摘要:銀行網(wǎng)點(diǎn)作為商業(yè)銀行為客戶提供金融服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施，其選址是否合理關(guān)系到商業(yè)銀經(jīng)營效益和競爭力。在資源有限條件下堅(jiān)持費(fèi)用最小化原則，以市場供求關(guān)系為導(dǎo)向?qū)W(wǎng)點(diǎn)選址進(jìn)行科學(xué)決策，充分發(fā)揮網(wǎng)點(diǎn)的綜合效應(yīng)。首先將各類影響網(wǎng)點(diǎn)選址的因素進(jìn)行歸類，構(gòu)建二級指標(biāo)，然后利用信息熵來求得各因素的熵權(quán)，進(jìn)而在信息不完全條件下引入灰色關(guān)聯(lián)方法對商業(yè)銀行的多個備選網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行選址分析，通過計(jì)算得到備選網(wǎng)址的灰色關(guān)聯(lián)度，最后根據(jù)具體關(guān)聯(lián)度進(jìn)行選址決策。

關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行;選址;影響因素;熵權(quán)法

1、當(dāng)前商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)選址研究動態(tài)及本文研究方法

在銀行選址方面，國內(nèi)學(xué)者陳學(xué)彬、葉磊等通過構(gòu)建模型的分析方式對銀行網(wǎng)點(diǎn)的設(shè)置和選址進(jìn)行探討[1-2]，周焱榮就國有商業(yè)銀行如何正確地進(jìn)行選址進(jìn)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(wǎng)點(diǎn)選址問題進(jìn)行探討，李小建在對河南省銀行業(yè)空間系統(tǒng)變化進(jìn)行量化分析的基礎(chǔ)上從宏觀和微觀的角度對影響銀行業(yè)空間系統(tǒng)變化因素進(jìn)行了分析[11]。上述研究成果豐富了商業(yè)銀行的研究內(nèi)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(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)負(fù)責(zé)人及商業(yè)銀行研究學(xué)者，查閱有關(guān)商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)文獻(xiàn)，在此基礎(chǔ)上從三個方面對影響銀行網(wǎng)點(diǎn)選址的因素進(jìn)行歸類，并對這三個部分進(jìn)行細(xì)化，構(gòu)建多個二級指標(biāo)。本文探討的銀行網(wǎng)點(diǎn)選址決策過程是指在眾多網(wǎng)點(diǎn)備選區(qū)域和位置中，對各個網(wǎng)址分別進(jìn)行量化分析并比較計(jì)算結(jié)果，最終確定網(wǎng)點(diǎn)位置;針對影響商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)選址的各種因素，首次采用熵權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)方法對各備選區(qū)域分別進(jìn)行分析和綜合評價，以提高銀行網(wǎng)點(diǎn)在選址過程中的科學(xué)性與合理性。

2、商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)選址的原則與影響因素分析

銀行網(wǎng)點(diǎn)可以分為有形網(wǎng)點(diǎn)和虛擬網(wǎng)點(diǎn)[7]。本文主要討論的是有形網(wǎng)點(diǎn)的選址問題，金融網(wǎng)點(diǎn)選址屬于設(shè)施選址的一種，應(yīng)當(dāng)遵循費(fèi)用最小化、供給與需求均衡的原則[6]。在商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)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(wǎng)點(diǎn)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(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)作為金融服務(wù)機(jī)構(gòu)，主要為廣大客戶提供金融服務(wù)，那么人口就是影響網(wǎng)點(diǎn)選址的重要因素之一。人口因素涉及內(nèi)容較為復(fù)雜，包括人口數(shù)量、人口構(gòu)成、人口密度、人口收入水平等方面。同時區(qū)域內(nèi)的人口年齡、性別、職業(yè)、收入、受教育程度等方面都會影響銀行網(wǎng)點(diǎn)的選址。

2.1.1 人口收入水平

古典經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)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(shù)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(cái)?shù)男枨蠖紝⑦M(jìn)一步增強(qiáng)。

2.1.2 人口構(gòu)成與人口素質(zhì)

人口的構(gòu)成包括人口性別、年齡、職業(yè)等諸多方面。各年齡段的人對銀行網(wǎng)點(diǎn)的不同業(yè)務(wù)需求不同，而且對辦理業(yè)務(wù)渠道的偏好也不相同。針對不同客戶聚集特點(diǎn)和渠道偏好，可以有針對性地實(shí)施差別化營銷和導(dǎo)向性分流服務(wù)[8]。人口受教育程度和素質(zhì)的高低對銀行網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)的需求有所差異，在對金融衍生產(chǎn)品的接受方面表現(xiàn)的尤為明顯。

2.1.3 人口密度

一個地區(qū)的人口密度大小，可以用每平方公里的人口數(shù)量來表示，或者按每條道路的人口數(shù)量計(jì)算。一般情況下，在中心商業(yè)區(qū)和文教區(qū)等地人口密度較高，網(wǎng)點(diǎn)所在區(qū)域人口密度越高，選擇該點(diǎn)就越接近客戶，服務(wù)需求就越大，單位面積上的銀行數(shù)量就要求增多。

2.1.4 潛在客戶

所有的居民都是銀行網(wǎng)點(diǎn)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(wǎng)點(diǎn)設(shè)置的有利地方，但同時要注意分析客流規(guī)律。

2.1.5 購買力

家庭和人口的消費(fèi)水平和購買力是由其收入水平?jīng)Q定的，附近人口收人水平對銀行網(wǎng)點(diǎn)地理?xiàng)l件有決定性的影響。家庭的經(jīng)濟(jì)狀況和負(fù)擔(dān)程度對購買力具有一定的影響，銀行在選擇網(wǎng)點(diǎn)時，應(yīng)考慮一個家庭的整體購買力，某地區(qū)購買力越強(qiáng)說明在該地區(qū)對銀行網(wǎng)點(diǎn)提供的金融服務(wù)需求越多。

2.2 區(qū)位因素

區(qū)位因素是決定區(qū)位主體進(jìn)行區(qū)位選擇的主導(dǎo)因素，銀行網(wǎng)點(diǎn)選址區(qū)位的正確與否決定著銀行的經(jīng)營業(yè)績和競爭力。商業(yè)銀行作為事務(wù)所性質(zhì)的服務(wù)企業(yè)[9]，它受自然條件的影響較農(nóng)業(yè)與工業(yè)要小，影響服務(wù)業(yè)布局的區(qū)位因素錯綜復(fù)雜，既有自然、土地、勞動力、交通等傳統(tǒng)區(qū)位因素，也有信息、科技、創(chuàng)新、知識、人才等新區(qū)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(qū)、城市或者街道的交通狀況是銀行網(wǎng)點(diǎn)在選址過程中重點(diǎn)考慮的因素之一，可以用該區(qū)域?qū)?nèi)與對外的交通便利度與道路通達(dá)性等指標(biāo)來表示。銀行網(wǎng)點(diǎn)周邊的交通狀況，對網(wǎng)點(diǎn)的經(jīng)營業(yè)績產(chǎn)生極大影響，它關(guān)系到能否為客戶提供方便，能否對周邊居民產(chǎn)生吸引作用，同時對銀行自身與外界的信息交流成本也產(chǎn)生一定影響。

2.2.2 可見性因素

可見性因素主要是指網(wǎng)點(diǎn)在選址時應(yīng)選擇位于能見度高的位置，要具有明顯的標(biāo)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(wǎng)點(diǎn)外觀清新醒目，有助于體現(xiàn)企業(yè)文化內(nèi)涵和各類服務(wù)信息的傳遞。

2.2.3 中心點(diǎn)

中心點(diǎn)是指在各個區(qū)域中，具有人口流動密集、經(jīng)濟(jì)活動頻繁、交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)這些特征的特殊路段，并在區(qū)域中體現(xiàn)聚集性。銀行網(wǎng)點(diǎn)在選址時越能靠近中心點(diǎn)，那么就越能擴(kuò)大業(yè)務(wù)量，對整個區(qū)域的影響力也會增強(qiáng)。

2.2.4 物業(yè)地租成本

一個區(qū)域的物業(yè)和地租成本的高低在某種意義上對網(wǎng)點(diǎn)的選址同樣產(chǎn)生影響。商業(yè)部門地租的產(chǎn)生，一方面由于較好的基礎(chǔ)設(shè)施條件，另一方面就是商業(yè)機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)對優(yōu)質(zhì)地段具有較強(qiáng)的競爭性，通常來說網(wǎng)點(diǎn)選擇在區(qū)位條件最佳和配套設(shè)施較為完備的位置，地價和地租相對較高，從而抬升物業(yè)成本，而其他區(qū)域的地租和物業(yè)成本隨著與中心地距離的由近到遠(yuǎn)呈遞減趨勢。一般而言，付租能力較高的高級生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)往往布局在區(qū)位條件最優(yōu)的城市中心區(qū)[10]。

2.3 環(huán)境因素

環(huán)境因素主要是指銀行網(wǎng)點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策環(huán)境，同時也包含人文環(huán)境因素。首先，經(jīng)濟(jì)環(huán)境中包括網(wǎng)點(diǎn)附近的其他金融和銀行機(jī)構(gòu)的網(wǎng)點(diǎn)、經(jīng)營、服務(wù)對象和范圍以及競爭等狀況，銀行網(wǎng)點(diǎn)所在的商業(yè)區(qū)繁華程度、基礎(chǔ)設(shè)施狀況以及宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展現(xiàn)狀都是環(huán)境因素的組成部分。其次，銀行網(wǎng)點(diǎn)作為提供金融服務(wù)的場所，其的周邊的治安狀況不僅影響網(wǎng)點(diǎn)資金的安全保障，還影響到客戶的經(jīng)濟(jì)行為，因此網(wǎng)點(diǎn)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(huán)境是網(wǎng)點(diǎn)選址不可忽略的因素，政策導(dǎo)向?qū)τ阢y行網(wǎng)點(diǎn)設(shè)置有著至關(guān)重要的作用。不同時期政府對一定區(qū)域內(nèi)的金融與銀行業(yè)發(fā)展政策對銀行網(wǎng)點(diǎn)選址也具有一定的影響，在網(wǎng)點(diǎn)設(shè)置過程中要遵循該區(qū)域?qū)鹑跇I(yè)發(fā)展的指導(dǎo)性政策。

2.3.2 競爭因素

不同區(qū)域范圍，市場競爭程度有所不同，商業(yè)銀行在選擇網(wǎng)點(diǎn)時，要掌握該區(qū)域其他銀行網(wǎng)點(diǎn)的布局情況，包括網(wǎng)點(diǎn)等級、規(guī)模、業(yè)務(wù)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(qū)域內(nèi)競爭態(tài)勢，確定市場的飽和程度，充分考慮進(jìn)入的壁壘、成本和收益以及自身產(chǎn)品的特點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上作出綜合的分析，明確新網(wǎng)點(diǎn)的設(shè)置是否有加劇競爭或者是促進(jìn)互補(bǔ)。

2.3.3 商業(yè)區(qū)繁華程度與經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性

網(wǎng)點(diǎn)選擇的所在區(qū)域的商業(yè)業(yè)態(tài)和發(fā)展?fàn)顩r是重要的因素之一，其次區(qū)域的宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平和社會綜合發(fā)展水平指標(biāo)都是選址的參考因素，如果所選擇的商業(yè)發(fā)達(dá)，企事業(yè)單位聚集，各種現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展迅速，經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿薮?，那么就不失為一個理想的網(wǎng)點(diǎn)所在地。

2.3.4 城市公共設(shè)施狀況

商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)的設(shè)置是為了滿足廣大顧客的需要，向社會提供優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)。因此在網(wǎng)點(diǎn)選址過程中要充分考慮城市公共基礎(chǔ)設(shè)施的布局狀況，同時城市規(guī)劃對銀行網(wǎng)點(diǎn)設(shè)置的指導(dǎo)作用也不可忽視，網(wǎng)點(diǎn)盡量設(shè)置在城市發(fā)展規(guī)劃的區(qū)域。

3、基于熵權(quán)和灰色關(guān)聯(lián)的評估方法及銀行網(wǎng)點(diǎn)的選址分析

通過上面的分析，可以看出在銀行網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行選址時，需要受到這些因素的影響。因此，要使銀行網(wǎng)點(diǎn)選址更加科學(xué)與合理，就必須對其進(jìn)行綜合評估。針對銀行網(wǎng)點(diǎn)選址問題的復(fù)雜性和多樣性，只能從少數(shù)的幾個因素來分析，并且有些因素是無法通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測得出來的，而信息不完全性正可以通過灰色關(guān)聯(lián)分析法來分析，但是該方法中的權(quán)值具有主觀性，所以引入熵權(quán)法來求得權(quán)值。因此本文采用熵權(quán)和灰色關(guān)聯(lián)的方法進(jìn)行綜合評估，較為合理。

3.1 熵權(quán)法的應(yīng)用

1948年，香農(nóng)在《通信的數(shù)學(xué)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(biāo)矩陣:

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

(1)標(biāo)準(zhǔn)化評價指標(biāo)矩陣:

Pij=

(2)求各指標(biāo)輸入的熵:

Ej=

由此可以得到0≤Ej≤1;

(3)求各目標(biāo)的權(quán)系數(shù):

λj=

這樣求出的熵權(quán)λ=(λ1，L λm)就是我們所要求的權(quán)重。

3.2 灰色關(guān)聯(lián)分析

首先確定理想方案(r01，r02，L，λ0n)，之后進(jìn)行無量綱化:rij′=。最后計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)[13]:

其中:ρ為分辨系數(shù)，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(guān)聯(lián)系數(shù)之間的差異顯著性，一般來說我們都取ρ=0.5。

灰色關(guān)聯(lián)度可以表示為:Ei=λjεiji=1，2，L，n。

3.3 商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)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(wǎng)點(diǎn)地址的15個指標(biāo){b1，b2，b3，…，b15}進(jìn)行評估，備選網(wǎng)點(diǎn)地址分別用Ti如表2所示。

根據(jù)上述的方法進(jìn)行評估，首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到各指標(biāo)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(quán)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(guān)聯(lián)度，首先給出理想方案，很顯然對于網(wǎng)點(diǎn)選址的評價最好的方案就是所有的二級指標(biāo)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(guān)聯(lián)系數(shù):最后得到灰色關(guān)聯(lián)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(guān)聯(lián)度可以看出，第6個地址(T6)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)度最大，T6的地址離最佳的地址越近，因此該地址是最優(yōu)的選擇。

4、結(jié)論與討論

本文通過使用熵權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)方法來對銀行網(wǎng)點(diǎn)選址進(jìn)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(guān)聯(lián)分析可以克服在銀行網(wǎng)點(diǎn)選址中的信息的不完全問題，但在灰色關(guān)聯(lián)分析過程中的權(quán)值由專家給出，為了避免主觀性，采用熵權(quán)法來確定權(quán)值，從而使整個選址過程更加客觀、科學(xué)，最后計(jì)算得出的灰色關(guān)聯(lián)度可以反映出最佳的網(wǎng)點(diǎn)地址。在今后的研究與實(shí)踐中，可以從經(jīng)濟(jì)地理學(xué)和金融地理學(xué)的視角，通過引入博弈模型，對不同商業(yè)銀行主體之間的選址博弈關(guān)系進(jìn)行探討，使中觀層次的解釋與微觀層面的分析相互補(bǔ)充，定性分析和定量分析結(jié)合;同時根據(jù)不同地區(qū)以及不同時期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，針對具體的銀行網(wǎng)點(diǎn)選址問題加以分析，按等級功能和服務(wù)定位對商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)加以劃分，分別進(jìn)行選址討論，從而更具實(shí)踐意義。

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(作者單位:安徽師范大學(xué)國土資源與旅游學(xué)院南京師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院)