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社會網絡論文優選九篇

時間:2022-02-24 14:36:44

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社會網絡論文

第1篇

人脈,顧名思義,即人際關系所組成的網絡。《現代漢語詞典》對人脈的解釋為:“人各方面的社會關系。”有的學者根據人脈的來源或形成過程,也就是人的社會關系從哪里獲得,將人脈分為六類:血緣人脈、地緣人脈、學緣人脈、事緣人脈、客緣人脈、隨緣人脈等。所謂人際關系,是指人為了滿足其生存和發展的需要而在相互交往過程中形成的全部關系的總和,簡單地說就是指個體與個體之間的各種關系。根據人際關系在滿足人們需求過程中所起的不同作用,可以把人際關系簡單地分為情感性關系和工具性關系。情感性關系主要滿足人們在情感方面(如關愛、溫暖、安全感和歸屬感等)的需求;而工具性關系主要滿足人們在物質方面的需求,是個人因某種需要或目的與不很關聯的他人所建立的某種時效性關系。無論是情感性關系,還是工具性關系,它們都是個人正常、健康、全面發展所必需的。另有學者認為,人際關系的類型大概可以分為三種,它們分別是:權力依附型的人際關系,有人可以據此結成“權力網”;利益相關型的人際關系,有人可以據此結成“專業網”;情感交融型的人際關系,有人可以據此結成“人緣網”。前兩種人際關系主要受理性邏輯支配,維系這兩種關系的主要因素是披著情感“外衣”的權謀和利益;最后一種人際關系主要受“情緒邏輯”支配,維系這種關系的主要因素是建立在情感基礎上的人格認同。

二、對大學生人際關系認知的問卷調查

(一)問卷設計與調查

基于上述人際關系類型,結合大學生實際生活、學習等情況,我們設計了與大學生相關的21種人際關系調查問卷,試圖通過調查得出現代大學生心目中應該重視和建立的人際關系網絡。考慮到當今社會中所謂的“拼爹”觀念盛行,我們在問卷中先預設了三個關于“拼爹”的問題,用以考察大學生對該問題的相關態度。經過前測和優化,人脈關系被調整為23種,每個問題設計了6個選項:非常重要、重要、一般、不重要、很不重要、說不清。最后收集了答卷大學生的個人相關信息,包括:性別、來源地、年級、是否做過班干部、是否獨生子女。根據實際情況,我們選擇了駐新鄉五所高校的大學生作為調查總體。采用分層抽樣的方法,首先結合各自院校的特色選定了各具代表性的共40個專業,然后從每個專業中任意選擇一個班級進行問卷調查,平均每個專業分配25份問卷,要求按照男女生比例來發放。本次調查共發放問卷1000份,回收有效問卷963份。

(二)對調查結果的分析

1.對預設問題的調查結果解讀

問題一:有人認為現在是個“拼爹時代”,你認為?該問題的設置是為了考察大學生對社會現狀的認識。從結果來看,認可(36.8%的學生選擇了“非常正確”和“正確”)明顯高于否定(21.5%的學生選擇了“不正確”和“很不正確”)的認識程度。值得注意的是高達41.6%的學生選擇了“說不清”。問題二:“拼爹時代”中的“爹”你認為是(可多選)。對于“拼爹時代”所謂的“爹”,“用得上的關系戶”認可度(36.7%)最高,然后是多選“有錢人、有權人、用得上的關系戶”(26.4%)。或許大家覺得“有錢人”、“有權人”可以是“用得上的關系戶”,但后者不一定都是前者,只要對自己有用,就應該受到重視。問題三:與我無關,主要還得靠自己。該選項意在考察學生對將來步入社會工作與生活時的一種態度取向。結果顯示,作為相對高素質的大學生,被調查學生在靠自己發展方面的肯定性取向上占有絕對大的比例(68.2%)。說明關系固然重要,但也不是人人都有關系,或者即使有關系也不一定能用上,真正有用的還是自己。同時四分之一強(25.9%)的學生選擇“說不清”,說明大家對當前個人決定自己前途的能量方面不再充分自信,處于矛盾之中。

2.對各種人際關系重要性調查結果的分析

我們將問卷中的問題按照“重要”與“非常重要”選項選擇結果合并解釋為“相對重要”,然后合并“不重要”與“最不重要”選項解釋為“相對不重要”。通過對比發現,排列前6位的人脈關系竟然完全相同,也就是說在大學生心目中這些人脈關系的相對重要性與相對不重要性是非常穩定的。后面的人脈關系相對有些錯位,但相差也不是非常明顯,基本上都在相鄰或隔一個位置的順序上出現,說明大學生對這些人脈關系的重要性與不重要性有細微的分歧,但總體處于穩定狀態。因此,根據調查結果,我們嘗試著將大學生心目中的人脈關系分為四大類。第一類包括“家人”、“同學中的交心朋友”、“舍友”、“有知識的親戚”、“有共同愛好的朋友”、“上大學前的同學”6種人脈,認為相對重要的超過了六成人數。與預料一致,家人無論如何也應該是一個人最為重要的支撐力量,不管是在哪個領域,說明最直接的血親濃情在中國社會中的地位無以替代。各選項中,“說不清”1人,“很不重要”3人,“不重要”8人,“一般”64人,這相對于153人的“重要”和734人的“非常重要”顯然不成比例。選擇前者的學生更多的可能是出于對自我頑強奮斗非常看重,或者有些個人的原因在里面。“交心朋友”位居“家人”之后占第二位,證明了學生對于這種純粹友情的珍視和對這種關系之于自己重要性的高度認可。“舍友”是一個非常特殊的群體,上過大學的人都有體會。除了家人,還會有誰能夠和自己同屋共眠3~5年?所以這種感情是永遠難以割舍掉的。可能因為調查對象是大學生的緣故,大家對“有知識的親戚”的信賴程度之高有些出乎預料,彰顯了學生對知識重要性的認可與依賴。盡管當前社會現實日益證明“知識改變命運”越來越不靠譜,但相對于當前日益異化的社會來說,知識的力量永遠是正作用。金錢和權力只能給予你一時的幫助,而有知識的人對一個人的指導、示范或塑造作用影響的是人的一生。“共同愛好”是大學生走到一起尋找快樂的最直接的因素。一起運動、郊游、看球賽、打游戲、去圖書館等等,這些愛好為彼此之間的大學生活提供了豐富多彩的內容和很多值得回憶的精彩瞬間。此類朋友的重要性也得到多數學生的認可。作為曾經在一個“戰壕”內艱苦奮戰的“戰友”,53.2%的學生依然惦記自己原來的同學,認為比較重要。這里面其實包括了發小(問卷后面的列舉中很多人列出)、小學、初高中同學。這份感情的確值得珍視。第二大類以相對重要性比例在半數(班主任或班級導師為49.6%,這里視作半數)及以上、六成以下為標準,包括“專業課老師”、“有權的親戚”、“上大學前的老師”、“戀人的家屬”、“班主任或班級導師”5種人脈。作為專業課老師,我們在看到結果之前真不知道自己會在學生心目中獲得什么樣的一個地位,真的有些不安。當前社會外在的誘惑實在太多太強,能坐冷板凳的人實在太少了。結果還算令人欣慰,近六成(59.3%)學生認為“專業課教師”相對重要,一來說明學生對于自己的專業知識很看重,二來也說明學生比較認可專業課教師的授課等相關能力水平。鑒于當前中國社會的現狀和歷史發展過程中權貴思想的根深蒂固,“有權的親戚”得到大學生的重視絕對無可厚非。

眾多的“蘿卜招聘”現象無不強烈昭示著現代社會依然是有權人的天下。上大學前的學習生涯在中國是一個極為艱辛的歷程,學生們由幾乎一無所知經過老師們的不斷灌輸,掌握了考上大學的基本知識,其中很多老師對學生的影響是至關重要的。“戀人家屬”選項是前測結束后增加的,數據(51.1%)顯示其重要性深得大學生的認可。現在高校中的“班主任或班級導師”,通常由專業課老師擔任,主要負責學生們專業學習方面的事情,基本上是個虛職,沒有什么實質性利益。但這樣往往容易使老師和學生之間的溝通更暢快和有效率,很多老師還是非常負責地去履行自己的導師職責的。所以調查結果(49.6%)顯示該角色的認可度比較好。第三大類以30%~50%的重要性比例為標準,包括了“輔導員”、“有錢的親戚”、“鄰里”、“老鄉校友”、“院系領導”、“大學其他同學”、“院系干部中的朋友”7種人脈。“輔導員”的角色在當前的高校當中日益重要和奇特,學生除了學習之外的所有內容都必須和輔導員相聯系,甚至學習也受其很大的影響,為之“翹課”是極為普遍的現象。結果顯示認為相對重要的占了相對多數(44.2%),選擇一般的占了35.6%。在將來的社會中生存,得到“有錢的親戚”的支持和幫助符合社會發展的方向。43.9%的人選擇了“一般”,41.5%的人選擇了“重要”和“非常重要”,說明在大學生的心目中,金錢的力量在考驗著大家的生存觀念。只有10.9%的學生選擇了“很不重要”和“不重要”,且后者比例占到了9%。中國是一個鄉土氣息非常濃厚的差序格局的社會,“鄰里”之間的關系曾經那么親切與和諧。然而現在社會的轉型使得很多人與人之間的關系出現了部分異化,尤其對城市社區里生活的學生來說,鄰居之間的陌生是正常的事情。但對于更多來自農村的大學生來說,鄰里關系依然具有很多美好的記憶,正所謂遠親不如近鄰。“老鄉”這個詞曾經是一個很吸引人的詞匯,老鄉彼此之間的照顧感覺很貼心。隨著大規模的擴招,大學內老鄉的規模越來越大,彼此間的感情和關系就顯得淡漠起來。45.2%的學生選擇了“一般”。但也有30.8%的人選擇了“重要”,地緣因素在當前中國社會發展中的支撐作用還是不可忽視的。“院系領導”之于大學生的重要性,從結果來看,36.1%的學生選擇了肯定的一面,低于認為“一般”(39.6)的學生比例。事實上,從培養和就業的角度,院系領導對學生的影響是比較大的,主要從課程設置和就業推薦等方面顯示出來,不過學生似乎覺得影響不直接。除去交心朋友,大學中的其他同學在學生心目中的地位明顯降低,高達52.1%的學生認為其對自己將來的發展重要性一般。學生會干部似乎是積累人脈的很好的圈子,然而有近半數(47.9%)的同學認為這種關系對自己的重要性一般。但從“重要”(28.7%)與“不重要”(10.8%)的對比來看,還是更多的人選擇了前者,證明可用之處還是有的。最后是第四大類,重要性認可比例在30%以下。包括“公共課老師”、“加入社團的朋友”、“打工或實習中結識的朋友”、“普通朋友”、“經常交往的網友”5種人脈關系。“公共課老師”的地位基本上可以認為不會太好,事實證明也不算很差,至少選擇相對重要的學生比例(26.7%)超過了認為相對不重要的學生比例(20.4%)。另外還有5.2%的學生處于糾結狀態,表示“說不清”,近半的學生(47.6%)選擇了“一般”。這里面的原因不應該單單歸結為教師的問題,課程設置與課程內容等因素也是影響學生評價的重要方面。大學生社團也是一個非常值得研究的群體,相關的文章也很多。此次調查數據顯示大學生對“加入社團的朋友”的重要性認可度一般(51.5%),或許很多人進到社團之中更多的是為了鍛煉自己的相關能力,而對于結交朋友的作用看得相對較淡。當前大學生社團日益權力化和勢利化趨勢也對大家交到知心朋友有所影響。對于“打工或實習中結識的朋友”,多數人(48.1%)持中立態度,否定(23.8%)與肯定(22%)意見基本持平。顯示目前的學生對這種人脈關系重要性的認識并不太自信,畢竟在社會職場中這種關系相對較淡。區別于同學,大學生可能由于不同的原因經過一定交往,彼此之間會成為“普通朋友”,但這種關系因缺乏長久的聯系而相對較淡。但其中有17.4%的學生認為這種關系還是重要的,其實很多時候幫助自己的往往是普通朋友。“網友”在當前信息時代成為一個很特別的符號,很多人素不相識,通過網絡聊天結為朋友。但大學生對這種關系持有非常否定的認可度。即使設定為“經常交往的網友”,重要性和不重要性(反序)也都位居人脈序列的最后一位,這種結果值得思考。

3.大學生總體信息的意外與正常結果

當前女生更容易考上大學的現象在全國范圍內受到很多人的關注和探討,我們在調查時特地強調了按所選專業的男女生比例來發放問卷。可能這次調查的工科院系相對較少,女生比例大些還可以理解。但結果顯示,總體比例中女生高達63.7%,的確出乎所料。即使是工科類院校,男女比例也依然女生高出。此次的數據再次證明高校中男女生比例的確有些失常。相對于男女生比例,對于普通高校來說,農村生源占據了77.8%的絕大多數,應該是正常的事情。除去函授生,其他的在校大學生應該全是90后,中國的計劃生育政策已經推行了20多年,然而數據卻顯示獨生子女比例僅僅為8.2%。統計顯示,來自城市(包括縣城)的214人中只有53人是獨生子女,占到24.8%的比例。而749名來自農村的學生中只有26人是獨生子女,僅僅占到3.47%。

三、對大學生四類人脈的分析及網絡構建

(一)對大學生四類人脈的分析

第一大類6組人脈中,除去“家人”和“有知識的親戚”兩組,其他4組全是大學生同齡人,而且都是貼心和親近的朋友關系,凸顯了大學生對同代人中具有親密友情的人脈的深深依賴。而前兩者都具有血緣關系,家長最為親近,親戚也血脈相連,這種血緣人脈具有的無可替代的親情為大學生所高度認可。而有知識親戚的重要性遠高于有權和有錢的,突出了大學生潛意識中對知識的高認知心理。第二大類有一個共同的特征就是都是大學生的長輩,而且其中包含了3組老師人脈。從第一層最為核心的血緣和友緣人脈過渡到第二層的長輩人脈,可以看出大學生似乎對這些人脈有某種直接而強烈的內在需求,老師提供知識,有權的親戚或許可以提供崗位,戀人的家屬則可能提供將來最為重要的家庭基礎。第三大類的人脈則表現了大學生的一種糾結心態,這些人脈看起來不很重要,卻又似乎都不可或缺。“輔導員”在大學里基本上掌控了學生可以獲取的除知識外的其他所有資源,但許多普通學生又的確與之打交道不多。“有錢的親戚”在當今“眾多大山”的社會里或許可以提供最為“萬能”的支持。遠親不如近鄰,“鄰里”所具有的特殊情分似乎永遠不該忘記,但人們雖然對于現今社會“防盜門”的社區生態防盜功能不敢過于相信,但它隔開鄰里親情卻作用明顯。“老鄉”,曾經多么親切的稱呼,現在卻偶爾要提防,因為太多,否則最容易出現問題。“院系領導”本該令人尊敬,但現今的行政化大學時代,他們對于普通學生來說,盡管本應是但絕非領導的中心,所以他們似乎有些遙遠。“大學其他同學”太多了,想要記住真的很難,但當他們幫助自己的時候真應該心懷感激。院系干部中有朋友嗎?“學生干部”好像早已適應了鉤心斗角的行政化生態而忘記了這里是服務學生的。最后一層的人脈關系似乎顯示了無關緊要的感覺。很遺憾,“公共課老師”被大學生放到了這一層,可能最主要的原因是前面的定語吧。大學生社團現在主要在做什么值得思考,否則“加入社團的朋友”不應該放在這個位置。人力資源理論中似乎強調“打工或實習中結識的朋友”的重要性,尤其是那些管理層及以上人脈,但大學生將其置于接近最后的位置,有些較難理解。“普通朋友”和“經常交往的網友”本身似乎就是可有可無的吧,否則他們為何被放在了最不重要的位置?

(二)對大學生人脈網絡的構建

基于以上分析,第一大類人脈關系可以稱為心理依賴層,顯然其處于整個網絡的核心地位。第二大類人脈可以稱為生存支撐層,它們具有非常重要的保障作用。第三大類人脈可以稱為生活輔助層,這些人脈在人的一生當中或許真的可以提供某些甚為重要的幫助。第四大類人脈可以稱為社交邊緣層,這些人脈只是有些交往,在大學這個時代這些人真正的重要性似乎難以體現也無從考量,至少從數據上顯示其地位如此。

四、簡單討論

第2篇

1.1以WebofScience為數據源

以WebofScience作為數據源,進行檢索和篩選數據。論文以生物材料學科為例,分析科研人員及其團隊,為學校挖掘可引進的人才,也為學校人才引進提供評估參考材料。

1.2分析流程

(具體見圖1)論文采用h指數、R指數、AR指數作為衡量學者科研水平的3個量化指標。h指數不能區分h值相同但論文被引頻次相差懸殊的情況,缺乏一定的靈敏度和區分度,結合采用了R指數、AR指數,解決h指數存在的一些不足[9]。

2以生物材料為例的應用分析

2.1基礎數據檢索與清洗、篩選

選取檢索源:Webofscience的SCIE數據,因webofscience數據存在滯后,為保障期刊論文數據的完整性,選擇數據庫時間范圍為:2003-2012(10年),具體檢索時間:2014.3.10。論文采用了材料科學-生物材料作為案例進行檢索分析,假設某學校想引進生物材料方面的學者。選擇的期刊以JCR-Q1期刊為參考,選取了webofscience的“MATERIALSSCIENCE,BIOMATERIALS”類目的Q1期刊,共六種期刊。通過webofscience檢索出版物名稱=(″BIOMATERIALS″or″ACTABIOMATER″or″EURCELLSMATER″or″DENTMATER″or″MACROMOLBIOSCI″or″BIOFABRICATION″),時間跨度=2003-2012,檢索結果:13179條。篩選出:article、review兩種類型文獻12970篇。

2.2作者基礎排序分析

以webofscience的分析功能,選取排序前10位的發文作者,見表1列出了前10位作者及其發表的論文數量,論文中分別以A1、A2…標示各位作者。論文在此研究中,暫不考慮作者在論文中的貢獻度,即不區分第一作者、通訊作者或是所處的其他合作位置。在webofscience中,作者名稱基本采用了姓氏加名的首字母,存在較為嚴重的同名作者問題。考慮作者的同名現象,對每位作者結合作者機構進行較為精確的分析。在webofscience中作者同名問題基本沒有得到解決,需要通過人工篩選才能達到精確。對上述10位學者對應的文獻進行逐篇查看,可以確定出該檢索集中,有3個作者姓名簡稱對應了多位學者,如對A3的70篇文獻中的前20篇進行逐篇查看,20篇論文屬于16位不同單位且姓名簡稱同為A3的學者。同樣發現A9和A10具有多位學者共同構成論文篇數,均被排除出前10的位置。通過逐篇查看,篩選出排名前7的學者。

2.37位學者h指數、R指數、AR指數分析

對篩選出的前7名學者,進行SCI論文檢索,檢索時間范圍為:2003-2012,檢索日期為2014.3.16,文獻類型為ARTICLE或REVIEW。因為涉及同名、作者曾在不同單位任職等現象,結合webofscience的“惟一作者集”等作者輔助檢索工具,進行篩選。2.4A7學者及其團隊的挖掘分析論文選用SATI文獻題錄信息統計分析工具[10]和UCI-NET社會網絡分析軟件[11]對A7的SCIE論文進行分析。通過分析挖掘與A7有更多直接合作關聯的學者,擬挖掘“他們”作為某學校生物材料方面的外聘人才。利用兩個軟件,構建了如圖3所示的A7的作者合作網路。從圖3可以發現A7的合作網絡錯綜復雜。利用k-核概念,研究網絡合作的凝聚子群。所謂k-核是指如果一個子圖中的全部點都至少與該子圖中的k個其他點鄰接,則稱這個子圖為k-核[11]。通過k-核,可以發現一些高合作、高凝聚的群體。對A7的社會網絡進行k-核分析,如圖4所示為A7文獻作者k-核分析的部分截圖。由圖4可見,在A7的392篇文獻的所有合作者中,可以進行8種分區,度數分別為2,3,4,5,6,7,8,9,即分別為2-核,3-核,……,9-核。9-核即是指A7和其他34位學者(圖4所示的作者編號P1、……、P84)共同組成各個作者之間至少有9個鄰接的子群,可能是學科團隊、或項目合作的團隊,其中可能存在一些具有知識引導的團隊帶頭人。計算A7合作網絡中學者們的在整體網絡中個體密度值,圖5為截取其中部分學者的個體密度值計算。從圖5可以得出這個整體網中各個個體(科研人員)的密度值、及其他指標值。A7的個體密度值最低,值為9.44,Broker和EgoBet值最高,分別為3791.00、2927.17,他這個作者群網絡中的知識引導人、合作引導人,其位置占據了結構洞位置,是作為“橋”位置者。結合圖5所示的9-核團隊,在這些學者中,P1的網絡規模最大(值為45.00),密度是19.90,Broker值是793,EgoBet值是326.90,僅次于A7,在其合作網絡中,占據結構洞位置,可作為引進人才或外聘的人選。P3密度值為27.92,Broker值為253,EgoBet值是98.46,在合作網中與他人有合作、也有一定的知識引導作用。從圖5也可以發現,學者P7的密度值最大,為100,Broker和Ego-Bet值均為0,在個體網中的中間性不強,不占據結構洞位置,可以猜測其為求學的學生或是某個項目的參與者。根據上述分析,P1和P3可作為外聘或引進的人選。對這兩位學者,同樣計算其2003-2012年期間的h指數、R指數、AR指數,通過和表3學者的各個指標進行比較、衡量。P1的各位指數都高于P3,且與表3中的7位學者的∑(h,R,AR)值進行排序,排列第4。

3結論與進一步思考

第3篇

關鍵詞:網絡、信息社會、社會結構、虛擬社會

影響社會變化和發展的重要因素之一是信息的傳播。這種傳播的決定性因素與其說是傳播的內容,不如說是傳播媒介本身。由于網絡帶來的強烈沖擊,各國學者都在對網絡出現以后的社會從各個角度展開研究探討。

媒介的社會影響研究“網絡”與“信息社會”是兩個時髦而又神奇的概念。“信息社會”的概念產生在二、三十年以前,而“網絡”則是近幾年的新概念。網絡從本質上來講只是一種信息傳播的工具或平臺,網絡的重大意義在于它把越來越多的媒介聯系在一起、整合到一起,整出了一個網絡時代。信息社會的概念最早由日本學者林雄二郎在60年代末提出。這一概念隨著信息科技的發展也發生了幾次變化。90年代的“信息社會”則意味著媒介的融合和網絡的發展。

關于媒介與社會發展的研究,傳統的傳播效果研究理論總有些捉襟見肘。從60年代起,西方傳播學家就在探索一條更宏觀的綜合社會研究的道路。這當中,勒納等人的大眾媒介與社會發展的研究,羅杰斯的創新擴散研究等值得重視,這些研究又被稱為“發展傳播學”。這個課題的提出和第二次世界大戰后的東西方冷戰有著密切的歷史淵源。戰后美國推行了“馬歇爾計劃”即全球發展計劃和一系列援外協定。這是一項跨學科、跨國界的研究。丹尼爾·勒納在其《傳統社會的消逝——中東的現代化》(1958),施拉姆在其《大眾傳播與國家發展——信息對發展中國家的作用》(1964)書中,他們都提出了基本的理論觀點。

這類研究在90年代取得了新的突破進展,其代表人物是美國學者曼紐爾·卡斯泰爾。他給網絡下的定義是:“網絡就是一組相互聯結的結點,結點到底是什么,要依賴于具體的網絡而言。比如,在全球金融網絡中,他們是股票交易所和其附屬的高級服務中心。網絡是一個開放結構,能無限擴展,所有的結點,只要他們共享信息就能聯系。一個以網絡為基礎的社會結構是高度動態、開放的系統,在不影響其平衡的情況下更易于創新”[i]。卡斯泰爾還在《網絡社會的崛起》一書中指出:作為一種歷史趨勢,信息時代的主要功能和方法均是圍繞網絡構成的,網絡構成了我們社會新的社會形態,是支配和改變我們社會的源泉。

日本的信息科學研究把信息技術、計算機科學和社會信息科學整合到一起的綜合研究,也在國際學術界獨樹一幟,值得借鑒和學習。

網絡的出現使一直玄玄乎乎的信息社會概念好象一下子找到了定位,似乎網絡就是信息社會,一時間“網絡社會”、“知識社會”、“信息社會”、“虛擬社會”等等等等,眾說紛紜,令人眼花繚亂。那么,我們究竟面對的和即將進入的是一個什么樣的社會呢?下面我們從歷史發展、社會結構和社會現象等幾個視角來審視和思考這一問題。

作為歷史發展階段的信息社會許多社會發展的研究都在致力于怎樣清楚地解明從工業社會向信息社會轉變的過程和軌跡,給信息社會描述一個清晰的輪廓。但是這似乎并不是一件容易的事。

一種觀點認為信息社會是繼工業化社會以后的新的社會發展階段。丹尼爾·貝爾是其代表人物,他在70年表的《后工業社會的到來》一書,提出了“有關西方社會的社會結構變化的一種社會預測”[ii]。但是,貝爾顯然把握不住這一歷史轉折的深刻程度,無法以準確概念加以概括,所以用“后工業社會”一詞來表述。貝爾之后,有托夫勒的《第三次浪潮》、奈斯比特的《大趨勢》、萊昂的《新信息社會論》等很多有關信息社會的研究,但大多數研究并沒有在貝爾的基礎上前進多少,并沒有解釋清楚這種轉變的過程和環節,也沒有弄清楚推動著社會和經濟轉變的動力是什么。

日本學者長谷川把一個國家的現代化過程分為若干個發展階段。信息化是繼工業化、城市化、民主化、國際化等社會發展過程后的一個新階段和新課題。見圖1的描述。

信息社會的概念與信息化的概念是有一定區別的。信息社會是對社會的靜態的描述,而信息化則是對實現信息社會目標的社會動態變化過程的描述。然而,兩者又不是截然分開的。信息社會是信息化的結果,信息化過程總是與一定的信息社會模式聯系在一起。“條條道路通羅馬”,信息社會可以采取不同的信息化模式來實現。信息化是一個世界潮流,每一個國家、每一個民族,都以自己的方式,按照不同的道路,或快或慢地,或是較順利、或是非常艱難地向信息社會這一目標邁進,在這個過程中也形成了不同的信息化模式。

在信息化的研究方面,卡斯泰爾也提出了一些富有創見的觀點。他認為信息社會的形成是由一種新型的社會技術組織和資本主義重組所決定的,而新技術的運用和它們對社會組織的影響又決定了重組過程的特色[iii]。我們通過他的信息化理論得到一個啟示,即除了科學技術的發展對一個國家的信息化產生直接影響外,由科學技術所帶動的社會發展本身也會對信息化的進程也產生深遠影響。

作為經濟發展模式的信息社會社會結構分析是社會學和經濟學研究慣用的方法,一般可以從經濟、政治、文化等幾個方面來分析一個社會的結構和特征。信息社會的結構特征表現為以下幾個方面。

1、經濟結構

信息時代的經濟結構將從以工業為中心轉向以信息產業為中心。我們可以從三個產業的比例構成中分析出來,也可以從就業情況分析出來。信息化還將促進產業結構的優化,這主要表現為信息的產業化與產業的信息化。一方面,被稱為“第四產業”的信息產業正在迅速擴張,一系列與之相關聯的新行業正在從無到有地迅速發展起來;另一方面,傳統產業在數字技術革命的推動下正在不斷地被信息化。從而使國民經濟中信息生產所占的份額和勞動力比率逐年增加,直到超過農業、工業或服務業的比例。比如,英國、美國和意大利這三個國家在1970-1990年間制造業迅速下降,其下降幅度分別為35%下降到23%,26%下降到18%、27%下降到22%,同時農業日趨萎縮甚至消失。

信息化也使社會勞動就業結構發生變化,這表現為從事物質生產和體力勞動的人員逐漸減少,而從事信息生產和信息服務的人員逐漸增多,因此,人們把信息勞動者占社會勞動力的比重超過半數當作衡量一個社會是否進入信息社會的標志之一。

信息化這不僅是發達國家所要達到的目標,也是廣大發展中國家所要達到的目標,因此,信息化的過程在很多國家往往表現為一種積極的社會發展規劃。

2、政治結構

網絡時代的政治結構的主要特征表現為信息的權力化,社會組織結構將進行大調整、大重組。傳統的金字塔型、鐵板一塊和官僚型的組織框架被打破,代之以快速應變、靈活機動的網絡化組織機構和形式。信息和信息技術是社會發展的主要動力,它也是新的權力源。信息社會的權力斗爭將會圍繞著爭奪信息源展開,現實政治將不可避免地受到信息流的沖擊,并將在國家之間以及社會水平上普遍表現出來。由于不同團體、階層和個人的條件的不同,掌握信息資源的機會和能力是不同的。正如美國里根政府所明確表白的:“我們知道在現代世界上,對信息的處理和控制是實行征服的最重要武器之一。”

3、文化結構

由于信息環境多元化,網絡時代的文化結構從中心文化轉向多元文化。這可以從社會思潮和社會時尚的多樣化來分析。信息社會與工業社會相區別的一個關鍵特征是,它沒有停留在產業、勞動、科學、技術研究領域內的深化上,而是向教育、福利、娛樂、交往等廣泛的精神領域和日常社會生活領域擴展。也就是說,它正向我們的整個生活滲透,我們的生活也被信息化了。

信息時代人的生活方式的變化首先表現在人們對待社會生活態度上發生的變化。在工業社會時代,人們注重效率、追求物質享受,用世俗的、理性的態度來思考和安排自己的生活。而在信息社會時代,人們更注重精神、更注重情感、更崇尚冒險。

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作為一種新社會現象的虛擬社會網絡的發展不僅深刻地影響著我們的社會系統和經濟結構的變化,同時還在影響著社會空間結構的變化,最顯而易見的現象就是我們能看到的一些大都市的變化。縱橫交錯的網絡使這些城市變為二元化,出現了一個虛擬的社會,信息化城市的崛起成為必然。在這個過程中,城市失去了原來的城區概念,突破了原有的物理空間,向郊區拓展,由信息網絡構成的流動空間正逐漸取代原有的城市空間。在流動空間中,新的產業和新的服務性經濟根據信息部門帶來的動力運行,然后通過信息交流系統來重新整合;新的專業管理階層控制了城市、鄉村和世界之間相互聯系的專用空間;生產和消費、勞動和資本、管理和信息之間發生著新的聯系,從而創造出新的全球化經濟。

雖然未來學研究的觀點已經指出,由于衛星和光纖網絡等通訊技術的發展,城市的版圖在悄悄擴張的同時將逐步走向分散化,但這個變化的實際過程十分復雜,導致這一變化的因素也有很多,信息技術不過是其中的一種因素,我們必須深入地剖析這一變化過程和各種因素,才能理解新的空間結構的合理性和它的現代含義。

在網絡社會的環境中,社會生產關系不再是一種實際存在,資本進入了單純循環的多維空間,而勞動力由一個集中的實體變為千差萬別的個體的存在。這也就是說,資本是在全球化的而勞動力則是個別化的。“從更廣闊的歷史前景看,網絡社會代表了人類經驗的巨大變化”。[iv]。那么,如何將原有的城市空間和新的流動空間連接起來呢?這需要在三個層面上把社會發展和空間規劃進行同步結合:經濟的、政治的和文化的。

在文化這一層面上,地方城市社會是從領土上加以界定的,應該保護它們的個性,保持它已建立的歷史根基,而不管其經濟和職能是否存在對信息空間的依賴。同時,城市也必須與其他城市保持充分的交流,克服部落主義的危險。

工業時代的社會機制在信息時代失去其意義和功能。財富、生產及金融的國際化使人們感到不安,他們無法適應公司的網絡化和工作的個體化,而且又受到各種挑戰。對家長制的挑戰及家長制家庭的危機使文化失去了有序性,使個人不再感到安全,人們得不到心靈的慰藉和真實而神圣的東西,從而去尋求新的生活方式。

在對城市的虛擬空間進行管理和控制的過程中,政府仍然擔當著重要角色。它只有通過強化自身角色才能對經濟和政治組織施加影響,從而恢復地方社會在虛擬空間中的意義。

總之,網絡等信息科技的發展把人類帶入了一個新的時代。有些國家已經開始進入信息社會,更多的國家正在向信息社會過渡。這個過渡的過程一般被稱之為“信息化”。信息化是一個深刻的社會變遷過程,在這個過程中,社會的政治、經濟、文化等各個方面都將發生革命性的變化,經濟結構從工業為中心轉向信息產業為中心;政治結構從金字塔型轉向網絡型;文化結構從中心文化轉向多元文化,后現代主義思潮是其代表。

因此,我們可以這樣來理解信息化:信息化就是在現代信息科技發展的推動下,由工業化社會或其他發展階段上的社會向以信息產業為主導和信息媒介高度普及的社會演進的過程。在這個過程中,,傳統的物質生產方式逐漸收縮,被信息型、服務型生產方式所代替,知識和信息的作用大大突出。伴隨著信息化進程的是整個社會的結構發生根本性變化,社會面貌和生活方式也發生巨大變化。

注釋:

[i]ManuelCastells,TheRiseoftheNetworkSociety,p469,BasilBlackwellLtd.,1996.

[ii][美]丹尼爾·貝爾:《后工業社會的來臨》P14,商務印書館,1984年版。

第4篇

蔡文教授創立的可拓學,建立了可拓基元的概念,把事物、特征和量值綜合考慮,用基元描述信息、知識、智能行為等,作為可拓論的邏輯細胞[4,5]。基元包括物元、事元和關系元,基元概念將物(質)、事與關系的相應特征分別統一在一個三元組中,從而形式化描述物、事和關系[6]。基于多維可拓基元的復雜社會網絡模型如圖1所示。本模型可用于描述網絡中的節點、關系連接、動態變化以及分析運算的規律。其目的在于能夠完整地表達復雜社會網絡的節點信息及關系信息,并且利用事元清晰地描述網絡外界環境及節點變化規律,使得研究者能夠對多元的靜態網絡屬性、動態的網絡演化行為進行表示、推理及量化分析,從而獲得矛盾問題的求解策略,以期實現復雜社會網絡結構矛盾問題解決策略的共享和重用。還可以在本模型基礎上進一步研究網絡基元的可拓性和物的共軛性,探討可拓變換的類型和性質等。

1.1多維物元集合物元是形式化描述物的基本元[7],復雜社會網絡中的節點具有多重特征,因此網絡節點可用多維物元表示,稱為節點物元。節點物元將節點的特征與特征值有機地結合起來,完整地反映了節點在網絡中自身所擁有的特征和性質,從而形成了信息完整的物元網絡集合。由于物元的可變性、關聯函數的可變性以及論域的可變性,導致了用物元表示的節點特征的可變性。將時間變量t引入模型則得到動態節點物元。物元可拓網絡能夠較合理地描述實際中復雜社會網絡的各個側面及其變化,從而能夠描述解決網絡中產生的矛盾問題的過程。

1.2多維關系元集合社會網絡分析中研究的重點即為節點間的關系數據,以往對于網絡中節點連接關系的表示,大多停留在使用數值的基礎之上,并不能體現出關系的“多重性”。關系元用以描述各類物元、事元、關系元之間的關系,這些關系的變化相互影響,對應著社會網絡中關系的變化、影響,關系元正是描述這類現象的形式化工具。本文中關系元用以表示網絡節點間的關系。這樣,網絡節點間的關系就可以不只是“有”(1)或“無”(0),或者一個數值,而是可以有許多屬性及測值的關系,并且可以表達相同節點之間的多種關系,充分地表達復雜社會網絡中節點關系的多重性。1.3多維事元集合事元是描述事件的基本元素,在網絡中,它不但能夠表達節點的動態變化,而且能夠反映外界環境對網絡的影響。本研究中,一切改變網絡結構的節點行為及環境變化都可以用事元表示。這樣,可為后續的節點自動響應網絡結構變化及網絡動態演化研究提供更方便的實現途徑。

2網絡分析測度的整合

在復雜社會網絡的多維可拓基元模型的基礎上,結合網絡分析方法,可對網絡整體及節點進行一系列的測度分析,這些測度是網絡分析方法的精髓,幫助研究者分析網絡屬性、狀態、節點的社會屬性及在網絡中擔當的角色、地位等。從傳統社會學研究到復雜網絡研究,對網絡進行定量分析的測度指標有很多,但它們包含著遞進的層次關系,即一些網絡測度指標是在其他測度的基礎之上得到的。這里討論如何在可拓基元表示的復雜社會網絡中進行網絡分析測度的計算,如何將計算結果儲存于基元之中,并且全面地總結傳統社會學及復雜網絡研究中常用的網絡測度指標,將基本測度指標直接包含在節點物元、關系元之中,為其他深層次的網絡測度指標的計算提供方便。

2.1網絡關系元的基本屬性社會網絡分析中,節點間的連線,即行動者之間的關系,有若干基本的屬性,包括前向節點、后向節點、是否有向、關系屬性及關系值等。其中,關系屬性、關系值可以包括不止一對,以此體現同一對節點之間的多重關系。

2.2傳統社會網絡的測度指標傳統社會網絡分析測度指標如表1所示。各項測度指標均來自于WassermanandFaust[13]的社會網絡分析方法。這些指標包括兩大部分,一部分是只涉及網絡全體節點的基礎網絡測度指標,另一部分是在劃分子群等結構操作之后的子群分析測度指標。基礎網絡測度又包括網絡整體測度和節點測度。網絡整體測度的表示,可以建立網絡物元,將網絡整體的特征及特征值直接存儲于網絡物元之中,形成總體的網絡可拓物元。節點測度指標,包括節點基礎測度指標及節點復雜測度指標,都可以直接進行計算,加入到節點物元或網絡物元的特征及特征值陣列之中,形成各個節點的多維可拓物元集合。

2.3復雜社會網絡的測度指標近年來,得益于計算機及網絡的發展,大量的容量巨大的數據都可以通過各種基于計算機網絡的數據庫獲取,這使得人們能夠收集、分析遠大于以前規模的數據[14]。大規模網絡使網絡結構分析的焦點從對單個的含節點數少的圖以及圖中個體節點或邊的屬性分析轉變為對含大量節點數的圖的統計屬性進行研究。現有的一些復雜網絡研究采用的重要定量分析統計指標包含表2所示內容。以上這些深入分析的復雜社會網絡測度,都必須在網絡關系屬性、基礎網絡測度的基礎之上進行計算,也就是在建立了基礎的網絡可拓物元、網絡關系元集合與節點物元集合之后方可簡便地運算得到。

3實例分析

以一個節點個數n=6的小學兒童群體為行動者的集合,其節點為Allison、Drew、Eliot、Keith、Ross和Sarah,則行動者集合N={n1=Allison,n2=Drew,n3=Eliot,n4=Keith,n5=Ross,n6=Sarah}。對于一個無向關系,比如說“住在附近”,用(*,*)表示其聯系屬于無向關系的行動者對。用<*,*>來表示屬于有向關系的行動者對。檢查這樣的列表是雜亂困難的,但用多維關系元集合表示,則可以十分清晰地看到行動者之間的關系,例如下列所示的部分關系元集合。根據關系元集合中的數據信息,可以直接繪制出該網絡社群圖,為清晰地顯示,將三重關系的社群圖分別顯示,如圖2所示。利用網絡物元、節點物元分別表示網絡整體屬性和節點屬性,極大地體現了可拓物元的優點:信息的完整性及表達的條理性。節點物元及其屬性可根據一系列的量化計算輕松完成,而網絡整體屬性也可一覽無遺。該例中的網絡物元集合如下所示。將網絡及其變化過程利用可拓基元充分量化之后,還可進行進一步的計算與處理:1)利用網絡數據,建立基于可拓基元的復雜社會網絡模型,并利用計算機進行可視化仿真操作。2)根據網絡特征,選擇合適的網絡結構測度指標評價復雜社會網絡。3)結合可拓變換、可拓策略生成方法等,構建網絡優化模型,將其細化為一系列判斷條件下發生的事元。4)利用計算機實現自動化的網絡優化動態仿真,并與優化前的網絡測度指標進行對比,通過對優化過程的分析,找出網絡演化過程中的瓶頸問題以及解決其中矛盾點的策略集。

4結論

第5篇

由于新浪微博對數據的獲取作了很多限制,本次研究選擇在騰訊微博開博的出版社。騰訊微博中,按照聽眾數的不同,用戶大體可以分為“名人”與“草根”兩大類,“名人”微博由于聽眾數量較大,因此在微博信息傳播中起著更為重要的作用。本研究選取出版社微博主要考慮兩個方面:(1)聽眾數在10萬以上;(2)經過騰訊微博官方的認證。具體操作步驟如下:(1)通過騰訊微博搜索功能,搜索類型為“用戶”,搜索關鍵詞為“出版”,共得到20911位用戶。(2)選擇“認證”,得到2993條篩選結果,這些微博已經經過騰訊微博官方認證。(3)逐條瀏覽篩選結果,選擇“聽眾”數在10萬以上的用戶,這些微博具備較高的代表性。最終得到用于本次研究的共15家出版社微博,相關數據收集時間為2014年6月20日。通過此類方法構成的微博組僅僅是整個出版社微博社會網絡中的一個子網絡,但由于這些微博聽眾數量眾多,在全部出版社微博中具有較強的代表性和較大的影響力。本文即對此小型社會網絡開展研究。

2出版社微博社會網絡關注矩陣及結構圖

社會網絡可以用社群圖、關系代數、鄰接矩陣等模型來描述,此網絡中每一個出版社微博為一個節點,將用戶之間的“關注”和“被關注”的關系通過鄰接矩陣表達出來,形成一個15×15的互鏈網絡的二值矩陣,其中“行”表示關注者,“列”表示被關注者。“1”表示關注關系存在,“0”表示關注關系不存在。得到的鄰接矩陣如表1所示。通過Ucinet的Netdraw軟件可以將微博互鏈網絡關系圖直觀地表示出來,如圖1所示。可以看出互鏈網絡中存在著2個孤立的結點分別是中國人民大學出版社和中國公安出版,譯林出版社、人民文學出版社、中信出版等居于互鏈網絡的核心位置。

3結果分析

3.1密度分析

密度是衡量社會網絡中各節點關系緊密程度的指標,在圖論中用圖形中實際存在的線與可能數量的線的比例來衡量。一般來說,關系緊密的節點合作行為較多,信息流通較易、情感支持也會較好;而關系疏遠的節點,則常有信息不通、情感支持少、協作程度低等問題。密度值介于0和1之間,值越接近1則代表關系越緊密,越接近0則表示關系越疏遠。可見密度為0.1714,標準方差為0.3769,說明出版社微博間存在著相互的連接和溝通,但密度值不大表明整體上該社會網絡的聯系不算非常緊密,相互交流的程度還有待提高,說明國內出版社在微博應用方面仍處于初級階段。盡管微博在信息傳播、營銷宣傳方面的巨大優勢吸引了很多出版社嘗試使用,但很多出版社思想層面對微博在出版行業的定位認識不清,行動層面也顯得不夠重視,沒有大膽進行應用方面的探索。

3.2中心性分析

3.2.1點度中心性

點度中心性反映的是網絡中那些相對于其他行動者而言處于中心位置的行動者,此概念來自于社會計量學的“明星”概念。一個中心點是指處于一系列關聯“中心”的點,該點與其他各點具有諸多直接的聯系,而處于網絡邊緣的節點則較少與其他節點相關聯。某個節點的點度中心性最簡單的測量方法是計算與該節點直接相連的其他節點的個數,數值越大其在網絡中的地位越趨于中心。在有向圖中,點度中心性還可以分為內點度中心性和外點度中心性。內點度中心性表示一個用戶被其他用戶“關注”的程度,外點度中心性表示一個用戶“關注”其他用戶的程度。在出版社微博互鏈有向網絡中,前者指被關注的出版社微博節點總數,后者指該出版社微博關注的其他關聯微博的節點總數。通過Ucinet的NetWork-Centrality-Degree得到出版社互鏈網絡的內點度中心勢為42.857%,外點度中心勢為27.551%,中心勢越接近1說明該網絡越具備“集中”的趨勢。可見該網絡的整體中心勢趨勢較強,存在著網絡核心。但內中心勢數值較大,說明被“關注”的用戶更具備集中的趨勢。如表3所示,內中心度較高的節點為人民文學出版社、長江文藝-北京、譯林出版社、廣西師大社理想國,它們在網絡中被其他節點關注較多,居于網絡的核心位置,因此在網絡信息傳播的過程中擁有較大的權力,這些微博的信息更容易引起別人的注意。外中心度較高的節點為譯林出版社、廣西師大出版社、中信出版,表明這些微博關注其他微博的數量較多。其中譯林出版社的內外點度中心度均較高,說明該微博受到其他成員的廣泛關注,其微博有著較大的影響力和被認可度,同時該微博注重于其它微博的聯系,形成了廣泛的交際網。人民文學出版社和長江文藝-北京的內點度中心度較高,外點度中心度較低,特別是人民文學出版社外點度中心度為0,說明它們在網絡中具有重要地位,但不能積極鏈接其它微博,不善于與人交流。中國人民大學出版社、中國公安出版的內外點度中心度均為0,說明它們的微博相對獨立,不被其它成員關注,同時沒有積極鏈接其它成員,缺乏與其他成員的交流溝通,在網絡中處于邊緣位置。

3.2.2中介中心性

中介中心性用來度量某個節點在整個網絡中對信息流動或傳播控制作用的大小,即信息從節點A傳到節點B在多大程度上依賴于節點C。Freeman認為一個節點處于多對節點之間,那么它的度數一般較低,這個度數較低的節點可能起到重要的“中介”作用,因此有可能是網絡的中心。中介中心性的研究是圍繞“局部依賴性”建立的,其值越大,說明其在網絡中的位置越重要。該出版社互鏈網絡的中介中心性計算結果如表4所示,譯林出版社、重慶出版社、長江文藝出版社、長江文藝-北京、廣西師大社理想國中介中心性較高,其中譯林出版社更是遠遠高于其他微博,中介作用最為突出。也就是說在信息傳播的過程中其他出版社微博想要獲得信息對上述幾個微博的依賴程度較高。因此說明這些出版社微博在網絡中的位置相對重要,能夠在較大程度上控制信息的流動。但整個網絡的中介中心度僅為13.99%,說明整個網絡的大部分節點不需要別的節點作為橋節點就可以獲得信息,整個網絡的信息擴散范圍較廣,不易受到某個出版社微博的控制。

3.2.3接近中心性

在社會網絡中,如果一個行動者在交往過程中較少依賴他人,則此人在網絡中具有較高的核心地位,接近中心性就是基于網絡節點的不受控制性而提出的測量指標,與上述兩種中心度相反,該值越小說明該點距離其他各點越近,獲取信息時越不易受其他節點的控制,其在網絡中的相對獨立性越高。由于該網絡并不連通,因此基于網絡的整體接近中心勢不能被計算,從信息的難易程度來看,排名為人民文學出版社、長江文藝-北京、譯林出版社、廣西師大社理想國、長江文藝出版社、中信出版、重慶出版社、香港中國旅游出版社、廣西師大出版社,排名越靠前越不易受他人控制,越具備獨立性。從獲取信息的難易程度排名為福建人民出版社、譯林出版社與新華出版社、中信出版和廣西師大出版社、重慶出版社與香港中國旅游出版社、長江文藝出版社、內蒙古文化音像出版社、廣西師大社理想國、長江文藝-北京,排名越靠前獲取信息越容易,獨立性越強。

3.3凝聚子群分析

當網絡中的某些行動者之間的關系特別緊密,以至于結合成一個次級團體時,這樣的團體在社會網絡中被稱為凝聚子群。由于凝聚子群成員之間關系非常緊密,因此凝聚子群分析又被稱為“小團體分析”。小團體分析將子群從整個網絡中分離出來,以便了解特殊子群對整個網絡的影響,并揭示節點之間實際存在的或潛在的關系。

3.3.1成分分析

成分分析是根據子群內外部成員之間的關系密度進行凝聚子群分析,如果一個圖可以分為幾個部分,部分內部成員間存在關聯,各部分之間相互獨立,則這樣的部分就是成分。通過Ucinet的NetWork-Regions-Components-Simplegraphs,在Kindsofcomponents對話框中選擇Weak(弱關聯),所得結果如表6所示。結果顯示,在弱關聯圖形定義下,共有3個成分,其中第1個成分包含了13個節點,其成員為長江文藝出版社、譯林出版社、中國青年出版社、新華出版社、重慶出版社、廣西師大出版社、人民文學出版社、福建人民出版社、內蒙古文化音像出版社、香港中國旅游出版社、中信出版、廣西師大社理想國、長江文藝-北京。它們之間通過一定的途徑相連接,彼此間建立了較為密切的聯系,另外2個出版社微博中國人民大學出版社和中國公安出版分別構成1個成分,它們是社群圖中的孤立點。這一分析結果和圖1顯示的一致。

3.3.2k-叢分析

k-叢是建立在點度數基礎上的,一個k-叢就是滿足下列條件的一個凝聚子集,即在這樣的子群中,每個點都至少與除了k個點之外的其它點直接相連。通過Ucinet的NetWork-Subgroups-k-Plex,此時Ucinet會把有向圖當無向圖處理。K值越小網絡的最低規模越大則條件越嚴格。在Valueofk中對話框中填入2,MinimumSize中填入3,所得結果如圖2所示。3k-plexesfound.1:譯林出版社廣西師大出版社香港中國旅游出版社2:譯林出版社廣西師大出版社中信出版3:譯林出版社香港中國旅游出版社由柱狀圖可以看出,譯林出版社、廣西師大出版社、香港中國旅游出版社、中信出版構成了一個小團體,該團體內部成員間的互動較為緊密,交流互動積極主動,在一定程度上控制著信息的流動,并且在長期的交互過程中形成了穩定的交流模式。但該子群規模較小,僅僅少數微博建立了密切的聯系,整個群體的互動性還不強。

3.3.3凝聚子群密度

凝聚子群密度主要用來衡量一個大的網絡中小團體現象是否嚴重,這在分析組織管理問題時十分有用。如果一個企業的E-Iindex過高,表示該企業中小團體可能結合緊密并開始圖謀小團體私利,從而傷害整個企業的利益。常見的情形是大團體很散漫,核心小團體卻有高度的內聚力,或者大團體中有許多內聚力高的小團體,很可能出現小團體間互相爭斗的情況。通過Ucinet的NetWork-Cohesion-E-Iindex,得出結果如表7所示。可見凝聚子群密度為0.188,一般來說凝聚子群密度取值范圍為[-1,+1],該值越接近+1意味著派系林立的程度越大;該值越接近-1,意味著派系林立的程度越小。現在該值大于0,表明出版社各微博間的互動并不局限于凝聚子群內部,子群間的互動也有一定的互動,但是該值較小與1差距較大,說明微博成員更趨向于在較小范圍內互動,凝聚子群內部成員聯系緊密,信息交流與分享較好,但與子群外部成員的溝通交流不足,這在一定程度上也影響了該社會網絡的發展。

4結論

第6篇

生活節奏之快,競爭之激烈,使人們的緊張和壓力無處不在。尤其是青年網民大都還處在學業、工作、婚姻的打拼期,面臨的壓力就更大。為了讓一些不快情緒得以釋放,他們在這個虛擬、自由的網絡世界里,通過自嘲、調侃、抱怨等多種方式來消遣娛樂、釋放壓力。如網絡中許多出身卑微、相貌平凡的年輕草根男子,自稱自己為“屌絲”和“矮窮丑”,并宣稱“見人就下跪”,無奈與自嘲意味可見;“理想很豐滿,現實很骨感”,說出了年輕人面對現實生活的曲折與艱辛;“神馬都是浮云”,表明年輕人面對紛繁世相的一種迷茫情緒;“農夫、山泉、有點田”,道出了當代大學生找工作的壓力;“累覺不愛”體現了青年人經歷感情挫折后,對愛情的質疑與失望。近一兩年,隨著“高富帥”“白富美”等流行語頻頻出現,許多人除平時調侃、取樂之外,不少年輕男女甚至將“高富帥”“白富美”視為自己擇偶的標準。雖有虛榮和攀比心理作怪,但社會壓力大,許多年輕人希望通過擇偶來提升安全感也是其中的重要心理因素。此外,面對一些社會現象或事件,因處理不公或不符合法律和道德規范,而網民們又無力直接參與或干涉,無奈之下,他們只好通過網絡來怒其不公,宣泄和釋放心中的壓力和不滿。如“我爸是李剛”這個就連當事人自己也想不到會迅速流行起來的語句剛一出現,瞬間成為傳媒和網民關注的焦點,并最終演變成一場全民娛樂的“李剛”黑色幽默。這種基于事件的全民造詞運動除了幽默起哄等情感訴求外,更多地是對某階層的一種不滿、一種批判,這其中的情緒有憤怒,也有嘲諷。“打醬油”,當網友們頻頻訴說自己是來“打醬油”的,很多事與自己無關,表面上是一副事不關己、高高掛起的不恭態度,其實是對于很多社會事件,即使想管,也是心有余而力不足,最后也只能罵一聲“關我X事啊,我是出來打醬油的”!無奈情緒可見其中。“神馬都是浮云”“傷不起”這突顯了年輕人在復雜的人際關系和難于把握的社會規則面前的困惑與迷茫,也在一定意義上反映了誠信缺乏、思想道德教育缺失的社會現實。可以說網絡作為一個虛擬的空間,雖然里面的內容良莠不齊,一些網站還有許多不健康內容,可能會污染青少年的心靈,但同時它也充當了“社會情緒泄壓閥”,無意中起到了批判社會現實、宣泄不良情緒、維持社會穩定的作用。

二、尋愛求暖的心理隨著全球化、城市化的發展

西方的資本主義、拜金主義、個人主義等不良思想侵入國內,人們發現自己房子大了,口袋滿了,心卻空了。現實生活中,靈魂沒有依托,真愛與溫暖更是難求,因此網民們希望在虛擬的網絡世界中尋求關愛,尋求溫暖。如流行于2009年的“哥X的不是X,是寂寞”的句式。此語源于百度貼吧里,有人發了一張一年輕男子吃面的圖片,并配文“哥吃的不是面,是寂寞”。由此,網友相繼生發聯想出“哥X的不是X,是寂寞”的句式,諸如“哥寫的不是字,是寂寞”,“哥抽的不是煙,是寂寞”。很多網友把“寂寞體”變成自己MSN、QQ的簽名,仿佛什么事都可以變作“寂寞”兩字,這充分反映出了現代人空虛、寂寞的現實,人們只能通過網絡這一虛擬空間尋求慰藉。而“XX,你媽媽喊你回家吃飯”,這一句式則富有家庭式的溫馨,得到更多網友的追捧。此語出自百度“魔獸貼吧”,起因于一個名為《賈君鵬,你媽媽喊你回家吃飯》的貼子。此貼一發,短短幾小時內引起了近40萬名網友圍觀瀏覽,一天竟然有了710萬網友點擊和30萬的回復,從中可以看出網民們對家庭溫暖、關愛是多么的渴求。網民們渴求關愛與溫暖,于是順應網民心理的“淘寶體”也紅遍了網絡內外。“淘寶體”是因淘寶網賣家對商品的描述語言親切、俏皮而被廣大網友所喜愛。其關鍵詞為“親……哦……包郵”,例如“親,快下訂單哦”!有些公路上的警示牌受此啟發改成了“親,請遵守交通規則”,甚至有的高校也用“親,你被錄取了”來寫錄取通知書。一個“親”既熱情又簡單,不管關系怎樣,聽著就順耳。關愛、真愛、溫暖一直是全人類共同的追求。我們希望網民們在網上尋求到溫暖與關愛后,再能反饋一些到現實生活中,對身邊的人多一些關愛與溫暖,少一些冷漠與猜忌。

三、自我實現的心理根據馬斯洛需求層次理論

第7篇

員工心理是預測組織績效和個人績效的一個有效前因變量,員工在社會網絡中的不同位置會影響員工心理進而影響組織和個人績效,如員工滿意度、組織認同和心理契約等。一些學者認為社會網絡的構成如網絡的大小、網絡中心性等會影響到員工的工作滿意度(Shaw,1964;Roberts&O''''Reilly,1979;Brass,1981;Ibarra&rew,1993)。Hurlbert(1991)于1985年對美國一般社會調查(GeneralSocialSurvey,GSS)使用問卷測量工作滿意度,探討工作社交圈人數、網絡緊密度及密度對工作滿意度的影響,研究結果顯示工作社交圈人數以及緊密的社會網絡對員工工作滿意度的增加影響顯著。[7]事實上,除了網絡內部的構成會影響到員工的滿意度,社會網絡的覆蓋范圍也會影響員工的滿意度,即處在網絡內部和網絡外部的員工滿意度的感知是不同的。王海珍等(2011)認為,派系形成會對網絡內外的員工形成不同的滿意度感知,處在圈內的人能夠提高滿意度,而處在派系之外的局外人則會降低滿意度。[8]除了滿意度外,組織認同和心理契約也會受到社會網絡的影響。“已有的研究表明,朋友網絡可以提供社會支持,培養歸屬感和群體認同”(Ibarra,1992;Krack-hard,1992;Podolny&Baron,1997)。

如Krackhardt和Porter發現,“離職的員工會使留在組織中的朋友組織承諾降低”。[11]張勉(2008)等通過“采用個體網問卷調查的方式,考察了組織中朋友網絡結構對于組織認同的影響”,實證“研究發現,朋友在組織中分布的部門越廣泛,或者處在越高的管理層級,那么個體的組織認同感就越強,對于和朋友溝通頻繁的個體來說,朋友網絡地位和文化認同的正相關關系會顯著增強。”5還有學者認為,“社會網絡有助于傳遞準確的信息并形成穩定的心理契約”。社會網絡的規模和強連接會對心理契約產生積極作用,尤其對于新員工,社會網絡在建立心理契約上起到積極作用(KathrynL.Engel,2008)。[12]

二、社會網絡對員工行為的作用研究

員工行為是組織行為學研究的重點,有學者認為,基于社會網絡范式的員工行為研究將是未來管理研究的新視角(武欣等,2005)。[13]由于社會網絡分析的介入,使我們對員工行為有了進一步的認識:員工的離職行為、利他行為、創新行為、道德行為以及破壞行為等都受到其社會網絡的影響。Mitchell(2001)等人提出了“工作嵌入(JobEmbeddedness)”的概念,并且證實了工作嵌入相對于態度變量能更好地解釋離職。6Mossholder等人(2005)認為,“網絡中心性作為工作嵌入的具體表現能夠降低離職可能性。”[14]王振源,戴瑞林(2011)通過文獻整理后發現,個體在社會網絡中的位置、社會網絡的結構形態等都對離職產生影響,因此,在“考察員工主動離職時,不能僅僅關注員工的工作態度或者工作本身的因素,還應當考慮非正式工作關系的重要作用”。7員工利他行為也被稱為個體組織公民行為,社會網絡對個體組織公民行為有重要的影響。Bowler(2002)認為,“網絡個體的結構和權威性與組織公民行為的實施呈負相關關系,與組織公民行為接受成正相關關系;第三方影響與組織公民行為呈正相關關系;正式組織的規模與組織公民行為的實施和接受都呈負相關關系。”8有學者從實證角度驗證了社會網絡對員工組織公民行為的影響(侯德娟,2005;張斌等,2011),相關研究表明,情感網絡程度中心性對員工個體的組織公民行為有積極影響;情感網絡中介中心性對組織公民行為存在負向影響。[15]不僅如此,社會網絡也會促進員工創新并因此提高創新能力,黃昱方等(2013)經過實證后得出,創業團隊的社會網絡會影響員工的創新能力,即團隊外部社會網絡聯系強度與創新能力負相關,團隊外部社會網絡結構空洞與創新能力正相關。

社會網絡的構成也可能抑制不端行為的發生。有學者提出,與陌生人相比,當行動者的行為關系到與自己有強連帶關系的人的時候,行動者會更容易意識到事件的道德本質,更不容易做出非道德行為。因為強連帶關系的建立是緩慢遞增的,時間成本會阻礙非道德行為的發生(Brass,1998)。[17]李永強等(2010)通過相關文獻研究提出,關系結構、關系類型對員工非道德行為將產生重要影響。[18]除了研究社會網絡對員工行為的正面作用外,也有學者從負面角度研究了社會網絡對員工行為的負面影響,結果顯示,社會網絡中的行為與結構特征如同伴的破壞行為等對員工工作場所破壞行為有顯著影響(RuolianFang,2010)

三、簡評

第8篇

1.選擇職業目標時提供建議和參考。通常面臨就業的大學生會存在諸多困惑,而這些問題也大多是“以訛傳訛”的“謠言”,并非是某些職場人士的親歷經驗,但對于尚未步入社會的大學生來說就不好區別真偽,從而憑空增加了許多不必要的壓力。因此,就業社會網絡資源可以幫助大學生獲得最真實、權威的建議和參考意見,讓自己的求職、就業更加有的放矢。

2.提供深入了解目標職業的生涯人物訪談對象。對于做好了職業生涯規劃的大學生來說,求職前一定有自己較為清晰的目標職業,但此時也僅僅是理想中的職業,面對諸如對職業知識、技能、任務、機器、工具和設備等職業的具體要求等問題時還沒有清晰的答案。通過面對面地與自己有著相近經歷、學歷背景等相似性較高的生涯人物訪談,大學生可以快捷、準確地獲取相關職業的橫向信息,避免了準備的盲目性及對目標職業的刻板印象。

3.提供目標職業的相關信息。目標行業的核心因素如準入條件、核心知識結構、必備的能力結構、職業發展途徑等,對大學生順利就業有很大的幫助。通過就業社會網絡資源,即通過行業、職業、崗位,業內領導、員工等多種途徑獲取的多種信息,分析綜合后可以更充分地了解目標職業的全面信息,以便于大學生提前確立工作目標,更好地做好入職后的生涯規劃。

4.提供見習、實習等社會實踐機會。“大學生參加社會實踐活動,既促進了先進生產力的發展,又幫助和引導大學生按先進生產力發展要求成長成才;既傳播了先進文化,又幫助和引導大學生接受先進文化的哺育;既服務了人民群眾的根本利益,又服務了大學生的全面發展[2]。”“絕知此事要躬行”,見習與實習可以為大學生提供真實的職場歷練機會,幫他們獲得最真實的工作經驗和職業體驗。就業社會網絡資源可有效避免一般單位因多種原因無法為大學生提供對口見習與實習機會的尷尬,為大學生職前鍛煉提供充分的見習和實習機會,讓他們更有機會了解自我、給自身合理定位,進而也增加了大學生的工作經驗,入職后更能發揮出優勢。

5.提供單位招聘的信息。一般來說,單位公開的招聘信息盡人皆知,這些工作職位面向眾多求職者,因此投遞簡歷、面試、接受背景調查、實習、轉崗等系列過程是每個最終獲取相應職位的求職者必走的程序,其間所花費的時間、承擔的風險自不必說,其效果也是可想而知的。如果大學生善于利用就業社會網絡資源,則有更多接受單位隱性職位應聘的機會。

6.提供重點向單位推薦的機會。大學生就業社會網絡資源可以為大學生就業營造一個相對安全的就業信息環境,同時他們在圈內掌握的信息也一定是行業內最前沿、最精準的,加之業內人士推薦的員工更容易獲得用人單位的信任和青睞。若大學生能很好地利用就業社會網絡資源推薦的求職信息,積極主動地表現出自己的綜合實力,則可更為快捷地獲得更優的工作機會。

7.提供就業崗位。大學生如果能從新生入校起就不斷地開發和利用就業社會網絡資源,積極主動地與他們定期溝通,有規劃、有目的地參與資源內單位見習、實習,就會獲得他們對自身進行專業方向和職業目標定位有效引導,更會較早完成由校園到社會的過渡,因認同企業價值觀而與企業發展同步,滿足用人單位對人才的要求。這樣一來,在大學生進行正式求職時,已和社會網絡資源內的用人單位“熟悉”了,雙方自然會省去招聘、應聘、面試、筆試等諸多海選程序,而直接為大學生提供相應的就業崗位。總之,如果大學生從新生入學時就有步驟地開發自己的就業社會網絡資源,那么在大學期間及畢業以后,就會有更多的來自社會不同領域和組織的社會關系資源共同構筑成大學生就業社會人脈網絡資源,為大學生提供全方位、多角度的職業發展支持。這對大學生職業目標的建立、職業準備必備清單的獲得,見習、實習機會的取得,以及崗位推薦和順利就業都是非常重要的。

二、大學生就業社會網絡資源的開發與利用

Kristen.W.Gustafson在《Graduate!》一書中談論找工作的途徑時說:“你從來不知道飛機上坐在你身邊的人或者你叔叔的一位朋友可能知道你夢寐以求的公司正在招聘一個職位,要集眾人智慧。”[3]大學生科學合理地開發和利用就業社會網絡資源,可以更好地提升求職成功率及就業質量,增強就業穩定性,充分實施“就業自救”。

1.內部資源的開發與利用。“機會總是留給有準備的人”,大學生從進入大學校園起,就要為自己的就業問題做好充分準備,在學校的幫助與引導下盡快熟悉校園及所在城市的各種資源,核心專業課程及其鏈接的職業等內容,經常與自己的父母及大家族中的兄弟姐妹溝通交流,讓父母及更多的“內部資源”了解自己在學什么,將來可以干什么。同時讓他們多幫自己留意自己配偶及身邊可靠社會關系資源的從業行業背景等信息,找機會及時幫助自己傳播學習信息與內容,多了解對于職場人士最通用的技能及素質都有些什么要求,以得到他們最直接有效地幫助,見習、實習及求職前,及時告知他們自己要干什么,并真誠地期望得到他們何種幫助等。

第9篇

(一)變量的界定本文主要考察中小企業主的社會網絡對其融資的影響。我們未像胡楓、陳玉宇(2012)[4],楊汝岱等(2011)[9],zhang和zhao(2011)[10],Knight和Yueh(2008)[11]那樣用“春節期間來訪的親戚朋友數”作為家庭社會網絡的變量,而是用人們的電話聯系情況構造出相應的指標來描述社會網絡。原因是:(1)很多被調查人不愿意告知春節期間拜訪的人員數、送禮數及禮金的價值,使得相關數據不可得;(2)以春節期間拜訪情況替代社會網絡很容易導致反向因果偏誤,因為很多中小企業主拜訪其社會關系人的主要目的就在于獲得各種資源,使得這類變量具有嚴重的內生性問題;(3)電話聯系人及電話聯系數據相對容易獲取;(4)電話聯系能夠在較高程度上體現出個人社會網絡的基本情況。一是當前電話已成為人們最主要的聯系方式,且人們基本上會保存社會關系人的電話號碼,使電話聯系人總量能在很大程度上體現個人社會網絡規模;二是人們的關系越密切,雙方交往越頻繁,通話頻率也會越高,因而通話頻率能夠在一定程度上體現出社會網絡的質量;三是所謂患難見真情,關系密切的關系人才會在危急關頭為人們排憂解難。因此,人們在危機期間所接電話的數量能夠在一定程度上體現其網絡成員對他的關心程度。電話聯系越頻繁,關心越甚,可能提供的支持通常越多,中小企業主應對外部沖擊的能力越強。基于以上考慮,我們用企業主的電話聯系人總量X1表示社會網絡規模,表示社會網絡的廣度;用年平均電話通話次數X2代表社會網絡的質量,表示社會網絡的深度;用企業危機期間(折算到一年)社會網絡成員的來電數量X3代表社會網絡的彈性,表示社會網絡應對外部沖擊的能力。同時,輔以被調查者對雙邊關系的認同程度。由于并非所有聯系人都通過電話聯系;電話聯系多也并不意味著雙方社會關系就一定密切;危機期的來電有可能是債權人的催債電話而非對其關心或提供幫助。因此,電話聯系方式難以完美地表現出個人的社會網絡情況。但考慮到這些情況比較特殊,我們認為,個人的電話聯系網絡能夠較好地體現其社會網絡。本文還調查了中小企業的融資總量、銀行融資額、民間融資額和中小企業的信用水平①等。除了這些變量之外,我們還將中小企業主的社會網絡分成兩種結構②:其一是按照小企業主的電話聯系人的職業分為政府成員、銀行職員、企業高管和一般成員;其二是按照電話聯系人與企業主的關系親疏分為一般成員、純交易伙伴、朋友和親戚。個人家庭財富③則包括企業主的房產、銀行存款、動產和各種設備的估價。借貸成本分為貸款總額的總借款成本、銀行信貸成本及民間借貸成本。借貸成本包括名義利息及為此付出的各種交易成本。交易成本只限于為借款時所付出的成本而不包括為擴大社會網絡規模或提高網絡質量而花費的資金。

(二)模型構建本文具體考察社會網絡及結構對中小企業信貸能力和信貸成本的影響。考慮到部分企業的借貸額、借貸成本和失信次數為零,我們利用Tobit模型來研究社會網絡對中小企業融資的影響。實證模型如。其中,Y為因變量,主要包括中小企業的“信貸總額”“銀行信貸額”“民間借貸額”“融資成本”和“守信次數”。“守信次數”主要用來檢驗社會網絡對中小企業融資的約束能力和強度;解釋變量Xi包括社會網絡的規模、質量和彈性三大變量,或者是兩類結構變量當中的四個變量。αi為社會網絡系數,表示社會網絡對因變量的影響程度,這是我們關注的重點;變量Zi主要包括中小企業主的家庭財富和守信次數;βi是家庭財富或信用水平的彈性;ε為隨機項。由于被調查人員在年齡、地域和受教育程度等方面差別不大,且只有極少幾名女性,我們沒有像楊汝岱等(2011)[9],Li等(2011)[12],鐘春平等(2010)和金燁、李宏彬(2009)那樣考慮戶主的年齡、性別和受教育程度等特征。

二、社會網絡與中小企業融資之間的統計描述

(一)我們給出了社會網絡的規模、質量和彈性與融資間的描述性統計表1的第一、二行分別用電話聯系人總量、年均通話量和危機期網絡成員來電量分別表示社會網絡的規模、質量和彈性,并進一步按數量高低分為三個類別,表示三類社會網絡層次不同的中小企業主。數量越大,中小企業主的社會網絡層次越高,規模、質量和彈性越大。表中其余數據則表示具有不同社會網絡的中小企業主的平均融資量。由表可知:(1)中小企業主的網絡規模越大、網絡質量越高、網絡的彈性越強,其各種融資量也會越高,說明社會網絡能夠有效影響中小企業的融資。(2)中小企業主的網絡層次低于某個數值時,其民間融資量大于銀行信貸;高于該值時,銀行信貸會多于民間融資量,表明銀行信貸比民間金融對社會網絡的依賴程度更高。(3)社會網絡的質量和彈性比社會網絡規模對企業融資的作用更大。

(二)表2給出了中小企業主的社會網絡的職業結構與五種主要融資模式之間的描述性統計數據分別表示不同融資模式下中小企業主的社會網絡擁有的各類型網絡成員的平均人數。由表2可知,相比于通過其他渠道融通資金的中小企業主,獲得銀行信貸的中小企業主的社會網絡中各類型的成員都要更多,尤其是政府官員和銀行信貸主管成員的平均數量要多得多。而通過民間借貸和股權融資的中小企業主的社會網絡當中的各類成員又要遠遠多于通過內源融資渠道實現融資的中小企業主的社會網絡成員。表明中小企業的社會網絡的構成能夠有效影響其融資模式。

(三)表3給出了銀行融資和民間融資中社會網絡規模、質量和彈性的描述性統計關系由表3可知,獲得銀行信貸的中小企業主的三項指標都要高于通過民間融資的被調查人的三個指標(均為年均量),表明銀行融資對社會網絡的要求更高,相比于民間融資,銀行融資更加依賴于融資者的社會關系。(四)表4給出了中小企業主的不同類型的社會網絡成員在銀行融資和民間融資中的重要性主要用在銀行融資和民間融資中通過這四種成員獲得融資的次數和金額在融資總次數和融資總額中所占的比重(其中,只要是在五服之內的人員均劃分為親戚;交易伙伴則只包含純交易關系而無其他日常往來的人員;既有朋友關系又存在交易關系的人員劃入交易伙伴之列;其他人員,包括政府部門或組織等都劃入其他成員)來描述。民間融資則包括所有非正規渠道融資,如私人借貸。由表4可知:(1)在銀行融資和民間融資中,朋友是最重要的,通過朋友融資的金額比重和次數比重分別高達57.7%和36.9%。如果考慮劃入其他類型中的數量,比重會進一步加大。(2)交易伙伴是重要的融資來源。根據調查,來自交易伙伴的大部分融資都是以商業信貸的形式實現。(3)親戚在融資中的作用似乎并不如通常所想的那么大。通常,在人們的眼中,親戚是最重要的社會網絡成員,在融資過程當中應占據重要地位。但調查表明,親戚只在股權融資中占據主要地位,在其他融資中的作用相對有限。考慮到調查區域比較明顯的宗族氛圍和親戚的范圍,我們的檢驗可能低估了這一變量的作用。

三、實證檢驗

(一)社會網絡與融資額的關系檢驗1.網絡總量指標的影響表5的第一部分給出了社會網絡指標、財富量和守信次數與中小企業融資額度(包括銀行融資額和民間融資額)之間的關系檢驗結果。由表可知,中小企業的借貸總額與社會網絡的三項指標、家庭財富量和守信次數都呈正向關系,說明社會網絡能夠有效地影響中小企業的融資水平,并且社會網絡的質量和彈性對中小企業融資的影響要大于社會網絡的規模的影響。從兩種融資形式來看,社會網絡質量和彈性對銀行融資的影響更大,而其他相關指標對民間融資的影響更大。表明銀行融資對社會網絡質量和彈性的依賴性更大,而民間融資更加依賴于社會網絡的規模、家庭的財富量和中小企業的信用水平。2.網絡職業結構的影響表5的第二部分給出了社會網絡的職業結構對銀行信貸和民間金融的影響情況。由表可知,各變量都與中小企業的融資呈正向關系,表明各變量,尤其是社會網絡能夠有效地影響中小企業的融資。其中,除了社會網絡當中的銀行職員數對銀行信貸的影響要大于對民間融資的影響之外,其他各變量對民間融資的影響均要大于對銀行信貸的影響。從銀行融資來看,政府職員和銀行職員的影響程度基本相當,其他兩類成員則影響極其有限;從民間融資來看,政府職員數的影響最大,其次是企業高管數的影響較大,剩余兩類關系人的影響較小。3.網絡親疏結構的影響表5的第三部分給出了社會網絡的關系結構對中小企業融資的影響。結果表明,無論是對哪一種融資類型,朋友的影響都是最高的,親戚的影響次之,其他兩類影響較小。而各變量對民間融資的影響也都要遠遠大于對銀行信貸融資的影響程度。表5的三個檢驗還說明,無論是在借貸總額、民間融資還是銀行融資中,中小企業主的個人財富量都具有極其重要的影響,特別是在民間融資當中,該變量的影響總是最大的。我們認為,主要原因在于,中小企業主的個人財富越大,其可能擁有的抵押品價值越大,償債能力越強,其借貸風險則會更小,因此,中小企業融資也就越容易,融資量也會越高。另外,企業主的守信次數或者說信用水平對民間融資的影響極大,對銀行信貸融資的影響則極小,而社會網絡對銀行信貸的影響比對民間融資的影響更大,則好像與想象的情況有所出入。通常觀點是,銀行對借款人的信用水平應該更為關注,民間借貸則更為關注雙邊私人關系。我們認為,主要原因在于銀行信貸大多以抵押信貸為主,其風險主要是市場風險而非借款人的信用風險,使得借款人的社會關系而非信用水平成為獲得銀行信貸的關鍵。而民間融資主要以信用貸款為主,貸款人更加關注借款人的信用水平及其還款能力而非雙邊關系。

(二)社會網絡與融資成本的關系檢驗1.總體描述表6給出了社會網絡總量指標、社會網絡職業結構指標和社會網絡關系親疏結構指標對中小企業借貸成本的影響。由表可知,除中小企業主的個人家庭財富之外,其他解釋變量都與因變量成負相關關系,這與通常的觀點基本一致。即社會網絡關系越密切,企業的信用水平越高,則融資成本越低。但企業主的個人財富量為什么會同企業融資成本呈反相關關系則比較令人難以理解。我們猜測,可能是中小企業主的個人財富量越大,其對融資成本的容忍度和承擔能力也會越高,因此愿意付出的交易成本也會越大(調查未發現借款利率隨個人財富上升具有上升的態勢)。事實上,調查表明,個人財富越多的中小企業主,其用于請客送禮的資金就會越多,有時甚至遠高于借貸的利息成本。檢驗表明,在三種狀況之下,社會網絡對中小企業融資的影響都沒有發生質的變化,表明模型具有較高的穩定性。2.總借貸成本表6的第2列給出了變量對中小企業總借貸成本的影響檢驗結果。從網絡總量指標來看,社會網絡彈性的影響最大,其后依次是社會網絡的質量、網絡規模;從社會網絡的職業結構的影響來看,其影響由大到小依次為政府職員、企業高管、銀行職員和一般成員。從網絡的關系親疏結構來看,影響由大到小依次為朋友、親戚、交易伙伴和一般成員。不過,家庭財富和信用水平同樣是影響借貸成本的重要因素,特別是個人財富的影響極大。3.銀行融資成本表6的第3列給出了各變量對中小企業銀行融資成本的影響的檢驗結果。從網絡總量指標來看,各變量的影響由大到小依次是社會網絡的質量、家庭財富、網絡彈性和網絡規模;從社會網絡的職業結構的影響來看,影響程度由大到小依次為銀行職員、政府職員、家庭財富、企業高管和一般成員。以上兩種情況中,企業的守信次數對于企業融資成本幾乎都不具有影響;從網絡關系親疏結構來看,影響由大到小依次為財富、朋友、親戚、交易伙伴、一般成員和守信次數。其中,個人財富的影響同樣最大。4.民間融資成本注:(1)括號中的數字為標準差;(2)***、**和*分別表示1%、5%和10%的顯著性水平;(3)所有結果均為穩健性方差下的模型結。表6的第4列給出了各變量對中小企業銀行民間融資成本的影響檢驗結果。從網絡總量指標來看,社會網絡指標變量的影響由大到小依次是網絡彈性、網絡質量和網絡規模;從社會網絡的職業結構來看,影響程度由大到小依次企業高管、銀行職員、政府職員和一般成員;從網絡關系親疏結構來看,由大到小依次為朋友、親戚、純交易伙伴和一般成員。在民間融資當中,無論是守信次數還是家庭財富都是影響融資成本的重要變量。5.銀行融資與民間融資的差異總體而言,銀行對社會網絡質量和彈性的依賴程度更大,而民間融資對社會網絡規模的依賴更高,這與Demir&weitekamp(2007)、Fiorillo&Sabatini(2011)的研究結論基本一致。除社會網絡之外,家庭的財富總量和信用水平對民間融資的影響要高于二者對銀行融資的影響。朋友對銀行融資和民間融資兩種融資類型的成本的影響都最為顯著。

四、結論

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