如何在微观的经济环境中进行选址

⑴ 新创企业在选址时需要考虑的因素有很多，大的方面可以归纳为两大类，既宏观因素和什么

一类是宏观因素，一类是微观因素

企业选址需要考虑的问题：
1、位置，这决定企业的市场与生产成本。
2、企业在选址的时候一定会考虑园区的政策配套、产业分配、后期发展的服务配套。
3、选择园区的时，要重视园区发展理念。园区的产品定型到底服务哪一种类型的企业，这种企业类型在你的发展过程中是否能够对接，是否能够带来潜在客户和潜在升值这都是需要考虑。
4、企业在选址的时候一定会考虑园区的政策配套、产业分配、后期发展的服务配套。
企业选址需要考虑的因素：
（一）企业的地点远择战略主要会受成本、市场、政府等因索的影响。企业的运营成本主要由生产成本、运输成本、交易成木构成，这些成木的综合作用牵动着企业的成本利润率，影响着企业的投资意向；市场需求是确定市场供应量的先决因素，因而产品的销路会指引企业资金投向；而政府的服务效率，透明程度，及产业政策的导向和限制，又会作用于产业的区域发展环境，进而影响企业的选址决策。
具体而言，由于土地、人力、技术、信息、资本等生产要索成本在总成本中的占比不同，重要性也不同，因而企业的选址决策，还要依企业所处产业，企业所处价值链的环节，考虑不同的影响因素和各因素的权重差异。

（二）在选址决策中，一些产业侧重考虑成本因素，如:钢铁业的部分原料成本占整个钢铁生产成木的比例高达75%，光伏产业硅料的提纯生产过程需要巨大的能耗，因而钢铁厂和硅料提纯厂选址偏好就近原料、燃料动力的供应地。而一些劳动密集型的制造业也不断地向人工供应充沛、质星高、工资低，综合运价成本更低的地区转移。
在选址决策中，一些产业侧重考虑市场因索，如:一些对售后服务要求较高，时效性要求较强，运输成本占比较大的产业。就仓储物流业来说，其选址就须以仓储物流巾心的服务目需求量作为约束条件，建立选址模型，评估交通便捷程度等因素，完成投资选址。
在选址决策中，一些产业还需关注政府因素的影响。以光伏产业为例，在光伏组件价格的构成中，硅料价格大约占比过半。因而对于光伏产业而言，硅料的质量和取得成木，直接影响光伏组件和应用产品的售价，影响着企业的梢路市场和企业获利情况。

⑵ 微观经济学知识点

微观经济学（Microeconomics）(“微观”是希腊文“ μικρο ”的意译，原意是“小")又称个体经济学，小经济学，是现代经济学的一个分支，主要以单个经济单位（单个生产者、单个消费者、单个市场经济活动）作为研究对象分析的一门学科。
微观经济学是研究社会中单个经济单位的经济行为，以及相应的经济变量的单项数值如何决定的经济学说；分析个体经济单位的经济行为，在此基础上，研究现代西方经济社会的市场机制运行及其在经济资源配置中的作用，并提出微观经济政策以纠正市场失灵；关心社会中的个人和各组织之间的交换过程，它研究的基本问题是资源配置的决定，其基本理论就是通过供求来决定相对价格的理论。所以微观经济学的主要范围包括消费者选择，厂商供给和收入分配。
研究内容编辑
微观经济学包括的内容相当广泛，其中主要有：均衡价格理论、消费者行为理论、生产者行为理论（包括生产理论、成本理论和市场均衡理论）、分配理论、一般均衡理论与福利经济学、市场失灵与微观经济政策。
微观经济学的研究方向：微观经济学研究市场中个体的经济行为，亦即单个家庭、单个厂商和单个市场的经济行为以及相应的经济变量。
它从资源稀缺这个基本概念出发，认为所有个体的行为准则在此设法利用有限资源取得最大收获，并由此来考察个体取得最大收获的条件。在商品与劳务市场上，作为消费者的家庭根据各种商品的不同价格进行选择，设法用有限的收入从所购买的各种商品量中获得最大的效用或满足。家庭选择商品的行动必然会影响商品的价格，市场价格的变动又是厂商确定生产何种商品的信号。厂商是各种商品及劳务的供给者，厂商的目的则在于如何用最小的生产成本，生产出最大的产品量，获取最大限度的利润。厂商的抉择又将影响到生产要素市场上的各项价格，从而影响到家庭的收入。家庭和厂商的抉择均通过市场上的 供求关系表现出来，通过价格变动进行协调。
因此，微观经济学的任务就是研究市场机制及其作用，均衡价格的决定，考察市场机制如何 通过调节个体行为取得资源最优配置的条件与途径。微观经济学也就是关于市场机制的经济学，它以价格为分析的中心，因此也称作价格理论。微观经济学还考察了市场机制失灵时，政府如何采取干预行为与措施的理论基础。微观经济学是马歇尔的均衡价格理论基础上，吸收美国经济学家张伯仑和英国经济学家罗宾逊的垄断竞争理论以及其他理论后逐步建立起来的。凯恩斯主义的宏观经济学盛行之后，这种着重研究个体经济行为的传统理论，就被称为微观经济学。微观经济学与宏观经济学只是研究 对象有所分工，两者的立场、观点和方法并无根本分歧。两者均使用均衡分析与边际分析，在理论体系上，它们相互补充和相互依存，共同构成现代西方经济学的理论体系。
微观经济学的基本假设：市场出清，即资源流动没有任何障碍；完全理性，即消费者与厂商都是以利己为目的的经济人，他们自觉的按利益最大化的原则行事，既能把最大化作为目标，又知道如何实现最大化；完全信息，是指消费者和厂商可以免费而迅速的获得各种市场信息。
产生发展编辑
微观经济学的历史渊源可追溯到亚当·斯密的《国富论》，阿尔弗雷德·马歇尔的《经济学原理》。20世纪30年代以后，英国的罗宾逊和美国的张伯伦在马歇尔的均衡价格理论的基础上，提出了厂商均衡理论。标志着微观经济学体系的最终确立它的体系主要包括：均衡价格理论，消费经济学，生产力经济学，厂商均衡理论和福利经济学等。
微观经济学的发展，迄今为止大体上经历了四个阶段：
第一阶段：17世纪中期到19世纪中期，是早期微观经济学阶段，或者说是微观经济学的萌芽阶段。
第二阶段：19世纪晚期到20世纪初叶，是新古典经济学阶段，也是微观经济学的奠定阶段。
第三阶段：20世纪30年代到60年代，是微观经济学的完成阶段。
第四阶段：20世纪60年代至今，是微观经济学的进一步发展、扩充和演变阶段。
通观微观经济学的发展过程与全部理论，始终围绕着价格这一核心问题进行分析，所以微观经济学在很多场合又被称为“价格理论及其应用”。 [1]
理论发展编辑
新消费理论
传统的西方微观经济学对消费者行为的构建，是建立在消费者效用最大化的假定前提下的。而对于消费理论研究的发展，正因源于对这前提假定条件的反思。
1.显示偏好理论。
显示偏好理论是由萨缪尔逊率先提出的，后经霍撒克（H·S·Houthakker）、里克特（M·K·Richer）等人的补充逐步成体系。它的产生导源于传统需求理论的效用不可检测性。在传统的微观需求理论中，消费者实现效用最大化商品组合的选择行为，只有在消费者效用函数已知且具有良好性质时才易分析。但实际生活中却并非如此，因为效用或偏好不能被直接观察、能直接被观察的只是消费者的选择行为。如果能找到选择行为与偏好之间的某种关系，进而言之，如果消费者的“选择”能显示“偏好”，那么，需求理论和偏好理论就可建立在可观察的消费者行为的基础上，这就为检验消费者行为与最大化公理的一致性提供了可能。显示偏好理论的基本思想正在于此。
2.风险条件下的选择问题。
在风险大量存在的市场上，如何有效选择资产征状组合以回避风险就变得十分重要，因此，对保险市场、证券市场、期货合同等问题的研究，就成为微观经济理论一个十分活跃的分支。尤其是20世纪60、70年代以来，随着认知心理学和其他心理学分支的发展，人们开始对古典经济学理性假设和预期效用理论进行检验，结果发现：在确定条件下，理性公理假设成立，而在模糊或不确定条件下，人们的行为常常违背公理性假设。因此，在不确定条件下进行决策，必须考察人们的复杂心态，在这种情况下，出现了观望理论、遗憾理论及模糊模型。具体到市场中资产征状组合决策时，出现了风险资产理论（衍生证券）、代理理论、资产组合选择理论、资本资产定价模型和套利定价理论等。与这一理论相应产生的是阐释消费者在不同条件下对消费和储蓄的不同选择的跨时期选择理论。动态的跨时期选择理论在现代经济学中已有普遍应用。
3、消费也是家庭生产的理论。
贝克尔认为，家庭类似于一家小工厂，家庭把“资该品、原材料和劳动组合起来……以生产一些其他的有用商品”。按照这个较为宽泛的观点，新古典微观经济学中的消费者，既是家庭消费者又是家庭生产者，是具有双重身份的角色。认为，商品的生产和消费（在贝克尔的模型中，有时把孩子看成是消费商品）要耗费时间。时间是一种机会成本，它必须同任何物品之市场价格或制定经济决策的行为之市场价格计算在一起。正如把孩子抚育成人需要耗费人力资源、资本和时间等投入一样，任何最终物品或劳务的生产和消费都可以看成是为获取一种产出而需要耗费的各种投入的组合。例如，一个人在其家庭生产中（在以贝克尔为代表的新微观经济理论中，消费被看作是家庭生产）所获得的最终产品，比如“健康的体魄”，需要许多“市场物品”（那些由消费者直接在市场购买的物品）和时间投入的组合。体育器材、各种健康食品、医疗服务以及花费在锻炼上的时间和消费这些物品所需的时间，就是生产这种最终物品的所有投入。个人或家庭把这些投入转化为产出（包括孩子的成长、舒适的家庭生活、健康的身体、精神的怡悦等等），亦即家庭的生产或消费过程，体现一种生产函数。
像一般生产企业实现生产的最优化要考虑生产要素应用的机会成本一样，实现家庭生产的最优化也要考虑各种要素应用的机会成本。例如，看一场戏、读一本书、或者吃一顿美食（这些都可看成是家庭生产中的投入要素）都需要花费时间，所以这些行为的完全价格必须包括用于这些行为的时间的机会成本。这种机会成本可以根据个人的市场工资来计量。例如，假设某人工作一小时可以挣到10美元，他或者用一小时在餐厅进餐，或者用15分钟吃快餐。再假设这两种就餐方式的花费都是6美元。尽管这两顿饭需要相等的货币花费，但其消费的完全价格却明显不同。快餐消费的完全价格是8.50美元（6美元加上放弃2.50美元的收入），而在餐厅进餐的完全价格却是16美元（6美元加上放弃10美元的收入）。个人最终选择的决定因素将是每顿饭中的每一美元花费（完全成本）所带来的效用量（亦即家庭生产的产品价值）。其他诸如生育孩子、做各种各样的家务、维护活动等家庭生产的价值，也可以用机会成本的概念来表示。同样，当把时间成本与市场物品成本同等看待的时候，便在工作和闲暇之间的传统选择之中注入了新的见解，则成了在工作、闲暇和家庭生产之间的选择，并且，按照质和量的概念，家庭消费类型的新观点都是可以成立的。
新厂商理论
新古典厂商理论研究的是一种原子式厂商，即把厂商当作一个具有利润最大化倾向的经济个体，换言之，把厂商当作一个“黑箱”，一个最小的分析单位，所有的问题都抽象在生产函数之中。但现实与理论相距甚远，现代企业理论的形成正是对这一假设的反思结果。
1、企业的性质。这一问题的实质是分析企业存在的理由。最早提出并对其加以解释的是科斯，科斯从交易成本的分析角度，提出企业的存在是为了减少市场交易的成本，即市场成本的企业内部化。除科斯外，威廉姆森（Williamson,1975）、克来因（Klein,1978）、格罗斯曼和哈特（Grossman,Hart,1986）、Tirole等人分别从资产专用性、不完全合约与纵向一体化等角度，阐释企业的本质。
2、最大化模型与委托——代理问题。委托一代理问题导源于对企业经理人员最大化行为的反思与分析。在一个企业中，所有权与经营权的分离是必须研究的问题。在正常情况下，企业经理依据其特定的信息和权能优势独享决策权，其行为对企业产生巨大影响。因此，在现代企业中，投资者或委托者与经理或代理者之间存在利益与目标的差异。委托——代理理论正是为解决经理人员对投资者利润最大化目标的偏离而发展起来的。这一理论的意义在于使企业不再作为最小的经济分析单位。
3、内部组织效率与非最大化厂商理论。如何激发员工积极性和创造性，有效组织各种资源使企业有效运转，是企业形式的核心问题。阿尔钦和德姆赛茨（Alchian,Demsetz,1972）的团队理论成功地解释了这一问题。而从管理角度来看，新古典“理性经济人”是其管理的立足点，即管理的“利益最大化激励”。但现实中这种管理思想并非屡试不爽。针对这种情况，西蒙（H·A·Simon）个人有限理性和追求满意效用假说，利本斯坦（H·Leibenstein）提出“X—非效率理论”，从而形成非最大化厂商行为理论。它的意义在于从“微观——微观”角度分析研究资源配置和利用效率问题，成为“最大化理论”的重要补充。
博弈论的改写
新古典经济学市场分析有两个重要前提假定：
1、个人决策是价格参数和收入给定条件下的最优选择，不影响他人也不依赖他人；
2、市场信息充分且无成本。
这两个前提假定使微观经济分析始终处在完美的一般均衡确定性分析的美妙境界中。但现实生活却非如此，经济作为一个整体，不仅人与人之间相互影响，个体获得信息的能力有限而且信息也是有成本的。正是在这种情况下，博弈论、信息经济学和不确定性分析应运而生。1944年冯·诺依曼和摩根斯特恩（Von Neuman,Morgenstern）合作出版的《博弈论与经济行为》，标志着“经济博弈论”的正式创立。到1994年纳什、泽尔腾和豪尔绍尼三位“博弈论”巨匠同获诺贝尔经济学奖 [2] ，其间经历了整整半个世纪，博弈论得到很大的丰富和发展。“零和博弈与非零和博弈”、“囚徒困境与纳什均衡”、“子博弈精练纳什均衡”和“贝叶斯—纳什均衡与精练贝叶斯—纳什均衡”理论，使博弈论在现代经济分析中的地位日益提升，从某种意义上可以说，博弈论的广泛应用已改写了微观经济学。
博弈论重塑了微观经济学的独占理论。对外部性问题的忽略是古典经济致命的缺陷，从而对外部性问题的研究大大促进微观经济学的发展。从古诺、贝特朗到张伯伦，经济学家逐步认识到：现实中绝大多数市场竞争需要用寡占理论解释。虽然寡头竞争在现实中普遍存在，但在引入博弈论之前，经济学家所能做的仅是重温古诺一个半世纪前的研究成果。只是在以贝恩为代表的传统产业组织理论中，寡占市场才被作为重点，在“结构——行为——绩效”的框架中作实证研究。但当经济学家掌握了纳什均衡和更多的博弈论知识后，古诺研究就便被继续推进了。他们不仅证实了古诺和贝特朗均衡都是纳什均衡，而且在这两个模型的基础上，发展了多种分析技术，如沉没成本，不完全信息模型和个体理性与集体理性、佚名定理等，使现代经济学的市场分析跃升到一个新的境界。
信息经济学成为主流
经济社会中，每个人都是根据他所掌握的信息作出决策。但非对称信息环境是常态。所谓非对称信息环境，指的是一些人具有他人不掌握的信息。信息经济学研究的就是非对称信息下行为个体的最优决策，主要研究两方面问题，一是不完全信息下的经济分析，核心是“信息成本”和最优信息搜寻；二是非对称信息下的经济分析。
信息经济学中的难点在于委托—代理关系中对象的不确定性，即委托人在与多种代理人打交道时无法确知自己在与何种类型的人打交道，代理人情况亦如此。20世纪60年代后期，博弈论学者哈萨尼提出了一种处理不完全信息的博弈技术，并将完全信息博弈中的纳什均衡概念推广到不完全信息博弈中，定义了贝叶斯纳什均衡 [3] 。在此基础上，不完全信息博弈（尤其是非对称信息博弈）得到长足发展，信息经济学也因此飞速发展起来。非对称信息博弈的分析方法彻底改变了微观经济学的全貌。关于经济机制的设计研究中所处理的道德风险和逆向选择等问题，都是这一分析方法带来的变化。可以说，慎密的微观分析已渗透到我们所处的复杂的经济系统中——从市场的有效性到公共产品的供给，从现代企业制度的各种有关问题到政府在经济中的作用等等。信息经济学已经成为当今经济分析的主流。

⑶ 如何从经济因素方面考察企业的地址选择

企业的地点远择战略主要会受成本、市场、政府等因索的影响。企业的运营成本主要由生产成本、运输成本、交易成木构成，这些成木的综合作用牵动着企业的成本利润率，影响着企业的投资意向；市场需求是确定市场供应量的先决因素，因而产品的销路会指引企业资金投向；而政府的服务效率，透明程度，及产业政策的导向和限制，又会作用于产业的区域发展环境，进而影响企业的选址决策。
具体而言，由于土地、人力、技术、信息、资本等生产要索成本在总成本中的占比不同，重要性也不同，因而企业的选址决策，还要依企业所处产业，企业所处价值链的环节，考虑不同的影响因素和各因素的权重差异。
在选址决策中，一些产业侧重考虑成本因素，如：钢铁业的部分原料成本占整个钢铁生产成木的比例高达75%，光伏产业硅料的提纯生产过程需要巨大的能耗，因而钢铁厂和硅料提纯厂选址偏好就近原料、燃料动力的供应地。而一些劳动密集型的制造业也不断地向人工供应充沛、质量高、工资低，综合运价成本更低的地区转移。
在选址决策中，一些产业侧重考虑市场因索，如：一些对售后服务要求较高，时效性要求较强，运输成本占比较大的产业。就仓储物流业来说，其选址就须以仓储物流巾心的服务目需求量作为约束条件，建立选址模型，评估交通便捷程度等因素，完成投资选址。
在选址决策中，一些产业还需关注政府因素的影响。以光伏产业为例，在光伏组件价格的构成中，硅料价格大约占比过半。因而对于光伏产业而言，硅料的质量和取得成木，直接影响光伏组件和应用产品的售价，影响着企业的梢路市场和企业获利情况。
同一产业的企业如所处价值链环节不同，企业选址考核的侧重点面也随之而异。总部基地、研发中心的选址，更关注政府因素的影响，包括政府服务水平，政策导向，营造的投资环境，如人才及教育资源是否富足。
址需要权衡成本、市场、政府因素，随着物流产业的发展和电子商务的兴盛，运输成本和交易成本在一定程度上得以降低，而生产成本则因为区域不同有较大差异。市场的前景，市场的需求始终引导者企业的走向。政府因素又会与成本、市场因素共同作用于企业的选址。

⑷ 如何用成本因素来决策工厂的选址

仓库选址时除考虑以上自然环境、经营环境、基础设施状况等方面的因素外，利用数学方法对仓库位置进行量化分析也是仓库选址的重要方法之一。
设施选址的方法有基于选址成本因素的盈亏点平衡评价法、重心法、线性规划的表上作业法、启发式算法等，也有基于选址诸多因素的综合因素评价法。这些方法都是设施选址的量化分析方法，各有计算简繁，各有优势特点，也各有不足。

(一) 重心法

1. 单一仓库的选址

仓库是物流过程中的一个站点，理论上说，它应该是货品集中和分发过程中费用发生最小的理想地点。我们用数学方法建立一个分析模型，找出仓库理想所在位置，这就是单一仓库的选址的重心法，该方法又称为静态连续选址模型方法。因为应用时只考虑运输费率和该点的货物运输量，所以这种方法很简单，也很实用。

(1) 重心法原理

可利用费用函数求出由仓库至顾客间运输成本最小的地点，因为选址因素只包括运输费率和该点的货物运输量，所以这个方法很简单。

设有一系列点分别代表生产地和需求地，各自有一定量货物需要以一定的运输费率运向位置待定的仓库，或从仓库运出，那么仓库该位于何处呢?我们以该点的运量乘以到该点的运输费率，再乘以到该点的距离，即可求出上述乘积之和（即总运输成本）最小的点

(2) 重心法计算的假设条件

重心法是在理想条件下求出的仓库位置，但模型中的假设条件在实际会受到一定的限制。重心法计算中简化的假设条件包括以下几方面：

⑴模型常常假设需求量集中于某一点，而实际上需求来自分散于广阔区域内的多个消费点。

⑵模型没有区分在不同地点建设仓库所需的资本成本，以及与在不同地点经营有关的其他成本的差别，而只计算运输成本。

⑶运输成本在公式中是以线性比例随距离增加的，而运费是不随运距变化的固定的部分和随运距变化的可变部分组成。

⑷模型中仓库与其他网络节点之间的路线通常假定为直线。而应该选用的是实际运输所采用的路线。

⑸模型未考虑未来收入和成本的变化。

从以上假设中可以看出模型存在诸多的限制条件，但这也并不意味着模型没有使用价值。重要的是选址模型的结果对事实问题的敏感程度。如果简化假设条件，对模型设施选址的建议影响很小或根本没有影响，那么可以证明简单的模型比复杂的模型更有效。

2. 多个仓库的选址的多重心法

对于现代物流网络规划而言，物流网络包含众多的仓库，这就会出现多个仓库的选址问题。这个问题可以分解为以下若干问题：

⑴应该建多少仓库?

⑵仓库应该建在什么地方？

⑶仓库的规模应该建多大?

⑷每个仓库所服务的客户是哪些?

⑸每个仓库的供应渠道是什么?

⑹每个仓库中应该存放什么货品?

⑺送货的方式应如何选择?

对于这些问题的研究有很多的方法，虽然有些方法不很完善，但依然为我们提供了多个仓库选址的数学上的规划方法。多重心法就是其中的方法之一。

精确重心法是一种以微积分为基础的模型，用来找出起讫点之间使运输成本最小的中间设施的位置。如果要确定的点不止一个，就有必要将起讫点预先分配给位置待定的仓库。这就形成了个数等于待选址仓库数量的许多起讫点群落。随后，找出每个起讫点群落的精确重心点。

针对仓库进行起讫点分配的方法很多，尤其是在考虑多个仓库及问题涉及众多起讫点时。方法之一是把相互间距离最近的点组合起来形成群落，找出各群落的重心位置，然后将各点重新分配到这些位置已知的仓库，找出修正后的各群落新的重心位置，继续上述过程直到不再有任何变化。这样就完成了特定数量仓库选址的计算。该方法也可以针对不同数量的仓库重复计算过程。

增加仓库数目，通常运输成本会下降，但物流过程中其他成本会上升，特别是仓库建设的固定成本和库存持有成本的上升，最优解使总成本最小。多库房的选址问题也可以采用其他方法，我们在这里不一一介绍。

(二) 综合因素评价法

综合因素评价法是基于影响设施选址的诸多因素而设计出的一种选址定量分析的方法。

设施选址的影响因素很多，有从地区选址宏观角度考虑的市场条件、资源条件、运输条件、社会环境等因素，它们对地理位置与设施特点的关系有很大的影响；有从选址的具体地点微观角度考虑的地形地貌条件、地质条件、施工条件、供排水条件、成本条件等因素。上述因素有些可以进行定量分析，并用货币的形式加以反映，称为经济因素或成本因素，可以采用基于选址成本因素的盈亏点平衡评价法、重心法、线性规划的表上作业法、启发式算法等方法进行选址分析评价。而有些因素诸如政策法规、气候条件、人文环境、环境保护等则是非经济因素，对这些非经济因素采用基于选址成本因素的盈亏点平衡评价法、重心法、线性规划的表上作业法、启发式算法等方法评价目前尚存在较大的难度。我国对这些非经济因素在设施选址上的影响，长期以来一直采用定性的经验分析方法，此方法很大程度上依赖于设计者个人的经验和直觉，使得有些决策存在较大的失误。

设施选址的一个重要原则是应根据系统分析的方法，求得整体优化，同时把定性分析与定量分析结合起来，避免决策的失误。如何采用更加科学的定量分析方法来避免或者减少定性分析方法的个人主观化色彩，是设施选址定量分析的经典，同时也是亟待解决和完善的问题。

综合因素评价法是目前设施选址对非经济因素影响进行定量分析的好方法。它是基于数理统计与概率论分析问题的方法，将非经济因素进行量化处理，然后用一定的方法计算各选址方案得分，以得分高的方案为合理方案。综合因素评价法的作用在于可以对影响设施选址的非经济因素(非成本因素)进行量化分析，为设施选址决策提供重要依据；不仅如此，综合因素评价法中的因次分析法还可以将影响选址的经济因素和非经济因素一并纳入进行计算分析评价，为设施选址决策提供重要依据，这一点是目前盈亏点平衡评价法、重心法、线性规划的表上作业法、启发式算法等方法很难做到的。

综合因素评价法在设施选址上的应用目前包括加权因素法和因次分析法。

1. 加权因素法

若在设施选址中仅对影响设施选址的非经济因素进行量化分析评价，一般可以采用加权因素法。

加权因素法的应用步骤是：

(1). 对设施选址涉及的非经济因素通过决策者或专家打分，再求平均值的方法确定各非经济因素的权重，权重大小可界定为1—10。

(2). 专家对各非经济因素就每个备选场址进行评级，可分为五级，用五个字母元音A、E、I、O、U表示。各个级别分别对应不同的分数，A＝4分、E＝3分、I＝2分、O＝1分、U＝0分。

(3). 将某非经济因素的权重乘以其对应选址方案该级别分数，得到该因素所得分数。

(4). 将各方案的各种非经因素所得分数相加，即得各方案分数，分数最高的方案即为最隹选址方案。

案例：某配送中心选址，设计了甲、乙、丙、丁四种方案，专家对非经济因素的权重和评级分数进行确定和对步骤3、4的计算如表1所示：

表1

非经经因素
权 重
各选址方案等级及分数

甲方案
乙方案
丙方案
丁方案

场址位置
9
A/36
E/27
I/18
I8/18

面积和位置
6
A/24
A/24
E/18
U/0

地势和坡度
2
O/2
E/6
I/6
I/6

风向、日照
5
E/15
E/15
I/10
I/10

铁路接轨条件
7
I/14
E/21
I/14
A/28

施工条件
3
I/6
O/3
E/9
A/12

同城市规划的关系
10
A/40
E/30
E/30
I/20

合计

137*
126
105
94

从上表计算结果上可以看出甲方案得分数最高，因此选甲方案场址为佳。

2. 因次分析法

因次分析法是将经济因素(成本因素)和非经济因素(非成本因素)按照相对重要程度统一起来，确定各种因素的重要性因子和各个因素的权重比率，按重要程度计算各方案的场址重要性指标，以场址重要性指标最高的方案作为最佳方案。

因次分析法设经济因素的相对重要性为M，非经济因素的相对重要性为N，经济因素和非经济因素重要程度之比为m : n，则M＝ ，N＝ ＝1。

(1) 确定经济因素的重要性因子

设有k个备选场址方案， 为每个备选场址方案的各种经济因素所反映的货币量之和(即该备选场址方案的经济成本)，则：

＝

在上式中，取成本的倒数进行比较是为了和非经济因素进行统一，因为非经因素越重要其指标应该越大，而经济成本就越高，经济性就越差，所以取成本倒数进行比较，计算结果数值大者经济性好。

(2) 确定非经济因素的重要性因子

非经济因素的重要性因子 的计算分三个步骤：

[1] 确定单一非经济因素对于不同候选场址的重要性

即就单一因素将被选场址两两比较，令较好的比重值为1，较差的比重值为0。将各方案的比重除以所有方案所得比重之和，得到单一因素相对于不同场址的重要性因子 ，计算公式为：

＝

式中： ——单一因素对于备选场址j的重要性因子；

——单一因素所获得比重值；

——单一因素对于各备选场址的总比重和。

[2] 确定各个因素的权重比率

对于不同的因素，确定其权重比率 可以用上面步骤两两相比的方法，也可以由专家根据经验确定，所有因素的权重比率之和为1。

[3] 将单一因素的重要性因子乘以其权重，将各种因素的乘积相加，得到非经济因素对各个候选场址的重要性因子 ，计算公式为：

＝ ·

式中： ——非经济因素I对备选场址的重要程度；

——非经济因素I的权重比率；

k——非经济因素的数目。

(3) 将经济因素的重要性因子和非经济因素的重要性因子按重要程度叠加，得到该场址的重要性指标

＝M· ＋N·

式中： ——经济因素重要性因子；

——非经济因素重要性因子；

M——经济因素的相对重要性；

——场址方案的重要性指标(选最高者为最佳方案)

案例：某公司拟建一爆竹加工厂，有三处备选场址方案A、B、C，重要经济因素成本如下表2所示，非经济因素主要考虑政策法规、气候因素和安全因素。就政策因素而言，A方案最宽松，B方案次之，C方案最次；就气候因素而言，A、B两个方案相平，C方案次之；就安全因素而言，C方案最好，B方案次之，A方案最差。据专家评估，三种非经济因素比重为：政策法规因素0.5、气候因素0.4、安全因素0.1。要求用因次分析法确定最佳场址。

表2

经济因素
成本(万元)

A方案
B方案
C方案

原材料
300
260
285

劳动力
40
48
52

运输费
22
29
26

其他费用
8
17
12

总成本
370
354
375

解；1. 首先确定经济性因素的重要因子

＝ ＝2.703×10

＝ ＝2.833×10

＝ ＝2.667×10

则: ＝8.203×10

＝ ＝ ＝0.330

同理: ＝ ＝0.354

＝ ＝0.325

2. 确定非经济因素的重要性因子

首先确定单一因素的重要性因子 ：

(1) 政策法规因素比较如下表3

表3

场址
两两相比
比重和

A-B
A-C
B-C

A
1
1

2
2/3

B
0

1
1
1/3

C

0
0
0
0

(2) 气候因素比较如下表4：

表4

场址
两两相比
比重和

A-B
A-C
B-C

A
1
1

2
2/4

B
1

1
2
2/4

C

0
0
0
0

(3) 安全因素比较如下表5

表5

场址
两两相比
比重和

A-B
A-C
B-C

A
0
0

0
0

B
1

0
1
1/3

C

1
1
1
2/3

3. 各非经济因素汇总如下表6：

表6

因素
A方案
B方案
C方案
权重

政策法规
2/3
1/3
0
0.5

气候条件
2/4
2/4
0
0.4

安全因素
0
1/3
2/3
0.1

4. 计算各选址方案非经济因素重要性因子

＝ ×0.5＋ ×0.4＋0×0.1＝0.533

＝ ×0.5＋ ×0.4＋ ×0.1＝0.4

＝0×0.5＋0×0.4＋ ×0.1＝0.067

5. 计算总的重要性指标

＝M· ＋N·

假定经济因素和非经济因素同等重要

则： M＝N＝0.5

＝0.5×0.330＋0.5×0.533＝0.4315

＝0.5×0.343＋0.5×0.4＝0.3726

＝0.5×0.325＋0.5×0.067＝0.196

根据以上计算，A方案重要性指标最高，故选A方案作为建厂场址。

假定经济因素权重为0.7，非经济因素权重为0.3

则： ＝0.7×0.330＋0.3×0.533＝0.3909

＝0.7×0.343＋0.3×0.4＝0.3601

＝0.7×0.325＋0.3×0.067＝0.2485

根据以上计算，A方案重要性指标最高，故选A方案作为建厂场址。

四、仓库选址的程序和步骤

在进行仓库选址时，可以按照图3－2中所示的程序进行。具体可分为以下几个步骤

市场适应性，购置土地条件，服务质量，总费用；商流、物流的职能及其他

多个仓库选址方法（如鲍摩－瓦尔夫模型）

NO

单一仓库选址方法（如重心法等）

选址的约束条件

地理、地形、地价、环境、交通条件、劳动条件及有关法律的研究

确定选址结果

复查

地址筛选

收集整理资料

地图、地价、业务量、费用分析、配送路线、设施现状的分析及需求预测

物流系统的现状分析

选址约束条件分析

定量分析

结果评价

YES

图3－2 仓库的选址程序

⒈选址约束条件分析

选址时，首先要明确建立仓库的必要性、目的和意义；然后根据物流系统的现状进行分析，制定物流系统的基本计划，确定所需要了解的基本条件，以便大大缩小选址的范围。

⑴需要条件。它包括仓库的服务对象——顾客的现在分布情况及未来分布情况的预测、货物作业量的增长率及配送区域的范围。

⑵运输条件。应靠近铁路货运站、港口和公共卡车终点站等运输据点；同时，也应靠近运输业者的办公地点。

⑶配送服务的条件。向顾客报告到货时间、发送频次，根据供货时间计算的从顾客到仓库的距离和服务范围。

⑷用地条件。是用现有的土地还是重新取得地皮?如果重新取得地皮，那么地价有多贵?地价允许范围内的用地分布情况如何?

⑸法规制度。根据指定用地区域等法律规定，有哪些地区不允许建立仓库。

⑹流通职能条件。商流职能是否要与物流职能分开?仓库是否也附有流通加工的职能？如果需要，从保证职工人数和通勤方便出发，要不要限定仓库的选址范围?

⑺其他。不同的物流类别有不同的特殊需要，如为了保持货物质量的冷冻、保温设施，防止公害设施或危险品保管等设施，对选址都有特殊要求，是否有满足这些条件的地区?

⒉搜集整理资料

选择地址的方法，一般是通过成本计算。也就是将运输费用、配送费用及物流设施费用模型化，采用约束条件及目标函数建立数学公式，从中寻求费用最小的方案。但是，采用这种选择方法，寻求最优的选址解时，必须对业务量和生产成本进行正确的分析和判断。

⑴掌握业务量。选址时，应掌握的业务量包括如下内容：

①工厂到仓库之间的运输量；

②向顾客配送的货物数量；

③仓库保管的数量；

④配送路线别的业务量。

由于这些数量在不同时期会有种种波动，因此要对所采用的数据进行研究。另外，除了对现状的各项数据进行分析外，还必须确定设施使用后的预测数值。

⑵掌握费用。选址时，应掌握的费用如下：

①工厂至仓库之间的运输费；

②仓库到顾客之间的配送费；

③设施、土地有关的费用及人工费、业务费等。

由于①和②两项的费用随着业务量和运送距离的变化而变动，所以必须对每吨公里的费用进行成本分析；③项包括可变费用和固定费用，最好根据可变费用和固定费用之和进行成本分析。

⑶其他。用缩尺地图表示顾客的位置、现有设施的配置方位及工厂的位置，并整理各候选地址的配送路线及距离等资料。对必备车辆数、作业人员数、装卸方式、装卸机械费用等要与成本分析结合起来考虑。

⒊地址筛选

在对所取得的上述资料进行充分的整理和分析，考虑各种因素的影响并对需求进行预测后，就可以初步确定选址范围，即确定初始候选地点。

⒋定量分析

针对不同情况选用不同的模型进行计算，得出结果。如对多个仓库进行选址时，可采用奎汉·哈姆勃兹模型、鲍摩—瓦尔夫模型、CELP法等；如果是对单一仓库进行选址，可采用重心法等。

⒌结果评价

结合市场适应性、购置土地条件、服务质量等条件对计算所得结果进行评价，看其是否具有现实意义及可行性。

⒍复查

分析其他影响因素对计算结果的相对影响程度，分别赋予它们一定的权重，采用加权法对计算结果进行复查。如果复查通过，则原计算结果即为最终结果；如果复查发现原计算结果不适用，则返回第3步继续计算，直至得到最终结果为止。

⒎确定选址结果

在用加权法复查通过后，则计算所得的结果即可作为最终的计算结果；但是，所得解不一定为最优解，可能只是符合条件的满意解。

⑸ 企业选址的主要考虑因素

影响企业选址的因素很多,要对其进行充分的定性分析后再进行定量分析,再通过定性和定量相结合的 方法 得出满意的方案。那么企业选址需要考虑的因素是什么呢?接下来请欣赏我给大家网络收集整理的企业选址的主要考虑因素。

企业选址的主要考虑因素
(一)企业的地点远择战略主要会受成本、市场、政府等因索的影响。企业的运营成本主要由生产成本、运输成本、交易成木构成，这些成木的综合作用牵动着企业的成本利润率，影响着企业的投资意向;市场需求是确定市场供应量的先决因素，因而产品的销路会指引企业资金投向;而政府的服务效率，透明程度，及产业政策的导向和限制，又会作用于产业的区域发展环境，进而影响企业的选址决策。

具体而言，由于土地、人力、技术、信息、资本等生产要索成本在总成本中的占比不同，重要性也不同，因而企业的选址决策，还要依企业所处产业，企业所处价值链的环节，考虑不同的影响因素和各因素的权重差异。

(二)在选址决策中，一些产业侧重考虑成本因素，如:钢铁业的部分原料成本占整个钢铁生产成木的比例高达75%，光伏产业硅料的提纯生产过程需要巨大的能耗，因而钢铁厂和硅料提纯厂选址偏好就近原料、燃料动力的供应地。而一些劳动密集型的制造业也不断地向人工供应充沛、质星高、工资低，综合运价成本更低的地区转移。

在选址决策中，一些产业侧重考虑市场因索，如:一些对售后服务要求较高，时效性要求较强，运输成本占比较大的产业。就仓储物流业来说，其选址就须以仓储物流巾心的服务目需求量作为约束条件，建立选址模型，评估交通便捷程度等因素，完成投资选址。

在选址决策中，一些产业还需关注政府因素的影响。以光伏产业为例，在光伏组件价格的构成中，硅料价格大约占比过半。因而对于光伏产业而言，硅料的质量和取得成木，直接影响光伏组件和应用产品的售价，影响着企业的梢路市场和企业获利情况。

(三)同一产业的企业如所处价值链环节不同，企业选址考核的侧重点面也随之而异。总部基地、研发中心的选址，更关注政府因素的影响，包括政府服务水平，政策导向，营造的投资环境，如人才及 教育 资源是否富足。

址需要权衡成本、市场、政府因素，随着物流产业的发展和电子商务的兴盛，运输成本和交易成本在一定程度上得以降低，而生产成本则因为区域不同有较大差异。市场的前景，市场的需求始终引导者企业的走向。政府因素又会与成本、市场因素共同作用于企业的选址。
企业选址的注意事项
一，便捷的交通。“要想富，先修路”，这句俗语在我国可谓人尽皆知。而对于一个企业的办公所在来说，交通的便捷度和通达性也很大程度影响企业的发展。一个楼盘，要想成为在市场上倍受追捧的对象，其必须有完善的公路和轨道交通网。其与各水陆空港、城市主要部门(如税务所、政府机关)、

二，成熟的配套。城市商务中心一直不是孤立存在的，该区的酒店、金融、购物、娱乐等配套设施齐全。如新牌坊和观音桥，前者不能称之为成熟商圈的原因就是其在购物、金融等各方面配套都还非常欠缺。而成熟的配套对于一个企业来说，无论是自己员工还是接待客户，都是大有裨益的。

三，商业氛围成熟。商业氛围即是所谓的“人气”，而这“人气”却是一个办公楼最不能缺少的东西。最直接的例子就是解放碑的世贸大厦，虽然曾为重庆地标建筑，解放碑最高大厦，但时至今日还有不少楼层清水空置。一个重要的原因就是该楼盘人气的缺乏。商业氛围成熟的另一方面是地段的办公聚集度，形象的说就是你的办公选址楼盘不要是在周围方圆多少公里就只有你一个楼盘孤零零的杵在那里，那“门前冷落鞍马稀”的景象对企业形象将会造成莫大的损害。

四，硬件设施过硬。前三个都是企业选址的大环境因素，而这个硬件设施则是微观方面的要求。这主要是针对一个楼盘，其建筑质量、物业服务质量、户型设计、电梯配置等方面。这往往也是一个企业给到访客人和客户最直观的感受。

五，预算内价格并与品质匹配。企业选址决策前应该根据自身公司实力和预期制定选址成本预算并严格执行。而针对企业正考察的物业定价，也应该全面评估该物业的所在区位地段、周边配套、品质服务、市场行情，从而得出物业价格是否是合理定价和在预算成本之内。
企业选址的原则
企业选址的费用原则

企业首先是经济实体，经济利益对于企业无论何时何地都是重要的。建设初期的固定费用，投入运行后的变动费用，产品出售以后的年收入，都与企业选址有关。

企业选址的集聚人才原则

人才是企业最宝贵的资源，企业地址选得合适有利于吸引人才。反之，因企业搬迁造成员工生活不便，导致员工流失的事实常有发生。

企业选址的接近用户原则

对于服务业，几乎无一 例外都需要遵循这条原则，如银行储蓄所、邮电局、电影院、医院、学校、零售业的所有商店等。许多制造企业也把工厂建到消费市场附近，以降低运费和损耗。

企业选址的长远发展原则

企业选址是一项带有战略性的经营管理活动，因此要有战略意识。选址工作要考虑到企业生产力的合理布局，要考虑市场的开拓，要有利于获得新技术新思想。在当前世界经济越来越趋于一体化的时代背景下，要考虑如何有利于参与国际间的竞争。

企业选址应根据以上基本原则，从根本上入手，全面分析，做到花最少钱，选最适的地方，挣最多的钱。
企业选址的基本问题
(1)P-中位问题(p-median problems)

P-中位问题(也叫P-中值问题)是研究如何选择P个服务站使得需求点和服务站之间的距离与需求量的乘积之和最小。Hakimi提出该问题之后给出了 P-中位问题的 Hakimi 特性，他证明了 P-中位问题的服务站候选点限制在网络节点上时至少有一个最优解是与不对选址点限制时的最优解是一致的，所以将网络连续选址的 P-中位问题简化到离散选址问题不会影响到目标函数的最优值。Goldman给出了在树和只有一个环的网络上为单个服务站选址中位问题的简单算法。Miehle 于 1958 年也研究过平面1-中位问题，也就是Weber 问题，是他发现了 Weiszfeld 的研究成果，被选址-分配问题的里程碑 文章 Cooper誉为 Weiszfeld 研究的发现者。对于空间 P-中位问题，也就是更一般的Weber 问题，Rosing提出了最优解法。Garey 和 Johnson证明了 P-中位问题是 NP-困难问题。Francis、Francis 和 Cabot、Chen以及 Chen 和 Handler研究了基于欧氏距离的 P-中位问题。

(2)P-中心问题(p-center problems)

P-中心问题也叫 minmax 问题，是探讨如何在网络中选择 P 个服务站，使得任意一需求点到距离该需求点最近的服务站的最大距离最小问题。Hakimi首先提出网络中 P-中心问题，Kariv 和 Hakimi证明了 P-中心问题为 NP-困难问题。Drezner 和Wesolowsky提出了 Drezner-Wesolowsky 法解决多服务站的 P-中心问题。Francis在平面上的 P-中心问题研究中取得一些进展, Wesolowsky研究基于直线距离 P-中心问题;十年后，Chen、Ward 和 Wendell对基于欧几里德距离的 P-中心问题作了研究。Masuyayma，Ibaraki 和 Hasegawa、Megiddo 和 Supowit证明了基于直线距离和欧氏距离的 P-中心问题都是 NP-完全问题。C. Caruso 等通过求解一系列集覆盖的问题的办法求解 P-中心问题。Hassin, Levin, Morad D提出了运用词典区域局部搜索法来求解 P-中心问题。Yuri Levin,Adi Ben-Israel对大规模 P-中心问题给出了启发式算法，对一些着名的问题进行了计算分析。

(3)覆盖问题(covering problems)

覆盖问题分为最大覆盖问题和集覆盖问题两类。集覆盖问题研究满足覆盖所有需求点顾客的前提下，服务站总的建站个数或建设费用最小的问题。集覆盖问题最早是由 Roth和 Toregas等提出的，用于解决消防中心和救护车等的应急服务设施的选址问题，他们分别建立了服务站建站成本不同和相同情况下集覆盖问题的整数规划模型。随后 Minieka、Moore 和 ReVelle等都继续研究集覆盖问题。Plane 和Hendrick、Daskin 和 Stern建立了服务站个数最小和备用覆盖的顾客最大的双目标集覆盖问题。Heung-Suk Huang研究了产品会随时间变坏或变好时的动态集覆盖问题。最近十几年来许多基于启发式的算法被用于解决集覆盖问题，M.L. Fisher 和 P.Kedia提出了基于对偶的启发算法并用来解决最多有 200 个候选点、2000 个需求点的集覆盖问题;Beasley J.E. 和 Jornsten. K将次梯度优化法和拉格朗日松弛算法结合起来求解这类问题;Marcos Alminana 和 Jesus T. Pastor应用代理启发式算法求解集覆盖问题。J.E. Beasley 和 P.C. Chu给出了求解服务站建站成本不同时集覆盖问题的遗传算法。Grossman 和 Wool[56]用大量的实验对比了九种用于求解 SCLP 的启发式算法，其中随机贪婪算法(R-Gr)、简单贪婪算法(S-Gr)和转换贪婪算法(Alt-Gr)在几乎所有问题中都是最好的前四种算法之一，其中随机贪婪算法表现最好，在 60 个随机问题中有 56 次获得最好的解。Karp证明了集覆盖问题是 NP-完全问题。

最大覆盖问题或 P-覆盖问题是研究在服务站的数目和服务半径已知的条件下，如何设立 P 个服务站使得可接受服务的需求量最大的问题。同 其它 基本问题一样，最大网络覆盖问题也是 NP-困难问题(Marks.Daskin)。最初的最大覆盖问题是由 Church RL 和 ReVelle C提出的，他们将服务站最优选址点限制在网络节点上;Church RL和 Meadows ME在确定的关键候选节点集合中给出了一般情况下的最优算法，他们通过线性规划的方法求解，如果最优解不是整数就用分枝定界法求解;Church 和Meadows提出了最大覆盖问题的伪 Hakimi 特性，即在任何一个网络中，存在一个有限节点的扩展集，在这个集合中至少包含一个最大覆盖问题的最优解。Benedict，Hogan 和 ReVelle，Daskin考虑服务系统拥挤情况下的最大覆盖问题，他们把任意一个服务站繁忙的概率当作外生变量，目标函数是服务站可以覆盖的期望需求量最大。Haln Aytug 和 Cem Saydam用遗传算法来求解大规模最大期望覆盖问题，并进行了比较。Fernando Y等对最大期望覆盖问题中排队与非排队的情况进行了对比。Berman研究了最大覆盖问题和部分覆盖问题之间的关系。Oded Berman 和 DmitryKrass 、Oded Berman, Dmitry Krass 和 Zvi Drezner讨论比传统最大覆盖问题更一般的最大覆盖问题，并给出了拉格朗日松弛算法。Orhan Karasakal 和 Esra K.Karasakal讨论了部分覆盖问题，对覆盖程度进行了定义。Jorge H. Jaramillo、Joy Bhary 和 Rajan Batta在选址问题的遗传算法应用研究时介绍了最大覆盖问题遗传算法的操作策略。

⑹ 在生产运作管理中影响企业选址的主要因素有哪些

1、劳动力条件；

2、与市场的接近程度；

3、生活质量；

4、与供应商和资源的接近程度；

5、与其它企业设施的相对位置。

企业选址包括两个层次的问题：

第一：选位，即选择什么地区（区域）设置设施，沿海还是内地，南方还是北方，等等。在当前全球经济一体化的大趋势之下，或许还要考虑是国内还是国外；

第二：寻址。地区选定以后，具体选择在该地区的什么位置设置设施，也就是说，在已选定的地区内选定一片土地作为设施的具体位置。设施选址还包括这样两类问题：一是选择一个单一的设施位置；二是在现有的设施网络中部新点。

(6)如何在微观的经济环境中进行选址扩展阅读

企业选址原则：

1．费用原则

企业首先是经济实体，经济利益对于企业无论何时何地都是重要的。建设初期的固定费用，投入运行后的变动费用，产品出售以后的年收入，都与选址有关。

2．集聚人才原则

人才是企业最宝贵的资源，企业地址选得合适有利于吸引人才。反之，因企业搬迁造成员工生活不便，导致员工流失的事实常有发生。

3．接近用户原则

对于服务业，几乎无一例外都需要遵循这条原则，如银行储蓄所、邮电局、电影院、医院、学校、零售业的所有商店等。许多制造企业也把工厂建到消费市场附近，以降低运费和损耗。

4．长远发展原则

企业选址是一项带有战略性的经营管理活动，因此要有战略意识。选址工作要考虑到企业生产力的合理布局，要考虑市场的开拓，要有利于获得新技术新思想。在当前世界经济越来越趋于一体化的时代背景下，要考虑如何有利于参与国际间的竞争。

⑺ 影响选址决策的主要因素是什么

1，地区经济 2，区域规划 3，文化环境 4，消费时尚 5，可见度和形象特征 传统的商业网点选址模型主要包括：零售引力理论、中心地理论、饱和指数理论等。随着商业经济发展要求的不断提高，如何及时、准确、动态地获取商业网点现状和布局因素的信息，并对影响商业网点发展的因素做出科学的分析与评价，对于现代商业的发展具有重要的意义。各种不同商业网点选址因素的合理分析是进行商业网点选址研究的基础，相关影响因素综合分析的效果在很大程度上影响了选址布局的准确性。。但是传统零售商业网点选址模型大都是基于统计的静态模型，主要从经济学和地理学的角度，将影响零售商业网点选址的相关因素定性与定量化，建立相关数学分析模型，以达到网点选址的目的。抽象的数学模型往往容易脱离实际，并且难以全面考虑复杂、抽象的选址要素，选址过程缺乏计算机和决策者的动态直观交互过程，不能有效进行多相关因素的综合分析，因此，相关影响因素综合分析的现时性、准确性、可靠性和空间性都受到了极大的限制。而近年来GIS技术及其相关技术(如遥感、全球定位系统等)的发展和广泛应用，为现代商业的发展及零售商业网点的选址提供了新的思路和方法。 商业网点的选址需要考虑很多因素，如自然环境因素、经营环境因素、基础设施条件等，其中起决定作用的是人口因素和交通状况因素。城市商业活动以追求利润为目的，这是零售商业网点选址与布局的经济原则。顾客是商业活动过程中不可缺少的重要组成部分，经济原则使商业设施趋向于顾客的消费中心。商业网点的分布与人口分布形态密切相关，一定规模或密度的人口是商业网点布局的必要条件，而已形成的商业网点又会反过来吸引人口。城市交通对城市人口分布有一定的制约作用，是顾客与商业网点之间产生联系的载体，因此与商业网点的分布密切相关。 零售商业网点的选址布局问题不仅仅只涉及网点的选址位置的确定，而且还涉及商业网点成本，以及合理商业网点规模等多种因素，是一个复杂的系统优化问题。商业具有的空间尺度和空间特征的性质是GIS技术与现代商业集成的基础，GIS技术应用于商业，从根本上改变了传统商业的管理方式和分析模式，具有广阔的应用前景。