时间：2022-02-24 14:36:44
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人脉，顾名思义，即人际关系所组成的网络。《现代汉语词典》对人脉的解释为：“人各方面的社会关系。”有的学者根据人脉的来源或形成过程，也就是人的社会关系从哪里获得，将人脉分为六类：血缘人脉、地缘人脉、学缘人脉、事缘人脉、客缘人脉、随缘人脉等。所谓人际关系，是指人为了满足其生存和发展的需要而在相互交往过程中形成的全部关系的总和，简单地说就是指个体与个体之间的各种关系。根据人际关系在满足人们需求过程中所起的不同作用，可以把人际关系简单地分为情感性关系和工具性关系。情感性关系主要满足人们在情感方面（如关爱、温暖、安全感和归属感等）的需求；而工具性关系主要满足人们在物质方面的需求，是个人因某种需要或目的与不很关联的他人所建立的某种时效性关系。无论是情感性关系，还是工具性关系，它们都是个人正常、健康、全面发展所必需的。另有学者认为，人际关系的类型大概可以分为三种，它们分别是：权力依附型的人际关系，有人可以据此结成“权力网”；利益相关型的人际关系，有人可以据此结成“专业网”；情感交融型的人际关系，有人可以据此结成“人缘网”。前两种人际关系主要受理性逻辑支配，维系这两种关系的主要因素是披着情感“外衣”的权谋和利益；最后一种人际关系主要受“情绪逻辑”支配，维系这种关系的主要因素是建立在情感基础上的人格认同。
二、对大学生人际关系认知的问卷调查
（一）问卷设计与调查
基于上述人际关系类型，结合大学生实际生活、学习等情况，我们设计了与大学生相关的21种人际关系调查问卷，试图通过调查得出现代大学生心目中应该重视和建立的人际关系网络。考虑到当今社会中所谓的“拼爹”观念盛行，我们在问卷中先预设了三个关于“拼爹”的问题，用以考察大学生对该问题的相关态度。经过前测和优化，人脉关系被调整为23种，每个问题设计了6个选项：非常重要、重要、一般、不重要、很不重要、说不清。最后收集了答卷大学生的个人相关信息，包括：性别、来源地、年级、是否做过班干部、是否独生子女。根据实际情况，我们选择了驻新乡五所高校的大学生作为调查总体。采用分层抽样的方法，首先结合各自院校的特色选定了各具代表性的共40个专业，然后从每个专业中任意选择一个班级进行问卷调查，平均每个专业分配25份问卷，要求按照男女生比例来发放。本次调查共发放问卷1000份，回收有效问卷963份。
（二）对调查结果的分析
1．对预设问题的调查结果解读
问题一：有人认为现在是个“拼爹时代”，你认为？该问题的设置是为了考察大学生对社会现状的认识。从结果来看，认可（36．8％的学生选择了“非常正确”和“正确”）明显高于否定（21．5％的学生选择了“不正确”和“很不正确”）的认识程度。值得注意的是高达41．6％的学生选择了“说不清”。问题二：“拼爹时代”中的“爹”你认为是（可多选）。对于“拼爹时代”所谓的“爹”，“用得上的关系户”认可度（36．7％）最高，然后是多选“有钱人、有权人、用得上的关系户”（26．4％）。或许大家觉得“有钱人”、“有权人”可以是“用得上的关系户”，但后者不一定都是前者，只要对自己有用，就应该受到重视。问题三：与我无关，主要还得靠自己。该选项意在考察学生对将来步入社会工作与生活时的一种态度取向。结果显示，作为相对高素质的大学生，被调查学生在靠自己发展方面的肯定性取向上占有绝对大的比例（68．2％）。说明关系固然重要，但也不是人人都有关系，或者即使有关系也不一定能用上，真正有用的还是自己。同时四分之一强（25．9％）的学生选择“说不清”，说明大家对当前个人决定自己前途的能量方面不再充分自信，处于矛盾之中。
2．对各种人际关系重要性调查结果的分析
我们将问卷中的问题按照“重要”与“非常重要”选项选择结果合并解释为“相对重要”，然后合并“不重要”与“最不重要”选项解释为“相对不重要”。通过对比发现，排列前6位的人脉关系竟然完全相同，也就是说在大学生心目中这些人脉关系的相对重要性与相对不重要性是非常稳定的。后面的人脉关系相对有些错位，但相差也不是非常明显，基本上都在相邻或隔一个位置的顺序上出现，说明大学生对这些人脉关系的重要性与不重要性有细微的分歧，但总体处于稳定状态。因此，根据调查结果，我们尝试着将大学生心目中的人脉关系分为四大类。第一类包括“家人”、“同学中的交心朋友”、“舍友”、“有知识的亲戚”、“有共同爱好的朋友”、“上大学前的同学”6种人脉，认为相对重要的超过了六成人数。与预料一致，家人无论如何也应该是一个人最为重要的支撑力量，不管是在哪个领域，说明最直接的血亲浓情在中国社会中的地位无以替代。各选项中，“说不清”1人，“很不重要”3人，“不重要”8人，“一般”64人，这相对于153人的“重要”和734人的“非常重要”显然不成比例。选择前者的学生更多的可能是出于对自我顽强奋斗非常看重，或者有些个人的原因在里面。“交心朋友”位居“家人”之后占第二位，证明了学生对于这种纯粹友情的珍视和对这种关系之于自己重要性的高度认可。“舍友”是一个非常特殊的群体，上过大学的人都有体会。除了家人，还会有谁能够和自己同屋共眠3～5年？所以这种感情是永远难以割舍掉的。可能因为调查对象是大学生的缘故，大家对“有知识的亲戚”的信赖程度之高有些出乎预料，彰显了学生对知识重要性的认可与依赖。尽管当前社会现实日益证明“知识改变命运”越来越不靠谱，但相对于当前日益异化的社会来说，知识的力量永远是正作用。金钱和权力只能给予你一时的帮助，而有知识的人对一个人的指导、示范或塑造作用影响的是人的一生。“共同爱好”是大学生走到一起寻找快乐的最直接的因素。一起运动、郊游、看球赛、打游戏、去图书馆等等，这些爱好为彼此之间的大学生活提供了丰富多彩的内容和很多值得回忆的精彩瞬间。此类朋友的重要性也得到多数学生的认可。作为曾经在一个“战壕”内艰苦奋战的“战友”，53．2％的学生依然惦记自己原来的同学，认为比较重要。这里面其实包括了发小（问卷后面的列举中很多人列出）、小学、初高中同学。这份感情的确值得珍视。第二大类以相对重要性比例在半数（班主任或班级导师为49．6％，这里视作半数）及以上、六成以下为标准，包括“专业课老师”、“有权的亲戚”、“上大学前的老师”、“恋人的家属”、“班主任或班级导师”5种人脉。作为专业课老师，我们在看到结果之前真不知道自己会在学生心目中获得什么样的一个地位，真的有些不安。当前社会外在的诱惑实在太多太强，能坐冷板凳的人实在太少了。结果还算令人欣慰，近六成（59．3％）学生认为“专业课教师”相对重要，一来说明学生对于自己的专业知识很看重，二来也说明学生比较认可专业课教师的授课等相关能力水平。鉴于当前中国社会的现状和历史发展过程中权贵思想的根深蒂固，“有权的亲戚”得到大学生的重视绝对无可厚非。
众多的“萝卜招聘”现象无不强烈昭示着现代社会依然是有权人的天下。上大学前的学习生涯在中国是一个极为艰辛的历程，学生们由几乎一无所知经过老师们的不断灌输，掌握了考上大学的基本知识，其中很多老师对学生的影响是至关重要的。“恋人家属”选项是前测结束后增加的，数据（51．1％）显示其重要性深得大学生的认可。现在高校中的“班主任或班级导师”，通常由专业课老师担任，主要负责学生们专业学习方面的事情，基本上是个虚职，没有什么实质性利益。但这样往往容易使老师和学生之间的沟通更畅快和有效率，很多老师还是非常负责地去履行自己的导师职责的。所以调查结果（49．6％）显示该角色的认可度比较好。第三大类以30％～50％的重要性比例为标准，包括了“辅导员”、“有钱的亲戚”、“邻里”、“老乡校友”、“院系领导”、“大学其他同学”、“院系干部中的朋友”7种人脉。“辅导员”的角色在当前的高校当中日益重要和奇特，学生除了学习之外的所有内容都必须和辅导员相联系，甚至学习也受其很大的影响，为之“翘课”是极为普遍的现象。结果显示认为相对重要的占了相对多数（44．2％），选择一般的占了35．6％。在将来的社会中生存，得到“有钱的亲戚”的支持和帮助符合社会发展的方向。43．9％的人选择了“一般”，41．5％的人选择了“重要”和“非常重要”，说明在大学生的心目中，金钱的力量在考验着大家的生存观念。只有10．9％的学生选择了“很不重要”和“不重要”，且后者比例占到了9％。中国是一个乡土气息非常浓厚的差序格局的社会，“邻里”之间的关系曾经那么亲切与和谐。然而现在社会的转型使得很多人与人之间的关系出现了部分异化，尤其对城市社区里生活的学生来说，邻居之间的陌生是正常的事情。但对于更多来自农村的大学生来说，邻里关系依然具有很多美好的记忆，正所谓远亲不如近邻。“老乡”这个词曾经是一个很吸引人的词汇，老乡彼此之间的照顾感觉很贴心。随着大规模的扩招，大学内老乡的规模越来越大，彼此间的感情和关系就显得淡漠起来。45．2％的学生选择了“一般”。但也有30．8％的人选择了“重要”，地缘因素在当前中国社会发展中的支撑作用还是不可忽视的。“院系领导”之于大学生的重要性，从结果来看，36．1％的学生选择了肯定的一面，低于认为“一般”（39．6）的学生比例。事实上，从培养和就业的角度，院系领导对学生的影响是比较大的，主要从课程设置和就业推荐等方面显示出来，不过学生似乎觉得影响不直接。除去交心朋友，大学中的其他同学在学生心目中的地位明显降低，高达52．1％的学生认为其对自己将来的发展重要性一般。学生会干部似乎是积累人脉的很好的圈子，然而有近半数（47．9％）的同学认为这种关系对自己的重要性一般。但从“重要”（28．7％）与“不重要”（10．8％）的对比来看，还是更多的人选择了前者，证明可用之处还是有的。最后是第四大类，重要性认可比例在30％以下。包括“公共课老师”、“加入社团的朋友”、“打工或实习中结识的朋友”、“普通朋友”、“经常交往的网友”5种人脉关系。“公共课老师”的地位基本上可以认为不会太好，事实证明也不算很差，至少选择相对重要的学生比例（26．7％）超过了认为相对不重要的学生比例（20．4％）。另外还有5．2％的学生处于纠结状态，表示“说不清”，近半的学生（47．6％）选择了“一般”。这里面的原因不应该单单归结为教师的问题，课程设置与课程内容等因素也是影响学生评价的重要方面。大学生社团也是一个非常值得研究的群体，相关的文章也很多。此次调查数据显示大学生对“加入社团的朋友”的重要性认可度一般（51．5％），或许很多人进到社团之中更多的是为了锻炼自己的相关能力，而对于结交朋友的作用看得相对较淡。当前大学生社团日益权力化和势利化趋势也对大家交到知心朋友有所影响。对于“打工或实习中结识的朋友”，多数人（48．1％）持中立态度，否定（23．8％）与肯定（22％）意见基本持平。显示目前的学生对这种人脉关系重要性的认识并不太自信，毕竟在社会职场中这种关系相对较淡。区别于同学，大学生可能由于不同的原因经过一定交往，彼此之间会成为“普通朋友”，但这种关系因缺乏长久的联系而相对较淡。但其中有17．4％的学生认为这种关系还是重要的，其实很多时候帮助自己的往往是普通朋友。“网友”在当前信息时代成为一个很特别的符号，很多人素不相识，通过网络聊天结为朋友。但大学生对这种关系持有非常否定的认可度。即使设定为“经常交往的网友”，重要性和不重要性（反序）也都位居人脉序列的最后一位，这种结果值得思考。
3．大学生总体信息的意外与正常结果
当前女生更容易考上大学的现象在全国范围内受到很多人的关注和探讨，我们在调查时特地强调了按所选专业的男女生比例来发放问卷。可能这次调查的工科院系相对较少，女生比例大些还可以理解。但结果显示，总体比例中女生高达63．7％，的确出乎所料。即使是工科类院校，男女比例也依然女生高出。此次的数据再次证明高校中男女生比例的确有些失常。相对于男女生比例，对于普通高校来说，农村生源占据了77．8％的绝大多数，应该是正常的事情。除去函授生，其他的在校大学生应该全是90后，中国的计划生育政策已经推行了20多年，然而数据却显示独生子女比例仅仅为8．2％。统计显示，来自城市（包括县城）的214人中只有53人是独生子女，占到24．8％的比例。而749名来自农村的学生中只有26人是独生子女，仅仅占到3．47％。
三、对大学生四类人脉的分析及网络构建
（一）对大学生四类人脉的分析
第一大类6组人脉中，除去“家人”和“有知识的亲戚”两组，其他4组全是大学生同龄人，而且都是贴心和亲近的朋友关系，凸显了大学生对同代人中具有亲密友情的人脉的深深依赖。而前两者都具有血缘关系，家长最为亲近，亲戚也血脉相连，这种血缘人脉具有的无可替代的亲情为大学生所高度认可。而有知识亲戚的重要性远高于有权和有钱的，突出了大学生潜意识中对知识的高认知心理。第二大类有一个共同的特征就是都是大学生的长辈，而且其中包含了3组老师人脉。从第一层最为核心的血缘和友缘人脉过渡到第二层的长辈人脉，可以看出大学生似乎对这些人脉有某种直接而强烈的内在需求，老师提供知识，有权的亲戚或许可以提供岗位，恋人的家属则可能提供将来最为重要的家庭基础。第三大类的人脉则表现了大学生的一种纠结心态，这些人脉看起来不很重要，却又似乎都不可或缺。“辅导员”在大学里基本上掌控了学生可以获取的除知识外的其他所有资源，但许多普通学生又的确与之打交道不多。“有钱的亲戚”在当今“众多大山”的社会里或许可以提供最为“万能”的支持。远亲不如近邻，“邻里”所具有的特殊情分似乎永远不该忘记，但人们虽然对于现今社会“防盗门”的社区生态防盗功能不敢过于相信，但它隔开邻里亲情却作用明显。“老乡”，曾经多么亲切的称呼，现在却偶尔要提防，因为太多，否则最容易出现问题。“院系领导”本该令人尊敬，但现今的行政化大学时代，他们对于普通学生来说，尽管本应是但绝非领导的中心，所以他们似乎有些遥远。“大学其他同学”太多了，想要记住真的很难，但当他们帮助自己的时候真应该心怀感激。院系干部中有朋友吗？“学生干部”好像早已适应了钩心斗角的行政化生态而忘记了这里是服务学生的。最后一层的人脉关系似乎显示了无关紧要的感觉。很遗憾，“公共课老师”被大学生放到了这一层，可能最主要的原因是前面的定语吧。大学生社团现在主要在做什么值得思考，否则“加入社团的朋友”不应该放在这个位置。人力资源理论中似乎强调“打工或实习中结识的朋友”的重要性，尤其是那些管理层及以上人脉，但大学生将其置于接近最后的位置，有些较难理解。“普通朋友”和“经常交往的网友”本身似乎就是可有可无的吧，否则他们为何被放在了最不重要的位置？
（二）对大学生人脉网络的构建
基于以上分析，第一大类人脉关系可以称为心理依赖层，显然其处于整个网络的核心地位。第二大类人脉可以称为生存支撑层，它们具有非常重要的保障作用。第三大类人脉可以称为生活辅助层，这些人脉在人的一生当中或许真的可以提供某些甚为重要的帮助。第四大类人脉可以称为社交边缘层，这些人脉只是有些交往，在大学这个时代这些人真正的重要性似乎难以体现也无从考量，至少从数据上显示其地位如此。
四、简单讨论
1.1以WebofScience为数据源
以WebofScience作为数据源，进行检索和筛选数据。论文以生物材料学科为例，分析科研人员及其团队，为学校挖掘可引进的人才，也为学校人才引进提供评估参考材料。
1.2分析流程
(具体见图1)论文采用h指数、R指数、AR指数作为衡量学者科研水平的3个量化指标。h指数不能区分h值相同但论文被引频次相差悬殊的情况，缺乏一定的灵敏度和区分度，结合采用了R指数、AR指数，解决h指数存在的一些不足［9］。
2以生物材料为例的应用分析
2.1基础数据检索与清洗、筛选
选取检索源:Webofscience的SCIE数据，因webofscience数据存在滞后，为保障期刊论文数据的完整性，选择数据库时间范围为:2003－2012(10年)，具体检索时间:2014.3.10。论文采用了材料科学－生物材料作为案例进行检索分析，假设某学校想引进生物材料方面的学者。选择的期刊以JCR－Q1期刊为参考，选取了webofscience的“MATERIALSSCIENCE，BIOMATERIALS”类目的Q1期刊，共六种期刊。通过webofscience检索出版物名称=(″BIOMATERIALS″or″ACTABIOMATER″or″EURCELLSMATER″or″DENTMATER″or″MACROMOLBIOSCI″or″BIOFABRICATION″)，时间跨度=2003－2012，检索结果:13179条。筛选出:article、review两种类型文献12970篇。
2.2作者基础排序分析
以webofscience的分析功能，选取排序前10位的发文作者，见表1列出了前10位作者及其发表的论文数量，论文中分别以A1、A2…标示各位作者。论文在此研究中，暂不考虑作者在论文中的贡献度，即不区分第一作者、通讯作者或是所处的其他合作位置。在webofscience中，作者名称基本采用了姓氏加名的首字母，存在较为严重的同名作者问题。考虑作者的同名现象，对每位作者结合作者机构进行较为精确的分析。在webofscience中作者同名问题基本没有得到解决，需要通过人工筛选才能达到精确。对上述10位学者对应的文献进行逐篇查看，可以确定出该检索集中，有3个作者姓名简称对应了多位学者，如对A3的70篇文献中的前20篇进行逐篇查看，20篇论文属于16位不同单位且姓名简称同为A3的学者。同样发现A9和A10具有多位学者共同构成论文篇数，均被排除出前10的位置。通过逐篇查看，筛选出排名前7的学者。
2.37位学者h指数、R指数、AR指数分析
对筛选出的前7名学者，进行SCI论文检索，检索时间范围为:2003－2012，检索日期为2014.3.16，文献类型为ARTICLE或REVIEW。因为涉及同名、作者曾在不同单位任职等现象，结合webofscience的“惟一作者集”等作者辅助检索工具，进行筛选。2.4A7学者及其团队的挖掘分析论文选用SATI文献题录信息统计分析工具［10］和UCI-NET社会网络分析软件［11］对A7的SCIE论文进行分析。通过分析挖掘与A7有更多直接合作关联的学者，拟挖掘“他们”作为某学校生物材料方面的外聘人才。利用两个软件，构建了如图3所示的A7的作者合作网路。从图3可以发现A7的合作网络错综复杂。利用k－核概念，研究网络合作的凝聚子群。所谓k－核是指如果一个子图中的全部点都至少与该子图中的k个其他点邻接，则称这个子图为k－核［11］。通过k－核，可以发现一些高合作、高凝聚的群体。对A7的社会网络进行k－核分析，如图4所示为A7文献作者k－核分析的部分截图。由图4可见，在A7的392篇文献的所有合作者中，可以进行8种分区，度数分别为2，3，4，5，6，7，8，9，即分别为2－核，3－核，……，9－核。9－核即是指A7和其他34位学者(图4所示的作者编号P1、……、P84)共同组成各个作者之间至少有9个邻接的子群，可能是学科团队、或项目合作的团队，其中可能存在一些具有知识引导的团队带头人。计算A7合作网络中学者们的在整体网络中个体密度值，图5为截取其中部分学者的个体密度值计算。从图5可以得出这个整体网中各个个体(科研人员)的密度值、及其他指标值。A7的个体密度值最低，值为9.44，Broker和EgoBet值最高，分别为3791.00、2927.17，他这个作者群网络中的知识引导人、合作引导人，其位置占据了结构洞位置，是作为“桥”位置者。结合图5所示的9－核团队，在这些学者中，P1的网络规模最大(值为45.00)，密度是19.90，Broker值是793，EgoBet值是326.90，仅次于A7，在其合作网络中，占据结构洞位置，可作为引进人才或外聘的人选。P3密度值为27.92，Broker值为253，EgoBet值是98.46，在合作网中与他人有合作、也有一定的知识引导作用。从图5也可以发现，学者P7的密度值最大，为100，Broker和Ego-Bet值均为0，在个体网中的中间性不强，不占据结构洞位置，可以猜测其为求学的学生或是某个项目的参与者。根据上述分析，P1和P3可作为外聘或引进的人选。对这两位学者，同样计算其2003－2012年期间的h指数、R指数、AR指数，通过和表3学者的各个指标进行比较、衡量。P1的各位指数都高于P3，且与表3中的7位学者的∑(h，R，AR)值进行排序，排列第4。
3结论与进一步思考
关键词：网络、信息社会、社会结构、虚拟社会
影响社会变化和发展的重要因素之一是信息的传播。这种传播的决定性因素与其说是传播的内容，不如说是传播媒介本身。由于网络带来的强烈冲击，各国学者都在对网络出现以后的社会从各个角度展开研究探讨。
媒介的社会影响研究“网络”与“信息社会”是两个时髦而又神奇的概念。“信息社会”的概念产生在二、三十年以前，而“网络”则是近几年的新概念。网络从本质上来讲只是一种信息传播的工具或平台，网络的重大意义在于它把越来越多的媒介联系在一起、整合到一起，整出了一个网络时代。信息社会的概念最早由日本学者林雄二郎在60年代末提出。这一概念随着信息科技的发展也发生了几次变化。90年代的“信息社会”则意味着媒介的融合和网络的发展。
关于媒介与社会发展的研究，传统的传播效果研究理论总有些捉襟见肘。从60年代起，西方传播学家就在探索一条更宏观的综合社会研究的道路。这当中，勒纳等人的大众媒介与社会发展的研究，罗杰斯的创新扩散研究等值得重视，这些研究又被称为“发展传播学”。这个课题的提出和第二次世界大战后的东西方冷战有着密切的历史渊源。战后美国推行了“马歇尔计划”即全球发展计划和一系列援外协定。这是一项跨学科、跨国界的研究。丹尼尔·勒纳在其《传统社会的消逝——中东的现代化》（1958），施拉姆在其《大众传播与国家发展——信息对发展中国家的作用》（1964）书中，他们都提出了基本的理论观点。
这类研究在90年代取得了新的突破进展，其代表人物是美国学者曼纽尔·卡斯泰尔。他给网络下的定义是：“网络就是一组相互联结的结点，结点到底是什么，要依赖于具体的网络而言。比如，在全球金融网络中，他们是股票交易所和其附属的高级服务中心。网络是一个开放结构，能无限扩展，所有的结点，只要他们共享信息就能联系。一个以网络为基础的社会结构是高度动态、开放的系统，在不影响其平衡的情况下更易于创新”[i]。卡斯泰尔还在《网络社会的崛起》一书中指出：作为一种历史趋势，信息时代的主要功能和方法均是围绕网络构成的，网络构成了我们社会新的社会形态，是支配和改变我们社会的源泉。
日本的信息科学研究把信息技术、计算机科学和社会信息科学整合到一起的综合研究，也在国际学术界独树一帜，值得借鉴和学习。
网络的出现使一直玄玄乎乎的信息社会概念好象一下子找到了定位，似乎网络就是信息社会，一时间“网络社会”、“知识社会”、“信息社会”、“虚拟社会”等等等等，众说纷纭，令人眼花缭乱。那么，我们究竟面对的和即将进入的是一个什么样的社会呢？下面我们从历史发展、社会结构和社会现象等几个视角来审视和思考这一问题。
作为历史发展阶段的信息社会许多社会发展的研究都在致力于怎样清楚地解明从工业社会向信息社会转变的过程和轨迹，给信息社会描述一个清晰的轮廓。但是这似乎并不是一件容易的事。
一种观点认为信息社会是继工业化社会以后的新的社会发展阶段。丹尼尔·贝尔是其代表人物，他在70年表的《后工业社会的到来》一书，提出了“有关西方社会的社会结构变化的一种社会预测”[ii]。但是，贝尔显然把握不住这一历史转折的深刻程度，无法以准确概念加以概括，所以用“后工业社会”一词来表述。贝尔之后，有托夫勒的《第三次浪潮》、奈斯比特的《大趋势》、莱昂的《新信息社会论》等很多有关信息社会的研究，但大多数研究并没有在贝尔的基础上前进多少，并没有解释清楚这种转变的过程和环节，也没有弄清楚推动着社会和经济转变的动力是什么。
日本学者长谷川把一个国家的现代化过程分为若干个发展阶段。信息化是继工业化、城市化、民主化、国际化等社会发展过程后的一个新阶段和新课题。见图1的描述。
信息社会的概念与信息化的概念是有一定区别的。信息社会是对社会的静态的描述，而信息化则是对实现信息社会目标的社会动态变化过程的描述。然而，两者又不是截然分开的。信息社会是信息化的结果，信息化过程总是与一定的信息社会模式联系在一起。“条条道路通罗马”，信息社会可以采取不同的信息化模式来实现。信息化是一个世界潮流，每一个国家、每一个民族，都以自己的方式，按照不同的道路，或快或慢地，或是较顺利、或是非常艰难地向信息社会这一目标迈进，在这个过程中也形成了不同的信息化模式。
在信息化的研究方面，卡斯泰尔也提出了一些富有创见的观点。他认为信息社会的形成是由一种新型的社会技术组织和资本主义重组所决定的，而新技术的运用和它们对社会组织的影响又决定了重组过程的特色[iii]。我们通过他的信息化理论得到一个启示，即除了科学技术的发展对一个国家的信息化产生直接影响外，由科学技术所带动的社会发展本身也会对信息化的进程也产生深远影响。
作为经济发展模式的信息社会社会结构分析是社会学和经济学研究惯用的方法，一般可以从经济、政治、文化等几个方面来分析一个社会的结构和特征。信息社会的结构特征表现为以下几个方面。
1、经济结构
信息时代的经济结构将从以工业为中心转向以信息产业为中心。我们可以从三个产业的比例构成中分析出来，也可以从就业情况分析出来。信息化还将促进产业结构的优化，这主要表现为信息的产业化与产业的信息化。一方面，被称为“第四产业”的信息产业正在迅速扩张，一系列与之相关联的新行业正在从无到有地迅速发展起来；另一方面，传统产业在数字技术革命的推动下正在不断地被信息化。从而使国民经济中信息生产所占的份额和劳动力比率逐年增加，直到超过农业、工业或服务业的比例。比如，英国、美国和意大利这三个国家在1970－1990年间制造业迅速下降，其下降幅度分别为35％下降到23％，26％下降到18％、27％下降到22％，同时农业日趋萎缩甚至消失。
信息化也使社会劳动就业结构发生变化，这表现为从事物质生产和体力劳动的人员逐渐减少，而从事信息生产和信息服务的人员逐渐增多，因此，人们把信息劳动者占社会劳动力的比重超过半数当作衡量一个社会是否进入信息社会的标志之一。
信息化这不仅是发达国家所要达到的目标，也是广大发展中国家所要达到的目标，因此，信息化的过程在很多国家往往表现为一种积极的社会发展规划。
2、政治结构
网络时代的政治结构的主要特征表现为信息的权力化，社会组织结构将进行大调整、大重组。传统的金字塔型、铁板一块和官僚型的组织框架被打破，代之以快速应变、灵活机动的网络化组织机构和形式。信息和信息技术是社会发展的主要动力，它也是新的权力源。信息社会的权力斗争将会围绕着争夺信息源展开，现实政治将不可避免地受到信息流的冲击，并将在国家之间以及社会水平上普遍表现出来。由于不同团体、阶层和个人的条件的不同，掌握信息资源的机会和能力是不同的。正如美国里根政府所明确表白的：“我们知道在现代世界上，对信息的处理和控制是实行征服的最重要武器之一。”
3、文化结构
由于信息环境多元化，网络时代的文化结构从中心文化转向多元文化。这可以从社会思潮和社会时尚的多样化来分析。信息社会与工业社会相区别的一个关键特征是，它没有停留在产业、劳动、科学、技术研究领域内的深化上，而是向教育、福利、娱乐、交往等广泛的精神领域和日常社会生活领域扩展。也就是说，它正向我们的整个生活渗透，我们的生活也被信息化了。
信息时代人的生活方式的变化首先表现在人们对待社会生活态度上发生的变化。在工业社会时代，人们注重效率、追求物质享受，用世俗的、理性的态度来思考和安排自己的生活。而在信息社会时代，人们更注重精神、更注重情感、更崇尚冒险。
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作为一种新社会现象的虚拟社会网络的发展不仅深刻地影响着我们的社会系统和经济结构的变化，同时还在影响着社会空间结构的变化，最显而易见的现象就是我们能看到的一些大都市的变化。纵横交错的网络使这些城市变为二元化，出现了一个虚拟的社会，信息化城市的崛起成为必然。在这个过程中，城市失去了原来的城区概念，突破了原有的物理空间，向郊区拓展，由信息网络构成的流动空间正逐渐取代原有的城市空间。在流动空间中，新的产业和新的服务性经济根据信息部门带来的动力运行，然后通过信息交流系统来重新整合；新的专业管理阶层控制了城市、乡村和世界之间相互联系的专用空间；生产和消费、劳动和资本、管理和信息之间发生着新的联系，从而创造出新的全球化经济。
虽然未来学研究的观点已经指出，由于卫星和光纤网络等通讯技术的发展，城市的版图在悄悄扩张的同时将逐步走向分散化，但这个变化的实际过程十分复杂，导致这一变化的因素也有很多，信息技术不过是其中的一种因素，我们必须深入地剖析这一变化过程和各种因素，才能理解新的空间结构的合理性和它的现代含义。
在网络社会的环境中，社会生产关系不再是一种实际存在，资本进入了单纯循环的多维空间，而劳动力由一个集中的实体变为千差万别的个体的存在。这也就是说，资本是在全球化的而劳动力则是个别化的。“从更广阔的历史前景看，网络社会代表了人类经验的巨大变化”。[iv]。那么，如何将原有的城市空间和新的流动空间连接起来呢？这需要在三个层面上把社会发展和空间规划进行同步结合：经济的、政治的和文化的。
在文化这一层面上，地方城市社会是从领土上加以界定的，应该保护它们的个性，保持它已建立的历史根基，而不管其经济和职能是否存在对信息空间的依赖。同时，城市也必须与其他城市保持充分的交流，克服部落主义的危险。
工业时代的社会机制在信息时代失去其意义和功能。财富、生产及金融的国际化使人们感到不安，他们无法适应公司的网络化和工作的个体化，而且又受到各种挑战。对家长制的挑战及家长制家庭的危机使文化失去了有序性，使个人不再感到安全，人们得不到心灵的慰藉和真实而神圣的东西，从而去寻求新的生活方式。
在对城市的虚拟空间进行管理和控制的过程中，政府仍然担当着重要角色。它只有通过强化自身角色才能对经济和政治组织施加影响，从而恢复地方社会在虚拟空间中的意义。
总之，网络等信息科技的发展把人类带入了一个新的时代。有些国家已经开始进入信息社会，更多的国家正在向信息社会过渡。这个过渡的过程一般被称之为“信息化”。信息化是一个深刻的社会变迁过程，在这个过程中，社会的政治、经济、文化等各个方面都将发生革命性的变化，经济结构从工业为中心转向信息产业为中心；政治结构从金字塔型转向网络型；文化结构从中心文化转向多元文化，后现代主义思潮是其代表。
因此，我们可以这样来理解信息化：信息化就是在现代信息科技发展的推动下，由工业化社会或其他发展阶段上的社会向以信息产业为主导和信息媒介高度普及的社会演进的过程。在这个过程中，，传统的物质生产方式逐渐收缩，被信息型、服务型生产方式所代替，知识和信息的作用大大突出。伴随着信息化进程的是整个社会的结构发生根本性变化，社会面貌和生活方式也发生巨大变化。
注释:
[i]ManuelCastells,TheRiseoftheNetworkSociety,p469,BasilBlackwellLtd.,1996.
[ii][美]丹尼尔·贝尔：《后工业社会的来临》P14，商务印书馆，1984年版。
蔡文教授创立的可拓学，建立了可拓基元的概念，把事物、特征和量值综合考虑，用基元描述信息、知识、智能行为等，作为可拓论的逻辑细胞[4,5]。基元包括物元、事元和关系元，基元概念将物（质）、事与关系的相应特征分别统一在一个三元组中，从而形式化描述物、事和关系[6]。基于多维可拓基元的复杂社会网络模型如图1所示。本模型可用于描述网络中的节点、关系连接、动态变化以及分析运算的规律。其目的在于能够完整地表达复杂社会网络的节点信息及关系信息，并且利用事元清晰地描述网络外界环境及节点变化规律，使得研究者能够对多元的静态网络属性、动态的网络演化行为进行表示、推理及量化分析，从而获得矛盾问题的求解策略，以期实现复杂社会网络结构矛盾问题解决策略的共享和重用。还可以在本模型基础上进一步研究网络基元的可拓性和物的共轭性，探讨可拓变换的类型和性质等。
1.1多维物元集合物元是形式化描述物的基本元[7]，复杂社会网络中的节点具有多重特征，因此网络节点可用多维物元表示，称为节点物元。节点物元将节点的特征与特征值有机地结合起来，完整地反映了节点在网络中自身所拥有的特征和性质，从而形成了信息完整的物元网络集合。由于物元的可变性、关联函数的可变性以及论域的可变性，导致了用物元表示的节点特征的可变性。将时间变量t引入模型则得到动态节点物元。物元可拓网络能够较合理地描述实际中复杂社会网络的各个侧面及其变化，从而能够描述解决网络中产生的矛盾问题的过程。
1.2多维关系元集合社会网络分析中研究的重点即为节点间的关系数据，以往对于网络中节点连接关系的表示，大多停留在使用数值的基础之上，并不能体现出关系的“多重性”。关系元用以描述各类物元、事元、关系元之间的关系，这些关系的变化相互影响，对应着社会网络中关系的变化、影响，关系元正是描述这类现象的形式化工具。本文中关系元用以表示网络节点间的关系。这样，网络节点间的关系就可以不只是“有”（1）或“无”（0），或者一个数值，而是可以有许多属性及测值的关系，并且可以表达相同节点之间的多种关系，充分地表达复杂社会网络中节点关系的多重性。1.3多维事元集合事元是描述事件的基本元素，在网络中，它不但能够表达节点的动态变化，而且能够反映外界环境对网络的影响。本研究中，一切改变网络结构的节点行为及环境变化都可以用事元表示。这样，可为后续的节点自动响应网络结构变化及网络动态演化研究提供更方便的实现途径。
2网络分析测度的整合
在复杂社会网络的多维可拓基元模型的基础上，结合网络分析方法，可对网络整体及节点进行一系列的测度分析，这些测度是网络分析方法的精髓，帮助研究者分析网络属性、状态、节点的社会属性及在网络中担当的角色、地位等。从传统社会学研究到复杂网络研究，对网络进行定量分析的测度指标有很多，但它们包含着递进的层次关系，即一些网络测度指标是在其他测度的基础之上得到的。这里讨论如何在可拓基元表示的复杂社会网络中进行网络分析测度的计算，如何将计算结果储存于基元之中，并且全面地总结传统社会学及复杂网络研究中常用的网络测度指标，将基本测度指标直接包含在节点物元、关系元之中，为其他深层次的网络测度指标的计算提供方便。
2.1网络关系元的基本属性社会网络分析中，节点间的连线，即行动者之间的关系，有若干基本的属性，包括前向节点、后向节点、是否有向、关系属性及关系值等。其中，关系属性、关系值可以包括不止一对，以此体现同一对节点之间的多重关系。
2.2传统社会网络的测度指标传统社会网络分析测度指标如表1所示。各项测度指标均来自于WassermanandFaust[13]的社会网络分析方法。这些指标包括两大部分，一部分是只涉及网络全体节点的基础网络测度指标，另一部分是在划分子群等结构操作之后的子群分析测度指标。基础网络测度又包括网络整体测度和节点测度。网络整体测度的表示，可以建立网络物元，将网络整体的特征及特征值直接存储于网络物元之中，形成总体的网络可拓物元。节点测度指标，包括节点基础测度指标及节点复杂测度指标，都可以直接进行计算，加入到节点物元或网络物元的特征及特征值阵列之中，形成各个节点的多维可拓物元集合。
2.3复杂社会网络的测度指标近年来，得益于计算机及网络的发展，大量的容量巨大的数据都可以通过各种基于计算机网络的数据库获取，这使得人们能够收集、分析远大于以前规模的数据[14]。大规模网络使网络结构分析的焦点从对单个的含节点数少的图以及图中个体节点或边的属性分析转变为对含大量节点数的图的统计属性进行研究。现有的一些复杂网络研究采用的重要定量分析统计指标包含表2所示内容。以上这些深入分析的复杂社会网络测度，都必须在网络关系属性、基础网络测度的基础之上进行计算，也就是在建立了基础的网络可拓物元、网络关系元集合与节点物元集合之后方可简便地运算得到。
3实例分析
以一个节点个数n=6的小学儿童群体为行动者的集合，其节点为Allison、Drew、Eliot、Keith、Ross和Sarah，则行动者集合N={n1=Allison,n2=Drew,n3=Eliot,n4=Keith,n5=Ross,n6=Sarah}。对于一个无向关系，比如说“住在附近”，用(*,*)表示其联系属于无向关系的行动者对。用<*,*>来表示属于有向关系的行动者对。检查这样的列表是杂乱困难的，但用多维关系元集合表示，则可以十分清晰地看到行动者之间的关系，例如下列所示的部分关系元集合。根据关系元集合中的数据信息，可以直接绘制出该网络社群图，为清晰地显示，将三重关系的社群图分别显示，如图2所示。利用网络物元、节点物元分别表示网络整体属性和节点属性，极大地体现了可拓物元的优点：信息的完整性及表达的条理性。节点物元及其属性可根据一系列的量化计算轻松完成，而网络整体属性也可一览无遗。该例中的网络物元集合如下所示。将网络及其变化过程利用可拓基元充分量化之后，还可进行进一步的计算与处理：1）利用网络数据，建立基于可拓基元的复杂社会网络模型，并利用计算机进行可视化仿真操作。2）根据网络特征，选择合适的网络结构测度指标评价复杂社会网络。3）结合可拓变换、可拓策略生成方法等，构建网络优化模型，将其细化为一系列判断条件下发生的事元。4）利用计算机实现自动化的网络优化动态仿真，并与优化前的网络测度指标进行对比，通过对优化过程的分析，找出网络演化过程中的瓶颈问题以及解决其中矛盾点的策略集。
4结论
由于新浪微博对数据的获取作了很多限制，本次研究选择在腾讯微博开博的出版社。腾讯微博中，按照听众数的不同，用户大体可以分为“名人”与“草根”两大类，“名人”微博由于听众数量较大，因此在微博信息传播中起着更为重要的作用。本研究选取出版社微博主要考虑两个方面:(1)听众数在10万以上;(2)经过腾讯微博官方的认证。具体操作步骤如下:(1)通过腾讯微博搜索功能，搜索类型为“用户”，搜索关键词为“出版”，共得到20911位用户。(2)选择“认证”，得到2993条筛选结果，这些微博已经经过腾讯微博官方认证。(3)逐条浏览筛选结果，选择“听众”数在10万以上的用户，这些微博具备较高的代表性。最终得到用于本次研究的共15家出版社微博，相关数据收集时间为2014年6月20日。通过此类方法构成的微博组仅仅是整个出版社微博社会网络中的一个子网络，但由于这些微博听众数量众多，在全部出版社微博中具有较强的代表性和较大的影响力。本文即对此小型社会网络开展研究。
2出版社微博社会网络关注矩阵及结构图
社会网络可以用社群图、关系代数、邻接矩阵等模型来描述，此网络中每一个出版社微博为一个节点，将用户之间的“关注”和“被关注”的关系通过邻接矩阵表达出来，形成一个15×15的互链网络的二值矩阵，其中“行”表示关注者，“列”表示被关注者。“1”表示关注关系存在，“0”表示关注关系不存在。得到的邻接矩阵如表1所示。通过Ucinet的Netdraw软件可以将微博互链网络关系图直观地表示出来，如图1所示。可以看出互链网络中存在着2个孤立的结点分别是中国人民大学出版社和中国公安出版，译林出版社、人民文学出版社、中信出版等居于互链网络的核心位置。
3结果分析
3.1密度分析
密度是衡量社会网络中各节点关系紧密程度的指标，在图论中用图形中实际存在的线与可能数量的线的比例来衡量。一般来说，关系紧密的节点合作行为较多，信息流通较易、情感支持也会较好;而关系疏远的节点，则常有信息不通、情感支持少、协作程度低等问题。密度值介于0和1之间，值越接近1则代表关系越紧密，越接近0则表示关系越疏远。可见密度为0.1714，标准方差为0.3769，说明出版社微博间存在着相互的连接和沟通，但密度值不大表明整体上该社会网络的联系不算非常紧密，相互交流的程度还有待提高，说明国内出版社在微博应用方面仍处于初级阶段。尽管微博在信息传播、营销宣传方面的巨大优势吸引了很多出版社尝试使用，但很多出版社思想层面对微博在出版行业的定位认识不清，行动层面也显得不够重视，没有大胆进行应用方面的探索。
3.2中心性分析
3.2.1点度中心性
点度中心性反映的是网络中那些相对于其他行动者而言处于中心位置的行动者，此概念来自于社会计量学的“明星”概念。一个中心点是指处于一系列关联“中心”的点，该点与其他各点具有诸多直接的联系，而处于网络边缘的节点则较少与其他节点相关联。某个节点的点度中心性最简单的测量方法是计算与该节点直接相连的其他节点的个数，数值越大其在网络中的地位越趋于中心。在有向图中，点度中心性还可以分为内点度中心性和外点度中心性。内点度中心性表示一个用户被其他用户“关注”的程度，外点度中心性表示一个用户“关注”其他用户的程度。在出版社微博互链有向网络中，前者指被关注的出版社微博节点总数，后者指该出版社微博关注的其他关联微博的节点总数。通过Ucinet的NetWork－Centrality－Degree得到出版社互链网络的内点度中心势为42.857%，外点度中心势为27.551%，中心势越接近1说明该网络越具备“集中”的趋势。可见该网络的整体中心势趋势较强，存在着网络核心。但内中心势数值较大，说明被“关注”的用户更具备集中的趋势。如表3所示，内中心度较高的节点为人民文学出版社、长江文艺－北京、译林出版社、广西师大社理想国，它们在网络中被其他节点关注较多，居于网络的核心位置，因此在网络信息传播的过程中拥有较大的权力，这些微博的信息更容易引起别人的注意。外中心度较高的节点为译林出版社、广西师大出版社、中信出版，表明这些微博关注其他微博的数量较多。其中译林出版社的内外点度中心度均较高，说明该微博受到其他成员的广泛关注，其微博有着较大的影响力和被认可度，同时该微博注重于其它微博的联系，形成了广泛的交际网。人民文学出版社和长江文艺－北京的内点度中心度较高，外点度中心度较低，特别是人民文学出版社外点度中心度为0，说明它们在网络中具有重要地位，但不能积极链接其它微博，不善于与人交流。中国人民大学出版社、中国公安出版的内外点度中心度均为0，说明它们的微博相对独立，不被其它成员关注，同时没有积极链接其它成员，缺乏与其他成员的交流沟通，在网络中处于边缘位置。
3.2.2中介中心性
中介中心性用来度量某个节点在整个网络中对信息流动或传播控制作用的大小，即信息从节点A传到节点B在多大程度上依赖于节点C。Freeman认为一个节点处于多对节点之间，那么它的度数一般较低，这个度数较低的节点可能起到重要的“中介”作用，因此有可能是网络的中心。中介中心性的研究是围绕“局部依赖性”建立的，其值越大，说明其在网络中的位置越重要。该出版社互链网络的中介中心性计算结果如表4所示，译林出版社、重庆出版社、长江文艺出版社、长江文艺－北京、广西师大社理想国中介中心性较高，其中译林出版社更是远远高于其他微博，中介作用最为突出。也就是说在信息传播的过程中其他出版社微博想要获得信息对上述几个微博的依赖程度较高。因此说明这些出版社微博在网络中的位置相对重要，能够在较大程度上控制信息的流动。但整个网络的中介中心度仅为13.99%，说明整个网络的大部分节点不需要别的节点作为桥节点就可以获得信息，整个网络的信息扩散范围较广，不易受到某个出版社微博的控制。
3.2.3接近中心性
在社会网络中，如果一个行动者在交往过程中较少依赖他人，则此人在网络中具有较高的核心地位，接近中心性就是基于网络节点的不受控制性而提出的测量指标，与上述两种中心度相反，该值越小说明该点距离其他各点越近，获取信息时越不易受其他节点的控制，其在网络中的相对独立性越高。由于该网络并不连通，因此基于网络的整体接近中心势不能被计算，从信息的难易程度来看，排名为人民文学出版社、长江文艺－北京、译林出版社、广西师大社理想国、长江文艺出版社、中信出版、重庆出版社、香港中国旅游出版社、广西师大出版社，排名越靠前越不易受他人控制，越具备独立性。从获取信息的难易程度排名为福建人民出版社、译林出版社与新华出版社、中信出版和广西师大出版社、重庆出版社与香港中国旅游出版社、长江文艺出版社、内蒙古文化音像出版社、广西师大社理想国、长江文艺－北京，排名越靠前获取信息越容易，独立性越强。
3.3凝聚子群分析
当网络中的某些行动者之间的关系特别紧密，以至于结合成一个次级团体时，这样的团体在社会网络中被称为凝聚子群。由于凝聚子群成员之间关系非常紧密，因此凝聚子群分析又被称为“小团体分析”。小团体分析将子群从整个网络中分离出来，以便了解特殊子群对整个网络的影响，并揭示节点之间实际存在的或潜在的关系。
3.3.1成分分析
成分分析是根据子群内外部成员之间的关系密度进行凝聚子群分析，如果一个图可以分为几个部分，部分内部成员间存在关联，各部分之间相互独立，则这样的部分就是成分。通过Ucinet的NetWork－Regions－Components－Simplegraphs，在Kindsofcomponents对话框中选择Weak(弱关联)，所得结果如表6所示。结果显示，在弱关联图形定义下，共有3个成分，其中第1个成分包含了13个节点，其成员为长江文艺出版社、译林出版社、中国青年出版社、新华出版社、重庆出版社、广西师大出版社、人民文学出版社、福建人民出版社、内蒙古文化音像出版社、香港中国旅游出版社、中信出版、广西师大社理想国、长江文艺－北京。它们之间通过一定的途径相连接，彼此间建立了较为密切的联系，另外2个出版社微博中国人民大学出版社和中国公安出版分别构成1个成分，它们是社群图中的孤立点。这一分析结果和图1显示的一致。
3.3.2k－丛分析
k－丛是建立在点度数基础上的，一个k－丛就是满足下列条件的一个凝聚子集，即在这样的子群中，每个点都至少与除了k个点之外的其它点直接相连。通过Ucinet的NetWork－Subgroups－k－Plex，此时Ucinet会把有向图当无向图处理。K值越小网络的最低规模越大则条件越严格。在Valueofk中对话框中填入2，MinimumSize中填入3，所得结果如图2所示。3k－plexesfound．1:译林出版社广西师大出版社香港中国旅游出版社2:译林出版社广西师大出版社中信出版3:译林出版社香港中国旅游出版社由柱状图可以看出，译林出版社、广西师大出版社、香港中国旅游出版社、中信出版构成了一个小团体，该团体内部成员间的互动较为紧密，交流互动积极主动，在一定程度上控制着信息的流动，并且在长期的交互过程中形成了稳定的交流模式。但该子群规模较小，仅仅少数微博建立了密切的联系，整个群体的互动性还不强。
3.3.3凝聚子群密度
凝聚子群密度主要用来衡量一个大的网络中小团体现象是否严重，这在分析组织管理问题时十分有用。如果一个企业的E－Iindex过高，表示该企业中小团体可能结合紧密并开始图谋小团体私利，从而伤害整个企业的利益。常见的情形是大团体很散漫，核心小团体却有高度的内聚力，或者大团体中有许多内聚力高的小团体，很可能出现小团体间互相争斗的情况。通过Ucinet的NetWork－Cohesion－E－Iindex，得出结果如表7所示。可见凝聚子群密度为0.188，一般来说凝聚子群密度取值范围为［－1，+1］，该值越接近+1意味着派系林立的程度越大;该值越接近－1，意味着派系林立的程度越小。现在该值大于0，表明出版社各微博间的互动并不局限于凝聚子群内部，子群间的互动也有一定的互动，但是该值较小与1差距较大，说明微博成员更趋向于在较小范围内互动，凝聚子群内部成员联系紧密，信息交流与分享较好，但与子群外部成员的沟通交流不足，这在一定程度上也影响了该社会网络的发展。
4结论
生活节奏之快，竞争之激烈，使人们的紧张和压力无处不在。尤其是青年网民大都还处在学业、工作、婚姻的打拼期，面临的压力就更大。为了让一些不快情绪得以释放，他们在这个虚拟、自由的网络世界里，通过自嘲、调侃、抱怨等多种方式来消遣娱乐、释放压力。如网络中许多出身卑微、相貌平凡的年轻草根男子，自称自己为“屌丝”和“矮穷丑”，并宣称“见人就下跪”，无奈与自嘲意味可见；“理想很丰满，现实很骨感”，说出了年轻人面对现实生活的曲折与艰辛；“神马都是浮云”，表明年轻人面对纷繁世相的一种迷茫情绪；“农夫、山泉、有点田”，道出了当代大学生找工作的压力；“累觉不爱”体现了青年人经历感情挫折后，对爱情的质疑与失望。近一两年，随着“高富帅”“白富美”等流行语频频出现，许多人除平时调侃、取乐之外，不少年轻男女甚至将“高富帅”“白富美”视为自己择偶的标准。虽有虚荣和攀比心理作怪，但社会压力大，许多年轻人希望通过择偶来提升安全感也是其中的重要心理因素。此外，面对一些社会现象或事件，因处理不公或不符合法律和道德规范，而网民们又无力直接参与或干涉，无奈之下，他们只好通过网络来怒其不公，宣泄和释放心中的压力和不满。如“我爸是李刚”这个就连当事人自己也想不到会迅速流行起来的语句刚一出现，瞬间成为传媒和网民关注的焦点，并最终演变成一场全民娱乐的“李刚”黑色幽默。这种基于事件的全民造词运动除了幽默起哄等情感诉求外，更多地是对某阶层的一种不满、一种批判，这其中的情绪有愤怒，也有嘲讽。“打酱油”，当网友们频频诉说自己是来“打酱油”的，很多事与自己无关，表面上是一副事不关己、高高挂起的不恭态度，其实是对于很多社会事件，即使想管，也是心有余而力不足，最后也只能骂一声“关我X事啊，我是出来打酱油的”！无奈情绪可见其中。“神马都是浮云”“伤不起”这突显了年轻人在复杂的人际关系和难于把握的社会规则面前的困惑与迷茫，也在一定意义上反映了诚信缺乏、思想道德教育缺失的社会现实。可以说网络作为一个虚拟的空间，虽然里面的内容良莠不齐，一些网站还有许多不健康内容，可能会污染青少年的心灵，但同时它也充当了“社会情绪泄压阀”，无意中起到了批判社会现实、宣泄不良情绪、维持社会稳定的作用。
二、寻爱求暖的心理随着全球化、城市化的发展
西方的资本主义、拜金主义、个人主义等不良思想侵入国内，人们发现自己房子大了，口袋满了，心却空了。现实生活中，灵魂没有依托，真爱与温暖更是难求，因此网民们希望在虚拟的网络世界中寻求关爱，寻求温暖。如流行于2009年的“哥X的不是X，是寂寞”的句式。此语源于百度贴吧里，有人发了一张一年轻男子吃面的图片，并配文“哥吃的不是面，是寂寞”。由此，网友相继生发联想出“哥X的不是X，是寂寞”的句式，诸如“哥写的不是字，是寂寞”，“哥抽的不是烟，是寂寞”。很多网友把“寂寞体”变成自己MSN、QQ的签名，仿佛什么事都可以变作“寂寞”两字，这充分反映出了现代人空虚、寂寞的现实，人们只能通过网络这一虚拟空间寻求慰藉。而“XX，你妈妈喊你回家吃饭”，这一句式则富有家庭式的温馨，得到更多网友的追捧。此语出自百度“魔兽贴吧”，起因于一个名为《贾君鹏，你妈妈喊你回家吃饭》的贴子。此贴一发，短短几小时内引起了近40万名网友围观浏览，一天竟然有了710万网友点击和30万的回复，从中可以看出网民们对家庭温暖、关爱是多么的渴求。网民们渴求关爱与温暖，于是顺应网民心理的“淘宝体”也红遍了网络内外。“淘宝体”是因淘宝网卖家对商品的描述语言亲切、俏皮而被广大网友所喜爱。其关键词为“亲……哦……包邮”，例如“亲，快下订单哦”！有些公路上的警示牌受此启发改成了“亲，请遵守交通规则”，甚至有的高校也用“亲，你被录取了”来写录取通知书。一个“亲”既热情又简单，不管关系怎样，听着就顺耳。关爱、真爱、温暖一直是全人类共同的追求。我们希望网民们在网上寻求到温暖与关爱后，再能反馈一些到现实生活中，对身边的人多一些关爱与温暖，少一些冷漠与猜忌。
三、自我实现的心理根据马斯洛需求层次理论
员工心理是预测组织绩效和个人绩效的一个有效前因变量，员工在社会网络中的不同位置会影响员工心理进而影响组织和个人绩效，如员工满意度、组织认同和心理契约等。一些学者认为社会网络的构成如网络的大小、网络中心性等会影响到员工的工作满意度（Shaw，1964；Roberts&O''''Reilly，1979；Brass，1981；Ibarra&rew，1993）。Hurlbert(1991)于1985年对美国一般社会调查(GeneralSocialSurvey,GSS)使用问卷测量工作满意度，探讨工作社交圈人数、网络紧密度及密度对工作满意度的影响，研究结果显示工作社交圈人数以及紧密的社会网络对员工工作满意度的增加影响显著。[7]事实上，除了网络内部的构成会影响到员工的满意度，社会网络的覆盖范围也会影响员工的满意度，即处在网络内部和网络外部的员工满意度的感知是不同的。王海珍等（2011）认为，派系形成会对网络内外的员工形成不同的满意度感知，处在圈内的人能够提高满意度，而处在派系之外的局外人则会降低满意度。[8]除了满意度外，组织认同和心理契约也会受到社会网络的影响。“已有的研究表明，朋友网络可以提供社会支持，培养归属感和群体认同”（Ibarra，1992；Krack-hard，1992；Podolny&Baron，1997）。
如Krackhardt和Porter发现,“离职的员工会使留在组织中的朋友组织承诺降低”。[11]张勉（2008）等通过“采用个体网问卷调查的方式，考察了组织中朋友网络结构对于组织认同的影响”，实证“研究发现，朋友在组织中分布的部门越广泛,或者处在越高的管理层级,那么个体的组织认同感就越强，对于和朋友沟通频繁的个体来说,朋友网络地位和文化认同的正相关关系会显著增强。”5还有学者认为，“社会网络有助于传递准确的信息并形成稳定的心理契约”。社会网络的规模和强连接会对心理契约产生积极作用，尤其对于新员工,社会网络在建立心理契约上起到积极作用（KathrynL.Engel，2008）。[12]
二、社会网络对员工行为的作用研究
员工行为是组织行为学研究的重点，有学者认为，基于社会网络范式的员工行为研究将是未来管理研究的新视角（武欣等，2005）。[13]由于社会网络分析的介入，使我们对员工行为有了进一步的认识：员工的离职行为、利他行为、创新行为、道德行为以及破坏行为等都受到其社会网络的影响。Mitchell（2001）等人提出了“工作嵌入(JobEmbeddedness)”的概念,并且证实了工作嵌入相对于态度变量能更好地解释离职。6Mossholder等人（2005）认为，“网络中心性作为工作嵌入的具体表现能够降低离职可能性。”[14]王振源,戴瑞林（2011）通过文献整理后发现，个体在社会网络中的位置、社会网络的结构形态等都对离职产生影响，因此，在“考察员工主动离职时,不能仅仅关注员工的工作态度或者工作本身的因素,还应当考虑非正式工作关系的重要作用”。7员工利他行为也被称为个体组织公民行为，社会网络对个体组织公民行为有重要的影响。Bowler（2002）认为，“网络个体的结构和权威性与组织公民行为的实施呈负相关关系，与组织公民行为接受成正相关关系；第三方影响与组织公民行为呈正相关关系；正式组织的规模与组织公民行为的实施和接受都呈负相关关系。”8有学者从实证角度验证了社会网络对员工组织公民行为的影响（侯德娟，2005；张斌等，2011），相关研究表明，情感网络程度中心性对员工个体的组织公民行为有积极影响;情感网络中介中心性对组织公民行为存在负向影响。[15]不仅如此，社会网络也会促进员工创新并因此提高创新能力，黄昱方等（2013）经过实证后得出，创业团队的社会网络会影响员工的创新能力，即团队外部社会网络联系强度与创新能力负相关,团队外部社会网络结构空洞与创新能力正相关。
社会网络的构成也可能抑制不端行为的发生。有学者提出,与陌生人相比,当行动者的行为关系到与自己有强连带关系的人的时候,行动者会更容易意识到事件的道德本质,更不容易做出非道德行为。因为强连带关系的建立是缓慢递增的，时间成本会阻碍非道德行为的发生（Brass，1998）。[17]李永强等（2010）通过相关文献研究提出，关系结构、关系类型对员工非道德行为将产生重要影响。[18]除了研究社会网络对员工行为的正面作用外，也有学者从负面角度研究了社会网络对员工行为的负面影响，结果显示，社会网络中的行为与结构特征如同伴的破坏行为等对员工工作场所破坏行为有显著影响（RuolianFang，2010）
三、简评
1．选择职业目标时提供建议和参考。通常面临就业的大学生会存在诸多困惑，而这些问题也大多是“以讹传讹”的“谣言”，并非是某些职场人士的亲历经验，但对于尚未步入社会的大学生来说就不好区别真伪，从而凭空增加了许多不必要的压力。因此，就业社会网络资源可以帮助大学生获得最真实、权威的建议和参考意见，让自己的求职、就业更加有的放矢。
2．提供深入了解目标职业的生涯人物访谈对象。对于做好了职业生涯规划的大学生来说，求职前一定有自己较为清晰的目标职业，但此时也仅仅是理想中的职业，面对诸如对职业知识、技能、任务、机器、工具和设备等职业的具体要求等问题时还没有清晰的答案。通过面对面地与自己有着相近经历、学历背景等相似性较高的生涯人物访谈，大学生可以快捷、准确地获取相关职业的横向信息，避免了准备的盲目性及对目标职业的刻板印象。
3．提供目标职业的相关信息。目标行业的核心因素如准入条件、核心知识结构、必备的能力结构、职业发展途径等，对大学生顺利就业有很大的帮助。通过就业社会网络资源，即通过行业、职业、岗位，业内领导、员工等多种途径获取的多种信息，分析综合后可以更充分地了解目标职业的全面信息，以便于大学生提前确立工作目标，更好地做好入职后的生涯规划。
4．提供见习、实习等社会实践机会。“大学生参加社会实践活动，既促进了先进生产力的发展，又帮助和引导大学生按先进生产力发展要求成长成才;既传播了先进文化，又帮助和引导大学生接受先进文化的哺育;既服务了人民群众的根本利益，又服务了大学生的全面发展［2］。”“绝知此事要躬行”，见习与实习可以为大学生提供真实的职场历练机会，帮他们获得最真实的工作经验和职业体验。就业社会网络资源可有效避免一般单位因多种原因无法为大学生提供对口见习与实习机会的尴尬，为大学生职前锻炼提供充分的见习和实习机会，让他们更有机会了解自我、给自身合理定位，进而也增加了大学生的工作经验，入职后更能发挥出优势。
5．提供单位招聘的信息。一般来说，单位公开的招聘信息尽人皆知，这些工作职位面向众多求职者，因此投递简历、面试、接受背景调查、实习、转岗等系列过程是每个最终获取相应职位的求职者必走的程序，其间所花费的时间、承担的风险自不必说，其效果也是可想而知的。如果大学生善于利用就业社会网络资源，则有更多接受单位隐性职位应聘的机会。
6．提供重点向单位推荐的机会。大学生就业社会网络资源可以为大学生就业营造一个相对安全的就业信息环境，同时他们在圈内掌握的信息也一定是行业内最前沿、最精准的，加之业内人士推荐的员工更容易获得用人单位的信任和青睐。若大学生能很好地利用就业社会网络资源推荐的求职信息，积极主动地表现出自己的综合实力，则可更为快捷地获得更优的工作机会。
7．提供就业岗位。大学生如果能从新生入校起就不断地开发和利用就业社会网络资源，积极主动地与他们定期沟通，有规划、有目的地参与资源内单位见习、实习，就会获得他们对自身进行专业方向和职业目标定位有效引导，更会较早完成由校园到社会的过渡，因认同企业价值观而与企业发展同步，满足用人单位对人才的要求。这样一来，在大学生进行正式求职时，已和社会网络资源内的用人单位“熟悉”了，双方自然会省去招聘、应聘、面试、笔试等诸多海选程序，而直接为大学生提供相应的就业岗位。总之，如果大学生从新生入学时就有步骤地开发自己的就业社会网络资源，那么在大学期间及毕业以后，就会有更多的来自社会不同领域和组织的社会关系资源共同构筑成大学生就业社会人脉网络资源，为大学生提供全方位、多角度的职业发展支持。这对大学生职业目标的建立、职业准备必备清单的获得，见习、实习机会的取得，以及岗位推荐和顺利就业都是非常重要的。
二、大学生就业社会网络资源的开发与利用
Kristen．W．Gustafson在《Graduate!》一书中谈论找工作的途径时说:“你从来不知道飞机上坐在你身边的人或者你叔叔的一位朋友可能知道你梦寐以求的公司正在招聘一个职位，要集众人智慧。”［3］大学生科学合理地开发和利用就业社会网络资源，可以更好地提升求职成功率及就业质量，增强就业稳定性，充分实施“就业自救”。
1．内部资源的开发与利用。“机会总是留给有准备的人”，大学生从进入大学校园起，就要为自己的就业问题做好充分准备，在学校的帮助与引导下尽快熟悉校园及所在城市的各种资源，核心专业课程及其链接的职业等内容，经常与自己的父母及大家族中的兄弟姐妹沟通交流，让父母及更多的“内部资源”了解自己在学什么，将来可以干什么。同时让他们多帮自己留意自己配偶及身边可靠社会关系资源的从业行业背景等信息，找机会及时帮助自己传播学习信息与内容，多了解对于职场人士最通用的技能及素质都有些什么要求，以得到他们最直接有效地帮助，见习、实习及求职前，及时告知他们自己要干什么，并真诚地期望得到他们何种帮助等。
（一）变量的界定本文主要考察中小企业主的社会网络对其融资的影响。我们未像胡枫、陈玉宇(2012)[4]，杨汝岱等（2011）[9]，zhang和zhao（2011）[10]，Knight和Yueh（2008）[11]那样用“春节期间来访的亲戚朋友数”作为家庭社会网络的变量，而是用人们的电话联系情况构造出相应的指标来描述社会网络。原因是：（1）很多被调查人不愿意告知春节期间拜访的人员数、送礼数及礼金的价值，使得相关数据不可得；（2）以春节期间拜访情况替代社会网络很容易导致反向因果偏误，因为很多中小企业主拜访其社会关系人的主要目的就在于获得各种资源，使得这类变量具有严重的内生性问题；（3）电话联系人及电话联系数据相对容易获取；（4）电话联系能够在较高程度上体现出个人社会网络的基本情况。一是当前电话已成为人们最主要的联系方式，且人们基本上会保存社会关系人的电话号码，使电话联系人总量能在很大程度上体现个人社会网络规模；二是人们的关系越密切，双方交往越频繁，通话频率也会越高，因而通话频率能够在一定程度上体现出社会网络的质量；三是所谓患难见真情，关系密切的关系人才会在危急关头为人们排忧解难。因此，人们在危机期间所接电话的数量能够在一定程度上体现其网络成员对他的关心程度。电话联系越频繁，关心越甚，可能提供的支持通常越多，中小企业主应对外部冲击的能力越强。基于以上考虑，我们用企业主的电话联系人总量X1表示社会网络规模，表示社会网络的广度；用年平均电话通话次数X2代表社会网络的质量，表示社会网络的深度；用企业危机期间（折算到一年）社会网络成员的来电数量X3代表社会网络的弹性，表示社会网络应对外部冲击的能力。同时，辅以被调查者对双边关系的认同程度。由于并非所有联系人都通过电话联系；电话联系多也并不意味着双方社会关系就一定密切；危机期的来电有可能是债权人的催债电话而非对其关心或提供帮助。因此，电话联系方式难以完美地表现出个人的社会网络情况。但考虑到这些情况比较特殊，我们认为，个人的电话联系网络能够较好地体现其社会网络。本文还调查了中小企业的融资总量、银行融资额、民间融资额和中小企业的信用水平①等。除了这些变量之外，我们还将中小企业主的社会网络分成两种结构②：其一是按照小企业主的电话联系人的职业分为政府成员、银行职员、企业高管和一般成员；其二是按照电话联系人与企业主的关系亲疏分为一般成员、纯交易伙伴、朋友和亲戚。个人家庭财富③则包括企业主的房产、银行存款、动产和各种设备的估价。借贷成本分为贷款总额的总借款成本、银行信贷成本及民间借贷成本。借贷成本包括名义利息及为此付出的各种交易成本。交易成本只限于为借款时所付出的成本而不包括为扩大社会网络规模或提高网络质量而花费的资金。
（二）模型构建本文具体考察社会网络及结构对中小企业信贷能力和信贷成本的影响。考虑到部分企业的借贷额、借贷成本和失信次数为零，我们利用Tobit模型来研究社会网络对中小企业融资的影响。实证模型如。其中，Y为因变量，主要包括中小企业的“信贷总额”“银行信贷额”“民间借贷额”“融资成本”和“守信次数”。“守信次数”主要用来检验社会网络对中小企业融资的约束能力和强度；解释变量Xi包括社会网络的规模、质量和弹性三大变量，或者是两类结构变量当中的四个变量。αi为社会网络系数，表示社会网络对因变量的影响程度，这是我们关注的重点；变量Zi主要包括中小企业主的家庭财富和守信次数；βi是家庭财富或信用水平的弹性；ε为随机项。由于被调查人员在年龄、地域和受教育程度等方面差别不大，且只有极少几名女性，我们没有像杨汝岱等(2011)[9]，Li等（2011）[12]，钟春平等（2010）和金烨、李宏彬（2009）那样考虑户主的年龄、性别和受教育程度等特征。
二、社会网络与中小企业融资之间的统计描述
（一）我们给出了社会网络的规模、质量和弹性与融资间的描述性统计表1的第一、二行分别用电话联系人总量、年均通话量和危机期网络成员来电量分别表示社会网络的规模、质量和弹性，并进一步按数量高低分为三个类别，表示三类社会网络层次不同的中小企业主。数量越大，中小企业主的社会网络层次越高，规模、质量和弹性越大。表中其余数据则表示具有不同社会网络的中小企业主的平均融资量。由表可知：（1）中小企业主的网络规模越大、网络质量越高、网络的弹性越强，其各种融资量也会越高，说明社会网络能够有效影响中小企业的融资。（2）中小企业主的网络层次低于某个数值时，其民间融资量大于银行信贷；高于该值时，银行信贷会多于民间融资量，表明银行信贷比民间金融对社会网络的依赖程度更高。（3）社会网络的质量和弹性比社会网络规模对企业融资的作用更大。
（二）表2给出了中小企业主的社会网络的职业结构与五种主要融资模式之间的描述性统计数据分别表示不同融资模式下中小企业主的社会网络拥有的各类型网络成员的平均人数。由表2可知，相比于通过其他渠道融通资金的中小企业主，获得银行信贷的中小企业主的社会网络中各类型的成员都要更多，尤其是政府官员和银行信贷主管成员的平均数量要多得多。而通过民间借贷和股权融资的中小企业主的社会网络当中的各类成员又要远远多于通过内源融资渠道实现融资的中小企业主的社会网络成员。表明中小企业的社会网络的构成能够有效影响其融资模式。
（三）表3给出了银行融资和民间融资中社会网络规模、质量和弹性的描述性统计关系由表3可知，获得银行信贷的中小企业主的三项指标都要高于通过民间融资的被调查人的三个指标（均为年均量），表明银行融资对社会网络的要求更高，相比于民间融资，银行融资更加依赖于融资者的社会关系。（四）表4给出了中小企业主的不同类型的社会网络成员在银行融资和民间融资中的重要性主要用在银行融资和民间融资中通过这四种成员获得融资的次数和金额在融资总次数和融资总额中所占的比重（其中，只要是在五服之内的人员均划分为亲戚；交易伙伴则只包含纯交易关系而无其他日常往来的人员；既有朋友关系又存在交易关系的人员划入交易伙伴之列；其他人员，包括政府部门或组织等都划入其他成员）来描述。民间融资则包括所有非正规渠道融资，如私人借贷。由表4可知：（1）在银行融资和民间融资中，朋友是最重要的，通过朋友融资的金额比重和次数比重分别高达57.7%和36.9%。如果考虑划入其他类型中的数量，比重会进一步加大。（2）交易伙伴是重要的融资来源。根据调查，来自交易伙伴的大部分融资都是以商业信贷的形式实现。（3）亲戚在融资中的作用似乎并不如通常所想的那么大。通常，在人们的眼中，亲戚是最重要的社会网络成员，在融资过程当中应占据重要地位。但调查表明，亲戚只在股权融资中占据主要地位，在其他融资中的作用相对有限。考虑到调查区域比较明显的宗族氛围和亲戚的范围，我们的检验可能低估了这一变量的作用。
三、实证检验
（一）社会网络与融资额的关系检验1.网络总量指标的影响表5的第一部分给出了社会网络指标、财富量和守信次数与中小企业融资额度（包括银行融资额和民间融资额）之间的关系检验结果。由表可知，中小企业的借贷总额与社会网络的三项指标、家庭财富量和守信次数都呈正向关系，说明社会网络能够有效地影响中小企业的融资水平，并且社会网络的质量和弹性对中小企业融资的影响要大于社会网络的规模的影响。从两种融资形式来看，社会网络质量和弹性对银行融资的影响更大，而其他相关指标对民间融资的影响更大。表明银行融资对社会网络质量和弹性的依赖性更大，而民间融资更加依赖于社会网络的规模、家庭的财富量和中小企业的信用水平。2.网络职业结构的影响表5的第二部分给出了社会网络的职业结构对银行信贷和民间金融的影响情况。由表可知，各变量都与中小企业的融资呈正向关系，表明各变量，尤其是社会网络能够有效地影响中小企业的融资。其中，除了社会网络当中的银行职员数对银行信贷的影响要大于对民间融资的影响之外，其他各变量对民间融资的影响均要大于对银行信贷的影响。从银行融资来看，政府职员和银行职员的影响程度基本相当，其他两类成员则影响极其有限；从民间融资来看，政府职员数的影响最大，其次是企业高管数的影响较大，剩余两类关系人的影响较小。3.网络亲疏结构的影响表5的第三部分给出了社会网络的关系结构对中小企业融资的影响。结果表明，无论是对哪一种融资类型，朋友的影响都是最高的，亲戚的影响次之，其他两类影响较小。而各变量对民间融资的影响也都要远远大于对银行信贷融资的影响程度。表5的三个检验还说明，无论是在借贷总额、民间融资还是银行融资中，中小企业主的个人财富量都具有极其重要的影响，特别是在民间融资当中，该变量的影响总是最大的。我们认为，主要原因在于，中小企业主的个人财富越大，其可能拥有的抵押品价值越大，偿债能力越强，其借贷风险则会更小，因此，中小企业融资也就越容易，融资量也会越高。另外，企业主的守信次数或者说信用水平对民间融资的影响极大，对银行信贷融资的影响则极小，而社会网络对银行信贷的影响比对民间融资的影响更大，则好像与想象的情况有所出入。通常观点是，银行对借款人的信用水平应该更为关注，民间借贷则更为关注双边私人关系。我们认为，主要原因在于银行信贷大多以抵押信贷为主，其风险主要是市场风险而非借款人的信用风险，使得借款人的社会关系而非信用水平成为获得银行信贷的关键。而民间融资主要以信用贷款为主，贷款人更加关注借款人的信用水平及其还款能力而非双边关系。
（二）社会网络与融资成本的关系检验1.总体描述表6给出了社会网络总量指标、社会网络职业结构指标和社会网络关系亲疏结构指标对中小企业借贷成本的影响。由表可知，除中小企业主的个人家庭财富之外，其他解释变量都与因变量成负相关关系，这与通常的观点基本一致。即社会网络关系越密切，企业的信用水平越高，则融资成本越低。但企业主的个人财富量为什么会同企业融资成本呈反相关关系则比较令人难以理解。我们猜测，可能是中小企业主的个人财富量越大，其对融资成本的容忍度和承担能力也会越高，因此愿意付出的交易成本也会越大（调查未发现借款利率随个人财富上升具有上升的态势）。事实上，调查表明，个人财富越多的中小企业主，其用于请客送礼的资金就会越多，有时甚至远高于借贷的利息成本。检验表明，在三种状况之下，社会网络对中小企业融资的影响都没有发生质的变化，表明模型具有较高的稳定性。2.总借贷成本表6的第2列给出了变量对中小企业总借贷成本的影响检验结果。从网络总量指标来看，社会网络弹性的影响最大，其后依次是社会网络的质量、网络规模；从社会网络的职业结构的影响来看，其影响由大到小依次为政府职员、企业高管、银行职员和一般成员。从网络的关系亲疏结构来看，影响由大到小依次为朋友、亲戚、交易伙伴和一般成员。不过，家庭财富和信用水平同样是影响借贷成本的重要因素，特别是个人财富的影响极大。3.银行融资成本表6的第3列给出了各变量对中小企业银行融资成本的影响的检验结果。从网络总量指标来看，各变量的影响由大到小依次是社会网络的质量、家庭财富、网络弹性和网络规模；从社会网络的职业结构的影响来看，影响程度由大到小依次为银行职员、政府职员、家庭财富、企业高管和一般成员。以上两种情况中，企业的守信次数对于企业融资成本几乎都不具有影响；从网络关系亲疏结构来看，影响由大到小依次为财富、朋友、亲戚、交易伙伴、一般成员和守信次数。其中，个人财富的影响同样最大。4.民间融资成本注：（1）括号中的数字为标准差；（2）***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平；（3）所有结果均为稳健性方差下的模型结。表6的第4列给出了各变量对中小企业银行民间融资成本的影响检验结果。从网络总量指标来看，社会网络指标变量的影响由大到小依次是网络弹性、网络质量和网络规模；从社会网络的职业结构来看，影响程度由大到小依次企业高管、银行职员、政府职员和一般成员；从网络关系亲疏结构来看，由大到小依次为朋友、亲戚、纯交易伙伴和一般成员。在民间融资当中，无论是守信次数还是家庭财富都是影响融资成本的重要变量。5.银行融资与民间融资的差异总体而言，银行对社会网络质量和弹性的依赖程度更大，而民间融资对社会网络规模的依赖更高，这与Demir＆weitekamp（2007）、Fiorillo＆Sabatini（2011)的研究结论基本一致。除社会网络之外，家庭的财富总量和信用水平对民间融资的影响要高于二者对银行融资的影响。朋友对银行融资和民间融资两种融资类型的成本的影响都最为显著。
四、结论
