董事網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響研究
——來(lái)自中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

王 熹 劉國(guó)枝 王 利 周浩倩

（天津財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院，天津 300222）

引 言

企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)反映了企業(yè)在投資決策過(guò)程中對(duì)投資項(xiàng)目的選擇，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高，管理者放棄風(fēng)險(xiǎn)較高但預(yù)期凈現(xiàn)值大于零的投資項(xiàng)目的可能性越小［1］。微觀層面，更高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平有利于企業(yè)資本配置效率的改善和價(jià)值的提高［2］；宏觀層面，亦可促進(jìn)整個(gè)社會(huì)的資本積累，提高社會(huì)生產(chǎn)率，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)［3］。因此，如何提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，成為理論界和實(shí)務(wù)界備受關(guān)注的話題。

基于資源依賴?yán)碚摚髽I(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升離不開(kāi)信息和資源的有效供給，除市場(chǎng)機(jī)制和正式制度外，外部非正式制度渠道也日益成為企業(yè)獲取信息和資源的重要方式，在我國(guó)“關(guān)系型” 社會(huì)特征背景下，企業(yè)間關(guān)系聯(lián)結(jié)所形成的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)已成為重要的嵌入社會(huì)結(jié)構(gòu)的非正式制度安排。由董事在不同企業(yè)間兼任所形成的董事網(wǎng)絡(luò)也成為影響企業(yè)投資決策的一種十分重要的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)形態(tài)［4］。

已有學(xué)者從管理者特征［5］、管理層激勵(lì)與約束［6］等視角探討了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響因素，認(rèn)為管理者過(guò)度自信、管理者具有海歸背景等個(gè)人特征以及企業(yè)的晉升激勵(lì)、高管的薪酬差距等都會(huì)顯著影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。然而，鮮有研究從企業(yè)所處的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系等外部視角分析其如何影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。根據(jù)我國(guó)公司法，董事會(huì)對(duì)企業(yè)投資決策擁有控制權(quán)［7］，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)極大程度上取決于董事決策。董事網(wǎng)絡(luò)具有知識(shí)傳播和流動(dòng)的重要特征，是知識(shí)溢出的重要通道［8］。處于網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)關(guān)系中的企業(yè)可以通過(guò)知識(shí)資源的獲取，為投資決策制定提供更多參考依據(jù)。此外，經(jīng)濟(jì)主體的投資決策還與其所處的宏觀環(huán)境密切相關(guān)。當(dāng)前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展正處于轉(zhuǎn)型升級(jí)期，經(jīng)濟(jì)政策不確定性顯著增加，可能改變企業(yè)的投融資環(huán)境以及未來(lái)發(fā)展預(yù)期，影響經(jīng)濟(jì)主體的風(fēng)險(xiǎn)偏好［9］?；诖耍疚膶⑻剿骱蜋z驗(yàn)董事網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響及其內(nèi)在機(jī)制和邊界條件。

本文基于我國(guó)上市公司董事兼任行為普遍存在的背景，探究董事網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)制，拓展了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的前因變量。以往研究多關(guān)注企業(yè)創(chuàng)新、融資約束、投資效率等方面，考察董事網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)作用效果的文獻(xiàn)并不多見(jiàn)，本文從董事網(wǎng)絡(luò)位置的角度，擴(kuò)展了其經(jīng)濟(jì)后果的研究。同時(shí)，本文探索了知識(shí)溢出在董事網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響過(guò)程中發(fā)揮的作用，拓展了二者之間的中介機(jī)制研究，并引入經(jīng)濟(jì)政策不確定性作為調(diào)節(jié)變量，厘清了董事網(wǎng)絡(luò)位置影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的邊界條件。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 董事網(wǎng)絡(luò)位置與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

董事網(wǎng)絡(luò)是公司董事會(huì)的董事個(gè)體以及董事之間通過(guò)至少在一個(gè)董事會(huì)同時(shí)任職而建立的直接和間接聯(lián)結(jié)關(guān)系的集合［10］。根據(jù)資源依賴?yán)碚摚髽I(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是一項(xiàng)資源消耗性活動(dòng)，具有很強(qiáng)的資源依賴特征［3］。董事網(wǎng)絡(luò)承載著豐富的社會(huì)資本，是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的重要資源，有利于企業(yè)發(fā)展［11］。企業(yè)若能獲得嵌入于董事網(wǎng)絡(luò)中的社會(huì)資本，則能擁有蘊(yùn)藏其中的重要資源，當(dāng)面臨風(fēng)險(xiǎn)性投資項(xiàng)目決策時(shí)能夠打破資源限制，減少風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，有利于風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提高。

董事網(wǎng)絡(luò)中的社會(huì)資本在網(wǎng)絡(luò)中并非均勻分布，意味著企業(yè)通過(guò)董事網(wǎng)絡(luò)獲取的信息和資源因其所處的董事網(wǎng)絡(luò)位置不同而產(chǎn)生差異，可能影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平［12］。衡量網(wǎng)絡(luò)位置的變量中使用最多的是中心度和結(jié)構(gòu)洞，中心度衡量了個(gè)體行動(dòng)者在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度，強(qiáng)調(diào)與自我直接聯(lián)系的特性［13］。企業(yè)的中心度越高，說(shuō)明它越接近網(wǎng)絡(luò)中的核心位置，擁有更多的網(wǎng)絡(luò)成員聯(lián)結(jié)、更豐富的資源獲取渠道以及更快捷的信息傳遞，從而獲取的關(guān)鍵資源和保密信息就越多［14］，在投資決策時(shí)更有能力甄別風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇。因此董事網(wǎng)絡(luò)中心度越高，企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平也會(huì)越高。

結(jié)構(gòu)洞指網(wǎng)絡(luò)中某些個(gè)體之間存在無(wú)直接聯(lián)系或關(guān)系間斷的現(xiàn)象，從網(wǎng)絡(luò)整體來(lái)看，宛如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中出現(xiàn)了洞穴［15］。在董事網(wǎng)絡(luò)中，上市公司的非兼任董事與其它上市公司的董事之間通過(guò)連鎖董事間接交流，因此整個(gè)上市公司董事網(wǎng)絡(luò)充滿了各公司董事會(huì)小網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的結(jié)構(gòu)洞，擁有連鎖董事的公司將因其占據(jù)的結(jié)構(gòu)洞位置而具有一定的結(jié)構(gòu)洞優(yōu)勢(shì)［10］： 占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置的企業(yè)可以獲得更多的信息和資源； 另外，擁有連鎖董事的公司占據(jù)著其他網(wǎng)絡(luò)成員相互聯(lián)系的關(guān)鍵路徑，從而能夠控制信息的傳遞與否以及準(zhǔn)確性［15］。根據(jù)弱聯(lián)結(jié)優(yōu)勢(shì)理論，結(jié)構(gòu)洞可以向組織提供與其他組織的弱關(guān)系聯(lián)結(jié)［16］，從而為企業(yè)帶來(lái)差異化信息和異質(zhì)性資源。企業(yè)擁有的結(jié)構(gòu)洞數(shù)目越多，異質(zhì)性信息和資源就越豐富，越容易做出風(fēng)險(xiǎn)性高的投資決策，提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

因此，本文提出如下假設(shè)：

H1： 董事網(wǎng)絡(luò)位置正向影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

H1a： 企業(yè)在董事網(wǎng)絡(luò)中的中心度越高，企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高。

H1b： 企業(yè)在董事網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量越豐富，企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高。

1.2 知識(shí)溢出的中介效應(yīng)

在董事網(wǎng)絡(luò)中，不同企業(yè)由于董事兼任行為而聯(lián)結(jié)在一起，企業(yè)因此可以接觸到來(lái)自其他企業(yè)的信息知識(shí)，促進(jìn)企業(yè)間的知識(shí)流動(dòng)［17］，使得董事網(wǎng)絡(luò)成為知識(shí)溢出的載體。知識(shí)溢出通常指知識(shí)在傳播和擴(kuò)散過(guò)程中對(duì)環(huán)境等造成的外部性［18］。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可以產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng)［8］，為嵌入其中的企業(yè)提供有用的知識(shí)和資源。企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中的不同位置決定了企業(yè)獲得知識(shí)溢出的程度差異，而新知識(shí)的獲取是影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)鍵因素，因此知識(shí)溢出很有可能構(gòu)成董事網(wǎng)絡(luò)位置影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的中介路徑。

從董事網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)知識(shí)溢出的影響角度看，企業(yè)在董事網(wǎng)絡(luò)中的中心度越高，和網(wǎng)絡(luò)中其他成員互動(dòng)交流的機(jī)會(huì)就越多，網(wǎng)絡(luò)“領(lǐng)導(dǎo)者企業(yè)” 越會(huì)受到周?chē)胀ㄆ髽I(yè)的學(xué)習(xí)和跟隨，形成知識(shí)交流集聚［19］。企業(yè)在董事網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)的結(jié)構(gòu)洞越多，就能接觸和控制更多重要知識(shí)源，擁有更大權(quán)力，從而獲得更多的知識(shí)溢出。從知識(shí)溢出對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響角度看，企業(yè)決策的制定依賴其擁有的資源，企業(yè)掌握的知識(shí)資源越豐富，理性的決策者越能對(duì)投資項(xiàng)目做出更加全面的評(píng)估，降低決策的不確定性，從而提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

綜上，本文提出如下假設(shè)：

H2： 知識(shí)溢出在董事網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中發(fā)揮中介效應(yīng)。

H2a： 知識(shí)溢出在董事網(wǎng)絡(luò)中心度對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中發(fā)揮中介效應(yīng)。

H2b： 知識(shí)溢出在企業(yè)占據(jù)的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中發(fā)揮中介效應(yīng)。

1.3 經(jīng)濟(jì)政策不確定性的調(diào)節(jié)作用

經(jīng)濟(jì)政策不確定性指市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)主體無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)知政府是否、何時(shí)以及如何改變現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)政策［20］。經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)影響企業(yè)的投融資環(huán)境以及經(jīng)濟(jì)主體的風(fēng)險(xiǎn)偏好，從而影響企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為。經(jīng)濟(jì)政策不確定性具有明顯的雙向效應(yīng)，會(huì)造成經(jīng)濟(jì)環(huán)境波動(dòng)，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)主體難以做出準(zhǔn)確預(yù)判，激發(fā)其風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避動(dòng)機(jī)，傾向更加保守的戰(zhàn)略； 同時(shí)又能帶來(lái)新的投資機(jī)會(huì)，激發(fā)經(jīng)濟(jì)主體的機(jī)遇逐利動(dòng)機(jī)［21］。

當(dāng)企業(yè)處在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的環(huán)境中，董事網(wǎng)絡(luò)蘊(yùn)含的信息和資源具有幫助企業(yè)抵抗風(fēng)險(xiǎn)沖擊的作用［22］。從董事網(wǎng)絡(luò)中心度的角度看，越接近核心位置的企業(yè)，與其他企業(yè)的聯(lián)結(jié)關(guān)系越密切，越能夠獲得有利于決策的關(guān)鍵信息和資源。在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的環(huán)境中，這些關(guān)鍵信息和資源對(duì)企業(yè)制定投資決策能起到更為明顯的助益。從企業(yè)占據(jù)的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量的角度看，企業(yè)擁有的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量越多，能獲取的異質(zhì)性信息則越多。隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高，企業(yè)利用異質(zhì)性信息能夠?qū)ν獠凯h(huán)境做出更準(zhǔn)確的判斷，從而有利于其投資決策的制定。經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高時(shí)，董事網(wǎng)絡(luò)獲取信息和資源的優(yōu)勢(shì)越會(huì)被放大，從而對(duì)董事的風(fēng)險(xiǎn)投資產(chǎn)生更為明顯的影響，進(jìn)而改變企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

綜上，本文提出如下假設(shè)：

H3： 經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向調(diào)節(jié)董事網(wǎng)絡(luò)位置與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系。

H3a： 經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向調(diào)節(jié)董事網(wǎng)絡(luò)中心度與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系。

H3b： 經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向調(diào)節(jié)企業(yè)占據(jù)的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2011～2022 年中國(guó)A 股上市公司作為研究樣本，由于被解釋變量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的計(jì)算需要3 年窗口期數(shù)據(jù)，因此本文實(shí)際使用2009～2022 年數(shù)據(jù)。同時(shí)按照以下原則對(duì)樣本進(jìn)行篩選：（1） 剔除含S、ST、PT 標(biāo)識(shí)的公司； （2） 剔除金融行業(yè)上市公司； （3） 剔除同時(shí)發(fā)行B、H 股的公司； （4） 剔除數(shù)據(jù)存在缺失及明顯異常（包括所有者權(quán)益為負(fù)及資產(chǎn)負(fù)債率大于1）的樣本。為規(guī)避極端值的影響，本文對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的Winsorize 縮尾處理。最終得到12 個(gè)年度共計(jì)26985 個(gè)樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)。文中的經(jīng)濟(jì)政策不確定性數(shù)據(jù)來(lái)自http：/ /www.policyuncertainty.com/china＿monthly.html 網(wǎng)站，其他數(shù)據(jù)均源自CSMAR、WIND和CNRDS 數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)處理軟件為Stata17。

2.2 變量定義

（1） 被解釋變量

企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（Risk）。參考何瑛等（2019）［23］的做法，采用企業(yè)盈利的波動(dòng)性衡量風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，計(jì)算方法如式（1）、（2） 所示：

ROA為企業(yè)相應(yīng)年度的息稅前利潤(rùn)（EBIT）與當(dāng)年末資產(chǎn)總額的比率。計(jì)算盈利波動(dòng)性時(shí)，以每3 年（t－2 年至t年）作為一個(gè)觀測(cè)時(shí)段，滾動(dòng)計(jì)算經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的ROA（Adj＿ROA）標(biāo)準(zhǔn)差。行業(yè)劃分依據(jù)證監(jiān)會(huì)2012 年版行業(yè)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，由于制造業(yè)企業(yè)數(shù)量較多，因此對(duì)制造業(yè)企業(yè)所屬行業(yè)取兩位代碼進(jìn)行細(xì)分。

（2） 解釋變量

董事網(wǎng)絡(luò)位置（Network）。本文用網(wǎng)絡(luò)中心度和結(jié)構(gòu)洞兩個(gè)變量衡量董事網(wǎng)絡(luò)位置。

網(wǎng)絡(luò)中心度（DegMn）。參考張勇（2021）［24］的做法，本文選取程度中心度作為衡量網(wǎng)絡(luò)中心度的指標(biāo)。該指標(biāo)描述了在網(wǎng)絡(luò)中與某個(gè)個(gè)體直接相連的其他個(gè)體數(shù)量，反映個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)中的交流活躍性，是對(duì)網(wǎng)絡(luò)位置中心度最直觀的測(cè)量。計(jì)算方法如式（3） 所示：

其中，i為某個(gè)董事，j為當(dāng)年除了i之外的其他董事。若兩位董事至少在同一個(gè)公司董事會(huì)共事則Xji為1，否則為0。g是公司當(dāng)年董事網(wǎng)絡(luò)中的人數(shù)，用g－1 來(lái)消除不同年份董事規(guī)模差異。Deg的值越大，董事網(wǎng)絡(luò)位置越高。

結(jié)構(gòu)洞（StruMn）。關(guān)于結(jié)構(gòu)洞的測(cè)量指標(biāo)中約束系數(shù)的使用較為廣泛［13］。因此本文選取約束系數(shù)作為結(jié)構(gòu)洞的衡量指標(biāo)，計(jì)算方法如式（4）所示：

其中，Pij表示董事i與董事j的直接關(guān)系強(qiáng)度，∑k≠i，j（PikPkj）表示董事i通過(guò)k路徑與董事j的所有非直接關(guān)系強(qiáng)度之和，直接關(guān)系強(qiáng)度Pij與非直接關(guān)系強(qiáng)度∑k≠i，j（PikPkj）加總后的平方項(xiàng)即表示董事i因?yàn)槎耲而受到的約束程度。將董事i因網(wǎng)絡(luò)中所有其他董事而受到的約束程度進(jìn)行加總，得到Ci。約束系數(shù)衡量的是董事在網(wǎng)絡(luò)中擁有結(jié)構(gòu)洞的匱乏程度，約束系數(shù)越小，董事?lián)碛械慕Y(jié)構(gòu)洞越豐富。Ci的最大值為1，借鑒既有文獻(xiàn)，本文用1 與Ci的差來(lái)衡量結(jié)構(gòu)洞豐富程度。

上述計(jì)算得到的程度中心度和結(jié)構(gòu)洞指標(biāo)均屬于董事個(gè)體層面，參考張勇（2021）［24］的做法，本文取各上市公司所有董事的程度中心度和結(jié)構(gòu)洞的平均值作為公司層面的衡量指標(biāo)，以DegMn和StruMn表示，并將DegMn除以100，對(duì)量綱進(jìn)行統(tǒng)一處理。

（3） 中介變量

知識(shí)溢出（KS）。參考龐瑞芝等（2021）［25］的做法，首先，利用永續(xù)盤(pán)存法測(cè)算企業(yè)的知識(shí)資本，企業(yè)第t期的知識(shí)資本測(cè)算如式（5） 所示：

其中，Rt－1表示企業(yè)在第t－1 期的研發(fā)投入，δ為折舊率并假設(shè)為15%，接下來(lái)采用式（6） 估算基期的知識(shí)資本K0，如下所示：

其中，R0為基期研發(fā)投入，g為樣本期內(nèi)企業(yè)研發(fā)投入的平均增長(zhǎng)率。

采用式（7） 測(cè)算企業(yè)的知識(shí)溢出KS，如下所示：

其中，Kjt表示企業(yè)j第t期的知識(shí)資本，ωijt表示企業(yè)j與企業(yè)i第t期在技術(shù)空間中的距離，計(jì)算公式如式（8） 所示：

最后，將得到的KS取自然對(duì)數(shù)作為最終的知識(shí)溢出指標(biāo)。

（4） 調(diào)節(jié)變量

經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）。參考饒品貴和徐子慧（2017）［26］的做法，采用Baker 等（2016）［27］編制的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)來(lái)衡量該指標(biāo)。該指數(shù)以香港《南華早報(bào)》 作為新聞報(bào)道檢索平臺(tái)，通過(guò)關(guān)鍵詞檢索得到與政策不確定性有關(guān)的文章數(shù)量再除以文章總數(shù)，獲得當(dāng)月的經(jīng)濟(jì)政策不確定性數(shù)據(jù)。本文將Baker 等構(gòu)建的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的月度數(shù)據(jù)取算術(shù)平均值并除以100 作為年度數(shù)據(jù)。

（5） 控制變量

參考現(xiàn)有研究企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的文獻(xiàn)［28］，本文的控制變量包括AGE、GROWTH、FIRST、BOARD、INDEP、DUAL，以及年度和行業(yè)的虛擬變量，具體變量選擇和定義如表1 所示。

新聞的負(fù)面性和一致性價(jià)值也可以通過(guò)使用其他敘事特征來(lái)實(shí)現(xiàn)。薩默斯和吉布森指出，敘事是按照一定的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建的。這些標(biāo)準(zhǔn)能夠?qū)崿F(xiàn)并指導(dǎo)有選擇地采用一系列事件或元素，而這些事件或元素源自構(gòu)成該經(jīng)歷的各種開(kāi)放的和重復(fù)出現(xiàn)的事件。（轉(zhuǎn)引自Baker 2006：71）因果情節(jié)設(shè)置使我們能夠權(quán)衡和解釋事件，并將一系列命題轉(zhuǎn)變?yōu)榭山庾x的排序，以便使我們從中提煉出觀點(diǎn)。（ibid.：67）

表1 變量定義

2.3 模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)董事網(wǎng)絡(luò)位置與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系，構(gòu)建如下模型：

其中，i表示企業(yè)，t表示年份，Risk表示企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，Network表示董事網(wǎng)絡(luò)位置，用程度中心度（DegMn）和結(jié)構(gòu)洞（StruMn）兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行度量，Controls表示所有控制變量，Year和Indcd分別表示年度和行業(yè)虛擬變量。ε表示殘差項(xiàng)。

為檢驗(yàn)知識(shí)溢出的中介效應(yīng)，本文借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）［29］對(duì)中介效應(yīng)的檢驗(yàn)程序，在模型（9） 的基礎(chǔ)上，構(gòu)建如下兩個(gè)模型：

其中，KS表示知識(shí)溢出，其他變量含義同上。

為檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)董事網(wǎng)絡(luò)位置與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，構(gòu)建如下模型：

其中，EPU表示經(jīng)濟(jì)政策不確定性，Network×EPU為董事網(wǎng)絡(luò)位置與經(jīng)濟(jì)政策不確定性的乘積項(xiàng)，其他變量含義同上。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

表2 報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（Risk）的平均值為0.042，最值相差較大說(shuō)明不同企業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平存在很大差異。董事網(wǎng)絡(luò)程度中心度（DegMn）以及結(jié)構(gòu)洞（StruMn）的最大值與最小值之差分別為0.421 和0.500，說(shuō)明不同企業(yè)在董事網(wǎng)絡(luò)中的位置存在一定差異，企業(yè)利用網(wǎng)絡(luò)位置可獲取的信息和資源也有所不同。知識(shí)溢出（KS）的平均值為25.655，標(biāo)準(zhǔn)差為1.092，說(shuō)明董事網(wǎng)絡(luò)中存在明顯的知識(shí)流動(dòng)和傳播特征。經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）的最值相差較大，說(shuō)明不同行業(yè)年份不同企業(yè)間面臨的外部環(huán)境不確定性差異較大。此外，本文對(duì)解釋變量及控制變量進(jìn)行了多重共線性檢驗(yàn)，所得各變量的VIF 值及其均值都小于3，說(shuō)明模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 回歸結(jié)果分析

（1） 董事網(wǎng)絡(luò)位置與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

表3 基本回歸結(jié)果

（2） 知識(shí)溢出的中介效應(yīng)

本文借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）［29］的中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序?qū)χR(shí)溢出的中介效應(yīng)進(jìn)行了檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見(jiàn)表3。表3 中列（3） 和列（4） 報(bào)告了董事網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)知識(shí)溢出的影響，其中程度中心度顯著促進(jìn)了知識(shí)溢出，結(jié)構(gòu)洞顯著抑制了知識(shí)溢出。列（5） 和列（6） 檢驗(yàn)了董事網(wǎng)絡(luò)位置、知識(shí)溢出對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，其中，知識(shí)溢出的系數(shù)顯著為負(fù)，且與列（3） 中程度中心度的系數(shù)乘積符號(hào)為負(fù)，間接效應(yīng)顯著； 程度中心度的系數(shù)顯著為正，直接效應(yīng)顯著。列（1） 報(bào)告的程度中心度對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的總效應(yīng)顯著為正，說(shuō)明知識(shí)溢出在董事網(wǎng)絡(luò)中心度對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中發(fā)揮遮掩效應(yīng)而非中介效應(yīng)。可能的原因在于，現(xiàn)代企業(yè)治理結(jié)構(gòu)中，委托代理關(guān)系的存在使得董事的個(gè)人利益與公司利益發(fā)生偏離甚至沖突時(shí)，董事極有可能背離公司利益，發(fā)生道德風(fēng)險(xiǎn)的概率會(huì)顯著增加。企業(yè)在董事網(wǎng)絡(luò)中的位置由連鎖董事的聯(lián)結(jié)關(guān)系決定，連鎖董事在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中處于更核心的位置時(shí)企業(yè)的董事網(wǎng)絡(luò)位置也更關(guān)鍵。當(dāng)處于核心網(wǎng)絡(luò)位置即網(wǎng)絡(luò)中心度更高的董事獲得的知識(shí)溢出越多時(shí)，董事的專(zhuān)業(yè)知識(shí)越豐富，積累的聲譽(yù)和名望越高［30］。為了在未來(lái)實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的名利雙收，他們避免自我聲譽(yù)受損的意愿會(huì)更為強(qiáng)烈［31］。因此當(dāng)企業(yè)面臨一些風(fēng)險(xiǎn)性較大的投資決策時(shí)，董事更傾向于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，減少一旦項(xiàng)目失敗而面臨更大損失的可能性，從而抑制企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

采用上述分析程序，可以發(fā)現(xiàn)知識(shí)溢出在企業(yè)擁有的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中亦發(fā)揮遮掩效應(yīng)?？赡艿脑?yàn)?，處于結(jié)構(gòu)洞位置的企業(yè)獲得的更多為異質(zhì)性信息，而已有研究指出過(guò)多的結(jié)構(gòu)洞導(dǎo)致企業(yè)間的知識(shí)轉(zhuǎn)移存在阻礙［32］，正如列（4） 的回歸結(jié)果顯示，企業(yè)擁有的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量越豐富獲得的知識(shí)溢出越少，異質(zhì)性信息來(lái)源的減少在一定程度上降低了對(duì)管理層認(rèn)知能力的要求和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的可能性，進(jìn)而遮掩了結(jié)構(gòu)洞對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的抑制作用。

綜上，知識(shí)溢出在董事網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中發(fā)揮遮掩效應(yīng)，假設(shè)H2 未得證。

（3） 經(jīng)濟(jì)政策不確定性的調(diào)節(jié)作用

為確保數(shù)據(jù)口徑一致，本文對(duì)解釋變量和調(diào)節(jié)變量進(jìn)行中心化處理，再交乘?；貧w結(jié)果見(jiàn)表4。表4 中列（1） 的結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)政策不確定性與程度中心度交乘項(xiàng)（DegMn×EPU）在10%的水平上正向顯著，表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向調(diào)節(jié)董事網(wǎng)絡(luò)中心度對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的促進(jìn)作用，假設(shè)H3a 得證。經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高時(shí)，董事網(wǎng)絡(luò)中心度較高的企業(yè)由于有更廣泛的聯(lián)結(jié)關(guān)系及更高的地位，可以更充分利用信息和資源的獲取優(yōu)勢(shì)提升企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。列（2） 的結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)政策不確定性與結(jié)構(gòu)洞交乘項(xiàng)（StruMn×EPU）在5%的水平上負(fù)向顯著，這表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向調(diào)節(jié)董事網(wǎng)絡(luò)中企業(yè)擁有的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的抑制作用，假設(shè)H3b得證。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高時(shí)，處于結(jié)構(gòu)洞位置的企業(yè)可以獲得來(lái)源多樣的異質(zhì)性信息，但信息過(guò)載與經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇的雙重壓力容易使管理層決策更傾向保守，從而進(jìn)一步削弱企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。綜上，經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向調(diào)節(jié)董事網(wǎng)絡(luò)位置與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系，假設(shè)H3 得證，其調(diào)節(jié)作用如圖1 和2 所示。

圖1 經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)董事網(wǎng)絡(luò)中心度和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

圖2 經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)結(jié)構(gòu)洞和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

表4 經(jīng)濟(jì)政策不確定性的調(diào)節(jié)作用

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1） 工具變量法

為檢驗(yàn)與修正模型的內(nèi)生性問(wèn)題，本文參考周雪峰等（2021）［12］的做法，選取程度中心度的行業(yè)－年份均值（DegMn＿ind）作為工具變量，并基于模型（9） 進(jìn)行兩階段回歸，回歸結(jié)果如表5 列（1）、（2） 所示。第一階段回歸中，程度中心度的行業(yè)年份均值（DegMn＿ind）的系數(shù)顯著為正，與內(nèi)生變量（DegMn）具有高度相關(guān)性，同時(shí)，F(xiàn) 統(tǒng)計(jì)量均大于10，說(shuō)明工具變量具有有效性。第二階段回歸顯示，程度中心度的估計(jì)值（DegMnhat）系數(shù)在1%的水平上顯著為正。對(duì)結(jié)構(gòu)洞采用相同方法進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果與主回歸一致，表明原結(jié)論穩(wěn)健。

表5 工具變量法和傾向得分匹配法檢驗(yàn)結(jié)果

（2） 傾向得分匹配法

本文進(jìn)一步通過(guò)傾向得分匹配法（PSM）對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行配對(duì)處理以緩解內(nèi)生性問(wèn)題。借鑒呂可夫等（2023）［33］的做法，①將程度中心度（DegMn）指標(biāo)按行業(yè)年度從大到小的順序平均分成4組，數(shù)值最高和最低的組別分別賦值為1 和0，對(duì)應(yīng)處理組和對(duì)照組； ②選取主效應(yīng)模型中的控制變量作為協(xié)變量。通過(guò)基于傾向得分值的1 ∶1 近鄰匹配方法進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)匹配。回歸結(jié)果如表5列（3）、（4） 所示，程度中心度（DegMn）的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，與前文回歸結(jié)果基本一致。對(duì)結(jié)構(gòu)洞指標(biāo)采用相同方法進(jìn)行匹配后，所得結(jié)果也驗(yàn)證了結(jié)構(gòu)洞對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的抑制作用，原結(jié)論穩(wěn)健。

（3） 更換變量度量方式

替換企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)測(cè)度方式。參考何瑛等（2019）［23］的研究，用3 年觀測(cè)時(shí)段內(nèi)的Adj＿ROA極差替換前文使用的Adj＿ROA標(biāo)準(zhǔn)差，得到Risk1并進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表6 列（1）、（2）。列（1）中程度中心度（DegMn）的系數(shù)在5%的水平上正向顯著，結(jié)構(gòu)洞（StruMn）的系數(shù)在1%的水平上負(fù)向顯著，進(jìn)一步證明了前文結(jié)論的穩(wěn)健性。

表6 更換變量度量方式與核心解釋變量滯后1 期的檢驗(yàn)結(jié)果

更換董事網(wǎng)絡(luò)位置測(cè)度指標(biāo)。參考張勇（2021）［24］的研究，本文將各上市公司所有董事的程度中心度和結(jié)構(gòu)洞的平均值替換為中位數(shù)作為公司層面的董事網(wǎng)絡(luò)中心度（DegMd）以及結(jié)構(gòu)洞（StruMd）指標(biāo)，回歸結(jié)果見(jiàn)表6 列（3）、（4）。其中，程度中心度（DegMd）的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，結(jié)構(gòu)洞（StruMd）的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，與主效應(yīng)模型的回歸結(jié)果基本一致，證明了上文結(jié)果的穩(wěn)健性。

（4） 核心解釋變量滯后1 期

本文對(duì)解釋變量取滯后1 期來(lái)緩解模型中可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題?；貧w結(jié)果如表6 列（5）、（6）所示。其中，滯后1 期的程度中心度（LDegMn）系數(shù)為0.008，在5%的水平上顯著，滯后1 期的結(jié)構(gòu)洞（LStruMn）系數(shù)為－0.012，在1%的水平上顯著，與前文所得結(jié)論一致，具有穩(wěn)健性。

（5） 知識(shí)溢出遮掩效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采用Bootstrap 法進(jìn)一步檢驗(yàn)知識(shí)溢出的遮掩效應(yīng)，結(jié)果顯示，在程度中心度對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中，知識(shí)溢出的間接效應(yīng)系數(shù)為－0.001，直接效應(yīng)系數(shù)為0.008，且偏差矯正的95%置信區(qū)間均不包含0； 在結(jié)構(gòu)洞對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中，知識(shí)溢出的間接效應(yīng)系數(shù)為0.001，直接效應(yīng)系數(shù)為－0.010，且偏差矯正的95%置信區(qū)間也均不包含0。上述結(jié)果對(duì)應(yīng)的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著且符號(hào)相反，再次證實(shí)了知識(shí)溢出的遮掩效應(yīng)。

4 研究結(jié)論與政策建議

4.1 研究結(jié)論

本文選取2011～2022 年中國(guó)A 股上市公司為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了董事網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響及其作用機(jī)制和邊界條件。研究發(fā)現(xiàn)：（1） 董事網(wǎng)絡(luò)中心度與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)顯著正相關(guān)，而結(jié)構(gòu)洞與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)顯著負(fù)相關(guān)。企業(yè)獲取關(guān)鍵性的信息和資源有利于風(fēng)險(xiǎn)決策制定，提升企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，過(guò)載的異質(zhì)性信息和資源會(huì)加劇決策壓力，抑制企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)； （2） 知識(shí)溢出在董事網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中發(fā)揮遮掩效應(yīng)。這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)主體在獲取董事網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)溢出時(shí)，有可能出于聲譽(yù)維護(hù)的動(dòng)機(jī)而采取風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避行為，降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平； （3） 經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向調(diào)節(jié)董事網(wǎng)絡(luò)位置與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系，即董事網(wǎng)絡(luò)提供的信息和資源對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響隨著外部環(huán)境不確定性的增加而更加顯著。

4.2 政策建議

（1） 合理構(gòu)建董事網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，提升網(wǎng)絡(luò)中心位置。企業(yè)應(yīng)合理構(gòu)建董事網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，同時(shí)注意中心位置和結(jié)構(gòu)洞位置的差異。企業(yè)要建立更多的直接聯(lián)系，提高網(wǎng)絡(luò)中心位置，有效利用網(wǎng)絡(luò)中的社會(huì)資本，緩解風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)所需的資源依賴壓力； 另外，企業(yè)要認(rèn)識(shí)到董事網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的不利影響，間接關(guān)系雖能給企業(yè)帶來(lái)非冗余且異質(zhì)性的信息，但企業(yè)管理層是否有能力處理這些信息也應(yīng)該被慎重考慮，否則可能會(huì)事倍功半。

（2） 優(yōu)化董事網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，適度獲取外部知識(shí)。企業(yè)要重視知識(shí)溢出的遮掩作用，知識(shí)溢出的獲取并不是越多越好，企業(yè)應(yīng)避免因過(guò)度依賴外部知識(shí)而導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)董事網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控與管理，充分考慮聲譽(yù)效應(yīng)的影響。

（3） 借助董事網(wǎng)絡(luò)把握發(fā)展機(jī)遇，優(yōu)化決策質(zhì)量。企業(yè)應(yīng)充分利用董事網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，建立有效的信息溝通渠道，更加及時(shí)全面地了解經(jīng)濟(jì)環(huán)境和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)，充分利用好董事網(wǎng)絡(luò)關(guān)系進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)，主動(dòng)把握發(fā)展機(jī)遇，提升投資決策質(zhì)量。

本文的研究還存在一定的局限，如知識(shí)溢出在董事網(wǎng)絡(luò)位置與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間發(fā)揮遮掩效應(yīng)，那么二者之間存在的中介作用機(jī)制仍有待進(jìn)一步探索與挖掘。