中国员工公平感对离职倾向影响的实证研究

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1、中国员工公平感对离职倾向影响的实证研究摘要:作者调查了669名中国员工的分配公平、程序公平、组织承诺和离职倾向,使用结构方程模型(SEM),分析分配公平、程序公平对离职倾向的影响,结果发现:(1)分配公平对离职倾向有显著影响,其中包含直接影响和经由组织承诺而产生的间接影响;(2)程序公平对离职倾向的影响几乎为零;(3)组织承诺对离职倾向有显著的影响。文章对上述结果从多视角进行了解释和讨论。  关键词:分配公平;程序公平;离职倾向;组织承诺;结构方程模型    员工的公平感可以提升满意度,从而提高企业绩效;而员工的不公平感会影响到员工工作的积极性,甚至会让员工萌生去意。    

2、一、前言    市场经济在我国近三十年的发展使人们认识到,人才是影响现代企业发展的关键因素之一。人才合理流动对整个国家的经济文化发展是有利的,但离职率过高对一个企业的发展却是不利的。离职可以分为两种:不自愿离职(InvoluntaryTurnover)和自愿离职(VoluntaryTurnover)。不自愿离职俗称解雇,指组织发起的员工被迫离开其所在组织的行为,或指员工由于触犯法律法规等而不得不离开组织的行为。自愿离职指个体发起的出自其本意的离开其所在组织的行为。离职倾向(TurnoverIntention)是个体对于他(她)目前所从事之工作职位离开的行为倾向或态度。离职倾向

3、几乎是所有心理因素与离职行为之间的中介因素,如Sjberg等通过纵向设计,研究了组织承诺、工作投入、离职倾向和实际离职行为四者的关系,结果显示组织承诺和工作投入与离职倾向有直接联系,而与实际离职行为有间接联系,离职倾向是组织承诺和工作投入与实际离职行为的中介因素。  心理学的研究表明,员工不仅关心自己收入的绝对值,也关心自己收入的相对值,他们会不自觉的把自己付出的努力与所得收入的比例与他人的这一比例进行比较(也会进行个人的历史比较),若自己付出收益比例与他人的大致相等,则会产生公平感;若付出收益比例与他人的差别太大,则会产生不公平感,这就Adams公平理论的基本内容。由于Ad

4、ams提出的公平感主要是指报酬数量分配的公平性,偏重于分配的结果,因此被称为分配公平(DistributiveJustice)。Thibaut等在研究司法过程的公平感时提出程序公平(ProceduralJustice)的概念,他们认为员工在得到不满意的结果时,如果认为程序和过程是公平的,也能够接受这个结果。程序公平强调在资源分配过程中所使用的程序的公平性。除了分配公平和程序公平,还有研究者提出了人际公平、交互公平、领导公平等概念,本研究主要关注分配公平和程序公平。  我国贫富差距问题已经越来越影响到社会的和谐发展,2004年我国基尼系数已经超过0.46,预计2005年将逼进0

5、.47。国际上通常把0.4作为收入分配贫富差距的“警戒线”,认为0.4~0.6为“差距偏大”,0.6以上为“高度不平均”。对中国企业员工而言,收入差距的拉大会影响到其分配公平感,收入分配的过程和程序会影响到其程序公平感。公平理论认为,产生不公平感员工会采取一些措施来发泄不满,如发牢骚、消极怠工、离职等等。本研究试图通过实证的方法,通过结构方程模型技术,研究中国员工的公平感对离职倾向的影响,为公平感管理和离职管理提供参考依据。由于很多研究表明组织承诺是很多组织态度变量与离职倾向的中介因素,为了综合考虑,本研究也把组织承诺纳入分析。    二、研究方法    1.样本。通过研究者

6、现场发放和邮寄发放两种方式,在江苏、上海、浙江、山东、河南、四川等省市的企业组织里发放问卷900份,共回收问卷730份,回收率81%;剔除无效问卷61份,最终得到有效问卷669份,问卷的有效回收率为74%。其中女性348人,男性316人;学历为高中及以下的108人,大专219人,本科262人,硕士及以上78人;一般员工422人,基层主管126人,中高层主管100人;国有企业166人,民营企业86人,中外合资企业90人,外商独资企业182人。  2.工具。离职倾向问卷是参照黄光国1983年编制的工作士气量表中的离职倾向量表和黄开义翻译Mobley的离职倾向问卷的基础上,编制了四

7、个项目。量表计分采用Likert五点方式,从非常不同意到非常同意,得分越高,表示离职倾向越大。  组织承诺测量使用的是Balfour和odel)来分析分配公平、程序公平、组织承诺和离职倾向四者的关系。结构方程模型是基于变量之间的协方差矩阵来分析变量间关系的一种统计方法,与传统线性回归等统计方法相比,结构方程模型具有以下优点:(1)同时处理多个因变量;(2)容许自变量和因变量包含测量误差;(3)可同时估计变量的结构(测量模型)和变量间的关系(结构模型);(4)可以对整个模型与数据的拟合程度进行评估。本研究

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