国外零售集聚探究理论综述和启示

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1、国外零售集聚探究理论综述和启示  摘要:零售集聚作为城市商业发展最为重要的现象,逐渐引起了国外学者的研究兴趣。文章系统梳理了国外学者在这一领域的重要研究成果及最新进展。国外学者的研究主要围绕着零售集聚的学科视角、零售集聚与需求外部性、消费者行为和企业收益等方面展开。他们的研究多从微观视角进行,并特别注重多学科的交叉及定量研究。关键词:零售集聚;外部性;消费者行为中图分类号:F710文献标识码:A文章编号:1000—2154(2013)03—0015—08城市零售业本质上是以城市空间为依托进行布局和集聚,并在店铺和集聚地之间展开多层次的竞争。当零售商向特定区域集聚

2、时,就会在该区域形成零售集聚。目前国外学术界对零售集聚的研究日渐深入,并主要从零售集聚成因、外部性、收益测定等方面展开。一、零售集聚与多学科视角8零售业常常在特定空间范围内集聚。例如,北京王府井和上海南京路都在一个相对较小的空间范围内集聚了大量的商店和购物中心。英国牛津大街聚集了大量的百货商店,查令十字路则聚集了大量的书店,这种零售商店大量聚集在某一特定空问的倾向必然有其深刻的诱因。Berman和Evans(2009)将零售集聚分为两类:创造型零售集聚和发展型零售集聚。前者包括购物摩尔、工厂直营店等,后者包括城市购物中心、商业街、购物带、园林式购物中心等。Hot

3、elling(1929)是首先解释这一现象的学者,他主要通过线性城市假定以及相互博弈竞争解释了多个无差异的商店如何聚集在一起。在上个世纪三十年代,Christaller(1933)是首位研究商业企业(特别是零售企业)空间分布的学者,他通过描述商圈大小和到达距离,构建了消费者在单一商店中心下的购买理论模型。其他学者对此作出了修正,将单一商店中心变成了多商店的聚集组合中心以更符合实际。Nelson(1958)利用累计吸引力和通用性理论刻画了零售活动的空间集聚现象,累计吸引力原理可以描述为,如果零售商店相互临近或聚集将取得更多的贸易机会,从而给区域内各家零售商店均带来

4、好处。逐渐地,国外学术界主流主要从三种理论阐述零售商店空间关系。它们分别是土地使用理论、中心地理论以及第三产业理论。通过对美国CBD中零售商店进行研究,他们发现零售商店空间集聚现象符合中心地理论(Getis,1968)。在这些区位理论中,Christaller的中心地理论和Hotelling的最小差异化原理都能为零售的空间集聚提供一定的解释(Eppli、Benjamin,1994)。8在经过初期的对零售集聚的相对比较简略的解释后,国外学者陆续从经济学、一般均衡理论以及地理学视角对零售集聚成因进行了深入探讨。从经济学的角度出发,商店问外部性被视为零售集聚的重要成因

5、。Gabszewicz和Thisse(1986)、Dudey(1993)和Pashigian和Gould(1998)均将商店间外部性视为零售集聚的收益。根据这种观点,零售集聚降低了消费者搜寻商品的不确定性,从而降低了消费者在多中心购物过程中的成本,对消费者吸引力越大,零售集聚程度越高,竞争力越强,因此也提高了零售集聚的整体收益。除了外部性理论,经济学家研究零售集聚成因最为重要的理论就是空间竞争理论,通过将零售企业区位、市场价格以及零售企业进入策略作为战略变量考虑,解出各个零售企业间的纳什均衡,这样的话,集聚常常被认为是均衡结果的一种表现。当然在分析过程中,为了处

6、理的简便以及结果的简洁,空间常常被考虑构建为地理空间(Eaton、Lipsey,1975)。但这种方式不太适合研究零售集聚,一个重要原因是零售集聚中涉及到数以千计的零售企业以及更多的消费者及商品,因此想要解出企业间的纳什均衡或者有意义的博弈论解释几乎是不可能的;另一个原因是因为上述模型往往将消费者区位视为给定,而这与零售集聚的现实不太符合,现实生活中消费者区位会随着各种因素的变化而移动,同时在模型中商店租金问题也被忽视了,这样零售集聚中外部性的结果就无法很好地体现。8上述经济学研究主要侧重从外部性和空间竞争等微观理论进行分析,与之略有不同的另一个研究视角是由Fu

7、jita和Ogawa(1982)开辟的,通过构建一般均衡模型分析企业集聚现象。他们通过系统仿真阐述了一个城市中企业和消费者的区位均衡。在模型中,每个企业在考虑价格、地租、消费者区位以及其他企业区位情况下选择区位,企业生产被假定为规模报酬不变,因此对单个企业而言集聚规模经济来自于集聚外部性。例如,与另一家企业地理接近会提高生产率,企业能向其他企业学习获得知识溢出效应,中间产品的低运输成本以及庞大的劳动力水池。企业主要是面临区位的高生产率和高租金的两难选择。每个消费者考虑价格、租金以及其他消费者区位情况下选择工作区位和生活区位两个区位,在生活区位中主要是考虑通勤成本

8、和租金的两难选择,而在工

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