基于熵權法和灰色關聯的商業銀行網點選址分析

摘要:銀行網點作為商業銀行為客戶提供金融服務的基礎設施，其選址是否合理關系到商業銀經營效益和競爭力。在資源有限條件下堅持費用最小化原則，以市場供求關系為導向對網點選址進行科學決策，充分發揮網點的綜合效應。首先將各類影響網點選址的因素進行歸類，構建二級指標，然后利用信息熵來求得各因素的熵權，進而在信息不完全條件下引入灰色關聯方法對商業銀行的多個備選網點進行選址分析，通過計算得到備選網址的灰色關聯度，最后根據具體關聯度進行選址決策。

關鍵詞:商業銀行;選址;影響因素;熵權法

1、當前商業銀行網點選址研究動態及本文研究方法

在銀行選址方面，國內學者陳學彬、葉磊等通過構建模型的分析方式對銀行網點的設置和選址進行探討[1-2]，周焱榮就國有商業銀行如何正確地進行選址進行了闡述[3]。也有一些研究者通過其他信息化手段對銀行網點選址問題進行探討，李小建在對河南省銀行業空間系統變化進行量化分析的基礎上從宏觀和微觀的角度對影響銀行業空間系統變化因素進行了分析[11]。上述研究成果豐富了商業銀行的研究內容，同時對本文的寫作有一定的啟示作用。

筆者通過走訪商業銀行網點負責人及商業銀行研究學者，查閱有關商業銀行網點文獻，在此基礎上從三個方面對影響銀行網點選址的因素進行歸類，并對這三個部分進行細化，構建多個二級指標。本文探討的銀行網點選址決策過程是指在眾多網點備選區域和位置中，對各個網址分別進行量化分析并比較計算結果，最終確定網點位置;針對影響商業銀行網點選址的各種因素，首次采用熵權法和灰色關聯方法對各備選區域分別進行分析和綜合評價，以提高銀行網點在選址過程中的科學性與合理性。

2、商業銀行網點選址的原則與影響因素分析

銀行網點可以分為有形網點和虛擬網點[7]。本文主要討論的是有形網點的選址問題，金融網點選址屬于設施選址的一種，應當遵循費用最小化、供給與需求均衡的原則[6]。在商業銀行網點選址過程中，涉及的因素繁多，而且各因素之間相互作用，共同影響著銀行網點選址決策，本文將這些因素歸為三類，主要從以下幾個方面來闡述，如表1所示。

2.1 人口因素

商業銀行網點作為金融服務機構，主要為廣大客戶提供金融服務，那么人口就是影響網點選址的重要因素之一。人口因素涉及內容較為復雜，包括人口數量、人口構成、人口密度、人口收入水平等方面。同時區域內的人口年齡、性別、職業、收入、受教育程度等方面都會影響銀行網點的選址。

2.1.1 人口收入水平

古典經濟學認為，人口收入水平的高低影響著居民的儲蓄傾向，居民收入增加會引起儲蓄傾向系數的提高，反之亦然。而且不論是高收入還是低收入階層，隨著收入水平的提高，對儲蓄和理財的需求都將進一步增強。

2.1.2 人口構成與人口素質

人口的構成包括人口性別、年齡、職業等諸多方面。各年齡段的人對銀行網點的不同業務需求不同，而且對辦理業務渠道的偏好也不相同。針對不同客戶聚集特點和渠道偏好，可以有針對性地實施差別化營銷和導向性分流服務[8]。人口受教育程度和素質的高低對銀行網點服務的需求有所差異，在對金融衍生產品的接受方面表現的尤為明顯。

2.1.3 人口密度

一個地區的人口密度大小，可以用每平方公里的人口數量來表示，或者按每條道路的人口數量計算。一般情況下，在中心商業區和文教區等地人口密度較高，網點所在區域人口密度越高，選擇該點就越接近客戶，服務需求就越大，單位面積上的銀行數量就要求增多。

2.1.4 潛在客戶

所有的居民都是銀行網點的潛在客戶，客流狀況主要指人流量測定。通常人流量大的地方便是網點設置的有利地方，但同時要注意分析客流規律。

2.1.5 購買力

家庭和人口的消費水平和購買力是由其收入水平決定的，附近人口收人水平對銀行網點地理條件有決定性的影響。家庭的經濟狀況和負擔程度對購買力具有一定的影響，銀行在選擇網點時，應考慮一個家庭的整體購買力，某地區購買力越強說明在該地區對銀行網點提供的金融服務需求越多。

2.2 區位因素

區位因素是決定區位主體進行區位選擇的主導因素，銀行網點選址區位的正確與否決定著銀行的經營業績和競爭力。商業銀行作為事務所性質的服務企業[9]，它受自然條件的影響較農業與工業要小，影響服務業布局的區位因素錯綜復雜，既有自然、土地、勞動力、交通等傳統區位因素，也有信息、科技、創新、知識、人才等新區位因素[10]。在這里分別從交通因素、可見性因素和地租因素來分析。

2.2.1 交通因素

一個地區、城市或者街道的交通狀況是銀行網點在選址過程中重點考慮的因素之一，可以用該區域對內與對外的交通便利度與道路通達性等指標來表示。銀行網點周邊的交通狀況，對網點的經營業績產生極大影響，它關系到能否為客戶提供方便，能否對周邊居民產生吸引作用，同時對銀行自身與外界的信息交流成本也產生一定影響。

2.2.2 可見性因素

可見性因素主要是指網點在選址時應選擇位于能見度高的位置，要具有明顯的標示，讓客戶很容易看到，如選擇十字路口處，盡力避免選在偏僻角落或者是被夾在其他商戶之間不顯眼的位置，同時能夠使網點外觀清新醒目，有助于體現企業文化內涵和各類服務信息的傳遞。

2.2.3 中心點

中心點是指在各個區域中，具有人口流動密集、經濟活動頻繁、交通網絡發達這些特征的特殊路段，并在區域中體現聚集性。銀行網點在選址時越能靠近中心點，那么就越能擴大業務量，對整個區域的影響力也會增強。

2.2.4 物業地租成本

一個區域的物業和地租成本的高低在某種意義上對網點的選址同樣產生影響。商業部門地租的產生，一方面由于較好的基礎設施條件，另一方面就是商業機構網點對優質地段具有較強的競爭性，通常來說網點選擇在區位條件最佳和配套設施較為完備的位置，地價和地租相對較高，從而抬升物業成本，而其他區域的地租和物業成本隨著與中心地距離的由近到遠呈遞減趨勢。一般而言，付租能力較高的高級生產性服務業往往布局在區位條件最優的城市中心區[10]。

2.3 環境因素

環境因素主要是指銀行網點的經濟環境和政策環境，同時也包含人文環境因素。首先，經濟環境中包括網點附近的其他金融和銀行機構的網點、經營、服務對象和范圍以及競爭等狀況，銀行網點所在的商業區繁華程度、基礎設施狀況以及宏觀經濟的發展現狀都是環境因素的組成部分。其次，銀行網點作為提供金融服務的場所，其的周邊的治安狀況不僅影響網點資金的安全保障，還影響到客戶的經濟行為，因此網點周邊治安狀況同樣要納入影響因素的范疇。

2.3.1 政策因素

政策環境是網點選址不可忽略的因素，政策導向對于銀行網點設置有著至關重要的作用。不同時期政府對一定區域內的金融與銀行業發展政策對銀行網點選址也具有一定的影響，在網點設置過程中要遵循該區域對金融業發展的指導性政策。

2.3.2 競爭因素

不同區域范圍，市場競爭程度有所不同，商業銀行在選擇網點時，要掌握該區域其他銀行網點的布局情況，包括網點等級、規模、業務范圍和價格以及營銷策略的趨同與差異等方面的信息，深入分析區域內競爭態勢，確定市場的飽和程度，充分考慮進入的壁壘、成本和收益以及自身產品的特點，在此基礎上作出綜合的分析，明確新網點的設置是否有加劇競爭或者是促進互補。

2.3.3 商業區繁華程度與經濟的穩定性

網點選擇的所在區域的商業業態和發展狀況是重要的因素之一，其次區域的宏觀經濟的發展水平和社會綜合發展水平指標都是選址的參考因素，如果所選擇的商業發達，企事業單位聚集，各種現代服務業發展迅速，經濟發展潛力巨大，那么就不失為一個理想的網點所在地。

2.3.4 城市公共設施狀況

商業銀行網點的設置是為了滿足廣大顧客的需要，向社會提供優質的金融服務。因此在網點選址過程中要充分考慮城市公共基礎設施的布局狀況，同時城市規劃對銀行網點設置的指導作用也不可忽視，網點盡量設置在城市發展規劃的區域。

3、基于熵權和灰色關聯的評估方法及銀行網點的選址分析

通過上面的分析，可以看出在銀行網點進行選址時，需要受到這些因素的影響。因此，要使銀行網點選址更加科學與合理，就必須對其進行綜合評估。針對銀行網點選址問題的復雜性和多樣性，只能從少數的幾個因素來分析，并且有些因素是無法通過統計數據分析和預測得出來的，而信息不完全性正可以通過灰色關聯分析法來分析，但是該方法中的權值具有主觀性，所以引入熵權法來求得權值。因此本文采用熵權和灰色關聯的方法進行綜合評估，較為合理。

3.1 熵權法的應用

1948年，香農在《通信的數學理論》中提出了“信息熵”的概念[12]，解決了對信息的量化度量問題。首先通過專家考評的方法得到評價指標矩陣:

其中rij是對于第i個地址的第j項指標的分值，然后我們利用信息熵來求各因素的熵權，分為下面四步:

(1)標準化評價指標矩陣:

Pij=

(2)求各指標輸入的熵:

Ej=

由此可以得到0≤Ej≤1;

(3)求各目標的權系數:

λj=

這樣求出的熵權λ=(λ1，L λm)就是我們所要求的權重。

3.2 灰色關聯分析

首先確定理想方案(r01，r02，L，λ0n)，之后進行無量綱化:rij′=。最后計算關聯系數[13]:

其中:ρ為分辨系數，0≤ρ≤1，其作用是為了削弱最大絕對值太大而失真的影響，提高關聯系數之間的差異顯著性，一般來說我們都取ρ=0.5。

灰色關聯度可以表示為:Ei=λjεiji=1，2，L，n。

3.3 商業銀行網點的選址分析

首先，使用專家打分法對篩選出來的10個備選網點地址的15個指標{b1，b2，b3，…，b15}進行評估，備選網點地址分別用Ti如表2所示。

根據上述的方法進行評估，首先進行標準化，得到各指標的熵為: E=0.998549，0.998804，0.999001，0.998227，0.999741，0.999361，

0.999631，0.998797，0.999175， 0.999857，0.999708，0.999323，0.999892，

0.999890，0.999626);

再求出權值:λ=(0.1393，0.1148，0.0959，0.1702，0.0248，0.0614，0.0353，

0.1155，0.0792，0.0137，0.0281，0.0649，0.0104，0.0106，0.0359);

下面來求灰色關聯度，首先給出理想方案，很顯然對于網點選址的評價最好的方案就是所有的二級指標的

分值為100分，這樣所確定地址一定是最完美的。再次，求解灰色關聯系數:最后得到灰色關聯度γ=(0.7662，0.7521，0.7526，

0.7723，0.7010，0.8256，0.7796，0.6821，0.7475，0.5779)從灰色關聯度可以看出，第6個地址(T6)對應的關聯度最大，T6的地址離最佳的地址越近，因此該地址是最優的選擇。

4、結論與討論

本文通過使用熵權法和灰色關聯方法來對銀行網點選址進行評估，從10個備選的地址中選擇出最佳的地址。使用灰色關聯分析可以克服在銀行網點選址中的信息的不完全問題，但在灰色關聯分析過程中的權值由專家給出，為了避免主觀性，采用熵權法來確定權值，從而使整個選址過程更加客觀、科學，最后計算得出的灰色關聯度可以反映出最佳的網點地址。在今后的研究與實踐中，可以從經濟地理學和金融地理學的視角，通過引入博弈模型，對不同商業銀行主體之間的選址博弈關系進行探討，使中觀層次的解釋與微觀層面的分析相互補充，定性分析和定量分析結合;同時根據不同地區以及不同時期的經濟發展水平，針對具體的銀行網點選址問題加以分析，按等級功能和服務定位對商業銀行網點加以劃分，分別進行選址討論，從而更具實踐意義。

參考文獻:

[1] 陳學彬.金融博弈論[M].復旦大學出版社，2007.400-408

[2] 葉磊.銀行分支機構選址模型分析[J].農村金融研究，2005，10:43-45

[3] 周焱榮.銀行優化網點網絡布局方法初探[J].河北金融，2008，6:20-22

[4] 王寧，熊繼林.基于GIS的銀行網點管理系統[J].科技信息，2008，9:338-340

[5] 黎雯等.GIS空間分析與模糊綜合評判在銀行ATM網點選址中的應用[J].測繪科學，2008，33(1):229-231

[6] 楊香花 GIS輔助下的金融網點選址研究-廣州市農業銀行網點布局調整為例[D]沈陽:東北師范大學，2003-5

[7] 劉曉嵐 商業銀行網點資源的整合及其有效運用[J].金融論壇，2001，5:51-55

[8] 宗亞冰 銀行網點優化與轉型的實踐路徑探索[J].金融管理與研究，2008，2:56-60

[9] 張文忠 大城市服務業區位理論及其實證研究[J].地理研究，1999，18(3):273-281

[10] 方遠平，閆小培.服務業區位論:概念、理論及研究框架[J].人文地理，2008，5:12-16

[11] 李小建等.發展中地區銀行業空間系統變化-以河南省為例[J].地理學報，2006，61(4):414-424

[12] 李立萍，張明友.信息論導引[M].成都:電子科技大學出版社，2005:25-32

[13] 劉思峰，謝乃明.灰色系統理論及其應用[M].北京:科學出版社，2008，12:48-63

(作者單位:安徽師范大學國土資源與旅游學院南京師范大學數學科學學院)