商圈饱和度计算怎么做?

某年福州某商圈的商场每平方米平均营业额10996元，顾客为350万人，全年人均购买5000元，现有商业物业为110万平方米，那么该商圈的饱和指数：（350*5000）/110＝15909（元/平方米）
那么，该商圈每平方米的营业额与正常水平相差近5000元，说明该商圈的商业物业已经饱和，商业物业的价格无向上张力。
 在这里，顾客总人数乘以人均消费额部就是总的商店的收入，除以总面积就是每平米的平均营业额吗，这上面的10996又是哪来的呢？

IRS=(C)×(RE)/RF
其中，IRS是某地区某类商品商业圈饱和指数；C是某地区购买某类商品的潜在顾客人数；RE是某地区每一顾客平均购买额；RF是某地区经营同类商品商店营业总面积

哈夫模型的贡献哈夫模型的贡献哈夫模型的贡献哈夫模型的贡献哈夫模型是国外在对零售店商圈规模调查时经常使用的一种计算方法,主要依据卖场引力和距离阻力这两个要素

商圈饱和度是判断某个地区同类商业竞争激烈程度的一个指标，通过计算或测定某类商品销售的饱和指标，可以了解某个地区同行业是过多还是不足，以决定是否选择在此地开店。
 
　　商家决定是否进人某市场前，首先要测算该市场是否已经饱和，也就市场是否还有进一步拓展的空间。当饱和度较高时，剩余空间有限，不宜进人，但当饱和度较小时，说明市场空间很大，有很大的拓展机会。

利用哈夫模型设定地点  I  的消费者选择商场  J  的概率  PIJ  ,    【PIJ】  =  I  地区消费者到  J  商店购物的概率；      【SJ】  =  J  商店的卖场吸引力（卖场面积、知名度、促销活动等）    【TIJ】  =  I  地区到  J  商店的距离阻力（交通时间、交通系统等）    【λ  】  =  以经验为基础估计的变数；    【n】  =  互相竞争的零售商业中心或商店数    由此可以推导出以下概率公式：    I  地区消费者光顾  J  商店概率  
=      I  地区消费者光顾  J  商店的人数  =  I  区消费者光顾  J  商店的概率×  I  地区消费者的数量

IRS=(C)×(RE)/RF  　　其中，IRS是某地区某类商品商业圈饱和指数；C是某地区购买某类商品的潜在顾客人数；RE是某地区每一顾客平均购买额；RF是某地区经营同类商品商店营业总面积。

IRS=(C)×(RE)/RF  　　其中，IRS是某地区某类商品商业圈饱和指数；C是某地区购买某类商品的潜在顾客人数；RE是某地区每一顾客平均购买额；RF是某地区经营同类商品商店营业总面积。