雷利零售引力法则
简介法则背景1929年，美国威廉?雷利（W?J?REILY）教授通过对美国的都市圈调查后根据牛顿力学的万有引力理论
简介
法则背景
1929年，美国威廉?雷利（W?J?REILY）教授通过对美国的都市圈调查后根据牛顿力学的万有引力理论提出了“零售引力规律”，该理论法则对未来的城市商圈的研究起着重大的作用。人们称之为”雷利法则”。
核心论点
“具有零售中心的两个城市，从位于他们中间的城市吸引的交易量与各自城市的人口数成正比例，而与从中间城市到市场的距离的自乘结果数成反比例”。
“雷利零售引力法则”解析
雷利认为：确定城市商业商圈要考虑人口和距离两个变量，城市商圈的规模由临近地区人口的多少，和距离城市的远近不同而不同，城市人口越多，则说明该城市越发达，对周边地区顾客的吸引力也就越大，如果某城市离周边特定区域的距离越远，顾客前往该城所需时间就越长，则其对此特定区域的吸引力也就越小。
“雷利零售引力法则”的计算步骤
雷利零售引力法则
公式
雷利指出，两个城市区域对其分歧点内（顾客在此点可能前往任何一个区域购买，这个点位于对顾客具有同等吸引力的位置上）的零售易吸引力，与城市区域的规模成正比，而与两个城市到分歧点距离的平方成反比。于是导出下列公式：
Dab=A贸易区的销售范围，向B贸易区，以英里计算
d=在A和B城市间主要路段的英里距离
Pa=城市A的人口
Pb=城市B的人口
假设前提
(1)两城市主要道路交通易达性一样。
(2)两城市之零售店经营绩效无多大差异。
(3)两城市人口分布相似。
如此才能求得完整商圈而不变形。
局限
(1)只考虑距离,未考虑其他交通状况(如不同交通工具、交通障碍等)，若以顾客前往商店所花费的交通时间来衡量会更适合。
(2)顾客的“认知距离”会受购物经验的影响，如品牌、服务态度、设施等，通常会使顾客愿意走更远的路。
(3)因消费水准的不同，人口数有时并不具代表性，改以销售额来判断更能反映其吸引力。
使用时机
商圈分析须配合常识综合研判,有时须结合多项技术合用,研判才较准确。利用雷利定律研判商圈虽较粗略,但在资料不足时仍可适用。
在城市商圈研究中的应用
雷利零售引力法则“雷利零售引力法则”对城市商圈研究的贡献
“雷利零售引力法则”是最原始最基本的商圈理论法则，以后的众多法则均源于该法则关于零售引力的核心思想之上，这个法则对研究城市商圈的贡献在于：如果企业无法在投资地获得更为详尽的资料，只能通过官方资料大概知道该地人口和地理情况，那么就可以利用雷利法则对该地点进行初步的吸引力判断，雷利法则运算方法简单，数据获得容易，是企业在决策早期经常使用的方法。
“雷利零售引力法则”仅只适合用于单一的市场竞争环境里
在雷利法则中，有这样一种简单的逻辑推理关系：如果其中一个地方人口多，那么他的商业设施就会好，顾客因此就很愿意前往设施齐全的区域消费，如果该地距离远，那么他的交通就不会很方便，顾客前往该地的时间就会很长，所以就不太愿意前往消费。这种逻辑关系抛却了城市规划、交通网络建设、企业经营能力及商品本身的影响力因素，而这些因素有可能导致人口多的地方商业并不一定就发达，人们到距离远的地方或者会比到距离近的地方更方便。企业如果据此去判断一个地方的投资价值显然过于片面。这种片面性决定了“雷利法则”只适合在一些市场竞争环境较为单纯的情况下应用。
在实战案例中的计算方法企业意图在某市选择一个商业区附近投资开设一个大型SHOPPINGMALL，该市有两个中心商业区，A商业区有8万人口，B商业区有4万人口，A、B区域之间有一大型住宅C区，人口有10万，C区距离A区有2公里路程，距离B区有1公里路程，问哪个商业区市场潜力大，企业应该选择在哪个商业区设店？
第一步：计算A、B两区吸引力比值M
【8万人口/4万人口】×【(2/1)2】=8
第二步：计算A地吸引率
（8/1+8）×100%=88%
第三步：计算B地吸引率
1-88%=12% 雷利零售引力法则
通过计算可以知道，B地对C地的吸引力为12%，假设C城有10万人口要选择前往SHOPPINGMALL购物，由于人口多的商业区，商业吸引力也大，则有10×88%=8.8万人会前往A区购物。只有1.2万人前往B区。从吸引C区的顾客的可能性看，企业将SHOPPINGMALL设在A区比较合适
“雷利法则”对数据要求简单，多应用在企业对投资地点的初步判断之上，由于该法则是对被评估区的吸引力的计算，在公式中的中间地带C只是作为一个评估区域，在实际应用中，有可能A、B两地之间并无C区的存在，依然可以使用雷利法则评估A、B两地对中间区域的吸引力度，这种吸引力度的大小可以理解为企业商店商圈辐射的范围大小。也就是两商圈的分界点，由此引申出“康帕斯商圈界限模型”。
相关词条
霍尔的三维结构模式SWOT分析模型六力互动模型模糊产权理论人格管理沟通管理走动管理IS-LM-BP模型创造性会计行为数一数二原则平滑异同移动平均线自我实现人威廉指数鱼骨图雷利零售引力法则VAR方法活筹指数101°C理论SMED法10日均线
法则背景
1929年，美国威廉?雷利（W?J?REILY）教授通过对美国的都市圈调查后根据牛顿力学的万有引力理论提出了“零售引力规律”，该理论法则对未来的城市商圈的研究起着重大的作用。人们称之为”雷利法则”。
核心论点
“具有零售中心的两个城市，从位于他们中间的城市吸引的交易量与各自城市的人口数成正比例，而与从中间城市到市场的距离的自乘结果数成反比例”。
“雷利零售引力法则”解析
雷利认为：确定城市商业商圈要考虑人口和距离两个变量，城市商圈的规模由临近地区人口的多少，和距离城市的远近不同而不同，城市人口越多，则说明该城市越发达，对周边地区顾客的吸引力也就越大，如果某城市离周边特定区域的距离越远，顾客前往该城所需时间就越长，则其对此特定区域的吸引力也就越小。
“雷利零售引力法则”的计算步骤
雷利零售引力法则
公式
雷利指出，两个城市区域对其分歧点内（顾客在此点可能前往任何一个区域购买，这个点位于对顾客具有同等吸引力的位置上）的零售易吸引力，与城市区域的规模成正比，而与两个城市到分歧点距离的平方成反比。于是导出下列公式：
Dab=A贸易区的销售范围，向B贸易区，以英里计算
d=在A和B城市间主要路段的英里距离
Pa=城市A的人口
Pb=城市B的人口
假设前提
(1)两城市主要道路交通易达性一样。
(2)两城市之零售店经营绩效无多大差异。
(3)两城市人口分布相似。
如此才能求得完整商圈而不变形。
局限
(1)只考虑距离,未考虑其他交通状况(如不同交通工具、交通障碍等)，若以顾客前往商店所花费的交通时间来衡量会更适合。
(2)顾客的“认知距离”会受购物经验的影响，如品牌、服务态度、设施等，通常会使顾客愿意走更远的路。
(3)因消费水准的不同，人口数有时并不具代表性，改以销售额来判断更能反映其吸引力。
使用时机
商圈分析须配合常识综合研判,有时须结合多项技术合用,研判才较准确。利用雷利定律研判商圈虽较粗略,但在资料不足时仍可适用。
在城市商圈研究中的应用
雷利零售引力法则“雷利零售引力法则”对城市商圈研究的贡献
“雷利零售引力法则”是最原始最基本的商圈理论法则，以后的众多法则均源于该法则关于零售引力的核心思想之上，这个法则对研究城市商圈的贡献在于：如果企业无法在投资地获得更为详尽的资料，只能通过官方资料大概知道该地人口和地理情况，那么就可以利用雷利法则对该地点进行初步的吸引力判断，雷利法则运算方法简单，数据获得容易，是企业在决策早期经常使用的方法。
“雷利零售引力法则”仅只适合用于单一的市场竞争环境里
在雷利法则中，有这样一种简单的逻辑推理关系：如果其中一个地方人口多，那么他的商业设施就会好，顾客因此就很愿意前往设施齐全的区域消费，如果该地距离远，那么他的交通就不会很方便，顾客前往该地的时间就会很长，所以就不太愿意前往消费。这种逻辑关系抛却了城市规划、交通网络建设、企业经营能力及商品本身的影响力因素，而这些因素有可能导致人口多的地方商业并不一定就发达，人们到距离远的地方或者会比到距离近的地方更方便。企业如果据此去判断一个地方的投资价值显然过于片面。这种片面性决定了“雷利法则”只适合在一些市场竞争环境较为单纯的情况下应用。
在实战案例中的计算方法企业意图在某市选择一个商业区附近投资开设一个大型SHOPPINGMALL，该市有两个中心商业区，A商业区有8万人口，B商业区有4万人口，A、B区域之间有一大型住宅C区，人口有10万，C区距离A区有2公里路程，距离B区有1公里路程，问哪个商业区市场潜力大，企业应该选择在哪个商业区设店？
第一步：计算A、B两区吸引力比值M
【8万人口/4万人口】×【(2/1)2】=8
第二步：计算A地吸引率
（8/1+8）×100%=88%
第三步：计算B地吸引率
1-88%=12% 雷利零售引力法则
通过计算可以知道，B地对C地的吸引力为12%，假设C城有10万人口要选择前往SHOPPINGMALL购物，由于人口多的商业区，商业吸引力也大，则有10×88%=8.8万人会前往A区购物。只有1.2万人前往B区。从吸引C区的顾客的可能性看，企业将SHOPPINGMALL设在A区比较合适
“雷利法则”对数据要求简单，多应用在企业对投资地点的初步判断之上，由于该法则是对被评估区的吸引力的计算，在公式中的中间地带C只是作为一个评估区域，在实际应用中，有可能A、B两地之间并无C区的存在，依然可以使用雷利法则评估A、B两地对中间区域的吸引力度，这种吸引力度的大小可以理解为企业商店商圈辐射的范围大小。也就是两商圈的分界点，由此引申出“康帕斯商圈界限模型”。
相关词条
霍尔的三维结构模式SWOT分析模型六力互动模型模糊产权理论人格管理沟通管理走动管理IS-LM-BP模型创造性会计行为数一数二原则平滑异同移动平均线自我实现人威廉指数鱼骨图雷利零售引力法则VAR方法活筹指数101°C理论SMED法10日均线