企業選址的主要考慮因素
影響企業選址的因素很多,要對其進行充分的定性分析後再進行定量分析,再通過定性和定量相結合的方法得出滿意的方案。那麼企業選址需要考慮的因素是什麼呢?接下來請欣賞小編給大家網路收集整理的。
***一***企業的地點遠擇戰略主要會受成本、市場、政府等因索的影響。企業的運營成本主要由生產成本、運輸成本、交易成木構成，這些成木的綜合作用牽動著企業的成本利潤率，影響著企業的投資意向;市場需求是確定市場供應量的先決因素，因而產品的銷路會指引企業資金投向;而政府的服務效率，透明程度，及產業政策的導向和限制，又會作用於產業的區域發展環境，進而影響企業的選址決策。
具體而言，由於土地、人力、技術、資訊、資本等生產要索成本在總成本中的佔比不同，重要性也不同，因而企業的選址決策，還要依企業所處產業，企業所處價值鏈的環節，考慮不同的影響因素和各因素的權重差異。
***二***在選址決策中，一些產業側重考慮成本因素，如:鋼鐵業的部分原料成本佔整個鋼鐵生產成木的比例高達75%，光伏產業矽料的提純生產過程需要巨大的能耗，因而鋼鐵廠和矽料提純廠選址偏好就近原料、燃料動力的供應地。而一些勞動密集型的製造業也不斷地向人工供應充沛、質星高、工資低，綜合運價成本更低的地區轉移。
在選址決策中，一些產業側重考慮市場因索，如:一些對售後服務要求較高，時效性要求較強，運輸成本佔比較大的產業。就倉儲物流業來說，其選址就須以倉儲物流巾心的服務目需求量作為約束條件，建立選址模型，評估交通便捷程度等因素，完成投資選址。
在選址決策中，一些產業還需關注政府因素的影響。以光伏產業為例，在光伏元件價格的構成中，矽料價格大約佔比過半。因而對於光伏產業而言，矽料的質量和取得成木，直接影響光伏元件和應用產品的售價，影響著企業的梢路市場和企業獲利情況。
***三***同一產業的企業如所處價值鏈環節不同，企業選址考核的側重點面也隨之而異。總部基地、研發中心的選址，更關注政府因素的影響，包括政府服務水平，政策導向，營造的投資環境，如人才及教育資源是否富足。
址需要權衡成本、市場、政府因素，隨著物流產業的發展和電子商務的興盛，運輸成本和交易成本在一定程度上得以降低，而生產成本則因為區域不同有較大差異。市場的前景，市場的需求始終引導者企業的走向。政府因素又會與成本、市場因素共同作用於企業的選址。
企業選址的注意事項
一，便捷的交通。“要想富，先修路”，這句俗語在我國可謂人盡皆知。而對於一個企業的辦公所在來說，交通的便捷度和通達性也很大程度影響企業的發展。一個樓盤，要想成為在市場上倍受追捧的物件，其必須有完善的公路和軌道交通網。其與各水陸空港、城市主要部門***如稅務所、政府機關***、
二，成熟的配套。城市商務中心一直不是孤立存在的，該區的酒店、金融、購物、娛樂等配套設施齊全。如新牌坊和觀音橋，前者不能稱之為成熟商圈的原因就是其在購物、金融等各方面配套都還非常欠缺。而成熟的配套對於一個企業來說，無論是自己員工還是接待客戶，都是大有裨益的。
三，商業氛圍成熟。商業氛圍即是所謂的“人氣”，而這“人氣”卻是一個辦公樓最不能缺少的東西。最直接的例子就是解放碑的世貿大廈，雖然曾為重慶地標建築，解放碑最高大廈，但時至今日還有不少樓層清水空置。一個重要的原因就是該樓盤人氣的缺乏。商業氛圍成熟的另一方面是地段的辦公聚集度，形象的說就是你的辦公選址樓盤不要是在周圍方圓多少公里就只有你一個樓盤孤零零的杵在那裡，那“門前冷落鞍馬稀”的景象對企業形象將會造成莫大的損害。
四，硬體設施過硬。前三個都是企業選址的大環境因素，而這個硬體設施則是微觀方面的要求。這主要是針對一個樓盤，其建築質量、物業服務質量、戶型設計、電梯配置等方面。這往往也是一個企業給到訪客人和客戶最直觀的感受。
五，預算內價格並與品質匹配。企業選址決策前應該根據自身公司實力和預期制定選址成本預算並嚴格執行。而針對企業正考察的物業定價，也應該全面評估該物業的所在區位地段、周邊配套、品質服務、市場行情，從而得出物業價格是否是合理定價和在預算成本之內。
企業選址的原則
企業選址的費用原則
企業首先是經濟實體，經濟利益對於企業無論何時何地都是重要的。建設初期的固定費用，投入執行後的變動費用，產品出售以後的年收入，都與企業選址有關。
企業選址的集聚人才原則
人才是企業最寶貴的資源，企業地址選得合適有利於吸引人才。反之，因企業搬遷造成員工生活不便，導致員工流失的事實常有發生。
企業選址的接近使用者原則
對於服務業，幾乎無一 例外都需要遵循這條原則，如銀行儲蓄所、郵電局、電影院、醫院、學校、零售業的所有商店等。許多製造企業也把工廠建到消費市場附近，以降低運費和損耗。
企業選址的長遠發展原則
企業選址是一項帶有戰略性的經營管理活動，因此要有戰略意識。選址工作要考慮到企業生產力的合理佈局，要考慮市場的開拓，要有利於獲得新技術新思想。在當前世界經濟越來越趨於一體化的時代背景下，要考慮如何有利於參與國際間的競爭。
企業選址應根據以上基本原則，從根本上入手，全面分析，做到花最少錢，選最適的地方，掙最多的錢。
企業選址的基本問題
***1***P-中位問題***p-median problems***
P-中位問題***也叫P-中值問題***是研究如何選擇P個服務站使得需求點和服務站之間的距離與需求量的乘積之和最小。Hakimi提出該問題之後給出了 P-中位問題的 Hakimi 特性，他證明了 P-中位問題的服務站候選點限制在網路節點上時至少有一個最優解是與不對選址點限制時的最優解是一致的，所以將網路連續選址的 P-中位問題簡化到離散選址問題不會影響到目標函式的最優值。Goldman給出了在樹和只有一個環的網路上為單個服務站選址中位問題的簡單演算法。Miehle 於 1958 年也研究過平面1-中位問題，也就是Weber 問題，是他發現了 Weiszfeld 的研究成果，被選址-分配問題的里程碑文章 Cooper譽為 Weiszfeld 研究的發現者。對於空間 P-中位問題，也就是更一般的Weber 問題，Rosing提出了最優解法。Garey 和 Johnson證明了 P-中位問題是 NP-困難問題。Francis、Francis 和 Cabot、Chen以及 Chen 和 Handler研究了基於歐氏距離的 P-中位問題。
***2***P-中心問題***p-center problems***
P-中心問題也叫 minmax 問題，是探討如何在網路中選擇 P 個服務站，使得任意一需求點到距離該需求點最近的服務站的最大距離最小問題。Hakimi首先提出網路中 P-中心問題，Kariv 和 Hakimi證明了 P-中心問題為 NP-困難問題。Drezner 和Wesolowsky提出了 Drezner-Wesolowsky 法解決多服務站的 P-中心問題。Francis在平面上的 P-中心問題研究中取得一些進展, Wesolowsky研究基於直線距離 P-中心問題;十年後，Chen、Ward 和 Wendell對基於歐幾里德距離的 P-中心問題作了研究。Masuyayma，Ibaraki 和 Hasegawa、Megiddo 和 Supowit證明了基於直線距離和歐氏距離的 P-中心問題都是 NP-完全問題。C. Caruso 等通過求解一系列集覆蓋的問題的辦法求解 P-中心問題。Hassin, Levin, Morad D提出了運用詞典區域區域性搜尋法來求解 P-中心問題。Yuri Levin,Adi Ben-Israel對大規模 P-中心問題給出了啟發式演算法，對一些著名的問題進行了計算分析。
***3***覆蓋問題***covering problems***
覆蓋問題分為最大覆蓋問題和集覆蓋問題兩類。集覆蓋問題研究滿足覆蓋所有需求點顧客的前提下，服務站總的建站個數或建設費用最小的問題。集覆蓋問題最早是由 Roth和 Toregas等提出的，用於解決消防中心和救護車等的應急服務設施的選址問題，他們分別建立了服務站建站成本不同和相同情況下集覆蓋問題的整數規劃模型。隨後 Minieka、Moore 和 ReVelle等都繼續研究集覆蓋問題。Plane 和Hendrick、Daskin 和 Stern建立了服務站個數最小和備用覆蓋的顧客最大的雙目標集覆蓋問題。Heung-Suk Huang研究了產品會隨時間變壞或變好時的動態集覆蓋問題。最近十幾年來許多基於啟發式的演算法被用於解決集覆蓋問題，M.L. Fisher 和 P.Kedia提出了基於對偶的啟發演算法並用來解決最多有 200 個候選點、2000 個需求點的集覆蓋問題;Beasley J.E. 和 Jornsten. K將次梯度優化法和拉格朗日鬆弛演算法結合起來求解這類問題;Marcos Alminana 和 Jesus T. Pastor應用代理啟發式演算法求解集覆蓋問題。J.E. Beasley 和 P.C. Chu給出了求解服務站建站成本不同時集覆蓋問題的遺傳演算法。Grossman 和 Wool[56]用大量的實驗對比了九種用於求解 SCLP 的啟發式演算法，其中隨機貪婪演算法***R-Gr***、簡單貪婪演算法***S-Gr***和轉換貪婪演算法***Alt-Gr***在幾乎所有問題中都是最好的前四種演算法之一，其中隨機貪婪演算法表現最好，在 60 個隨機問題中有 56 次獲得最好的解。Karp證明了集覆蓋問題是 NP-完全問題。
最大覆蓋問題或 P-覆蓋問題是研究在服務站的數目和服務半徑已知的條件下，如何設立 P 個服務站使得可接受服務的需求量最大的問題。同其它基本問題一樣，最大網路覆蓋問題也是 NP-困難問題***Marks.Daskin***。最初的最大覆蓋問題是由 Church RL 和 ReVelle C提出的，他們將服務站最優選址點限制在網路節點上;Church RL和 Meadows ME在確定的關鍵候選節點集合中給出了一般情況下的最優演算法，他們通過線性規劃的方法求解，如果最優解不是整數就用分枝定界法求解;Church 和Meadows提出了最大覆蓋問題的偽 Hakimi 特性，即在任何一個網路中，存在一個有限節點的擴充套件集，在這個集合中至少包含一個最大覆蓋問題的最優解。Benedict，Hogan 和 ReVelle，Daskin考慮服務系統擁擠情況下的最大覆蓋問題，他們把任意一個服務站繁忙的概率當作外生變數，目標函式是服務站可以覆蓋的期望需求量最大。Haldun Aytug 和 Cem Saydam用遺傳演算法來求解大規模最大期望覆蓋問題，並進行了比較。Fernando Y等對最大期望覆蓋問題中排隊與非排隊的情況進行了對比。Berman研究了最大覆蓋問題和部分覆蓋問題之間的關係。Oded Berman 和 DmitryKrass 、Oded Berman, Dmitry Krass 和 Zvi Drezner討論比傳統最大覆蓋問題更一般的最大覆蓋問題，並給出了拉格朗日鬆弛演算法。Orhan Karasakal 和 Esra K.Karasakal討論了部分覆蓋問題，對覆蓋程度進行了定義。Jorge H. Jaramillo、Joy Bhadury 和 Rajan Batta在選址問題的遺傳演算法應用研究時介紹了最大覆蓋問題遺傳演算法的操作策略。