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【摘 要】 文章首次从学术角度基于社会网络分析法，分别从大股东职位权力发散网络、大股东社交发散网络、大股东网络声誉与积累网络等，构建大股东减持的社会网络结构与指标体系，并利用Logit模型综合考察社会网络、股权集中度对大股东减持的关联度。研究发现：社会网络值越高，大股东增减持的倒U型结构越明显，说明大股东存在先增后減的套利行为。同时较高的股权度对大股东减持的行为也具有重要影响。研究认为：应从完善大股东减持信息披露、加强股权制衡、提高恶意减持违规成本等层面完善大股东减持约束治理机制。
【关键词】 社会网络指数； Logit模型； 声誉机制； 套利动机
【中图分类号】 F275 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）12-0019-06
一、问题的提出
在当前推进供给侧结构性改革背景下，培育多层次资本市场，提高资本市场的融资价值功能成为促进我国经济发展的重要支撑和保障。而资本市场稳定发展的一个核心问题就是如何更好地保护中小投资者的利益。无论是当前的审批制度改革，还是信息披露制度的创新，无不围绕着一个主题：即如何更好地保护中小投资者的利益。大股东减持是其根据自身和公司战略需要而采取的一种调节自身财富价值形式的手段。但鉴于大股东的信息和资源优势，大股东减持（尤其恶性减持）可能会掠夺中小投资者的利益，不利于资本市场的稳定快速发展。因此深刻认识大股东减持与保护中小投资者利益及资本市场健康发展关系十分必要。
大股东的减持有社会网络化特征。大股东减持的网络特征在于：其减持的行为的决策会受到自身社会网络关系及价值取向的影响；其减持的目标具有内在的一致性；其减持行为的选择会表现出不可预测性及积聚性；其减持的结果可能会产生更大的危害性。
当前制约我国资本稳定快速发展的核心问题之一就是如何更好地保护中小投资者利益。而大股东减持（尤其是恶意减持）等，可能会造成对中小投资者利益的掠夺与侵犯，从而不利于资本市场的稳定发展。尤其是大股东减持的社会网络化特征，使得大股东减持的真实目的更具隐蔽性、行为具有不可预测性及更大的社会危害性。因此，有必要利用更为符合现实逻辑的研究方法及研究思维，深入而又细致地研究大股东减持背后的影响因素、表现、特征及治理方案。利用社会网络理论及分析方法，切入到大股东减持行为的研究当中，具有重大的理论研究价值和现实的可行性。社会网络分析法，不但可以对大股东减持给出更为合理的解释，更重要的是它为我们重新认识这一问题提供了新的视角和研究思维。
二、文献回顾与评价
（一）国外研究情况
Koene[1]首先提出了控制权结构理论，控制权结构理论可以更好地解释大股东减持的动机和影响因素。控制权结构理论认为：大股东利用控制权实现对小股东的利益侵占，而股东属性、股东集中度、股票价格与股票收益等会影响大股东减持的时机选择和减持数量。Patrick[2]也认为通常大股东为了获取私人利益，会采取增减持的方式。而Liu et al.[3]则对不同性质企业（例如国有企业和私人企业）的控股股东不同的减持动机进行研究和分析。他们认为国有企业和私人控股股东减持的动机和时机存在一定的区别。Ballantine[4]认为大股东的减持属于控股股东利用金字塔式股权结构侵占中小投资者利益的隧道行为。Daniel et al.[5]认为，大股东减持是获取与所持股份不相称的额外收益的主要途径和方式，其具体做法是低价收购少数股东股票，然后高价出售已持有股份。
Barry et al.[6]研究发现，掏空只是控股股东减持的一个动机而已，或者说通过控股股东的减持还可以达到支持公司发展的目标。Faccio et al.通过搜集13个国家5 000多家上市公司的数据研究股价、股权集中度及与企业绩效之间的关系。结果发现：股权集中度对企业业绩有重要影响，而且呈现先增加后下降的趋势，即存在一个阈值点。而股权集中度将直接影响到大股东减持的行为，因为股权集中度越高，意味着大股东减持的行为很可能频繁发生，但股权集中度的变化很可能影响到公司的绩效。因此大股东减持与公司绩效之间内在关联。
Stiglitz利用信号传递理论，分析在不完全信息条件下人们的投资行为，作者发现，信息不对称是导致逆向选择和道德风险的根本原因。Scholes提出了“价格压力理论”，然后Asquit et al.研究美国1963—1981年一二级发行市场上市公司股价变化与发行规模的相关关系，其证明了股价压力理论的正确性。而这些结论为大股东减持提供了侧面的理论依据和解释。
（二）国内研究情况
李晨[7]结合中国股权分置改革的具体背景，对“大小非”股份公司控股股东的减持动机进行挖掘分析，发现国有性质与私有性质的控股股东减持水平和动机存在一定差异；而限售股东减持可能会进一步引发大小股东的利益冲突。
王强松[8]对大股东减持的动因进行了理论和实证研究，结果发现大股东的减持具有逢高必减的特征。而公司巨额担保、债务困境、掏空也是大股东减持的重要原因。同时作者还发现，大股东通过减持造成了对中小投资者的利益损害，之所以出现这种情况，一个重要原因在于目前的法律对中小投资者的保护程度不够。
周月刚等[9]分别从个体投资特征、参考价格、时机选择等角度分析了大股东减持的处置效应，并得出一致的结论：即大股东倾向于减持赚钱的股票，而持有亏钱的股票。掏空是大股东减持的重要动机，而与掏空相对应的大股东减持有可能是为了进一步支持公司未来的发展，优化公司资本结构，提升公司价值。
赵学军等[10]围绕大股东减持的掏空与支持动机开展研究。他们认为在公司处于快速发展时期，公司的支持动机更为明显。也有学者认为：托宾Q值、公司成长性、股权集中度、持股成本、市场成熟程度等都是大股东减持的动因，而估值水平、被减持公司在行业内发展水平，对大股东减持的数量具有重要影响。 沈红波等[11]从实证角度检验了“大小非”减持的影响因素，结果发现：控制权市场、信息优势及处置效应是主要的影响因素。
霍雨佳等[12]等研究了创业板上市公司大股东（控股股东）的减持对股价的影响。他采取事件研究法发现，大股东减持对股票价格产生下行压力，在大股东发布减持公告后尽管有小幅上涨，但在整个事件窗口内，大股东减持对股票价格产生向下的推动力。
裴红卫[13]认为处置效应是大股东减持的重要影响因素，而且大股东减持向市场传递了负面的财富信息，容易引发连锁效应（例如其他股东减持、股票价格下跌等）。刘星等[14]以案例分析的方式，研究和分析概念炒作与国有股减持的时机选择，认为概念炒作是大股东减持的重要工具，通过概念炒作可以达到大股东减持获益的目标。周琼[15]对大股东增减持的道德问题进行了探讨，认为大股东应该有获利的底线思维，应该有别于畜生的义利之辩。而针对大股东违规减持的行为，证监会等监管部门应该从法的角度加以治理和管控。
（三）综合评价
通过以上对国内外关于大股东减持的相关研究来看，研究焦点集中在：减持的动机（掏空或支持）、减持的路径选择（时机选择、价格区间及增减规模控制）、减持的经济后果（公司价值创造能力及掠夺中小投资者利益等）及减持的道德问题（合理追求利益还是丧失原则，没有道德底线通过减持的套利行为）。但目前存在的研究缺陷是：对于大股东减持的影响因素尚未纳入到社会网络领域去考察，导致我们无法从深层次的角度去认知大股东减持行为。
同时还没有相关的研究构建相对完整的社会网络体系来考察大股东减持行为，从而为大股东减持的行为提供更为合理的解释。本文拟在前人研究的基础上，利用社会网络分析方法，更为系统而又深入地考察和研究大股东减持的行为并验证这种差异性的存在，从而为更好地治理大股东减持的行为提供更多的经验证据。
三、社会网络结构特征与度量
（一）社会网络内涵分析
社会网络是在某区域、团体或组织内由某一连接纽带（资源、信息、职位、类别、血缘等）所形成富有网络带状结构的群体。这种群体可以是实体的，也可以是虚拟的。根据连接纽带的宽度，网络群体的范围和值域会有所变化。而社会网络分析法由社会学家根据数学、图论、博弈模型发展而来的定量分析方法。社会网络分析法主要关注的是：在网络群体内，核心个体的权利问题、群体的发散效应问题及边缘结构问题等。例如目前较为成熟的关于社会中心度的测量方法就包括了程度中心度、中介中心度及特征向量中心度等。
（二）大股東减持的社会网络结构理论分析
如果将整个A股市场的参与者比作一个社会网络结构，那么在这个结构中大股东处于相对高的网络位置（跟中小投资者相比）。本文将大股东社会网络结构分为三个部分。
1.大股东职位权力发散网络
职位权力发散网络是由于大股东自身所处的职位而引起的。通常大股东，尤其是控股性的大股东往往在本公司重要岗位担任重要职务（例如公司董事长、总经理、CFO）等。同时大股东还可能由于企业在行业内的表现或者获得地方政府的支持，在诸如地方政协、行业协会或者非政府组织中担任职务。职位权力发散将会为大股东创造更多的获取信息、资源的机会，对于提升大股东的网络位置具有重要的影响与作用。
2.大股东社交发散网络
大股东社交发散网络由大股东教育经历、工作经历等衍生而来。例如大股东大学所形成的同学及校友关系，攻读MBA、EMBA等学位时的同学及校友关系；同样大股东的工作经历，例如曾经在某公司担任董事、总经理等；再如大股东在某单位担任要职很可能与银行、会计师事务所、券商及机构由于业务关系，衍生出其他类似具有共同利益目标的“朋友”式的关系等。
3.大股东网络声誉与积累网络
大股东网络声誉与积累网络指的是大股东由于工作业绩突出表现等原因获得荣誉称号，这些荣誉经过政府、媒体等披露和报道后会对行为产生一定的约束和激励作用。网络积累是大股东在不同公司或者不同公司担任要职的时间，时间越长，往往意味着大股东可能具有更多的“软实力”，而依靠这些“软实力”大股东可以获得更多信息和资源。
（三）影响大股东减持的社会网络结构的度量
结合以上大股东职位权力发散网络、大股东社交发散网络、大股东网络声誉与积累网络，构建大股东的社会网络结构指标体系。
本文围绕大股东职位、社交、积累三个层次构建社会网络结构指标体系，其目的是通过指标体系的连续性，来衡量企业社会网络的丰富程度。在计算方法上社会网络的丰富指数直接等于各哑变量相加。同样，对于社会丰富指数可以去取虚拟变量，如果社会网络的丰富程度之和不等于0，则取值1；如果社会网络的丰富程度之和等于0，则取值0。亦可以取实数，假设数值越大，大股东社会网络越丰富，那么其获取信息和资源的能力就越强。
四、基本假设与模型检验
（一）假设的提出
假设1：大股东的社会网络越强，其减持的可能性越大，减持的数额越大。
社会网络带来的声望具有符号作用，社会网络中的个体有动机在社会网络中营造良好的社会声誉，距离社会网络中心越强的个体，这种动机越强。对于大股东来说，其所处的社会网络同样具有声誉效应，大股东距离所处的社会网络中心位置越近，越有动机为自己营造良好的社会声誉。如果大股东减持的行为属于掠夺之手行为，社会网络的声誉约束将会降低大股东减持的可能性或减持数量；但诸如在其他协会任职，良好的银企关系，出任董事、高管及校友与亲属血缘关系，可能会使大股东更倾向于利用信息优势进行利益掠夺。
假设2：大股东的社会网络越强，股权集中度越高，平均减持的概率越大。
在我国股权集中依旧是个制约股市健康发展的难题。股权集中往往意味着利润掠夺与掏空。因此结合假说1，如果大股东股权集中度较高，那么在其具备更大信息的背景下，其通过减持套利的动机会更明显，平均减持的概率越大。 （二）模型构建与指标设计
根据研究需要，首先构建多元回归模型。
REDUCE=a0 a1Net a2Size a3Debt a4EPS a5Balance
（1）
其中，被解释变量REDUCE，大股东减持，虚拟变量（二分类变量）：大股东减持取1，否则取0。
第一大股东减持比例：第一大股东减持股票的数量/第一大股东持有的减持前股票的数量；第一大股东减持股票的数量/公司总股本。
前五大股东减持比例：前五大股东减持股票的数量/前五大股东持有的减持前股票的数量；前五大股东减持股票的数量/公司总股本。
前十大股东减持比例：前十大股东减持股票的数量/前十大股东持有的减持前股票的数量；前十大股东减持股票的数量/公司总股本。
持股比例占公司股本5%及以上股东的减持比例：持股比例占公司股本5%及以上股东减持股票的数量/持股比例占公司股本5%及以上股东持有的减持前股票的数量；持股比例占公司股本5%及以上股东减持股票的数量/公司总股本。
大股东减持=大股东减持价格×大股东减持实际股份数量，并对其取自然对数，大股东定义为持股比例超过总股本5%。
解释变量：Net，其计算方法参见表1。
控制变量：Size，资产规模，以年末总资产衡量控制公司资产规模。
Debt，资产负债率，以年末总负债与总资产比值衡量控制公司资本结构。
EPS，每股收益。
Balance，股權制衡，以第一大股东持股比例平方值与第二至第五大股东持股比例和的平方值差值衡量。
lnd_Dummies，行业控制变量。
Year_Dummies，年份控制变量。
（三）样本选择与模型检验
大股东包括了自然人性质大股东与机构投资者大股东，本文的目的是分析研究自然人性质的大股东社会网络结构及其对减持行为的影响，鉴于国有上市公司机构投资者较多，本文选取民营上市公司作为研究对象。考虑到样本的可获得性与时效性，本文选取2013—2015年的样本数据。具体选取方法，是在国泰君安数据库搜集完大股东减持的数据后，通过具体的简历比对，手工搜集大股东的个人信息，然后经过进一步筛选，最终得到2013—2015年的有效样本公司292家，涉及前十大流通股股东一共3 237个，其中持股比例变动的有效值为2 627。本文数据类型为混合截面数据。表2是对有效样本各个变量的描述统计分析。
从表2中可以看到，在有效样本中，大股东持股比例变动的均值为-0.0006，最小值为-0.4626，最大值为0.4385，持股比例变动整体较对称，而持股绝对数量的变动均值（325 142）显著大于0，持股数量增加值要平均大于持股数量减少值。公司规模（总资产对数）的均值为21.2080，标准差为0.5716，民营企业的规模整体比较小，规模差异也很小，分布比较集中。民营企业样本公司的杠杆比率均值为30.91%，每股收益介于-4.82到2.27之间。从表2部分可以看到，银行关系网络哑变量均值偏低（0.04603），存在银行关系背景的流通股股东只占总样本的4.6%。相比之下，市场关系网络哑变量的均值较高，存在市场关系网络的样本占了37.01%。存在行业关系网络和校友关系网络的股东占样本比例分别为18.16%和9.67%，存在网络关系的股东占总样本的比例都比较低。最后，股东简历中获得过前文所列的荣誉称号的股东有442个，占比不到20%。
接下来本文将按照大股东是否减持进行了分组，包括在从披露的前十大流通股股东退出到非前十大流通股股东列表的样本。表3列出了减持组和非减持组在各大关系网络变量之间的差异，并对社会网络（Net）进行了样本均值T检验和秩和检验结果。
从表3可以看出，减持组一共有658个样本，非减持组一共有2 579个样本，存在较大的样本差异。此外，在除银行关系网络变量之外的五大关系网络哑变量平均都要比非减持组低。从表内第二部分的检验进一步验证了这个结论，即大股东减持组的社会网络均值为1.2295，不管是T检验还是秩和检验，都在5%的显著性水平上显著低于非减持组（1.3602）。这和前文的预期结果是一致的。
根据模型1使用OLS进行模型检验，结果如表4。
从表4第一栏可以看到，社会网络的系数在5%的显著性水平上会对股东持股比例产生负向影响（-0.00362），说明社会网络值越大的股东持股比例会降低，这与预期结果一致。在控制变量中，每股收益也会对股东持股产生显著的正向影响，即公司的每股收益越高，流通股股东持股比例会增加，这说明公司收益表现越好，股东持股比例会相应增加。
此外，股权制衡对大股东持股比例也会产生较大影响，其系数显著为负（-0.02297），股权集中度越高的公司，股东持股比例会减少，这和大部分研究结论相一致，说明股权集中度高的公司往往会有相对较差的表现。从第二栏关于持股绝对数量变动的回归结果可以看到，社会网络值高的股东，持股绝对数量会显著增加。此外，公司规模和资产负债比例对持股绝对数量变量分别会产生显著的负向和正向影响，这可能是由于公司规模增加，或增资扩股使得总流通股股数增加，所以股东持股平均数量会增加，从而使得大股东的增减持呈现出倒U型的结构。
根据模型1，使用Logit模型检验，结果如表5。
表5中两栏列出了Logit回归结果，整体模型回归效果显著，但对大股东减持的解释力比较低，R2系数只有0.006，但其中主要研究变量对因变量的影响是显著的。从第一栏的回归结果可以看到，社会网络的系数为（0.0185），在1%的显著性水平上会对大股东持股概率产生正向影响，即社会网络值越高的股东，越有可能发生减持行为。第二栏的社会网络系数为0.01844，验证了社会网络对大股东减持行为的正向影响，进一步证实了本文前面提出的假设。此外，与最小二乘回归结果很一致，股权制衡的系数都显著为正，大约为0.11，股权集中度越高的公司，股东减持行为发生的概率平均更大。 五、政策建议
结合模型检验结果，本文提出如下政策建议。首先，未来应持续完善大股东的预披露机制，通过完善信息披露机制可以弱化大股东利用社会网络信息优势进行套利的动机。其次，应通过加强股权制衡，推进公司治理结构的进一步完善，弱化股权集中与社会网络优势相互映衬的局面。最后，应加强对大股东恶意减持的事前预测、事中监测、事后跟踪与责任认定机制，提高大股东恶意减持违规成本。本文认为，未来应该在切断大股东利用社会网络信息链条的路径上进行积极的理论探索，这是非常有意义而且具有重大研究价值的课题。
【参考文献】
[1] KOENE J.Applied network analysis： A methodological introduction[J].European Journal of Operational Research，1984，17（3）：422-423.
[2] PATRICK D.On the connectivity of social networks[J].The Journal of Mathematical Sociology，1973，3（2）： 245-258.
[3] LIU J B，et al.Three-Dimensional geological modeling of mining subsidence prediction based on the blocks[J].Advanced Materials Research，2014：697-701.
[4] BALLANTINE H W.The Modern Corporation and Private Property[J].California Law Review，1932，21（1）：78.
[5] DANIEL J B，et al.Venture capital and IPO lockup expiration[J].Journal of Financial Research，2001，24（4）：465-493.
[6] BARRY C B，et al.The role of venture capital in the creation of public companies： Evidence from the going-public process[J].Journal of Financial Economics，1990，27（2）：447-471.
[7] 李晨.大股東掏空和支持行为与上市公司盈利能力的关系研究[D].安徽大学硕士学位论文，2011.
[8] 王强松.中国股市个体投资者处置效应的实证研究[D].南京大学硕士学位论文，2007.
[9] 周月刚，雷晓燕.参考价格分布和股票回报：基于处置效应的分析[J].经济学（季刊），2011，10（2）：1039-1060.
[10] 赵学军，王永宏.中国股市“处置效应”的实证分析[J].金融研究，2001（7）：92-97.
[11] 沈红波，郦金梁，屠亦婷.上市公司大小非减持影响因素的实证分析[J].经济管理，2011（11）：17-19.
[12] 霍雨佳，孟俊婷.大股东减持的支持效应研究[J].时代经贸，2013（19）：158.
[13] 裴红卫.大股东掏空与支持：来自中国上市公司的实证检验[J].经济经纬，2012（4）：105-109.
[14] 刘星，张超.概念炒作背后的国有股减持与时机选择[J].审计与经济研究，2014（2）：85-94.
[15] 周琼.大股东增减持的道德问题[J].中国金融，2015（24）：104.
【关键词】 社会网络指数； Logit模型； 声誉机制； 套利动机
【中图分类号】 F275 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）12-0019-06
一、问题的提出
在当前推进供给侧结构性改革背景下，培育多层次资本市场，提高资本市场的融资价值功能成为促进我国经济发展的重要支撑和保障。而资本市场稳定发展的一个核心问题就是如何更好地保护中小投资者的利益。无论是当前的审批制度改革，还是信息披露制度的创新，无不围绕着一个主题：即如何更好地保护中小投资者的利益。大股东减持是其根据自身和公司战略需要而采取的一种调节自身财富价值形式的手段。但鉴于大股东的信息和资源优势，大股东减持（尤其恶性减持）可能会掠夺中小投资者的利益，不利于资本市场的稳定快速发展。因此深刻认识大股东减持与保护中小投资者利益及资本市场健康发展关系十分必要。
大股东的减持有社会网络化特征。大股东减持的网络特征在于：其减持的行为的决策会受到自身社会网络关系及价值取向的影响；其减持的目标具有内在的一致性；其减持行为的选择会表现出不可预测性及积聚性；其减持的结果可能会产生更大的危害性。
当前制约我国资本稳定快速发展的核心问题之一就是如何更好地保护中小投资者利益。而大股东减持（尤其是恶意减持）等，可能会造成对中小投资者利益的掠夺与侵犯，从而不利于资本市场的稳定发展。尤其是大股东减持的社会网络化特征，使得大股东减持的真实目的更具隐蔽性、行为具有不可预测性及更大的社会危害性。因此，有必要利用更为符合现实逻辑的研究方法及研究思维，深入而又细致地研究大股东减持背后的影响因素、表现、特征及治理方案。利用社会网络理论及分析方法，切入到大股东减持行为的研究当中，具有重大的理论研究价值和现实的可行性。社会网络分析法，不但可以对大股东减持给出更为合理的解释，更重要的是它为我们重新认识这一问题提供了新的视角和研究思维。
二、文献回顾与评价
（一）国外研究情况
Koene[1]首先提出了控制权结构理论，控制权结构理论可以更好地解释大股东减持的动机和影响因素。控制权结构理论认为：大股东利用控制权实现对小股东的利益侵占，而股东属性、股东集中度、股票价格与股票收益等会影响大股东减持的时机选择和减持数量。Patrick[2]也认为通常大股东为了获取私人利益，会采取增减持的方式。而Liu et al.[3]则对不同性质企业（例如国有企业和私人企业）的控股股东不同的减持动机进行研究和分析。他们认为国有企业和私人控股股东减持的动机和时机存在一定的区别。Ballantine[4]认为大股东的减持属于控股股东利用金字塔式股权结构侵占中小投资者利益的隧道行为。Daniel et al.[5]认为，大股东减持是获取与所持股份不相称的额外收益的主要途径和方式，其具体做法是低价收购少数股东股票，然后高价出售已持有股份。
Barry et al.[6]研究发现，掏空只是控股股东减持的一个动机而已，或者说通过控股股东的减持还可以达到支持公司发展的目标。Faccio et al.通过搜集13个国家5 000多家上市公司的数据研究股价、股权集中度及与企业绩效之间的关系。结果发现：股权集中度对企业业绩有重要影响，而且呈现先增加后下降的趋势，即存在一个阈值点。而股权集中度将直接影响到大股东减持的行为，因为股权集中度越高，意味着大股东减持的行为很可能频繁发生，但股权集中度的变化很可能影响到公司的绩效。因此大股东减持与公司绩效之间内在关联。
Stiglitz利用信号传递理论，分析在不完全信息条件下人们的投资行为，作者发现，信息不对称是导致逆向选择和道德风险的根本原因。Scholes提出了“价格压力理论”，然后Asquit et al.研究美国1963—1981年一二级发行市场上市公司股价变化与发行规模的相关关系，其证明了股价压力理论的正确性。而这些结论为大股东减持提供了侧面的理论依据和解释。
（二）国内研究情况
李晨[7]结合中国股权分置改革的具体背景，对“大小非”股份公司控股股东的减持动机进行挖掘分析，发现国有性质与私有性质的控股股东减持水平和动机存在一定差异；而限售股东减持可能会进一步引发大小股东的利益冲突。
王强松[8]对大股东减持的动因进行了理论和实证研究，结果发现大股东的减持具有逢高必减的特征。而公司巨额担保、债务困境、掏空也是大股东减持的重要原因。同时作者还发现，大股东通过减持造成了对中小投资者的利益损害，之所以出现这种情况，一个重要原因在于目前的法律对中小投资者的保护程度不够。
周月刚等[9]分别从个体投资特征、参考价格、时机选择等角度分析了大股东减持的处置效应，并得出一致的结论：即大股东倾向于减持赚钱的股票，而持有亏钱的股票。掏空是大股东减持的重要动机，而与掏空相对应的大股东减持有可能是为了进一步支持公司未来的发展，优化公司资本结构，提升公司价值。
赵学军等[10]围绕大股东减持的掏空与支持动机开展研究。他们认为在公司处于快速发展时期，公司的支持动机更为明显。也有学者认为：托宾Q值、公司成长性、股权集中度、持股成本、市场成熟程度等都是大股东减持的动因，而估值水平、被减持公司在行业内发展水平，对大股东减持的数量具有重要影响。 沈红波等[11]从实证角度检验了“大小非”减持的影响因素，结果发现：控制权市场、信息优势及处置效应是主要的影响因素。
霍雨佳等[12]等研究了创业板上市公司大股东（控股股东）的减持对股价的影响。他采取事件研究法发现，大股东减持对股票价格产生下行压力，在大股东发布减持公告后尽管有小幅上涨，但在整个事件窗口内，大股东减持对股票价格产生向下的推动力。
裴红卫[13]认为处置效应是大股东减持的重要影响因素，而且大股东减持向市场传递了负面的财富信息，容易引发连锁效应（例如其他股东减持、股票价格下跌等）。刘星等[14]以案例分析的方式，研究和分析概念炒作与国有股减持的时机选择，认为概念炒作是大股东减持的重要工具，通过概念炒作可以达到大股东减持获益的目标。周琼[15]对大股东增减持的道德问题进行了探讨，认为大股东应该有获利的底线思维，应该有别于畜生的义利之辩。而针对大股东违规减持的行为，证监会等监管部门应该从法的角度加以治理和管控。
（三）综合评价
通过以上对国内外关于大股东减持的相关研究来看，研究焦点集中在：减持的动机（掏空或支持）、减持的路径选择（时机选择、价格区间及增减规模控制）、减持的经济后果（公司价值创造能力及掠夺中小投资者利益等）及减持的道德问题（合理追求利益还是丧失原则，没有道德底线通过减持的套利行为）。但目前存在的研究缺陷是：对于大股东减持的影响因素尚未纳入到社会网络领域去考察，导致我们无法从深层次的角度去认知大股东减持行为。
同时还没有相关的研究构建相对完整的社会网络体系来考察大股东减持行为，从而为大股东减持的行为提供更为合理的解释。本文拟在前人研究的基础上，利用社会网络分析方法，更为系统而又深入地考察和研究大股东减持的行为并验证这种差异性的存在，从而为更好地治理大股东减持的行为提供更多的经验证据。
三、社会网络结构特征与度量
（一）社会网络内涵分析
社会网络是在某区域、团体或组织内由某一连接纽带（资源、信息、职位、类别、血缘等）所形成富有网络带状结构的群体。这种群体可以是实体的，也可以是虚拟的。根据连接纽带的宽度，网络群体的范围和值域会有所变化。而社会网络分析法由社会学家根据数学、图论、博弈模型发展而来的定量分析方法。社会网络分析法主要关注的是：在网络群体内，核心个体的权利问题、群体的发散效应问题及边缘结构问题等。例如目前较为成熟的关于社会中心度的测量方法就包括了程度中心度、中介中心度及特征向量中心度等。
（二）大股東减持的社会网络结构理论分析
如果将整个A股市场的参与者比作一个社会网络结构，那么在这个结构中大股东处于相对高的网络位置（跟中小投资者相比）。本文将大股东社会网络结构分为三个部分。
1.大股东职位权力发散网络
职位权力发散网络是由于大股东自身所处的职位而引起的。通常大股东，尤其是控股性的大股东往往在本公司重要岗位担任重要职务（例如公司董事长、总经理、CFO）等。同时大股东还可能由于企业在行业内的表现或者获得地方政府的支持，在诸如地方政协、行业协会或者非政府组织中担任职务。职位权力发散将会为大股东创造更多的获取信息、资源的机会，对于提升大股东的网络位置具有重要的影响与作用。
2.大股东社交发散网络
大股东社交发散网络由大股东教育经历、工作经历等衍生而来。例如大股东大学所形成的同学及校友关系，攻读MBA、EMBA等学位时的同学及校友关系；同样大股东的工作经历，例如曾经在某公司担任董事、总经理等；再如大股东在某单位担任要职很可能与银行、会计师事务所、券商及机构由于业务关系，衍生出其他类似具有共同利益目标的“朋友”式的关系等。
3.大股东网络声誉与积累网络
大股东网络声誉与积累网络指的是大股东由于工作业绩突出表现等原因获得荣誉称号，这些荣誉经过政府、媒体等披露和报道后会对行为产生一定的约束和激励作用。网络积累是大股东在不同公司或者不同公司担任要职的时间，时间越长，往往意味着大股东可能具有更多的“软实力”，而依靠这些“软实力”大股东可以获得更多信息和资源。
（三）影响大股东减持的社会网络结构的度量
结合以上大股东职位权力发散网络、大股东社交发散网络、大股东网络声誉与积累网络，构建大股东的社会网络结构指标体系。
本文围绕大股东职位、社交、积累三个层次构建社会网络结构指标体系，其目的是通过指标体系的连续性，来衡量企业社会网络的丰富程度。在计算方法上社会网络的丰富指数直接等于各哑变量相加。同样，对于社会丰富指数可以去取虚拟变量，如果社会网络的丰富程度之和不等于0，则取值1；如果社会网络的丰富程度之和等于0，则取值0。亦可以取实数，假设数值越大，大股东社会网络越丰富，那么其获取信息和资源的能力就越强。
四、基本假设与模型检验
（一）假设的提出
假设1：大股东的社会网络越强，其减持的可能性越大，减持的数额越大。
社会网络带来的声望具有符号作用，社会网络中的个体有动机在社会网络中营造良好的社会声誉，距离社会网络中心越强的个体，这种动机越强。对于大股东来说，其所处的社会网络同样具有声誉效应，大股东距离所处的社会网络中心位置越近，越有动机为自己营造良好的社会声誉。如果大股东减持的行为属于掠夺之手行为，社会网络的声誉约束将会降低大股东减持的可能性或减持数量；但诸如在其他协会任职，良好的银企关系，出任董事、高管及校友与亲属血缘关系，可能会使大股东更倾向于利用信息优势进行利益掠夺。
假设2：大股东的社会网络越强，股权集中度越高，平均减持的概率越大。
在我国股权集中依旧是个制约股市健康发展的难题。股权集中往往意味着利润掠夺与掏空。因此结合假说1，如果大股东股权集中度较高，那么在其具备更大信息的背景下，其通过减持套利的动机会更明显，平均减持的概率越大。 （二）模型构建与指标设计
根据研究需要，首先构建多元回归模型。
REDUCE=a0 a1Net a2Size a3Debt a4EPS a5Balance
（1）
其中，被解释变量REDUCE，大股东减持，虚拟变量（二分类变量）：大股东减持取1，否则取0。
第一大股东减持比例：第一大股东减持股票的数量/第一大股东持有的减持前股票的数量；第一大股东减持股票的数量/公司总股本。
前五大股东减持比例：前五大股东减持股票的数量/前五大股东持有的减持前股票的数量；前五大股东减持股票的数量/公司总股本。
前十大股东减持比例：前十大股东减持股票的数量/前十大股东持有的减持前股票的数量；前十大股东减持股票的数量/公司总股本。
持股比例占公司股本5%及以上股东的减持比例：持股比例占公司股本5%及以上股东减持股票的数量/持股比例占公司股本5%及以上股东持有的减持前股票的数量；持股比例占公司股本5%及以上股东减持股票的数量/公司总股本。
大股东减持=大股东减持价格×大股东减持实际股份数量，并对其取自然对数，大股东定义为持股比例超过总股本5%。
解释变量：Net，其计算方法参见表1。
控制变量：Size，资产规模，以年末总资产衡量控制公司资产规模。
Debt，资产负债率，以年末总负债与总资产比值衡量控制公司资本结构。
EPS，每股收益。
Balance，股權制衡，以第一大股东持股比例平方值与第二至第五大股东持股比例和的平方值差值衡量。
lnd_Dummies，行业控制变量。
Year_Dummies，年份控制变量。
（三）样本选择与模型检验
大股东包括了自然人性质大股东与机构投资者大股东，本文的目的是分析研究自然人性质的大股东社会网络结构及其对减持行为的影响，鉴于国有上市公司机构投资者较多，本文选取民营上市公司作为研究对象。考虑到样本的可获得性与时效性，本文选取2013—2015年的样本数据。具体选取方法，是在国泰君安数据库搜集完大股东减持的数据后，通过具体的简历比对，手工搜集大股东的个人信息，然后经过进一步筛选，最终得到2013—2015年的有效样本公司292家，涉及前十大流通股股东一共3 237个，其中持股比例变动的有效值为2 627。本文数据类型为混合截面数据。表2是对有效样本各个变量的描述统计分析。
从表2中可以看到，在有效样本中，大股东持股比例变动的均值为-0.0006，最小值为-0.4626，最大值为0.4385，持股比例变动整体较对称，而持股绝对数量的变动均值（325 142）显著大于0，持股数量增加值要平均大于持股数量减少值。公司规模（总资产对数）的均值为21.2080，标准差为0.5716，民营企业的规模整体比较小，规模差异也很小，分布比较集中。民营企业样本公司的杠杆比率均值为30.91%，每股收益介于-4.82到2.27之间。从表2部分可以看到，银行关系网络哑变量均值偏低（0.04603），存在银行关系背景的流通股股东只占总样本的4.6%。相比之下，市场关系网络哑变量的均值较高，存在市场关系网络的样本占了37.01%。存在行业关系网络和校友关系网络的股东占样本比例分别为18.16%和9.67%，存在网络关系的股东占总样本的比例都比较低。最后，股东简历中获得过前文所列的荣誉称号的股东有442个，占比不到20%。
接下来本文将按照大股东是否减持进行了分组，包括在从披露的前十大流通股股东退出到非前十大流通股股东列表的样本。表3列出了减持组和非减持组在各大关系网络变量之间的差异，并对社会网络（Net）进行了样本均值T检验和秩和检验结果。
从表3可以看出，减持组一共有658个样本，非减持组一共有2 579个样本，存在较大的样本差异。此外，在除银行关系网络变量之外的五大关系网络哑变量平均都要比非减持组低。从表内第二部分的检验进一步验证了这个结论，即大股东减持组的社会网络均值为1.2295，不管是T检验还是秩和检验，都在5%的显著性水平上显著低于非减持组（1.3602）。这和前文的预期结果是一致的。
根据模型1使用OLS进行模型检验，结果如表4。
从表4第一栏可以看到，社会网络的系数在5%的显著性水平上会对股东持股比例产生负向影响（-0.00362），说明社会网络值越大的股东持股比例会降低，这与预期结果一致。在控制变量中，每股收益也会对股东持股产生显著的正向影响，即公司的每股收益越高，流通股股东持股比例会增加，这说明公司收益表现越好，股东持股比例会相应增加。
此外，股权制衡对大股东持股比例也会产生较大影响，其系数显著为负（-0.02297），股权集中度越高的公司，股东持股比例会减少，这和大部分研究结论相一致，说明股权集中度高的公司往往会有相对较差的表现。从第二栏关于持股绝对数量变动的回归结果可以看到，社会网络值高的股东，持股绝对数量会显著增加。此外，公司规模和资产负债比例对持股绝对数量变量分别会产生显著的负向和正向影响，这可能是由于公司规模增加，或增资扩股使得总流通股股数增加，所以股东持股平均数量会增加，从而使得大股东的增减持呈现出倒U型的结构。
根据模型1，使用Logit模型检验，结果如表5。
表5中两栏列出了Logit回归结果，整体模型回归效果显著，但对大股东减持的解释力比较低，R2系数只有0.006，但其中主要研究变量对因变量的影响是显著的。从第一栏的回归结果可以看到，社会网络的系数为（0.0185），在1%的显著性水平上会对大股东持股概率产生正向影响，即社会网络值越高的股东，越有可能发生减持行为。第二栏的社会网络系数为0.01844，验证了社会网络对大股东减持行为的正向影响，进一步证实了本文前面提出的假设。此外，与最小二乘回归结果很一致，股权制衡的系数都显著为正，大约为0.11，股权集中度越高的公司，股东减持行为发生的概率平均更大。 五、政策建议
结合模型检验结果，本文提出如下政策建议。首先，未来应持续完善大股东的预披露机制，通过完善信息披露机制可以弱化大股东利用社会网络信息优势进行套利的动机。其次，应通过加强股权制衡，推进公司治理结构的进一步完善，弱化股权集中与社会网络优势相互映衬的局面。最后，应加强对大股东恶意减持的事前预测、事中监测、事后跟踪与责任认定机制，提高大股东恶意减持违规成本。本文认为，未来应该在切断大股东利用社会网络信息链条的路径上进行积极的理论探索，这是非常有意义而且具有重大研究价值的课题。
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