World Regional Studies ›› 2020, Vol. 29 ›› Issue (2): 307-316.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2020.02.2019044
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Yaling YE1(), Wensheng LIN2, Zhenfa LI1, Canfei HE2,3()
Received:
2019-01-22
Revised:
2019-03-19
Online:
2020-03-30
Published:
2020-03-27
Contact:
Canfei HE
通讯作者:
贺灿飞
作者简介:
叶雅玲(1994-),女,硕士研究生,主要研究方向为经济地理,E-mail: yeyaling@pku.edu.cn。
基金资助:
Yaling YE, Wensheng LIN, Zhenfa LI, Canfei HE. Spatial structure and influencing factors of urban investment and financing network in China[J]. World Regional Studies, 2020, 29(2): 307-316.
叶雅玲, 林文盛, 李振发, 贺灿飞. 中国城市间投融资网络结构及其影响因素[J]. 世界地理研究, 2020, 29(2): 307-316.
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URL: https://sjdlyj.ecnu.edu.cn/EN/10.3969/j.issn.1004-9479.2020.02.2019044
年份 | 前10大投资城市占比 | 前10大融资城市占比 | 90%资本集中城市占比 |
---|---|---|---|
2013 | 77.54% | 49.91% | 36.51% |
2014 | 73.19% | 53.01% | 33.01% |
2015 | 72.84% | 52.94% | 31.25% |
2016 | 74.54% | 54.19% | 25.80% |
Tab.1 Interurban capital agglomeration from 2013 to 2016
年份 | 前10大投资城市占比 | 前10大融资城市占比 | 90%资本集中城市占比 |
---|---|---|---|
2013 | 77.54% | 49.91% | 36.51% |
2014 | 73.19% | 53.01% | 33.01% |
2015 | 72.84% | 52.94% | 31.25% |
2016 | 74.54% | 54.19% | 25.80% |
2013年 | 2014年 | 2015年 | 2016年 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
出度/% | 入度% | 出度/% | 入度/% | 出度/% | 入度/% | 出度/% | 入度/% |
北京(26) | 深圳(10) | 北京(26) | 北京(14) | 北京(26) | 北京(13) | 北京(27) | 北京(12) |
上海(16) | 上海(10) | 上海(16) | 上海(13) | 上海(17) | 上海(13) | 上海(17) | 上海(10) |
深圳(9) | 北京(9) | 深圳(11) | 深圳(8) | 深圳(12) | 深圳(10) | 深圳(12) | 深圳(9) |
广元(8) | 天津(4) | 杭州(5) | 天津(3) | 杭州(5) | 杭州(3) | 杭州(5) | 宁波(5) |
杭州(5) | 宁波(4) | 广元(4) | 杭州(3) | 广州(3) | 宁波(3) | 广州(3) | 杭州(4) |
广州(5) | 成都(3) | 广州(4) | 苏州(3) | 广元(3) | 天津(3) | 天津(2) | 嘉兴(3) |
天津(3) | 杭州(3) | 天津(2) | 成都(3) | 天津(2) | 成都(2) | 宁波(2) | 天津(3) |
武汉(2) | 广州(3) | 成都(2) | 宁波(3) | 武汉(2) | 苏州(2) | 南京(2) | 苏州(3) |
成都(2) | 苏州(3) | 南京(2) | 嘉兴(2) | 成都(2) | 广州(2) | 成都(2) | 成都(3) |
南京(2) | 唐山(2) | 武汉(2) | 广州(2) | 苏州(2) | 嘉兴(2) | 苏州(2) | 广州(3) |
Tab.2 Top 10 nodes of out-degree and in-degree from 2013 to 2016
2013年 | 2014年 | 2015年 | 2016年 | ||||
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出度/% | 入度% | 出度/% | 入度/% | 出度/% | 入度/% | 出度/% | 入度/% |
北京(26) | 深圳(10) | 北京(26) | 北京(14) | 北京(26) | 北京(13) | 北京(27) | 北京(12) |
上海(16) | 上海(10) | 上海(16) | 上海(13) | 上海(17) | 上海(13) | 上海(17) | 上海(10) |
深圳(9) | 北京(9) | 深圳(11) | 深圳(8) | 深圳(12) | 深圳(10) | 深圳(12) | 深圳(9) |
广元(8) | 天津(4) | 杭州(5) | 天津(3) | 杭州(5) | 杭州(3) | 杭州(5) | 宁波(5) |
杭州(5) | 宁波(4) | 广元(4) | 杭州(3) | 广州(3) | 宁波(3) | 广州(3) | 杭州(4) |
广州(5) | 成都(3) | 广州(4) | 苏州(3) | 广元(3) | 天津(3) | 天津(2) | 嘉兴(3) |
天津(3) | 杭州(3) | 天津(2) | 成都(3) | 天津(2) | 成都(2) | 宁波(2) | 天津(3) |
武汉(2) | 广州(3) | 成都(2) | 宁波(3) | 武汉(2) | 苏州(2) | 南京(2) | 苏州(3) |
成都(2) | 苏州(3) | 南京(2) | 嘉兴(2) | 成都(2) | 广州(2) | 成都(2) | 成都(3) |
南京(2) | 唐山(2) | 武汉(2) | 广州(2) | 苏州(2) | 嘉兴(2) | 苏州(2) | 广州(3) |
地区(城市) | 投资占比/% | 融资占比/% |
---|---|---|
京津冀(北京) | 30(26) | 19(12) |
长三角(上海) | 29(17) | 30(11) |
珠三角(深圳) | 17(11) | 14(9) |
其余地区(城市) | 24(46) | 37(68) |
Tab.3 Investment and financing ratio of Beijing-Tianjin-Hebei, Yangtze River Delta, and Pearl River Delta
地区(城市) | 投资占比/% | 融资占比/% |
---|---|---|
京津冀(北京) | 30(26) | 19(12) |
长三角(上海) | 29(17) | 30(11) |
珠三角(深圳) | 17(11) | 14(9) |
其余地区(城市) | 24(46) | 37(68) |
变量 | 定义 | 预期符号(入度) | 预期符号(出度) |
---|---|---|---|
DL | 金融机构各项存贷余额占GDP比重,指代城市金融环境 | + | + |
AR | 按照直辖市、省会城市、计划单列城市、地级市行政等级分别赋值0.59,0.22,0.13,0.06 | + | + |
PFE | 公共财政支出占GDP比重,指代政府干预能力 | + | / |
GDP | 地区生产总值,指代城市经济发展水平 | + | + |
POP | 人口密度,指代城市人口规模 | + | + |
Tab.4 Definitions of explanatory variables and their excepted signs
变量 | 定义 | 预期符号(入度) | 预期符号(出度) |
---|---|---|---|
DL | 金融机构各项存贷余额占GDP比重,指代城市金融环境 | + | + |
AR | 按照直辖市、省会城市、计划单列城市、地级市行政等级分别赋值0.59,0.22,0.13,0.06 | + | + |
PFE | 公共财政支出占GDP比重,指代政府干预能力 | + | / |
GDP | 地区生产总值,指代城市经济发展水平 | + | + |
POP | 人口密度,指代城市人口规模 | + | + |
因素 | lnindegree | lnoutdegree |
---|---|---|
lnDL(金融环境) | 1.274997*** | 1.799923*** |
lnAR(行政等级) | -0.1970563** | 0.5505351*** |
lnPFE(政府干预能力) | 0.5324433*** | 0.1167663 |
lnGDP(经济发展水平) | 1.441409*** | 1.214696*** |
lnPOP(人口密度) | -0.2816252 | 0.0341673 |
_cons | -20.21454*** | -17.02321*** |
R-squared | 0.6957 | 0.7506 |
Adj R-squared | 0.6939 | 0.7484 |
Root MSE | 0.84552 | 0.97597 |
Prob > F | 0.0000 | 0.0000 |
Tab.5 Influencing factors of the spatial structure of the urban network in China
因素 | lnindegree | lnoutdegree |
---|---|---|
lnDL(金融环境) | 1.274997*** | 1.799923*** |
lnAR(行政等级) | -0.1970563** | 0.5505351*** |
lnPFE(政府干预能力) | 0.5324433*** | 0.1167663 |
lnGDP(经济发展水平) | 1.441409*** | 1.214696*** |
lnPOP(人口密度) | -0.2816252 | 0.0341673 |
_cons | -20.21454*** | -17.02321*** |
R-squared | 0.6957 | 0.7506 |
Adj R-squared | 0.6939 | 0.7484 |
Root MSE | 0.84552 | 0.97597 |
Prob > F | 0.0000 | 0.0000 |
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