统一大市场背景下股东关系网络对产能利用率的影响研究

● 罗栋梁，张露允

（江苏师范大学 商学院，江苏 徐州 221116）

一、引言

改革开放以来，我国取得了举世瞩目的经济增长；但随着我国供给能力不断提升，“买方市场”格局初步形成，部分行业非理性扩张，产能过剩问题开始出现[1]。2008 年国际金融危机后，我国产能过剩问题进一步恶化。现阶段国际经济环境更加复杂，我国经济发展面临“增长放缓”“转型升级”等压力，提高产能利用率、化解产能过剩已经成为我国经济工作的重要任务。一直以来，我国政府高度重视产能利用率。2015 年12 月，中央经济工作会议将“去产能”放在五大任务首位，要求“积极稳妥化解产能过剩”。2021 年的政府工作报告强调“三去一降一补”，并将“去产能”列为首位。“十四五”规划指出，需要加快推动产业结构转型，大力淘汰落后产能，化解过剩产能。

对于如何提高产能利用率，已有研究从需求疲软、市场失灵、体制扭曲、结构失衡等角度解析了其形成机理[2]，但是还尚未有研究从股东关系网络的角度切入。2022 年3 月，中共中央国务院发布了《关于加快建设全国统一大市场的意见》，强调建设全国统一大市场是构建新发展格局的基础支撑和内在要求。不同性质的企业、不同地区的企业通过被共同股东同时持股，从而在企业间产生联系，形成股东关系网络。股东关系网络打破了国企与非国企的产权性质界限，打破了不同区域之间的地域界限，从而在股权层面形成了统一市场。股东关系网络是企业众多的社会网络之一。社会网络理论认为，任何经济组织和个人都与外界存在一定的“社会关系”和“联结”，都镶嵌于一个个复杂的社会网络之中[3]。企业嵌入的社会网络可以成为企业交流与资源互换的纽带[4]，不仅对企业经济行为有着重要影响，同时也对宏观经济产生影响。Vitali 等从全球3 700 万个公司和投资方的数据库中提取了43 060 家跨国公司的数据，并基于股权关系构建了由这些公司组成的社会网络[5]。研究发现，网络中147 家联系紧密的跨国公司组成了“超级实体”，并控制了整个全球网络总体财富的40%。闫妍等利用社会网络模型分析世界500 强美国企业的股东关系网络，发现华尔街大型金融机构之间交叉持股，联手控制美国经济[6]。那么，股东关系网络能否提高企业的产能利用率不仅关系到解释产能过剩的原因，还可能寻找到应对产能过剩的机制，是一个值得关注的问题。

本文以我国2008—2020 年沪深A 股的工业行业上市公司为样本，参考余东华和吕逸楠的做法，采用柯布—道格拉斯（C-D）生产函数建立生产函数模型，对企业的产能利用率进行测度，并研究股东关系网络对于企业产能利用率的影响[7]。本文的贡献主要在于：第一，基于社会网络关系理论，揭示了微观企业层面产能利用率的影响机制，并提出了完善产能治理机制的建议，为进一步优化产能利用率提供了证据支撑；第二，现有文献针对目前的产能利用率从企业本身和政府角度进行了多角度探讨，但鲜有文献将社会网络关系作为一个考虑的因素。本文将股东关系网络纳入研究，丰富了缓解产能过剩途径的文献。

二、文献综述与研究假设

（一）文献回顾

1. 产能利用率的影响因素

中国企业的产能利用率具有较高的复杂性，具有鲜明的“中国特色”[1]。转型背景下中国的产能利用率的影响因素可以分为宏观、微观两个方面[8]。影响我国产能利用率的宏观因素主要有市场因素与政府体制因素两个方面。市场因素方面，市场上出现的潮涌现象会影响企业产能利用率。在我国，由于社会对于某些产业发展良好的共识，会使得大量投资涌入这些产业[9]。金融机构和企业家也倾向于为这些涌入的企业提供资金上的支持，对产能过剩起到了推波助澜的作用[10]。也有学者认为，潮涌现象作为一种理论假设并不成立，即不同的企业之间对于行业前景的预期存在较大的差别，即便是在成熟的市场体制下，新兴产业都会经历投资涌入现象。政府体制因素方面，学者认为非市场性因素影响了企业产能利用率[11]。首先，政府为了培育新兴产业而推出的产业政策，由于实施过程中出现的手段或监督的不当而造成干预失效，扭曲了政府真实的目的，这使得企业产能利用率较低。其次，政府为了保障生产总值和就业率，制定了过度干预的政策来增加税收收入，这就造成了产能过剩的现象[12]。最后，市场退出障碍也影响了企业产能利用率。在经济建设过程中，行业进入更加容易的同时却没有形成淘汰过剩产能的机制，使得治理重复建设的难度加大[13]。企业的破产倒闭会降低本地区的GDP，影响财政收入，在社会保障机制不完善的情况还会带来失业率上升问题，所以地方政府不会轻而易举地让企业退出。

在影响产能利用率的微观因素方面，主要集中在以下几个方面。首先，对外投资行为影响产能利用率。吕萍等发现，企业的对外投资提升了产能利用率，并且资源寻求型的对外投资提升产能利用率的效果更为显著[14]。李天籽和谢沐芳发现，OFDI 对于企业产能利用率的提高具有持续效应[15]。其次，海外并购影响企业产能利用率。对于并购方来说，外资并购后五年内对企业产能利用率具有显著的促进作用，且该效应呈“倒U型”[16]。对于被并购企业来说，引进外资所带来的生产率效应、进出口效应以及技术创新效应，能够持续地提高企业产能利用率[17]；较高的外资自由化水平也能提高下游企业的产能利用率[18]。最后，客户关系也影响产能利用率。王龙丰等从客户关系角度出发，发现高客户集中度在提升企业产能投资水平的同时也降低了企业的产能利用率[19]。

2. 股东关系网络的经济后果

如前所述，学者们发现股东关系网络可以成为企业交流与资源互换的纽带，对企业行为有着重要影响，主要有：

第一，股东关系网络可以为企业带来信息优势。股东关系网络作为一种有效的信息传播渠道，能为企业带来异质性信息。在区域经济发展的初级阶段，成长期的企业所需的资金技术等资源主要是通过社会关系网络在区域产业结构之间流通。随着企业不断成长和日益激烈的竞争，产品市场趋于饱和。共同股东作为企业之间的弱关系，可以充当信息桥的作用，为企业带来更多元的异质性信息，更能够减少信息、知识或资源传递的重复性[20]。拥有更丰富结构洞的企业能够有更多机会进行创造性知识重组，增强交流共享知识的能力，并可以接触到更广泛的潜在合作企业[21]。并且在股东关系网络中占据结构洞的企业，能够更有效地辨别出潜在合作企业的资质，从而抓住机会或者避免威胁，提高创新的成功率[22]。

第二，股东关系网络可以为企业带来更加具有价值的资源。Lippman 和Rumelt 发现，一个组织社会资源的数量和质量，取决于关系网络的异质性、所处的地位以及社会关系力量[23]。一个企业在股东关系网络中的关系越密切，获得社会资源的机会也就越多。潘越等发现社会资本较高的地区，社会网络发达能够显著改善资源配置效率[24]。在股东关系网络中，占据更核心位置的企业更能拥有优先获取各种资源的机会；企业与网络中其他成员的关系更紧密，也有利于企业彼此间资源的共享和转移。

综上所述，股东关系网络可以为企业带来信息优势和资源优势。在由分散的结点组成的社会网络中，若企业占据网络的网络位置越好，就能从别的企业快速获取非重复性的信息及资源，企业的投资效率、经营效率和业绩也更好。但尚未有文献将社会网络理论与产能利用率结合研究。

（二）研究假设

股东关系网络是指企业与企业间以同一股东为纽带形成的社会网络关系。相对于以董事、管理层、供应链等为连接点的企业间网络，股东关系网络是以股东为连接点的企业间网络，股东关系是企业间更为牢固的关系。股东关系网络是一种信息传输机制，帮助有关联的企业进行信息沟通和资源交换，促进双方或者多方共谋经济效益[25]。就企业产能利用率而言，股东关系网络以通过多种途径对其产生影响。

第一，丰富的股东网络关系能够使得企业及时掌握市场动态，避免因为掌握信息不充分而导致的投资过度引发的产能过剩。在发展中国家，产能过剩的主要成因在于企业对其他企业和总量信息了解不足，投资时的信息不完全以及对行业内企业总数目不确定使得企业投资完成后出现产能过剩现象[26]。而在股东关系网络中具有优势位置的企业，可以通过比较收集到更可靠的信息，减少信息的不确定性。企业通过股东关系网络交换的信息可以帮助企业更加了解行业情况，使行业内的分散企业在投资时能够相互协调，同时让企业在面对不确定的需求时能够采取规避风险的谨慎投资决策，避免因良好的社会共识而引发大量投资的现象，从而提高产能利用率，缓解产能过剩。

第二，在网络中占据网络位置越好并有丰富结构洞的企业，其创新能力越好[27]；而研发创新活动能够节约生产要素投入，降低成本，提升企业配置资源能力和以技术为核心的市场竞争力，促进企业内部的结构优化和升级，帮助企业提高产能利用率。

第三，股东关系网络也可以通过加强公司治理来提高企业的产能利用率。已有研究表明企业的过度投资和盲目扩张会导致其产能利用率的下降[28]；那么企业经营过程中的违规投资和违规生产等问题便成为导致企业产能过剩的重要因素。网络中心度越高的企业，越能缓解企业投资不足和抑制企业的过度投资[29]。因此股东关系网络可以通过完善公司治理，规范管理层的违规生产和违规投资行为，避免不理性投资行为导致的产能过剩问题，提高企业产能利用率。

综合以上分析，本文提出假设1：

H1：股东关系网络能够提高企业产能利用率，缓解企业产能过剩程度。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

根据证监会2012 版行业分类，选取2008—2020 年A 股上市的工业企业作为研究样本，并删除了ST 公司和数据缺失的公司。为避免异常值和极端值的影响，对样本进行了1% 和99% 的Winsorize 缩尾处理。数据主要来源于国泰安数据库和中国工业统计年鉴，相关计算借助Excel和Stata16 进行处理。本文以共同持有同一公司股票的股东作为连接点构建股东关系网络，当两个公司拥有一个或者多个相同股东时，则认为这两个公司间存在股东关系网络，否则不存在股东关系网络。本文筛选出上市公司的前十大股东，然后用社会网络分析软件Pajek 计算出股东关系网络的相关指标。稳健性检验时，考虑前十大股东中一致行动人的影响，将属于同一一致行动人的不同股东视为同一股东，重新计算股东关系网络指标；此外，也以前五大股东为基础计算股东关系网络指标进行稳健性检验。

（二）变量的测度

1. 被解释变量（Cu）

本文使用产能利用率（Cu）作为被解释变量。目前已有的测度产能利用率的方法有生产函数法、成本函数法、数据包络分析法等。与其他方法相比，使用生产函数法计算产能利用率有以下优点：第一，该方法中设定的参数有经济学意义，有扎实的经济学作为依据；第二，与成本法等方法相比，生产函数法仅需要资本投入、劳动力投入和产出指标的数据进行计算，数据更容易获得。本文参考余东华和吕逸楠的做法[7]，采用柯布—道格拉斯（C-D）生产函数建立生产函数模型，测度出样本企业实际产出和最优产能的比值即为产能利用率；该指标越高，表明企业产能利用率越高，企业产能过剩程度越轻；使用这种方法估算出的企业产能利用率会出现大于等于1 的情况。根据沈坤荣等的解释，计算的产能利用率并不是各行业真实的产能利用率，而是企业所处时间跨度中的相对值[30]。参考其做法，后续分析时将产能利用率大于3 或小于0.1 的异常值剔除。

2. 解释变量（Network）

解释变量为股东关系网络指标（Network），选取度中心度（Degree）和结构洞（Ci）两个指标来衡量。度中心度衡量与某企业直接联结的其他企业的数量之和，描述的是企业的活跃程度。企业的度中心度越高，那么说明该企业越接近网络的中心，拥有更加丰富信息和资源。结构洞一般用来衡量股东关系网络的中介位置，在网络中占据结构洞关键位置的企业更有利于获得更多的信息和资源，一般用约束回归系数来表示。为了便于解释，采用1 与约束回归系数的差额来衡量[31]。该指标越大，表示结构洞越丰富，冗余信息越少，有用信息越多，网络中介位置越丰富[32]。

稳健性检验中股东关系网络指标是接近中心度和中介中心度。接近中心度（Closeness）衡量某企业与股东关系网络中的其他企业的距离；中介中心度（Betweenness）衡量股东关系网络中某个企业控制其他企业联系路径的程度。

3. 控制变量

本文参考罗美娟和郭平的做法，选取企业规模、财务杠杆、资产收益率、产权性质作为企业层面控制变量，选取了人均地区生产总值、货物出口额和工业增加价值占比等省级层面的控制变量[33]。此外，还控制了行业和年份，主要变量如表1 所示。

表1 主要变量表

（三）模型的设计

本文设置以下模型研究股东关系网络对产能利用率的影响：

其中，下标i与t分别表示企业与年份，Cu表示企业产能利用率，Network表示股东关系网络指标。如果a1显著为正，则证明股东网络关系能够提高产能利用率。

四、实证结果分析

（一）描述性统计与相关性分析

从表2 中可以看出我国工业企业产能利用率的平均数为0.960 6，说明产能利用率水平较好。度中心度平均值为3.472 4，标准差为2.081 0，说明我国工业企业间度中心度普遍不高，且差距较大；结构洞的平均值为0.776 6，处于中等水平。

表2 变量描述性统计

表3 是主要变量的相关性矩阵。其中下三角为Pearson 相关回归系数，上三角为Spearman 相关回归系数。可以看出，度中心度与产能利用率的Pearson 回归系数和Spearman 回归系数分别为0.183 1 和0.193 2，且在1% 的水平上显著；结构洞与产能利用率Pearson 回归系数和Spearman 回归系数分别为0.121 5 和0.195 1，且在1% 的水平上显著，初步支持原假设。相关回归系数矩阵中的回归系数多数都小于0.5，说明不存在严重的多重共线性问题。

（二）回归结果分析

采用OLS 法考察股东关系网络对企业产能利用率的影响，回归结果如表4 所示。其中列（1）和（3）没有放入控制变量，仅控制了行业和年份。从表中可以看出，Degree的回归系数分别为0.049 2、0.025 9，且在1% 的水平上显著；Ci的回归系数为0.209 5、0.093 9，且在1% 的水平上显著。说明企业的股东关系网络越好，产能利用率越高，产能过剩程度越轻。该结果支持H1。

表4 股东网络关系对产能利用率的影响

（三）稳健性检验

为使本文的研究结论更加可靠，本文进行了替换解释变量、替换被解释变量、重新计算股东关系网络等稳健性检验。结果显示，上述结论稳健。

1. 替换解释变量

在模型1 的基础上，使用前十大股东计算出的接近中心度（Closeness）和特征向量中心度（Eigenvector）代替度中心度和结构洞再进行回归。Closeness、Eigenvector的回归系数分别为0.361 8、3.810 8，且在1% 水平上显著。与基本回归结果一致，结论稳健。

2. 替换被解释变量

使用总资产周转率TAT 作为产能利用率的替代变量。总资产率等于营业收入比期末总资产，表示企业全部生产资源的使用效率。总资产周转率越小，代表企业的产能利用率越低，产能过剩程度越严重。Degree、Ci的回归系数分别为0.004 7、0.016 2，且在1%的水平上显著。与基本回归结果一致，结论稳健。

3. 重新计算股东关系网络指标

本文从两个方面进行重新计算度中心度、结构洞等股东关系网络指标。

第一，考虑前十大股东中一致行动人的影响，重新计算度中心度、结构洞等股东关系网络指标。在公司的前十大股东中，可能存在属于同一一致行动人的不同股东，这些股东受到一致行动人的影响，会采取一致行动。因此，将属于同一一致行动人的不同股东视为同一股东，重新计算相应的度中心度、结构洞，再进行回归。考虑一致行动人后，Degree、Ci的回归系数分别为0.024 4、0.091 9，且在1%的水平上显著，与基本回归结果一致；结论稳健。

第二，构建前五大股东的股东关系网络指标，重新计算度中心度与结构洞进行回归。前五大股东Degree、Ci的回归系数分别为0.024 7、0.099 0，并且在1% 的水平上显著。与基本回归结果一致；结论稳健。

（四）内生性检验

1. 滞后一期检验

考虑到解释变量对产能利用率程度影响的时滞效应，对网络位置指标取滞后一期后进行回归。可以看出滞后一期Degree、Ci的回归系数分别为0.025 1、0.094 7，且在1% 的水平上显著。与基本回归结果一致，结论稳健。

2. 工具变量法

本文参考黄灿和李善民的方法，基于企业所在行业的年度股东关系网络指标均值构造工具变量，用两阶段最小二乘法来识别股东关系网络对产能利用率的影响[34]。调整R2为0.157，F 值为64.26，大于常规的临界值10，表明工具变量对内生变量具有较强的解释力。从第二段回归结果可知，Degree、Ci的回归系数仍在1%水平上显著为正，表明好的股东关系网络有助于提升企业的产能利用率，结果仍然成立，结论稳健。

五、机制分析

前文已经证实，股东网络关系能够提升企业产能利用率，缓解产能过剩问题。那么其作用机制又如何？参考温忠麟等的中介效应，检验技术创新、投资效率等的机制作用[35]。

（一）技术创新的机制作用

目前许多研究都证实社会网络对企业创新有着促进作用。首先，占据网络位置越好的企业，更有可能获得所需要的资源。这些资源会提供给企业产生新想法所需要的外部信息，从而推动企业的创新活动。可以说网络位置与企业的创新成果是相关联的。网络位置越好，企业更能掌握多元化的非冗余资源，企业越能控制更多以及更加关键的资源和信息，这对于需要大量资源和信息的创新活动有着明显的促进作用[36]。其次，良好的网络位置可以为企业提供融资的支持，拓宽研发投入的资金来源，这种引资作用主要是依靠获取商业信用来实现的。再次，股东关系网络是可以带来非冗余信息的“弱关系”网络。这些信息可以减少企业创新过程中的技术不确定性以及市场不确定性，从而促进企业创新。拥有良好的网络位置的企业可以通过人才流动来获取其他企业不具备的核心信息和知识，这些非冗余信息与知识对创新绩效也至关重要[37]。最后，网络位置越好的企业可以与其他企业产生更多的联系以促进相互合作，而企业的合作能力是企业建构知识网络以维持创新的能力[38]。拥有良好网络位置的企业能够有更多机会进行创造性知识重组，增强交流共享知识的能力，并可以接触到更广泛的潜在合作者。并且良好网络位置的企业，能够更有效地辨别出潜在合作企业的资质，从而抓住机会或者避免威胁，提高创新的成功率。

我国产能过剩行业的一大特征就是产品同质化程度严重[4]。而技术创新能够影响企业的投资方向，减少投资的趋同化和同质化，从而供给端减少低质量产品的产出，解决产能过剩问题[39]。技术创新能够提高行业的准入门槛，差异化特征明显的产品由于受到市场需求的制约，企业很难大规模投资，避免“潮涌”现象发生，因此技术创新对提升产能利用率有关键作用。股东网络关系并非完全直接作用于企业的产能利用率，而是通过提高企业的技术创新，从而在一定程度上缓解企业产能过剩程度。

为了验证上述分析，本文将检验技术创新的中介效应。由于研究开发经费支出能够体现出企业对于创新资源和技术要素的投入，对企业技术创新具有较大的影响作用，因此采用研究开发经费支出的自然对数来衡量技术创新能力，结果如表5 列（1）～（4）所示。可以看到，列（1）中Degree的回归系数显著为正，列（2）中加入技术创新中介变量RD之后，Degree的回归系数显著为正，而且回归系数值均有所降低，表明技术创新的加入使得股东网络关系对产能利用率的作用减弱。列（3）（4）中结构洞、技术创新和产能利用率也同样通过了中介效应检验，验证了以上分析。

表5 中介效应检验

此外，对技术创新的中介效应进行Sobel 检验与Bootstrap 检验。Sobel 检验的结果显著（Sobel z＞1.96，p＜0.05）；采用偏差校正Bootstrap 法，重复抽样次数为1 000 次，回归结果显示中介效应在95%水平上的置信区间上均不包含0，说明中介效应存在。

（二）投资效率的机制作用

现有研究已从多种角度考察股东网络对于投资效率的影响。陈运森和谢德仁发现如果独立董事的网络中心度更高，更有能力和动机监管经理人的投资和决策，从而阻止其非效率投资的行为，企业的投资效率也更高[29]。李维安等发现如果基金投资者拥有更高的中心度，那么他更能利用信息和资源的优势改善过度投资时的投资效率[40]。沙浩伟和曾勇发现在企业通过交叉持股组建的平台中，成员企业的网络位置越好，越能缓解投资不足和抑制过度投资，整体投资效率也更高[41]。对于处在良好网络位置的企业来说，一方面其股东能够掌握更多的关键信息资源，能够更深入地参加公司决策的制定，利用自己丰富的社会网络资源与管理层有效沟通；另一方面具有的信息优势还能够及时洞悉企业的经营管理状况，从而提出更可行的建议与措施，最终改善企业的治理水平，提升投资效率，进而提高企业的产能利用率，缓解产能过剩。

为了验证上述分析，本文将检验投资效率的中介效应。参考Richardson[42]、许为宾和周建[43]的方法，基于Richardson 模型进行OLS 得到的残差。大于0 时的残差代表企业存在过度投资，且该值越大过度投资的程度越严重；小于0 时的残差代表企业存在投资不足，且该值越小投资不足的程度越严重。为了回归时方便理解，用残差的绝对数来代表投资效率，用1 减去该值，得到投资效率指标Inveffi，该指标越大，表示企业投资效率越大，投资越有效。回归结果如表5 列（5）～（8）所示。根据中介效应的检验规则，列（5）（6）中的解释变量度中心度和中介变量均显著，并且可以看出加入技术创新中介变量之后，度中心度对产能利用率的效应同样显著，但是回归系数值均有所降低，表明投资效率的加入使得股东网络关系对产能利用率的作用减弱。列（7）（8）中结构洞、投资效率和产能利用率也同样通过中介效应检验，验证了以上分析。

此外，对投资效率中介变量进行了Sobel 检验与Bootstrap 检验。Sobel 检验的结果显著（Sobel p＜0.01）；采用偏差校正Bootstrap 法，重复抽样次数为1 000 次，回归结果显示中介效应在95%水平上的置信区间上均不包含0，说明中介效应存在。

六、异质性分析

（一）股权性质的差异

企业产能利用率会受企业所有权性质的影响。有研究认为，国有产权性质对产能利用率存在负向影响，并且国有产权缺乏优胜劣汰的产能调整和退出机制[44]。国有企业获取土地和融资等关键性资源的成本更低，当获取资源成本降低时，企业更有可能扩张产能，致使产能利用率下降。也有发现国有企业国有股比例与产能利用率正相关，国有产权并不是产能过剩产生的根源。国有企业相对于非国有企业往往被政府利益所捆绑，经营目标不是单一的以利润为导向，还承担了增加税收、吸收就业甚至维护社会稳定等多重政治、社会职能的经营目标[45]。相较于非国有企业，国有企业在行业准入、融资能力、关键自然资源获得及相关政策性支持等方面均处于相对优势的位置。同时，国有企业相对于非国有企业，需要承担更多的社会责任，一方面要获得一定的经济效益，另一方面还要兼顾整个产业的健康发展。

基于此，根据产权性质划分样本。State为企业产权性质变量。国有企业组取值为1，非国有企业组取值为0，在此基础上计算解释变量和产权性质的交互项，检验在产权性质不同的情况下股东关系网络对于企业产能利用率的影响，异质性分析的回归结果如表6 列（1）（2）所示。Degree×Sate、Ci×State的回归系数分别为0.038 7、0.051 8，均在1%的水平上显著，表明股东关系网络对企业产能利用率的积极影响在国有企业中更加显著。国有企业由于需要承担更多社会责任，因此更倾向于利用的股东网络关系以缓解产能过剩。

表6 异质性分析

（二）第一大股东持股比例的差异

多个大股东相互制衡、相互监督是一种比较理想的股权结构。当一股独大时，其他股东很难对大股东形成制衡，不利于企业长远发展。朱德胜和周晓珮表明，大股东的控制权过高时，由于缺乏对其相应的制衡，会导致大股东的“一言堂”，干预企业的决策以满足自身的利益[46]。窦欢和陆正飞认为，随着大股东持股比例增高，其他股东会对大股东的自利行为更敏感[47]。当大股东持股比例在50% 以上时，即使其他股东担心其自利行为，但由于力量的分散，难以起到有效的监督作用，导致企业效率的损失。而股权制衡可以缓解双重代理成本、降低企业非效率投资。大股东的比例越低时，股权制衡越高，企业的经营效率也越高。

本文基于以上分析，计算样本企业第一大股东持股比例Top1的均值，将样本中高于均值企业的Top1赋值为1，低于均值企业的Top1赋值为0，检验和第一大股东持股比例差异的影响，回归结果如表6 列（3）（4）所示。Degree×Top1的回归系数为0.012 3，在10% 的水平上显著；Ci×Top1的回归系数为0.091 3，在1%的水平上显著。表明股东关系网络对企业产能利用率的积极影响在第一大股东持股比例较高时更加显著。

（三）企业风险承担水平的差异

企业的风险承担水平是指企业所承担风险程度的高低，包括企业所承担的经营风险和财务风险程度的高低，一般用收益率的波动来衡量。风险承担有助于企业提高经营绩效，实现股东财富最大化，从而增强企业长期竞争的优势。在更高的企业风险承担下，企业识别并利用投资决策会更加充分，从而提升资源配置效率，同时显著提升企业价值。也有研究认为，企业较高的风险承担水平会降低企业价值，因为当企业绩效未达到目标时，企业的风险追逐程度会更高，这时较高的企业风险承担水平会使得企业管理者的决策更加保守，从而降低企业的价值[48]。董保宝发现，企业风险承担水平过高也会适得其反，资源的约束会使得过度冒险的企业机会识别能力和运营管理能力下降，直接的后果就是绩效逐渐下降[49]。

基于以上的分析，本文根据余明桂等[50]的做法，计算样本企业的企业风险承担水平，并将企业风险承担水平高于均值企业的Risk赋值为1，反之则Risk赋值为0，回归结果如表6 列（5）（6）所示。Degree×Risk的回归系数为-0.007 2，在10%的水平上显著；Ci×Risk的回归系数为-0.059 6，在5%的水平上显著。表明股东关系网络对企业产能利用率的积极影响在企业风险承担水平低时更加显著。我国产能过剩的成因主要有企业的过度投资和盲目扩张，而企业的风险承担水平与投资效率呈负相关关系，也就是说企业风险承担水平越低时投资效率越高，过度投资的可能性就越低，这在一定程度上避免了企业产能过剩的发生。

七、结论与建议

（一）研究结论

企业作为市场活动中的重要单位，通过股东之间的直接或间接的关系形成社会网络，网络中处于关键位置带来的优势会影响企业决策，进而这种优势会作用于企业产能利用率的提升。基于此，本文以2008—2020 年A 股上市的工业企业作为研究样本，实证检验了股东关系网络对企业产能利用率的影响。研究发现：股东关系网络越好的企业，产能利用率也越高。在替换解释与被解释变量、引入工具变量和将变量滞后一期等稳健性检验后，结论依然成立；股东关系网络主要通过技术创新和投资效率提高企业产能利用率；国有企业、第一大股东持股比例较高的企业和风险承担较低的企业，其股东关系网络对企业产能利用率的提升作用更加明显。

（二）研究建议

第一，加强股东关系网络建设。鉴于更好的股东关系网络可以提高产能利用率，政府可通过宏观政策来鼓励企业通过正式或非正式的社会关系来构建社会关系网络，增强企业间信息资源交流对产能利用率的提升效果。在全球化的背景下，企业之间分工合作的范围在扩大，企业的组织结构也从传统的单个企业演化为企业间的网络形式，合作共赢、共同发展已经成为常态。企业不能只顾单打独斗，而应积极与其他企业建立广泛联系，主动提升自身在社会关系网络中的中心性及中介性，发挥其正协同效应，利用网络关系所扩大的信息资源优势提升自身产能利用率。

第二，加强企业的技术创新和投资效率。鉴于股东关系网络可以通过技术创新和投资效率等途径影响企业的产能决策，一方面建议政府要加强对科研的支持，对企业从事研究开发活动给予更为广阔的融资渠道，并给予税收优惠政策以激励技术创新。此外要继续加强知识产权保护工作，激发企业创新活力，促进科技成果转化，同时要强化相关法律在科技成果保护中的规则引领和价值导向职能，让企业创新没有后顾之忧。另一方面，投资活动作为企业的持续发展之源，企业应加强内部控制以减少无效投资并避免过度投资减损企业价值；同时优化对投资行为和决策问题的监管方案，以促进投资效率提升。

第三，加强企业的自身建设，更能发挥股东关系网络的作用。研究发现，不同的产权性质、不同的第一大股东持股比例、不同的风险承担水平，股东关系网络对产能利用率的作用不同。因此，需要适当提高第一大股东的持股比例，增强企业的风险承担能力，强化企业的自身建设。同时，利用股东关系网络增强企业之间信息互联互通，通过公开市场主体、投资项目、产量产能等信息引导供求平衡，防止低水平重复建设的发生，利用市场优胜劣汰的功能淘汰落后产能。