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哈爾濱市城區內商業銀行網點空間布局優化研究

2017-05-31 19:35:32吳迪
經濟研究導刊 2017年11期
關鍵詞:商業銀行

吳迪

摘 要:基于哈爾濱市商業銀行網點布局最新調研數據,實證分析哈爾濱市商業銀行網點空間布局影響因素。研究發現,附近辦公樓和大商場的數量以及同業競爭情況是商業銀行在哈爾濱市布局新網點時應首要考慮的因素,其次是人流量和租金。在此分析基礎上,提出對策建議。

關鍵詞:網點布局;商業銀行;空間布局

中圖分類號:F830.33 文獻標志碼:A 文章編號:1673-291X(2017)11-0138-02

引言

隨著我國金融改革的不斷深化、金融業不斷開放,外資銀行紛紛進入中國市場,加之國內中小商業銀行發展迅速,加劇了商業銀行之間的競爭。銀行的營業網點作為商業銀行業務的主要載體,若僅為方便客戶而盡可能多設置,則會增加成本和人力的支出,造成一定程度的資源浪費,降低商業銀行的盈利性;而過少的營業網點會為客戶帶來不便,不但不利于銀行形象的樹立,還會致使客戶流失。因此,合理的網點空間布局對商業銀行來說是極其重要的。哈爾濱市是黑龍江省省會,地處歐亞大陸橋的節點,是東北重要的政治、經濟、文化中心。基于此,本研究以哈爾濱市城區內主要商業銀行為研究對象,隨機抽取每家商業銀行一定數量的經營網點為樣本空間,通過對一手資料、二手資料的分析,利用因子分析研究銀行網點空間布局的影響因素,以期為哈爾濱市商業銀行網點布局優化提供可行性對策。

一、文獻綜述

商業銀行的選址和布局一直以來都是關乎商業能否搶占市場獲得最大收益的重要因素。李瑋、薛德升(2013)認為,農商行和城商行彌補了全國性商業銀行在布局上的不足,城商行傾向于優先選擇經濟發達地區[1]。H.D.Keskin and Z.Abdioglu(2011)選取土耳其26個區域的銀行網點數據進行面板回歸分析后發現,工業增加值與人口密度是土耳其商業銀行網點布局的眾多影響因素中對銀行網點布局影響最大的因素[2]。

也有部分學者對全國范圍內的銀行或某一城市的某一銀行進行影響因素的研究。H.G.Weon,H.W.Eui and K.Y.Sik(2010)基于網絡分析法研究韓國某銀行網點的選址,結果顯示,地區收入水平、消費水平及企業數量是網點選址的影響因素,其中最重要的是網絡中心指數[3]。曾剛、傅蓉(2012)采用多元線性回歸方法,對全國四大國有商業銀行的網點布局的影響因素分別進行分析,得出對四大銀行空間布局有影響的共同因素和差異性因素[4]。李峰(2011)首先剖析了銀行網點布局現狀,然后構建基于復雜網絡的銀行布局優化模型對銀行網點布局進行分析,并針對太原市農業銀行的布局提出了改進建議[5]。

本文以現有文獻為參考,利用中國建設銀行、中國農業銀行、中國工商銀行、光大銀行、招商銀行、哈爾濱銀行、興業銀行這七家銀行在哈爾濱的網點空間布局特征進行實證分析,提出具有實際借鑒意義的哈爾濱市商業銀行布局優化對策。

二、哈爾濱市城區內商業銀行網點空間布局影響因素研究

基于國內外關于銀行網點布局影響因素的研究,結合哈爾濱市城區內商業銀行網點布局的實際情況,最終確定14個變量指標。在用主成分分析法提取之前,進行KMO檢驗和Bartlett球形度檢驗,KMO值為0.632,且在Bartlett球形度檢驗中,Sig.小于0.05,可以認為是拒絕了零假設,說明所選取變量適合進行因子分析。

通過計算標準化處理后的原始數據的特征值、貢獻率和累積貢獻率得到前五個成分的特征值大于1,貢獻率分別為28.142%、13.026%、12.514%、10.318%、9.546%,且提取平方和載入顯示前三個因子共同解釋了所有變量總方差的73.547%,因此,取前五個因子就能解釋原變量的絕大部分信息。

從未旋轉的成分矩陣中可以得到利用主成分方法提取的五個主因子的載荷值,但各個因子沒有比較明確的含義,無法對公共因子的意義做出合理解釋。因此使用最大方差法進行旋轉。對于主因子F1,影響程度較大的指標有X3(附近辦公樓數量)、X4(附近大商場數量)、X9(周邊銀行網點數量)、X10(周邊ATM機數量),可以將F1概括為網點資源因子。對于主因子F2,影響程度較大的指標有X1(人流量)、X11(租金),可以將F2概括為網點經濟因子。對于主成分F3,影響程度較大的指標有X7(公交車站點數)、X8(公交車站線路數),可以將F3概括為網點公交因子。變量X13(裝修情況)、X14(戶外廣告效果)組合成因子F4,命名為網點設施因子。由于變量X2(車流量)、X5(網點地理位置)、X6(停車位)、X12(服務窗口數量)在因子F5上的載重最大,因此將這四個變量歸入第5個因子F5,命名為網點地理因子。

為了能更直觀地看出對哈爾濱市商業銀行空間布局影響最大的因素,對56家樣本銀行計算綜合得分,以便滿足綜合評價需要。將各因子的方差貢獻率占提取五個主因子的累積方差率的比重作為權數進行加權平均,可得到樣本銀行的綜合得分F,F=(23.972 * F1+13.05 * F2+12.597*F3+12.427*F4+11.5*F5)

/73.547。由于篇幅有限,此處僅列舉綜合得分排位前三和后三的銀行做分析。經計算得到的6家哈爾濱市商業銀行網點空間布局影響因素的5個主因子得分及綜合排名,如表1所示。

從表1可以看出,48號銀行排在第1位,這是由于該銀行網點資源因子和網點地理因子得分較高。該銀行網點地理位置較好,雖然周邊的其他銀行較多,但由于附近的辦公樓和大商場數量較多,商業比較發達,具有資源上的優勢,能更好為該銀行創造效益。31號銀行排在第3位是由于網點資源因子和網點公交因子得分較高的緣故;反之,6號銀行和13號銀行由于網點資源因子得分低的原因分別排在倒數第3位和倒數第1位,23號銀行由于網點經濟因子得分較高分別排在第2位。這說明人流量和租金也是影響商業銀行網點空間布局的重要因素,一個地區的經濟越發達、人流量越大,相應的租金也就會越高,但銀行網點的收益一般會極大超過租金成本。因為網點設施因子得分較低,16號銀行排在倒數第2位,因此銀行網點在布局時也要注重網點裝修情況和戶外廣告效果。

三、哈爾濱市商業銀行網點布局優化對策

在進行新網點設置時,要對本市各個區域進行嚴密的市場調查和研究,需要對預設網點的各項因素情況進行定性和定量分析,避免出現網點區位決策簡單化。在進行網點設置時首先考慮附近辦公樓、大商場的數量和同業競爭情況,避免因網點過度設置造成的資源浪費;其次考慮人流量和租金、公交車站點數和公交車線路數,同時,要注重新設網點的裝修情況和戶外廣告效果;最后根據車流量、網點地理位置和停車位設立合適的網點。

對于已設立的網點按照該評估體系進行評分,并結合網點效率和質量的實際情況,整改得分較低的網點,撤并效益低下及布局重疊的網點。要摒棄單一數量增長、建設市場和效益導向,注重網點的布局和建設模式的調整,促進網點布局和服務功能的改善,最終實現銀行網點布局由粗放型向集約型發展轉變。

參考文獻:

[1] 李瑋,薛德升.新世紀中國銀行體制改革與地方銀行機構網點的空間分布——兼與全國性商業銀行的比較[J].熱帶地理,2013, (4):420-428.

[2] H.D.Keskin,Z.Abdioglu.Factors Affecting the Geographical Distribution of Bank Branches in Turkey[J].European Journal of Social Sciences,2011,(4):23-38.

[3] H.G.Weon,H.W.Eui,K.Y.Sik.The Study of Location Strategy for Bank Through the Analysis of Inter-regional Financial Transaction Network[J].International Journal of u-and e-Service,Science and Technology,2010,(1):21-32.

[4] 曾剛,傅蓉.大型商業銀行網點布局研究[J].農村金融研究,2012,(6):40-46.

[5] 李峰.基于復雜網絡的銀行網點布局研究[J].復雜系統與復雜性科學,2011,(6):65-70.

[責任編輯 興 華]

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