中國城市間金融網(wǎng)絡(luò)的空間演化及其影響因素

張 杰，盛科榮，王傳陽

（山東理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 淄博 255012）

伴隨著改革開放的深入推進(jìn)，中國金融業(yè)不斷發(fā)展壯大，近40年內(nèi)成長起來如工商銀行、平安保險(xiǎn)、國泰君安等一大批本土大型金融業(yè)企業(yè)集團(tuán)。中國人民銀行網(wǎng)站①http://www.pbc.gov.cn/goutongjiaoliu/113456/113469/3993266/index.html。發(fā)布的公告顯示，截至2019年末，中國金融業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)達(dá)318.69萬億元，超過當(dāng)年中國GDP的3倍。與此同時(shí)，這些金融業(yè)企業(yè)的空間組織發(fā)生了深刻的變化，分支機(jī)構(gòu)布局快速擴(kuò)張，國家層面金融市場一體化進(jìn)程大大加快，逐步形成了覆蓋銀行、證券、保險(xiǎn)、基金、期貨等領(lǐng)域，種類齊全、競爭充分的金融機(jī)構(gòu)體系（易綱，2019）。在大型金融業(yè)企業(yè)跨多區(qū)位空間組織發(fā)展的帶動(dòng)下，中國城市之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系得到快速發(fā)展，城市可以在更大的空間尺度上通過規(guī)模借用、知識(shí)流動(dòng)、經(jīng)驗(yàn)交流、相互協(xié)作來提高城市的經(jīng)濟(jì)績效（盛科榮等，2021），城市的空間結(jié)構(gòu)正在由中心地模式下的等級(jí)空間聯(lián)系向網(wǎng)絡(luò)模式下的多維空間聯(lián)系轉(zhuǎn)變（王士君等，2019）?；诮鹑跇I(yè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)視角的城市網(wǎng)絡(luò)研究已經(jīng)成為國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)地理學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)。

近年來，相關(guān)研究主要集中在2個(gè)維度。一是聚焦于單一行業(yè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)視角的研究，如馬學(xué)廣（2017）、鄒小華（2019）等基于銀行分支機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)視角研究了中國城市網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)及演變特征，指出京津冀、長三角和珠三角之間的聯(lián)系構(gòu)成了中國城市網(wǎng)絡(luò)的主干，城市節(jié)點(diǎn)度和網(wǎng)絡(luò)密度以胡煥庸線為界的地區(qū)差異特征顯著增強(qiáng)；Pan等（2016）利用風(fēng)險(xiǎn)投資公司數(shù)據(jù)構(gòu)建城市間投資網(wǎng)絡(luò)研究了中國金融中心的地理格局，發(fā)現(xiàn)北京、深圳和上海在中國風(fēng)險(xiǎn)投資中處于領(lǐng)先地位；劉丙章等（2020）指出市場機(jī)會(huì)、區(qū)位效應(yīng)和金融集聚是近20年來影響在華外資銀行空間網(wǎng)絡(luò)的主導(dǎo)因素；季菲菲等（2014）解析了長三角地區(qū)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)張機(jī)理，發(fā)現(xiàn)政策導(dǎo)向、擇優(yōu)鏈接和路徑依賴對(duì)于金融網(wǎng)絡(luò)的空間擴(kuò)張起到明顯的推動(dòng)作用；詹璇等（2016）揭示了銀行網(wǎng)點(diǎn)分布與公共交通網(wǎng)絡(luò)的耦合關(guān)系具有一定的空間不平穩(wěn)性和空間異質(zhì)性特征。另一些學(xué)者注意到了國內(nèi)金融網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)張與世界城市網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系特征，如Rossi 等（2005）通過對(duì)巴西31家國內(nèi)外大型銀行組成的全球分支機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的研究發(fā)現(xiàn)，圣保羅在全球金融網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系中處于主導(dǎo)地位的同時(shí)，其他中等規(guī)模城市的國內(nèi)外聯(lián)系也得到了加強(qiáng)；薛德升等（2018）基于中資商業(yè)銀行的世界城市網(wǎng)絡(luò)研究同樣發(fā)現(xiàn)，中國大陸城市與境外世界城市的聯(lián)系顯著增強(qiáng)，呈現(xiàn)出向頂級(jí)金融中心以及北美、西歐和亞太3個(gè)核心地區(qū)集中的趨勢，并逐漸向全球范圍延伸。

二是聚焦于多行業(yè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)視角的研究，如尹?。?011）、Derudder（2013）、趙金麗（2019）等基于銀行、保險(xiǎn)、證券等細(xì)分行業(yè)中大型金融機(jī)構(gòu)總部—分支區(qū)位數(shù)據(jù)研究了國家層面上城市網(wǎng)絡(luò)的鏈接關(guān)系及時(shí)空過程，指出金融聯(lián)系視角下城市的網(wǎng)絡(luò)連接度與城市的重要性密切相關(guān)，城市在網(wǎng)絡(luò)中的相對(duì)連接率隨著城市重要性的下降而遞減，且銀行業(yè)與保險(xiǎn)業(yè)之間以高層級(jí)金融聯(lián)系為主，證券業(yè)之間多為低層級(jí)金融聯(lián)系；Pan 等（2017）從APS 企業(yè)（如證券公司、律師事務(wù)所及會(huì)計(jì)事務(wù)所）在上市公司首次公開發(fā)行（IPO）過程中提供服務(wù)聯(lián)系的視角研究了中國城市網(wǎng)絡(luò)的權(quán)力地位與層級(jí)特征，發(fā)現(xiàn)北京、深圳和上海在中國城市網(wǎng)絡(luò)中處于戰(zhàn)略主導(dǎo)地位，三者間緊密的合作與競爭關(guān)系構(gòu)成了國家的控制中心和金融中心；Coe 等（2014）將金融引入全球生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的研究中，萃取出全球金融網(wǎng)絡(luò)的概念，探討了全球金融網(wǎng)絡(luò)與全球生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的互動(dòng)關(guān)系，指出高階商業(yè)服務(wù)、世界城市和離岸行政區(qū)是全球金融網(wǎng)絡(luò)的3個(gè)核心要素；Brown等（2002）基于中美洲地區(qū)的研究發(fā)現(xiàn)，部分處在世界城市網(wǎng)絡(luò)核心區(qū)塊之外的城市，同樣可以通過與紐約、邁阿密等“世界城市”以及“區(qū)域性門戶城市”建立服務(wù)聯(lián)系流，從而連接到世界城市網(wǎng)絡(luò)中；Bassens 等（2010）通過對(duì)伊斯蘭國家金融機(jī)構(gòu)的全球分支網(wǎng)絡(luò)研究發(fā)現(xiàn)，其主要金融聯(lián)系存在于伊斯蘭國家重要城市之間，以及這些城市與紐約、倫敦等少數(shù)頂級(jí)全球金融中心城市之間。也有學(xué)者從區(qū)域尺度對(duì)金融網(wǎng)絡(luò)展開研究，如溫鋒華等（2017）分析了京津冀地區(qū)城市金融服務(wù)功能集聚與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系特征，朱惠斌等（2015）揭示了珠三角地區(qū)金融網(wǎng)絡(luò)的多中心和層級(jí)性特征，龍飛揚(yáng)等（2019）探究了江蘇省金融聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空演化規(guī)律及其影響因素。上述研究加深了對(duì)金融網(wǎng)絡(luò)發(fā)展規(guī)律的認(rèn)識(shí)，但總體上，現(xiàn)有文獻(xiàn)更多是基于單一行業(yè)視角或提取高層級(jí)聯(lián)系的多行業(yè)視角，對(duì)金融網(wǎng)絡(luò)生長發(fā)育作用機(jī)理的解析力度稍顯不足，基于金融全行業(yè)視角城市網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建以及城市網(wǎng)絡(luò)發(fā)育機(jī)理的探討亟待加強(qiáng)。

鑒于此，本文借鑒世界城市網(wǎng)絡(luò)的分析方法，利用中國金融業(yè)企業(yè)總部—分支機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，探討中國城市間金融網(wǎng)絡(luò)的演化規(guī)律及其作用機(jī)理。以期豐富和加深對(duì)中國城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的理解，補(bǔ)充和完善金融地理學(xué)的相關(guān)研究，為城市網(wǎng)絡(luò)理論體系的構(gòu)建與發(fā)展提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 城市間金融網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

采用Taylor 等（2004）提出的鏈鎖網(wǎng)絡(luò)模型（Interlocking network model）界定城市間鏈接關(guān)系，即如果企業(yè)s在城市i和城市j同時(shí)設(shè)立分支機(jī)構(gòu)，則認(rèn)為城市i和城市j之間存在經(jīng)濟(jì)聯(lián)系。金融業(yè)企業(yè)樣本共計(jì)839家，包括193家銀行（含6家國有大型商業(yè)銀行、12家股份制銀行、134家城市商業(yè)銀行和41家外資法人銀行）、236家保險(xiǎn)公司、133家證券公司、128 家基金公司和149 家期貨公司。其中，銀行和保險(xiǎn)公司名單來源于中國銀行保險(xiǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)網(wǎng)站②http://www.cbirc.gov.cn/，證券公司、基金公司和期貨公司名單來源于中國證券監(jiān)督管理委員會(huì)網(wǎng)站③http://www.csrc.gov.cn/。金融業(yè)企業(yè)分支機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)主要根據(jù)“啟信寶”網(wǎng)站④https://www.qixin.com/提供的關(guān)系圖譜整理，共計(jì)155 917家，并結(jié)合各個(gè)公司的年報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行了校準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)的可靠性和完整性。城市樣本為中國大陸285個(gè)地級(jí)行政區(qū)，不包括30 個(gè)自治州、8 個(gè)地區(qū)、3 個(gè)盟以及三沙市等8個(gè)缺乏完整屬性數(shù)據(jù)的城市。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建一個(gè)由285 個(gè)城市和839 家金融業(yè)企業(yè)組成的2-mode 服務(wù)價(jià)值矩陣V。矩陣V中的值vis為企業(yè)s在城市i的服務(wù)值，參照Taylor等（2004）的做法，將服務(wù)值劃分為5個(gè)等級(jí)，每個(gè)等級(jí)機(jī)構(gòu)依據(jù)其重要性進(jìn)行區(qū)間賦分。其中，總部為4，省級(jí)分支為3，市級(jí)分支為2，營業(yè)部為1，無分支機(jī)構(gòu)為0。

鏈鎖網(wǎng)絡(luò)模型的關(guān)鍵在于其映射功能，通過企業(yè)作為中介，可以將2-mode的城市-企業(yè)關(guān)系矩陣（285城市×839企業(yè)）轉(zhuǎn)化為1-mode的城市-城市關(guān)系矩陣（285城市×285城市）。由此得到城市i和城市j之間的網(wǎng)絡(luò)連通度（Taylor et al.,2004）：

式中：vis和vjs分別代表企業(yè)s在城市i和城市j的服務(wù)值?；诮鹑跇I(yè)企業(yè)和其分支機(jī)構(gòu)的成立時(shí)間，可以建立多個(gè)年份的城市關(guān)系矩陣，選取2001 和2019年2個(gè)時(shí)間斷面構(gòu)建城市間金融網(wǎng)絡(luò)，用以揭示中國城市間金融網(wǎng)絡(luò)的空間格局和演化特征。

1.2 金融網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)的分析方法

1.2.1 連通度 城市i的總連通度計(jì)算公式為（Taylor et al.,2004）：

式中：CDCi-j表示城市i和城市j之間的網(wǎng)絡(luò)連通度，因?yàn)槌鞘衖最多有n-1 個(gè)這樣的連接，對(duì)城市i與其他所有城市之間的聯(lián)系值進(jìn)行加總，可以得到城市i的總連通度。

1.2.2k-核k-核是建立在點(diǎn)度數(shù)基礎(chǔ)上的凝聚子群分析方法：如果一個(gè)子圖是k-核凝聚子群，則該子圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)（城市）都至少與該子圖中的其他k個(gè)節(jié)點(diǎn)（城市）保持聯(lián)系。本文k-核凝聚子群分析建立在2019年的二值對(duì)稱矩陣的基礎(chǔ)上，為此以網(wǎng)絡(luò)平均密度作為截?cái)嘀祵?duì)285×285無向多值矩陣進(jìn)行二值化處理。k-核作為凝聚子群的一種分析方法，其優(yōu)勢在于可以根據(jù)不同的k值得出不同的k-核凝聚子群，便于揭示節(jié)點(diǎn)（城市）間鏈接強(qiáng)度的分層結(jié)構(gòu)特征（盛科榮等，2019）。

1.2.3 核心—邊緣方法 核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析可以根據(jù)節(jié)點(diǎn)聯(lián)系的緊密程度將網(wǎng)絡(luò)劃分為聯(lián)系緊密的核心區(qū)塊與聯(lián)系稀疏的邊緣區(qū)塊。采用Borgatti 等（1999）提出的離散模型識(shí)別城市網(wǎng)絡(luò)的核心—邊緣結(jié)構(gòu)，離散模型同樣建立在二值矩陣的基礎(chǔ)上。離散模型的基本思路是尋找一個(gè)二值的模式矩陣，使得二值的觀測矩陣和模式矩陣的相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大。估計(jì)觀測矩陣與模式矩陣相關(guān)性的方法為：

式中：aij表示在觀測矩陣中城市i和城市j之間是否存在聯(lián)系，如果存在關(guān)系，則aij= 1，否則aij= 0；δij表示模式矩陣中城市之間是否存在聯(lián)系，如果存在關(guān)系，則δij= 1，否則δij= 0；ci(cj)表示城市i(j)被分配到的區(qū)塊（核心或邊緣）。當(dāng)觀測到的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與理想的模式矩陣的相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大時(shí)，即當(dāng)ρ值給出最高的z分值時(shí)，可以識(shí)別出城市的網(wǎng)絡(luò)地位，從而將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)劃分為核心區(qū)塊和邊緣區(qū)塊兩部分。

核心度的計(jì)算基于連續(xù)型的核心—邊緣結(jié)構(gòu)模型（Borgatti et al.,1999），模式矩陣定義為：

式中：c代表每一個(gè)節(jié)點(diǎn)核心度的非負(fù)向量。核心度的范圍是0～1，核心度越大，意味著城市在網(wǎng)絡(luò)中擁有的權(quán)力越大。

1.3 金融網(wǎng)絡(luò)影響因素的計(jì)量方法

采用非參數(shù)檢驗(yàn)方法中的二次指派程序（Quadratic Assignment Procedure,QAP）回歸分析方法定量識(shí)別城市間金融網(wǎng)絡(luò)的影響因素。與傳統(tǒng)的OLS方法相比，QAP回歸分析方法無需滿足自變量之間相互獨(dú)立的前提條件，能較好地處理模型的多重共線性問題，其結(jié)果也更加有效和穩(wěn)健，因而更加適用于以“關(guān)系型數(shù)據(jù)”為基礎(chǔ)的假設(shè)檢驗(yàn)（高鵬等，2019）。具體分析步驟為：首先，對(duì)被解釋變量矩陣和解釋變量矩陣對(duì)應(yīng)的長向量元素進(jìn)行常規(guī)的多元回歸分析，得到實(shí)際參數(shù)估計(jì)值和判定系數(shù)R2；其次，同時(shí)隨機(jī)置換解釋變量矩陣的各行與各列，重新進(jìn)行估計(jì)，保留所有的估計(jì)系數(shù)和判定系數(shù)R2；最后，多次重復(fù)上述置換步驟，計(jì)算隨機(jī)置換次數(shù)中大于或等于第一步計(jì)算得到的實(shí)際參數(shù)估計(jì)值的比例，從而估計(jì)統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤，完成顯著性檢驗(yàn)（邵漢華等，2018；馮穎等，2020）。

2 中國城市間金融網(wǎng)絡(luò)的空間格局

2.1 金融網(wǎng)絡(luò)的中心性體系呈現(xiàn)空間指向和路徑依賴的特征

從圖1可以看出，網(wǎng)絡(luò)連通度較高的城市大多數(shù)是區(qū)域城市群的核心城市和傳統(tǒng)意義上的權(quán)力中心，具有顯著的空間指向性，如京津冀城市群的北京、天津，長三角城市群的上海、蘇州、杭州，珠三角城市群的廣州、佛山、深圳，成渝城市群的成都、重慶，遼中南城市群的大連、沈陽，長江中游城市群的武漢、長沙，山東半島城市群的青島、濟(jì)南以及海峽西岸城市群的廈門、福州。這種權(quán)力格局的演化呈現(xiàn)路徑依賴的特征，即2001年網(wǎng)絡(luò)連通度較高的城市在2019 年也具有較高的網(wǎng)絡(luò)連通度：2001-2019年，僅有佛山1個(gè)城市退出了網(wǎng)絡(luò)連通度排名前10 位，而深圳進(jìn)入了網(wǎng)絡(luò)連通度排名前10 位（表1）。西部地區(qū)城市（除了昆明、烏魯木齊等個(gè)別城市以外）的網(wǎng)絡(luò)連通度明顯偏低，說明這些城市在金融網(wǎng)絡(luò)權(quán)力中處于邊緣位置。進(jìn)一步構(gòu)建首位度、10 城市指數(shù)、赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)3 個(gè)指標(biāo)測度城市網(wǎng)絡(luò)權(quán)力的集中度，這3 個(gè)指標(biāo)分別由2001 年的0.026 5、0.194 0、0.007 8 演化為2019 年的0.024 4、0.166 1、0.006 6，反映了中國金融網(wǎng)絡(luò)呈明顯集中但緩慢下降的中心勢趨向。

圖1 中國城市間金融網(wǎng)絡(luò)空間格局（網(wǎng)絡(luò)連通度＞100 000）Fig.1 The linkage patterns of urban financial network in China(city-dyad connectivity above 100,000)

表1 金融網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)分化Table 1 Hierarchical differentiation of financial network

2.2 金融網(wǎng)絡(luò)的鏈接關(guān)系呈現(xiàn)縱深關(guān)聯(lián)和層級(jí)分化的特征

隨著金融業(yè)企業(yè)設(shè)立越來越多的分支機(jī)構(gòu)，金融網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)性得到提高：2001-2019 年，網(wǎng)絡(luò)密度由6 360.39 增加到14 600.65；原有的40 470個(gè)城市對(duì)之間的鏈接關(guān)系得到強(qiáng)化，聯(lián)系值總量由257 405 079 增加到590 888 553。與此同時(shí)，城市間金融網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)性也在不斷提升，網(wǎng)絡(luò)平均路徑長度、 緊湊度（compactness） 和離散度（breadth）分別由2001 年的2.000、0.502、0.498 變化為2019年的1.947、0.527、0.473。k-核分析結(jié)果表明（表2），金融網(wǎng)絡(luò)存在5種分區(qū)：6-核子群由北京、上海、深圳等11個(gè)城市構(gòu)成，5-核子群由18個(gè)城市構(gòu)成——包括6-核的11個(gè)城市以及大連、寧波等7 個(gè)網(wǎng)絡(luò)連通度相對(duì)較低的城市，3-核子群由24個(gè)城市構(gòu)成——包括5-核的18個(gè)城市以及長沙、昆明等6 個(gè)網(wǎng)絡(luò)連通度更低的城市，以此類推，2-核子群共有30個(gè)城市，1-核子群共有34個(gè)城市。可以看出，k-核子群呈現(xiàn)“金字塔”式的分布特征，度數(shù)較低的k-核子群逐層遞減式地構(gòu)成度數(shù)較高的k-核子群，這意味著中國城市間金融網(wǎng)絡(luò)鏈接強(qiáng)度存在明顯的層級(jí)分化，并且這種特征將隨著金融業(yè)企業(yè)分支機(jī)構(gòu)的設(shè)立持續(xù)呈現(xiàn)。

表2 k-核的分析結(jié)果Table 2 Results of k-cores analysis

2.3 金融網(wǎng)絡(luò)的核心—邊緣結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)逐漸深化和有序分布的特征

從2001-2019 年，核心地位的城市數(shù)量由17個(gè)擴(kuò)張到25個(gè)（表3）。核心地位城市的演化呈現(xiàn)2個(gè)顯著特征：一是核心城市增長同樣也具有明顯的路徑依賴特征，那些長期處于核心地位的城市傾向于一直保持著核心地位：2001年核心地位的城市包括上海、北京、重慶、廣州等17 個(gè)城市，2019 年的核心城市中增加了南京、昆明、青島等8個(gè)城市，這意味著金融業(yè)的發(fā)展強(qiáng)化了現(xiàn)有中心的地位，并開始向外逐步擴(kuò)張。二是核心地位的城市也呈現(xiàn)等級(jí)次序的分化，北京和上海的核心度明顯高于其他城市，北京是全國的政治決策中心，吸引了包括四大國有銀行在內(nèi)的142家金融業(yè)企業(yè)的集聚，上海是交通銀行、太平洋保險(xiǎn)、國泰君安等182家金融業(yè)企業(yè)總部以及上海證券交易所的所在地，北京和上海承擔(dān)著全國性金融服務(wù)樞紐城市的功能。值得注意的是，盡管核心區(qū)塊的城市數(shù)量是增加的，但城市的核心度大多是降低的，這可能意味著城市網(wǎng)絡(luò)權(quán)力的分布轉(zhuǎn)向功能性的多中心格局。

表3 金融網(wǎng)絡(luò)的核心—邊緣結(jié)構(gòu)Table 3 The core-periphery structure of financial network

3 中國城市間金融網(wǎng)絡(luò)影響因素

3.1 變量選取

本文被解釋變量為2019年金融網(wǎng)絡(luò)關(guān)系矩陣，具體包括多值無向金融網(wǎng)絡(luò)關(guān)系矩陣和二值無向金融網(wǎng)絡(luò)關(guān)系矩陣2種類型，其中二值無向金融網(wǎng)絡(luò)關(guān)系矩陣通過對(duì)多值無向金融網(wǎng)絡(luò)關(guān)系矩陣采用金融網(wǎng)絡(luò)平均密度為截?cái)嘀颠M(jìn)行二值化處理獲得，用以檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。

在基于鏈鎖網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建的金融網(wǎng)絡(luò)中，城市網(wǎng)絡(luò)關(guān)系起源于金融業(yè)企業(yè)總部和分支機(jī)構(gòu)之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，因此金融機(jī)構(gòu)不同地理位置的區(qū)位選擇行為構(gòu)成理解金融網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)格局的微觀基礎(chǔ)。Porteous（1995）的信息腹地理論（the information hinterland theory）提供了一個(gè)理解金融機(jī)構(gòu)區(qū)位選擇的綜合分析框架。根據(jù)該理論，信息流的可達(dá)性是影響金融機(jī)構(gòu)區(qū)位選擇以及金融中心發(fā)育過程的關(guān)鍵因素。這種可達(dá)性可能受先天的地理區(qū)位優(yōu)勢影響，但同樣也會(huì)被后天形成的城市屬性聯(lián)系所改變，如市場潛力、政治資源、知識(shí)資本、經(jīng)濟(jì)開放、交通聯(lián)系、地理區(qū)位等。一方面，金融機(jī)構(gòu)往往持有大量利率敏感型資產(chǎn)，宏觀經(jīng)濟(jì)、財(cái)政政策、貨幣政策、行業(yè)條件、公司情況等都會(huì)影響公司的預(yù)期現(xiàn)金流和投資者的必要收益率，從而影響金融機(jī)構(gòu)的利潤，這要求金融機(jī)構(gòu)接近規(guī)章信息的發(fā)源地。另一方面，金融機(jī)構(gòu)的收入來源有投資銀行業(yè)務(wù)、經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)、保險(xiǎn)業(yè)務(wù)等，金融機(jī)構(gòu)必須和發(fā)行公司、投資者之間保持密切的聯(lián)系，這要求金融機(jī)構(gòu)接近規(guī)模較大的市場信息來源地。因此，規(guī)章信息、市場信息的空間差異以及影響信息流傳遞的因素從根本上塑造著金融網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)格局。

從這個(gè)思路出發(fā)，選取7種解釋變量：1）市場潛力（value），以城市中所擁有的所有A 股上市公司的總市值（包括上海證券交易所和深圳證券交易所）的對(duì)數(shù)計(jì)量，用以檢驗(yàn)一個(gè)有著較大市場潛力的城市是否會(huì)像新經(jīng)濟(jì)地理理論所指出的更容易集聚金融服務(wù)活動(dòng)，數(shù)據(jù)來自wind數(shù)據(jù)庫⑤https://www.wind.com.cn。；2）政治資源（capital），采用城市行政級(jí)別虛擬變量來計(jì)量，用以檢驗(yàn)城市在國家政治體系中的地位（規(guī)章信息的可及性）對(duì)金融網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)格局的影響，其中直轄市、省會(huì)城市、計(jì)劃單列市均賦值為1，其他城市賦值為0；3）知識(shí)資本（knowledge），采用全市專利授權(quán)數(shù)（件）計(jì)量，用以測度城市的創(chuàng)新能力對(duì)金融網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)格局的影響，數(shù)據(jù)來自2019 年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（國家統(tǒng)計(jì)局城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查司，2020）；4）經(jīng)濟(jì)開放度（open），采用城市外商直接投資總額的對(duì)數(shù)計(jì)量，用以檢驗(yàn)國際資本流動(dòng)中的經(jīng)濟(jì)地理位置對(duì)城市金融網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)格局的影響，數(shù)據(jù)來自2019年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》；5）空間距離（distance），以每一對(duì)城市之間的歐式距離（km）計(jì)量，用以表征地方空間中的物理距離，根據(jù)ArcGIS軟件計(jì)算得到；6）東部地區(qū)虛擬變量（east），將東部地區(qū)的城市編碼為1，其他地區(qū)的城市編碼為0，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南等11個(gè)?。ㄊ校?；7）網(wǎng)絡(luò)時(shí)間滯后項(xiàng)（lag2001），采用2001年的金融網(wǎng)絡(luò)關(guān)系矩陣刻畫，用以俘獲前期金融網(wǎng)絡(luò)關(guān)系格局對(duì)當(dāng)期金融網(wǎng)絡(luò)關(guān)系格局的影響。

QAP回歸分析建立在關(guān)系矩陣的基礎(chǔ)上，城市層面的屬性指標(biāo)需要轉(zhuǎn)換為城市間屬性關(guān)系矩陣。其中，政治資源、東部地區(qū)虛擬變量按照最小值方法直接轉(zhuǎn)化為二值關(guān)系矩陣：如果城市i或城市j的編碼為0，則屬性關(guān)系矩陣的i行j列的值為0，否則編碼為1；市場潛力、知識(shí)資本、經(jīng)濟(jì)開放度和空間距離首先以平均值為截?cái)嘀颠M(jìn)行二值化處理（高于平均值的數(shù)值重新編碼為1，低于平均值的編碼為0），然后按照上述方法轉(zhuǎn)換為屬性關(guān)系鄰接矩陣。

3.2 結(jié)果分析

表4顯示了QAP回歸方程的分析結(jié)果，提供了市場潛力、政治資源、知識(shí)資本、經(jīng)濟(jì)開放度等因素影響金融網(wǎng)絡(luò)格局的直接證據(jù)?？傮w上，回歸分析取得了較好的擬合效果，基本結(jié)論有：

表4 QAP回歸分析結(jié)果Table 4 Analysis results of QAP regressions

市場潛力（value）、政治資源（capital）、知識(shí)資本（knowledge）和經(jīng)濟(jì)開放度（open）的系數(shù)均為正值且顯著，說明金融網(wǎng)絡(luò)更多地建立在市場潛力較大、政治資源豐富、知識(shí)資本密集和經(jīng)濟(jì)開放度較高的城市之間。金融業(yè)企業(yè)提供的財(cái)富管理、風(fēng)險(xiǎn)投資等業(yè)務(wù)大多是非標(biāo)準(zhǔn)化并且具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)特征的產(chǎn)品，因此對(duì)金融業(yè)企業(yè)而言，靠近更大的經(jīng)濟(jì)腹地并與客戶保持良好的溝通十分重要（Head et al.,2004）。這在很大程度上證實(shí)了新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)早期的研究成果，反映出“流動(dòng)空間”背景下市場潛力仍然發(fā)揮著巨大作用。政治資源豐富的權(quán)力中心是各種類型“規(guī)章信息”（財(cái)政政策、貨幣政策、監(jiān)督管理等）的發(fā)源地，對(duì)于金融機(jī)構(gòu)總部的區(qū)位選擇具有強(qiáng)大的吸引力。這與Pan 等（2017）的研究結(jié)果一致，他們發(fā)現(xiàn)中國城市在金融網(wǎng)絡(luò)中的等級(jí)地位在一定程度上映射了城市在政治等級(jí)體系中所處的地位。

知識(shí)資本（knowledge）所表征的創(chuàng)新能力是吸引金融機(jī)構(gòu)集聚的重要因素，創(chuàng)新能力越高的城市，產(chǎn)業(yè)化發(fā)展對(duì)直接融資的需求越活躍。近些年來，為創(chuàng)新型企業(yè)提供長期的融資支持與上市輔導(dǎo)成為中信證券等大型券商的重要盈利來源，以風(fēng)險(xiǎn)投資公司、證券公司為核心的金融中介已經(jīng)成為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的重要組成部分。外商直接投資在金融網(wǎng)絡(luò)的發(fā)育過程中發(fā)揮著重要作用，對(duì)外開放程度較高的城市承擔(dān)著外資進(jìn)入中國的門戶功能，這同時(shí)也會(huì)吸引大量金融業(yè)企業(yè)的集聚。這一結(jié)論呼應(yīng)了Porteous（1995）的研究，他發(fā)現(xiàn)國際資本在塑造澳大利亞和加拿大2個(gè)擁有全球最高外資規(guī)模的發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的金融中心過程中發(fā)揮了基礎(chǔ)性的作用。

空間距離（distance）的系數(shù)為負(fù)值且顯著，表明空間距離是金融網(wǎng)絡(luò)生長發(fā)育的限制因素，即金融業(yè)企業(yè)分支機(jī)構(gòu)的設(shè)立受到地理距離的影響，這意味在“流動(dòng)空間”背景下“距離專制”仍然是城市網(wǎng)絡(luò)關(guān)系生長發(fā)育的制約因素。Zhao 等（2017）的研究也表明，地理位置鄰近的城市之間傾向于建立更為密切的鏈接關(guān)系，組織間的合作概率受到潛在伙伴地理位置鄰近性的強(qiáng)烈影響。

東部地區(qū)虛擬變量（east）的系數(shù)為正值且顯著，表明具有更優(yōu)越地理區(qū)位的城市之間傾向于產(chǎn)生更多的鏈接關(guān)系。這一結(jié)果與城市接收信息的能力在很大程度上取決于其區(qū)位條件的研究結(jié)論相一致：如早期的河流航運(yùn)港口，后來的鐵路、公路樞紐以及今天的航空、衛(wèi)星通訊（Laulajainen,2003）。大量的經(jīng)驗(yàn)也表明，便捷的交通條件是金融服務(wù)業(yè)空間集聚的重要因素。

網(wǎng)絡(luò)時(shí)間滯后項(xiàng)（lag2001）的系數(shù)為正值且顯著，說明長期存在較多鏈接關(guān)系的城市之間傾向于進(jìn)一步提高鏈接關(guān)系的強(qiáng)度，而曾經(jīng)缺乏經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的城市之間也將繼續(xù)維持較少的鏈接關(guān)系。對(duì)于金融業(yè)企業(yè)而言，方便獲取有價(jià)值的信息流（valuable information flow）是企業(yè)區(qū)位選擇中的一個(gè)重要方面，在選址初期，一旦企業(yè)在特定城市布局，在信息流共享、風(fēng)險(xiǎn)資本集聚、投資成本降低等因素的作用下，循環(huán)累積的因果關(guān)系就開始發(fā)揮作用，吸引更多的金融業(yè)企業(yè)集聚，這個(gè)過程不僅使得曾經(jīng)具有較高網(wǎng)絡(luò)連通度的城市獲得了更高的權(quán)力或威望，還進(jìn)一步強(qiáng)化了城市之間已經(jīng)建立的鏈接關(guān)系。

4 討論

結(jié)合金融網(wǎng)絡(luò)鏈接關(guān)系影響因素的分析結(jié)果，嘗試提出一個(gè)金融網(wǎng)絡(luò)發(fā)育機(jī)理綜合分析框架，用以解析金融網(wǎng)絡(luò)空間增長的影響因素和動(dòng)力過程（圖2）。

圖2 金融網(wǎng)絡(luò)發(fā)育機(jī)理分析框架Fig.2 A conceptual framework for understanding the mechanisms of financial network growth

在本文分析框架中，金融管制放松下的金融企業(yè)區(qū)位選擇行為是理解城市網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)的邏輯起點(diǎn)。由于非標(biāo)準(zhǔn)信息、信息不對(duì)稱等在金融市場中大量存在，而未預(yù)期的利好信息將抬高金融機(jī)構(gòu)的利潤，因此在市場規(guī)模、政治權(quán)力、區(qū)位條件、創(chuàng)新能力等維度上具有比較優(yōu)勢的城市吸引了大量金融企業(yè)集聚。這種微觀層面上的金融企業(yè)區(qū)位選擇行為在宏觀層面上表現(xiàn)為以擇優(yōu)鏈接、地理鄰近、空間集聚等為主要特征的城市鏈接過程，從這個(gè)意義上說，在本文的分析框架中，城市間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系取決于城市所有權(quán)優(yōu)勢和城市區(qū)位優(yōu)勢之間的匹配。這些動(dòng)力過程推動(dòng)著金融網(wǎng)絡(luò)自組織系統(tǒng)的有序演化，形成了日益復(fù)雜的城市網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)，如權(quán)力等級(jí)、網(wǎng)絡(luò)腹地、功能分工、凝聚子群、核心—邊緣等。城市網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展又通過緩解融資約束、信息溢出等途徑提高市場運(yùn)行效率，這將進(jìn)一步推動(dòng)金融企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，從而形成金融企業(yè)網(wǎng)絡(luò)和城市網(wǎng)絡(luò)的互動(dòng)過程。但城市網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也將放大城市之間（特別是總部城市和分支機(jī)構(gòu)城市之間）的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，這對(duì)網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展環(huán)境下的城市治理體系和政策設(shè)計(jì)提出新的要求。

根據(jù)本文分析框架，金融網(wǎng)絡(luò)的發(fā)育存在3種動(dòng)力機(jī)制。1）擇優(yōu)鏈接機(jī)制。這個(gè)過程可以理解為金融業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇對(duì)信息流依賴性的可觀測結(jié)果：市場潛力較大、政治資源豐富、知識(shí)資本密集、經(jīng)濟(jì)開放度較高的城市擁有更好的信息和政策優(yōu)勢，能夠吸引更多高素質(zhì)的勞動(dòng)力和投資導(dǎo)向型的資本，從而使得城市擁有更大的經(jīng)濟(jì)規(guī)模，并逐步將傳統(tǒng)城市體系中的信息流優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)競爭優(yōu)勢。2）地理鄰近效應(yīng)。信息的流動(dòng)性受到城市地理區(qū)位和網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性的強(qiáng)烈約束，而交通和通訊技術(shù)的發(fā)展極大地壓縮了城市間的時(shí)空距離并顯著降低了交易活動(dòng)的成本，有助于構(gòu)成日益復(fù)雜中國城市網(wǎng)絡(luò)體系。在各類資源要素流動(dòng)性日益增強(qiáng)的背景下，時(shí)間距離鄰近性的效應(yīng)在增強(qiáng)，具有更好網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性的城市將呈現(xiàn)更高的競爭力。3）空間集聚效應(yīng)。這個(gè)過程表現(xiàn)為金融業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇過程中的集聚行為：一旦某種類型的金融機(jī)構(gòu)選擇布局在特定城市，在信息流共享、風(fēng)險(xiǎn)資本集聚、投資成本降低等因素的作用下，將會(huì)吸引更多相同類型的金融活動(dòng)集聚，即歷史上形成的城市網(wǎng)絡(luò)關(guān)系深刻影響未來城市網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的發(fā)展。

本文分析結(jié)果有助于金融地理學(xué)中2個(gè)理論問題的探討：1）證實(shí)了信息腹地理論在中國的適用性?；诮鹑跇I(yè)企業(yè)總部—分支機(jī)構(gòu)聯(lián)系構(gòu)建的城市網(wǎng)絡(luò)反映了金融業(yè)企業(yè)與高質(zhì)量市場信息空間匹配的內(nèi)在要求，研究發(fā)現(xiàn)政治資源對(duì)于城市間金融網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的生長發(fā)育具有積極作用，這在很大程度上呼應(yīng)了Porteous（1995）、Thrift（2000）的結(jié)論，即信息腹地的規(guī)模與發(fā)展前景是吸引金融機(jī)構(gòu)集聚的關(guān)鍵因素，金融市場的“隨機(jī)游走”特征使得金融機(jī)構(gòu)傾向于聚集到具備一定經(jīng)濟(jì)實(shí)力和政治影響力的高質(zhì)量信息腹地，并由此發(fā)展為金融中心。2）證實(shí)了信息外部性理論在塑造金融中心時(shí)發(fā)揮的主導(dǎo)作用。由于市場上充斥著大量的非標(biāo)準(zhǔn)化信息，信息生產(chǎn)者和信息消費(fèi)者搜集處理信息的成本會(huì)隨著距離的增加而提高，非標(biāo)準(zhǔn)化信息的潛在效應(yīng)和質(zhì)量會(huì)隨之降低，因此金融機(jī)構(gòu)首先會(huì)將一些規(guī)模較大的決策、研究型部門設(shè)立在非標(biāo)準(zhǔn)化信息的密集地，在空間集聚效應(yīng)的作用下，更多的金融機(jī)構(gòu)匯聚于此，這種巨大的“信息外部性”使得金融機(jī)構(gòu)在信息流的倍增中獲益，并由此進(jìn)行更多的信息套利活動(dòng)。

5 結(jié)論與建議

基于中國金融業(yè)企業(yè)總部—分支機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，利用鏈鎖網(wǎng)絡(luò)模型和二次指派程序，系統(tǒng)解析了中國城市間金融網(wǎng)絡(luò)的空間演化及其影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：

1）中國城市間金融網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)顯著關(guān)聯(lián)、層級(jí)分化的核心—邊緣結(jié)構(gòu)特征。近20年來金融網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)程度顯著增強(qiáng)，城市對(duì)之間的鏈接關(guān)系不斷強(qiáng)化，以北京、上海、深圳、重慶為代表的城市群主要城市構(gòu)成了金融網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點(diǎn)，使得金融網(wǎng)絡(luò)的中心性體系具有明顯的空間指向和路徑依賴特征；城市間鏈接關(guān)系向縱深化發(fā)展的同時(shí)也呈現(xiàn)層級(jí)分化的結(jié)構(gòu)特征，并且這種特征會(huì)隨著金融業(yè)企業(yè)分支機(jī)構(gòu)的設(shè)立持續(xù)存在；城市的網(wǎng)絡(luò)地位不斷分化，核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析揭示了一個(gè)高度結(jié)構(gòu)化的核心聚類和分布廣泛的邊緣聚類共存的金融網(wǎng)絡(luò)體系。

2）關(guān)鍵資源、空間距離、區(qū)位條件和歷史基礎(chǔ)是影響金融網(wǎng)絡(luò)空間格局的關(guān)鍵因素。市場潛力、政治資源、知識(shí)資本和經(jīng)濟(jì)開放度深刻影響著城市間鏈接強(qiáng)度，鏈接關(guān)系更傾向于發(fā)生在那些市場潛力較大、政治資源豐富、知識(shí)資本密集和經(jīng)濟(jì)開放度較高的城市之間；空間距離對(duì)金融網(wǎng)絡(luò)的約束作用較為明顯，金融活動(dòng)的集聚性特征使得金融業(yè)企業(yè)分支機(jī)構(gòu)的設(shè)立在很大程度上受地理距離的影響；以東部地區(qū)虛擬變量表征的地理鄰近性對(duì)城市網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度具有顯著正向影響；長期存在較多鏈接關(guān)系的城市之間傾向于進(jìn)一步提高鏈接關(guān)系的強(qiáng)度，而曾經(jīng)缺乏經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的城市之間也將繼續(xù)維持著較少的鏈接關(guān)系。

據(jù)此，對(duì)未來中國城市化政策提出2點(diǎn)建議：

1）高度重視網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的城市間發(fā)展差距，支持城市在金融網(wǎng)絡(luò)中選擇差異化的發(fā)展路徑。金融網(wǎng)絡(luò)的鏈接關(guān)系具有明顯的層級(jí)結(jié)構(gòu)特征，關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)的縱深發(fā)展傾向于擴(kuò)大而不是縮小城市之間的經(jīng)濟(jì)差距，這意味著擁有著資源優(yōu)勢和區(qū)位優(yōu)勢的城市將具有更高的網(wǎng)絡(luò)資源利用和支配能力，而市場規(guī)模較小、政治地位較低、知識(shí)資本薄弱的城市將進(jìn)一步被邊緣化。未來應(yīng)順應(yīng)城市網(wǎng)絡(luò)權(quán)力分化的發(fā)展趨勢，支持北京、上海、深圳建設(shè)全國性的金融服務(wù)樞紐城市，支持成都、南京、青島、大連建設(shè)區(qū)域性的金融中心城市，促進(jìn)其他城市選擇適合自身的功能定位，建立起功能完善的金融網(wǎng)絡(luò)體系，實(shí)現(xiàn)金融企業(yè)網(wǎng)絡(luò)和城市網(wǎng)絡(luò)的良性互動(dòng)。

2）盡快完善城市網(wǎng)絡(luò)層面的治理體系，充分發(fā)揮金融網(wǎng)絡(luò)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)增長的供給引導(dǎo)功能。中國城市間金融網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使得城市之間的聯(lián)系突破了傳統(tǒng)地方空間中以地理鄰近性界定的腹地范圍，未來要在完善區(qū)域城市群層面治理體系的同時(shí)，順應(yīng)鏈接關(guān)系擇優(yōu)選擇的規(guī)律，在更大空間尺度上支持資源互補(bǔ)、相互依賴的城市通過城市委員會(huì)、專題項(xiàng)目共建等多種形式開展合作，提升網(wǎng)絡(luò)中金融資源的配置效率。金融網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程中，城市的稟賦優(yōu)勢決定了城市的網(wǎng)絡(luò)地位，反過來城市的網(wǎng)絡(luò)地位也會(huì)改善城市的經(jīng)濟(jì)績效，因此應(yīng)積極促進(jìn)金融中心城市建設(shè)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有效結(jié)合，使得金融網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展更好地服務(wù)于城市的資金需求，更好地促進(jìn)城市的創(chuàng)新發(fā)展。

本文的主要貢獻(xiàn)在于，采用多個(gè)行業(yè)的金融業(yè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、證券業(yè)、基金業(yè)和期貨業(yè)），全面系統(tǒng)地揭示了中國城市間金融網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空格局；利用二次指派程序（QAP）假設(shè)檢驗(yàn)方法，定量識(shí)別和測度了金融網(wǎng)絡(luò)的影響因素，探索性地提出了一個(gè)理解金融網(wǎng)絡(luò)生長發(fā)育機(jī)理和過程的概念框架。當(dāng)然，本文也存在不足之處。如限于計(jì)量方法與篇幅，未能定量解析內(nèi)生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)于金融網(wǎng)絡(luò)鏈接關(guān)系的影響，各個(gè)行業(yè)視角下金融網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)的對(duì)比分析也稍顯不足。未來應(yīng)綜合考慮城市屬性變量和內(nèi)生結(jié)構(gòu)效應(yīng)變量對(duì)于城市間鏈接強(qiáng)度和關(guān)系廣度的影響，開展分層次、多時(shí)序的城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究。