上市公司交叉持股的网络特征研究

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1、精品文档上市公司交叉持股的网络特征研究一、区域投资网络模型的建立与网络结构特征的测度区域投资网络模型的构建本文借鉴马源源的思想，并突破了网络边权的建立依据，以我国主要省份为节点，不同省份之间的投资关系为边构建区域投资网络：主要数据来源于国泰安数据库及证券时报；除中国香港、澳门、台湾外，共有31个省级行政单位为节点；选取2016年31个省市中发生交叉持股行为的209家持股公司和345家被持股公司信息，建立31*345关系矩阵，再根据被持股公司所在地，建立31*31的有向省份———省份矩阵反映它们之间

2、的投资关系。2016全新精品资料-全新公文范文-全程指导写作–独家原创5/5精品文档上市公司交叉持股的网络特征研究一、区域投资网络模型的建立与网络结构特征的测度区域投资网络模型的构建本文借鉴马源源的思想，并突破了网络边权的建立依据，以我国主要省份为节点，不同省份之间的投资关系为边构建区域投资网络：主要数据来源于国泰安数据库及证券时报；除中国香港、澳门、台湾外，共有31个省级行政单位为节点；选取2016年31个省市中发生交叉持股行为的209家持股公司和345家被持股公司信息，建立31*345关系矩阵

3、，再根据被持股公司所在地，建立31*31的有向省份———省份矩阵反映它们之间的投资关系。2016全新精品资料-全新公文范文-全程指导写作–独家原创5/5精品文档上市公司交叉持股的网络特征研究一、区域投资网络模型的建立与网络结构特征的测度区域投资网络模型的构建本文借鉴马源源的思想，并突破了网络边权的建立依据，以我国主要省份为节点，不同省份之间的投资关系为边构建区域投资网络：主要数据来源于国泰安数据库及证券时报；除中国香港、澳门、台湾外，共有31个省级行政单位为节点；选取2016年31个省市中发生交叉

4、持股行为的209家持股公司和345家被持股公司信息，建立31*345关系矩阵，再根据被持股公司所在地，建立31*31的有向省份———省份矩阵反映它们之间的投资关系。2016全新精品资料-全新公文范文-全程指导写作–独家原创5/5精品文档区域投资网络结构特征的测度利用UCINET软件，将我国31个省级经济体间的投资关系生成相应的有向网络关系图。图1中节点表示省份的名称，连线表示省份之间存在投资关系。1．区域投资网络的小世界性质通过对区域投资网络的平均路径长度测算可知：整体网络的平均路径长度仅为。表明

5、两节点间的分离程度很小，大多数省份之间的距离为2，即投资网络中，任何两个投资成员之间平均只需通过一个省份就可以建立联系，说明投资网络具有较小的路径长度特征，有利于省份之间的相互投资和信息技术交流，从而加快了资金在网络中的流通。同时，通过测算可知：区域投资网络的聚集系数为，表现出较大的聚集性。表明区域投资网络各节点之间形成短距离联系的可能性较大，省份之间的联系较为紧密。大多数节点具有较大的集聚系数，少数节点表现出较小的集聚系数。因此，区域投资网络具有小世界性质，一方面说明区域投资网络节点的联系非常密

6、切，另一方面表明复杂的区域投资网络有利于资金在省份之间的流动，提高了整个投资网络的人、财、物及信息技术的流通水平。2．省级经济体间关联特征测度：基于网络边权法对我国区域投资网络节点的度分布进行分析，得出节点的平均度为，即每个节点平均与其他11个节点有直接的投资关系。而且，该网络各节点之间的连接状况具有不均匀分布性，少数节点度数较大，大多数节点度数较小。度值较大的点主要集中在发达地区，如北京市、浙江省，处于网络的中心位置。而部分节点由于经济，地理位置、社会因素等条件导致其度值较小，如西藏、青海。各省

7、份点度包含双向的经济活动：即有流入该省份的，也有流出该省份的。点入度，是指其他省的企业活动流入本区域的强度和密度，反映区域的集聚效应；点出度，是指该区域的企业活动流出到其他省份企业的强度和密度，反映省份的辐射效应。具体结果见表1。北京的经济投资联系密度和强度最大，西藏最低由表1的点度可知，北京的关联度在所有区域中排名第1，与其他省份的之间的综合联系的紧密和强度最大，占整个网络链接关系的%；最后一位是西藏，其度值是0，西藏在网络中处于孤立地位，说明西藏上市公司吸引其他省份对其公司的投资极少，且西藏公

8、司对其他省份的投资也很少。主要原因是西藏受政治、经济、地理环境等影响，不具备理想化的投资环境，其经济的发展模式也较为封闭。北京集聚效应和极化效应最强，湖北的依赖性最强北京的点入度排名第1，占整个网络的%，说明北京市对我国省市产生了很大的集聚效应。这是由于北京独特的文化和经济优势技术水平较强，且聚集了一大批高科技企业和科研院所，作为优质上市公司集聚地，吸引了各省市企业与北京公司生众多投资机会。湖北的点度与点入度差异较大，主要是因为其点出度很大，表明湖北省内的外向型企业较多，与其它省市