第五节 数据与方法

本书所用数据来自2009年6月西安交通大学公共管理与复杂性科学研究中心组织进行的“西安市中小企业组织结构与团队绩效”课题抽样调查。本次调查的实施地点为陕西省西安市高新技术产业开发区（以下简称“西安高新区”），西安高新区是一个代表西安与西部高新科技产业前沿的领地，以其众多的“第一”成为陕西和西安最强劲的经济增长极和对外开放的窗口。

西安高新区内有各类企业4000余家，其中中小企业占据了绝大多数，本次调查选取西安高新区内4家中小企业为研究对象，采取整群抽样的形式，对YZ、BD、SL和YB4家公司共455名员工进行问卷调查，回收问卷350份，其中有效问卷336份。问卷回收率达76.9%，有效问卷回收率为73.8%，问卷有效率达95%。问卷发放和回收情况如表1-2所示。

表1-2 抽样调查基本情况

资料来源：《2009年西安市组织结构与团队绩效调查》。

本书依据系统工程的思想和原理构建了组织结构与员工绩效的分析框架，结合管理学和社会学方法，综合运用社会网络分析（包括传统社会网络和复杂社会网络分析）和统计学分析等技术进行分析。

利用传统社会网络分析方法，本书分析了4个中小企业的正式关系网络，即工作关系网络和非正式关系网络，包括社会交往网络、上司意愿网络、发展促进网络、工作替代网络、离职讨论网络等；本书利用传统的社会网络分析方法，分析了上述网络的微观、中观和宏观结构特征；本书还利用复杂社会网络分析方法，完成了上述两类网络的复杂整体网络特征分析，包括三个方面：一是微观层次的无标度特征与连接倾向性分析；二是改进了基于复杂网络分析的社群结构探测算法并分析了中小企业员工社会网络的社群结构；三是分析了中小企业员工社会网络的小世界特征。具体分析方法包括社会网络分析方法如结构洞分析、凝聚子群分析和核心—边缘结构分析等，复杂网络分析方法有小世界特征分析、社群结构分析、无标度特征分析及仿真分析，统计分析方法有列联表分析。分析软件有SPSS软件、SAS软件、MATLAB软件、UCINET软件和Pajek软件等。如表1-3所示。

表1-3 分析方法及所采用软件

除了上述网络特征分析之外，在分析网络对绩效的影响时，本书将采用OLS回归模型，将个人主观绩效和客观绩效分别作为因变量，以网络变量作为主自变量，并控制住个体的特征属性，寻求个人绩效的影响因素。

总之，通过网络结构指标及其影响进行研究，把传统的社会网络和复杂网络分析方法相结合，有利于全面揭示中小企业的社会网络结构，认识网络对个人绩效以及团队绩效的正面影响，对于全面加强中小企业的团队建设及促进个人和团队绩效都具有重要的借鉴意义。