交叉持股網絡位置是否影響公司的風險規避效應？

常曉紅，王海云

(1.北京物資學院商學院，北京 101149；2.北京印刷學院經濟管理學院，北京 102600)

交叉持股網絡位置是否影響公司的風險規避效應？

常曉紅1，王海云2

(1.北京物資學院商學院，北京 101149；2.北京印刷學院經濟管理學院，北京 102600)

本文基于社會網絡視角，以2007～2012年滬深300指數中涉及交叉持股行為的上市公司為樣本，實證研究了中國上市公司在交叉持股網絡中網絡位置差異對公司風險規避效應的影響。研究發現，公司占據交叉持股網絡越中心的位置，公司抵御風險的能力越強；從整體上來看，交叉持股網絡中心性與公司風險規避效應的關系不會被公司所有權性質顯著影響，但在具體區分地區市場發育水平之后，公司所有權性質對網絡中心性與風險規避效應關系的影響會因市場中介組織的發育程度不同而有所差異：市場發育程度較高的地區，國有上市公司在交叉持股網絡中的風險規避效應會被削弱；而在市場發育程度較低的地區，所有權性質對網絡中心性與公司風險規避效應的影響不顯著。

交叉持股；網絡位置；風險規避；網絡中心度

2005年，中國股權分置改革全面展開，并且隨著股改的不斷深入和證券市場的持續發展，中國逐步進入了“全流通”時代，資本運作方式更加多樣化，催生了交叉持股現象在中國的興盛。同時，中國各種制度和經濟環境的優勢，尤其2007年新會計準則等法規的執行，更是極大地推動了新一輪的上市公司交叉持股熱潮。由此可見，交叉持股模式在中國資本市場中已成為一種常見的資本運作方式和公司擴張手段。上市公司之間通過實行交叉持股策略，能夠相互合作與聯盟，從而實現資本的聯合與集中，提高公司的生產經營活動效率和資本的使用效率。

然而，如果對交叉持股的管制和運用不當，也會導致一系列的弊端，如高管在職消費增高、財務風險等問題的出現。由此可見，交叉持股是一把雙刃劍，合理規范的引導交叉持股行為促使其優勢的發揮，降低或消除其弊端的危害，避免上市公司之間的非理性交叉持股十分必要。以往的交叉持股研究多是把上市公司視作一個完全獨立的個體，主要關注其個體的屬性特征，如持股比例、所有權性質、獨立董事比例等，卻忽視了其嵌入在網絡中的關系特征。此外，隨著上市公司交叉持股關系復雜性的不斷增強，網絡中群體成員間的相互影響越來越密切，這使得現有研究中所采用的刻畫上市公司交叉持股的變量已不能再單純的局限于公司個體上。從社會網絡視角看，每家交叉持股上市公司無不嵌入特定的社會網絡之中。因此，基于社會網絡視角考察交叉持股對公司風險規避效應的影響具有十分重要的理論和現實意義。

一、理論分析與研究假設

(一)交叉持股網絡與公司風險規避能力

基于社會網絡分析理論，信息獲得的及時性、差異性、準確性等是影響公司治理功能發揮的重要約束條件[1]。交叉持股網絡中的上市公司可以享有網絡節點之間相互連接而產生的傳播優勢，從而有助于網絡中的企業成員建立聯盟集團，共享資源和信息，有利于降低公司的風險。Granovetter認為，集團內部成員間的聯系往往非常密切，因此相互之間的信息傳播更加便利、快捷，但如果一個集團向其他集團傳遞信息，通常需要依賴于兩集團之間的一位共同成員，這樣就可以形成一條信息擴散和吸收的傳遞渠道，這條相互連接的渠道被稱為“橋”，而兩集團之間的所依賴的共同成員充當著“經紀人”的角色，在信息的傳遞過程中發揮著不可忽視的作用[2]。由此可知，公司之間可以通過交叉持股維持長期而又穩定的合作關系，各公司可能還處于不同的行業，因此公司背景和所掌握的信息更加豐富和多元，產品與經營的多元化、差異化，可以降低公司在決策過程中信息冗余而導致的公司潛在風險。

市場風險是企業發展過程中關注的主要風險，上市公司在證券市場中往往面臨著很多不確定性，因此上市公司的市場風險是變動不定和難以預測的。但是很多風險可能會抑制公司的經營、創新等活動的開展，阻礙公司的成長，進而影響公司價值的實現。公司風險的不確定性主要來源于三個方面：第一，宏觀經濟環境的不確定性。公司經營過程中會受到復雜的宏觀經濟環境的影響，主要包括通貨膨脹、匯率、利率等。第二，公司經營效率的不確定性。公司的績效、管理者的經營管理效率等存在較大的不確定性。第三，信息不對稱性。公司的信息披露如果不能確保準確或完整，也就無法向證券市場傳遞有價值的信息，有可能會存在較大的不確定性，影響其他公司的戰略決策。公司風險規避效應是指由于企業發展過程中市場風險的存在而導致企業應對風險的一種方法，主要通過公司戰略決策的實施與變更來消除風險或風險發生的條件，降低損失發生的機率和降低損失程度。而降低甚至消除這些市場風險的不確定性有賴于發揮交叉持股網絡戰略聯盟的優勢，提高公司價值，以及豐富和多元的相關信息。

獲取更多的信息以及交叉持股關系公司的支持可以減少公司發展過程中在證券市場上的不確定性，從而降低公司的市場風險。具體而言，處于網絡核心位置的上市公司在信息資源、扮演角色等方面具有優越性，從而有效的增強了抵御市場風險的能力。網絡位置是衡量網絡成員地位、角色是否重要常用的指標[3]，對于交叉持股網絡的中心性與風險規避能力的關系，上市公司嵌入在網絡中的中心性越高，意味著公司處于網絡中的位置越核心；反之，交叉持股網絡的中心性越低，意味著公司處于網絡的位置越邊緣。公司在網絡中所處的位置越核心，表明該企業在網絡中發揮著更重要的作用，可以利用其較多的聯結關系，既有利于公司經營績效的提高[4]，又可以有效的降低交易成本[5]。

綜上所述，上市公司交叉持股網絡的位置越趨于中心，其所掌握的信息資源越豐富和多元，更有利于為公司的經營管理提供建議和服務，從而能夠增強公司抵御風險的能力，有效的降低風險。基于此，本文提出以下假設：

H1：上市公司在交叉持股網絡中越處于中心位置，公司抵御風險的能力越強。

(二)交叉持股網絡、公司所有權性質與風險規避效應

上市公司的交叉持股網絡是鑲嵌于廣泛的環境中的，包括經濟環境、制度環境，這些環境對不同類型的公司會產生不同的影響。中國正處于經濟轉型期，在此環境下，國有企業和非國有企業并存共同推動著社會經濟的發展，然而兩者的行為和作用存在差異[6]。國有企業在很大程度上會受政府行為和政策的影響，很多研究也均發現政府會干預上市公司行為尤其國有上市公司的投資、負債等治理效應[7][8][9]。同時，政府強制要求國有企業尤其中央企業加強內部控制建設，而且，國家和政府會對國有企業的發展給予巨大的支持，如貸款、融資等[10]。因此，國有上市公司可以充分借助有利的市場機制進行交易，獲取資源與信息，增強公司風險規避效應。對于非國有上市公司而言，政府的支持力度不強[11]。那么，非國有企業的公司經營者則會利用各種網絡關系來獲取信息與資源，這屬于非正式制度下的交易機制。Peng和Luo(2000)認為，在正式制度相對較弱的環境中，非正式制度會發揮更重要作用[6]，并對個人或組織行為產生重要影響[12]。企業之間基于社會網絡(如交叉持股網絡、董事網絡等)的非正式制度，在法律、合同及其基礎上的市場交易等正式制度不完善環境中，可以作為正式制度的補充[13]，在非國有企業的發展中扮演更為重要的角色，發揮良好的支持作用。交叉持股網絡也可以被視為一種非正式制度，上市公司之間可以通過持股關系進行資源與信息的配置和交流[14]。而非國有上市公司沒有受到更多政府的支持，交叉持股網絡產生的作用可能更明顯。

綜上所述，在國有上市公司中，交叉持股網絡對公司的風險規避效應作用可能更小。基于此，本文提出以下假設：

H2：與國有上市公司相比，非國有上市公司在交叉持股網絡中越處于中心位置，越能提高公司的風險規避效應。

二、研究設計

(一)樣本選擇和數據來源

本文樣本選取2007年至2012年涉及交叉持股關系的滬深300指數上市公司作為研究對象，并剔除數據缺失的樣本，最終確定共計1229組樣本數據。本文所用交叉持股關系數據來源于上市公司的年度財務報告、國泰安數據庫、證券時報網站以及其他公開資料，其余財務指標數據均來自國泰安數據庫。地區市場發育程度指標采用樊綱等2011年出版的《中國市場化指數—各地區市場化相對進程2011年報告》[15]。由于該報告的數據僅更新到2009年的指數，因此，市場發育程度指標2007年至2009年數據可獲得，但2010年至2012年的指數無法獲得，參考萬良勇和鄭小玲(2014)的研究方法將用2009年數據近似代替[16]。在獲取有效數據之后，借助SPSS19.0等統計分析軟件對數據進行處理分析。

(二)變量選取和定義

1. 綜合市場年風險系數

國內外理論研究中關于度量公司市場風險的指標通常有公司收益率的方差指標與公司資產的Beta值指標等方差類風險度量指標，Beaver et al.(1970)、吳世農(1999)等關于上市公司財務指標與公司系統風險關系的研究中，均選取股票Beta值作為上市公司系統風險的反映指標[17][18]。因此，本文僅從市場價值的角度出發，選擇公司股票的Beta值作為研究的被解釋變量，即反映公司市場風險的替代變量。盡管Beta值對中國股票市場風險的解釋能力并不十分完善，但其在一定程度上可以有效的反映公司的綜合市場風險這一特點，為公司市場風險的相關研究提供了一定的分析思路。本文用上市公司的綜合市場年Beta值作為公司的綜合市場年風險系數(BETA)變量來表征公司市場風險大小。綜合市場年風險系數越大，表明公司市場風險越大；系數越小，表明公司市場風險越小。

2. 交叉持股網絡位置指標

在網絡分析中，網絡中心度可用來反映公司占據網絡重要位置的程度[19]和對信息等資源獲取與控制的程度[20]。其中，使用最為廣泛的是程度中心性指標，因此本文選取程度中心性指標來測度公司充當網絡中心樞紐的程度，即衡量上市公司在交叉持股網絡中心位置的程度。

參考羅家德(2010)的相關研究[3]，采用以下方法測度網絡程度中心性：

(1)

其中，i為某個上市公司；j為當年除了i之外的其他上市公司。當兩公司間存在交叉持股關系時，αij=1，否則為0；n為網絡中的公司數量。DEGREEi值越大表明上市公司在交叉持股網絡中占據越中心的位置，DEGREEi值越小則表明上市公司處于交叉持股網絡的邊緣。

3. 控制變量

本文在參考已有文獻的基礎上對其他影響公司風險規避效應的因素進行了必要控制，選取凈資產收益率增長率、資產負債率、前十大股東持股比例、綜合杠桿、凈利潤增長率、總資產增長率、所有權性質作為控制變量[21]。其分別反映了上市公司的發展能力、償債能力、所有權性質以及公司治理結構變量，從公司財務和公司治理因素兩類指標進行控制。此外，還控制了公司的行業和年份因素。

本文研究具體變量的設計與定義如表1所示。

表1 主要變量定義

(三)模型構建

在計算了程度中心度指標之后，結合交叉持股網絡位置對公司風險規避效應的影響，本文構建模型。為了檢驗假設H1構建模型如下：

BETA=α0+α1DEGREE+α2NAYR+α3LEV+α4TEN+α5COLEV+α6NPGR

+α7TAGR+α8PROPERTY+α9INDUSTRY+α10YEAR+ε

(M1)

為了檢驗假設H2,本文將引入交叉持股網絡中心性與所有權性質變量的交互項，具體構建模型如下：

BETA=α0+α1DEGREE+α2DEGREE×PROPERTY+α3NAYR+α4LEV

+α5TEN+α6COLEV+α7NPGR+α8TAGR+α9PROPERTY

+α10INDUSTRY+α11YEAR+ε

(M2)

三、實證結果與分析

(一)描述性統計分析

本文主要變量的描述性統計分析結果如表2所示。綜合市場年風險系數(BETA)的平均值為0.960，最大值和最小值分別為1.456和-0.103，相差1.559，因此從整體上來看，樣本公司的市場風險值具有一定程度的波動性，這與證券市場中的實際情況相符。交叉持股網絡程度中心性(DEGREE)的平均值為0.91，最大值和最小值相差74，意味著交叉持股網絡中不同公司所處網絡位置的中心性存在較大差異，符合證券市場上市公司持股關系的現實情況。綜合杠桿系數(COLEV)的方差為44.72，說明樣本交叉持股公司面臨的綜合風險存在較大的差異。

表2 主要變量的描述性統計分析(N=1229)

(二)交叉持股網絡位置與公司風險規避效應的實證結果

上市公司在交叉持股網絡中的程度中心性與公司風險規避效應的檢驗結果如表3所示。模型1為各控制變量對公司綜合市場年風險系數影響的多元回歸模型，結果發現，凈資產收益率增長率、資產負債率與公司綜合市場年風險系數顯著正相關，而凈利潤增長率、前十大股東持股比例與公司綜合市場年風險系數與公司綜合市場年風險系數顯著負相關。模型2在模型1基礎上加入了程度中心性指標，運用M1建立回歸。由回歸結果可知，交叉持股網絡程度中心性(DEGREE)的系數為-0.004，與公司綜合市場年風險系數負相關，并在5%水平上顯著，意味著上市公司在交叉持股網絡中越中心的位置，公司抵御風險的能力越強，網絡中心性對公司風險的規避效應越明顯，假設H1得到證實。

表3 交叉持股網絡與公司風險規避效應的回歸分析

注：*** 、** 、* 分別表示檢驗在1%、5%、10%水平顯著。下同。

(三)交叉持股網絡位置、公司所有權性質與風險規避效應的實證結果

公司所有權性質對網絡中心性與風險規避效應之間關系的影響檢驗結果如表4所示。模型3在模型2基礎上增加了網絡中心性與所有權性質的交互項，運用M2建立回歸，具體檢驗結果如表4中模型3所示。回歸結果顯示，網絡程度中心性與所有權性質的交互項(DEGREE×PROPERTY)與公司綜合市場年風險系數(BETA)負相關，但沒有顯著的影響(T值為-1.138，不顯著)，意味著對于總體樣本來說，公司在交叉持股網絡中所處的位置與風險規避效應的相關關系不會被公司的所有權性質顯著影響，假設H2未能得到驗證。這種結果可能產生的原因是：交叉持股網絡給企業帶來更多的信息優勢，這種信息優勢能夠作用于公司風險的規避效應，但所有權性質對網絡位置與公司風險規避效應之間關系的影響不明顯，可能這種作用機理依賴于不同的市場發育水平等公司外部環境。

中國資本市場的發展日益成熟，但目前中國正處于經濟轉型期，正式的市場制度仍不完善，并且中國不同地區的市場中介組織發育程度有較大的差異性，發展程度極不平衡[15]，市場中介組織發育程度會對公司治理和公司財務產生重要影響[22]。因此，公司交叉持股網絡中心性對風險規避效應的作用機理會受到市場中介組織發育程度的影響。本文在檢驗了公司所有權性質對網絡中心性與風險規避效應關系的影響后，進一步探討所有權性質對網絡位置與公司風險規避效應之間關系的影響是否因市場中介組織的發育程度而有所區別。

表4 所有權性質和市場中介組織發育程度的影響

為此，本文進一步結合市場發育程度對所有權性質、網絡中心性與公司風險規避效應的關系進行研究。其中，地區市場發育程度選取樊綱等(2011)的“市場中介組織的發育指數”[15]作為地區市場發育程度(MI)的替代變量。當市場發育水平較高時(該地區的值高于市場發育指數的中位數時)，MI取值1，否則為0。表4中的模型4、模型5在模型3增加交互項(DEGREE×PROPERTY)的基礎上，進一步區分了地區市場發育程度(MI)為1和0的兩種情況。通過回歸分析結果顯示：在區分不同的地區市場發育水平之后，當上市公司位于市場發育程度較高的地區時(MI=1)，網絡中心性對公司的風險規避效應(體現為DEGREE的T值為-2.416，顯著負相關)，在國有上市公司中會被削弱(DEGREE系數為-0.021，交互項系數為0.017)；當上市公司位于市場發育程度較低的地區時(MI=0)，公司所有權性質對網絡中心性與公司風險規避效應的影響不明顯。表4的檢驗結果表明，上市公司的所有權性質對交叉持股網絡的風險規避效應會因其所在地區的市場發育程度不同而有所差異：從整體上來看，交叉持股網絡中心性與公司風險規避效應的關系不會被公司所有權性質顯著影響，但在具體區分不同的地區市場發育水平之后可以發現，當上市公司處于市場發育程度較高的地區，交叉持股網絡中心性對公司風險的規避效應在國有上市公司中會被削弱；而在市場發育程度較低的地區，所有權性質對網絡中心性與公司風險規避效應的影響并不顯著。

(四)穩健性檢驗

本文對回歸分析進行了穩健性檢驗。首先，針對可能的內生性問題，本文參照陳運森(2012)的研究[23]，對交叉持股和其他變量滯后一期處理，將交叉持股網絡位置與公司風險規避效應相關系數進行重新回歸。穩健性回歸結果與研究結論基本保持一致。其次，在主要回歸檢驗中選取的是交叉持股網絡程度中心度作為網絡位置指標，在此本文使用網絡中介中心度作為交叉持股網絡位置代理變量，回歸結果變化不大。因此，本文的研究結論具有穩健性。

四、結論與啟示

基于社會網絡理論，本文采用“網絡分析法”刻畫交叉持股效應，分析上市公司的位置特征與風險規避效應的關系，以及交叉持股網絡位置、所有權性質與公司風險規避效應的關系。主要得到以下研究結論。

第一，實證考察交叉持股網絡中的中心性對公司風險規避效應的影響，發現上市公司的網絡程度中心性對公司風險規避效應的影響顯著負相關，表明交叉持股網絡越中心位置的公司，其抵御風險的能力越強，進而越能發揮公司的風險規避效應。

第二，實證研究交叉持股網絡中的位置特征與所有權性質對公司風險規避效應的交互影響，發現從整體上來看，交叉持股網絡中心性與公司風險規避效應的關系不會被公司所有權性質顯著影響，但在具體區分不同的地區市場發育水平之后可以發現，公司所有權性質對網絡中心性與風險規避效應關系的影響會因市場中介組織的發育程度而有所差異：市場發育程度較高的地區，國有上市公司在交叉持股網絡中的風險規避效應會被削弱；而在市場發育程度較低的地區，所有權性質對網絡中心性與公司風險規避效應的影響并不顯著。

這些發現意味著，網絡成員所處位置在上市公司的研究中具有重要特征，能夠對上市公司制定戰略決策、提高公司治理效應產生重要影響，但其作用的發揮同時也會依賴于公司的產權性質和所在地區的市場發育水平。上市公司的交叉持股行為嵌入在網絡中，本文的發現為上市公司持股關系對公司治理效應的影響作用提供了經驗支持，進而對上市公司產權結構的優化以及維護中國證券市場的健康發展也具有一定的參考意義。

[1] Duchin R.，Matsusaka J.G.，Ozbas O. When is Outside Directors Effective? [J]. Journal of Financial Economics，2010，96 (2)：195-214.

[2] Granovetter，M. The Strength of Weak Ties [J].American Journal of Sociology，1973,(78)：1360-1380.

[3] 羅家德.社會網分析講義[M].北京：社會科學文獻出版社，2010.

[4] Gulati R. Network Location and Learning：The Influence of Network Resources and Firm Capabilities on Alliance Formation [J]. Strategic Management Journal，1999，20(5)：397-420.

[5] Li H，Zhang Y. The Role of Managers’ Political Networking and Functional Experience in New Venture Performance：Evidence from China’s Transition Economy [J]. Strategic Management Journal，2007，28(8)：791-804.

[6] Peng M.，Luo Y.D. Managerial Ties and Firm Performance in a Transition Economy：The Nature of a Micro-macro Link [J]. The Academy of Management Journal，2000，43(3)：486-501.

[7] 程仲鳴，夏新平，余明桂.政府干預、金字塔結構與地方國有上市公司投資[J].管理世界，2008,(9)：37-47.

[8] 魏明海，劉建華.國企分紅、治理因素與過度投資[J].管理世界，2007,(4)：88-95.

[9] 楊華軍，胡奕明.制度環境與自由現金流的過度投資[J].管理世界，2007,(9)：99-106.

[10] 鄧建平，曾勇.金融關聯能否緩解民營企業的融資約束[J].金融研究，2011,(8)：78-92.

[11] 沙浩偉，曾勇.交叉持股、網絡位置與公司績效的實證研究[J].管理科學，2014,(1)：131-142.

[12] Uzzi，B. Embeddedness in the Making of Financial Capital：How Social Relations and Networks Benefit Firms Seeking Financing [J]. American Sociological Review，1999，64(4)：481-505.

[13] 沙浩偉.交叉持股網絡對企業投融資及績效的影響研究[D].成都：電子科技大學博士學位論文，2016.

[14] 邊燕杰，丘海雄.企業的社會資本及其功效[J].中國社會科學，2000,(2)：87-99.

[15] 樊綱，王小魯，朱恒鵬.中國市場化指數——各地區市場化相對進程2011年報告[M].北京：經濟科學出版社，2011.

[16] 萬良勇，鄭小玲.董事網絡的結構洞特征與公司并購[J].會計研究，2014,(5)：67-72.

[17] Beaver W.H.，Kettler P.，Scholes M. The Association between Market-determined and Accounting-determined Risk Measures [J]. The Accounting Review，1970,(10)：654-682.

[18] 吳世農，冉孟順，肖鞏，李稚莉.我國上市公司系統風險與會計變量之間關系的實證研究[J].會計研究，1999,(12)：29-33.

[19] Burt R.S. Structural Holes：The Social Structure of Competition [M]. Cambridge：Harvard University Press，1992.

[20] Wasserman S.，Faust K. Social Network Analysis：Methods and Applications [M]. NY：Cambridge University Press，1994.

[21] 王明濤，黎金龍.上市公司因素與股票市場風險關系實證研究[J].財經研究，2006,(11)：88-97.

[22] 方軍雄.政府干預、所有權性質與企業并購[J].管理世界，2008,(9)：118-123.

[23] 陳運森.獨立董事的網絡特征與公司代理成本[J].經濟管理，2012,(10)：67-75.

(責任編輯:趙 婧)

Does Cross-shareholding Network Location Influence Firm’s Risk Aversion Effect?

CHANG Xiaohong1, WANG Haiyun2

(1. Business School, Beijing Wuzi University, Beijing 101149, China; 2. School of Economic and Management,Beijing Institute of Graphic Communication, Beijing 102600, China)

This paper constructs the cross-shareholding network model of listed companies to investigate the influence of network location of China’s listed companies embedded in the cross-shareholding network on risk aversion. We take the cross-shareholding CSI300 listed firms from 2007 to 2012 as research samples, and use network centrality to measure network location. The study finds that the network centrality of cross-shareholding network is negatively related to the likelihood of firm market risk. Furthermore, the results also suggest that on the whole, cross-shareholding network centricity will not significantly influence the risk aversion effect of companies. However, there are important differences in the influence of corporate ownership nature on the relationship of network centricity and risk aversion because of the market intermediary organizations development. The results suggest that the risk aversion effect of network centrality location could weaken in the sate-owned listed firms in areas where the market is more mature, but the effect is not significant in areas where the market is less mature.

Cross-share Holding; Network Location; Risk Aversion; Network Centrality

2016-06-17

北京市社會科學基金資助項目(16YJC054)；2017北京物資學院科技協同攻關團隊建設項目(2017GG07)

常曉紅(1982-)，女，河北邢臺人，北京物資學院商學院講師，博士；王海云(1964-)，女，天津市人，北京印刷學院經濟管理學院教授。

F272.5

A

1004-4892(2017)08-0075-08