De invloed van sociaal en menselijk kapitaal op het inkomen van

De invloed van sociaal en menselijk
kapitaal op het inkomen van
Nederlandse managers
Ed A.W. Boxman, Hendrik D. Flap en Paul M. de Graaf*
Sum m ary
The interplay between social and human capital in the income attainment proces o f
Dutch managers
IVe discuss the interplay between social and human capital in the income attainment
process of managers. A multivariate analysis o f a 1986187 sample o f 1359 top ma­
nagers o f large companies in the Netherlands indicates that social capital (external
work contacts, memberships) has a substantial independent effect on income, net o f hu­
man capital (education, experience) and position level (number o f subordinates). Fur­
thermore, human and social capital interact in the income attainment process. Social
capital helps at any level o f human capital, whereas differences in human capital do
not make a difference at the highest levels o f social capital. The analysis shows that in
industrial society, social networks still may play a role comparable in size to that o f hu­
man capital.
1. Inleiding tot het probleem
De communis opinio in de sociologie en economie luidt dat het menselijk ka­
pitaal de kritische factor is voor de levenskansen die iemand heeft in de wes* De auteurs zijn vermeld in alfabetische volgorde. Ze zijn verbonden aan de Faculteit Sociale
Wetenschappen van de Universiteit te Utrecht. Ed Boxman werkt als onderzoeker aan een door
NWO ondersteund project bij het Interuniversitair Centrum voor Theorievorming en Methodenontwikkeling (ICS). Henk R a p is universitair docent sociologie en is verbonden aan het
ICS. Paul de Graaf verricht onderzoek in het kader van een KNAW-Fellowship. Een eerdere
(Engelstalige) versie van dit artikel is gepresenteerd op de ‘European Conference on Social
Network Analysis’ (29-30 juni 1989, Universiteit Groningen). We bedanken Theo Mensen en
Arie Glebbeek voor hun hulp ten tijde van de dataverzameling. Ronald S. Burt en Reinhard
Wippler gaven waardevolle kritiek op een eerdere versie van dit artikel.
Mens en Maatschappij, 65e jaargang, nr 4, november 1990
379
terse industriële samenleving. Terwijl in de voor-industriële samenleving ver­
wantschapsbetrekkingen en patronageverhoudingen bepalend waren voor ie­
mands maatschappelijke positie, zouden individuele capaciteiten doorslagge­
vend zijn geworden. Reeds enige jaren vindt er op het raakvlak van stratificatie-onderzoek en sociaal-netwerkonderzoek echter een discussie plaats ovei
het blijvende belang van sociale netwerken bij de verdeling van levenskansen
in de hedendaagse samenleving (Lin, Vaughn & Ensel, 1981; Bridges & Villemez, 1986; Marsden & Hurlbert, 1988; De Graaf & Flap, 1988). De voorlopige
uitkomst van deze discussie is dat sociale netwerken nog steeds van aanzienlijk
belang zijn voor de levenskansen van mensen. Dit geldt zelfs voor hun kansen
op de arbeidsmarkt, toch bij uitstek de plaats waar op meritocratische wijze
personen met uiteenlopende talenten en vaardigheden aan posities zouden wor­
den gekoppeld.
Uitgangspunt is dat, naar analogie met menselijk kapitaal, het sociale net­
werk waarover iemand beschikt kan worden beschouwd als een hulpbron, een
middel om doelen te bereiken. Anders gezegd; iemands persoonlijke sociale
netwerk en al de hulpbronnen waartoe deze persoon toegang heeft dankzij dit
netwerk, kunnen worden geïnterpreteerd als zijn of haar sociale kapitaal (Bourdieu, 1980; Lin, 1982; Flap, 1988; Coleman, 1988). De omvang van het sociaal
kapitaal is een combinatie van het aantal mensen waarvan verwacht kan wor­
den dat ze hulp bieden en de hulpbronnen die deze mensen tot hun beschikking
hebben.
In dit artikel onderzoeken we de invloed die menselijk en sociaal kapitaal
uitoefenen op één specifiek aspect van levenskansen, namelijk op het bereikte
inkomensniveau. Daarbij zijn we niet alleen geïnteresseerd in de relatieve bij­
drage van beide hulpbronnen, maar vooral ook in hun gezamenlijke invloed et
wisselwerking. Ter beantwoording van deze onderzoeksvragen hanteren we
een drietal hypothesen.
Zoals al aangegeven is sociaal kapitaal een produktiemiddel dat betere le­
vensomstandigheden produceert. Campbell, Marsden en Hurlbert (1986) noe­
men dit het ‘network-as-resources’ argument: mensen zullen een beter leven
hebben indien zij over meer en betere sociale hulpbronnen beschikken. Onze
eerste hypothese zegt dat dit eveneens zal gelden voor het inkomensverwervingsproces. Vermoedelijk functioneert sociaal kapitaal in de beroepscarrière
deels onafhankelijk van menselijk kapitaal (opleidingsniveau, kwalificaties,
ervaring). Of anders gezegd: sociaal kapitaal zal een direct effect uitoefenen op
de hoogte van het verworven inkomen.
De tweede hypothese heeft betrekking op de samenhang tussen de beide vor­
men van kapitaal. In het algemeen veronderstellen we dat hulpbronnen waar­
over personen beschikken benut zullen worden om weer andere soorten hulp^
380
bronnen te produceren. In het bijzonder valt te verwachten dat personen met
meer werkervaring (een aspect van menselijk kapitaal) daarmee sociaal kapi­
taal zullen produceren. Granovetter (1988, p. 193) zegt bijvoorbeeld dat: ‘The
raeaning o f individuals’ history o f mobility is inadequately captured by human
Capital arguments. As one moves through a sequence of jobs, one acquires not
only hum ancapitalbut also (...) a series of coworkers whonecessarily become
aware of one’s capabilities and personality.’ Met een variatie op een titel van
een recente publikatie op dit gebied (Coleman, 1988) zou men dit idee als volgt
uit kunnen drukken: ‘menselijk kapitaal in de produktie van sociaal kapitaal’.
De derde hypothese, die verwant is aan het vorige argument, ontlenen we
aan Bourdieu en Coleman en heeft betrekking op de interactie tussen menselijk
en sociaal kapitaal. Volgens beide auteurs vermenigvuldigt sociaal kapitaal de
opbrengsten van menselijk kapitaal. Hoe meer sociaal kapitaal men heeft, des
te groter de opbrengst van menselijk kapitaal zal zijn. In de woorden van Bour­
dieu: i e capital social peut multiplier le rendement du capital économique et
du capital culturel’ (Bourdieu and De Saint Martin, 1978, p. 28). Toegespitst
op het inkomensverwervingsproces wil dit zeggen dat personen met meer so­
ciale hulpbronnen meer inkomen aan hun opleidingsniveau en werkervaring
kunnen ontlenen. Coleman (1988) hanteert een overeenkomstige redenering
als hij beweert dat ouders met meer sociaal kapitaal er beter in slagen hun hulp­
bronnen ten goede te laten komen aan de opleidingskansen van hun kinderen.
In deze bijdrage zullen we deze drie hypothesen toetsen op een welomschre­
ven beroepsgroep, namelijk die van managers in grote bedrijven. Onderzoek
naar de relatie tussen sociale hulpbronnen en beroepssucces heeft zich tot nu
toe hoofdzakelijk toegelegd op beroepshoogte. Wij richten de aandacht op het
verworven inkomensniveau omdat dit waarschijnlijk een minstens zo belang­
rijke indicator van beroepssucces vormt (vergelijk Bridges & Villemez, 1986;
Marsden & Hurlbert, 1988).
Het resterende deel van dit artikel is als volgt ingedeeld. We beginnen met
een beschrijving van onze gegevens over Nederlandse managers en we presen­
teren de meetinstrumenten voor de relevante variabelen zoals die in de analyse
zullen worden gebruikt. In de analyseparagraaf toetsen we de hypothesen. We
gaan allereerst na of sociaal kapitaal inderdaad het inkomensverwervingspro­
ces los van menselijk kapitaal beïnvloedt. Tevens bepalen we of menselijk ka­
pitaal kan worden gebruikt om sociaal kapitaal te verkrijgen. In de volgende
stap analyseren we mogelijke interactie-effecten. We gaan na of menselijk en
sociaal kapitaal alternatieve middelen voor hetzelfde doel zijn, dat wil hier zeg­
gen, het verwerven van een goed inkomen. Kunnen deze middelen elkaar ver­
vangen? Vergroot sociaal kapitaal, zoals verwacht, de opbrengsten van het
menselijk kapitaal? Als laatste onderdeel van de analyse zullen we een poging
Mens en Maatschappij, 65e jaargang, nr 4, november 1990
381
doen om de invloed te verkennen die uitgaat van de institutionele context, ma
name de marktsector en de bedrijfsgrootte, waarbinnen het inkomensverwer
vingsproces plaats vindt. We besluiten onze argumentatie met een samenvat­
ting van de voornaamste conclusies van onze analyse en een bespreking van
enkele van de vragen die onbeantwoord zijn gebleven.
2. Data en meetinstrumenten
2.1. D a ta
Het gebruikte data-bestand van managers is betrekkelijk uniek. Gegevens die
gebruikt kunnen worden voor wetenschappelijk onderzoek over de recrutering
van managers en hun beroepscarrière zijn schaars. Voor zover ons bekend, is
er geen andere data-set in Nederland die zowel indicatoren bevat voor het men­
selijk als het sociaal kapitaal van managers.
De gegevens werden verzameld in het kader van een onderzoek naar de ar­
beidsmarktoriëntatie en het arbeidsmarktgedrag van hoger personeel (Boxman,
1987). Het data-bestand bevat de antwoorden op een schriftelijke enquête zoals
gegeven door 1402 Nederlandse managers werkzaam in bedrijven met meer
dan 50 werknemers. De managers werden op de volgende manier voor het on­
derzoek geselecteerd: uit een adressenbestand van alle adressen van Neder­
landse bedrijven met meer dan 50 werknemers (8746) is ‘ad random’ een steek­
proef getrokken van 4000 adressen. Aan deze adressen werden enveloppen met
vragenlijsten gestuurd. De adresstickers op de enveloppen waren voorzien van
een zogenaamde ‘ter attentie van ... ’ regel. Op de puntjes werd een functie­
aanduiding vermeld, zoals bijvoorbeeld: ‘ter attentie van de algemeen direc­
teur’. Zo kon worden gevarieerd naar een vijftal voor het onderzoek interessan­
te ‘decision makers’ (algemeen directeur; hoofd personeel & organisatie; ma­
nager inkoop; manager verkoop; en financieel-administratief manager). Naar
elke functie-categorie werden 800 enquêtes verstuurd. In de bijbehorende in­
troductiebrief stond het verzoek om, indien een functie niet voorkwam in het
bedrijf, de vragenlijst te laten invullen door hetzij de algemeen directeur, hetzij
het hoofd produktie/automatisering. Omdat in enkele bedrijven de vragenlijst
werd ingevuld door een leidinggevende op middle-management niveau, zijn
deze managers in een aparte categorie geclassificeerd. De respons op het on­
derzoek was 35,2% (N = 1402). Vanwege missende waarden en door het toe­
passen van ‘list-wise deletion’ is het aantal respondenten dat is gebruikt voor
de analyses teruggebracht tot 1359. Onze onderzoekspopulatie bevat 38,4% al­
gemeen directeuren, 16,7% managers personeel & organisatie, 12,3% com­
382
mercieel managers, 20% financieel-administratief managers, 7,7% managers
produktie/automatisering en 4,9% managers met een functie op middle ma­
nagement niveau. Het leeuwedeel van de onderzoekspopulatie bestaat uit man­
nen (96,2%).
De non-respons in het onderzoek was betrekkelijk groot. We hebben geen
indicaties omtrent een eventuele vertekening die hierdoor is ontstaan. Andere
publiek toegankelijke gegevens over managers zijn zoals gezegd schaars. Onze
verwachting is wel dat managers uit grote bedrijven zijn oververtegenwoor­
digd omdat bepaalde management-functies, zoals die van manager personeel &
organisatie, nauwelijks voorkomen in bedrijven met minder dan honderd werk­
nemers. We kunnen echter niet precies nagaan in welke mate dit het geval is,
omdat we alleen nauwkeurige informatie hebben over de vestiging waar de ma­
nagers werken en niet over de gehele organisatie. Wel weten we dat 65% van
de oorspronkelijke steekproef bestaat uit adressen van bedrijven met meer dan
100 werknemers. Het blijkt dat 55% van onze respondenten werkt in vestigin­
gen met meer dan 100 werknemers. Dat dit percentage lager is, was ook logisch
te verwachten aangezien het wèl mogelijk is dat grote bedrijven (qua perso­
neelsomvang) grote vestigingen hebben, maar niet dat kleine bedrijven grote
vestigingen hebben. O f een eventuele oververtegenwoordiging van grote be­
drijven de onderzoeksresultaten heeft beïnvloed, zullen we controleren door
onze steekproef van managers in tweeën te splitsen naar de grootte van de be­
drijfsvestiging waar ze werken en door daarop enkele aanvullende analyses te
verrichten.
2.2. M eetinstrum enten
Menselijk kapitaal wordt gemeten aan de hand van drie indicatoren. Formele
vooropleiding is afgemeten aan het totaal aantal jaren vooropleiding, terwijl
werkervaring is geïndiceerd door het aantal jaren dat verlopen is nadat de op­
leiding werd afgesloten. De derde indicator wordt gevormd door het aantal eer­
der vervulde functies binnen het bedrijf.
In arbeidsmarktonderzoek is tot nu toe het beroepsprestige van de persoon
die als contactpersoon optrad bij het vinden van een baan als belangrijkste in­
dicator gebruikt voor het totale volume aan sociaal kapitaal. Nadeel van deze
praktijk is dat daarmee slechts een zeer klein deel van het totale volume van ie­
mands sociale kapitaal in kaart wordt gebracht. Daarom zullen wij een meer di­
recte meting van dat totale volume gebruiken. Daartoe hebben we twee indica­
toren tot onze beschikking. De eerste, werkcontacten, wordt gevormd door een
schaal, gebaseerd op de frequentie van contacten met functionarissen in andere
bedrijven, in het bijzonder met personen in andere organisaties met eenzelfde
Mens en Maatschappij, 65e jaargang, nr 4, november 1990
383
functie, opleiding en ongeveer hetzelfde aantal ondergeschikten. De schaal
werd geconstrueerd met behulp van een Mokken-schaal procedure, een pro­
gramma voor ééndimensionele schaalanalyse (zie Niemöller, Van Schuur &
Stokman, 1980). De tweede indicator bestaat uit het aantal lidmaatschappen
van elite-clubs, zoals Rotary en Lion’s, alsmede uit lidmaatschappen van be­
roepsorganisaties. Deze indicator telt vijf categorieën, lopend van geen lid­
maatschappen tot vier of meer lidmaatschappen.
Inkomen is geïndiceerd door het bruto jaarinkomen in guldens (inclusief de
waarde in geld van andere tegemoetkomingen, de zogenaamde emolumenten,
als een auto of telefoon van de zaak en dergelijke). De categorieën zijn: minder
dan f 50.000; f 50.000 tot f 70.000; f 70.000 tot f 100.000; f 100.000 tot
f 150.000; en f 150.000 of meer. In de analyses hebben we de natuurlijke loga­
ritmen genomen van de categorie-gemiddelden om een normaal verdeelde va­
riabele te verkrijgen.
Als een maat voor de positie die een manager heeft bereikt binnen een orga­
nisatie, hebben we de natuurlijke logaritme van het aantal direct en indirect on­
dergeschikten van de managers genomen. Hoewel andere indicatoren beschik­
baar waren, waaronder bijvoorbeeld de genoemde functie-aanduidingen als'
commercieel manager, geven we de voorkeur aan deze indicator omdat die cor­
rigeert voor de bedrijfsgrootte. Een directeur van een bedrijf met honderd
werknemers kan in onze operationalisering in dezelfde categorie terecht komen
als een commercieel manager werkzaam in een groter bedrijf.
In de Appendix staan de gemiddelden, de standaard deviaties, en de scheef­
heid van alle variabelen alsmede de correlatiecoëfficiënten tussen de variabe­
len. Met uitzondering van de variabele ‘aantal functies’, welke nogal scheef is
verdeeld, zijn alle variabelen tamelijk normaal verdeeld. In de Appendix wordt
eerst informatie gegeven over de gehele onderzoekspopulatie en vervolgens
over vier subgroepen, ingedeeld naar het niveau van sociaal kapitaal.
2.3. A nalyse
De meeste managers in onze steekproef verwierven hun baan via informele
middelen (61%).' Zij werden ingelicht door een familielid, een kennis of een
collega, of ze werden rechtstreeks benaderd. Er zijn enige verschillen waar te
nemen tussen managers van verschillend functieniveau. Hoe hoger de positie
die managers binnen hun organisatie innemen, des te groter de kans dat sociale
relaties voor de match tussen de kandidaat en de open positie hebben gezorgd:
de percentages variëren van 52% voor het middle management tot 71 % voor de
algemeen directeuren. De hoogte van het opleidingsniveau hangt niet samen
met de inzet van informele contacten en er is evenmin een verschil aanwezig
384
tussen mannen en vrouwen (zie Boxman & Flap, 1990).
De eerste hypothese betreft het onafhankelijke effect van sociaal kapitaal in
het inkomensverwervingsproces, los van menselijk kapitaal. Om voordeel te
kunnen trekken uit het feit dat onze data-set meerdere indicatoren bevat voor
de relevante kenmerken gebruiken we lineair structurele (LISREL) modellen
(Jöreskog & Sörbom, 1986). LISREL heeft als belangrijkste voordeel dat meeten structurele modellen gelijktijdig kunnen worden geschat. Alle covariantiematrices die worden gebruikt in de komende LISREL-analyses zijn te vinden
in de Appendix.
Figuur 1 geeft het basismodel weer. Scholing, werkervaring en het aantal
eerder vervulde functies binnen dezelfde onderneming vormen de indicatoren
voor menselijk kapitaal. De omvang van het aantal werkcontacten en het aantal
lidmaatschappen zijn de indicatoren voor sociaal kapitaal. De meetmodellen
voor menselijk kapitaal en sociaal kapitaal werden verschillend geconstrueerd.
Sociaal kapitaal wordt gemeten met behulp van een factormodel, terwijl men­
selijk kapitaal wordt gemeten met behulp van een MIMIC (multiple indicators,
multiple causes) model. We maakten voor het meetmodel voor menselijk kapi­
taal geen gebruik van de meer traditionele factoranalytische benadering, omdat
de indicatoren van menselijk kapitaal niet logisch samenhangen. Het is zelfs
aannemelijk dat vanwege de historische toename in onderwijsdeelname, scho-
Figuur 1. Basis-model (deviance = 3.71, d f= 5), gestandaardiseerde coëfficiënten
Mens en Maatschappij, 65e jaargang, nr 4, november 1990
385
ling, gemeten als de duur (of lengte) van de schoolcarrière, en werkervaring,
gemeten als de duur van de beroepscarrière, helemaal niet of zelfs negatief sa­
menhangen. Dit zou de constructie van een factormodel ernstig aantasten. Het
is daarentegen wel aan te nemen dat de indicatoren voor sociaal kapitaal posi­
tief samenhangen.
Het structurele deel van het model is eenvoudig: menselijk kapitaal voor­
spelt sociaal kapitaal, terwijl zowel menselijk als sociaal kapitaal van invloed
zijn op het verworven inkomen. De cruciale test van het ‘network-as-resources’ argument is natuurlijk te vinden in het directe effect van sociaal kapitaal
(onafhankelijk van het effect van menselijk kapitaal) op inkomen.
Figuur 1 laat de gestandaardiseerde coëfficiënten van het basismodel zien.
De coëfficiënten van de meetmodellen laten zien dat de voornaamste indicator j
van menselijk kapitaal wordt gevormd door scholing, maar werkervaring en
het aantal eerder uitgeoefende functies hebben eveneens een eigen direct effect (
op het verworven inkomen. Sociaal kapitaal kent als belangrijkste indicator het
aantal werkcontacten. Het aantal lidmaatschappen van clubs en verenigingen
vervult een minder belangrijke rol. De coëfficiënten in het structurele model
(welke overeenkomen met padcoëfficiënten) laten zien dat sociaal kapitaal tot
op zekere hoogte wordt voorspeld door menselijk kapitaakmensen met meer
menselijk kapitaal hebben tevens meer sociaal kapitaal. De proportie verklaar­
de variantie in sociaal kapitaal is niet zo groot en bedraagt ongeveer 10%. Belangrijker is echter de constatering dat zowel menselijk als sociaal kapitaal het
inkomensniveau beïnvloeden. De effecten zijn ongeveer even groot: menselijk
kapitaal heeft een effect van 8 = 0.34 en sociaal kapitaal een effect van 6 = 0.36
op inkomen. Zowel onze eerste als onze tweede hypothese wordt dus beves­
tigd.
We kunnen niet geheel vertrouwen op deze demonstratie van het belang van
sociaal kapitaal als hulpbron in de carrière van managers. We moeten voorzich­
tig zijn vanwege onze cross-sectionele onderzoeksopzet. Sociaal kapitaal,
menselijk kapitaal en inkomen zijn gemeten in dezelfde periode van de carrière
van de manager. Het terechte bezwaar kan worden gemaakt dat het volume aan
sociaal kapitaal varieert over de carrière. Daarom zou de relatie tussen sociaal
kapitaal en inkomen misschien niet te wijten zijn aan een direct effect van so­
ciaal kapitaal op inkomen. Een alternatieve verklaring voor deze samenhang
zou gevonden kunnen worden in een gezamenlijke afhankelijkheid van de be­
reikte positie van de managers. Gedurende de ontwikkeling van hun carrières,
terwijl ze stijgen naar hogere niveau’s binnen hun ondernemingen, kunnen ma­
nagers tegelijkertijd sociaal kapitaal en inkomen verwerven. Hoewel zo’n al­
ternatieve verklaring niet definitief kan worden weerlegd in een cross-sectio­
nele onderzoeksopzet, willen we hier toch iets nader op ingaan. We zullen al386
tematieve modellen beproeven die ons vermoeden omtrent het achterliggende
proces, namelijk dat er een direct effect van sociaal kapitaal binnen het inkomensverwervingsproces van managers bestsaat, aannemelijk maken.
Daartoe voegen we aan het basismodel het positieniveau van een manager
toe zoals dat wordt geïndiceerd door de logaritme van het aantal ondergeschik­
ten waaraan hij of zij leiding geeft. Dit biedt een controle voor de mogelijkheid
dat sociaal kapitaal slechts een reflectie is van iemands positie binnen zijn of
haar organisatie. Het uitgebreide model wordt weergegeven in figuur 2, waarin
het positieniveau is geplaatst tussen, aan de ene kant, menselijk kapitaal, en aan
de andere kant, inkomen.
Het uitgebreide model wordt eerst geschat zonder de relatie tussen positie en
sociaal kapitaal te modelleren. Verondersteld werd dat menselijk kapitaal van
invloed is op het positieniveau, sociaal kapitaal en inkomen. Verder bevatte het
model directe effecten van positie en sociaal kapitaal op inkomen. Dit model
paste niet zo goed bij de data (een likelihood ratio van L2 = 91.9 bij 9 vrijheids­
graden); de voornaamste reden hiervoor bleek te zijn gelegen in het ontbreken
van een parameter die de samenhang tussen positie en sociaal kapitaal model­
leert. Omdat de oorzakelijke volgorde in deze samenhang verre van duidelijk
is - aan de ene kant zijn er goede gronden om te veronderstellen dat een hogere
Figuur 2. Model uitgebreid met positieniveau (deviance = 21.52, d f = 8), gestandaardiseerde
coëfficiënten
Mens en Maatschappij, 65e jaargang, nr 4, november 1990
387
positie meer sociale hulpbronnen oplevert, aan de andere kant zijn er echter
ook goede redenen om aan te nemen dat sociale hulpbronnen behulpzaam zul­
len zijn bij het verbeteren van iemands positie introduceerden wij een corre­
latie tussen de error-termen tussen positie en sociaal kapitaal. 2 Door de toevoe­
ging van deze parameter pastte het model veel beter bij de data: de likelihood
ratio liep terug naar L2 = 21.5, met 8 vrijheidsgraden, hetgeen bij deze aantal­
len eenheden als een bevredigende toetsuitslag kan worden beschouwd. Het
verschil met het vorige model is groot - één vrijheidsgraad levert een daling in
de likelihood ratio op van L2 = 70.4 punten - , hetgeen impliceert dat de samen­
hang tussen een managers positie en zijn of haar sociale kapitaal veel groter is
dan op grond van het aanwezige menselijke kapitaal zou kunnen worden voor­
speld.
Figuur 2 geeft opnieuw de gestandaardiseerde coëfficiënten. Het effect van
sociaal kapitaal neemt niet dramatisch af: het bedroeg 8 = 0.36 in het basismodel en is nu 8 = 0.24. Het aantal sociale contacten en het aantal lidmaatschap­
pen dat managers hebben voorspelt nog steeds vrij redelijk hun inkomen. Het
directe effect van menselijk kapitaal op inkomen is nu 6 = 0.28, wat eveneens
vergelijkbaar is met het effect van 8 = 0.34 in het basismodel.
Erg aannemelijk is tevens dat positieniveau het grootste effect op inkomen
heeft; gestandaardiseerd is dat effect 8 = 0.37. De resultaten die worden gerap­
porteerd voor het uitgebreide model ondersteunen ons sociaal-kapitaalargument. De effecten van zowel menselijk kapitaal als van sociaal kapitaal hebben
te lijden onder de grootte van het effect van positieniveau ( 8 = 0.41), maar blij­
ven desondanks substantieel. Indien in het causale model rekening wordt ge­
houden met de positie die een manager inneemt, dan blijkt sociaal kapitaal nog
steeds een direct effect te hebben op inkomen. Managers met meer sociale
hulpbronnen hebben veelal een hoger inkomen, zelfs indien constant wordt ge­
houden op hun menselijke kapitaal en positieniveau. De proportie verklaarde
variantie neemt sterk toe (van 32,4% naar 43,5%), hetgeen de belangrijke bij­
drage van positieniveau in het inkomensverwervingsproces weergeeft.
Nu gaan we over tot de volgende vraag, of er interactie-effecten bestaan van
menselijk kapitaal en sociaal kapitaal in het inkomensverwervingsproces. Zo­
als we al zagen hebben Bourdieu en Coleman de hypothese naar voren gebracht
dat menselijk kapitaal het beste wordt beloond voor hen die de beste sociale
netwerken hebben, dat wil zeggen die het meeste sociale kapitaal bezitten. Om
deze hypothese te testen, hebben we onze steekproef van Nederlandse ma­
nagers opgedeeld in vier deelsteekproeven, al naar gelang de omvang van het
sociale kapitaal waarover de managers beschikken. We berekenden voor alle
managers de factor-scores voor sociaal kapitaal en deelden de resulterende
schaal op in qua grootte vergelijkbare groepen (339 managers met zo goed als
388
geen sociaal kapitaal en respectievelijk 420, 304 en 296 managers met een
steeds grotere hoeveelheid sociaal kapitaal). We gebruikten de co-variantiematrices van de vier deelsteekproeven, welke worden weergegeven in de Ap­
pendix, om het interactiemodel uit figuur 3 te toetsen. Dit interactiemodel is
een beperkte versie van het uitgebreide model. Uit het interactiemodel is soci­
aal kapitaal verwijderd en de relatie tussen menselijk kapitaal en inkomen is
bepaald voor elk afzonderlijk niveau van sociaal kapitaal. De cruciale test voor
de interactiehypothese is te vinden in de parameters BE (2,1) en BE(3,1). Als
deze effecten gelijk zouden zijn voor de verschillende subgroepen, dan zou de
interactie-hypothese verworpen zijn. Wanneer ze groter zijn voor managers
met meer sociaal kapitaal, dan zou de hypothese van Bourdieu en Coleman be­
vestiging vinden in onze data. De submodellen worden geschat en vergeleken
met behulp van de LISREL-benadering, onder gebruik making van de methode
van groepsvergelijking.
Panel A in tabel 1 presenteert enkele modellen en contrasten tussen modellen
met hun likelihood ratio’s en aantallen vrijheidsgraden. Model 1 van tabel 1
laat het model zien waarin geen van de 1 2 structurele effecten (drie maal vier
BE-parameters voor vier sociaal kapitaal groepen) door restricties wordt be­
paald. Dit model heeft een likelihood ratio van L2 = 20.37 punten met 14 vrij­
heidsgraden. Het model is veranderd door aan te nemen dat de effecten van po­
sitie op inkomen (de BE(3,2)’s) in de vier sociaal kapitaal groepen gelijk zijn.
De gegevens ondersteunen deze assumptie, zoals wordt aangegeven door het
contrast tussen de modellen 1 en 2. Dit is statistisch insignificant, zodat we de
voorkeur geven aan het meer spaarzame model 2. Modellen 3 en 4, waarin de
hypotheses dat respectievelijk BE(2,1) en BE(3,1) gelijk zijn voor de verschil­
lende groepen, moeten beide worden verworpen op basis van onze data. De ef-
Figuur 3. Interactie-model (het uitgebreide model, afzonderlijk geschat voor vier groepen (ni­
veaus,) van sociaal kapitaal)
Mens en Maatschappij, 65e jaargang, nr 4, november 1990
3 89
Tabel 1. Toetsen op interactie-effecten tussen menselijk en sociaal kapitaal op het inkomen van
managers: likelihood ratio's, vrijheidsgraden, en contrasten van geselecteerde lineaire structu­
rele modellen met groepsvergelijking; Data Arbeidsmarktoriëntatie en Arbeidsmarktgedrag van
Hoger Personeel, 1987, n-1359
Panel A: modellen
no. model
(1) BE(2,1), BE(3,1) en BE(3,2) ongelijk voor de groepen
(2) BE(2,1), BE(3,1) ongelijk, en BE(3,2) gelijk voor de groepen
(3) BE(3,1) ongelijk, en BE(2,1), BE(3,2) gelijk voor de groepen
(4) BE(2,1) ongelijk, en BE(3,1), BE(3,2) gelijk voor de groepen
(5) contrast tussen (2) en (1)
(6 ) contrast tussen (3) en (2)
(7) contrast tussen (4) en (2)
deviantie
20.37
23.21
31.41
31.92
2.84
8 .2 0
8.71
vrij
14
17
2 0
2 0
3
3
3
Panel B: geselecteerde ongestandaardiseerde coëfficiënten (en standaard afwijkingen) van mo­
del 2
niveau sociaal kapitaal
laag
hoog
(2 )
(4)
(3)
(1)
.154
BE(2,1) humaan kapitaal - positie
.109
.164
.047
(.027)
(.028)
(.032)
(.034)
.050
BE(3,1) humaan kapitaal - inkomen
.046
.040
.027
(.006)
(.006)
(.006)
(.006)
BE(3,2) positie - inkomen .
.095
.095
.095
.095
(.005)
(.005)
(.005)
(.005)
fecten van menselijk kapitaal op zowel positie als inkomen variëren inderdaad
tussen de vier verschillende groepen. Blijkbaar is er een interactie-effect tussen
menselijk kapitaal en sociaal kapitaal op de beloningen voor Nederlandse ma­
nagers.
Panel B van tabel 1 bevat de ongestandaardiseerde coëfficiënten van het interactie-model. Zij laten zien dat het interactie-effect andersom loopt dan ver­
wacht werd door Bourdieu en Coleman. De effecten van menselijk kapitaal zijn
het hoogst voor managers die vrijwel geen sociale hulpbronnen hebben, en het
kleinst voor managers die over veel sociale hulpbronnen beschikken. In het bij­
zonder de managers met de grootste individuele sociale hulpbronnen blijkt
geen opbrengsten te krijgen uit hun menselijke kapitaal. De directe effecten
van menselijk kapitaal op inkomen nemen monotoon af met de toename aan so­
ciaal kapitaal, van b = 0.050 voor de managers met het kleinste volume aan so­
ciaal kapitaal tot b = 0.027 voor de managers met het grootste volume aan so­
ciaal kapitaal. Wat de directe effecten van menselijk kapitaal op positieniveau
betreft is de trend minder duidelijk. Hoewel het effect het kleinst is voor ma­
nagers met het grootste volume aan sociale hulpbronnen, fluctueert het effect
onregelmatig over de drie andere groepen.
390
Tabel 2. Gemiddeld bruto jaarinkom en in guldens (x 1000) naar hoeveelheid sociaal kapitaal en
formele vooropleiding; Data Arbeidsmarktoriëntatie en Arheidsmarktgedrag van Hoger Perso­
neel, 1987, n = 1359
1. Lager/uitgebreid lager
Formele
vooropleiding
2. Middelbaar
3. Semi-hoger
4. Hoger
Sociaal kapitaal
weinig
(2 )
(1)
8 6
73
(n = 45)
(n = 41)
81
1 0 0
(n = 107)
(n = 1 1 0 )
91
99
(n = 140)
(n = 206)
132
108
(n = 44)
(n = 6 6 )
(3)
8 8
(n =
104
(n =
104
(n =
132
(n =
26)
80)
127)
71)
veel
(4)
128
(n =
114
(n =
117
(n =
142
(n =
18)
75)
136)
67)
Om de resultaten van de voorafgaande analyses zodanig toegankelijk te ma­
ken dat de aard van de interactie-effecten gemakkelijk waarneembaar zijn, pre­
senteren we een driedimensionele tabel waarin inkomen is afgezet tegen men­
selijk kapitaal en sociaal kapitaal. Tabel 2 toont de gemiddelde jaarinkomens
van managers in de afzonderlijke categorieën van menselijk en sociaal kapi­
taal. Zoals te zien valt in de opeenvolgende kolommen van tabel 2, nemen de
opbrengsten van menselijk kapitaal af in termen van inkomen indien sociaal
kapitaal toeneemt. Dit is met name het geval voor managers met het meeste so­
ciale kapitaal. Indien de opeenvolgende rijen van de tabel worden bekeken, dan
valt te zien dat de opbrengsten van sociaal kapitaal ongeveer even groot zijn
voor alle opleidingsniveau’s . 3
Hoewel de discussie over de eventuele invloed van de institutionele context
op het inkomensverwervingsproces nog niet heeft geresulteerd in een lijst met
duidelijke hypothesen (zie bijvoorbeeld de discussie tussen Williamson (1981)
en Granovetter (1985)) en ook al is het empirisch onderzoek nog maar net be­
gonnen (Marsden & Campbell, 1990, Beek & Colclough, 1988), is het voor­
stelbaar dat de context, zoals de marktsector, of de bedrijfsgrootte, de produktiviteit van menselijk en sociaal kapitaal beïnvloedt. Transactiekosten zouden
hoger kunnen zijn in marktsectoren waar betrekkelijk vaak herhaalde transac­
ties plaatsvinden tussen dezelfde partijen, of waar teamproduktie of agencyproblemen tot meetproblemen rond iemands contractnaleving leiden. Deze
condities maken het ontwikkelen van sociale relaties noodzakelijk, omdat de
produktie anders inefficiënt zal zijn. Als een eerste ruwe benadering kan wor­
den aangenomen dat vanwege moeilijkheden bij de coördinatie van taken de
transactiekosten in de dienstensector groter zouden kunnen zijn dan in de in­
dustriële sector, evenals in grote in vergelijking met kleinere vestigingen. Als
Mens en Maatschappij, 65e jaargang, nr 4, november 1990
391
een voorlopige toets op deze veronderstelde institutionele effecten, hebben we
onze steekproef van managers opgedeeld in twee deelgroepen; in managers die
in de dienstensector werken en managers die werkzaam zijn in de industriële
sector. Ten tweede, en tevens als een controle op de gevolgen van een moge­
lijke oververtegenwoordiging van managers uit grote ondernemingen, voerden
we extra analyses uit op deelgroepen van managers die in grotere en kleinere
vestigingen werken, dat wil zeggen, in vestigingen met meer en minder dan
100 werknemers. Door opnieuw een LISREL-model met groepsvergelijking
toe te passen waren we in staat om te toetsen of de structurele parameters van
het inkomensverwervingsproces significant verschillen onder uiteenlopende
institutionele condities.
In elke sub-analyse schatten we zowel het basismodel als het uitgebreide
model twee keer, eerst onder de veronderstelling van gelijke structurele coëf­
ficiënten voor de deelsteekproeven en vervolgens onder de veronderstelling
van ongelijke beta-coëfficiënten. Dit leidde in beide institutionele contexten
niet tot een significant verschil. 4 Het inkomensverwervingsproces lijkt over­
eenkomstig te verlopen voor managers in de industriële en in de dienstensector.
Hetzelfde kan worden gezegd voor managers in grotere en kleinere vestigin­
gen, ook daartussen schijnt wat dit betreft geen verschil te bestaan. Deze laatste
bevinding onderstreept tevens dat onze steekproef weinig te lijden heeft van
oververtegenwoordiging van managers uit grotere ondernemingen. Natuurlijk
moeten deze opdelingen van de arbeidsmarkt nog nader worden bestudeerd om
vast te kunnen stellen of menselijk en sociaal kapitaal een soortgelijke rol spe­
len in de verschillende segmenten van de arbeidsmarkt.
3. Conclusies
De uitkomsten van onze analyses met betrekking tot de determinanten van de
beroepsinkomens van managers bevestigen de sociaal kapitaaltheorie op een
aantal manieren. In het algemeen valt er een tamelijk sterk effect van sociaal
kapitaal op inkomen te constateren. Verder blijkt dat sociaal kapitaal eerder een
aanvulling op het inkomensverwervingsproces van managers vormt dan een
substituut voor menselijk kapitaal. Bovendien produceert menselijk kapitaal
sociaal kapitaal, hoewel deze ‘produktiviteit’ niet erg groot is. Menselijk kapi­
taal en sociaal kapitaal interacteren in het inkomensverwervingsproces, maar
de bestaande hypothese dat sociaal kapitaal de opbrengsten van menselijk ka­
pitaal vergroot, moet worden verworpen. In tegendeel, de opbrengsten van
menselijk kapitaal zijn geringer wanneer managers zijn toegerust met een gro­
ter volume aan sociaal kapitaal. De opbrengsten van menselijk kapitaal zijn
392
daarentegen het grootst op de laagste niveau’s van sociaal kapitaal. Tenslotte
blijkt de invloed van sociaal kapitaal in het inkomensverwervingsproces niet te
verschillen tussen marktsectoren of tussen bedrijfsvestigingen van uiteenlo­
pende omvang.
Het uitgevoerde onderzoek laat zien, dat er nog wel wat valt af te dingen op
de veronderstelde verschuiving van particularistische naar universalistische
verdelingsmechanismen. Net zoals dat in de voorindustriële samenleving het
geval was, zijn ook in de hedendaagse samenleving sociale netwerken relevant.
Ze blijken ongeveer even belangrijk te zijn als het opleidingsniveau en de be­
roepservaring wanneer het gaat om het voorspellen van het inkomenspeil van
de onderzochte beroepsgroep. Levenskansen worden in de westerse industriële
samenleving niet uitsluitend bepaald door universalistische regels, maar ook
via sociale netwerken.
Noten
1. Dit resultaat gaat in tegen een herhaaldelijk gedane bevinding in algemene steekproeven onder
de gehele beroepsbevolking dat er een negatief verband zou bestaan tussen beroepsniveau en
het gebruik van informele kanalen om aan een baan te komen (Marsden & Hurlbert, 1988; De
Graaf & Flap, 1988). Er zijn echter ook enkele aanwijzingen, afkomstig uit onderzoek dat werd
verricht in de Verenigde Staten en in West-Duitsland (Granovetter, 1974; Smelser & Content,
1980; Preissendörfer & Voss, 1988), dat personen die in de hoogste beroepen werken juist weer
frequent informele relaties benutten om aan een baan te komen. Indien beide bevindingen klop­
pen zou dit betekenen dat er onder de totale beroepsbevolking een U-vormig verband bestaat
tussen sociale klasse en methode van baanverwerving. In algemene sociale surveys blijft dit
verband waarschijnlijk verborgen door het kleine aantal respondenten in de steekproef dat tot
de hogere strata behoort.
2. Dit werd gedaan door een niet op de diagonaal liggende coëfficiënt van de PS-matrix vrij te la­
ten in het model. Introductie van een causaal verband tussen positie en sociaal kapitaal, in welke
richting ook, resulteert in dezelfde likelihood ratio en hetzelfde aantal vrijheidsgraden. De
effecten van de drie predictoren op het inkomen zijn in deze modellen steeds gelijk aan de ef­
fecten in het model dat correspondeert met figuur 1 .
3. Wanneer als indicator voor menselijk kapitaal het aantal jaren werkervaring wordt genomen,
ontstaat een eender beeld, hoewel iets minder duidelijk: sociaal kapitaal helpt op elk niveau van
menselijk kapitaal, en menselijk kapitaal doet er weinig meer toe op het hoogste niveau van so­
ciaal kapitaal.
4. Het contrast van het basismodel, geschat met verschillende beta’s voor verschillende m arktsec­
toren, ten opzichte van het basismodel, geschat met gelijke beta’s, levert een likelihood op van
V = 2.09 met 3 vrijheidsgraden. Het vergelijkbare model voor het uitgebreide model is L 2 =
7.02 met 5 vrijheidsgraden. Beide contrasten zijn niet significant. W anneer we de structurele
coëfficiënten vergelijken voor kleine en grote bedrijfsvestigingen, dan vinden we een contrast
van L 2 = 2.12 met 3 vrijheidsgraden voor het basismodel, en L 2 = 1.64 met 5 vrijheidsgraden
voor het uitgebreide model. Deze contrasten zijn eveneens niet significant.
Mens en Maatschappij, 65e jaargang, nr 4, november 1990
393
L ite ra tu u r
Beck, E.M. & Glenna S. Colclough (1988). ‘Schooling and Capitalism. The Effect of Urban Struc­
ture on the Value of Education.’ In: George Farkas en Paula England (red.), Industries, Firms,
and Jobs: Sociological and Economic Approaches p. 113-139, Plenum Press, New York.
Bourdieu, Pierre (1980). ‘Le Capital Social. Notes Provusoires.’ Actes de la Recherche en Seien-;
ces Sociales, 3, p. 2-3.
Bourdieu, Pierre & Monique de Saint Martin (1978). ‘Le Patronat.’ Actes de la Recherche en
Sciences Sociales, 1, p. 3-82.
Boxman, Ed A.W. (1987). Arbeidsmarktoriëntatie en Arbeidsmarktgedrag van Hoger Personeel
Afstudeeronderzoek, Universiteit Groningen, Groningen.
Boxman, Ed A.W. & Hendrik Derk Flap (1990). ‘De Betekenis van Informele Contacten in het
Beroepsleven van Managers.’ Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken (te verschijnen).
Bridges, William P. & Wayne J. Villemez (1986). ‘Informal Hiring and Income in the Labor Mar­
ket.’ American Sociological Review, 51, p. 574-582.
Campbell, Karen E., Peter V. Marsden & Jeanne S. Hurlbert (1986). ‘Social Resources and So­
cioeconomic Status.’ Social Networks, 8, p. 97-117.
Coleman, James S. (1988). ‘Social Capital in the Creation of Human Capital.’ American Journal
o f Sociology, 94, Supplement, p. 95-120.
DeGraaf, Nan D. & Hendrik D. Flap (1988). ‘With a Little Help from My Friends.’ Social Forces,
67, p. 453-472.
Hap, Hendrik D. (1988). Conflict, Loyalty, and Violence. Peter Lang, Bern.
Granovetter, Mark S. (1974). Getting a Job. A Study o f Contacts and Careers. Harvard Universit
Press, Cambridge.
Granovetter, Mark S. (1985). ‘Economic Action and Social Structure: The Problem of Embedded
ness.’ American Journal o f Sociology, 91, p. 481-510.
Granovetter, Mark S. (1988). ‘The Sociological and Economic Approaches to Labor Market Ana
lysis, a Social Structural View.’ In: George Farkas en Paula England (red.), Industries, Firmi
and Jobs: Sociological and Economic Approaches, p. 188-217 Plenum Press, New York.
Jöreskog, Karl G. & Dag Sörbom (1986). LISREL VI, Analysis o f Linear Structural Relationship
by Maximum Likelihood, Instrumental Variables, and Least Square Methods. Scientific Sofl
ware, Indiana.
Lin, Nan (1982). ‘Social Resources and Instrumental Action.’ In: Peter V. Marsden en Nan Li
(red.), Social Structure and Network Analysis, p. 131-145 Sage Beverly Hills.
Lin, Nan, John C. Vaughn & Walter M. Ensel (1981). ‘Social Resources and Occupational Statu
Attainment.’ Social Forces, 59, p. 1163-1181.
Marsden, Peter V. & Jeanne S. Hurlbert (1988). ‘Social Recources and Mobility Outcomes: A Re
plication and Extension.’ Social Forces, 67, p. 1038-1059.
Marsden, Peter V. & Karen E. Campbell (1990). ‘Recruitment and Selection Processes: The Oi
ganizational Side of Job Searches.’ In: Ronald L. Breiger (red.), Social Mobility and Socia
Structure. Cambridge University Press, New York (te verschijnen).
Niemöller, Broer, Wijbrand H. Van Schuur & Frans N. Stokman (1980). ‘Stochastic Cumulativ
Scaling: Mokken Scale, Mokken Test.’ STAP User’s Manual, Volume 4, Technisch Centrun
FSW, University of Amsterdam, Amsterdam.
Preisendörfer, Peter & Thomas Voss (1988). ‘Arbeitsmarkt und soziale Netzwerke: Die Bedeu
tung sozialer Kontakte beim Zugang zu Arbeitsplätzen.’ Soziale Welt, 39, p. 104-119.
Smelser, Neil J. & Robin Content (1980). The Changing Academic Market: General Trends am
a Berkeley Case-Study. University of California Press, Berkeley.
Williamson, Oliver E. (1981). ‘The Economics of Organization: The Transaction Cost Approach,
American Journal o f Sociology, 87, p. 548-577.
394
Appendix
Gemiddelden, standaard deviaties, scheefheid en eerste orde correlaties van de variabelen in de LISREL-
modellen; Data Arbeidsmarktoriëntatie en Arbeidsmarktgedrag van Hoger Personeel, 1987, n = 1359
Totale populatie (N = 1359)
(2)
(1)
1.000
(l)opleiding'
-.424 1.000
(2) werkervaring2
(3) aantal functies3
-.032
.057 1.000
(4) werkcontacten4
.115 .071
.075 1.000
(5) lidmaatschappen5 .102 .060
.091
.312 1.000
(6) positie6
.078 .174
.136
.233 .201 1.000
.266 .183
.171
.308 .218
.530 1.000
(7) inkomen’
gemid­
delde
14.846
25.100
1.846
2.845
2.795
2.993
11.475
2.941
9.437
1.354
1.144
1.062
1.818
.418
scheef­
heid
-.308
.217
1.914
-.412
.267
.247
-.098
niveau sociaal kapitaal; I (laag) (N --=339)
(7)
(2)
(3)
(6)
0)
1.000
(l)opleiding
(2) werkervaring
-.406 1.000
-0.24
(3) aantal functies
.131 1.000
(6) positie
.079 .206
.213 1.000
.264 .252
(7)inkomen
.228
.517 1.000
14.257
24.080
1.664
2.362
11.296
2.949
9.933
1.125
1.696
.420
-.071
.209
1.720
.636
-.140
niveau sociaal kapitaal: 2 (N = 420)
1.000
(l)opleiding
(2)werkervaring
-.471 1.000
(3) aantal functies
-.069
.031 1.000
(4)positie
.052 .128
.076 1.000
(5) inkomen
.240 .163
.129
.501 1.000
14.831
24.926
1.817
2.859
11.463
2.865
9.416
1.363
1.731
.398
-.400
.227
2.066
.363
.175
niveau sociaal kapitaal: 3 (N = 304)
(l)opleiding
1.000
(2) werkervaring
-.448 1.000
(3) aantal functies
-.126
.139 1.000
(4) positie
.074 .211
.121 1.000
.262 .158
(5) inkomen
.116
.519 1.000
15.109
24.970
1.895
3.216
11.516
3.008
9.622
1.301
1.812
.417
-.347
.295
1.501
.083
-.018
niveau sociaal kapitaal: 4 (hoog) (N = 296)
1.000
(l)opleiding
(2) werkervaring
-.430 1.000
(3)aantal functies
.038 -.090 1.000
(4) positie
-.016
.077
.084 1.000
.144
©inkomen
.191
.036
.422 1.000
15.270
26.649
2.047
3.679
11.654
2.873
8.501
1.592
1.811
.361
-.451
.296
1.882
-.163
-.230
1)
2)
3)
4)
5)
6)
7)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
sd
Aantal jaar vooropleiding
Aantal jaar werkervaring
Aantal vorige functies in dezelfde organisatie
Aantal werkcontacten met een hogere functie in andere organisaties
Aantal lidmaatschappen
Logaritme van het aantal directe en indirecte ondergeschikten
Logaritme van het gemiddeld bruto jaarinkomen
Mens en Maatschappij, 65e jaargang, nr 4, november 1990
395