电梯游说
社交网络或“工作推荐”网络可以帮助提高劳动力市场的效率。在公司之外，他们帮助工人在失业后找到工作，并获得收入更高的工作。他们还可以让高技能工人找到更有生产力的工作。在公司内部，引荐促进了更稳定、更有成效和更有利可图的雇佣关系。总的来说，推荐网络可以帮助劳动力市场“润滑车轮”，而劳动力市场可能被一系列信息问题所困扰。然而，这种网络也可以沿着种族、民族和社会经济界线分割，这就使人们质疑它们可能对不同工人群体之间和内部的不平等产生的影响。
重要发现
优点
推荐网络通过增加求职者和雇主之间的信息来提高劳动力市场的效率。
推荐网络帮助求职者找到工作，公司找到合适的员工。
被推荐的工人在工作岗位上停留的时间更长，而且往往技能更高。
员工可以通过推荐网络找到薪水更高的工作。
推荐网络将更有能力的员工匹配到薪水更高的公司。
缺点
使用转诊网络会加剧社会联系有限的群体之间的不平等。
对于外部选择有限的员工来说，工作推荐可能是最后的搜索方法。
转诊使用是顺周期的，与当地劳动力市场状况有关。
关于工作推荐网络如何影响劳动力市场，目前缺乏可靠的数据。
作者主要信息
员工推荐网络可以帮助解决劳动力市场中出现的许多不同类型的信息问题。然而，鉴于现有的证据有限，建议避免明确限制或鼓励其使用的政策。政策制定者应该支持研究人员更容易地获得行政数据，并发起新的调查，其中包括关于转诊和社会网络的信息，以及鼓励新的技术和机制来解决目前由转诊解决的劳动力市场信息问题。对转诊网络可能使经济差距长期存在的关切可以通过促进社会融合的政策来更好地解决。
动机
尽管信息技术正在不断发展，变得越来越复杂，越来越多的人可以使用，但在发达国家和发展中国家，社会互动仍然在为工人找到工作方面发挥着关键作用。
员工推荐是公司从现有员工的社交网络中识别潜在员工的一种招聘方法。对员工来说，为一份合适的工作推荐社会关系的动机通常是推荐的经济奖金。雇主认识到这种招聘方法是一种更具成本效益和效率的招聘方法，因为推荐网络能够解决许多不同类型的信息问题，这些问题通常会困扰劳动力市场。推荐网络可以帮助雇主找到更好的员工，也可以帮助员工找到更好的工作。更普遍的是，这些网络可以加快工人和公司找到彼此的速度。
由于它们的广泛使用，了解转诊网络如何影响劳动力市场对研究和政策都很重要。一方面，推荐网络可能会使劳动力市场更加流动和灵活。另一方面，由于社会网络是围绕现有的社会和经济等级制度发展起来的，它们也可能导致劳动力市场的不平等和不流动。
这就引出了一个主要的实证问题，即转诊网络是否会改善劳动力市场的结果。如果是这样，核心的政策问题是，他们是通过提高劳动力市场效率，还是仅仅通过重新定向就业机会来实现这一目标。
讨论利弊
从大多数方面来看，员工和公司利用个人联系来促进求职的做法是普遍的，而且随着时间的推移也在增长。的插图报告了美国当前人口调查(CPS)中失业者在找工作时使用个人联系的情况。私人联系的使用在十年间几乎增加了两倍。推荐也是一种有效的求职方式。不同来源的估计有所不同，但研究人员一致发现，30%至50%的员工表示是通过推荐找到了目前的工作。
社会相似性、分类和“同质性”
一般来说，人们会选择与谁交往，特别是与谁分享工作信息。大量的社会学证据支持这样一个偶然的观察，即人们倾向于与在某些方面与自己相似的人交往。用来描述这种倾向的术语是“同质性”。例如，在社会网络中，基于种族和社会经济地位的同质性有很强的倾向。
同质性的存在对工作信息和推荐网络的分析有许多影响。一方面，由于同质性对未被观察到的特征(如守时、纪律)的影响，优秀的员工可能更有可能认识其他优秀的员工。如果是这样，那么推荐人就扮演了筛选的角色。另一方面，如果社会网络是按种族、民族和经济地位分层的，那么推荐网络就会加剧群体之间的不平等。更麻烦的是，推荐网络可以同时扮演这两种角色。也就是说，公司有可能将推荐作为一种筛选机制，但利用这种筛选作用的机会对某些工人群体比对其他工人群体更有利。
证据来源
直到最近，关于转诊网络相关性的数据和经验证据还是相当有限的。在大多数国家，用于研究劳动力市场的调查数据并没有定期收集通过推荐寻找工作的信息。因此，实证研究主要局限于特殊调查或调查补充。
新的研究以新颖和互补的信息来源弥补了调查证据的不足。行政记录数据(如失业保险或社会保障记录产生的数据，将个人工人与雇用他们的公司相匹配)包含工人之间关系的细节，特别是作为邻居和同事，可以创造性地使用这些数据来获取关于推荐网络的使用和效果的证据。人事记录和实地实验准确地证明了一些公司和工人如何以及为什么使用推荐。基于这些新数据来源的研究表明，推荐网络可以改善个人劳动力市场的结果和整体效率，但可能会以一种加剧不平等的方式。
在解释基于不同信息来源的研究时，必须清楚地知道数据能揭示什么，不能揭示什么。这篇文章讨论了来自所有来源的实证结果，揭示了关于“推荐网络”的信息。在基于调查和人事记录的研究中，通常会有关于员工是否被推荐到他们目前的工作，或者在找工作的过程中是否向他们认识的人询问过信息的信息。然而，这些数据来源通常缺乏关于这些社会联系性质的信息。相比之下，在行政记录数据中，转诊通常没有明确记录。相反，工作信息的传输必须从数据中的其他细节推断出来。
行政记录证据
行政记录数据使研究人员能够构建高度可信的工作信息网络措施，并可用于推断工作推荐的影响。这些措施依赖于这样一个事实，即在这些数据中，有可能观察到将个体工人置于近距离物理距离的隶属关系，或者因为他们是同一机构的同事，或者因为他们在同一个社区生活或工作。同事和邻居之间的社交互动已经被社会学和人类学研究所证实。由此可见，劳动力市场的特征和前同事或邻居的结果可以为个体工人可能接触到的工作信息的类型和质量提供信息。
如果同事或邻居的网络引导了有关劳动力市场机会的信息流，原则上可以通过比较获得不同质量网络的工人的劳动力市场结果来检测其影响。在实践中，这种比较可能不会揭示社会网络的影响，而是反映了排序或自我选择的存在。同质性在社会网络形成中的作用意味着工人倾向于与具有相似能力和特征的人交往，从而影响劳动力市场的结果。作为这种分类的结果，个人的劳动力市场结果将与社交网络中其他人的结果相关联，无论是否有任何与工作相关的信息交换。这意味着，例如，一项分析发现，在工资高的网络中工作的工人也可能有高工资，但不能被解释为提供社会网络提高工资的明确证据。在理解网络对劳动力市场的影响方面取得进展，需要研究设计能够令人信服地将推荐网络的影响与排序的影响分开。以下所有的研究都以越来越复杂的方式解决了区分社交网络影响和分类的基本挑战。
社区网络
一篇非常有影响力的论文使用了美国波士顿市的数据，将个人与其家庭和工作地点相匹配，表明行政记录数据可以为工作推荐的存在提供有说服力的证据［2］。作者指出，住在同一街区的两名工人在同一家公司工作的可能性是住在同一街区但不同街区的两名工人的三倍。与社会交往中的同质性一致，这些影响对同一种族和性别的工人更强。这一结果也适用于受教育程度较低的员工，这与其他研究一致，表明非正式网络对这一群体更为重要。
这项研究非常有影响力，不仅为如何解决自我选择问题提供了一个模型，更重要的是，它证明了求职中的社会互动可以从没有直接推荐或信息共享证据的行政记录数据中合理地推断出来。研究结果表明，你住的地方和你认识的人会影响你的工作地点。这些发现现在已经在使用更广泛的美国城市和采用不同的实证策略的研究中得到了重复[3]，［4］，以及以法国和德国的行政记录数据为基础的工作文件。
这些研究留下了许多悬而未决的问题，比如，确切地说，住宅推荐网络如何影响个人劳动力市场的结果，以及推荐网络在个人求职中的作用。后一个问题在一项研究中得到了解决，该研究使用了美国30个城市的匹配雇主-雇员数据，这些城市的员工可以被追踪到不同的工作［4］。该理论认为，企业愿意支付给员工的薪酬是不同的。在这样的环境下，推荐网络可能会把在高薪公司工作的机会传递给有更好关系的员工。研究发现，与居住在同一街区、但与邻居从事低薪工作的人相比，居住在邻居已经从事高薪工作的街区的工人更有可能找到工作，尤其是在薪酬较高的公司找到工作。
前面的研究一方面说明了推荐在提高生产率方面的作用之间的紧张关系，另一方面也说明了运气(即“你认识谁”)在个人劳动力市场结果中的作用。其结果表明，推荐更有可能是由更好的员工提出的，也更有可能被更好的员工接受。研究结果与同质性有助于筛选的观点是一致的:雇主利用推荐网络来寻找更高质量的员工。然而，拥有更好的推荐网络的员工会在支付更高工资的公司找到工作。在某种程度上，劳动力市场的特点是“好”和“坏”的工作，推荐网络引导更有关系的工人走向“更好”的工作。
家庭网络
另一项使用瑞典行政数据的研究得出了有些不同的结论[5]。作者观察儿童在进入劳动力市场时是否与父母中的一方在同一家机构工作。就像上面讨论的邻居网络研究，以及接下来讨论的同事网络研究一样，本研究没有关于转诊的直接证据。然而，尽管这些研究必须依赖于居住在同一社区的个人，或者曾经是同一公司的同事，分享工作信息的假设，但更有可能的是，当一个孩子最终和父母在同一家工厂工作时，他们的父母积极参与帮助他或她找到工作。父母转诊的效果与社区转诊的明显效果有所不同。因此，当:(1)父母是更好的员工;但(二)儿童受教育程度较低。研究结果还表明，被推荐的孩子的起薪低于其他新入职者。
后一种结果部分地与公司人事记录中关于推荐的证据相矛盾，后者往往发现推荐的工人获得更高的起薪。这些相互矛盾的结果突出了引荐网络研究中更广泛的紧张关系:社交互动被用于求职，以解决广泛的信息问题。因此，在不同的背景下研究它们的效果可能不一样。这一事实在1979年美国国家青年纵向调查的补充数据中得到了证明。在所有年轻男性工人中，推荐与较长的任期有关。然而，转介与一些工人的高工资和另一些工人的低工资有关。就像瑞典的研究一样，推荐与低工资相关的工人是那些来自家庭成员的推荐。对于后一组人来说，转诊似乎可能是劳动力市场机会不佳的工人的最后一种搜索方法[６]。
同事网络
越来越多的研究对基于过去同事关系的推荐网络进行了富有成效的研究。一项使用意大利匹配雇主-雇员数据的研究发现，如果前同事的就业比例更高，失业工人找到新工作的可能性就会显著提高[7]。这些结果，以及基于对前同事的类似分析的扩展，已经在其他几个国家(包括奥地利、巴西和德国)使用匹配的雇主-雇员数据的研究中得到了重复。
这一结果与通过推荐网络传递工作信息是一致的。就像一些基于居民区网络的研究一样，研究结果包括直接推荐关系的可能性，即工人在与他们的一个社会联系人在同一家公司找到工作，但也有间接推荐的可能性，即受雇工人将当前雇主以外的工作机会信息传递给他们。
民族人脉网
最后，在一系列研究中有非常有力的证据表明，基于种族的推荐提高了工作匹配的质量。最近一篇专注于研究这一渠道的论文表明:(1)被推荐的工人有更持久的工作;(ii)被推荐工人的起薪较高;(三)推荐人与非推荐人之间的工资差距随着时间的推移而下降。作者使用德国匹配的雇主-雇员数据——依靠种族相似性作为推荐使用的代理——来测试这些预测。他们能够使用独特的调查数据来验证他们的发现，其中包括有关转诊的直接信息［８］。
转诊网络和整体经济
由于推荐是一种广泛使用的求职形式，因此对推荐使用对总体劳动力市场结果的影响进行建模的兴趣相当大;特别是了解它们对工作匹配的影响，以及转介网络有助于或阻碍以失业和收入分配为目标的宏观经济政策的可能性。
最近的几篇论文将关于推荐使用的信息直接纳入搜索和匹配的宏观经济模型中。其中一篇论文表明，通过衡量失业工人与职位空缺匹配的速度，推荐使用与跨部门匹配效率呈强烈正相关［９］。作者开发了一个模型，在该模型中，这种结果可以通过跨部门产生转诊机会的比率变化来解释。该模型还解释了经济扩张时比经济收缩时(顺周期)更容易匹配。在扩张期间，推荐率不断上升，因此公司更容易填补空缺职位。
另外两篇论文发展了一些模型，其中推荐网络作为对当地劳动力市场条件的内生反应而发展[1]，［１０］。其中一个评估模型的预测使用了来自CPS的转诊行为数据，以及来自季度劳动力指标的美国当地劳动力市场状况数据，以及来自康奈尔国家社会调查的转诊生产力数据[1]。该模型预测，通过促进匹配，推荐网络可以帮助劳动力市场更顺利地运行，但只能达到一定程度。最终，随着使用推荐网络的人数增加，推荐网络的价值会被稀释。
这些模型的一个含义是，当地的劳动力市场状况是一个强有力的预测转诊寻求行为。图1提出与这些预测一致的证据，对于理解转介在劳动力市场中的作用通常很重要。该图表显示了1998年至2010年间美国各州的季度数据，即在某一特定州，报告在找工作时利用个人关系的失业工人所占比例，以及工人被聘用到新职位的比例。可以看出，当招聘率高时，个人联系的使用率就低。一篇论文的作者使用英国季度劳动力调查中关于转诊使用的独特数据来评估他们模型的预测［１０］。他们表明，寻求推荐与员工离职率呈正相关。
工作场所的推荐
人事记录为了解推荐对公司的作用提供了另一种非常有效的数据来源。这类数据的关键优势在于，人事记录通常表明，员工在面试或被聘用之前，什么时候收到了推荐信。根据数据的不同，可能会有额外的信息，包括提供推荐的工作人员的身份和筛选过程中的其他信息。
一项研究使用了一家大公司的人事记录，对推荐为何有价值的几个不同解释进行了测试。研究表明，被推荐的员工比没有被推荐的员工工作的时间更长，而且他们在被雇佣时的工资也更高。然而，关键的发现是，最初的工资优势会随着时间的推移而消失。它这样做的事实，以及数据的其他几个特征，与雇主使用推荐来帮助筛选更有生产力的员工是一致的［１１］。直观地说，推荐可以减少公司了解员工生产力所需的时间。如果推荐的主要功能是加速学习过程，那么推荐最初的工资优势就会随着员工的任期而消失，因为随着时间的推移，公司最终可以自己评估所有员工的质量。
前面的分析有一个缺点，这是人事记录研究的共同缺点，即研究结果来自单一公司，因此很难得出一般性结论。最近的另一项研究克服了这一局限，对9家不同公司的人事记录进行了类似的分析[12]。研究还发现，被推荐的员工在工作上待的时间更长，但更有争议的是，他们在观察到的技能方面非常相似。重要的是，研究表明，被推荐的员工更赚钱，主要是因为他们降低了离职成本。正如另一项研究所暗示的那样，这表明在这些公司中，推荐对于消除信息不对称不太重要［１１］更重要的是，以上述模型中提出的方式减少通用匹配摩擦［９］。
限制和差距
推荐和推荐网络是工人和雇主之间的信息渠道。劳动力市场的不同部分有不同的信息问题，因此，很难确切地说，在不同的背景下，转介是如何起作用的。一些研究发现，有证据表明，转介改善了外部选择有限的员工的结果[5]。另一些人则指出，推荐提高了匹配质量，并表明它们是针对更高技能的工人的［4］，［８］。同样，基于人事记录的对比结果表明，与呼叫中心或货运公司相比，推荐在金融部门的公司可能发挥着不同的作用［１１］，[12]。这并不奇怪，而且对于推荐网络在劳动力市场中扮演的角色这个问题，可能也没有一个单一的答案。
然而，无论推荐网络具体做什么，有两件事是相当肯定的:(i)推荐提高了劳动力市场效率;(二)转介网络影响劳动力市场结果的分配。现有的研究主要集中在验证转介如何提高效率，但很少关注转介网络加剧不平等或导致劳动力市场达到低水平均衡的可能性。这两种可能性都需要进一步研究。
迄今为止，很少有经济学研究涉及不断变化的信息技术如何影响推荐网络在求职中的作用。在线招聘板已经成为对推荐效果进行实地实验的有用平台［１３］。的插图显示在求职中使用推荐的人数稳步增加，这表明信息技术不能替代个人推荐网络;事实上，这可能是一种补充［4］。在这一点上，尚不清楚技术是否会改变推荐网络的结构，或帮助工人和公司更有效地或不那么激进地使用它们。在这方面，要取得进展，也需要更多的数据或更有创造性地利用现有数据。
摘要及政策建议
经验证据表明，社会网络的影响应纳入影响个人劳动力市场结果的政策分析，以及旨在影响总失业率、收入不平等和社会流动性的政策。社交网络可以通过减少信息摩擦来帮助劳动力市场更平稳地运行。但是，它们也使现有的社会分层格局作为经济差距而得到加强。
在招聘中限制推荐网络的使用是不明智的。相反，政策可以向三个方向推进。首先，关于转诊网络的证据基础正在迅速增长，但仍然受到可用数据限制的阻碍。政策制定者应支持增加对行政数据的获取，支持开展包括转诊和社会网络信息在内的新调查，支持开展实地实验，阐明转诊网络的运作方式。第二，有可能通过新技术找到新的机制来解决目前通过转诊解决的信息问题。最后，在推荐网络形成的领域鼓励社会和经济多样性的政策可以帮助消除它们对经济不平等的有害影响，同时保留它们对劳动力市场效率的有益影响。
致谢
作者感谢两位匿名审稿人和IZA劳动世界编辑对早期草稿的许多有益建议。作者还要感谢Molly Candon。作者以前的工作包含大量的背景参考资料在这里提出的材料，并已在本文的所有主要部分密集使用[1]，［4］。
相互竞争的利益
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©Ian Schmutte