連鎖董事網絡對企業風險承擔的治理研究

■高露丹，李 洋，王婷婷

一、問題的提出

無論是創新投資還是技術研發，企業均需要承擔較高的風險。如何提升風險承擔能力是關乎企業戰略發展的焦點，也是公司治理研究領域的重要內容。已有研究主要從外部制度環境和內部治理機制兩方面來考察風險承擔的影響因素，前者包括市場化進程、投資者保護、產業政策支持等，后者涉及董事會特征、管理者能力、高管薪酬差距等。進一步考慮到我國特殊的社會文化背景，即在顯性契約還不夠完備的“關系型”社會結構中，普遍形成了盤根錯節的社會網絡關系，作為一項非正式的制度安排，社會網絡憑借低成本、高效率的信息資源優勢，已經逐步成為企業經營戰略的重要組成部分（Dahl MS .& Pedersen COR.，2005）。張 敏 等（2015）發現社會網絡有助于提升企業風險承擔水平，而連鎖董事網絡作為社會網絡的主要表現形式，卻鮮有文獻探討其對風險承擔的影響，二者之間的內在機制還亟待進一步深化研究。

連鎖董事網絡是指連鎖董事同時在多家公司兼任董事職務而形成的聯結關系（Larcker DF.et al.，2013），是提升企業競爭能力和拓展外在生存空間的重要平臺，可以彌補市場機制缺陷，抵御外界環境沖擊，促進企業交流合作，提高經濟運行效率。連鎖董事通常以監督者和建議者的雙重身份參與研發投資、生產經營等重要決策活動，連鎖董事網絡已經構成企業間低成本信息傳遞的媒介和社會資本連帶轉化的載體（Macaulay CD.et al.，2018），在現實情境下能否幫助聯結企業有效識別投資機會和經營風險，提高風險承擔水平？由于管理層是企業風險承擔決策的最終執行者，在委托代理框架下因為個人私利、認知有限、聲譽損失等因素而具有明顯的風險回避意愿，或許會導致其消極對待連鎖董事網絡中嵌入的資源優勢，“非理性”阻礙企業風險承擔水平的提升。而股權激勵作為緩解代理沖突的一種有效手段，能否增強管理層對于連鎖董事社會資本的利用動機及依賴程度，并進一步作用于連鎖董事網絡對風險承擔的治理效果？此外，任何企業風險承擔決策的開展，最終都要落實到新興項目投資、技術創新研發等典型的高風險承擔行為，而連鎖董事網絡可以帶來技術、人才、經驗等方面的資源支持，使聯結企業面臨更多的創新投資機會。那么技術創新能否成為連鎖董事網絡與企業風險承擔之間的一條關鍵路徑？為了回答以上問題，本文試圖從經驗上解析連鎖董事網絡對企業風險承擔的影響機理，并分別基于股權激勵與技術創新兩個視角，探索連鎖董事網絡影響風險承擔的作用機制。

二、理論分析與研究假設

（一）連鎖董事網絡與企業風險承擔

連鎖董事網絡對企業風險承擔的影響表現為資源效應和治理效應。根據資源依賴理論，企業風險承擔決策對戰略資源具有很強的依賴性，會受到資源獲取能力的嚴格約束。而連鎖董事網絡帶來的社會資本促進了關鍵信息在聯結企業之間的快速傳播，并有助于緩解風險承擔行為的資源依賴（Deutsch Y.et al.，2015）。連鎖董事網絡中心度越高，一方面可以幫助企業通過較短的路徑接觸到更有價值的保密信息與核心資源（謝德仁和陳運森，2012），另一方面可以增加聯結企業之間的信息溝通頻率與資源共享機會，為企業創造更多的風險投資項目與戰略實施平臺。連鎖董事網絡的資源效應提高了管理層對外部核心資源的控制程度，強化了企業開展風險承擔決策的動機，也加快了企業實施風險承擔行為的步伐。

從治理效應看，委托代理沖突的存在，會降低企業風險承擔水平，管理者決策可能會偏離企業價值最大化目標。而連鎖董事網絡帶來的社會資本能夠幫助董事個人收獲業界認可的社會聲譽，在積累廣闊人脈關系、開辟更多信息渠道的同時，也可能為其贏得更好的職業前景及額外的董事席位（Engelen A.et al.，2016）。連鎖董事網絡中心度越高，連鎖董事避免自我聲譽受損的意愿也就越強烈，為穩固并進一步提升“名利雙收”的社會聲譽資本，他將會以更大的動機監督約束管理層的自利行為與保守傾向，不斷提升尋租現象的識別能力和代理沖突的治理能力，進而降低了信息不對稱程度，提升了管理層風險投資意識，促進了企業風險承擔水平。

基于以上分析，提出如下假設：

H1：連鎖董事網絡位置與企業風險承擔呈現正相關關系，即連鎖董事網絡中心度越高，風險承擔水平越強。

（二）股權激勵的調節效應

如果企業尚未實施股權激勵措施，管理層將無法直接從風險投資項目中獲取顯性收益和持久回報，進而有著強烈的風險規避動機，不會傾向于利用連鎖董事網絡資源去提升風險承擔水平。Croci E .& Petmezas D.（2015）的研究表明，管理層的持股比例增加后，無論是風險厭惡型還是風險偏好型，都會產生更強烈的動機去抓住高風險高收益的投資機會。朱琪等（2019）也發現股權激勵的力度越大，管理層進行風險投資活動的傾向性越強。根據行為代理理論，如果企業的股權激勵程度較高，就能夠更好地實現管理層職業努力方向與企業長期戰略規劃的有機融合，通過增強高管眼前利益與企業長期價值的關聯性來緩解管理層的風險厭惡態度，促使管理層以更加積極的意愿去深度挖掘連鎖董事的社會資本，有效發揮連鎖董事網絡的治理效應，更大程度地提高企業風險承擔水平。根據信號傳遞理論，股權激勵計劃會向外界傳遞管理層與股東利益趨于一致的信號（Fahlenbrach R .& Stulz RM.，2009），這種“利益協同效應”的外部聲譽機制能夠督促管理層充分利用連鎖董事網絡資源，為風險承擔決策提供信息渠道和資源保障，合理提升企業風險承擔水平。

基于以上分析，提出如下假設：

H2：股權激勵在連鎖董事網絡位置與企業風險承擔之間具有正向調節效應，即管理層股權激勵程度越高，董事網絡中心度對風險承擔水平的促進作用越強。

（三）技術創新的中介效應

連鎖董事網絡位置促進了技術創新。一方面，處于網絡中心位置的連鎖董事可以進一步促進企業之間的技術交流，通過總結其他公司的管理經驗，積累技術訣竅，降低企業創新研發的試錯成本與投資風險。另一方面，處于網絡中心位置的連鎖董事可以進一步促使企業與相關政府部門之間的積極溝通，有助于企業迅速了解外部環境和政策導向信息，緩解企業融資約束，拓寬外部融資渠道，為技術創新提供穩定的資金保障。

連鎖董事網絡位置通過促進技術創新提升企業風險承擔水平。Banerjee R. & Gupta K.（2019）發現企業的創新研發投入越大，風險承擔水平越高，但由于技術創新活動的復雜性、專業性及長期不確定性，可能會導致企業技術突破受阻，創新進程緩慢。而連鎖董事的技術背景和投資經驗則可以發揮專家顧問的建議職能，能夠精準把握行業發展趨勢，有效應對研發投資風險，切實提高企業創新效率。處于網絡中心位置的連鎖董事掌握的“信息利益”和“控制利益”更加強大（劉衡和蘇坤，2017），可以為企業獲取更關鍵的核心技術資源和更豐富的創新投資機會，更有助于技術創新活動的順利開展，還能夠大大提升管理層的風險偏好意愿，促使管理層努力通過產品升級、技術進步、創新研發等行為，理性選擇風險承擔行為，持續驅動企業價值增長，企業風險承擔水平自然得到大幅提升。

基于以上分析，提出如下假設：

H3：技術創新在連鎖董事網絡位置與企業風險承擔之間存在中介效應，即連鎖董事網絡中心度通過增加技術創新，進而提高了風險承擔水平。

三、研究設計

（一）樣本選擇及數據來源

本文以2014—2019年滬深A股上市公司作為研究樣本，樣本數據主要來自CSMAR 數據庫。為防止異質因素的干擾，對樣本數據進行了如下處理：剔除金融保險行業以及ST、*ST 公司；剔除數據缺失或異常的公司；準確識別董事聯結關系。首先篩選出所有重名的連鎖董事，手工比對性別、年齡、專業背景、職務類別等基本信息，排除同名不同人的董事，確保每個獨特的ID 只對應一個董事，然后找出同一董事在不同公司任職的情況，在Excel 中構造“董事—公司”二維矩陣，并剔除沒有發生董事聯結關系的公司。最終得到12657個公司年度觀測值，并對連續變量進行上下1%的Winsorize 處理。此外，使用社會網絡分析軟件Pajek 計算連鎖董事網絡中心度，使用Stata15.0軟件進行統計分析。

（二）變量定義

1.被解釋變量：企業風險承擔

參考許志勇等（2020）的做法，采用盈利波動性（經行業均值調整后的ROA標準差）進行基準回歸分析，并以經行業均值調整后的ROA 最大最小值之差進行穩健性檢驗，計算方法如式（1）、（2）、（3）所示。

其中，ROA 表示公司相應年度的息稅折舊攤銷前利潤與期末總資產的比率；Adj_ROA 表示每家公司的ROA 減去行業均值，目的是排除經濟周期等不確定因素對公司盈利能力的影響；Risktaking 表示經行業水平調整的ROA標準差，即盈利波動性；Risktaking_ext 表示經行業水平調整的ROA最大最小值之差；i表示公司；t表示年度；N表示某行業的公司數量；k表示該行業的第k家公司；T表示觀測時段，由于我國上市公司高管的任期一般為3 年，因此本文以3 年（T=3）作為一個觀測時段進行滾動計算。

2.解釋變量：董事網絡中心度

借鑒張丹和郝蕊（2018）的研究，選取兩種常用的衡量指標：程度中心度（Degree）與接近中心度（Closeness）。程度中心度表示某位董事與其他董事發生直接聯結關系的數量，重點關注網絡中交流的活躍性。接近中心度表示某位董事與其他董事最短聯結距離總和的倒數，主要衡量網絡中交流的有效性。本文考察公司層面的網絡中心度，以公司為單位分年度計算兩個指標的均值（Netcen），用來反映董事網絡中心度的平均水平，同時計算兩個指標的最大值（Netcen_max），用來反映董事網絡中心度的最高決策主導權。前者進行基準回歸分析，后者則進行穩健性檢驗。程度中心度的計算如式（4）所示：

其中，i表示某位董事；j表示當年除了i之外的其他董事；Xij表示一個董事網絡聯結關系，如果董事i與j至少在一個公司董事會任職為1，否則為0；g表示公司當年董事網絡中的總人數，由于不同年度的董事數量不同，用g?1 來消除不同年度董事網絡的規模差異。

接近中心度的計算公式如式（5）所示：

3.調節變量：股權激勵

自2006 年1月1日正式實施《上市公司股權激勵管理辦法》以來，國內企業大都以股票激勵形式為主。針對這一特點，借鑒蘇坤（2015）的研究，采用管理層持股比例（管理層持股數量占公司股本總數的比率）來衡量股權激勵。其中，管理層包括CEO、總經理、副總經理、董事會秘書和年報上公布的其他高級管理人員，有兼任時不重復計算持股數量。

4.中介變量：技術創新

技術創新反映了企業對發展戰略的資源分配，為了消除公司規模等因素的影響，借鑒朱健等（2019）的研究，用研發投入強度（研發支出與營業收入的比例）來衡量技術創新。

5.控制變量

為控制其他因素的影響，參考趙麗娟和張敦力（2019）的研究，選取了公司規模、財務杠桿、公司成長性等財務特征變量，以及產權性質、第一大股東持股比例、兩職合一、獨立董事比例等治理特征變量為控制變量。此外，還控制了行業和年度等宏觀因素的影響，變量定義如表1所示。

表1 研究變量定義表

（三）模型構建

為驗證假設H1，本文構建董事網絡位置與企業風險承擔的主效應模型（6）。其中，Netcen表示董事網絡中心度，包括程度中心度（Degree）與接近中心度（Closeness）。根據H1，預期Netcen的回歸系數α1顯著大于0。

為驗證假設H2，本文構建股權激勵對董事網絡位置與企業風險承擔的調節效應模型（7）。根據H2，預期交乘項Netcen×Mshare 的回歸系數β3顯著大于0。

為驗證假設H3，本文構建技術創新在董事網絡位置與企業風險承擔之間的中介效應模型（8）、（9）。若模型（8）中Netcen 的回歸系數γ1顯著則進一步檢驗模型（9）。若模型（9）中R&D的回歸系數λ2顯著，說明董事網絡中心度對企業風險承擔的影響至少有一部分是通過研發投入強度實現的，中介效應存在。同時，如果Netcen 的回歸系數λ1也顯著，說明技術創新具有部分中介效應，除此之外還有提升企業風險承擔的其他路徑。如果λ1不顯著，說明技術創新具有完全中介效應，是董事網絡中心度影響企業風險承擔的唯一路徑。

四、實證結果及分析

（一）描述性統計

表2 報告了本文主要變量的描述性統計結果。從中可以看出，一是大部分上市公司的風險承擔都低于平均水平，而且還明顯低于世界其他主要國家（嚴楷等，2019），亟需通過內外部治理機制有效提升。二是上市公司平均與近13家公司發生董事聯結關系，說明董事網絡作為一種非正式的制度在我國已經較為普遍，連鎖董事的信息交流存在較高活躍性，但其聯結數量相差較大。三是大部分上市公司的董事接近中心度都高于平均值，大多數連鎖董事與網絡中其他董事的聯結距離相對較短，聯結公司之間保持了非常高效的信息傳播，進一步反映出董事網絡已經成為上市公司日趨重要的戰略資源，但不同公司的聯結距離還存在較大差異。四是大部分上市公司的股權激勵程度與技術創新程度還有待提高，且不同公司之間差距明顯。此外，控制變量較為正常，不存在極端情況，與相關文獻基本一致。

表2 主要變量的描述性統計結果

（二）回歸結果分析

表3報告了模型（6）、模型（7）的OLS回歸結果。模型（6）中，Degree、Closeness的回歸系數均在1%的水平上顯著為正，表明董事網絡中心度與企業風險承擔呈正相關關系，連鎖董事越靠近網絡中心位置，企業獲取的關鍵信息與核心資源就越豐富，能為風險投資決策提供充分的戰略支撐及重要指導，進而有效提升風險承擔水平，由此驗證了假設H1。模型（7）中，Degree、Closeness 的回歸系數均在1%的水平上顯著為正，與模型（6）的結果保持一致，假設H1 再次得到檢驗。交互項Degree×Mshare、Closeness×Mshare 的回歸系數也都在1%的水平上顯著為正，表明管理層持股比例越高，越有助于增強董事網絡中心度對企業風險承擔的正向影響。同時，也反映出合理的股權激勵計劃能夠促進管理層充分利用董事網絡中蘊含的信息資源，將其作為擴大競爭優勢和實施未來戰略的一種治理機制，從而進一步提升風險承擔水平，由此驗證了假設H2。

表3 主效應與調節效應檢驗結果

續表3

表4報告了模型（8）、模型（9）的OLS回歸結果。模型（8）中，Degree、Closeness的回歸系數均在1%的水平上顯著為正，表明董事網絡中心度與研發投入強度呈正相關關系，連鎖董事越靠近網絡中心位置，越能給企業帶來更強的信息獲取能力和資源控制能力，進而增強了技術創新。模型（9）在控制了研發投入強度的基礎上進一步檢驗董事網絡位置對企業風險承擔的影響，兩組回歸中，R&D 的回歸系數均在1%的水平上顯著為正，說明在董事網絡中心度提升風險承擔水平的過程中，研發投入強度是一條行之有效的作用路徑；同時Degree、Closeness 的回歸系數仍在1%的水平上顯著為正，說明技術創新在董事網絡位置與企業風險承擔關系中存在部分中介效應，即董事網絡中心度通過增強研發投入強度，進而提高了企業風險承擔水平，由此驗證了假設H3。值得注意的是，董事網絡的風險治理機制并不僅僅只有技術創新這一條路徑，還有其他多樣化的治理渠道可以提升企業風險承擔水平，但技術創新無疑是其中很關鍵的作用路徑之一。

表4 中介效應檢驗結果

（三）穩健性檢驗①

①限于篇幅，結果留存備索。

本文從三個方面做穩健性檢驗：一是內生性檢驗。由于風險承擔水平較高的企業更容易吸引處于網絡中心度較高的連鎖董事任職，使得董事網絡位置與企業風險承擔之間可能存在逆向因果關系。為緩解潛在的內生性問題，本文以“同行業董事網絡中心度均值（本公司除外）”，包括除本公司外的同行業程度中心度均值（Degree_ind）和同行業接近中心度均值（Closeness_ind）作為工具變量，采用兩階段最小二乘法（2SLS）對模型（6）的董事網絡中心度進行了工具化處理。二是替換各項變量。替換以下變量對模型（7）、（8）、（9）重新進行回歸。替換解釋變量董事網絡中心度：借鑒李敏娜和王鐵男（2014）的做法，采用程度中心度和接近中心度的最大值（Netcen_max）替換其均值。替換被解釋變量企業風險承擔：采用經行業均值調整后的ROA 最大最小值之差（Risktaking_ext）衡量風險承擔。三是固定效應回歸。為避免遺漏變量產生的內生性問題，控制影響董事網絡中心度和企業風險承擔水平的公司特征等潛在因素，對模型（6）、（7）、（8）、（9）采用固定效應回歸進行穩健性檢驗。上述檢驗結果均顯示前文假設仍然得到支持。

五、結論與建議

本文以2014—2019年中國A股上市公司作為樣本，分析并實證檢驗了連鎖董事網絡影響企業風險承擔的內在機理及作用路徑。研究結果顯示：第一，連鎖董事網絡位置是獲取關鍵信息與核心資源的重要渠道，憑借資源效應和治理效應能夠顯著提升企業風險承擔，即董事網絡中心度越高，風險承擔水平越強。第二，管理層的風險規避動機削弱了連鎖董事網絡的風險治理效果，而股權激勵計劃通過提升代理效率、促進利益協同，能夠有效增強管理層的風險投資意識，在董事網絡位置與企業風險承擔之間具有正向調節效應，即管理層持股比例越高，董事網絡中心度對風險承擔水平的促進作用越強。第三，連鎖董事網絡的風險治理機制，主要通過聚焦于高科技、新產品的項目投資來實現，技術創新在董事網絡位置與企業風險承擔之間存在部分中介效應，即董事網絡中心度通過增加研發投入強度，進而提高了風險承擔水平。

上述結論意味著企業風險承擔水平的優化，要依靠各種內外部治理因素的共同推動。但在我國正式制度還不健全的情況下，企業更應該充分重視并有效發揮連鎖董事網絡這一非正式制度的補充作用，通過網絡中嵌入的關鍵信息與核心資源，為風險承擔決策的開展提供更多的投資機會與戰略支持。一方面需要把連鎖董事網絡建設上升到公司治理戰略的高度，嚴格規范連鎖董事的選聘標準，不斷提高董事網絡的中心位置，主動擴大聯結關系的輻射范圍，深度挖掘網絡系統中蘊含的社會資本，切實緩解風險投資活動的資源依賴。另一方面需要合理實施長期股權激勵計劃，嚴格監督管理層的個人私利行為，逐步引導管理層積極主動地承擔風險，通過連鎖董事網絡增強外部核心資源的控制程度，進而加大技術創新能力和研發投入強度，為企業風險承擔構建行之有效的戰略通道。