企业雇员流失意图的决定因素实证研究，本文主要内容关键词为：雇员论文,意图论文,因素论文,实证研究论文,企业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 背景
随着我国市场经济的深入发展，传统的刚性用工体制发生了很大的变化，企业雇员流失现 象已逐渐被一些学者所重视[1，2]。Mobley将雇员流失定义为“从组织中获取物质收益的个 体终止其组织成员关系的过程”[3]。国外雇员流失研究中最常用的分类是按流失决策是由 雇员做出还是由组织做出分为主动流失和被动流失两类。相对被动流失来说，主动流失中有 多 数是企业不愿意发生的，更为大多数研究者所关注，是雇员流失研究最常采用的流失分类方 法[4，5]。
Fishbein & Ajzen首先提出行为意图是行为的主要前因变量，他们建立的流失模型在用流 失 意图预测主动流失行为方面表现出了很强的预测能力，其基本思想是与流失相关的态度变量 导致流失意图，进而最终导致流行失为[6]。Mobley扩展的中间链流失模型进而确定了流失 意图在雇员流失研究中的学术地位。Mobley认为：流失意图是流失行为的直接前因变量[3] 。Mobley之后，大量对雇员流失的研究验证了这一看法[7，8]。
在已有的研究中，大量的因素被发现和流失意图相关，例如人口变量、绩效、工作满意度 和组织承诺度等等[7，8]。但是已有的研究在以下几个方面存在不足：①迄今为止，大多数 关于雇员流失的研究是在西方发达国家（尤其是美国）进行的，在发展中国家的实证研究相对 有 限，对中国大陆雇员流失意图决定因素的定量分析更是非常少见。一些在其它亚洲国家中进 行的流失研究发现了一些不同于西方发达国家的流失动因模式，并被认为和文化背景紧密相 关[9，10]；②决定因素之间的交互效应虽然一直受研究者的关注，但由于以往研究的样本 多为同质的，交互项能够解释的方差变异还未大到足以证实交互效应的存在，所以大多数的 研究未能发现交互项对流失意图产生显著的影响；③研究中采用的工作满意度主要是通过整 体评估法得到的，对不同工作要素(Facets)满意度的研究却常常被忽视了。整体满意度虽 然在流失模型中有重要的理论价值，但作为一个抽象的心理概念，在实际的人力资源实践中 的具体应用相对困难。
虽然近年来，国内一些非学术性的书籍、刊物和人力资源管理咨询网站也开始把企业员工 的 流失作为一个热点问题来讨论，纷纷撰文对流失原因和如何保留员工提出看法和建议，但是 由于缺乏定量研究的结论作为参考，目前国内已有的多数文章在揭示雇员流失意图的内在规 律性方面显得证据不足。基于以上的讨论，本文的目标为：采用从我国深圳市场获取的752 名记录组成的样本，对影响雇员流失意图的一些决定因素（包括人口变量、职业变量和工作 满意度）进行研究，研究中考虑交互效应和工作要素满意度的影响。我们期望发现一些影响 雇员流失意图的显著性决定因素和影响模式，并结合样本的特征对结果进行解释和讨论。
2 数据和方法
2.1 数据和量度
本文数据来自于深圳希捷尔人力资源公司（中国人才热线）2000年9月至11月在网站上开展的 “第一届中国人才跳槽行为总调查”。由于一方面数据记录中来自深圳的被调查者占了相当 的 比例，另一方面考虑到我国各地的经济水平和地区文化可能存在较大的差异，我们将本研究 的样本对象限定为来自深圳的记录，这样也就在数据分析过程中控制了经济水平和地区文化 差异可能对流失意图的影响。
原数据表中共有3181条记录，通过运行根据调查问卷内在逻辑关系编写的逻辑检验程序， 产生清理合格的2658条记录。然后将其中来自深圳的记录筛选出(N=1128)，占合格记录的42 .4 %。流失意图是我们根据调查问卷第一部分关于职业状态问题新建的名义变量，我们选取该 问题备择答案为“在职但准备跳槽”（对应流失意图赋值“1”）和“在职且没有跳槽的打算 ”（对应流失意图赋值“0”）的记录，而不考虑备择答案为失业、刚工作不到3个月和在校学 生的记录，最终产生752条记录进入正式的数据分析。
调查是以问卷的形式开展的。问卷基本上分为两大部分：第一部分包括性别、年龄、婚姻 状况等基本信息；第二部分主要征询被调查者对一些跳槽相关问题（包括工作满意度）的态度 。其中对工作满意度的量度包括对总体满意度和10个不同工作要素满意度的量度，测量尺度 采用Likert5级划分，分别为“非常满意”、“比较满意”、“一般”、“不太满意”和“ 非常不满意”，其中5分代表“非常满意”，逐次递减。这样分数越高，表示满意度越高。 对本次网上调查获得数据的描述性统计信息见表1。
表1 回归模型中变量的描述性信息
决定因素 均值 标准差
性别
男
0.67
0.47
婚姻状况
已婚 0.27
0.44
年龄
人 25～30
0.53
0.50
口 31～35
0.11
0.32
变 360.037 0.19
量教育水平
大专 0.30
0.46
本科 0.55
0.50
研究生
0.077 0.27
参加工作时间（月） 52.3435.64
职位
市场销售人员 0.059 0.23
一般职员 0.21
0.41
中层管理人员 0.29
0.45
高层管理人员 0.073 0.26
其它 0.059 0.23
工作单位性质
职 中外合资/合作0.18
0.39
业 国有企业 0.21
0.41
变 民营企业 0.34
0.47
量行业
非IT0.42
0.49
平均月收入（元）
2001～3000
0.28
0.45
3001～5000
0.30
0.46
5001～8000
0.18
0.38
8001 0.065 0.25
总体工作满意度 2.93
0.83
工资水平 2.64
0.93
福利待遇 2.41
0.96
工作环境 3.11
0.97
态 个人发展机会 2.51
1.00
度 人际关系 3.43
0.89
变 个人能力和潜力发挥
2.69
0.98
量 个人在公司中的重要性 3.01
0.96
公司发展前景 2.92
0.91
企业品牌/知名度 3.07
1.04
公司管理水平 2.26
0.98
流失意图
有
0.75
0.43
注：表中除参加工作时间和态度变量外为虚拟变量。这样，表中每个虚拟变量的所有类型 的均值之和应等于1。每个虚拟变量中被省略的类型依次为：性别，女；婚姻状态，未婚； 年龄，24岁及以下；教育水平，高中及高中以下；职位，普通技术人员；企业性质，外商独 资 企业；行业，IT行业；平均月收入，2000元及以下；流失意图，无。
表2 雇员流失意图决定因素的Logistic回归模型结果
粗影响 净影响
决定因素Model1 Model2 Model3
性别
男
0.8010.953 0.975
婚姻状况
已婚 0.7460.790 0.588[+]
年龄
人25～30
0.8631.084 1.105
口31～35
0.7781.394 1.520
变360.8802.102 2.191
量 教育水平
大专 0.5840.577 0.602
本科 0.453*
0.463 0.406[+]
研究生 0.402[+] 0.613 0.475 参加工作时间（月） 0.9980.999 1.000
职位
市场销售人员 1.4910.958 0.965
一般职员 1.0380.712 0.606
中层管理人员 1.0921.428 1.559
高层管理人员 0.6281.042 1.037
其它 0.8840.804 0.618
工作单位性质
职 中外合资/合作0.9610.740 0.794
业 国有企业 1.1860.843 0.874
变 民营企业 1.1680.875 1.085
量
行业
其它 2.330*** 1.567* 1.428
平均月收入（元）
2001～3000
0.687 0.623 0.654
3001～5000
0.388** 0.398* 0.479[+]
5001～8000
0.300*** 0.373* 0.573
8001 0.270*** 0.403 1.030
总体工作满意度 0.261*** 0.257***
工资水平 0.465*** 0.661**
福利待遇 0.563*** 0.958
工作环境 0.530*** 0.805
态 个人发展机会 0.374*** 0.569***
度 人际关系 0.686*** 0.948
变 个人能力和潜力发挥
0.444*** 0.833
量 个人在公司中的重要性 0.625*** 1.118
公司发展前景 0.352*** 0.493***
企业品牌/知名度 0.676*** 1.257[+]
公司管理水平0.451*** 0.679***
—2LL │684.9619.5
注：“***”表示P＜0.001；“**”表示P＜0.01；“*”表示P＜0.05；“+”表示P＜0.01 ； —2LL是Logistic回归模型合适度参数。
网上调查获得的数据一般存在两个主要问题：①由于无法进行事先的抽样调查设计，网上 调查属于非概率抽样，不能对总体进行统计推断；②网上调查的准确性难以控制。尽管存在 这两个主要问题，我们从以下的考虑出发仍然最终采用了这些数据：①虽然不能对总体进行 统计推断，但通过对样本人口和职业特征的描述性分析，可以在一个较大的样本中(N=752) 考察具有特定人口和职业特征雇员的流失意图决定因素；②原问卷共有25道题左右，通过对 所有问题的描述性分析结果来看，并没有出现相互矛盾的结论，从一个侧面反映出整体的回 答准确程度是有保证的；③我们编写了严格的逻辑检验程序，可以显著提高进入数据分析的 数据质量；④由于目前关于雇员流失的概率抽样调查很少见，本次大规模网上调查获得的数 据对研究者来说是一次难得的机会。总之，我们认为本文数据研究的价值是存在的。
2.2 方法
由于流失意图在本文中是以“有/无”两分变量的形式出现的，因此我们选择Logistic回归 模 型作为本文的基本分析模型，具体的模型包括单变量和多变量分析两个部分。单变量模型分 析每个变量对流失意图的粗影响，而多变量模型分析每个变量对流失意图的净影响。模型所 考虑的决定变量包括人口变量、职业变量、态度变量以及交互效应项，其中人口变量包括： 性别、年龄、婚姻状态、教育水平、参加工作时间；职业变量包括：职位、所在工作单位的 性质、平均月收入；态度变量包括整体满意度和10项对工作不同方面的满意度；交互效应项 包括一些人口变量、职位变量同整体工作满意度的交互效应。这些变量中除参加工作时间和 工作满意度是连续变量外，都作为虚拟变量(Dummy Variables)进入Logistic回归模型，每 个虚拟变量的参考类型为表1中省略的类型。
我们在模型分析中选择这些变量，主要是依据这些变量在理论上的解释意义，同时也考虑 了调查提供数据的可能性。实际上，其它的一些心理变量如组织承诺度等也被证实对流失意 图有直接影响[3，11]，但是由于希捷尔公司在问题卷设计时并没有把对这些变量的考虑包 括在问卷中，本文无法对其它可能对流失意图产生显著影响的心理变量进行分析。
3 结果与讨论
3.1 描述性分析的结果
从表1中可以看出：①样本中男性占了多数(68%)，未婚者的比例占优(73%)，85.3%的被调 查者年龄在30岁以下，教育水平以大专(30%)和本科(55%)为主，参加工作时间(工龄）的平 均值约为4年零5个月。②样本中职位为普通技术人员(31.5%)、一般文员(21%)和中层管理人 员(29%)的被调查者居多；24.9%的被调查者在外商独资企业工作，17%在中外合资/合作企业 工作，19%在国有企业工作，32%在民营企业中工作；所在行业中以IT行业为主(57%)，75.6% 的被调查者平均月收入在5000元以下。③从各工作要素的均值来看，对各工作要素满意度由 小到大的排列为：公司管理水平、福利待遇、个人发展机会、工资水平、个人能力和潜力发 挥、 公司发展前景、个人在公司中的重要性、企业品牌/知名度、工作环境、人际关系。④在所 有被调查者中，有流失意图的占75%。
这样的一个样本特征是我们认识Logistic模型结果的基础。其中有流失意图的比例达到75% 这一点，我们认为主要和本文数据的来源有很大的关系。由于问卷是在“中国人才热线”这 样 的人才中介网站上发布的，而多数访问该网站的人主要目的是寻找工作，所以出现高比例 流失意图的结果是可以想见的。
3.2 Logistic模型单变量分析结果和讨论
表2给出了雇员流失意图决定因素的单变量（粗影响）和多变量（净影响）分析的结果。表中的 系数是相对机率比(Odds)，它的意义是当某变量改变一个单位时，有流失意图的机率和无流 失意图的机率之比[12]。
粗影响（模型1）的结果显示：①在人口变量中，只有教育水平对流失意图有显著影响，学历 为本科和研究生的雇员比学历为高中及以下的雇员产生流失意图的机率小，其中研究生的显 著性水平较弱。②在职业变量中，非IT行业雇员比IT行业雇员产生流失意图的机率大，且 非常显著(P＜0.001)；月收入对流失意图有显著的影响，表现在3000元以上的雇员比月收入 在2000元以下的雇员产生流失意图的机率小。③总体工作满意度和各工作要素满意度均 对流失意图表现出非常显著的影响，满意度程度越高，产生流失意图的机率就会越小。
我们认为对这些结果应结合样本的特征来认识：①由于被调查群体中女性雇员在个人能力 、追求等方面和男性雇员相似，我国社会中传统的性别差异在这个群体中不显著，因此性别 对流失意图没有显著的影响；②虽然一般认为由于已婚者比未婚者有家庭责任感，因此流失 意图要比未婚者弱。但是另一方面已婚者的工作经验、技能也在增强，工作的机会也会增多 ，所以两者的综合作用使婚姻状态对流失意图的影响不显著；③对于年龄来说，由于多数 被调查者的年龄在36岁以下(96.3%)，因此虽然一方面随年龄的增长雇员有在某个企业长期 发展其职业生涯的趋势，但是工作经验、技能的增强也使这个“年轻”的群体工作机会增多 ，所以两者的综合使年龄对流失意图的影响不显著；④一方面教育水平越高就业机会一般越 多，另一方面如果教育水平高的雇员在其企业中受到足够的重视，能够满足其在工作方面的 各种需求，产生流失意图的机率会越小。如果后一种情况普遍存在，那么教育水平越高产生 流失意图的机率越小就可以得到解释，我们的结果可能反映了被调查群体中教育水平高的雇 员从企业中得到的各方面收益总和比教育水平低的雇员得到的多；⑤参加工作时间的长短对 流失意图没有显著的影响可能主要和样本是个相对年轻的群体，平均参加工作时间还比较短 有关，需要以后在一个参加工作时间跨度大的群体中研究；⑥职位和工作单位性质对流失意 图没有显著影响，反映了这两个职业变量各类别之间在样本的流失意图上没有表现出显著的 差异；⑦Lee发现IT行业雇员的流失意图显著高于非IT行业雇员的流失意图[13]，本文单 变量分析的结果并未验证他的观点，相反非IT行业雇员比IT行业的雇员产生流失意图的机率 要大。这一结果和我们已有的认识相矛盾，可能和本文数据的来源有关。对于IT行业的被调 查者来说，他们接触网络的机会多，访问“中国人才热线”时单纯为了寻找工作的目的性会 比其它行业的被调查者小一些；⑧对于高收入的雇员来说，一方面找到更高收入的工作不容 易；另一方面更重要的是，高收入的雇员的流失成本一般会比低收入的雇员高。而低收入的 雇员由于流失成本低和收入都比较低，所以容易被其它收入更高一些的工作机会所吸引；⑨ 总体工作满意度和各工作要素满意度越高，雇员产生流失意图的机率越小，而且显著性很强 (P＜0.001)，这反映出工作态度变量决定是否产生流失意图的重要性。
3.3 Logistic模型多变量分析结果
模型2将人口变量、职业变量和总体工作满意度同时引入Logistic回归模型。我们发现人口 变量和职业变量中，只有行业和平均月收入对流失意图有显著的影响，但是影响的显著性变 弱，其中平均月收入在8000元以上不再对流失意图有显著的影响。总体工作满意度保持和粗 影响分析时该变量对流失意图的影响模式，显著性仍然很强，说明在控制人口变量和职业变 量的情况下，满意度越高，产生流失意图的机率越小。
我们在模型2的基础上引入了平均月收入×总体工作满意度和教育水平×总体工作满意度两 个交互项，这样选择的原因主要是由于它们在Logistic模型单变量分析时表现出对流失意图 显著的影响。虽然行业对流失意图的影响也显著，但是由于数据来源的原因和我们已有的认 识不一致所以未考虑它的交互项。由于没有任何交互项表现出显著性，我们在表2中没有给 出带交互项的分析结果，但说明在控制其它变量的情况下，本研究没有发现平均月收入和教 育水平对总体工作满意度和流失意图之间关系的调节作用。
模型3在模型2的基础上，用10个不同工作方面的满意度代替模型4中的总体工作满意度进入 Logistic回归模型。我们发现：在人口变量中，已婚者相对于未婚者，学历为本科的雇员相 对于学历为高中及以下的雇员产生流失意图的机率显著减少，但显著性较弱(P＜0.1)。对于 在单变量分析未表现出显著性而在多变量分析中表现出较弱显著性这一点，我们还没有较好 的解释；职业变量中非IT行业对流失意图的影响变得不再显著，平均月收入中只有月收入在 3001～5000元的雇员比月收入在2001元以下的雇员产生流失意图的机率小；对于工作要素满 意度来说，对公司管理水平、工资水平、个人发展机会和公司发展前景满意度的提高可以非 常显著地减少产生流失意图的机率，这反映出它们在导致雇员产生流失意图方面的重要程度 。虽然对企业品牌/知名度满意度的提高也可以显著地减少产生流失意图的机率，但是这种 显著性较弱(P＜0.1)
模型3和模型2的结果反映出一种趋势：在引入工作满意度变量后，人口变量和职业变量中 对流失意图影响显著的因素显著性减弱。尤其是当更细的工作要素满意度变量引入后，人口 和职业变量中只有个别的变量表现出对流失意图的显著影响，但显著性较弱(1＜0.1)。这表 明人口变量和职业变量很可能是通过工作满意度变量对流失意图产生影响的。
4 总结
我们通过对雇员流失意图决定因素的实证研究，发现了人口变量、职业变量和工作满意度 对流失意图的影响模式。尽管我们由于解释变量的类型多为虚拟变量，因此未能采用路径分 析或LISREL协方差分析法来对人口变量和职业变量通过工作满意度影响流失意图的模式进行 检证，但我们发现的结论暗示这一模式的存在，我们将在以后对此加以研究。这样，我们对 雇员流失意图决定因素的研究也将过渡到更有学术价值的雇员流失意图因果模型的建立上。
本文的局限性主要来自于数据获得的途径，对此我们在本文的第二部分已经进行了讨论。 另外，本文在对流失意图、工作满意度这样的心理态度变量测量时采用的并不是国外研究常 用的专用量表，这给我们将本文研究结论和国外已有研究结论进行对比带来了一定的困难。 最后，应该指出：本文所涉及到的决定因素还只是可能对雇员流失意图造成显著影响的部分 因素，其它的一些变量如组织承诺度和服务期等由于问卷设计的原因并没有得到研究，这些 不足都需要我们在今后的研究工作中加以改进。
本文发现工作要素满意度中，公司管理水平、工资水平、个人发展机会和公司发展前景对 流失意图有很显著的影响(P＜0.01)，这和我们1999年在上海一家大型通信公司所发现的导 致雇员产生辞职想法的主要原因基本一致[14]。我们认为，本文所揭示的这几个对雇员流失 意图影响显著的因素可以作为企业人力资源管理者在制订员工保持策略时的参考。
总之，本文利用网上调查所获得的752个样本，对企业雇员流失意图的决定因素进行了有积 极意义的初步探讨，发现了一些人口变量、职业变量和工作满意度（包括工作要素满意度）对 雇员流失意图的影响模式，并提出了进一步的研究方向。尽管一项研究难以对我国企业雇员 流失意图的决定因素做出全面的考察，但我们的一些发现为进一步研究我国企业雇员流失问 题提供了一个参考。另外，从实践的意义上讲，可以帮助企业人力资源管理者加深对雇员流 失意图的理解，有助于他们结合企业的实际情况制订有针对性的保持策略。
本文特别感谢深圳市希捷尔人力资源有限公司（中国人才热线www.cjol.com）提供有关数据 。