的模型中，资本投入对数（ｌｎＫ）和中间投入品的对数（ｌｎｉｎｐｕｔ）系数均为正值，表明资本㊁中间品投入的增长，会促进产出的提高．而劳动力投入的对数（ｌｎＬ）的系数为负，劳动投入的增加并不一定会带来产出甚至水平的提高，有可能能回带来产出水平的下降．而这一系数值非常低，也是符合经济学实际的，劳动力投入的增加可能会带来拥挤和管理难题对产出会有负面影响，造成无效率．在三个系数的具体指上，２ＳＬＳ的中间投入品的对数系数高达０．９０４，产出增长率的９０．４％来源于中间品，占据的比例过大．在３ｓｌｓ的结果中，中间投入品对数㊁资本投入对数系数为分别为０．７８７㊁０．２０９，且都在１％的显著性水平上显著，模型的可信度较高．在行业产出增长中，中间投入品㊁资本投入增长做出了主要的贡献，而劳动力投入的增加可能会带来管理上的困难对产出产生负面影响，这是符合经济发展的实际的．在对产业增加值的对数（ｌｎＶ）的回归中，三个模型的结果是一致的，资本投入的对数（ｌｎＫ）的系数极大，接近于１，表明产业的经济增长高度依赖于资本投入的提高．而劳动投入的对数在模型中并不显著．产业内企业的资本投入，包含了厂房的建设㊁设备的更新换代和研发的投入等多个方面．资本和技术密集程度的提高，都有利于提高企业的增加值水平．㊃３６㊃表３㊀样本城市中类产业数据总体回归结果备注：ｌｎＱ㊁ｌｎＶ㊁ｌｎＬ㊁ｌｎＫ㊁ｌｎｉｎｐｕｔ分别是行业产出水平㊁增加值㊁劳动力投入㊁资本投入㊁中间品投入的对数．ＩＬ㊁ＩＫ㊁ＩＮＰＵＴ指出去本大类行业中出去本中类之外的其它行业的劳动力投入㊁资本投入和中间品投入之和，ＩＬｉｔ＝ðｉʂｊＬ．显著性上，∗㊁∗∗㊁∗∗∗分别表示在１０％㊁５％㊁％１的显著性水平上显著．技术的外部性式由其他产业的投入对数（ＩＬ㊁ＩＫ㊁ＩＩＮＰＵＴ）三个要素决定的．在模型ＩＩ㊁ＩＩＩ中，三种投入的系数均在１％的显著性水平上显著，对产出水平都有着较为显著的影响．劳动力的系数都是系数，表明劳动力的增长对产出的增长率有着负面的影响．在技术外部性上，劳动力的增长体现为负的外部性．这可能是源于劳动力投入的整体增加会带来劳动力市场的拥挤，降低市场的匹配效率，增加摩擦成本，降低总体的产出水平．在中间投入品的系数上，体现出相似的负的技术外部性．中间投入品的需求的增加，并未能带来产出水平的提高．原因是由于中间品中不存在技术的溢出，或者技术的溢出效应未能被产业企业内部化．正的技术外部性主要来源于资本投入，企业的设备更新改造活动㊁技术更新过程，会形成一定的示范效应，促使产业集聚内其它企业模仿并改进自己资本投入效率，提高的产出水平．从这个意义上而言，资本投入是样本城市内正的技术外部性的主要存在方式．在考虑金钱性外部性模型中，三个模型的回归结果是一致的，系数也是相同的．劳动投入的对数（ＩＬ）和中间投入品的对数（ＩＩＮＰＵＴ）的系数均为负数，且都在１％的显著性水平上显著．劳动力需求的增加，在劳动力流动受约束的情况下，短期内表现为劳动力价格的提升，这会对企业的增加值带来负效应；中间投入品需求增加，在产能约束下，短期内中间投入品的价格会上扬，体现为对增加的负影响．而在资本投入对数（ＩＫ）上，资本投入的增加会提高增加值的水平．最大的原因在于，资本是区域间㊁产业间完全自由流动的要素资源，对资本要素需求的增长，带来资本回报率的提升，大量的资本涌入该行业内，会促进本行业增加值水平的提高．从式（７）和（９）联立模型上看，３ＳＬＳ的系数均较为显著，是较为合适的回归方法．在回归的系数上，技术的外部性和金钱的外部性均来自于资本投入．一方面，资本投入用于添置新设备和技术改造等方面，会在产业内㊃４６㊃湘南学院学报（自然科学版）㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１８年１０月（第３９卷）第５期汪行东，等：城市产业㊁技术外部性和金钱性外部性形成良好的示范效应，促使其它企业模仿，提高产业整体的产出水平；另一方面，资本要素是市场中流动性最高的要素，需求的增加并不会迅速提高资本要素的价格，会对企业的增加值有着正面的影响．而劳动投入和中间品投入在技术外部性和金钱性外部性上，均有着负效应．５㊀分产业回归结果对城市中类产业总体的考察，表明三阶段最小二乘法（３ＳＬＳ）模型更为合适．对于分产业的数据的回归也使用的是三阶段．考虑到数据的延续性，本文将不连续的中类产业删除并生产强平衡面板．由于深圳的城市化水平较高，农业生产较少，所以农业生产部门数据较少；而由于第三产业是新进发展的产业，在早期的经济发展中，份额较小，所以在强平衡面板中并无第三产业数据．在对产出水平增长的影响上，中间投入品的增长，在所有行业均表现为显著性极高，且系数较大，表明中间投入品增加对于产业产出的正面影响．对大部分大类中的中的中类产业而言，资本都对产出水平有着正的影响，而劳动投入表现为负的影响或者不显著．在对增加值影响模型中，资本投入作为增加值提高的主要动力也再一次得到验证，与前文的结论是较为一致．在考虑技术外部性模型时，对于所有的产业而言，劳动投入的对数（ＩＬ）的系数均为负数，劳动力作为技术溢出的媒介的作用并没有得到本文的数据分析结果的支持．对于资本和中间投入品作为技术外部性作用的媒介方面，ＩＫ㊁ＩＩＵＰＵＴ系数有着不同的情况．（１）资本投入对数系数为正，而中间投入品对数的系数为负或不显著，这样的行业较多．这些大类产业中，二类产业的技术外部性主要来源于资本投入带来的设备更新或技术改造过程．作为技术外部性来源的中间品投入要么为负，要么并不起作用．（２）资本投入对数为负或不显著，中间投入品系数为正．与前一种情况不同，这些产业的技术外部性主要来源于中间投入品的共享，资本投入对技术外部性的贡献较弱．（３）其余产业是二者均不显著的情况．在这些产业中，并不存在由技术外部性．在考虑金钱性外部性模型时，总体上也呈现出于前文类似的结果，劳动力投入对数的系数为负，劳动力需求的提高了劳动力工资水平，对增加值的提升带来负效应，因而存在负的金钱性外部性．在考虑资本投入的对数（ＩＫ）㊁中间投入品的对数（ＩＩＮＰＵＴ）的系数时，也存在着多种情况．（１）资本投入对数系数为正，而中间投入品系数为负或不显著的行业．（２）资本投入的系数为负，而中间品投入的系数为正的情况．这一类行业的金钱性外部性主要来源于中间投入品．（３）不存在金钱性外部性的情况．６㊀结论与评论以深圳为样本的城市产业层面的数据研究，证实了克鲁格曼所说的集聚力的存在．但在作用的方向上，存在着不同的情况．在技术外部性上，中类产业的正的技术外部性体现在资本投入上，负的技术外部性表现为劳动力投入对数和中间投入品的系数为负．在分产业层面，一些产业也是符合这种情况的．但饮料业㊁水的生产和供应业的正的技术外部性主要来源于中间投入品，资本投入的技术外部性为负．还有很多产业数据表明，并不存在这技术外部性．在这些行业内，技术的溢出较少发生．在金钱性外部性上，总体的回归表明，正的金钱性外部性来源于资本投入，而劳动力㊁中间投入品带来的金钱性外部性为负．主要源自于资本自由流动性较强，而劳动力面临着正的迁徙成本㊁中间投入品短期内面临着产能约束．在分产业回归上，大部分企业是符合这一结论的．但饮料业的正金钱性外部性主要体现在中间投入品上，而一些行业也不存在金钱性外部性．正的技术外部性㊁金钱性外部性和负的技术外部性㊁金钱性外部性的存在，与克鲁格曼关于区域经济聚集力和分散力的论述是一致的．聚集力主要来源于本地市场效应和价格指数效应，而分散力主要来自于市场竞争效应．在样本城市中，资本投入存在着明显的聚集力，本地资本需求的扩大外部资本大量涌入，带来资本要素价格的下降．劳动力㊁中间投入品由于稀缺性的约束，当需求增加时价格增长，对产出和增加值的增长产生负面影响．由样本城市的研究发现，正㊁负的技术外部性和金钱性外部性来源不同，需要我们在城市产业布局时考虑到分产业的外部性的不同来源，最大化的利用外部性带来的益处．由于篇幅所限，本文未对细化的四位数产业的技术外部性和金钱性外部性做进一步的研究，这也是作者进一步研究的方向．㊃５６㊃湘南学院学报（自然科学版）㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１８年１０月（第３９卷）第５期参考文献：［１］ＭＡＲＳＨＡＬＬＡ．ＰｒｉｎｃｉｐｌｅｓｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓ：ＡｎＩｎｔｒｏｄｕｃｔｏｒｙＶｏｌｕｍｅ［Ｍ］．ＶｉｒｇｉｎｉａＭａｃｍｉｌｌａｎＰｕｂｌｉｓｈｉｎｇ，１９２０：３５－３７．［２］ＤＩＸＩＴＡＫ，ＳｔｉｇｌｉｔｚＪＥ．ＭｏｎｏｐｏｌｉｓｔｉｃＣｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎａｎｄＯｐｔｉｍｕｍＰｒｏｄｕｃｔＤｉｖｅｒｓｉｔｙ［Ｊ］．ＴｈｅＡｍｅｒｉｃａｎＥｃｏｎｏｍｉｃＲｅｖｉｅｗ，１９７７，６７（３）：２９７－３０８．［３］ＫＲＵＧＭＡＮＰ．ＩｎｃｒｅａｓｉｎｇＲｅｔｕｒｎｓａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃＧｅｏｇｒａｐｈｙ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｏｌｉｔｉｃａｌＥｃｏｎｏｍｙ，１９９１，９９（３）：４８３－４９９．［４］刘澄，顾强，董瑞青．产业政策在战略性新兴产业发展中的作用［Ｊ］．经济社会体制比较，２０１１（０１）：１９６－２０３．［５］宋凌云，王贤彬．重点产业政策㊁资源重置与产业生产率［Ｊ］．管理世界，２０１３（１２）：６３－７７．［６］ＧＩＬＬＩＳ，ＧＯＨＣ．ＳｃａｌｅＥｃｏｎｏｍｉｅｓａｎｄＣｉｔｉｅｓ［Ｊ］．ＴｈｅＷｏｒｌｄＢａｎｋＲｅｓｅａｒｃｈＯｂｓｅｒｖｅｒ，２０１０，２５（２）：２３５－２６２．［７］ＨＥＮＤＥＲＳＯＮＪＶ．Ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎｉｎａｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｃｏｕｎｔｒｙ：Ｃｉｔｙｓｉｚｅａｎｄｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＥｃｏｎｏｍ⁃ｉｃｓ，１９８６，２２（２）：２６９－２９３．［８］ＨＥＮＤＥＲＳＯＮＶ，ＫＵＮＣＯＲＯＡ，ＴＵＲＮＥＲＭ．ＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎＣｉｔｉｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｏｌｉｔｉｃａｌＥｃｏｎｏｍｙ，１９９５，１０３（５）：１０６７－１０９０．［９］ＤＵＲＡＮＴＯＮＧ，ＰＵＧＡＤ．Ｆｒｏｍｓｅｃｔｏｒａｌｔｏｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｕｒｂａｎｓｐｅｃｉａｌｉｓａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＵｒｂａｎＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００５，５７（２）：３４３－３７０．［１０］范剑勇，石灵云．产业外部性㊁企业竞争环境与劳动生产率［Ｊ］．管理世界，２００９（０８）：６５－７２．［１１］吴建峰，符育明．经济集聚中马歇尔外部性的识别 基于中国制造业数据的研究［Ｊ］．经济学（季刊），２０１２（０２）：６７５－６９０．［１２］ＡＵＣ，ＨＥＮＤＥＲＳＯＮＪＶ．ＡｒｅＣｈｉｎｅｓｅＣｉｔｉｅｓＴｏｏＳｍａｌｌ？［Ｊ］．ＴｈｅＲｅｖｉｅｗｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃＳｔｕｄｉｅｓ，２００６，７３（３）：５４９－５７６．［１３］马树才，宋丽敏．我国城市规模发展水平分析与比较研究［Ｊ］．统计研究，２００３（７）：３０－３４．［１４］ＣＩＣＣＯＮＥＡ，ＨＡＬＬＲＥ．ＰｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｔｈｅＤｅｎｓｉｔｙｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃＡｃｔｉｖｉｔｙ［Ｊ］．ＴｈｅＡｍｅｒｉｃａｎＥｃｏｎｏｍｉｃＲｅｖｉｅｗ，１９９６，８６（１）：５４－７０．［１５］杨扬，徐现祥，舒元．广东省内经济差距缩小与产业转移［Ｊ］．经济管理，２００９（４）：４１－４９．［１６］ＫＮＡＲＶＩＫＫＨＭ，ＳｔｅｅｎＦ．Ｓｅｌｆ－ＲｅｉｎｆｏｒｃｉｎｇＡｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｓ？ＡｎＥｍｐｉｒｉｃａｌＩｎｄｕｓｔｒｙＳｔｕｄｙ［Ｊ］．ＴｈｅＳｃａｎｄｉｎａｖｉａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｃｏ⁃ｎｏｍｉｃｓ，１９９９，１０１（４）：５１５－５３２．［１７］ＢＲＡＮＤＴＬ，ＢＩＥＳＥＢＲＯＥＣＫＪＶ，ＺｈａｎｇＹ．Ｃｒｅａｔｉｖｅａｃｃｏｕｎｔｉｎｇｏｒｃｒｅａｔｉｖｅｄｅｓｔｒｕｃｔｉｏｎ？Ｆｉｒｍ－ｌｅｖｅｌｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙｇｒｏｗｔｈｉｎＣｈｉｎｅｓｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００９，９７（２）：３３９－３５１．［１８］聂辉华，江艇，杨汝岱．中国工业企业数据库的使用现状和潜在问题［Ｊ］．世界经济，２０１２（５）：１４２－１５８．ＵｒｂａｎＩｎｄｕｓｔｒｙ，ＴｅｃｈｎｉｃａｌＥｘｔｅｒｎａｌａｎｄＰｅｃｕｎｉａｒｙＥｘｔｅｒｎａｌ：ＡＳｔｕｄｙＢａｓｅｄｏｎＩｎｄｕｓｔｒｉｅｓＤａｔａｏｆＳａｍｐｌｅＣｉｔｙＷＡＮＧＸｉｎｇｄｏｎｇ１，ＺＨＵＹｕｍｏ２（１ＳｈｅｎｚｈｅｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ，Ｓｈｅｎｚｈｅｎ５１８０００，Ｃｈｉｎａ；２ＨｕｎａｎＦｉｒｓｔＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０２０５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｎｅｗｅｃｏｎｏｍｉｃｇｅｏｇｒａｐｈｙｆｏｕｎｄｓｓｅｌｆ－ｒｅｉｎｆｏｒｃｉｎｇａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｃａｎｂｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｅｃｈｎｉｃａｌｅｘｔｅｒｎａｌａｎｄｐｅｃｕｎｉａｒｙｅｘｔｅｒｎａｌ．Ｗｈｉｌｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｅｘｔｅｒｎａｌｒｅｆｅｒｔｏｋｎｏｗｌｅｄｇｅｓｐｉｌｌｏ⁃ｖｅｒａｎｄｄｉｆｆｕｓｉｏｎ，ｐｅｃｕｎｉａｒｙｅｘｔｅｒｎａｌｍａｉｎｌｙｃｏｍｅｓｆｒｏｍｔｈｅｐｒｉｃｅｅｆｆｅｃｔｏｆｂｉｇｇｅｒｍａｒｋｅｔ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｔ⁃ｔｅｍｐｔｓｔｏｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｅｘｔｅｒｎａｌａｎｄｐｅｃｕｎｉａｒｙｅｘｔｅｒｎａｌｂｙｔｈｅｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓｌｅｖｅｌ ｓｄａｔａｏｆｔｈｅｓａｍｐｌｅｃｉｔｙ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｐｏｓｉｔｉｖｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｅｘｔｅｒｎａｌａｎｄｐｅｃｕｎｉａｒｙｅｘｔｅｒｎａｌｓｔｅｍｆｒｏｍｃａｐｉｔａｌａｎｄｎｅｇａｔｉｖｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｅｘｔｅｒｎａｌａｎｄｐｅｃｕｎｉａｒｙｅｘｔｅｒｎａｌｓｔｅｍｆｒｏｍｌａｂｏｒａｎｄｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅｇｏｏｄｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｈｒｅｅ－ｄｉｇｉｔｉｎｄｕｓｔｒｙ；ｔｅｃｈｎｉｃａｌｅｘｔｅｒｎａｌ；ｐｅｃｕｎｉａｒｙｅｘｔｅｒｎａｌ；ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎ㊃６６㊃。
美国购物中心的发展实践及理论研究述评
#市场经济# 文章编号:1002-980X(2006)07-0062-05美国购物中心的发展实践及理论研究述评聂 冲,贾生华(浙江大学,杭州310027)摘要:近年来,购物中心在中国发展极为迅速,购物中心的研究也相应地成为了理论界和实务界关注的热点之一。
美国作为现代大型购物中心的发源地,其发展大致经历了三个时期:形成期、发展期和成熟期。
然而,购物中心的理论研究总是略微滞后于零售发展的实践活动。
在美国购物中心的形成期,Christaller (1933)和Hotelling (1929)的研究,形成了早期美国购物中心的理论研究的两大理论基石:(1)中心地理论,(2)零售商的聚合理论。
随着美国购物中心的进一步发展,其从业人员越来越关注购物中心内部的经营运作,此时理论研究的重心也随之发生了转移。
购物中心零售需求的外部性,以及店铺的租金评估成为了美国购物中心研究的两个较新的领域。
关键词:美国;购物中心;外部性;租金中图分类号:F 710 文献标志码:A收稿日期:2006-04-171作者简介:聂冲(1980-),男,江西丰城人,浙江大学房地产研究中心博士生,研究方向:房地产投资与管理;贾生华(1962-),男,陕西延安人,浙江大学管理学院副院长,教授,博士生导师,研究方向:房地产投资与管理。
购物中心作为零售商业地产的重要类型之一,近年来在中国发展极为迅速,购物中心的研究也相应地成为了理论界和实务界关注的热点。
而美国不仅是现代大型购物中心的发源地,而且还是购物中心这一产业最为发达的国家之一,其理论研究也非常成熟。
因此,本文选择美国的购物中心的发展演进作为研究对象,希望能对中国理论界和实务界有所启示。
一、美国购物中心发展历程美国是现代大型购物中心的发源地。
1923年,美国土地建筑商人尼克斯在密苏里州堪萨斯市(M issouri Kansas)规划兴建的/乡间俱乐部广场(Country Club Plaza)0是美国购物中心的雏形。
动态外部性_收敛性与中国服务业就_省略_传统服务业和现代服务业的比较研究_赵霄伟
DIVsc，1997 采用标准化的 HHI 集中性指数的倒数 来测量多样性，定义为 S 行业的就业人数与在 C 城
市除了 S 行业以外其他服务业的就业总人数的之比
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
的平方的倒数，表示为：
DIVsc，1997
= 1 /（
N S sc，1997 ∑ N ） s≠s' s'c，1997
2
其中，Nsc，1997 表示 C 城市中 S 行业的就业人数，
的探索与研究，尤其忽视聚集效应带来外部性对服 务业就业增长的影响。
新经济地理与新增长理论的开拓性研究使得学 界逐渐尝试 用 不 同 方 法 来 揭 示“聚 集 经 济 ”的 作 用 和性质，试图回答： 在一个给定的区域中，某种企业 是否能从本地区的同行业的其他企业或不同行业的 其他企业的经济活动中受益（ Cecile Batisse，2002） ， 其本质探究外部性对企业或者城市发展的影响。从 动态角度来看，可以分为两个类型： 第一个类型对应 于静态外部性的地方化经济，用于描述同一产业的 企业在某个地区的集聚所形成的 “产业专业化”。 它主要来自于在相同行业的当地企业内部的持续不 断的交流所 获 得 知 识 溢 出 的 外 部 性，被 称 为“MAＲ （ Marshall － Arrow － Ｒomer，MAＲ） 型外部性”； 另一 种类型对应于城市化经济，用于描述知识传播来自 于同产业集聚区之外，在不同行业的当地企业之间 的持续不断的交流和观点分享所获得知识溢出的外 部性，从而产生更具有生产力的新思想和新组合，被 称为 Jacobs 效应。但是，这类外部性研究主要集中 在工业与制造业的研究中，而对服务业的外部性研 究则一直被忽视。
引入城市的工资水平 （ Wagesc，2007 ） 来反映城市 劳动力市场的供给情况。由于受到数据的限制，这 个指标采用估算获得。估算过程为： （ 1） 从《中国统 计年鉴 2008 年》获得 2007 年各地区服务业分职工 工资总额，记作 Sumwagesp，2007 ； （ 2 ） 根据《中国城市 统计年鉴 2008》计算 2007 年各城市工资总额占各 地区的职工工资总额的比重，记作 Weightc，2007 ； （ 3 ） Sumwagesc，2007 = Sumwagesp，2007 × Weightc，2007 ，表 示 2007 年各城市按行业分职工工资总额； （ 4） 通过计 算 Wagesc，2007 = Sumwagesc，2007 / Nsc，2007 ，表示 2007 年 C 城市 S 行业职工工资水平。
【行业分析】零售市场饱和度评价的基本思路_994
零售市场饱和度评价的基本思路2002年和2004年全国人代会期间，众多代表提交议案，呼吁限制大型综合超级市场的建设，防止出现前些年百货商店过度发展的局面。
商业设施过剩，引起了各方面的关注。
随着商业领域的全面开放，外商投资商业企業在地域、股权和数量等方面的限制被取消，沃尔玛、家乐福、麦德龙等国际零售业巨头在中国市场上的扩张步伐将进一步加快，商业领域新一轮的投资热难以避免，零售市场的竞争会更加激烈。
零售商业的健康发展，要求零售设施在总量上保持一定的度，严重过剩将导致恶性竞争。
对零售业设施总量进行必要的调控，是许多国家的普遍做法，而对零售市场饱和度的准确判断，则是政府宏观调控的前提。
一、国外学者对零售市场饱和度问题的研究20世纪80、90年代，由于零售业的快速发展，发达国家出现了零售市场是否饱和的争论(Treadgold and Reynolds，1989；Guy，1994，1996；Benjiamin，1996，1998，Lonston，1997，1998)，Eppli和Laposa (1998)、Lord(1998a，1998b)都对此进行了研究，但至今未达成共识。
Lord(2000)曾在美国作过一个“零售市场饱和问题”的调查，通过邮寄的形式，将问卷发给包括来自零售公司、顾问公司、投资公司、大学等领域的66位零售专家。
共收回有效问卷32份，其中有21名专家确切地认为美国零售市场已经饱和，零售商业设施过剩，10名专家认为还没有达到饱和，另外一位专家表示无法确定是否饱和。
不过即使是后面的11名专家，也承认个别地区或某一种零售业态，可能存在设施过剩情况。
怎样才是零售市场饱和状态呢?多数学者认为，零售市场饱和反映的是零售空间的供给和消费者需求的关系，当零售空间的供给等于或超过消费需求时，市场饱和就会出现。
Benjiamin(1998)的研究表明，美国人均占有的Shopping Center(占非自动售货销售的70%)的面积，1986年是15.2平方英尺，1996年达到了18.9平方英尺，面积增长24.3%，而与此同时，人口只增长10.3%，因此判断饱和开始出现。
青岛商业地产购物中心调研报告
青岛商业地产购物中心调研报告目录一、内容概要 (3)（一）调研背景 (3)（二）调研目的与意义 (4)（三）调研范围与方法 (5)二、青岛商业地产市场概述 (6)（一）青岛商业地产市场发展历程 (7)（二）青岛商业地产市场现状 (8)（三）青岛商业地产市场发展趋势 (10)三、青岛主要商业地产购物中心分析 (11)（一）购物中心概览 (13)1. 青岛购物中心分布情况 (14)2. 各购物中心简介 (15)（二）购物中心经营状况 (16)1. 营业收入与利润分析 (17)2. 招商与租户情况 (18)（三）购物中心优劣势分析 (19)1. 优势分析 (21)2. 劣势分析 (22)四、青岛商业地产购物中心竞争格局 (23)（一）主要竞争对手分析 (25)1. 竞争对手概况 (26)2. 竞争对手优劣势对比 (26)（二）竞争格局分析 (27)1. 市场份额分布 (28)2. 竞争态势分析 (29)五、青岛商业地产购物中心消费者行为分析 (31)（一）消费者特征分析 (32)1. 年龄结构 (33)2. 职业分布 (34)3. 收入水平 (35)（二）消费者需求分析 (37)1. 购物需求 (38)2. 休闲娱乐需求 (39)3. 服务需求 (40)（三）消费者行为影响因素分析 (41)1. 商业环境 (43)2. 交通便利性 (45)3. 商品多样性 (46)六、青岛商业地产购物中心策略建议 (47)（一）提升购物中心竞争力 (48)1. 优化品牌组合 (49)2. 提升服务质量 (50)3. 创新营销策略 (51)（二）加强购物中心与品牌商户合作 (52)1. 深化合作关系 (53)2. 共同应对市场变化 (55)3. 促进资源共享 (56)（三）关注消费者需求变化 (57)1. 及时调整商品结构 (58)2. 提升购物体验 (59)3. 加强消费者互动 (60)七、结论与展望 (62)（一）调研结论总结 (63)（二）未来展望 (64)（三）研究不足与改进方向 (65)一、内容概要本报告主要对青岛市商业地产购物中心进行了深入的调研与分析，涵盖了项目概况、市场环境、竞争格局、消费者行为以及未来发展趋势等多个方面。
浅谈大型购物中心评估难点及解决方案
浅谈大型购物中心评估难点及解决方案内容摘要随着我国房地产市场的快速发展，房地产市场越发活跃。
特别是国家经济政策转型的开始，由出口和投资为导向的经济发展模式转型为以消费为主要发展方向的消费模式，购物中心项目建设投资日益增多，其投资评估需求也越来越多。
房地产评估基本方法包括市场法、收益法和成本法。
而成本法为历史成本的原则不适用于经营性的购物中心价值评估。
对于交易比较活跃的地产项目市场法是一种最简单、最有效的方法，因为评估过程中的资料直接来源于市场，同时又为即将发生的资产行为所评估。
但是购物中心由于其基于地域经济的独特性和经营业态上的独特性，在市场上非常难以找到相似度很高的可比实例。
即使建筑体量、区位相近的购物中心业也会由于其业态配比和商业租户的不同而导致收益有巨大差异。
因此市场法在评估购物中心评估中的应用主要在于适用收益法情况下对租金的计算。
经营性物业最适用的收益法，对购物中心项目评估来说也同样适用，但是如何根据不同业态类型和租约条件建立租金评估模型，是收益法进行评估的难题。
本文通过分析购物中心的经营特点来寻找决定租户租金水平的微观决定因素，并提出了如何通过选取适当的修正因素来建立租金模型修正评估对象的租金水平，以及如何根据业态规划计算租金收益的可能方法及技术线路。
关键词：收益法购物中心购物中心项目评估业态配比技术线路第一部分、购物中心的特点商业地产是指用于各种零售、批发、餐饮、娱乐、健身服务、休闲等经营用途的房地产。
狭义的商业地产主要只用于零售业、批发业的房地产，主要包括百货店、商场、购物中心、商业店铺、超级市场、批发市场、便利店、专卖店、仓储商店等。
广义的产业地产既包括零售业、批发业的房地产，还包括酒店、餐饮、娱乐休闲、商务办公等房地产。
我们今天主要讨论狭义的购物中心的评估，也就是大型商场和Shopping Mall的评估。
购物中心（Shopping Center/Shopping Mall）国际上没有一个统一的标准定义，不同国家及组织对购物中心的定义不同。
购物中心行业数据分析报告租金收入与客流量分析
购物中心行业数据分析报告租金收入与客流量分析***注意：本文仅用于参考学习，不能用于商业用途。
***购物中心行业数据分析报告一、引言自2019年以来，全球购物中心的运营环境正面临着前所未有的挑战。
COVID-19疫情的爆发导致了全球各地的购物中心停止运营和关门。
此外，电商的发展和线上购物的兴盛也给实体零售业带来了新的竞争压力。
在这种局面下，许多购物中心对其租金收入和客流量表现的关注日益增加。
二、租金收入分析购物中心的租金收入是其主要经济来源之一。
我们对2019-2021年全球购物中心的租金收入进行了研究，并发现以下趋势和规律：1. 全球购物中心的租金收入总体上呈现出小幅下降的趋势。
在疫情造成的停业期间，购物中心的租金收入受到了极大的影响。
但是随着疫情逐渐控制和恢复开业，购物中心的租金收入也正在逐渐恢复。
2. 亚太地区的购物中心租金收入增长较快。
尤其是在中国，随着城市化进程的加快，消费能力的提升，购物中心的高端品牌租客也越来越多，导致其租金收入增长迅速。
3. 美国和欧洲的购物中心租金收入整体上呈现下降趋势。
经过多年的发展，美国和欧洲的购物中心已经相对成熟，其租金收入增长已经趋于稳定。
此外，线上购物在这两个地区的兴起也同时给购物中心带来了一定的竞争压力。
三、客流量分析购物中心的客流量是其另一个重要的经营指标，对于购物中心来说，如何吸引更多的客流量是它们所面临的巨大挑战。
我们对全球购物中心的客流量进行了研究，发现以下趋势和规律：1. 全球购物中心的客流量总体上呈现出下降的趋势。
同样受到COVID-19疫情的影响，购物中心的客流量逐渐下降。
但是随着疫情的得到控制，购物中心的客流量逐渐恢复。
2. 在亚太地区，购物中心的客流量呈现增长趋势。
同样受到城市化进程的推动，越来越多消费者在购物的时候也会顺便逛逛购物中心。
3. 在美国和欧洲，购物中心的客流量整体上呈现下降趋势。
与租金收入趋势类似，线上购物在这两个地区的兴起也同时给购物中心带来了竞争压力，且若干购物中心已经关闭或即将关闭。
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购物中心内零售集聚的需求外部性度量研究曾锵【摘要】文章从消费者的角度探究出一个可操作的方法对购物中心内零售集聚需求外部性进行度量,即用购物中心店铺客流社会网络的间距中心度替代租金指标来表征店铺的需求外部性.在购物中心租金决定因素文献梳理的基础上,总结出影响购物中心租金的三个指标,店铺面积、店铺类型和店铺品牌,然后以银泰城购物中心作为研究对象,用间距中心度替代租金指标进行实证研究,实证结论进一步验证了Brueckner(1993)的研究结论,即店铺面积越大,需求外部性越大,也证实了以商品零售、餐饮零售和服务零售为划分的店铺类型对需求外部性有显著影响,消费者角度的店铺品牌吸引力对需求外部性有显著影响.【期刊名称】《商业经济与管理》【年(卷),期】2015(000)012【总页数】10页(P15-24)【关键词】购物中心;需求外部性;租金;间距中心度【作者】曾锵【作者单位】浙江工商大学工商管理学院,浙江杭州310018;浙江省现代服务业研究中心,浙江杭州310015【正文语种】中文【中图分类】F717.6Key words: shopping center; demand externality; rent; intermediate center degree自1852年法国巴黎诞生了世界上第一家百货商店邦·马尔谢店，从而开启了现代零售业发展的开端以来，已经历了超市、专业店、专卖店、仓储式商店、便利店、折扣商店等诸多零售业态的演变，新型零售业态购物中心已经成为新的发展趋势和潮流与传统零售业态不同，购物中心最大的特点就是它不是一种“纯”的零售业态，而是包括购物、餐饮、休闲和娱乐为一体的诸多店铺和诸多业态的商业集聚体，各类商业企业在空间上实现了联合，消费者可以在购物中心内实现多目的购物(multipurpose shopping)[1]，零售集聚由此产生了消费需求的外部性，即消费者到零售集聚的某个商店购物或消费可能会顺便惠顾其它商店，那么这种需求外部性该如何度量呢？这是一个需要解决的理论问题。
现有研究基本上都是通过租金来间接刻度购物中心内零售集聚的需求外部性，这存在一定的理论缺陷，也存在一定的操作难度，基于此本文试图从消费者的角度探究出一个可操作的方法对购物中心内零售集聚需求外部性进行度量。
而另一方面的现实意义在于购物中心管理方如果能够在获悉需求外部性度量的数据后，则可以更好地实现租户组合(tenant mix)的优化，以实现购物中心整体业绩的最优。
西方对购物中心内零售集聚需求外部性的研究由来已久，Eppli和Shilling(1995)通过构建理论模型论证了购物中心内消费者在主力店(anchor tenants)和非主力店(non-anchor tenants)的交互光顾效应(cross-patronage effects)对购物中心发展的影响，这其中主力店是吸引客流的主要贡献者，非主力店的客流形成主要依赖于主力店[2]。
Eppli和Shilling的研究是购物中心内零售集聚需求外部性研究的开端。
几乎和Eppli，Shilling同时，Brueckner(1993)亦发现了购物中心的消费者需求外部性，并通过构建理论模型把这种外部性引入到购物中心店铺空间(store size)分配中以获得利润最大化，利润等于租金总和减掉运营成本[3]，他论述到购物中心店铺之间租金的差异取决于店铺产生消费者需求外部性能力的差异，如果店铺产生消费者需求外部性的能力越强，它的租金则越低。
Brueckner的研究成为之后对购物中心租金影响研究的重要理论基础。
同期Benjamin，Boyle和Sirmans(1992)[4]的实证研究支持了Brueckner的结论，他们认为购物中心中能够带动客流(traffic generator)和稳定的较低风险的店铺能够获得更多的租金折扣。
所以，后期的许多相关研究都是用租金数据来评估购物中心内消费者需求外部性的规模，以及辨析店铺是外部性贡献者还是外部性接受者(Pashigian和Gould, 1998)[5]。
但是，完全用租金这一指标来反映购物中心内消费者需求外部性也存在一定的缺陷，原因在于购物中心店铺的租金不仅仅会受到购物中心内部的影响，同时也与购物中心外部的因素，如选址、人口特点、经济环境和竞争状况有很大关联。
Des Rosiers等(2005)就区分了影响购物中心租金的内部(endogenous)因素和外部(exogenous)因素，内部因素包括规模经济、租户组合、店铺形象、内部装修等，外部因素为空间关联性因素，并设计了经济潜力指标(EPI，the Economic Potential Index)和中心吸引指标(CAI，the Center Attraction Index)来评估外部性因素[6]。
另一个非常现实的原因则是国内购物中心租金的数据很难获得。
国外关于零售企业的数据库非常全面、系统，无论是零售企业的销售额、成本、库存、利润及店面租金等数据都非常详尽，而国内尚未建立起系统、完善的零售企业数据库(唐红涛，2013)[7]，因牵涉到商业机密，租金数据的搜集非常困难，国内只有聂冲，贾生华(2010)[8-9]对购物中心租金的决定因素做过实证研究。
所以，本文的目的有两个：第一，试图直接从消费者的角度探究出一个可操作的方法对购物中心内零售集聚消费者需求外部性进行度量和寻找到一个能够替代租金的度量指标；第二，在借鉴大量购物中心租金决定因素研究和文献梳理的基础上，探究影响购物中心内零售集聚消费者需求外部性的影响因素，并用间距中心度替代租金指标进行实证研究。
购物中心(shopping center)是多种零售业态、服务设施集中在由企业有计划地开发、管理、运营的一个建筑物内或一个区域内，向消费者提供消费、娱乐、休闲等多种综合性服务的商业集合体(GB/T 18106-2004)。
购物中心是一种典型的零售集聚(retail agglomeration)现象，Teller(2008)认为无论零售集聚的表现形式如何多样化，基本上就分为两种类型，一种是明晰规划的产物，一种是时间演化的产物[10]，Berman和Evans(2009)把前者称为创造型零售集聚，后者称之为演化型零售集聚[11]。
毫无疑问购物中心属于前者，后者的典型代表是商业街。
Teller(2008)从消费者的观点对购物中心和商业街的聚客力(attractiveness)进行了实证比较研究[10]，相较于演化型零售集聚的商业街，购物中心的比较优势就是能够比较容易和迅速地实现所希望的租户组合(tenant mix)，并且能够通过价格和市场补偿的方式让能够产生较大需求外部性的店铺享受一定的租金折扣，从而实现这种需求外部性的内生化(Benjamin等，1992)[4]，也正是因为这个原因推动购物中心的崛起，而中心商业区(CBD)由于无法将这种需求外部性内生化而变得逐渐衰落(Pashigian和Gould，1998)[5]。
Eppli和Benjamin(1993)[12]对购物中心的理论发展进行了文献综述，认为可以归结为四个理论领域：一是中心地理论；二是零售集聚经济理论；三是需求外部性理论；四是购物中心及其租约的价值评估。
每一个理论都能够从某个角度论证购物中心存在的合理性，中心地理论能够刻画包括购物中心在内的零售企业在城镇或城市的空间行为，用以描述商圈大小和距离的关系。
零售集聚经济理论以Hotelling(1929)[13]的线性城市规划理论为典型代表，论证了同种类型的店铺在同一地点集聚的合理性，对消费者的比较购物行为也能作出合理解释。
需求外部性理论用以描述消费者被购物中心较有吸引力店铺通常是主力店吸引，然后去惠顾那些较小的非主力店铺的行为。
购物中心的价值评估用以研究在市场和租金预期下购物中心的租约能够带来多大价值回报的评估。
本文的研究领域和兴趣在于第三个理论——需求外部性理论，关注的是除掉租金之外的需求外部性的度量方法及其影响因素。
Brueckner(1993)[3]是最早探讨购物中心需求外部性与店铺面积关系的学者。
根据Brueckner(1993)的理论分析，开发商在分配购物中心店铺面积时，遵循的原则应当是增加一平方米面积获得的边际收入要等于增加一平方米付出的边际成本减掉增加这一平方米被其它所有店铺所享受到的边际销售额的增加。
Brueckner(1993)对购物中心租金和店铺面积的关系进行了理论分析，但并未作实证研究，其他许多学者对二者关系进行了实证研究。
Sirmans和Guidry(1993)[14]是第一篇较全面探讨购物中心租金决定因素的实证研究，他们把租金决定因素分为四类，消费者吸引力因素、建筑设计因素、选址因素和综合经济条件因素。
购物中心的面积属于消费者吸引力因素，在对美国路易斯安那州首府巴吞鲁日的55家购物中心进行实证分析后，基本的结论是购物中心的面积与租金呈显著正相关，购物中心面积每增加10000平方米，平均租金水平就要增长1个百分点。
但是这篇文献既没有探讨租户组合，也没有探讨需求外部性，即分析的基本单位是购物中心整体，而不是购物中心的内部店铺。
Pashigian和Gould(1998)[5]对购物中心主力店铺(通常是百货商店)的需求外部性进行了实证研究，发现主力店所缴纳的租金要比相同单位面积销售额的非主力店缴纳的租金低72%，这表明主力店铺的需求外部性反映在主力店铺的租金水平上。
同时他们对区域型购物中心(Regional Malls)和超级区域型购物中心(Superregional Malls)的主力店租金水平进行了比较，发现相较于区域型购物中心，超级区域型购物中心的主力店面积更大，能够为其它租户产生更多的单位面积销售额，为了补偿这种需求外部性，租金水平则更低。
Gerbich(1998)[15]对新西兰7家购物中心的293个店铺租约进行了实证分析，回归结果显示店铺面积对单位平方米租金呈显著负向影响作用，实证结论支持了Brueckner(1993)的理论分析。
Tay等(1999)[16]对香港购物中心和聂冲(2010)[8-9]对国内长三角和珠三角购物中心的实证研究结论也支持了Brueckner(1993)的理论分析，即购物中心的店铺面积越大，基本租金则越低。
早期的实证研究侧重于研究主力店对购物中心的需求外部性贡献，但后期的研究发现非主力店铺也能够对购物中心贡献外部性，Wakefield和Baker(1998)[17]的研究表明小型商店组合也能通过提供多样性和为整个购物中心提供支持性服务产生需求外部性。
综上所述，本文试图提出的理论假设是购物中心店铺面积越大，所产生的需求外部性也越大。