基层计生专干离职意愿及其影响因素

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1、基层计生专干离职意愿及其影响因素摘要:利用三个省1635名基层计生专干调查数据,运用二元Logistic回归分析方法,考查受教育程度、家庭年收入、工资补贴、医疗保险、养老保险、培训次数、日平均工作时间、工作难度和干群关系9个变量与基层计生专干离职意愿之间的关系。研究结果显示,以上变量中工资补贴、养老保险、医疗保险对不同基层计生专干群体的离职意愿均有显著负向影响,且据此结论提出两点降低基层计生专干离职意愿的政策建议。关键词:基层计生专干;离职意愿;影响因素;二元Logistic模型一、问题的提出计划生育政策实行30多年来,取得了举世瞩目的成效,人

2、口增长得到有效控制、人口素质明显提高。之所以取得显著成效,计生专干作为贯彻落实计划生育政策的基层执行人,对计划生育目标的实现发挥了不可替代的作用。当前人口结构性问题日益成为影响经济社会发展的重要因素,Dh和国家政府相继实施单独二孩政策和全面二孩政策,人口和计划生育工作目标转向促进人口长期均衡发展,这是当前人口计生工作的重点。人口计生工作的重点在农村,难点在基层,基层计生专干作为该级人口计生工作的具体责任人,为促进新时期生育政策的落实以及人口和计划生育目标的实现,必须充分发挥该队伍重要作用以做好基层基础工作。首先,基层计生专干在工作中应及时发现和

3、反馈问题,协助上级部门进一步完善政策内容,确保生育政策落实到位。其次,基层计生专干通过深入开展细致的宣传工作,做好政策解读和舆论引导工作,营造政策实施的有利环境。最后,基层计生专干经常与群众打交道,在联系群众、服务群众中发挥重要作用,推动基层人口计生工作的顺利开展,以上几点对人口计生工作目标的实现和生育政策的落实具有重要作用。虽然基层计生专干在整个计划生育政策实施过程中发挥重要作用,但是根据笔者掌握的调查数据显示,在1635名调查总体中,约61.4%的基层计生专干有离职意愿,说明该调查总体中基层计生专干的离职意愿较高。根据以往的文献及初步调查的

4、分析主要原因可能在于以下几点:首先,基层计生专干多为女性,除做好计生工作外,在照顾家庭和务农上花费较多时间,工作时间和做家务的时间分配不合理,且工作时间灵活性大,基层计生专干多根据自身意愿决定工作与否。其次,基层计生专干的工资收入较低,务农成为家庭收入主要来源,加上该队伍的医疗、养老、退休等方面均得不到很好保障。再次,实行“一票否决”的工作考核制度,增大基层计生专干的工作压力,这增强了该群体调离岗位甚至离职的意愿,不利于基层计生工作队伍的稳定性。因此现阶段研究该群体的离职意愿更加迫切,这对于了解基层计生专干的工作现状,加强该群体的工作稳定性,做

5、好新时期基层人口计生工作具有重要作用。鉴于基层计生专干的离职意愿较高,而研究该群体离职意愿的文献甚少,本文在此重点分析基层计生专干的离职意愿及其影响因素,并就如何降低基层计生专干的离职意愿提出几点政策建议。二、文献回顾关于离职意愿的研究最早源于西方,国外学者通过建立离职模型构建理论框架,研究离职过程和离职行为。莫布利(MObley)扩展中介链离职模型主张影响离职意愿的主要有三个因素,即工作满意度、对目前工作的期望效用和对可能工作机会的期望效用,而影响工作满意度及工作期望效用的前因变量包括个人属性、组织因素及经济劳动市场因素,至今仍有不少学者运用

6、该模型研究员工个性特征对其离职意愿、离职行为差异产生的影响。斯蒂尔斯和默德(Steers&Mowday)在莫布利等人的基础上,以寻找影响雇员离职的主要变量并考察它们在离职过程中的关系为目标建立离职模型,该模型认为工作期望和工作价值影响雇员对工作的主观态度,而主观态度(工作满意度、工作参与度和组织承诺)又会影响离职或留下的意愿,最后离职意愿导致实际的离职行为,但变量的变化顺序可能因个体的不同而不同。随后普莱斯穆勒(Price-Mueller)模型吸收了多个学术领域对离职的研究成果,增加了该模型的适用性和解释力>z<度。该模型指出雇员离职主要是由环

7、境变量、个体变量、结构化变量和中介变量四个变量决定的。基于以上离职模型,国外学者们从不同的角度,研究结构化变量(如薪酬、培训、工作晋升)、中介变量(如工作满意度、组织承诺)等对离职行为的影响,且大多数国外学者认为以上变量在某种程度上会对员工的离职意愿产生影响,进而导致离职行为的发生。基于国外学者的研究结论可知,离职意愿对离职行为具有一定的预测作用,因此大多数国内外学者通过实证研究,分析影响员工离职意愿的因素,并对影响因素进行分类。艾弗森(Iverson)等国外学者认为离职意愿的影响因素可以分为四个维度:个体因素、与工作相关因素、外部因素和员工定

8、向。随后,有学者从以上四个方面或者从工作满意度、组织公正等具体的方面来解释其对离职行为的影响,但是文献中的检验数据主要来自西方,对中国的适用性有待检验

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