高学历新员工多路径离职理论的实证研究，本文主要内容关键词为：多路论文,高学历论文,新员工论文,理论论文,实证研究论文，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。
中图分类号：F203.9 文献标志码：A 文章编号：1002-980X(2007)11-0115-06
雇员离职(Employee Turnover)是指“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”[1]。其研究历史可以追溯到20世纪初。主动离职决策主要由雇员作出，往往是组织难以控制的，并且会给企业发展带来不利的净影响[2]。也得到了研究者们更多的关注[3]。
长期以来，产生了大量的离职模型。如March & Simon模型、Price模型[4]、Mobley模型[1,5]、Steers & Mowday模型[6]、Sheridan & Abelson模型、Lee & Mitchell多路径模型[7]和修正后的Lee等多路径演进模型[8](The Unfolding Mbdel of Voluntary Turnover)等等。他们都各有利弊[9]。如Price的亲属责任因素、Hom-Griffeth[2,10]的角色间冲突、Michell和Lee的工作嵌入等考虑了非工作因素对离职的影响，但从内容和测量角度看，目前还无法了解不同非工作因素对离职的解释效力[11]，也不适合在我国样本中使用。又如Price模型、Lee和Mitchell模型中的交互作用、Griffeth的元分析等体现了权变思想在离职模型中的应用，但仍缺乏实证研究的证据[12]。
现有离职问题的理论和模型主要在西方发达国家验证和形成，国内的研究缺乏实证性定量研究的支持[13]。回顾我国近几年来的“跳槽热”和“培训热”，尤其是大学毕业生频频跳槽的现象如今已经成为了热门话题。据2005年6月，北京96家用人单位的统计显示，毕业生毕业后3年内跳槽率达到70%①。故本研究试图引入对传统离职模型提出挑战的Lee等[8]的多路径展开模型，结合中国实际情况，对大学毕业生的离职行为进行调查分析，对模型作实证研究。希望得出对离职理论发展和对管理实践有所助益的结论。
1 本研究模型介绍与研究假设
1.1 Lee等多路径离职模型的概述及各变量介绍
传统离职模型一般顺序是工作不满意——求职行为——离职，但其对离职行为的解释效力并不高[13]。而Lee & Mitchell的离职模型建立在Beach映像理论(Imagine Theory)的基础之上，称为“展开”模型[7,14]。修正后的Lee等的离职多路径演进模型，则指出员工离职存在多种决策路径(Decision Paths)，由工作不满意引起的离职只是其中的一种[8]，如图1所示。
离职过程共涉及7个变量，它们构成了区分每一种决策路径的本质特征：①震撼：即一个特别的，不和谐的，对一个人的工作产生作用的事件。②匹配框：指事先存在的行动计划。③映像破坏：当员工的价值观、目标和为实现目标而采取的策略与其所在工作单位的或是震撼所隐含的价值观和目标不匹配时，映象破坏就发生。④工作满意度：指组织成员对组织持有肯定态度倾向或好感的程度，或对其工作的喜好程度。⑤寻找和评价：指寻找现在工作的替代性选择和对这些选择的评价活动。⑥其他可替换的工作选择：指个体主观认为得到另一份工作或其他选择的某种可能性。⑦工作邀请：指外部提供的工作机会。
1.2 模型中各种路径的介绍和分析
Lee等的演进模型指出雇员离职存在4条决策路径：
路径1：震撼刺激了员工，员工搜寻以前是否有过类似震撼。如有，则员工就不考虑当前对组织的情感和可替换性的工作选择而离职。工作满意度与路径1无实质性关系。
路径2：震撼促使员工重新考虑自己对当前组织的依附感，映象破坏已经发生。经过深思熟虑后，他们选择离职，而对是否有可替换的工作不经任何寻找和评估。
路径3：员工受到震撼刺激，产生映象破坏，并引发他们对当前工作和各种各样可选工作的评估。路径3中的离职是最典型的，包含了对可选工作的研究和评估。
路径4：是工作不满意而不是震撼引发了员工的离职决策。路径4a中工作不满意十分突出，以至于员工不考虑其他选择而离职；而路径4b则代表了大多数离职理论的过程，认为是员工对工作的不满意导致了工作寻找和评估，而后选择离职。
1.3 本研究假设
为验证Lee等的演进模型同样适用于在中国背景，本研究提出了以下4条假设：
假设1：高学历新员工的离职存在多种原因，包含Lee等模型的4条离职路径。
假设2：中国背景下，决策路径的选择与工作单位的性质（如国有、外资企业等）有关。
假设3：路径1和2比路径3，4a和4b短，路径3比路径4b短。
假设4：路径3中的工作满意度比在路径2、4a或4b中的高。
2 研究方法
2.1 研究对象
本次调查的对象是浙江大学本科毕业1年内且有过至少一次主动离职经历的毕业生，包括近20个专业，50个班级，作为高学历新员工的代表。共收到问卷132份，其中有效问卷128份。有效率为94.12%。被调查者中男性占81.2%；女性占18.8%（浙江大学毕业生的男女比例约为3:1），一定程度上也说明了男性员工比女性员工更有离职倾向。另外，样本也包含了不同的工作单位性质（具体见表1）。
2.2 研究工具
由于本研究是实证研究，因此采用的量表是：Lee等设计的多路径离职演进模型的量表及其利克特5分等级量表，在此基础上双向翻译得来，并结合中国文化背景略作增减和修改，一定程度上保证了量表的信度和效度。进而通过在校内论坛上的网上访谈和面对面访谈，又对Lee等的测量项目作了些许修改。然后选取了25位调查对象进行了试调查，根据他们对问卷的意见和建议，将问卷中的不足之处进行了第三次修订，形成了本次调查的问卷（问卷见附录）。
2.3 研究程序
由于调查的对象是已经毕业的浙大校友，因此从调查实际出发，本研究采取的是网上填写问卷，数据直接导入数据库的方式。为提高问卷的回收率和保证数据的真实性，本研究采取了新型的调查方法。除校友群发邮件外，还通过班级、系QQ群及手机短信等方式将问卷网址告知各位校友。由于是网上调查，故排除了漏选、多选等原因导致的问卷无效，提高了问卷填写的质量和有效率。同时因调查对象是校友，填写问卷过程中有任何不明之处可随时以各种方式询问，且问卷及量表均为匿名填写，因此保证了问卷数据的信度和真实性。当然由于调查对象和方法等各方面原因，本调查也存在持续时间长、耗费精力多等缺点。
2.4 统计方法
本研究的数据统计主要运用SPSS13.0进行，检验方法主要包括描述性统计分析、频数分布分析、列联表分析、Logistic回归分析、非参数检验和单因素方差分析等分析方法。
3 研究结果
3.1 高学历新员工的离职路径符合Lee等模型
由Lee等模型中可知，根据每条离职路径的主要特征是否出现来判断某一个体应被归类到哪条路径。其中测量工作满意度的13个项目中任何一个回答1（即非常不满意）或2（即比较不满意），则说明出现了较低的工作满意度。在对回收的问卷进行数据整理和分析时，按修正后的模型路径分类，有122名可被分类到4条路径中（见表2）。
在路径1的5名被调查者中，震撼分别有考研、家里有事和想出去旅游；路径2的5名被调查者中，震撼分别有想自己创业、考研、回家和被人陷害。路径1，2中的个体都未进行工作寻找和评估即离职。其中，路径2中的震撼与路径1中有个别相同，如考研，但采取路径2离职的被调查者同时又表示了对原有工作的不满，或将创业、考研视为自己的工作机会，以达到个人目标。同理分析得出路径3、路径4a和路径4b的分布情况。在不能被分类的6名个体中，均因存在一个理论上的矛盾而未被归入4中路径中。如被调查者11本可被分类到路径2，被调查者21、68、82本可被分类到路径3，但都因无映象破坏发生而不能被分类。同理，被调查者45、109却因发生了可替换工作的寻找和评估，并表示了有可能的工作机会而使得他们无法被分类到路径1。因此，虽然东西方文化存在较多差异，但假设1完全得到了检验。这为后面的三个假设奠定了基础。
3.2 工作单位的性质对离职决策路径的选择有显著的影响
考虑到是在中国文化背景和社会价值观下做的实证研究，因此假设了事业单位和国有企业大多通过路径1，2，3（因震撼）离职，而外资、民营（私营）企业大多通过路径4（工作不满意）离职。因本假设涉及到了定类和定类变量的关系，故本研究采用了列联表分析。
从表3中可以看出，路径1多地发生在国企、事业单位类别中；而路径2、3中虽然在两个不同类别中发生的次数相近，但在所属单位类别中所占的比重和分别为70.6%(3.9%+66.7%)、49.3%(3.9%+45.4%)，可见国企、事业单位类别中路径2，3的发生率仍高于外资和民企类别中的发生率；同理，路径4a和路径4b多发生于外资和民企类别中。
由此可初步断定，工作单位性质的不同对离职决策路径产生了较大影响，根据χ[2]检验进一步得到了验证(p=0.021＜0.05)。即工作单位的性质对离职路径有显著影响。这为管理者提供了较大的启示，即可根据员工选择的路径的特点作出相应措施来留住或解雇员工。
3.3 不同决策路径展开速度不同
Lee等和Lee等中认为产生离职想法到真正离开之间的时间是非正态分布的[7-8]，笔者重新进行了K-S检验，得出显著性概率p=0.00＜0.01，发现了非正态的证据。并采用了Logistic回归模型来考察不同决策路径的持续时间是否不一样。结果与假设基本相符（见表4）。只是路径1，2与路径3之间的决策速度在第一时段（产生离开想法到决定离开这一时间段）[8]内并没什么不同。而在第二时段（决定离开到真正离开这一时间段）[8]，路径3比路径4b时间短(
=3.01,p＜0.05)；路径3比路径4短(=3.76,p＜0.05)；但路径1，2和路径4a，4b之间的不同并不显著。故经路径3，4离职的员工比经路径1，2离职的员工花更长的时间，管理者有较多的时间处理那些正在离开的程序。
3.4 不同决策路径其工作满意度差异不显著
工作满意度的测量是取13个5级Likert量表中测量项目的均值，在SPSS中生成“平均工作满意度”这一变量。采用单因素方差分析的方法(OneWay ANOVA)来检验。首先采用单样本K-S拟合优度的非参数检验方法分析，结果显示K-S的Z统计量为0.895，对应p值为0.400＞0.05，故工作满意度的数据呈正态分布，满足单因素方差分析的要求。以平均工作满意度为观察变量，不同的离职决策路径类别为因子作单因素方差分析。结果如表5所示。
从上表可以看出，路径3(M=2.88,SD=0.69)中的工作满意度比路径2(M=2.94,SD=0.43)和4a(M=2.98,SD=0.38)中的低，而高于4b(M=2.79,SD=0.65)中的工作满意度。与假设不符。但同样可以发现各路径的工作满意度均值差异并不大，最大的均值差不到0.2。故可初步判断，不同路径的工作满意度之间虽然有差异，但可能差异并不显著。而齐性方法分析结果显示，相伴概率p=0.197，远远大于显著性水平0.05，证明了不同离职决策路径下各总体的方差无显著差异。因满足单因素方差分析中方差相等的要求，故可对路径2，3，4a和4b进行两两比较分析。LSD（最小显著差异法）的多重比较检验结果如表6所示。
由表中均值差可再次得出同样的结论：路径3的工作满意度低于路径2和4a而高于路径4b。但路径3与路径2比较对应的p=0.853＞0.05，因此，拒绝路径3与路径2均值间存在显著差异的假设；同理可得，路径3与路径4a、路径4b这两组间也不存在显著差异。故假设4未得到验证。说明工作满意度和有无震撼或震撼的性质之间无明显关系。
4 分析与讨论
4.1 检验结果分析
在国外，Lee等的修正模型已经得到了实证研究的支持。而本研究则使得多路径离职展开模型在中国的背景下也得到了验证。其结果表明：
1)高学历新员工的离职分类符合Lee等的修正模型。即虽然东西方文化存在较多差异，Lee等模型的4种主要离职路径同样适用于高学历新员工的离职，与其在国外的同类研究有较高的一致性[7-8]。并且样本中路径3，4b居多，分别占53.9%和28.9%。
2)在中国背景下，工作单位的性质对离职决策路径的选择有显著的影响。路径1，2，3多发生于国企、事业单位类别中，路径4a，4b多发生于外资和民企类别中。在Lee等的修正模型中，曾因1994年的护士样本和1999年的会计师样本对于各种路径的发生频繁程度的不同，预测了不同的职业群体有不同的离职模式或路径[7-8]。而本研究则在中国背景下，从另一个侧面验证了Lee等的猜测。该假设的验证具有重要现实意义，给不同性质的企业管理者提供了很大的启示，同时也是本研究对Lee等修正模型的一个贡献。
3)不同决策路径其展开速度不同，工作满意度也不同。路径1和2比路径3，4a和4b短，路径3比路径4b短。而路径3的工作满意度低于路径2和路径4a，高于路径4b，但高出的差异并不显著。并且有无震撼和工作满意度的高低对离职的先后有着显著的影响[8]，但是震撼和工作满意度之间的假设关系却未得到验证，这或许跟中国较内敛的文化和中国员工受到的震撼与西方存在些许差异有关。其间的微妙的关系还有待进一步研究。
4.2 对管理者的建议
展开模型对管理者具有非常重要的意义。它能帮助管理者们了解震撼信息的本质，了解员工怎样和为什么离职，以及他们何时离职等，并可据此采取相应措施。同时启示管理者：
1)可以将工作重心集中在预期的行为上。共有匹配框的知识可以帮助管理者识别谁最有可能离职，谁更快离职。甚至，识别出哪些员工最有可能离职，由此来采取比较快的组织反应，然后提供反馈，进行职业咨询或必要时提供反聘等等。
2)开发快速反应系统以留住员工或解雇员工。虽然管理者可能无法控制影响雇员留职的外部震撼，但可以通过开发快速反应系统，如新的内部工作机会，远程办公或工作共享等来留住员工。同时可以占据主导地位解雇员工，变被动为主动。
5 结论
根据上述的实证性研究和结果分析，本研究得出了以下几条结论：
1)高学历新员工／中国员工的离职路径符合Lee等的多路径离职演进模型，并且存在该模型中提到的各种离职路径。
2)在中国背景下，不同性质工作单位的员工其对离职决策路径的选择有较显著的不同，路径1，2，3多发生在国有企业和事业单位类别中，而路径4a和路径4b多发生于外资企业和民营（私营）企业类别中。
3)对于产生离职想法到决定离开到真正离开所需要的时间，不同的路径其展开的速度也不一样，即有无震撼和工作满意度的高低对离职的先后有着显著的影响。但是震撼本身与工作满意度是否有关还有待进一步研究。
收稿日期：2007-06-06
注释：
注：①数据来源：首都就业指导中心。