Wetenschappelijk artikel

UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT POLITIEKE EN SOCIALE WETENSCHAPPEN

DE RUIMTELIJKE ORGANISATIE VAN COMMERCIËLE BANKEN IN INDIA Een analyse van hun stedelijk locatiegedrag

Wetenschappelijk artikel aantal woorden: 8853

Roels Jeremy

MASTERPROEF MANAMA CONFLICT AND DEVELOPMENT

PROMOTOR: DR. BRUNO DE CORDIER COMMISSARIS: MARIEKE KRIJNEN

ACADEMIEJAAR 2011 - 2012

Abstract Under conditions of contemporary globalization, cities have become focal points in the world economy. Especially the concentration of advanced producer services (e.g. financial services, accounting, advertising, law firms, management consultancy) in these urban agglomerations has thoroughly been covered by scholars. One of the major critics on this kind of analyses is the strong focus on Western cities and processes. In order to provide an alternative perspective, the (trans)national urban geographies constructed through the location strategies of commercial banks active in India are investigated. Mumbai is hereby identified as the financial capital of India. It functions not only as the main center of activity for domestic banks, but also as gateway to India for foreign banks. Furthermore, the cities of Delhi, Bangalore, Chennai, and Pune on the domestic market and Hong Kong, London, and Singapore on the international market are characterized as key nodes. Keywords: India, geography, cities, banks, Mumbai, financial services

1. Inleiding Economische ondernemingen hebben zich de laatste decennia onder invloed van de mondialisering georganiseerd volgens meerdere transnationale ruimtelijke patronen. Het suggereert dat staten niet langer het meest gepaste kader zijn om de geografie van de wereldeconomie te bestuderen. Volgens Beaverstock, Smith en Taylor (2000) wordt dit kader wel geleverd door Castells (1996) met zijn concept van de ‘space of flows’. Castells geeft aan dat vanaf de jaren ’70 een netwerkmaatschappij is ontstaan dankzij de ontwikkeling van informatie- en communicatietechnologieën (ICT). Dit heeft een nieuwe sociale ruimte gecreëerd waar sociale relaties niet langer op ruimtelijke nabijheid steunen. Dankzij deze nieuwe technologieën is het mogelijk geworden economische en sociale activiteiten simultaan over de wereld te organiseren. Castells beschrijft deze ‘space of flows’ op verscheidene manieren, inclusief de noodzakelijke infrastructuur en knooppunten waarmee deze transnationale ruimte opgebouwd wordt. Castells (1996, p. 415) identificeert het werk van Sassen (1991, 2001) rond wereldsteden als het meest directe voorbeeld van deze knooppunten in de ‘space of flows’. Sassen merkt op dat de huidige mondialisering van de economie heeft geleid tot het decentraliseren van economische activiteiten over het aardoppervlak. Toch levert dit proces volgens haar de stad 3

een strategische positie binnen de wereldeconomie op. De vraag van multinationale ondernemingen naar hoogwaardige productieve dienstverlening, die (een deel van) de controlerende en organiserende functies op zich neemt, is immers groot. Voorbeelden van dienstondernemingen die deze functies onderhouden zijn onder andere boekhoudkantoren, reclamebureaus,

verzekeringskantoren,

banken,

advocatenkantoren

of

management

consultancybureaus. De stad levert deze dienstondernemingen ten opzichte van andere milieus twee interessante voordelen op: Op de lokale arbeidsmarkt kunnen ze het noodzakelijke hogeropgeleide personeel, dat beschikt over zeer gespecialiseerde kennis en expertise, aanwerven. Daarnaast vinden ze er een zeer goed uitgebouwde ICT-infrastructuur, waardoor ze zeer bereikbaar kunnen zijn en toegang hebben tot de nodige relevante informatie. De wereldstad wordt door Sassen (1991, 2001) dus hoofdzakelijk gezien als een centrum van diensten. Dit centrum of complex van diensten is op zichzelf een interessant element in de positie van steden in de wereldeconomie. Synergiën met andere, gelijkaardige ondernemingen binnen een stad zorgen immers voor een innovatief milieu, dat op zijn beurt een grote aantrekkingskracht vormt voor hoogwaardige diensten. Ondanks dit baanbrekende theoretische onderzoek hebben noch Castells, noch Sassen het exacte karakter van de mondiale stedelijke netwerken waarop zij vaak steunen empirisch onderzocht. Onderzoekers die dit wereldstedennetwerk toch empirisch wensten te bestuderen, kregen af te rekenen met wat Short, Kim, Kuss en Wells (1996) beschreven als “the dirty little secret of world city research”. Er was op mondiaal vlak namelijk geen onderling vergelijkbare data beschikbaar in verband met de relaties tussen steden. Uiteindelijk werden onder invloed van

de

Globalization

and

(http://www.lboro.ac.uk/gawc/) bedrijfsorganisatorische

en

World twee

de

Cities

empirische

infrastructurele

(GaWC)

Research

benaderingen

benadering

Network

uitgewerkt:

(Derudder,

2005).

de De

eerstgenoemde benadering tracht de interstedelijke relaties in te schatten door middel van de locatiestrategie van meerdere bedrijven. De aanwezigheid van enkele hoofdkantoren en andere belangrijke kantoren van firma’s bepaalt het belang van een stad in het mondiale netwerk. Economische ondernemingen die reeds onderworpen werden aan deze methode zijn hoogwaardige productieve diensten (e.g. Taylor, 2010) en multinationale ondernemingen (Alderson & Beckfield, 2004). Maar ook niet-gouvernementele organisaties (Taylor, 2004b) of internationale sportfederaties (Roels, Derudder & Witlox, 2012) werden met deze benadering onderzocht. De infrastructurele benaderingswijze probeert de relaties tussen wereldsteden te bepalen door de infrastructuurnetwerken die ze met elkaar verbinden. Naast 4

transportnetwerken (Derudder & Witlox, 2005) werden ook telecommunicatienetwerken (Devriendt, Derudder & Witlox, 2008) al in deze context bestudeerd. Ongeacht de vrij diverse wijzen waarop getracht werd het wereldstedennetwerk empirisch te onderzoeken, is er toch enige eenheid in de kritiek die dit type onderzoek te verwerken heeft gekregen. Een van de belangrijkste kritieken op het onderzoek rond wereldsteden komt van Robinson (2002, 2005). Ze klaagt aan dat “millions of people and hundreds of cities are dropped off the map of much research in urban studies”. Ze verwijst hiermee naar twee gebreken: Ten eerste vestigt de bestaande literatuur te veel aandacht op steden uit het Westen. Niet-Westerse steden, al dan niet met een koloniaal verleden, worden op deze manier letterlijk van de kaart geveegd. Ten tweede concentreren studies rond het wereldstedennetwerk zich te veel op Westerse (mondialiserings)processen. Processen die een belangrijke rol spelen in nietWesterse steden worden zo uit het oog verloren. De kritiek van Robinson heeft onderzoekers er toe aangezet hun blik te verruimen. Bassens, Derudder en Witlox (2010) zijn hier een goed voorbeeld van. Door een stedennetwerk op basis van islamitische financiële diensten te analyseren, konden ze een nieuwe kijk bieden op de economische geografie van het Midden-Oosten. Een ander voorbeeld zijn de studies van Rossi en Taylor (2005, 2006) en Nikitin (2005). Rossi en Taylor onderzochten de manier waarop commerciële banken, die actief zijn in Brazilië, gebruikmaken van steden. Nikitin bestudeerde de stedelijke locatiestrategie van Russische banken. De banksector is één van de belangrijkste productieve diensten binnen de economie doordat het (multi)nationale ondernemingen voorziet van kapitaal en financieel advies. Tijdens dit onderzoek zal de focus op een ander BRIC-land gelegd worden: India. Door net als Rossi en Taylor (2005, 2006) of Nikitin (2005) gebruik te maken van commerciële banken zal nagegaan worden hoe steden uit India in relatie staan met elkaar en met andere steden in de wereld. Er kan op deze manier ontdekt worden hoe de Indiase steden zich integreren in het wereldstedennetwerk. Mogelijke drijfveren voor deze banken om aanwezig te zijn in internationale financiële centra zullen onderzocht worden. Daarnaast wordt gezocht naar mogelijke subnetwerken binnen het hier uitgewerkte stedennetwerk. Binnen deze subnetwerken maken Indiase banken op eenzelfde wijze gebruik van steden. Ze vinden er een gemeenschappelijke locatiestrategie in terug. Dit artikel gaat als volgt verder: Een eerste onderdeel tracht een beeld te geven van de actoren die actief zijn binnen het Indiase bankensysteem. Vervolgens worden de methodes en 5

technieken beschreven die nodig zijn om het stedennetwerk op te bouwen of de achterliggende motieven en gemeenschappelijke locatiestrategieën te ontdekken. Als laatste worden de resultaten van dit onderzoek gepresenteerd.

2. Het Indiase bankensysteem De Reserve Bank of India, de centrale bank van India, is het overheidsorgaan die het bankensysteem in India in goede banen leidt. Binnen dit systeem zijn vier belangrijke actoren waar

te

nemen:

commerciële

banken,

coöperatieve

banken,

financiële

ontwikkelingsinstellingen en niet-bancaire financiële instellingen. Commerciële banken, die hun kapitaal met behulp van aandeelhouders opbouwen, trachten door kredieten te verlenen winst te maken. Ze kunnen opgedeeld worden in publieke banken, private banken, buitenlandse banken en regionale rurale banken. Publieke banken zijn banken die (voor een groot deel) eigendom zijn van de overheid. In 1955 werd de State Bank of India genationaliseerd. Vier jaar later ontstond de State Bank Group door zeven deelstaatbanken te associëren met de State Bank of India. Veertien banken werden in 1969 genationaliseerd. Een tweede nationaliseringsronde in het jaar 1980 bracht nog eens zes banken onder staatsvoogdij (Kumbhakar & Sarkar, 2003). Private banken kunnen opgedeeld worden in nieuwe en oude private banken. Na de economische crisis van 1991 in India werd het private banken immers eenvoudiger gemaakt om de nationale markt te betreden. Buitenlandse banken zijn banken opgericht in het buitenland die een kantoornetwerk opgebouwd hebben in India. Regionale rurale banken worden sinds 1975 opgezet om plattelandsgebieden te ontsluiten. Publieke banken werden verplicht om samen met een deelstaat dergelijke banken op te zetten. Alle commerciële banken samen zijn goed voor ongeveer 83% van de activa in het bankensysteem (Roland, 2007). Coöperatieve banken zijn organisaties die volledig eigendom zijn van hun klanten. Het verstrekken van krediet aan zijn leden is belangrijker dan het maken van winst. De Reserve Bank of India maakt een onderscheid tussen stedelijke en rurale coöperatieve banken. Daarnaast nemen ook instellingen, die microkredieten aan de armere lagen van de bevolking ter beschikking stellen, sinds enkele jaren een belangrijk functie op zich (Chakrabarti & Ravi, 2011). De coöperatieve banken hebben rond de 11% van de activa in handen (Roland, 2007).

6

Indiaas bankensysteem

Commerciële bank

Publieke bank

Coöperatieve bank

Financiële ontwikkelingsinstelling

Niet-bancaire financiële instelling

Stedelijke coöperatieve bank

Rurale coöperatieve bank

Microkredietinstelling

Private bank

Buitenlandse bank

Regionale rurale bank

Oude private bank

Nieuwe private bank

Figuur 1: Structuur van het Indiase bankensysteem (Bron: naar Roland, 2007; eigen onderzoek) De financiële ontwikkelingsinstellingen werden met ondersteuning van de overheid opgestart om specifieke sectoren van de economie beter financieel te kunnen ondersteunen. Voorbeelden zijn de National Bank for Agriculture and Rural Development, de National Housing Bank of de Small Industries Development Bank of India. Deze instellingen dragen 5% van de activa in het Indiase bankensysteem. Financiële diensten (e.g. verzekeringen, leasings) worden, zonder daarbij de specifieke taken van een bank op zich te nemen, geleverd door de niet-bancaire financiële instellingen. Ze kunnen slechts over 1% van de activa in het bankensysteem beschikken (Roland, 2007).

3. Methodes 3.1.

Selectie steden

Het selecteren van steden voor deze studie valt uiteen in twee onderdelen. Eerst worden de steden uit India geselecteerd, daarna de belangrijkste financiële centra uit de rest van de wereld. Indiase steden worden gekozen met behulp van de databank die door Brinkhoff (2011) op zijn website gepubliceerd wordt. Deze databank verzamelt alle gegevens van officiële volkstellingen en –schattingen op het stedelijke en regionale niveau. Steunend op de 7

volkstelling van de Indiase overheid uit 2011 kunnen zo de grootste stedelijke agglomeraties in India geselecteerd worden. De zesenzestig steden met een bevolkingsaantal groter dan 750 000 worden uiteindelijk voor deze studie weerhouden. Deze steden verspreiden zich over achttien van de achtentwintig staten, één van de zes unieterritoria en het nationaal hoofdstedelijk territorium van de Republiek India. Tien van deze grootsteden zijn afkomstig uit de noordelijke staat Uttar Pradesh. Het is de regio met het grootste belang in de dataset. Naast Uttar Pradesh zijn Maharashtra in het centraal-westen en Kerala in het zuidwesten van India de staten met een aanzienlijk aandeel in dit selecte gezelschap. Ze beschikken elk over zeven steden. Internationale financiële centra worden geselecteerd op basis van de resultaten van Taylor (2010). Het wereldstedennetwerk uit deze GaWC-studie geeft de situatie weer uit 2008. Dit wereldstedennetwerk kan opgesplitst worden per sector. Enkel rekening houden met de financiële sector worden de vijftig belangrijkste steden geselecteerd. Onder deze vijftig steden zijn er negentien Europees, vijftien Aziatisch en negen Noord-Amerikaans. Zuid-Amerika en Oceanië beschikken respectievelijk over vier en twee steden. Afrika is het minst vertegenwoordigd met slechts één stad. Daar Mumbai in beide selecties aanwezig is, zullen in totaal 115 steden gebruikt worden in dit onderzoek. Mumbai zal tijdens deze analyses als een Indiase stad en niet als internationaal financieel centra beschouwd worden. 3.2.

Selectie banken

Dit onderzoek zal zich richten op commerciële banken die actief te zijn op het grondgebied van de Republiek India. Om deze banken te selecteren wordt gewerkt met de Indian Banks’ Association. Deze organisatie, opgericht in 1946 en gevestigd in Mumbai, tracht de bankensector in India te vertegenwoordigen. Banken en financiële dienstverleners met India als werkterrein kunnen zich dan ook aansluiten bij deze vereniging. Op 31 augustus 2011 waren 166 organisaties lid van de Indian Banks’ Association (Indian Banks’ Association, 2011). Ze worden verdeeld over twee categorieën: gewone en geassocieerde leden. Deze worden op hun beurt onderverdeeld op basis van gemeenschappelijke kenmerken. In deze studie worden alle onderverdelingen van de gewone leden opgenomen met uitzondering van de stedelijke coöperatieve banken. De publieke banken, de geassocieerde banken van de State Bank of India, de private banken en de buitenlandse banken worden op deze manier geselecteerd. Tachtig commerciële banken komen zo onder de aandacht. De websites van deze banken werden geraadpleegd om informatie te verkrijgen in verband met hun ruimtelijke 8

locatiestrategie. Tijdens deze dataverzameling in oktober/november 2011 waren twee banken reeds overgenomen door Indiase concurrenten. Drie andere banken plaatsten op hun website geen informatie over hun (Indiaas) kantoornetwerk. Banken die slechts aanwezig waren in twee of minder geselecteerde steden werden niet in de dataset opgenomen. Uiteindelijk werd het kantoornetwerk van achtenzestig banken geïnventariseerd. Bijlage 1 geeft een gedetailleerd overzicht van deze achtenzestig banken. 3.3.

Connectiviteitsanalyse

Om het stedennetwerk op te bouwen, zijn er gegevens noodzakelijk over de stromen (telefoongesprekken, e-mails, personeel, gezamenlijke projecten, etc.) tussen de verschillende kantoren van een bank. Die gegevens zijn jammer genoeg niet beschikbaar, maar met behulp van de bedrijfsorganisatorische methode beschreven door Taylor (2001, 2004a) kan hier toch een inschatting van gemaakt worden. Deze methode maakt gebruik van een ‘interlocking’ netwerk. Een dergelijk netwerk bestaat uit drie niveaus in plaats van de gebruikelijke twee. Normaal kent een netwerk enkel knooppunten en verbindingen, maar in dit type netwerk wordt nog een subnodale actor geïntroduceerd. Het zijn deze actoren – hier de Indiase banken - die het stedennetwerk opbouwen: ze verbinden de steden met elkaar. Hiervoor moet het belang van een kantoor van bank j in een stad i bepaalt. Dit belang, de dienstwaarde vij, kan eenvoudig gestandaardiseerd worden op een schaal van 0 tot en met 4. Een dienstwaarde van 4 betekent dat het mondiale hoofdkantoor van de bank gevestigd is in deze stad. Bij een 3 gaat het over het hoofdkantoor in India, bij een 2 om een gewoon bankkantoor. Steden met een bankautomaat krijgen een dienstwaarde 1. Nul als dienstwaarde geeft dan weer aan dat de bank niet aanwezig is in deze stad. De stedelijke aanwezigheid van Barclays Bank werd bij wijze van voorbeeld als volgt gestandaardiseerd: Londen kreeg een dienstwaarde 4 toegekend aangezien het mondiale hoofdkantoor van Barclays Bank daar gevestigd is. Mumbai heeft 3 als dienstwaarde omdat het hoofdkantoor in India van Barclays Bank in deze stad ingeplant is. Dienstwaarde 2 werd onder meer aan Delhi en Haiderabad toegekend. Een gewoon bankkantoor is in deze stedelijke agglomeraties aanwezig. In Gurgaon is enkel een bankautomaat van Barclays Bank aanwezig. Deze stad kreeg een 1 als dienstwaarde. In navolging van bovenstaand voorbeeld werden voor alle achtenzestig banken de respectievelijke dienstwaarden toegekend aan de 115 steden. Het resultaat is een dienstmatrix 9

met in totaal 7 820 dienstwaarden. Alle andere berekeningen binnen het stedennetwerk zijn afgeleid van deze matrix. Een eerste van dergelijke afgeleide waarden, de dienststatus van een stad, kan als volgt berekend worden:

Deze dienststatus van een stad is dus een eenvoudige optelling van de dienstwaarden over alle Indiase banken heen voor één bepaalde stad. Dit cijfer geeft een eerste indicatie van de positie van een stad binnen het stedennetwerk. Om echter een grondiger beeld te krijgen is er nog nood aan twee bijkomende berekeningen. De eerste probeert de waarde van de stromen tussen de kantoren van bank j in de steden a en i te schatten. Deze interstedelijke relatie wordt door onderstaande formule bepaald:

Het idee achter deze inschatting is dat het belang van een kantoor een cruciale rol speelt. Hoe belangrijker het kantoor voor een bank is, hoe meer verbindingen er met de andere kantoren in het netwerk van de bank tot stand zullen komen. Deze benadering is aanvaardbaar als twee assumpties in acht genomen worden. Ten eerste: Kantoren genereren meer stromen binnen het eigen netwerk van de bank dan met kantoren van andere banken. Ten tweede: Hoe belangrijker het kantoor hoe meer stromen gegenereerd worden. Deze stromen hebben een multiplicatief effect op interstedelijke relaties. Het weerspiegelt het feit dat grotere kantoren met meer personeel meer kansen hebben op het ontwikkelen van connecties. Daarnaast wijst het ook op het hiërarchische karakter van kantoornetwerken waar grotere kantoren speciale functies zoals controle en coördinatie toegewezen krijgen. De banknetwerkconnectiviteit BNCa is het resultaat van de tweede en laatste berekening. Het meet het belang van alle stromen van en naar stad a van en naar alle andere steden over alle banken heen.

Beide berekeningen schetsen twee interessante kenmerken van de formatie van een stedennetwerk. Ten eerste zijn steden met belangrijke bankkantoren sterker geconnecteerd met het stedennetwerk dan steden met minder belangrijke kantoren. Een tweede, subtieler 10

kenmerk heeft te maken met de grootte van het kantoornetwerk van een bank. De aanwezigheid van kantoren uit een groot kantoornetwerk leidt tot een hogere BNC dan kantoren uit kleine(re) kantoornetwerken. Tabel 1: Voorbeeld kenmerken stedennetwerkformatie Steden A B C D E

Banken y 4 0 0 0 2

z 0 2 2 4 0

(Bron: eigen onderzoek)

BNC 8 12 8 16 8

Tabel 1 toont een sterk vereenvoudigde dienstmatrix om deze kenmerken te illustreren. Twee banken (y en z) verspreiden hierbij hun kantoren over vijf steden (A tot E). Het eerste kenmerk wordt uitgelegd met behulp van steden C en D. Stad C kreeg een dienstwaarde 2 voor bank z. Een bankkantoor is hier dus gevestigd. In stad D is echter het mondiaal hoofdkantoor van diezelfde bank aanwezig (dienstwaarde = 4). Stad D heeft dus een belangrijker kantoor binnen zijn grenzen dan stad C. De BNC voor stad D (16) is dan ook hoger dan deze van stad C (8). Steden A en B kunnen vergeleken worden om het tweede kenmerk toe te lichten. Stad A huisvest het mondiaal hoofdkwartier van bank y, stad B beschikt slechts over een bankkantoor van bank z. Toch behaalt stad B een grotere BNC van 12 tegenover 8 voor stad A. Het kantoor uit stad A opereert namelijk in een kleiner netwerk dan het kantoor uit stad B. Om de BNC te kunnen analyseren zonder rekening te moeten houden met het aantal gebruikte banken wordt de BNC gestandaardiseerd ten opzichte van de hoogste waarde. Een stad kan dus maximaal waarde 1 voor deze BNC bekomen. 3.4.

Meervoudige regressieanalyse

Om meer inzicht te verkrijgen in de motieven van Indiase banken om zich in internationale financiële centra te vestigen, wordt een meervoudige regressieanalyse uitgewerkt (Hocking, 2003). Als onafhankelijke variabele in deze analyse wordt de BNC gekozen die aan elk internationaal financieel centrum werd toegekend. Voor de afhankelijke variabelen werd een selectie van negen potentiele drijfveren opgemaakt. Ze kunnen toegekend worden aan zes achterliggende hypotheses: aanwezigheid internationale financiële diensten, stadskenmerken, 11

regionale integratie, ontwikkeling transport- en communicatienetwerk, openheid economie voor internationale handel en Indiase diaspora. Niet alle variabelen konden op het stadniveau gemeten worden. In deze gevallen werden gegevens gebruikt die verzameld werden op het niveau van de staat. Aanwezigheid internationale financiële diensten: Sassen (1991, 2001) stelt dat mondiaal georganiseerde (financiële) diensten geneigd zijn om zich te vestigen in stedelijke omgevingen waar al een grote concentratie van gelijksoortige diensten aanwezig is. Op deze manier zouden ze onder meer kunnen profiteren van de schaalvoordelen (eenvoudigere transacties, goedkopere goederen en diensten) die deze concentraties opleveren. Om de aantrekkingskracht van internationale sectorgenoten op Indiase banken te staven wordt de totale netwerkconnectiviteit (TNC), die aan elke stad werd toegekend met behulp van de financiële diensten, uit Taylor (2010) gehanteerd als onafhankelijke variabele. Deze TNC werd op gelijkaardige wijze berekend als hier de BNC. Stadskenmerken: Hier zal nagegaan worden of enkele specifieke eigenschappen van een stad een rol spelen in de keuze van Indiase banken. Zo wordt het bevolkingsaantal van elke stad, verkregen via Brinkhoff (2011), als onafhankelijke variabele opgenomen in het model. Er kan op deze manier gecontroleerd worden of banken actief in India voornamelijk voor internationale financiële centra met een groot marktpotentieel kiezen. Daarnaast wordt ook de mogelijke functie van een stad als politiek centrum van een land in rekening gebracht. Hoofdsteden kunnen immers een belangrijke aantrekkingspool vormen. Om dit na te trekken wordt een binaire variabele aangewend. Een 1 geeft aan dat de stad een hoofdstad is, een 0 dat de stad deze functie niet bekleedt. Regionale integratie: India heeft met een aantal landen samenwerkingsakkoorden afgesloten om de regionale integratie te bevorderen. Zo wordt door middel van het Gemenebest van Naties het Verenigd Koninkrijk verbonden met zijn voormalige koloniale gebieden. Verder hebben

ook

de

BRIC-landen

een

los

overlegorgaan

opgestart.

Beide

samenwerkingsverbanden worden als onafhankelijke binaire variabele geïmplementeerd. Steden binnen deze regionale blokken krijgen een 1 toekend, de overige steden een 0. Ontwikkeling transport- en communicatienetwerk: Zowel Castells (1996) als Sassen (1991, 2001) zien in de bereikbaarheid van steden een sleutelelement voor hun ontwikkeling binnen de wereldeconomie. Als proxy voor deze bereikbaarheid wordt enerzijds het aantal vliegtuigpassagiers en anderzijds de prijs voor ICT gekozen. De eerstgenoemde variabele 12

meet het aantal passagiers dat luchtvaartmaatschappijen, geregistreerd in het land waar de betreffende stad gevestigd is, nationaal en internationaal in een jaar vervoerd hebben. Deze gegevens werden verkregen uit World Bank (2012a) en handelen over het jaar 2009. De prijs voor ICT in een land wordt door de International Telecommunication Union (2011) berekend op basis van een prijzenkorf. Deze prijzenkorf maakt een gewogen gemiddelde van de abonnementskosten voor vaste telefonie, mobiele telefonie en breedbandinternet in 2010. Openheid economie voor internationale handel: Er wordt vanuit gegaan dat een stad meer Indiase banken zal ontvangen als de lokale economie open staat voor handel vanuit het buitenland. De recentste cijfers (tussen 2008 en 2010) voor de handel uitgedrukt in percentage van het bruto binnenlands product van een land werden verzameld door de World Bank (2012b). Indiase diaspora: De diaspora verwijst naar de Indiase gemeenschap die men in verschillende landen van de wereld kan terugvinden. De High Level Committee on the Indian Diaspora (2001) kreeg van het Indiase parlement de opdracht om een diepgravende analyse van deze diaspora op te maken. Voor elk land werd een inschatting gemaakt van de grootte van de Indiase gemeenschap. Het comité nam hierbij in het buitenland verblijvende Indiërs en personen van Indiase herkomst in rekening. De eerstgenoemden zijn personen met een Indiaas paspoort die voor onbepaalde tijd in het buitenland verblijven. De laatstgenoemden zijn personen die ooit een Indiaas paspoort bezaten en/of (groot)ouders of echtgeno(o)t(e) hebben die geboren is/zijn in India. Het idee achter deze onafhankelijke variabele is dat Indiase banken zich in buitenlandse steden gaan vestigen waar ze een deel van de remittances van de Indiase diaspora kunnen meepikken. Het hier opgebouwde regressiemodel kan uiteindelijk als volgt beschreven worden:

Waarbij:  β0 het intercept is;  X1 een kolomvector is bestaande uit alle onafhankelijke variabelen op stadsniveau;  X2 een kolomvector is bestaande uit alle onafhankelijke variabelen op landniveau;  β1 en β2 de te schatten regressiecoëfficiënten bij respectievelijk X1 en X2 zijn;  ε een foutterm is.

13

Collineariteit tussen de verschillende variabelen is een probleem dat mogelijk kan opduiken bij een meervoudige regressieanalyse. Dit kan voorkomen wanneer twee variabelen teveel met elkaar correleren. Deze paarsgewijze correlaties werden daarom berekend samen met de Variance Inflation Factor (VIF) voor elke variabele. Hocking (2003, p. 168) gaat er vanuit dat collineariteit optreedt indien de absolute waarde van een correlatie hoger is dan 0,95 en de VIF niet hoger is dan 10. Geen enkele waarde van het in deze studie ontwikkelde model overschrijdt deze drempels. 3.5.

Principale componentenanalyse

In een subnetwerk, een deelnetwerk van het stedennetwerk, maakt een groep banken op een gelijkaardige wijze gebruik van steden. Verschillende studies (o.a. Taylor, Catalano & Walker, 2004; Watson & Hoyler, 2010) hebben deze gemeenschappelijke locatiestrategieën met behulp van een principale-componentenanalyse (PCA) onderzocht. PCA is een statistische techniek die met behulp van datareductie zoekt naar de belangrijkste dimensies of componenten binnen een grote dataset. Daarbij wordt getracht zo veel mogelijk van de oorspronkelijke variantie te behouden. Een varimax-rotatie wordt hier op de resultaten van de PCA toegepast om ze zo duidelijk en interpreteerbaar te houden. Een nadeel aan een PCA is dat het nogal gevoelig is voor nulwaarden binnen een matrix. Door enkel banken die in meer dan 15 van de 115 steden aanwezig zijn te selecteren voor deze PCA werd getracht dit probleem zo veel mogelijk in te perken. Een selectie van negenenvijftig banken werd zo weerhouden (cf. Bijlage 1). Het resultaat van een PCA bestaat uit drie vaste elementen: 1. De lading van een variabele: De correlatie tussen een component en een oorspronkelijke variabele. Hierdoor kan de groep banken bepaald worden die in deze component een gemeenschappelijke locatiestrategie vinden. 2. De score van een object: De gestandaardiseerde waarde van een object, in dit geval een stad, op een component. De waarden hoger dan 0,5 zorgen hierbij voor het uiteindelijke subnetwerk van steden waar een groep banken zich op toegespitst heeft. Deze steden kunnen in vier categorieën opgedeeld worden: a. Kernsteden: steden met een score van meer dan 4,0 b. Primair dienstveld: steden met een score tussen 2,0 en 4,0 14

c. Secundair dienstveld: steden met een score tussen 1,0 en 2,0 d. Bovengemiddelde steden: steden met een score tussen 0,5 en 1,0 3. De eigenwaarde van een component: Aandeel van de originele variantie in de dienstmatrix, dat verklaard wordt door een component. Een moeilijk punt bij een PCA is de keuze van het aantal componenten. In dit onderzoek wordt een verkennende methode gebruikt (Taylor, Catalano & Walker, 2002). Deze methode bestaat erin verschillende PCA’s, telkens met een ander aantal componenten, uit te voeren om zo stabiele componenten te ontdekken. Uiteindelijk worden drie componenten als het evenwichtigste resultaat beschouwd. Meer componenten in de analyse zorgen immers voor componenten die weinig hoge ladingen vertonen. Het aantal banken dat zo een gemeenschappelijke strategie in die bijkomende componenten vindt is eerder klein. Ook de eigenwaarde van deze extra componenten is vrij beperkt. Daarnaast zorgen deze drie componenten voor een structuur die qua geografie eenvoudig te interpreteren is.

4. Resultaten 4.1.

Indiase steden

De tien belangrijkste steden uit India op basis van de dienststatus worden naast de top tien volgens BNC geplaatst in tabel 2. Niet helemaal onverwacht vertonen beide rangschikkingen sterke gelijkenissen met elkaar. Alle twee de methodes plaatsen exact dezelfde tien steden bovenaan hun lijst. Enkel in de rang, die aan deze steden wordt toegekend, kunnen kleine verschillen waargenomen worden. Calcutta, Haiderabad en Poona zijn namelijk de enige steden die onderling van positie veranderen. Haiderabad huisvest, rekening houdend met zijn vijfde positie voor de dienststatus, duidelijk een groot aantal (belangrijke) bankkantoren. Toch zijn dit kantoren van banken met kleinere kantoornetwerken dan de kantoren gevestigd in Poona en Calcutta. Laatstgenoemde steden schuiven namelijk een plaats omhoog ten koste van Haiderabad in de rangschikking op basis van de BNC. Haiderabad wordt hierdoor slechts als zevende belangrijkste stad beschouwd door de BNC.

15

Tabel 2: De tien belangrijkste Indiase steden naar dienststatus en BNC (Bron: eigen onderzoek) Rang

Stad

Si

Rang

Stad

BNC

1 2 3 4 5 6 7 8

Mumbai Delhi Bangalore Madras Haiderabad Poona Calcutta Ahmedabad Gurgaon Surat

167 126 124 116 112 111 106 104 97 97

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Mumbai Delhi Bangalore Madras Poona Calcutta Haiderabad Ahmedabad Gurgaon Surat

1,000 0,790 0,784 0,757 0,721 0,716 0,714 0,685 0,653 0,650

9

Mumbai, hoofdstad van de deelstaat Maharastra, is met grote voorsprong de belangrijkste stad voor de Indiase bankensector. Het kan met recht en reden de financiële hoofdstad van India genoemd worden. Ongeveer een vijfde (13 banken) van de achtenzestig banken, die hier bestudeerd worden, hebben hun mondiaal hoofdkantoor in deze stad. Ook de Reserve Bank of India heeft zich in deze stad gevestigd. Daarnaast hebben met de Bombay Stock Exchange en de National Stock Exchange of India twee belangrijke effectenbeurzen hun hoofdactiviteiten hier ontplooid. Eind 2011 werden zij op basis van de marktkapitalisatie1 respectievelijk als vijftiende en zeventiende grootste beurs van de wereld beschouwd (World Federation of Exchanges, 2012). New Delhi, onderdeel van de grotere stedelijke agglomeratie Delhi, huisvest de federale overheidsinstellingen en is dus de daadwerkelijke hoofdstad van India. Voor de bankensector is Delhi, na Mumbai, de voornaamste stad om in aanwezig te zijn. Opvallend is dat met Gurgaon ook een voorstad van Delhi in de top tien staat. Deze stad profiteert duidelijk mee van de interesse voor de nationale hoofdstad. Ook Faridabad en Ghaziabad, de twee andere satellietsteden van Delhi in de dataset, doen het vrij goed in dit Indiase stedennetwerk. Met een 21ste plaats voor Faridabad en een 33ste plaats voor Ghaziabad weten ze zich beiden in de bovenste helft van de BNC-rangschikking te positioneren. Het zuidelijker gelegen Bangalore is de derde belangrijkste stad voor het Indiase bankwezen. Wat in de twaalfde eeuw niet meer was dan een klein dorpje is nu één van de sterkst groeiende steden in India geworden. De stad wordt vaak gebrandmerkt als het Silicon Valley 1

De marktkapitalisatie of market cap is de totale waarde van alle financiële producten op de beurs.

16

van India door de voortrekkersrol die het speelt in de ICT-industrie (Sudhira, Ramachandra & Bala Subrahmanya, 2007). Deze bloeiende industriële sector heeft blijkbaar ook de ondersteuning en bijzondere aandacht van de Indiase bankensector verworven. Calcutta, hoofdstad van de deelstaat West-Bengalen in het oosten van India, lijkt het iets minder te vergaan. Tijdens de koloniale periode nog beschouwt als één van de vier belangrijkste stedelijke agglomeraties van het Indiase subcontinent, moet het zich nu tevreden stellen met een zesde rang volgens de BNC en een zevende positie voor de dienststatus. Volgens Shaw en Satish (2007) is deze terugval te wijten aan de langdurige desinteresse van de West-Bengaalse staat voor de stedelijke regio’s. De voornamelijk door linkse partijen gedomineerde opeenvolgende deelstaatsregeringen concentreerden hun aandacht meer op het platteland, waar het electorale draagvlak van deze partijen te vinden was. Sinds eind 2000 tracht de deelstaat Calcutta echter opnieuw op het Indiase en mondiale voortoneel te brengen.

Figuur 2: Steden in India op basis van de BNC

(Bron: eigen onderzoek)

De kaart uit figuur 2 geeft een geografisch overzicht van de BNC voor alle zesenzestig Indiase steden. In grote lijnen kunnen hierin drie kernregio’s voor de bankensector waargenomen worden: (i) het hinterland rond de financiële hoofdstad Mumbai, (ii) het hinterland rond de nationale hoofdstad New Delhi en (iii) de zuidelijke punt van het Indiase subcontinent. Hoofdzakelijk de oostelijk gelegen gebieden van India vallen hierdoor uit de 17

boot. Enkel Calcutta heeft in deze regio een dominante positie in het stedennetwerk weten te verwerven. Deze stad vormt, ondanks zijn tegenvallende resultaten op het nationale niveau, op deze manier het financiële dienstencentrum van Oost-India. De Indiase commerciële banken kunnen opgedeeld worden in drie kleinere sectoren. Van de geselecteerde banken behoren zesentwintig banken tot de publieke sector, twintig banken tot de private sector en tweeëntwintig banken tot de buitenlandse sector (cf. Bijlage 1). Analoog aan deze opdeling kan de BNC van een stad opgedeeld worden in drie onderdelen door de netwerkconnectiviteit per sector te berekenen. In tabel 3 wordt de top tien van elke sector gepresenteerd. Tabel 3: De tien belangrijkste Indiase steden per sector Rang 1 2 3 4 5 6 7 8

9

Publiek Stad

BNC

Rang

Mumbai Bangalore Calcutta Delhi Madras Haiderabad Poona Jaipur Ahmedabad Coimbatore Gurgaon Indore Lucknow Nagpur

1,000 0,904 0,893 0,890 0,866 0,851 0,827 0,821 0,799 0,799 0,799 0,799 0,799 0,799

1 2 3 4 5 6 8 9 10

Privaat Stad

BNC

Mumbai Bangalore Kochi Delhi Ahmedabad Haiderabad Madras Coimbatore Poona Surat

1,000 0,741 0,718 0,702 0,694 0,688 0,688 0,675 0,671 0,660

(Bron: eigen onderzoek) Buitenlands Rang Stad 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Mumbai Delhi Madras Bangalore Poona Haiderabad Calcutta Ahmedabad Surat Gurgaon

BNC 1,000 0,700 0,625 0,599 0,572 0,472 0,462 0,443 0,370 0,362

Mumbai neemt opnieuw de koppositie in elke sector. Het verschil tussen Mumbai en de tweede stad in de lijst is voor de private en de buitenlandse sector groter dan in het totale Indiase stedennetwerk uit tabel 2. De positie van Mumbai is in deze sectoren dus nog dominanter. Het karakter van deze sectorale netwerken is hierdoor eerder hiërarchisch te noemen. Zeker de Indiase kantoornetwerken die de buitenlandse banken er op nahouden hebben een sterke verticale structuur. Ze zijn geconcentreerd rond een beperkt aantal steden. Dit is onder meer duidelijk te merken door de relatief lage BNC (0,362) die de tiende stad (Gurgaon) nog toegekend krijgt. In de publieke sector is de kloof tussen eerste en tweede stad wel een heel stuk kleiner geworden. Tussen Mumbai en Bangalore blijft nog slechts een verschil van 0,096 over. De publieke banken volgen dan ook een strategie die helemaal haaks 18

staat op deze van de buitenlandse banken. Zij trachten namelijk zo veel mogelijk steden in hun kantoornetwerken op te nemen in de hoop zo de overgrote meerderheid van de bevolking te bedienen. Het resulterende netwerk heeft hierdoor een meer egalitaire en horizontale structuur. De minst belangrijke steden uit de top tien van de publieke sector (i.e. Ahmedabad, Coimbatore, Gurgaon, Indore, Lucknow en Nagpur) hebben hierdoor een BNC (0,799) die hen in de andere sectoren een absolute toppositie zou opleveren. Wordt in meer detail naar de steden zelf gekeken, dan valt op te merken dat Calcutta zijn invloed in het Indiase bankenwezen voornamelijk uit de aanwezigheid van publieke en buitenlandse banken haalt. De stad bekleedt een derde positie voor de eerstgenoemde banken en een zevende rang voor de laatstgenoemde. De private banken plaatsen Calcutta niet in hun top tien. Delhi wordt voornamelijk door de buitenlandse banken geapprecieerd. De Indiase publieke en private banken laten hun nationale hoofdstad iets meer links liggen. Bangalore slaagt er onder meer hierdoor in om een tweede positie in te nemen bij de publieke en private sector. Bij de buitenlandse banken heeft de stad nog wat terrein goed te maken. De grootste verassing is de stad Kochi die op de derde positie in de top tien van de private sector opduikt. In het totale Indiase stedennetwerk neemt deze stad namelijk slechts een dertiende plaats in. Het mondiale hoofdkwartier van het private Federal Bank, dat in deze stad aanwezig is, speelt hier mogelijk een rol in. 4.2.

internationale financiële centra

Tabel 4 stelt de tien belangrijkste internationale financiële centra op basis van de dienststatus en op basis van de BNC voor het Indiase bankwezen voor. Negen steden zijn voor beide methodes toptiensteden. De Zuid-Koreaanse hoofdstad Seoul is dit ook volgens de dienststatus. Het Canadese Toronto wordt door de BNC opgenomen in de top tien. Seoul heeft dus een groot aantal (belangrijke) bankkantoren op zijn grondgebied, maar vaak van banken met kleinere kantoornetwerken. Voor Toronto geldt net het omgekeerde. Er zijn minder (belangrijke) kantoren in deze stad aanwezig, maar van grotere kantoornetwerken.

19

Tabel 4: De tien belangrijkste internationale financiële centra naar dienststatus en BNC (Bron: eigen onderzoek) Rang 1 3 4 5 6 7 8 9

Stad Hongkong Singapore Londen Dubai New York Parijs Tokio Shanghai Frankfurt Seoul

Si 56 56 54 46 40 38 36 34 32 32

Rang

Stad

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Hongkong Londen Singapore Dubai New York Parijs Tokio Frankfurt Toronto Shanghai

BNC 1,000 0,966 0,932 0,785 0,753 0,662 0,613 0,587 0,544 0,537

De helft van de toptiensteden volgens de BNC zijn gevestigd op het Aziatische continent. Indiase steden zullen dus – door de banken die actief zijn in India – in de eerste plaats de beste contacten onderhouden met steden uit de eigen, dichtstbij gelegen Aziatische regio. Europa (drie steden) en Noord-Amerika (twee steden) vullen de overblijvende plaatsen in de top tien op. Zuid-Amerika en Oceanië blijken niet echt de geprefereerde regio’s te zijn. Over het Afrikaanse continent kunnen moeilijker conclusie getrokken worden. Johannesburg is immers de enige Afrikaanse stad in de dataset. Deze stad doet het met een dertiende plaats wel niet onaardig. Tabel 5: Vergelijking met internationale financiële diensten (Bron: naar Taylor, 2010; eigen onderzoek)

20

Regionaal gezien lijken banken die actief zijn in India de internationale financiële diensten te volgen met een extra aandacht voor de eigen Aziatische regio. Hoe deze gelijkenis op het individuele niveau van de steden zit, kan achterhaald worden door de vergelijking in tabel 5 te bestuderen. Tabel 5 stelt de tien belangrijkste steden volgens de mondiaal georganiseerde financiële diensten in 2008 tegenover de positie van deze steden volgens de Indiase banken. Het eerste wat opvalt, is dat zeven steden in de twee toptienlijsten voorkomen. Ook op het individuele niveau zijn er dus sterke overeenkomsten. Dubai, Frankfurt en Toronto zijn centra die voor de banken in India belangrijker zijn dan men vanuit internationaal oogpunt zou verwachten. Omgekeerd krijgen Madrid, Seoul en Sydney meer aandacht van de internationale financiële diensten dan van de Indiase banken. Dubai is de stad die de grootste sprong maakt. Waar het op internationaal vlak maar een 33ste positie bekleedt, stijgt de stad voor de banken actief in India naar een 4de plaats. Tabel 6: Resultaten van de meervoudige regressie Variabele (intercept) TNC Bevolking Hoofdstad Gemenebest BRIC Vliegtuigpassagiers ICT prijzenkorf Handel (% BBP) Indiase diaspora

Regressiecoëfficiënt -0,0151233706 0,6960340550 0,0000000031 -0,0399438905 -0,0082097161 0,0252311838 -0,0000000002 0,0019119196 0,0006287787 0,0000001378

(Bron: eigen onderzoek) t

Beta

-0,244 6,859 ** 1,226 -1,206 -0,150 0,486 -1,661 0,192 3,248 ** 2,690 *

0,673 0,140 -0,107 -0,016 0,045 -0,309 0,019 0,300 0,478

** Statistisch significant op het 1% niveau * Statistisch significant op het 5% niveau

De resultaten van de meervoudige regressieanalyse tonen aan dat drie onafhankelijke variabelen statistisch significant zijn (Tabel 6). De hypotheses die achter deze drie liggen kunnen dus als betekenisvol beschouwd worden om de aanwezigheid van Indiase banken in internationale financiële centra te verklaren. De relatieve impact van deze variabelen op de BNC kan bepaald worden door de beta-coëfficiënt. Waar de regressiecoëfficiënt uitgedrukt is in de eigen eenheid van de variabele, is de beta-coëfficiënt namelijk een gestandaardiseerde maat. Zo kunnen de significante variabelen op gelijke basis vergeleken worden. De TNC van een stad heeft de grootste impact op de buitenlandse stedelijke locatiestrategie van Indiase banken. Hoe belangrijker de stad is op mondiaal financieel vlak, hoe belangrijker voor Indiase 21

banken. De aanwezigheid van internationale sectorgenoten is voor Indiase banken voornaam om zich in een stad te vestigen. Iets wat op basis van voorgaande vergelijkingen reeds te verwachten viel. De tweede belangrijkste variabele is de Indiase diaspora. Indiase banken volgen wel degelijk de migratiestromen van hun landgenoten. Ze hopen op deze manier een deel van de remittances in eigen beheer te kunnen uitvoeren. De variabele met de kleinste impact is de handel uitgedrukt in percentage van het bruto binnenlands product van een land. Internationale financiële centra, gelegen in landen waar de economie open(er) is voor internationale handel, hebben meer kans om een kantoor van een Indiase bank binnen hun grenzen te huisvesten. Het maakt de transacties tussen het kantoor en het Indiase moederland immers een stuk eenvoudiger voor deze banken. 4.3.

Gemeenschappelijke locatiestrategieën

Met behulp van een PCA werden drie subnetwerken aan het licht gebracht. Samen verklaren zij 72,13% van de oorspronkelijke variantie in het stedennetwerk. Deze drie componenten worden hierna beschreven van hoogste naar laagste eigenwaarde. Ladingen hoger dan 0,500 worden hierbij als interessant beschouwd voor de interpretatie van een component. Iedere component is ter verduidelijking ook voorzien van een cartogram. In dit cartogram is getracht om de geografische locaties van de steden zo waarheidsgetrouw mogelijk weer te geven. De stadscodes uit deze cartogrammen worden verklaard in bijlage 2. Stadscodes werden indien mogelijk overgenomen uit de reeds bestaande literatuur (o.a. Taylor, Catalano & Walker, 2004; Watson & Hoyler, 2010) in verband met dergelijke cartogrammen en PCA’s. Deze literatuur is hoofdzakelijk Engelstalig, vandaar dat sommige stadscodes niet volledig overeenstemmen met hun Nederlandse benaming. Als laatste werd voor elke component een passende naam bedacht. Die naam probeert een zo goed mogelijke beschrijving te geven van de inhoud van het subnetwerk. 4.3.1. Component I: Nationale noordelijke strategie Deze eerste en tevens belangrijkste component neemt 42,26% van de oorspronkelijke variantie binnen de dienstmatrix voor zijn rekening. Het is een gemeenschappelijke locatiestrategie dat zich voornamelijk ophoudt in de steden in het noorden van India. Bangalore en Madras zijn de enige belangrijke steden uit de zuidelijke punt van het Indiase subcontinent die opgenomen worden in deze strategie. Nagenoeg alle banken van Indiase herkomst (36 van de 44) volgen deze strategie. Zes van de acht Indiase banken die deze nationale noordelijke strategie niet volgen zijn oude private banken. 22

Figuur 3: Component I

(Bron: eigen onderzoek)

4.3.2. Component II: Nationale zuid en westelijke strategie

Figuur 4: Component II

(Bron: eigen onderzoek)

De tweede component verklaart 14,96% van de originele variantie. Het stelt een locatiestrategie voor dat hoofdzakelijk door oude private banken wordt uitgeoefend. Zeven van de twaalf oude private banken aanwezig in de dataset nemen deel aan deze tweede nationale strategie. Naast deze zeven private banken volgen nog drie publieke banken deze strategie. Het zijn drie geassocieerde banken van de State Bank of India. Geografisch is een grote stedelijke concentratie waar te nemen in het zuiden van India. Daarnaast wordt ook de

23

aandacht gevestigd op enkele steden in het westen van India gesitueerd rond Vadodara en Delhi. 4.3.3. Component III: Buitenlandse strategie

Figuur 5: Component III

(Bron: eigen onderzoek)

14,92% van de oorspronkelijke variantie wordt door deze derde component verklaard. Het weerspiegelt een gemeenschappelijke locatiestrategie die door alle buitenlandse banken actief in India, met uitzondering van de Société Générale, gebruikt wordt. Binnen deze strategie functioneert Mumbai als kernstad. Deze stad wordt door de buitenlandse banken als toegangspoort tot de Indiase economie gebruikt. Daarnaast vestigen deze buitenlandse banken zich voornamelijk in de grote Indiase steden (e.g. Delhi, Bangalore, Calcutta). Wanneer ook de internationale financiële centra in rekening worden gebracht, dan valt de sterke focus op steden uit Pacifisch-Azië (e.g. Singapore, Tokio, Hongkong) op te merken. Het zijn dus meestal banken met een uitgesproken interesse in de Pacifisch-Aziatische markt die zich ook op de Indiase markt wagen.

5. Besluit Dit onderzoek trachtte in navolging van Rossi en Taylor (2005, 2006) en Nikitin (2005) een beeld te geven van de stedelijke geografie van een BRIC-land. De situatie in India werd, net als in deze voorgaande studies, onder de loep genomen door gebruik te maken van de 24

kantoornetwerken van commerciële banken. Mumbai werd hierbij als financiële hoofdstad van India bestempeld. Deze stad speelt voor de banken, die opgericht werden in India, een dominante rol in hun ruimtelijke activiteiten en organisatie. Maar ook de buitenlandse banken hebben van deze stad hun poort tot de Indiase economie gemaakt. Dit komt onder meer tot uiting in de gemeenschappelijke locatiestrategieën die commerciële banken in India er op nahouden. Een strategie van de buitenlandse banken met Mumbai als kernstad werd ontdekt. Naast deze buitenlandse strategie via Mumbai, werden nog twee nationale strategieën blootgelegd. Een eerste en belangrijkste strategie legt zijn focus hoofdzakelijke op steden uit het noorden van India. De tweede gemeenschappelijke strategie schenkt dan weer meer aandacht aan de steden in het zuiden en westen van het land. Het oosten van het Indiaas subcontinent wordt eerder stiefmoederlijk behandeld door de commerciële banken. De stad Calcutta is één van de enige steden uit deze regio die zich kan meten met de rest van het land. Wanneer verder gekeken wordt dan Mumbai, dan is het duidelijk dat hoofdzakelijk de steden Delhi, Bangalore, Madras en Poona een belangrijke positie toebedeeld krijgen op de nationale markt. Op de internationale markt zijn voornamelijk Hongkong, Londen en Singapore belangrijke spelers. De aanwezigheid van de commerciële banken uit India in deze internationale financiële centra wordt bepaald door drie elementen. In de eerste plaats vestigen ze zich waar al een grote groep mondiaal georganiseerde financiële diensten aanwezig zijn. Daarnaast trekken ze het liefst naar internationale financiële centra in landen waar een grote Indiase gemeenschap leeft en/of landen die een economie hebben die zeer open staat voor internationale handel. Dit

onderzoek

heeft

aangetoond

dat

het

een

verrijking

kan

zijn

voor

de

(wereld)stedennetwerkanalyse om ook verder te kijken dan de Westerse samenleving. Toekomstig onderzoek in dit domein zou dan ook meer aandacht moeten schenken aan de Global South: hetzij door specifieke actoren te gebruiken uit deze contreien (e.g. islamitische financiële diensten), hetzij door meer steden uit deze gebieden in hun studie op te nemen.

25

6. Bibliografie Alderson, A.S., & Beckfield, J. (2004). Power and Position in the World City System. American Journal of Sociology, 109 (4), 811-851. Bassens, D., Derudder, B., & Witlox, F. (2010). Searching for the Mecca of Finance: Islamic Financial Services and the World City Network. Area, 42 (1), 35-46. Beaverstock, J.V., Smith, R.G., & Taylor, P.J (2000). World City Network: A New Metageography? Annals of the Association of American Geographers, 90 (1), 123134. Brinkhoff, T. (2011, 24 oktober). City Population. http://www.citypopulation.de. Castells, M. (1996). The Rise of the Network Society. Oxford: Blackwell. Chakrabarti, R., & Ravi, S. (2011). At the Crossroads: Microfinance in India. ICRA Bulletin: Money & Finance, 15 (1), 125-148. Derudder, B. (2005). Mapping Global Urban Networks: a Decade of Empirical World City Research. Geographic Compass, 2 (2), 559-574. Derudder, B., & Witlox, F. (2005). An Appraisal of the Use of Airline Data in Assessing the World City Network: A Research Note on Data. Urban Studies, 42 (13), 2371-2388. Devriendt, L., Derudder, B., & Witlox, F. (2008). Cyberplace and Cyberspace: Two Approaches to Analyzing Digital Intercity Linkages. Journal of Urban Technology, 15 (2), 5-32. High Level Committee on the Indian Diaspora. (2001). Report of the High Level Committee on the Indian Diaspora. New Delhi: Ministry of External Affairs. Hocking, R.R. (2003). Methods and Applications of Linear Models: Regression and the Analysis of Variance. Hoboken: John Wiley & Sons. Indian

Banks’

Association.

(2011,

24

oktober).

Indian

Banks’

Association.

http://www.iba.org.in. International Telecommunication Union. (2011). Measuring the Information Society 2011. Genève: International Telecommunication Union. Kumbhakar, S.C., & Sarkar, S. (2003). Deregulation, Ownership, and Productivity Growth in the Banking Industry: Evidence from India. Journal of Money, Credit, and Banking, 35 (3), 403-424. Nikitin, L. (2005). Measurement of Non-global Networks: Urban Nodes and Regional Groupings in the Russian Banking Sector. GaWC Research Bulletin 166. http://www.lboro.ac.uk/gawc/rb/rb116.html. 26

Robinson, J. (2002). Global and World Cities: A View from off the Map. International Journal of Urban and Regional Research, 26 (3), 531 – 554. Robinson, J. (2005). Urban Geography: World Cities, or a World of Cities. Progress in Human Geography, 29 (6), 757-765. Roels, J., Derudder, B., & Witlox, F. (2012). International Sport Federations in the World City

Network.

GaWC

Research

Bulletin

393.

http://www.lboro.ac.uk/gawc/rb/rb393.html. Roland, C. (2007). Banking Sector Liberalization in India: Evaluation of Reforms and Comparative Perspectives on China. Heidelberg: Physica-Verlag. Rossi, E.C., & Taylor, P.J. (2005). Banking Networks across Brazilian Cities: Interlocking Cities within and beyond Brazil. Cities, 22 (5), 381-393. Rossi, E.C., & Taylor, P.J. (2006). “Gateway Cities” in Economic Globalization: How Banks are Using Brazilian Cities. Tijdschrift voor economische en sociale geografie, 97 (5), 515-534. Sassen, S. (1991). The Global City. Princeton: Princeton University Press. Sassen, S. (2001). The Global City. Princeton: Princeton University Press. Shaw, A., & Satish, M.K. (2007). Metropolitan Restructuring in Post-liberalized India: Separating the Global and the Local. Cities, 24 (2), 148-163. Short, J.R., Kim, Y., Kuss, M., & Wells, H. (1996). The Dirty Little Secret of World City Research. International Journal of Regional and Urban Research, 20 (4), 697-717. Sudhira, H.S., Ramachandra, T.V., & Bala Subrahmanya, M.H. (2007). City Profile Bangalore. Cities, 24 (5), 379-390. Taylor, P.J. (2001). Specification of the World City Network. Geographical Analysis, 33 (2), 181-194. Taylor, P.J. (2004a). World City Network. A Global Urban Analysis. London: Routledge. Taylor, P.J. (2004b). The New Geography of Global Civil Society: NGOs in the World City Network. Globalizations, 1 (2), 265-277. Taylor, P.J. (2010). Advanced Producer Service Centres in the World Economy. In P.J. Taylor, P. Ni, B. Derudder, M. Hoyler, J. Huang, & F. Witlox (Eds.), Global Urban Analysis: A Survey of Cities in Globalization (pp. 22-39). Londen: Earthscan. Taylor, P.J., Catalano, G., & Walker, D.R.F. (2002). Exploratory Analysis of the World City Network. Urban Studies, 39 (13), 2377-2394.

27

Taylor, P.J., Catalano, G., & Walker, D.R.F. (2004). Multiple Globalizations: Regional, Hierarchical and Sector Articulations of Global Business Services through World Cities. The Services Industries Journal, 24 (3), 63-81. Watson, A., & Hoyler, M. (2010). Global Media Cities in Transnational Media Networks. GaWC Research Bulletin 358. http://www.lboro.ac.uk/gawc/rb/rb358.html. World Federation of Exchanges. (2012, 6 februari). Monthly Reports. http://www.worldexchanges.org/statistics/monthly-reports. World

Bank

(2012a,

6

februari).

Air

Transport,

Passengers

Carried.

http://data.worldbank.org/indicator/IS.AIR.PSGR. World

Bank

(2012b,

6

februari).

Trade

(%

of

GDP).

http://data.worldbank.org/indicator/NE.TRD.GNFS.ZS.

28

Bijlage 1: Lijst van geselecteerde banken Banken opgenomen in de PCA Publieke banken Allahabad Bank Punjab & Sind Bank Andhra Bank Punjab National Bank Bank of Baroda State Bank of Bikaner & Jaipur Bank of India State Bank of Hyderabad Bank of Maharashtra State Bank of India Canara Bank State Bank of Mysore Central Bank of India State Bank of Patiala Corporation Bank State Bank of Travancore Dena Bank Syndicate Bank IDBI Bank UCO Bank Indian Bank Union Bank of India Indian Overseas Bank United Bank of India Oriental Bank of Commerce Vijaya Bank Oude private banken Catholic Syrian Bank Jammu & Kashmir Bank City Union Bank Karnataka Bank Development Credit Bank Karur Vysya Bank Dhanlaxmi Bank Lakshmi Vilas Bank Federal Bank South Indian Bank ING Vysya Bank Tamilnad Mercantile Bank Nieuwe private banken Axis Bank IndusInd Bank HDFC Bank Kotak Mahindra Bank ICICI Bank YES Bank Buitenlandse banken Bank of America Deutsche Bank Bank of Nova Scotia HSBC Bank of Tokyo-Mitsubishi Royal Bank of Scotland Barclays Bank Société Générale BNP Paribas Standard Chartered Bank Citi UBS Crédit Agricole CIB United Overseas Bank DBS Bank

29

Bijkomende banken opgenomen in de berekening van Si en BNC Oude private banken Nainital Bank Ratnakar Bank Buitenlandse banken AB Bank Oman International Bank Abu Dhabi Commercial Bank State Bank of Mauritius Bank of Bahrain and Kuwait VTB Bank Krungthai Bank

30

Bijlage 2: Cartogram met stadscodes

Indiase steden AB Ahmedabad; AD Allahabad; AG Agra; AL Aligarh; AN Asansol; AR Amritsar; BB Bhubaneswar; BL Bhilai; BN Bangalore; BP Bhopal; BY Bareilly; CB Coimbatore; CG Chandigarh; CN Madras; FB Faridabad; GB Ghaziabad; GG Gurgaon; GH Guwahati; GW Gwalior; HB Haiderabad; HD Hubli-Dharwad; ID Indore; JD Jodhpur; JH Jalandhar; JL Jabalpur; JM Jamshedpur; JP Jaipur; KC Kochi; KK Calcutta; KM Kollam; KN Kannur; KP Kanpur; KT Kota; KZ Kozhikode; LD Ludhiana; LK Lucknow; MB Mumbai; MO Moradabad; MP Malappuram; MR Madurai; MT Meerut; MY Mysore; NB Dhanbad; ND Delhi: NG Nagpur; NS Nashik; PN Poona; PT Patna; RC Ranchi; RJ Rajkot; RP Raipur; SL Solapur; SM Salem; SN Srinagar; SR Surat; TC Tiruchirappalli; TH Thrissur; TI Tirupur; TV Thiruvananthapuram; UB Aurangabad; VD Vadodara; VN Varanasi; VP Visakhapatnam; VV Vasai-Virar; VY Vijayawada; WG Warangal Internationale financiële centra AM Amsterdam; AS Athene; AT Atlanta; BA Buenos Aires; BD Boedapest; BJ Peking; BK Bangkok; BR Brussel; BS Boston; CH Chicago; CR Caracas; DB Dublin; DU Dubai; FR Frankfurt; GN Genève; GZ Kanton; HK Hongkong; IS Istanboel; JB Johannesburg; JK Jakarta; KL Kuala Lumpur; LA Los Angeles; LB Lissabon; LN Londen; LX Luxemburg; MD Madrid; ME Melbourne; ML Milaan; MN Manilla; MS Moskou; MX Mexico-Stad; NY New York; PA Parijs; PR Praag; RM Rome; SA Santiago; SF San Francisco; SG Singapore; SH Shanghai; SK Stockholm; SP São Paulo; SU Seoul; SY Sydney; TP Taipei; TR Toronto; TY Tokio; WC Washington; WS Warschau; ZU Zürich

31

Bijlage 3: Principale-componentenanalyse Hierna volgen de resultaten van de PCA uitgevoerd op de gereduceerde dienstmatrix (59 banken x 115 steden). Per component worden enkel banken met ladingen hoger dan 0,500 en steden met een score hoger dan 1,00 weergegeven.

0,866 0,854 0,847 0,844 0,843 0,840 0,839 0,832 0,830 0,826 0,825 0,824 0,820 0,813 0,806 0,801 0,800 0,799

Component I (42,26% van de oorspronkelijke variantie) Ladingen Union Bank of India 0,796 Corporation Bank Axis Bank 0,794 Vijaya Bank HDFC Bank 0,792 Syndicate Bank UCO Bank 0,787 Andhra Bank United Bank of India 0,786 State Bank of Patiala Allahabad Bank 0,774 State Bank of Bikaner & Jaipur Dena Bank 0,772 State Bank of India YES Bank 0,767 Bank of Baroda Central Bank of India 0,744 IndusInd Bank Bank of India 0,743 Bank of Maharashtra IDBI Bank 0,743 Kotak Mahindra Bank ICICI Bank 0,743 ING Vysya Bank Punjab National Bank 0,710 Jammu & Kashmir Bank Oriental Bank of Commerce 0,707 Karnataka Bank Indian Overseas Bank 0,669 Federal Bank Punjab & Sind Bank 0,606 South Indian Bank Canara Bank 0,595 State Bank of Hyderabad Indian Bank 0,503 Karur Vysya Bank Scores 2,87 Mumbai 1,15 Moradabad 1,50 Patna 1,14 Chandigarh 1,46 Calcutta 1,13 Aligarh 1,37 Delhi 1,12 Lucknow 1,35 Allahabad 1,12 Rajkot 1,34 Kanpur 1,10 Nashik 1,33 Agra 1,08 Madras 1,24 Ranchi 1,05 Faridabad 1,23 Meerut 1,02 Guwahati 1,21 Bangalore 1,01 Gurgaon 1,19 Jodhpur 1,00 Ludhiana 1,18 Amritsar

32

0,804 0,803 0,779 0,770 0,739

0,747 0,736 0,713 0,713 0,697 0,683 0,683

Component II (14,96% van de oorspronkelijke variantie) Ladingen Catholic Syrian Bank 0,738 City Union Bank State Bank of Travancore 0,723 Lakshmi Vilas Bank Tamilnad Mercantile Bank 0,708 Karur Vysya Bank State Bank of Mysore 0,570 South Indian Bank Dhanlaxmi Bank 0,518 State Bank of Hyderabad Scores 2,22 Kozhikode 1,74 Vishakhapatnam 2,12 Vadodara 1,73 Kochi 2,03 Salem 1,70 Poona 2,01 Madurai 1,65 Mysore 1,92 Vijayawada 1,63 Madras 1,92 Bangalore 1,58 Coimbatore 1,90 Thiruvananthapuram 1,50 Kollam 1,90 Tiruchirappalli 1,48 Tiruppur 1,83 Thrissu 1,43 Delhi 1,81 Haiderabad 1,33 Surat 1,77 Ahmedabad Component III (14,92% van de oorspronkelijke variantie) Ladingen Citi 0,675 Crédit Agricole CIB HSBC 0,673 Deutsche Bank BNP Paribas 0,628 Royal Bank of Scotland Standard Chartered Bank 0,621 Bank of Tokyo-Mitsubishi Barclays Bank 0,612 United Overseas Bank Bank of America 0,574 Bank of Nova Scotia DBS Bank 0,526 UBS Scores 4,12 Mumbai 1,42 Parijs 2,42 Londen 1,40 Shanghai 2,24 Singapore 1,40 Poona 2,01 Delhi 1,35 Seoul 1,69 Bangalore 1,27 Taipei 1,67 Tokio 1,17 Peking 1,56 New York 1,16 Calcutta 1,50 Madras 1,14 Jakarta 1,46 Hongkong 1,13 Dubai

33