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《我国企业员工群体离职动因分析——基于65个群体离职案例的分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号：密级：学号：2009387单位代码：10407硕士学位论文论文题目:我国企业员工群体离职动因分析--基于65个群体离职案例的分析研究方向人力资源管理专业名称企业管理研究生姓名吴寅导师姓名、职称叶仁荪教授2012年4月江西·赣州I摘要群体离职近年来频繁出现于企业。由于这种离职给企业造成的影响和损失要远大于个体离职，因而成了企业管理实践关注的新热点，但相关的学术研究还较少涉及，针对中国企业实际进行的案例研究就更少，因此，通过案例分析来研究群体离职，无论是对企业规避有害的群体离职事件出现，还是应对、弱化群体离职带来的负面影响都具有积极的意
2、义。以2000-2011年12年间企业发生的影响较大的65个群体离职事件为基础，根据文献阅读及相关理论构建了企业员工群体离职动因模型，并在对65件我国群体离职案例的信息梳理后，将群体离职进行了多角度分类，对模型中的影响因素进行补充，运用因子分析方法对提取的13个影响因素进行分析，找出了五个影响企业员工群体离职的主要因素，即优势能力、企业治理、成长机会、组织发展以及企业与员工匹配度。最后本文还提出了若干对策建议。本文的主要贡献体现在以下三个方面：一是对国内企业从2000-2011年这12年来影响较大的群体离职事件进行收集、梳理、统计，为我国学
3、术界深入研究企业员工群体离职问题奠定了重要的基础；二是基于已有研究文献及相关理论基础，建立了群体离职动因概念模型，并结合65个案例分析，对我国企业员工群体离职动因进行初步分析，为学术界今后深入进行该问题的研究，提供了借鉴；三是提出了企业防范员工群体离职事件发生的对策建议。关键词：企业员工；群体离职；动因模型；案例统计IIAbstractInrecentyears,collectiveturnoverhasbeenshownupfrequentlyamongenterpriseactivities.Asthenegativeinfluence
4、sandlossofcollectiveturnoveraremuchmorethantheindividualturnover’s,itbecomesahotissueinenterprisemanagement.However,therearefewrelevantacademicresearchesanalyzedonit,nottomentiontheresearchofChineseenterprises’case.Therefore,analyzingcollectiveturnoverbycasestudyismeaningf
5、ulnotonlyinavoidingthenegativecollectiveturnover,butalsofacingandweakeningthenegativeinfluencesofcollectiveturnover.Thisthesisisbasedon65enterprisecollectiveturnoverevents,whichwerestronglyinfluencedduring12years(2000-2011).Accordingtotheliteraturereviewandotherrelatedtheo
6、ries,casualmodelofcollectiveturnoverintentionwillbeproposed.Afterthat,collectiveturnoverwillbeclassifiedindifferentperspectivesbyreorganizing65domesticcollectiveturnovercases.Inaddition,morefactorswillbereplenishedtothecasualmodel.Furthermore,factoranalysiswillbeusedinthos
7、e13triggerfactorsincollectiveturnover,andextractfivemainfactors,competitivecapacity;enterprisegovernance;growthopportunity;organizationdevelopmentandcompatibility.Atlast,appropriaterecommendationstowardstopreventfromcollectiveturnoverandresolveitwillbepresented.Therearethr
8、eecontributionsinthisthesis.Firstly,collecting,organizingandcompilingsignificantlyinfluen
