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离职意向影响因素

作者: 5d-class  上传时间:2015-04-01  浏览:134

离职意向影响因素

宋联可,杨东涛,魏江茹

一、引言

离职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(Mobley1982)。Price1977)将离职分为自愿离职和非自愿离职,自愿离职又被分为对企业有利的良性离职和对企业不利的非良性离职。最频繁的离职是自愿离职,而绝大多数自愿离职都会带来人力资本损失、降低士气、影响企业战略等不良后果。本文研究的离职是自愿离职。

经济学家早在20世纪初开始研究雇员离职,主要分析工资、失业率等宏观因素对离职的影响。工业心理学家从20世纪70年代开始研究雇员离职,离职从此逐步发展成组织行为学的一个重要研究领域。

环境学派主张从组织角度考察离职,个性学派则主张从个体角度考察,近年来一些学者开始强调组织与个体特征交互作用的影响。虽然视角不同,但大多数学者的研究重点是构建离职模型。谢晋宇(1999)和张勉等(20012003)分别评述了上世纪80年代前和上世纪80年代后的国外一些有代表性的离职动因模型,并且张勉等人(2003)通过评析Price及其同事、LeeMitchellGriffethHon三组权威学者的近期研究分析当前研究动态。Price(2001)认为离职研究的发展方向是为员工离职意向寻找新的解释变量,特别是探索各种解释因素对员工离职意向的交互影响。用开放式问题收集信息,可以反映最切实的中国情景下的离职意向影响因素。但因整理开放式问题的答案非常困难,国内这方面的研究极少。本研究将采用开放式问题收集信息,在此基础上研究我国的离职意向影响因素。

二、理论背景和假设

Mobley等人(1979)通过实证研究发现离职意向是其它许多与雇员离职相关因素的一个总结性因素,离职意向与雇员离职显著相关。Mobley等人(1982)指出离职意向是离职行为的直接前因变量,从而正式确立了离职意向在离职研究中的学术地位。

对离职动因的研究,出现从研究离职行为转向研究离职意向的趋势。一些学者用综合模型研究离职影响因素(Lee and Mitchell1994Price19962001),更多的学者则是关注部分影响因素。分析国内外研究,可将影响离职意向的因素分为外部环境因素、组织因素、与工作相关的个人因素、与工作无关的个人因素四大类。回顾国外文献,影响离职意向的主要因素有:外部环境因素,包括工作机会(Bluedorn1982Mulleller1994)、非正式组织的存在(Friedman and Holtom2002)、失业率(Blau and Kahn1981)等;组织因素,包括薪酬(Krau1981Cotton and Tuttle1986Weil and Kimball1995Wai and Robinson1998 )、组织伦理氛围(Sims and Kroech1994Vardi2001)、组织公平(Berg1991Dailey and Kirk1992Randall and Mueller1995)、组织变革(Baron and Hannan2001;;;;Probst2003)、人力资源管理创新(Brent and D**id1996)等;与工作相关的个人因素,包括工作满意度(Price and Mueller1986)、组织承诺(Steven et al.1978Mowday et al.1982 )、组织融入度(Porter et al.1974)、个人与组织价值观的匹配度(Cable and Judge 1996Iverson1999)、雇主的信任和支持(Price and Mueller1986)、员工对上级的满意感(Aquino and Griffeth1989)、组织政治知觉(Ferris et al.1989与工作无关的个人因素,包括人口变量(Farrell & Rusbult1981Elvira et al.2001)、家庭责任(Farrell and Rusbult1981)等。

本文是探讨中国情景下离职意向的影响因素,更为关注中国的离职研究。2006年度CSSCI来源的管理学期刊有26种,搜索这些期刊2006年前发表的所有关键词中含有“离职”的文献,找到21篇。21篇文献均发表于2000年之后,定量研究与定性研究的文献基本各占一半。虽然我国的离职研究相对国外仍很薄弱,但近期研究成果显示我国研究正不断成熟。作者整理出这些文献实证证明或论证认同的所有离职意向影响因素,归纳其中作为主要影响因素的变量,结果列于表1

1  21篇文献的主要离职意向影响因素及其文献

离职意向影响因素

文献

薪酬

王忠民、陈继祥(2001);王忠民、陈继祥、续洁丽(2001);张建琦、汪凡

(2003)*;张 勉、张 德(2003*;赵西萍、刘玲、张长征(2003*

分配公平

张建琦、汪凡(2003)*;张 勉、张 德(2003)*;张勉、张德、

于丹(2003)*;张一弛、高莹、刘鹏(2005)*

职业生涯发展

张建琦、汪凡(2003)*;张 勉、张 德(2003)*

晋升机会

张勉、张德、李树茁(2003)*;张勉、张德、于丹(2003)*

职业成长度

张勉、张德、李树茁(2003)*;张勉、张德、于丹(2003)*

培训

张文辉、胡蓓(2002)

组织伦理氛围

吴红梅(2005)

联结

梁小威、廖建桥(2005)

公司前景

王忠民、陈继祥(2001);王忠民、陈继祥、续洁丽(2001);

张建琦、汪凡(2003)*

上级满意感

张一弛、高莹、刘鹏(2005)*

上司支持度

张建琦、汪凡(2003)*;张勉、张德、于丹(2003)*:

任红军、梁巧转(2004)*

工作单调性

张勉、张德、李树茁(2003)*;张勉、张德、于丹(2003)*

其它工作机会

张勉、张德、李树茁(2003)*;任红军、梁巧转(2004)*;

张一弛、高莹、刘鹏(2005)*

家庭

张 勉、张 德(2003*

期望匹配度

张勉、张德、李树茁(2003)*;张勉、张德、于丹(2003)*

个人-组织匹配度

梁小威、廖建桥(2005);张一弛、高莹、刘鹏(2005)*

工作压力感

赵西萍、刘玲、张长征(2003)*

组织承诺

崔勋(2003)*;张勉、张德、李树茁(2003)*;

赵西萍、刘玲、张长征(2003)*;苏方国、赵曙明(2005)*

工作满意度

张勉、张德、李树茁(2003)*;赵西萍、刘玲、张长征(2003)*

组织公民行为

苏方国、赵曙明(2005*

组织政治知觉

黄忠东(2004)

人力资本贬值压力

梁巧转、黄旭锋(2003)

人口变量

崔勋(2003)*;张勉、张德、于丹(2003)*;

张一弛、高莹、刘鹏(2005)*

注:带*的文献是实证研究。

在中国情景下探讨的离职意向影响因素比较丰富,并且已有部分因素得到实证检验。但因中国的离职研究晚于西方,大多数研究是基于国外成熟理论的进一步探索,主要体现在三方面:第一,研究的离职意向影响因素基本上是国外学者已提出的因素;第二,使用的量表大多数是国外的成熟量表;第三,大多数实证研究主要是在中国情景下检验国外理论。表1中的不少中国学者对此做出了贡献。但是,如果过于依赖国外研究,忽视中国特殊环境可能成为潜在问题,一些中国特有的离职意向影响可能难以被发觉。

为了探讨中国情景下的离职意向影响因素,反映中国员工最切实的想法,本研究采用开放式的问题收集信息。在此基础上,结合国内外文献回顾,提出三个假设:

假设1:中国情景下的离职意向影响因素有其特殊性。

假设2:人口特征变量在离职意向影响因素上有显著差异。

假设2a:男性和女性在离职意向影响因素上有显著差异。

假设2b:不同学历的雇员在离职意向影响因素上有显著差异。

假设2c:不同年龄的雇员在离职意向影响因素上有显著差异。

假设2d:性别和学历在离职意向影响因素上有显著的交互作用。

假设2e:性别和年龄在离职意向影响因素上有显著的交互作用。

假设2f:学历和年龄在离职意向影响因素上有显著的交互作用。

假设2g:性别、学历和年龄在离职意向影响因素上有显著的交互作用。

假设3:离职意向影响因素可以预测平均离职间隔时间。

基于文献回顾提出以上假设,本文将采用实证方法验证假设,为研究中国情景下的离职意向影响因素提供重要参考。

三、研究方法

1、样本选取和研究过程

20051--20066月,向在江苏省的70家组织发出问卷700份,以匿名方式填写。收回问卷573份,其中有效问卷443份,有效回收率为63.29%

男性占大多数,占62.8%。样本年龄在法定劳动年龄范围之内,其中,29岁以下的占58.0%30-39岁的占27.8%40-49岁的占10.8%50岁以上的占3.4%。学历结构以本科和专科为主,博士占0.9%,硕士占6.5%,本科占40.9%,专科占34.8%,专科以下占16.9%。所有回答者至少工作半年以上,最多的已工作39年。回答者留在一家组织工作的最长时间差异较大,最短的是2个月,最长的是39年。回答者曾经工作过的单位数最少的是1家,最多的是11家。

2、研究工具

本研究是分析中国情景下的离职意愿影响因素,因而没有采用国外的量表,而是自己开发。量表由两部分组成,第一部分用于收集回答者的基本信息,一共五道题,包括性别、年龄、学历、工龄、留在同一家组织工作的最长时间;第二部分用于寻找离职意愿影响因素,采用一道开放式问题(open-ended question):“如果您要主动离开这家组织,请您列举出三个可能存在的原因。”

开放式问题能收集到更为丰富和贴切的答案,但整理难度较大。对原始数据的整理采用了两种编码方法:开放式编码(open coding),细致阅读原始数据,将发现的一些概念类属标记出来;轴心式编码(axial coding),根据拟出的主题重新组织原始数据,归纳总结相关的概念类属,将其集中在同一主题下。单份问卷罗列的原因同属一概念类属的,只取其中一个。提到的因素计1分,没有提到的因素计0分。

四、结果

1、描述性统计结果

本研究在文献回顾和分析数据的基础上,提炼出13个离职意愿影响因素。作者试图通过因子分析将这些因素综合成数量较少的综合指标,但是KMO检验显示这13个因素不适合进行因子分析(KMO=0.343)。检验结果说明本研究提炼出的13个离职意愿影响因素难以再进行降维处理,后续分析将以此13个因素为基础。表2显示了这13个因素的描述性统计结果。

2  均值、标准差、频数和百分比(样本数N=443

离职意向影响因素

Mean

Std. Deviation

Frequency

Percent

薪酬

0.7427

0.4377

329

74.3

职业生涯发展

0.3476

0.4768

154

34.8

企业文化

0.2664

0.4426

118

26.6

关系

0.1716

0.3774

76

17.2

公司前景

0.1625

0.3694

72

16.3

领导风格

0.1422

0.3497

63

14.2

成就感

0.0858

0.2804

38

8.6

职业兴趣

0.0790

0.2701

35

7.9

工作单调性

0.0655

0.2476

29

6.5

其它工作机会

0.0632

0.2436

28

6.3

亲属责任

0.0632

0.2436

28

6.3

个人-组织匹配度

0.0384

0.1923

17

3.8

工作压力感

0.0293

0.169

13

2.9

2显示,频数最高的前三个因素分别是薪酬、职业生涯发展和企业文化,74.3%的人提到薪酬,34.8%的人提到职业生涯发展,26.6%的人提到企业文化。

2支持假设1,中国情景下的离职意向影响因素有其特殊性,关系、领导风格、成就感、职业兴趣是重要的影响因素,而国外理论很少提到。

2、多因素方差分析结果

为研究人口特征变量的不同水平是否对离职意愿影响因素产生显著影响,采用多因素方差分析法,分析多个人口特征变量的独立作用,同时也分析多个人口特征变量的交互作用。表3列出多因素方差分析相伴概率<0.05的结果,即拒绝零假设,认为人口特征变量不同水平下各总体均值有显著差异。

3  性别、学历、年龄对离职意愿影响因素的多因素方差检验

人口特征变量

离职意愿影响因素

F

Sig.

性别

人际关系

4.760

0.031

 

职业兴趣

4.587

0.033

年龄

工作单调性

4.991

0.002

性别*学历

工作单调性

2.8690

0.023

性别*年龄

人际关系

3.296

0.021

 

工作单调性

3.771

0.011

学历*年龄

人际关系

2.338

0.011

 

薪酬

2.035

0.029

 

其它工作机会

2.914

0.002

性别*学历*年龄

工作单调性

2.793

0.017

注:此表仅列出p0.05的结果。

因为性别只有两个水平,直接比较组别平均数发现,女性(均值=0.297)比男性(均值=0.078)更容易因为人际关系原因产生离职意愿;男性(均值=0.146)比女性(均值=0.043)更容易因为职业兴趣而产生离职意愿。假设2a得到部分支持。

事后比较结果显示:40-49的雇员(均值=0.237)最容易受工作单调性影响而产生离职意愿(其它均值≤0.053);本科学历的女性(均值=0.349)最容易受工作单调性的影响产生离职意愿(其它均值≤0.111);30-39岁的女性(均值=0.471和40-49岁的女性(均值=0.444易受人际关系影响产生离职意愿(其它均值≤0.159;40-49岁的女性(均值=0.389易受工作单调性影响产生离职意愿(其它均值≤0.123);30-39岁有硕士学历的雇员(均值=0.538和40-49岁有本科学历的雇员(均值=0.500易受人际关系影响产生离职意愿(其它均值≤0.310);30-39岁有硕士学历的雇员(均值=0.923)最易受薪酬影响产生离职意愿(其它均值≤0.790),所有组别的雇员都容易受薪酬影响产生离职意愿(所有均值≥0.500);40-49岁有硕士学历的雇员(均值=0.667)最易受其它工作机会影响产生离职意愿(其它均值≤0.180);40-49岁有硕士学历的男性雇员(均值=0.333最易受工作单调性影响产生离职意愿(其它均值≤0.200)。假设2c、假设2d、假设2e、假设2f、假设2g得到部分支持,假设2b被拒绝。

3、回归分析结果

离职次数反映雇员离职行为,但受工作时间长短影响,次数少的雇员不一定离职意愿弱,也可能是因为参加工作时间短而显示较少的离职次数。由于离职次数受工龄影响,用平均离职间隔时间(=工龄/曾工作单位数)来衡量离职意向的强弱。用多元线性回归分析考察离职意愿影响因素与平均离职间隔时间之间的关系,一次离职行为都没有发生的雇员(曾工作单位数=1)不在分析数据之内,结果如表4

4  离职意愿影响因素对平均离职间隔时间的回归模型结果

B

R2

F

ΔR2

ΔF

模型1

0.13

6.810**

0.13

6.810**

职业生涯发展

-0.123**

模型2

0.30

7.864***

0.17

8.797**

职业生涯发展

-0.142**

关系

-0.140**

模型3

0.41

7.355***

0.11

6.154*

职业生涯发展

-0.157**

关系

-0.142**

职业兴趣

-0.116*

模型4

0.50

6.832***

0.09

5.058*

职业生涯发展

-0.164**

关系

-0.137**

职业兴趣

-0.116*

个人-组织匹配度

0.105*

注:*表示p0.05**表示p0.01***表示p0.001

    用逐步筛选法(Stepwise)得到表4模型,回归方程显著性检验与回归系数显著性检验的相伴概率值都小于或等于给定的显著性水平,说明回归模型的总体效果理想。对于平均离职间隔时间,职业生涯发展解释了其13%的方差变异(F=6.810,p0.01),有负向影响。第二步将关系引入回归方程,使模型对平均离职间隔时间方差的解释增强了17%(ΔF=8.797,p0.01),有负向影响。第三步将职业兴趣引入方程,使模型对平均离职间隔时间方差的解释增强了11%(ΔF=6.154,p0.05),有负向影响。第四步将个人-组织匹配度引入方程,使模型对平均离职间隔时间的解释能力显著地增加了9%(ΔF=5.058,p0.05),其表现为正向影响。假设3得到支持,一些离职意向影响因素可以预测平均离职间隔时间。

五、讨论

根据回顾文献和整理信息归纳出13个影响离职意向的因素,其中关系、领导风格、成就感、职业兴趣很少在其它文献中提到。在中国,关系几乎影响到了各个层面的生活,关系可能会促进成功,更重要的是可以满足中国人的心理需要。回答者直接描述出影响离职的领导风格,如专权的领导限制工作自由、放任的领导导致人心涣散等。国外趋向于用对上级的满意感、上级支持度考察与上级相关的因素,而没有采用领导风格。表2列出了13个中国雇员最重视的因素,根据均值和频数从高到低依次的是薪酬、职业生涯发展、企业文化、关系、公司前景、领导风格、成就感、职业兴趣、工作单调性、其它工作机会、亲属责任、个人-组织匹配度、工作压力感,这个顺序反映了这些因素在中国雇员心中的相对重要程度。

研究人口变量对离职意向影响的文献较多,但分析交互作用的少。本文分析不同性别、学历、年龄的中国雇员的离职意向影响因素是否有显著差异,并考察它们的交互作用。大多数假设得到部分支持,即只对部分离职意向影响因素显著差异。仅假设2b被拒绝,不同学历的人的差异不显著。这些结果有助于组织有针对性的改善离职意向影响因素,对不同的类别的人采用不同的政策。

六、总结

本研究主要有三点贡献:第一,在文献回顾和数据分析的基础上提炼出中国情景下的13个离职意向影响因素。国内研究基本是以国外研究为基础,虽然一些研究已对国外模型和量表进行修正,但因受国外成熟理论的影响较深,容易忽略一些与中国情景相关的问题。本研究采用开放式问题,可以收集到最自然、真实、详细的信息,有助于发现符合中国情景的离职意向影响因素。因为开放式问题的整理非常困难,所以国内采用这种方法的研究极少,本研究即是弥补该方面的不足,为中国学者研究离职动因提供参考。第二,分析人口特征变量在离职意向影响因素上的交互作用。虽然从人口特征变量分析离职问题的研究很多,但考察人口特征变量交互作用的少,本研究考察性别、学历、年龄三个主要变量,并分析其交互作用,根据此结果,让组织可以更有针对性地采取措施降低离职意向。第三,分析离职意向影响因素对平均离职间隔时间的预测作用。

同时,本文也存在一些不足,这也将是作者未来研究改进的方向:第一,归纳的影响因素不可避免地受到人为影响。虽然在回顾国内外文献的基础上整理收集到的信息,但在整理的过程中,不可避免地受到个人理解能力的影响,不同人对同一答案可能有不同的理解。解决这一问题的方法是,让受过专业训练的多人分别整理,最后再针对不同意见的问题进行探讨,直至意见统一。第二,样本较小,影响交互作用的分析。由于仅以443人为样本,一些类别的样本较少,一些类别的样本甚至为0,如40-49岁的博士为0。类别样本较小,直接影响分析结果。未来研究可采取配额抽样法,保证每个类别的样本比例合理。第三,样本全部在江苏省。江苏省的各项经济指标一直位居全国前列,是发展最快的地区之一。由于江苏省具有特殊性,调查结果有其局限性。




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