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(guó)金融業(yè)不斷發(fā)展壯大，近40年內(nèi)成長(zhǎng)起來如工商銀行、平安保險(xiǎn)、國(guó)泰君安等一大批本土大型金融業(yè)企業(yè)集團(tuán)。中國(guó)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(guó)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(guó)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(guó)家層面金融市場(chǎng)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(jìng)爭(zhēng)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(guó)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(jī)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）。基于金融業(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(guó)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(guó)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(zhǎng)三角和珠三角之間的聯(lián)系構(gòu)成了中國(guó)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(guó)金融中心的地理格局，發(fā)現(xiàn)北京、深圳和上海在中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資中處于領(lǐng)先地位；劉丙章等（2020）指出市場(chǎng)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(zhǎng)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(guó)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(guó)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(guó)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(guó)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(shì)，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，如尹俊（2011）、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(guó)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(guó)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(guó)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(jìng)爭(zhēng)關(guān)系構(gòu)成了國(guó)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(guó)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(guó)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(zhǎng)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(guó)金融業(yè)企業(yè)總部—分支機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，探討中國(guó)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(guó)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(guó)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(guó)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(guó)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(guó)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(yíng)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(guó)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(shì)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(cè)矩陣和模式矩陣的相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大。估計(jì)觀測(cè)矩陣與模式矩陣相關(guān)性的方法為：

式中：aij表示在觀測(cè)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(cè)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(zhǎng)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(guó)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(zhǎng)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(zhǎng)江中游城市群的武漢、長(zhǎng)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(cè)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(guó)金融網(wǎng)絡(luò)呈明顯集中但緩慢下降的中心勢(shì)趨向。

圖1 中國(guó)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(zhǎng)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(zhǎng)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(guó)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(zhǎng)同樣也具有明顯的路徑依賴特征，那些長(zhǎng)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(guó)的政治決策中心，吸引了包括四大國(guó)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(guó)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(guó)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(guó)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(shì)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(chǎng)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(rùn)，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(chǎng)信息來源地。因此，規(guī)章信息、市場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)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(kù)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(guó)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(cè)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(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（國(guó)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(guó)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(guó)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)省（市）；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(chǎng)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(chǎng)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)。總體上，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(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)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(guó)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(zhǎng)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(guó)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(guó)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(zhǎng)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(zhǎng)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(zhǎng)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(zhǎng)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(chǎng)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(rùn)，因此在市場(chǎng)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(shì)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(shì)和城市區(qū)位優(yōu)勢(shì)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(chǎng)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(cè)結(jié)果：市場(chǎng)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(shì)，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(shì)轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。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(guó)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(jìng)爭(zhēng)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(guó)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(chǎng)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(zhǎng)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(chǎng)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(chǎng)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(guó)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(guó)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(guó)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(chǎng)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(chǎng)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(zhǎng)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(guó)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(shì)和區(qū)位優(yōu)勢(shì)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(chǎng)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(shì)，支持北京、上海、深圳建設(shè)全國(guó)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(zhǎng)的供給引導(dǎo)功能。中國(guó)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(shì)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(jī)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(guó)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(cè)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(zhǎng)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。