Posouzení geografického umístění poboček hlavních finančních ústavů ve vztahu k charakteristice obyvatelstva
Kateřina Králová
Institut ekonomiky a systémů řízení
VŠB - Technická univerzita Ostrava
tř. 17. listopadu
708 33 Ostrava - Poruba
Abstract
The first rule of business success is strategic allocation of "sales" places. Retrieving of blank or overfill zones of market is on the top of interest for many experts. Producers of software makes conditions for these analyses nowadays. Software named ArcView and its extensions ArcView Network Analyst and ArcView Spatial Analyst were used for this project. The target of this project was presentation of scopes, how we can make these analysts by using standard software functions.
Abstrakt
Strategické rozmístění "prodejních" míst je jedním z prvních předpokladů obchodního úspěchu. Nalezení hluchých či naopak přeplněných oblastí na trhu se dnes věnuje mnoho odborníků, v poslední době jim vychází vstříc také výrobci softwéru. Pro tento projekt bylo využito programového prostředku ArcView a jeho nádstaveb ArcView Network Analyst a ArcView Spatial Analyst. Cílem je prezentovat některé způsoby, jak lze tohoto geografického posouzení dosáhnout s využitím standardních softwarových funkcí.
Úvod
Cílem této práce je určit rozmístění finančních ústavů v ploše, vyhledat přeplněná místa, či naopak místa hluchá, kde by bylo třeba některou ze služeb doplnit.
Základní finanční ústavy lze rozčlenit na: obchodní banky, spořitelny, úvěrová družstva, hypotekární ústavy, splátkové banky, investiční banky a banky se specializovanými funkcemi.
Každý finanční ústav se orientuje na určitý okruh klientů a určité služby a jim také přizpůsobuje síť svých poboček. Obecně platí, že ústavy, které se orientují na menší nebo střední spotřebitele a nabízí služby, které jsou intenzivněji vyhledávány, by měly být umístěny co nejblíže uživateli. Vytvářejí proto hustší síť poboček. Ústavy specializované, které se zaměřují na větší spotřebitele a služby méně časté, mohou být klientovi více vzdáleny. Specializované ústavy se pak soustřeďují do větších měst, kde se také zpravidla koncentrují jejich zákazníci.
Servisní území finančního ústavu
Velikost servisního území provozní jednotky určité finančního ústavu je závislá na druhu poskytovaných služeb. Minimální rozsah této oblasti je dán od potřebné rentability provozní jednotky a maximální rozsah je omezen jen pro zákazníka přijatelnou docházkovou, resp. dojezdovou vzdáleností (dostupností). Mezi zkladní metody stanovení servisního území patří:
- Kruhová metoda, která využívá parametru přijatelné docházkové vzdálenosti jako poloměru servisního území. Výsledky této metody mají podobu soustředných zón kolem provozní jednotky, kde jednotlivé zóny představují určité nákupní pravděpodobnosti.
- Metoda časových vzdáleností, která zohledňuje také čas, který je nutný k překonání vzdáleností pěšky či dopravním prostředkem. I u této metody dojde k rozčlenění na zóny, primární zóna se bude vyznačovat minimální projevem překrývání servisního území, okrajová naopak nejintenzivnějším působením překrývání.
- Speciální metody, které zahrnují také silnou přitažlivost větších měst.
Dalšími parametry těchto servisních území jsou např. kvalita komunikační sítě a dopravy, nákupní spády v daném místě, urbanistické a sociálně - demografické podmínky. Protože se v ploše vyskytuje vždy určitá množina provozních jednotek, jejich servisní oblasti se vzájemně překrývají - hovoříme pak o prostorové konkurenci.
Rešeršní a softwarová studie
V dnešní době se již můžeme běžně setkat se softwarovými produkty, které umožňují provádět tyto prostorové analýzy např. ArcInfo, ArcView, MapInfo.
Konkrétním projektem tohoto zaměření je např. GIS centrální banky Hispano ve Španělsku, kde byl využit program ArcInfo v kombinaci s databázovým produktem ORACLE.
Rozsah projektu
Rozsah této práce pokrývá území ostravského regionu, tedy okresy Bruntál, Frýdek - Místek, Karviná, Nový Jičín, Opava, a Ostrava.
Vstupní data:
- Seznam hlavních finančních ústavů (ČNB)
- Databáze počtů trvale bydlících obyvatel a ekonomicky aktivních obyvatel ze sčítání lidu z r.1991 k jednotlivým základním sídelním jednotkám (RIS)
- Počty podnikatelských subjektů v obci za čtvrté čtvrtletí 1997 (registr organizací Albertina Praha)
- DMÚ200 (VTOPU Dobruška)
- Polygonová a bodová vrstva základních sídelních jednotek
Použité softwarové prostředky
Projekt byl zpracováván v programovém prostředí ArcView 3.0 a jeho nástavbách Network Analyst, Spatial Analyst a ArcInfo 7.0. Práce tedy probíhala s tématickými vrstvami. Popisné informace byly spravovány v prostředí MS Access a připojeny přes ODBC do ArcView 3.0.
Průběh projektu
- Příprava
V první řadě byly zjištěny služby poskytované finančními ústavy a připojeny do databáze. Jednotlivé provozní jednotky byly následně lokalizovány do mapy. Vrstva komunikací z DMÚ byla upravena tak, aby jednotlivé úseky ulic byly ohodnoceny z hlediska dopravního času.
- Tvorba kruhových diagramů zastoupení finančních ústavů ve městech
Kruhové diagramy finančních institucí byly umístěny do obcí, jednotlivé výseče představují procentuální zastoupení finančního ústavu v obci. Velikost kruhu je odvozena od počtu obyvatel v obci (viz. Obr.1.).
- Stanovení servisních území finančních ústavů
Servisní území byly vytvářeny jen pro určitou službu a tím pádem jen s některými provozními jednotkami.
1. Kruhová metoda
Základem je vytvoření mapy vzdáleností od finančních ústavů pomocí prostorových analýz, jednotlivé zóny mají pak přiřazenou hodnotu (vzdálenost) od výchozích míst. Jednoduchým výběrem byl následně vyčleněn kruh (servisní území) pro požadovanou vzdálenost (viz. Obr.2).
2. Metoda časových vzdáleností
Na základě vrstvy komunikací vznikaly pomocí síťové analýzy servisní oblasti k jednotlivým provozním jednotkám. Parametrem těchto oblastí byla časová dostupnost (viz. Obr.3.).
Dalším zpracováváním těchto servisních území, s ohledem na jejich překrývání, byla vytvořena mapa, která určuje kolik servisních oblastí se vdaném místě překrývá, tedy jak je území pokryto určitou službou (viz. Obr.4.).
3. Thiessenovy polygony
Thiessenovy polygony vznikají v prostorových analýzách seskupením míst do jednoho servisního území daného finančního ústavu tak, že všechna tato místa mají k tomuto finančnímu ústavu blíže než ke kterémukoliv jinému (viz. Obr.5.).
- Stanovení počtu potenciálních zákazníků v servisních územích
Podle druhu bankovní služby, pro kterou byla servisní území vytvořena, byly určovány počty potenciálních zákazníků v těchto oblastech. Pokud se jednalo o službu pro fyzické osoby, byly v daném území sčítáni všichni (popř. pouze ekonomicky aktivní) obyvatelé. U služby pro právnické osoby byly sčítány firny.
- Tvorba mapy hustoty obyvatel
Tato mapa lze vytvořit přímo z bodové vrstvy základních sídelních jednotek (prostorové analýzy - Kernelova funkce), jestliže je k jednotlivým bodům připojena informace o počtu obyvatel. Druhou možností je zkonvertovat polygonovou vrstvu základních sídelních jednotek na grid tak, aby si jednotlivé pixly nesly informaci o hustotě obyvatel v daném místě.
- Lokalizační úloha
Pod pojmem lokalizační úloha se v podstatě skrývá výběr vhodného umístění na základě nějakého kritéria. Na obr.6. je vyhledáváno místo, které je dostatečně vzdálené od ostatních finančních ústavů a kde je zároveň velká koncentrace obyvatel. Jedná se o další prostorovou analýzu.
Závěrečné posouzení
Při závěrečném posuzování výsledků těchto prostorových a síťových analýz je nutno posoudit situace pro různé služby s ohledem na zjednodušení, omezení a abstrakci prostředí, které byly při práci použity.
Literatura:
Cimler, P.: Retail management, lokalizace a provoz maloobchodu, VŠE Praha, 1997
Nardiz, C.: The expirience of Banco Central Hispano with GIS, GIS for Bussines: Discovering the Missing Piece in your bussiness strategy, Cambridge, 1995
Poilar, V.: Management bank a bankovních obchodů, Ekopress, Praha 1995
Obrázková příloha