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个人人力资本、社会资本对职业成功的作用研究

2010-10-19吴欢伟

中国科技论坛 2010年10期
关键词:薪水资本变量

刘 芳,吴欢伟

(1.华中农业大学农林经济管理博士后科研流动站,湖北 武汉 430070;2.中国人民银行武汉分行,湖北 武汉 430070;3.武汉大学经济与管理学院,湖北 武汉 430072)

个人人力资本、社会资本对职业成功的作用研究

刘 芳1,2,吴欢伟3

(1.华中农业大学农林经济管理博士后科研流动站,湖北 武汉 430070;2.中国人民银行武汉分行,湖北 武汉 430070;3.武汉大学经济与管理学院,湖北 武汉 430072)

Abstract:This paper analyzes the effect of individual human capital and social capital on career success,using data from 19 cities and 156 organizations including Wuhan,Beijing,Shanghai,Guangzhou,Xi’an,and Guiyang.The results show that: human capital has positive impact on compensation;social capital is positively associated with career satisfaction;and promotion is affected by human capital and social capital simultaneously.And individual can achieve career success,such as salary increase,promotion and career satisfaction,through the approach of accumulation of human capital and social capital.

Key words:human capital;social capital;career success;individual level

本文以武汉、北京、上海等19个城市的156家单位员工为对象,实证分析了个人人力资本、社会资本对职业成功的影响,研究表明人力资本对薪水有着显著的正影响,社会资本积极作用于职业满意度,而升迁则同时受到人力资本和社会资本的积极影响。个人可以通过各种途径提高人力资本,积聚社会资本,从而达到满意的职业成功状态。

人力资本;社会资本;职业成功;个人层面

1 引言

随着就业人口的急剧上升和人们对于职业成功的不断追求,组织和个人逐渐感受到了人力资本投资的巨大回报。运用人口统计、人力资源、工作-家庭、激励、组织以及行为变量,国外组织领域的研究人员已经着手发展更为全面的职业成功模型。虽然这些工作提供了不少关于职业成功的决定性因素的证据,但是非正式人际行为的作用尚未得到充分讨论。尽管前辈学者对职业成功已经积累了丰富的研究成果,但是将个人人力资本、社会资本结合起来对职业成功的影响加以研究的还很鲜见。国内也尚未有学者系统全面地研究这三者之间的作用关系,个人人力资本、社会资本与职业成功的作用关系更是缺乏中国情境下的实证检验。

2 文献回顾与理论假设

2.1 人力资本与职业成功

职业成功的早期研究主要与人口统计的特征、社会经济位置或与职业进步有关的教育经历等个人资本相关。这些研究对研究职业成功与社会经济因素 (譬如社会阶层和收入状态)、人口统计变量(包括性别和婚姻状况等)、个人在教育投资和经验方面影响下的人力资本因素的关系有长远的影响。一些具体的研究结果是人力资本变量(如教育情况、工作年限、在多个组织中的经验等)对薪水、提升和职业满意度有积极影响[1-3]。我们在中国情境下检验假设1a、1b、1c。

假设1a:员工拥有的人力资本与他目前的薪水正相关。

假设1b:员工拥有的人力资本与他在职场中得到的提升次数正相关。

假设1c:员工拥有的人力资本与他的职业满意度正相关。

2.2 社会资本与职业成功

根据社会资本的实质、来源和效果的区别,可以把社会资本定义为:社会资本是个体或群体可以获得的无形资产,来源于行为人社会关系的结构与内容之中,其效果产生于信息、影响和它为行为人产生的利益共同体。认为社会资本与客观职业成功 (薪水、升迁)相关的原因有二:第一,更丰富的社会资本可以提高个体的工作业绩。人们将体现社会资本的信息和资源看作是对员工授权的情境因素,能够为员工带来更高的激励和业绩[4-5]。Burt提出,能够利用其网络地位来充当组织内中间人或边界桥梁角色的个体能为组织带来更多的价值[6-7]。实际上,网络中的中心地位是与工作业绩相关联的[8]。组织设计中的信息处理观点同样强调扮演关键的边界桥梁、联系、冲突解决和协调角色的个体为组织增加的价值[9]。工作业绩的提高以及价值的增加必然提升个体的客观职业成功。第二,社会资本会增加个体在组织中的声望,个体会被认为在组织中更有权力或更具影响力。这些看法更能使个体获得组织有价值的回报,而与其实际业绩无关。

作者同样认为,社会资本与职业满意度正向相关。拥有获取相关组织信息和资金、材料和空间等资源的渠道势必增加工作中的控制感、胜任感和心理授权。一般的心理授权,尤其是自主决定与胜任感,是工作设计理论的延伸[8-9],而且工作丰富化为个体带来更高的满意度。因此,那些觉得在职业中有更大心理授权的人更容易对职业发展感到满意。虽然有理论支持社会资本与职业满意度之间关系的存在,但是,作者并没有发现有关中国情境下的实证研究对这些命题进行的直接检验。上述讨论产生的关于社会资本与职业成功的假设如下:

假设2a:员工积聚的社会资本与他目前的薪水正相关。

假设2b:员工积聚的社会资本与他在职场中得到的提升次数正相关。

假设2c:员工积聚的社会资本与他的职业满意度正相关。

3 研究方法

3.1 样本与数据收集程序

本研究采用问卷调查法和访谈法进行调查。用来检验研究假设的数据来自2007年9月至11月对武汉、咸宁、黄石、长沙、合肥、长葛、上海、杭州、苏州、宁波、青岛、北京、深圳、广州、中山、珠海、兰州、西安、贵阳这19个城市的156家单位员工的调查。共发放问卷800份,回收612份,问卷回收率达76.50%。剔除回答严重不完整及填写不认真的问卷14份,有效问卷达598份,问卷有效率为74.75%。表1根据被试调人员的性别、婚姻状况、配偶就业状况、职业类型和被试所在单位的地理位置、组织规模和行业类型给出了样本的分布情况。

3.2 变量测量

本研究为了确保测量工具的效度与信度,尽量采用国内外现有文献中的成熟量表。在问卷正式定稿与调查之前,作者先对包含10个单位的54份问卷进行了预调查,再根据预试者提供的意见和预调查的信度、效度情况对问卷进行修订。

(1)人力资本。使用Wayne等的人力资本量表进行测量。包括教育水平、培训情况、工作年限和就职经历四个项目。在这4个项目中除了“教育水平”采用5分等级量表进行评价以外(1代表高中、中专或以下学历,2代表大专学历,3代表本科学历,4代表硕士在读或硕士学历,5代表博士在读或博士学历),其他3个项目都用具体数目进行评价。

(2)社会资本。对社会资本的测量,采用Collins和Clark的社会资本量表[10],共8个项目,包括内外部人际关系的数量、与内外部关系人的接触次数、与内外部关系人的亲密程度以及与内外部关系人关系的持续时间。采用七级量表来测量,要求被访者根据自身社会人际关系的状况来回答,1代表很少、很短、很不亲密,7代表很多、很长、很亲密。表示频率的各个选项均作了具体说明。

表1 样本的一些主要特征

(3)职业成功。职业成功采用客观指标(薪水、升迁)和主观指标(职业满意度)进行综合测量。被访者在给出的5个备选答案中选择他们目前每月的薪水属于哪个区间范围。以往的研究表明,收入的自我报告与公司档案记录高度相关[11],因此作者将被访者自我报告的薪水结果用于本次分析。被访者还给出他们在整个职业生涯中能称为升迁的次数。对职业满意度的测量采用Greenhaus等人的五项目量表[12],包括 “我对自己在职业生涯中已取得的成功非常满意”、“我对自己为实现整个职业生涯的目标所取得的进步非常满意”等5个项目,采用Likert 7级量表进行评估,1代表坚决不同意,7代表非常同意。

(4)控制变量。组织研究人员已对相对复杂的职业成功模型进行过检验。一些具体的研究结果是人口统计变量和组织特征对薪水、提升和职业满意度有影响,上述每种变量与职业成功之间的特定理论联系不在本文的研究范围之内,但这些变量(性别、婚姻状况、配偶就业状况、职业类型、组织规模、地理位置和行业类型)被用来作为控制变量,它们均被设定为0~1虚拟变量。

3.3 研究方法

为了解决同源误差,作者在研究设计上保证问卷的匿名性,将自变量项目和因变量项目分置于调查问卷的不同部分,明确答案无对错之分,尽量使用清晰明确的用语及反向提问等方式突破思维定式。作者首先运用方差最大旋转法对变量的所有测量项目进行探索式因子分析(EFA)和采样充足度分析,从而检验其结构效度,用以评估同源误差可能造成问题的严重程度[13-14]。第二步,通过信度分析检验测量项目的信度是否达到可接受水平(α≥0.7),在确认了问卷项目的异质性、可靠性、一贯性、再现性和稳定性都达到研究标准以后再进行后续分析。第三步,采用基本描述性统计分析,从各个角度描绘样本特征。第四步,运用简单相关分析来大致了解变量之间相关关系的强弱与方向。最后,通过多元回归分析对假设进行检验。

4 实证结果分析

4.1 效度分析与信度分析

作者对所有项目(共19个)进行探索式因子分析后提取了6个因子,分别代表预期构建变量的6个明晰因素浮现出来:职业满意度、关系的数量质量(内外部人际关系的数量、与内外部关系人的接触次数、与内外部关系人的亲密程度)、工作经验(工作年限、就职经历)、关系的持续时间(与内外部关系人关系的持续时间)、知识技能(教育情况、培训情况)和客观职业成功 (薪水、升迁)。累积贡献率达到了78.98%,共解释了总变异量的78.98%,其中因子1职业满意度解释了22.21%,这表明没有单一的因子解释了绝大部分的变异量,因此本研究的同源误差不算严重。此外,在95个可能的交叉载荷中,只有4个高于0.3,最大为0.42。人力资本、社会资本和职业成功的测量项目中交叉载荷的较小化分布显示,同源误差对本研究并不是问题。

我们还可以算出期望构建变量的平均因子载荷为0.72,绝大部分标准化因子载荷明显高于有关研究所建议的最低临界水平0.6[15],19个标准化因子载荷中只有3个低于0.6,最小的标准化因子载荷为0.48,而且都具有较强的统计显著性(p<0.01),这充分显示了较强的内敛效度。另外,知识技能、工作经验分别被两个独立的因素负载的事实为人力资本变量之间的互斥效度 (或称判别效度,Discriminant Validity)提供了证据。同理,社会资本和职业成功的判别效度也很高。

测量采样充足度的KMO值为0.92,这说明变量间的偏相关度较大,样本容量已经相当充足,而Bartlett球形检验也通过了1‰的高显著性检验,这就说明因子模型是合适的,问卷项目的结构效度是较高的。

信度分析的结果表明,5个潜变量(薪水、升迁采用单项目测量)的cronbach’s α系数从0.70到0.92(见表2),显示了较好的内部一致性信度。

表2 描述性统计变量、Cronbach’s α系数和Person相关系数

4.2 相关分析

表2给出了本研究所有变量的均值、标准差、Cronbach’s α系数和Person相关系数。结果显示,人力资本与社会资本是正相关关系,相关系数从0.08至0.32,其中,工作经验与关系的持续时间的正相关关系最大、最显著。人力资本与职业成功也表现出正向相关的关系,相关系数从0.10至0.52。我们可以看到,职业成功的三个测量变量与人力资本变量的关系中,升迁与人力资本变量的正相关性最大、最显著,其次是薪水与人力资本的正相关性,相对最小的是职业满意度与人力资本变量的正相关关系。社会资本与职业成功之间也呈现出正相关关系,相关系数从0.07至0.21。比较而言,社会资本变量与职业满意度的正相关关系最大、最显著,其次是与升迁的正相关性,而与薪水的正相关关系相对较小。

4.3 回归分析

(1)人力资本、社会资本对薪水的影响。

作者先以薪水为因变量,依次引入控制变量和自变量 (4个人力资本变量和8个社会资本变量)。由表3可以看到,通过了显著性检验,最后进入回归模型的变量是 “教育情况”(β=0.253***)和“培训情况”(β=0.167***),人力资本的另外两个测度变量“就职经历”和“工作年限”(测量工作经验的项目)以及社会资本的8个测度变量都未能进入回归模型。这说明 “教育情况”、“培训情况”(测量知识技能的项目)分别对薪水有着独立而直接的积极影响,而工作经验变量和社会资本变量对薪水的影响不显著。也就是说,知识技能对薪水有着显著的、直接的积极影响,而工作经验和社会资本对薪水的影响不明显。回归模型的ANOVA分析通过了1‰水平的高显著性检验,说明整个方程通过了高显著性检验,R2为0.358,表明控制变量和部分人力资本变量共同解释了35.8%的薪水变异量,这在社会科学领域已经算是很高的了。这些结果表明假设1a得到了部分证明,而假设2a不成立。

表3的结果表明,三个表现组织特征的控制变量 “地理位置”、“行业类型”和“组织规模”以及表现个体特征的“性别”对薪水具有显著的影响,其中地理位置、行业类型以及员工性别对其薪水的影响十分显著。控制变量对薪水的影响具体表现为,在中部地区 (指湖北、湖南、安徽、河南、山西、江西)工作的员工比其他地区员工的薪水要低(β=-0.323***),在非营利性组织(科教业、医疗卫生业、政府机构等)工作的人员比其他行业人员的薪水要低(β=-0.240***),男性员工比女性员工的薪水要高(β=0.150**);组织规模对员工薪水的影响也比较明显,在大规模单位(组织规模大于500人)中工作的员工,比小规模单位(组织规模小于 500 人)工作人员的薪水要高(β=0.102+)。

(2)人力资本、社会资本对升迁的影响。

运用相同的方法,以升迁为因变量,依次引入控制变量和12个自变量,最后进入模型的自变量是“工作年限”(β=0.352***)、“培训情况”(β=0.230***)、“就职经历”(β=0.207***)、“外部人际关系的数量”(β=0.171**)和“教育情况”(β=0.186**)。 社会资本的其他7个测度变量都未能进入回归模型。这说明“工作年限”、“培训情况”、“就职经历”、“外部人际关系的数量”以及“教育情况”分别对升迁有着独立而直接的积极影响,而绝大多数社会资本变量对升迁的影响不显著。回归模型的ANOVA分析仍然通过了1‰水平的高显著性检验,R2为0.391,表明控制变量和人力资本变量、外部人际关系的数量一起解释了39.1%的升迁变异量,这在社会科学领域已经算是很高的了。这些结果有力地证明了假设1b,假设2b也得到了部分支持。

表3 人力资本、社会资本对职业成功的回归分析结果

控制变量的影响也是值得关注的。表3的结果表明“性别”、“婚姻状况”和“组织规模”对升迁具有显著的影响,其中男性员工比女性员工的升迁次数要多(β=0.127*);已婚员工比未婚员工的升迁次数要多(β=0.117*);在大规模单位(组织规模大于 500人)中工作的员工,比小规模单位 (组织规模小于500人)工作人员的升迁次数要少(β=-0.134*)。

(3)人力资本、社会资本对职业满意度的影响。

作者以职业满意度为因变量,依次引入控制变量和自变量,最后进入模型的自变量是“与内部关系人的亲密程度”(β=0.310***)和“与内部关系人关系的持续时间”(β=0.145*), 而 4 个人力资本变量以及其他6个社会资本变量都未能进入回归模型。也就是说,“与内部关系人的亲密程度”、“与内部关系人关系的持续时间”分别对职业满意度有着独立而直接的积极影响,而人力资本变量和其他6个社会资本变量对职业满意度的影响不显著。回归模型的ANOVA分析也通过了1‰水平的高显著性检验,R2为0.142,表明控制变量和部分内部社会资本变量一起解释了因变量升迁14.2%的变异量。这些结果表明假设1c不成立,而假设2c得到了部分证明。

最后,考察控制变量的影响,表3的结果显示,无论是反映个性特征还是组织特征的控制变量都没能进入回归方程,这就表明控制变量对职业满意度的影响均不显著,也就是说员工对职业成功的主观感觉不受个性特征或组织特征的干扰。

5 讨论

5.1 研究结论

而本文的研究结果表明个人人力资本与职业成功之间有着多元化的相关关系。教育、培训情况对薪水、升迁的影响显著,而工作年限和就职经历则只对升迁影响显著。这些结论对于解释人力资本与职业成功的关系提供了中国情境下的经验支持,是对相关研究的一个有益补充。研究结果同时也证明个人社会资本与职业成功具有显著正相关关系,这个结果为国内的定性研究提供了实证支持 (中国情境下的社会资本对职业成功的作用尚未得到经验检验)。特别的是,关系的数量只对升迁影响显著,而关系的亲密程度和持续时间只对主观职业成功 (职业满意度)影响显著。总体上说,人力资本对客观职业成功的直接效应更大、更强,而社会资本对主观职业成功的直接效应更大、更强。

5.2 研究意义

本文的研究结果对人力资本、社会资本和职业成功的相关理论与实践具有重要意义。其理论意义主要体现在以下三个方面:①证实了人力资本对薪水有着显著的正影响,社会资本积极作用于职业满意度,而升迁则同时受到人力资本和社会资本的积极影响;②为人力资本、社会资本与职业成功的整合模型提供了一个中国情境下的较大规模的经验检验,对人力资本、社会资本方面的研究文献进行了拓展,支持并深化了职业成功理论;③使用了多样化的职场结果指标,同时考虑了度量职业成功的客观指标和主观指标,发现人力资本、社会资本对于主、客观职业成功的影响是不同的,需要区分对待。

本研究从个人人力资本与社会资本的综合视角,来探讨它们对员工职业成功的影响,为个人提高人力资本、积聚社会资本、谋求职业成功提供了一些重要信息。对实践工作者的启示主要表现为:①员工的人力资本对客观职业成功(薪水、升迁)有着显著的积极作用,因此个人可以通过各种途径提高自身的知识技能水平,丰富工作经验,从而达到加薪升职的职业成功状态;②由于社会资本显著影响职业满意度,并且对升迁也有一定积极影响,所以个人可以通过提高关系的数量质量、增加关系的持续时间等方式来积聚社会资本,从而促成对自己有益的职场结果;③本研究发现了反映组织特征的控制变量对职业成功的影响,这或许对于个人如何选择适合自己职业目标的组织提供了一些有益的参考。

5.3 研究局限与建议

尽管大量样本和多个控制变量证明了这次研究的力度,但由于作者知识和能力有限,本研究仍存在几点不足:第一,本研究中人力资本、社会资本以及控制变量对职业成功的作用由于受到样本代表性的影响,其典型性和推广性有待进一步提高。第二,难免存在同源误差(CMV)的问题。将来的研究可通过多种调查手段获取数据,并尽可能由多个信息提供者来填答同一问卷,从而最大可能地降低同源误差。第三,由于本研究是代表性研究(截面研究),只能代表某个时点的状况,因此作者不能清楚地确定个人人力资本、社会资本与职业成功之间的因果关系以及它们的动态关联,未来的研究可以通过纵向的时间序列数据来研究变量之间作用路径的因果方向、变化过程和互动关系。第四,薪水、升迁采用的是单项量度。虽然这在社会研究和组织研究中也很常见,但以后的研究最好采用三项以上的项目对变量进行量度,这样才能评估其可靠性。

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(责任编辑 胡琼静)

Individual Human Capital and Social Capital Effect on Career Success

Liu Fang,Wu Huanwei
(1.Center for post-doctoral studies,Huazhong Agricultral University,Wuhan 430070,China;2.Branch of Wuhan,The People’s Bank of China,Wuhan 430070,China;3.School of Economics and Management,Wuhan University,Wuhan 430072,China)

G316

A

2010-05-31

刘芳(1982-),女,湖北武汉人,华中农业大学农林经济管理博士后,助理研究员;研究方向:人力资源。

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