本文在评述现有文献的基础上，针对当前企业社会资本测量研究存在的问题，提出高管团队社会资本概念，并率先对这一最新概念进行了具体操作化，采用结构方程模型方法建立了高管团队外部社会资本的二阶因子度量模型。

样本数据检验结果表明，模型拟合良好，各建构通过信度检验并具有较高的聚合效度和区别效度，能够可靠地度量高管团队社会资本这个复杂的多维理论建构。

[关键词］企业社会资本；高管团队社会资本；二阶因子模型[中图分类号］C91[文献标识码］A [文章编号］1006－169X （2010）11－0014－04张进华（1982－），男，湖北汉川人，华中科技大学管理学院博士生，研究方向为高管团队社会资本与企业战略管理。

（湖北武汉430074）■张进华基于二阶因子模型的企业社会资本测量研究伴随着社会资本研究在社会学、经济学中的兴起，企业社会资本已成为管理学研究的热点。

现有企业社会资本理论研究主要集中于概念确立（Adler &Kwon,2002）、维度划分以及作用机制的探讨（Nahapiet &Ghoshal ，1998），而实证研究则重在探索企业社会资本对企业经营绩效（Shi ，Hu and Fu ，2006；Reed and Srini -vasan ，2009）、产品创新（Tsai &Ghoshal ，1998；Subrama -niam and Youndt ，2005）、行业网络形成（Koka and Prescott ，2002；Knoke ，2009）的影响作用，侧重于企业社会资本测量的研究较为少见。

企业社会资本作为学者们从社会生活中总结和归纳出的一种理论建构，无法被直接或间接地从社会中观察到，因而难以量化。

由于没有统一规范的测量体系，学者们通常从各自研究角度出发，对企业社会资本的测量多种多样，差异较大，相关的研究结论也无从比较，阻碍了企业社会资本实证研究的进一步发展。

有鉴于此，本文试图在分析和总结现有相关文献的基础上，对企业社会资本的测量作些有益尝试。

一、现有企业社会资本测量研究存在的问题对企业社会资本的测量多附属于实证研究社会资本影响企业战略选择、知识共享、产品创新和经营结果的文献中。

他们通常局限于企业家个人层次，仅仅用几个指标来简单代替企业社会资本。

随着现代企业管理制度的不断完善，权力制约与集体决策的精神在企业中逐渐盛行，高管团队已经取代企业家个人成为企业最高战略的制定者和执行者，负责整个企业的组织与协调。

企业家资本社会资本已无法代表企业社会资本（刘林平，2006）。

另一方面，一些文献(如Liao &Welsc,2003；韦影，2007a ；钱士茹&韩瑜，2008)在研究企业外部社会资本的功效时，经常采用Nahapiet &Ghoshal （1998）提出的结构维、关系维、认知维的分类法，实际上是对这一理论框架的一定程度上的误用。

从Nahapiet &Ghosha （1998）对结构维、关系维、认知维各自的定义来看，这一分类标准有一个隐形的前提，那就是“网络的边界是明确的”，也就是说结构维、关系维、认知维是考察的某一具体网络内部各单元之间的联系及其属性，是属于企业内部社会资本(bonding social capital)的范畴。

而企业外部社会资本一个最明显的特征就是———外部联系网略的界限是不确定的，因此，Nahapiet and Ghoshal （1998）的三维度分类方法不适合企业外部社会资本的测量，在此基础上进行的企业外部社会资本测量也必然是有误差的。

二、高管团队社会资本概念的提出针对以上问题，Shipilov &Danis(2006)结合企业社会资本理论和高阶理论首次提出了高管团队社会资本概念。

高阶理论(Upper Echelons Theory)认为，高管团队而非企业家个人是企业的关键决策者，企业经营结果Journal of Finance and Economics金融与经济2010.11(如绩效、创新和战略决策)是企业高管团队成员价值观和认知观的体现(Carpenter,Geletkanycz and Sanders, 2004)。

然而，Shipilov&Danis(2006)只是对高管团队社会资本的一种定性分析，并未给出具体的测量方法，在此基础上的后续研究也是理论推导，目前还没有看到相应的测量研究。

中国是一个十分重视“关系”的社会，尤其是与外部利益相关者的关系。

大部分中国学者在研究企业社会资本理论时，实际上讨论的都是企业外部社会资本。

基于这方面原因，本文接下来将重点探讨高管团队外部社会资本的测量。

本研究将企业高管团队定义为企业董事长、总经理和财务总监。

三、高管团队外部社会资本测量模型高管团队外部社会资本是将企业高管团队作为一个整体，考察其外部关系网络中实际的或潜在的资源的集合。

此时，企业只是外部关系网络中的一个节点，等同于一个个体行为者。

因此，高管团队外部社会资本可以借鉴个人社会资本的测量方法。

1.高管团队外部社会网络分类根据高管团队对外联系对象的性质，本文将高管团队外部社会网络划分为高管团队与政府部门的联系，与销售商、客户及行业协会的联系，与科研院所、高校及技术中介组织的联系以及与银行、供应商及同行业其他企业的联系四类，不同的网络类型吸纳或动员不同类型的资源，可依次称为高管团队政府社会资本、高管团队市场社会资本、高管团队技术社会资本和高管团队支持社会资本。

考虑到与供应商以及与同行业其他企业的联系对企业的影响较小，本文不予考虑，因此，高管团队支持社会资本可以进一步精炼为高管团队金融社会资本。

以上四类网络基本囊括了高管团队对外所有联系，可以比较全面和准确地衡量高管团队外部社会资本拥有情况。

2.高管团队外部社会资本的二阶因子模型在个人社会资本测量中，主要从个人网络的结构和网络中嵌入的资源两方面进行考察。

描述网络结构的指标有网络规模、网络成分以及网络密度，而网络嵌入资源则通常由网络成员社会地位来衡量。

因此，本文将从网络规模、网络密度和网络嵌入资源三个方面去分别衡量高管团队外部社会资本的四个组成部分。

网络规模通常由网络成员数量来衡量，本文设置以下四个问题来测量：“上一年中您所接触的政府职员数量”、“上一年中您所接触的销售商以及客户人数”、“上一年中您所接触的科研院所、高校及技术中介组织人员数量”、“上一年中您所接触的金融从业人员数量”。

网络密度指网络成员间联系的频率，反映网络成员间联系的紧密程度。

设置以下四个问题来度量：“上一年中您与政府职员联系的次数”、“上一年中您与销售商及客户联系的次数”、“上一年中您与科研院所、高校及技术中介组织人员接触次数”、“上一年中您与金融从业人员联系的次数”。

以上问题所度量的是每各类型所有联系纽带(ties)的总频数，而不是单一纽带联系的“频率”，因此需要将相应的联系次数指标除以联系对象数量指标，最后得到的值才能反映成员间联系的平均频繁程度。

网络嵌入资源主要考察网络成员所拥有的社会资源情况，该指标通常由位置生成法(position-generator)得到。

具体就是将高管团队联系对象在各自职业类型中的社会地位赋予不同分值，然后加总各联系对象的得分，为了剔除人数优势的影响(联系对象的数量越多，加总得分自然就高)，还必须将加总后得分除以联系对象数量，最后得到的指标即可反映高管团队所接触的该类联系对象在其从业领域内的平均社会地位。

为此，对政府从业人员职务等级定义如下：科员级为1分，正科级为2分，正处级为3分，正局级为4分，余下依此类推，相应副职赋分取相临两级别的中值，如副处级为1.5。

销售商与客户的社会地位由他们在各自行业内的总资产排名来确定，分为小型、中型和大型三档，分别赋值为1、2、3，具体属于哪一档，由应答者确定。

科研院所、高校及技术中介组织等联系对象社会地位根据其职称等级来赋值，具体说来为，初级职称(研究实习员、助教和技术员)赋值为1，中级职称(助理研究员、讲师和工程师)赋值为2，高级职称(副研究员、副教授和高级工程师)赋值为3，正高级职称(研究员、教授和教授级高级工程师)赋值为4，享受国务院特殊津贴专家、学者和技术人员赋值为5。

在中国，企业与金融机构联系主要是指与银行机构的信贷部门联系，以求获取资金支持，因此定义银行从业人员职务等级如下：支行信贷部门经理赋值为1，支行行长为2，分行信贷部门经理为3，分行行长为4，总行信贷部门经理为5，总行行长为6。

对同一企业有分别来自于董事长、总经理和财务总监的三份问卷，为防止“重叠联系”的影响(如董事长和总经理同时与某一联系对象有接触)，须对由同一企业的三份问卷所计算得到的网络规模、网络密度和网基于二阶因子模型的企业社会资本测量研究络嵌入资源等指标分别简单平均，最后得到的数值才能准确代表该企业高管团队外部社会资本拥有情况。

具体测量模型如图1。

图1高管团队外部社会资本二阶因子测量模型注：括号中的数值为相应路径系数的t值四、模型检验1.样本与数据本部分将利用中国制冷空调设备制造企业的数据来检验上文提出的高管团队外部社会资本测量模型。

数据收集采用问卷调查的方式。

本次调查由中国制冷空调协会组织实施。

每一企业邮寄3份问卷，分别由该企业董事长、总经理和财务总监填写。

随机选择300家企业，共发放问卷900份，回收664份，问卷回收率73.8%，剔除掉数据缺失企业(没有集齐三份问卷或者问卷中数据缺失)，得到212家企业共计636份有效问卷。

样本统计信息如表1所示。

表1样本描述信息2.信度和效度检验信度检验采用Cronbach’s a系数法。

通常认为a 系数高于0.7才是合适的。

模型中网络规模、网络密度与网络嵌入资源三个一阶潜变量的a系数分别为0.837、0.745和0.721，均满足这一要求，表明问卷所得数据具有较高的可信度。

建构效度采用结构方程模型中的二阶验证性因子分析来检验。

企业外部社会资本（Model1）和内部社会资本（Model2）的二阶因子结构模型拟合指数如表2，各拟合指数均符合要求，显示模型具有较好的拟好效果。

表2模型整体拟合指数结构方程模型不仅给出各路径系数估计值，还同时给出相应t值，如图1。

由图中可以看出，所有的路径系数均达到5%的显著性水平（t值大于1.96），表示各指标对一阶因子、一阶因子对二阶因子具有较强的解释性，即各建构具有较高的聚合效度(convergent validi-ty)。

此外，所有的路径系数在方向上与理论预期一致，进一步地支持了测度模型的整体效度。

为检验各建构的区别效度（discriminant validity），本文对模型中的12个指标进行了因子分析。

因子分析采用正交化旋转的主成分分析法，按照特征值大于1的原则提取3个公因子。