董事网络与融资约束：信息效应和资源效应

王 营 曹廷求

(1.山东财经大学 金融学院，山东 济南 250014；2.中国人民银行济南分行，山东 济南 250021；3.山东大学 经济学院，山东 济南 250100)

董事网络与融资约束：信息效应和资源效应

王 营1,2曹廷求3

(1.山东财经大学 金融学院，山东 济南 250014；2.中国人民银行济南分行，山东 济南 250021；3.山东大学 经济学院，山东 济南 250100)

作为信息和资源的特殊载体，董事网络具有信息效应和资源效应双重优势。本文从融资约束视角证实了董事网络的双重优势。研究发现，企业嵌入董事网络可以凭借网络位置优势缓解其融资约束，这种缓解作用源于资源效应和信息效应两个渠道；然而，网络位置差异会影响上述渠道对融资约束的缓解程度，具体表现为，中心位置以资源效应为主，结构洞位置以信息效应为主。进一步研究发现，中心位置和结构洞位置仅对民营企业发挥显著作用，对国有企业的作用不显著。因此，网络位置是企业尤其民营企业构建董事网络时的首要考虑因素。

董事网络；融资约束；资源效应；信息效应；结构洞；信息不对称

一、问题提出

出于经济动机尤其是获取外部资源的需求，建立社会关系网络是企业的理性选择[1]，这对于中国企业更是如此，因为“关系至上”的理念遍布于国内社会的各个领域。从公司治理角度看，社会关系网络是超越市场和企业的一种组织形态，是对正式制度的补充。作为一种重要的社会关系网络，董事网络具有镶嵌于社会、文化以及政治等制度框架的特点，日益成为企业拓展外在生存空间与提升竞争力的重要平台[2]。作为企业之间可靠的和低成本的交流渠道，董事网络不仅实现了联结企业之间的资源流动和信息沟通，而且弱化了市场失灵产生的外部冲击[3]，从而将直接影响企业所面临的融资约束。董事网络影响企业融资约束的内在逻辑体现在两个方面：一方面，董事网络表征了企业的社会声誉，企业能够借助董事网络广泛传播利于提升自身形象的“软信息”，从而缓解信息不对称问题；另一方面，建立在信任和合作基础上的董事网络有助于拓展可用资源范围，降低各种显性和隐性成本，从而拓宽外部融资渠道。在实践中，官员董事、银行家董事以及高校董事等现象频现印证了这一论断；在理论上，政治关联、银行关联等研究已证实了董事网络对企业融资行为的重要意义。已有研究中的政治关联、银行关联等仅是社会关系网络的一部分，受相关法规条例限制，证监会明确限定独立董事兼职数量以及官员董事和高校董事等被明令禁止，这极大阻碍了此类社会关系网络的扩大化和普遍化①。相比之下，董事在不同企业间的连锁任职在一定程度克服了上述缺陷。于是，本文以董事网络为出发点，探究其对企业融资约束的作用，试图回答如下问题：一是董事网络能否缓解融资约束；二是通过何种渠道发挥作用；三是在不同类型的企业中其作用渠道是否存在差异。

本文的主要贡献包括：第一，结合中国特殊的制度背景，本文尝试性地探究董事网络与融资约束之间的关系及其作用机理，这有助于进一步深化和丰富社会网络理论；第二，从研究视角来看，本文弥补了已有研究仅关注政企关系、银企关系等稀缺性社会关系网络的不足，为研究融资约束提供了新视角；第三，本文提出并验证了董事网络缓解融资约束的两种渠道，即信息效应和资源效应，这既丰富了现有董事网络研究的理论框架，又为企业构建董事网络提供了参考。

余文结构安排如下：第二部分为文献回顾；第三部分为研究设计；第四部分为计量结果与分析；第五部分为基于企业所有制类型的进一步检验；最后为本文结论和政策建议。

二、文献回顾

(一)董事网络与融资约束

作为制约企业持续发展的关键因素，融资约束一直是理论界关注的焦点。已有研究从政企关系、产业链关系等关系网络视角展开。例如于蔚等(2012)发现政治关联能够借助资源效应和信息效应缓解企业融资约束[4]；盛丹和王永进(2014)证实了企业的双边关系和多边关系均能有效缓解企业融资约束[5]。然而，已有研究忽视了一种重要关系——因连锁任职形成的董事网络。相比于政企关系，董事网络的优势在于提供了企业之间信息交流的渠道，缓解了企业之间的信息不对称问题，为企业获取外部融资提供了信息优势；相比于产业链关系，董事网络的优势在于其提供了跨行业、跨地域的资源，从而满足了企业对异质性资源的需求。

(二)董事网络的信息效应

在资本市场中，社会网络极大促进了信息的传递。嵌入董事网络可以帮助企业在信息资源、商业联系以及多方面获益。一方面，连锁董事拥有大量关于行业趋势、市场形势以及监管变化等方面的信息，嵌入网络的企业更易接触此类信息从而在进行决策时具有相对信息优势；另一方面，董事易于通过社会网络形成重要且有益的商业联系，如顾客、供应商等。作为信息传播和交流的载体，董事网络对公司治理、企业并购以及外部融资等产生显著影响。在公司治理方面，Bouwman(2011)发现公司治理实践的趋同性源于董事网络的熟悉效应和影响效应；Shi 等(2011)将连锁董事任职企业的会计决策趋同归结为两种原因：一是配对效应，联结企业在董事网络建立前已存在相似性，这提高了建立董事网络的概率；二是传染效应，董事网络的建立使得联结企业之间更加频繁和高效地传递信息[6][7]。在企业并购方面，董事网络使得联结企业之间存在相似的并购表现。例如，Haunschild(1993)发现，当企业之间存在连锁董事时，并购行为易被联结企业模仿，这一结论得到了Ye和Sevilir(2012)、陈仕华和卢昌崇(2013)的印证[8][9][10]；田高良等(2013)发现董事网络显著降低了并购双方的信息不对称程度，从而加深了并购双方的相互了解[11]。在融资方面，Chuluun 等(2014)发现董事网络缓解了债务融资过程中的信息不对称[12]；陆贤伟等(2013)从社会关系网络信息传递功能角度出发，发现董事网络的信息传递功能在信息不对称较为严重的企业融资过程中扮演重要角色[13]；王营和曹廷求(2014)发现董事网络能够显著缓解公司丑闻对企业融资的冲击，并且从规模、成本以及期限结构方面发挥积极作用[14]。

(三)董事网络的资源效应

从资源效应审视董事网络，最早可追溯至资源依赖理论。该理论的核心假设是组织需要通过获取环境中的资源来维持生存，没有组织是自给的，都需要与外界进行交换，并且认为连锁董事利用网络节点和节点间关系为企业提供了获取资源的重要渠道。这主要表现为提升企业外部融资能力、缓解融资约束，例如拓宽融资渠道、降低融资成本等。在融资可得性方面，Fang 等(2012)发现CEO的社会网络越丰富，企业价值越高，因为CEO可以利用社会网络获取企业所需的外部资源[15]；Engelberg 等(2013)也发现，CEO社会网络是极具价值的公司资产，因为社会网络增加了CEO利用外部资源的能力和了解同伴行为的机会[16]。尽管段海艳(2009)发现董事网络对企业债务融资能力与融资结构财务弹性无显著影响[17]，但是彭正银和廖天野(2008)发现处于发达董事网络的企业可以充分利用网络资源改善企业绩效[18]；王营和曹廷求(2014)发现企业嵌入董事网络有助于获取债务融资[14]；曹春方和许楠(2015)发现企业的董事网络越丰富，能够获取的商业信用越多[19]。在融资成本方面，Markarian和Parbonetti(2009)、Engelberg等(2012)发现银企之间董事的连锁任职、校友关系等显著降低了企业的信贷成本[20][21]；Chuluun等(2014)、王营和曹廷求(2014)均发现董事网络显著降低了债务融资成本[12][14]，陆贤伟等(2013)发现董事网络仅能够显著降低融资约束较为严重的企业的债务融资成本[13]。

综合上述理论研究，我们可以推断出董事网络能够有效缓解企业融资约束。然而，仅有少数文献考察了董事网络对商业信用、银行信贷以及债务融资等方面的影响，对具体作用机理更是极少涉及。基于此，本文着重考察董事网络对融资约束的缓解作用，并尝试从信息效应和资源效应两个渠道揭示具体的作用机理。本文推断，董事网络能够通过信息效应和资源效应缓解企业融资约束(如图1所示)。信息效应和资源效应的关键区别在于：信息效应在于董事网络能够促进企业信息尤其是非公开信息的传播，易于资金供给方获取需求方的所有信息，从而消除了资金供求双方之间的信息不对称问题；资源效应在于董事网络能够增强企业获得外部资源尤其是网络资源的能力。接下来，我们将利用全部上市公司的董事网络数据，从实证角度检验董事网络如何缓解融资约束，并回答以下问题：一是董事网络的信息效应和资源效应是否存在；二是如果存在，何种效应占据主导地位，抑或两种效应同等重要。

图1 董事网络缓解融资约束的作用机理

三、研究设计与统计分析

(一)样本选择与数据来源

本文所用数据主要包括董事网络和企业财务两部分。对于董事网络数据，本文以2006～2012年沪深主板上市公司的全部董事为样本。由于现有数据库中董事个人特征的披露存在未完全披露兼任单位的缺陷，本文根据CSMAR数据库中上市公司董事个人特征对同名董事进行筛选；对于依据个人简历无法判断“同名”且“同人”的董事，本文通过新浪财经和网易财经进行核对，最终获得了13401家公司年度的127613位董事兼职信息，依此构建了年度“董事—董事”网络矩阵。对于企业财务数据，所有数据来源于CSMAR数据库。另外，本文依据如下标准对样本进行了剔除：剔除金融保险业上市公司；剔除连续三年ST或PT、退市的上市公司；剔除资产负债率小于0或大于1的上市公司。上述数据合并后，本文最终获得5056个观测值。本文采用Stata软件进行计量分析。

(二)模型构建与变量选取

借鉴Almeida 等(2004)的研究[22]，本文建立模型(1)：

Δcashi,t=0+1cfri,t+2cfri,t*networki,t+3networki,t+4othersi,t+5industryi,t+6yeari+i,t

(1)

其中，Δcash表示公司现金持有量的变动，等于(本期现金及现金等价物期末余额/本期资产总额)-(上期现金及现金等价物期末余额/上期资产总额)。cfr表示营业现金流，等于经营活动产生的现金流量净额除以资产总额。network表示董事网络。考虑到中心位置和结构洞位置的差异，本文将分别考察中心位置和结构洞位置对融资约束的影响②。中心位置采用程度中心度衡量，即deg(i)=jxij/(n-1)。其中，xij代表董事j与董事i是否存在直接联系，jxij为董事i的直接关系总量，为了消除规模差异，需要除以董事i在网络矩阵中最大可能的关系数n-1。结构洞位置采用限制度衡量，即constraint(i)=(pij+jpiqpqj)2。其中，pij为董事i对j的关系总数，piq为在董事i的全部关系中，投入到q的关系占总关系的比例；pqj为在董事q的全部关系中，投入到j的关系占总关系的比例。constraint(i)衡量了节点i在网络中受到的总限制性，其取值介于0和1之间。为便于理解，我们采用con=1-constraint(i)衡量。我们分别采用deg和con的中位数(medd和medc)、均值(meand和meanc)以及最大值(maxd和maxc)进行检验③。cfr*network表示营业现金流与董事网络的交乘项。其他变量主要包括：qa为托宾q值，表示投资机会；lna为资产总额的自然对数，表示公司规模。industry为企业的行业属性，借鉴辛清泉和谭伟强(2009)的方法[23]，本文将行业分为竞争性行业和被保护性行业。year为年份虚拟变量，用以控制时间效应。为消除异常值的影响，我们对连续变量在1%的水平进行winsorize处理。

对于模型(1)，我们主要关注董事网络是否能够缓解企业的融资约束，即cfr*network系数的符号和显著性。如果2显著为负，那么相比于董事网络关联程度较高的公司，董事网络关联程度较低的公司具有更紧的融资约束，即董事网络能够缓解融资约束。为了保证结论稳健，借鉴Almeida 等(2004)的扩展模型和Khurana 等(2006)的修正模型[22][24]，我们分别引入短期流动负债的变动和资本支出。其中，sdr为短期负债的变动，sdr=(本期流动负债/本期资产总额)-(上期流动负债/上期资产总额)；tpc为资本支出，tpc=(本期固定资产+本期在建工程+本期工程物资)/本期资产总额-(上期固定资产+上期在建工程+上期工程物资)/上期资产总额。

(三)描述性统计

表1给出了主要变量的描述性统计分析结果。对于现金持有和现金变动而言，公司现金持有量的变动Δcash均值为-0.032，标准差为0.097，并且最大值和最小值分别仅为0.218和-0.312；营业现金流cfr的均值为0.046，标准差为0.081，最大值和最小值分别仅为0.263和-0.200。对于董事网络指标而言，中心位置的三个指标medd、meand以及maxd的最小值均为0.045，最大值分别为0.335、0.381以及0.816，均值分别为0.129、0.151以及0.271；结构洞位置的三个指标medc、meanc以及maxc的均值分别为0.670、0.686和0.670，最小值均为0.352，最大值分别为0.869、0.885以及0.863。对于其他变量而言，投资机会q的均值为1.731，标准差为1.060，即样本公司之间投资机会差距较大，其最大值和最小值分别为12.410和0.627；资产总额自然对数的均值和标准差分别为21.394和1.040。

(四)相关性分析

表2给出了主要变量的pearson相关系数。对于公司现金持有量的变动而言，营业现金流cfr和中心位置指标均与Δcash显著正相关，结构洞位置指标与Δcash之间的相关关系不显著。对于营业现金流而言，中心位置的三个指标均与cfr显著正相关，结构洞位置指标与cfr呈不显著的负相关关系。对于董事网络而言，中心位置指标和结构洞位置指标均显著正相关。

表1 主要变量描述性统计

表2 主要变量相关性分析

四、计量结果与分析

(一)董事网络与融资约束

为检验董事网络是否能够缓解融资约束，表3汇报了董事网络与融资约束的回归结果。为保证检验结论的稳健性，本文同时借鉴Almeida 等(2004)的扩展模型和Khurana 等(2006)的修正模型[22][24]，在解释变量中引入短期流动负债变动和资本支出。第1至3列汇报了中心位置与融资约束的回归结果。从中可以看出，现金—现金流敏感度维持在0.42～0.49之间，并且均在1%的水平上显著，这表明样本企业在整体上均面临比较严重的融资约束。在模型(1)～(3)中，cfr*network的系数均为负值且均在1%的水平上显著，系数分别为-1.711、-1.683以及-1.253。这表明董事网络中心位置低的公司面临更严重的融资约束，需要从营业现金流中提取更多的部分用作预防性储蓄，从而现金—现金流敏感度更高。因此，越处于中心位置，企业的融资约束问题越易缓解。

第4至6列汇报了结构洞位置与融资约束的回归结果。从中可以看出，现金—现金流敏感度系数保持在0.5左右，并且均在1%的水平上显著，这同样表明样本企业面临相对严重的融资约束。cfr*network的系数分别为-0.326、-0.317以及-0.315，并且均在10%的水平上显著。这表明董事网络结构洞位置低的公司面临更严重的融资约束，需要提取较多的现金用作预防性储蓄。因此，越处于结构洞位置，企业的融资约束问题越易缓解。

第4至6列cfr*network的系数和显著性均小于第1至3列cfr*network的系数和显著性，即结构洞位置缓解融资约束的能力弱于中心位置。这一方面因为董事越处于中心位置，其关系网络越丰富，可获取的潜在资源越多；另一方面因为企业越可能主动向网络中心的企业提供资源，以此向其“示好”，达到利用中心位置企业扩大“朋友圈”从而提高资源获取能力和拓宽融资渠道的目的。

表3 董事网络与融资约束

对于融资约束模型中短期负债与现金持有量变动的关系，Almeida 等(2004)提出了“短期债务可能被用于替代现金或企业借入短期债作为现金持有”两种可能的解释[22]。而本文发现短期债务被用于替代现金进行支付而不是作为现金持有，这符合Almeida 等(2004)的一种解释，却与张纯和吕伟(2007)的结论相反[3][22]。对于资本支出，tpc的系数在1%的水平上显著为负，并且均维持在-0.64左右，这与Almeida 等(2004)、张纯和吕伟(2007)的结果一致[3][22]，即随着资本支出的增加，公司会提取现金储备以满足资本支出的需求。

(二)董事网络缓解融资约束的作用机理

为了揭开董事网络缓解融资约束的作用机理，本文构建模型(2)：

Δcashi,t=0+1cfri,t+2cfri,t*networki,t+3networki,t+4cfri,t*infori,t+5infori,t+6othersi,t+7industryi,t+8yeari+i,t

(2)

其中，infor表示样本公司的信息披露质量。对于信息披露质量的衡量，已有文献一般采用Kim和Verrecchia(2001)的度量方法、自愿性信息披露指数以及深交所信息披露等级等方法[25][26][27][28][29]。相比于其他度量方法，深交所自 2002 年以来，依据《深圳证券交易所上市公司信息披露工作考核办法》，针对深交所主板上市公司，每年进行信息披露工作考评，考虑到此类权威机构的评级数据比较客观，因此，一般认为在权威机构评价结果可以取得的条件下，最好采用权威机构的信息披露质量评分[28]。因此，本文采用深交所公布的信息披露等级衡量infor。深交所信息披露考评等级分为“优秀”“良好”“合格”以及“不合格”四类，本文分别设置两种指标进行衡量：dinfor，将信息披露质量等级为“优秀”和“良好”的样本赋值为1，将信息披露质量等级为“合格”以及“不合格”的样本赋值为0；oinfor，按照信息披露质量从高到低的等级依次赋值为4、3、2、1。在没有引入infor和cfr*infor的模型(1)中，董事网络对融资约束的缓解作用包括信息效应和资源效应两种机理；在引入infor和cfr*infor的模型(2)中，相比于2，2仅仅体现了资源效应，而4则体现了信息效应。其基本逻辑就是：如果引入cfr*infor之后，4显著为负，而相比于2，2不再显著或者符号发生变化，则表明信息效应发挥主导作用；如果4不显著而2显著，则表明资源效应发挥主导作用；如果4和2均显著，则表明信息效应和资源效应都发挥重要作用。

表4给出了董事网络缓解融资约束作用机理的回归结果。第1至3列显示，对于营业现金流和中心位置的交乘项而言，在引入营业现金流和信息披露质量的交乘项后，cfr*network的系数分别为-1.724、-1.700以及-1.262，并且均在1%的水平上显著。对于营业现金流和信息披露质量的交乘项而言，第1至3列显示，cfr*dinfor的系数均为负值，但是仅有第1列的系数在10%的水平上显著。这表明，尽管中心位置能够通过信息效应缓解融资约束，但是资源效应的作用更加显著，即中心位置主要通过资源效应发挥作用。第4至6列显示，在引入交乘项cfr*dinfor之后，除第5列外，交乘项cfr*network的系数均显著为负；交乘项cfr*dinfor的系数均为负值，并且在10%的水平上显著。这表明结构洞位置能够通过信息效应和资源效应的双重渠道缓解融资约束，但是信息效应的作用更加显著，即结构洞位置缓解融资约束时主要通过信息效应发挥作用。这证实了本文推断，即越处于中心位置的董事，其所在企业的资源控制能力越强，进而缓解融资约束时更加依靠资源效应。相比于控制资源的能力，越处于结构洞位置的董事，其所在企业的信息控制能力越强，进而缓解融资约束时更加依靠信息效应。

表4 董事网络缓解融资约束的作用机理：总样本

五、进一步检验

随着中国经济的迅速发展，民营经济已经成为国内经济发展的重要推动力。2012年《中国民营经济发展形势分析报告》显示，中国登记注册的私营企业达到1059.8万家，并且注册资金达29.8万亿元，户均注册资金达281.3万元，同时民营经济在GDP中的比重已经超过60%。但是，民营经济自20世纪90年代以来却面临着越来越紧的发展约束。这些约束既包括市场进入，又包括治理结构和产权保护[30]，其中以融资约束问题最为突出。据调查，75%的中国民营企业把融资约束视为企业发展的最主要障碍[31]。在改革过程中，民营经济的发展主要依赖于内源融资，但这种金融安排只适用于处在初创时期的民营经济；当民营经济的发展进入追求技术进步与资本密集的阶段后，则需要新的金融安排支持[30]。中国民营企业长期遭遇融资困境，对企业发展相当不利[32]。金融市场不发达、以国有银行为主的银行体制和投资者法律保护不完善等是造成我国民营企业信贷融资约束的主要原因[3][32]。Allen等(2005)认为中国在投资者法律保护不完善的条件下，金融市场和经济增长快速发展的关键在于中国存在着相应的投资者法律保护替代机制[33]。在中国转轨过程中民营企业家的政治身份起到了保护民营企业产权和降低民营企业进入政府管制行业壁垒的作用，因此政治关联就是法律保护的替代机制[34]，而政治关联能够缓解融资困境的原因在于其信号传递功能进而缓解企业信息不对称。与此类似，为了进一步考察董事网络在不同所有制企业中融资约束缓解作用是否存在差异，尤其为了验证董事网络能否有助于缓解民营企业融资约束，本文将样本总体按照所有制差异进行分类回归。

表5给出了董事网络对不同所有制类型企业融资约束的回归结果。在Panel A中，第1至6列显示，cfr的系数均在1%的水平上显著为正，即国有企业面临比较严重的融资约束。第1至3列显示，尽管cfr*network的系数均为负，但仅有第1列的系数在10%的水平上显著，即中心位置能在一定程度上缓解国有上市公司的融资约束问题。第4至6列显示，cfr*network的系数均为负且不显著，这同样表明结构洞位置仅在一定程度上缓解国有企业的融资约束问题。Panel B给出了董事网络对民营企业融资约束的回归结果。第1至6列显示，cfr的系数均在1%的水平上显著为正，即民营企业同样面临比较严重的融资约束问题。对于董事网络的作用而言，交乘项cfr*network的系数在Panel A的所有模型中均为负且至少在10%的水平上显著，这表明中心位置和结构洞位置均能够有效缓解民营上市公司的融资约束问题。造成上述差异的原因在于：国有企业具有“先天性”的政府偏袒，“理所应当”和“理直气壮”地享受资源倾斜和政策倾斜等特殊优待，资源渠道之广和规模之大弱化了董事网络的作用；相比之下，民营企业可获取外部资源少，这意味着在携载同等资源的条件下，董事网络的边际贡献更大。

表5 董事网络与融资约束：分企业类型

由于董事网络对国有企业的作用不显著，我们接下来仅考察董事网络对民营企业融资约束的作用机理，表6给出了回归结果。第1至3列显示：当引入交乘项cfr*dinfor之后，cfr*network的系数仍然为负值，其中第1列和第2列的系数在10%的水平上显著；与此同时，cfr*dinfor的系数均为负值，并且除了第3列之外cfr*dinfor的系数均在10%的水平上显著。这表明中心位置对民营企业融资约束的缓解主要通过信息效应和资源效应实现。第4至6列显示：当引入交乘项cfr*dinfor之后，尽管所有方程中cfr*network的系数仍为负值，但其不再显著，这与表5存在显著差异；cfr*dinfor的系数均为负值，并且除了第3列之外，cfr*dinfor的系数均在10%的水平上显著。这表明，结构洞位置主要借助信息效应缓解民营企业的融资约束，而资源效应并不显著。

表6 董事网络缓解民营企业融资约束的作用机理

因此，我们得到如下结论：(1)样本企业嵌入董事网络可以凭借网络位置优势(主要包括中心位置和结构洞位置)帮助其缓解融资约束；(2)对于具体作用机理，中心位置和结构洞位置主要通过发挥信息效应和资源效应缓解融资约束，中心位置以资源效应为主，结构洞位置以信息效应为主；(3)对于不同类型企业，中心位置和结构洞位置对国有企业的信息效应和资源效应均不显著，而中心位置对民营企业的信息效应和资源效应均显著;结构洞位置对民营企业的信息效应显著，资源效应不显著。因此，我们提出董事网络缓解样本企业融资约束的具体作用机理，如图2所示，图中实线代表作用显著，虚线代表作用不显著。

图2 董事网络缓解融资约束的实际作用机理

六、结论

考虑到现有文献对融资约束“社会化不足”的研究范式，本文从董事网络这一网络形态对此方面的研究进行了补充，在验证了董事网络缓解融资约束的基础上，提出了信息效应和资源效应两种作用渠道。本文研究发现：首先，董事网络能够显著提高上市公司的信息披露质量；其次，利用Almeida等(2004)、Khurana等(2006)的融资约束模型[22][24]，本文确认了董事网络的信息效应和资源效应，中心位置能够通过信息效应和资源效应缓解融资约束，但是后者作用更加显著；结构洞位置能够通过信息效应和资源效应的双重渠道缓解融资约束，但是前者作用更加显著；再次，进一步考察了在不同所有制类型企业中董事网络缓解融资约束的差异性作用，结果表明，中心位置和结构洞位置对国有企业的作用均不显著，而中心位置对民营企业的信息效应和资源效应均显著，结构洞位置对民营企业的信息效应显著、资源效应不显著。

基于上述研究结论，本文提出如下政策建议：(1)在企业关系网络方面，与产业网络相比，建立在社会信任基础上的董事网络是一种可以同时满足企业资源和信息双重需求的有效制度安排，并且具有事半功倍的效果，因此企业可将董事网络作为未来发展战略的强有力“支点”。(2)在董事网络构建方面，一方面企业应鼓励和支持现任董事的“择企”兼职，尤其以谋求企业发展为目标的兼职，因为这有助于企业获取外部资源和信息；另一方面企业在新聘董事上应坚持“任人唯关系”的选聘理念，这不仅降低了现任董事“择企”兼职时的搜寻成本，而且为企业未来发展储备更多异质资源。(3)本文所指“唯关系”的选聘理念并非“唯亲”“唯友”“唯官”以及“唯钱”而是“唯连锁任职”，亲人、朋友、官员以及银行家等均具有资源稀缺性的特点从而无法满足所有企业的用人需求，而其他企业的现任管理层可以弥补上述资源的稀缺性缺陷；同时，“唯连锁任职”不能以“唯多”为标准，而应以“唯位置”为标准，这要求企业具备整体网络意识，明晰自身在整个董事网络中可能的位置，应尽量选聘处于中心位置和结构洞位置的董事以最大化董事网络效应。

最后需要说明的是，由于条件限制，本文在研究对象、研究样本以及研究指标等方面存在研究局限和不足。(1)研究对象单一，仅涉及连锁董事网络。现有管理层关系网络还包括但不限于如下类型：第一，公司间的个人联结不仅包括董事，还存在连锁监事、高管兼任董事等管理层人员在不同公司兼职的连锁现象；第二，管理层成员之间的连锁关系包括校友关系、老乡关系、俱乐部成员关系以及其他社团成员关系等形式的关系网络；第三，关系网络不仅呈现于公司外部，还存在于公司内部的管理层成员之间，尤其董事与CEO之间的正式和非正式社交关系。(2)研究样本覆盖范围不足，仅包括沪深主板上市公司。按照本文观点和结论，董事网络对中小板和创业板的融资约束缓解作用可能更加明显。因此，在未来研究中应将研究样本扩大至全部上市公司。(3)研究指标单一，仅包括中心位置和结构洞位置。社会网络层次、网络派系以及网络结构等并未体现在本文研究当中。在未来研究中，我们将对董事网络的稳定性、动态性以及传递性等特征进行剖析，尝试采用小世界、QAP以及网络博弈等方法完整呈现具有中国特色的董事网络。

注释：

①《关于在上市公司建立独立董事制度的指导意见》规定，独立董事原则上最多在5家以上的上市公司担任独立董事。《商业银行公司治理指引》(征求意见稿)规定，独立董事不应在超过两家商业银行同时任职。《关于规范财政部工作人员在企业兼职行为的暂行办法》规定，财政部机关、驻各地财政监察专员办事处公务员(含参照公务员法管理的事业单位)，不得在企业兼职；部属事业单位相当于副处级以上干部，国家会计学院领导班子成员，以及部属社会团体中由财政部明确行政级别的副处级以上干部，除因工作需要外，不得在企业兼职。《直属高校党员领导干部廉洁自律"十不准"》规定，不准违反规定在校内外经济实体中兼职或兼职取酬，以及从事有偿中介活动。《关于进一步规范党政领导干部在企业兼职(任职)问题的意见》规定，现职和不担任现职但未办理退(离)休手续的党政领导干部不得在企业兼职(任职)。

②处于网络核心位置的企业往往具有更强的资源优势，如技术创新、金融资源等；由于其他网络成员对处于核心位置的企业存在较强的路径依赖，处于核心位置的企业更易在网络中占据关键的战略位置；同时，处于核心位置的企业凭借拥有的广泛关系网络和社会资本并且对网络成员节点间的资源扩散具有较强的支配权。处于结构洞位置的企业往往具有较强的信息优势和控制优势，信息优势使得其在信息获取渠道、信息获取效率以及举荐能力方面占据优势，而控制优势使其掌握如何高效率地运用信息优势。

③由于本文构建的网络矩阵为"董事-董事"，故将所有董事网络指标作为单个公司网络指标，而非单个公司的程度中心度和限制度。限于篇幅，均值(meand和meanc)和最大值(maxd和maxc)的回归结果未予汇报，留存备索。

[1] Pfeffer, J., Salancik, G. R. The External Control of Organizations: A Resource Dependence Perspective[M]. Stanford Business Books, 2003.

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(责任编辑：胡浩志)

2016-06-24

国家社会科学基金重大招标项目“系统性金融风险防范与监管协调机制研究”(12&ZD069)；国家自然科学基金面上项目“治理风险导向的商业银行公司治理研究：理论发展与机制耦合”(71272119)；山东省“泰山学者”建设工程专项经费

王 营(1986— )，男，山东临沂人，山东财经大学金融学院讲师，中国人民银行济南分行助理研究员，博士； 曹廷求(1968— )，男，安徽安庆人，山东大学经济学院教授，博士生导师。

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1003-5230(2017)01-0083-11