《社会网络理论十讲》系根据边燕杰教授在中国人民大学社会学系开设的名为《社会网络研究》的课程录音整理，作者特别授权社会学视野网发布，转载请注明转自社会学视野网（http://www.sociologyol.org/）。边燕杰，中国人民大学社会学系吴玉章讲座教授，美国明尼苏达大学社会学系教授。

第十讲  网络和收入

2007年5月25日

我大体看了一下我们授课的时间，进度总体上还是可以的。只是我原来设计的讨论减少了，讲的增多了。我跟李老师讲了之后，他说，最好是多讲，少讨论。我说在境外呢，大家基本上都以讨论为主的。他说你还是别讨论了，他们希望是听你讲的。所以我目前是把这几个课呢，总体来说，都备好了。

 今天，我们讲这个课题：Networks and Income，内容还是满多的，我尽可能给你们多灌输一点这些材料，一些不同的观点和实证研究的发现。这周末没有作业，我发现有29个人是正式注册的，我们差不多每天都到的学生有三十五六个，（上一次）十三个人交了作业，第二次作业我看还是要递减的了，可能只有六个人做，到最后这个学期论文的时候只有两个人做，所以我花很少的时间就批完了。希望大家如果有时间的话，利用综合社会调查的数据，好好分析一下。如果，当然，对你们的本位利益来说，如果你们的硕博士论文和这个相关，那这就是一个机会。是吗？我来上课你们这个学分是不算的是吗？是白学啊？哦，那可不是很好，在你们毕业这个成绩单上有一个“社会网络研究专题”，边燕杰教授讲授，得了个优，这才好是吧。你们没有分数，激励不够。我不知道这门课是没有分数的，我原来以为是有分数的，给我规定有多少课时什么的，让我正式上课，然后我想正式要求你们做作业什么的。看来目前我只能宽松了，我也是搞社会调查要“因势利导”，不然的话人家不接受调查。

 周末没有作业，但我想下周结束的时候，还是希望注册的学生写一篇关于概念方面的文章。我讲一下下周要讲什么内容。今天讲了这节课之后呢，下周上课的顺序稍微调整一下，周一和周二是下午进行，回到原来的教室，是吧。两点到五点，我们讲资本。个人层次的社会资本和组织层次的社会资本。而在这两个资本的角度上呢，有大量的文献，同时我也做了一些研究。我将这些文献和我的研究一起交代给大家。周三的时间又要调过来，调到上午。那我想周四也就顺序调好了。调到上午这个教室。周三讲的课题是：网络与阶级。这个课题我原来觉得应该早讲的，那么现在觉得放在周三这样比较有顺序。周三将完网络与阶级，周四讲社会关系网络在本学科历史当中的历史变迁。这个现在没有任何成文的东西，都是我自己做的一些研究心得，没有写成文章。一直在讨论当中的。周五我就要去香港。所以课程结束在周四。周四是上午九点，我们略微留下一点时间，我讲讲我对你们写term paper的期待。然后，依据我们用默许的方式通过的，7月15号交，是吧。不过看“愿者上钩”吧，不能做硬性的要求。你们愿意的话，我想那时我把我的网址留下了，你们通过网络给我发过来。如果交作业的人多的话，集中到郑冰岛那里，一块给我一个zip文件。但我发回来的时候会分开发的。我还是尊重境外的方式，就是我的批改意见直接交给你，不用经过第三个人，有一点点隐私好一点。总体这个课程是这么一个安排。

 有些同学愿意跟我单独谈一谈的话，这个礼拜我看是没办法安排了，因为下午我有点事情要离开。下周周四的下午可以考虑，有什么想法就是到我的办公室去谈谈。总的安排就是这样。

 那我们来讲这个课题。网络与收入，实际上是网络与劳动力市场中的一部分内容，和我们已经讲过的Job Matching是相关的。这个问题呢，是目前我和我的博士生，房？？，在澳大利亚正在做博士后的一个合作的文章。这个文章是基于我1999年在国内五个城市做的调查，试图把我们的发现讲一下。并且在希腊雅典的研讨会呢，我也讲过这个内容，但我依据这个文章呢，为了教课的目的，又拓展了，把很多文献展开，交代给大家。

第一个就是理论。网络和收入的关系，怎么来看呢？显然我们社会网络的理论，一定是认为是有关系的，怎么来解说。这里边有的理论我们大家已经接触到了。其他的我可以多讲一点。第一个就是Granovetter这个“Weak Ties”。“Weak Ties”为什么能够提高收入呢？“Weak Ties”可以提供“Non-redundant Information”，非重复的信息。而非重复的信息造成了“Better Job Matching”，对不对，劳动力和职位具有一个非常好的衔接、匹配。这个最大化的匹配造成了Job Seeker得到了Job之后呢，因为匹配好，自然能够比较好地发挥自己的潜能。所谓的“学以致用”，当然在一个市场经济当中，在一个雇主在硬预算的约束下，就会给这些人提高工资，不然的话这些人就会跳槽，是不是。这个Labor Mobility的含义，事实上是劳动力把自己作为有劳有权的个体，用自己的能力来和雇主进行交换。很显然，这个理论，网络是有作用的，并且Granovetter认为，弱关系的网络是最有作用的。这个我们能够从理论上推导出来。

第二个，就是林南的这个Social Resourse Theory. 我把我自己也放在这里，因为着重要提示的，Granovetter在这里讲的是Information，林教授在这里讲的，实际上，我个人以为，是Influence，不过他在理论里面没有突出地表明这一点。他表明的是什么呢，他认为，如果弱关系起作用的话，那么弱关系往往不会是直接发挥作用的。弱关系的作用实际上是使Job seeker 能够连接到那些地位较高的Social Contacts，就是“关系人”。那地位较高的关系人如果不做事的话，求职者还是找不到好工作的。你是连上了，连上了个局长，但局长什么都不做。怎么样，他肯定要发号施令，肯定要做一点事，肯定要办一点事。这个做事，它的含义是Influence。而较高地位的人为什么可以有这些Influence？因为他们权利大。因为他们影响力强，是不是。因为他们的关系比较纵深，知道哪些人说了算。很显然是这样的。因此在他的理论中，我们已经知道，他所有的理论，不过这些关系人有多高的地位，事实上能够帮助求职者拿到好工作的人，核心意义的资源是关系人的影响力。也许那个人地位不高，但是恰恰是在某一种情境下，他就是管事。而这个影响力呢，让我拿到中国的再分配经济里面，我就发现，并不是弱关系能够找到关系人，一定是强关系的。因此，我在这里就没有说是弱关系，而是“Ties of  various strength”。不同强度的关系，可以在不同的经济境况里面，在不同的体制条件下帮助求职者找到一份好工作，因为核心的关系资源是影响力。所谓的好的职业，事实上是可以用“较高收入”来代替的。

第三个理论，Burt的Structure Holes Theory，那就更直接了。他本来谈的就是一个竞争环境，在竞争环境里边，那些人可以有竞争的优势呢？除了一些人力资本理论、其他资本理论之外，他认为关系资本是很重要的。而这个资本能够占有网络的洞穴，也就是那个Network position in disconnections among others，所以有了结构洞。结构洞给了他理论优势，一个是信息优势，一个是信息优势。自然，他的研究是为了得到Earning Opportunity的这么一个优势。就是为了多拿机会，是吧。这种多拿机会，多挣钱呢，自然他这个结构洞就有一个直接的作用。并且他在1992年那本书里头，和以后的多篇文章里头，已经论证了这一点。这一点是不可质疑的。

我们增添了两个东西。在这三个理论以后，他们从不同的角度提出来，何以关系，或者网络，对收入是有直接作用的。第一个理论，是这个Ponolny提出来的。这个人很有意思，是Peter Marsden在哈佛大学的学生，毕业的时候出了关于网络的文章，一下子就出名了。博士论文写得非常好，所以他就被斯坦福大学雇用，然后哈佛大学又把他雇回来，似乎没有几年就到了正教授了。他回到哈佛的商院，工作了两年。前年还是去年，被耶鲁大学看重，就任耶鲁大学管理学院院长，很年轻，四十多岁，当了正院长了。以前很瘦的，去年我看他好胖，当了院长这个餐饮网增加，学问也不大做了。我跟你们讲境外的现象。当系主任是做学问的，是要教一半书的。比如我们在境外，没个学期承担四门课，这四门课，比较强的教授，会有两门研究生课，两门本科生课。弱一点的教授，有三门本科生的课，一门研究生的课。不交研究生的课的人极少。至少每年要教一门研究生的课，因为你不是要做研究吗。你在国外混光会教书是混不下去的。一定要有产量一定要做研究。做研究又要发文章，很明显是做了大量的研究。这样，每个人肯定是给研究生开一门课，就是把你的研究交给研究生，所以研究生是自己来选导师的，没有分配的含义。当系主任是要教两门课的，但是你要当院长的话，就一门课都不教。如果当院长一门课都不教，两年三年过去，一辈子就不会再搞学问了。在境外，基本上你两年不做研究，你就要落后了。三年不出东西，不活跃，基本上就定下了你要落后了。五年你不出东西，一辈子就落后了。所以大家都不敢不做研究。境外都不喜欢当官，原因就是怕研究落后了。国内的情况是社会对研究出色的学者期望太高了，一出色就增加了很多社会职务，影响了他们的学术研究。

回到Ponolny，他1993年在AJS上发的文章呢，提出了一个新的思维，网络的作用究竟是网络本身的作用还是网络其他的作用？特别是在社会分层的研究中，地位的作用是很重要的。他就想从这个地位和关系结合的角度来看网络的作用，提出了一个很有意思的理论，叫做Status Conferral，这个Status Conferral的含义，Granovetter和Lin说关系的作用是能够找到人，他认为人的作用是通过地位表达出来的。地位有一种宣示作用。所找到的人的地位贴附在ego身上了。即地位的贴附作用，产生了关系网和关系网络。贴附作用在人际之间是可以得到证明的，他做了相关的研究。但同时他也做了组织研究，他发现通过网络产生的地位贴附作用事实上起到了“市场信号”的作用。这个信号传达了两种信号：关于人的信号和关于人的产品的信号。比如说，我说我和校长认识，你由于知道校长这个地位，马上就对我肃然起敬了，这个地位帖附作用是校长贴给我的。这就是对于ego的作用。第二个，是对ego的产品。本来我的研究不怎样，人家一看我认识校长，觉得我的研究也不错了，将它贴在我的学术质量上了。或者我是一个公司，这个公司江泽民访问过，将地位贴附给企业了。但为什么地位通过人际关系能够贴附呢？他的基础理论没有离开这里，因此他的理论又叫做Information Asymmetry。他提出了Information Asymmetry造成的两种情形，一种是：Egocentric uncertainties，第二个叫做Alternative uncertainties。即自我不确定性和他我不确定性。可以通过网络减低这种不确定性，得到充分信息，同时通过地位贴附作用来表明市场信号。网络的贴附作用让别人认为你的劳动力质量是高的，是有本事的，有能力的，这样就给你一份比较好的工作，就会有较高的收入。

最后一个理论，是一个经济学家，叫Javanovic，在经济学的著名杂志AJPE上发表了论文，建立了Job Matching的模型。自1979年他建立这个模型以后，所以谈论Job Match, 人职匹配、职位匹配，通常都是利用他的理论。他的理论讲Information重要，但Network可以提供这个Information 。我们来看他是怎么推论的。均衡位置是期望收入和提供的收入刚好相平的时候的收入。当人和职，职位和才能刚好匹配的时候，是可以得到均衡的收入的。问题是有Imperfect Information。信息是不充分的、不对称的，并且在两个方面都不对称。这就造成问题：究竟你拿到的最好的工作是什么样的？即匹配出现问题。我不知道你有多好。究竟什么人能给你一个Optimal Assignment，特别匹配的工作职位？他说If new information becomes available, reassignment becomes optimal in certain cases.在得到新的Information的时候，匹配是不断变化的，并且不能确定这个Information是什么。并且当qualification和productivities match 的时候，会怎么样呢？很多人依据他的模型，得出，我们应该减低信息不对称、增加信息的充分性。而信息的充分性来自于网络，而网络可以给出关于个人和关于雇主的比较充分的信息，这样才能得到Job Matching 和Optimal Assignment。如果有这个最优职位匹配的话，自然，你的收入也就可以达到最优。

这就是五个理论。弱关系理论、影响力理论、结构洞理论、地位贴附理论和职业匹配理论，都指出来，网络是可以提高人们的收入的。但实证是不是这样呢？我为了写这篇文章，是花了很多气力来读实证的文章。我把这些实证叫做Mechanisms and Status，也就是说，在任何的相关研究中，都会把网络作为一个解释变量，或者叫做一种因果机制。他们将网络作为怎样的因果机制呢？

我们看第一篇文章，是一个比较早的社会学界的文章，作者叫Boxman，很多人和他一起写的，发表在Social Network。他研究的对象是经理，经理怎样找到工作，如果是用网络找到工作的，他的收入是不是更高。我们理论都知道，看他是怎么做的。

第一项，他就提出了Social Capital的概念。他认为，社会网络指的是，你认识多少人。就是网络规模，即number of people who can be expected to provide support，也就是supported personal network。你的social network里还有相识呢，别人不见得会对你提供支持的。所以，你的网络规模是只网络中有多少人能支持你，同时，网络中有多少resourse可以为你所用。这实际上不是他的理论发现，而是他的一种说法。

第二个，他有一个U-shape of class and information of job matching.这个U型是什么意思呢？就是越低的人会利用网络，越高的人也会利用网络。中间的人比起两端来是较不用网络的。为什么昨天我们已经讲到了。越低的人资源特别少，根本没有跟人家交换的途径，只能运用网络。越高的人呢，要求信息充分，而这种职位在找工作时通常都不是open的，通常不是公开找的，而是背后运作的，网络运作的。所以，他总结low class 和high class会较多地运用网络。这也不是他的发现，而是他总结别人的研究得出的。

第三个，讲社会网络为什么会有影响。他提到三个所谓的机制。第一个，工作关系多还是少。第二个，club membership。这个通常并不是open的，是需要有人介绍的。第三个指标是associational members，这个人跨越了多少组织的边界，在其他的组织里面任职。我以前戏称的一个人名片上写了13个职务的人，很显然，他的associational membership就多，涉略的社会层面比较广。这些，他认为对Income都是直接的影响。他这篇文章，虽然做了实证，我觉得他并没有讲清楚为什么这些指标多了就能多挣钱。这三个指标，都是Burt说的Earning Opportunity，称为挣钱机会有点太口语化了。比如我们有的教授，很会给人家讲课，经常有出场的机会给人家讲，拿出场费。这个出场的机会就能够赚钱。

他用这三个指标做出来，平均的影响度是.36，而教育水平的影响度是.34，是没有统计的显著差别的，所以他认为这两个一样。换句话说，你不是说人力资本理论伟大吗，我的网络理论也很伟大。我能解释.36，你能解释.34，不分伯仲。下面，他就说，不但有直接的影响，而且有间接影响。Human capital effect decreases when managers' social capital increase its effect,含义是当经理有丰实的社会资本时，他的earning opportunity往往是从social capital 来的，而不是从human capital来的。反过来，有的经理是社会资本不强，不会折腾，但人力资本很强，充分发挥人力资本的作用，他也不少挣，但挣来的钱，通常是通过人力资本来的。这说的像我们中国社会的两种人。一种是学界的人，一看就知道是做学问的，别跟人折腾了，说话也不会，吃饭也不会，就读读书谢谢文章好了。这些人也不少发文章，评职称的时候也不会低于别人，只不过不会社交。还有一种人，一看就知道，就会搞关系，能折腾事，能够把所有的资源都调动起来。他这种能力呢，也能使他有挣钱的机会。这在中国社会是很普遍的现象。当然，还有一部分人，是social copital 和human copital都高，这样的人是比较少的。第四种人比较惨。两者都底。当然出身好的话还可以，如父亲是部长。当然如果父亲是部长的话，社会资本也不会太低。

最后一点，他说，真正的因果机制是：Job finding method，通过什么途径找到工作。是通过网络，还是不是通过网络。如果是通过网络，则你的工资可能就会高起来了。

我们看下一个人的研究。他研究的是一个侧面，叫高科技企业。2000年在ASQ上，管理杂志。他的理论，Inside friend，到企业中能不能挣高的工资，最主要的，是在里面有没有关系人。内部关系人可以Disclose information，about prior hire's salaries，这个很有意思。我是有能力的，你让我进来了，问题是这是High tech firm，高科技企业，不规范的产业，是一个在不断变动当中的产业，是在强烈的自由竞争的状态下生存的。激烈的竞争，他在招人的人时候，完全是基于face  to face negotiation，面对面的谈判。完全是一对一的谈的。问题是你谈是依据什么谈的。因此需要Inside information，激烈竞争的企业，信息通常都是不会公开提供的。

劳动力市场的行归：当你确定单位要你了，开始谈工资，这时你就是要谈钱的，没什么不好意思的。但是一旦确定下来，就不能再改了。但我们国内现在不是，也有的领导糊弄人，进来之前说得多好多好，进来了发现什么都要自己弄，然后就在里面闹。这个不好。西方市场导向的企业、行业、组织，招人之后在里边闹的事，比较少，不是没有。

他很显然就是告诉你Inside Information 是很重要的，可以是negotiation能够把握住理性的地位。

第二个，他又发现哪些人没有Inside Information。奇怪的是，Minority candidates（非白人）。为什么呢？因为企业都是白人控制的。社会网络通常是相似人的网络，白人和白人，黑人和黑人才是哥们，是不是，跨越种族的比较少。我们中国人在美国，你看看个人网络，也大量都是中国人。原因呢，交流方便。你笑的事人家也笑。美国人笑的事你不笑，可是我们笑的事呢，美国人在那傻傻的听不懂，谈不来嘛。我觉得文化和交流方便是网络的两个最重要的指标。为什么跨种族、跨年龄等等，不好跨呢？原因，就是交流方面不同一。交流起来不方便，没有乐趣。

最后，This finding if from a decade record of hires in a mid-size high-tech firm in the States since 1985.写这篇文章是在1999年。我写这一条呢，是告诉大家，这可不是一个偶发现象。资料挺简单，听起来故事也挺有意思。

下一个，作者叫Coverdill。是一个社会学家，还是一个黑人，做社会网络目前做的还是很不错的。他在Research of Social Strafition and Social Mobility，社会分层杂志。RSSM。是国际社会学界，社会分层分会的会刊。曾经是一年一期的，从前年开始是一年两期，是分层研究里最好的一个杂志。他研究的是general population，主要是想回答反对网络的观点。当然一会我们会看看反对者的观点是什么。这里他提出了三个“因果机制”，网络为什么可以提高收入。第一个，可以提供丰富的信息，不讲了，这个我们都知道。第二个，Social integration，是指你特别容易adapt到工作中，可以跟人打成一片，不会造成组织的混乱，等等。最后，他讲了一点我比较喜欢的，跟我们中国的情况也比较接近，叫做Particularism，实际上是指关系与特殊主义的，意思就是要给人人情了。Favor通常是给亲属或者非常亲密的朋友。即使这些人是maginally qualified，maginally不是fully，刚好qualified，但是比别人差。比如考人大，有一个辅助分，辅助百分之多少，这里有六百人，刚好是处在边缘。这六百人里收六百，谁被收了呢？人大教职工的子弟被收了，有关系的人被收了，领导的孩子被收了。这很显然的。这个“边缘地带”的理论，我个人以为，是很正确的。太好了，不需要关系。太差了，根本提不起来你。只有当好是边缘的话，关系的作用就显现出来了。他提出的这个Particularism和Marginally qualified，我认为是绝对正确的。并且他分析的是美国的理论得出来的结论，即使在美国这种非人情化的社会中，都有可能有这种逻辑存在。那我们这种人情社会呢，很显然是可以理解的。他做的分析我们就不讲了。理论上来讲确实有作用，但确实有作用的两组之间必须是一样的。就像社会心理学的实验一样，有一个控制组，一个实验组，所有的特征都一摸一样，只是试验组的某一个指标有一个不一样。那么，在这个研究中，实验组和控制组都一样，只是实验组中有个网络，而控制组没有网络。他做了Matched-pair analysis，配对分析。在他的general population里面，他就找出，比如有2000人，其中有1000人是没有关系的，1000人是有关系的。将一千人顺序排列，从最高排到最低。另一组也一样，然后两两配对，这样两者一样，就看网络差异。他的研究，最后验证，显然，这三个逻辑都存在。

另一个人是非常知名的社会学家，叫Rosenbaum，做教育社会学的，他的研究60年代70年代发过好多东西，非常知名。一直做学校、教育、教育获得的相关研究。他1999年在Sociology of Education上发的文章，讲的是高中生找工作。他追踪这些群体。对于高中毕业生来讲，他发现有两种不同的关系在起作用。第一是制度化纽带（Institutional ties），组织提供的关系。我可以告诉大家，美国的知名高中都和两个群体发生了密切的联系。一是大学，二就是企业界。太烂的高中不见得有。所以他讲的Institutional ties是说和企业界建立联系，能够把毕业生直接输送到企业。学校提供学生的Information，自然也在解构信息不多对称上起到了很大的作用。这样找到的工作比其它的学校，没有这种关系的，工作要好得多。当然这里有一个学校信息效用的问题。比如人大附中，和双榆树中学。双榆树中学中也有部分好学生，但人大附中名声特别好，这里的平均值，中等的学生和双榆树中学最好的学生平均。但人大最差的学生找到的工作比双榆树中学最好的学生找到的工作还要好。

第二，Kinship Ties，亲属中跟要雇的人有直接的联系。上一个可以说是universal，这个可以说是particular。从他长期的研究来看，Granovetter的理论是存在的。

Corcoran的文章，在书里发的。AFID Data，American Family Income Dynaty。这个项目这在寻求和北大合作。他第一次明确地提出两种网络，一是Information Network，二是Influence Network，1980年提出的，社会学界反而提的人比较少。经济学家。信息网络不说了。看他的这个影响力网络是怎么测的。影响力网络分为4个方面。一、“Direct Influence”，被访者会说什么呢，“他给了我工作”“Get me the job”，或者是“Got me the job”，是他通过运作让我得到了工作。最后，“Was a friend the foreman”，给我找到工作的人是我老板的朋友。即直接的影响力。另外三种是间接的影响力。“Recommend me to employer”，给我做了介绍，是比较浅度的影响。在美国我个人以为是比较浅的，在国内我看这事要具体问题具体分析。国内的推荐有两种情况，一种是老师帮你找好了，直接去就可以，对学生最优惠，最好。第二种是学生把事情办成了，形式上需要一封推荐信。东西方的含义可能不一样。“Told me about employer”，实际上是信息。最后，“Told employer about me”。也是有轻微的影响度的。所以他把这些作为影响网络。

后来他在文章里面提到，为什么网络能起到作用。他提了一个词叫做“Skill specificity”，技术专有性。仿照Wellman的“资产专有性”。他发现，每一个职位的技术是专有的。必须要提供Job Training，有些Skill要求我对你要特别的了解，不然的话技术是不想传授的或者不能传授的。这种情况网络就会出现了。两套不同的职业系统。第一个系统，Skill是general，一般化skill，不需要网络。另一种是skill是有专有性的，是需要网络的。这也是给我们做实证研究的一种提示，看看是不是这么回事。

最后是Overall Measure of Help。

他的研究，发现拥有信息网络和影响力网络的话，收入比没有的要高。我忘了这两者之间是否有差异。

最后一篇文章，经济文献学刊，Simon和Warner，1992年。题目：Matchmaker。媒人？介绍人，职业中介人？他的研究是测度Javanoric的Job Matching Theory，他提出一个词叫做“Favoritism”，人情主义。Rees 1966年写得文章发现，雇主雇人看的不是人力资本模型里面的，所谓生产力能不能提高，而是看人好不好，服不服管，有无发展。因为你学的知识是general，我要的是specifical character。反正你进来要接受训练。你愿意接受训练吗？你是不是真的愿意在这个企业做呢?你的态度怎么样呢？你的形象怎么样呢？这些和所谓的和生产力不直接相关的指标，反而是雇主所重视的。而这些指标的信息通常都是网络来的，老张说这个人不错，那你就来吧。通常是这种情况。他们还提出一点：Workers have the same productive potential whether they are matched to jobs.他认为Referred过来的和不是Referred过来的，在资质、生产能力角度差异是没有的，问题是有关系的人，给你人情了，你得到的初始工资要高，但是这两个人的生产力潜能是一样的。造成什么结果呢？如果这个企业是市场导向的，是“看人下菜”，这个人能力怎么样就给你什么样的工作，让你赚多少工资。他们的研究发现，有关系的人进入企业的工资要高于没有关系的人，但是如果这两个人有同样的生命力的话，到一定程度，这两个人的工资应该是一样的。因此他们说，有关系的人的工资的增长速度要大大低于没有关系的人。我们通常会这么想，有关系，工资高，在企业里有人保护你，这样工资增长才快，这样的企业应该是非市场化的企业。在中国这种情况可能出现，用人情推动。但他们假设，企业是硬预算条件下，市场化导向的企业，自然，就会出现他们说的这种情况了。还有第四点，我可以跟大家讲，他们的测量是有问题的。他们假定Information about worker productivity is assumed。假定网络里是有这个信息的，实际上他们是没问的。Nerwork给的是什么信息，是不是“生产力潜能”的信息？这是假定的，所以他的这个理论目前来看，在他的研究中是没有直接的印证的。

我们说了好多支持理论的实证发现，但是我必须要告诉大家，关于网络和收入增长、收入分布的理论，面临着十分严重的挑战，并且这种挑战现在是一种趋势。所谓的挑战就是不相信网络能够提高收入水平这样一种作用。不相信来自三种人。第一种人是实证主义者，他们利用这些理论去收集资料，问题是收集来的资料告诉他们，理论所提出来的研究假设不成立。这样的研究很多。我这里指出来的是很少的以部分。Bridges & Villemaz在1986年AJS上发的，分析了底特律的研究资料，他发现，不仅是工资，而且能够找到好工作这一点上，都不存在。他们认为理论家不见得说对了。Marsden（1986）也是发现，网络对工资是无效用的。最后，有一组荷兰人，De Graaf等，发现在荷兰，也没有发现这种关系。找工作可能工作比较好，但是工资不会高。他们就质疑 ，认为在工资、收入的影响上，网络未必是直接奏效的。可能你可以得到一个机会，但不能说这个机会里面的经济内涵是丰实的。

以上这几篇文章，没有提出强大的理论解说。只是实证发现告诉我们，那个Who you know，你知道谁，可能是一个虚性的因素。这是一个方面的挑战。

另外，一个经济学家，Montgomery写了一篇文章（1992），直接冲着Granovetter的理论来的，从理论角度提出挑战。他假定Granovetter说的是对的，弱关系可以引向充分的信息，充分的信息可以找到好的工作，工资更高。然后他一下下去推导。他用的资料不是真资料，是假的，人造的资料，但是可以按照这种理论的办法来推。结果Granovetter不成立。但如果弱关系的那个人网络的规模大，网络的繁复性多的话，则Granovetter有可能成立。用他的话来说，以其说是弱关系的作用，不如说是弱网络的作用。我们在审慎地来看网络理论的时候呢，要看到它的机制是什么，这个机制是否真的能够起到理论所指示的作用。

最后一篇，是最新的，2003年，Mouw。这篇文章目前还没有人提出反问。密西根大学的博士生。由于这篇文章找到工作了。林南的观点，网络的作用是找到关系人，关系人的地位越高，影响力越大，用这个关系人能够找到更好的工作。他攻击的点是，关系人和关系人之间，相似性是极高的。所找到的关系通常是和自己相似的关系。你找到的关系人的地位和你找到的工作的地位，有自然相关取向（auto-correlation）。帮你找到工作的人肯定是自然相关的，这样做任何模型都能够发现，像林南说的，较高的关系人的地位能够使你找到较高的工作。但问题是关系人是不是真使劲你并不知道。即使他没有起作用，你又找到了好工作，你的工作和他的特征也应该有一个自然相关的。不排除自然相关，你就不能建立网络的因果模型。他做了大量分析。做了7、8个表格，画了很多图，分析了三个不同的资料，底特律、芝加哥、全国综合社会调查资料，都用到了。分析到最后，他说，他没有在任何资料里找到那个网络的因果模型。但是他最后还是比较收敛，没有说社会网络理论错了，而是说资料没有证明理论。他做了一个从学术角度讲是非常客观的、得体的结论。他说他不敢说网络理论错了，他认为网络理论是正确的，因为它解释了一种社会现象。问题在于，分析方法是错的。现有的分析方法不能证明理论正确。

我为什么对这个问题感兴趣呢。我一直在想在中国社会到底是影响力还是信息在起作用。所以我在1999年收集资料的时候，也是把这些想法预设在我的资料里面了，一直没分析。但2003年我读了这个文章，我觉得必须要分析资料了。

学生提问：Mouw提出自然相关，他可能是地位相关，但也可能是兴趣相关。

边：很对。两者的相关可以用很多指标来测，包括你现在说的这个兴趣相关。但从理论上说，如果兴趣相关，地位往往也是相关的。总体来说我不完全赞同这个理论，因为有地位差。但要是从结构上来讲，从群体来讲，兴趣相关，地位不相关，你给我一个个案，我同意。但你给我一群个案，系统化的个案，可能就不成立。我们探讨理论，探讨的是变异性。但是这种变异性，看的是一个趋向性。为了做好理论是推向极端的，把两个极值拿出来，这连个极值刚好是有趋向性、变异性的。比如你刚说的兴趣问题，拿出一个人来是对的，但如果是系统化地抽出一群人来，你刚刚说的这个问题不存在。很多小群研究已经证明了，网络里边的人往往兴趣一致，而这一致性来自于他们地位的相似性、状况的相似性。可是地位、状况这个词太含糊了。测量的时候只是测量其中的一点点。比如地位，你可能只测量年龄、性别、教育、工资、职业。所谓的净回归的净是不干净的。我们控制不了这么多的东西。Mouw指责的就是这个问题。你要是把这些控制住的话，确实看不出网络的效应。分组比较的方法，你必须把两者弄得完全一致，配对，全都一致后，你会发现网络效应不存在。

学生：我觉得如果他的假设错了的话，虽然后面是很完整的逻辑链条，但是也是没有意义的。在他的个人网站上有他的相关研究，很多人反对他的观点，认为他的前提假设是错的。

边：这个问题，如果我们只是探讨他的研究，没有实证，我个人以为是没有结论的。谁来评判呢？当然我们可以从理论的逻辑一致性这个角度来讲。但很多理论逻辑一致性是过关的，但理论还是错的。我认为网络理论还是是正确的。关键是如何测量。我认为Mouw有一点是对的，用关系人的地位来作为潜在的网络资源是不能成立的。关系人是局长，我们测量局长，但是他攻击的是局长是不是真做事了。“事”本身实际上是关系资源、网络资源。我们必须把那个测量出来，我觉得如果把那个测量出来，Mouw这个问题是迎刃而解了。同类相聚我认为确实是存在的。但是他用同类相聚来反对同类相聚的人就没有因果关系，我认为是错误的。因为他也没有证明这个因果关系存在还是不存在，他只是说这样的统计方法不能成立。我认为他这个结论还是适当的。当然有些人认为他是反网络观点的，有点不服气。但是我们如果停留在争执是没有意义的，所以我个人以为，还是要拿资料说话。在1999年之前，其实我对这个问题是有感悟的，但一直没分析这个。你们也知道2003年的数据也有这方面的资料。可是在1999年的调查中我已经把这个问题解决了。所以今天我可以给大家展示一下，我是怎么分析这个问题的。这个问题的关键在于，因果模型里面我们提到的关系资源就两种：信息、影响力。而信息和影响力在任何一个实证研究中都没有测量，因为这个东西不好测。只有经济学家Corcoran那里边测了，但是他没有看出什么东西来。我认为我们必须要直接测量这两个指标，不测量有些问题从理论上是说不清的。因此，我就建立一个中国模型，测了之后，我们来看看结果如何。

为什么叫中国模型呢，关系资源的两种类别，信息和人情，我在这个图上把信息画成虚线，人情是实线。如果这个模型拿到美国去，可能就是不同的画法。我把虚线的部分去掉，我们知道西方的理论是怎么回事，不需要解释。好，我们来看在中国的文化场景下，设定关系资源主要是人情资源，即“办事”的话，我们如何解释人情资源能够提高收入呢？我在这里设定了工资收入，因为有很多收入是非工资收入，和我们的理论无关。比如炒股票，这个和找工作这回事是不相关的。所以我们限定为工资收入，或者叫做职业劳动力收入。

我现在考虑人情资源会对工资收入有直接和间接的效应。直接效用就是中间这条线，就是人情本身的含义。局长介绍的，有权力。老张送来的，是老朋友。都是跟工作分配的关系人有直接的强关系，或者是互惠的工具性关系。当然工具性关系可能是强关系也可能是弱关系。因为这个关系资源，可以给你一份很好的工作。即使你是一个Marginally Qualified，刚刚够格，或者在中国的情况下，往往就是不够格。问题是怎么研究这个呢？是不是把它研究成一个腐败呢？从社会学的价值中立的角度怎么考虑这个问题呢。我愿意从价值中立的角度来考虑。如果说是腐败，那是一个政治学的概念。我们可以研究，但已经价值确定了，是坏事，对不对。但如果从价值中立的角度，把它看成是一种网络现象。我们研究这个模型，就研究两件事：个人的生产力潜能，关于潜能的信息是不对称的。但如果这个人是局长的小姨子，或者这个人是威海市来的，我刚好要到威海去投资，我就愿意要这个人，显然我重视的不是这个人的生产力潜能，资质，而重视的是这个人能够从外面把我的社会网络资源拉进来。也就是我要改造“个人的生产力潜能”这个概念。在我们所有的模型里面，都是将个人作为经济人来看待，就是个人能够生产什么东西。现在我们将个人作为社会人来看待，则他自身带的社会网络和网络资源就是网络资源的一部分。

第二个是间接的，我们把人情作为一个好事来看待，不能说它就是腐败。人情有时起着良性的作用，一，人情里面有着充分的信息。关于求职者的信息，达到Job Matching，就是Qualification和job的match，恰恰99年的调查里面我预设了这个变量。如果匹配，则就会有一个较高的工资。这是独立于直接影响的。这个逻辑是成立的。

第三个是我提出来的。Burt的结构洞是说，有些职位是有结构洞的，洞能生财，信息和控制优势。我们在工作系统里也发现，职位虽然有高有低，有类别方面的差异，有性别趋势，有老少区分，但是从“洞能生财”这个角度，我们知道，任何职位都是能生财的。问题是职位的生财能力不同。能生多一点的财的职位，我认为有两种，这是我在其他文章中提出来过的，某一种职位是在组织内部上通下达的，Hierarchical Bridging，科层关联度高，在科层内部里的关联度高。关联度高使得他了解的情况非常丰实，会对经济的决策产生影响力。这种影响力的其中一条，就是较高的工资收入。因为能够占住网络的点的，通常是有中心性的职业，在网络中，称为有网络中心性的职业，自然它的盈利的可能性就高。因为他在组织里面的网络重要性高。第二个，叫做Market connectedness，市场关联度。盈利性的组织要从外面拉来资源，把钱挣来。如果某一种职位能够把资源挖来，自然这个职位在组织中就是非常重要的。比如管企业发展的总经理、销售员等。在高科技产业里面，营销员身上带有很多网络资源，他一走，很多客户跟着走，有时候企业就被搞垮了。这两种职位不一定说是社交性网络。这是职业网络。如果你有favor能够把你安排到这种职位，和安排到没有这两种属性的职位，或者度比较低的职位，收入就会大大不同了。

我做了三个假设，刚刚已经跟大家说过的。我给大家介绍一下资料的情况。五城市调查。1998年在香港科技大学开了一个中国社会学研讨会，讲习班，我是教员之一，有几个人感兴趣，因此做了几个城市。按照市场化程度不同来排列，长春、天津、上海、广州、厦门，为什么要拿中国和香港做比较呢，市场化程度在变化，弱关系强关系也在变化，网络的作用也在变化。我想做这方面的研究的。每个城市的抽样方式都是一样的，抽样的随机性还是很高的。调查员入户之后，谁被访问呢？在规定的年龄段里面，谁的生日接近7月1日，谁就被访问。比较方便操作，比较人性化的方式。

有四个关键变量。第一个是关系人。所有的在找工作中起到了信息或者其他的作用的，都算进来。与关系人的关系强度是用简单的交往的次数和亲密程度算出来的。第三个是Job matching，在这里调查成功了，我们就把它移到GSS上来了。职业、教育等等的情况。最后，是Job Position，哪些是科层关联度高，哪些是市场关联度高。这个变量最初提出来是在1998年的四城市调查里面。不是，最初是1996年我写的Market Transition那本书里讨论的这个概念。那时我没有测量，而是通过查职业编码，通过编码来分成几大类，1999年的时候就做了测量。问了九个题。比如，你的工作在多大程度上是跟你的上级领导发生联系，每日，每周，每月，或者每年等。在2003年的数据里也出现了。事实上是能够测度好的。测度出来我们就能够建立模型。

首先现将关键变量说一下。五个城市，平均工资一千多块每月，但是标准差很大，大于平均值，所以工资收入的不平等是大大存在的。它是一个dependent variable，讲它变成对数形式，解释起来比较容易。Use of social contacts to secure job, 59%，这个数比较高。国际水平基本上是50%到60%之间。求职能和关系人的关系是怎么样的划分为三度，就是看他们熟不熟，1，2，3，三度测量。平均值是1.47，也就是说是在weak tie 和strong tie之间。哦，但是这个1.47是把0算在里面了。我们还有一个没关系，赋值为0。但是从分布上看，8%的人是弱关系，15%的人是较强关系，37%的人是最强关系。总体来说是强关系，和我1993年的天津调查和1998年的调查结果是一样的，中国总体上来说是强关系。在美国和西欧的一些发现，主要是弱关系。

接下来我们想问，那个人给你的是什么资源，我是想区分所获得的是信息网络的资源还是人情的影响力的资源。告诉我工作，并帮我准备了申请，这两项我们认为是信息作用。因为不能表明关系人对雇主有任何影响力。人情有三种，第一，他帮助我把申请书交给了雇主，我认为“交给雇主”是绝对应该划在影响力和人情方面的。我们的递交申请书，通常是要做一点关系功夫的。能帮助递申请，就是有一定影响力的。当然这个是比较浅度的。深度一点的，“找一个重要的人交流过。”谁是重要的人？雇主、人事处处长，就是有决策权力的人。这个有14%。然后还有17%是说“办了一件具体的事”，把问题给解决了，人家就招他了。这个显然是人情。人情是在不断加深的，办的事的重要程度是在不断加大的。资源是从无形的资源向有形的资源发展的。

Job matching是根据他原来的训练和work skill，用1、0变量来测度。根据我们这种简单的测度，有36%的人从资质上来说是人职匹配的。其他是不完全匹配的。不完全匹配的情况有两种情况：一种是Under match，还有一种是Over match，但是这两种情况没有作区分，因为资料没有这么好。

其他的变量：性别、年龄、教育、党员、雇用状况，职位、工作部门，所有制，工作单位行政级别，哪年进入劳动力市场开始工作，是哪个城市的。这些变量都有，但这些是控制变量，在模型里面不重要，对于我们的理论没有直接的含义。

第一个模型，看favoritism，谁得到人情。信息，还是影响力，比较项是什么都没有的，没有利用关系的。这个模型是什么都不考虑，只加上控制变量。你看看这个表，证明Granovetter和我都是正确的。Granovetter说关系越弱，越能够得到nonredundant information,你看，这个系数是负的。提供信息的人是弱关系，即使在中国也成立。但我也是对的，强关系得到Favor。我看到这个结果的时候我真是太高兴了。

第二个模型，我们把这些东西踢出去，因为Ted Mouw没有考虑关系强度的问题，只考虑关系的地位强度是怎么样的。我们建立这个模型就是为了跟他对话。R是求职者，被访人。C是关系人，contact。找了三度的相似性测量，第一度，这两人职业相同，第二，两人的经济体制相同，第三，两人所在的单位级别相同。在中国的工作系统里面，这三个是最重要的。相同赋值为1，不同赋值为0。表上的系数显示，相似的人得到信息，影响力。Ted Mouw的问题我们解决了。他说相似的话，不能得出因果，我说相似确实有因果，因为它给了信息和favor，这是我对他的回答。最后一个模型，我把所有的东西加在一起。之前的研究，Granovetter，Lin nan，说的是关系的强度，而Ted Mouw说的是关系的相似性。从模型中可以看出，Ted Mouw在一个指标上还是存在的，但同时我们看到，相似性不影响从关系的强度拿到关系资源。这个模型让我们知道，Ted Mouw对方法上的指责是成立的，但是对理论上的指责不成立。当然Ted Mouw会说你这个相似性好多没考虑。这个由于当时的一些原因，我们没有做太多。这个表证明，资源在相似性的人之间流动。

第二个，如果他拿到人情，是不是有直接的工资收入的效用呢？就是模型的中间那条线。因此我就把关系强度和人情网络都放在一起。No ties是没有工资效应的，关系的强度也没有，不一定你通过强关系弱关系找到工作，就能有较高的工资收入。Ted Mouw似乎是正确的，但是，我用关系强度乘以在单位的工作的工作时间，1-5年，6-10年，11-15