三大主流雇员离职模型及对我国离职问题研究

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1、三大主流雇员离职模型及对我国离职问题研究摘要:离职模型的构建是许多雇员离职研究学者研究的重点,主要从个体层面来研究雇员离职的决定因素,进而试图揭示雇员作出离职决策的过程。雇员离职研究史上有三大主流离职模型,他们是Mobley(1979)扩展的中介链模型、SteersMoon模型、Price模型和Mobley中介链模型进行了结合,以尽可能地捕捉影响雇员离职的各种复杂因素。  该模型认为,雇员打算辞职继而从组织中真正流出,主要取决于四个因素:  (1)工作满意与否。企业雇员对其工作的满足感既是一个绝对概念又是一个相对概念。前者是指一个工作由于符合某个员工的价值观,而给

2、他的带来的满足程度。如,一个热爱书籍、但不善交际的雇员可能对资料管理员的工作比较满意,而对公关部经理的工作却十分恐惧和厌恶;后者是指雇员在综合评价各种工作带给他的满足程度之后,所得到的感觉。  (2)对在组织内部改变工作角色及收益的预期。雇员在对现有的工作感到绝对不满,或觉得其它企业具备更合适的工作而感到相对不满时,仍然有可能会从原有企业流失。因为他会考虑自己将来在本企业的发展,是否还有比外界更大的空间,或者说是否会更加满足。如果是,而且实现内部流动或晋升的机会比较大,那么他就不会从原企业流失。而相反,如果一个雇员对现有的工作感到满意,但对企业内部未来的预期却不甚理

3、想,则他也会积极在外界寻找新的机会,或者在本企业暂时停留,消极怠工,形成雇员的隐性流失。    (3)对在组织外部改变工作角色及收益的预期。对现有工作不满意,或对企业内部流动的期望并不高的雇员,也许会由于对自身在外部寻找有吸引力的工作的期望并不高,而并不做辞职选择;相反,对现有工作感到满意,或对企业内部流动持积极态度的雇员,也许会因为在外部可以寻找到更具吸引力的工作而作出辞职选择。  (4)非工作价值观及偶然因素。雇员在工作以外的对自身角色的定位,以及一些不可测的偶然因素,也可成为企业雇员离开企业的原因。特别是将自身的主要价值与工作联系不大的人员的离职主要依赖于该

4、因素,而不是前面三个因索。而且,多数雇员在作出离职决策时,都会考虑到与工作无关的一些因素,如他对家庭的定位、对生活方式和地理的偏好、宗教信仰、文化、对体育运动的要求及其他社会价值等,这些非工作因素与工作有关的价值是相互影响的。只有那些少数把工作看作是人生的重要价值的人,才会较少考虑这些因素,其离职主要依赖于前三个因素。前三个决定因素均取决于雇员对现有或将来可能改变的(内部或外部)工作价值的判断。  1.2Steers和Mooobley(1979)模型的基础上发展起来的,主要目标同样是在寻找影响雇员离职的主要变量并考察他们在离职过程中的关系,并以概念化的框图模型表达出

5、来(见图2)。    该模型指出以下变量的变化顺序导致雇员在组织中的去与留:①工作期望和工作价值影响雇员对工作的主观态度;②主观态度影响离职或留下的意图,同时需要考虑诸如配偶工作和留给家庭的时间等一系列非工作因素的影响;③离开组织的意图导致实际的离职行为。需要特别注意的是以上变量的变化顺序可能因个体的不同而不同。例如:对有的人来说,离职意图和离职行为直接相关,而对另一些人来说,离职意图驱使他们产生寻找更吸引他们的工作的行为。对于后者而言,只有当他们找到另一项工作后才会发生实际的离职行为。  对工作和组织的主观态度变量,包括工作满意度、工作参与度和组织承诺度。而工作

6、期望和价值、组织特征和组织经验(个体体验到的组织现实状况)以及工作绩效的交互作用直接影响主观态度。另外,主观态度可以使雇员努力改变自己的状况,而这种状况反过来也影响态度。个体对工作和组织的可用信息(即个体掌握完全信息的程度)和其他的工作机会的认知会影响工作期望和价值。个体特征和劳动力市场以及经济状况被视为对其他工作机会有根本影响的变量。  Steers和Moueller(2000)模型  Price-Mueller(2000)模型(见图3)主要建立在一个整体离职理论之上,这个理论的核心是由一系列的假设构成。  首先,假设雇员是带着一定的期望进入组织的。如果这些期

7、望能够得到满足的话,雇员会感到满意并对组织有强的依附感,所以会保持组织成员的身份。  其次,假设雇员和组织之间存在收益交换,组织对雇员的种种回报——模型中的结构化变量可以视为回报,用于交换雇员的服务。  第三,假设雇员追求净收益的最大化。假如多个收益和成本存在,雇员会权衡成本和收益以获得最大的净收益。  该模型指出雇员离职主要是由环境变量、个体变量、结构化变量和中介变量四个变量决定的。在该模型中,雇员期望的工作条件被称为“结构化变量”,雇员期望的外界环境条件被称为“环境变量”。  (1)环境变量有两个:机会和亲属责任。Price认为由于保持当

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