安 靜，安海忠

(1.中國地質(zhì)大學(xué)(北京)外國語學(xué)院，北京 100083；2.中國地質(zhì)大學(xué)(北京)人文經(jīng)管學(xué)院，北京 100083；3.中國地質(zhì)大學(xué)(北京)資源環(huán)境管理實驗室，北京 100083；4.國土資源部資源環(huán)境承載力評價重點實驗室，北京 100083)

在我國整體的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中，礦業(yè)的重要性不言而喻。礦業(yè)又是屬于資本密集性的產(chǎn)業(yè)[1]，自然會與資本市場具有比較密切的聯(lián)系，有關(guān)礦業(yè)企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)和融資問題，有許多學(xué)者已經(jīng)做了一些相關(guān)的研究，例如，邱景平等[2]、唐玉柱等[3]、查道林等[4]分別討論了礦業(yè)上市公司資本結(jié)構(gòu)影響因素以及各個指標的相關(guān)性；范倩倩等[5]利用熵值法對礦業(yè)上市公司融資效率開展評價分析；孫德桿[6]、李青松、王國順[7]研究我國礦業(yè)類上市公司資本結(jié)構(gòu)的影響因素，利用線性回歸模型資本結(jié)構(gòu)與其影響因素之間的關(guān)系。

工業(yè)經(jīng)濟的高速增長導(dǎo)致了對各類礦產(chǎn)品的需求日益增多，為礦業(yè)企業(yè)的發(fā)展提供了良好的機會。因此礦業(yè)企業(yè)是銀行以及其它主要金融機構(gòu)重要的投資對象，然而由于融資的行為錯綜復(fù)雜，一個金融機構(gòu)在對一家上市礦業(yè)企業(yè)融資的同時，也對另一家礦業(yè)上市公司進行融資，使得礦業(yè)企業(yè)之間共同享受由融資帶來的預(yù)期收益的同時，也要預(yù)想到融資可能帶來的共同風(fēng)險，更重要的是由于共同融資帶給企業(yè)之間的互動關(guān)系，一個企業(yè)的經(jīng)營行為、經(jīng)驗等都會以金融機構(gòu)為媒介傳遞給另一公司，使得礦業(yè)上市公司之間具有某種密切關(guān)系。如果以金融機構(gòu)對兩個礦業(yè)上市公司投資為媒介，就可以建立礦業(yè)企業(yè)與礦業(yè)企業(yè)之間的關(guān)系結(jié)構(gòu)。本文利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論和方法討論并分析這種關(guān)系結(jié)構(gòu)的特點以及對礦業(yè)上市公司的影響。

1 對象選取與研究方法

1.1 樣本確定與數(shù)據(jù)來源

本文選取了在滬、深交易所掛牌交易的125家礦業(yè)上市公司，其中金屬礦產(chǎn)72家；能源礦產(chǎn)53家。融資的金融機構(gòu)選取125家礦業(yè)上市公司中前10大股東中的金融機構(gòu)，如工商銀行、中國銀行、建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行等。具體的數(shù)據(jù)取自證券公司的大智慧交易系統(tǒng)，針對125家上市礦業(yè)公司，統(tǒng)計每家公司的前十大股東中金融機構(gòu)融資情況，選取這些相關(guān)數(shù)據(jù)的時間截至于2012年9月30日。

1.2 建模與研究方法

對125家上市礦業(yè)公司初步統(tǒng)計，得出每家礦業(yè)公司所含金融機構(gòu)股東情況的2-模數(shù)據(jù)，如圖1所示。

圖1 企業(yè)與金融機構(gòu)2-模網(wǎng)絡(luò)的示例

然后，利用UCINET6.0計算出上市礦業(yè)公司共享融資的金融機構(gòu)數(shù)量的1-模數(shù)據(jù)，具體示例見表1。

表1 上市礦業(yè)公司共享融資的金融機構(gòu)數(shù)量表(部分示例)

表1中的數(shù)據(jù)表示企業(yè)之間共同擁有相同金融機構(gòu)的數(shù)量，0表示兩個企業(yè)沒有共同融資的金融機構(gòu)，對角線上的數(shù)據(jù)為該礦業(yè)公司所包含的金融機構(gòu)股東的數(shù)量，比如中金嶺南在前10大的股東中擁有5家金融機構(gòu)，中金嶺南和興業(yè)礦業(yè)共享1家金融機構(gòu)。

本研究只討論礦業(yè)上市公司之間是否擁有共同融資金融機構(gòu)股東，將表1中數(shù)據(jù)矩陣以是否為零二值化，以125家上市礦業(yè)企業(yè)為節(jié)點，以該矩陣為鄰接矩陣，建立網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即以公司為節(jié)點，按兩個公司是否共享金融機構(gòu)建立邊的關(guān)系。

為了能更好地深入了解礦業(yè)上市公司共享金融機構(gòu)的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的特性，各個上市公司在整體網(wǎng)絡(luò)的中心程度以及它們之間的相互影響關(guān)。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)統(tǒng)計屬性角度出發(fā)，對該網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性進行分析，進而揭示礦業(yè)上市公司的整體的關(guān)系結(jié)構(gòu)特性。本文從以下幾個方面討論所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型的特點并進行分析研究。

1)中心性分析。在網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點的重要性可用其在網(wǎng)絡(luò)中所處位置的中心性來衡量，中心性高的節(jié)點會對整個網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健性起到至關(guān)重要的作用。衡量中心性的指標包括度、中間中心度、接近中性度和特征中心度。節(jié)點度表示與該節(jié)點連接的其他節(jié)點的數(shù)目，它代表了該節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的概率，度值越大說明在該節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中越重要；中間中心度測量的是一個點在多大程度上位于其它點的“中間”。一個行動者處于多對行動者之間，那么他的度數(shù)一般較低。相對度數(shù)比較低的點可能起到重要的“中介”作用；接近中心度反應(yīng)的是行動者與網(wǎng)絡(luò)中所有其他行動者的接近性程度。它是一種對不受他人控制的測度。接近中心度是根據(jù)點與點之間的“距離”長度來定義的。如果一個點與網(wǎng)絡(luò)中所有其它點的距離都很短，則稱該點具有較高的整體中心度。接近中心度定義是：一個點的絕對接近中心度是該點與所有其它點的捷徑距離之和；特征向量中心度描繪在網(wǎng)絡(luò)總體結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上最居于核心的行動者，并找出各個行動者之間的距離的“維度”。

2)聚集程度分析。聚集程度用聚集系數(shù)來表示，聚集系數(shù)用來描述網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的聚集情況，即網(wǎng)絡(luò)有多緊密，假設(shè)對節(jié)點i來說，如果有mi條邊和其它mi節(jié)點相連，Ni代表這mi個節(jié)點之間的連線數(shù)量。節(jié)點i的聚集系數(shù)Ci以及網(wǎng)絡(luò)的聚集系數(shù)C 的計算公式見式(1)、式(2)。

(1)

(2)

該統(tǒng)計量反映的是網(wǎng)絡(luò)集團化的程度,即網(wǎng)絡(luò)中同時與某一結(jié)點相連的兩個結(jié)點之間有邊相連的概率，它反映了網(wǎng)絡(luò)的局部特性。

2 實證結(jié)果與分析

依據(jù)上述數(shù)據(jù)，利用UCINET 6.0計算出下面相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)果。

2.1 網(wǎng)絡(luò)的度分布

表2展示網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點度的分布情況，由于篇幅所限，在表2中，我們只由高到低截取了前10個公司節(jié)點，統(tǒng)計結(jié)果表明：度為90以上的有3家，度為0(即為孤立點)的共有14家，度為40以上的節(jié)點占總數(shù)的64.8%，由此可以看出大部分公司的度數(shù)比較高，說明節(jié)點之間的關(guān)系密切，網(wǎng)絡(luò)的密度較大。圖2給出了一定范圍內(nèi)節(jié)點度出現(xiàn)的概率，例如度在80～89之間的節(jié)點出現(xiàn)的概率為0.2，80～89之間的度出現(xiàn)的概率最大。

網(wǎng)絡(luò)連接度的高低對不同網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)健性的影響不盡相同。例如，在生態(tài)系統(tǒng)中，網(wǎng)絡(luò)連接度越高，疾病傳染越快，對整個系統(tǒng)造成的危害越大，即連接只會起到風(fēng)險傳播作用。但礦業(yè)企業(yè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中，連接強度高可以加快信息在網(wǎng)絡(luò)間的傳播，這樣可以促進企業(yè)的技術(shù)進步，提高整個行業(yè)的水平。連接存在風(fēng)險吸收與風(fēng)險傳播兩種相反的作用，這也是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)兼具穩(wěn)健性與脆弱性的又一體現(xiàn)。當整個行業(yè)處于景氣狀態(tài)時，連接度增加則有利于風(fēng)險吸收。反之連接度增加會提高風(fēng)險傳播速度。

表2 網(wǎng)絡(luò)的度分布表(前10)

圖2 不同度的節(jié)點出現(xiàn)的概率分布

2.2 中間中心性

中間中心度是來衡量節(jié)點作為媒介的能力，即占據(jù)在其他兩節(jié)點的聯(lián)絡(luò)方式上重要位置的節(jié)點，點的中間中心度用來度量在多大程度控制他人之間的交往，指數(shù)越高，說明該行動者越居于網(wǎng)絡(luò)的核心，其控制力也就越大，影響力就越大，在網(wǎng)絡(luò)中就具有更強的競爭優(yōu)勢。

圖3給出了125個節(jié)點的相對中間中心度由高到低整體的變化情況，排名前10個相對中間中心度大于或接近1%，這些上市公司在以金融機構(gòu)為媒介的關(guān)系方面具有較強的控制力，有近 80個公司中間中心性在0～1%之間，還有一部分公司中間中心度為0。

圖3 中間中心性

表3列出了中間中心度排名前10(具有較強控制力的)上市礦業(yè)企業(yè)中間中心度的值，其中興業(yè)礦業(yè)度值最高，相對中間中心度值為2.051169%，在網(wǎng)絡(luò)中控制力最強；相對中間中心度值大于1%的公司有9家：盤江股份，上海能源，宏達股份，云南銅業(yè)，寧波富邦，神火股份，遼通化工和馳宏鋅鍺。

表3 節(jié)點的中間中心度(前10)

在行業(yè)中如何發(fā)現(xiàn)具有領(lǐng)導(dǎo)性地位的企業(yè)，根據(jù)企業(yè)之間的關(guān)系，應(yīng)該在企業(yè)的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中選取具有較大度值和較高中中間中心度的節(jié)點企業(yè)。具有較大的度值說明此企業(yè)在行業(yè)中具有較強影響；具有較高中間中心度說明上市公司占據(jù)著重要的人脈資源。因此，行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)選拔應(yīng)結(jié)合企業(yè)自身經(jīng)營狀況，選擇具有較大點度值和較高中間中心度值的企業(yè)。

如果對上述兩種中心度都限定在前10的范圍，節(jié)點度的前10的企業(yè)集合PDT={馳宏鋅鍺，利源鋁業(yè)，平莊能源，宜安科技，安泰集團，遼通化工，銀邦股份，冀中能源，中煤能源，銅陵有色}，中間中心度的前10的企業(yè)集合PBT={興業(yè)礦業(yè),盤江股份,上海能源,宏達股份,云南銅業(yè),寧波富邦,神火股份,遼通化工,馳宏鋅鍺,包鋼稀土},則有式(3)。

PDT∩PBT={馳宏鋅鍺，遼通化工}

(3)

這說明在不考慮其它因素的情況下，只考慮關(guān)系本身上述兩個企業(yè)在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的地位值得重視。

2.3 聚集系數(shù)

表4給出了部分上市礦業(yè)企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)的聚集系數(shù)，圖4說明了所有節(jié)點聚集系數(shù)的分布情況，從圖4中可以看出125家礦業(yè)上市公司的聚集程度，大多數(shù)公司的聚集系數(shù)C在0.5以上，可以看出這些上市公司聚集度高，該節(jié)點與其近鄰節(jié)點形成了一個關(guān)系緊密的小團體，團體內(nèi)關(guān)系比較密切，信息傳播速度快，另一方面也會有某一公司的波動對其它公司會產(chǎn)生波及會影響。同時也說明我國上市礦業(yè)企業(yè)之間關(guān)系復(fù)雜，聯(lián)系密切。

表4 礦業(yè)上市公司網(wǎng)絡(luò)的集聚系數(shù)(部分示例)

圖4 礦業(yè)上市公司的聚集系數(shù)分布

3 結(jié)論

本文研究以金融機構(gòu)對礦業(yè)企業(yè)融資為紐帶，建立了上市礦業(yè)公司之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，并應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法分析了中國礦業(yè)上市公司的關(guān)系結(jié)構(gòu)特性，通過對該網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的中心性指標分析，大部分節(jié)點的度值較高，說明節(jié)點之間的關(guān)系密切，網(wǎng)絡(luò)的密度較大，度的中心性趨向分散。體現(xiàn)“中間人”角色的中間中心性，度值最高的其核心地位就最高。中間中心度值大于1的9家公司有處于較為核心的中心地位；從節(jié)點的聚集系數(shù)上看，多數(shù)公司的聚集系數(shù)在0.5以上，這些公司聚集度高，密度大。本文所

計算和分析的各項指標有利于從不同方面了解各個上市公司的個體情況、整體行業(yè)的情況提供了重要的相關(guān)實證資料和信息，同時對選拔行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者也具有實際指導(dǎo)意義。

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