哈尔滨市城区内商业银行网点空间布局优化,本论文主要论述了商业银行论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
商业银行论文参考文献：
摘 要：基于哈尔滨市商业银行网点布局最新调研数据,实证分析哈尔滨市商业银行网点空间布局影响因素.研究发现,附近办公楼和大商场的数量以及同业竞争情况是商业银行在哈尔滨市布局新网点时应首要考虑的因素,其次是人流量和租金.在此分析基础上,提出对策建议.
关键词：网点布局；商业银行；空间布局
中图分类号：F830.33 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）11-0138-02
引言
随着我国金融改革的不断深化、金融业不断开放,外资银行纷纷进入中国市场,加之国内中小商业银行发展迅速,加剧了商业银行之间的竞争.银行的营业网点作为商业银行业务的主要载体,若仅为方便客户而尽可能多设置,则会增加成本和人力的支出,造成一定程度的资源浪费,降低商业银行的盈利性；而过少的营业网点会为客户带来不便,不但不利于银行形象的树立,还会致使客户流失.因此,合理的网点空间布局对商业银行来说是极其重要的.哈尔滨市是黑龙江省省会,地处欧亚大陆桥的节点,是东北重要的政治、经济、文化中心.基于此,本研究以哈尔滨市城区内主要商业银行为研究对象,随机抽取每家商业银行一定数量的经营网点为样本空间,通过对一手资料、二手资料的分析,利用因子分析研究银行网点空间布局的影响因素,以期为哈尔滨市商业银行网点布局优化提供可行性对策.
一、文献综述
商业银行的选址和布局一直以来都是关乎商业能否抢占市场获得最大收益的重要因素.李玮、薛德升（2013）认为,农商行和城商行弥补了全国性商业银行在布局上的不足,城商行倾向于优先选择经济发达地区[1].H.D.Keskin and Z.Abdioglu（2011）选取土耳其26个区域的银行网点数据进行面板回归分析后发现,工业增加值和人口密度是土耳其商业银行网点布局的众多影响因素中对银行网点布局影响最大的因素[2].
也有部分学者对全国范围内的银行或某一城市的某一银行进行影响因素的研究.H.G.Weon,H.W.Eui and K.Y.Sik（2010）基于网络分析法研究韩国某银行网点的选址,结果显示,地区收入水平、消费水平及企业数量是网点选址的影响因素,其中最重要的是网络中心指数[3].曾刚、傅蓉（2012）采用多元线性回归方法,对全国四大国有商业银行的网点布局的影响因素分别进行分析,得出对四大银行空间布局有影响的共同因素和差异性因素[4].李峰（2011）首先剖析了银行网点布局现状,然后构建基于复杂网络的银行布局优化模型对银行网点布局进行分析,并针对太原市农业银行的布局提出了改进建议[5].
本文以现有文献为参考,利用中国建设银行、中国农业银行、中国工商银行、光大银行、招商银行、哈尔滨银行、兴业银行这七家银行在哈尔滨的网点空间布局特征进行实证分析,提出具有实际借鉴意义的哈尔滨市商业银行布局优化对策.
二、哈尔滨市城区内商业银行网点空间布局影响因素研究
基于国内外关于银行网点布局影响因素的研究,结合哈尔滨市城区内商业银行网点布局的实际情况,最终确定14个变量指标.在用主成分分析法提取之前,进行KMO检验和Bartlett球形度检验,KMO值为0.632,且在Bartlett球形度检验中,Sig.小于0.05,可以认为是拒绝了零假设,说明所选取变量适合进行因子分析.
通过计算标准化处理后的原始数据的特征值、贡献率和累积贡献率得到前五个成分的特征值大于1,贡献率分别为28.142%、13.026%、12.514%、10.318%、9.546%,且提取平方和载入显示前三个因子共同解释了所有变量总方差的73.547%,因此,取前五个因子就能解释原变量的绝大部分信息.
从未旋转的成分矩阵中可以得到利用主成分方法提取的五个主因子的载荷值,但各个因子没有比较明确的含义,无法对公共因子的意义做出合理解释.因此使用最大方差法进行旋转.对于主因子F1,影响程度较大的指标有X3（附近办公楼数量）、X4（附近大商场数量）、X9（周边银行网点数量）、X10（周边ATM机数量）,可以将F1概括为网点资源因子.对于主因子F2,影响程度较大的指标有X1（人流量）、X11（租金）,可以将F2概括为网点经济因子.对于主成分F3,影响程度较大的指标有X7（公交车站点数）、X8（公交车站线路数）,可以将F3概括为网点公交因子.变量X13（装修情况）、X14（户外广告效果）组合成因子F4,命名为网点设施因子.由于变量X2（车流量）、X5（网点地理位置）、X6（停车位）、X12（服务窗口数量）在因子F5上的载重最大,因此将这四个变量归入第5个因子F5,命名为网点地理因子.
为了能更直观地看出对哈尔滨市商业银行空间布局影响最大的因素,对56家样本银行计算综合得分,以便满足综合评价需要.将各因子的方差贡献率占提取五个主因子的累积方差率的比重作为权数进行加权平均,可得到樣本银行的综合得分F,F等于（23.972 * F1+13.05 * F2+12.597*F3+12.427*F4+11.5*F5）
/73.547.由于篇幅有限,此处仅列举综合得分排位前三和后三的银行做分析.经计算得到的6家哈尔滨市商业银行网点空间布局影响因素的5个主因子得分及综合排名,如表1所示.
从表1可以看出,48号银行排在第1位,这是由于该银行网点资源因子和网点地理因子得分较高.该银行网点地理位置较好,虽然周边的其他银行较多,但由于附近的办公楼和大商场数量较多,商业比较发达,具有资源上的优势,能更好为该银行创造效益.31号银行排在第3位是由于网点资源因子和网点公交因子得分较高的缘故；反之,6号银行和13号银行由于网点资源因子得分低的原因分别排在倒数第3位和倒数第1位,23号银行由于网点经济因子得分较高分别排在第2位.这说明人流量和租金也是影响商业银行网点空间布局的重要因素,一个地区的经济越发达、人流量越大,相应的租金也就会越高,但银行网点的收益一般会极大超过租金成本.因为网点设施因子得分较低,16号银行排在倒数第2位,因此银行网点在布局时也要注重网点装修情况和户外广告效果.
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