農業全產業鏈下員工社會網絡及其績效研究*

李鐘慧

（南京農業大學經濟管理學院，江蘇南京 210095）

農業全產業鏈下員工社會網絡及其績效研究*

李鐘慧

（南京農業大學經濟管理學院，江蘇南京 210095）

文章通過農業全產業鏈生產模式下的企業，選擇A公司作為典型案例，采用二元Logistic模型、排序型Logistic模型、OLS模型分析員工個體層面和網絡層面的社會網絡指標，對其績效維度的影響機理進行研究，并建議相關企業在針對社會網絡進行員工管理時，應結合企業自身特性和部門間異質性，采取差異化管理，以提升員工績效。

農業全產業鏈 員工社會網絡 部門差異性 交互效應

當前，全產業鏈生產模式日益受到青睞，我國政府不斷借鑒西方國家農業全產業鏈生產模式，發揮優勢農業的龍頭帶動作用。

1 數據說明與樣本特征

1.1 調查設計與數據說明

文章數據源于項目組于2016年，在某肉雞全產業鏈企業進行的調查。通過該公司行政部、飼料加工部、種雞孵育部、雛雞孵化部、肉雞養殖部、屠宰加工部按分層比例抽樣的方法，分別抽取27人、8人、34人、18人、68人、150人作為調研對象。調查應用網絡調查技術，收集員工間信息交換活動，通過員工訪談和郵寄問卷2種方式，收集了總計239份問卷，有效問卷回收率為70.29%。

1.2 樣本特征與信度分析

被調查對象樣本分布均勻，與該企業員工總體分布比例特征相近。 此外，還對“員工績效”各變量進行了信度分析。該指標的評定通過公司評價和員工自評的方式進行，并將2種測評方式綜合作為員工的績效考評結果。

該量表信度分析采用一致性Cronbach’s系數對相關變量進行檢驗，CITC值基本在0.50左右，AVE＞0.50表示，該潛變量具有較好的收斂效度。該量表通過信度檢驗。

2 模型構建與變量選取

2.1 模型構建

該研究針對員工績效的不同衡量指標，采用二元 Logistic模型、排序型Logistic模型和OLS模型。

（1）對于因變量“員工在近3個月內是否獲得獎勵”，“是”取值1，反之則取值 0，屬于典型的二元模型（Binary Choice Model），采用二元 Logistic模型，該模型的具體表達式。

式中，iP為員工獲得獎勵的概率，n表示自變量的個數，

iχ表示第i個因變量，iβ表示第i個自變量或控制變量的回歸系數，ε表示殘差項。

（2）對于因變量“工作質量”、“工作效率”、“用在工作上的精力”、“完成工作的總量”、“員工創新能力”，采用排序Logistic模型，對績效影響因素進行分析，變量評定分為較差、基本達標、一般、較好 、很好5種情況，分別對應 0、1、2、3、4。模型表示式如下。

變量Z表示員工績效，?i表示所對應自變量或控制變量的回歸系數，iX表示第i個影響員工績效的自變量和控制變量，β表示截距。Z發生的概率和對數。

（3）對于因變量“員工綜合打分”和“因變量主成分提取量”，建立OLS模型，?分別為控制變量員工年齡、職位、工作年限、教育水平和各解釋變量的回歸系數，ε表示殘差項。

2.2 變量選取與度量

（1）網絡規模是指網絡成員與其他成員間所組成關系的數量。該文用被試者在調查問卷中所填寫的，在企業內和部門中，有效交往對象的數量來衡量網絡規模，1人計為1分依此類推，分值越大網絡規模越大。

（2）網絡強度是反映個體與網絡成員之間關系密切程度的指標。該研究設計問卷內容為“近3個月內與其聯系人進行工作溝通的次數”衡量聯系頻率，并借鑒李克特“五點法”，使調查對象對與其聯系的人員之間的感情進行整點打分（1～5分），加總后的得分除以其網絡規模的數值，作為反映網絡強度大小的指標。

（3）網絡多樣性。該文借鑒Reagans 與 Mc Evily提出的計算多樣性公式，將員工社會網絡的多樣性，劃分在不同部門領域的交往人數。Z代表交往人員所在的部門類型，PZ代表交往的人員來自Z部門所占的比例，DVk代表員工社會網絡多樣性指標。社會網絡多樣性的取值范圍在0～1之間，數值越大，多樣性越高。

表1 部門社會網絡分析

（4）網絡中心勢。該指標計算應用Freeman所提出的公式。Max（ iDC）代表網絡中最大中心性的值， iDC表示個體的中心性分值，n代表網絡規模。

（5）網絡密度。該文借鑒Ray Reagans提出的組織內部關系密度的衡量指標NDK。Zij代表員工i與員工j之間的關系強度，Ziq代表員工i在所有聯系者中關系強度最大的一項，NK指所調查部門內的員工總數。社會網絡密度在0～1之間，數值越大，密度越高。

3 數據分析與結果

3.1 員工社會網絡分析

文章應用 Ucinet和Netdraw 軟件，繪制了A公司的員工社會網絡結構圖。首先對公司整體員工網絡情況進行分析，A企業員工整體網絡密度較低，為0.04。中心勢為1.68%，即網絡對某些節點的集中程度不高。全網絡的累計度數量達到1954，最大值為42，最小值為0，平均度為11.70，度的標準差為9.47。網絡中心勢反映了關鍵節點在網絡結構中的作用，其起到了人際關系橋梁的作用。此外，還將整體社會網絡進行分割，比較不同部門之間的社會網絡指標，如表1所示。

3.2 回歸分析

針對公司“綜合打分”這一變量，該文采用0LS線性回歸分析，部門網絡強度和部門網絡中心勢P值分別為0.00和0.02、0.03，均達到顯著水平。表明，公司對員工的綜合評價，受部門內關系網絡集中程度、網絡密度大小和員工關系交流頻率的正向影響。最后，通過因子分析法，提取出各績效維度的1個主成分變量得知，員工的整體網絡規模、網絡強度、部門網絡規模、網絡中心勢、網絡密度的分別績效總值顯著（P＜0.01）。說明，員工在部門內部的社會網絡指標越大，績效越突出。

3.3 交互效應分析

Marsh等人指出，載荷大的指標應當配對相乘，即“大配大，小配小”原則。由此應按照Marsh等的建議，并根據具體的數據，選擇合適的配對方式。通過交互項的結構模型可以看出，交互項對工作績效產生正向影響，路徑系數為0.10。表明，對于員工在企業內的網絡規模而言，其參與社團程度越高，對其績效正向影響越顯著，即社團參與和整體網絡規模會對工作績效產生交互作用，交互作用是正向的，影響系數是0.1。

4 結論與啟示

文章在回歸分析中發現，集中度高的部門員工的工作效率和綜合考評績效突出，網絡密度大的部門對員工創新能力影響顯著。員工是否獲得獎勵，不僅受部門內部網絡規模的影響，還受到整體網絡規模的正向作用。員工不僅需要從部門篩選，還要得到企業高層管理者的普遍認可，這表明員工有意識地擴大關系網絡，能夠隱形提高他評的印象分數。對工作質量而言，其優劣主要受到內部網絡規模和網絡強度的影響，內部的關系網絡是影響工作質量的大部分原因。員工之間的聯系頻率增加，會有效作用于彼此之間的信賴感，促進工作信息和知識的吸收與理解。企業應有意識地削減員工之間的交流障礙，提供員工關系問題的反饋平臺。

作為非正式化工作經驗分享的重要途徑，人際社會網絡規模對于員工的工作知識的積累具有重要意義。員工個人的知識存量是員工進行知識活動的基礎和關鍵。對于籌建農業全產業鏈生產的企業來講，企業應將對員工交流的激勵措施，著重于部門內部的交流。

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國家級大學生創新訓練計劃 “貿易風險視角下涉農外資企業縱向整合行為研究”（201510307790）