基于修正Price-Mueller模型的員工離職原因分析

王海龍?盧紅

摘 要：為探索影響員工離職的因素以及員工離職傾向的中介作用機制，本研究基于修正的Price-Mueller模型對所獲取的14871名員工數據進行檢驗，結果表明模型中的環境變量、個體變量對員工離職呈現顯著正向預測作用，結構化變量對員工離職呈現顯著負向預測作用;運用Bootstrap法發現，在控制了人口統計學變量之后，離職傾向在環境變量、個體變量與結構化變量與員工離職之間起部分中介作用。

關鍵詞：Price-Mueller模型;員工離職;離職傾向;中介作用

一、引言

當前企業正面臨著由傳統經濟向信息經濟的轉變。數字化、信息化時代的到來，傳統企業經營內外部環境受到了極大的沖擊，對員工而言，他們面前有著不斷涌現、來自眾多數字渠道的工作機會，這些都改變了員工把握工作機會和選擇企業的機制，而面對著瞬息萬變的外部環境，企業與員工之間持續、信任的契約承諾已經被現實無情擊碎。

2011年美世公司（1）對全球17個地區超過30000名員工進行了調查（包括來自中國大陸的2000名員工），被調查的員工中有34%有離職意愿。2018年市場上員工主動離職率高達17.0%，這意味著在一年內，一家公司接近兩成員工主動離職。

員工離職問題歷來都是眾多學者與管理者關注的焦點之一，較高的員工離職率不僅增加了企業的招聘成本，還會影響員工隊伍的穩定性，影響企業的正常運行，員工離職帶來的企業關鍵資源的流失甚至還會降低企業的核心競爭力。

現代管理學大師彼得·德魯克（Peter F.Drucker）曾說過：“企業只有一項真正的資源：人。”而當前愈演愈烈的人才流失讓企業逐漸意識到如何控制員工離職率并留住企業的核心人才是企業面臨的重大挑戰。

盡管員工的離職行為是離散的，但多數學者認為員工的離職傾向可以對離職行為起到預測作用。Price-Mueller（2000）人才流失模型被認為是最有影響力的員工離職模型之一，在該模型中，將影響員工離職的因素分為環境變量、個體變量、結構化變量以及過程變量，認為過程變量在環境變量等變量與員工離職之間起中介作用。其中過程變量包括了工作滿意度以及離職傾向。

Price-Mueller模型的提出者Price對過程變量的調節作用進行了實證研究，結果并未發現該假設得到相關結論的支撐。學者張勉結合在中國組織中獲得的樣本，證實了過程變量的調節作用。但對于過程變量中離職傾向的中介作用，國內的研究相對較少。本文根據實際情況，采用了修正的Price-Mueller模型，根據過程變量（機會、距離）、個體變量（工作參與度、積極/消極情感）、結構化變量（分配公平性、工作壓力、薪酬、晉升機會、工作單調性）對員工離職行為的影響以及離職傾向的中介作用，研究影響企業員工離職的深層次因素，而后呈現出本項研究的具體成果，在理論和實踐方面進行必要的討論，并指出本文的局限性及未來展望。綜合前文，本研究的理論模型如下圖所示。

二、研究方法

1.研究對象

本研究選擇Kaggle（2）中的數據作為研究對象，并對數據進行了預處理，最終獲取有效數據14871份，有效率達99.15%。從性別上看，其中男性占比49.30%，女性占比50.70%，性別比例大致均衡;從工作年限上看，工作兩年的占比21.70%，工作3年的占比43.20%，工作4年的占比17.00%，工作5年、6年、7年、8年、10年及以上分別占比9.50%、4.70%、1.30%、1.10%、1.40%;從職位上看，占比最大的是銷售人員為27.30%，其次為技術人員，占比為18.10%，占比最少的是管理人員，占比為4.20%，其中已經離職的員工占比23.52%，未離職的員工占比76.48%。

2.數據處理

本研究采用SPSS26.0以及其中的Process插件進行數據處理和統計分析，統計方法為描述統計、相關分析、Bootstrap置信區間估計法等。

三、研究假設

經過對相關文獻的梳理，本研究共提出以下研究假設。

H1：環境變量對員工離職有顯著的預測作用。

H2：個體變量對員工離職有顯著的預測作用。

H3：結構化變量對員工離職有顯著的預測作用。

H4：離職傾向在環境變量、個體變量、結構化變量和員工離職之間起中介作用。

四、數據分析

1.信效度分析

本研究首先對各特征變量進行了可靠性分析，結果顯示Cronbachs α系數為0.811，大于0.7，說明所獲取數據信度良好。其次，由于環境變量、個體變量、結構化變量與離職傾向的數據獲取方式較之量表有所不同，因此本研究亦對其進行了探索性數據分析，結果發現KMO-Bartlett球形檢驗結果理想，KMO值為0.874，P值為0.00，KMO檢驗結果成立，說明結構效度良好，所獲取數據效度較高，適合做進一步的分析。

2.描述統計及相關分析

表1總結了人口統計學變量、環境變量、個體變量、結構化變量、離職傾向的平均數、標準差以及它們之間的相關系數。在人口統計學變量與主變量的相關關系中，性別與個體變量（r=-0.02，p<0.05）、離職傾向（r=0.02，p<0.05）相關顯著，職位與離職傾向（r=0.02，p<0.05）相關顯著，工作年限與環境變量（r=0.1，p<0.01）、個體變量（r=0.08，p<0.01）、結構化變量（r=0.04，p<0.01）、離職傾向（r=-0.07，p<0.01）、員工離職（r=0.10，p<0.01）相關顯著，這表明在進行后續分析時，需注意控制人口統計學變量的影響。

在主變量間，環境變量、個體變量除了與離職傾向負相關，與其他變量均為正相關;結構化變量與離職傾向（r=-0.39，p<0.01）顯著負相關，離職傾向與員工離職（r=-0.62，p<0.01）相關性顯著。這為研究假設提供了初步支持，為后續的離職傾向中介效應分析提供了前提條件。

3.離職傾向的中介作用

本研究采用不對稱置信區間法中的Bootstrap法檢驗離職傾向的中介效應。Bootstapping程序可以通過SPSS中的Process插件進行檢驗。按照中介效應檢驗程序，并采用Hayes（2012）編制的Model 4（簡單中介模型），樣本量選擇5000，在顯著性水平α=0.05的情況下，進行中介效應檢驗，分析結果如表2、表3所示。

在控制了人口統計學變量之后（性別、職位、工作年限）之后，分別以環境變量、個體變量、結構化變量為自變量，過程變量離職傾向為中介變量，員工離職為因變量，中介效應檢驗結果置信區間分別為（LLCI=0.16，ULCI=0.17）、（LLCI=0.11，ULCI=0.12）、（LLCI=0.14，ULCI=0.15），均不包含0，其間接效應大小分別為0.17、0.12、0.15，其相對效應值分別為21.02%、18.89%、22.21%，表明離職傾向的中介效應較為顯著;根據表3所示，環境變量、個體變量、結構化變量對因變量的直接效應的置信區間分別為（LLCI=0.61，ULCI=0.63）、（LLCI=0.49，，ULCI=0.50）、（LLCI=0.49，ULCI=0.50），均不包含0，直接效應大小分別為0.63、0.50、0.50，表明自變量與因變量之間的直接效應同樣顯著。綜上所述，離職傾向在自變量與因變量之間起部分中介作用。

五、結論與討論

本研究主要基于修正的Price-Mueller模型探索影響員工離職的因素并對離職傾向的中介作用進行檢驗。研究結果主要為：（1） 環境變量（機會、距離）對員工離職具有顯著的正向預測效應。（2） 個體變量（工作參與度、積極/消極情感）對員工離職具有顯著的正向預測效應。（3） 結構化變量（分配公平性、工作壓力、薪酬、晉升機會、工作單調性）對員工離職具有顯著的預測效應。（4） 離職傾向在環境變量、個體變量、結構化變量與員工離職行為之間起部分中介作用。前文四個假設均得到支持。

1.管理啟示

綜上所述，本研究的管理啟示主要體現在：

第一，在影響員工離職的因素中，環境變量、個體變量、結構化變量均對員工離職行為產生了顯著影響，這與前人的研究成果基本一致。并且將環境變量、個體變量、結構化變量同時代入回歸方程預測因變量時，結構化變量的回歸系數絕對值最高，說明其在影響員工離職的過程中發揮的作用最大，本研究也再一次驗證了結構化變量（分配公平性、工作壓力、薪酬、晉升機會、工作單調性）是Price-Mueller模型中最重要的外生變量，其次分別是環境變量（機會、距離）、個體變量（工作參與度、積極/消極情感）。

因此，企業應充分考慮分配公平性。企業在給員工分配工作量時，應充分考慮員工的個人工作能力以及工作效率，并設置較為科學合理的工作完成期限。因此，企業管理者可以綜合員工個人能力、歷史經驗判斷以及企業的工作量來給員工設置一個分配相對公平且具有一定挑戰性的績效目標。與此同時，企業應當建立健全合理的薪酬體系。評價企業的薪酬體系是否合理的最為重要的兩個指標即為外部競爭性與內部公平性，即企業的薪酬水平既要在市場上具備一定競爭力，也要充分考慮企業內部不同崗位的薪酬水平以及應當與該崗位的工作量與工作責任的匹配。除了分配公平性與薪酬體系之外，企業的人力資源體系應該遵守人崗匹配、以才為先、適度流動的基本原則。企業在宏觀需求得到滿足的同時，應當充分考慮員工個人的基本情況，為其安排最合適的崗位，不僅可以有效提升工作參與度和工作滿意度，也減少出現“英雄無用武之地”的尷尬境地。其次，企業的人才培養機制應以建立一套完整有效的職業生涯成長體系為最終目標，開展職業規劃、建立多元化的職業發展通道并與企業的薪酬、分配制度相結合，通過合理的績效評估和薪酬制度，提升員工的工作參與度和工作滿意度，將有利于留住優秀員工。

第二，本研究驗證了Price-Mueller模型中外生變量對員工離職行為的作用機制，在控制了性別等變量之后，驗證了離職傾向在外生變量與員工離職之間的部分中介作用。環境變量、個體變量、結構化變量均對員工離職行為產生顯著的預測影響，同時也通過離職傾向發揮作用。在工作的過程中，外生變量在潛移默化間增加或降低了員工的離職傾向和離職意愿，從而達到了維系團隊穩定員工隊伍的目標。因而，企業應盡力營造和諧工作環境、建設良好的企業文化。良好的企業文化建設應當正確選擇深入人心的企業核心價值觀、并逐步建立起與企業核心價值觀相一致的政策制度并以此規范員工行為，并應根據員工的價值觀念、行為偏好等創新企業的管理方式，并對其工作任務和職業成長進行科學規劃，從而有效削弱環境變量、個體變量與結構化變量對員工離職行為產生的影響，一定程度緩解員工的情緒耗竭，并有效降低員工的離職傾向，彌補企業其他方面的短板。

2.局限性與展望

本研究存在一定的局限性，同時這也是未來深入探索的方向。

首先，本研究所采用的數據并未結構化程度較高的量表問卷數據，而是企業積累的相關數據，因此若要結論更具說服性，需要采用結構化程度更高并經過大量實驗檢驗的量表來收集數據并引入時間序列。

其次，本研究基于修正的Price-Mueller（2000）模型作為初始理論模型，其對員工離職原因的探索均在該模型的基礎上。但并未對每一條影響路徑做出更為清晰與明確的探索和界定。

最后，受到筆者學業水平和客觀條件的限制，對于研究的實證論證仍有進一步挖掘的空間。希望未來研究者可以對該研究模型做出更為明確的界定。

注釋：

美世公司是全球最大的人力資源管理咨詢公司。

數據來源www.kaggle.com。

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作者簡介：王海龍（2000.10- ），男，漢族，籍貫：山東省臨沂市，江西理工大學商學院，本科在讀，研究方向：企業管理、人力資源管理;盧紅（1973.06- ），女，漢族，籍貫：江西省上饒市，碩士，江西理工大學商學院，副教授，研究方向：企業管理、人力資源管理