高能低就規(guī)避：社會網(wǎng)絡(luò)收入效應(yīng)的中介機制研究

張 順,李愛紅

(西安交通大學 人文社會科學學院，陜西 西安 710049)

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高能低就規(guī)避：社會網(wǎng)絡(luò)收入效應(yīng)的中介機制研究

張 順,李愛紅

(西安交通大學 人文社會科學學院，陜西 西安 710049)

社會網(wǎng)絡(luò)研究者在長期爭論社會網(wǎng)絡(luò)的收入因果效應(yīng)時，忽略了對社會網(wǎng)絡(luò)入職收入效應(yīng)中介機制的探討；針對此問題研究發(fā)現(xiàn)，在城市勞動力市場求職過程中，社會網(wǎng)絡(luò)具有高能低就規(guī)避效應(yīng)，可促進人職匹配與低能高就，并通過此效應(yīng)影響入職收入；認為社會網(wǎng)絡(luò)收入效應(yīng)具有雙重品格，既通過人職匹配提高入職收入，改善勞動力市場效率，同時也通過低能高就提升收入，降低了市場競爭的公平性；指出通過制度創(chuàng)新，壓縮人際網(wǎng)絡(luò)所導致的低能高就現(xiàn)象，是勞動力市場體制改革的必然選擇。

社會網(wǎng)絡(luò)；高能低就規(guī)避；中介機制；收入分配機制

一、研究問題與文獻評述

收入分配機制及其公平性是學界關(guān)注的重大理論與現(xiàn)實問題，社會網(wǎng)絡(luò)是收入獲得的重要的非正式機制，也受到前所未有的關(guān)注。因此，社會網(wǎng)絡(luò)與收入之間的因果關(guān)系變成為基礎(chǔ)前沿課題之一。雖有學者斷言，網(wǎng)絡(luò)與收入之間的因果效應(yīng)確實存在，且可以定論[1-2]，但是對社會網(wǎng)絡(luò)通過何種路徑收入，卻存在著似乎矛盾的實證發(fā)現(xiàn)。一方面，有學者發(fā)現(xiàn)，社會網(wǎng)絡(luò)通過促進人職匹配提升入職收入[3]；另一方面，也有學者發(fā)現(xiàn)，社會網(wǎng)絡(luò)對人職是否匹配沒有確定性影響[4]，人職匹配也不一定提升入職收入水平。本文關(guān)注的核心問題即是社會網(wǎng)絡(luò)通過何種途徑影響收入。

社會網(wǎng)絡(luò)收入效應(yīng)可以追溯到格蘭諾維特的經(jīng)典研究。他發(fā)現(xiàn)弱關(guān)系作為提供非重復信息的橋梁，可以提升求職者職業(yè)地位與入職收入[5]。林南的社會資源理論推進了這一研究，認為跨社會階層接觸到的關(guān)系人地位高低，是影響求職者能否獲得更好職業(yè)地位與高收入的關(guān)鍵[6]。此觀點在歐美國家和地區(qū)之外，也被大量的經(jīng)驗研究所支持[7]。邊燕杰發(fā)現(xiàn)，中國人弱關(guān)系背后是強關(guān)系橋梁，并提出了他的“強關(guān)系假設(shè)”[8]。關(guān)于社會網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生性的爭論，進一步推進了社會網(wǎng)絡(luò)收入效應(yīng)的研究。莫爾認為，由于關(guān)系人內(nèi)生于求職者自身的社會地位，從而導致社會網(wǎng)絡(luò)收入效應(yīng)的虛假性[9]。學者們對其回應(yīng)方式有兩種：一是通過改善社會網(wǎng)絡(luò)的測量方法，直接測量關(guān)系資源本身[10]。邊燕杰測量了求職者通過社會網(wǎng)絡(luò)獲得的關(guān)系資源，發(fā)展了“信息人情論”。他認為關(guān)系人是否提供幫助及提供何種幫助，才是求職過程使用人際關(guān)系的本質(zhì)，而非關(guān)系人的地位[10-11]，關(guān)系資源在中國有正向的收入效應(yīng)。二是改善統(tǒng)計分析方法。梁玉成使用傾向值匹配方法，發(fā)現(xiàn)莫爾的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生性不具有普適性[1]。陳云松等進一步使用追蹤數(shù)據(jù)，支持了社會網(wǎng)絡(luò)收入效應(yīng)的有效性[3]。另外，吳愈曉則從使用社會網(wǎng)絡(luò)的主體出發(fā)，認為莫爾的內(nèi)生性結(jié)論部分成立，并強調(diào)社會網(wǎng)絡(luò)使用群體的高度異質(zhì)性[12]?？梢?，這些研究從多種維度證實了社會網(wǎng)絡(luò)的收入效應(yīng)。

筆者認為，社會網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生性的有關(guān)學術(shù)爭論，旨在確定社會網(wǎng)絡(luò)對收入是否具有真實影響，并沒有回答社會網(wǎng)絡(luò)是通過何種途徑并如何影響收入。人際網(wǎng)絡(luò)中的人情資源何以影響收入更需要進一步的研究揭示。筆者認為，基于勞動力市場中求職者資質(zhì)與崗位需求之間顯著的異質(zhì)性特征，求職過程細分為兩個階段：收入機會搜尋與人職匹配過程。所以，社會網(wǎng)絡(luò)對收入影響存在雙重路徑：其一，獲取進入高收入職業(yè)機會；其二，通過高能低就規(guī)避，提升入職收入?，F(xiàn)有研究可以解釋前者，本文同時關(guān)注兩者，但后者是重點。

二、社會網(wǎng)絡(luò)、人職關(guān)系與收入獲得

學者們關(guān)于社會網(wǎng)絡(luò)的收入機制的探討，從關(guān)系網(wǎng)絡(luò)直接因果效應(yīng)上，逐漸轉(zhuǎn)移到人職關(guān)系這一中介機制上。國外研究關(guān)注社會網(wǎng)絡(luò)中的信息資源與人職匹配的關(guān)系，他們基于面板數(shù)據(jù)和固定效應(yīng)模型，發(fā)現(xiàn)個人工作經(jīng)驗在增加人力資本時也增加了社會資本，尤其是信息資源，包括勞動力市場中職位信息、職位要求等，使個人更能實現(xiàn)人職匹配，擁有較高的入職收入[13]。個人在工作經(jīng)歷中積累的信息類社會資本，是最有效的獲得高職業(yè)地位的途徑[9，14]。國內(nèi)研究則同時關(guān)注信息人情與職業(yè)匹配之間的關(guān)系。張順等研究認為，關(guān)系資源使得求職搜索成本降低或產(chǎn)生互信[15]，才更有益于提高入職收入。但其研究并未檢驗 “搜索成本降低和互信機制”這一中介效應(yīng)，僅僅是理論上的推斷。邊燕杰等最新研究認為，關(guān)系資源通過提升人職匹配的程度，進而影響收入水平[3]。但其理論缺陷是，沒有闡明人情到底如何影響求職結(jié)果，是促進人職匹配嗎？如果是，這不完全符合我們的日常生活經(jīng)驗，人情往往能使求職者得到超過自己能力的工作，也就是出現(xiàn)低能高就的結(jié)果。如果不是，那么應(yīng)從理論上如何分析。此問題也有不同的研究結(jié)論：張文宏認為社會網(wǎng)絡(luò)的運用與人職配置的吻合度并沒有顯著關(guān)系，匹配度高低并不能決定收入水平高低[4]。郝明松認為，人情資源對實現(xiàn)低才高就是顯著的，并非促進人職匹配[16]。然而，其僅僅用學歷是否匹配來衡量人職關(guān)系的內(nèi)涵，顯然是不能令完全人信服的。

因此，筆者認為，學界之所以出現(xiàn)上述難以解釋研究結(jié)果，是因為現(xiàn)有研究忽略了社會網(wǎng)絡(luò)、人職關(guān)系與收入獲得之間關(guān)系的復雜性。其一，人職關(guān)系的界定與測量的復雜性，并非僅僅是匹配與不匹配之分；其二，社會網(wǎng)絡(luò)如何影響人職關(guān)系。人們使用關(guān)系就是想在同等條件下獲得更高的職位，不僅僅是個人資質(zhì)與工作崗位匹配。其三，實證數(shù)據(jù)表明，部分崗位對求職者并無明確要求，難以測量其人職關(guān)系，如果用全樣本分析，難以處理無明確要求樣本，如果有明確資質(zhì)要求的樣本，樣本選擇性將會使數(shù)據(jù)分析結(jié)果所產(chǎn)生難以估計的偏誤?；谏鲜鲈?，本研究相應(yīng)采取的策略是：其一，建構(gòu)高能低就規(guī)避概念。從理論邏輯上看，人職關(guān)系有三個維度，包括學歷、技術(shù)資格、工作經(jīng)驗等，每一維度又有三種狀態(tài)：資質(zhì)高于職位要求——高能低就，資質(zhì)等于職位要求——人職匹配，資質(zhì)低于職位要求——低能高就。本文認為，社會網(wǎng)絡(luò)對人職關(guān)系同時存在兩類影響：人職匹配與低能高就。其中，社會網(wǎng)絡(luò)中的人際信息促進人職匹配，而人情更多導致低能高就，兩者起來就是高能低就規(guī)避。其二，社會網(wǎng)絡(luò)是通過高能低就規(guī)避影響入職收入，高能低就規(guī)避就是社會網(wǎng)絡(luò)收入效應(yīng)的中介機制。在實證方法上，本研究采用中介效應(yīng)檢驗法，檢驗人際網(wǎng)絡(luò)對收入間接效應(yīng)與直接效應(yīng)。其三，利用赫克曼樣本選擇模型，處理刪除不明要求的樣本，增加估計結(jié)果的科學性。本研究的理論模型見圖1：

圖1 社會網(wǎng)絡(luò)收入效應(yīng)中介機制的理論模型

因此，本研究提出兩個基本假設(shè)：

假設(shè)1：社會網(wǎng)絡(luò)能夠幫助求職者有效規(guī)避高能低就。

假設(shè)2：社會網(wǎng)絡(luò)通過高能低就規(guī)避這一中介機制，提升求職者的入職收入。

三、數(shù)據(jù)、變量與方法

(一)數(shù)據(jù)

本研究的數(shù)據(jù)來自于邊燕杰主持的2009年求職網(wǎng)調(diào)查(JSNET2009)，分別在長春、廣州、濟南、蘭州、上海、天津、廈門和西安八城市進行隨機抽樣調(diào)查。每個城市作為單獨總體，抽取約1 000個樣本進行入戶調(diào)查(長春、濟南與廈門為700左右)。首先隨機抽取足夠的社區(qū)樣本，然后每個社區(qū)抽20戶，復查率為10%，問卷回答率為60%，有效樣本7 102個。刪除相關(guān)變量的缺失值之后，本文的分析樣本為5 636個。

(二)變量

1.因變量。入職收入指求職者進入當前工作崗位時的月工資、年度獎金和發(fā)放的實物折合為每個月的總收入(若已退休并且符合調(diào)查年齡，則是退休前的最后一份職業(yè))。若就職者從未發(fā)生過職業(yè)變動，則使用其初職收入；若職業(yè)有過更換，則使用進入當前工作崗位的各類月收入的總量，此為“名義工資”。然后，根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的八城市歷年物價指數(shù)，計算出求職者入職時的“實際工資”[18]。然后再取自然對數(shù)，使其分布更接近正態(tài)分布。

2.自變量。求職方式，即求職時是否使用關(guān)系與關(guān)系資源。首先，否使用關(guān)系變量，此為二分變量。其次，關(guān)系資源變量。此變量為五分類變量：使用不明關(guān)系資源、使用信息資源、使用人情資源的、使用人情和信息的混合資源、未使用關(guān)系。

3.中介變量——高能低就規(guī)避。人職關(guān)系的測量分為三個維度：學歷、技術(shù)和經(jīng)驗的匹配情況。首先根據(jù)雇主/公司是否提出要求，篩選出有明確要求的樣本。然后，計算出高能規(guī)避度。如果與要求相同/低于要求，則賦分為1；而高于要求的，則賦分為0，計算出每個求職者在三個維度中的綜合得分，得到高能低就規(guī)避度。

4.其他控制變量。(1)教育水平，求職者進入當前這份工作時接受的正式教育水平：小學以下賦值3年，小學為6年，初中為9年，高中為12年，大學為16年，碩士及以上為19年。(2)崗位級別，分為技術(shù)管理層和無級別兩類。(3)單位性質(zhì)，分為體制內(nèi)和體制外工作單位。體制內(nèi)工作單位包括：黨政機關(guān)、國有企業(yè)單位、國有事業(yè)單位、集體單位，體制外工作單位包括：個體經(jīng)營、私營企業(yè)、外資/合資企業(yè)、股份制企業(yè)及其他類型的工作單位。(4)政治面貌，政治面貌分為黨員和非黨員兩類。(5)入職區(qū)域，上海、廣州、廈門、天津為沿海發(fā)達經(jīng)濟地區(qū)，濟南、長春、蘭州和西安分為內(nèi)陸經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)。(6)入職時期，求職者的入職時間分為1992年前、1992年后兩類。(7)職業(yè)流動，分為有流動經(jīng)歷與未流動兩類。(8)戶籍，分為本市非農(nóng)戶口與其他(含本市農(nóng)業(yè)戶口、外地非農(nóng)戶口、外地農(nóng)業(yè)戶口)。(9)入職年齡，若未更換工作，則為初職年齡；若更換工作，則為進入現(xiàn)在此份職業(yè)的年齡。(10)性別。

表1是所有變量的基本描述統(tǒng)計。

表1 所有變量的描述統(tǒng)計

(三)模型與方法

1.基于自舉法(Bootstrap)的中介效應(yīng)分析方法。本研究使用自舉法[17]探究中介效應(yīng)：通過觀察自變量X、因變量Y和中介變量M的關(guān)系，判斷三者之間的關(guān)系，其一般的數(shù)學形式如圖2：圖2上表示自變量X作用于因變量Y，路徑系數(shù)c，因不涉及任何中介變量，c是自變量對因變量的總效應(yīng)；圖2下為考查僅有單一路徑的中介模型，a為自變量X作用于中介變量M的效應(yīng)，b為中介變量M作用于因變量的Y效應(yīng)，c′是考慮或控制中介變量M后，自變量X對因變量Y的效應(yīng)。

圖2 中介效應(yīng)的數(shù)學表達形式

基于自舉法的(Bootstrap)中介效應(yīng)分析方法，直接對中介效應(yīng)ab的回歸系數(shù)進行分析與檢驗，逐步檢驗?zāi)Ｐ椭械腸、c′的顯著性，并非中介效應(yīng)檢驗的必要前提：如果c不顯著仍然存在實質(zhì)的中介效應(yīng)——抑制模型(Suppression Model)的存在[31-33]。所以，只要在模型中ab不等于0，則拒絕原假設(shè)(H0：ab=0)，認為自變量X對因變量Y的影響是通過中介變量M實現(xiàn)的。

2.赫克曼樣本選擇模型(Heckman sample selection Model)。因為本研究要通過“雇主/公司是否提出匹配要求”對樣本進行篩選，需要調(diào)整選擇偏差，根據(jù)赫克曼(Heckman)的兩步驟估計思想[18]，本研究手動計算出逆米爾斯，將其納入模型。所以，本研究的中介效應(yīng)模型是嵌入在赫克曼樣本選擇模型中的，因而本研究的復合模型為：

回歸方程：Y=c′X+bM+δW+e3(由Y=cX+e1擴充)

中介方程：M=aX+e2

選擇方程：W*=γZi+μ，如果W*>0，則W≠0，否則W=0；

Prob(W=1|Zi)=ф(γzi)；Prob(W=0|Zi)=1-ф(γzi)

其中，Y是因變量，收入的自然對數(shù)值；X是自變量和其他控制變量，M為中介變量；Z是導致是否有明確崗位要求的選擇變量，W為是否有有明確崗位要求的內(nèi)生虛擬變量；e1，e2，μ模型除去可解釋部分以外的誤差項。

四、實證分析結(jié)果

首先，我們來分析求職時是否使用人際網(wǎng)絡(luò)與高能低就規(guī)避、及其二者與入職收入的之間的關(guān)系，結(jié)果如表2所示。

表2左半部顯示，高能低就規(guī)避度0即均不規(guī)避時，不使用網(wǎng)路求職者占50.7%，使用者占49.3%，差異不太明顯；高能低就規(guī)避度為1即一維規(guī)避時，不使用網(wǎng)絡(luò)求職者占32.2%，使用者占67.8%；高能低就規(guī)避度為2即二維規(guī)避時，不使用網(wǎng)絡(luò)求職者占29.5%，使用者占70.5%；當高能低就規(guī)避度為3即三維規(guī)避時，不使用網(wǎng)絡(luò)求職者占20.6%，使用者占79.4%，近前者的4倍。所以，使用社會網(wǎng)絡(luò)能夠有效規(guī)避高能低就！同時，表2右半部顯示，在不同的規(guī)避度下，使用網(wǎng)絡(luò)的求職者的入職平均收入高于未使用者。高能低就規(guī)避度0即均不規(guī)避時，不使用網(wǎng)絡(luò)的求職者的平均入職收入為3.861，使用者為4.598；高能低就規(guī)避度1即一維規(guī)避時，不使用網(wǎng)絡(luò)的求職者的平均入職收入為4.565，使用者為5.249；高能低就規(guī)避度2即二維規(guī)避時，不使用網(wǎng)絡(luò)的求職者的平均入職收入為4.895，使用者為5.591；高能低就規(guī)避度3即三維規(guī)避時，不使用網(wǎng)絡(luò)的求職者的平均入職收入為5.228，使用者為5.776。我們可以發(fā)現(xiàn)，使用網(wǎng)絡(luò)求職者有較高的入職收入;同時隨著高能低就規(guī)避度提高，入職收入也逐漸提升。因此，社會網(wǎng)絡(luò)與高能低就規(guī)避度、入職收入有著較強的相關(guān)性。可以預(yù)測，人際網(wǎng)絡(luò)通過提升高能低就規(guī)避，進而影響求職者的入職收入。

表2 求職方式與高能低就規(guī)避、及其二者與入職收入的交叉分析

注：入職收入均為其自然對數(shù)值

表3所示中介效應(yīng)分析模型，為本研究的核心模型，包括兩個子模型：模型1是社會網(wǎng)絡(luò)對中介變量——高能低就規(guī)避的回歸分析；模型2是社會網(wǎng)絡(luò)通過中介變量——高能低就規(guī)避影響入職收入的中介效應(yīng)模型。

首先，在表3的模型1與模型2中，逆米爾斯率的正向顯著說明，使用有明確要求樣本進行分析，確實存在顯著的樣本選擇性，顯示出控制樣本選擇性的必要性，以前研究均未考慮！所以，在雇主/企業(yè)明確提出就業(yè)要求的情況下，求職者更可能使用關(guān)系，高能低就規(guī)避度則越高。模型1分析結(jié)果顯示，在控制其他變量時，社會網(wǎng)絡(luò)的路徑系數(shù)a為0.113，正向顯著，說明在求職時使用關(guān)系的求職者，更可能實現(xiàn)高能低就規(guī)避，支持假設(shè)1。此外，其他控制變量也對高能低就規(guī)避有著顯著的影響：如入職年代、地區(qū)、教育水平、職級對路徑a系數(shù)是正向顯著的，說明求職者在92年后中國經(jīng)濟持續(xù)轉(zhuǎn)型和市場經(jīng)濟不斷深化的背景下、處于東部經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)、教育水平越高、職業(yè)等級越高、入職年齡較大的求職者，在其他條件相同的情況下比之于1992年前、西部地區(qū)、教育水平低者、職業(yè)等級低者與年輕的求職者，更容易規(guī)避高能低就，回歸系數(shù)正向顯著且依次是：0.44、0.19、0.07、0.27、0.03。此外，當求職者為本市非農(nóng)戶口之外、入職年齡越小的求職者更可能傾向于導致高能低就。

同時，通過表3的模型2考察社會網(wǎng)絡(luò)通過高能低就規(guī)避影響收入的中介作用。高能低就規(guī)避(包括越完全匹配/低能高就)對收入直接影響系數(shù)為0.049，正向顯著，也即高能低就規(guī)避對收入的路徑系數(shù)b——中介變量——是正向顯著的，此結(jié)果說明，能有效規(guī)避高能低就者，入職收入將提高5.1%(e0.049-1)，在有中介變量的情況下，社會網(wǎng)絡(luò)的收入效應(yīng)路徑影響系數(shù)c′為0.16，也即能夠提高17%(e0.1511-1)；在模型3中(未加中介變量)社會網(wǎng)絡(luò)的直接影響系數(shù)c為0.18，這與以往的社會網(wǎng)絡(luò)收入效應(yīng)的直接因果效應(yīng)研究結(jié)果保持了一致，即使用社會網(wǎng)絡(luò)的能夠使求職者的收入直接提高20%(e0.18-1)，作為中介變量的高能低就規(guī)避對收入的路徑系數(shù)b也是正向顯著的，說明了社會網(wǎng)絡(luò)不僅直接提高入職收入，同時也通過高能低就規(guī)避提高入職收入，支持本文假設(shè)2。

表3 求職方式對高能低就規(guī)避及二者對入職收入的影響

注：1. +表示P<0.1；*表示P<0.05；**表示P<0.01；***表示P<0.001；p為伴隨概率。2.表中各分類變量的參照類為：未使用關(guān)系、女性、本市非農(nóng)之外、未流動、1992年前、欠發(fā)達地區(qū)、非黨員、體制內(nèi)、無級別；3.系數(shù)均未標準化

關(guān)其他變量對入職收入的影響如下：入職年代為1992年后、進入東部地區(qū)者的入職收入分別高出1992年前入職、進入西部地區(qū)3.6倍(e1.53-1)和54.03%(e0.43-1)，黨員相對于非黨員高出的35%(e0.31-1)，教育水平提升1年，入職收入將提高大約12%(e0.11-1)，進入技術(shù)管理崗位者其收入也將提高21%(e0.19-1)，進入體制內(nèi)單位相對于體制外其收入將減少30%(1-e-0.35)，此外，中介模型(模型2的解釋力度為53.41%)和模型2(其解釋力度為52.73%)的控制變量對收入的影響方向和大小大致保持一致，男性、1992年后入職、發(fā)生過職業(yè)變更、處于東部經(jīng)濟發(fā)達區(qū)、黨員身份、教育水平越高、與有職級的求職者入職收入將會相對更高，而體制內(nèi)單位和年齡越大的求職者的入職收入會更低一些。

高能低就規(guī)避作為社會網(wǎng)絡(luò)入職收入的中介效應(yīng)的檢驗，可以用圖3更為清晰：

圖3 收入的中介效應(yīng)——高能低就規(guī)避

筆者進一步將社會網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系資源內(nèi)容細化，探討不同關(guān)系資源類型對高能低就規(guī)避影響的差異性，分析結(jié)果見表4。

表4顯示逆米爾斯率顯著，證明樣本存在明顯的選擇性，需要加以控制，否則，估計結(jié)果是有偏的?！靶畔⑷饲椤被旌腺Y源能夠有效規(guī)避高能低就，影響系數(shù)為0.152，有顯著影響。單純的人情資源能夠有效規(guī)避高能低，影響系數(shù)為0.13。單純信息資源和未明資源影響不顯著。此結(jié)果說明，在中國文化背景之下，只有信息和人情資源“雙管齊下”，才會更有助于實現(xiàn)高能低就規(guī)避。這體現(xiàn)了中國社會網(wǎng)絡(luò)中人情資源的特殊性，關(guān)系資源能有效制約“大材小用”現(xiàn)象。

表4 社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系資源對高能低就規(guī)避的影響分析

注：1. +表示P<0.1；*表示P<0.05；**表示P<0.01；***表示P<0.001；p為伴隨概率。2.表中各分類變量的參照類為：未使用關(guān)系、女性、本市非農(nóng)之外、未流動、1992年前、欠發(fā)達地區(qū)、非黨員、體制內(nèi)、無級別；3.系數(shù)均未標準化

五、研究結(jié)論及其討論

本研究創(chuàng)新性提出高能低就規(guī)避概念，認為高能低就規(guī)避是社會網(wǎng)絡(luò)收入效應(yīng)的中介機制。實證結(jié)果顯示，社會網(wǎng)絡(luò)通過直接與間接兩條路徑影響收入水平，直接路徑將通過獲取更多的職業(yè)選擇機會實現(xiàn)，而間接影響通過得到職業(yè)機會后的高能低就規(guī)避實現(xiàn)，前者為機會選擇機制，后者為人職關(guān)系匹配機制，數(shù)據(jù)結(jié)果支持理論預(yù)期。同時，在關(guān)系資源的四種類型中，人情資源和“人情信息”的混合關(guān)系資源具有顯著的高能低就規(guī)避作用，或者說，在中國勞動力市場中，人際關(guān)系中的人情資源和“人情信息”的混合關(guān)系資源，更容易通過高能低就規(guī)避之中介機制，提升求職者的入職收入，而單純的信息資源影響較弱。

本研究揭示了社會網(wǎng)絡(luò)對于人職關(guān)系的正負效應(yīng)，顯示了社會網(wǎng)絡(luò)在收入分配上的雙重品格，對社會網(wǎng)絡(luò)研究有著重要的政策啟示意義。學界已有研究忽略社會網(wǎng)絡(luò)的收入的中介機制，關(guān)注社會網(wǎng)絡(luò)與收入之間的因果關(guān)系，從而掩蓋了社會網(wǎng)絡(luò)收入效應(yīng)的“不合理”的一面，也就是說社會網(wǎng)絡(luò)可以通過機會機制與入職匹配提升入職收入，也可以通過低能高就提升入職收入，前者揭示社會網(wǎng)絡(luò)有克服信息不對稱之效，有改善勞動力市場的求職效率之功能，后者則說明社會網(wǎng)絡(luò)也有所謂的“走關(guān)系”現(xiàn)象，有損市場競爭的公平性，急需改善！人情發(fā)揮作用之處，往往是競爭規(guī)則、程序不規(guī)范、不明確的地方。因此，我國建設(shè)公正、透明、規(guī)范的競爭規(guī)則應(yīng)是提升勞動力市場公平性的必由之路。

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(責任編輯：馮 蓉)

Avoiding Higher Ability Candidates down to Lower Positions: Research on Mediation Mechanism for the Effect of Social Networks on Income

ZHANG Shun, LI Aihong

(School of Humanities and Social Science，Xi′an Jiaotong University，Xi′an 710049,China)

Having highly debated social networks′ effect on income for long time, researchers have ignored the mediation mechanism of effect of social networks on income. we find that social networks have the dual effect in the labor market of Chinese cities: either help the job seeker find a job matched with his/her abilities or enable him/her get the job beyond his/her abilities.The former will improve the efficiency of labor market by mediating mechanism of social networks, but the latter will reduce the justice of competitive in labor market. Therefore, it is our necessary choice in labor market reform to avoid the lower ability candidates up to high positions by compressing effect of social networks.

social networks; avoiding higher ability candidates down to lower positions; mediation mechanism; income distribution system

10.15896/j.xjtuskxb.201606009

2016-01-25

國家社會科學基金一般項目(12BSH072)；國家社會科學基金重大項目(13ZD177)

張順(1968- )，男，西安交通大學人文社會科學學院社會學系教授，實證社會科學研究所研究員。

C91-03

A

1008-245X(2016)06-0053-07