上市公司社会网络位置与研发效率研究——基于三阶段DEA模型的方法

发布时间：2020-11-12 17:57

　　 本研究主要关注企业所嵌入的社会网络环境对企业研发效率的短期和长期影响,以及我国上市公司实际研发效率评价问题。很多企业都在研发活动中有意识地通过企业社会网络开发自己的外部知识资源,但当前的研究在社会网络对研发效率的影响方向上,存在一定的争议。为了研究处于不同社会网络位置的企业研发效率受到的影响,本文构建了我国上市公司的二模社会网络模型,并采用网络中的178家上市公司的相关数据,结合其研发投入产出数据建立了同时考虑网络位置时滞和投入产出时滞的三阶段DEA模型。实证分析结果表明,社会网络位置对上市企业的研发效率有显著的影响,但社会网络位置的不同方面对研发效率具有不同的影响,企业拥有的社会网络连接的数量指标(如点度、结构洞比重)对研发效率主要形成短期的影响,企业在社会网络中与其他节点之间的密切度指标(如接近度、中介中心性)则对研发效率有长期影响;并且不同性质的上市公司所处的社会网络位置对研发效率的影响有所不同。最后本文结合现有的理论对实证结果做出了总结。
【部分图文】：

则其二模网络如图1所示，图1中lc1、lc2、lc3三个上市公司通过与其他公司rc1、rc2、rc3、rc4之间的关联关系产生间接的联系。从而可以根据网络之间的关系对节点企业的相关社会网络位置属性进行测算，如在本例中，lc1、lc2、lc3的点度分别为2、3、2；接近度中心性分别为0.375、0.600、0.429；结构洞比重分别为0.500、0.333、0.500；中介中心性分别为0.033、0.633、0.333(1)。2、三阶段DEA模型

利用Pajek 5.02社会网络分析工具，本研究构建了上市公司二模社会网络，并对相关指标进行了测算。表3列出了所构建的我国上市公司社会网络2010—2015年相关属性的具体情况。其中，网络的点度、接近度、结构洞比重和中介中心性平均值的变化情况如图2所示，从表3和图2中可以看出，2010—2015年，我国上市企业网络的平均点度呈上升趋势，结构洞比重呈下降趋势，一定程度上说明我国上市企业在经济市场上的联系呈越来越密切的趋势；网络的接近度和中介中心性则呈现出波动趋势，在2012年达到峰值，2013年达到谷值，则在一定程度上表明，随着新企业的加入和市场周期的变化，企业所在的社会网络位置获得信息的能力和对市场的掌控能力会呈现出一定的波动。表4列出了所筛选出的178家A股上市企业研发投入产出的相关统计情况，其中网络位置数据为2014年样本企业数据的平均值。
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本文编号：2881052