社会网络对企业中高层女性管理者职业成功的影响研究*

● 周 含 刘津言

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《国家中长期人才发展规划纲要 （2010-2020年）》突出强调了高层次人才的引领作用。中高层女性管理者是一支重要的经营管理人才，对企业发展和经济建设具有重要意义。有研究显示，成功的管理者较之其竞争对手，在人际网络活动上要多花70%的时间；在日常交流沟通活动中要多花10%的时间（Luthans，1988）。对于女性管理者，社会网络对其职业成功的影响也非常重要。目前，中外学者还很少以企业女性中高层管理者为研究对象。“宜人性”作为一种人格特质，在社会网络与女性中高层管理者职业成功的关系之中扮演的角色也没有相关研究，本研究以此为主题展开。

一、文献回顾

（一）社会网络

Brass（1995）认为，社会网络是指社会行动者及社会行动者相互之间关系的集合，可以分为工具型网络和情感型网络两种类型。工具型网络是通过交换资源以促进工作绩效或职业发展，情感型网络除了交换资源之外还可以为网络中的成员提供情感性支持。本文所指的社会网络，是指在企业女性中高层管理者成长过程中与其有实际接触和互动，并能对其职业成功有重要影响的他人所组成的网络。社会网络可以通过网络规模、网络密度、网络异质性以及关系强度四个指标来衡量。

（二）职业成功

现有研究认为，职业成功可以反映在客观和主观两个方面。客观方面主要包括社会地位、声望和影响力（Nicholson&Waal-Andrews，2005），薪酬水平和职位晋升（Seibert、Kraimer&Liden，2001），市场内部竞争力和市场外部竞争力（Eby、Butts&Lockwood，2003）；主观方面主要包括工作满意度、职业满意度、职业参与度、职业成功感知、晋升机会感知、生活满意度（Arthur、Khapova&Celeste，2005）。刘宁（2007）使用“年收入水平”、“晋升次数”、“职业满意度”、“工作-家庭冲突”四个指标度量企业管理人员的职业成功。

（三）社会网络对职业成功的影响

有研究表明，组织内外的人际关系网络是职业成功的重要预测因素（Eby，Butts&Lockwood，2003)。龙立荣（2004）发现注重建立组织内、外部的人际关系网络，对保障员工的职业成功有重要意义。那些拥有当前工作群体之外的社会网络，并能够与其核心成员建立联系的员工，晋升的可能性更高（Burt，1992)。以相互工作利益为目标在组织内部建立的人际关系，通常包括导师关系、上下级关系、同事关系等。个人在组织中的非正式网络联系越多，获得的信息和资源就越多，晋升的可能性越大（Podolny&Baron，1997）。

(四)宜人性

人格特质理论起源于20世纪40年代的美国。宜人性，作为一种人格特质，属于大五人格理论中的人格五因素之一。大五人格理论将人格特质划分为情绪稳定性、外向/内向性、开放性、融合/宜人性、认真/负责性五大方面。宜人性是用来考察某个个体对周围其他人所持有的态度的。一般而言，高的宜人性表现为慷慨大方、乐于助人、善解人意，愿意为了成全别人而放弃属于自己的利益。高宜人性的人相信人性本善，对人性持乐观的态度；低的宜人性则表现为个人利益至上，不乐意去帮助别人，不关心别人的利益，而且生性多疑，经常会怀疑别人的动机。

二、理论模型与研究假设

（一）理论模型

文献证明，社会网络确实对职业成功具有重要影响。在中国文化背景下，企业管理人员的职业生涯成功也的确受到了社会网络四个维度的影响（刘宁，2007）。由此推论，企业女性中高层管理者作为一个群体，也同样适用这一研究结果，但需要进一步的实证检验；同时，宜人性作为一种人格特质，在女性中高层管理者的社会网络与职业成功中。是否起到了调节作用，也需要证明。于是建立了以下理论模型，见图1。

（二）研究假设

1.网络规模与职业成功

Wellman和Wortley（1990）发现规模越大的社会网络,拥有数量越多的社会网络成员，他们为经济社会行为者本身提供更多的物质、情感支持，并且能够提供这些支持的网络成员所占的比例也越高。刘宁（2007）指出，网络规模越大，其获得的资源和职业支持越高，年收入水平就越高，晋升次数就越多，职业满意度就越高，工作—家庭冲突就越小。基于此，本文以出如下假设：

图1 理论模型

H1：网络规模对企业女性中高层管理者的职业成功有正向影响。即网络规模越大，越有利于其职业成功；网络规模越小，越不利于职业成功。

H1a：网络规模越大，年收入水平越高；网络规模越小，年收入水平越低。

H1b：网络规模越大，晋升次数就越多；网络规模越小，晋升次数就越少。

H1c：网络规模越大，职业满意度就越高；网络规模越小，职业满意度就越低。

H1d：网络规模越大，工作—家庭冲突就越小；网络规模越小，工作—家庭冲突就越大。

2.网络密度与职业成功

Burt（1992）的结构洞理论认为，通过占据社会网络中的结构洞，个体不仅可以获得更多的非冗余非重复资源，而且在这个社会网络中其他相互间无法进行联系的成员必须通过他才能获得和享用这些资源；反之，如果社会网络中的每个个体都与这一网络中的任何一人建立联系，不仅浪费资源，而且这一个体还是冗余的。刘宁（2007）指出，网络密度越小，其获得的资源和职业支持越高，年收入水平就越高，晋升次数就越多，职业满意度就越高，工作—家庭冲突就越小。基于此，本文以出如下假设：

H2：网络密度对企业女性中高层管理者的职业成功有负向影响。即网络密度越小，越有利于其职业成功；网络密度越大，越不利于职业成功。

H2a：网络密度越小，年收入水平越高；网络密度越大，年收入水平越低。

H2b：网络密度越小，晋升次数就越多；网络密度越大，晋升次数就越少。

H2c：网络密度越小，职业满意度就越高；网络密度越大，职业满意度就越低。

H2d：网络密度越小，工作—家庭冲突就越小；网络密度越大，工作—家庭冲突就越大。

3.网络异质性与职业成功

林南（2005）发现，在信息不对称、市场不完善的条件下，处于某种地位、等级或背景的人，可以为个人提供不易获得但确实有用的可靠信息。刘宁（2007）认为，网络异质性越大，其获得的资源和职业支持越高，年收入水平就越高，晋升次数就越多，职业满意度就越高，工作—家庭冲突就越小。基于此，本文以出如下假设：

H3：网络异质性对企业女性中高层管理者的职业成功有正向影响，即网络异质性越大，越有利于其职业成功；反之，越不利于职业成功。

H3a：网络异质性越大，年收入水平越高；网络异质性越小，年收入水平越低。

H3b：网络异质性越大，晋升次数就越多；网络异质性越小，晋升次数就越少。

H3c：网络异质性越大，职业满意度就越高；网络异质性越小，职业满意度就越低。

H3d：网络异质性越大，工作—家庭冲突越小；网络异质性越小，工作—家庭冲突越大。

4.关系强度与职业成功

边燕杰（1998）认为，以伦理为本位的中国社会，传递信息往往依赖于人情关系，因此具有高信任度和紧密度的强关系更可能提供资源和支持。刘宁（2007）指出，关系强度越大，其获得的资源和职业支持越高，年收入水平就越高，晋升次数就越多，职业满意度就越高，工作—家庭冲突就越小。基于此，本文以出如下假设：

H4：关系强度对企业女性中高层管理者的职业成功有正向影响。即在社会网络中与他人的关系越强，越有利于其职业成功；与他人的关系越弱，越不利于职业成功。

H4a：关系强度越大，年收入水平越高；关系强度越小，年收入水平越低。

H4b：关系强度越大，晋升次数就越多；关系强度越小，晋升次数就越少。

H4c：关系强度越大，职业满意度就越高；关系强度越小，职业满意度就越低。

H4d：关系强度越大，工作—家庭冲突就越小；关系强度越小，工作—家庭冲突就越大。

5.宜人性的调节作用

有研究证明，人格特质在预测未来领导者的成长潜力、潜质和效能方面显示出了很高的有效性和可靠性，并且对于识别和发现富有领导潜力的员工，也有着很好的预测效果和作用（任国华、刘继亮，2005）。孟慧（2003）揭示出在变革型领导、特质目标定向和大五人格特质之间存在一定关系，并推测具有高宜人性的员工，通常可因其良好的工作关系以及人际网络关系取得较高的工作绩效和职业成功。据此本文提出如下假设：

H5：宜人性调节了社会网络与企业女性中高层管理者职业成功之间的关系，即高的宜人性相对于低的宜人性而言，社会网络对企业女性中高层管理者职业成功的影响力在增强，而低的宜人性相对于高的宜人性而言，社会网络对企业女性中高层管理者职业成功的影响力在减弱。

三、样本与变量测量

（一）样本数量及获取过程

本文研究样本为企业女性中高层管理者，即能够参与企业管理决策的女性，包括董事长、总经理、副总经理、总监和部门经理、副经理及下属分（子）公司经理、副经理。采用纸质版、电子版两种形式进行问卷的发放和回收：纸质版问卷通过联系当地的工商行政部门，获得当地企业女性中高层管理者的联系方式，采用特快专递发放和回收问卷。电子问卷通过问卷星进行，通过电子邮件形式发给熟悉的女性中高层管理者，请她们自己及相关的人脉关系填写问卷。最终回收纸质版问卷243份，有效问卷237份；通过问卷星回收有效问卷57份，共计回收有效问卷294份，有效率为98%。

样本的行业分布情况是：年龄分布，25岁以下的占1.0%，25岁-35岁的占2.6%，35岁-45岁的占27.7%，45岁-55岁的占48.7%，55岁及以上的占20%；教育程度分布，高中的占3.6%，专科/技校的占19.0%，大学本科的占43.1%，硕士研究生及以上的占34.3%；制造业占21.0%，金融业占17.4%，建筑业占13.8%，IT业占27.2%，其他所占20.6%；企业规模分布上，50人以下的占10.8%，51-100人的占 24.1%，101-500人的占 27.2%，501-1000人的占18.5%，1000人及以上的占19.4%。

（二）变量度量

1.社会网络

本文就采用了非常传统的提名法来生成社会网络的成员，承袭了最多提名5位网络成员的惯例，并要求进一步明确这5位网络成员的性别、年龄、教育程度、政治身份、职业类别等相关信息，并分别询问被访者与5位网络成员以及这5位网络成员相互间的关系。

网络规模（Network Size）是指在某一社会网络中所拥有的成员规模和数量，这一指标反映了经济社会行为者本身对于社会网络资源和信息的拥有和控制程度。本文通过询问被访者，有多少人对其生活和职业发展起到过较大的影响作用来确定一个社会网络的网络规模，具体计算时，以“5人以下=1，6—10 人=2，10—20 人=3，21—30 人=4，31—40人=5，大于41人=6”的形式表达。

网络密度（Network Density）是评估和衡量在某一社会网络中，网络成员相互间关系程度的重要指标。本文通过询问被访者提名所产生的5位网络成员相互间的相熟程度来确定这一社会网络的网络密度。计算公式为：网络密度（%）=社会网络中网络成员相互认识的对数/社会网络中网络成员相互认识的最大可能性对数。这个值越接近于0，说明网络密度越小，越接近于1，说明网络密度越大。

网络异质性（Network Heterogeneity）是指某一社会网络中除了自我之外的全体网络成员在某个社会特征方面（例如：年龄、受教育程度、职业等）的分布状况，换句话说，主要考察一个人通过开拓发展所形成的社会网络是否属于非重复的，这一社会网络中的网络成员个体是否各自属于不同的阶层与群体。本文采用刘宁（2007）的研究方法，将网络异质性划分为年龄异质性、职业异质性、受教育程度异质性。计算时，我们采用了异质性指数（IQV）的标准公式 （Marsden，1987； 阮丹青等，1990；Ruan，1993，李沛良，2001），其数值在0和1之间浮动，越接近于0说明网络异质性低，越接近于1说明网络异质性大。

关系强度（Strength of Tie）是指某一社会网络中自我与其他网络成员之间关系的密切性程度。本文采用了单一指标测量法（Seibert），通过询问被访者与其提名所产生的各社会网络成员间的关系密切程度来衡量，从“很不熟悉—非常熟悉”分别赋值“1—5分”。得分越高者，总体的社会网络成员之间的关系强度越高。

2.职业成功的测量

采用刘宁（2007）的四个指标。年收入水平不仅包括现金收入，也包括实物收入，不仅包括工资，还包括奖金、福利等。薪酬水平被划分成5个区间，供被访者自行选择一个区间；晋升次数是指被访者从在组织内开始工作以来所经历的晋升次数，包括工作范围的扩大、工作内容的增加、工作重要性的提升、工作权限的扩大。这两个维度均采用自我汇报方法测量。职业满意度使用Greenhaus等（1990）开发的量表测量，采用李克特五点量表（从“非常不同意—非常同意”用“1—5”标记），信度在 0.8之上，共五个题项；工作—家庭冲突使用Martins等（2002）的量表，也采用了李克特五点量表（从“非常不同意—非常同意”用“1—5”标记），三个题项。

3.宜人性测量

采用 Costa和McCrae（1992）开发的宜人性量表，包含12项题项，1—5表示5点李克特量表法，依次为完全不同意、不太同意、有些同意、同意、完全同意。

四、信度与效度分析与假设检验

（一）信度与效度分析

本研究中，女性中高层管理者的职业满意度量表Cronbach's Alpha值为0.918，工作—家庭冲突量表的Cronbach's Alpha值为0.778，宜人性量表的Cronbach's Alpha值为0.737。 三个量表的Cronbach's Alpha值都大于量表信度的标准要求值0.7，因此，确定三个量表都具有很好的信度水平。

企业女性中高层管理者职业成功量表的KMO=0.804>0.7，Bartlett值的显著性水平为Sig.=0.000<0.05，说明可以进行因子分析。运用主成分分析法对企业女性中高层管理者职业成功量表的题项进行因子分析：旋转提取两个因子，各题项因子载荷值均大于0.5，且这一量表可解释总体方差的64.457%。因此，认定量表具有很好的结构效度。

宜人性量表的KMO=0.725>0.7，Bartlett值的显著性水平为Sig.=0.000<0.05，这说明，我们可以对宜人性进行因子分析。运用主成分分析法对宜人性量表的题项进行因子分析，提取到一个因子，各题项的因子载荷值均大于0.5，且这一量表可解释总体方差的68.265%。因此，认定量表具有很好的结构效度。

（二）假设检验

通过回归分析进一步验证企业女性中高层管理者的社会网络与职业成功之间的关系，同时探讨宜人性作为调节变量，社会网络对企业女性中高层管理者职业成功的影响。

1.社会网络对企业女性中高层管理者年收入水平的影响

以社会网络为自变量，年收入水平为因变量进行回归分析结果如表1。

表1 社会网络与年收入水平的回归分析

网络规模对年收入水平存在显著影响（t=6.699），假设H1a成立，且网络规模对年收入水平存在正向影响。网络规模越大，企业女性高层次管理人才所能够接收到的资源、信息和支持也就会越多越丰富，因此，其年收入也就会越多。

网络密度对年收入水平存在显著影响 （t=-7.206），假设H2a成立，且网络密度对年收入水平存在负向影响。网络密度越小，企业女性高层次管理人才就能够在充满有效结构洞的社会网络中接收到更多的资源、信息和支持，因此，其年收入也会随之增多。

网络异质性对年收入水平存在显著影响（t=6.272），假设H3a成立，且网络异质性对年收入水平存在正向影响。网络异质性越大，企业女性高层次管理人才所能够接收到不同的资源、信息和支持也就会越多越丰富，因此，其年收入也就会越多。

关系强度对年收入水平存在显著影响 （t=5.746），假设H4a成立，且关系强度对年收入水平存在正向影响。关系强度越大，企业女性高层次管理人才所能够接收到可靠的资源、信息和支持也就会越多越丰富，因此，其年收入会随之增多。

2.社会网络对企业女性中高层管理者晋升次数的影响

以社会网络为自变量，晋升次数为因变量进行回归分析结果如表2。

网络规模与晋升次数之间的关系不显著 （t=1.595），假设H1b不成立，即网络规模对晋升次数的影响不显著。原因可能在于，近年来我国的国有、私营及混合性企业提拔和晋升人员的依据主要是员工的工作表现、工作能力以及其对企业成长所做出的贡献，社会网络规模对于晋升的作用有所削弱。

网络密度对晋升次数存在显著影响（t=-6.691），假设H2b成立，且网络密度对晋升次数存在负向影响。网络密度越小，企业女性高层次管理人才就能够在充满有效结构洞的社会网络中接收到更多的资源、信息和支持，因此，其晋升次数也会随之增多。

网络异质性对晋升次数存在显著影响（t=5.890），假设H3b成立，且网络异质性对晋升次数存在正向影响。网络异质性越大，企业女性高层次管理人才所能够接收到不同的资源、信息和支持也就会越多越丰富，因此，其晋升次数也就会越多。

关系强度对晋升次数存在显著影响 （t=5.963）,假设H4b成立，且关系强度对晋升次数存在正向影响。关系强度越大，企业女性高层次管理人才所能够接收到可靠的资源、信息和支持也就会越多越丰富，因此，会使其晋升次数增多。

3.社会网络对企业女性中高层管理者职业满意度的影响

以社会网络为自变量，职业满意度为因变量进行回归分析结果如表3。

网络规模对职业满意度存在显著影响（t=6.713），假设H1c成立，且网络规模对职业满意度存在正向影响。网络规模越大，企业女性高层次管理人才所能够接收到的资源、信息和支持也就会越多越丰富，其所感知到的职业满意度也就会越多。

表2 社会网络与晋升次数的回归分析

表3 社会网络与职业满意度的回归分析

网络密度对职业满意度存在显著影响（t=-7.439），假设H2c成立，且网络密度对职业满意度存在负向影响。网络密度越小，企业女性高层次管理人才就能够在充满有效结构洞的社会网络中接收到更多的资源、信息和支持，因此，其所感知到的职业满意度也会随之增强。

网络异质性对职业满意度存在显著影响（t=6.493），假设H3c成立，且网络异质性对职业满意度存在正向影响。网络异质性越大，企业女性高层次管理人才所能够接收到不同的资源、信息和支持也就会越多越丰富，会使其职业满意度增强。

关系强度对职业满意度存在显著影响（t=6.263），假设H4c成立，且关系强度对职业满意度存在正向影响。关系强度越大，企业女性高层次管理人才所能够接收到可靠的资源、信息和支持也就会越多越丰富，会使对于职业满意度的感知增强。

4.社会网络对企业女性中高层管理者工作—家庭冲突的影响

以社会网络为自变量，工作—家庭冲突为因变量进行回归分析结果如表4。

表4 社会网络与工作—家庭冲突的回归分析

网络规模与工作—家庭冲突之间的关系不显著（t=-1.580），假设H1d不成立，即网络规模对工作—家庭冲突的影响不显著。其原因可能在，虽然网络规模所带来的资源以及职业支持方面的正向因素，有可能让女性高层次管理人才在工作方面更加得心应手，进而缓解了其所面临的工作家庭冲突，但与此同时，女性高层次管理人才有可能为了维系和巩固其网络规模，将过多的精力和时间放在了经营社会网络之上，因此两种力量相互抵消，可能导致网络规模和工作家庭冲突之间关系不显著。

网络密度对工作—家庭冲突存在显著影响（t=6.690），假设H2d成立，且网络密度对工作—家庭冲突存在正向影响。网络密度越小，企业女性高层次管理人才就能够在充满有效结构洞的社会网络中接收到更多的资源、信息和支持，这些资源、信息和支持会使得企业女性高层次管理人才在工作甚至家庭方面更加得心应手，因此，其工作—家庭冲突就会随之降低。

网络异质性对工作—家庭冲突存在显著影响（t=-5.893），假设H3d成立，且网络异质性对工作—家庭冲突存在负向影响。网络异质性越大，企业女性高层次管理人才就能够在社会网络中接收到更多不同的资源、信息和支持，这些资源、信息和支持会使得企业女性高层次管理人才在工作甚至家庭方面更加得心应手，其工作—家庭冲突就会随之降低。

关系强度与工作—家庭冲突之间的关系不显著（t=-1.732），假设H4d不成立，即关系强度对工作—家庭冲突的影响不显著。其原因可能在于，女性高层次管理人才将过多的精力和时间放在了经营与他人的关系之上，导致关系强度和工作家庭冲突之间的关系不显著。

5.宜人性对社会网络影响企业女性中高层管理者职业成功的调节作用

以社会网络为自变量，以企业女性中高层管理者职业成功为因变量，以宜人性为调节变量，进行回归分析。由于企业女性高层次管理人才成长的四个维度 （年收入水平、晋升次数、职业满意度、工作—家庭冲突）无法合并，因此我们分别进行了宜人性与这四个维度之间的回归分析结果如表5。

可见，年收入的21.9%可以由宜人性解释，且宜人性对年收入水平具有正向影响；晋升次数的16.2%可以由宜人性解释，且宜人性对晋升次数具有正向影响；职业满意度的21.8%可以由宜人性解释，且宜人性对职业满意度具有正向影响；工作—家庭冲突的17.2%可以由宜人性解释，且宜人性对工作—家庭冲突具有负向影响。此外，由于企业女性高层次管理人才成长的四个维度 （年收入水平、晋升次数、职业满意度、工作—家庭冲突）无法合并，因此分别进行宜人性在自变量和因变量各维度之间调节作用的回归分析，发现网络规模、网络密度、网络密度和关系强度都与宜人性的交互项对年收入水平有影响；而网络规模对宜人性的影响不显著，原因可能在于企业人员晋升的依据更趋客观，社会网络规模对人员晋升的作用被削弱。当宜人性作为一种调节变量加入进来，并未改变这些变量间关系。

表5 宜人性与企业女性中高层管理者职业成功的回归分析

以上数据结果表明，宜人性部分调节了社会网络与企业女性高层次管理人才成长之间的关系，即高的宜人性相对于低的宜人性而言，社会网络对企业女性高层次管理人才成长的影响力在部分增强，反之亦然，H5得到了部分支持。

五、研究结论、建议与局限

研究运用回归分析等统计方法验证了企业女性中高层管理者的社会网络、宜人性和职业成功三个变量之间的关系。得出如下研究结果：（1）验证了宜人性、职业满意度和工作—家庭冲突量表，在中国情境下对企业女性中高层管理者，依然具有可信程度和有效性，对企业女性中高层管理者具有适用性。（2）通过回归分析等数据分析方法，检验了社会网络与企业女性中高层管理者职业成功之间的关系，及宜人性在两变量间起到的部分调节作用。

据此，建议企业在招聘和晋升、培训与开发女性管理者时，一是应将“网络构建能力”加入到胜任素质模型中；二是在学校教育、家庭教育和自我开发中，需要重视沟通能力、关系建立能力等;三是不仅要考察多种能力，还有必要考察“宜人性”等人格特质。因为人格特质的形成过程比较漫长，需要从早期教育开始培养。

当然，本研究还存在一定问题有待后续研究的完善：一是变量受限。影响企业女性中高层管理者职业成功的变量不仅“社会网络”和“宜人性”，有必要拓展。二是方式受限。问卷填写均由被调查者个人感知，难免产生偏差，未来研究应关注本土量表开发，提高操作性。

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