機器換人背景下制造型企業員工離職路徑分析

劉露露　聞效儀　徐軍委

關鍵詞：數字化轉型;機器換人;離職;新生代員工;定性比較分析

中圖分類號：F272. 92 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2024）03-0020-07

一、問題提出

隨著人工智能的發展和勞動力成本的上升，機器換人已經成為中國制造型企業轉型升級的重要手段，對勞動力市場產生了巨大沖擊[1] 。據統計，中國制造業約77%的低技能勞動力處于被自動化機器替代的風險中[2] 。工業機器人的應用一方面降低了制造型企業對勞動力的需求，對制造業就業市場的影響表現出“替代效應”[3] ;另一方面加快了勞動力就業轉移的步伐，導致制造業勞動力向服務業和農林牧漁業遷移的“虹吸效應”[4] 。

現有研究大多是從產業或社會層面討論機器換人對勞動力市場的影響，較少涉及企業和個人層面的微觀解釋邏輯。在機器換人背景下，低技能勞動者可能會逐漸淪為“機器看守”，其價值感、創造性、心理健康和身份認同都會受到負面影響。此外，社會盛行的“機器威脅論”，以及機器人在狹窄任務領域內的明顯優勢，會導致員工對機器人的敵意，加劇員工的工作不安全感[5] 。在此情形下，員工不僅是被動地被機器人替代的“生產要素”，還是具有主觀能動性的個體，主動選擇離職以規避損失，導致企業還沒“換人”便陷入“缺人”的惡性循環。微觀視角為研究機器換人的影響提供了一個悖論性解釋，即企業引入機器人來進行勞動力結構優化，但可能因員工的主動離職反而導致勞動力結構惡化。

上述悖論效應引出研究機器換人背景下員工離職意向的重要性。事實上，員工離職意向受到工作負荷、薪酬結構以及環境中的替代工作機會等多重因素的共同影響，但現有研究對于多重因素的組合效應鮮有涉及。本文認為，針對單變量的分析方法難以揭示員工離職問題的系統性，必須深入到多個維度全面探究員工離職問題。因此，本文基于Price[6] 的“結構-個人-環境”模型，構建了員工離職意向的多因素組合分析框架，對工作負荷、工資變化、工作單調性、員工受教育程度、工作不安全感、外部工作機會和工作被替代的威脅七個條件進行了定性比較分析（Qualitative Comparative Analysis，以下簡稱QCA）。

本文的主要調查對象為新生代員工。該群體出生于20 世紀80 年代以后，伴隨計算機和互聯網時代快速成長。新生代員工的想法和行為較老一代員工有明顯不同，是具有獨特意識和個性的一代[7] ，可以更加充分地接觸互聯網上的信息，擁有更高的職業選擇自由度。有研究表明，以“80 后”和“90 后”為代表的新生代員工在面對工作中的期望落差時，更容易產生離職意向[8] 。而在機器換人的過程中，員工的工作往往會經歷變動和調整，可能會帶來期望落差，進而產生離職意向。因此，新生代員工在機器換人中的離職問題更具獨特性、普遍性和典型性。研究制造型企業新生代員工的離職問題對于分析其他行業和年齡群體的員工離職問題具有很好的借鑒意義，有利于更深入地評估機器換人的影響。

通過對195 名受機器換人影響、以新生代為代表的員工群體的問卷分析發現，結構、個人和環境變量共同作用于員工離職意向，并形成了6 條導致離職意向的等效路徑和5 條導致留存意向的等效路徑。本文全面考察了員工在經歷機器換人后的離職意向問題，既豐富了機器換人背景下新生代員工的離職現象研究，又為企業管理者在機器換人背景下避免勞動力結構惡化提供了理論指導。

二、文獻回顧

（一）員工離職研究

一個世紀以來，員工離職問題一直備受學界和業界關注。Price[6] 構建了包含結構、個人和環境三類變量的員工離職模型。結構變量指的是工作環境特征和員工的社會交往模式，包括工作自主權、分配公平性、工作壓力、薪酬、職業成長度、晉升機會、工作單調性以及內部社會支持;個體變量包括一般培訓、期望匹配度、工作投入度和積極/ 消極情感;環境變量包括親屬責任和機會。環境變量直接對工作尋找行為和離職意向起作用，而個體變量和結構變量則通過工作滿意度和組織承諾度對離職意向起作用。

國內學者在Price 模型的基礎上開展了一系列研究，發現結構變量中的工作單調性對工作滿意度的影響受到員工價值觀的調節[9] 、環境變量中的轉換成本和職業成長機會與離職意向顯著負相關[10] 。夏艷玲[11] 結合民營企業的實際，構建了中小民營企業員工離職意向模型。其中，個體變量（年齡、性別、婚姻狀況、教育程度等）、環境變量（外部工作機會和尋找工作的難易程度） 和結構變量（晉升、培訓、溝通、薪酬、分配公平性、工作自主權、單調性等）為自變量，組織承諾和工作滿意度為中介變量，離職意向為因變量。李樺等[12] 通過對新生代農民工的問卷調查，歸納提煉出五個影響離職的主要因素，包括工作發展、工作條件、工作關系、工資待遇和工作保障。最新研究表明，領導風格，如謙卑型領導以及領導的授權行為與員工的離職意愿和行為顯著相關[13] 。此外，環境變量中的家庭和工作沖突[14] 、保密工資制和分配公平[15] 、工作不安全感[16] 等對員工離職也有重要影響。

上述研究雖然在不同程度上引入了新的變量來解釋員工的離職行為，但是，一個重要且根本性的問題仍然沒有得到有效的回答：結構、個人和環境三類變量是否存在相互作用？ 如何系統地考察和評估這些相互作用對員工離職產生的影響？Price[6] 在文章結尾部分也呼吁對變量之間可能存在的組合效應進行深入探討。國內學者響應這一號召，收集了中國西安15 家IT 公司的470 名技術員工數據，考察了兩類交互作用。第一類交互效應是結構變量和個體價值觀之間的交互作用[9] ，第二類交互效應是結構變量中的工作自主權、內部社會支持和工作壓力之間的交互效應。遺憾的是，他們的研究并沒有驗證第二類交互效應的存在，且受制于回歸分析方法論的限制，只探索了兩類變量之間以及同類變量內部少數幾個變量間的交互效應。

（二） 構型觀下結構、個人和環境變量的相互作用

由于個體行為的復雜性，僅僅考慮單個影響因素不能完全解釋現實中的復雜現象[17] 。構型觀認為組織是一個由不同的條件或特征組織成的多維度的“星座”，因果關系是復雜的。在構型觀下，員工特定行為的產生通常是多方面因素共同作用的結果。Price[6] 指出，結構、個人和環境三類變量之間可能存在復雜的相互作用，共同導致了員工的離職意向。例如，結構變量中的高工資對離職意向的影響可能受到個人價值觀和外部工作機會的調節作用。對于高工資的員工來說，如果其更在乎個人成就而不是金錢激勵，加上外部環境中若有很多利于個人發展的工作機會，也可能產生離職意向。因此，員工離職往往是多因素共同作用的結果。但是對于三類變量是如何共同發生作用的，現有研究并沒有給出明確的回答。

本研究采用定性比較分析方法，系統地探索三類變量如何相互作用共同導致員工的離職意向和留存意向。在變量的選擇上，本文選取了結構變量中的工作負荷、工資和工作單調性，個人變量中的受教育程度和工作不安全感，以及環境變量中的新工作機會和工作被替代的威脅7 個變量。主要原因有二：其一，從理論上看，這些變量在后續研究中已被廣泛驗證和員工離職意向相關;其二，從實踐上看，這些變量與本文的研究樣本——制造型企業新生代員工密切相關。例如，工作負荷大、工作單調性高、受教育程度較低以及在面臨機器換人時工作不安全感較高等是制造型企業新生代員工普遍面臨的重要挑戰。從外部環境來看，制造型企業新生代員工的流動性較高，工作被替代的威脅也較大。鑒于此，本文選擇上述7 個變量研究制造型企業新生代員工離職問題，分析框架如圖1 所示。

三、研究設計

（一）數據收集

本文主要通過問卷調查法收集數據。2021 年11 月至12 月向制造型企業員工發放問卷，共回收問卷510 份。在被調查的510 名員工中，有195 名員工所在的部門進行了機器換人，是本文重點關注的對象。195 名員工的平均年齡為24 歲，90%以上的員工年齡都在40 歲及以下，代表了新生代員工群體[8] ，反映了中小制造型企業員工群體的年輕化特征。

（ 二）研究方法選擇

本文選用QCA 方法進行研究。傳統回歸分析方法主要關注單個變量的凈效應，適合分析前因變量間弱相互依賴的情況，難以揭示社會科學研究中多因素相互交織的因果復雜性影響。而QCA 方法是一種案例導向的集合論分析方法，將每一個案例拆解為多個前因條件的組合，然后利用真值表和布爾代數分析條件組合與特定結果之間的集合關系，依此確定導致特定結果發生的必要條件和充分條件組合。通過集合間的必要性和充分性關系分析，QCA 方法有助于揭示多因并發、因果非對稱性和等效性等因果復雜性問題。本文聚焦于員工離職問題，員工離職意向是結構、個人和環境變量多方面因素共同作用的結果，且存在多種導致員工離職意向的等效路徑，這是QCA 擅長解決的因果復雜性問題。

（ 三）變量測量與校準

QCA 是一種集合分析方法，因此在正式分析前需要通過校準程序將前因條件和結果變量轉化為集合條件。校準的核心是給定量研究范式下的變量賦予集合上的“意義”。本文采用間接校準法，根據理論或實質性知識對各個變量賦予0～1 的值，代表隸屬于集合的不同程度。其中，0 代表完全不屬于，1 代表完全屬于，0. 5 代表交叉點，也即最大模糊點。

1. 結果變量。結果變量是離職意向和留存意向。本文用題目“未來3 年內您是否打算離職”測得員工的離職意向，共4 種回答：（1）不打算離職;（2）換一個企業;（3）換一個行業;（4）創業。如果是第一種回答，那么離職意向就被校準為0，即不離職或留存;如果是其他三種情況，則離職意向就被校準為1，即離職。基于QCA 的因果不對稱性假設，導致離職意向的前因構型與導致留存意向的前因構型并不是完全的“鏡像”般對立，因此本文也分析導致員工留存意向的前因構型。

2. 前因條件。結構變量包括工作負荷、工資變化和工作單調性。工作負荷是二值變量，1 代表工作負荷大，0 代表工作負荷小。工資變化測量的是所在部門引進機器人或自動化設備后員工工資的變化，是多值變量，包括三種回答：1 代表工資增加，2 代表工資沒有變化，3 代表工資下降。工作單調性測量的是工作被重復的程度，是二值變量，如果是重復性的搬運和操作機械設備等工作，則用1 來表示，否則賦值為0。

個人變量包括受教育程度和工作不安全感。受教育程度一共有四個選項：初中及以下校準為0，高中、中專及技校校準為0. 33，大專校準為0. 67，大學本科及以上校準為1。工作不安全感測量的是員工是否會擔心引入機器人后失去工作。共四種回答：1 代表完全不擔心，2 代表不太擔心，3 代表擔心，4 代表非常擔心，分別被賦值為0、0. 33、0. 67和1。

環境變量包括新工作機會和工作被替代的威脅。新工作機會指的是員工再找一份工作的難易程度，共有4 個選項：1 代表很困難，2 代表有點困難，3 代表不困難，4 代表比較容易，分別賦值為0、0. 33、0. 67 和1。工作被替代的威脅指的是未來5到10 年內，現有機會被機器人或自動化設備替代的可能性，從1 ～ 4 可能性依次提高，分別賦值為0、0. 33、0. 67 和1。

四、分析結果

（一）單個前因條件的必要性分析

為判斷某個條件是否適合作為特定結果的前因，本文首先對每個條件進行了作為前因的必要性分析（見表1）。結果顯示，單個條件對于特定結果的必要性都不超過0. 9，即單個條件分別對離職意向和留存意向兩類結果都不具有足夠的必要性，因此可以進行下一步分析。

（二）構型分析

參照案例頻數大于或等于頻數閾值的前因條件構型要覆蓋75%～80%的樣本[18] ，并結合案例的實際分布情況，本文將員工離職意向作為結果變量時的案例數閾值設置為3，將員工留存意向作為結果變量時的案例數閾值設置為2。進一步地，參考一致性閾值不低于0. 75[19] 的建議，綜合考慮一致性的自然斷裂和PRI 值情況，本文將引致離職意向的一致性閾值和PRI 閾值設為0. 75，將引致留存意向的一致性閾值和PRI 閾值也設為0. 75。根據QCA 結果，這些前因條件的組合形成了6 條離職意向路徑和5 條留存意向路徑（如表2 所示）。以下將從構型的角度，分別對這些路徑進行總結、命名與闡釋。

1. 離職意向的前因構型。離職意向的第一條路徑是L1 高瞻遠矚型。這類員工的受教育程度低，工作負荷大，工作本身也比較單調。當他們預感到自己的工作在未來極有可能被替代，并且當下有新工作機會或是很容易找到一份新工作時，相比眼下的工資增加，他們更愿意放眼未來，提前布局，因此是高瞻遠矚型離職意向路徑。

離職意向的第二條路徑是L2 穩定驅動型。遵循這類路徑的員工雖然工資較高且工作并不單調，未來工作被替換的可能性也較小，但是他們在當下時常擔心自己會因機器換人丟掉工作。工作的不安全感和較大的工作負荷會讓他們產生較強的離職意向，而工資增高使他們更有信心找到新的工作。由于工作在未來被替代的可能性較小，他們很有可能換一個行業繼續從事同一種工作，因此遵循的是一種穩定驅動型的離職意向路徑。

離職意向的第三條和第四條路徑分別是L3工作疲倦型和L4 深思熟慮型。這兩個構型的核心條件一樣（工作負荷大、工資不變、工作單調和未來工作被替換的可能性大）而邊緣條件不一樣（L3 中為員工受教育程度較低，L4 中為新工作機會出現），因此構成了一對中性序列。遵循這兩條路徑的員工工作負荷大、工作單調且機器換人前后工資沒有發生變化，工作在未來被替換的概率又比較高。不同之處是，遵循L3 路徑的員工受教育程度較低，可能從事的是體力消耗較大的低技能工作，在日復一日中產生了疲勞心理，因此遵循的是工作疲倦型離職意向路徑。而遵循L4 路徑并沒有限定受教育程度，而是規定了新工作機會這一條件出現。這說明依照L4 路徑的員工，不管受教育水平如何，只要是有新的工作機會，結合其他條件，就容易產生離職意向。較遵循L3 路徑的員工，這類員工更為理智，是在有新工作機會時才產生的離職意向，L4 也因此被命名為深思熟慮型離職意向路徑。

離職意向的第五條和第六條路徑分別是L5 近憂遠慮型和L6 機會驅動型。同L3 和L4 一樣，這兩個構型也是一對中性序列，都把工作負荷重、工資下降和工作不單調作為核心條件。遵循L5 路徑的員工在當下已經感受到失去工作的恐懼，而在未來自己的工作又很可能被替代，加上他們從事的是生產管理協調、數字記錄或處理、服務客戶等不具備較高技能門檻的工作，因此產生了較強的離職意向，是一種近憂遠慮型離職意向路徑。不同于遵循L5 路徑的員工，遵循L6 路徑的員工受教育程度較低，未來工作被替換的可能性也較低，且很容易找到一份新的工作。一旦工資下降，在高工作壓力的推動和新工作機會的吸引下，便產生了離職意向，因此是一種機會驅動型的離職意向路徑。

2. 留存意向的前因構型。留存意向的前三條路徑分別是S1 立足當下型、S2 及時行樂型和S3 安于現狀型。這三條路徑也構成了中性序列，共同特點是工作負荷較輕、工資相較于機器換人之前有所增加且工作并不單調乏味，這三個條件構成了留存意向的核心條件。不同之處是，S1 路徑規定受教育程度高、工作不安全感較低和新工作機會較少這三個條件。遵循S1 路徑的員工不擔憂機器換人會導致自己失業，目前也沒有新的工作機會，加上工資水平較機器換人之前有提高、工作壓力小，因此工作滿意度較高，沒有離職意向，踐行的是立足當下的留存意向路徑。遵循S2 路徑的員工也沒有新的工作機會，雖然工作在未來可能被機器取代，但是他們更加享受當下的工資增長和輕松的工作，因此遵循的是及時行樂型留存意向路徑。和S2 路徑不同的是，S3 路徑對受教育程度不作限制，而是規定了工作不安全感較低這一條件。遵循S3 路徑的員工雖然擔心工作在未來會被替代，但是由于當下沒有感受到機器換人對工作的威脅，具有較高的工作安全感，所以留存意向較強，踐行的是安于現狀型的留存意向路徑。

留存意向的第四條路徑是S4 埋頭苦干型。S4路徑中，員工的受教育程度較高、工作負荷較輕、工作不單調、工資較機器換人之前沒有變化，也沒有經歷機器換人帶來的工作不安全感。這說明機器換人對他們目前的工作并沒有產生太大影響，雖然其工作在未來有可能被機器替代，但由于當下再找到新的工作并不困難，他們可能會低估機器換人對其工作的威脅，工作不安全感也較低，因此選擇深耕現有的工作。該類員工處在威脅和機遇并存的外界環境中，專注于工作和自身，踐行的是埋頭苦干型路徑。

留存意向的第五條路徑是S5 等待時機型。遵循S5 路徑的員工最明顯的特征是他們雖然工作輕松且不單調，但是在機器換人后工資有所下降。這類員工的受教育程度高，其工作沒有被替代的風險，因此能夠暫時忍受工資下降，選擇繼續留在公司等待時機，踐行的是一種等待時機型留存意向路徑。

（ 三）穩健性分析

本文借鑒杜運周等[18] ，采用了改變案例閾值的方法進行穩健性檢驗。具體做法是，將離職意向作為結果變量時的案例閾值從3 調低至2，將留存意向作為結果變量時的案例閾值從2 調高至3，結果基本保持一致，表明QCA 結果是穩健的。

五、結論和啟示

本文基于經驗數據的構型分析闡釋了結構、個人和環境變量如何相互作用產生員工離職意向和留存意向的路徑，豐富了員工離職研究，并推進了其與構型觀的融合。具體來說，主要發現和貢獻包括以下三個方面：

一是確證并展示了結構、個人和環境變量間的交互作用。自Price[6] 提出離職路徑模型以來，國內外學者紛紛圍繞他提出的結構變量、個人變量、環境變量以及中介變量和控制變量開展研究。然而現有研究大多圍繞單個變量的凈效應展開，雖然也有研究在主效應之外，引入了諸如組織互惠行為、工作資源等調節變量，或是在一定程度上探索了環境變量和個體變量之間，以及結構變量內部的交互作用，卻受現有回歸方法論的限制，很少系統地展示結構、個體和環境變量之間的組合效應。本文秉承系統觀思維，通過引入構型觀及其方法論QCA，揭示并確證了三類變量間的交互作用及其對離職意向和留存意向的影響， 在一定程度上回應了Price[6] 提出的未來研究應該探討變量間交互作用的呼吁。

二是拓展了離職意向和留存意向的路徑，開拓了離職問題研究的新范式。構型觀主張因果關系是復雜的，體現在三個方面：多個因素共同導致結果（同時性）、導致特定結果的路徑并不只有一條（等效性）、特定結果的產生與否不依賴于某個前因條件發生與否（因果不對稱性）。從復雜的人類決策角度看，員工的離職問題體現了這樣的因果復雜性：首先，離職意向的產生并不是單個因素作用的結果，可能是多個因素疊加的結果。其次，對于不同類型的員工，這些因素的疊加方式又是不一樣的，不同組合會產生同樣的離職意向效應，本文發現的六條離職意向路徑就說明了等效性問題。最后，消除帶來離職意向的因素并不等于消除了員工的離職意向。例如，工作單調性高會導致離職意向（L4），但是工作不單調這一條件和其他條件組合之后，也會導致離職意向（L5）。因此，必須從條件組合和因果非對稱性的角度系統地考慮和設計留存意向路徑。本文將因果復雜性引入員工離職問題，拓展了離職問題的研究思路。

三是深化并豐富了中國情境下數字化轉型時代員工離職問題研究。離職問題是一個極具復雜性的問題，早期的離職研究大多是西方學者開展的，雖然中國學者近二十年來也作了很多嘗試，但符合時代背景的、中國員工的離職研究仍然較為匱乏。在當下愈演愈烈的機器換人的熱潮中，如何留住年輕的員工群體是學術研究的重點和熱點問題。此外，目前學者大多從宏觀的經濟學視角探討數字化轉型對就業率的影響，也即機器換人對就業的“替代效應”，很少從微觀層面剖析員工的個體行為及選擇。這種替代效應實際上是員工的被迫離職問題，即企業出于效率和利益的考慮用機器替換部分員工。但是，作為具有主觀能動性的行動者，在機器換人的背景下，員工可能會系統地評估結構、個人和環境因素，主動離職以規避損失，減少自身失業的恐懼和對未來就業形勢的擔憂，使企業還未開始大規模地“換人”，便陷入“缺人” 的境地。因此，有必要深入到員工層面，理解員工的離職意向，更好地評估機器換人時代員工離職和就業問題。

本文在實踐上也具有啟發性意義。總體上看，為了減少離職問題，企業管理者必須認識到要素之間的相互作用，對具有離職意向的員工采用針對性政策，從而使其從離職意向路徑（L1～L6）轉變至留存意向路徑（S1～S5）。具體來說，工作負荷重是員工離職的必要但不充分條件，也即，工作負荷重出現在所有的員工離職意向構型中，但是又需要和其他因素組合才能產生員工離職意向。因此，企業管理者應該重點關注工作負荷重的員工的心理狀態。此外，從工資這一前因條件來看，工資不管是增加、不變還是減少，都會導致員工的離職意向。這意味著企業管理者對于具有離職意向的員工，不應該一刀切地提高工資待遇，而是需要分門別類地對員工開展針對性的管理，重新設計要素的組合。

例如：（1）對于工資增加但又有離職意向的員工，應該在減少其工作負荷的同時，增加工作的趣味性，降低外部工作機會的吸引力，特別是對于受教育程度較低的員工，應該通過給予就業保障的形式降低其工作的不安全感（S1）或讓其充分認識當前工作在未來被替代的可能性（S2），從而更加珍惜當下工作機會而選擇留下。在工資增加、工作負荷較輕、工作有趣、工作安全感較高和外部工作機會充裕的情況下，工作在未來被替代的威脅又比較低時，不管受教育程度如何，員工都愿意留下（S3）。（2）對于工資不變但又有離職意向的員工，特別是受教育程度較低的員工，企業管理者仍然需要降低其工作負荷、提高工作趣味性，同時降低工作不安全感，讓其理解外部機會的同時又能充分認識到自身工作在未來被替代的威脅，使其專注眼前工作（S4）。（3）對于工資降低又有離職意向的員工，應該降低其工作負荷、提高工作趣味性，還應該給予其教育培訓的機會，提高其受教育程度，使其能夠在不擔心工作在未來被替代的情況下愿意留在公司（S5）。

本文也不可避免地存在一些研究局限。其一，僅以問卷的形式測量了制造型企業員工的離職意向和留任意向。未來研究可以對員工進行深度訪談，增進對構型的情境化理解，充分發揮QCA 方法在實現大樣本分析的同時又能結合定性研究進行補充分析的優勢。其二，樣本主要來源于中小制造型企業，未來研究可以拓寬到大型企業以及其他行業的企業，以提高研究結論的普適性。其三，用離職意向而不是離職行為作為結果變量。雖然有研究認為離職意向可以很大程度上預測離職行為，但是未來研究可以收集更多的離職行為數據，以便更深入和直接地探討員工離職問題。

責任編輯：關華