企业间高管联结与慈善行为一致性——基于汶川地震后中国上市公司捐款的实证研究，本文主要内容关键词为：汶川论文,高管论文,中国论文,慈善论文,企业间论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
现有文献主要从企业层面的战略性动机与企业外部的制度环境压力两个视角研究企业慈善行为(如Zhang et al.，2010；徐莉萍等，2011)，鲜有文献从企业慈善行为决策者视角考察决策者特征对慈善行为的可能影响(Martin，2002)。正如Martin(2002)所言，高管是企业慈善行为的实际决策者，那么高管特征势必会影响企业慈善行为(Hambrick & Mason，1984)。有鉴于此，本文考察高管的关系特征——高管在企业之间建立的联结(以下简称“企业间高管联结”)——对企业慈善行为的影响。企业间高管联结，是指由同时兼任两家或多家企业的高管而在这些企业之间形成的联结关系①。在本文使用的2007年底1549家A股上市公司的研究样本中，企业间高管联结共出任3485个职位，占全体高管职位数28253的12.33%，通过这些高管链接的1287家公司，占公司总体的83.09%。企业间高管联结现象如此普遍，令我们不禁去思考如下问题：存在高管联结的企业之间在捐款行为方面是否表现出一致性？外部高管联结(由独立董事形成的高管联结)与内部高管联结(由除独立董事之外其他高管形成的高管联结)，在企业间捐款行为一致性方面是否存在差异？直接高管联结(一步距离的联结)与间接高管联结(不低于两步距离的联结)在影响公司间捐款行为一致性方面又会怎样？
本文基于2008年5月12日汶川地震之后上市公司的捐款数据和2007年底深沪A股上市公司的高管联结数据，使用QAP相关与回归分析方法，结果发现：相同企业性质(国企或非国企)和相同行业的企业之间在捐款行为方面并未表现出显著的一致性，相同地区(注册地，同为四川和重庆地区除外)和存在高管联结的企业之间在捐款行为方面表现出显著的正向一致性，企业间高管联结在捐款一致性方面的影响强度最大。与现有研究相比，本文可能的贡献如下：(1)从企业间高管联结这个关系网络角度研究企业慈善行为，这一新视角是对现有从企业自身和外部制度环境两个视角的研究的有益补充；(2)从实证角度(基于QAP方法)证实了存在高管联结的企业之间在捐款行为方面表现出一致性，并一步发现不同类型的企业间高管联结(内部与外部、直接与间接)在影响企业间捐款行为一致性程度方面存在着差异；(3)有助于社会公众和政府更好地理解企业捐款行为的发生机制，如果相关部门能够对典型企业(如处在企业网络中心位置的企业)给予恰当关注，那么会在筹集救灾资金方面取得事半功倍的效果。
二、文献回顾与理论假设
现有文献主要从企业层面的战略性动机与企业外部的制度环境压力两个视角研究企业慈善行为。企业的任何行为都是围绕着利润最大化或股东财富最大化这一终极目标而展开的，企业慈善行为也不例外，这也是为何很多文献把关注点放在企业慈善行为的战略性动机(strategic motivations，也称“策略性动机”，主要包括经济动机和政治动机)：山立威等(2008)发现公司捐赠行为存在提高声誉以获取广告效应的经济动机；Zhang等(2010)发现企业的广告强度与慈善捐赠的概率和数量有显著的正向关系；Hess等(2002)认为企业慈善行为是跨国公司进入国外市场的有效方式；Neiheisel(1994)研究表明企业通过慈善捐赠行为与地方政府建立良好的政治关系，既可以获得政府奖励也可以减少其他外部公众对公司可能造成的伤害(Godfrey，2005)；Su和He(2010)发现我国私营企业的慈善捐赠行为具有较强的政治动机，这种动机在制度不太完善的省份更为明显。
企业进行慈善行为除了战略性动机的驱动之外，外部制度环境的压力也非常重要(Martin，2002；徐莉萍等，2011)。作为经济组织的企业没有任何天赋的权利，其生存权和其他权利都需要社会赋予，这就要求企业的活动必须与其所嵌入社会情境的价值观保持一致，以取得合法性地位(Parsons，1960；Campbell et al.，1999)。Martin(2002)指出，以法律法规和社会习俗为基础的结构性行为构成了企业慈善行为的重要组成部分。徐莉萍等(2011)发现媒体关注对企业慈善行为有显著影响，而媒体实质上承载的是社会的主流价值观(即人们普遍认可的制度、规范和认知)，正是由于这种社会普遍认可价值观的压力，使得那些媒体关注度较高的企业更可能从事慈善捐赠行为。
虽然高管是企业慈善行为的主要决策者和实际执行者，但从高管角度研究企业慈善行为的文献却相对较少(Martin，2002)。这些零星文献主要是基于代理理论，认为公司之所以进行慈善捐赠行为，并非是为了最大化公司或股东价值的战略性动机(Atkinson & Galaskiewicz，1988)，而是为了高管自身利益，以公司损失为代价来提升高管的个人形象和社会声望(Haley，1991；Galaskiewicz，1997)。高阶理论(Hambrick & Mason，1984)已经表明，高管特征(如年龄、教育背景、职业路径等)及其异质性会影响诸多方面的企业行为，企业的慈善捐赠行为亦不例外。但鉴于现有高阶理论经常忽略高管团队行为的社会关系属性(Shipilov & Danis，2006)，因此本文仅关注高管的一个关系特征——企业间高管联结——对公司慈善行为的影响。国外相关研究已经表明，企业间高管联结对诸多公司行为产生影响，如毒丸子和金色降落伞(Davis，1991；Davis & Greve，1997)、并购行为(Haunschild，1993)、高管薪酬(Westphal & Zajac，1997)、事业部组织结构(Palmer et al.，1993)、战略选择(Geletkanycz & Hambrick，1997)、政治选举的赞助(Burris，2005)和多元化战略(Chen et al.，2009)等，但这些文献主要集中于企业间高管联结对公司治理和公司战略两个方面影响，还没有关注到其对公司社会责任特别是企业慈善行为的影响。企业间高管联结会对企业慈善行为产生影响，其理论依据如下。
Zukin和Dimaggio(1990)研究表明，决策者的结构化思维模式会限制理性经济推理过程。比如，Nisbett和Ross(1980)研究发现，在决策制定过程中，人们普遍使用启发式(heuristics)方法，而非如新古典经济学所言的理性计算。关于“赢者的诅咒”(the winner's curse)的研究也表明，由于赢者常常陷入过去成功带给他们的思维模式，致使他们在战略判断时盲目自信，并倾向于使用有限的视角和框架，不能充分地考虑竞争者的战略选择，最终使他们“系统性”(非随机性的)地成为过去胜利的“猎物”(Zajac & Bazerman，1991)。除了陷入过去成功思维模式的陷阱之外，决策者所处的社会关系模式情景也会影响他们的决策(Grannovetter，1985)。Granovetter和Swedber(1992)将这种社会关系模式情景分为与决策主体直接互动的关系网络情景和决策主体所在的社会网络结构情景。
高管决策一般不会遵循方案搜寻和选择的常规化过程，而是经常依赖于现有的信息渠道和其他参照物采用简化的现实模型(March，1994)，企业间高管联结便是一个信息渠道，通过高管联结的企业也是目标企业决策者的理想参照物。目标企业决策者在进行慈善捐赠决策时，会受到联结企业行为和企业网络形态的两方面影响(陈仕华、李维安，2011)：一是信息影响，来自于联结企业信息和企业网络信息两个方面。联结企业信息即通过直接获取联结企业高管慈善行为的信息，并以此作为自己恰当行为的“向导”。尽管慈善行为决策者有很多渠道获取这方面信息，如期刊杂志、电视媒体等，但正如Haunschild(1993)所言，通过直接相互联结(如企业间高管联结)获取的信息更加及时、鲜活和生动，因此其信息影响力会更大。联结企业信息影响是目标企业通过与联结企业直接接触获取的直接信息发挥作用的，而企业网络信息影响是目标企业从整个网络共享的信息库中获取的间接信息发挥作用。由于企业网络承载了知识和信息，并提供了这些知识和信息传递的平台，因此企业嵌入于企业网络的结构决定了行为的普及速度及其最终形态(Davis et al.，1997)。一般而言，越靠近网络中心位置的企业，其获得这些信息的速度越快，受到的信息影响也会越大。二是社会影响，也是来自于联结企业和企业网络两方面。企业间高管联结作为社会影响渠道，它有助于某项观点和实践在相互联结的企业间传播，从而使相互联结的企业在行为和观点方面表现出同质性(Coleman et al.，1966)。如果某种行为在企业网络中占绝大多数，那么由于社会隔离机制(Westphal & Khanna，2003)或集体惩罚机制(Powell et al.，1996)，会对于那些未采用这种行为的企业或个人具有极大的社会影响，促使他们采用这种行为。因此，本文拟考察如下假设：存在高管联结的企业之间(企业间高管联结)在慈善捐赠行为方面表现出一致性。换言之，如果目标企业进行了慈善捐赠，那么联结企业进行慈善捐赠的可能性增大。
三、研究设计
(一)样本及数据
为了能够基于上市公司在2008年5月12日四川汶川地震中捐款数据对前文理论假设进行实证检验，本文将2007年底沪深两市1549家A股上市公司作为样本总体。鉴于本文研究变量(企业间高管联结、企业间捐款行为一致性、相同企业性质、相同地区、相同行业)都是关系数据，因此本文的总体观测值是由1549家公司样本生成的两两关系数组成，即2397852个(N×N-N)。
本文数据源于国泰安研究服务中心(简称“国泰安”)②、WIND数据库、《上市公司财务数据报告全文汇编》(简称“汇编”)(2007)③和新浪网的财经纵横(简称“新浪网”)④。上市公司捐款信息来自新浪网⑤。该网站公布的上市公司捐款信息共有273家，其中7家不是A股上市公司，因此在本样本中上市公司捐款样本数为266家。企业间高管联结数获取过程如下：从《汇编》中获得深沪两市2007年所有A股上市公司名单及高管、董事会、监事会成员名单，对于遗漏的数据，从国泰安和新浪网进行补遗，由于新浪网提供了详细的高管个人信息，这有助于进一步识别高管联结名单中同名成员是否为“真正”的企业间高管联结。上市公司样本总体及企业性质、归属地区信息来自国泰安，行业信息来自WIND数据库。
(二)变量界定及说明
(1)企业间捐款行为一致性(Donation_Cohesion，DC)，指两家公司是否都在汶川地震之后进行了捐款，是为1，否则为0。捐款的上市公司有266家，占总样本(1549家，下同)的17.17%，捐赠公司之间共构建了70490个关系，占总样本关系数(2397852个，下同)的2.94%。
(2)企业间高管联结(Inter-Company Tie，ICT)，亦称“直接的高管联结”，指两家公司之间是否存在直接的高管联结关系，若是则为1，否则为0。企业间存在直接高管联结的公司有1287家，占总样本的83.09%，两家公司之间构建直接的高管联结关系数量为4916个，占总样本关系数的0.20%。
(3)内部高管联结(Tie_Inside，TIN)和外部高管联结(Tie_Outside，TOUT)。鉴于由不同类型的高管形成的联结可能会有不同的影响，因此本文将企业间高管联结区分为内部高管联结和外部高管联结。外部高管联结指在两家公司全部由担任外部董事(包括独立董事、独立非执行董事、独立监事、非执行董事等)职位的高管形成的联结，若是则该值取1，否则取0。外部高管联结共有3248个关系，占总样本关系数的0.14%。内部高管联结指至少在一家公司不是由担任外部董事职位的高管形成的联结，若是则该值为1，否则为0。内部高管联结共有1668个关系，占总样本关系数的0.06%。
(4)间接的高管联结(Tie_Indirect，TIND)。直接的高管联结(也即“企业间高管联结”)是指两家企业之间通过1步距离建立的联结关系(如图1中的A-B、A-C、B-C、C-D、D-E、E-F)，间接的高管联结是指两家企业之间至少通过2步距离建立的联结关系。根据距离长短，本文进一步将间接的高管联结区分为：2步距离的高管联结(Tie_Indirect_1，TIND1)，即两家上市公司通过2步距离建立的联结关系(如图1中的A-C-D、C-D-E、D-E-F、B-C-D)；3步距离的高管联结(Tie_Indirect_2，TIND2)，即两家上市公司通过3步距离建立的联结关系(如图1中的A-C-D-E、C-D-E-F、B-C-D-E)；4步距离的高管联结(Tie_indirect_3，TIND3)，即两家上市公司通过4步距离建立的联结关系(如图1中的A-C-D-E-F、B-C-D-E-F)。在本文样本中，2步距离的高管联结关系有19524个，占总样本关系数的0.81%；3步距离的高管联结关系有72840个，占总样本关系数的3.04%；4步距离的高管联结关系有216908个，占总样本关系数的9.05%。
(5)相同企业性质。两家上市公司是否具有相同公司性质(国企或私企)，是为1，否则为0。鉴于不同企业性质对公司捐款行为有不同影响(Zhang et al.，2010；徐莉萍等，2011)，并且由于国企和私企隶属于不同制度环境，因此它们在公司捐款时可能会选择不同的参照对象，即国有企业更可能参照其他国有企业的捐款行为，而民营企业更可能去参照其他民营企业，缘于此，本文将相同企业性质区分为同为国有企业(SO)和同为私营企业(NSO)。在1549家上市公司中，共有929家国有企业，占总样本的59.97%，这些企业之间共构建了862112个关系，占总样本关系数的35.95%；共有620家私营企业，占总样本的40.03%，这些企业共建构了383780个关系，占总样本关系数的16.01%。
图1 直接与间接高管联结示意图
(6)相同地区。两家上市公司是否属于同一地区，是为1，否则为0。鉴于现有学者已经研究发现，地处地震灾区(四川和重庆)与非地震灾区的上市公司在捐款行为方面存在着差异(山立威等，2008；徐莉萍等，2011)，因此本文根据公司注册地址将相同地区变量区分为地震地区(四川、重庆)(SC)和非地震地区(除四川、重庆之外)(NSC)。上市公司注册地共来自32个地区(详见表1)，其中，地处地震地区的上市公司共94家，占总样本的6.07%，这些公司共构建8742个关系，占总样本关系数的0.36%；地处非地震地区的上市公司共1455家，占总样本的93.93%，共构建了119806个关系，占总样本关系数的5%。
(7)相同行业(Same_Industry，SI)。两家上市公司是否属于同一行业，是为1，否则为0。行业划分是根据中国证监会(2001年版)《上市公司行业分类指引》制定的标准。由于制造业的数量和差异较大，本文按照二级代码分类，其余按一级代码分类，共分为22个行业子类，各行业的公司数量如表2所示。样本中相同行业关系共有167258个，占总样本关系数的6.98%。
相关变量定义及说明详见表3。
(三)分析方法
在基于最小二乘法(OLS)多元回归分析中，一个重要的前提条件是自变量之间相互独立，否则会出现“多重共线性”，这会使参数估计值的标准差增加，变量的显著性检验失去意义，模型的预测功能随之失效(刘军，2009)。由于本文研究变量都是“关系”变量，并且都源自一个关系集合(即1549家公司两两之间生成的2397852个关系)，因此这些变量之间不可避免地存在着相关性。对于这个问题，学者们开发出一种随机化检验(randomization test)的QAP(Quadratic Assignment Procedure)分析方法(Krackhardt，1987)，能够较好地克服自变量之间相关带来的问题。QAP方法的分析思路：(1)将矩阵形式转化为向量形式，然后使用OLS计算出因变量与自变量的相关系数；(2)对矩阵的行与列同时进行随机置换(本文选择了程序默认的2000次置换)，并记录每一次置换后的结果，最后形成了一个可能出现的系数分布；(3)将(1)中计算出的相关系数与(2)中的系数分布进行比较，以判定(1)中系数是落入拒绝域还是接受域。这个分布被用来估计每一个系数随机的与观测系数值相同的概率⑥。
QAP分析可以分为QAP相关分析和QAP回归分析。QAP相关分析是研究两种“关系”矩阵之间是否相关；QAP回归分析是研究多个“关系”矩阵与一个“关系”矩阵之间的回归关系，并对判定系数
的显著性进行评价。本文随后实证分析同时使用QAP相关分析和QAP回归分析：由于高管联结的相关变量(即内部与外部、直接与间接)都是源于同一个矩阵数据，之间会存在较高相关性，因此，本文在QAP相关分析中主要考察了自变量与因变量之间的相关分析，未检验自变量之间相关性；在QAP回归分析中，本文先控制了相同企业性质、相同地区、相同行业变量的影响，之后将企业间高管联结、内部高管联结、外部高管联结、间接高管联结(2步距离高管联结、3步距离高管联结、4步距离高管联结)逐一引入模型。本文之后分析均是基于UCINET(Version 6.212)软件完成。
四、实证结果及其分析
表4给出了各自变量与因变量之间的QAP相关分析结果。从表4中可以看出，企业间高管联结、内部高管联结、外部高管联结、间接高管联结(包括2步距离高管联结、3步距离高管联结与4步距离高管联结)均与企业间捐款行为一致性显著地相关(相关系数的显著性水平均为0.000)；对于控制变量，相同企业性质(同为国企和同为私企)、相同地区(同为四川、重庆地区)、相同行业与企业间捐款行为一致性不存在显著的相关性(相关系数的显著性水平高于0.100)，相同地区(四川、重庆地区的公司除外)与企业间捐款行为一致性存在显著地正相关关系。
表5给出了模型的QAP回归结果。从表5可以看出：所有模型的调整都很小(有些数值在保留小数点后3位小数后甚至为0.000)。其主要原因是：本文所关注的企业间高管联结数量(4916个)和捐款一致性数量(70490个)占总体关系数的比重太小，它们分别占总体关系数2397852的0.002和0.029，这可能会导致自变量分布与因变量分布之间的极端差异⑦，进而使企业间高管联结变异量所能够解释的企业间捐款一致性变异量非常小。尽管这些判定系数非常小，但都非常显著(即P()都低于0.05的显著性水平)，这在一定程度上说明这些模型整体设计是合理的。另外，QAP回归分析结果与QAP相关分析结果差别不大，这也在一定程度上表明了本文结论的稳健性。
模型1为仅包括控制变量的基准回归模型。从中可以看出，相同企业性质(SO、NSO)、相同行业(SI)变量的回归系数均未达到显著性水平，说明它们对企业之间捐款行为一致性并无显著影响；相同地区的SC变量回归系数未达到显著性水平，而NSC变量回归系数却显著为正，说明隶属于四川或重庆地区的企业之间在捐款行为方面并不存在显著的一致性，而隶属于非四川或重庆地区之外的其他相同地区企业之间在捐款行为方面存在着显著的一致性。这可能是因为：对于四川和重庆地区的企业而言，由于企业自身受灾严重，它们更可能将更多精力投放在如何自救，而非积极捐款去救其他；对于除四川和重庆之外的其他地区企业而言，由于汶川地震所造成的损失是历史罕见的，全国各地的企业都积极地参与到了这次救灾活动，因而使得同为其他地区的企业在捐款一致性方面显著正相关。
模型2将企业间高管联结变量引入基准模型，结果表明：若两家企业之间不存在自变量的关系时，它们共同捐款(捐款行为一致性)的概率为3%；若两家企业之间存在高管联结时，捐款行为一致性的概率提高2.3%。NSC(唯一一个显著的控制变量)只能使捐款行为一致性概率提高0.9%。企业间高管联结是NSC变量解释力的2.5倍，说明企业间高管联结对于企业间捐款行为一致性有较强的解释力。
考虑到不同类型高管联结的影响强度可能会有所差异，本文进一步将企业间高管联结分为外部高管联结(由独立董事形成的联结)与内部高管联结(由除独立董事之外的其他高管形成的联结)，并将他们逐一引入基准模型(模型3、4、5)，结果发现：内部高管联结与外部高管联结都对企业间捐款行为一致性有显著的正向影响，但相比较而言，内部高管联结的影响强度要强于外部高管联结，是外部高管联结影响强度的1.67倍。
前文考察的对象是直接的高管联结，那么我们进一步感兴趣的问题是，间接的高管联结是否也会影响企业间捐款行为一致性？比如，如果高管x联结了A企业与B企业，高管y联结了B企业与C企业，那么A企业与C企业在捐款方面是否也存在一致性倾向呢？尽管内部和外部高管联结的影响程度有所差异，但由于他们的影响都是显著的，因此为了能够更深入地探讨间接影响，本文将二者看成是无差异的。
模型6、7、8将间接高管联结变量引入基准模型⑧，结果发现：2步距离、3步距离和4步距离高管联结都对企业间捐款行为一致性有显著的正向影响，但与直接高管联结(即企业间高管联结，也为1步距离高管联结)相比，2步距离高管联结的影响强度较大，为直接高管联结的1.087倍，但之后随着距离的增大，影响强度逐渐减弱，即随着联结距离的增加，企业间捐款行为一致性程度先升后降，呈现倒U型关系。在解释企业间行为一致性方面有两种理论依据：其一，内聚一致性(cohesion)，强调由于个体之间相互接触，使彼此联结的个体之间表现出行为的一致性，接触程度越强，个体间的内聚一致性程度越高；其二，结构等价一致性(structural equivalence)，强调象征性而非行为性沟通，由于整个网络的社会压力使处于相似网络位置的个体之间表现出行为一致性，网络位置相似程度越高，个体间结构等价一致性程度越高(Burt & Doreian，1982；Burris，2005；刘军，2009)。在本文中，随着企业间高管联结距离的不断增大，企业之间的接触程度不断减弱，因此内聚一致性的影响程度也不断减弱。内聚一致性在直接联结情景中作用最大，而结构等价一致性只有在间接联结情景中才发挥作用，但在间接联结(即联结截距不低于2步)中随着联结距离的增大，由于企业与间接联结的企业之间的位置匹配的模糊程度不断增大，致使它们之间的相似度不断减弱，因而结构等价一致性在间接联结情景中随着联结距离的增大而不断减弱。对于结构等价一致性和内聚一致性影响强度，很多学者(Burt & Doreian,1982; Burt,1982,1992; Burris,2005)发现(2步距离网络联结)结构等价一致性影响要强于内聚一致性的影响。
为了进一步考察前文结论的稳健性，本文还使用多元回归方法进行分析，回归结果表明，在控制了山立威等(2008)、徐莉萍等(2011)、Zhang等(2010)等研究已经发现的可能影响公司捐赠行为的相关变量之后，联结企业捐款情况的两个变量(TIED_FIRM_1、TIED_FIRM_2)仍然统计上显著，说明联结企业捐款情况对目标企业是否捐款有显著的正向影响，这在一定程度上表明了前文结论的稳健性⑨。
五、结论与启示
本文从网络视角基于企业间高管联结现象研究其对企业慈善行为的影响，使用我国上市公司汶川地震捐款数据和QAP相关与回归分析方法，发现：存在高管联结的公司之间在捐款行为方面表现出一致性，即如果目标公司捐款，联结公司捐款的可能性增大；外部高管联结与内部高管联结都对公司间捐款行为一致性有显著的正向影响，但外部高管联结的影响要弱于内部高管联结；随着企业间高管联结距离(直接联结为1步距离，间接联结的距离不小于2步)的增加，公司之间捐款行为一致性程度呈先升后降的倒U型关系(在2步距离时达到顶峰)。上述结论表明，除了现有研究主要从企业层面和外部制度环境研究企业慈善行为之外，企业间网络关系也会对慈善行为或者更一般意义上的公司社会责任产生影响，因此，如果相关政府部门致力于鼓励企业进行慈善捐赠行为，或者更一般意义上地履行公司社会责任，除了关注企业层面和制度环境因素之外，还应该：(1)将有限的力量(财力、物力或政策倾斜等)投注于那些位于网络中心位置的企业，以便通过这些企业发挥的影响力起到更强的示范带头作用；在考察企业的网络中心位置时；(2)不仅要关注联结这些企业网络的介质，由诸如内部董事形成的强联结要比由诸如独立董事形成的弱联结的示范效应更大；(3)而且还要尽量将关注的视域放在2步或3步的较短距离的间接联结范围内，因为在超过某一最佳距离之后，随着联结距离的进一步增大，网络中心位置企业的示范效应不断减弱。当然，文章也存在不足：其一，出于变量测量的可行性考虑，本文仅考察了企业之间较为正式的高管联结关系，除此之外，高管之间还可能存在诸如亲属关系、朋友关系、校友关系、老乡关系等非正式关系，这些关系也可能影响企业慈善行为，由于目前尚未开发出科学的量表，本文并未予以考察；其二，囿于数据可获得性的限制，以及出于数据准确性和研究可重复性的考虑，本文将研究样本限定于上市公司，未能将非上市公司纳入考察范畴；其三，本文主要是从企业间关系角度(微观的关系层面，如关系强度、关系类型等)研究企业慈善行为，如果未来能将这一研究视角进一步地拓展到网络结构(中观的网络层面，如中心性、结构洞等)层面，那么可能会得出更为有价值的结论。这些不足值得未来进一步探索。
注释：
①实际上，企业间高管联结概念是对连锁董事概念的拓展。连锁董事概念有狭义和广义之分，狭义是指同时在两家或两家以上公司担任董事职务的董事成员。国外的早期学者普遍使用此概念，例如Burt(1983)、Ornstein(1984)、Mizruchi和Stearns(1988)、Mizruchi(1996)等。后期的学者拓展了狭义概念，他们不再把内涵局限于“董事”范围之内，而且将因高管成员兼任另外一家公司董事而形成的联结也包括在内，例如Davis和Mizruchi(1999)、Carpenter和Westphal(2001)、Westphal和Stern(2006)等。此概念传到我国又发生了新的变体，鉴于我国企业普遍采用董事会与监事会共存的两会制度，国内学者因此又将因监事而形成的联结关系也涵盖其中，例如任兵等(2001)、卢昌崇，陈仕华(2009)。因此，广义上的连锁董事是因一家公司的董事、监事、高管成员兼任另一家或多家公司的董事、监事或高管成员而形成。鉴于诸如因监事和高管形成的联结已经超出“连锁董事”的字面涵义，出于科学表达的精确性考虑，本文使用“企业间高管联结”这一新术语。
②国泰安研究服务中心网站为高校及机构研究者提供数据下载、学术资料、行业信息等项资源。
③这是由“深证证券信息公司”提供，其地址是：深证市福田区上步工业区203栋(邮编518028)，联系人：尚书敏、梁红清。
④网址为：http://www.biz.finance.sina.com.cn/suggest/lookup_n.php。
⑤网址为：http://www.finance.sina.com.cn/stock/blank/wcjiuzai.shtml。
⑥这里不再赘述QAP方法，有兴趣的读者可参阅刘军编著：《整体网分析讲义》，格致出版社，2009年，第280～289页。
⑦实际上，即便不存在极端分布，即企业间高管联结所有数据均与企业间捐款一致性数据完全重叠，那么理论上最大可能也只是6.9%。
⑧由于间接高管联结(2步距离高管联结、3步距离高管联结和4步距离高管联结)都是基于直接高管联结(即企业间高管联结)矩阵数据计算所得(类似于2次方、3次方和4次方)，之间存在较高的相关性，因此在回归分析时逐一引入而不是整体放入基准模型。
⑨稳健性检验使用的变量及其定义，以及回归结果留存备索。此外，匿名审稿人提出宝贵建议为本文研究带来两点额外发现：第一，企业性质调节高管联结对公司捐赠的影响。具体而言，TIED_FIRM_1*TYPE与TIED_FIRM_2×TYPE两个交互影响变量的回归系数均显著为正，这一结果意味着，相对于国有企业而言，民营企业的高管联结对公司捐赠的影响更强。第二，网络中心性并非直接影响公司捐赠行为，而是通过联结企业的捐款行为间接影响公司捐赠，也即，联结企业捐款行为是网络中心性与企业捐赠行为的中介变量。具体而言，当联结企业捐款特征(TIED_FIRM_1和TIED_FIRM_2)变量未放入模型时，网络中心度的两个变量(NETWORK_DENSITY_1，目标企业拥有的联结企业数量；NETWORK_DENSITY_2，程度中心性=
为联结数量，g为网络人数)是统计上显著的；当联结企业捐款特征(TIED_FIRM_1和TIED_FIRM_2)变量放入模型后，网络中心度的两个变量(NETWORK_DENSITY_1和NETWORK_DENSITY_2)变得统计上不显著。将上述结果与稳健性检验结果结合起来，可以发现：目标公司的网络集中度越高(即联结企业数量越多)，其越有可能联结那些捐款的公司，而这些已经捐款的联结公司会对目标公司捐款情况产生影响。这一发现也表明，网络中心度对公司捐款行为的影响是表象，联结企业的捐款情况才是影响目标企业捐款行为的关键所在。感谢匿名审稿人提出的宝贵建议。