孙 宸 庄新田
(东北大学工商管理学院)
随着我国经济市场化程度逐渐加深，企业会计信息质量开始受到广泛关注。会计信息质量对于国家经济秩序、市场资源配置都存在重要影响。盈余管理是影响企业会计信息质量的重要因素，同时也是微观企业公司治理的核心问题。现有关于企业盈余管理行为的研究主要是探讨公司内外部治理环境对其所产生的影响。但是，由于企业的盈余管理行为不仅仅是企业根据公司内外部环境做出的会计决策，还受到企业所处的社会网络的影响，因此，有学者开始从社会网络的角度探析企业盈余管理行为的影响因素以及经济后果。
公司治理中存在诸多社会网络类型，治理主体与客体基于各自的社会关系构成各类网络，网络中信息的交互会直接或间接地作用于治理行为和治理后果。GRANOVETTER[1]认为，社会网络蕴含许多潜在的资源，绝大多数社会行为都嵌入在社会网络中。边燕杰等[2]指出，社会网络使得企业有机会得到更有价值的信息和稀缺的资源，使其能在激烈的市场竞争中得以生存。但现有对于社会网络重要性的研究大多停留在经验层面。近年来，从大型社会网络视角出发，对公司行为进行的研究逐渐在公司治理领域受到关注。有研究表明，公司治理主体(债权人、股东、其他利益相关者)和客体(董事、高管)在治理过程中所扮演的角色都会受到其自身社会关系的影响[3]。当前基于治理机制的划分以及相关研究，主要有3种社会网络形式，即董事网络、投资者网络和利益相关者网络[4～6]。
当下，社会网络应用于公司治理的研究还处在起步阶段。首先，针对某种类型的社会网络与公司治理关系的相关研究尚未形成广泛认同的结论；
其次，现有针对社会网络对公司内部治理机制影响的分析不够透彻，还未形成系统的研究体系。鉴于此，社会网络对公司治理影响的内在机理尚无统一结论，需要进一步开展深入研究。
黄灿等[7]的研究指出，连锁股东现象在我国 A 股上市公司中普遍存在，也由此形成了企业间的关联网络。但需要指出的是，目前运用社会网络分析方法来研究股东关系网络对企业会计行为及其经济后果影响的文献较为少见，且关于股东联结所构建的企业股东网络的相关研究也比较缺乏。即现有研究暂未阐明股东“网络嵌入”与股东网络中其他成员的关系对公司治理所产生的影响。鉴于此，本研究将进一步基于网络嵌入的视角，加大对利益相关者网络的关注，以股东网络作为切入点，探究股东网络影响企业盈余管理行为的内在机制；
同时，基于我国的特定背景，分析股东网络是否会对企业盈余管理行为产生影响，以及影响的程度是否与企业所处网络的结构特征相关。
为进一步分析与回答上述问题，本研究利用中国 A 股上市公司数据，构建由上市公司前十大股东所形成的企业间股东网络，通过社会网络分析软件UCINET计算相关网络指标，分析在股东网络中的企业所处的网络位置及特征对其盈余管理水平的影响。这是因为黄灿等[7]的研究分析了企业股东中持股份额排名居第2至第9位的大股东构成的股东网络，发现在前9名大股东中，前四大股东形成的联结是“强关系”。但随着网络范围的扩大，股东网络的弱关系特性趋于显著，即持股份额排名第5至第8位的大股东同排名第9位的大股东所形成的联结为“弱关系”。由于本研究旨在分析由连锁股东所形成的弱关系网络对企业盈余管理行为所产生的影响，因此，选择前十大股东所构建的企业间股东网络进行研究。
与现有社会网络及股权结构对公司治理影响的研究不同，本研究以股东联结构建网络，探究股东网络结构特征对企业盈余管理影响的治理问题，是目前继董事网络以及股权结构对企业盈余管理影响之后又一重要的理论研究角度，可为公司治理中委托代理问题的研究提供新思路与解释变量，并能从股东网络角度为企业盈余管理问题的治理提供新的参考，同时也能为社会网络在公司治理领域中的价值实现提供新的经验证据。
协调各个利益相关者间的关系是公司治理的核心，而网络关系则是利益相关者间关系的核心。随着有关研究的不断深入，我国公司治理已从单一内部公司结构治理向公司的网络关系治理发展，因此，基于社会网络视角的研究已成为学界和理论界关注的热点。WESTPHAL等[8]认为，企业高管和其他利益相关者间的社会关系会对公司治理产生影响。李维安等[3]的研究指出，社会网络包含多种网络类型，且每一种网络都具有特殊性，网络性质的差异也会导致研究结论存在差异。例如，亲属关系网络大多为强关系，而股东关系网络大多为弱关系。
2.1 企业股东网络与盈余管理
由于股东网络是社会网络的一种，因此，本研究对股东网络的定义参考了社会网络的概念[9]。若两个上市公司存在一个或多个共同股东，使得企业间产生联系，由此形成的企业间网络称为企业股东网络。股东网络的节点既可以看作是股东个人，也可以视为是相联结的企业。由此，股东网络是个人网络与企业网络的统一。作为个人网络，相联结的个人节点是同处于一个企业的关系；
作为企业网络，相联结的企业是通过共同股东连接在一起[10]。黄灿等[7]指出，一个公司内部的股东间的联系为强关系，而强关系通常用来维持群体内部关系。正因如此，强关系带来的信息重复性很高。与此相反，企业间的联结关系为弱关系，而弱关系可以作为群体与群体之间的纽带，充当信息桥的角色。本研究则认为，企业间信息主要是通过在不同企业同时任职的股东进行传递的，因此，本研究主要考察企业维度的股东网络对企业盈余管理行为的影响。
目前，针对股东网络的研究还不太多见。例如：彭正银等[11]发现，股东网络有利于企业创新绩效的提升：万丛颖[12]分析了我国新一代信息技术产业，发现在股东网络中占据优势网络位置对企业绩效存在正向影响；
马连福等[13]的研究发现，非控股股东的网络中心度越高对控股股东私利行为抑制越显著。另外，股东的行为决策对企业生产经营活动及战略规划也存在影响，股东网络会在其中发挥作用，进而可降低企业的生产交易成本[7,14]。综上所述，在多家企业任职的股东可以作为桥梁促进企业间的信息传递与流通，而在网络中的企业也能够通过占据网络优势位置获取对企业发展有利的资源和信息并缓解代理冲突，从而对企业的公司治理产生积极作用。
盈余管理是公司管理层为实现个人利益最大化而控制公司财务报告披露内容的行为[15]。有研究发现，作为会计盈余信息的披露者，企业管理层可能使用会计政策选择以及估计变更的方式调整企业盈余信息，诸如此类的盈余管理行为会损害企业的会计信息质量和利益相关者的权益，甚至会进一步导致更严重的代理冲突[16]。LARCKER等[17]对企业通过董事联结形成企业间的网络进行了分析，发现董事可以作为信息流以及资源交互的渠道，对企业的会计行为以及绩效产生影响。根据委托代理理论，作为代理人的企业管理层与身为委托人的股东的目标并不总是一致的，并且管理层和股东间存在着严重的信息不对称，相比于委托人，代理人具有明显的信息优势[18]。由此，企业管理层可能会利用信息优势进行盈余管理，侵犯股东权益来谋取私利。
综上所述，信息不对称是产生盈余管理的根本原因，而股东网络作为一种潜在并且非正式的社会网络，是一种弱关系，为企业提供了有利于公司治理的社会资本，为企业间提供了信息交流的渠道。根据弱关系理论，弱关系可以作为群体间的桥梁，充当信息桥；
同时，股东网络还具有外部嵌入特征，网络中的个体更容易互换异质性知识、信息和资源，能够降低信息不对称程度[19]。它使得管理者占据私有信息的成本增加，盈余管理行为被发现的可能性更大，可以对管理者产生一定的制约，使得管理者盈余管理的空间变小及动机变弱。由此，在股东关系网络中占据优势位置可以有效抑制企业的盈余管理行为。
网络中心度表示网络成员占据网络中心位置的程度，可以衡量该成员在网络中的重要程度，是社会网络分析中的常用指标，网络中个体的中心度越高，越容易获取联结渠道和资源，因此，网络中心度高的企业的信息优势更加明显[20]。由此，提出以下假设：
假设1在股东网络中，企业的网络中心度越高，企业的盈余管理水平越低，会计信息质量越好。
结构洞代表两个网络成员间的非重复关系。若网络的某一成员，能将本不存在直接联系的其他成员联系起来，就可认为该成员在网络中占据了一个结构洞[21]。现实网络中，不可能每一个体间均存在联系，因此，结构洞在现实网络中普遍存在。结构洞也普遍存在于各类经济组织当中，占据结构洞的网络成员具有更强的信息优势，能够使公司获取更高的地位、声望以及利益回报。有些学者认为，处在网络中的企业，拥有丰富的结构洞能够提升企业的经营效率与投资效率[22]。例如：李小青等[23]认为，占据网络结构洞位置更利于对企业重要的信息及技术加以控制，降低对外部环境的依赖，促进企业成长；
陈运森[24]指出，拥有更多结构洞的企业，处于网络中更重要的位置，掌握的信息以及控制的资源也越多，越能够提升企业绩效。占据结构洞还能够提升创新型企业的创新能力等，还能够促进公司的变革[25]。鉴于此，在股东网络中，占据结构洞位置的企业由于处在其他企业相互联结的交汇点，并占据了关键路径而拥有更多关键资源及异质性信息，且控制信息能力强，可以减少契约摩擦以及代理冲突，对于企业盈余管理行为的抑制作用就越明显。由此，提出以下假设：
假设2在股东网络中，企业的结构洞越丰富，企业的盈余管理水平越低，会计信息质量越好。
2.2 产权性质的调节作用
在中国特色市场经济体系中，企业的产权性质主要分为两大类，即国有企业和非国有企业，而产权性质对于我国上市公司的经营管理和监督报告形式具有重大影响，因此，产权性质对于股东网络在公司治理中的作用也会产生影响。
首先，国有企业的股东主要为各级政府，层级较多，因此，相较于非国有企业，国有企业各级管理层之间的代理链条长，影响管理层行为的因素也更多[26]，导致股东网络对国有企业管理层的行为影响更弱。其次，国有企业由于具有社会和经济的双重性职能，使得国有企业中股东网络的价值目标不够明确。另外，国有企业还具有天然的资源优势[27,28]。而非国有企业更需要股东社会网络带来的社会资源，更倾向于利用及建立各类网络，并占据网络优势位置。鉴于此，股东网络在国有企业中发挥的作用相对较弱。由此，提出以下假设：
假设3在国有企业当中，股东网络对企业盈余管理行为的抑制效应会减弱。
3.1 研究样本和数据来源
本研究以2013～2019年我国A股上市公司为样本，并剔除以下样本：①股东资料缺失；
②相关治理指标缺失；
③金融类和ST企业。其中，数据缺失的原因如下：首先，由于本研究的股东网络是以上A股上市公司的前10大股东为基础，因此，剔除没有披露10或10个以上大股东的样本共489个；
其次，控制变量的缺失，损失了1 980个样本。经过上述处理，最终获得11 617个样本，其中，国有企业样本4 774个，高科技信息产业样本1 092个，样本数据主要来源是国泰安数据库。然后，利用社会网络分析软件 UCINET 对该矩阵进行计算，得出社会网络的相关指标。为消除极端值影响，对主要连续变量进行上下1%的 Winsorize处理。
3.2 变量设计及测度方法
3.2.1被解释变量：盈余管理水平(|D|)
本研究利用修正的Jones模型计算企业的操控性应计利润(|D|)，以度量企业的应计盈余管理水平[29]，|D|的值越高，则企业的盈余管理水平就越高，盈余质量就越差。D的计算公式如下：
(1)
式中，TAt表示企业第t年经营性应计项目的总额，使用企业营业利润和经营活动现金流量净值的差表示；
At-1表示企业第t-1年年末的总资产；
NDAt是企业第t年经营性应计项目，利用式(2)按行业和年度进行截面回归，得到回归系数，然后将得到的回归系数代入式(3)计算得到。
(2)
(3)
式中，SALESt表示企业第t年营业收入的变化；
ΔARt表示企业第t年应收账款的变化；
PPEt表示企业第t年固定资产账面价值。
3.2.2解释变量：企业网络位置(P)
(1)股东网络构建本研究借鉴黄灿等[7]构建股东网络的方法，首先，根据收集的A股上市公司前10大股东信息，使用Excel软件按年份建立N×N的企业间邻接矩阵，如果企业I和企业J在t年拥有n个共同股东，矩阵元素记为n，如果不存在共同股东则记为0。然后，再使用社会网络分析软件UCINET计算出股东网络特征指标：股东网络中心度以及结构洞指数。
(2)网络中心度(d)本研究借鉴KAI等[20]关于网络中心度相关指标的度量方法，选取程度中心度作为企业股东网络中心度的衡量指标。程度中心度代表网络中某一成员与其他成员拥有的直接联系的多少，这一指标越高，表示该成员与其他成员联系更广泛也更容易获取有效信息。计算公式如下：
(4)
(3)结构洞指数(s)借鉴伯特[21]关于结构洞的定义和计算方法，采用企业在股东网络中的结构洞约束反映其结构洞特性。如果网络中与某个体a相联系的其他个体之间不存在联系，则认为个体a在外部信息资源传播过程中起到“桥”的作用，其对外部信息资源具有较高的控制能力，而与个体a相联系的其他个体便会受到结构洞约束。结构洞约束的最大值为1，学者常用1与结构洞约束的差值衡量社会网络中个体拥有结构洞的丰富程度[30]。其计算公式如下：
(5)
式中，Pi,j表示由于企业i和企业j的联系，所产生的外部信息资源量和i企业所拥有的所有外部信息资源量的比值，q表示企业i和企业j以外的另一企业。
3.2.3调节变量(e)
本研究将产权性质分为国有企业与非国有企业[31]。若企业的最终控制人是国资委、人民政府则定义为国有企业，否则定义为非国有企业。设置虚拟变量e，如果产权性质为国有则e=1，否则e=0。
3.2.4控制变量
选取可能对企业盈余管理产生影响的公司治理因素及企业特征因素作为控制变量。模型各变量定义见表1。
表1 变量定义和说明
3.3 模型设计
基于以上讨论，构建以下模型检验股东网络结构特征对企业盈余管理的影响以及产权性质在其中发挥的调节作用。
为考察股东网络结构特征与企业盈余管理水平的关系，本研究构建模型1：
|D|i,t=α0+α1Pi,t+∑γnControlsi,t+εi,t，
(6)
式中，|D|i,t为因变量，表示企业的盈余管理水平；
Pi,t代表企业的网络位置，在回归分析中分别代入d和s进行回归；
Controlsi,t代表控制变量；
i、t分别代表企业与年份；
n代表控制变量的数量。
为考察不同产权性质下股东网络结构特征与企业盈余管理水平的关系，检验企业产权性质对企业盈余管理的调节效应，本研究构建模型2：
|D|i,t=α0+α1Pi,t+α2e+α3Pi,t×e+
∑γnControlsi,t+εi,t。
(7)
4.1 描述性统计
各主要变量的描述性统计结果见表2。
表2 主要变量的描述性统计结果(N=11 617)
由表2可知，|D|的均值为0.078，标准差为0.107，表示盈余管理行为在A股上市公司中普遍存在。从网络中心度来看，d和s的平均值分别是0.702和0.799，表示由A股上市公司所构建的股东网络的位置特性比较明显。各主要变量间的Pearson系数基本小于0.5，说明模型不存在严重多重共线的问题。
4.2 回归检验与分析
4.2.1网络位置与企业盈余管理水平关系的回归结果分析
企业盈余管理水平与企业股东网络中心度间关系的回归结果见表3。表3中，由第2列可知，自变量d的估计系数为-0.003，且在0.1%的显著性水平上显著。结果显示，在股东网络中，企业的网络中心度越高，盈余管理程度就越低。这表明位于网络中心的企业的信息渠道更加丰富，有利于降低契约摩擦和代理冲突，对盈余管理行为会持更谨慎的态度。由此，与位于网络边缘的企业相比，处于网络中心位置的企业盈余信息披露更加规范，企业盈余管理水平更低，企业的会计信息质量更好。由此，假设1得到支持。
表3 模型1和模型2的回归结果(N=11 617)
关于企业盈余管理水平与股东网络结构洞指数间关系的回归结果亦见表3。表3中，由第3列可知，自变量s的估计系数为-0.121，并且在0.1%的显著性水平上显著。从回归结果可以看出拥有更加丰富结构洞的企业控制信息的能力更强，越能够抑制企业的盈余管理行为。由此，假设2得到支持。
4.2.2产权性质的调节效应的回归结果分析
产权性质对股东网络中心度和结构洞指数对企业盈余管理水平影响的调节效应的回归结果见表3中的模型2。
表3中，由第4列和第5列可知，网络中心度(d)和结构洞指数(s)与产权性质(e)的交乘项的回归系数均为正，分别为0.005和0.039，且在1%的显著性水平上显著。在调节效应当中，交乘项的系数为正，代表国有企业中(e)股东网络对盈余管理的负向影响减弱。这可能是由于国有企业由于双重任务的职能以及具有天生的资源优势，使得国有企业对股东网络的内在价值的追求意愿弱于非国有企业。综上所述，国有产权性质减弱了社会网络在公司治理中的作用，导致国有企业中股东网络对盈余管理行为的抑制作用降低。
4.3 稳健性检验
4.3.1变量的替换
为了避免变量选取方法导致实证结果产生差异，本研究通过替换以下变量重新进行回归。具体如下：①变换自变量。本研究使用其他常用的社会网络指标予以重新检验，其中包括中介中心度(B1)和局部聚类系数(C)[32]，回归结果见表4。②变换因变量。本研究使用陆建桥模型所计算的盈余管理水平(|N1|)予以重新检验[33]，回归结果见表5，结论没有发生实质性改变。
表4 替换自变量(N=11 617)
表5 替换因变量(N=10 359)
4.3.2内生性检验
在社会网络的研究当中，较难找到适合的工具变量。但为避免遗漏变量而导致内生性问题，本研究借鉴文献[34]的研究思路，利用企业所在行业的年度股东网络指标均值作为工具变量。这是由于行业年度股东网络均值与企业股东网络指标正相关，但又不太可能直接影响企业层面的盈余管理行为。由此，本研究选择股东网络的网络中心度和结构洞指数的行业均值作为工具变量，利用拟合值缓解估计结果存在的偏差，并采用两阶段最小二乘法进行回归，以控制潜在内生性问题(见表6)。首先，在第一阶段，将企业所在行业的年度社会网络指标均值作为自变量，利用模型1进行回归；
然后，用第一阶段所得的社会网络指标的拟合值作为自变量进行第二阶段的回归，结果显示自变量的回归系数显著为负，有关研究结论不变。
表6 内生性检验(N=11 617)
4.4 进一步检验
近年来，我国高科技信息产业发展迅速，规模持续增加。高科技信息产业的创新风险较大，创新成本也较高。由此，行业中的企业普遍希望通过占据优势网络位置，以获取稀缺性资源和更多发展机会。有研究表明，在新兴产业中，企业间网络普遍存在，且相较于传统产业，新兴产业中的企业网络对网络成员的影响更大。由此，新兴产业中的企业更加倾向于建立企业间合作网络，以获取关键性知识及其他资源，从而降低企业的创新成本并提升企业的公司治理结果[35]。鉴于此，相较于传统产业，高科技信息产业具有更强的关联和带动效应，企业之间联结更加紧密，股东网络对于企业盈余管理行为的抑制作用可能会更强。
基于此，本研究选择进一步检验股东网络位置对不同产业的企业盈余管理行为的抑制效应。本研究根据2013～2019年 A 股上市公司年报中所披露的主营业务范围与主营产品类型和国家统计局公布的《战略性新兴产业分类》进行筛选，剔除尚未开展业务、十大股东及财务数据缺失和财务数据未披露的企业，筛选出156家主营业务范围与主营产品类型涉及战略性新兴产业目录中新一代信息技术产业内容的上市企业,共1 092个样本，定义为高科技信息产业；
反之，为传统产业。基于上述判断，将样本划分为高科技信息产业组与传统产业组，进行分组回归分析，有关结果见表7。
表7 高科技信息产业与其他产业中股东网络对企业盈余管理影响的检验结果
高科技信息产业与传统产业的企业股东网络中心度与企业盈余管理水平关系的回归结果见表7。结果显示：高科技信息产业组中，d的估计系数为-0.006，并且在0.1%的水平上显著；
传统产业组中，d的估计系数为-0.001，并且在0.1%的水平上显著。从回归结果可知，高科技信息产业中的股东网络企业间联系更加紧密，信息渠道更加丰富，股东网络对企业盈余管理的抑制作用更强。
高科技信息产业与传统产业的企业股东网络结构洞指数与企业盈余管理水平关系的回归结果见表7。由表7可知：高科技信息产业组中，s的估计系数为-0.201，并且在0.1%的水平上显著；
传统产业组中，s的估计系数为-0.089，并且在1%的水平上显著。从回归结果可知，相较于其他产业，高科技信息产业中企业拥有的结构洞更加丰富，对盈余管理行为的抑制作用也就越显著。由此可知，在高科技信息产业中的企业更加倾向于通过企业间相互联结形成合作网络，企业间关联效应更强、联结更紧密，企业对于盈余管理行为态度更加谨慎。
此外，表7中还展示了高科技信息产业中，产权性质对股东网络与盈余管理关系的调节效应的回归结果。有关结果显示，在高科技信息产业中网络中心度和结构洞指数与产权性质的交乘项在回归中并不显著。这说明在高科技信息产业当中，产权性质不会影响股东网络对于企业盈余管理行为的抑制，相关原因可能是由于高科技信息产业中的非国有企业占比较高，并且高科技信息产业中企业间的合作网络对网络成员的影响更大。由此可知，导致在高科技信息产业中，企业的产权性质不会影响股东网络对于企业盈余管理行为的抑制作用。
本研究基于社会网络理论，研究了股东网络对企业盈余管理行为的影响，探索社会网络对企业公司治理的影响。对上市公司间由于共同股东这一非正式关系所形成的企业间网络的结构特点进行了分析，并通过网络中心度、结构洞指数两个网络特征指标，分析了股东网络对企业盈余管理行为的影响以及产权性质的调节作用。
本研究主要得出以下结论：①股东作为嵌入在各种社会关系当中的个体，关系中的其他成员会对股东的公司治理决策产生影响。由于股东网络属于弱关系，能够带来信息优势，因此，占据网络中心位置能降低信息不对称程度，有利于企业的公司治理，能够抑制企业的盈余管理行为。②相对于其他企业，国有企业由于资源及双重性目标的原因导致股东网络的作用减弱，表现为国有企业中股东网络对企业盈余管理行为的抑制作用降低。③在高科技信息产业中，企业联系更加紧密，股东网络对企业盈余管理的抑制作用更强。
本研究的理论贡献主要在于：①现有针对股东对于企业公司治理影响的研究主要集中于股权结构以及股东个体行为偏好，关于股东联结所形成的股东网络及其特征的研究则较少。鉴于此，本研究不但利用哑变量进行分析，而且还通过构建股东网络，确定网络范围，利用具体可衡量的网络指标分析股东网络的结构特征，为现代公司治理理论中的股东治理提供了新的思路。②目前针对盈余管理影响因素的研究主要集中于董事会结构、高管特征、股权激励、企业内部控制以及制度环境等方面，仅有部分学者分析了董事网络和校友网络等对企业盈余管理的影响，而股东作为企业的所有者，对于企业的公司治理存在十分重要的影响。由此，本研究从股东网络出发，探究了股东网络结构对企业盈余管理的影响，扩展了社会网络在公司治理中的研究。③目前关于股东网络带来经济后果的研究主要集中于股东网络对企业绩效所产生的影响，而企业的盈余管理行为是影响企业绩效的重要因素。由此，本研究探讨了股东网络对企业盈余管理的影响，扩展了现有关于股东网络对企业绩效影响的研究，为委托代理问题提供了新的研究视角，并为进一步正确认识股东网络及其所带来的经济后果提供了新的支持。有关研究结论从股东网络的角度为企业盈余管理问题的治理提供了新的参考，可为社会网络在公司治理问题研究中的应用提供新的经验证据。
本研究的管理启示主要在于：①企业应当充分发挥社会网络的价值，在治理过程中不局限于股权结构、董事会等企业内部因素；
同时，还应考虑社会网络对公司内外部治理的影响，通过诸如股东等渠道与其他企业建立弱关系联结，促进社会网络在公司治理中发挥作用。②进一步深化国有企业的混合改制，鼓励国有企业利用各种正式、非正式的社会关系与其他企业建立联系，发展非国有股东，利用其股东网络促进国有企业的治理，在确保国有企业社会责任落实的前提下，鼓励国有企业管理创新，增强国有企业对股东网络内在价值的利用，以促进国有企业经济目标的实现。③对于高科技信息产业而言，可鼓励其构建企业间网络，加强组织间的协同创新，增强对于社会网络的利用与控制，使得社会网络成为其公司治理的重要工具，促进企业的发展与进步。
本研究也存在以下局限性：①由于数据收集和处理的局限性，仅选取十大股东建立股东网络。未来研究可以扩大样本选取的范围。②股东作为投资者，其所掌握的资源类型也与董事及其他利益相关者存在差异。未来研究可从股东自身性质出发，分析股东自身特性对股东网络及其对企业公司治理产生的影响。
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