京津冀地區(qū)金融聯(lián)系網(wǎng)絡演變及影響因素研究
——以銀行機構(gòu)異地開設分支為例

◎文/王亞楠 蒙大斌

隨著科技不斷進步，經(jīng)濟全球化的快速發(fā)展使區(qū)域間聯(lián)系日益密切。京津冀都市圈作為國家級五大城市群之一，其發(fā)展一直以來備受國家重視。繼京津冀協(xié)同發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略以及雄安新區(qū)的設立后，國務院在關于對 《北京城市總體規(guī)劃（2016—2035）》 的批復中明確指出要將京津冀打造成世界級城市群。城市是金融發(fā)展的載體，在京津冀區(qū)域協(xié)同發(fā)展的背景下，世界級城市群的建造需要京津冀區(qū)域間緊密的金融聯(lián)系。

近年來，隨著科技不斷進步，金融資源在全球快速流動使區(qū)域間聯(lián)系日益密切。金融機構(gòu)作為金融資源流動的“通道”，通過其遍布各地的分支機構(gòu)，組成復雜的空間系統(tǒng)，將金融資源匯聚在金融節(jié)點 （中心城市），同時將區(qū)域中的不同節(jié)點聯(lián)系起來并限定在一個彼此依存的狀態(tài)中?；诖?，利用金融機構(gòu)區(qū)域分布特點構(gòu)造網(wǎng)絡探究區(qū)域金融發(fā)展問題已經(jīng)成為當下學術界熱點之一。

銀行業(yè)作為金融體系中的主導，國內(nèi)外相關研究文獻較多。在對銀行網(wǎng)絡的研究中，國內(nèi)外學者研究對象涉及系統(tǒng)性風險、金融資源流動、區(qū)域金融發(fā)展差異與經(jīng)濟增長等；研究范圍從城市、區(qū)域、國家擴展到世界；研究內(nèi)容涉及金融網(wǎng)絡的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、動態(tài)演變、影響因素等。

通過研究文獻發(fā)現(xiàn)：一是基于金融機構(gòu)的布局特點來構(gòu)建區(qū)域乃至全球城市網(wǎng)絡是適用的。二是少數(shù)文獻從時間角度探討城市群內(nèi)部的金融網(wǎng)絡動態(tài)變化。三是學者普遍對銀行網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)特征進行重點研究，但缺少對網(wǎng)絡影響因素的深入剖析。四是目前從銀行異地分支角度出發(fā)，通過構(gòu)造區(qū)域銀行網(wǎng)絡研究京津冀金融聯(lián)系與發(fā)展的相關文獻較少。

因此，本文以京津冀城市群為研究對象，基于泰勒的世界城市網(wǎng)絡理論，利用金融機構(gòu)作為金融資源主要跨區(qū)域流通“通道”的特性，收集京津冀城市群中銀行異地開設分支的相關信息，通過構(gòu)建銀行網(wǎng)絡來研究京津冀金融發(fā)展和聯(lián)系程度，采用QAP二次迭代分配程序探究影響京津冀金融聯(lián)系的影響因素。本文的研究不僅豐富了銀行網(wǎng)絡的相關理論，具有一定的學術價值，也為京津冀區(qū)域金融發(fā)展提供了支持。

一、研究方法和數(shù)據(jù)

（一）研究思路

本文采取時間序列分析，從2008年到2018年，每五年為一研究時間點，對京津冀銀行異地開設分支的變化特點采用網(wǎng)絡方式展開研究，并從經(jīng)濟發(fā)展、政府干預、人力資本等方面探討影響京津冀金融聯(lián)系的相關因素。

（二）數(shù)據(jù)收集和處理

1.數(shù)據(jù)收集

本文在構(gòu)造京津冀銀行網(wǎng)絡時，對各個銀行機構(gòu)相關信息的獲取分別來源于中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會網(wǎng)站金融許可證信息查詢以及各銀行機構(gòu)的官網(wǎng)，京津冀區(qū)域銀行發(fā)展影響因素的相關數(shù)據(jù)來源于各市統(tǒng)計年鑒和公報。

2.數(shù)據(jù)處理

在構(gòu)造金融網(wǎng)絡時，不同金融機構(gòu)按照不同等級進行處理。商業(yè)銀行按“總行—分行—支行—分理處 （營業(yè)所）—儲蓄所”不同級別進行不同賦值，5代表銀行總行，4代表銀行分行，3代表銀行支行，2代表銀行分理處（營業(yè)所），1代表銀行儲蓄所，0代表兩城市之間不存在金融機構(gòu)的任一分支，從而構(gòu)建13×13的京津冀金融網(wǎng)絡，省級銀行按同樣方法降級處理。

（三）分析方法

1.計算模型

借鑒泰勒的連鎖型網(wǎng)絡（Interlocking Network Model），計算公式為：

其 中 ，Vij（i=a，b， … ，n）表示金融機構(gòu)j在城市i的重要度；Rabj表示金融機構(gòu)j在城市a和b之間的金融網(wǎng)絡連接度；Rab表示 a，b 兩個城市的總金融網(wǎng)絡連接度；Na表示單個城市a與其他所有城市的連接度；T表示整個網(wǎng)絡的連接度總和；La表示單個城市的網(wǎng)絡連接率；Nh表示網(wǎng)絡連接率最高的城市；Pa表示單個城市的相對連接率。

2.社會網(wǎng)絡分析

本文采用社會網(wǎng)絡分析法，將城市抽象為節(jié)點，以城市間金融企業(yè)的聯(lián)系為邊構(gòu)造金融網(wǎng)絡，采用網(wǎng)絡密度和中心性以及凝聚子群分析京津冀金融網(wǎng)絡特點。

3.QAP分析

為消除在關系矩陣中存在的結(jié)構(gòu)性自相關對實證結(jié)果的影響，本文采用QAP二次指派程序?qū)ο嚓P性系數(shù)進行非參數(shù)檢驗，試圖找出影響京津冀金融網(wǎng)絡發(fā)展的因素。

二、京津冀地區(qū)金融網(wǎng)絡演變

（一）金融網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)特征演變

1.金融網(wǎng)絡密度分析

將金融聯(lián)系矩陣導入UCINET軟件中，分別生成2008年、2013年和 2018年京津冀金融網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖，其中每個節(jié)點代表相應的城市，節(jié)點間的連線代表城市間的金融聯(lián)系。從圖中可以看出，隨著時間節(jié)點地推移，京津冀城市群金融網(wǎng)絡逐漸變得密集。

密度是社會網(wǎng)絡分析中最常見的一種測度，反應圖中各點間聯(lián)系的緊密程度。一般來說，密度越大，各點間緊密程度越大，各點間的連接關系越密切，網(wǎng)絡對各點的影響程度越大。

由表1分析可知，從2008年到2018年，京津冀金融網(wǎng)絡密度逐漸呈現(xiàn)出增大的趨勢，這說明隨著時間的推移，京津冀各城市總體的金融聯(lián)系得到加強，各個城市正日益熟練參與金融活動，資金往來頻繁，區(qū)域間金融資源分享和利用的程度變大，金融聯(lián)系更加密切。

2.金融網(wǎng)絡中心度分析

“中心度”是社會網(wǎng)絡分析的重點之一，主要反映個體在網(wǎng)絡中處于中心地位的程度。本文通過考察京津冀金融網(wǎng)絡的點度中心度用來反映京津冀各城市自身擁有金融影響力的程度。

圖1 2008年、2013年和2018年京津冀金融網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖

表1 京津冀城市群金融網(wǎng)絡密度

由表2可以看出以下三點：第一，京津冀各城市的中心度呈逐年上升的趨勢，說明在2008年到2018年間，京津冀各個城市的金融影響力不斷加強；第二，通過對這三個時間節(jié)點京津冀各城市金融影響力的排序發(fā)現(xiàn)，京津冀金融影響力幾乎不變，北京、天津、石家莊、唐山排名靠前，張家口、秦皇島、衡水和承德排名始終落后，可見在金融影響程度上，京津冀已形成較為固定的金融發(fā)展格局；第三，京津冀金融各城市金融發(fā)展不均，核心—邊緣層次突出且差距較大。從2008年到2018年，北京的 中 心 度 為 17513712、20217592、22303858， 而排名最后的承德的中心度 為 2384129、2821784 和3027531，前者金融影響力是后者的 7.35倍、7.16倍和7.37倍。除此以外，2008年到2018年間，京津冀金融網(wǎng)絡平均中心度為 6005395、6843683和 7560317，三個時間節(jié)點下達到平均中心度的城市僅有北京、天津和石家莊三個，其余11個城市金融影響力皆在平均水平以下。

表2 京津冀城市群金融網(wǎng)絡中心度

表3 京津冀城市群金融網(wǎng)絡凝聚子群

3.金融網(wǎng)絡凝聚子群分析

社會網(wǎng)絡分析中的凝聚子群主要用來找到群體聯(lián)系密切且具有凝聚力的小群體。若子群數(shù)量多，說明小群體多，區(qū)域整體間聯(lián)系不強；若子群成員多，說明子群內(nèi)部成員間聯(lián)系密切。本文通過對京津冀金融網(wǎng)絡凝聚子群的分析，將城市群金融聯(lián)系程度進行分層，發(fā)現(xiàn)京津冀城市間金融關系相對緊密的城市子群。

利用UCINET軟件將京津冀城市群城市分成凝聚子群，發(fā)現(xiàn)不同時間點下京津冀城市群的凝聚子群數(shù)量和凝聚子群成員都發(fā)生相應變化。首先，從整體上來看，京津冀城市群凝聚子群從4個減為3個，到2018年又恢復成4個，說明從2008年到2018年間，整個京津冀城市群金融聯(lián)系程度出現(xiàn)先加強后減緩的趨勢；其次，從子群成員數(shù)量來看，2008年到2013年間，凝聚子群成員的數(shù)量主要集中在以北京、天津、保定為首的凝聚子群中，各凝聚子群成員數(shù)量增加，說明在2008年到2013年間，在京津冀城市群中形成的小群體間金融聯(lián)系得到加強。2018年，在四大子群成員數(shù)量比較平均，而且在四大子群中又出現(xiàn)更小的子群，這說明在2013年后，京津冀城市群中子群增多，與其他子群交流有所減少，且子群成員間的金融聯(lián)系也開始減少，城市間金融競爭現(xiàn)象明顯，金融聯(lián)系程度出現(xiàn)削弱趨勢（見表3）。

三、京津冀金融網(wǎng)絡影響因素分析

（一）指標選取和模型構(gòu)建

本文通過研究區(qū)域金融發(fā)展、金融集聚、經(jīng)濟增長、基于服務性企業(yè)的城市網(wǎng)絡等相關文獻，篩選出影響京津冀城市群金融網(wǎng)絡的因素，主要包括經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、基礎設施建設、受教育程度，地理距離等。本文選取京津冀城市間金融網(wǎng)絡的連接度為因變量，各城市經(jīng)濟發(fā)展水平、全社會固定資產(chǎn)投資數(shù)、地理距離、政府干預能力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、教育發(fā)展程度、人口數(shù)量、城鎮(zhèn)化水平及科技創(chuàng)新能力作為自變量。根據(jù)各變量構(gòu)建京津冀金融網(wǎng)絡的影響因素模型：N =f （TINV、RAD、GOV、GDP、IND、EDU、POP、GIT）。利用QAP回歸分析將2008年、2013年和 2018年京津冀金融網(wǎng)絡矩陣分別和各個影響因素矩陣進行分析。具體各解釋變量如表4所示。

（二）QAP實證分析

1.QAP相關分析

通過表5可知，全社會固定資產(chǎn)投資規(guī)模、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、教育和交通發(fā)達程度會對京津冀金融網(wǎng)絡的發(fā)展產(chǎn)生影響，其中地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展程度和教育對京津冀金融網(wǎng)絡發(fā)展的影響程度最大。區(qū)域是否連接、政府干預能力、專利授權數(shù)和城鎮(zhèn)化水平對京津冀金融網(wǎng)絡發(fā)展的影響暫不明確。

2.QAP回歸分析

表4 變量一覽表

表5 QAP相關性分析結(jié)果

利用QAP回歸分析法將上述影響因素及利用泰勒連鎖模型得出的京津冀金融網(wǎng)絡矩陣隨機置換5000次，兩次回歸結(jié)果如表6所示。在各種因素的綜合影響下發(fā)現(xiàn)，全社會固定資產(chǎn)投資規(guī)模、政府干預能力、經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、教育程度、專利授權數(shù)、交通發(fā)達程度對京津冀金融網(wǎng)絡的發(fā)展影響較大，其中教育程度對京津冀金融網(wǎng)絡發(fā)展的影響程度最大，而區(qū)域是否連接和城鎮(zhèn)化水平對京津冀金融網(wǎng)絡的發(fā)展影響程度仍然不顯著。

表6 QAP回歸分析結(jié)果

四、結(jié)論與討論

本文結(jié)合泰勒的連鎖反應模型構(gòu)建京津冀13個城市銀行異地分支網(wǎng)絡，采用社會網(wǎng)絡法對網(wǎng)絡密度、中心度和凝聚子群進行分析，并利用QAP分析對網(wǎng)絡影響因素進行探究，得出如下結(jié)論：

1.總體來說，從2008年到2018年十年間，京津冀地區(qū)異地分支銀行網(wǎng)絡逐漸完善，各城市間金融影響力逐年上升，金融聯(lián)系日益加強，已形成北京—天津—石家莊為首的較為固定的金融發(fā)展格局，但地區(qū)間金融發(fā)展不均的問題仍舊十分突出。

2.在對京津冀地區(qū)異地分支銀行網(wǎng)絡的影響因素進行分析時發(fā)現(xiàn)：在綜合因素影響下，社會固定資產(chǎn)投資、政府干預、經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、教育程度、科技發(fā)展水平、交通發(fā)達程度均對京津冀銀行網(wǎng)絡的發(fā)展起重要影響，即這些因素都會影響到京津冀間金融聯(lián)系與交流。其中教育程度對京津冀金融聯(lián)系的影響程度最明顯，而區(qū)位關系和城鎮(zhèn)化水平對京津冀金融聯(lián)系的影響暫不明確。