连锁董事网络指标数据（2001-2024）

📊 数据核心速览

• 数据编号：2009
• 时间跨度：2001–2024
• 样本范围：全部 A 股上市公司
• 数据来源：上市公司董事交叉任职公开信息、企业关联数据库
• 数据格式：Excel 企业年度面板

🎯 数据简介

基于上市公司董事跨企业兼职任职关系，构建连锁董事网络，系统测算经典社会网络五大核心指标，刻画企业在关联网络中的地位、信息优势与资源约束水平，适配公司治理、企业战略、创新溢出等实证研究。

📋 核心网络指标

1. 度中心性 Degree Centrality：企业直接关联董事伙伴数量，表征网络活跃度
2. 中介中心性 Betweenness Centrality：充当网络中介枢纽程度，反映信息控制能力
3. 接近中心 ity Closeness Centrality：与其他节点最短路径远近，衡量信息获取效率
4. 特征向量中心性 Eigenvector Centrality：关联节点质量，体现企业网络影响力层级
5. 结构洞约束 Constraint：网络约束程度，数值越小自主决策、资源套利空间越大

🔍 适用研究方向

1. 连锁董事网络对企业创新投入、专利产出、投资效率影响
2. 网络位置与公司治理、高管薪酬、信息披露质量
3. 董事关联网络的资源溢出、风险传染、并购决策研究
4. 社会网络视角下企业 ESG、绿色转型、数字化转型异质性
5. 网络中心性、结构洞在中介调节、门槛模型中的应用

数据简介

连锁董事网络是企业间通过董事交叉任职形成的关联网络，是公司治理与战略管理领域的重要研究对象。该网络反映了企业间的信息传递、资源共享与权力互动关系，对研究企业决策效率、行业竞争格局及资本市场运作具有重要意义。

本数据包含连锁董事网络中的核心网络指标，具体包括：

· 度中心性（Degree Centrality）：衡量节点（企业）在网络中与其他节点直接连接的数量，反映企业的网络活跃度；

· 中介中心性（Betweenness Centrality）：衡量节点作为其他节点间最短路径中介的能力，反映企业在网络中的信息控制地位；

· 接近中心性（Closeness Centrality）：衡量节点与网络中其他所有节点的平均最短路径距离，距离越短，说明节点在网络中越容易接触到其他节点，反映企业获取信息的效率。

· 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）：衡量节点连接的 “质量”，即与高影响力节点的关联程度，反映企业在网络中的影响力辐射范围；

· 结构洞约束（Constraint (Structural Holes)）：衡量节点被网络中其他节点约束的程度，反映企业在网络中的自主空间。

本研究通过收集上市公司董事任职数据，构建连锁董事网络并计算上述指标，可用于分析企业在网络中的位置特征及对企业行为的影响，因此选择这些指标作为衡量连锁董事网络结构的工具。

数据指标

数据展示