2023年11月8日下午，由首都经济贸易大学金融学院主办的论文研讨班第263期如期举行，师生通过线下形式参与本次研讨。本期论文研讨邀请到了首都经济贸易大学金融学院的陈锐钒老师，他就 “Factions, Power Imbalance, and Corporate Misconduct: An Analysis Based on Community Structure in TMT Membership Networks” 这一会议主题，与学院师生进行了交流讨论。会议由田歌然老师主持，金融学院周晔、赵大萍、张萍、张路、马思超等教师及多名硕博研究生参加。

陈锐钒在会议分享中指出，公司集团内部的派系（factions）会显著影响上市公司的不当行为。首先陈老师对企业中派系的概念进行了定义阐释：企业组织当中不可避免有人员的划分，客观地就会形成人员集群。管理学、社会学及经济学中将其定义为organizationnal structure。在以往研究中，学界对组织结构度量较困难，案例分析较多，但无法进入深入量化统计分析；此外对高管里特定角色团队分析较为表面，无法看到高层人员互动。本文的创新点在于搜集了上市公司人员的大量数据进行深入统计分析，在研究中使用高层团队的共同任职关系构建了上市公司所对应公司集团的任职网络(membership network)，并采用社群检测算法(community-detection algorithm)来识别公司集团及董事会内部的派系。进一步增进对上市公司管理团队的理解。

在会议中，陈锐钒强调了上市公司不当行为主要由财务重述、盈余管理、欺诈和诉讼指标进行衡量。并对公司集团解释变量Number与Imbalance指标及控制变量进行说明。运用社群检测算法可以将所有节点划分为几个社区，其中社区的定义标准是社区内的密度。在社群网络构建中，选取在上市公司大股东委派以及子公司分管人员中的兼职人员构建社群。而构建的社群网络具有可进行大样本分析、准确观测网络内派系的交互等优点。

进一步对研究结果进行了展示：无论公司集团内部派系数量越多，还是上市公司董事会内部派系数量越多，上市公司出现不当行为的可能性都会越低。且公司集团内部派系之间的权力差异越大，上市公司出现不当行为的可能性越高。机制分析表明，公司组织内的派系可以提供制衡作用 (checksand balances ) 、增加公司治理的监督效果 (monitoring effects）、提高组织内的信息透明度(informationeffectstransparency)，从而抑制不当行为。特别值得关注的是，派系通过影响组织内部的权力分配，进而影响组织决策过程和行为表现。

在交流环节，张路等与会师生对网络中的正向与负向识别方向、上市公司实际控股人一致行动协议对结果进行检验等问题检验与陈锐钒进行了深入的探讨。本期研讨班在热烈的讨论中圆满结束，与会师生各叙己见，会议氛围轻松热烈，为师生们未来的研究方向与研究方法提供了新的思路。

 

 撰稿人：徐文博