NBER美国国民经济研究局-NBER-History-Dependence-Cohort-Attachment-and-Job-Referrals-in-Networks-of-Close-Relationships_43页_581kb

总结：组织内部关系网络的形成、历史依赖与工作推荐

核心内容

本文探讨了组织内部关系网络的形成机制，特别是历史依赖（history dependence）和同届群体依附（cohort attachment）对网络结构的影响。此外，作者还分析了这些网络如何在组织成员流动后，通过工作推荐（job referrals）影响其他组织的网络结构。

主要观点

1. 关系网络的形成机制

   • 个体通过尝试与他人建立合作关系来学习彼此的匹配质量。
   • 成功的合作关系会成为其网络的一部分，而失败的则会被排除。
   • 随着时间推移，关系网络的形成会受到历史依赖的影响，即个体更倾向于与早期合作过的同事保持联系。

2. 历史依赖的纵向模式

   • 网络规模随个体在组织中的任职时间单调增长，但新增关系的形成会逐渐减少。
   • 在个体任职时间适中时，网络的结构呈现出“U”型的历史依赖模式：早期形成的网络占比较高，而近期形成的网络比例较低。
   • 这是因为随着网络规模扩大，个体对新关系的开放程度下降，而旧关系的持续性较强。

3. 同届群体依附（Cohort Attachment）

   • 组织内部的网络倾向于包含更多来自同一届招聘群体的成员。
   • 新加入的成员由于对现有网络的开放度较低，会更多地与同届成员建立联系，从而形成网络中同届成员占比高的现象。
   • 这一现象在组织中具有普遍性，也与现实中的观察结果相符。

4. 工作推荐的跨组织影响

   • 当网络成员被分配到不同组织时，他们倾向于推荐来自同一届群体的同事。
   • 这种推荐行为源于对过往成功合作关系的重视，从而影响其他组织的网络结构。

关键信息

• 模型设定：假设组织内成员为风险中性且对称，匹配质量分为高（$y_H$）和低（$y_L$）两类，概率分别为 $p$ 和 $1-p$。
• 网络增长模式：个体的网络规模 $n_t$ 随时间增长，但其增长速度受网络衰减率 $\delta$ 和匹配质量概率 $p$ 的影响。
• 匹配成本：匹配成本函数 $c(z_t)$ 是严格凸的，意味着随着网络规模扩大，成本递增。
• 纵向结果：个体与未知匹配质量成员的联系（$x_t$）随时间单调递减，而其网络价值随网络规模增加而上升。
• 跨截面预测：组织内部的网络结构表现出同届群体的高比例，这与组织中成员的开放度和匹配质量学习过程有关。
• 工作推荐机制：当个体被分配到新组织时，其推荐行为倾向于来自同一届群体的成员，从而影响新组织的网络结构。

理论贡献

• 本文提供了一个理论框架，解释了组织内部关系网络的形成、历史依赖和同届群体依附的机制。
• 该模型可用于分析组织内部网络的最优配置，并为理解非最优网络结构（如信息孤岛）提供基础。
• 模型还扩展到跨组织的情境，说明了工作推荐如何受历史关系的影响。

现实意义

• 本文的结果与已有实证研究相吻合，例如：
  • Wagner, Pfeffer, 和 O'Reilly III（1984）发现，同一时间进入组织的成员更倾向于沟通。
  • Zenger 和 Lawrence（1989）发现，工程师之间的工作沟通频率与任职时间相似性正相关。
  • Bandiera 等（2008）发现，同一入职日期的大学生更可能成为朋友。
  • Chen-Zion（2016）发现，来自同一届群体的同事更可能加入创业公司的网络。
• 这些结果表明，组织内部的网络结构对员工的流动、推荐和绩效有重要影响。

结构与方法

• 模型设定：基于Jovanovic（1979）的匹配模型，引入历史依赖和同届群体依附的概念。
• 动态分析：通过分析个体在不同时间点的匹配行为，推导出网络规模随时间的变化规律。
• 跨组织扩展：将模型应用于多个组织的情境，说明工作推荐如何受历史关系的影响。

结论

• 本文揭示了组织内部关系网络的形成机制，强调了历史依赖和同届群体依附对网络结构的塑造作用。
• 在组织成员流动的背景下，这些关系网络可能通过工作推荐机制影响其他组织的网络结构。
• 该模型为理解组织网络的演化提供了理论基础，并可作为分析组织内部和跨组织网络行为的工具。