员工社会资本与员工绩效的关系研究及未来的研究方向，本文主要内容关键词为：员工论文,绩效论文,研究方向论文,资本论文,关系论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
0 引言
近来，研究者和企业实践者已经开始认识到无形资产——智力资本应该是组织绩效的驱动力量和价值创造的关键[1]。比较得到大家认同的是Stewart(1997)对智力资本的分类，Stewart认为智力资本包括人力资本、结构资本和客户资本[2]。人力资本是指企业员工所具有的知识和技能，是企业智力资本的重要基础，结构资本是企业的组织结构、制度规范、组织文化等。结构资本可以理解为联系组织内部各个节点(node)——人力资本的能力[3]。从个体层面上来看，作为单个节点的员工个体如果能够在自身人力资本基础上建立和其他同事的高质量的联结，从而更好地吸收、利用其他节点的资源（包括技能、经验、智慧等各类知识），应该能够有利于解决自身工作所面临的难题，从而提高自身的绩效水平。因此，本文希望对以往员工和其同事的连接质量（即社会资本）对其绩效影响的研究作一综述，并且指出这个领域的重要研究和可能存在的研究盲点。
1 社会资本的理论综述
1.1 社会资本的概念
当代对于社会资本的第一个系统表述是由法国社会学家Bourdieu提出的(POrts,1998)。他指出：“社会资本是现实或潜在的资源的集合体，这些资源与拥有或多或少制度化的共同熟识和认可的关系网络有关，换言之，与一个群体中的成员身份有关。它从集体拥有的角度为每个成员提供支持”[4]。此外，也有研究者把社会资本简单地称为“关系的价值”[5]，包括关系网络和通过关系网络所能利用的资源[6]。本研究则主要关注员工组织内社会资本，即员工通过和其同事的联系所构成的，以员工为中心的社会网络所能摄取的各类资源。
1.2 弱联系和强联系理论
弱联系和强联系聚焦在个体和其网络内联系人之间的直接联系上。Granovetter(1973)首次提出了关系力量的概念[7]，并将关系分为强和弱，认为强弱关系在人与人、组织与组织、个体和社会系统之间发挥着根本不同的作用。强关系是群体、组织内部的纽带，而弱关系是群体、组织之间的纽带。强关系是在性别、年龄、教育程度、职业身份、收入水平等社会经济特征相似的个体之间发展起来的，而弱关系则是在社会经济特征不同的个体之间发展起来的，因此它比强关系更容易跨越社会界限去获得信息和其它资源，并提出“弱联系的优势”理论。Bian(1997)则根据1988年在天津的调查研究，指出在我国当时的社会文化背景下，社会网络不再是信息桥，而是人情网，人情关系越强，得到照顾的可能性越大，获得工作的可能性也越大，并依此提出“强联系假设”[8]。
1.3 结构洞理论
Burt(1997)的结构洞理论不是聚焦在直接联系的特点上，而是认为应聚焦在个体社会网络中的联系人之间的联系特性上[9]。当网络中两个联系人不联接时，一个结构洞就存在了。Burt认为重要的不是关系的强弱，而是它们在已经建立的关系网络中是重复的还是非剩余的。由于构成双边关系的个体与大多数类似者共享利益、财富、权力和价值等等，所以自我封闭的网络只能提供重复的资源。而富裕的结构洞将提供给个体3个主要优势：更多资源以及更快地接触资源；更大地讨价还价的权力并因此控制资源和产出；更突出和更多的职业机会。
1.4 社会资源理论
社会资源理论的首倡者Lin(2001)认为，社会资本是从嵌入于社会网络的资源中获得的[10]。社会资本植根于社会网络和社会关系中，因此，社会资本可被定义为嵌入于一种社会结构中的、可以在有目的的行动中摄取或动员的资源。社会资源理论更关注嵌入在网络中的资源的特性，Lin和他的同事认为传递优势的不是弱联系（当然也不是弱联系的桥梁性质），而是这样的联系更可能使得行为人接触到拥有某种资源的个体，正是这些资源能够帮助行为人实现工具性目标。
2 员工社会资本及其绩效的关系研究
研究者常把员工绩效分作任务绩效(task performancc)和周边绩效(context performance)。任务绩效(technical performnce)是指与工作任务直接相关的产品生产和技术支持活动，主要表现为工作成果和工作效率；周边绩效是Bormn和MOtowidlo(1993)提出的概念，是指对组织、社会和心理环境的支持性活动，包括人际促进(interpersonal facilitation)和工作奉献(job dedication)两个维度[11]。
2.1 社会资本和任务绩效的关系研究
社会资本和任务绩效的研究相对较多。一类研究是基于结构洞和弱联系理论，认为网络位置的优势，例如具有较多结构洞的网络更可能被较早提升、具有更大的职业流动性，并且更加能够适应改变的环境[12]。Seibert等(2001)通过对不同职业和组织的448名员工研究数据表明，员工的弱联系和结构洞越丰富，就越容易和其它部门及更高的层级联系，从而对信息和资源的接触也相对较多，因此收入水平、晋升机会和职业满意度都相对较好[13]。Cross和Cuming(2004)通过对101名工程师和125名咨询师的调研发现，跨组织边界、地理边界和层级边界的关系更容易帮助员工掌握异质信息和观点，从而更好地完成自身任务[14]。Sparrowe等(2001)对38个工作团队的190名员工的调研发现，信息网的中心性越高则越有可能积累与工作问题相关的知识和解决方案，从而个人绩效也就相对突出[15]。针对整体社会网络的研究也发现网络位置和个人绩效相关。例如，Brass(1984)发现非正式沟通网的中心性和晋升相关[16]，而Mchra等(2001)通过对高新技术企业116名员工的研究，也发现工作流网络的中心性和上级评价紧密相关[17]。
另一类研究则是基于社会资源理论，研究联系人所能掌握的资源（一般用联系人在组织中的层级来衡量）对关键行为人绩效的影响。例如MorriSOIl(2002)对154名新进员工的实证研究发现，新员工信息网的特性（规模、跨度等）和3个学习变量显著相关（组织知识、任务掌握和角色清晰）[18]。Thompson(2005)通过对126对上下级的对偶数据研究发现，如果员工积极与具有影响力和权力的同事建立网络联系，员工更容易建立自己的社会资本和声望，也更容易接触关键资源和信息，因此自身的绩效也相对较高[19]。
从以上综述中可以发现，以往在员工社会资本对其绩效影响的研究中，大多将员工社会资本的收益着眼于异质的信息和资源，将信息和资源的接触作为联结社会资本和任务绩效的中介变量，认为员工通过和其他同事的联结（例如弱联系、结构洞和网络跨度）可以更快和更多地接触或掌握信息，从而提高自身的工作效率和工作成果。尽管网络位置和联系层级对获取异质性信息具有一定的影响，但研究者却忽略了关系质量一一强联系同样可以对信息质量施加作用，例如强联系双方会比较愿意去分享彼此的资源、知识，而不会担心被伙伴占便宜[20]，从而降低了员工隐性知识转移和分享的障碍。
在以往的研究中也忽略了社会资本的另一个收益—团结力，Adler和Kwon.(2002)认为社会资本的收益不仅是方便接触到更宽广源头的信息，而且提高了信息的质量、相关性和及时性，也会有利于团结力——鼓励对组织规则和条例的补充，降低对正式控制的需要，从而使整个系统运转更为顺利有效，而员工自身工作任务的解决也更有效率[12]。Krackhardt(1992)也提出强联系的优势概念，认为个体如果能与数个个体共同建立一个密集的互动网络，则此网络的凝聚力及团结性将相当高，将有助于内部成员之间的互助、合作与协调，以及复杂知识和经验的分享和转移[22]。Coleman(1988)同样强调网络的凝聚力和团结性对整体网络的表现具有正面影响[23]。陈容德(2004)也认为对那些隐性的知识、需要密切互动的团队合作和协调的部分，弱联系无法有效反应。
2.2 社会资本和周边绩效的关系研究
关于社会资本和员工周边绩效的研究相对较少，组织公民行为是周边绩效的常见形式，相关研究大多关注员工社会资本和其组织公民行为之间的关系。根据Bateraan和Organ(1983)的观点[24]，组织公民行为是“员工的自主行为，没有直接或详细的在正规的报酬体系中规定，却能在总体上促进组织的绩效”。在组织公民行为的研究中，研究者常常把组织公民行为的研究分作两类，一类是利他行为[25]，或者称为OCB-I（或ICB），即员工之间互相帮助，直接或间接提高组织绩效，并最终提高团队和组织的绩效。一类被称为OCB-O，如运动员精神（任劳任怨忍耐工作中不可避免的麻烦）、组织忠诚（逆境下仍然保持对组织的忠诚）、组织遵从（接受和内化组织的规章制度及程序并严格遵守）、个人主动性（自愿并主动从事与工作相关但超出组织要求的行为）、公民道德（保护组织资源）、自我发展（利用业余时间开发自身潜能）。Podsakoff等(2000)将OcB的前因变量分作4类，员工特性（如态度、人口变量、个性变量等）、任务特性（如反馈、工作的内在激励等）、组织特性（组织正规化、凝聚力等）、领导行为（变革型领导、高绩效的期望等等）[26]。而社会网络变量作为组织公民行为的前因变量却经常被忽略[27]。
通过检索到的文献分析，大部分相关研究关注的是员工和同事以及上级关系所带来的组织公民行为，基于社会资本理论和研究范式的论文相对较少。SparroWe等(2001)的研究发现，信息网的中心性和ICB显著相关，认为网络中心性高有利于积累相关知识，从而更方便员工和其他同事进行交换[15]。Settoon和Mossholder(2002)则将ICB分为个人相关ICB和任务相关ICB，个人相关ICB来源于同事间的友谊，而任务相关ICB则来源于为完成工作绩效的社会交换[28]。作者通过对273名员工的调查发现，根据社会交换理论，同事支持有利于个人相关ICB，网络中心性越高，员工越有机会接触到更多的资源，并且有更多的机会和同事发生联系，因此有利于任务相关ICB。台湾学者陈容德(2004)通过对台湾17家公司访谈，共505份问卷的研究发现，ICB和工作流网络、工作建议网、朋友网的特性显著相关，并且网络的中心性越高，不仅可以获得各种资源和情感的支持，且更能获得较多的角色外行为的协助[3]。Bowler(2002)的研究结果则略有不同，Bowler使用一个制造企业141人的样本，探讨员工社会网络特性对人际公民行为绩效和人际公民行为接受之间的关系，提供的数据表明强联系有利于提高ICB绩效和接受；而依据印象管理理论，处于高影响力和高中心性的个体，更有可能接受弱影响力和弱中心性的ICB，而自身并没有动机去实施ICB[27]。
以上论文的局限性和不足在于，多数研究只是简单地证明了两者具备显著的相关关系，而探讨联系和互助之间发生关系的机理较少，因此并不必然能充分解释个人的态度和行为，所以研究结论也就可能存在冲突；其次，Adler和Kwon(2002)曾经提出社会资本的3个维度——机会维度、动机维度和能力维度[21]，以上研究大都考虑了社会资本的机会维度（一个行为人的社会关系网络建立了社会资本交易的机会，例如结构洞和中心性等）和动机维度（即为什么社会资本在做中介时，捐赠者(donors)会有动机来提供资源给接受者，例如强联系对周边绩效的影响），而很少考虑能力维度（联系人只有具备了相关的知识，才能通过联系真正有助于关键行为人实现自身目标）。以往研究大多使用网络中心性来代替员工能力水平，并假设中心性越高，越可能接触较多知识和信息，所以应有能力实施ICB，但这一假设的逻辑关系并未得到进一步验证，因此，研究者还需要搭建一个更完整的框架来解释社会资本对周边绩效的影响。
3 讨论
以往员工社会资本和绩效的研究大多支持这样的观点，即员工具有高质量的社会资本（例如较丰富的结构洞、较高的中心性或者拥有较高的层级的联系人），更容易获得较高的任务绩效；而具有较亲密的联系则更容易表现出组织公民行为，网络中心性对ICB的影响结果存在差异。在此基础上，以后的相关研究还需要进一步扩展模型架构，以使研究更完整和具有说服力，例如：①探讨强联系通过知识分享和沟通合作对工作绩效的影响；②组织内的网络分为正式网络和非正式网络，正式网络属于正式组织结构下的关系，由规章制度、业务流程和职务设计所形成，其中个体间的互动关系是由组织指定而非自愿；非正式网络又可分为信息网和朋友网，所谓信息网是指关键行为人为了工具性目的所建立的网络联系，例如通过信息网关键行为人可以获得组织内部与其职业相关的有用信息[18]；除了信息网以外，朋友网可以提供关键行为人以情感的支持和归属感[16]。不同的网络（例如信息网、朋友网和工作流网络）的特性在影响员工工作绩效和周边绩效的作用也应有不同；③应着重探讨其它重要的调节变量或中介变量在模型中的作用，例如工作特性和人际信任。以往的研究大多选用知识密集型或复杂性和标准化的工作岗位，而不同工作特性对关系的要求也并不相同，高复杂性的工作需要更多的信息和解决方案，而标准化的工作则并不一定具备异质性的网络就能显著提高绩效，因此，后续的研究需要选用随机的样本，来验证工作特性在其中的作用；④后续研究还需要扩展工作绩效的测量维度（例如考虑工作的创新性绩效），而社会资本属性的不同，对绩效不同维度的影响也就不相同，例如，松散的社会资本有利于信息的获取而产出质量较高，而紧密型的社会网络利于信任的建立而效率较高，同时，紧密型的社会网络一方面会压抑创新，另一方面可能导致舒适和交流的便利从而影响效率[29]；另外，绩效数据的来源也需要进一步考虑，避免数据都由自我报告带来的同源偏误[30]，也要避免上下级关系密切而使上级报告下级绩效时所带来的“喜好”(liking)偏误[50]；⑤多数研究对员工社会资本的测量，还是通过回忆来搜集员工自我中心网络的数据，该数据搜集方法面临的主要问题是关键行为人可能会遗忘某些符合网络提名标准的联系人[31]，而之前的一系列研究也发现，使用该方法在不同的样本下，关键行为人都存在着不同程度的遗忘问题。在Brewer(2000)的一个研究综述中共提到24个关于遗忘问题的研究，遗忘率在1%到90%之间[32]。而采用社会网络调查法由于涉及到员工的信息互评，则面临取样困难和样本容量不易过大的难题，因此，如何更好地降低员工在组织内的社会资本测量偏误，也是后续研究需要关注的难点；⑥多数相关研究还是截面数据的研究，还不能够更好地证明社会资本和绩效之间的因果关系，因为员工可能因为自身绩效的提高，而获取网络中心性的位置或是更容易接触到有权力的联系人；强联系员工可能会向同事实施更多的ICB，也有可能是因为自己向同事实施了ICB，而使同事觉得你可以信任，所以和你建立强联系。因此，需要时间序列的研究或是其它的实验设计来更好地证明两者间的因果关系。
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