, 周迪Financial resource flows in Yangtze River Delta from the perspective of financial gradation city in urban agglomerations: A case study of city commercial banks' expansion
ZHANGHu, ZHOUDi通讯作者:
收稿日期:2016-01-22
修回日期:2016-06-18
网络出版日期:2016-09-10
版权声明:2016《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
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1 引言
随着政府对区域规划的重视以及交通基础设施的完善,长三角城市群经济一体化步伐不断加快。但与经济一体化相比,长三角地区金融合作的深度远远不够,金融机构的业务管理体制具有明显的地域特征,分支机构开展业务限定在特定的行政区域内进行[1]。目前,长三角核心城市群中有1个直辖市、15个地级市、32个县级市以及21个县,对其中不同城市2013年年末金融机构贷款和存款余额数据进行统计发现,两者之比在各地区存在较大差异,上海为0.641,江苏地级市、县级市和县的平值分别为0.730、0.714、0.663,而浙江地级市、县级市、县的平均值分别为0.864、0.863、0.938,这表明浙江各城市特别是县级城市存在明显的资金需求紧张,其次是江苏各城市,而上海资金则较为充裕,但上海没有对浙江地区提供有效的资金支持,可见,当前长三角各城市之间的金融资金没有达到充分流动。目前长三角金融资源的区域流动程度到底如何?流动的影响因素有哪些?各不同类型城市之间的金融资源流动有何差异?对这些问题的探讨不仅有利于金融资源更有效的利用,而且对于改善长三角各地金融资源的供需矛盾,促进长三角地区经济金融整体协调发展也有重要意义。国内外****对金融资源流动问题的研究取得了丰富成果。其中,国外****更多的是从不同经济体层面展开,如分析金融资本资产在不同国家或地区之间的流动程度（金融一体化程度）,研究方法主要包括价格法和数量法[2-11]。价格法是基于利率平价理论来进行检验,如Cheung等采用该方法检验了中国大陆、中国香港及中国台湾的资本流动程度,发现存在资本流动的证据[4],Yu等基于价格法,通过构建不同的高频数据指标来考察东亚国家股票市场之间的一体化程度[6];在数量法上,Feldstein等提出了著名的F-H方法,通过考察不同国家投资与储蓄相关性程度来测度区域资本流动程度,认为一国储蓄率和投资率的相关性越高,则国家之间的资本流动程度越小[7],借鉴这一思想,Le考察了15个亚太经济体,发现平均储蓄—投资系数为0.73,表明区域资本流动程度有限[8]。Kim等也认为尽管东亚国家在储蓄—投资相关系数随着时间不断降低,虽仍比OECD国家间要高,但东亚国家资本流动仍然很低[10]。不过由于储蓄和投资是顺周期的（pro-cyclical）,两者之间往往存在比较高的相关系数[6]。国内****更多是从一国内部各地区间进行金融资源流动结构和流动成因研究,研究方法主要是网络分析方法,而网络的构建或者通过引力模型来实现,或者根据实际发生的金融资源关系来构建。例如,侯赟慧等通过引力模型对长三角16个中心城市构建了资金流动网,并借助社会网络分析方法（social network analysis,SNA）探讨了不同城市的空间结构[12],胡凯通过货物服务的流动与资金流动成反方向的原理,从省级角度测算了中国资本流动的规模及成因[13]。
对已有相关研究进行梳理：① 从研究对象来看,有关金融资源区域流动的研究主要是从金融资金、金融资本层面展开,对金融机构这种金融资源关注明显不够。事实上,金融资源包括三个层面：广义的货币资产（资金）、金融组织体系和金融工具、金融体系的整体性功能[14]。对于金融机构这种第二层面的金融资源空间流动,季菲菲等进行了首次尝试,其以金融机构异地扩张来衡量金融资源流动,通过可视化图对不同城市间金融资源流动进行了可视化呈现,分析了各城市在整个金融流动网络中的地位,以及流动的机理[15]。但其是以长三角城市群16个城市为研究单元,没有从金融等别城市群体空间作用理论角度分析,没有挖掘出不同金融等别城市之间的金融流动特征,研究结论不够深入;② 从研究方法来看,在研究区域资源分布格局与资源的流动时,构建网络是比较有效的方法,但已有研究更多是关于物质流、信息流、人口流以及综合经济流等的分析[16-20]。在流动网络的构建上,已有研究大多是通过引力模型来实现[18,20-22]。而引力模型仅是对联的模拟,并非真正实际的联系,也不能体现资源流动。
基于此,本文基于城市金融等别理论,从地级市（指地级市区）、县级市、县三类城市展开金融资源的流动研究;不仅考察城市间金融资源的流动密度和流动路径,还通过对各类城市金融资源流入差异的研究考察金融资源流动的协调问题,研究更加深入,所得结论和建议更有针对性。
2 理论框架与研究方法
2.1 理论框架
2.1.1 城市群金融等别城市金融资源流动理论 金融效率帕累托改进是金融产业地域运动的内生机制,金融效率是金融产业在特定时空范围内的总体配置状态[23],长三角的城市商业银行等金融机构作为银行产业,其异地扩张也满足这一机理,一方面金融机构由于能在更大的范围来运营以及资源配置,可以通过规模经济作用提高其效率,另一方面,对于金融资源流入城市的经济金融发展也有促进作用。根据不同城市的金融产业成长阶段的差异,城市金融等别可以大致分为金融支点、金融增长极和金融中心三种类型（图1）。金融支点城市的金融产业处于低级成长阶段,这类城市往往金融规模较小、强度较弱;金融增长极城市的金融产业成长到一定程度,在产业结构中占据较大份额,成为支柱产业;对于金融中心城市,金融产业跃升为主导产业,在产业结构系统中居于带头地位,并且在很大程度上决定产业结构未来的发展方向和发展模式,城市金融职能层次、规模和强度都达到一定高度[23]。城市群中城市较多,而各城市之间的空间布局最常见的情况如图1所示,金融中心较少,周围被大量的金融增长极和金融支点所围绕。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1城市群金融等别结构模式
-->Fig 1.Financial gradation in urban agglomerations
-->
由于处于不同经济发展阶段的实体经济对于金融服务的需求存在系统性差异[24],金融产业离不开区域经济发展的承重力,其强大的渗透性、独立性和导向性等功能的发挥必须得到经济域内条件的支持[23],本文假设城市的金融等别类型与城市层级一致,即分别将各地级市、县级市以及县与金融中心、金融增长极和金融支点相对应,借鉴金融等别城市的空间运动理论及思路对长三角不同层级城市间金融资源流动进行分析,不失为一种较好的、创新性的尝试。
簇群模式下的城市间总是在不断地进行着物质、能量、信息的交换,这被称为“城市空间作用”,Haggett把空间相互作用形式分为对流、传导和辐射三种类型[25]。相应地,在客观现实中,城市之间的联系表现为：货物和人口的移动、财政和金融上的往来和信息的流动三种方式,关于长三角城市群空间经济系统的探讨主要也在这些方面[20]。Ullman系统阐述了空间相互作用产生的三个条件：互补性、媒介机会和可转移性[26]。城市群金融资源的地域流动主要来自于不同金融等别城市间的金融产业关联效应,金融产业的外部关联效应包括两种空间作用,即极化作用和扩散作用,当然,金融产业的极化和扩散作用只是抽象的作用,它需要通过具体的地域运动得以实现。具体地,可以将金融等别城市的空间运动规律用图2来说明。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2金融等别城市的空间运动
-->Fig 2.Spatial movement of financial gradation cities
-->
（1）金融支点微弱的外部关联。由于金融支点城市的金融交易主体交易动机不强,金融产业规模有限,仅限于自身的资金积累。长三角城市群中的县就是这类型的城市,其能够吸纳的金融资源有限,从而地域影响范围较为狭窄,仅仅对周围村镇产生一定的吸引力,与其他金融支点以及金融增长极和金融中心的联系较少,例如图2中（g）和（i）就属于没有和周边城市产生联系的情形。
（2）金融增长极集聚效应和扩散效应同步发挥作用,但作用有限。具体包括：第一、广泛吸引周围地域的金融资源向其凝集;第二、辐射和带动其他金融支点的发展;第三,还能在其他金融增长极之间进行金融资源的流转、置换。例如图2中金融增长极（d）,既得到了周边金融中心（a）的辐射,同时也对金融支点（j）产生集聚和扩散作用,对（h）仅产生扩散作用,但限于自身金融产业的规模和实力,金融职能层次不太高,因此其产生的扩散效应水平有限。显示在图中为连接线条比较细。
（3）金融中心有较强的空间扩散作用。其金融产业外部关联度非常强,特别是扩散效应较为明显,原因在于,一个区域集聚的金融资源是有限的,当金融资源进一步集聚时,会使得金融产业成本上升,造成了集聚不经济。其金融资源的地域运动具体形式有：第一、传输和带动其他金融增长极和金融支点的发展;第二、和其他金融中心之间进行金融资源的流转、置换。例如图2中（a）和（b）既对周边的金融增长极产生辐射作用,同时两者之间也进行着金融资源的流转和置换。
长三角城市群不同层级城市之间金融资源的流动特点在多大程度上符合上述情况,有待后文进行分析。
2.1.2 金融资源流动的路径选择机理 金融产业的空间运动、空间扩散作为一种地理现象,是金融产业由源地或具备较高“势能”的核心地区向域外进行的空间转移和传播,扩散的路径选择问题是空间运动的重要问题,Hagerstrand提出空间扩散基本类型有三种：传染扩散、等别扩散和重新区位扩散[27]。陆军认为空间扩散的基本模式有均匀扩散（或邻域扩散）和条件扩散（或非邻域扩散）两类。均匀扩散是指扩散行为没有特定的空间指向性,随机的向域外进行空间传播;与之相对应的是条件扩散,是指由于在扩散过程中对扩散地有一定的条件要求,使得这种扩散模式具有明显的空间指向性特征[28]。
那么哪些因素决定了金融资源,特别是本文研究的城市商业银行的异地扩张的路径选择呢?结合已有研究成果,本文认为有如下几个方面的因素：第一,金融发展水平。金融资源流动源于区域内部金融资源的分异[29];对于金融机构而言,一个地区的人均存贷款量越高,意味着其业务规模会越大,进而越能促进其自身发展,因此金融机构往往更愿意在金融发展水平高的城市开设分支机构,此外金融相关比（FIR）也是用来衡量一地区金融水平较广泛的指标。第二,全球化因素。全球化背景下,一些经济基础较好、区位条件占优势的城市往往更容易形成金融集聚,进而形成金融中心,通过金融中心的辐射带动,使得金融增长极和金融支点城市也不断涌现,从而促进了金融等别城市群的空间运动。此外,全球化加速了金融资源的全球流动,促进了区域金融多元化,加强了不同国家和区域间联系[30]。第三,市场化水平。市场化水平高的地区,经济更有活力,其对金融机构的干预更少,更有利于金融机构的发展。第四,经济发展水平。金融与经济的关系互相促进,经济水平是金融发展的基础,一方面,经济水平高的地区往往融资需求较高,银行作为企业的本质都有盈利需求,大量优质贷款是银行发展的基础。另一方面,经济发展水平高的地区,往往居民储蓄量较大,因而银行稳定的贷款来源会有保障。第五,一体化水平。城市群金融资源的流动会受到“行政区经济”的影响。分税制的实施,政府主导地位并没有变化,政府会基于两个方面的考虑阻碍金融机构的异地扩张,一方面在现行的中央和地方的分税制中,企业所得税的缴纳中,地方税那一部分是根据企业隶属关系进行缴纳,因此地方政府为了提高税收收入会倾向于控制和干预企业,这对生产要素的合理流动以及对企业的跨地经营、资产重组等都有不利的影响。另一方面分税制改革后,地方政府的财力下降,导致地方政府对金融的控制程度加强,金融沦为“第二财政”,使得政府不愿意金融资源流出本地[31]。
2.2 银行选取与数据来源
目前长三角16个核心城市中有15家城市商业银行,本文排除成立时间较短的宁波通商银行和宁波东海银行,选取其他13家银行（包括总部位于上海的上海银行,位于江苏省的南京银行、苏州银行、江苏银行以及江苏长江商业银行,总部在浙江的杭州银行、嘉兴银行、台州银行、宁波银行、湖州银行、绍兴银行、浙江民泰商业银行、浙江泰隆商业银行）作为研究对象,对各银行在长三角地区其他城市设置总部或分支机构的时间、数量进行统计。以在异地建立分支机构作为金融资源的流动形式。长三角地区市县行政区划随着时间发生了一定的变化(2009年7月2日,通州市被撤销设立为南通市通州区;2011年苏州市吴江市被撤销设区变成吴江区;2011年县级江都市撤销设立扬州市江都区;2012年12月,撤销县级姜堰市,设泰州市姜堰区;2013年10月,撤销县级上虞市,设绍兴市上虞区。),本文统一为2012年的情况,共有1个直辖市、15个地级市、34个县级市、22个县。为了便于分析,将上海市归并到地级市,同时为了避免数据口径的重叠,本文地级市的统计口径为市区,数据来源于各银行官网以及浙江省工商局网站、江苏省工商局、上海工商局网站中的企业信息查询。2.3 研究方法
本文以城市商业银行在不同的城市开设分支机构来建立城市群之间的金融流动网络,流动网络数据是关系数据,和属性数据存在较大差异,因此传统的统计方法不太适合,已有流动网络的研究主要借助社会网络分析工具进行研究[32]。本文借鉴SNA中的两个分析方法：密度（Density）分析和二次指派程序（quadratic assignment procedure,QAP）回归分析。密度的作用是度量网络的内在凝聚度（Cohesion）。对于一个有n个节点的网络,其密度通过该网络中已有连接的数量与最大可能连接数量之比来计算,公式如下：式中：e表示现有关系的个数。密度越大,表明整体网络成员之间的关系紧密程度越大。SNA的常用软件是Ucinet,但使用该软件计算密度时对数据有要求,即数据必须是N×N矩阵形才能计算N个节点构成的整体网络的密度,而本文在计算不同城市类型之间的网络密度时数据不满足要求,因此,本文只能借助密度公式的思想手工统计计算。以计算地级市流动到县级市的密度为例进行说明,首先,统计出地级市i在所有县级市开设的机构数量
其他城市间流动网络的密度计算过程类似,不再赘述。
QAP方法是以重抽样为基础,通过对两个1维的N×N矩阵中各个格值的相似程度进行比较分析,可以计算得到两个矩阵之间的相关性系数,并可以对系数值进行非参数检验。QAP方法对于存在共线性以及自相关等情况的观察值同样使用,这使得其比OLS更加适合于对网络数据的回归分析进行估计[32]。为了消除不同网络数据的量纲,本文首先采用极差标准化方法对影响金融资源流动的各差值网矩阵数据进行处理,进而对金融资源流动网络的影响机制进行QAP相关分析以及QAP回归分析。
Dagum基尼系数分解方法由于考虑子样本的分布状况,因而在传统泰尔指数分解方法上有所改进,在分解过程中,本文与传统的区域分类不同是,本文按照城市层级进行分解,将整体基尼系数分解为三个部分：层级内差距的贡献GW,层级间净值差的贡献Gnb,超变密度的贡献Gt,满足G=GW+Gnb+Gt。其具体的分解参考相关文献[33]。
3 不同金融等别城市间的金融资源流动分析
3.1 金融资源流动网密度测度
为了考察不同金融等别城市间金融资源流动程度,本文借鉴社会网络分析中的“密度”公式,测算了不同类型城市间的金融资源流动网密度。此外,为了考察“行政区经济”在长三角金融资源流动中的影响,文章对金融流动网进行了细分,分别从整体网、跨省网、跨市网角度测算了2008年、2010年、2012年和2014年不同金融等别城市之间的金融资源流动网络数和网络密度,网络数用开设的分支机构数量衡量,网络密度则借助式（2）整理计算得到,具体结果分别如表1至表3所示,表中的数据分别表示截止到对应年份年底,从行所属城市类流入列所属的城市类的统计结果,例如,截至2012年,城市群金融流动网中地级市流往县级市的网络数为40,网密度为0.131,在跨省、跨市的金融流动网中,这一网络数分别为6和22,网密度分别是0.020和0.072。Tab 1
表1
表1长三角不同金融等别城市间金融资源流动的整体网络密度
Tab 1The global density of financial resources flow network between financial gradation cities in the Yangtze River Delta
| 年份 | 地级市 | 县级市 | 县 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 网络数 | 密度 | 网络数 | 密度 | 网络数 | 密度 | ||||
| 地级市 | 2008 | 11 | 0.082 | 20 | 0.065 | 16 | 0.081 | ||
| 2010 | 26 | 0.193 | 26 | 0.085 | 18 | 0.091 | |||
| 2012 | 30 | 0.222 | 40 | 0.131 | 25 | 0.126 | |||
| 2014 | 42 | 0.311 | 55 | 0.180 | 26 | 0.131 | |||
| 县级市 | 2008 | 2 | 0.063 | 1 | 0.015 | 2 | 0.046 | ||
| 2010 | 6 | 0.188 | 3 | 0.046 | 4 | 0.091 | |||
| 2012 | 6 | 0.188 | 7 | 0.106 | 5 | 0.114 | |||
| 2014 | 9 | 0.281 | 7 | 0.106 | 7 | 0.159 | |||
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Tab 2
表2
表2长三角不同金融等别城市间金融资源流动的跨省网络密度
Tab 2The density of trans-provincial financial resources flow network between financial gradation cities in the Yangtze River Delta
| 年份 | 地级市 | 县级市 | 县 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 网络数 | 密度 | 网络数 | 密度 | 网络数 | 密度 | ||||
| 地 级 市 | 2008 | 6 | 0.044 | 2 | 0.007 | 0 | 0.000 | ||
| 2010 | 13 | 0.096 | 2 | 0.007 | 1 | 0.005 | |||
| 2012 | 15 | 0.111 | 6 | 0.020 | 2 | 0.010 | |||
| 2014 | 16 | 0.119 | 14 | 0.046 | 2 | 0.010 | |||
| 县 级 市 | 2008 | 0 | 0.000 | 0 | 0.000 | 0 | 0.000 | ||
| 2010 | 1 | 0.031 | 0 | 0.000 | 0 | 0.000 | |||
| 2012 | 1 | 0.031 | 0 | 0.000 | 0 | 0.000 | |||
| 2014 | 1 | 0.031 | 0 | 0.000 | 0 | 0.000 | |||
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Tab 3
表3
表3长三角不同金融等别城市间金融资源流动的跨市网络密度
Tab 3The density of trans-city financial resources flow network between financial gradation cities in the Yangtze River Delta
| 年份 | 地级市 | 县级市 | 县 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 网络数 | 密度 | 网络数 | 密度 | 网络数 | 密度 | ||||
| 地 级 市 | 2008 | 11 | 0.082 | 3 | 0.010 | 0 | 0.000 | ||
| 2010 | 26 | 0.193 | 9 | 0.029 | 1 | 0.005 | |||
| 2012 | 30 | 0.222 | 22 | 0.072 | 8 | 0.040 | |||
| 2014 | 42 | 0.311 | 37 | 0.121 | 12 | 0.061 | |||
| 县 级 市 | 2008 | 1 | 0.031 | 0 | 0.000 | 0 | 0.000 | ||
| 2010 | 4 | 0.125 | 2 | 0.030 | 1 | 0.023 | |||
| 2012 | 4 | 0.125 | 5 | 0.076 | 1 | 0.023 | |||
| 2014 | 7 | 0.219 | 5 | 0.076 | 3 | 0.068 | |||
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从表1可以看到：整体上,随着时间变化,各等别城市间的金融网络数都在增加,金融网络密度稳定增加,具体的,各年间密度最大的是地级市到地级市之间的金融资源流动,其次是县级市到地级市,县级市到县级市的金融资源流动程度最低。
通过对原始数据的观察,可以发现大量的城市间金融资源流动都发生在同一省份内部,省级边界效应较为明显,例如,截至2014年,嘉兴银行、绍兴银行和湖州银行其分别在异地开设了20家、9家、22家分支机构全部都在浙江本省。下面剔除同一省份内城市间的资源流动,仅对跨省金融资源流动网进行考察。
可以看到：① 对于地级市→地级市而言,此时的网络数和网络密度大幅下降,2008-2012年间,网络数和网密度基本下降了一半,而2014年这种数量差异更大,网络数从之前的42下降到16,降低了61.90%,而地级市到县级市以及地级市到县的流动情况差异更大。② 县级市往地级市流动的网络数量仅为1,而县级市到县市的情况则为0,表明从县级市往异地开设分支机构时,省级边界的影响更大,这也与在县级市设立总部的银行自身的实力和规模有关,正如前面所说,金融增长极内的金融产业在金融职能层次、规模和强度都相比金融中心有差距,因此其能产生的辐射有效,这和前文的理论分析高度吻合。
本文研究城商行异地扩张,存在着大量的总部位于市区的银行在同一市的市县扩张,这种情况也是城市商业银行扩张的普遍情况,为了分析这种情况存在多少,下面将这种扩张情况从流动网中剔除进行密度测算,所得的结果如表3所示,2014年,地级市到县级市的异地扩张数量从原来的55减少到37,地级市到县的扩张从原来的26减少到12,表明地级市往地级市和县所开设的分支机构中分别有67.27%和46.15%的比例是在本市之外。
通过上面的分析,本文可以得到如下结论：第一,随着时间变化,长三角各金融等别城市间的金融网络数都在增加,金融网络密度稳定增加,表明长三角金融一体化呈现出稳定发展的趋势。第二,2014年,整体上地级市之间的金融资源流动最频繁,流动网络的密度最大。表明长三角地级中心城市之间的金融资源流转、置换程度最强;其次为县级市向地级中心城市的金融资源流动,其流动网络的密度排第二大,表明长三角金融增长极对金融中心有较强的回流作用（涓滴作用）,也说明长三角中心城市对金融腹地存在较大的吸引力,极化效应明显;而地级市流到县市的金融资源相对较少,表明长三角金融中心对金融增长极和金融支点等金融腹地的辐射效应（扩散效应）有限。第三,“行政边界”在长三角金融资源的流动（金融机构的异地扩张）中存在较为明显的影响,其中“省级行政边界”要大于“市级行政边界”的影响。
3.2 金融资源流动的路径选择分析
3.2.1 指标选取及数据说明 根据前文的理论分析,本文选取如下的指标来反应各种影响金融资源流动的因素：采用人均GDP来衡量各城市的经济水平;全球化的影响用进出口水平和利用外资水平来衡量;金融资源的流动最直接的原因就是区域间金融资源的差异,本文分别用人均存贷款额和金融相关比率（金融机构年末贷款额占GDP的比例）这两个指标来反映区域金融发展水平;Montiel等发现在20世纪90年代,外商直接投资（FDI）对亚洲地区金融的流动起到了很大的作用[34],因此,本文选取实际利用外资总额来表征全球化的影响。边界在分割金融系统中有着重要地位和影响,长三角地区的经济主要是外向型企业,非公有制经济发展较充分,市场经济活跃,本文选取各城市进出口总额来衡量市场化水平大小。由前面的分析可知：行政边界对长三角金融资源的流动有一定的影响,长三角地区实现一体化,首先要打破行政边界来的影响,故引入0、1虚拟变量（1表示两城市同属一个省,0表示不同省）来衡量省级行政边界作用。考虑到城市商业银行的开设是在一整年间陆续开设,本文选取的银行异地分支机构数据截止到2014年,而自变量数据则滞后一年为2013年,数据来源于2014年的《上海统计年鉴》《江苏统计年鉴》《浙江统计年鉴》。3.2.2 实证研究结果 前文仅仅从地理边界角度对不同层级城市间的流动情况进行了分析,而城市间金融资源的流动因素除了边界因素外,还有其他的因素,下面将各种因素都考虑进来进行影响因素分析,从地级市到地级市、地级市到县市这两种流动情况展开分析。分别对金融流动矩阵和自变量的差值矩阵做QAP相关分析和QAP回归分析,具体结果如表4所示。
Tab 4
表4
表4长三角不同金融等级城市间商业银行扩张路径原因分析
Tab 4An analysis on city commercial banks' expansion path between financial gradation cities in the Yangtze River Delta
| 自变量 | 自变量解释 | 地级市→地级市 | 地级市→市县 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| QAP相关分析 | QAP回归 | QAP相关分析 | QAP回归 | |||||||
| 相关系数 | P值 | 标准化 | P值 | 相关系数 | P值 | 标准化 | P值 | |||
| 常数项 | 0 | 0 | ||||||||
| 金融发展水平 | 人均存贷款额差值网 | -0.083 | 0.192 | -0.163 | 0.151 | 0.021 | 0.405 | 0.262* | 0.066 | |
| FIR差值网 | -0.042 | 0.33 | 0.150 | 0.157 | -0.079 | 0.225 | -0.067 | 0.291 | ||
| 全球化因素 | 实际利用外资总额差值网 | -0.108* | 0.082 | -0.231* | 0.051 | -0.138* | 0.058 | -0.072 | 0.268 | |
| 市场化水平 | 进出口总额 差值网 | -0.084 | 0.142 | -0.061 | 0.275 | -0.125* | 0.052 | -0.143* | 0.088 | |
| 经济发展水平 | 人均GDP差值网 | -0.071 | 0.247 | 0.074 | 0.301 | -0.095 | 0.147 | -0.234* | 0.069 | |
| 一体化水平 | 行政边界0-1网络 | 0.017 | 0.374 | 0.024 | 0.341 | 0.125* | 0.058 | 0.140** | 0.041 | |
| R2 | 0.033 | 0.006 | 0.078 | |||||||
| 调整后R2 | 0.012 | 0.005 | 0.056 | |||||||
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地级市→地级市模型可以解释金融流动网络1.2%的变异,而地级市—市县模型则可以解释金融流动网络5.6%的变异,一般而言,同一数据的QAP回归分析一般比OLS分析的确定系数要低[32],可以看到,不同的城市类型间的流动的影响因素是不一致的,在地级市之间的流动中,主要因素都不太显著,而仅仅只有利用外资水平的差异这一个因素在10%的显著性水平下是显著的,这是因为：在长三角的16个中心城市间整体发展水平较为均质、经济金融形势较好,金融资源的流动愈加频繁,金融网络密度较大,城市间一体化程度较高,导致各城市间各影响因素的差异没有产生显著作用,可见在长三角城市群中,金融中心之间的金融资源流动和扩散呈现出“均匀扩散”特征,即各城市间的金融机构扩张没有明显的空间偏好。相反,在地级市到县市的流动中,金融资源的流动会受到各种因素的限制,其中影响最大的行政边界因素,如是否同一省份,也就是说地级市流动到县级市会显著的受到省份边界效应的影响,这和前面分析的结论一致,季菲菲等[15]在进行类似研究时,没有将城市进行细分,发现整体上地级市之间的金融机构扩张存在显著的边界分割,但是本文通过深入分析发现,这一结论不精确,因为这一结论仅仅适用于中心城市（城市市区）之间,而对于地级市到县市的扩张则存在显著的边界效应,说明目前长三角金融一体化中“行政区经济”障碍的突破工作要有针对性,应该从地级市到县市这种金融辐射路径上进行努力,例如将目前的“区域金融协调政策”以及“区域信用体系建设”做到县市,只有逐步消除行政边界因素、实现金融资源在节点间无障碍流动才能最终实现金融一体化[1]。其次,地级市和县市之间的经济发展水平差异、金融发展水平差异,以及对外开放水平差异等都会影响到金融机构的路径选择。这表明长三角地区金融机构从金融中心到金融腹地之间的扩张属于“条件扩散”因为金融机构的本质属性为企业,企业的经济活动行为不可能背离对利润的追逐,作为城市商业银行也是一样,其进行异地扩张会从成本和收益两方面进行考虑,在面临信息不对称这种风险下,对当地企业而言,只有能获得稳定的收益,如稳定的存贷款量,同时进入成本较低的情况下,其才会考虑流入。因此各县市自身也要加强经济金融环境建设,努力缩小和地级市之间的差距,通过“栽好梧桐树”,实现“引进金凤凰”的目标,从而得到中心城市的金融辐射,促进本地经济水平发展。
4 不同金融等别城市内金融资源流入差异分析
前文分析了不同金融等别城市之间的流动情况,从表1可以看到,金融支点和金融增长极的金融资源流入更多是来自于金融中心的辐射,而金融中心的金融资源流入更多的是来自于同一金融等别城市之间资源的流转、置换。从绝对流入的机构数量上,前者大于后者,但由于属于金融腹地的城市数量远远大于金融中心城市数量,故后者流入密度更大。这些结论只是从整体上对不同金融等别类型城市的分析,而同属某一金融等别类型城市的数量较多,这些城市之间的资源流入程度差异如何?是高等别金融城市内部的差异大还是低等别城市类?下面对这一问题进行研究,依然是从层级角度展开研究,首先分析不同层级城市的金融资源差异程度,采用Dagum分解方法进行差异分解。此外,由于金融机构在异地开设分支机构,可能是在新的城市开辟市场,也可能是在已开分支机构的城市增加机构数量,对于这两种情况,本文分别进行分析,表5所示的是不考虑机构数量,不管开设几家,都取为1,否则为0,而表6则考虑了机构数量的情况。Tab 5
表5
表5不考虑金融机构数量的流入金融资源差异程度及分解
Tab 5The degree of difference and its decomposition without considering the number of financial institutions
| 年份 | 整体 | 层级内差距 | 层级间差距 | 贡献率（%） | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 地级 | 县级市 | 县 | 地级—县级市 | 地级—县 | 县级市—县 | 层级内 | 层级间 | 超变密度 | ||||
| 2008 | 0.507 | 0.611 | 0.534 | 0.343 | 0.599 | 0.526 | 0.453 | 33.931 | 13.593 | 52.476 | ||
| 2010 | 0.490 | 0.449 | 0.540 | 0.298 | 0.572 | 0.496 | 0.438 | 30.395 | 32.554 | 33.715 | ||
| 2012 | 0.428 | 0.399 | 0.495 | 0.242 | 0.485 | 0.418 | 0.396 | 28.634 | 19.348 | 36.514 | ||
| 2014 | 0.376 | 0.234 | 0.443 | 0.270 | 0.393 | 0.373 | 0.381 | 24.621 | 26.257 | 23.205 | ||
| 平均值 | 0.450 | 0.423 | 0.503 | 0.288 | 0.512 | 0.454 | 0.417 | 29.395 | 22.938 | 36.477 | ||
| 年均增长率 | -9.516 | -27.356 | -6.010 | -7.683 | -13.141 | -10.803 | -5.574 | -10.139 | 24.540 | -23.815 | ||
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Tab 6
表6
表6考虑金融机构数量的流入金融资源差异程度及分解
Tab 6The degree of difference and its decomposition in terms of the number of financial institutions
| 年份 | 整体 | 层级内差距 | 层级间差距 | 贡献率（%） | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 地级 | 县级市 | 县 | 地级—县级市 | 地级—县 | 县级市—县 | 层级内 | 层级间 | 超变密度 | ||||
| 2008 | 0.634 | 0.653 | 0.692 | 0.494 | 0.685 | 0.592 | 0.618 | 36.816 | 3.482 | 59.702 | ||
| 2010 | 0.621 | 0.590 | 0.648 | 0.446 | 0.672 | 0.640 | 0.581 | 32.128 | 32.748 | 35.125 | ||
| 2012 | 0.621 | 0.609 | 0.611 | 0.406 | 0.692 | 0.682 | 0.538 | 30.110 | 41.094 | 28.796 | ||
| 2014 | 0.616 | 0.538 | 0.626 | 0.426 | 0.663 | 0.676 | 0.569 | 29.971 | 47.116 | 22.913 | ||
| 平均值 | 0.623 | 0.598 | 0.644 | 0.443 | 0.674 | 0.648 | 0.577 | 32.256 | 31.110 | 36.634 | ||
| 年均增长率 | -0.948 | -6.218 | -3.282 | -4.806 | -1.127 | 4.516 | -2.714 | -6.627 | 138.281 | -27.328 | ||
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可以看到,在考察期内,长三角城市群整体上的点入度（流入的机构数量）差异较大,且逐年稳定下降,区域差异不断降低,这是因为那些没有分支机构的城市越来越少,有机构进入的城市越来越多,使得整体的差异越来越小,也说明长三角金融一体化的程度越来越高,2008-2014年,整体的差异程度年均下降9.52%,在不同层级城市内部,这种差异程度也在不断降低,降幅最大的是地级市,年均降幅高达27.36%,说明地级市间金融资源流入的差异不断缩小,达到了一定均衡局面,这和前面分析发现地级市之间的金融资源流动已经达到了“均匀扩散”一致。而差异程度最大的是县级市,县的差异程度最小,这与县本身流入的金融资源较少有一定关系,而县级市则不一样,有的县级市吸引各类金融机构流入,有些地级市则为没有一家。导致平均基尼系数高达0.509。和整体的情况一致,不同层级城市之间的金融资源流入程度差异也在稳定降低,地级市和县级市之间的差异最大,其次是县级市和县,差异相对最小的是县级市和县之间。而在对整体差异的贡献上,超变密度贡献最大,但其贡献程度不断降低,其次是层级内部,其贡献比例也在稳定下降,而层级间的差异贡献程度则有增大的趋势。
可以发现：① 各县级市之间的差异最大,高于平均值水平,各县的差异程度最小。通过具体数据发现,在一些经济条件较好的县级市,如慈溪、温岭、余姚市,得到大量的金融机构的青睐,2014年底分别有28家、27家和21家分支进驻,但也有一些县级市没有流入一家分支机构。如位于溧阳、金坛、丹阳等九个地级市的进入机构数为0,差异明显。② 地级市和县级市之间的差异略微高于地级市和县之间的差异,而县级市与县之间的差异都是相对最小。在差异分解上,随着时间发展,层级间的差异所占的贡献率急剧增加,从2008年的3.485%增加到2014年的47.116%,层级间的贡献则稳定降低,可见,不同层级间的差异越来越大,对总差异的贡献越来越高。③ 当考虑流入金融机构分支数量的时候,长三角各城市之间的金融资源流入差异增大了,考察期内的基尼系数的平均值高达0.623,在之前基础上增加了38.43%,且不管是层级内还是层级间,城市间差异程度都明显更大,这说明各城市金融资源的流入存在一定的“马太效应”,即那些经济金融环境更好的城市会更受到青睐,金融机构在进行异地扩张时候,宁愿在那些更受青睐的地区多开设几家,也不愿意在没有分支机构的地区“开拓新市场”。这可以从银行异地扩张的成本效益的角度解释：一方面,银行往往优先在那些经济金融环境相对较好的地区开设分支机构,因为这些地区能给其带来稳定的收益,而没有开始分支机构的地区往往吸引力不够,使得金融机构宁愿在一些地区多开设几家也不愿进入这些地区;另一方面,增开分支机构会存在规模经济效应,同时由于对该地区已经比较熟悉,因此在这些地区开分支机构所带来的信息不对称问题相对更小,因此进入成本更低。这种情况在县级市和县之间尤其明显,县级城市内部的基尼系数此时在不考虑分支机构数量的基础上增加了53.537%,其次是县级市,其增加了38.427%。可见,各市县城市内金融资源的流入存在“马太效应”的倾向。
5 结论与启示
本文以城市商业银行的异地扩张构建了城市金融资源流动网,借鉴城市群金融等别城市金融资源流动理论,从地级市、县级市、县三层城市入手分析,借助社会网络分析工具和Dagum方法研究了各等别城市2008-2014年金融资源的流动密度、流动路径、流动协调性等问题,得到了一些较为有意义的结论和启示。（1）中心城市间流动密度较高,但其扩散效应发挥不够。借鉴社会网络分析方法中的“网络密度”测度方法对不同金融等别城市间的流动密度进行计算,发现：随着时间的变化,整体上,以城市商业银行异地扩张衡量的金融资源流动程度不断加大,地级市之间的流动密度最大、其次是县级市流入地级市。而地级市流到县市的网络密度不高,这表明目前长三角城市群金融等别城市间所呈现的空间作用特征主要是金融中心城市之间的流动,以及金融中心对金融增长极的集聚效应,而中心城市对金融腹地的扩散辐射作用不够,有待挖掘。
（2）不同等别城市之间的金融流动路径呈现较大差异。采用QAP回归分析方法对不同等别城市间的金融资源流动路径做影响因素分析,发现：地级城市间的经济金融环境差异对其流动的影响较小,此外,在“行政边界”的影响上,虽然在考虑了省域边界和市域边界后,各类型城市之间的金融资源流动密度都有所下降,但省级行政边界对地级城市间的金融资源流动影响不显著。可见长三角地级市之间金融资源一体化程度较高,城市间金融资源流动较为顺畅,这也表明长三角城市群中中心城市之间的金融资源流动和扩散呈现出“均匀扩散”特征,即金融机构的扩张没有明显的空间指向性;而对于地级市向县市等城市扩张的时候,决策者考虑的因素较多,其中影响最显著的是该县市是否和自己同一省份,其次为地级市和县市之间的经济水平差异、金融发展水平差异,以及对外开放水平等,这些因素的差异会影响地级市金融资源往金融腹地的流入,会影响地级市对市县的金融辐射效应的发生,说明长三角地区金融机构从地级市金融中心到县市金融腹地的扩张属于“条件扩散”。因此,一方面,省级政府要将宏观层面上的一体化工作,如长三角城市群的“区域金融协调政策”以及“区域信用体系建设”等工作做到县市层面,要充分考虑到县市的经济金融环境。另一方面,地方政府特别是县市这一级政府要优化当地金融环境,促进金融中心→金融腹地辐射效应的发挥,
（3）金融资源的流入不协调,市县存在“马太效应”的倾向。以“点入度”来考察城市的金融资源流入程度,并采用Dagum分解模型对各类型城市金融资源流入的差异进行了分解。发现：县级市内部的差异程度最高,其次是地级市和县。可见长三角县级市的金融经济环境存在较大的差异,在一些条件较好的县级市,如慈溪市、温岭市得到大量的金融机构的青睐,但也有9个县级市没有流入一家分支机构。当考虑金融机构重复开设分支机构时,此时差异程度明显更大,这种差异程度提高最大的是县级城市,其次是县级市,分别在不考虑分支机构数量的基础上增加了53.537%和38.427%。可见,各市县城市内金融资源的流入存在“马太效应”的倾向。因此,长三角高层决策者对目前县市金融环境差异较大这一问题协调力度不够,这不利于长三角金融经济的协调发展。同时,地方政府特别是那些金融机构流入较少的县市要加大作为,鉴于金融机构的扩张是一种企业化行为,目的是追求其利润最大化,地方政府一方面要在经济金融环境上进行改善,另一方面要从政策上给予金融机构一定的优惠,充分考虑城市商业银行的利益。
金融资源流动是一个复杂的过程,本文的不足之处在于仅考察了城市商业银行的异地扩张这一种特殊情况,没有涉及其他金融资源,如货币资金、金融制度等层次的金融资源,今后将继续加强这方面的研究。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
| [1] | 长三角金融一体化是长三角经济一体化的组成部分。本书在回顾国内外文献的基础上，运用理论研究与比较分析、计量研究与实证分析相结合的方法，对长三角金融一体化进行了系统的论述，建立了分析框架。独创性地提出了推动长三角金融一体化发展的政策 长三角金融一体化是长三角经济一体化的组成部分。本书在回顾国内外文献的基础上，运用理论研究与比较分析、计量研究与实证分析相结合的方法，对长三角金融一体化进行了系统的论述，建立了分析框架。独创性地提出了推动长三角金融一体化发展的政策 |
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| [3] | . This paper tests for uncovered interest parity (UIP) using daily data for 23 developing and developed countries during the crisis-strewn 1990s. We find that UIP works better on average in the 1990s than in previous eras in the sense that the slope coefficient from a regression of exchange rate changes on interest differentials yields a positive coefficient (which is sometimes insignificantly different from unity). UIP works systematically worse for fixed and flexible exchange rate countries than for crisis countries, but we find no significant differences between rich and poor countries. Copyright 2002, International Monetary Fund |
| [4] | . |
| [5] | . This paper investigates the validity of the law of one price (LOP) in international financial markets by examining the frequency, size and duration of inter-market price di erentials for borrowing and lending services (`one-way arbitrage'). Using a unique data set for three major capital and foreign exchange markets that covers a period of more than seven months at tick frequency, we nd that the LOP holds on average, but numerous economically signi cant violations of the LOP arise. The duration of these violations is high enough to make it worth- while searching for one-way arbitrage opportunities in order to minimize borrowing costs and/or maximize earnings on given funds. We also document that such opportunities decline with the pace of the market and increase with market volatility. |
| [6] | . Financial integration has strong implications for financial stability. On the one hand, financial integration among economies helps to improve their capacity to absorb shocks and foster development. On the other hand, intensified financial linkages in a world of increasing capital mobility may also harbour the risk of cross-border financial contagion. This paper provides a survey of high-frequency indicators to monitor the development of equity market integration in Asia. The results show that after slowing down between 2002 and 2006, the equity market integration process picked up again in 2007鈥08. Nevertheless, the process is not complete and the degrees of integration between mature and emerging equity markets are different. The divergence may be attributed to the difference in the political, economic and institutional aspects across jurisdictions in Asia. |
| [7] | . How internationally mobile is the world's supply of capital? Does capital flow among industrial countries to equalize the yield to investors? Alternatively, does the saving that originates in a country remain 'to be invested there? Or does the truth lie somewhere between these two extremes? The answers to these questions are not only important for understanding the international capital market but are also critical for analyzing a wide range of issues including the nation's optimal rate of saving and the incidence of tax changes.(This abstract was borrowed from another version of this item.) |
| [8] | . In: |
| [9] | . The methodology of Feldstein and Horioka (Econ. J. 90 (1980) 314) is used to gauge the degree of capital mobility and accessibility to international financial markets following financial liberalisation. The sample consists of 90 developing countries divided into four regions: Africa, Asia, Latin America, and the Middle East. The sample period is 1975-1995, split into two periods. Our results indicate that for developing countries capital is relatively immobile. There is also evidence that access to international financial markets increases following financial liberalisation. Finally, including foreign aid in the saving-investment regression has an important positive effect on the saving coefficient. |
| [10] | . By Hongkee Kim, Keun-Yeob Oh and Chan-Woo Jeong; Panel cointegration results on international capital mobility in Asian economies |
| [11] | . |
| [12] | . 随着城市地区社会经济的快速发展，相关的空间经济联系与地域组织优化研究成为研究最活跃、成果最丰富的部分之一。本文目的在于提供一种分析的思路和方法指引。从经济社会学的角度，以长江三角洲城市群中的16个中心城市组成的资金往来网络为例，用社会网络分析方法对该网络的基本网络特征进行分析来探讨城市群的空间层级结构。在今后的发展中城市群要合理规划布局，增强城市间的协调共客性，发挥政府的重要影响作用，营造一个良好的城市发展环境。 . 随着城市地区社会经济的快速发展，相关的空间经济联系与地域组织优化研究成为研究最活跃、成果最丰富的部分之一。本文目的在于提供一种分析的思路和方法指引。从经济社会学的角度，以长江三角洲城市群中的16个中心城市组成的资金往来网络为例，用社会网络分析方法对该网络的基本网络特征进行分析来探讨城市群的空间层级结构。在今后的发展中城市群要合理规划布局，增强城市间的协调共客性，发挥政府的重要影响作用，营造一个良好的城市发展环境。 |
| [13] | . . |
| [14] | . 论金融可持续发展白钦先丁志杰自８０年代以来，金融业的动荡与重整成为一个全球性的重要问题。在整个８０年代和９０年代上半期的１５年时间里，１３３个国家即大约３／４的国际货币基金组织成员国经历了程度不同的严重金融困难；１９９７年爆发的东南亚金融危机及其蔓延... . 论金融可持续发展白钦先丁志杰自８０年代以来，金融业的动荡与重整成为一个全球性的重要问题。在整个８０年代和９０年代上半期的１５年时间里，１３３个国家即大约３／４的国际货币基金组织成员国经历了程度不同的严重金融困难；１９９７年爆发的东南亚金融危机及其蔓延... |
| [15] | . 在区域一体化背景下，金融资源跨区域流动日益频繁，对金融机构产生了提供跨区域服务的需求。在理想状况下，金融机构将完全按市场化需求布局，但现实中会受到边界和政策的阻碍。本文以城市商业银行为例，借鉴金融地理学的相关理论，应用网络分析方法剖析了金融机构在一体化区域中的分布格局及扩张机理。基于2007-2013 年长三角地区16 市金融机构发展状况和城市商业银行分布数据，构建了城市商业银行布局网络，并进一步测量了边界效应和结构洞有效规模。结果显示：①长三角地区城市商业银行分布层级明显，异地经营逐渐增多，有突破江浙省界的趋势；除上海金融中心作用凸显之外，南京、杭州、宁波和台州也成为金融机构网络中的重要空间节点。②除政策管制占主导因素之外，城市金融需求、历史文化以及城市商业银行自身规模、股权结构和战略定位对其扩张路径也有重要影响。研究区域人均贷款、文化差异、地方财政收入自治率均对金融机构扩张有显著的影响，金融业比重、人均GDP和行政边界则并无显著作用。 . 在区域一体化背景下，金融资源跨区域流动日益频繁，对金融机构产生了提供跨区域服务的需求。在理想状况下，金融机构将完全按市场化需求布局，但现实中会受到边界和政策的阻碍。本文以城市商业银行为例，借鉴金融地理学的相关理论，应用网络分析方法剖析了金融机构在一体化区域中的分布格局及扩张机理。基于2007-2013 年长三角地区16 市金融机构发展状况和城市商业银行分布数据，构建了城市商业银行布局网络，并进一步测量了边界效应和结构洞有效规模。结果显示：①长三角地区城市商业银行分布层级明显，异地经营逐渐增多，有突破江浙省界的趋势；除上海金融中心作用凸显之外，南京、杭州、宁波和台州也成为金融机构网络中的重要空间节点。②除政策管制占主导因素之外，城市金融需求、历史文化以及城市商业银行自身规模、股权结构和战略定位对其扩张路径也有重要影响。研究区域人均贷款、文化差异、地方财政收入自治率均对金融机构扩张有显著的影响，金融业比重、人均GDP和行政边界则并无显著作用。 |
| [16] | . Abstract: Transportation infrastructure of a country is one of the most important indicators of its economic growth. Here we study the Airport Network of India (ANI), which represents India's domestic civil aviation infrastructure, as a complex network. We find that ANI, a network of domestic airports connected by air links, is a small-world network characterized by a truncated power-law degree distribution, and has a signature of hierarchy. We investigate ANI as a weighted network to explore its various properties and compare them with their topological counterparts. The traffic in ANI, as in the World-wide Airport Network (WAN), is found to be accumulated on interconnected groups of airports and is concentrated between large airports. In contrast to WAN, ANI is found to be having disassortative mixing which is offset by the traffic dynamics. The analysis indicates toward possible mechanism of formation of a national transportation network, which is different from that on a global scale. |
| [17] | . |
| [18] | . 城市群网络化发展是长江三角洲区域一体化发展的基本特征之一。研究以长三角城市群内16个主 要城市经济联系为实证,从社会网络分析视角,对城市群网络的基本形式、网络结构属性及内部微观特征进行分析。结果显示长三角城市间已互动形成紧密的网络状 关联,但网络内各城市结点间中心性不均衡、枢纽型城市较少,区域多中心、网络化协同发展格局显现,最后提出了长三角城市群区域网络功能提升及治理的相关建 议。 . 城市群网络化发展是长江三角洲区域一体化发展的基本特征之一。研究以长三角城市群内16个主 要城市经济联系为实证,从社会网络分析视角,对城市群网络的基本形式、网络结构属性及内部微观特征进行分析。结果显示长三角城市间已互动形成紧密的网络状 关联,但网络内各城市结点间中心性不均衡、枢纽型城市较少,区域多中心、网络化协同发展格局显现,最后提出了长三角城市群区域网络功能提升及治理的相关建 议。 |
| [19] | . 信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外****的关注.本文以新浪微博为例,从网络社会空间的角度入手,对中国城市网络发展特征进行了研究.研究表明:微博社会空间视角下的中国城市网络存在着明显的等级关系与层级区分,城市的网络连接度与城市等级表现出了相对一致性.根据城市网络层级与网络联系强度,东部、中部、西部3大区域板块的网络联系差异明显,东部地区内部的联系,以及东部与中部地区和西部地区的联系几乎构成当前网络体系中的全部.城市网络呈现出分层集聚现象,具体表现为“三大四小”发展格局,即京津冀区域、珠三角区域、长三角区域、成渝地区、海西地区、武汉地区、东北地区.高等级城市在整个城市网络中处于绝对支配地位,北京以突出的优势成为全国性的网络联系中心,而上海、广州、深圳则成为全国性的网络联系副中心. . 信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外****的关注.本文以新浪微博为例,从网络社会空间的角度入手,对中国城市网络发展特征进行了研究.研究表明:微博社会空间视角下的中国城市网络存在着明显的等级关系与层级区分,城市的网络连接度与城市等级表现出了相对一致性.根据城市网络层级与网络联系强度,东部、中部、西部3大区域板块的网络联系差异明显,东部地区内部的联系,以及东部与中部地区和西部地区的联系几乎构成当前网络体系中的全部.城市网络呈现出分层集聚现象,具体表现为“三大四小”发展格局,即京津冀区域、珠三角区域、长三角区域、成渝地区、海西地区、武汉地区、东北地区.高等级城市在整个城市网络中处于绝对支配地位,北京以突出的优势成为全国性的网络联系中心,而上海、广州、深圳则成为全国性的网络联系副中心. |
| [20] | . 在当今全球化与地方化、区域化的背景下，物质和能量在各节点间的高速流动促进了城市网络的形成并成为一种新的区域组织模式和空间结构，尤其是对区域一体化高度发达的区域产生了深刻影响。以长江三角洲地区为例，从人口迁移的网络空间入手，从网络密度、中心势等角度对1982-2010年长三角地区人口网络的演变进行研究。结果表明：整体上人口迁移网络日趋成熟，但空间分布不均衡；人口迁移主要流向上海、杭州、南京、宁波和苏锡常等核心城市，同时这些城市的人口外迁现象逐渐显现；以无锡、苏州、杭州之间人口迁移联系为主体的省际间人口流动行为增多，空间上具有等级扩散的特征；不同空间尺度的网络结构相互嵌套，在地方尺度下形成了江苏以邻域渗透为主和浙江的等级辐合两种网络结构。最后从就业机会、收入水平、产业结构、迁移成本等方面分析了人口迁移网络的演化历经均质离散—单核心集聚—多核心等级网络—链式空间网络四个阶段的成因。 . 在当今全球化与地方化、区域化的背景下，物质和能量在各节点间的高速流动促进了城市网络的形成并成为一种新的区域组织模式和空间结构，尤其是对区域一体化高度发达的区域产生了深刻影响。以长江三角洲地区为例，从人口迁移的网络空间入手，从网络密度、中心势等角度对1982-2010年长三角地区人口网络的演变进行研究。结果表明：整体上人口迁移网络日趋成熟，但空间分布不均衡；人口迁移主要流向上海、杭州、南京、宁波和苏锡常等核心城市，同时这些城市的人口外迁现象逐渐显现；以无锡、苏州、杭州之间人口迁移联系为主体的省际间人口流动行为增多，空间上具有等级扩散的特征；不同空间尺度的网络结构相互嵌套，在地方尺度下形成了江苏以邻域渗透为主和浙江的等级辐合两种网络结构。最后从就业机会、收入水平、产业结构、迁移成本等方面分析了人口迁移网络的演化历经均质离散—单核心集聚—多核心等级网络—链式空间网络四个阶段的成因。 |
| [21] | . <p>新中国成立以来,中国大陆城市体系空间格局发生了深刻的变化。传统的城市体系空间联系主要从人流、物流、技术流、信息流、金融流进行数据的收集和分析,也有运用图论原理进行Rd链分析。近来,随着社会主义市场经济的迅速发展,城市之间的联系变得异常复杂、数据不易得到。本文试图运用重力模型方法对中国城市间的空间联系强度进行定量计算,据此刻画中国城市体系的空间联系状态和结节区结构。从研究结果看,所得结论与实际情况基本吻合。</p> . <p>新中国成立以来,中国大陆城市体系空间格局发生了深刻的变化。传统的城市体系空间联系主要从人流、物流、技术流、信息流、金融流进行数据的收集和分析,也有运用图论原理进行Rd链分析。近来,随着社会主义市场经济的迅速发展,城市之间的联系变得异常复杂、数据不易得到。本文试图运用重力模型方法对中国城市间的空间联系强度进行定量计算,据此刻画中国城市体系的空间联系状态和结节区结构。从研究结果看,所得结论与实际情况基本吻合。</p> |
| [22] | . 通过对当前城市体系研究进展和分析方法的阐述与总结，结合统计物理中复杂网络分析 工具，采用GIS、Matlab 和数据库等技术手段，构建城市联系网络，一定程度上突破了传统的等级 或位序城市关系研究，最后以2003 年和2007 年的Top1、Top5 和Top10 网络(城市联系强度的最大 值、前5、前10 名所连接的城市)为例证进行实证研究。研究表明：① 可将中国城市划分为北方城 市区、长江城市区、南部城市区３大城市区，形成了“三极多核”的空间格局。全国城市网络的联 系方向主要集中在环渤海地区、长三角地区和珠三角地区的主要城市(如北京、上海、广州)。但 是，从三大地区内部差异来看，环渤海地区城市等级性明显，长三角地区和珠三角地区呈现多核 化发展趋势，即城市网络化发展加强。Top10 网络反映各个城市前10 名的联系方向有所分散，即 呈现“最大联系极化、联系广度分散化”的发展趋势；② 从Top5、Top10 网络与随机网络、空间邻 近网络的对比来看，中国城市的实际网络既具有空间邻近网络这种规则网络的高聚类系数，又 具有随机网络所拥有的稀疏、长距离连接特性，表现为高聚类系数和短路径的双重特性，呈现 “小世界”网络特征；③ 从聚类系数的纵向变化看，2007 年比2003 年的城市网络连接更加分散， 区域的开放程度正在提高；④ 2007 年的平均路径长度稍有下降，说明全国城市网络中城市联系 更为紧密，连接通道增多。 . 通过对当前城市体系研究进展和分析方法的阐述与总结，结合统计物理中复杂网络分析 工具，采用GIS、Matlab 和数据库等技术手段，构建城市联系网络，一定程度上突破了传统的等级 或位序城市关系研究，最后以2003 年和2007 年的Top1、Top5 和Top10 网络(城市联系强度的最大 值、前5、前10 名所连接的城市)为例证进行实证研究。研究表明：① 可将中国城市划分为北方城 市区、长江城市区、南部城市区３大城市区，形成了“三极多核”的空间格局。全国城市网络的联 系方向主要集中在环渤海地区、长三角地区和珠三角地区的主要城市(如北京、上海、广州)。但 是，从三大地区内部差异来看，环渤海地区城市等级性明显，长三角地区和珠三角地区呈现多核 化发展趋势，即城市网络化发展加强。Top10 网络反映各个城市前10 名的联系方向有所分散，即 呈现“最大联系极化、联系广度分散化”的发展趋势；② 从Top5、Top10 网络与随机网络、空间邻 近网络的对比来看，中国城市的实际网络既具有空间邻近网络这种规则网络的高聚类系数，又 具有随机网络所拥有的稀疏、长距离连接特性，表现为高聚类系数和短路径的双重特性，呈现 “小世界”网络特征；③ 从聚类系数的纵向变化看，2007 年比2003 年的城市网络连接更加分散， 区域的开放程度正在提高；④ 2007 年的平均路径长度稍有下降，说明全国城市网络中城市联系 更为紧密，连接通道增多。 |
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| [24] | . 处于一定发展阶段的经济体的要素禀赋结构决定了该经济体的最优产业结构、具有自生能力的企业的规模特征和风险特性,从而形成对金融服务的特定需求。另一方面,各种金融制度安排在动员储蓄、配置资金和分散风险方面各有优势和劣势。因此,各个经济发展阶段的最优金融结构需要与相应阶段实体经济对金融服务的需求相适应,以有效地实现金融体系的基本功能,促进实体经济发展。 . 处于一定发展阶段的经济体的要素禀赋结构决定了该经济体的最优产业结构、具有自生能力的企业的规模特征和风险特性,从而形成对金融服务的特定需求。另一方面,各种金融制度安排在动员储蓄、配置资金和分散风险方面各有优势和劣势。因此,各个经济发展阶段的最优金融结构需要与相应阶段实体经济对金融服务的需求相适应,以有效地实现金融体系的基本功能,促进实体经济发展。 |
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| [29] | . 金融资本是区域进行生产活动并进一步带动经济增长的原动力。结合新经济地理学与金融地理学的理论，将金融资源流动纳入市场化、全球化、分权化和一体化的研究框架之下，用网络分析的方法，构建区域金融流动的格局及机理的分析框架。基于长三角16 市金融发展状况和上市公司2002 年、2005 年、2008 年和2011 年的交易数据，构建了金融资源流动和联系的网络，并进一步测量了网络密度和中心度。结果显示，长三角金融发展与金融资源分布形成了差异显著但有缩小趋势的发展格局，除上海金融中心作用凸显之外，南京、杭州和宁波也成为金融流动网络中的重要空间节点；金融流动网络密度不断增强，跨省金融流动增多。分别选取表征市场化、全球化、分权化和一体化的指标，使用QAP网络分析方法揭示了长三角金融流动的动力机制。相关和回归分析结果表明，进出口总额、FDI、文化差异、外资金融法人数量和行政边界均对金融流动有显著的影响，相反金融业比重和地方财政收入自治率则并无显著作用。本文探讨了从地理学空间差异和空间相互作用的角度来解释金融差异与金融流动的方法，对于深入研究金融一体化问题有借鉴作用。 . 金融资本是区域进行生产活动并进一步带动经济增长的原动力。结合新经济地理学与金融地理学的理论，将金融资源流动纳入市场化、全球化、分权化和一体化的研究框架之下，用网络分析的方法，构建区域金融流动的格局及机理的分析框架。基于长三角16 市金融发展状况和上市公司2002 年、2005 年、2008 年和2011 年的交易数据，构建了金融资源流动和联系的网络，并进一步测量了网络密度和中心度。结果显示，长三角金融发展与金融资源分布形成了差异显著但有缩小趋势的发展格局，除上海金融中心作用凸显之外，南京、杭州和宁波也成为金融流动网络中的重要空间节点；金融流动网络密度不断增强，跨省金融流动增多。分别选取表征市场化、全球化、分权化和一体化的指标，使用QAP网络分析方法揭示了长三角金融流动的动力机制。相关和回归分析结果表明，进出口总额、FDI、文化差异、外资金融法人数量和行政边界均对金融流动有显著的影响，相反金融业比重和地方财政收入自治率则并无显著作用。本文探讨了从地理学空间差异和空间相互作用的角度来解释金融差异与金融流动的方法，对于深入研究金融一体化问题有借鉴作用。 |
| [30] | . 基于对国际文献和中国实际的了解和思考，从金融机构的空间结构、空间发展过程以及金融机构与 环境的关系等方面分析了金融地理学的主要研究内容。主要理论问题包括地理存在论、金融变化的区域经济影响观点、区域金融系统演化模式、金融地理的路径依 赖、金融全球化与地方关系等；在此基础上，从环境对金融地理影响、全球化与区域金融系统、行政格局与金融体系、金融系统与区域发展、金融企业地理5方面提 出中国金融地理研究的切入点。 . 基于对国际文献和中国实际的了解和思考，从金融机构的空间结构、空间发展过程以及金融机构与 环境的关系等方面分析了金融地理学的主要研究内容。主要理论问题包括地理存在论、金融变化的区域经济影响观点、区域金融系统演化模式、金融地理的路径依 赖、金融全球化与地方关系等；在此基础上，从环境对金融地理影响、全球化与区域金融系统、行政格局与金融体系、金融系统与区域发展、金融企业地理5方面提 出中国金融地理研究的切入点。 |
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| [34] | . In the early 1990s capital flows to the Asian economies were dominated by FDI. By contrast, Latin America was attracting little FDI and a large share of its inflows were either short-term or portfolio and viewed as “hot money.” These differences gave rise to the view that Latin America was more vulnerable to a reversal of capital flows than Asia. Yet, scant attention was given to the fact that as the capital inflows persisted those regional differences were eroding–it took the crises of 1997 to reveal that Asia’s exposure to the vagaries of short-term capital was vast. Here we present cross-country evidence that capital controls influence the composition of flows, if not their volume while policies of sterilized intervention influence both volume and composition, skewing flows to the short end of the maturity spectrum. We conclude that Asia’s increasing reliance on short term flows was, in large part, due to the macroeconomic policy response to the initial surge in capital inflows.<P>(This abstract was borrowed from another version of this item.) |
