企业连锁董事网络中的社会资本不平等：基于先赋性与后致性因素的分析

杨张博，张 寒

(西安交通大学 人文社会科学学院，陕西 西安 710049)

0 引言

企业董事会承担着建议和监督职能，同时在很大程度上决定企业战略决策和业务规划[1]。董事连锁将不同董事会与企业联系起来，形成连锁董事网络，其网络中蕴含着丰富的社会资本。随着近年企业社会网络理论的盛行，结合社会网络理论，以嵌入视角展开董事网络研究成为一个重要方向。现有研究主要集中于董事网络对企业治理、创新、并购以及投资等的影响[2-4]。利用董事网络进行相关分析突破了以往仅关注企业以及董事个体的研究局限，但需要注意的是，现有研究多将连锁董事网络作为自变量，预测其对企业绩效或战略的影响，往往忽略了董事自身社会属性的差异。这些假设董事无差别的研究缺乏对网络中董事属性的深入探讨。此外，很多研究仅使用个体网指标进行测量，缺乏从整体网角度对连锁董事网络进行分析。

此外，社会网络与社会资本研究近来较关注不同群体中的社会资本不平等问题[5]。该类研究主要分析在不同职业群体中性别、种族等先赋性因素或者教育、家庭背景等后致性因素是否会导致社会资本含量和回报不平等。不少研究指出，女性在劳动力市场[6]、科学界[7]都具有显著的社会资本劣势。但少有研究系统分析董事会、管理阶层等精英群体中是否依然存在由先赋性和后致性因素导致的社会资本不平等现象。

因此，本研究的核心问题是处于精英阶层的董事群体，其先赋性和后致性因素是否会造成董事间在社会资本上的不平等？针对该问题的研究一方面有助于从理论上更好地认识精英群体中的社会资本不平等现象，了解董事个体特质是否会影响其网络位置，同时，丰富企业治理与企业网络研究；另一方面在实践上有利于企业合理配置连锁董事网络资源，更好地通过董事网络建立竞争优势。

性别与受教育程度分别被作为典型的先赋性因素和后致性因素而受到研究。行为经济学和组织行为学理论认为，个体认知存在局限性，依此角度，董事会性别多元化的组织设计是对个体认知局限的有效应对[8]。同时，董事个体拥有较丰富的人力资本，可以为公司提供多角度、全面的建议、咨询、公关以及沟通渠道等资源[9]。基于此，本文利用2010-2017年陕西省上市公司连锁董事网络数据，对以下具体实证问题进行回答：①连锁董事网络内的性别和教育水平分布是如何随时间演化的？②不同性别和受教育程度的董事在网络中的位置是否有所不同？

1 理论分析与研究假设

1.1 社会资本不平等

社会网络中蕴含着丰富的社会资本，资本不平等表现为不同群体的资本含量和回报存在差异[10]。现有研究已经证实不同群体的社会资本存在不平等现象。例如，在低收入、非专业劳动力市场中，更多的人是通过关系找到工作的[11]，这间接说明社会资本的使用本身存在群体分化。在不同国家开展的实证研究支持和拓展了该论断，认为社会资本的作用亦存在群体间不平等。例如在新加坡，受教育程度较低的群体有更大可能性通过关系找到工作[12]；在美国，社会资本对不同族群的职业回报有着差异化影响，即社会资本回报的族群差异[13]。Bonoli&Turtschi[14]在瑞士的调查发现，不同性别、教育背景、职业地位和种族的个体，其社会资本数量、质量和使用也会存在差异，这是社会资本对阶层不平等的放大效果。但也有研究得出不一致结论，如Burt[5]基于华东地区CEO的调查研究表明，尽管社会上仍然存在性别不平等，但男性CEO和女性CEO还是同样地得益于网络优势，在网络位置上并无明显不同。总的来说，由阶层差异造成的不平等在很大程度上源自社会资本维持成本，异质性高和规模大的社会网络需要更多投入，而处于较低阶层的人难以支付这类成本。

1.2 连锁董事网络研究文献梳理

董事会是治理公司与作出重大决策的团体，作为虚拟实体的企业法人具有社会嵌入性，其成员属性、相互关系以及作用引发了学者们的关注。总结现有研究，连锁董事网络具有两个主要特征[1,2,15]：①个人至少在两个董事会同时任职，客观上导致两个组织建立直接关系；②不同董事在一个董事会同时任职而产生间接关系，通过不同董事之间的交叉任职，组织之间得以建立联系。因此，从本质上来说，连锁董事网络是一个典型的二模网(2-mode network)，呈现出二元性(duality)：一层网络是由不同董事基于相同董事会结识而组成的个体网络，另一层网络是由不同组织因为相同董事连锁而组成的组织网络[16]。

国内连锁董事网络研究主要围绕以下理论展开： 资源依赖理论、代理理论、金融控制理论、合谋理论以及地理空间理论[15]。资源依赖理论将董事关系看成是信息与资源的重要转换路径；代理理论视角主要聚焦于董事对企业内部的监督作用；金融控制理论强调金融机构在连锁董事网络中的核心位置；合谋理论则主要关注同类企业如何通过董事会相互协作以谋取更大利益；地理空间理论强调企业空间距离对董事会信息流动的重要作用。

董事会成员被认为是联系紧密的小团体。依据“三元闭包”(triadic closure)原理，当两个陌生人认识同一个体时，他们有很大概率在未来结识，共同朋友越多，结识概率越大[17]。同样，董事之间建立联系可能有以下3种情景：①由于董事会规模较小，两个不认识的董事因为同处一个场景而很容易结识；②在同一董事会，借助三元闭包认识其他董事；③两个分属于不同董事会的董事因为连锁董事建立联系，这也属于三元闭包机制。处在桥接位置上的连锁董事可以获得大量异质性信息，获得信息和资源控制能力，从而具有更丰富的社会资本[18]。网络中心度高的董事在网络中处于核心位置，其社会资本也更加丰富[19]。

根据已有研究，连锁董事网络的作用主要有以下方面：①网络连接较多的董事有更多机会获得外部信息，有利于帮助董事会成员履行职责[20]；②董事会内部董事之间的密切联系有助于加强合作，促进公司整体战略决策制定[21]；③不同公司董事间的交流有助于促进信息、资源和知识传递，进而提升企业绩效和核心竞争力。例如，在两个以上公司任职的连锁董事通过知晓其它公司战略决策、市场动态等有价值信息，从而促进网络信息传递[1]。有研究表明，连锁董事有助于促进企业创新[3]，处于董事网络中心地位的企业会获得更多投资[4]。亦有研究指出，在政治关联、金融关联等受到法律法规监管约束的背景下，连锁董事可以通过非正式渠道，降低企业债务成本[22]。另一方面，连锁董事也可能具有负面影响。有研究发现，公司连锁董事数量与其市场表现负相关，这是因为投资者对于企业通过连锁董事建立的关系具有负面情绪[23]。总之，现有研究多分析连锁董事对企业的作用，但较少分析哪些因素影响董事和企业在整个网络中的位置。

1.3 连锁董事网络中的社会资本不平等

权力精英理论认为，企业之间的连锁关系会造成经济权力的重新分配，帮助企业上层掌握领导权，企业大股东和董事会自发结成超越特殊财产利益的阶层利益关系[24]，其背后推力来自精英经济资本、文化资本以及社会资本的相似性。即通过连锁关系，个人特质相近的行动者结成联盟。针对英国的调查结果显示，精英的教育背景以及社会背景更具有同质性[25,26]。权力精英理论提供了解释企业董事联结的视角，即连锁董事仅提供关系建立场所，管理者建立联系还需要具有相应的先赋性或后致性基础，如相同教育背景或家庭出身。进一步，精英群体内部也可能存在分化，导致不同精英群体拥有差异化的社会资本。

由性别先赋性因素引发的不平等已经受到广泛关注。整个社会偏向男性挣钱养家和“拼事业”，也就是所谓的“男性传统”和“性别偏见”现象[27]。Reskin[28]提出职业性别隔离理论，认为女性会更多地从事次级劳动力市场中较为女性化的职业，而男性更可能从事具有更高声望的职业。职场中对女性的歧视影响了男女晋升机会的公平性，且女性群体存在职业晋升的“天花板效应”[29]。近来社会资本理论成为解释性别职业差异的又一新视角。如程诚等[30]认为，女性社会资本欠缺是导致职业性别隔离现象的重要原因，在中高收入职业中，社会资本表现出的性别差异更大。亦有研究认为在某些指标方面，男女董事不存在显著差异。例如，Burt[5,7]对中国华东地区700多名CEO的研究发现，男性管理者和女性管理者的网络关系并无明显差异，仅在网络构成上存在区别，男性关系网络更可能完全由男性构成，而女性关系网络中一般不完全是女性。在中国，男性和女性同样受益于网络优势，性别对网络位置不具有显著解释力。

那么，根据性别差异观点，男女董事在社会交往模式、风险偏好、管理方式等方面都存在显著差异，从而影响其是否愿意担任连锁董事，以及如何处理不同企业连锁关系。因此，男女董事的网络位置极有可能存在差异。根据权力精英理论，男女董事的精英身份会消除性别差异，董事位置要求行动者客观考虑企业决策，具备足够理性。因此，从某一角度而言，处在该位置的个体已经经历了一次筛选，管理者身份消除了因性别带来的差异。综上，提出两个相反假设。

H1a：男性和女性在连锁董事网络指标上没有差异；

H1b：男性和女性在连锁董事网络指标上存在差异。

相对于先天形成的性别之分，教育成就多来自个体后天的学习，属于典型的后致性因素。董事参与公司治理会受到个人知识背景、认知能力以及主观意愿等影响[2]。在西方背景下，有学者发现，董事学历与企业绩效并非呈简单线性关系，具有法学和MBA学位的董事并没有表现得更好，学校排名的作用也较为轻微[31]。在中国，亦有研究证实学历高低与劳动者劳动生产率的关系并不密切[32]。但这些研究的因变量多是个体表现或者企业绩效，忽视了教育差异可能造成的同学网络和认知交往能力等方面的差异，这会影响网络中的董事位置，造成拥有不同教育背景的董事的社会资本不同。

在中国，教育的功能已经超越了教育原有的宗旨，更多地与阶层流动、地位获得相关[33,34]。教育获得模型中提及的3个要素条件更好地解释了精英阶层对教育的认知：第一，高阶层的人为了维持其阶层地位，避免向下流动，需要更高的教育水平；第二，更高阶层的人往往学习能力更强，其在社会教育筛选体系中处于优势地位[35]；第三，受教育程度高的人往往认知和交往能力也更强[36]，其在学习借鉴其它公司、董事决策方面更有优势。

综上，高教育水平董事的知识储备和认知能力更强，能够有效借助连锁董事这一场景建立个体联系，趋于网络中心位置，获取社会资本优势，这是一个将教育资本转化为社会资本、发挥其效用的过程。综上，提出研究假设。

H2：董事教育程度与其网络指标呈正相关关系。

2 研究设计

2.1 数据

本文数据取自国泰安(CSMAR)数据库，收集了2010-2017年陕西省A股上市公司所有董事相关资料，包括隶属企业、连锁情况、性别和教育背景。由原始数据形成的矩阵属于董事—企业二模网络，使用STATA将其转换为两个一模无向网络矩阵——连锁董事网络和企业连锁网络，并使用Gephi和UCINET测量相关网络指标。为了保证结果的稳健性，排除了两家具有退市警示风险的企业。最后，每年的企业样本量平均约为40家，每年的董事样本量平均约为393个。

2.2 变量

本研究选取社会网络指标进行分析，其中，前4个中心度指标用来衡量董事在网络中的位置。上述指标测量范围涵盖从个体网到整体网，能够有效、全面地反映董事在网络中的位置。

(1)点度中心度(Degree Centrality)。点度中心度测量行动者个体网的规模[37]，代表与焦点董事(ego director)直接相联的其他董事数量。

(2)中介中心度(Betweenness Centrality)。中介中心度测量节点处于整体网中最短路径上的能力[38]。中介中心度越高，董事越处于桥接地位，连接更多组织。其计算公式如下：

其中，Pjk为董事j到董事k的捷径总数量，pjk(ni)是董事j到董事k且经过焦点董事i的路径数量。

(3)接近中心度(Closeness Centrality)。接近中心度测度行动者与网络中其他行动者的接近程度。接近中心度越高，行动者在网络中传递信息较少依赖其他人，因此受到其他行动者的控制越弱[39]。接近中心度越高，董事离其他董事的网络距离越近，可较快收到越多信息。其计算公式如下：

其中，dij为董事i到直接相联系董事j的最短路径长度。

(4)网页排名指数 (Pagerank)。网页排名可以衡量节点在整体网络中的重要性，该指标考虑了相连节点的相对重要性，是一种广泛应用的迭代算法[40]。董事的网页排名指数高，表示其在连锁董事整体网络中居于中心地位，从而具有更高声望或者更高权力。其计算公式如下：

其中，PRj是i董事直接联系董事j的网页排名值，nj为董事j的网络规模。

以下3个网络指标衡量网络整体结构，主要用于分析连锁董事网络变化情况。

(5)密度(Density)。密度代表各网络节点联系的紧密程度，属于整体网络测量指标[30]。密度越高，表示连锁董事间的联系越紧密。其计算公式如下：

其中，l是直接相联系的董事数量，n表示股东i的个体网规模。

(6)聚集系数(Clustering Coefficient)。聚集系数体现了网络中三方组闭合情况[32]。聚集系数越高，表示连锁董事网络间的三方组关系越多、网络闭合性越高、凝聚性越强。

(7)模块指标(Modularity)。用于衡量网络划分成模块(也称为组、子群体或社区)的强度。具有高模块性的网络节点间有着紧密连接，但模块间联系较稀疏[34]。模块指标越高，表示连锁董事网络越分散化，子群体越多。

(8)性别与教育变量为分类变量。在数据样本中，因为中专及以下样本数较少，本文将教育变量中常用的中专及以下、大专、本科、硕士研究生和博士研究生分类调整为大专及以下、本科、硕士研究生和博士研究生等4类变量，筛掉缺失值后，有效样本量为2 068个。其中，大专以下学历为176人，本科为665人，硕士学历为913人，博士学历为314人。性别变量有效样本数为3 146人，男性样本量2 723个，占比86.6%，女性样本量423个，占比13.4%。

2.3 统计方法

利用社会网络可视化技术展现董事网络动态变化。对于假设H1，即不同性别董事在网络位置上的差异，采用t检验进行检验。对于假设H2，即不同教育背景的董事在网络位置上的差异，采用方差分析(ANOVA)进行检验。

3 结果与讨论

3.1 连锁董事网络描述性统计及演化分析

表1为主要变量描述性统计结果。

表1 连锁董事网络变量描述性统计结果

表2列出了各年份连锁董事网络相关统计指标。结果显示，在董事网络中，每一个董事平均与10名其他董事连锁，平均网络密度为3%，历年变化不大；聚集系数较高，表明网络闭合性较强；模块指标大于0.9，表示网络中的分块现象非常明显。每个企业都是一个子群体，企业内连锁董事是全连接的，紧密程度远远高于企业董事之间的连接。

表2 历年连锁董事网络指标

表3列出了各年份企业连锁网络相关统计指标。结果显示，平均每个企业约与2个其它企业连锁，网络密度在5%左右，较为稀疏，聚集系数和模块指标都不高，表明企业网络未出现明显分化。需要注意的是，2015年各项指标与其它年份存在显著差异，这可能是因为2015年反腐活动中教育部对高校独立董事进行了集中清理——之前高校董事占据独立董事近1/3，这显著降低了企业之间的连锁性。

表3 历年企业连锁网络指标

图1为2010-2017年陕西省上市公司董事性别对比，从中可以明显看出，男性董事无论是在绝对数量还是在性别占比中均占据绝对优势。在此8年间，男女董事比例基本没有波动，男性占比平均为87%，女性占比平均为13%。

图1 2010-2017年陕西省连锁董事性别变化趋势

图2为8年间连锁董事网络可视化结果，其中，深色节点代表男性董事，浅色节点代表女性董事，边表示两名董事处于同一董事会，节点越大，表示连锁数量越多。可以看出，图中分为多个规模相近的聚簇，每个聚簇内部联系紧密，这些聚簇实际代表每个公司的董事会。聚簇间通过董事相联结，部分处在图形边缘的聚簇与其它聚簇并没有联系，网络整体呈现出明显的核心-边缘结构。可以看出，由于女性数量较少以及分布广泛，所以女性董事的跨董事会联结基本上为男性董事；在聚簇内部，女性董事和其他男性董事均有联结，而且从图中不难发现，女性节点处也更容易搭建聚簇桥梁，这直观说明了占少数的女性董事的网络位置并不逊于男性董事。

图2 2010、2013、2017年连锁董事网络

3.2 假设检验结果

表4为性别变量在点度中心度、接近中心度、中介中心度和网页排名指标上的t检验结果。结果显示，男女董事在点度中心度、中介中心度和网页排名3项网络指标上没有显著差异，其P值均大于0.05；男女董事在接近中心度指标上有显著差异，女性的接近中心度比男性高。

表4 性别-网络指标t检验结果

总体上，男性董事和女性董事在网络指标上没有显著差异，支持了假设H1a。虽然实证结果与中国传统的性别职业认知有偏差，但与Burt[5]的研究结论较吻合，说明男性董事的数量优势并未转化成网络位置优势，甚至在某些指标上(接近中心度)逊于女性董事。这侧面反映了至少在上市公司连锁董事场域中，男性董事与女性董事不存在社会资本地位不平等。上市公司董事是社会中的精英阶层，连锁关系被认为是阶层凝聚的表现[41]。在这一领域，高阶层的同质性可能掩盖了性别差异。这种阶层趋同性是导致男性与女性在网络指标上没有差异的重要原因。

表5为教育背景变量在点度中心度、接近中心度、中介中心度和网页排名指标上的ANOVA检验结果。结果显示，董事整体的学历水平较高，其中，拥有本科和研究生学历的董事占比最高，分别为32.1%和44.1%。中心度和教育背景显著正相关，学历越高，董事在网络中的点度中心度、中介中心度越高，其网页排名指数也越靠前，表明董事在个体网和整体网中越居于中心位置。从图3和图4可以直观地看出，教育程度越高，董事在网络中越处于中心地位，其中，拥有博士研究生学历董事的社会资本最高。

表5 教育背景-网络指标ANOVA分析结果

图3 受教育程度-点度中心度相关性

图4 受教育程度-网页排名相关性

总体上，结果证实受教育程度与网络指标基本呈正相关关系，支持了假设H2。这意味着，教育所具有的符号功能有助于董事拓展交往范围，提升其网络认知和网络利用能力，进而提升其在网络中的中心地位和中介地位，有助于其掌握信息优势、控制优势等社会资本优势。

4 结论与启示

4.1 研究结论

本文基于社会网络分析方法，研究了在企业董事这一精英群体中的社会资本不平等现象。研究发现：

(1)陕西省上市公司连锁董事网络整体呈核心—边缘结构，公司董事会内部联系紧密，连锁董事网络密度、闭合程度和模块化指标稳定。

(2)在连锁董事网络中，男性董事数量远高于女性，但男性和女性在各类网络中心度指标方面基本没有显著差异，女性董事的接近中心度甚至高于男性董事，即性别这一先赋性因素不影响董事社会资本。

(3)教育背景这一后致性因素与董事网络位置显著正相关。总体上，董事群体的受教育水平普遍较高，受教育程度高的董事，其点度中心度、中介中心度和网页排名指数也高，表明其在网络中处于中心地位，连接不同董事群体的能力更强，声望更高，拥有的社会资本更多。

4.2 理论与实践启示

本文的理论意义主要有以下几点：

首先，研究探索性地分析了董事这一精英群体中的社会资本不平等现象及其动态变化。研究发现，一方面，男女董事在网络位置以及教育程度上并没有显著差异，这补充了职场领域中关于精英群体社会资本不平等现象的研究；另一方面，相较于董事会性别构成，董事会教育程度构成对企业发展更为关键。这意味着董事这一高阶层群体，其社会资本差异主要源于后致性因素，如教育程度不同，而不是先赋性因素。

其次，将网络指标作为因变量，分析了董事属性如何影响其网络位置。现有研究多聚焦于连锁董事网络对企业绩效的影响，并获得了较为丰富的成果[42]，但较少关注何种因素影响网络中心性。

最后，现有研究针对中心度和网络结构的测量多基于个体网，从整体网视角进行分析进一步拓展了现有研究边界[43]。本研究系统分析了董事社会属性和董事网络位置关系，使用了从个体网到整体网的多个网络指标，有助于更好地理解连锁董事网络成因，丰富了该领域研究。

在管理实践方面，本研究也有一定的启示意义：

第一，对于企业来说，不应因为性别对董事作出歧视性筛选。本文研究发现，男女董事在网络位置方面并无差异，即两者的社会资本没有区别。这意味着男女董事在网络能力上的表现是一致的，因此在企业股东选举董事时应特别说明这一点，可以采用候选人资料中不标注性别的做法。进一步的，为更好地履行社会责任，树立良好企业形象，企业应该提升董事会成员性别多元化。

第二，研究发现，教育水平高的董事的连锁能力更强，在网络中更居于中心地位，能为企业带来更多社会资本。因此，企业应该吸纳高教育水平董事，让他们切实参与企业管理活动。此外，对于已经任职的董事，企业可以通过在职培训、鼓励继续深造、参与由高校商学院举办的高级管理人员培训班等方法提升董事教育水平。这些能进一步提升董事网络能力。

4.3 不足与展望

因数据所限，本研究还存在一些不足，也为未来研究提供了可期方向。首先，研究样本都为陕西省上市企业，由于我国不同地区社会经济条件差距较大，本文研究结论需要在其它地区进行再验证；其次，样本中的属性变量较少，无法采用回归等统计方法，希望未来研究能够收集更多变量进行回归分析；最后，本研究的主要因变量为董事网络位置，但不同属性董事在相同网络位置上能否为企业带来竞争优势还不明了，需作进一步研究。