因特网、网点空间布局和区域因素影响证券公司效率的机理，本文主要内容关键词为：机理论文,因特网论文,证券公司论文,网点论文,效率论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 引言
传统的选址理论认为，由于区域差异、距离与交通等因素的影响，网点空间布局对企业的绩效具有重要影响。但“因特网的兴起和普及会否导致网点空间布局不再重要”这一新的现实问题，学术界尚未给出明确答案。本世纪以来中国因特网高速发展，近十年中国网民数从2650万增加到4.1亿，年均增长超过30％。因特网的出现和普及使许多金融机构客户可以通过网络完成许多业务，不再仅因交通等问题而选择附近的营业网点，包括交通等在内的区域因素对机构网点设置的影响可能会减弱，一些人甚至预言因特网会取代传统的营业网点。然而，近十余年来银行的网点数量逐渐增加。2002年至2009年，虽然中国证券公司数量从146个降低到106个，但营业部数量约从2880个增加至3330个。类似地，从1994年到2004年，虽然美国的银行机构数量因并购而从13000个减少到9000个。但是同期营业网点数量增加了12％，超过90000个[1]。这一总体趋势向有关部门和研究者提出了若干值得研究的问题。其一，在因特网时代，营业部选址是否仍然重要？其二，区域因素、营业部布局等对公司绩效是否有显著影响？其影响机理如何？其三，根据前述影响机理，新建营业部如何进行城市选址，或者如何对现有营业部布局进行调整？
在混业经营的背景下，近年来严格区分证券营业部和银行营业部并进行研究的文献不多见，英文“bank branch”含义包括这两者，研究银行分支机构的文献也会同时观察存贷款业务和经纪业务[2]。并且，受中国国情影响，证券公司及其营业部具有一些特殊性，在运行特点和功能等方面与一般商业银行高度相似，投资者需要与当地证券营业部保持便利和紧密的联系，因此证券营业部的选址和布局在中国是一个很有现实意义的问题。目前中国相关研究尚处于起步阶段，微观层面的金融网点布局[3]、因特网与产业时空布局[4]等问题逐渐受到了关注，但尚未发现有文献同时考虑因特网与金融网点布局并进行实证研究。国外有关银行及其营业部选址和布局的文献相对较为丰富，可为研究中国证券公司及其营业部的选址布局问题提供参考。
随着因特网的兴起和其他技术创新的广泛应用，在线交易业务快速发展，人们开始关注因特网和传统经营方式如何共同影响金融机构的绩效，特别是因特网与传统的营业部之间的互补或替代关系。到目前为止，基于数量化分析和实证研究因特网与银行绩效关系的文献尚不丰富[5]，因此关于因特网对银行绩效的影响，人们仍知之不多[2]。一些文献利用不同国家的样本从不同角度研究得出了初步的结论：因特网普及对银行绩效具有积极作用[2，5～7]。不过因特网的作用是有限的，一些文献指出“因特网将消除距离影响”的预言在银行业并不成立[8]。多数研究者认为因特网在银行业中扮演补充性而非替代性角色[2，5，9]。
因特网只是众多影响银行绩效的因素之一。关于银行及其营业网点的绩效与相关影响因素的文献比较丰富，涉及的问题和领域也十分广泛。其中研究空间因素与银行及其营业网点之间相互关系的文献主要有两类，由于营业网点选址目的是获得更好的绩效，所以这两类文献联系紧密。第一类侧重于研究银行网点选址和分布及其经济社会影响因素，因为选址好坏对于银行网点绩效具有显著影响。这类文献力求用模型分析为金融机构的选址提供方法支持[10，11]，近年来许多文献基于不同国家的数据，利用GIS方法和空间交互作用模型以及计量模型、实证研究银行分支网络的选址布局及其主要影响因素[12～14]。另一类则侧重于分析银行的绩效与空间等因素之间的关系，力图找出影响银行绩效的关键因素以更好地选址。相对而言，第二类文献更为丰富，研究涉及的问题也更广泛。如银行绩效与行业竞争结构和市场特征乃至人口统计等因素的关系[11]；垄断竞争环境中的银行选址战略及银行网点布局的市场影响[15]；银行分支机构的特征和位置等对成本效率的冲击[16]，等等。还有一些研究者把重点转向了银行分支机构的网络布局对银行的绩效影响，而不是经济和社会等外部因素的影响，发现网点数量的增加可能带来规模效应[17～19]。
尽管现有关于银行与空间因素的研究文献涉及的范围较为广泛[13]，但现有文献对于区域之间的差异性及其对营业部绩效的影响考虑得并不充分，更未综合考虑因特网、网点空间布局、区域因素和竞争结构以及银行本身特征对银行绩效的影响。因这些影响因素之间存在明显的相关性，在经验研究中缺失其中一些重要变量会导致对其他因素作用的错误估计。
本文试图综合上述成果，按照“逻辑分析—假说与模型—实证检验—研究结论”的思路，构建模型分析和检验因特网、区域特征和网点空间布局等因素与证券公司投入产出效率之间的关系，量化研究其中影响机理。
2 机理分析、研究假说与理论模型
2.1 机理分析和研究假说
（1）没有因特网时的影响机理
显然，客户特征和结构对证券公司及其营业部的经营效率具有关键性影响。中国证券投资者的特征和证券业所处的环境使得营业部的客户主要是当地客户。①制度安排。根据有关规定，投资者可以到任何城市的营业部开设证券账户，但投资者本人必须到拟开户营业部的现场办理开户事宜，并且在开通一些新业务（如创业板投资）时也往往需要本人到现场办理，因此投资者到异地开户将承担额外的时间和经济成本。如果该成本不能得到补偿，投资者不会选择异地开户。②安全性约束。证券投资等业务涉及投资者的巨大财富，投资者会非常谨慎地选择营业部开设账户，选择居住地附近的营业部更有利于投资者监控资金安全。③成本约束。投资者开户后仍可能需要办理一些业务，例如现场交易、开通新业务、资金转账等，若在异地营业部开户，之后投资者将支付更多的交通成本和转账成本① 以及时间成本。④投资习惯和便利因素。中国的证券投资者中99％为个人投资者，且大部分为股票投资者②。中国投资者有聚集到营业部以获取和交流信息的习惯，其中许多投资者是退休人员，到其居住地附近的营业部显然将更为方便。
就经纪业务而言，证券公司的投入和产出是下属营业部的综合，而营业部的投入产出效率高度依赖于客户。如果一个营业部的客户主要为当地客户，由于居民的收入及其交易习惯等受区域内经济社会等因素的制约，营业部的经营效率将受到区域因素的影响，这就形成一条影响链：区域因素—客户—营业部—证券公司，这是主要影响途径。同时，区域因素也会直接影响营业部的工资成本、水电租金等费用，而区域内的市场竞争态势也会影响到营业部的绩效，进而影响证券公司效率。这些影响机理如图1虚线框部分所示。
图1 各类因素影响公司效率的机理
Fig.1 The mechanism of the efficiency affected bv various factors
（2）因特网环境下的影响机理
首先，因特网的普及为投资者及时、快速和全面获取信息提供了便利，使投资者可以更方便和低成本的进行证券交易，这提升了投资者参与证券投资的意愿和频率，提升了证券投资的活跃程度和营业部的证券成交额，进而提升证券公司的收入水平；随着网上交易的普及，营业部利用较少数量的员工来为较多客户提供服务，可以节约大量人力物力等资源，降低经营成本，证券公司的效率因此得以提高。
但是，因特网并未改变人们对投资便利、资产安全和成本节约等方面的偏好，也未改变国家对于证券开户等方面的制度安排。由于投资者希望和营业部保持直接、便利和紧密的接触，尽可能降低交易成本，因此大多数情况下投资者只会选择居住地所在城市的营业部开户交易，因特网并不能根本改变投资者的这一倾向，在因特网环境中投资者的最优选择是“网上交易＋本地营业部”，因此营业部的客户仍然以当地客户为主③，在此背景下“区域因素—客户—营业部—证券公司”这一影响途径仍然发挥重要作用。并且区域特征、市场竞争等因素也仍然直接影响营业部的投入和产出。
由此可见，新环境中区域因素和因特网均对证券公司及其营业部的绩效产生影响，多种影响途径同时发挥作用（图1），具有一定复杂性。不过，上述机理还只是逻辑分析，其显著性尚待实证检验。
（3）理论假说
如果证券公司在某个区域没有营业部，则该区域的特征不会对该证券公司构成影响。因此提出理论假说：因特网和区域因素等外部因素结合证券营业部的空间布局显著影响证券公司的效率。下面对前述机理和假说进行分析和检验。
2.2 模型分析与整合三类要素的方法
本文从投入产出效率角度来观察证券公司的绩效。由于区域因素对证券公司的影响主要通过营业部这一间接途径，各区域指标无法与证券公司层面的数据直接匹配，这是相关实证研究的难点之一。本文找到了一种方法，可以将区域因素整合到公司层面，实现两类数据的匹配。下面基于理论模型分析加以说明。
影响证券成交额的因素可以分为公司外部因素和内部因素。其中，外部因素包括区域经济和社会发展情况（如经济发展水平、经济增长速度、财富积累、收入水平、投资习惯、基础设施发展和因特网普及程度等，用RF表示）、全国证券市场成交活跃程度（用股票基金成交额TV[,M]表示）和竞争对手情况（数量、价格和非价格策略）等，内部因素则包括营业部的数量与分布、资产资本规模、经营策略与管理效率、公司品牌影响力和服务水平等（用SM表示）。
若证券营业部同质化，则其数量就代表着证券公司的投入。证券公司提高营业部数量将有助于提高其收入，但如果所有证券公司都这样做，则其总收入反而会因为过度竞争而降低，因此从相对效率角度出发，证券公司合理的策略和目标是以追求较高的营业部平均产出：
3 实证研究设计
3.1 实证模型与变量选择
注意到大部分营业部是异质的，营业部同质的假设没有完全反映现实，研究时仍需考虑证券公司和营业部的一些特性，考虑各营业部在人、财、物等方面投入的差异。类似地，这些投入也受外部和内部因素的综合影响。其中，租金成本、工资成本和水电费用以及营销费用是营业部的主要成本投入，这些因素以及营业部的资产价值都与营业部所在城市的区域特征有关，可见区域因素和营业部自身因素等将影响营业部的投入，进而影响其投入产出效率，最终影响证券公司的经营效率。可推测，上述综合了区域因素、竞争因素和营业部空间布局等信息的加权指标，同样也将影响营业部的投入，进而影响各营业部的效率，并最终影响证券公司的投入产出效率。既然影响证券公司和营业部产出的因素同样也可能影响其投入，因此可以建立以下对数模型以实证观察各类因素与证券公司投入产出效率之间的关系⑤：
由于效率值有最低界限0，因此数据被截断，若用普通最小二乘法对模型直接回归，参数的估计有偏且不一致，因此应采用Tobit模型进行回归分析，其一般形式为[22]
参考已有文献[1，13]并根据研究需要，本文共选取12类自变量以综合观察有关影响因素。
是本文的观察重点，基于其形式分别计算了两类指标：第一类反映市场竞争结构，用营业部数计算的市场份额表示。第二类反映区域因素和因特网等因素，分别从国内生产总值（GDP）及其增长、居民证券投资倾向（IC）、城市人均工资水平（WAGE）和交通发达程度（TR）、因特网用户数等方面反映证券公司营业部空间布局的潜力。这里证券投资倾向是一个反映区域内投资文化和交易习惯的指标，该指标越高，表明该区域居民参与证券投资交易的程度越活跃，其计算方法为：城市j证券成交额占全部城市成交额的比重/城市j的GDP占全部城市GDP的比重。
SM包括了资产规模（总资产，ASSET）、资产负债率（ALR）和营业部网络规模的哑变量。根据营业部数量的散点图反映的信息，将样本分为四类。除此之外，还引入公司成立时间（AGE）以及反映总体品牌和管理服务能力的证券公司分类评级哑变量⑧ 有关变量的含义和描述性统计见表1。
3.2 样本数据
不同于欧美一些国家，中国银行业实行分业管理制度，证券公司和商业银行必须分业经营，证券营业部的业务主要是经纪业务，收入基本来源于经纪业务佣金，这为观察区域和网络等因素对证券公司及其营业部效率的影响提供了便利。本文利用横截面数据进行分析，涉及三方面的数据：第一，2001年～2008年中国地级市及以上城市的相关统计数据，来源于《中国城市统计年鉴》；第二，2002年～2008年中国证券营业部在上海交易所的股票基金交易额数据及其基本信息，数据来源于上海交易所的官方网站（www.sse.com.cn）和《上海证券交易所统计年鉴》；第三，2006年～2008年证券公司的业务规模、资产和盈利以及评级等相关数据，数据根据WIND资讯系统和中国证券业协会官方网站（www.sac.com.cn）以及相关证券公司官方网站等综合而得。对样本进行筛选，标准为：证券公司下属营业部数量不少于3个且营业部分布的城市数不少于3个；剔除数据有缺失的样本。由此获得有效样本数如下：2006年至2008年城市数分别依次为244个、236个、241个，证券公司为86个、87个和90个、证券营业部为2881个、2992个和3007个。
限于篇幅，仅给出2007年有关变量的描述性统计（表1），图2和3给出了各城市营业部数和部均成交额的分布情况。显然其分布并不均匀，部均成交额高的城市并非营业部集中的北京、上海等大城市和省会城市，而是吕梁、江阴、义乌等一些中小城市。
4 实证结果
本文利用2006年～2008年数据分年度进行横截面回归⑨。考虑到各地区GDP和国际互联网用户数之间高度相关（各年两变量相关系数最小为0.86），采用相同方法计算得到的加权部均GDP和加权部均因特网用户数这两个指标之间具有一定的相关性，如果同时出现在回归模型中可能会引致多重共线性问题，因此每年安排2个模型：WPBGDP和WPBINTERNET分别进入模型1和模型2。为获得更稳健的结果，回归时采用Huber-White稳健标准误估计方法。分析软件为STATA 11.0。表2为各年度的回归结果。
考虑到2006年中国证券业尚处于综合治理阶段⑩，而2008年世界金融危机爆发背景下中国股市大幅缩水65％，证券公司绩效全面受挫(11)，相对而言2007年的情况可能更具有代表性，因此先观察2007年的情况。由2007年的两个模型可知：（1）加权部均因特网用户数的系数显著为正，说明因特网对证券公司的效率具有积极提升作用。（2）大部分区域因素对应的系数均显著进入方程，其中，加权部均GDP、加权证券投资倾向和加权部均工资水平对应的系数符号均为正向，加权交通发达水平的系数为负且在其中1个模型显著，这说明空间因素对效率具有重要影响，且不同变量的影响有所差异。（3）加权营业部份额的系数在两个模型中均显著为负，说明按营业部数量加权计算的市场份额越高，该公司的投入产出效率反而较低，这意味着营业部相对数量带来的竞争优势并没有带来效率的提高，甚至可能起反作用。（4）内部因素中，各个变量的影响方向不同。资产负债率的系数均显著为正，表明承担风险较高的公司，其效率可能也较高；总资产的系数则显著为负，说明资产规模的提高不一定能提高投入产出效率，甚至可能因规模过大、管理不善而导致低效率；而成立时间的系数并不显著，意味着成立时间长短对于公司效率没有显著影响。反映分类评级的哑变量gradea和gradeb的系数均为正，但不显著。反映营业部网络规模的哑变量中，nb1的系数在2个模型中显著为负，nb2的系数在2个模型中为负，但只在1个模型中显著，而nb3的系数为正但不显著，这可能意味着网点规模大的公司，经营效率反而较低（表2）。
图2 营业部数的城市分布
Fig.2 Number of branches in cities
图3 部均股票基金成交额的城市分布
Fig.3 Transaction value per branch in cities
表3对各年度回归结果的系数显著性情况进行了汇总统计，给出各自变量进入回归模型的次数及其显著出现的次数以及符号（显著水平为10％）。观察可知，其余两年与2007年的情况基本一致。6个模型中：GDP的系数在所有模型中均显著为正，因特网用户数显著为正的频率为2/3，证券投资倾向显著为正的频率为1/6；GDP增长率仅在1个模型呈现显著正向影响；加权营业部份额的系数全部为负，显著出现的频率为4/6。而内部因素中，资产负债率的系数全部显著为正；总资产的系数全部为负，不过仅2007年显著；成立时间的系数均不显著。另外，代表网络规模的哑变量nb1、nb2和nb3的系数显著为负的频率分别为4/6、1/6和0，其中nb1、nb2的系数全部为负且前者的绝对值更大，而nb3的系数有一半为不显著的正值，因此可以得出一致性结论：网点规模相对大的公司，效率反而较低。
从三年的截面模型估计结果中可以得到以下结论。
第一，因特网因素对证券公司的效率具有显著正向影响。这种积极影响符合对现实情况的观察和认识，也与文献[2]的结论一致。如前所述，因特网的普及有助于证券公司收入水平的提升和成本节约，有助于公司效率提高。
第二，区域因素通过网点空间布局对证券公司的效率具有显著影响，大多数区域因素具有显著正向影响。其中，经济发展水平和增速、居民的工资收入和证券投资活跃程度等指标具有较显著的正向影响，这符合常识。但代表交通发达水平的指标与因变量之间呈现出负向关系，这有点出乎预料，尽管仅在2007年的1个模型中显著(12)。进一步观察了有关数据，发现“人均城市道路面积”和“每万人中公交车数”等指标较高的城市（即交通发达的城市），往往是省会城市或者直辖市以及证券交易所所在地。而从近年来新增证券营业部的选址来看，其显著特征是偏好省会城市或证券交易所所在地(13)，各证券公司竞相在这些城市设点导致了过度竞争，结果降低了证券公司的效率。而随着因特网的普及，投资者较少去现场交易，又使得交通因素的影响弱化。因此，交通发达水平的指标可能更多地反映了竞争因素。这意味着需要考虑因特网影响及其影响机理，也需要利用综合了竞争结构和区域因素的指标来帮助选址决策。
第三，相对较大的营业部网络规模可能伴随着较低的效率。这一发现暗示着现有证券营业部的布局规模不尽合理，也说明单纯追求营业部数量的扩大并不能带来效率的提升，证券公司需要确定营业部的合理数量并科学安排网点的布局，以实现单位营业部的效益最大化。
第四，市场竞争结构因素对效率的影响为负(14)。其原因可能在于：客观而言，营业部因所在城市的竞争对手少而具有较高市场份额，但因这些城市可能欠发达，其业务总量有限；主观来看，当公司因营业部的相对数量而具有优势时，尽管可能有助于收入份额的提升，但其管理者可能会因为竞争压力不足，忽视成本费用的控制和市场开发，这反而会影响收入和利润的提升，导致效率下降。因此，选址布局时只考虑增加营业部数量或者在竞争不激烈的区域设点以增加市场份额的方法是不全面的，只考虑区域内经济、社会、交通等是否发达也是不科学的，需要综合系统地考虑。这也暗示着竞争区域可能比竞争结构更重要。
并且，还可注意到：一方面，大多数自变量在显著出现时，其符号只有一种；另一方面，大多数情况下，即使自变量的系数不显著，其符号仍然与在其他模型中显著时的符号一致。此外，各年度中区域因素的显著性和符号变化不大。这表明区域因素等大部分自变量对于因变量的影响方向具有一致性，实证结论是比较稳健的(15)，而且支持本文的理论假说。
5 结论与讨论
因特网可以帮助营业部突破距离的限制和空间的束缚去拓展业务，其绩效可能不再受限于区域因素和网点布局，这可能会改变原有的公司绩效影响机理。本文的理论分析表明：由于因特网的普及并未改变人们对投资便利、资产安全和成本节约等方面的偏好，也未改变国家对于证券开户等方面的制度安排，营业部的客户仍然以当地客户为主，在此背景下“区域因素—客户—营业部—证券公司”这一影响途径仍然发挥重要作用。同时，因特网也直接和间接地影响证券营业部和证券公司的效率。因此新环境中的影响机理是：因特网和区域因素等外部因素结合网点空间布局共同影响证券公司的效率。以之为待检验的假说，控制住公司资产规模和经营管理等变量，本文进一步实证考察了区域因素、因特网和竞争结构以及网点空间布局等因素与证券公司投入产出效率的关系，基于2006～2008年横截面回归的实证结果以较高的一致性和显著性支持了研究假说。
已有文献对因特网普及环境中的网点空间布局的重要性和公司效率的内在影响机理问题关注不多。本文分析了新环境中因特网、网点空间布局和区域因素等影响证券公司效率的机理，并通过实证研究给出了前述机理显著存在的经验证据和变量间的量化关系，弥补了以往研究的不足。本文的结论丰富了因特网环境中的企业选址和布局理论，并为证券公司和银行的选址战略和竞争力评估等提供了一些策略启示。其一，营业部选址和布局十分重要，证券公司需要同时考虑宏观选址和区域竞争结构问题。在部均GDP和部均证券投资倾向以及部均因特网用户数较高的城市设立营业部可能是一个相对更优的选址战略；将营业部安排在这些指标较高的区域可能是较好的空间布局策略；因此在调整优化营业部的空间布局时，证券公司可以考虑将提高公司的部均加权GDP和部均加权证券投资率等指标为发展目标和重点之一。其二，本文提出的加权部均GDP和加权部均证券投资倾向等指标可以用于证券公司的评价。对投资者而言，部均加权GDP和部均加权证券投资率等指标较高的证券公司，平均而言其营业部位于更好的、能够分到更多“甜”的“蛋糕”的区域，故其空间布局水平也较高，相对更具有竞争力，同等条件下更有机会从区域发展中受益，因此相对而言可能更有投资价值。其三，应充分发挥每个营业部的潜力，而不必盲目扩大营业网点规模。
本文用加权方法构造了部均GDP和部均证券投资率等指标，其计算方法反映了各类因素综合影响证券公司效率的机理，既考虑区域经济社会发展和文化情况以及竞争因素，也考虑了网点在各城市的空间布局情况，因而综合反映了公司的网点布局竞争力。这种方法解决了区域因素与公司层面的数据匹配的问题，可以为企业选址和布局的理论和实践提供参考。
本文侧重于研究以往文献较少涉及的因特网环境中网点的宏观选址问题，后续研究可从以下方面展开：第一，从微观层面研究城市内各区域经济、社会、文化和空间距离等因素与网点选址以及公司绩效之间关系；第二，从博弈角度出发，考虑竞争对手策略时的选址和布局策略，这需要利用动态模型来分析；第三，一些公司将网点集中布局在少数地区，这种集聚策略与其他公司的分散布局策略是否会带来证券公司绩效的显著差异？
致谢：感谢湖南大学经贸学院柯善咨教授、美国伊利诺伊大学香槟分校（University of Illinois At Urbana-Champaign）Edward Feser教授的帮助和指导。
收稿日期：2011-02-17；修订日期：2011-06-19
注释：
① 投资者增加资金投入或者将资金转出时，不能直接在个人与证券营业部之间划转，必须通过商业银行进行。商业银行对跨越城市转账收取手续费。
② 根据中国证券登记结算有限责任公司2010年11月统计数据：1.5亿A股账户中，99.6％为自然人账户；而基金账户只有3377万，其中99.9％为个人投资者；基金账户仅占A股账户数的22％。此外，2010年全国基金成交额8996亿元，仅为股票成交额的1.65％。
③ 相关统计调查数据无法获得。本文对若干营业部的抽样调查发现，超过80％的客户为当地客户。
④ 经验数据检验显示，区域证券成交额与区域经济规模等因素高度线性相关（各年区域证券成交额与GDP相关系数的均值为0.9，最低值为0.88）；进一步以区域证券成交额为因变量，以GDP和因特网人数为自变量进行回归，自变量均显著性进入方程（1％水平），拟合优度约90％。因此该假设具有合理性。
⑤ 本文基于多元线性模型，利用稳健标准误方法进行了估计，结构与对数形式的模型结论基本一致。
⑥ 经纪业务收入占中国证券公司的收入的70％以上，反映了证券公司绩效的主要方面，而且与资产管理和证券承销等业务比较，经纪业务直接与营业部关联，地域性十分明显，便于我们观察。
⑦ 在超效率模型中，无效了决策单元的效率值与CCR模型一致；而对于有效率的决策单元，如效率值为130％，表示该决策单元即使再等比例地增加30％的投入，它在全部决策单元集合中仍可保持相对有效。
⑧ 2006年中国证券会将证券公司分为创新类、规范类等类别，实行分类管理，2007年中国证监会进一步基于风险管理水平、规范经营等情况对证券公司进行5类评级，其中A类最高，E类最低，不过目前所有公司的评级均为C及以上（低于该别的公司均已被淘汰）。
⑨ 考虑到各年度样本数据不平衡，且为观察各年度模型差异以获得稳健一致的结论，本文采用横截面回归。
⑩ 2004年初开始中国证券监管部门对证券公司实行了为期三年的综合治理，综合治理工作于2006年年底、2007年年初基本完成，期间许多证券公司进行了并购重组或者整改，营业网点布局也发生了较大幅度的变动。
(11) 上证指数从2008年初的5000多点降至同年年底的1900点，同期深证成指从18000多点降到6400点。
(12) 换用“每万人中公交车数”得到的实证结果与之类似。如果从模型中去掉代表交通发达水平的变量，实证结果变化不大，各指标系数的符号基本没有变化，只是少数系数显著出现的次数发生了一些变化，如LN_WPBGDP、LN_WPBIC和nb2的显著性频率分别降低为2（＋）/3、1（＋）/6和0/6，而LN_ASSET的显著性频率上升为4（－）/6。可见，尽管该指标的系数符号有点出乎预料，但并不影响本文的主要实证结论。
(13) 如，2007年新增的证券营业部有72％设立在省会或交易所所在地，2008年该比例仍超过50％。
(14) 本文也曾基于赫芬达尔指数计算加权的市场份额，得出的实证结果与之类似，仍然是负向关系。可见问题不在于指标选取，关键在于如何理解和解释这种实证结果出现的原因。
(15) 还以证券公司的营业部部均收入等为因变量，进行了回归分析，结论与之类似。此外，基于2000多个营业部层面的横截面数据（2006～2008），以营业部的股票基金成交额为因变量，观察了区域因素和因特网等的影响，结论与之类似。
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