1、1国外零售集聚研究理论综述及启示摘要：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：10002154（2013）03001508 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时，就会在该区域形成零售集聚。
2、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 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2心、商业街、购物带、园林式购物中心等。 Hotelling（1929）是首先解释这一现象的学者，他
3、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
4、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、Be njamin，1994） 。 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。Gabszewicz 和 Thisse（1986） 、Dudey（1993）和 Pashigian
5、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3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
6、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。 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 Fujita 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
7、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、4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和租金的两难选择，而在工作区位中则是工资和通勤成本的两难选择。当所有企业和消费者都实现均衡时达到模型的一般均衡，可能会存在中心地理式、混合区位以及三中心均衡等多种均衡模式。 与
8、经济学分析视角不同，地理学界通过很独特的视角和方法来研究零售集聚现象，Harris（1985）完成了一个很精彩的论述，分析了一个城市或区域的零售活动的空间集中现象，地理学研究中主要有中心地理论、Lowry 模型和空间交互理论（Wilson，1967） ，但是这些分析没有考虑零售集聚经济，至少是没有精确地描述集聚经济。整个地理学界特别注重利用空间分析软件，例如 GIS、Mapinfo 等来实证或仿真在一定的商业规则下，零售集聚如何产生、发展及演化的，他们的研究方法及成果能为零售集聚的研究带来新的冲击力量。 国外的零售集聚研究日益呈现出多学科、交叉研究的特质，经济学、地理学乃至营销学都对零售集聚现
9、象有较深入的研究。相对而言，经济学的研究更希望将零售集聚研究纳入到传统经济学分析范式当中，因此倾向于利用一般均衡理论以及 CGE 模型进行分析，但这样往往会出现为了构建模型的完美而忽视了零售的产业特性以及与现实的融合；地理学的研究则更加注重实际，各种空间分析工具的使用也增添了研究的精确性和实用性，但地理学的研究缺乏统一的理论模型指导，因此导致研究结构缺乏普适性。 二、零售集聚与需求外部性 国外学者研究零售集聚时常常有意识地缩小研究范围，特别注重从5微观企业角度研究零售集聚现象，因此购物中心（摩尔）作为零售集聚现象最为典型的代表也成为研究的热点。购物中心（摩尔）可以定义为在一座或一组计划充分、设
10、计和管理完善的建筑物内多种业态的零售商和商业服务商的空间集聚（ICSC，2002） 。在零售空间集聚中分析需求外部性问题一直是零售研究的热点。商店间正向外部性，通常也被称为需求外部性，是来自于一个或者更多的商店对于一个或者更多的商店产生的正向影响，而这种影响没有通过价格和市场补偿。在以前的研究中，经常可以将需求外部性等同于主力店产生的需求外溢效应（Gatzlaff，等，1994） 。这种外部性常常被认为是零售集聚的重要成因。通常，主力店由于能带来巨大的消费人流量，被视为商店间正向外部性的提供者，一般都能享受到租金的折扣（可以视为外部性的一种补偿） （Benjamin，等，1992） 。不过小型
11、商店有时候也能为主力店带来一定的正向需求外部性。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（Wakefield、Baker，1998） 。Gould，等（2005）特别指出，在美国之所以出现中心商业区的逐渐衰落，一个很重要的原因就是中心商业区在制定租户组合决策时无力将主力店带来的需求外部性内生化，因此主力店纷纷从商业区搬移到摩尔。当然如果从更宽泛的角度下定义，商店间正向外部性应该包括商店问的通用性和互补性、消费者购物环境的改善以及由此产生的销售努力、购物基础设施和其他公共产品的提供等等（Tony Shun-Te You，等，2003） 。商场和购物中心的管理者通
12、常都需准确估计商店间的外部性以计算最为经济和有效的商店组合模式。 6现有文献已经广泛认识到了购物中心的商店间外部性。Brueckner（1993）讨论了购物中心内商店问的外部性主要产生于百货商店给内嵌的零售商带来的消费者溢出效应。因此大型购物中心管理者应该通过内化这种外部性从而实现利润最大化。而许多学者解释这种商店问外部性的成因主要来自于消费者对百货商店的印象。Miceli 和Sirman（1995）则认为商店组合中知名品牌商店和流行商店将为其他商店产生外部性，同时建立起整个购物中心的正面形象。Keller（1993）发现在零售商店的内嵌溢出效应的各种影响因素中，品牌名称是最为显著的，它强烈地
13、影响到溢出效应的大小及实现。Sirmans 和Guidry（1993）研究了影响大都市区域购物中心的租金价值的各种变量时发现，购物中心面积、时间和主力店作为消费者购物驱动力的代理变量，这些变量的增加将同时增加购物中心的吸引力以及租金价格。类似的，Eppli 和 Shilling（1996）通过零售重力模型分析了竞争商场的规模大小和距离对于现有商场的效应。研究发现，一个购物中心会影响到其他购物中心的商店销售，这可称为竞争商场外部性，必须在商场决策中予以充分考虑。构建一个购物中心以及招商引资均需花费时间以及金钱成本。因此在做商场空间分配以及商店组合决策前必须充分考虑竞争对手所带来的影响，这种影响是物质成本，更是由于品牌、形象等带来的无形成本。 Mejia 和 Eppli（2003）则精确区分了商店间外部性和购物中心间外部性，认为前者是正向的，有利于提升商店在购物中心里的销售，而购物中心间外部性则是负向的，会降低商店在购物中心里的销售。他们构7建了一个非线性模型来估计购物中心间外部性，模型基本形式如下：
