秦泗剛,段漢明
(1.山東理工大學(xué)建筑工程學(xué)院,山東淄博 255049;2.西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,陜西西安 710127)
西安市主城區(qū)銀行業(yè)分布及集聚特征
秦泗剛1,2,段漢明1
(1.山東理工大學(xué)建筑工程學(xué)院,山東淄博255049;2.西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,陜西西安710127)
摘要:以西安市銀行網(wǎng)點(diǎn)為研究對象,運(yùn)用GIS與地統(tǒng)計(jì)學(xué)相結(jié)合的分析方法,對銀行空間分布、集聚特性、集聚區(qū)布局及形成機(jī)制等進(jìn)行研究.結(jié)果表明,西安市銀行空間呈同心圓環(huán)狀向心分布,并沿城市主干道由城市中心向外圍延伸.城市層面,銀行空間呈現(xiàn)倒“U”型集聚特征,距離為4.1 km處顯著集聚且趨勢最強(qiáng);中小尺度層面,形成了多層次的銀行集聚區(qū),一階熱點(diǎn)區(qū)數(shù)量多,集聚程度差異大,二階熱點(diǎn)區(qū)數(shù)量少,集聚程度相似,集聚方向與交通干線方向大體一致;空間尺度不同,銀行集聚區(qū)形成機(jī)制差異較大,小尺度集聚區(qū)形成主要受到交通便利性的影響,較大尺度銀行集聚區(qū)則更加關(guān)注服務(wù)對象.
關(guān)鍵詞:銀行;空間分布;集聚性;熱點(diǎn)區(qū);西安市
20世紀(jì)60年代以來,在全球化的推動下,世界經(jīng)濟(jì)正由工業(yè)型經(jīng)濟(jì)向服務(wù)性經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)逐漸成為城市與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的主要動力.銀行業(yè)作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的重要組成部分,對其空間進(jìn)行分析成為經(jīng)濟(jì)地理學(xué)、城市地理學(xué)研究的重要內(nèi)容.從地理學(xué)角度對銀行空間系統(tǒng)進(jìn)行研究源于金融地理學(xué),勞拉詹南在《金融地理學(xué)》一書中分析了銀行區(qū)位、組織和集聚的過程,指出以銀行為主體的金融服務(wù)業(yè)在城市內(nèi)部集中,產(chǎn)生了一種新興的城市經(jīng)濟(jì)功能集聚區(qū),即城市金融中心[1].國外學(xué)者早期多關(guān)注貨幣、空間和地點(diǎn)之間的關(guān)系,銀行業(yè)空間系統(tǒng)的演化成為重要研究課題之一[2].隨著全球貿(mào)易、生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,研究視角轉(zhuǎn)向銀行網(wǎng)點(diǎn)國際化擴(kuò)張[3,4]、金融中心構(gòu)建[5,6]、金融空間格局[7,8]等領(lǐng)域.近年來,除了繼續(xù)加強(qiáng)對金融中心等領(lǐng)域的研究,西方學(xué)者更加重視區(qū)域和城市層面金融服務(wù)機(jī)構(gòu)的空間組織[9,10],認(rèn)為宏觀上金融服務(wù)業(yè)趨于多中心集聚趨勢,集聚經(jīng)濟(jì)仍然對都市區(qū)內(nèi)部的區(qū)位活動產(chǎn)生影響;微觀上,受交通區(qū)位、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、消費(fèi)習(xí)慣等不同因素的作用,城市內(nèi)部形成了不同類型的金融服務(wù)業(yè)集群.
與國外相比,我國研究起步較晚,目前主要集中在金融機(jī)構(gòu)選址研究[11,12]、銀行空間格局與過程研究[13,14]、影響因素和形成機(jī)制研究[15,16]等領(lǐng)域,研究多涉及宏觀區(qū)域尺度,中微觀尺度研究不足,尤其是缺乏不同尺度空間聚集性以及對城市特定區(qū)位集聚的研究.
城市是最主要的資金盈余區(qū)和需求區(qū),在當(dāng)前,國內(nèi)不少城市紛紛提出打造“金融中心”的目標(biāo),對如何引導(dǎo)金融服務(wù)業(yè)進(jìn)一步集聚形成“金融中心”和“金融中心體系”存在很多困惑.文中以西部地區(qū)重要的中心城市西安為研究對象,運(yùn)用GIS與地統(tǒng)計(jì)學(xué)相結(jié)合的分析方法,對西安市銀行業(yè)空間分布與集聚特征進(jìn)行分析,以期為銀行業(yè)的合理布局及城市規(guī)劃管理提供一定的理論支撐.
1數(shù)據(jù)來源與研究方法
1.1數(shù)據(jù)來源
研究區(qū)以古城商業(yè)中心為中心,以繞城高速公路為基本輪廓,包括新城區(qū)、碑林區(qū)、蓮湖區(qū)全部范圍,同時(shí)涉及到雁塔區(qū)、未央?yún)^(qū)、灞橋區(qū)等3個區(qū)的大部分地區(qū),面積約468 km2,該區(qū)域是西安市傳統(tǒng)意義上的主城區(qū).研究數(shù)據(jù)來源于3個方面:① 中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會公布的西安市銀行網(wǎng)點(diǎn);② 《西安黃頁2012》,從中提取銀行業(yè)營業(yè)網(wǎng)點(diǎn);③ 實(shí)地調(diào)研獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行確認(rèn)和補(bǔ)充.實(shí)地調(diào)研區(qū)域主要有西安市古城墻內(nèi)傳統(tǒng)中心區(qū)、高新路、科技路、灃惠南路、紡新街、金花路、土門、小寨、三橋立交、城北行政中心等區(qū)域.銀行網(wǎng)點(diǎn)形式包括分行、支行、儲蓄所、分理處、營業(yè)所、信用社等,但不包括ATM等銀行自助網(wǎng)點(diǎn)形式.截止到2012年底,研究區(qū)內(nèi)共有各類銀行網(wǎng)點(diǎn)1 113個,其中分行31個,支行754個,其他形式的銀行網(wǎng)點(diǎn)328個(表1).根據(jù)銀行網(wǎng)點(diǎn)的地址信息,參照2012年西安市電子地圖及交通圖逐一進(jìn)行人工匹配,建立了西安市銀行網(wǎng)點(diǎn)布局的空間分布數(shù)據(jù)庫(圖1).
表1 不同形式銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量及其所占比重
圖1 西安市銀行空間分布
1.2研究方法
1.2.1核密度核密度分析是空間分析中運(yùn)用最廣泛的非參數(shù)估計(jì)技術(shù),通過核函數(shù)可將離散分類數(shù)據(jù)變成連續(xù)變量,能夠直觀、簡潔地反映出地理要素的空間分布特征[17,18].核密度估計(jì)方法定義為[17]
(1)
其中,λτ(s)為s處的密度;si為第i個觀測點(diǎn)的向量位置;k(·)為核密度方程,是一個雙變量的概率密度函數(shù);τ為帶寬,τ>0,用來定義平滑量的大小;d為數(shù)據(jù)的維數(shù).文中采用四次多項(xiàng)式函數(shù),數(shù)據(jù)的維數(shù)為2,計(jì)算公式為[17]
(2)
將(2)式代入到(1)式中,得
(3)
其中,hi是核密度函數(shù)中心點(diǎn)s與影響區(qū)內(nèi)各個觀測點(diǎn)si之間的距離.函數(shù)中心點(diǎn)s處密度最大,隨距離衰減,到極限距離處(hi=τ)密度為0.
1.2.2RipleyK函數(shù)RipleyK函數(shù)是以點(diǎn)圖為基礎(chǔ)分析不同尺度空間分布特征的常用方法.RipleyK函數(shù)定義為[17]
(4)
i,j=1,2,…,n;i≠j,dij≤d;
其中,K(d)是以任意點(diǎn)為中心、半徑為d的區(qū)域內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)的數(shù)量總和除以密度;A為研究區(qū)域面積;wij(d)為在距離d范圍內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)i與銀行網(wǎng)點(diǎn)j之間的距離;n為銀行網(wǎng)點(diǎn)個數(shù).
為保持方差穩(wěn)定,Besag提出用L(d)取代K(d),對K(d)作開方變換,即[19]
(5)
L(d)>0表示銀行網(wǎng)點(diǎn)空間聚集分布;L(d)< 0表示銀行網(wǎng)點(diǎn)空間呈擴(kuò)散分布;L(d)=0表示銀行網(wǎng)點(diǎn)隨機(jī)分布.
1.2.3分級熱點(diǎn)探測地理現(xiàn)象之間具有空間相關(guān)性,不獨(dú)立的空間分布特征使得傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法無法解釋空間數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系,空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的分析方法能夠很好地解決這一問題.熱點(diǎn)(hot spot)探測分析是空間統(tǒng)計(jì)學(xué)研究點(diǎn)狀地物空間集聚性常用的方法,該方法類似于空間聚類分析,在研究區(qū)范圍內(nèi)尋找點(diǎn)狀地物分布密度顯著不同于其他地方的子區(qū)域,視為熱點(diǎn).熱點(diǎn)探測依據(jù)臨近距離(nearest neighbor)規(guī)則,首先定義一個“聚集單元”(cluster)和“極限距離閾值”(fixed distance),通過比較聚集單元與每一銀行網(wǎng)點(diǎn)的距離,來確定銀行網(wǎng)點(diǎn)是否被計(jì)入該聚集單元,據(jù)此將研究區(qū)內(nèi)所有銀行網(wǎng)點(diǎn)聚類成若干集聚區(qū),稱為一階(first order)熱點(diǎn)區(qū).對一階熱點(diǎn)區(qū)進(jìn)行聚類得到二階(second order)熱點(diǎn)區(qū),以此類推便可得到不同層次的熱點(diǎn)區(qū)[17].分析比較不同層次熱點(diǎn)區(qū)內(nèi)銀行數(shù)量以及熱點(diǎn)區(qū)的空間走向,可以了解城市不同尺度空間范圍內(nèi)銀行空間集聚區(qū)位、集聚程度及集聚的方向性等信息.
2西安市銀行業(yè)空間分布特征
2.1總體上呈同心圓環(huán)狀向心聚集
根據(jù)西安市城市空間結(jié)構(gòu)的特點(diǎn),將研究區(qū)域劃分為3個圈層:第一圈層是西安市的“核心圈層”,由明城墻圍合而成,此圈層是以鐘樓為中心的商業(yè)商務(wù)核心;第二圈層是明城墻至二環(huán)路之間的區(qū)域,該區(qū)域是西安市城市建成區(qū)的中心地帶;第三圈層則是二環(huán)路以外,西安繞城高速以內(nèi)所圍合形成的廣大區(qū)域,該區(qū)域內(nèi)有高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)(簡稱高新區(qū))、經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)(簡稱經(jīng)開區(qū))2個國家級開發(fā)區(qū)和曲江旅游度假開發(fā)區(qū)(簡稱曲江區(qū))1個省級開發(fā)區(qū).
對上述圈層中分布的銀行網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),發(fā)現(xiàn)西安市銀行網(wǎng)點(diǎn)的空間分布格局存在明顯的圈層差異.第一圈層分布著155個銀行網(wǎng)點(diǎn),占總數(shù)的13.9%,雖然總數(shù)相對較少,但密度較高,達(dá)到11.4個·km-2;第二圈層分布著西安市34.1%的銀行網(wǎng)點(diǎn),銀行網(wǎng)點(diǎn)密度為5.8個·km-2;第三圈層銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量最多,達(dá)到579個,占總數(shù)的52.0%,但密度最低,僅為1.5個·km-2,銀行網(wǎng)點(diǎn)密度為第一圈層的13.1%,第二圈層的25.9%.銀行網(wǎng)點(diǎn)空間分布密度表現(xiàn)出明顯的第一圈層>第二圈層>第三圈層,說明西安市銀行業(yè)區(qū)位選擇仍具有較強(qiáng)的向心性,這與西安市“單中心+多環(huán)路”的城市空間結(jié)構(gòu)相一致.
2.2沿主要交通廊道從城市中心向外圍延伸
西安市銀行空間分布表現(xiàn)出明顯的“交通干道依賴性”,高密度區(qū)域依附于城市干道及其周圍呈帶狀分布,且以老城商業(yè)中心區(qū)為核心向周邊延伸(圖2).目前主要集聚干道有未央路—北大街—南大街—長安南路(地鐵2號線)、韓森路—東大街—西大街—灃鎬路、長樂路—蓮湖路—棗園路(地鐵1號線)、西影路—小寨路—科技路(地鐵3號線),附著在干道上的銀行數(shù)量達(dá)到375個,占總數(shù)的33.7%,平均每公里范圍內(nèi)有銀行5.2個.其中未央路—北大街—南大街—長安路上銀行數(shù)量最多,達(dá)到102個,而韓森路—東大街—西大街—灃鎬路一線公里密度最大,為7.4個·km-1.以上述4條城市干道中心線為核心向路兩側(cè)各做0.5 km的緩沖區(qū),分析在此緩沖區(qū)范圍內(nèi)銀行空間分布情況,結(jié)果顯示,緩沖區(qū)范圍內(nèi)銀行數(shù)量703個,占銀行總數(shù)的63.2%,而緩沖區(qū)面積僅為69.7 km2,占研究區(qū)總面積的14.9%.以上分析表明銀行選址首先考慮區(qū)位條件,其分布交通指向性明顯,這種空間指向促使銀行向城市干道集中,形成了西安市銀行空間分布的“骨架”.
圖2 西安市銀行空間核密度分布
3西安市銀行業(yè)集聚性辨識
3.1銀行空間分布具有明顯的集聚性
圖3顯示,L(d)值大于0,并且顯著高于上包跡線的值,說明西安市銀行網(wǎng)點(diǎn)空間集聚分布格局明顯.從L函數(shù)曲線走勢來看,隨著距離的增加,曲線呈現(xiàn)出先急劇增長后降低的倒“U”型變化,距離4.1 km處達(dá)到峰值,表明銀行網(wǎng)點(diǎn)在4.1 km處集聚趨勢最強(qiáng),超過4.1 km范圍,銀行網(wǎng)點(diǎn)空間分布集聚性趨勢減弱,但L(d)值仍然高于最大模擬值.由此可見,銀行空間分布的峰值距離相對較小,出現(xiàn)在4.1 km左右,說明該行業(yè)區(qū)位可選范圍相對較小,也驗(yàn)證了銀行業(yè)多集聚于CBD和金融街等特定區(qū)域的行業(yè)選址特性[16].
圖3 銀行網(wǎng)點(diǎn)L函數(shù)圖
3.2主城區(qū)內(nèi)部存在多層次的銀行集聚區(qū)
借助CrimeStat-3.2軟件,對研究區(qū)范圍內(nèi)銀行空間分布進(jìn)行熱點(diǎn)探測,探測結(jié)果如圖4所示.需要說明的是,文中探測閾值、熱點(diǎn)區(qū)內(nèi)銀行最低值的確定主要基于幾方面考慮:① 確保熱點(diǎn)區(qū)內(nèi)銀行密度相對均質(zhì)且顯著高于周圍地區(qū);② 避免同階熱點(diǎn)區(qū)之間出現(xiàn)空間交集;③ 同階熱點(diǎn)區(qū)面積相同,便于進(jìn)行橫向比較;④ 熱點(diǎn)分布具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義.據(jù)此,一階熱點(diǎn)探測極限距離為1 km,區(qū)內(nèi)銀行數(shù)量最低為10個;二階熱點(diǎn)區(qū)是在一階熱點(diǎn)區(qū)基礎(chǔ)上進(jìn)行的空間再聚類,探測極限距離限定為5 km,區(qū)內(nèi)分布著至少6個一階熱點(diǎn)區(qū),銀行密度不低于10個·km-2.
圖4 西安市銀行集聚區(qū)分布
熱點(diǎn)探測結(jié)果顯示,在1 km以內(nèi)的小尺度空間范圍內(nèi),西安市一階熱點(diǎn)區(qū)共有35個,而在較大空間尺度范圍內(nèi),西安市銀行高密度的地區(qū)只有2個.進(jìn)一步分析表明,一階熱點(diǎn)區(qū)內(nèi)共有銀行453個,占總數(shù)的40.7%;二階熱點(diǎn)區(qū)2個,內(nèi)有銀行287個,占總數(shù)的25.8%.一階熱點(diǎn)區(qū)銀行密度最高,達(dá)到25.9個·km-2,是研究區(qū)平均密度的10.8倍,二階熱點(diǎn)區(qū)內(nèi)銀行密度次之,達(dá)到11.7個·km-2,為研究區(qū)平均密度的4.9倍(表2).這說明:① 西安市銀行空間分布形成了層次鮮明的集聚區(qū);② 老城商業(yè)中心區(qū)、高新區(qū)已經(jīng)形成了以銀行密集分布為基本特征的金融功能區(qū),而西安市其他地區(qū)仍然處于小尺度空間集聚狀態(tài).
表2 西安市主城區(qū)銀行聚集區(qū)一覽
3.3小尺度集聚區(qū)分析
3.3.1空間分布不均衡且多沿交通干道分布小尺度集聚區(qū)空間分布不均衡,存在地域偏向性.以長樂路—蓮湖路—棗園路及其延長線為分界線,以北地區(qū)的銀行熱點(diǎn)區(qū)數(shù)量少,僅為3個,且主要分布在遠(yuǎn)離城市中心的西安市行政中心區(qū),離心性明顯.以南地區(qū)銀行集聚區(qū)“量多面廣”,圍繞城市中心放射狀分布,向心性較顯著;以城市南北軸線未央路—長安路為分界線,熱點(diǎn)區(qū)東少西多,空間表現(xiàn)上以東地區(qū)“大集聚,小分散”,向心性明顯,而以西地區(qū)則具有明顯“大分散,小集聚”的離心趨勢.
從35個一階熱點(diǎn)區(qū)空間位置看,銀行熱點(diǎn)區(qū)大多與交通干道形成“串珠”狀空間關(guān)系,這與銀行網(wǎng)點(diǎn)的交通區(qū)位特點(diǎn)相一致,說明銀行集聚區(qū)的區(qū)位及集聚程度受交通便利性的影響.利用ArcGIS區(qū)位選擇功能,發(fā)現(xiàn)有22個一階熱點(diǎn)區(qū)與主干路具有空間相交關(guān)系,占總數(shù)的62.%,其余大多分布在主干路兩側(cè)1 km的輻射范圍之內(nèi).
3.3.2集聚規(guī)模與形成機(jī)制存在較大差異銀行主要服務(wù)對象是個人和企業(yè),主要業(yè)務(wù)為經(jīng)營存、放款、辦理轉(zhuǎn)賬結(jié)算,同時(shí)滿足查詢、理財(cái)、繳費(fèi)、支付、投資等多方面的需要.銀行區(qū)位選擇受多因素影響和制約,既要接近服務(wù)對象以獲取金融資源,又要考慮交通區(qū)位,有益于提高銀行的效率.因此,根據(jù)銀行業(yè)的行業(yè)特征,文中選取了服務(wù)對象、交通區(qū)位兩大影響因素,實(shí)際調(diào)研和調(diào)查問卷相結(jié)合,對35個一階熱點(diǎn)區(qū)進(jìn)行了判讀聚類,根據(jù)主要影響因素將一階熱點(diǎn)區(qū)劃分為商業(yè)依托型、商務(wù)依托型、交通依托型、居住依托型、公共服務(wù)依托型等5種類型,結(jié)果如表3所示.
從熱點(diǎn)區(qū)的數(shù)量分析,表現(xiàn)為交通依托型>商業(yè)依托型>公共服務(wù)依托型>商務(wù)依托型>居住依托型.交通依托型數(shù)量最多,達(dá)到12個,約占總數(shù)的34.3%,說明交通便利程度、交通設(shè)施的完善程度等成為制約銀行網(wǎng)點(diǎn)空間布局的重要因素.商業(yè)依托型數(shù)量次之,約占總數(shù)的22.9%,商業(yè)服務(wù)設(shè)施與銀行網(wǎng)點(diǎn)具有較強(qiáng)的空間相關(guān)現(xiàn)象,大型購物中心、綜合性市場、傳統(tǒng)商業(yè)中心等對銀行網(wǎng)點(diǎn)具有較強(qiáng)的吸引力.所有的熱點(diǎn)區(qū)類型中,居住依托型數(shù)量最少,共3個,占熱點(diǎn)總數(shù)的8.6%.
從熱點(diǎn)區(qū)的集聚程度來看,表現(xiàn)為商業(yè)依托型型>商務(wù)依托型>交通依托型型>公共服務(wù)設(shè)施依托型>居住依托型.商業(yè)依托型集聚程度最高,每個熱點(diǎn)區(qū)內(nèi)銀行數(shù)量平均為15.6個,其中解放路熱點(diǎn)區(qū)銀行數(shù)量達(dá)到21個,為最小熱點(diǎn)區(qū)銀行數(shù)量的2.1倍.該類型熱點(diǎn)區(qū)銀行高度聚集,主要因?yàn)榇笮蜕虡I(yè)設(shè)施人流集中,資金流量大,存取款頻率高.商務(wù)依托型集聚程度次之,平均達(dá)到15個,其中高新路與科技路交叉口處熱點(diǎn)區(qū)銀行數(shù)量最多,達(dá)到24個,表現(xiàn)出極強(qiáng)的空間集聚性.與主要以個人業(yè)務(wù)為主的商業(yè)型熱點(diǎn)區(qū)相比,商務(wù)型熱點(diǎn)區(qū)銀行業(yè)務(wù)以對公業(yè)務(wù)為主,包括企業(yè)電子銀行、單位存款業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)、機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)、國際業(yè)務(wù)、委托性住房金融、資金清算、基金托管等,因而區(qū)域產(chǎn)業(yè)活動交流、公司間資金流動頻率、規(guī)模等是決定該類型銀行空間集聚程度的重要因素.與熱點(diǎn)區(qū)數(shù)量特征類似,熱點(diǎn)區(qū)集聚程度仍以居住依托型最低,平均僅為10.7個,主要分布在居住區(qū)規(guī)模較大、居住環(huán)境較好、生活設(shè)施完善、交通便捷的區(qū)域,說明居住區(qū)自身規(guī)模和居住環(huán)境質(zhì)量是影響居住依托型熱點(diǎn)區(qū)集中程度最重要的因素.
表3 西安市銀行網(wǎng)點(diǎn)一階熱點(diǎn)主要類型及特征
3.4較大空間尺度集聚區(qū)分析
3.4.1集聚程度相似,集聚方向與交通線方向一致與一階熱點(diǎn)區(qū)相比,二階熱點(diǎn)區(qū)集聚程度相似,規(guī)模相差不大.老城商業(yè)中心二階熱點(diǎn)區(qū)內(nèi)有銀行152個,銀行密度為12.3·km-2;高新區(qū)二階熱點(diǎn)區(qū)內(nèi)有銀行135個,銀行密度為10.9個·km-2.進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),二階熱點(diǎn)區(qū)集聚方向性明顯,集聚長軸方向與交通干線方向大體一致.老城商業(yè)中心二階熱點(diǎn)區(qū)長軸方向主要沿東大街—西大街、東五路—蓮湖路兩條干路東西向延伸,短軸方向基本與北大街—南大街吻合;高新區(qū)二階熱點(diǎn)區(qū)長軸位于灃惠南路東側(cè)400 m左右,方向與灃惠南路一致,南北向延伸.
3.4.2二階熱點(diǎn)區(qū)依托西安市商業(yè)中心和商務(wù)中心,形成商業(yè)依托型和商務(wù)依托型兩種類型對西安市二階熱點(diǎn)區(qū)的形成機(jī)制進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)較大空間尺度銀行集聚區(qū)可分為商業(yè)依托型和商務(wù)依托型兩種類型,且兩種類型的區(qū)位與西安市業(yè)已形成的商業(yè)中心區(qū)和商務(wù)中心區(qū)相對應(yīng).
老城商業(yè)中心二階熱點(diǎn)區(qū)為典型的商業(yè)依托型集聚區(qū),位于西安市幾何中心地帶,范圍與明城墻基本一致.區(qū)內(nèi)共有一階熱點(diǎn)區(qū)7個,其中商業(yè)依托型6個,商務(wù)依托型1個.銀行總體呈帶狀分布,大致以蓮湖路—西五路、北大街—南大街、西大街—東大街、解放路—和平路為軸分別向兩側(cè)擴(kuò)散發(fā)展.這類銀行集聚區(qū)主要依托各類商業(yè)設(shè)施,大量的資金流動而集聚在一起,商業(yè)中心功能引導(dǎo)銀行在此高度聚集.老城商業(yè)中心是西安市商業(yè)最繁華地段和居民購物的主要集中地,形成了購物、餐飲、旅游、休閑、娛樂、商務(wù)為主的綜合性商業(yè)中心,聚集了西安市眾多知名的百貨店、專賣店和商業(yè)街,如開元商城、民生百貨大樓、百盛購物中心、世紀(jì)金花廣場、書院門步行街等,目前已經(jīng)形成了“一點(diǎn)(鐘樓)一街(東大街)一路(解放路)”3個較大的商圈,3個商圈的位置對應(yīng)于3個銀行高度集聚區(qū).
高新區(qū)二階熱點(diǎn)區(qū)為商務(wù)依托型集聚區(qū),內(nèi)有一階熱點(diǎn)區(qū)8個,其中商務(wù)依托型5個,交通依托型2個,居住依托型1個.這類銀行集聚區(qū)主要依托城市中央商務(wù)區(qū)的商務(wù)環(huán)境優(yōu)勢集聚起來,企業(yè)孵化、種子基金、風(fēng)險(xiǎn)投資、專利與知識產(chǎn)權(quán)、科技成果交易、企業(yè)股改與上市等創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)服務(wù)的內(nèi)在需求,為銀行發(fā)展創(chuàng)造了廣闊市場及持續(xù)增長的潛力.另外,銀行與其他現(xiàn)代服務(wù)業(yè)具有明顯的“共生”現(xiàn)象,從而形成“多業(yè)聯(lián)動”的產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng),如金融、保險(xiǎn)、房地產(chǎn)等形成所謂FIRE空間組合.高新區(qū)是西安市中心商務(wù)區(qū),辦公樓宇、商展中心、會議中心、酒店、會所等大量商務(wù)服務(wù)設(shè)施主要集中在二環(huán)南路、灃惠南路、高新路所圍合的三角區(qū)[20,21],該區(qū)是銀行高度集中區(qū),大量的銀行在此集聚,表明盡管交通、通訊技術(shù)、電子銀行的發(fā)展縮短了交流距離和降低了交流成本,但面對面的交流依然重要,接近主要服務(wù)對象、獲得實(shí)時(shí)信息依然是重要的影響因素.
4結(jié)論與討論
作為城市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分,銀行空間布局與集聚形態(tài)既有服務(wù)業(yè)的共性特征,又有不同之處.文中以西安市1 113個銀行為研究樣本,運(yùn)用GIS與地統(tǒng)計(jì)學(xué)相結(jié)合的分析方法,對西安市銀行業(yè)空間分布與集聚特征進(jìn)行分析,得出以下結(jié)論.
1)西安市銀行空間分布不均衡,整體上表現(xiàn)為同心圓環(huán)狀向心集聚的格局,并呈現(xiàn)出沿城市主干道由城市中心向外圍延伸的態(tài)勢.銀行在城市內(nèi)圈分布密度最高,由內(nèi)向外,逐次遞減,向心性明顯.從銀行在三圈內(nèi)的空間分布來看,主要布局在城市主干道及其外圍,說明銀行與城市干道交通關(guān)系密切,干道依附性較強(qiáng).
2)西安市銀行分布的L函數(shù)表明,銀行分布具有明顯集聚性,在距離為4.1 km處集聚趨勢最強(qiáng),說明該行業(yè)區(qū)位可選范圍相對較小,也驗(yàn)證了銀行集聚于CBD和金融街、城市中心等特定區(qū)域的行業(yè)選址特性.
3)研究區(qū)內(nèi)已經(jīng)形成了多層次的銀行集聚區(qū),在1 km小尺度空間范圍內(nèi),西安市一階熱點(diǎn)區(qū)共有35個;較大空間尺度范圍內(nèi),西安市銀行高密度的地區(qū)只有2個.進(jìn)一步分析,老城商業(yè)中心、高新區(qū)已經(jīng)形成了銀行密集分布為基本特征的銀行服務(wù)業(yè)功能區(qū),其他地區(qū)銀行空間分布仍以小尺度集聚為主,集聚區(qū)空間分布呈現(xiàn)出“大集中,小分散”的基本格局.
4)空間尺度不同,銀行集聚區(qū)形成的機(jī)制差異較大.小尺度集聚區(qū)形成主要受到交通便利性的影響,22個一階熱點(diǎn)區(qū)與城市主干道具有“相交”關(guān)系,其中12個屬于交通依托型集聚區(qū),占一階熱點(diǎn)區(qū)總數(shù)的34.3%.較大尺度銀行集聚區(qū)更加關(guān)注服務(wù)對象,形成商業(yè)依托型和商務(wù)依托型兩種類型,銀行與產(chǎn)業(yè)活動選擇性“區(qū)位捆綁”是形成較大尺度銀行集聚區(qū)的主要原因.
綜上所述,西安市銀行空間分布在城市層面、小尺度空間、較大尺度空間都表現(xiàn)出明顯的集聚性,對銀行集聚區(qū)的確定和分析,有助于深入認(rèn)識和研究城市空間結(jié)構(gòu),為城市功能區(qū)規(guī)劃建設(shè)提供理論支撐.然而限于篇幅,未能對不同結(jié)構(gòu)層級和所有制形態(tài)的銀行空間分布模式進(jìn)行深入剖析.同時(shí),文中僅對西安市銀行空間分布現(xiàn)狀進(jìn)行探討,未能對空間演化與重組進(jìn)行分析,這些都需要在今后的研究中進(jìn)一步完善.
參考文獻(xiàn):
[1]勞拉詹南.金融地理學(xué)[M].孟曉晨,譯.北京:商務(wù)印書館,1999:4-15.
[2]HARVEY D.TheLimitstoCapital[M].Oxford:Blackwell,1982:3-18.
[3]GOLDBERG L G,JLHNSON D.The determinants of US banking activity abroad[J].JournalofInternationalMoneyandFinance,1990,9(2):123-137.
[4]NOBUYOSHI Y.A note on the location choice of multinational banks:The case of Japanese financial institutions[J].JournalofBankingandFinance,1998,22(1):109-120.
[5]GEHRIG T.CitiesandtheGeographyofFinancialCentres[D].Washingtom,DC:C.E.P.R.Discussion Papers,1998:1-12.
[6]PORTEOUS D J.TheGeographyofFinance:SpatialDimensionsofIntermediaryBehaviour[M].Aldershot:Avebury,1995:15-220.
[7]DOW S C.The stages of banking development and spatial evolution of financial system[M]//MARTIN R.MoneyandtheSpace-Econonmy.Chichester:John Wiley & Sons,1994:1-8.
[8]LEYSHON A,THRIFT N,PRATT J.Reading financial services:Texts,consumers and financial literacy[J].EnvironmentandPlanningD:SocietyandSpace,1998,16(1):29-55.
[9]COFFEY W J,SHEARMUR R G.Agglomeration and dispersion of high-order service employment in the Montreal metropolitan region,1981-1996[J].UrbanStudies,2002,39(3):359-378.
[10]TAYLOR P,COOK G,PANDIT N,et al.Financial services clustering and its significance for London[EB/OL].[2014-06-13]http://lut.ac.uk/departments/gy/gawc/publicat1.html.
[11]黎雯,周廷剛,張偉.GIS空間分析與模糊綜合評判在銀行ATM網(wǎng)點(diǎn)選址中的應(yīng)用[J].測繪科學(xué),2008,33(1):229-237.
[12]柳宗偉,毛蘊(yùn)詩.基于GIS與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)選址方法研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理,2004(9):55-59.
[13]彭寶玉,李小建.1990年代中期以來中國銀行業(yè)空間系統(tǒng)變化研究[J].經(jīng)濟(jì)地理,2009,29(5):765-772.
[14]林彰平,閆小培.轉(zhuǎn)型期廣州市金融服務(wù)業(yè)空間格局變動分析[J].地理學(xué)報(bào),2006,61(8):818-828.
[15]賀燦飛,劉浩.銀行業(yè)改革與國有商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)空間布局——以中國工商銀行和中國銀行為例[J].地理研究,2013,32(1):111-122.
[16]潘英麗.論金融中心形成的微觀基礎(chǔ)——金融機(jī)構(gòu)的空間聚集[J].上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2003,5(1):50-57.
[17]王勁峰,廖一蘭,劉鑫.空間數(shù)據(jù)分析教程[M].北京:科學(xué)出版社,2006:79-95.
[18]張景秋,賈磊,孟斌.北京城市辦公活動空間集聚區(qū)研究[J].地理研究,2010,29(4):675-682.
[19]肖琛,陳雯,袁豐,等.大城市內(nèi)部連鎖超市空間分布格局及其區(qū)位選擇——以南京市蘇果超市為例[J].地理研究,2013,32(1):465-475.
[20]秦泗剛,王慧.西安城市現(xiàn)代商務(wù)活動發(fā)展及其空間動態(tài)[J].城市規(guī)劃,2004(7):30-35.
[21]王慧,田萍萍,劉紅,等.西安城市CBD體系發(fā)展演進(jìn)的特征與趨勢[J].地理科學(xué),2007,27(1):31-38.
(責(zé)任編輯惠松騏)
E-mail:qinsigang_326@163.com
Spatial distribution and agglomeration of banks in Xi’an City
QIN Si-gang1,2, DUAN Han-ming1
(1.School of Architecture and Engineering,Shandong University of Technology,Zibo 255049,Shandong,China;
2.School of Urban and Resource Science,Northwest University,Xi’an 710127,Shaanxi,China)
Abstract:The study on the spatial form and agglomeration help to understand the formation of spatial structure of urban.Taking Xi’an City as a case,based on the ArcGIS software,with the aid of Crimestat software,this paper focuses on the spatial distribution,agglomeration characteristics,cluster districts and its formation mechanism and so on.The results show that,distribution of the banks shows the characteristic of layer distribution,and in each circle,most of the banks are distributed around the city trunk roads.Space of banks present an inverted-U-shaped pattern with the mode of extending to the surrounding areas,and agglomeration trend of banks is the strongest when the distance is 4.1 km.At the level of small and medium scale in city,it formed multi-level bank clusters in Xi’an City,among them,number of the first order hot spots is larger than the second order,so does the differences of agglomeration degree,and further analysis found that second order hot spots come along with transportation lines and the direction of long axis parallel.Different spatial scales have different formation mechanism of the bank hot spots.As for formation mechanism,the first order hot spots are mainly affected by the traffic convenience,however,the second order hot spots are more concerned about objects that they serving.
Key words:bank;spatial distribution;agglomeration;hot spot;Xi’an City
中圖分類號:F 830
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
文章編號:1001-988Ⅹ(2015)02-0092-07
作者簡介:秦泗剛(1979—),男,山東日照人,講師,博士研究生.主要研究方向?yàn)槌鞘信c區(qū)域規(guī)劃.
基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51178163);國家青年基金資助項(xiàng)目(41201331)
收稿日期:2014-07-10;修改稿收到日期:2014-12-11