汪 菲，羅 皓，王長建，葉玉瑤，張虹鷗，林曉潔，陳 靜

（1.廣州新華學(xué)院 資源與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，廣州 510520；2.廣東省科學(xué)院廣州地理研究所，廣東省地理空間信息技術(shù)與應(yīng)用公共實(shí)驗(yàn)室/廣東省遙感與地理信息系統(tǒng)應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州 510070；3.粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略研究院，廣州 510070；4.廣東工業(yè)大學(xué) 建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，廣州 510090）

隨著全球化和信息化交互推進(jìn)，世界經(jīng)濟(jì)的“地點(diǎn)空間”正在被“流的空間”所代替（陸大道，2017）。不同類型企業(yè)及其企業(yè)內(nèi)部（Intra-firm）、企業(yè)之間（Inter-firm）、企業(yè)之外（Extra-firm）的“流”被用來探討城市間不同功能聯(lián)系（馬海濤，2020；黃曉東 等，2021）。Taylor 及其領(lǐng)導(dǎo)的全球化與世界城市研究網(wǎng)絡(luò)（Globalization and World City Research Network, GaWC）是目前世界城市網(wǎng)絡(luò)（World City Network, WCN）研究的主流之一，著眼于金融、廣告、法律、會計(jì)、管理咨詢等高級生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)（Advanced Producer Services, APS）在全球的分布，運(yùn)用高級生產(chǎn)性服務(wù)企業(yè)總部及其分支機(jī)構(gòu)空間分布數(shù)據(jù)衡量城市在世界中的連通性及其功能（Taylor, 2001, 2005; Taylor et al., 2002），主要刻畫以西方為主的發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)力量主導(dǎo)下的世界城市網(wǎng)絡(luò)（薛德升 等，2018）。伴隨著服務(wù)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，APS對塑造空間結(jié)構(gòu)與功能聯(lián)系格局的意義愈發(fā)凸顯，是區(qū)域內(nèi)部協(xié)調(diào)發(fā)展的強(qiáng)大動力（Zhao et al., 2014; Zhang et al., 2016）。金融業(yè)是APS 中最具代表性的行業(yè)部門（李小建，2006a），金融服務(wù)網(wǎng)絡(luò)在空間上表現(xiàn)為節(jié)點(diǎn)與鏈接的復(fù)合式空間系統(tǒng)（Bardoscia et al., 2021；武巍 等，2005）。銀行相比保險(xiǎn)、證券等具有運(yùn)行系統(tǒng)成熟、空間分布廣泛等特點(diǎn)（李小建 等，2006b；賀燦飛 等，2013），能較好地表征城市網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)（尹俊 等，2011）。對于銀行業(yè)而言，構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的現(xiàn)代金融服務(wù)體系，是當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)的時代要求。數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，由實(shí)體銀行網(wǎng)點(diǎn)鏈接的城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以相對直觀地表征城市之間的金融聯(lián)系，是對資金流所構(gòu)建的銀行間/城市間真實(shí)金融聯(lián)系的有益補(bǔ)充。國內(nèi)基于銀行網(wǎng)點(diǎn)構(gòu)建的城市網(wǎng)絡(luò)在尺度上具有多樣性，大多以全國尺度為主（尹俊 等，2011；馬學(xué)廣 等，2017；趙金麗 等，2018）。構(gòu)建城市網(wǎng)絡(luò)的銀行網(wǎng)點(diǎn)主要圍繞多個銀行企業(yè)或針對國有銀行（李小建 等，2006b；賀燦飛 等，2013）、地方性銀行（李瑋 等，2013）、外資銀行（劉丙章等，2021）等單一類型探究銀行（金融）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其形成機(jī)制。如尹俊等（2011）通過利用銀行、證券、保險(xiǎn)等63家企業(yè)總部分支機(jī)構(gòu)在國內(nèi)的地理分布，揭示了以北京為核心的環(huán)渤海、以上海為核心的長三角、以深圳和廣州為核心的珠三角的中國城市網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)；馬學(xué)廣等（2017）以33家國內(nèi)外銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)，區(qū)分國有銀行、股份制銀行和外資銀行等不同類型的金融聯(lián)系，揭示了以京津冀、長三角、珠三角、成渝和長江中游等5個城市群為核心的中國城市網(wǎng)絡(luò)化空間聯(lián)系結(jié)構(gòu)；張杰等（2022）借助193家銀行、236家保險(xiǎn)、133家證券、128 家基金和149 家期貨等金融企業(yè)數(shù)據(jù)和聯(lián)鎖網(wǎng)絡(luò)模型，揭示了中國城市間金融網(wǎng)絡(luò)的空間演化；季菲菲等（2014）以長三角地區(qū)城市商業(yè)銀行分布數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，揭示了長三角地區(qū)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分布格局；武前波等（2021）以浙江省19家國內(nèi)銀行的總部分支數(shù)據(jù)，利用聯(lián)鎖網(wǎng)絡(luò)模型和社會網(wǎng)絡(luò)分析揭示浙江省城鎮(zhèn)網(wǎng)絡(luò)空間的結(jié)構(gòu)特征；潘蘇等（2019）以福布斯2000強(qiáng)的APS企業(yè)和制造業(yè)前40位的跨國企業(yè)為基礎(chǔ)，揭示了粵港澳大灣區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出“以香港為中心”向“以香港、深圳、廣州等為多中心”演化的趨勢；在關(guān)注銀行網(wǎng)點(diǎn)的對內(nèi)金融聯(lián)系的同時，相關(guān)研究進(jìn)一步拓展銀行網(wǎng)點(diǎn)的對外金融聯(lián)系，薛德升等（2018）以中資商業(yè)銀行的總部分支數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，揭示了其連接下的世界城市網(wǎng)絡(luò)格局的演變，彌補(bǔ)了中國等新興經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)動力影響下的世界城市網(wǎng)絡(luò)的研究不足?？傮w而言，當(dāng)前基于銀行企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建大多以城市尺度居多，區(qū)縣尺度研究相對匱乏；同時，銀行企業(yè)的類型較為單一，綜合所有銀行類型的研究相對較少。

粵港澳大灣區(qū)作為國家戰(zhàn)略區(qū)域，2020年GDP累計(jì)115 191.5億元，廣州、深圳、珠海、香港及澳門的第三產(chǎn)業(yè)比例達(dá)50%以上，高速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展刺激著對銀行服務(wù)的需求。中共中央 國務(wù)院（2019）印發(fā)《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》，明確提出要發(fā)揮香港在金融領(lǐng)域的帶動作用，發(fā)展與完善廣州、深圳及澳門的金融服務(wù)體系及資本市場，支持部分港澳的外資銀行在廣州南沙、深圳前海等重要自貿(mào)區(qū)設(shè)置分支，促進(jìn)金融市場聯(lián)通。然而當(dāng)前粵港澳大灣區(qū)的要素整合正處于起步階段，金融網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系效率還有待提高（巴曙松 等，2019；王長建 等，2022a）。因此，本文基于粵港澳大灣區(qū)國有商業(yè)銀行、全國性股份制銀行、港澳銀行及外資銀行、城市商業(yè)銀行等26家銀行的網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)，運(yùn)用聯(lián)鎖網(wǎng)絡(luò)模型刻畫區(qū)域內(nèi)部各區(qū)縣的金融聯(lián)系，并挖掘各類銀行對網(wǎng)絡(luò)中不同節(jié)點(diǎn)聯(lián)系量的貢獻(xiàn)差別，以期豐富APS金融聯(lián)系視角下縣域尺度銀行網(wǎng)絡(luò)研究，對于促進(jìn)粵港澳大灣區(qū)內(nèi)部的多尺度金融協(xié)同發(fā)展提供決策參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 聯(lián)鎖網(wǎng)絡(luò)模型 將聯(lián)鎖網(wǎng)絡(luò)模型中的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)向城市網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)換思想具體應(yīng)用到銀行網(wǎng)點(diǎn)（倪鵬飛 等，2011；薛德升 等，2018；王長建 等，2022b），并進(jìn)行圖解（圖1），包括2 個關(guān)鍵問題：1）等級問題。即不同等級銀行網(wǎng)點(diǎn)之間所產(chǎn)生的聯(lián)系程度存在差異，通常情況下銀行總部以金融資本流量對各級分支起統(tǒng)籌和支配作用，往往比同等級分支間的聯(lián)系流量大，如地區(qū)A、C、D之間通過銀行a 所產(chǎn)生的聯(lián)系中，地區(qū)A 憑借該銀行總部優(yōu)勢取得較大的關(guān)聯(lián)性。當(dāng)然總部或高層級分支所起的支配或帶動作用還取決于接收端的銀行網(wǎng)點(diǎn)等級，如地區(qū)D 的銀行d等級較低，通過該銀行與地區(qū)B 產(chǎn)生的聯(lián)系較弱。2）存在問題。即便自身銀行企業(yè)或網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量較多、等級較高，當(dāng)其他地區(qū)不存在該類銀行時，聯(lián)系便無法形成，如銀行e、f僅在地區(qū)D布局，使該地區(qū)無法與其他地區(qū)產(chǎn)生密切的聯(lián)系。在上述2個問題的基礎(chǔ)上，將不同級別銀行網(wǎng)點(diǎn)間的企業(yè)聯(lián)系映射到地區(qū)空間，即可得到金融聯(lián)系下的城市網(wǎng)絡(luò)，并且不同類型銀行差異性較大，對城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征產(chǎn)生差異化影響。

圖1 銀行網(wǎng)點(diǎn)與城市網(wǎng)絡(luò)的映射關(guān)系Fig.1 Mapping relationship between the bank branches and urban networks

利用聯(lián)鎖網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算各區(qū)縣之間的聯(lián)系強(qiáng)度，以建立基于銀行網(wǎng)點(diǎn)的粵港澳大灣區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)，按銀行機(jī)構(gòu)的總行、區(qū)域性總部、一級分行、二級分行、支行及儲蓄所/營業(yè)廳5個級別（不包括ATM 與自助銀行），由高到低依次賦權(quán)為5～1 分（薛德升 等，2018）。香港、澳門地區(qū)的部分銀行網(wǎng)點(diǎn)雖然名稱為分行，但主要按街道單位布置，服務(wù)功能與支行較為接近，因而按支行賦權(quán)，部分地區(qū)性網(wǎng)點(diǎn)則按區(qū)域性總部賦權(quán)。計(jì)算j銀行網(wǎng)點(diǎn)在i地區(qū)的服務(wù)價(jià)值Vij（Kogut et al., 2001）：

式中：h表示網(wǎng)點(diǎn)的級別；ωh為網(wǎng)點(diǎn)級別的權(quán)重；nij，h表示h級j銀行網(wǎng)點(diǎn)在i地區(qū)的個數(shù)。計(jì)算整理得到大灣區(qū)銀行網(wǎng)點(diǎn)的金融服務(wù)價(jià)值矩陣，并計(jì)算j銀行網(wǎng)點(diǎn)在兩地區(qū)之間的單位鏈接值rabj：

式中：Vaj和Vbj分別表示j銀行網(wǎng)點(diǎn)在地區(qū)a、地區(qū)b的服務(wù)價(jià)值。將a、b地區(qū)之間所有銀行單位的鏈接值相加，即可得到兩地區(qū)間的鏈接值rab及地區(qū)自身的總鏈接值Na：

1.1.2 社會網(wǎng)絡(luò)分析方法 社會網(wǎng)絡(luò)分析是挖掘網(wǎng)絡(luò)特征的常用方法，以各區(qū)縣為節(jié)點(diǎn)，以地區(qū)間銀行網(wǎng)點(diǎn)的金融聯(lián)系為線，對粵港澳大灣區(qū)的金融聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行識別，包括整體網(wǎng)絡(luò)及個體網(wǎng)絡(luò)特征分析2部分：

1）整體網(wǎng)絡(luò)特征。通過聚類系數(shù)和平均路徑長度2個指數(shù)反映，前者能體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部聯(lián)系的聚合程度，系數(shù)越高意味著金融網(wǎng)絡(luò)的凝聚力越強(qiáng)，反之則越弱；后者指網(wǎng)絡(luò)中任意2個節(jié)點(diǎn)間產(chǎn)生聯(lián)系必須通過的路徑數(shù)均值，長度越短意味著金融網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系越便捷，通過效率越高，反之則越低。利用實(shí)際的聚類系數(shù)及平均路徑長度，與Ucinet生成相同節(jié)點(diǎn)數(shù)的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的對應(yīng)指數(shù)進(jìn)行對比，檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)是否具備小世界性（Kogut et al.,2001），公式為：

式中：Q為小世界熵；Cactual和Lactual分別為實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的聚類系數(shù)和平均路徑長度；Crandom和Lrandom分別為隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的聚類系數(shù)及平均路徑長度；Q＞1時，意味著網(wǎng)絡(luò)具備小世界性。

2）個體網(wǎng)絡(luò)特征。通過點(diǎn)度中心度、中間中心度、接近中心度3個指數(shù)反映。點(diǎn)度中心度指某地區(qū)與其他地區(qū)的直接聯(lián)系情況，度數(shù)越大的節(jié)點(diǎn)表明其在金融聯(lián)系中的“話語權(quán)”越強(qiáng)，反映節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的等級性或影響力；中間中心度指某地區(qū)出現(xiàn)在各地區(qū)最短路徑上的頻率，即作為地區(qū)間聯(lián)系“中間人”的次數(shù)，度數(shù)越大表明該節(jié)點(diǎn)的金融聯(lián)系通過能力越強(qiáng)，反映節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的中介性或資源控制能力；接近中心度指某地區(qū)與其他地區(qū)的聯(lián)系距離，度數(shù)越大表明該節(jié)點(diǎn)的平均最短距離越小，受其他節(jié)點(diǎn)的限制越弱，用來衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中金融聯(lián)系的接近性或便捷程度。

此外，將借助Ucinet軟件的結(jié)構(gòu)洞、塊模型等功能模塊對粵港澳大灣區(qū)金融聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作進(jìn)一步分析。

1.1.3 地理加權(quán)回歸模型 地理加權(quán)回歸模型（Geographically Weighted Regression, GWR）是對經(jīng)典回歸方法——最小二乘法（OLS）的改進(jìn)，該模型的特點(diǎn)是參數(shù)估計(jì)值隨著地理位置的變化而調(diào)整，能反映自變量存在空間自相關(guān)性時不同局地的詳細(xì)情況，彌補(bǔ)最小二乘法無法反饋局部空間異質(zhì)性的不足（Brunsdon et al., 1996, 1998; Fothering‐ham et al., 1998），計(jì)算方式為：

式中：yi為因變量；（ui，vi）為i地區(qū)的地理中心坐標(biāo)；βn（ui，vi）為連續(xù)函數(shù)β（ui，vi）在i地區(qū)的值；xin為i地區(qū)的第n個自變量；εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

1.2 數(shù)據(jù)處理與來源

本研究范圍涵蓋粵港澳大灣區(qū)“9+2”城市的各個區(qū)縣（圖2），為避免行政劃分差異導(dǎo)致聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)的銜接不合理，對部分城市的處理方式為：1）參考東莞市園區(qū)統(tǒng)籌片區(qū)聯(lián)動協(xié)調(diào)發(fā)展工作推進(jìn)會的戰(zhàn)略部署（東莞市城鄉(xiāng)規(guī)劃局，2017）和《中山市域組團(tuán)發(fā)展規(guī)劃（2017—2035 年）》（中山市城鄉(xiāng)規(guī)劃局，2018）的空間發(fā)展格局分區(qū)并結(jié)合實(shí)際情況，將東莞劃分為城區(qū)片區(qū)、松山湖片區(qū)、濱海片區(qū)、水鄉(xiāng)新城片區(qū)、東部產(chǎn)業(yè)園片區(qū)和東南臨深片區(qū)等6大片區(qū)，將中山劃分為中心組團(tuán)、東北組團(tuán)、西北組團(tuán)、東部組團(tuán)、南部組團(tuán)等5個組團(tuán)；2）香港地區(qū)按傳統(tǒng)劃分為香港港島、香港九龍、香港新界（包括離島區(qū)）；3）由于澳門的行政區(qū)劃面積較小，銀行網(wǎng)點(diǎn)規(guī)模不大，對整體網(wǎng)絡(luò)銜接的合理性影響弱，故不再細(xì)化地區(qū)。由于本文著重研究粵港澳大灣區(qū)內(nèi)部的金融聯(lián)系情況，參考“2020 年中國銀行業(yè)100 強(qiáng)榜單”（中國銀行業(yè)協(xié)會，2021）選取該范圍內(nèi)布局相對較多的銀行企業(yè)為研究對象，由于農(nóng)村商業(yè)銀行跨城市設(shè)置數(shù)量少，對跨城市網(wǎng)絡(luò)形成的意義較小，暫不將其列入研究范疇；外資銀行方面，選擇總部在香港或澳門地區(qū)的銀行企業(yè)，以及具有代表性的全球性銀行。采用各地區(qū)截至2021年7月以前的網(wǎng)點(diǎn)信息，其中中資銀行、港澳銀行及外資銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)通過各銀行的官方網(wǎng)站爬?。ū?）。

表1 銀行選取Table1 Bank list

圖2 研究區(qū)域Fig.2 Research area

2 粵港澳大灣區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)

2.1 城市網(wǎng)絡(luò)的空間格局

根據(jù)上述26家銀行在各區(qū)縣的網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量，通過聯(lián)鎖網(wǎng)絡(luò)模型建立兩兩之間的聯(lián)系矩陣，分別討論城市和區(qū)縣不同尺度下的網(wǎng)絡(luò)空間特征。

1）城市尺度的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。粵港澳大灣區(qū)整體形成廣州－深圳、廣州－佛山兩大金融聯(lián)系高地（圖3）。廣州、深圳和佛山的鏈接量占粵港澳大灣區(qū)總鏈接量的50%左右，是大灣區(qū)內(nèi)部金融聯(lián)系的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)城市，其他城市的鏈接量占粵港澳大灣區(qū)總鏈接量的比例差異較小。香港和澳門兩大國際性城市與其他各城市間的鏈接量尚且不大，未來港澳與珠三角城市群的金融聯(lián)系有待進(jìn)一步增強(qiáng)。

圖3 粵港澳大灣區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.3 Topology of the urban network in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

2）區(qū)縣尺度的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征?；浉郯拇鬄硡^(qū)形成環(huán)珠江口集聚的金融聯(lián)系高能量區(qū)，并呈現(xiàn)向外圍地區(qū)逐漸放射狀態(tài)（圖4）：第一等級城市聯(lián)系表現(xiàn)為沿著珠江口兩側(cè)形成“人”字形網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系十分密切，構(gòu)成粵港澳大灣區(qū)金融聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)的基本框架；第二等級城市聯(lián)系向珠江東岸集聚明顯大于珠江西岸，東莞城區(qū)片區(qū)及濱海片區(qū)、中山中心組團(tuán)、惠州惠城等組成網(wǎng)絡(luò)的次級節(jié)點(diǎn)，香港地區(qū)及江門蓬江、新會也以一定的聯(lián)系規(guī)模接入網(wǎng)絡(luò)；第三、第四等級城市聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)向東北－西南方向擴(kuò)張，除肇慶封開、德慶等節(jié)點(diǎn)外，其余節(jié)點(diǎn)均已加入金融聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)。整體上，從第三、四、五等級城市聯(lián)系的擴(kuò)張可以看出，城市網(wǎng)絡(luò)的鏈接數(shù)量隨著聯(lián)系等級降低而迅速增加，在空間上珠江東岸的整體鏈接水平較珠江西岸高，存在等級擴(kuò)張的地理連續(xù)性或漸進(jìn)性。

圖4 不同等級的城市聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)形態(tài)Fig.4 Different urban network forms

2.2 不同銀行類別的城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

不同類型銀行所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系大小存在差異，涉及節(jié)點(diǎn)數(shù)量及連通量由高到低依次為國有銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行、外資銀行（圖5），具體表現(xiàn)為：1）國有商業(yè)銀行所形成的城市網(wǎng)絡(luò)奠定粵港澳大灣區(qū)整體網(wǎng)絡(luò)的基本輪廓，以廣州天河、廣州越秀及佛山南海、佛山順德、佛山禪城等為核心，這些節(jié)點(diǎn)因其設(shè)有省級或市級分行，方便地方政府對金融資源實(shí)施管控，進(jìn)一步提升其金融集聚效應(yīng)；2）深圳福田、深圳南山及廣州越秀、廣州天河等城市中央商務(wù)區(qū)大多為股份制銀行網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點(diǎn)，與該類銀行實(shí)行資產(chǎn)負(fù)債比例管理模式、自負(fù)盈虧、對資本流通量要求較高有關(guān)，導(dǎo)致其區(qū)位選擇存在一定的資金指向性（李智山等，2014）；3）香港港島、九龍、新界為港澳及外資銀行網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點(diǎn)，港澳銀行及外資銀行在珠三角的分支機(jī)構(gòu)僅分布在中心城區(qū)或者金融開放度較高的區(qū)域，與前兩類銀行所產(chǎn)生的聯(lián)系規(guī)模差距極大，從而導(dǎo)致香港、澳門在當(dāng)前大灣區(qū)內(nèi)部的金融聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)中并不突出；4）廣州天河、珠海香洲以及東莞城區(qū)片區(qū)、東莞濱海片區(qū)為城市商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點(diǎn)，憑借廣州銀行、珠海華潤銀行、東莞銀行的總部及其分支同其他節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生聯(lián)系，該類銀行在本城市內(nèi)分布較為廣泛；而在異地城市，大部分布局在中心或較發(fā)達(dá)的城區(qū)（如深圳福田、南山等），符合該類銀行梯度式分布的一般特點(diǎn)（李瑋 等，2013）。

圖5 不同銀行類型的城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.5 Urban network structure of different bank types

從各類銀行所形成的城市網(wǎng)絡(luò)看，以外資市場為主導(dǎo)的香港和澳門同中資市場的珠三角各地的金融聯(lián)系主要通過國有銀行（尤其是中國銀行）建立，大部分股份制銀行以及外資銀行、城市商業(yè)銀行因資本、政策等方面的支撐有限，穿透市場壁壘的能力尚且較弱，對粵港澳三地的金融聯(lián)系貢獻(xiàn)并不突出。

2.3 城市網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征

由于聯(lián)鎖網(wǎng)絡(luò)模型默認(rèn)企業(yè)各等級分支之間普遍存在聯(lián)系，將導(dǎo)致地區(qū)間的鏈接值膨脹（Liu et al., 2013），為了使整體網(wǎng)絡(luò)特征更加清晰，需降低網(wǎng)絡(luò)中夸大、冗余程度，經(jīng)過多次篩選與實(shí)驗(yàn)，最終保留網(wǎng)絡(luò)中前68%的聯(lián)系對。

2.3.1 整體網(wǎng)絡(luò)特征 在篩選過的粵港澳大灣區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系矩陣基礎(chǔ)上，進(jìn)行二值化處理，區(qū)縣間存在聯(lián)系的設(shè)定為1，反之為0，分別計(jì)算網(wǎng)絡(luò)實(shí)際的聚類系數(shù)及平均路徑長度。聚類系數(shù)為0.898，所有節(jié)點(diǎn)的聚類系數(shù)閾值為 [0.67, 1.00]，說明整體網(wǎng)絡(luò)的集聚效應(yīng)顯著，核心節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系極為密切；平均路徑長度為1.320，即網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間產(chǎn)生聯(lián)系僅需通過1～2個節(jié)點(diǎn)，說明粵港澳大灣區(qū)金融聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)的通過效率高，聯(lián)系便捷。根據(jù)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)系密度為0.681 的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的特征值進(jìn)行計(jì)算，得到小世界熵為1.320，即實(shí)際網(wǎng)絡(luò)擁有更高的聚類系數(shù)和更短的聯(lián)系距離，具有小世界性，說明網(wǎng)絡(luò)中存在聚集性強(qiáng)、聯(lián)系密切的金融子群。

2.3.2 個體網(wǎng)絡(luò)特征 對各節(jié)點(diǎn)的中心性進(jìn)行反比距離插值，以反映粵港澳大灣區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)中心性的空間結(jié)構(gòu)（圖6）。整體上，粵港澳大灣區(qū)的點(diǎn)度中心性和接近中心性存在明顯的高低區(qū)間分化，而中間中心性較為集中，具體特征為：

圖6 城市網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的中心性格局Fig.6 Centrality of nodes in urban network

1）等級性。點(diǎn)度中心度高值節(jié)點(diǎn)集中在廣州與佛山的交界地帶，如廣州天河、越秀及佛山南海、順德等區(qū)域，低值節(jié)點(diǎn)主要在肇慶封開、德慶等區(qū)域，整體表現(xiàn)出珠江東岸的網(wǎng)絡(luò)等級性強(qiáng)于珠江西岸，若干低值節(jié)點(diǎn)被高值節(jié)點(diǎn)包圍的空間特征，如東莞水鄉(xiāng)新城片區(qū)及深圳光明、坪山等近年正處于發(fā)展規(guī)劃階段的新區(qū)，這種現(xiàn)象在等級性強(qiáng)的珠江東岸較為明顯。佛山南海、順德憑借龐大的國有銀行網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系，節(jié)點(diǎn)等級性強(qiáng)于深圳福田、南山等金融業(yè)發(fā)達(dá)區(qū)域，是由于這些節(jié)點(diǎn)在國內(nèi)銀行業(yè)市場化改革確立階段（1994－2002年）屬于佛山管轄的縣級市，該階段是國有銀行轉(zhuǎn)型競爭比較激烈的時期（賀燦飛 等，2013），以自身的行政區(qū)劃等級優(yōu)勢及龐大的業(yè)務(wù)需求量吸引銀行設(shè)置市級分行、支行，從而在銀行網(wǎng)絡(luò)中處于權(quán)力地位。

2）中介性。由佛山南海、廣州天河、佛山順德中間中心度高值節(jié)點(diǎn)組成粵港澳大灣區(qū)金融聯(lián)系的核心中轉(zhuǎn)區(qū)，東莞濱海片區(qū)及深圳寶安、南山、福田組成金融聯(lián)系的珠江東岸樞紐走廊，其他零散節(jié)點(diǎn)如珠海香洲、惠州惠城等也存在一定的中介性，而江門、肇慶的部分區(qū)域由于網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量不多，因而承擔(dān)中介節(jié)點(diǎn)的概率不高，與核心區(qū)域的中介性差異極大，整體網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出強(qiáng)烈的極化態(tài)勢。佛山南海、廣州天河等節(jié)點(diǎn)憑借區(qū)域內(nèi)所集聚的高級別銀行網(wǎng)點(diǎn)，同其他節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系具有流量大、范圍廣的特點(diǎn)，是網(wǎng)絡(luò)中其他未產(chǎn)生直接金融聯(lián)系節(jié)點(diǎn)間的中轉(zhuǎn)樞紐，承擔(dān)著橋梁功能，這一地位為當(dāng)?shù)貐R集了更多的金融資源。

3）接近性。接近中心度的空間分布格局與點(diǎn)度中心度相似，以廣佛交界為高值區(qū)，說明廣州天河、越秀及佛山南海、順德等權(quán)力節(jié)點(diǎn)同其他節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系距離較短，不需要通過多次中轉(zhuǎn)即可與其他節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生金融聯(lián)系，受其他節(jié)點(diǎn)的限制程度低，網(wǎng)絡(luò)接近性強(qiáng)。從空間分布的平滑性看，接近中心度的平滑性要弱于點(diǎn)度中心度，說明粵港澳大灣區(qū)的接近性空間變化較等級性明顯，表現(xiàn)在江門鶴山、臺山及惠州龍門等節(jié)點(diǎn)與高值區(qū)的接近性差距較大。

綜合三類中心性特征可以發(fā)現(xiàn)，粵港澳大灣區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)中形成2個區(qū)域性金融極核空間：一是中心性和接近性極高，聯(lián)動規(guī)模較大的廣佛核心區(qū)，包括廣州的天河、越秀及佛山的南海、順德、禪城等節(jié)點(diǎn)；二是中心性作用或橋梁功能較廣佛核心區(qū)稍弱的深圳核心區(qū)，包括深圳的福田、南山、羅湖等節(jié)點(diǎn)。在兩者影響下，使珠江東岸地區(qū)的整體中心性較強(qiáng)，而江門、肇慶的部分邊緣節(jié)點(diǎn)表現(xiàn)出較強(qiáng)的依賴性。

2.4 城市網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)洞與板塊劃分

2.4.1 結(jié)構(gòu)洞分析 結(jié)構(gòu)洞是指節(jié)點(diǎn)間的非冗余聯(lián)系，通常用于判斷節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中是否具有競爭優(yōu)勢及自身的獨(dú)立性，包括有效規(guī)模、效率和整體限制度3個指標(biāo)（圖7）。整體而言，佛山南海、廣州天河、佛山順德、廣州越秀及深圳福田的有效規(guī)模大，效率較高，說明這些節(jié)點(diǎn)在金融聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)中存在結(jié)構(gòu)洞優(yōu)勢，對大灣區(qū)整體的金融聯(lián)系具有深刻影響力及控制力，東莞松山湖片區(qū)、東部產(chǎn)業(yè)園片區(qū)及香港港島、九龍、新界等節(jié)點(diǎn)在城市商業(yè)銀行或港澳銀行及外資銀行網(wǎng)絡(luò)中充當(dāng)資源控制與分配的“權(quán)力角色”，也具有較高的結(jié)構(gòu)洞優(yōu)勢。大部分地區(qū)的有效規(guī)模與效率表現(xiàn)比較一致，而深圳南山、中山中心組團(tuán)的效率較同等級規(guī)模節(jié)點(diǎn)低，說明它們的金融聯(lián)系存在冗余要素，對網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的把控能力存在上升空間。從整體限制度看，大部分地區(qū)的限制度在0.114 以下，而邊緣空間的限制度較大，以深圳光明最高，說明這些地區(qū)在網(wǎng)絡(luò)中的金融聯(lián)系在很大程度上依賴于權(quán)力節(jié)點(diǎn)。

圖7 城市網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)洞水平Fig.7 Structural holes in urban network

2.4.2 凝聚子群分析 通過Ucinet 的CONCOR 方法，依據(jù)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系情況進(jìn)行子群劃分，計(jì)算子群內(nèi)部及子群之間的密度矩陣，并按一定標(biāo)準(zhǔn)將密度矩陣轉(zhuǎn)換為像矩陣（圖8和表2）。子群Ⅰ與子群Ⅱ的內(nèi)部聯(lián)系密度為1.000，即各節(jié)點(diǎn)間均存在聯(lián)系，前者包含廣州越秀、深圳福田等有效規(guī)模大、中介性與接近性強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)，在各類銀行的城市網(wǎng)絡(luò)中占有一定地位，為粵港澳大灣區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)的核心子群；后者整體的有效規(guī)模及效率較前者弱，包含深圳羅湖、廣州增城等節(jié)點(diǎn)，屬于金融聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)的次級或過渡型子群。子群Ⅲ包含香港港島、九龍、新界以及廣州南沙等節(jié)點(diǎn)，板塊內(nèi)部的聯(lián)系密度為0.382，節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系較不緊密。子群Ⅳ既包括佛山南海、廣州天河2個權(quán)力節(jié)點(diǎn)，也包括深圳坪山、光明及肇慶鼎湖、廣寧等邊緣節(jié)點(diǎn)，板塊內(nèi)的聯(lián)系密度為0.257，各個邊緣節(jié)點(diǎn)需要通過權(quán)力節(jié)點(diǎn)達(dá)成串聯(lián)。

圖8 粵港澳大灣區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)板塊劃分Fig.8 Division of urban network in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

表2 城市網(wǎng)絡(luò)子群密度矩陣及像矩陣（R2=0.598）Table 2 Subgroup density matrix and image matrix of urban network

以密度均值（0.679）作為判斷臨界值，大于均值的賦值為1，否則為0，形成無向的二值型像矩陣（孫宇 等，2021）。從子群內(nèi)部聯(lián)系看，子群Ⅰ和子群Ⅱ存在強(qiáng)烈的自反性，即內(nèi)部金融聯(lián)系的集聚規(guī)模較大，“俱樂部”效應(yīng)顯著，子群Ⅲ和子群Ⅳ則因內(nèi)部金融聯(lián)系相對松散而不具備自反性。從子群間的關(guān)聯(lián)性看，子群Ⅰ、子群Ⅱ、子群Ⅲ相互之間聯(lián)系緊密，其中子群Ⅰ為粵港澳大灣區(qū)金融要素的主要傳導(dǎo)者，對區(qū)域金融行業(yè)發(fā)展及城市網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的意義重大，子群Ⅳ雖然憑借佛山南海、廣州天河與其他3個板塊的節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，但由于邊緣節(jié)點(diǎn)的接收能力有限，關(guān)聯(lián)程度不高，僅有子群Ⅰ與之產(chǎn)生高密度聯(lián)系，成為網(wǎng)絡(luò)中相對孤立的板塊?？傊浉郯拇鬄硡^(qū)金融聯(lián)系主要依靠核心或次級核心板塊的節(jié)點(diǎn)發(fā)揮中介性，邊緣板塊中各節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系非常松散。

3 粵港澳大灣區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響因素

3.1 指標(biāo)選取

銀行網(wǎng)點(diǎn)的布局決定著城市網(wǎng)絡(luò)的形態(tài)與結(jié)構(gòu)，其區(qū)位選擇與區(qū)域的人口密度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府能力、設(shè)施水平等方面有關(guān)。結(jié)合現(xiàn)有研究，選取7項(xiàng)指標(biāo)作為解釋變量（表3），其中，人口密度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平屬于影響金融發(fā)展與集聚的基本因素（賀燦飛 等，2013；姚曉明 等，2020），政府管控行為、交通便捷程度、社會消費(fèi)水平、金融服務(wù)需求、對外開放程度能分別反映地方政府、基礎(chǔ)設(shè)施、地區(qū)社會和國際市場等主體對金融聯(lián)系的表現(xiàn)（張虎 等，2016；王艷華 等，2020）。以篩選前68%聯(lián)系對后各節(jié)點(diǎn)的總鏈接值為被解釋變量，通過GIS 中的GWR 工具計(jì)算各解釋變量對粵港澳大灣區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)中不同節(jié)點(diǎn)的具體影響。需要說明的是，由于香港地區(qū)年鑒中未按片區(qū)分別統(tǒng)計(jì)相關(guān)指標(biāo)，詳細(xì)數(shù)據(jù)難以獲得，在此將以整個香港地區(qū)作為分析單元。在運(yùn)行GWR 模型前，首先，通過OLS檢驗(yàn)所選取變量是否存在嚴(yán)重的多重共線性（VIF＞10），除道路密度、人均年末本外幣存款余額的VIF接近臨界值外，各項(xiàng)變量的VIF 相對較低，不會導(dǎo)致模型回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差偏大。

表3 變量選取與指標(biāo)說明Table 3 Variable selection and indicator description

3.2 實(shí)證結(jié)果分析

以核類型Adaptive 和AIC 帶寬方法運(yùn)行GWR模型，得到整體模型的AICc 值為-68.936，小于OLS 模型的AICc 值（-65.850），且GWR 模型的擬合優(yōu)度（R2=0.798）高于OLS模型（R2=0.764），說明GWR 模型的擬合性能更優(yōu)，模型精確性更高。通過全局莫蘭指數(shù)（Moran'sI）對GWR 模型的標(biāo)準(zhǔn)化殘差的空間自相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，得到Moran'sI=0.043，Z=0.985，在空間上表現(xiàn)出完美隨機(jī)分布，說明通過該模型得出的回歸系數(shù)具有較高的統(tǒng)計(jì)意義，各項(xiàng)變量回歸系數(shù)的空間分布具體情況見圖9所示。

圖9 變量回歸系數(shù)的空間分布Fig.9 Spatial distribution of regression coefficients of variables

1）與節(jié)點(diǎn)總鏈接量主要呈負(fù)相關(guān)的因素有人口密度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及政府管控行為，即這些指標(biāo)特征值越高，節(jié)點(diǎn)總鏈接量越低。人口密度對節(jié)點(diǎn)總鏈接的負(fù)向影響由沿海地市向?yàn)硡^(qū)內(nèi)部逐漸減弱，對珠江西岸的影響較東岸大，最高值在珠海香洲，最低值在惠州龍門；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的負(fù)向作用由東北向外圍增強(qiáng)，最高值在江門恩平，最低值在廣州花都，這2個變量之所以出現(xiàn)負(fù)相關(guān)，是因?yàn)槿丝诿芗瘏^(qū)、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)的銀行的便民服務(wù)設(shè)施屬性得到基本滿足，使2種基礎(chǔ)性因素對節(jié)點(diǎn)的金融聯(lián)系影響削弱，尤其過度的人口集中所帶來的規(guī)模不經(jīng)濟(jì)不利于聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化（張鵬 等，2019）。政府管控行為的負(fù)向作用由中心向外圍減弱，回歸系數(shù)最高值、最低值節(jié)點(diǎn)分別為中山東北組團(tuán)、肇慶懷集，說明當(dāng)前粵港澳大灣區(qū)的金融市場聯(lián)系對政府財(cái)政投入的依賴度較低，以鏈接量較高、金融活動頻繁的珠三角核心地市表現(xiàn)最為顯著，隨著向總鏈接量不高的外圍推進(jìn)，該負(fù)向效應(yīng)降低。

2）與節(jié)點(diǎn)總鏈接量主要呈正相關(guān)的因素有交通便捷程度、社會消費(fèi)水平，即交通便捷程度、社會消費(fèi)水平越高，銀行網(wǎng)點(diǎn)的聚集規(guī)模越大，同網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)的金融聯(lián)系更密切。交通便捷程度對肇慶和環(huán)珠江口區(qū)域的影響程度較高，回歸系數(shù)最高值、最低值節(jié)點(diǎn)分別為珠海香洲、惠州龍門；社會消費(fèi)水平對節(jié)點(diǎn)總鏈接的正相關(guān)性在整體空間上表現(xiàn)為珠江西岸高于珠江東岸，回歸系數(shù)最高值、最低值節(jié)點(diǎn)分別為江門恩平、香港地區(qū)。對于香港地區(qū)、深圳福田等中心性突出的部分節(jié)點(diǎn)而言，交通便捷程度所帶來的金融聯(lián)系增強(qiáng)效果會優(yōu)于社會消費(fèi)水平。

3）金融服務(wù)需求、對外開放程度與節(jié)點(diǎn)總鏈接量的空間關(guān)系復(fù)雜，同時存在正負(fù)相關(guān)，具有雙向效應(yīng)。金融服務(wù)需求與節(jié)點(diǎn)總鏈接量除在江門恩平表現(xiàn)為微弱的正相關(guān)，大部分地區(qū)表現(xiàn)為負(fù)向相關(guān)，說明金融服務(wù)需求越高，節(jié)點(diǎn)的金融網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系量越低，如廣州天河、越秀等社會服務(wù)水平較高的地區(qū)，居民和企業(yè)的金融服務(wù)需求得到滿足，再次反映大灣區(qū)銀行網(wǎng)點(diǎn)布局處于相對飽和狀態(tài)；從對外開放程度看，珠江東岸的開放程度較珠江西岸高，與之相對應(yīng)的是東岸與金融聯(lián)系量表現(xiàn)為正相關(guān)；而西岸尤其是廣佛肇間的鄰接地區(qū)，與金融聯(lián)系量表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，說明珠江東岸（尤其香港、深圳南山等節(jié)點(diǎn)）能通過對外聯(lián)系獲得更多的金融投資或其他資源。

4 結(jié)論與討論

以APS中金融業(yè)聯(lián)系為切入點(diǎn)，借助聯(lián)鎖網(wǎng)絡(luò)模型中所蘊(yùn)含的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)向城市網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換思想，將26家銀行總部和各級分支間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行映射變換，以構(gòu)建區(qū)縣尺度下的粵港澳大灣區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析和GWR 模型等方法，剖析粵港澳大灣區(qū)內(nèi)部的城市網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征及影響因素，主要結(jié)論為：

1）不同類型的銀行網(wǎng)點(diǎn)所揭示的城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征差異化顯著，相比于單一類型銀行刻畫的城市網(wǎng)絡(luò)，本文重點(diǎn)關(guān)注的國有商業(yè)銀行、全國性股份制銀行、城市商業(yè)銀行、港澳銀行及外資銀行等不同類型銀行所刻畫的城市網(wǎng)絡(luò)更具科學(xué)性。從城市尺度看，粵港澳大灣區(qū)的內(nèi)部金融聯(lián)系整體形成廣州－深圳、廣州－佛山兩大核心區(qū)域的空間格局，香港、澳門與其他9個城市的金融聯(lián)系尚且不強(qiáng)；從區(qū)縣尺度看，在環(huán)珠江口形成網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的高能量區(qū)，珠江東岸的金融聯(lián)系水平整體較珠江西岸高，表現(xiàn)出等級擴(kuò)張的地理漸進(jìn)性。以各類型銀行的城市網(wǎng)絡(luò)挖掘整體網(wǎng)絡(luò)差異的成因，其中港澳銀行及外資銀行對大灣區(qū)內(nèi)部金融聯(lián)系的貢獻(xiàn)度較低，以該類銀行為主導(dǎo)的香港、澳門與其他城市地區(qū)間表現(xiàn)為弱聯(lián)系，意味著現(xiàn)階段珠三角同港澳之間依舊存在資本流通的壁壘，未來粵港澳大灣區(qū)的金融協(xié)同建設(shè)需著重關(guān)注并增強(qiáng)資本之間的合作與流動。

2）整體網(wǎng)絡(luò)具有較高的聚類系數(shù)和較小的平均路徑長度，具有小世界性，集聚效應(yīng)較為顯著。從個體網(wǎng)絡(luò)特征看，各節(jié)點(diǎn)的等級性和接近性存在高低區(qū)間過渡，均表現(xiàn)出以廣佛交界為高值區(qū)，且若干低值節(jié)點(diǎn)被高值節(jié)點(diǎn)包圍的空間特征，但相比之下，中介性方面極化傾向更加明顯。整個網(wǎng)絡(luò)形成2個區(qū)域性的金融極核空間——廣佛核心區(qū)與深圳核心區(qū)，以自身強(qiáng)大的等級性、接近性和良好的橋梁溝通能力，以及兩者的聯(lián)動輻射，促進(jìn)珠江東岸整體中心性較強(qiáng)。

3）大部分地區(qū)的有效規(guī)模與效率表現(xiàn)比較一致，外圍空間的限制度較高。處于兩大極核空間的廣州天河和越秀、佛山南海和順德、深圳福田的有效規(guī)模、效率突出，在金融聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)中存在結(jié)構(gòu)洞優(yōu)勢，而深圳南山、中山中心組團(tuán)存在一定的有效規(guī)模，效率卻較同等級規(guī)模的節(jié)點(diǎn)低，金融聯(lián)系中存在冗余因素。整個粵港澳大灣區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)通過具有自反性的核心或次級核心子群的部分節(jié)點(diǎn)傳導(dǎo)產(chǎn)生金融聯(lián)系，邊緣板塊中的大部分節(jié)點(diǎn)等級性不高，其內(nèi)部相互之間以及同外部建立的金融聯(lián)系松散，是網(wǎng)絡(luò)中相對孤立的板塊。

4）人口密度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府管控行為對金融網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系量表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)；交通便捷程度、社會消費(fèi)水平與節(jié)點(diǎn)總鏈接量主要呈正相關(guān)，兩者的影響系數(shù)絕對值也大于其余因素；金融服務(wù)需求、對外開放程度與節(jié)點(diǎn)總鏈接量的關(guān)系復(fù)雜，同時存在正負(fù)相關(guān)，具有顯著的空間異質(zhì)特征。綜合而言，珠江西岸由于金融聯(lián)系及各方面建設(shè)的程度較東岸低，因而與正相關(guān)變量具有較高的相關(guān)系數(shù)；珠江東岸社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，金融發(fā)展將逐漸轉(zhuǎn)向外部尋求機(jī)會，因而對外開放程度成為關(guān)鍵因素。

銀行作為金融業(yè)最為基礎(chǔ)且廣泛分布的行業(yè)代表，是未來粵港澳大灣區(qū)金融市場一體化建設(shè)的關(guān)鍵部分。盡管當(dāng)前銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量能基本滿足服務(wù)需求，但從形成的城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)看，以中資銀行為主體的珠三角城市群和以外資銀行為主體的港澳地區(qū)的金融連通性尚且不高。因此，未來除了要提高邊緣地區(qū)的社會設(shè)施、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，以增強(qiáng)銀行業(yè)務(wù)服務(wù)能力外，應(yīng)當(dāng)更多地關(guān)注其經(jīng)濟(jì)與政治屬性，即通過銀行的金融要素流動，推進(jìn)粵港澳大灣區(qū)金融戰(zhàn)略建設(shè)的進(jìn)程。要實(shí)現(xiàn)粵港澳大灣區(qū)金融市場互聯(lián)互通，一方面，可以推動中資銀行“走出去”，到香港地區(qū)和澳門地區(qū)投資設(shè)點(diǎn)，以借助兩者的國際大都市地位，增強(qiáng)區(qū)域同全球的外資聯(lián)系，進(jìn)而提高在國際金融體系中的地位；另一方面，通過一些放寬措施，如降低總資本的門檻，取消持股比例限制等，推動外資銀行在珠三角上市融資。當(dāng)2種資本性質(zhì)銀行在對方金融市場的合理融入時，才能更好地調(diào)動金融產(chǎn)品、科技、人才等方面的流通與合作，實(shí)現(xiàn)資源整合，提高粵港澳大灣區(qū)金融網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)合理性與聯(lián)系效率。

城市網(wǎng)絡(luò)本身存在尺度差異性，即不同空間尺度下城市網(wǎng)絡(luò)所呈現(xiàn)的格局特征不同（Fischer et al.，2006；林濤，2019），僅在一個分析尺度上成立的結(jié)論推廣到其他尺度時，容易得出不適的分析結(jié)論（劉云剛 等，2022）。因此，本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：1）以銀行為代表的APS 企業(yè)的區(qū)位選擇更傾向于在地方集聚，區(qū)縣尺度的金融關(guān)聯(lián)度對銀行網(wǎng)點(diǎn)的城市內(nèi)部區(qū)位選擇更具指導(dǎo)意義。2）銀行網(wǎng)點(diǎn)的個體異質(zhì)性所揭示的差異化城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，對于不同類型銀行網(wǎng)點(diǎn)的利益訴求更具參考價(jià)值。但是，本文重點(diǎn)討論的是粵港澳大灣區(qū)內(nèi)部的金融協(xié)同發(fā)展，更加強(qiáng)調(diào)金融合作，對于各類銀行之間的競合關(guān)系明顯研究不足，未來可以補(bǔ)充銀行之間的競合研究。香港確實(shí)是全球金融中心城市之一，香港的對外金融聯(lián)系能力水平突顯，但是香港的對內(nèi)金融聯(lián)系強(qiáng)度確實(shí)值得進(jìn)一步思考，未來應(yīng)加強(qiáng)香港對內(nèi)對外金融聯(lián)系的多尺度研究。同時，在粵港澳大灣區(qū)這個特殊區(qū)域內(nèi)，也更應(yīng)該注重不同制度下的銀行網(wǎng)絡(luò)研究。