基于GIS的中心城区金融服务业布局优化研究_以潍坊市奎文区为例

□　周珂慧，甄　峰，张文博

１引言

自２０世纪６０年代以来，生产性服务业随着其重要性的凸显，越发受到西方学术界的重视［１］。我国学者从生产性服务业综述［２］、聚集特征［３］等方面对其进行了深入研究。作为现代服务业中增长速度最快和信息技术使用最高的产业之一，金融服务业近年来也成为学术界关注和研究的热点。国内外大多数研究都集中在金融中心方面，专门针对金融服务业集群的空间研究很少。Ｔａｙｌｏｒ［４］通过研究伦敦金融服务业的集群类型和发展状况，研究英国金融服务业集群化的动力机制。我国学者李扬［５］、郗文泽［６］分析了金融机构区位选择因素和金融服务产业集聚、金融中心的形成条件；潘英丽等人［７］比较分析了国外现代服务业的集群特征，并对上海的金融机构空间集聚进行了理论分析；林彰平、闫小培［８］［９］通过访谈与发放问卷的方式，展开对广州市金

基于ＧＩＳ的中心城区金融服务业布局优化研究

—以潍坊市奎文区为例

［摘　要］以潍坊市中心城区奎文区为例，应用ＧＩＳ空间分析方法评价中心城区金融服务业的空间集聚适宜程度和发展潜力，建立一个可量化的普适性评价方法，将空间信息和属性数据有效结合，并将结果直观地显示在空间上，较好地实现了ＧＩＳ技术和城市规划方法与理念的结合。研究表明，利用该方法可较为科学和客观地进行城市中心区金融服务业空间集聚和优化发展研究，提出对中等城市金融服务业布局的发展导引。

［关键词］ＧＩＳ；中心城区；金融服务业；布局优化

［文章编号］１００６－００２２（２０１０）０５－００８０－０５　［中图分类号］ＴＵ９８４．１１＋９　［文献标识码］Ｂ

Optimizing Urban Center Financial Service Industry Layout with GIS T echnology: Weifang City's Kuiwen District/Zhou Kehui, Zhen Feng, Zhang Wenbo

[Abstract] GIS analyses are used to evaluate the compactness and potential of the Kuiwen district's financial services industries. It is used to establish a quantifiable evaluation method that combines spatial and non-spatial attributes, effectively using GIS as an urban planning tool. The study shows that this method is effective for exploring the optimal distribution for financial service companies, including the layout for financial services development in medium-sized cities.

[Key words] GIS, Central district, Financial services industry, Layout optimization

融机构微观集聚的实证研究，试图从地理学的角度分析和模拟集聚过程。

国内外的研究结果普遍表明，金融活动和金融机构在少数重要金融中心高度集中，其空间演化呈现出集聚与转移并存的规律特点，且空间集聚能显著推动产业的发展。中国大城市金融服务业发展的区域差异十分明显，且有伴随微观集聚的趋势［８］［１０］［１１］。

本研究选取中等城市潍坊市的中心城区—奎文区作为研究区进行布局优化研究，主要基于以下几个方面的原因：①近年来，山东半岛蓝色经济区和高端产业聚集区的建设、青潍一体化发展等给潍坊市带来了巨大的机遇和挑战，城市产业结构的优化升级、城市功能的转型成为关键。②目前国内各大中小城市均以建设“金融中心”为城市发展目标和主导产业定位，其中存在较多的问题。③中等城市较之大城市，更能代表国内多数城市发展的普遍情

规划广角Ｒｏｕｎｄｕｐ

况，同时，中心城区较之区域或市域层面，在规划实施上也更加切实可行。

２研究数据与方法

２．１数据来源

在借鉴国内外研究成果的基础上，本文采用的奎文区金融服务业相关数据来源如下：统计数据来源于《奎文区统计年鉴》（２００１—２００８）；奎文区金融重点企业数据来源于奎文区金融办和奎文区区地税局的资料；奎文区已建重点楼宇数据来源于奎文区区

商贸局的资料，交通方面的数据来自于奎文区区交通厅；同时，本文所涉及的数据还参考了潍坊市２０００年、２００２年、２００４年和２００８年黄页资料。

２．２研究方法与技术手段

本文主要采用定性和定量相结合的方法，定量方法包括基于ＡｒｃＧＩＳ软件的ＧＩＳ空间分析方法。首先，针对研究区金融服务业的自身发展特点和规律，制定其空间集聚适宜性评价体系，运用ＧＩＳ的网络分析、缓冲分析和叠加分析等空间分析方法，进行空间发展潜力分析，并对结果进行分析和判断，研究不同地块的金融服务业集中优势程度和发展潜力程度（图１）。其次，基于空间发展潜力分析结果，结合潍坊市总体规划和奎文区发展定位，提出研究区金融服务业今后的空间布局优化发展战略和发展步骤。

２．３研究区域及空间分析单元本文使用的数据来源于区统计局的奎文区统计年鉴（２００１—２００８），与其对应的研究区域为２００９年行政区划调整前的市区老行政范围，包括大虞①、北苑、东关、潍州路、广文、梨园和廿里堡７个街道（居委会）（图２）。

利用ＡｒｃＧｉｓ软件建立研究区域属性数据库。在ＡｒｃＣａｔａｌｏｇ中新建一个面状图层，以街道空间为基本单元，分别赋予一个属性表，包含街道

面积、街道２００８年底人口数、人口

密度、街道道路长度、路网密度、街

道地方财政收入和产值密度７个属性

字段，根据统计资料进行赋值（表１）。

为提高研究的精确性和针对性，

在上述空间划分的基础上，根据现状

城市道路、河流等的分隔，将奎文区

进一步划分为１２３个子地域单元，作

为金融服务业发展潜力分析的空间分

析单元（图３）。

３研究区金融服务业集聚适宜性

分析

３．１指标体系建立

选取人口、交通、经济、土地和

城区空间发展５个主因子，下辖次级

因子，建立评价体系。基于ＧＩＳ空间

多因素空间分析，在ＡｒｃＣａｔａｌｏｇ中

新建一个面状图层，以１２３个地块为

基本单元，分别赋予各地块属性表并

建立属性字段（表２）。通过属性分级、

权重赋值等步骤进行研究区金融服务

业发展潜力分析。

３．２综合加权求值

３．２．１数据标准化及加权叠置

（１）密度标准化的范围为行政区

划，即以各街道为单元进行数据统计

（表１）。

图２　研究区行政分区图

图３　研究区地块划分图

注：９９号地块是潍坊军用机场和军事区，不参

与空间发展潜力评价。

图１　金融服务业空间集聚适宜性分析流程