京津冀地区金融联系网络演变及影响因素研究——以银行机构异地开设分支为例

◎文/王亚楠 蒙大斌

随着科技不断进步，经济全球化的快速发展使区域间联系日益密切。京津冀都市圈作为国家级五大城市群之一，其发展一直以来备受国家重视。继京津冀协同发展上升为国家战略以及雄安新区的设立后，国务院在关于对 《北京城市总体规划（2016—2035）》 的批复中明确指出要将京津冀打造成世界级城市群。城市是金融发展的载体，在京津冀区域协同发展的背景下，世界级城市群的建造需要京津冀区域间紧密的金融联系。

近年来，随着科技不断进步，金融资源在全球快速流动使区域间联系日益密切。金融机构作为金融资源流动的“通道”，通过其遍布各地的分支机构，组成复杂的空间系统，将金融资源汇聚在金融节点 （中心城市），同时将区域中的不同节点联系起来并限定在一个彼此依存的状态中。基于此，利用金融机构区域分布特点构造网络探究区域金融发展问题已经成为当下学术界热点之一。

银行业作为金融体系中的主导，国内外相关研究文献较多。在对银行网络的研究中，国内外学者研究对象涉及系统性风险、金融资源流动、区域金融发展差异与经济增长等；研究范围从城市、区域、国家扩展到世界；研究内容涉及金融网络的网络结构、动态演变、影响因素等。

通过研究文献发现：一是基于金融机构的布局特点来构建区域乃至全球城市网络是适用的。二是少数文献从时间角度探讨城市群内部的金融网络动态变化。三是学者普遍对银行网络结构特征进行重点研究，但缺少对网络影响因素的深入剖析。四是目前从银行异地分支角度出发，通过构造区域银行网络研究京津冀金融联系与发展的相关文献较少。

因此，本文以京津冀城市群为研究对象，基于泰勒的世界城市网络理论，利用金融机构作为金融资源主要跨区域流通“通道”的特性，收集京津冀城市群中银行异地开设分支的相关信息，通过构建银行网络来研究京津冀金融发展和联系程度，采用QAP二次迭代分配程序探究影响京津冀金融联系的影响因素。本文的研究不仅丰富了银行网络的相关理论，具有一定的学术价值，也为京津冀区域金融发展提供了支持。

一、研究方法和数据

（一）研究思路

本文采取时间序列分析，从2008年到2018年，每五年为一研究时间点，对京津冀银行异地开设分支的变化特点采用网络方式展开研究，并从经济发展、政府干预、人力资本等方面探讨影响京津冀金融联系的相关因素。

（二）数据收集和处理

1.数据收集

本文在构造京津冀银行网络时，对各个银行机构相关信息的获取分别来源于中国银行业监督管理委员会网站金融许可证信息查询以及各银行机构的官网，京津冀区域银行发展影响因素的相关数据来源于各市统计年鉴和公报。

2.数据处理

在构造金融网络时，不同金融机构按照不同等级进行处理。商业银行按“总行—分行—支行—分理处 （营业所）—储蓄所”不同级别进行不同赋值，5代表银行总行，4代表银行分行，3代表银行支行，2代表银行分理处（营业所），1代表银行储蓄所，0代表两城市之间不存在金融机构的任一分支，从而构建13×13的京津冀金融网络，省级银行按同样方法降级处理。

（三）分析方法

1.计算模型

借鉴泰勒的连锁型网络（Interlocking Network Model），计算公式为：

其 中 ，Vij（i=a，b， … ，n）表示金融机构j在城市i的重要度；Rabj表示金融机构j在城市a和b之间的金融网络连接度；Rab表示 a，b 两个城市的总金融网络连接度；Na表示单个城市a与其他所有城市的连接度；T表示整个网络的连接度总和；La表示单个城市的网络连接率；Nh表示网络连接率最高的城市；Pa表示单个城市的相对连接率。

2.社会网络分析

本文采用社会网络分析法，将城市抽象为节点，以城市间金融企业的联系为边构造金融网络，采用网络密度和中心性以及凝聚子群分析京津冀金融网络特点。

3.QAP分析

为消除在关系矩阵中存在的结构性自相关对实证结果的影响，本文采用QAP二次指派程序对相关性系数进行非参数检验，试图找出影响京津冀金融网络发展的因素。

二、京津冀地区金融网络演变

（一）金融网络结构特征演变

1.金融网络密度分析

将金融联系矩阵导入UCINET软件中，分别生成2008年、2013年和 2018年京津冀金融网络结构图，其中每个节点代表相应的城市，节点间的连线代表城市间的金融联系。从图中可以看出，随着时间节点地推移，京津冀城市群金融网络逐渐变得密集。

密度是社会网络分析中最常见的一种测度，反应图中各点间联系的紧密程度。一般来说，密度越大，各点间紧密程度越大，各点间的连接关系越密切，网络对各点的影响程度越大。

由表1分析可知，从2008年到2018年，京津冀金融网络密度逐渐呈现出增大的趋势，这说明随着时间的推移，京津冀各城市总体的金融联系得到加强，各个城市正日益熟练参与金融活动，资金往来频繁，区域间金融资源分享和利用的程度变大，金融联系更加密切。

2.金融网络中心度分析

“中心度”是社会网络分析的重点之一，主要反映个体在网络中处于中心地位的程度。本文通过考察京津冀金融网络的点度中心度用来反映京津冀各城市自身拥有金融影响力的程度。

图1 2008年、2013年和2018年京津冀金融网络结构图

表1 京津冀城市群金融网络密度

由表2可以看出以下三点：第一，京津冀各城市的中心度呈逐年上升的趋势，说明在2008年到2018年间，京津冀各个城市的金融影响力不断加强；第二，通过对这三个时间节点京津冀各城市金融影响力的排序发现，京津冀金融影响力几乎不变，北京、天津、石家庄、唐山排名靠前，张家口、秦皇岛、衡水和承德排名始终落后，可见在金融影响程度上，京津冀已形成较为固定的金融发展格局；第三，京津冀金融各城市金融发展不均，核心—边缘层次突出且差距较大。从2008年到2018年，北京的 中 心 度 为 17513712、20217592、22303858， 而排名最后的承德的中心度 为 2384129、2821784 和3027531，前者金融影响力是后者的 7.35倍、7.16倍和7.37倍。除此以外，2008年到2018年间，京津冀金融网络平均中心度为 6005395、6843683和 7560317，三个时间节点下达到平均中心度的城市仅有北京、天津和石家庄三个，其余11个城市金融影响力皆在平均水平以下。

表2 京津冀城市群金融网络中心度

表3 京津冀城市群金融网络凝聚子群

3.金融网络凝聚子群分析

社会网络分析中的凝聚子群主要用来找到群体联系密切且具有凝聚力的小群体。若子群数量多，说明小群体多，区域整体间联系不强；若子群成员多，说明子群内部成员间联系密切。本文通过对京津冀金融网络凝聚子群的分析，将城市群金融联系程度进行分层，发现京津冀城市间金融关系相对紧密的城市子群。

利用UCINET软件将京津冀城市群城市分成凝聚子群，发现不同时间点下京津冀城市群的凝聚子群数量和凝聚子群成员都发生相应变化。首先，从整体上来看，京津冀城市群凝聚子群从4个减为3个，到2018年又恢复成4个，说明从2008年到2018年间，整个京津冀城市群金融联系程度出现先加强后减缓的趋势；其次，从子群成员数量来看，2008年到2013年间，凝聚子群成员的数量主要集中在以北京、天津、保定为首的凝聚子群中，各凝聚子群成员数量增加，说明在2008年到2013年间，在京津冀城市群中形成的小群体间金融联系得到加强。2018年，在四大子群成员数量比较平均，而且在四大子群中又出现更小的子群，这说明在2013年后，京津冀城市群中子群增多，与其他子群交流有所减少，且子群成员间的金融联系也开始减少，城市间金融竞争现象明显，金融联系程度出现削弱趋势（见表3）。

三、京津冀金融网络影响因素分析

（一）指标选取和模型构建

本文通过研究区域金融发展、金融集聚、经济增长、基于服务性企业的城市网络等相关文献，筛选出影响京津冀城市群金融网络的因素，主要包括经济发展水平、产业结构、基础设施建设、受教育程度，地理距离等。本文选取京津冀城市间金融网络的连接度为因变量，各城市经济发展水平、全社会固定资产投资数、地理距离、政府干预能力、产业结构、教育发展程度、人口数量、城镇化水平及科技创新能力作为自变量。根据各变量构建京津冀金融网络的影响因素模型：N =f （TINV、RAD、GOV、GDP、IND、EDU、POP、GIT）。利用QAP回归分析将2008年、2013年和 2018年京津冀金融网络矩阵分别和各个影响因素矩阵进行分析。具体各解释变量如表4所示。

（二）QAP实证分析

1.QAP相关分析

通过表5可知，全社会固定资产投资规模、地区经济发展程度、产业结构、教育和交通发达程度会对京津冀金融网络的发展产生影响，其中地区经济发展程度和教育对京津冀金融网络发展的影响程度最大。区域是否连接、政府干预能力、专利授权数和城镇化水平对京津冀金融网络发展的影响暂不明确。

2.QAP回归分析

表4 变量一览表

表5 QAP相关性分析结果

利用QAP回归分析法将上述影响因素及利用泰勒连锁模型得出的京津冀金融网络矩阵随机置换5000次，两次回归结果如表6所示。在各种因素的综合影响下发现，全社会固定资产投资规模、政府干预能力、经济发展水平、产业结构、教育程度、专利授权数、交通发达程度对京津冀金融网络的发展影响较大，其中教育程度对京津冀金融网络发展的影响程度最大，而区域是否连接和城镇化水平对京津冀金融网络的发展影响程度仍然不显著。

表6 QAP回归分析结果

四、结论与讨论

本文结合泰勒的连锁反应模型构建京津冀13个城市银行异地分支网络，采用社会网络法对网络密度、中心度和凝聚子群进行分析，并利用QAP分析对网络影响因素进行探究，得出如下结论：

1.总体来说，从2008年到2018年十年间，京津冀地区异地分支银行网络逐渐完善，各城市间金融影响力逐年上升，金融联系日益加强，已形成北京—天津—石家庄为首的较为固定的金融发展格局，但地区间金融发展不均的问题仍旧十分突出。

2.在对京津冀地区异地分支银行网络的影响因素进行分析时发现：在综合因素影响下，社会固定资产投资、政府干预、经济发展水平、产业结构、教育程度、科技发展水平、交通发达程度均对京津冀银行网络的发展起重要影响，即这些因素都会影响到京津冀间金融联系与交流。其中教育程度对京津冀金融联系的影响程度最明显，而区位关系和城镇化水平对京津冀金融联系的影响暂不明确。