基于Price-Mueller模型的互聯網公司員工離職影響因素研究

趙繼新 王夢茜 趙大麗

摘要：基于Price-Mueller離職模型，從外部變量、個體變量、工作特征變量和工作回報變量四個維度構建員工離職傾向影響因素的研究模型，并以國內互聯網公司研發等核心崗位員工為對象進行問卷調查和實證研究。結果發現，在樣本范圍內，外部機會、工作自主性、薪酬對互聯網公司核心員工的離職傾向產生顯著的正向影響，親屬責任、工作壓力、同事支持、領導支持、員工培訓和晉升機會具有顯著的負向影響，個人價值觀的影響不顯著。此外，年齡的大小、跳槽次數的多少和月收入水平的高低，使得互聯網公司核心員工離職傾向呈現出顯著的差異。為此，在外部環境、工作特征和工作回報等方面，互聯網公司減弱核心員工離職傾向的人力資源管理優化策略與建議。

關鍵詞：互聯網公司;離職傾向;Price-Mueller模型

中圖分類號：F272.92? ?文獻標識碼：A? ?文章編號：1007-2101（2018）05-0093-09

一、引言

員工離職問題于20世紀就引起學術界的廣泛關注，且學者們聚焦于研究員工離職的前置影響因素，并提出了頗具影響力的研究模型（March和Simon，1958[1];Steers和Mowday，1981[2];Lee和Mitchell，1994[3]），其中，Price-Mueller模型對國內員工離職影響因素研究較為常見（Price和Mueller，1986[4];Price，2001[5]）。比如，基于Price-Mueller模型，張勉、張德（2006）[6]同時研究了價值觀、結構化變量、工作滿意感和組織承諾這些變量之間中介效應和調節效應;梁海霞等（2016）[7]以“90后”知識型員工為對象，從環境、結構和個體三個維度研究了員工離職的影響因素及嵌入其中的中介效應。

近20多年，中國互聯網行業飛速發展并成長為能與傳統制造行業相抗衡的強大力量，加速了中國經濟發展速度，并改變了居民的生活方式。尤其是隨著“互聯網+”的提出，促使高科技行業涌現出大量新型的業態和商業模式，互聯網企業又迎來新一輪的發展。因此，互聯網行業的人才需求日益增多，對人才亦頗具吸引力，尤其是研發人員。然而，這類人員的活躍度相對較高，在“互聯網+”促進傳統行業轉型升級過程中跳槽現象頻繁發生。據統計，2017年上半年中國互聯網行業的員工離職率為14.5%，較2016同期上升了3%①。因此，留住優秀人才、降低員工離職率是互聯網企業面臨的一個重要問題。那么，哪些因素會影響互聯網企業員工離職以及如何解決就成為一個值得探索的問題。

由于研發人員等核心崗位員工更能為互聯網公司創造價值，因此，本文針對此類員工離職的影響因素展開研究。根據研究需要，本文有選擇地借鑒Price-Mueller模型中的變量構建研究模型并開展實證研究，從中識別互聯網公司員工離職傾向的關鍵影響因素，并提出相應的人力資源管理優化策略。

二、理論基礎與研究假設

（一）理論基礎

Price-Mueller模型是一個多類因素作用于員工離職的因果模型，包括環境、個體、結構三大類別的自變量和一類中介變量。其中，環境變量主要涉及外部機會、親屬責任;個體變量包括員工的通用技能培訓程度、工作參與度以及積極/消極情感;結構變量主要與工作有關，涉及工作自主性、分配公平性、工作壓力、薪酬、晉升機會、慣例化和社會支持，是雇員所期望的、組織能為其提供的工作條件，中介變量包括工作滿意度、組織承諾度、工作尋找行為和留任傾向（Price，2001）[5]。該模型的核心觀點是環境變量會直接影響員工離職的意愿和行為，個體變量和結構化變量將通過影響中介變量進而間接地影響員工離職的意愿和行為。本文借鑒Price-Mueller模型，根據研究需要稍作調整，以員工離職傾向作為因變量，選取外部機會、親屬責任為環境變量，個人價值觀為個體變量，并將結構化變量細分為工作特征變量和工作回報變量，前者包括工作自主性、工作壓力、同事支持和領導支持，后者包括員工培訓、晉升機會和薪酬，研究這些自變量對因變量的影響關系，從中識別互聯網公司核心崗位員工離職傾向的關鍵影響因素。

（二）研究假設

1. 外部變量。Price（2001）[5]認為，外部機會是指外部勞動力市場存在的其他就業可能，更多的機會會降低當前工作對員工的吸引力和工作滿意度，從而增加員工的離職意愿。張勉、張德（2003）[8]基于Price-Mueller模型的研究表明，外界機會是IT企業員工產生離職傾向的一個決定性因素。王穎、張生太（2009）[9]從員工繼續承諾的角度考察得出，外部選擇機會對IT企業員工繼續留任有著顯著的影響。由此推斷，外部選擇機會對IT企業員工離職意愿也會產生顯著的影響。同時，Price（2001）[5]認為，親屬責任是影響員工當前工作狀態的一個重要因素，親屬責任大，會減少員工離職。肖楊（2015）[10]對“80后”知識型員工的調研和統計分析得出，已婚有子女的員工與未婚員工相比，工作嵌入程度較高，離職傾向較低。該實證結果表明，親屬責任會降低“80后”知識型員工的離職傾向。綜上分析，本文提出如下假設：

假設1：外部機會影響互聯網公司員工離職傾向，二者呈正相關關系。

假設2：親屬責任影響互聯網公司員工離職傾向，二者呈負相關關系。

2. 個體變量。組織行為學研究認為，個人價值觀是員工持有的一種內在信念，引導其對人、事、物等進行評價、排序和選擇。Mobley（1979）[11]認為，公司員工的價值觀直接影響著其對本職工作的滿意程度。陳春花（2016）[12]認為，隨著互聯網技術的快速發展，互聯網公司員工個體價值正在崛起，他們更多地將組織看作職業發展生涯中的階段性平臺，工作僅是為了提升能力而非長期受雇于公司。從中可以看出，個人價值觀會影響到互聯網公司員工離職傾向。因此，提出如下假設：

假設3：個人價值觀會顯著地影響互聯網公司員工離職傾向。

3. 工作特征變量。Price（2001）[5]認為，工作自主性是組織賦予員工的與工作相關的權力，也即組織允許員工自由、獨立地安排工作計劃和具體實施方式的程度，它將通過提高員工滿意度而降低員工離職傾向。張一弛等人（2005）[13]對中國某一通訊產品企業的1 000多名員工的調查和實證研究得到，工作自主性與員工離職負相關。在互聯網公司，在項目的需求調研、上線安裝、后期維護等階段，研發人員、項目經理等核心員工在工作時間安排與工作方式等方面的自主性較強。根據Price（2001）[5]的觀點，這種工作自主性能夠提高互聯網公司核心員工的工作滿意度，進而降低其離職傾向。因此，本文提出如下假設：

假設4：工作自主性影響互聯網公司員工離職傾向，二者呈負相關關系。

員工在參與公司工作的同時，承擔著不同程度的工作壓力。尤其是在互聯網公司，工作具有任務繁重、挑戰性大、時間長等特點，相對其他行業而言，員工的工作壓力更為明顯。蔡葉欣、杜麗（2014）[14]研究發現，職業壓力與互聯網企業員工離職傾向呈顯著正相關，這在新員工中表現得更明顯。黃興原等人（2014）[15]對IT行業女性員工進行調查并發現，超半數的調查對象認為工作壓力大對離職傾向具有決定性的影響。因此，本文認為工作壓力是影響互聯網公司核心員工離職的一個重要因素，且會激發和增強員工離職傾向，并提出如下假設：

假設5：工作壓力影響互聯網公司員工離職傾向，二者呈正相關關系。

由于互聯網公司員工主要是團隊工作模型，項目的完成由每個人的工作共同組成，同事的工作能力會直接影響項目的進度，這又與每個人的切身利益相關，項目的順利開展也離不開領導的合理分工以及支持協調。Price在其2000年的模型中將同事及領導支持與親屬支持統稱為社會支持變量，論證了其對員工離職的影響作用。梁祖晨等（2009）[16]以軟件業知識員工為研究對象進行分析，結果表明上司、同事的支持對員工離職傾向有顯著影響，而同事的支持一方面表現在工作能力上，另一方面表現在工作中同事的配合程度，即同事的合作度。同時在對互聯網公司員工特征進行分析時發現，其普遍注重工作上的認可和尊重。因此推斷同事的工作能力與合作度、領導的支持與肯定對員工離職有顯著影響，并提出如下假設：

假設6：同事支持影響互聯網公司員工離職傾向，二者呈負相關關系。

假設7：領導支持影響互聯網公司員工離職傾向，二者呈負相關關系。

4. 工作回報變量。Price-Mueller模型的提出存在一個核心假設，即雇員是帶著一定的期望進入公司的，認為有付出必有回報，并據此產生滿意度，進而增強組織依附感，而滿足員工期望的組織回報包括晉升機會以及薪酬等，這些也是影響員工離職的關鍵因素。Price（1986，2001）[4] [5]在1986年和2001年的兩個離職模型中都認同薪酬水平及分配公平性會影響員工離職。張勉（2003）[8]在對15家IT公司員工通過定量驗證和質性研究發現，職業成長度、晉升機會被辨識為IT技術員工離職傾向的兩個主要決定量，薪酬分配也對離職傾向產生影響。因此，本文提出如下假設：

假設8：員工培訓影響互聯網公司員工離職傾向，二者呈負相關關系。

假設9：晉升機會影響互聯網公司員工離職傾向，二者呈負相關關系。

假設10：薪酬影響互聯網公司員工離職傾向，二者呈負相關關系。

綜上所述，本文在Price-Mueller模型的基礎上，結合互聯網公司核心員工的特點，構建出本研究的理論模型圖（如圖1所示）。

三、實證分析

（一）量表開發與數據收集

本文借鑒Price（2001）[5]、張勉、張德（2006）[6]、王穎、張生太（2009）[9]等文獻中的成熟量表，結合互聯網公司工作及員工特點稍作修改，并經過討論和字面效度檢驗，形成測量量表（如表1所示）。各變量的測量量表均采用Likert五分法，從1到5分別表示“完全不符合”“基本不符合”“部分符合”“基本符合”和“完全符合。在此基礎上，形成調查問卷。

本次研究發放紙質問卷75份、電子問卷150份，均全部回收。為了保證調查數據的質量，刪除回答時間過短、答案明顯未經認真填寫以及答案大量缺失的問卷，最終得到有效問卷180份。在這些樣本中，男、女員工各占44.2%和55.8%;從年齡分布看，最多的是20～30歲的員工，占88.4%，這符合當前互聯網公司員工年齡金字塔結構的現狀;未婚人員較多，占到了72.9%，說明互聯網員工的家庭負擔相對較小;在學歷方面，大學本科學歷超過50%，研究生及以上占22.1%，專科及以上僅為11.6%。有接近50%的人沒有離職經歷，31.5%的人跳槽1次，而有18.9%的人已經跳槽2次以上，反映出互聯網公司員工流動性高的特征。

（二）信效度分析

信度檢驗是考察從長期看各變量的測量題項，一般采用Cronbachs Alpha（也稱α系數）作為評價指標。對此，Churchill和Peter（1984）[17]提出根據α系數的最小值判斷測量題項的內在一致性，0.6以上表示可接受，0.7以上表示良好和0.8以上表示非常好。本文研究的信度檢驗結果見表2，由表2可知各變量的α系數均大于0.7，說明各變量的測量量表具有良好的內在一致性。同時，從刪除任何一個題項后的α系數可看出，各變量信度并未明顯改善，因而不需要對題項作任何調整。

對于效度分析，主要檢驗各變量測量題項的結構效度，檢驗結果如表2所示。從表2中可以看出，各研究變量的KMO均大于0.6，且均顯著，即通過KMO和Bartlett球形檢驗，這說明各研究變量的測量題項結構合理，可進行因子分析。同時，所有題項的因子載荷均大于0.7，且任何變量的測量題項落在其他變量的因子載荷均小于0.5，即量表具有良好的聚合效度和區分效度。因此，題項設置合理，無贅余，均可保留。

（三）多元回歸分析

本文利用SPSS軟件對各個變量的測量題項分別進行因子分析。由于各自變量的膨脹因子都小于10，因而不存在共線性問題。進一步的回歸分析結果見表3，其中，外部機會、工作自主性、薪酬與離職傾向顯著正相關，親屬責任、工作壓力、同事支持、領導支持、員工培訓和晉升機會這六個變量與離職傾向顯著負相關，但個人價值觀的影響不顯著。也就是說，理論假設1、2、6、7、8、9得到支持，理論假設3、4、5、10未得到支持。這些結果說明，在互聯網公司，外部機會、親屬責任、工作自主性、工作壓力、同事支持、領導支持、員工培訓、晉升機會和薪酬都對核心崗位員工離職產生明顯的影響。而且，β的絕對值越高，對因變量的影響越大。據此，這九個重要影響因素對離職傾向的影響程度從小到大依次排序是，領導支持<員工培訓<工作自主性<同事支持<薪酬<晉升機會<工作壓力<親屬責任<外部機會。

外部機會、工作自主性和薪酬對互聯網公司核心員工離職傾向具有顯著的正向影響。“良禽擇良木而棲”，富有競爭力的外部機會越多，對互聯網公司員工的誘惑自然就越大，其離職傾向也就隨之增強。然而，工作自主性卻對互聯網公司員工離職傾向有正向影響。在互聯網公司，因IT項目需求調研與實施的需要，研發人員、項目經理等核心員工與客戶接觸的頻率較高，工作自主性較強，因而有機會接觸外部就業環境。當他們感到外部有更好的就業機會時，就容易產生離職傾向。薪酬對于互聯網公司員工離職傾向的正向影響與通過提薪留住員工的慣常做法不符，一個可能的原因是薪酬越高，代表著員工的個人能力越強，員工能感知到和可選擇的外部機會也就越多，因而就越容易產生離職傾向。

親屬責任、工作壓力、同事支持、領導支持、員工培訓和晉升機會對互聯網公司核心員工離職傾向具有顯著負向影響。其中，工作壓力對離職傾向產生負向影響的結論與已有相關研究的論調不一致。一個可能的原因是，在互聯網公司，工作壓力和薪酬水平基本上呈正比，在員工可以承受的范圍內，工作壓力越大，說明越受領導信任，所承擔的工作越具挑戰性，因而越有機會提升自身能力和得到成長。同時，相應的工作回報也就越大。但是，個人價值觀對互聯網公司員工的離職傾向沒有顯著的影響。每個人的價值取向不同，對工作帶來的學習機會、薪酬、晉升等方面收獲的期望值也就不同，甚至還有員工希望通過工作獲得快樂。因此，擁有不同價值觀的員工對于工作現狀的滿意程度和是否愿意離職持有不同的看法，這使得個人價值觀未對互聯網公司核心崗位員工離職產生明顯的影響。

（四）單因素方差分析

進一步，本文嘗試運用單因素方差分析方法探討性別、年齡、學歷水平、婚姻狀況、在現公司工作時間、跳槽次數、月收入水平等控制變量對互聯網公司員工離職傾向的影響情況（結果見表4）。從表4中可以看出，在95%的置信期間，方差分析的顯著性概率P值<0.05的控制變量有年齡、跳槽次數、月收入水平，這說明，在這三個控制變量的不同水平下，互聯網公司員工離職傾向均有顯著差異。為了進一步探究不同水平下的差異性，本文又采用LSD（Least-Significant Difference）檢驗法，對年齡、跳槽次數、月收入水平進行多重比較分析，結果分別見表5、表6和表7。

從表5中可以看出，在互聯網公司，20～25歲與26～30歲這兩組員工的離職傾向呈顯著性差異，且根據離職傾向的程度從小到大排序：31～35歲<35歲以上<26～30歲<20～25歲，即20～25歲年齡段的員工的離職傾向最強，31～35歲年齡段的員工離職傾向最弱。31～35歲的員工大多是已婚人士，親屬責任感較強，且在互聯網公司內部大多位于管理層，處于事業的穩定期，收入高，因而離職傾向較低。但是，30歲以下的員工精力充沛、有拼勁、敢于接受挑戰，努力謀求事業發展，是互聯網行業的年輕力量，是各互聯網公司競爭的優質資源。尤其是20～25歲年齡段的員工，大多是剛本科畢業第一次參加工作，許多人考慮先就業再擇業，因而容易在較短的就業時間內選擇離職而另謀高就。

由表6可以看出，跳槽0次和跳槽1次這兩組員工的離職傾向呈顯著性差異，跳槽1次和跳槽3次及以上兩組員工的離職傾向也有顯著性差異。其中離職傾向最強的是跳槽3次及以上的員工，其次是跳槽0次，再次是跳槽2次，離職傾向最弱的是跳槽1次的員工。頻繁跳槽的人屬于不穩定人群，在未來工作潛藏的離職傾向相對其他群體更強。而跳槽0次的大多是大學或研究生畢業不久的就業群體，也即表4分析的25歲以下校招生，這個群體的員工具有年輕優勢的同時，也頗具不穩定性，以當前工作為跳板再擇業的概率較大，因而具有較強的離職傾向。也就是說，跳槽次數對互聯網公司員工離職傾向的影響關系與員工年齡的影響關系分析結果存在一定的一致性。

由表7可以看出，收入水平15 000元以上的互聯網公司員工與其他收入水平的三組員工的離職傾向均存在顯著差異。其中，對于收入水平在15 000元以上的員工，其收入與離職傾向負相關，而收入水平在15 000元以下的其他三組員工的收入水平與離職傾向均顯著正相關，這與前面多元回歸分析得到的薪酬與離職傾向正相關的結果相一致。

四、結語

本文在Price-Mueller模型的基礎上，實證研究了互聯網公司研發等核心崗位工作人員離職傾向的影響因素，在樣本范圍內得到，外部機會、工作自主性、薪酬對離職傾向具有顯著的正向影響，親屬責任、工作壓力、同事支持、領導支持、員工培訓和晉升機會具有顯著的負向影響，個人價值觀的影響不顯著。此外，年齡的大小、跳槽次數的多少和月收入水平的高低，使得互聯網公司員工離職傾向呈現出顯著的差異。根據這些結論，互聯網公司核心員工管理可重點從以下幾方面進行強化。

1. 在外部環境方面，鑒于本文得到薪酬與離職傾向正相關的結論，互聯網公司一方面可通過股權激勵等方法提高薪資福利的整體外部競爭力，以此留住研發人員等核心員工，削弱外部機會對這些員工的吸收力，另一方面可增設和優化親屬福利政策，如為員工家屬補充繳納醫療保險、解決員工子女上學問題等，提升員工的親屬責任感，從而提升員工滿意度，減弱其離職傾向。

2. 在工作特征方面，互聯網公司管理者在賦予員工工作自主性時要把握適度原則，既要善于授權，給研發人員等核心員工自我發揮的空間，同時要對其工作進行相應的監督，達到激勵與約束的雙重作用，從而將工作自主性導向降低員工離職傾向的方向。同時，互聯網公司應適當給員工提供具有挑戰性的工作機會，引導員工將由此帶來的工作壓力轉化為提升自身能力、獲取更多報酬等方面的工作動力。此外，互聯網公司應強調同事支持和領導支持在項目工作中的重要性，以此提升員工工作滿意度和弱化其離職傾向。

3. 在工作回報方面，互聯網公司可通過為研發人員、項目經理等核心人員提供更多有效的培訓和晉升機會降低其離職傾向。鑒于互聯網核心員工技能專業性強、工作任務重、工作壓力大的特點，公司可靈活采用線上與線下培訓相結合的方式，為員工提供學習前沿專業知識和技能的機會。同時，為這些核心員工提供技術、管理等多種職位晉升通道和職位轉換機會，例如，可為經驗豐富的老員工提供新員工培訓講師、項目監督人等職位選擇，這既可體現員工個人價值，也能促進公司內部經驗知識共享。另外，如前所述，為削弱核心員工離職傾向，互聯網公司除了要使薪酬水平具有外部競爭力外，還要配以其他激勵機制，如股權激勵、良好文化氛圍營造等。

4. 互聯網公司還需要在招聘核心員工時，既要通過宣傳吸引優質人才應聘，還要關注應聘人員的年齡、跳槽次數及其對月收入水平的期待，在招聘環節對這些人員作全面深入的了解，如調查了解其此前跳槽次數及原因，目的是提高錄用人員的穩定性，減少新員工離職帶來的利益損失。

基于本文研究，未來可從以下幾個方面展開進一步的研究。首先，Price-Mueller模型認為外部環境因素直接作用于員工離職行為，而從本文研究結果分析看，外部環境因素與內部結構化因素、個體因素之間并非完全獨立，而是存在一定的內在關系，比如，薪酬福利可能會通過影響互聯網公司核心員工的親屬責任感間接影響員工離職傾向。因此，今后有必要進一步深入挖掘外部變量、個體變量和結構化變量之間的內在作用關系及其對互聯網公司員工離職傾向的影響路徑。其次，互聯網公司發展具有一定的周期性，不同階段對研發人員等的需求有所不同，衰退期時就存在裁員的現象，即存在員工被動離職的情況。有些員工自身因年齡、專業技能等原因，也存在不適應公司發展需要的情形。因此，有必要區分互聯網公司核心員工的主動離職和被動離職，比較研究這兩類離職影響因素的異同。

注釋：

①中國人力資源：《2017上半年互聯網行業離職率調查，居然這么可怕！》，http：//www.hroot.com/d-9353067.hr，2017-08-10。

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Research on the Factors Influencing Employees Turnover in Internet Companies

based on Price-Mueller Model

Zhao Jixin， Wang Mengxi， Zhao Dali

（School of Economics and Management， North China University of Technology， Beijing 100144， China）

Abstract： Based on the Price-Mueller turnover model， this paper constructs the research model of the factors influencing employee turnover intention from four dimensions of external variables， individual variables， work characteristic variables and work reward variables， and carries out a questionnaire survey on the core employees of domestic Internet companies to test empirically. The results show that within the sample， outside opportunities， job autonomy and salary have significant positive impacts on turnover intention， and family responsibility， work pressure， colleague support， leadership support， staff training and promotion opportunities have significant negative impacts， and personal values has no significant impact. In addition， the difference of age， the number of job hopping and monthly income separately makes the turnover intention of core employees in Internet companies be significant different. So， the article put forward the corresponding human resource management strategies and suggestions for Internet companies reducing the turnover intention of core employees from aspects of externalities， job characteristics and return.

Key words： Internet companies， turnover intention， Price- Mueller model