基于心本管理的中小企业员工流失问题研究

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1、基于心本管理的中小企业员工流失问题研究　　摘要：员工是企业当中最为重要也是最为活跃难以管理的重要组成部分，对企业管理的研究经历了物本管理、人本管理再到心本管理的三大阶段。如今，中小企业员工流失问题不容忽视，为了解决中小企业的员工流失问题，通过研究分析了外界因素和个人因素，以员工对未来离职的可能性大小的自我评判为客观依据，建立了员工流失问题预测模型，并对该模型的假设条件、指标取值方法和作用进行阐述和解释。　　关键词：　　心本管理；中小企业；员工流失　　　　1引言　　总结现代管理科学100多年的历史，现代管理科学经历了从物本

2、管理阶段到人本管理阶段再到近年来新提出的心本管理阶段。所谓心本管理，是指以心为本的利他经济学、价值观、愿景等管理学新理念。　　心本管理的提出被很多国内外学者称为管理学的第三次革命，所以，企业如何有效地运用与顺应管理发展的新趋势，成为企业家们关注的焦点。而在近些年活跃起来的中小型企业当中，员工中人才流失问题也较大型国有企业更为突出，使企业蒙受巨大的损失。人是企业最重要也是最难以管理的组成部分，较早的物本管理不重视企业中人的个体因素，因而越来越被社会所淘汰，因此提出了人本管理，在以人为本的管理理念渐渐深入企业管理中，员工中人

3、才流失问题仍然不能解决，关键在于留住员工的心，心本管理正是基于人本管理提出的关于以心为本的管理。　　2心本管理与员工流失问题　　2.1心本管理的提出及发展　　管理学经历了一百多年的历史，从最初的物本管理到注重以人为本的人本管理再到现在提出的心本管理阶段。物本管理的阶段对人的个体因素不加重视，而后来发展的人本管理则通过对人的尊重来激发人的潜能。虽然人本管理相对于物本管理进步了一个大的阶段，但是仍然没有注重管理者心灵自我管理与修炼，因此，随着管理的人性化的提出，以及中国传统文化的启发，外国学者提出了许多以心为本的新理念。　　

4、2.2心本管理的理念　　心本管理是继人本管理发展的进一步升华，其核心在于感化员工内在的自觉性。它的优势在于通过各种方式例如沟通、教育、启发等触及人的心灵，自觉地把集团责任当作自己的责任而非外界强迫，进而发挥出人最大的主观能动性，极大地提高生产效率。　　2.3中小企业员工流失　　员工人才流失（国际称为BrainDrain）是指属于特定群体、组织、企业专门人才或其他有才能的人，离开自己原来所依附或服务的对象，而到了另外的群体、组织和地方。　　员工人才流失具体到企业中，是指在一单位内，对其经营发展具有重要作用，甚至是关键性作用

5、的人才非单位意愿的流走，或失去其积极作用的现象。　　2.4中小企业员工流失现状　　（1）从民营企业流向大型企业。大型企业发展前景较好，各方面实力雄厚，待遇福利较高，制度完善，员工可以尽情施展自己的才能，实现自己的梦想，体现自己的人生价值，这样就比较吸引员工，很多员工倾向于流向大型企业。　　（2）从不发达地区流向发达地区。由于落后地区的物质条件、薪资待遇等比较差，所以一般越是落后的地区则越难留住人才，而发达地区有诱惑的条件较之更能吸引更多的人才前往。　　（3）高级人才流失比重大。高级人才由于技术熟练、经验丰富，不愁找不到工

6、作，所以在相当一段时间感觉不到重用或者提升，发展不好就会选择跳槽。　　（4）人才集体流失现象日益普遍。由于企业非正式组织的存在，当领导性的人物离开时有可能会带走其身边的一整个团队，导致企业损失严重。曾蒙牛董事长牛根生离开伊利的时候就发生过此种情况。　　（5）年轻人才流失比率高。年轻人顾虑较少，思维比较活跃，随着经济波动跳槽的可能性相对也大，且跳槽对他们来说机会成本等因素也相对较小。　　3基于心本管理的人才流失问题解决模型　　3.1影响员工流失的主要因素　　从心本管理的角度出发，影响员工流失的主要因素包括外界因素和个人因素

7、。外界因素主要包括：企业文化、工作环境、薪资待遇、绩效考查等。个人因素主要包括：对公司的满意程度、员工自身性格、就业观念、对各方面的接受程度等。　　3.2建立员工流失问题解决模型　　3.2.1员工流失问题解决模型　　通过员工调查员工对从心底对公司的满意程度从而预测员工是否会选择离职的影响，从而分析出员工留下的可能性。假定：员工对公司从心底的满意程度越高则离职的可能性越小，即留下的可能性也就越大，员工的稳定性也越高。　　假设以下参数：　　S为员工稳定预测值，S的值越接近1，表明留下的可能性越大，越接近0表明离职的可能性越大

8、；　　4结论　　员工是企业当中最为重要也是最为活跃难以管理的重要组成部分，对企业管理的研究中对人的研究从未在管理学家们的视线中消除，心本管理继续了物本管理、人本管理的发展，成为企业如今管理员工的重要方法。为了解决中小企业的员工流失问题，主要在于员工的心是否愿意留在企业，该模型正是对员工是否愿意稳定的留在企业的一种预测