基于Stata分析的餐饮店选址定量研究

李思思

摘 要：本文通过参考大量文献，运用商圈理论，对影响餐饮店选址因素进行深入研究与分析，并结合实地调研、数据分析的方法，运用Stata软件，建立计量经济模型，确定最终影响因素及其影响程度。通过拟合优度检验、异方差检验等检验方法验证结果是否可行，为经营者做出最优经营决策提供参考。

关键词：选址 计量经济学模型 商圈调查 函数关系

中图分类号：F719.3 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2017）06（c）-004-02

1 引言

1.1 研究背景

近年来餐饮业的发展态势迅猛，企业数量呈井喷式增长态势，其竞争更是愈演愈烈。企业作为理性的经济主体，在求生存的前提下必然追求更高的利润。企业选址是影响餐饮店业绩的一大主要因子，称其为门店成功与否的前提都不为过。但餐饮业属于一个比较自由的行业，分布范围较广，其选址受很多相关因素的影响，如现有竞争者的数目与规模、不同竞争者的优势与弱势、竞争的短期和长期变动趋势等。因此借助计量经济的方法对餐饮店选址因素进行回归分析，通过模型评价影响因素，相比传统的市场调查节省了大量人力、物力和时间成本，且结果更为精准，数据更为科学，可为餐饮店的前期准备及后期发展提供准确有效的规划和建议。

1.2 研究方法

本文首先结合商圈理论对餐饮店的选址因素展开分析，得出最关键的影响因子。然后运用大量的数学推导、统计与计量分析的定量分析方法，并结合相关的模型和指标进行归纳和验证，最终得到最直观的数据和结论。

2 理论基础

2.1 商圈理论

商圈也称商业圈，在区位上是指一个圆形消费圈，其圆心是店铺选址的位置，半径则是能够吸引消费者前來消费的有效距离，店址与商圈之间是“点与面”的关系。店铺的装潢、经营状况、服务质量、所处地段、交通条件决定着商圈的大小，同时也是店铺辐射范围的一种反映。运用商圈调查不仅可以预估门店的基本客户群，还是门店选址的前提，更是制定经营战略的依据。

在餐厅选址的过程中，确定店铺意向后，对意向店铺所在商圈内的顾客群消费能力、有效商圈的范围、商圈内市场占有率、商圈可变因素等要点进行调查和分析，以评定意向店铺的选址是否适合开店。

2.2 计量经济学

本文运用计量经济学的方法，首先对调查结果进行量化处理；然后以餐饮业毛销售收入为被解释变量，竞争者、附近居民人数和附近家庭平均收入为解释变量建立计量经济模型，进行线性回归分析，寻求相关影响因子对于餐饮业毛销售收入的影响关系；最后对模型进行一系列的检验来验证模型的合理性，从而确定各影响因素对于总的销售收入的影响程度，更为直观地为决策者提供最优的解决方案。

3 基于商圈理论的餐饮店选址分析

在经营过程中，餐饮店的装修、餐品等因素均可逐步改善，但餐厅的地点是固定的，不可再重新选择，所以，选址科学化是决定其成败的关键因素。据此，本文围绕选址因素，采用科学理论即商圈理论展开分析，包括人口数量及其具体情况、附近居民的人均可支配收入和竞争状况等。衡量商圈内需求程度的重要影响因子就是人口数量。商圈内的顾客有着不同的消费特点，具体可分为居住人口、工作人口和流动人口这三部分。了解商圈内不同顾客的年龄分布特点、教育水平、职业分布，可使餐饮店掌握消费者的惠顾倾向，安排设立适应这些惠顾倾向的店面，以得到最好的布局效益。附近居民的人均可支配收入的调查对餐饮业具体针对哪一阶层的人群、定位高端还是平价格局来说至关重要。而在竞争状况分析上，首先就是要调查清楚现有竞争者的数目与规模、不同竞争者的优势与弱势、竞争的短期和长期变动趋势等，这些对餐饮店的选址都会产生重要的影响，因为商圈内竞争者的数目越多则越不利于餐饮店的发展。

4 研究设计

4.1 变量选取

为了探究出餐厅店面的最佳选址，本文选取两千米内直接竞争者的数目、三千米内的居民人数和三千米内的家庭平均收入为研究对象，在诸如餐厅的成本、价格、房租的费用、客人流动量等其他条件不变的情况下进行研究。

4.2 模型构建

根据以上分析，解释变量选取三个，分别是competitors（两千米内直接竞争者的数目/个），pop（三千米内的居民人数/个）和income（三千米内的家庭平均收入/元每人），用X1、X2、X3表示。被解释变量：毛销售收入，用Y表示。

在经济意义的层次，我们可以大致猜测，毛销售收入的多少与附近居民人数显然是有联系的，即附近有多少消费者，可大致猜测两者之间为正相关；并且周边居民的平均家庭收入水平越高，那么销售额就可能也越高；显然竞争对手是负相关因素，竞争激烈势必会使销售额下滑。分析至此，可进行多元方程回归 ，建立如下多元回归方程：Y=β+β1X1+β2X2+β3X3+α

4.3 数据来源

选取33家某连锁餐厅为研究对象，进行调研统计，收集数据。如表1所示。

5 研究分析

借助Stata软件，对上述数据进行分析，通过整理回归结果得到以下回归模型：

5.1 经济意义检验

从回归结果来看，X1的系数为-8011.82，X2系数为0.33，X3系数为1.44。可以看出当竞争者增加一个时，毛销售收入会减少8011.82元，当两千米以内的居民人数增加一个时，毛销售收入会增加0.33元，当人均收入水平提高1元时，毛销售收入会增加1.44元。大小从经济层次上可被接受，正负相关关系与预期一致，因此，该模型通过经济意义检验。

5.2 拟合优度与Prob值检验

回归结果显示，R2=0.6482，调整后的R2也有0.6076，均大于0.60，基本通过检验。X1、X2、X3对应的Prob值为0.001、0.000、0.015，竞争者和居民人数的系数均在1%内显著，而附近居民的收入则在5%以内通过检验。

5.3 异方差的诊断与检验

B P检验中，P r o b > c h i 2 = 0 . 335 4，W h i t e检验中，Prob>chi2=0.9768，均大于0.05，故接受同方差的假设，认为不存在异方差，因此对原模型不必进行异方差修正。

5.4 是否存在遗漏变量与多重共线性检验

从检测结果得知，在检验是否存在遗漏变量时，结果显示，Prob>F=0.2204，可在5%的水平上，接受“无遗漏变量”的原假设。从Stata多重共线性的检验结果也可以看出，最大的VIF为2.56，远小于10，故不必担心存在多重共线性。

5.5 研究总结

由于实际因素与模型因素不能达到完全一致，且部分因素量化复杂繁琐，这是计量经济研究的缺点，也是本文研究的缺憾。因此本文首先假设了在其他条件不变，再运用计量分析的方法，利用Stata数理分析软件，对三个可量化因素进行具体分析，证明竞争者的影响程度为之最大，且是负相关，附近居民人均收入影响次之，附近居民人数影响最小，为决策者在实施具体方案时提供参考。

6 结语

餐饮业是一门高附加值产业，具有助推经济增长，实现国民收入再分配，繁荣活跃市场、拉动相关行业的发展，增加再就业等重要作用。随着经济的增长和人们生活水平的提高，城市餐饮业借助丰富的饮食文化、突出的区域性特征和不断发展的市场等优势得到了快速发展和繁荣，为城市的经济社会发展带来了积极的经济效应、社会效应和产业效应。

此外，我国饮食文化底蕴深厚，区域特征突出，饮食种类繁多，作为企业如何合理利用这些饮食资源，如何将其它资源协调开发，统一规划，最大程度发挥其效应；餐饮企业在经营管理中要实施连锁经营、文化助推、品牌管理、特色创新等发展战略具体应对还需作进一步的深入研究。

参考文献

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