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基于2-mode网络小微科技型公司创始团队成员社会资本研究

2020-04-10于林任琳琳李真

经济研究导刊 2020年5期
关键词:社会资本

于林 任琳琳 李真

摘 要:小微企业为社会经济发展做出了巨大贡献,而以往研究大多都是在围绕小微企业的人力资本、经济资本进行探讨,因此,基于小微企业创始团队成员社会资本的视角,通过2-mode网络的分析方法,解释成员个体与团队之间存在着“二元性”,尝试着通过图形分析、二部数据结构分析、2-mode网络的定量分析和2-mode网络的分派分析的方法来探讨小微企业创始团队社会资本对小微企业发展的重要影响。

关键词:网络个体;网络群体;二元性;社会资本

中图分类号:F270      文献标志码:A      文章编号:1673-291X(2020)05-0025-07

一、问题的提出

2015年中国政府的“两会”工作报告明确表示,要大力扶持小微企业,着力打造“大众创业,万众创新”的局面。从现阶段的工作中可以看出,小微企业为社会经济的发展、劳动就业和激发市场竞争等方面都做出了巨大贡献,因此,发展小微企业对于我国加快经济发展转型具有重要战略意义。在实际创业过程中,小微企业的管理者们开始意识到,企业在经营的过程中所遭遇的各种复杂问题单靠某个管理者个人所具备的专业知识和专业技能是难以解决的。以团队形式通过社会联系获取稀缺资源包括资金、人脉、信息等远比个人获取的效果好。因此,管理者通过团队的形式管理小微企业是最合适的方式。这种小微企业始创团队社会资本的积累直接影响着团队自身的建设,直接影响企业愿景的规划、企业战略使命的实施,团队的绩效管理能力不但是组织的绩效水平而且还是整个组织持续发展的重要标志。小微企业始创团队的社会资本研究可以优化小微企业的经营策略,提高其获取商业资源的能力,挖掘其创业潜力。本文基于2-模网络的视角,将进一步拓宽了小微企业团队理论基础和研究思路。

二、基于2-mode网络的民营企业小微企业创始团队的社会资本测度

运用社会网络分析方法,首先需要知道模、模数等基本概念,行动者的集合是指模,行动者类型的数量是指模数。依据模的数量,社会网络可以分为1-mode网络和2-mode网络。隶属关系网络是一种特殊类型的2-模网络,如果每个行动者都是一个行动者的集结(模态),另外一个模态是这些行动者从属的部门,即这样的2-mode网络是隶属网络。当研究人员需要分析由2组不同的数据模式组成的社会网络时,1-mode网络的分析方法无法完成这类分析,在这一点上,需要2-mode的网络分析方法[1]。

(一)网络的中心度分析

在社会网络理论中,节点度是指直接连接到某个节点的边数的数量,表明一个人在社会网络中与其他人接触的程度。点度中心性是反映在节点和其他节点之间的直接连接的数量,节点的大小作为其衡量标准[2]。

1.度数中心度

在二部图中,所属的事件数量表示点数中心度,事件的点度中心度则由所含有的行动者数量表示。这些量也等于行动者共享成员矩阵XN(行动者矩阵)中的对角线上的值(即隶属矩阵A的行总和),或者是事件叠加矩阵XM(事件矩阵)中的对角线上的值(或者隶属矩阵A的列总和)。也可对这些中心度指标进行标准化处理[3]。

2.接近中心度

在2-mode网络中,行动者和事件之间是有关系的,所以发出的路径必须先经过所从属的每个事件;同样,因为只与行动者相关,由此而产生的路径也必须首要经过事件所包含的每个行动者。在隶属网络中,一个行动者(点)的接近中心度是該行动者所隶属的事件到其他行动者和事件的距离的一个函数,即

3.中间中心度

在1-mode网络中,中间中心度是表示行动者处于网络中心的程度。因为在计算中间中心性时需要考虑所有的快捷路径,所以一个点(行动者和事件)中间中心度不能表示为和其相邻节点的中间中心度的函数。这里的中间中心度仅指隶属网络中二分图的行动者和事件。在隶属网络中,由于每一个行动者之间的联系通过事件来完成各种活动,因此,事件总是在行动者之间的捷径上[5]。类似地,事件之间的联系也应该通过行动者来完成,所以行动者总是在事件捷径之间。对于一个事件,只有事件中的每一个成员在该事件中交汇,才能得到这个事件的中间中心度。

(二)核心-边缘分析

用netdraw根据点度中心性画出的网络图(图1)。

2-模网络核心-边缘分析数据:Starting fitness:0.591;Final fitness:0.626;Density matrix1(0.818 0.500),2(0.360 0.211)。初始拟合值为0.591,最终拟合值为0.626。密度距阵也体现了各个块的密度信息。从这个结果来看,“核心”已经由该数据的分块矩阵展示出来,虽然与最优状态相比有一定差距,但它由1、9、3和7各小组构成,其余数据处于边缘地位。

通过计算分析可得,该网络分为两组,“1、9、3”和除了“1、9、3”以外的所有其他2、4、5、6、7、8、10 以及7个小组构成了网络的核心,其余关系构成了网络边缘。

(三)因子分析

奇异值分解法(Singular valuedeco decomposition,缩写SVD)是一种用来找到2-模(多值)网络数据背后因子的方法。>0;i=1,2,3,……,r。a1,a2…ar叫做A的奇异值[6]。AA′=UU′利用2-模数据的奇异值(SVD)分析可以获得以下输出数据为:

在行列数较多的情况下,降低关系数据的维度数可以使用奇异值分析技术,以便找到数据背后共同的因子,这就是SVD的目的。该方法将分解出一些奇异值,这是一种不同于常规的因子分析和主成分分析法。因此,在分析2-模网的结构时,应当考虑到SVD,有考虑2-模因子的分析结果。

从两个维度上的散点图2可以看到,市场销售、生产运营等事务性部门与财务、设计研发部门存在明显的分组,董事会成员部门处于相对独立的位置,而行动者的分组并不突出。从因子分析的数据当中,可以将两个因子归纳为“职能部门因子”和“事务部门因子”,也可以看到小微企业创始团队成员由于自身管辖业务范围、沟通协调部门不同,对不同因子的负载值也存在较大差异。其中成员3、6、8对于两个因子的负载值较高,证明了该三个点在整个团队中处于网络的核心地位,拥有着很大的权利,在很大程度上控制着其他人的交往。

三、基于2-mode网络的小微企业创始团队外部沟通联系能力分析

2-模本研究选取group(1)的团队成员作为实证分析对象。在这一案例中,从group(1)中选取13名公司创始团队成员作为分析对象。通过深入访谈发现,与企业外部组织在一定时间范围内产生交流和沟通活动相对比较频繁,因此选取这一阶段来收集数据。由于该网络的结构特点及group(1)小微企业创始团队和外部组织在该网络中所处的位置不同等,使得group(1)成员的联系沟通能力受到网络中诸多因素的影响,因此group(1)成员的联系沟通能力不再是个体的绝对能力,而是group(1)成员自身联系沟通能力与所处网络的整体结构及在网络中所处位置的关系函数。

数据收集是基于“以行为基础”的研究方法,主要采用问卷调查方式,每个问卷都在整体网络的邻接矩阵中形成一行。根据调查结果,得到基本数据统计,见表4。其中,行表示小微企业创始团队需要联系或沟通的外部组织:A:金融机构,B:行业协会,C:政府部门,D:科研单位,E:合作商,F:竞争商G:媒体,列表示group1的成员个体;数值表示小微企业创始团队与外部联系的强度,用近期(3個月之内)协商沟通的次数表示。原始数据如下(表4)。

在表4中,行代表企业的外部组织,列代表group1的团队成员。从表4可以看出,该矩阵是一个多值关系矩阵。通过运用UCINET生成了网络结构直观图,来更直观地表达出矩阵中所反映出的网络结构,见图3。

四、2-Mode网络中group(1)成员联系沟通能力测度与分析

(一)“行模式”转换后的1-模数据分析

分析2-mode数据时,经常将数据转化为1-mode数据来观察节点之间的关联性。在转换方法中,通常有“行模式”、“列模式”两种转化方式。“行模式”主要针对沟通能力方面的考察,本研究主要分析小微企业始创团队的沟通能力,所以选择“行模式”进行转换。从2-mode模式的数据到1-mode模式的数据转换也有两种方法:对应乘积法和最小值法。最小值法是处理初始值是多值数据时所采用的。如下的运算是运用最小值法对“行模式”进行转换后的1-模关系矩阵。行模式转化后的1-模关系矩阵:

在以下的运算中,对角线上的数值表征了每一名group(1)成员从外部组织那里获得信息的总次数,这在一定程度上反映了不同group(1)成员的联系沟通能力。从表5可以看出,group(1)成员1_D从外部组织那里获得信息的总次数为13次,1_K从外部组织那里获得信息的总次数为10次,属于较为频繁的交流。对角线之外的行与列的交叉值表征了group(1)成员两两之间从共同的外部组织那里获得信息的次数。表5中每名group(1)成员获得信息的频率在一定程度上反映了group(1)成员的联系沟通能力,而这种联系沟通能力发生在组织内外部知识转移网络中,也就是说,如果摒除这个网络载体,小微企业始创团队的的沟通能力变成绝对能力,这更加说明了联系沟通能力是嵌入于合作网络中的相对能力。

从上计算中行列交叉值可以看出,group(1)成员两两之间有的从共同的外部组织那里获得信息,有的则没有,这说明group(1)成员之间对获得信息的需求既存在一致性,也存在差异性。

(二)2-Mode网络中心度分析

中心度是在社会网络分析方法中是一个非常重要的概念,它主要用于测量行动者在社会网络中心性位置,反映了行动者在社会网络结构中的地位或优势的相异程度。中心度分析是用度数中心度、接近中心度和中间中心度三个指标衡量。在2-mode数据中,用所属的事件数量来表示点数中心度,事件的点度中心度则由所含有的行动者数量表示;节点的接近中心度是指此节点到其他节点的路径距离总和,以及到所有事件的距离总和;中间中心度是节点在网络中的中心程度的指标。表4给出的是13名group(1)成员的中心度分析结果。

(三)group(1)成员的中心度

从表4可以看出,在13名group(1)成员中,group(1)6号成员的三个指标都是最高的。从中心性角度,可以判定6号group(1)成员在网络中最为活跃,其联系沟通能力最强。综合三个指标,13号group(1)成员的联系沟通能力位于第二位,而3号和8号联系沟通能力最弱。

图4是7个外部组织的中心性分析结果。可以看出,政府部门(外部组织C)的度数中心度、接近中心度最高,中间中心度较高,可以认为,C与group(1)成员的联系最密切,他向group(1)成员输出的信息频次最高,因此可以认为其信息输出能力最强;而A、G的输出能力相对较弱。

通过UCINET工具绘制以中间中心度为分析对象的网络直观图可以更明确直观地看出外部组织C、F对应点的规模最大,如图6所示。说明他们在网络中处于中心位置,他们在外部组织与group(1)成员知识转移过程中所起到的中介性作用最大;其次分别为外部组织D、E等。鲍威尔(Powell)等认为,参与者中心度越高获取与创新资源的易得性越高。在实证分析中发现,外部组织与度数中心度高的group(1)成员在网络中更易联结,并更易输出知识于度数中心度高的成员,表明其沟通能力较强。中间中心度高的group(1)成员会起到承上启下的作用,易获得外部来的信息并且沟通能力较强,易将外部组织的资源转移给团队成员[7]。

五、结论及管理启示

1.在小微科技企业管理团队中信息交流网络中“中间中心性”较高的节点被称为关键节点,关键节点通常具有高丰富性、高价值性和高创新性的知识和经验,团队其他成员往往对其有依赖性。从网络结构角度来看,依赖性过高对结构的稳定性会产生不利影响,反过来失去关键节点,网络系统的信息沟通和信息传递效率会大大降低。同时,网络中心性过高的成员容易把持整个企业的大量信息和各种资源(市场资源、组织资源),结果,本应属于整个企业的经营、管理信息却成为了个人私有信息,本应属于整个企业的各种资源成了单个人的私有资源,如此一来,资本所有者或其授权人在企业经营管理上实际已经失去控制权利。针对上述状况,应当适度控制网络交流中的关键路径,尽量减少网络中的关键桥现象,在团队交流中,交流经验和信息,发扬共享精神,杜绝信息垄断现象。

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