Báo cáo "ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HUFF TRONG VIỆC PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ SỰ PHÂN BỐ CỦA HỆ THỐNG SIÊU THỊ TRÊN ĐỊA BÀN QUẬN 1 VÀ QUẬN 3, THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH" docx

HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011  283 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HUFF TRONG VIỆC PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ SỰ PHÂN BỐ CỦA HỆ THỐNG SIÊU THỊ TRÊN ĐỊA BÀN QUẬN 1 VÀ QUẬN 3, THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH THE APPICATION OF HUFF MODEL ON ANALYSIS AND EVALUATION THE DISTRIBUTION OF THE SUPERMARKET SYSTEMIN THE DISTRICT 1 AND DISTRICT 3, HO CHI MINH CITY Trần Đắc Phi Hùng (1) , Trần Trọng Đức (2) (1) Khoa Quản lý Đất đai và Bất động sản - Đại học Nông Lâm Tp. Hồ Chí Minh (2) Bộ môn Địa tin học – Đại học Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh Abstract: Geographic Information System (GIS), with the powerful tools for the spatial analysis, well suited to analyze and evaluate the distribution of the retail stores. Based on the studies of Huff model, a automatic economic analysis tool with Vietnamese interface, consistent with reality in Vietnam have been developed. The tool is written in the Python programming language with Script format and added to the ArcToolbox in ArcGis 9.3. The analysis functions of the tool include: the probability choice of the customer in the location i to the supermarket in the position j, the market mapping, and the surface mapping of the probability for the store. The tool have been put to test in the district 1 and district 3 of Ho Chi Minh city, with analyzed and evaluated the distribution of the supermarket system. Although there are many restrictions on data and input parameters are incomplete, but the tool was partly demonstrated the application of GIS in the geographic marketing (Geomarketing). Keywords: Geomarketing, Huff model, GIS. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Với dân số trên 80 triệu người, Việt Nam trở thành thị trường bán lẻ hấp dẫn không những đối với các nhà đầu tư trong nước mà cả những nhà kinh doanh bán lẻ nước ngoài.Mạng lưới siêu thị và các trung tâm mua sắm trên địa bàn Tp. Hồ Chí Minh phát triển nhanh chóng, ngày càng trở nên quen thuộc đối với người tiêu dùng và trở thành kênh phân phối quan trọng trong hệ thống phân phối của cả nước. Tính đến năm 2010, Hồ Chí Minh có trên 80 siêu thị các loại như: CO.OP Mart, Maximart, Big C, Lotte Mart… Trước thực trạng phát triển không ngừng của thị trường bán lẻ Việt Nam, các doanh nghiệp bán lẻ trong nước luôn có nhu cầu mở rộng hệ thống siêu thị. Tuy nhiên, các nhà đầu tư còn nhiều lo ngại khi mở một siêu thị tại một vị trí nào đó. Lợi nhuận thu được sẽ cao hay thấp? Phần trăm thị phần thu được sẽ là bao nhiêu khi mở một siêu thị m ới? Do đó bên cạnh những phương pháp phân tích kinh tế, các doanh nghiệp cần có những công cụ phân tích không gian mạnh hỗ trợ việc ra quyết định. Trên thế giới, ứng dụng GIS trong việc phân phân tích vùng kinh doanh (Trade area analysis) đã hình thành từ rất lâu. Đầu tiên là sự ra đời của mô hình phân tích cạnh tranh và dự báo (Competition Analysis and Predictive Modelling) của Joseph. K và cộng sự (2006). Các vùng kinh doanh xung quanh một cửa hàng hình thành dựa vào khoảng cách từ cửa hàng đó đến một ô Pixel ảnh bất kỳ. Cũng trong giai đoạn này, năm 2005, Dr. ElaDramowicz và các cộng sự đã ứng dụng thành công mô hình Huff vào việc phân tích thị trường bán lẻ. Vùng HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011  284 kinh doanh sẽ được thể hiện bởi một bề mặt xác suất, thể hiện sự bảo trợ của khách hàng đối với một cửa hàng cụ thể. Trước sự phát triển của thị trường bán lẻ ở Việt Nam, mô hình Huff sẽ là một hướng nghiên cứu thiết thực, đáp ứng được yêu cầu các doanh nghiệp hiện nay. Đến năm 2007, hãng ESRI chính thức giới thiệu “ArcGis Business Analyst Tool”, một công cụ phân tích Geomaketing hiệu quả. Hãng ESRI đã vận dụng rất nhiều phương pháp để xây dựng nên các vùng kinh doanh cho các cửa hàng, trong đó có mô hình Huff. Một lần nửa khẳng định hiệu quả của mô hình này. Tuy nhiên, giá thành của bộ công cụ này còn khá cao ($13,495.00). Việc ứng dụng GIS vào trong lĩnh vực kinh tế ở Việt Nam còn khá mới mẽ, mức độ ứng dụng còn hạn chế. Năm 2009, Thạc sĩ Nguyễn Văn Hiệp là một trong những người đầu tiên ở Việt Nam ứng dụng của GIS vào lĩnh vực kinh tế. Vào đầu tháng 3/2011 dịch vụ GM lần đầu tiên được Công ty Speed Media (SPM) và Công ty Moskito (một hãng chuyên về phần mềm GIS ở Đức) giới thiệu tại Việt Nam. Trước những yêu cầu thực tế trên, bài báo đi sâu vào nghiên cứu và ứng dụng mô hình Huff vào quá trình phân tích và xây dựng vùng kinh doanh, tính toán thị phần của các siêu thị trên địa bàn quận 1 và quận 3 thành phố Hồ Chí Minh.Đồng thời xây dựng một công cụ phân tích tự động với giao diện tiếng việt, phù hợp với thực tế tại Việt Nam. 2. XÂY DỰNG MÔ HÌNH 2.1. Mô hình Huff và phương pháp phân tích thị phần: 2.1.1. Mô hình Huff truyền thống: Mô hình Huff, đây là tên gọi chính thức của mô hình, đây là một công cụ phân tích không gian hữu hiệu và hỗ trợ việc đánh giá các quyết định trong kinh doanh về mặt địa lý. Mô hình đã tồn tại hơn 40 năm và được kiểm tra qua một thời gian dài (Huff, D.L., 1963). Với sự phát triển của GIS, mô hình đã nhận được nhiều sự chú ý. Mô hình được sử dụng trong các trường hợp: + Đánh giá ảnh hưởng của các đối thủ cạnh tranh và sự thay đổi của thị trường đến cửa hàng mới. + Dự đoán sự lựa chọn về mua sắm của khách hàng. + Xây dựng cơ sở dữ liệu về khách hàng và xác định khách hàng mục tiêu. + Xác định thị phần của từng cửa hàng nằm trong vùng nghiên cứu. Mô hình dựa trên giả thuyết rằng khi con người đứng trước rất nhiều sự lựa chọn, xác suất mà một lựa chọn được chọn sẽ tỷ lệ thuận với sự tiện lợi có được từ sự lựa chọn đó. Công thức chính của mô hình:      ∑     Pij là xác xuất mà một cá nhân i sẽ chọn lựa chọn j (để có được sự tiện lợi từ lựa chọn đó) trong tất cả các lựa chọn n mà cá nhân đó có được. Uij là sự tiện lợi mà cá nhân i có được từ sự lựa chọn j. ∑     là tổng hợp sự tiện lợi từ tất cả sự lựa chọn mà cá nhân i có được. HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011  285 Để mô hình có thể áp dụng được thì sự tiện lợi của mỗi sự lựa chọn phải được xác định. Và sự tiện lợi Uij được xác định như sau:           Uij là sự tiện lợi mà cá nhân i có được từ sự lựa chọn cửa hàng j.    chỉ số đo lường sự thu hút của cửa hàng j.    là khoảng cách từ cửa hàng j đến khách hàng ở vị trí i. Chỉ số đo lường sự thu hút được sử dụng ở đây là quy mô của cửa hàng. Sự tiện lợi của một cửa hàng được xác định bằng tỷ lệ của quy mô cửa hàng và khoảng cách từ nơi cư trú của khách hàng đến cửa hàng. Nếu Sj là quy mô của cửa hàng j, Dij là khoảng cách từ i đến j và α, β là các số mũ được xác định thông qua việc nghiên cứu dữ liệu thực tế (β luôn nhận giá trị âm). Xác suất để một khách hàng ở vị trí i chọn cửa hàng j được xác đinh theo công thức:           ∑          2.1.2. Phân tích thị phần (Market Share Analysis): Khi xác suất đã được xác định, mô hình có thể được áp dụng trong việc phân tích xem cửa hàng j sẽ hi vọng nhận được bao nhiêu phần trăm lợi nhuận từ chi phí mua sắm của người dân trong khu vực địa lý i.          chi phí mua sắm hi vọng của khách hàng ở vị trí i đối với cửa hàng j.   tổng số chi phí chi phí có thể của khách hàng ở vị trí i. Tổng doanh thu (   của mỗi cửa hàng có thể được xác định bằng tổng Chi phí mua sắm hi vọng của tất cả các khách hàng trong vùng nghiên cứu.        Thị phần (   của mỗi cửa hàng trong vùng nghiên cứu sẽ được tính như sau:      ∑     2.2. Ví dụ minh họa: Để giúp người đọc hiểu rõ về mô hình, bài báo trình bày một ví dụ để minh họa cụ thể phương pháp áp dụng mô hình trong việc phân tích thị phần vùng kinh doanh. Giả sử trên vùng nghiên cứu có 3 siêu thị: Citimart, Big C, Coopmart được thể hiện trong Hình 1. Nhà quản lý của các siêu thị này muốn biết xem xác suất hộ gia đình ở vị trí i sẽ chọn siêu thị của mình và thị phần mình có được là bao nhiêu.   28 6 Bả n Bả n S T Bả n S 6 Dữ liệu t h n g 1. Dữ liệ u STT T 1 2 C 3 n g 3. Khoả n T T Thử a 1 1 2 1 3 1 4 2 5 2 6 2 ¾ Á ¾ X n g 4. X ác s u TT T h 1 2 3 4 5 6 H Ộ h u thập đượ c u của các si ê ên siêu thị Citimart C oopmart Big C n g cách từ vị a đất T ê C C 2 C 2 C 2 Á p d ụng mô h X ác suất lựa c u ất lựa chọn h ửa đất 1 1 1 2 2 2 Ộ I THẢO Ứ N Hình 1 c : ê u thị Diện tích k doan h (m 2 ) 500 2000 5000 trí khách h à ê n siêu thị C itimart C oopmart Big C C itimart C oopmart Big C h ình Huff tr o c họn của kh á của khách h Tên siêu t h Citimart Coopmar t Big C Citimart Coopmar t Big C N G DỤNG GI S 1 . Sơ đồ vùn g Bản g k inh h à ng đ ến vị t r Khoản g 1 2 3 1 3 4 o ng việc ph â á ch hàng h àn g h ị t 4 1 t 6 2 S TOÀN QU Ố g nghiên cứu g 2. Dữ liệu r í các siêu t h g cách â n tích: 500 4 000 5000 500 6 000 0000 STT 1 2 Ố C 2011 khách hàn g h ị Diện tích k 19500 19500 19500 26500 26500 26500 Thửa đất 1 2 g k inh doanh ( m 500 2000 5000 500 2000 5000 P 0.02 5 0.20 5 0.76 9 0.01 8 0.22 6 0.75 4 Số người/1 h đình 5 5 m 2 ) 5 641 5 128 9 231 8 868 6 415 4 717 h ộ gia HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011  287 ¾ Áp dụng mô hình Huff trong việc xác định thị phần:             ∑     ¾ Thị phần của các cửa hàng: Bảng 5. Thị phần của các cửa hàng STT Tên siêu thị Thửa đất Số người/1 hộ gia đình Thu nhập bình quân đầu người P Lợi nhuận Thị phần % 1 Citimart 1 5 10 0.025641 1.28205 11.53846 11.53846 2 Citimart 2 5 10 0.205128 10.2564 3 Coopmart 1 5 10 0.769231 38.46155 39.40493 39.40493 4 Coopmart 2 5 10 0.018868 0.9434 5 Big C 1 5 10 0.226415 11.32075 49.0566 49.0566 6 Big C 2 5 10 0.754717 37.73585 Nếu nhà đầu tư muốn mở thêm một siêu thị ở một vị trí nào đó, chúng ta sẽ xác định vị trí siêu thị đó trên bản đồ. Sau đó tính khoảng cách từ khách hàng đến siêu thị mới đó. Và thực hiện lại quá trình như trên, ta được thị phần mới của 4 cửa hàng đầu. Chúng ta tiến hành so sánh với thị phần ban đầu sẽ biết được hiệu quả đạt được khi xây dựng 1 siêu thị mới. Từ đó nhà đầu tư sẽ có một quyết định chính xác. Thị phần của cửa hàng được thể hiện ở Bảng 6. Bảng 6. Thị phần của các cửa hàng trước và sau khi có cửa hàng mới Cửa hàng Thị phần (%) Trước khi có siêu thị mới Sau khi có siêu thị mới A A1 A2 B B1 B2 C C1 C2 Siêu thị mới D2 Tổng cộng 100 100 2.3. Yêu cầu dữ liệu đầu vào của mô hình: Các lớp dữ liệu sử dụng phục vụ cho công tác đánh giá và phân tích bao gồm: + Lớp dữ liệu Siêu thị: dưới dạng điểm, thể hiện vị trí của các Siêu thị hiện có trên địa bàn nghiên cứu. Lớp dữ liệu này chứa các thông số đo lường sự thu hút của một Siêu thị như: Diện tích kinh doanh, Danh mục hàng hóa. Ngoài ra còn có các chỉ tiêu khách như: Tên siêu thị, Đị a chỉ… + Lớp dữ liệu Giao thông: thể hiện toàn bộ mạng lưới giao thông trong khu vực. Các thuộc tính của lớp giao thông được thiết kế phục vụ cho việc giải quyết bài toán phân tích mạng (Network Analyst) nhằm tìm ra thông số về khoảng cách từ khách hàng i đến cửa hàng j và xác định vùng kinh doanh dựa trên thời gian di chuyển (drivetime). Bao gồm: tên đường (Name), cấp đường (Roadclass), chiều dài (Meters), giá trị thể hiện sự giao nhau của đường (F_ZLEV và T_ZLEV), thời gian di chuyển trên đường theo 2 chiều (FT_Minutes và TF_Minutes), đường 1 chiều (Oneway)…  28 8 qu a lo ạ ng ư dạ n ph â hà n nă n mà u m ộ sắ m đư ợ th a hà n số k 3. Ứ 3.1 đa n ng ư trí d và gi ớ diệ n 2.4 tác củ a tiế n Na m 8 + Lớp d ữ a n đến thửa ạ i đất…… C á ư ời/1 hộ. L ớ n g Polygon s â n tích m ạn g Kết quả t + Bề mặ t n g sẽ lớn. D ự n g, từ đó sẽ c + Bản đ ồ u sắc khác n ộ t màu. Về t m của khách ợ c hưởng. Tùy thuộ + Vận h à a m số khoả n n g đến vị trí + Vận h à k hoảng các h Ứ NG DỤN G . Bài toán t h Tập đoà n n g có chủ t r ư ời dân có t h Dự kiến d ự kiến là P h Hiện tại t Citymart. ( B + Lớp d ữ ớ i của vùng n n tích, chu v . Các chức n Dựa trê n giả tiến hà n a thị trường b n g việt, thâ n m ).Hình 2 t h H Ộ ữ liệu Thửa đất như: số á c thuộc tín h ớ p dữ liệu n à s ẽ được chu y g (Network A t ính toán cu ố t xác suất c ủ ự a vào bề m c ó những c h ồ thị phần: t n hau. Về k h t huộc tính, d hàng, d ựa v c dữ liệu đầ u à nh không s ử n g cách D s ẽ của siêu thị . à nh sử dụng h D sẽ được t G : h ực tế: n Casino (T ậ r ương m ở m h u nhập thấ p Siêu thị mớ i h ường Đa K t rên địa bà n B ảng 7) ữ liệu Vùng n ghiên cứu. B v i. n ăn g chính n những ng h n h xây d ựng b án lẻ (hoà n n thiện và p h h ể hiện giao Ộ I THẢO Ứ N đất: được b tờ bản đồ, s h liên quan đ à y cho ta bi y ển sang dạ n A nalyst) để t ố i cùng của c ủ a từng siê u m ặt này, các n h iến lược hợ p t hể hiện thị h ông gian, v ị d oanh thu c ủ v ào đó chún g u vào, chún g ử dụng mạn g ẽ được tính b . mạng lưới đ t ính bằng M ậ p đoàn ch ủ m ột Siêu thị p . i có diện tíc h K ao quận 1. có 5 siêu t h nghiên cứ u B ao gồm cá c của công c ụ h iên cứu về công cụ ph â n toàn tự độ n h ù hợp với t diện của cô n N G DỤNG GI S b iên tập trê n s ố hiệu thử a đ ến chủ sử d ết vị trí chí n n g Point (tâ m t ính ra khoả n c ông cụ là: u thị: càng g n hà đầu tư s p lý. phần của c á ị trí khách h ủ a từng siê u g ta có thể tí n g ta sẽ xác đ g lưới đườn g b ằng khoản g đ ường giao t M a t r ận ODC o ủ quản của h Big C trên h kinh doa n h ị lớn đang h u : thể hiện r c thông số n ụ : mô hình H u â n tích thị p h n g với giao d t hực tế tại V n g cụ. S TOÀN QU Ố n nền bản đ ồ a , số hiệu c ủ d ụng như: h ọ n h xác của c m của mỗi t h n g cách từ t â g ần siêu thị t s ẽ xác định đ á c siêu thị t r h àng của cù n u thị sẽ đượ c n h được ph ầ ịnh cách th ứ g giao thông g cách của đ t hông (Stre e o st của Net w h ệ thống si ê địa bàn qu ậ n h là 4000 m h oạt động t h anh n hư: u ff, h ần d iện V iệt Hình Ố C 2011 ồ địa chính. ủ a xã phườn g ọ và tên chủ c ác khách h à h ửa). Tâm t h â m thửa đến t hì xác suất đ ược vị trí c r ong vùng n n g m ột siêu c tính toán d ầ n trăm thị p ứ c vận hành c (Street Net w đ ường thẳn g e t Network T w ork Analy s ê u thị Big C ậ n 1 và quậ n m 2 , với hơn 2 h uộc chuỗi b 2. Giao diệ n Các thuộc t g , diện tích, sử dụng, đị a à ng. Mỗi th ử h ửa sẽ được các cửa hà n lựa chọn c ủ c ủa khách h à n ghiên cứu b thị sẽ được d ựa vào chi p p hần mà mỗ i c ho công c ụ w ork Travel g nối từ vị t r T ravel Time s s t Tool. C tại Việt n a n 3 để phụ c 2 0000 m ặt h b án lẻ của C n của công c t ính liên ký hiệu a chỉ, số ử a đất ở đưa vào n g. ủ a khách à ng tiềm b ằng các tô cùng p hí mua i siêu thị ụ : Times): r í khách s ): tham a m) hiện c vụ cho h àng. Vị C oopmat c ụ  Ng u 3.2 kh á qu a Th ị nà o và o hiệ n  Hình 4. Bề m u yễn Đình C . Trường h ợ Bản đồ t h Hìn h Khi cửa á ch hàng sẽ a sự thay đổ i Vấn đề q ị phần sẽ đ ư o khi có m ộ o hoạt độn g n trên nền b ả H Ộ m ặt xác suấ C hiểu trước v ợ p không s ử h ị phần của c h 3. Bản đồ th hàng Big C chọn Big C i của bề mặt q uan tâm c ủ ư ợc phân c h ộ t Siêu thị m g ?Thị phần ả n đồ như t h Ộ I THẢO Ứ N t của Coop m v à sau khi c ó ử dụng dữ l c ác siêu thị t ị phần khi kh m ở cửa, th thay vì Co o xác suất củ a ủ a nhà đầu t h ia lại như t h m ới được đ ư đó được t h h ế nào? N G DỤNG GI S m art ó Big C iệu mạn g l ư t rước và sau ông sử dụng ị phần của C o pmart Ngu y a Coopmart ST T 1 2 3 4 5 6 Co Coo p C Ci t C Bả n ư: h ế ưa h ể S TOÀN QU Ố ư ới đườn g g khi có siêu dữ liệu mạn g C oopmart N y ễn Đình C h Nguyễn Đì n T T Coopmart Coopmart N Copmart H Citimart N Citymart P Big C Siêu thị opmart Tr ư ờ n p mart Nguyễ Chiểu C opmart Hà N t imar t Nguyễ n C itymart Par s Big C Tổng n g 8. Thị ph Bảng 7. C Ố C 2011 g iao thôn g : thị mới thể h g lưới đường g N guyễn Đìn h h iểu. Điều n n h Chiểu tro n T ên siêu thị Tr ư ờng Sa N guyễn Đìn h H à Nội N guyễn Trãi P arson T n g Sa n Đình N ội n T r ãi s on ần trước và hàn g Bi g C C ác siêu thị h iện ở Hình g iao thông h Chiểu sẽ g n ày được th ể n g Hình 4. D i kin h 4 h Chiểu 4 1 5 3 4 Thị phần ( % T rước 24 22 23 24 6 100 sau khi có c trên địa bà n 289 3. g iảm, do ể hiện rõ i ện tích h doanh 4 563,6 4 620,5 126,9 5 161,3 3 983,7 4 000 % ) Sau 24 13 23 24 6 9 100 c ửa n  29 0 H Ng 9 % m ô 3.3 Tr ư Co o Co o Ng gi ả thị tư ơ 3.4 biế 0 H ình 6. Bề m Nguyễn Đ ì Trường Sa t Qua kết q uyễn Đình C % , tương đư ơ ô của Big C t . Trường h ợ H Khi cửa h ư ờng Sa sẽ g o pmart Trư ờ o pmart Ngu y Qua kết q uyễn Đình ả m từ 24% x u phần Coop m ơ ng ứng với . Nhận xét c Qua 4 lầ n n khoảng c á H Ộ m ặt xác suất c ì nh Chiểu v à t rước và sau q uả Bảng 8 c C hiểu giảm ơ ng với thị p t ương ứng v ớ ợ p sử dụn g H ình 5. Bản đ ồ h àng Big C g iảm, do kh ờ ng Sa. Đi ề y ễn Đình C h q uả Bảng 9 c Chiểu giảm u ống 20%. T m art Nguyễ n Siêu thị hạn c hun g : n chạy mô h á ch, chúng t Ộ I THẢO Ứ N c ủa Coopm a à Coopmart khi có Big C c ho thấy, k h từ 22% xu ố p hần Siêu th ị ớ i Siêu thị h dữ liệu mạ n ồ thị phần kh i m ở cửa, thị á ch hàng sẽ ề u này được h iểu và Coo p c ho thấy, k h từ 22% x u T uy nhiên, t h n Đình Chiể g I còn Coo p h ình (thể hi ệ t a đều rút r a N G DỤNG GI S a rt C Bả n hà n h i siêu thị Bi g ố ng 13%. T u ị Citymart P h ạng I còn C i ng lưới đư ờ i sử dụng dữ l phần của C chọn Big C thể hiện r õ p mart Trườ n h i siêu thị Bi g u ống 13%, t h h ị phần của u (13%). Đ i p mart Nguy ễ ệ n trong Hì n a kết luận vi C o Co o C Ci t S TOÀN QU Ố n g 9. Thị ph ầ n g Big C g C m ở cửa , u y nhiên, thị P arson (6%). i tymart Pars ờ n g g iao th ô l iệu mạng lư ớ C oopmart N g C thay vì C o õ qua sự th a n g Satrong H g C m ở cửa , h ị phần củ a siêu thị Big i ều này khô n ễ n Đình Ch i n h 7) với ha i ệc xây dựn g Siêu thị o opmart Trườ n o pmart Nguyễ n Chiểu C opmart Hà N t imart Ngu y ễn Citymart Pars o Big C Tổng Ố C 2011 ầ n trước và s , thị phần c ủ phần của s i Điều này k on là Siêu t h ô n g : ớ i đường gia o g uyễn Đình o opmart Ng u a y đổi của b H ình 6. , thị phần c ủ a siêu thị C o C chỉ có 13 % n g khả thi v ì i ểu là Siêu t h i biến là qu y g m ột siêu t h Tr n g Sa 2 n Đình 2 N ội 2 T r ãi 2 o n 1 s au khi có c ử ủ a siêu thị C o i êu thị Big C k hông khả t h h ị hạng III. o thông Chiểu và C o u yễn Đình C b ề mặt xác s ủ a siêu thị C o o opmart Tr ư % , tương đ ư ì quy mô c ủ h ị hạng II. y mô của si ê h ị Big C tạ i Thị phần ( % ư ớc 2 4 2 2 2 3 2 4 6 00 ử a o opmart C chỉ có h i vì quy o opmart C hiểu và s uất của o opmart ư ờng Sa ư ơng với ủ a Big C ê u thị và i quận 1 % ) Sau 20 13 23 24 6 13 100  đề u ch ư  4. K ứn g th ự nh ư ph ù vù n cô n trợ nê n do a lệc h ng h nh ư Ri n Bu s Tà i [1] [2] [3] [4] [5] [6] u không ma n ư a đầy đủ n ê K ẾT LUẬ N Với kết q g d ụng Hệ t h ự c tế ở Việt N ư ng kết quả ù hợp hơn v ớ n g kinh doa n n g cụ này, c việc ra quy ế Tuy nhi ê n độ chính x á a nh và kho ả h nhiều nê n h iên cứu và ư : tìm đườn g n g, Driveti m s iness Anal y i liệu tham CarolSmith, M arketing R e Dramowicz. Dịch vụ Geo http://speed m Hiệp. N. V, TP.HCM. Huff, D.L., 1 pgs 81-90. Joseph.K, B GeoWorld, M H Ộ n g lại hiệu q u ê n kết quả đ ạ N q uả nghiên c h ống thông N am. Mô h ì nghiên cứu ớ i thực tế ở n h và phân ác nhà doa n ế t định đầu t ê n do nguồn á c của kết q u ả ng cách. D o n kết quả x á hoàn thiện g đi ngắn n h m e Polygon , y st Tool. khảo ESRI Inc, 20 e search. An E E, 2005. R et a maketing củ a m edia.vn/vi/s 2009. Ứng d ụ 1 963. A Pro b erry and Ke n M arch 2006, V Ộ I THẢO Ứ N u ả kinh tế.T ạ t được có t h c ứu trong v à tin (GIS) v à ì nh Huff có t sẽ là tiền đ ề Việt Nam. T tích thị ph ầ n h nghiệp V t ư. d ữ liệu chỉ u ả chưa cao o chỉ số diệ n á c suất phụ t hơn quy t r ì h ất, xác địn h , Thessen … 07. E SRI Ar c E SRI ® Whi t a il Trade Are a a công ty Spe e ervice/detail / ụ ng GIS phâ n b abilistic An a n neth L.R , 2 V ol. 19, No. 3 N G DỤNG GI S uy nhiên, d o h ể chưa chí n à ngoài nư ớ à o lĩnh vực k t hể chưa là m ề cho các n g T ác giả đã x ầ n của các s iệt Nam có mang tính m . Công cụ s ử n tích kinh d t huộc nhiều nh xử lý số h vùng kinh … )… để cô n c GIS Busines s t e Paper. a Analysis U s e dMedia t ại t / id/56 n tích thông t a lysis of Sho p 2 006. R etail S 3 , pgs. 22-25 . S TOÀN QU Ố Hình 7. Q o hạn chế v ề n h xác. ớ c, tác giả đ ã k inh tế và t ừ m ô hình tối g iên cứu sâu x ây d ựng th à s iêu thị b án thêm m ột c ô m inh họa, c h ử dụng hai t h d oanh ở các vào biến k h liệu; bổ su n doanh theo n g cụ có t h s Analyst:An s ing the Huff M t rang web: t in thương m p ping Center S ales Compe . Ố C 2011 Q uy trình v ậ ề dữ liệu và c ã khái quát ừ đó đưa ra ưu trong vi ệ hơn, ở một à nh công m ộ lẻ dựa trên ô ng cụ phâ n h ưa loại bỏ h am số đầu v siêu thị hi ệ h oảng cách. n g thêm nh i các phươn g h ể thay thế Assessment o M ode l .Direct ại. Luận văn Trade Area s tition Analys ậ n hành côn g c ác tham số hóa được k hướng áp d ụ ệ c phân tích cấp độ chi t ộ t công cụ x â mô hình H u n tích thị tr ư được hết c á v ào là diện t í ệ n nay khôn Chúng ta c i ều chức nă n g pháp khác hoàn toàn o f its value fo ions Magazi n Cao học. B á s .Land Econ o is. Feature a r 291 g cụ đầu vào hả năng ụ ng vào kinh tế, t iết hơn, â y d ựng u ff. Với ư ờng, hỗ á c sai số í ch kinh g chênh c ần phải n g khác (Simple ArcGis r Spatial n e. á ch Khoa o mics 39, r ticle for . HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2 011  283 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HUFF TRONG VIỆC PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ SỰ PHÂN BỐ CỦA HỆ THỐNG SIÊU THỊ TRÊN ĐỊA BÀN QUẬN 1 VÀ QUẬN 3, THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH THE. XÂY DỰNG MÔ HÌNH 2 .1. Mô hình Huff và phương pháp phân tích thị phần: 2 .1. 1. Mô hình Huff truyền thống: Mô hình Huff, đây là tên gọi chính thức của mô hình, đây là một công cụ phân tích không. 0.0256 41 1.28205 11 .53846 11 .53846 2 Citimart 2 5 10 0.20 512 8 10 .2564 3 Coopmart 1 5 10 0.7692 31 38.4 615 5 39.40493 39.40493 4 Coopmart 2 5 10 0. 018 868 0.9434 5 Big C 1 5 10 0.226 415 11 .32075 49.0566