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社会网络对农村妇女干部职务升迁的影响研究——基于对广东省村“两委”女干部培训学员的抽样调查

作者:徐兰兰  责任编辑:中农网  信息来源:《汕头大学学报(人文社会科学版)》2017年8期  发布时间:2018-01-24  浏览次数: 446

摘 要】为了解社会网络对于农村妇女干部职务升迁的影响效用,以广东省316位村两委女干部为抽样样本,分析了人力资本、先赋因素、初始地位、政治资本、社会网络资源和实际使用的社会资本各项自变量对女村干现任职务级别的影响,以及这些自变量之间的相互关系。分析结果显示:社会网络与职业提升之间存在着因果效应;社会网络的质比量更具重要意义;教育程度、年龄、党员身份、家庭背景等因素不仅对女村干职职务升迁有着程度不一的影响,也会对女村干拥有的社会网络资源和社会资本状况产生作用。在推进农村妇女参政中,应正视社会网络对提升参政机会和层级的积极作用;同时警惕社会网络对女村干职业发展可能存在的负面影响。

关键词】社会网络;农村妇女干部;职务升迁


社会网络与职业获得研究是社会网络研究领域的一个经典课题。作为一种将社会成员联结在一起的关系模式,社会网络被认为有利于群体内成员构建社会资本,并借以获取信息和资源、职业提升以及社会支持。[1]纵观国内近20多年来的相关研究,大多沿袭格兰诺威特和林南的理论传统,并多集中在进城农民工、大学生和下岗工人的求职、社会网络重构及其职业流动等议题,对干部这一群体着墨甚少。通过文献搜索可以发现,与干部群体有关且较有影响力的研究仍是周玉对福建、江西省党校部分学员进行的实证调查。[2]魏永峰曾指出,迄今为止的各种经验研究结果并未证明社会资源的获取与动用概率之间存在正向关系这一基本前提假设成立,因此只能证明个人的社会网络资源和实际动用的社会资源与职业获得之间分别存在关联性,并不足以表明社会网络对职业获得具有因果性效应。[3]

尽管国内也有数篇从社会支持网络视角研究农村妇女参政或女村官社会资本状况的研究成果,但基本都是采用个案调查和访谈等质性研究方法。这些研究提供了农村妇女参政的社会支持网络状况的一些具体细节和社会资本获得途径的情境描述,但由于个案访谈样本的数量有限性,其研究结果难以推论到更大的总体。本文意在弥补上述研究之不足,通过定量研究方法在相对较大的样本量范围内对社会网络与女村干职务升迁的影响进行界定和考察,其研究结果可以与已有的质性研究结论相互验证、相互补充,有助于形成就这一议题更为精确、更具普适性的新发现。

一、理论模型与研究假设

(一)理论模型

本文基于前人的研究成果建立了本研究的理论模型,基本涵盖了过往关于职业地位获得研究的几种主要理论(包括人力资本理论、先赋-自致理论、社会资源理论和社会资本理论等)的相关解释变量(见图1),其重点在于:其一,突出个人拥有的社会网络资源与其实际使用的社会资本之间的关联性;其二,关注影响女村干职务升迁的各种因素之间的关系和相互作用。

1关于女村干职务升迁的社会网络理论模型

(二)研究假设

1.女村干拥有的社会网络资源的影响因素假设。

林南所建立的社会资源理论提出,人力资本、初始地位和个体的社会关系决定了个体所能摄取的社会网络资源。[4]有西方的经验研究发现,不同的年龄具有不同的社会网络规模,个体的网络规模在30多岁后会随着年龄的增长而逐渐缩小。[5]但周玉指出,在职干部的社会网络以业缘关系为主要构成,在退休前年龄越大则资历越深,网络资源也会更加丰富。[2]胡荣等人对八城市市民的实证调查研究发现,党员与非党员拥有的网络资源存在着显著差异。[6]综上所述,本文提出如下假设:

假设1a:个人的人力资本水平越高,女村干的社会网络资源越丰富;

假设1b:个人的政治资本越丰富,女村干拥有的社会网络资源越丰富;

假设1c:年龄越大,女村干的社会网络资源越丰富;

假设1d:初始地位状况越好,女村干的社会网络资源越丰富。

2.女村干实际使用的社会资本的影响因素假设。

廖旖旎、聂建亮的个案研究发现初始位置对乡镇女干部获取社会资本具有显著影响,主要涉及父母资源、教育、友缘、业缘关系等。[7]博克斯曼等人的研究发现,教育程度较高或社会资本丰富的人更倾向于通过非正式途径谋得现职。[8]由此本文提出如下假设:

假设2a:社会网络资源越丰富,女村干越有可能在职务升迁中使用社会资本;

假设2b:初始地位状况越好,女村干越有可能在职务升迁中使用社会资本;

假设2c:政治资本越丰富,女村干越有可能在职务升迁中使用社会资本;

假设2d:女村干的人力资本水平越高,在职务升迁中越有可能使用社会资本。

3.女村干职务升迁的影响因素假设。

中尾桂子的研究发现,个体的职务升迁会直接受到其个人资源(如教育)和拥有社会资本的影响。[9]张顺、郭小弦的研究指出,在体制内劳动力市场中,个人的受教育水平、父亲的受教育水平、个人的初职经验、工作经验、党员身份等,均对其职业地位的获得起到了显著的正面影响。[10]周玉的调查结果表明,个体的年龄、教育程度、家人的行政级别、网络多元性、网络顶端、实际帮助者的地位及关系强度,均对干部的现任级别具有正向的显著性影响。[2]本文由此得出以下假设:

假设3a:人力资本水平越高,女村干越有可能获得较高的职务升迁;

假设3b:政治资本越丰富,女村干越有可能获得较高的职务升迁;

假设3c:年龄越大、初始地位状况越好,女村干越有可能获得较高的职务升迁;

假设3d:社会网络资源越丰富,女村干越有可能获得较高的职务升迁;

假设3e:实际使用的社会资本状况越好,女村干越有可能获得较高的职务升迁。

二、数据、变量和研究方法

(一)样本数据和收集途径

本文的调查样本来源于全国民政部和李嘉诚基金会主办的展璞计划———农村社区发展项目暨村女“两委”和基层民政干部能力建设项目。参训的女“两委”干部来源地均分布于广东省除珠三角地区以外其他15市下辖县乡镇,从201411月至20159月间共举办20期培训,完成全程参训任务女村干合计731位。在此期间,笔者带领学生调查员针对上述731位参训学员总量进行抽样问卷调查。由于广东省农村妇女参政的整体水平相对较低,导致参与展璞计划培训的村“两委”正副职主任或书记的女村干比例尚不满16%,而“两委”委员比例则高达79%。为保证问卷样本女村干的各级职务分布的相对均衡,本研究将所有参训正副职女村干列为调查对象,而村“两委”委员则按其参训人数总量的40%比例进行随机抽样。调查要求每位女村干在调查员一对一协助下独立完成问卷并现场回收,共计回收问卷323份,其中有效问卷316份,有效率为97.83%

(二)研究变量

1.职务升迁。

对女村干的职务升迁的衡量指标是其当前所担任的村“两委”职务的级别,共分为四个等级,从低到高依次是:“妇女主任或计生专干等”“村委会委员或村党支部委员”“村委会副主任或村党支部副书记”“村委会主任或村党支部书记”。该项为定序变量。

2.社会网络资源状况。

本文主要参照边燕杰、李煜的“拜年网”方法来获得被调查者的社会交往网络规模和网络多元性,[11]这两项均为定距变量;同时运用美国综合社会调查“重要问题讨论网”方式,分析女村干实际能够获得各种工具性或情感性帮助的社会关系网络。本文通过询问被调查者“在工作和个人生活中遇到重大问题时需要找人商量首先考虑的五个人”及这些人的性别、年龄、教育程度、政治身份、职业声望、与被调查者的关系以及彼此相熟程度等问题,来测量被调查女村干的社会支持网络密度、异质性和网络顶端几项主要指标。具体来说,社会支持网络密度的衡量由两个指标构成:其一是讨论网中与被调查者有亲属关系的成员比例,其二是讨论网中各个成员之间的关系强度。社会支持网络异质性的测量则由成员的性别、年龄、教育、政治身份、职业声望五个指标组成。这几项均为定距变量。

3.实际使用的社会资本。

本文对于女村干职务升迁过程中实际使用的社会资本的测量主要采取以下几个维度:(1)是否使用社会网络资本:即获得现任职务过程中是否向他人咨询信息或寻求帮助(虚拟变量,否=0);(2)网络规模:即在获得现职过程中提供信息或帮助的人数,为定距变量;(3)与求助关键人关系类型和熟悉程度:即被调查女村干与获得现职求助过程中帮助最大的关键人的关系类型。本文按从弱关系到强关系的顺序将关系类型分为相识、朋友、亲属三类,该变量近似等于定序变量;(4)求助关键人的职业声望。

4.人力资本。

以被调查女村干的教育程度和以往接受各种专业培训的次数两项指标来衡量,前者为定序变量,后者为定距变量。

5.先赋因素和初始地位。

本研究中考察的被调查者先赋性因素和初始地位主要包括年龄、前职职业声望及其家庭背景状况三个变量。考虑到仅有4.1%的样本女村干为未婚,因此对女村干家庭背景状况的衡量由其父亲、公公和丈夫各自的受教育程度、职业声望和行政级别三方面指标组成。年龄和家庭背景状况为定距变量,前职职业声望为定序定量。

6.政治资本。

以被调查者是否具有党员身份(虚拟变量,否=0)来衡量。

(三)研究方法与分析模型

本研究中的定量数据资料的分析是通过SPSS19.0统计软件辅助完成的。统计分析主要采用四种方法:因子分析、多元线性回归分析、二元Logistic回归分析和有序Logistic回归分析。

在本研究中,被调查者的家庭背景状况、社会支持网络的密度和异质性变量均由两个或多个衡量指标构成,因各变量的衡量指标之间存在较强的相关性,特运用因子分析以获得上述三变量各自的综合因子得分。本文以回归法确定综合因子,其计算公式的模型是:

由因子分析获得的被调查者家庭背景状况、社会支持网络的密度和异质性三个变量均为定距变量。

在分析影响女村干社会网络资源状况的各个因素时,由于构成因变量社会网络资源的网络规模和网络多元性,以及社会支持网的网络密度、异质性和网络顶端几项指标均为定距变量,因此可以采用多元线性回归分析。基本公式是:

在分析女村干职务升迁过程中是否使用社会资本时,因变量为“是否使用社会网络资本”,这是一个虚拟变量,取值只有“是=1”“否=0”这两项,因此适用二元Logistic线性回归分析,其基本公式是:

在研究影响女村干现任职务级别的影响因素时,因变量“现职级别”为定序变量,因此适用有序Logistic回归分析。计算各个门槛两侧的累积发生比的对数的基本公式为:

三、计算结果

(一)样本女村干的基本特征

316位样本女村干的平均年龄为37.98岁,高达97.8%的样本女村干为汉族,与广东省民族分布的总体状况基本吻合。样本女村干中高中及以上文化程度的比例达到76%,其中大专学历占37.3%,高中或中专学历占36.7%。样本女村干中党员占83.5%,已婚女村干占93.7%。在所担任的现任职务方面,妇女主任和计生专干的比例为9.8%,村两委委员占63.9%,村两委副主任或副书记为11.4%,正职主任或书记为14.9%

(二)影响女村干社会网络资源状况的诸因素分析

本文以女村干社会交往网络的网络规模、网络多元性,以及社会支持网络的网络密度、网络异质性和网络顶端为因变量,分别建立起多元线性回归模型一、模型二、模型三、模型四、模型五,分析结果如表1所示。由此可见:

1女村干社会网络资源的影响因素:多元线性回归分析

第一,人力资本对女村干的交往网络多元性以及支持网络密度、异质性和网络顶端均有显著影响,假设1a基本成立。从模型一分析结果来看,女村干的教育程度和专业培训次数对其社会交往网络的规模不存在显著影响,但模型二的数据表明这两个变量均在小于0.04的水平上对女村干社会交往网络的多元性产生正向影响。在模型三中,教育程度的回归系数为-0.258且在小于0.001的显著性水平上,这说明随着教育程度的提升,女村干的社会支持网络密度会相应下降。从模型四的分析结果来看,女村干的专业培训次数与其社会支持网络的异质性呈现负向相关关系,也就是说女村干的专业培训次数越多,其支持网络的异质性越低。模型五的分析结果表明,女村干的教育程度与其社会支持网络顶端存在着一定正向相关性。上述研究发现表明:女村干的人力资本水平越高,其社会交往网络中成员职业类型越丰富,其社会支持网络中非亲属的比例也就越高,网络成员之间的关系紧密度越低、异质性也会下降,网络顶端也会随之提升。

第二,回归分析显示,是否具备党员身份对女村干的社会交往网络规模、社会支持网络的密度、异质性和顶端均无显著性影响,但与社会交往网络的多元性之间则存在一定的正向相关性。假设1b仅部分成立。

第三,从模型二分析结果来看,女村干的年龄与其社会交往网络的多元性之间存在正向显著关系,但对交往网络规模没有显著性影响。单因素方差分析显示,40岁之前年龄段的女村干随着年龄增长,社会交往网络的规模会扩大,但40岁之后会逐渐降低。模型三和模型五的分析结果表明,女村干的年龄与其社会支持网络的密度之间存在显著的负向相关性,与支持网络顶端则是十分显著的正向相关性。假设1c基本成立。

第四,从模型一、二、四、五的分析结果来看,前职职业声望与社会交往网络的规模、多元性以及社会支持网络的异质性和网络顶端均存在正向相关关系,家庭背景与社会交往网络规模、多元性和社会支持网络顶端也呈现正向相关关系,因此假设1d基本成立。

(三)影响女村干实际使用社会资本的诸因素分析

如表2所示,以女村干在现任职务获得过程中是否有向他人咨询信息或求助行为因变量而建立的Logistic回归分析模型,在小于0.001的显著性水平上具有统计意义。其分析结果说明:

2女村干现职获得中是否使用社会资本的二元Logistic回归分析

第一,从变量决定系数的显著度来看,在衡量社会网络资源的各项指标中,与女村干在职务升迁中使用社会资本可能性之间存在显著性联系的是交往网络的多元性,交往网络规模、支持网络密度、异质性和网络顶端的影响均不具有统计显著性。从ExpB)系数来看,在小于0.001的显著性水平上,交往网络多元性每增加一个分值,女村干在现职获得过程中使用社会资本的发生比就是原先的1.154倍。总的来讲,“社会网络资源的拥有和运用概率之间存在正向关系”的假设在交往网络多元性这一层面得到充分验证,前文所述假设2a基本成立。

第二,从变量决定系数的显著度来看,反映先赋因素和初始地位的三个变量均未表现出对因变量的任何显著性影响,这表明初始状况越好的女村干在职务升迁中使用社会资本的可能性未必就更高,假设2b在本研究中没有获得经验数据的支持。

第三,是否具有党员身份对于因变量的影响也不具有统计显著性,假设2c不成立。这与初始地位的分析结果类似,它表明党员身份与女村干在职务升迁中使用社会资本的可能性之间没有关联性。

第四,变量决定系数的显著度表明,反映人力资本的主要变量“教育程度”与女村干在职务升迁中使用社会资本的可能性之间存在一定的正向相关性。分析结果显示,在小于0.1的显著性水平上,女村干的教育程度每提升一级,其在现职获得过程中使用社会资本的发生比就增加1.454倍。假设2d基本成立。

(四)影响女村干职务升迁的诸因素分析

为了解影响女村干职务升迁的各种因素的作用,本文以女村干现任职务级别为因变量建立起有序Logistic回归模型(见表3),该模型在小于0.001的显著性水平上具有统计意义,其主要分析结果如下:

第一,女村干的教育程度越高,其现任职务的级别也就越高,假设3a基本成立。变量决定系数表明反映人力资本状况的主要因素之一“教育程度”对女村干的现任职务级别产生了正向影响。另一因素“专业培训次数”则未表现出对女村干获得现职的明显影响。

第二,政治资本对于女村干的职务升迁具有十分显著的影响,假设3b成立。变量决定系数说明反映政治资本的变量“是否具备党员身份”对女村干的现任级别具有正向影响。

第三,年龄对女村干职务升迁十分显著的影响,而初始地位也对女村干的现职级别的影响也显现出统计显著性,假设3c成立。在小于0.001的显著性水平上,年龄与干部的现任职务级别成正相关关系。这符合干部职位晋升与资历挂钩的一般规律。反映初始地位的主要变量“家庭背景状况”在小于0.05的显著性水平上对女村干现任职务级别具有正向影响,而前职职业声望则未表现出显著影响。

3影响女村干职务升迁因素的有序Logistic

第四,交往网络的多元性和支持网络的密度对女村干现任职务级别的影响具有统计显著性,其他三个反映社会网络资源状况的自变量“交往网络规模”、“支持网络异质性”和“支持网络顶端”均未表现出显著性影响。回归系数显示,在小于0.01的显著性水平上,女村干的社会交往网络密度越低,现任职务的级别也就越高;社会交往网络多元性对职业晋升也具有一定的正向影响作用;博特指出,网络密度越低,网络中的结构洞就会越多,成员所拥有的社会资本也就会变得越丰富[13]。上述分析结果说明,拥有较多元化的社会网络和较丰富的社会资本会更有助于女村干的职业晋升,因此假设3d基本成立。

第五,分析结果表明,女村干获得现职过程中咨询意见或寻求帮助的人数以及与关键人的关系类型对职务高低并无显著影响,主要还是在于关键人的职业声望以及女村干与关键人的熟悉程度。回归系数显示,女村干与获得现职过程中对其帮助最大的关键人关系越密切,且关键人的职业声望越高,越有可能获得较高的职业晋升,假设3e基本成立。这一分析结果符合边燕杰的强关系力量假设,即在较为稳定和封闭的体制环境下,人情关系的强弱起关键性作用[14]

四、研究结论和意义

本文通过对广东省316名样本女村干的统计调查分析,得出以下研究结果:

第一,社会网络与女村干的职务升迁之间的确存在因果关系。本文以“拜年网”和“讨论网”来测量女村干所拥有的社会网络资源状况,以“获得现职过程中是否向他人咨询信息或寻求帮助”来确定实际动用的社会资本。表2的分析结果表明,社会交往网络的多元性越强,女村干越有可能在职位获得中使用社会资本,这说明拥有的社会网络资源和动用概率之间存在着一定的正向相关性。而表3的回归分析结果也说明,拥有的社会网络资源状况越丰富、实际使用的社会资本状况越好,女村干现任职务的级别就会越高。魏永峰所提出的社会网络对职业获得具有因果性效应须具备的充分条件———社会资源的拥有与社会资源的动用之间、前两者与求职结果之间均存在正向关系———得到了证实。

第二,对女村干的职务晋升而言,社会网络的质比量更重要。分析结果说明,大规模的人际交往未必能提升女村干职务晋升的机会,交往类型的多元化、较强的关系强度和较高的交往层次才会发挥效用。表2的研究结果反映出一些女村干尽管拥有较为丰富的社会网络资源,但也未必就一定会在其职务升迁中真正使用这些资源。通过补充访谈笔者发现,不少女村干对于是否使用社会资本往往较为顾忌,她们担心这样做会被他人解读为女干部能力不佳,才会靠“跑关系”获得职务。然而,表3的回归分析结果表明,在女村干参与村级治理的过程中,能否认识较高社会地位声望的关键人以及与关键人建立足够密切的关系,对女村干职业地位发展具有重大影响,两个条件缺一不可。

第三,除了社会网络之外,年龄、家庭背景等先赋性因素、人力资本等后致性因素,以及政治资本均对女村干的职务升迁具有程度不一的影响。从变量决定系数的显著度来看,在发挥作用的各个自变量中,年龄和作为体制性因素的政治资本的影响效用最大,其次是家庭背景状况,再次是教育程度。除了直接影响女村干现任职务级别以外,一些先赋和后致性因素还与女村干的社会网络资源状况和实际使用的社会资本之间存在统计显著性关系,从而间接影响到女村干的职位获得。例如教育程度、专业培训次数、党员身份、年龄、前职职业声望和家庭背景状况,均与女村干的社会交往网络多样性之间存在显著相关性;而教育程度和年龄对女村干的社会支持网络密度也具有明显影响,教育程度还会影响到女村干在现任职务获得过程中是否会实际动用社会资本的机率。

上述研究发现对于促进农村妇女参与村级治理和鼓励更多女村干提升政治参与层级具有重要的启示意义:一方面,应正视社会网络对提升参政机会和层级的积极效用,积极鼓励女村干积累和培育更多的社会网络资源和实际可运用的社会资本。吸纳更多具有较高文化程度和较资深职业经历的女性进入村两委任职,或大力支持已在职的村两委女干部开展继续教育学习和专业培训;提供给女村干更多与外界交流的机会和平台,以协助她们扩大社交圈的人员类型和提高交往层次,这些都可以成为构建支持女村干职业发展的社会网络的有效途径。另一方面,要警惕社会网络对女村干职业发展可能存在的“负面”影响。在农村参政的实践中,社会网络资源作为非正式支持系统的效用,更容易导致村两委被拥有更强大社会资本的群体所占据。比如本次调查的316位样本女村干中,在其获得现职帮助最大的关键人中男性比例高达82%,这些女村干在执政过程中随时会受到村庄男性政治精英的牵制。因此,如何积极发挥社会网络对女村干职业成长的正面影响并同时尽量消除社会网络有可能产生的负面作用,是农村妇女参政必须面对的现实问题。这一问题的解决显然不能仅靠女村干发展能力的自我积累,强力保障村民自治中性别平等的法律制度落到实处,强化政府与社会组织、私人组织等多元主体的合作,努力构建妇女参与村级治理的友善政治环境,这些都将对培育有利于村两委女干部职务升迁的社会网络起到促进作用。


参考文献

[1]Bartol,K.M.and ZhangX.Networks and Leadership DevelopmentBuilding Linkages for Capacity Acquisition and Capital Accrual[J].Human Resource Management Review20074):388-401.

[2]周玉.干部职业地位获得的社会资本分析[M].北京:社会科学文献出版社,2005.

[3]魏永峰.社会网络与职业获得:问题与研究方向[J].浙江社会科学,20095):107-113.

[4]Lin N.Social Resources and Instrumental Action[M]//PVMarsden,N Linet al.Social Structure and Network Analysis Beverly HillsCASage1982131-145.

[5]Marsden PV.&Hurlbert JS.Social Resources and Mobility Outcomes:a replication and extension[J].Soc.Forc.19884):1038-1059.

[6]胡荣,阳杨.拜年网[M]//边燕杰,等.社会网络与地位获得.北京:社会科学文献出版社,201225-46.

[7]廖旖旎,聂建亮.乡镇女干部社会资本研究---基于湖南省C市的个案分析[J].妇女研究论丛.20115):54-59.

[8]Boxman EAW,De Graaf PMFlap HD.The impact of social and human capital on the income attainment of Dutch managers[J].Soc.Networks19911):51-73.

[9]Keiko Nakao.Social Resources and Occupational Status Attainment:Comparison of Japanese and American EmployeesPersonal Networks[J].International Journal of Japanese Sociology.20041):88-99.

[10]张顺,郭小弦.求职过程的微观分析:特征结构模型[M]//边燕杰,等.社会网络与地位获得.北京:社会科学文献出版社,2012157-179.

[11]边燕杰,李煜.中国城市家庭的社会资本[J].清华社会学评论,20002):1-18.

[12]张文宏,李沛良,阮丹青.城市居民社会网络的阶层构成[J].社会学研究,20046):1-10.

[13]Burt,R.S.The Gender of Social Capital[J].Rationality and Society.1998101):5-46.

[14]边燕杰,张文宏.经济体制、社会网络与职业流动[J].中国社会科学,20011):77-89.

注释

1)(1)本文参考张文宏、李沛良、阮丹青对城市居民职业分类级别的划分,[12]并结合我国农村地区的实际状况,将本文中的职业声望划分为由低到高五个层次:(1)农民;(2)从事体力劳动的工人和非正规就业市场的被雇佣者等;(3)普通白领阶层:包括党政机关、事业单位无行政职务的办事/工作人员和非体力劳动公司或企业雇员职员等;(4)小雇主/私营业主:小微型私营企业的所有者或法人以及家庭作坊小业主等;(5)专业行政管理阶层:包括党政机关、国有和集体企事业单位科级及以上行政管理人员,大中型企业核心经营管理层等。

2)(2)测量性别、教育、职业和政治身份网络的异质性运用的是IQV指数,测算公式为kn2-f2/n2k-1),其中n=全部个案数,k=类别数目,f=每个类别的实际次数。年龄异质性则使用讨论网成员的年龄标准差(SD)来衡量。

3)(3)本文中的亲属关系包括家庭成员、血缘亲戚和姻亲关系;朋友关系包括父辈朋友、交往密切的邻居、同学、战友、同事等;相识包括非亲非友的各种直接或间接关系人。