基于突變理論的員工主動離職行為定性模擬
——以中國經濟轉型期的“離職潮”為例

2016-08-17 07:24:44趙旭

系統管理學報 2016年4期

趙旭，胡斌，夏泥

（1.三峽大學經濟與管理學院，湖北宜昌 443002；2.華中科技大學管理學院，武漢 430074）

自上世紀90年代以來，中國企業依靠特定時期帶來人口紅利成為世界工廠的重要參與者，促進了我國經濟的高速增長。但近年來隨著勞動力無限供給的逐步消失，這種特有的二元經濟發展模式陷入了一個均衡陷阱——劉易斯拐點[1]。該困境的主要表現就是東部沿海地區出現的“離職潮”以及隨之而來的“用工荒”問題。目前，長三角地區OEM 企業的主動離職率高達20%，超出正常企業不超過5%的標準，僅廣東省的普工缺口就占到缺工總量的68%以上[2]。除了給企業帶來高額的招聘和培訓成本費用之外，居高不下的離職率還使得處于戰略轉移、結構調整等復雜情境的組織面臨不穩定的人力資源環境。而且這一問題已不僅僅困擾著企業層面，對于這種以往不曾出現的局面，政府也亟待出臺一系列創新制度來保持社會穩定和經濟增長。因此，如何精確把握員工心理動向，找到員工決策的關鍵點，預防大規模的主動離職風潮具有重大的理論價值和現實意義，已成為政府和企業管理者共同關注的焦點。

由于經濟市場化程度的差異，國內有關員工主動離職問題的研究大都沿襲國外的理論模型和方法，大體可分為兩類：最初討論主動離職的是經濟學家，他們在宏觀上將員工視為單純的生產要素，通過其價格變化來分析市場上勞動力的供需均衡[3]。在微觀上與決策科學相結合，通過博弈論來探討員工離職的均衡策略[4]。經濟研究方法雖然闡述了員工去留的市場機制，但卻忽略了個體心理感知等非經濟因素對行為的影響，從而導致其難以解釋諸如新生代農民工的工作選擇從“生存理性”向“生活歸屬”轉變等現象。另一類是組織行為學家基于社會學和心理學，從工作和非工作兩方面尋找員工主動離職的影響因素，這也是目前員工主動離職行為研究領域主流的研究方法。最具代表性的有Price-Mueller模型[5]，P-O Fit模型[6]等，其中歸納了導致員工主動離職的個體因素（年齡、家庭負擔等）、環境因素（勞動力市場狀況）、過程因素（工作滿意度、組織承諾等）和結構因素（工作壓力、薪酬體系等）4類前因變量，并通過元分析發現，個體與組織的契合程度與員工離職意愿顯著負相關。在非工作因素層面使用頻率最高，影響最深的是由Lee等[7]提出的Unfolding模型，該研究考慮了來自于組織和社區的各種“工作嵌入”因素，更好地分析了員工主動離職問題。從總體上來看，這些研究都是運用實證調研方法尋找離職的主要因素和影響路徑，但普遍存在3個問題：①由于實證研究假設變量間是簡單的線性因果關系，故不能反映非線性的行為變化規律。在管理實際中，員工心理行為不全是平穩連續變化的，具有一系列突變的特征[8]。Guastello[9]發現組織中諸如員工離職、怠工、沖突和產值下降等行為多存在不連續變化的現象。②實證研究是采用截面數據得出變量間相互影響的靜態模型，難以描述控制因素和員工行為之間交互的動態過程。③實證模型的量化程度很低，只能說明是否有影響，而對于影響程度和具體的微觀機理則無法判斷。

由上述文獻可知，員工主動離職是一個典型的復雜系統，具有高度的不確定性和非線性特征。所以要把握員工離職過程的內在機理，并對其精確預測和定點控制，就必須在傳統研究方法上進行創新。在系統科學新三論中，Poston等[10]創立的突變論是專門研究客觀世界突然變化和躍遷過程的理論，特別適用于描述已觀察出有不連續現象，但內部作用尚屬未知的系統。自從Stewart等[11]將突變論應用于人的心理感知分析后，該理論已成為組織行為學領域研究的重要方法和得力工具之一。Sheridan等[12]就運用突變模型解決了醫院護理人員的離職率突然大幅上升的問題，Yiu等[13]也通過該方法描述了建筑行業員工的沖突行為。然而，由于社會科學中研究對象具有模糊性和不完備性，突變論中純定量的動力學方程在應用的合理性，以及復雜關系的描述性上存在缺陷，其結論會因數學模型嚴格的前提假設而存在偏差。故以往員工行為的突變研究只能停留在對現象的定性說明上，如何突破現有困局是目前亟待解決的問題。Gregory等[14]用統計學解決這一問題，Fan等[15]也從人工智能的角度做了努力。這些研究都希望通過跟蹤樣本的采集以及自組織映射網（SOM）等途徑，擬合出反應影響因素和離職行為之間關系的合理函數。但在管理現實中，獲取長周期、大樣本數據成本高昂，可操作性較差。而且涉及到心理行為的大都屬于無量綱的定性數據，幾乎沒有確定型的數值數據，這也使得上述方法缺乏可行性。

Kuipers[16]提出的定性模擬算法（QSIM）為改變這一現狀提供了新思路，該方法能對員工行為中模糊不完全的信息進行符號化建模，較好的反映復雜的管理機制。夏功成等[17]運用QSIM 算法的思路，構建了一個員工離職過程模型。所以，若能將定性模擬與突變理論相結合，則可以將定量方程轉化為定性方程，在約束規則的作用下，通過模糊計算推導出解析型突變模型的參數。這種理論集成的意義在于：①能用管理現實中呈現的定性數據擬合出突變函數的具體形式，使得對員工離職行為進行定量的突變預測成為可能。②在以往靜態模型的基礎上增加了時間維度，用以反映員工為什么以及如何經歷離職的動態過程。

綜上所述，要在組織運作中把握員工主動離職的突變性，精確預測其離職行為的演化方向，就需要采用突變論與定性模擬相集成的新方法。本文結合以往的實證研究分析了員工主動離職的影響因素和發生機制，并據此構建出員工離職突變概念模型。然后引入定性模擬算法，提出定性-定量混合突變模型，找出了模型參數求解的新方法，并結合長三角地區某制造業企業員工主動離職案例來驗證該方法的合理性及有效性。最后，通過一系列虛擬實驗設計，為我國經濟轉型期中員工離職潮的應對措施提供決策支持。

1 員工主動離職突變模型

1.1 員工主動離職的發生機制

在員工離職問題上有4個最具代表性的模型，其中，Price-Mueller 模型[5]、Unfolding 模型[7]和Steer-Mowday模型[18]主要著眼于離職影響因素的探尋和解釋上，對離職過程中組織因素與員工間的動態交互關系缺乏研究。而Sheridan-Abelson 的“尖峰突變”模型[12]則側重于分析員工離職行為的內在機理，其認為員工退出行為不是前因變量的線性函數，并首次從突變理論的角度考察了這一具體過程。該模型通過12個月的跟蹤調研，得出員工主動離職的發生機制具有3個明顯特征：

（1）員工的離職行為受組織承諾和工作情境兩類控制變量耦合作用的影響。

（2）在員工離職過程中呈現出保留工作行為和工作退出行為2個行為穩態。

（3）在控制變量的作用下，員工離職行為變化不一定是線性連續的，在特定條件下可能會在穩態間發生突然躍遷。

1.2 突變概念模型構建

一般而言，突變現象都具有以下特質：多態性、突變性、不可達性、磁滯性和發散性[19]。通常在社會科學領域，如果具備上述2個以上的突變特質就可以考慮用突變模型進行分析。Poston等[10]根據控制變量的數目將突變模型劃分為7種初等突變函數，分別為折迭、尖點、燕尾、蝴蝶、橢圓臍、雙曲臍和拋物臍。由員工主動離職發生機制可知，當狀態變量數目為1（離職行為）、控制變量數目為2（組織承諾和工作情境）時，可以用尖點突變的勢函數來描述員工離職的行為系統。在控制變量的作用效果上，現有研究[12]一般認為組織承諾是員工內心因素，決定是否會發生突變的離職行為，是突變模型的分裂因子。而工作情境是外界環境因素，決定離職突變何時會發生，是模型的正則因子。所以，假設f為企業員工行為，u為組織承諾，υ為工作情境，三者構成的系統勢函數為

式中，a、b為模型參數。

員工離職行為f為突變模型均衡點集合（平衡曲面函數），則員工行為曲面為

員工行為在突變模型的分歧點集合處發生突然躍遷，則離職行為突變區域為

由式（1）、（2）可得員工離職行為概念模型，如圖1所示。由圖可知，員工行為曲面M有2個相對穩態，曲面下葉表示在職狀態，上葉表示離職狀態。控制平面S是由組織承諾u和工作情境υ組成的集合，員工會由于組織承諾的退縮及惡劣的工作情境對現狀產生不滿，進而從曲面下葉躍遷到曲面上葉發生主動離職行為。在圖1中分歧點集合內，導致員工離職的（u，υ）組合有很多種，而且在同一（u，υ）情況下，員工既有可能繼續留職又有可能選擇離職。突變模型的發散性說明，由于個體差異，對自身心理和環境的不同感知都會導致員工做出離職決定，這與離職原因多樣性的管理現實是吻合的。

圖1 員工主動離職突變的概念模型

在控制路徑的選擇上，由圖1中A、B、C這3條控制軌跡及其在行為曲面上的投影A1、B1、C1可得：在員工心理（組織承諾）和組織環境（情境壓力）的連續變化下，A路徑通過了分歧點區域Δ，此時員工對組織的認同程度逐漸降低并伴隨著工作情境的變差（如工作壓力增加），員工會在D點處從不滿狀態突跳到離職狀態，如A1所示。B、C的演化軌跡表明了兩種情況：①雖然個體組織承諾水平不斷降低，但是員工始終處于較輕松的工作環境；②個體的勞動強度雖然在不斷增加，但員工對組織一直保持著非常強的認同感和歸屬感。在這兩種控制狀態下，員工的工作滿意度可能有所下降，但始終位于在職的行為平面上，沒有發生突變出現主動離職，如B1、C1所示。由此可見，預防控制員工主動離職的關鍵在于避免控制變量組合（u，υ）通過分歧區域。并且由圖1可知，員工一旦做出離職決定，組織試圖通過補救措施讓員工在D點回到曲面下葉已不可能，必須到達D1處時才能使員工重新入職。在管理實踐中，面對本輪“用工荒”，長三角地區各公司加薪幅度普遍在14.9%左右，使得不少重工業企業的勞動力成本已占到全部生產成本的35%以上。所以，離職突變的滯后性意味著企業要付出額外的代價才能將員工吸引回來。

由上述突變概念模型可以定性分析員工主動離職的非線性特征，但要精確預測及控制員工離職行為，就需對式（2）中參數a、b進行估計。然而在管理科學領域求解突變動力學方程參數，需要通過方法創新，引入定性模擬理論來解決以下問題：

（1）離職行為f，組織承諾u，工作情境υ在現實社會中經常以模糊語言的形式表達，其數值和量綱都難以測量。

（2）數值變量僅能反應管理學變量的大小，卻難以描述其變化方向等信息。

（3）突變動力學方程中的變量是連續變化的，而員工心理行為和組織環境多由離散方式表達。

2 員工離職定性-定量混合突變模型

在員工主動離職突變概念模型的基礎上，集成定性模擬理論，對參數a、b求解來動態分析員工離職行為的演化及控制問題。目前定性模擬的應用研究主要采用QSIM 算法，其思路是將員工行為用物理系統的一組符號和描述參數之間關系的一組約束表示。這些約束是管理學變量的二元或三元關系，例如deriv（X，Y）為dX/dT=Y，min us（X，Y）為X=-Y。行為系統的任一參數在時間t上的值都是按照其與一個有序路標值集合的關系確定的，然后運用通用規則轉換表產生出所有后繼狀態，并依據客觀世界設計的過濾機制來選擇新的當前狀態集合。最后，將新狀態集合與調研數據反映的真實行為狀態相對照，即可得突變模型的具體參數。

2.1 變量名及取值

模型主要包含3個變量，員工行為f，組織承諾u和工作情境υ，其取值是用二元組QS（X，t）來定義，X∈｛f，u，υ｝，其表達式為

式中：q為變量在t時刻的取值；d為變量在t+1的變化方向。在突變模型中變量應該是連續的，但在定性模擬中無需無限細分，只要將其劃分為幾個離散的顯著路標值就可以表示不同的狀態。QS（X，t）既能對人的心理行為進行模糊化描述，又可以經過模糊數學處理后參與數值計算，如圖2所示。

圖2 定性變量的模糊量化

員工行為f的取值QS（f，t）如下：

式中：f=+1 與-1，表示留職及離職2 個穩態；d為變動方向的上升、不變和下降。由突變模型的不可達性可知，員工行為不可能存在于穩態之間，即有f≠0。根據圖2，QS（f，t）的模糊值如表1所示。

表1 QS（f，t）的模糊值

同理，組織承諾水平u與工作情境υ的取值QS（u，t）和QS（υ，t）為：

根據圖2，QS（u，t）和QS（υ，t）的模糊值如表2所示。

2.2 定性-定量混合突變模型及參數估計

在上述變量定義的基礎上，結合式（1）～（3）可得員工主動離職的定性-定量混合突變模型為

表2 QS（u，t）和QS（v，t）的模糊值組合

式中：QS（X，t），X∈｛f，u，υ｝是基于人工語言模糊定性變量；a、b為定量參數。若能通過定性擬合求得a、b的取值，則就可完成模型的構建及在員工行為管理中的應用。

2.2.1 參數估計方法突變模型的參數擬合分

為3個過程，如圖3所示。

圖3 突變模型參數估計方法

（1）數據收集。過程1是通過問卷調研等方法了解企業內員工在特定環境下的心理感知及行為決策，然后從中提取反應t+1時刻員工真實行為的數據QS＇（f，t+1）。例如對一個敏感型員工進行問卷調查發現，當其處于較差的工作情境中，且公司長期不能給他升職加薪時，他的工作滿意度會快速下降并傾向于選擇離職。則該實證樣本得出的定性數據如表3所示。

表3 定性數據提取方法

（2）QSIM 算法。過程2即用QSIM 算法和組織行為學理論推演f、u、υ變化，得出t+1時刻員工行為的理論值QS（f，t+1）。該過程主要包括約束、通用轉換規則和員工行為突變特征，如圖4所示。

圖4 QSIM 算法的主要步驟

①約束。Forbus[19]用ADD、MULT、MINUS、DERV、M+和M-等6個約束建立了不完備信息下的系統定性模型。令

根據QSIM 算法和突變模型表達式，變量演化約束有：

②通用轉換規則。定性模擬運用通用轉換表-I/P規則來推演變量隨時間變化的后續狀態，現假設X的取值為M，X∈｛f，u，υ｝。M+1表示取值向高一級的路標值移動，反之則為M-1。混合突變模型變量的轉換規則如表4所示。

表4 I/P轉換規則

③員工心理行為突變特征。心理學理論和離職行為突變特征可以對QSIM 算法中后續狀態進行全局過濾，用以去除合乎邏輯但不符合管理學常識的組合。使用的一般規則如下：

規則1當控制變量接近或經過突變區域（分歧點集合的邊界及內部）時，員工行為會在各穩態間發生非線性的突然變化。

規則2員工行為一旦發生突變則會躍遷到對立的行為曲面上，即原狀態為“+1”或“-1”，否則后續狀態為“-1”和“+1”。

（3）參數a、b的函數求解。從理論上來說，上述過程1、2中的QS＇（X，t+1）和QS（X，t+1）的值應該是相等的。令QS＇（X，t+1）=QS（X，t+1）可獲取含有參數a、b的函數，然后用模糊數學變量表示和算術運算方法求解參數a、b的取值，具體步驟如圖5所示。

圖5 參數a、b的函數求解

圖5中步驟1是根據表1、2將定性變量全部轉換為可計算的模糊變量，然后在步驟2 中用Shen等[20]的模糊運算規則，如表5所示，分別將QS＇（X，t+1）和QS（X，t+1）代入式（7），計算出相應的模糊值表達式。

表5 模糊值的算術計算公式

將步驟2中獲取的QS＇（X，t+1）和QS（X，t+1）模糊量值分組兩兩隨機比對，計算每組值之間的距離。設一組模糊量為λ和θ，其值之間距離為[20]

令每組d（λ，θ）=0，從而得到一系列含有參數a、b的方程組。對方程組兩兩配對求解即可得到參數a、b解的集合。最后，對a、b進行統計，得到其均值和置信區間，完成員工主動離職混合突變模型的構建。

2.2.2 參數估計方法的應用自2008年金融危機以來，中國廣義貨幣M2突破百億大關，經濟面臨著高通脹壓力。這使員工面對日益增長的生活成本，而頻繁的“離職潮”也對一直依賴廉價勞動力的中國中小制造業企業造成了巨大沖擊。本研究據此對最具代表性的長三角地區-杭州蕭山經濟技術開發區某五金代工企業的員工離職行為進行跟蹤調查。為了確保實證研究的合理性和延續性，在數據采集中多應用經典成熟的量表。組織承諾u參考Allen等開發的24項組織承諾測定方式，用情感承諾、交易承諾和規范承諾等3 類項目進行測量[21]。工作情境υ參考Ivancevich 等[22]編制的壓力診斷性量表，用工作要求、工作回報、工作超載、工作角色和工作關系5個維度來測量，共26個條目。最后，加上人口統計學變量，全部采用7點計分法，匿名發放給該企業一線員工。調研歷時3個多月發放問卷3次共計900份，共有235人完成了全部測試，回收有效問卷705 份，有效率78.3%，樣本構成如表6所示。

表6 樣本構成

由樣本統計可知，目前中小制造業企業的員工大都是來自于中西部農村的新生代農民工，且受教育程度較高，但工作穩定性不強，經常在經濟園區內的各企業間相互流轉。用SPSS 18.0對量表做信度分析，結果如表7所示。

表7 員工主動離職的前因變量信度分析

由量表信度分析可見，規范承諾的α＜0.4，其他各維度的α值均在0.7以上。說明新生代農民工在體會到巨大的城鄉差異后，十分渴望融入城市。這使得在組織承諾方面，這一代高素質的農民工會有較強的情感和交易承諾。但由于該群體面臨著市民化的困境（戶籍門檻、無基本保障等），冷漠的城市歧視使得他們普遍缺乏社會責任感和義務感，影響了其規范承諾的形成。據此對樣本進行處理后發現，依靠代工低附加值產品的企業利潤來源于壓榨勞動力成本，所以難以在通脹面前大幅增加薪酬。而新生代農民工的工作耐受力較差且對回報較為敏感，因此極易發生主動離職行為。由于蕭山地區的企業同質化嚴重，其他工廠的待遇提升有限。若能適當地在員工關懷上付出努力（增加到市區的通勤車，開展培訓或業余活動等），員工會出現回流的狀況。根據表2設計的參數擬合方法，可從樣本中提取定性數據如表8所示。

表8中離職過程的樣本有2×2=4 種可能情況。從中選擇一組

將其用QSIM 算法進行推演，得出6種員工后續行為狀態QS（f，t+1）的組合，具體過程見附錄A。選擇一組

為例，令QS＇（f，t+1）=QS（f，t+1），由式（7）及表5，可得以下6個含有參數a、b的函數，具體推演過程見附錄B。

將式（9）中的方程兩兩配對可得15對方程組，通過Matlab 7.0平臺求解a、b的值。對表6中離職過程擬合方程組的解a、b進行統計分析，結果如表9所示。

取a、b的均值（0.408，-0.091）代入式（2），即可得到員工離職的突變動力學方程，如圖6 所示。由圖可以明顯看出，員工主動離職的非線性突變特征，但在員工處于行為不穩定態（f=0）時，離職樣本的單項數據還存在分歧性（圖6 中間陰影部分）。即在區分突變條件下，員工究竟是離職還是留職。

表8 實證樣本中的定性數據提取

表9 離職樣本a、b值的統計分析

圖6 離職樣本所得模型

為了消除此時突變后員工行為歸屬的模糊性，要結合入職樣本的反向數據，共同推演過程可得以下12個含有參數a、b的函數：

同樣將方程進行配對求解，對解得參數a、b進行統計分析，結果如表10所示。取此刻a、b的均值（0.036，-0.035）進行模型擬合，如圖7所示。由圖見，修正后的模型明晰了員工離職行為突變演化的走向，與概念模型的假設一致，說明該方法求解的參數可以較好的反映實證樣本中員工離職行為的突變特征。

表10 雙向樣本a、b值的統計分析

圖7 雙向樣本所得模型

2.2.3 參數擬合方法驗證在方法驗證中，數學模型常從一般性上給出定理，然后采用具體的例子進行驗證。此處參考這一思路，通過典型樣本（具體案例）擬合得出的參數a、b與大樣本結果相比較，來驗證上述方法的正確性和魯棒性。在表7樣本數據的基礎上，任意提取一部分特殊樣本，該部分員工在離職時所處的工作環境和回流時的組織承諾水平相對固定。即t時刻員工離職狀態為

入職狀態為

特殊樣本的組合相對較少，同樣運用參數擬合方法求解a、b，統計結果如表11所示。

表11 特殊樣本a、b值的統計分析

取參數a、b均值（0.059，-0.043）在Matlab上得出員工離職行為突變模型，如圖8、9所示。圖8中模型的演化軌跡和圖7中雙向樣本模型趨于一致，且突變區域滿足典型的尖點突變的特征。可見，對于任意特殊樣本，同樣也能得出與整體樣本相同的結論，反映數據中存在的非線性現象，說明基于定性模擬的突變模型參數擬合方法具有較好的正確性和魯棒性。

圖8 特殊樣本所得模型

圖9 特殊樣本的突變區域

3 模擬實驗及案例應用

在解決突變模型參數的擬合問題后，即可在行為管理領域應用定性-定量混合突變模型來分析中國經濟轉型期的“離職潮”問題。自上世紀90年代，我國企業已習慣于依賴勞動力生產要素投入帶來的高速增長。面對突然而至的劉易斯轉折點，大都沒有完成經營模式轉型，以至于在出現“離職潮”和“用工荒”后感到束手無策。因此，這里在Matlab平臺上采用員工主動離職突變模型對案例進行虛擬實驗分析，并通過預測其演化路徑提出相應的控制策略。

3.1 員工主動離職突變測定

以往對離職潮中的企業進行實證調研只能找出相關的影響因素，而準確描述員工離職的微觀演化才能實現精細化管理，通過上述突變模型可實現對組織內離職行為的測定。由圖1中概念模型分析可知，分歧點曲線內是員工行為不穩定態。現由表10可得參數a、b的極小值、均值、極大值3 種特定情形：

并代入式（3），在突變控制平面上繪制出該企業員工離職突變的分歧點集，再通過正常和極端的組織承諾和工作情境標準（u=υ=0，u=-2υ=0）對集合進行劃分，可得員工離職發展的3個階段，即預警區、臨界區和突變區，如圖10所示。

圖10 員工離職分歧區域劃分

對圖11中控制平面進行模糊化處理，可以觀察不同u、υ值水平對應的行為區域。當（u，υ）=（low，std）（low，std）時，員工行為沿E方向移動至預警區。此時有可能出現主動離職，組織需要調整策略來預防；當（u，υ）=（low，dec）（low，std）時，情況已經發展至臨界區，企業必須立即啟動應急預案來控制局面；當（u，υ）=（very low，dec）（low，dec）時，大規模離職已經出現就只能制定補救措施來挽回損失。這樣調研得到的組織承諾和工作情境的定性信息，就可以通過突變模型來測定企業目前的員工離職狀態，進而輔助管理者進行決策。

圖11 各區域的控制變量水平

3.2 復雜經濟環境對員工離職潮的影響

2008年，美國次貸危機引發了全球金融風暴，這使得處于轉型期的中國企業面臨更為復雜的國際形勢。國內外不少學者都將東南沿海的“離職潮”歸咎于動蕩的經濟環境，認為這會導致員工行為不確定性的加劇，從而出現更多的離職行為[23]。因此，企業和政府在談及“用工荒”時必先提及目前弱勢的大背景，仿佛只要置身其中就難以幸免。現通過實驗來探討復雜環境對員工離職的影響程度。根據實證數據提取結果，表8中的狀態多且模糊，說明樣本所處的環境紛亂復雜導致出現行為多樣性，而表11統計的員工樣本較為單一，可視為環境狀況較為明晰。由兩組不同樣本對員工離職突變模型進行參數估計（見表10、11），可得出參數a、b的范圍如表12所示。由表12可以在控制平面上分別繪制出兩種環境下員工行為的突變區域，如圖12、13所示。圖中G、H軌跡經過的最大值、均值和最小值邊界，表示員工在組織承諾和工作情境的作用下發生主動離職可能性程度。由G、H路徑與邊界交點的模糊值可明顯看出，復雜環境中員工發生離職突變的范圍反而更小。這表明，員工樣本在控制變量水平逐漸降低時，若周圍狀況較為簡單明了，其將更容易做出離職決定；而蕭條混亂的經濟大勢卻使人趨于保守，離職的可能性較小。這與西方學者對亞洲國家員工價值觀研究中提出的“儒家思想特質”有關[24]，中國傳統文化里中庸求穩的內涵對員工思想行為具有很強的影響，所以不能一味地將大規模離職單純的歸因于世界經濟環境。對于我國制造業來說，目前的危機可能還是轉機，管理層要從企業自身出發尋求原因和解決方案，充分利用這一契機，不然若混沌狀態結束而組織仍處于困頓狀態，則將面臨更為嚴重的離職情況。

表12 不同復雜性環境下模型參數范圍

圖12 復雜環境下的離職突變區域

圖13 簡單環境下的離職突變區域

3.3 員工離職行為控制策略

3.3.1 基于企業層面（微觀）的策略分析由上面實驗可知，員工離職行為主要依靠組織自身控制，這就需要對控制變量組織承諾u和工作情境υ的作用進行深入分析。現在復雜經濟環境下，取30歲以上的上一代農民工樣本以及25歲以下的新生代農民工樣本，求解參數（a，b）=（0.089，-0.031）和（0.036，-0.028）。將其代入模型，考察各控制變量對離職行為的影響機理。

圖14表示，當工作情境υ=normal時，組織承諾水平不同帶來的離職決策的變化。在圖中員工行為的演化是非線性的，具有S型曲線特征。在組織承諾u的模糊值下降到（u1，f1）點和（u2，f2）點時，員工會突然由在職狀態做出離職決定。可見，在正常工作情境下（υ=0），組織承諾在員工離職突變中起了決定性的作用。然而新生代農民工行為突變f1對應的u1=（low，dec），上一代農民工離職突變f2對應的u2=（very low，dec），從數值上看，上一代農民工對組織耐受力是新生代農民工的5倍以上。這與新生代農民工跳槽頻率是老一代農民工近6倍的結論十分吻合[25]，說明上一代農民工還是將謀生作為工作的第一目標，以“生存需求”為主。但對于新生代農民工而言，他們更看重來自組織情感層面的滿足，需要認同感和歸屬感。由表6可知，該調研企業30歲以下的員工占到71.4%，所以不能像對待前一代農民工那樣，認為有好的薪酬就可以保證員工安心留職。管理層要采用人性化管理，增強公平感、尊重感等方式提升員工對組織的信任，才能避免主動離職行為突變的發生。

圖14 u對f 的影響機理

圖15 υ對f 的影響機理

圖15為組織承諾水平u=normal時，工作情境υ對員工行為的作用效果。與圖14相比，行為f是連續變化，說明工作情境（壓力、薪酬、環境等）使得員工工作滿意度逐漸降低，卻并不直接導致離職決策。在圖15中，Δ（υ1，f1）略小于Δ（υ2，f2），即新生代農民工對工作回報沒有上一代農民工那樣看重，但也并不十分明顯。而當υ=（high，inc）和（very low，dec）時，有，。說明隨著υ值的增加，各類員工的行為波動幅度都明顯減小。這表明，工作情境的改善對提升各類型員工的留職意愿都是有效的。工資增長、改善生活條件、組織培訓和娛樂活動等是員工永遠關心的主題，然而這些措施都需要財力支持。一直從事低端制造業的中國OEM 企業利潤微薄，受成本制約而無力負擔。所以要充分利用“離職潮”形成的倒逼機制，推動企業完成產品的科技創新和市場轉型，盡快擺脫目前的用工困境。

3.3.2 基于政府層面（宏觀）的政策分析在本輪離職潮發生后，中國企業也在員工關懷（EAP）上做了諸多嘗試。如截止2010年，農民工月平均工資水平已經延續了7 年的上漲態勢，總體漲幅超過100%。在通用、沃爾瑪、蘋果等國際大公司提高供應商選擇標準后，包括富士康、仁寶在內的OEM 企業極大地改善了用工環境。目前員工出現了回流現象，但效果并不明顯，僅在珠三角地區就還有2 000 萬農民工決定返鄉。由于這一宏觀問題已不是針對單一企業，故這里將u、υ視為連續的控制變量，將個體離職行為推廣為群體行為。現假設組織承諾和工作情境同時處于上升階段，（u，υ）=（-1.8，-1，-0.8，1，1.5，2），對式（7）中的離職混合突變模型進行多次迭代（t=2 000）運算來尋求答案。

由圖16（a）～16（c）可知，在實施補救措施前期，雖然群體行為的波動有所加劇，但大規模離職行為是有所改觀的。說明雖然面臨經濟轉型期的陣痛，企業自身努力還是具有一定成效的。當企業進一步投入使得控制變量進入分歧區域時，卻產生了遲滯現象，在員工回流的同時仍存在大量離職行為，如圖16（d）～16（e）所示。這與圖1中突變概念模型呈現的滯后性是一致的，在系統的混沌狀態中，必須繼續加大實施力度才能徹底解決用工荒問題，如圖16（f）所示。但企業很可能在高額成本壓力下，發現前景不明朗就停止投入，將導致前期付出效用不能最大化。而此時就應借助政府的政策作為有益補充，如增加退稅補貼人力成本。通過取消農業與非農業戶口的劃分，改變固有的城鄉二元結構來解決農民工的勞動保障和收入公平問題[26]。所以在轉型期企業陷入“非及時響應”困境時，政府不能作為市場的旁觀者，而應通過宏觀調控幫助企業擺脫離職潮的侵襲。

圖16 補救措施效果分析

4 結論

如何應對經濟轉型期的離職潮，是郭重慶[27]指出的最值得關注的中國管理實踐研究問題之一。本研究突破傳統實證研究的局限，將系統科學理論和實證研究相結合，描述了員工主動離職的非線性演化機理，并解決了突變動力學方程在員工行為領域應用中的參數估計問題，構建了員工離職定性-定量混合突變模型。最后，運用虛擬實驗對中國經濟轉型期的“離職潮”進行分析。結果表明：①根據實證樣本數據可以精確測定組織內員工主動離職的預警區、臨界區和突變區。②由于中國特有文化，多變的經濟環境并不會導致對主動離職行為的加劇。③組織承諾對主動離職的影響是非線性的，工作情境的影響則是線性的，且新生代農民工的組織耐受力要明顯弱于上一代農民工。所以在新生代農民工為主體的制造業中要更加注重提升組織承諾水平，并要加快科技創新來改善工作情境。④在經濟轉型期企業對離職潮的補救措施容易陷入“遲滯”困境，此時需要政府出臺相應的宏觀政策作為補充才能達到最佳效果。

需要指出是，經濟轉型期下的員工行為是受個體、群體、組織乃至社會多層次情境因素的影響[28]，而本研究在工作情境測量中僅考慮了群體任務環境的5個影響因素，未能全面考慮組織管理制度、企業文化氛圍、社會經濟政策環境等其他層面情境因素對員工所處工作情境的影響。如何梳理影響員工離職行為的多層次情境因素，在界定理論層次的基礎上形成構念，并完成更精確的測量正是下一步研究的重點和方向所在。

附錄A

（1）由｛QS＇（f，t），QS＇（u，t），QS＇（υ，t）｝=｛（1，dec），（low，dec），（low，dec）｝可得：