国内科技企业公司治理研究的主题分布及热点基于共词分析法

张 翔，王 璨(.中国科学技术大学管理学院;.安徽大学商学院，安徽合肥 3000)

国内科技企业公司治理研究的主题分布及热点
基于共词分析法

张 翔1，王 璨2
(1.中国科学技术大学管理学院;2.安徽大学商学院，安徽合肥 230001)

以《中国学术期刊网络出版总库》作为检索来源，对相关的期刊论文进行检索，初步获得226篇期刊文献，经过筛选后得到142篇学术期刊论文作为最终样本。通过对样本文献高频关键词的统计，利用共词分析方法进行综合分析，运用SPSS 18.0、Ucinet 6.0等软件输出研究现状的知识图谱，确定出现有研究的主题分布、关注热点，在此基础上提出若干发展建议，为国内相关研究提供一定参考。

科技企业;公司治理;主题分布;共词分析法

20世纪90年代，公司治理的相关概念开始进入中国，引起了国内管理学、经济学界的热议; 21世纪初，公司治理研究关注的对象逐步聚焦在高科技企业、民营技术企业等非公有制企业上。随着改革开放进程的加快、国际经营趋势的发展，以及研发全球化的战略转型，国内科技企业的发展面临着更加复杂、动态的竞争环境。随着创业机制的完善，公司治理问题在科技企业成长中的重要性日益凸显。任何一个科技企业在其发展壮大的过程中，只有优化内部的公司治理结构，建立系统科学的公司治理机制，才能更好地推动知识资源的优化配置，培养、激励与保留创新人才，从而实现创新能力的有效提高[1]。

国内学者从不同的视角，对科技企业的公司治理模式、治理机制、治理结构，以及其与绩效之间的相关性等展开论述，并取得了一定的研究成果。为了更好地揭示国内十多年的研究进展，本文利用共词分析法对样本的高频关键词进行统计，综合运用SPSS 18.0、Ucinet 6.0等软件输出研究现状的知识图谱，从而确定有关研究的主题分布、关注热点，为国内相关研究提供一定参考。

一、研究方法

共词分析法(Co-word Analysis)是文献计量学中的一种定性与定量相结合的分析法，比较适用于研究时间相对不长，但有一定研究基础或者论文数量达到一定规模的新学科或新主题[2]。它通过对学术论文中的关键词或主题词出现在相同文献中的现象进行统计分析，从而判断出这些词组所代表的不同研究主题之间的关系结构[3]。共词分析过程主要包括三个步骤:①文献检索与高频关键词的提取，建立分析的样本;②构建关键词的共词矩阵，以此为基础分别建立相关矩阵与相异矩阵，为后期分析提供数据;③运用SPSS 18.0软件制作聚类树状图、多维尺度图，应用Ucinet 6.0输出高频关键词的类社会网络关系图谱，并进行相关说明。

共词分析法作为一项成熟的研究方法，广泛应用于情报学、生物学、医学、心理学、经济学、知识管理等学科的文献归纳及现状总结，从现有文献检索来看，在企业管理领域，特别是公司治理问题方面涉及不多。

二、数据来源与处理

选择《中国学术期刊网络出版总库》(CAJD数据库)作为检索来源，为了保证样本的统一性，只以期刊文献作为对象，没有选择其他类型的中文数据库。

首先，选择“科技企业”或“科技型企业”或者“民营技术企业”等相关或相近词组作为主题词或关键词1，以“公司治理”作为主题词或关键词2，不限定时间范围，一共检索到226篇期刊论文。

其次，对226篇期刊文献进行初步筛选，标准包括:①去除会议综述、人物报道、书评、简报、短论等非学术性文献;②去除没有参考文献等不规范的期刊论文;③去除那些没有具体作者名称的文章，例如期刊载文信息报道、主编寄语等;④去除一些商业性期刊上的文献。经过筛选后一共获得142篇学术期刊论文作为最终的样本，进行高频关键词的提取。

利用SATI 3.2文献题录信息软件进行关键词提取，初步获得616个关键词。提取的关键词中有部分近义词或词义不完整的需要处理，按照如下标准规范化操作:①合并同义词或近义词，例如科技企业与科技型企业，公司治理结构与企业治理结构、创新能力与创新力等相近词语，同时为便于后期的分析，将中小科技企业、民营科技企业、乡镇科技企业等统一合并为科技企业;选择更为学术性的词语来表示近义词，例如公司治理结构、创新能力等;②去除语义不完整或者与主题无关的关键词，例如建议、对策、研究、分行等;③删除人名、机构名称、地名。经过处理后得到527个关键词，并按照处理后的关键词的频次，获得35个高频关键词，如表1所示。

表1 样本文献的高频关键词统计

通过高频关键词的统计分布可以看出:公司治理因为是本文研究的主题，所以频次最高;其次是科技企业、公司治理结构、上市公司等。35个高频关键词大致可以分为5类:第1类包括公司治理、公司治理结构、治理机制、创新机制等相关命题;第2类包括科技企业、上市公司、创业公司、银行、商业银行等法人主体;第3类涉及董事会、独立董事、第一大股东、股东大会、高管人员等企业利益相关者;第4类涵盖企业制度、企业产权、企业管理、战略目标、组织架构等内部构成要素;第5类有关企业内部的管理控制，例如内部控制、内部审计、控制权、信息披露等等。

将获得的高频关键词作为原始数据，构建高频关键词的共词矩阵，为系统聚类分析、多维尺度分析提供数据源。

三、矩阵构建与转化

共词矩阵是进行聚类分析、多维尺度分析的基础，构建共词矩阵只是该阶段数据处理的起始阶段，还需要将共词矩阵转化为相关矩阵才能进行后续的分析。转化的方法是引入Ochiai系数表示关键词之间的共现相对强度[4]，计算公式为

通过转化，可以将原有的共词矩阵转化为相关矩阵[5]。转换后的相关矩阵因为0出现的次数过多，影响统计分析的准确性，需要再转化为相异矩阵，具体是用1减去相关矩阵中的各行各列的值，最终得到相异矩阵如表2所示。

表2中的相异矩阵为一个35×35的对称矩阵，相异矩阵中的数值表现两两关键词之间的差异性，其数值在[0，1]区间内，数值越大，表明差异越明显，关键词之间的关联性越小。与相异矩阵相反的是，相关矩阵中的数值表示两者之间的相关性，数值越大，关键词之间的关联越强。

表2 样本文献构造的相异矩阵(部分)

图1 聚类树状图

四、聚类分析与多维尺度分析

聚类分析是利用共词矩阵转化的相关矩阵进行分析，通过对一批变量或数据中具有相同性质或者特性的变量进行自动归类，进而产生不同的分类结果，相对减少变量个体的数量，侧面反映出聚焦的情况[6]。将相关矩阵导入SPSS 18.0中，使用系统聚类方法，选择平均连接(组间)方法，得到的结果如图1所示。

35个关键词可以初步划分为6个类别:①上市公司的公司治理与股权结构;②科技企业的资本引入与治理结构;③创业企业的公司治理机制与绩效关系;④内部管理控制与约束;⑤企业利益相关者的联系及博弈;⑥公司治理与股权控制。

为了更加形象地划分研究的主题类别，还需要进行多维尺度的降维分析，利用SPSS 18.0中的ALSCAL方法创建立体的多维空间感知图。

多维尺度分析是利用变量之间的相关程度，通过构建二维或者三维的空间感知图，形象地表示变量之间的距离远近(相关性)的统计分析方法。将共词矩阵转化的相异矩阵导入SPSS 18.0中，选择ALSCAL方法，同时确定“从数据创建距离”、度量区间明确为“Euclidean”，输出的多维尺度图如图2所示。

经过统计检验，得出Stress系数=0.198 98，RSQ系数=0.919 26，符合统计学的要求。

由图2可以看出，35个关键词可以大致划分为5类:①公司治理机制与创业企业、绩效等;②上市公司与管理会计、资本市场等;③内部控制、审计风险、信息披露等;④科技企业与公司治理等;⑤董事会、股权结构、公司治理结构、独立董事等。

在聚类分析、多维尺度分析结果的基础上，结合国内学者王旭与陶黎[7]、董红星[8]的相关文献述评，将国内研究的重要主题划分为如下5个类别:

(1)科技企业公司治理的基本理论研究。有关公司治理的理论基础主要有委托-代理理论、交易成本理论、社会网络理论及资源依赖理论等，进而形成不同视角的公司治理理论，主要包括了自利益相关者理论与共同治理、中间组织理论与网络治理、所有权最优结构论与大股东治理等。国内学者针对科技企业的特点和现状，在基础理论的层次上继续深入，引入新的思想或构建整合性的分析框架，例如吴一平[9]借鉴博弈论的思想，灵活运用多任务委托代理模型，建构了科技企业公司治理的博弈理论分析框架;赵黎明与张玉洁[10]基于公司外部治理理论所建立的虚拟科技企业与创业投资基金的合作理论体系;其他还有谭忠游[11]提出的企业能力整合理论等。上述理论研究的积累，为科技企业公司治理问题的深入研究，奠定了良好的基础。

(2)科技企业公司治理结构的探讨。因为所有权与经营权的分离，所导致的代理契约的产生，必然涉及到公司内部治理结构的问题，诸如股东、董事会、高管团队、风险投资基金等主体在权责利方面的博弈与内在联系，构成了公司治理结构研究的主要内容，现今比较主流的，可以分为德国模式与英美模式两种。国内学者更多的聚焦在科技企业如何规划内部治理结构、有效保障控制权配置的问题，以及不同的公司治理结构对企业技术创新的影响两个方面，例如秦兴俊与申明浩[12]基于企业家与投资者视角，深入研究了科技企业融资契约的现实规律，分析了控制权配置对企业未来发展的重要性;许艳芳[13]通过案例研究的方式，验证了科技企业上市过程中，企业股权结构合理化设置的必要性。同时，针对公司治理结构对技术创新的影响，李晓琳[14]利用计量经济模型论证了股权集中程度、高管薪酬具有的显著正向影响;而杨刚等[15]通过文献梳理，归纳出公司治理结构与企业知识资本运作效率的正向联系。

(3)科技企业公司治理机制的建立。公司治理机制一般涉及4个方面的内容:激励、监督约束、外部接管、代理权竞争，同时也包括战略调整、结构优化、模式转变、流程重组等配套的相关措施，又可以划分为内部治理机制的董事会、股权结构、高管薪酬等内容，与外部治理机制的产品竞争市场、经理人市场、控制权市场、资本市场等控制要素。国内学者以科技企业作为研究对象，从人力资本与非人力资本的激励关系、独立董事监督机制建立、公司外部治理约束、股权制衡模式选择等展开论述，探讨了公司治理机制对内部创新能力、企业文化、管理效率、产权控制的影响，并应用不同的研究方法，诸如案例研究、数理实证、文献归纳等方式，积极推进科技企业的科学、系统、权变的公司治理发展，力图建立符合国内科技企业实践的治理机制。

图2 多维尺度分析图

(4)科技企业内部审计与控制的规范。规避审计风险与加强管理控制是科技企业公司治理研究的重要命题之一。科技企业因为技术研发的投资较大、周期相对较长，融资问题成为制约其发展的瓶颈，特别对于中小型科技企业而言，成长前期的资金短缺问题比较严重。国家建立了创业板市场，主要是为了扶持高技术、创新型的中小企业，因为上市规则的要求、企业融资的需求，科技企业必须建立科学合理的公司治理体系，依托内部审计制度、信息披露机制、管理会计准则的内部管理控制，吸引投资者的入股、降低经营风险，从而优化企业的治理模式。国内学者李晓慧与杨子萱[16]以东盛科技的案例，详细论证了内部审计与公司治理的辩证关系，孙强[17]提出科技企业应该建立风险导向的内部审计模式，优化内部监督机制;孙巍浩等[18]研究了企业管理会计的创新对于公司治理完善的重要作用。

(5)科技企业公司治理与绩效关系的研究。公司治理与企业绩效的实证研究是该命题的研究热点，国内学者基于不同的企业类型、不同的环境，利用结构方程模型、面板数据数据模型等展开分析，例如贾一伟[19]通过对高校控股的科技企业的上市数据分析，结果显示我国现有的证劵市场的上市发行标准以及国有股转持的政策规定，这些不利于该类企业的顺利上市和长期发展;郭葆春[20]经过实证研究发现:董事会的会议次数、高管团队的薪酬、总经理的持股份额、企业财务信息透明度等与绩效有正相关的关系，而总经理的变更、最大股东的持股份额等与公司绩效呈负相关关系。研究的重心主要围绕在新创科技企业的治理机制与绩效关系的分析，同时也考虑到其他相关变量的加入，例如股份全流通、资本结构、政治偏好等变量与公司治理，共同对企业经营绩效的影响。

五、概念网络的可视化分析

为了进一步辨析国内该命题研究的热点，采用社会网络分析软件Ucinet 6.0进行高频关键词的共现网络图谱分析，输出结果如图3所示。

图3 高频关键词共现网络知识图谱

由图3所示，在高频关键词的共现网络图谱中，公司治理、公司治理结构、科技企业处于网络的中心位置(中心性均在0.5以上)，是本命题研究的焦点;而上市公司、独立董事、董事会制度、第一大股东、控制权等其他白色节点，则表示中心性在0.3以上(包括0.3)的关键点，也是研究关注较多的部分。各节点表示研究年份的远近，标示为1的节点表示关键词出现最早，标示为2与4的节点其次，标示为3的节点出现相对较晚。由图可知，公司治理机制与绩效关系、知识管理与公司治理的关联是近期出现的新兴命题。从整个网络的外延来看，有关公司治理机制的两个关键词(治理机制与公司治理机制)分别位于左右极端(距离中心最远)，表现出现有聚焦在公司治理机制方面的研究略显不足。

六、结论与讨论

本文利用共词分析的方法，对国内科技企业公司治理研究的现状进行了梳理，得出如下结论:

(1)经过聚类分析、多维尺度分析归纳出现有研究的5个主要命题:科技企业公司治理的基本理论研究、公司治理结构的探讨、公司治理机制的建立、内部审计与控制的规范、公司治理与绩效关系。

(2)利用Ucinet分析软件输出的知识图谱，界定出现有研究的焦点:公司治理结构是该命题研究最多的选题;公司治理机制方面的研究略显不足;公司治理机制与绩效关系、知识管理与公司治理的关联是近期出现的新兴命题。

基于本文的结论，笔者提出以下的发展建议:

(1)随着信息化和大数据时代的到来，网络信息平台不断兴起，虚拟企业或虚拟团队将有很大的发展，未来科技企业的公司治理研究，应加强对此方面的探讨，设计出符合新时代背景下的公司治理结构。

(2)科技企业的核心是知识资本，而知识资本的关键是隐性知识，如何建立有效的隐性知识管理机制，从而优化公司治理机制，是未来应该重点关注的领域。

(3)在现有研究公司治理与绩效关系的基础上，努力扩展研究方法的类型，提高研究的效度与信度，并考虑不同环境或情境下，公司治理与其他变量对绩效的共同影响或互动关系。

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【责任编辑 孙 立】

Distribution and Hotspots of Subjects of Technology Enterprise Corporate Governance Research Based on Co-word Analysis

Zhang Xiang1，Wang Can2
(1.School of Management，University of Science and Technology of China，Hefei 230001，China;2.School of Business，Anhui University，Hefei 230001，China)

Taking“China Academic Journal Network Publishing Database”as the retrieval source，the relevant journal articles were retrieved，and 226 articles were got initially;after screening，142 academic journal articles were selected as final samples.Statistics by high-frequency words in sample literature，co-word analysis method was used in comprehensive analysis，mapping knowledge domain of research status was output by SPSS 18.0 and Ucinet 6.0，the distribution of research subjects and hotspots were determined.On this basis，a number of development proposals are presented for domestic related research to provide a reference.

technology enterprise;corporate governance;subject distribution;co-word analysis

C 931

A

2095-5464(2014)01-0014-06

2013 06 21

安徽省高校重点科研项目(2011sk015zd)。

张 翔(1989)，男，安徽合肥人，中国科学技术大学硕士研究生。