1 绪论
1.1 研究背景（Research Background）
1978 年改革开放以来，金融系统经历了从无到有，逐步发展的过程。在此过程中，我国的金融资源无论是从广义的货币资产（资金），还是从金融机构和金融体系的整体功能上，均日趋丰富。其中，从国家统计局网站可以查询到广义货币量（M2）自 1978 年 1134.5 亿元到 2017 年底 167.68 万亿元。金融机构中的银行业由只有中国人民银行，发展到如今外资银行和三大政策性银行、大型股份制银行和城市商业银行共同发展的局面，2016 年末银行业资产总额为 232.25 万亿元；证券业开设了上海与深圳证券交易所，截止至 2017 年底，A 股共有上市公司 3468 家，且 IPO 制度的逐渐放松，为更多企业上市进行直接融资提供了便利，2016 年末证券业总资产为 4.37 万亿元；保险业 2016 年底总资产为 15.12 万亿元。就金融体系的功能层面而言，我国金融体系已经具备完善的清算和结付功能，具有融资与资源配置的功能。
金融是现代市场经济的血液，金融资源只有分布和配置到最有效率的部门，才能对经济发展起到足够的支持作用。麦金农和肖（1973）通过对于发展中国家进行研究，提出了著名的金融抑制（Financial Repression）与金融深化（Finacial Deepening）理论。金融抑制理论认为金融管制会歪曲金融资源的价格，降低金融资源的流动性和资金配置的效率，最终阻碍社会经济发展[1]。而金融深化的核心是金融自由化，目的是使世界金融市场一体化，资本可以在国内和国际间自由流动[2]。虽然我国学者对金融自由化改革进程持有保留的态度，认为我国现阶段不具备开放资本项目的充足准备，资本自由流动会对现有经济产生巨大冲击，改革应逐步有序进行，但是肯定了金融自由化将是我国社会经济发展的趋势。这意味着未来会进一步放松对于金融资源流动的限制，从而改变金融资源分布的格局。
金融资源分布格局的改变必然会对现有经济发展状况造成影响。因此，对金融资源分布结构进行研究，探寻金融资源分布的网络特征如何影响经济发展问题的答案，具有前瞻性，这有助于提前布局金融发展政策，未雨绸缪地做出调整，以促进经济持续健康发展。
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1.2 研究意义（Research Objective）
（1）理论意义
第一，提供了新颖的研究视角。区域金融问题的研究往往从属性数据的角度出发，探究属性数据间的关系。本文则是从各省（市、自治区）间关系数据的角度出发，研究了关系数据间的联系。
第二，扩展了社会网络分析的研究框架。社会网络分析研究框架主要包括个体网络特征、整体网络特征、总体关系模式和 QAP 分析。本文在此基础上补充了网络效应分析，拓展了社会网络分析的研究框架。
（2）现实意义
各省（市、自治区）在制定金融发展规划时，往往将规划重点集中在行政区内，而容易忽略行政区间金融联系的重要性。本文研究揭示了各省（市、自治区）间的金融联系对金融资源网络稳定性和经济发展的重要作用，有助于指导各省（市、自治区）利用地缘优势，提高市场化水平，从而加强与周边地区的金融联系，最大限度的利用金融资源，更好的为经济发展提供支持。
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2 文献综述与理论基础
2.1 概念界定（Concept Definition）
2.1.1 区域
《辞海》中，区域的定义为土地的界划或是界限。传统的区域定义偏向于行政规划的概念，将土地按照明确地界限进行划分。而在区域经济学中，区域的界定则有所不同。魏后凯（2006）认为区域是指根据一定的目的和原则而划定的地球表面的一定范围的空间，是因自然、经济和社会等方面的内聚力而历史奠定，并具有相对独立的结构，能够独立发挥功能的整体[14]。安虎森（2015）认为区域是具有较强自组织能力的城市及其影响范围，是指能够独立地生存和发展、具有比较完整的经济结构、能够独立地组织与其他区域的经济联系的空间组织[13]。孙久文（2017）认为经济学的区域概念就是区域经济学的区域概念，它在政治学和地理学关于区域概念的基础上，考虑某个地区空间的人口、经济、环境、资源、公共设施和行政管理等特点，形成一个相对完整的特点，经济学的区域概念指的是居民高度认同、地域完整、功能明确、内聚力强大的地域单元[14]。关于区域的定义众说纷纭，虽然区域定义方面有所区别，但是在学者对区域问题进行研究时，对研究目标区域的划分却大同小异。相对于区域的定义，区域的划分方式则清晰许多。
区域是一个相对性极强的概念，按照不同划分方式，可以划分出若干区域。典型的区域划分分为三种形式：同质区域、极化区域和规划区域。同质区域反映了区域内部事物同类性和联系性，以某些典型的因素为标准，按照其特征的一致性或相似性进行划分；极化区域反映了区域间的差异性，是由若干异质部分构成的，在功能上紧密联系的区域；规划区域则是政府在进行经济决策时，按照政策目标而界定的区域。
本文在进行数据选取和实证研究中所选取的样本来自于各省市数据，并按照同质区域的划分方式经济发展水平与地理位置将省市划分为东部地区、中部地区和西部地区。其中，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南 12 个省、自治区、直辖市；中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南 9 个省、自治区；西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆 10 个省、自治区。
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2.2 文献综述（Literature Review）
2.2.1 金融资源分布
在对金融相关问题研究的文献中，对于金融资源分布的研究较少。对金融资源分布的研究主要从金融地理学角度出发，研究金融资源分布空间差异的相关问题，其中王纪全等（2007）用 1990 至 2004 年的相应数据进行回归于格兰杰因果检验，发现我国金融资源的地区结构不合理,金融资源分布不平衡，东部地区集中了全国绝大多数金融资源，且人均金融资源远远高于全国平均水平[23]；
中国人民银行银川中心支行课题组（2007）从金融资源的角度出发，结合理论分析和实证研究两方面，来探析区域金融资源分布的非均衡与经济增长不平衡之间的相互关系，认为区域经济增长的不平衡决定着金融资源分布的非均衡现状，而金融资源分布的差异对经济增长的不平衡亦有较大的影响[24]；
中国人民银行郑州中心支行课题组（2007）认为金融分布的差异主要是初始条件、市场机制、政府作用、生态环境等因素直接或间接综合作用的结果，但是，在不同时期和条件下，各个因素的作用有较大的差异[25]；
卢颖和白钦先（2009）运用全国 31 个省市 1992 至 2007 年的相关数据，从总值和人均值的视角分析了等各类金融资源的地区分布差异以及演变情况[26]；并结合地方政府作为有限理性的主体,在对金融资源地区间的分布影响中普遍存在“政府失灵”现象[27]；
王修华和黄明（2009）从金融地理学的角度出发，认为金融资源空间分布呈现非均衡态势；金融资源空间分布是一个金融集聚与扩散的过程；金融资源空间分布的相互作用是金融效率的空间调整和提高的过程，也是金融功能的空间深化和完善的过程[28]；
李锦玲等（2011）采用面板数据模型对 1995 到 2009 年全国及省际经济增长与银行信贷资金分布的相关数据进行整理和分析，研究发现，从总体趋势上看，信贷资金分布与经济发展高度相关，贷款是推动区域经济增长的重要因素，但贷款对区域经济增长的贡献效率明显不同，存在不平衡性[29]；
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3 我国金融资源分布的现状分析 ...................................... 173.1 我国金融资源分布状况总览 ........................................ 17
3.2 区域金融资源分布比较分析 ................................. 29
4 省域金融资源分布空间关联的网络结构特征分析 .............................. 36
4.1 社会网络分析方法 ................................ 36
4.2 数据来源与说明 ................................... 39
5 省域金融资源分布网络结构的影响因素与网络效应分析 ........................... 48
5.1 省域金融资源分布网络结构的影响因素分析 ............................... 48
5.2 省域金融资源空间关联的网络效应分析 .............................. 50
5 省域金融资源分布网络结构的影响因素与网络效应分析
5.1 省域金融资源分布网络结构的影响因素分析（Analysis of the Influencing Factors on the Structure of Provincial Financial Resources Network）
本部分将运用 QAP 方法分析金融资源空间关联网络的影响因素，以获得省域金融资源网络结构问题的更深入理解。
5.1.1 QAP 方法
QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序）可以研究关系数据之间的关系，被广泛应用于社会网络分析中,在此使用 QAP 相关分析和 QAP 回归分析对金融资源分布的影响因素进行研究。QAP 相关分析以对矩阵的置换为基础，通过比较两个方阵中各个格值的相似性而计算相关系数，然后对相关系数进行非参数检验[84]。计算过程分为三个步骤，首先计算两个矩阵构成的长向量之间的相关系数。其次，对一种的一个矩阵的行和相应的列同时进行随机置换，再计算置换后的矩阵和另一个矩阵之间的相关系数，保存计算结构，重复这个过程多次后将得到一个相关系数的分布结果，从中可以看到这种随机置换后计算得出的多个相关系数大于或等于第一步计算得出的相关系数的比例。最后，将第一步计算出的相关系数与随机重排后计算的相关系数进行比较，考察相关系数落入拒绝域还是接受域，从而对相关性进行判断。
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6 结论与政策建议
6.1 主要结论
参考文献(略)