基于社会网络的集体离职过程中人际互动动态机制构建

陈 琳 袁庆宏 周常宝 王春艳

(南开大学商学院)



基于社会网络的集体离职过程中人际互动动态机制构建

陈 琳 袁庆宏 周常宝 王春艳

(南开大学商学院)

以网络检索获取的2000～2015年107个集体离职的典型新闻报道文本为样本，基于集体离职前因、后果与过程理论，使用内容分析法，对集体离职的过程特征进行分析。研究结果发现，集体离职过程主要表现为存在先动离职者；集体离职的过程表现在群体组成上存在差异。基于此，在社会网络视角下，使用多案例探索性分析法，对4家发生过集体离职事件的企业进行深度访谈，剖析集体离职过程中的人际互动，进一步发现中心性能预测集体离职中的先动离职者；强连带关系能预测留职者转化为追随离职者；关系连带强度影响离职者的人际互动方式与机制；集体离职过程中有4个动态发展阶段。最后，构建了集体离职过程中人际互动的动态机制框架，从社会网络视角拓展了人际层次的集体离职过程理论，并对集体离职的干预管理具有一定实践作用。

集体离职； 社会网络； 先动离职者； 追随离职者

现实中，我国企业员工的集体离职事件正呈逐渐多发态势，组织里两人以上的离职行为日益凸显[1]。集体离职事件的发生会导致组织人力资本的逐渐枯竭[2]，对组织绩效具有动态的影响[3]。由此，集体离职作为一个在群体层次上发生的组织现象，其发生过程中的人际互动值得深入探究。

集体离职现象虽已在诸多组织和行业中被观察到，但对其过程机制尚不明晰[4]。目前，已有研究广泛使用聚合层面离职率来测量集体离职[5]，还有研究通过集体离职者特征来探讨[4]，但上述研究方法与视角尚不能有效衡量真实发生的集体离职过程。再者，有研究从个体层次关注了离职的人际影响(如同事工作寻找行为[6]对留职者的影响)。个体离职和集体离职作为员工离职研究的两种研究脉络彼此是独立的，较少有研究能够将二者整合起来。当下，集体离职过程研究领域较为成熟的理论是三阶段模型理论[7]。这一理论框架虽然已开始关注互动，但仍处于理论视角发掘与过程解释阶段。

集体离职是涉及多个参与主体的集体行为，即集体离职过程中蕴含着人际互动。研究者们也发现表面上看似孤立的个体离职行为，实际上存在着群体互动的影响[7]。社会网络视角将社会结构视为一张人际关系网络，沟通了个体行为与集体行为，能够将个体与集体之间的互动放在一个模型中解释[8]。由此，从社会网络视角探索集体离职过程中的人际互动具有整合个体与群体的意义。鉴于此，本研究根据已经发生的集体离职事件数据资料的可获得性，将相关网络新闻报道与深度访谈案例作为质性研究资料，从社会网络视角探究集体离职过程中参与主体的结构位置及关系强度特征，并解析其人际互动机制与动态发展阶段，以期在人际层面上整合现有集体离职过程理论并予以拓展。

1 理论回顾

1.1 集体离职的界定

BARTUNEK等[7]将集体离职界定为两个或两个以上的组织雇员基于共同的社会过程和决定，在相近的时期内离开组织。该定义是从现象描述群体行为的角度解释；另一种关于集体离职的界定主要从聚合层面的结果表现来解释。就关注集体离职的人际互动过程这一研究问题而言，第一种从现象描述角度的界定更为契合。由此，本研究基于文献[7]的界定，主要立足于员工主动离职的范畴内。

1.2 集体离职的前因与后果

影响集体离职的前因变量根据现有研究可按照层次分为以下4类：①个体因素(如工作满意度、组织承诺、凝聚力等[9])；②群体因素(如高管团队等特定职位群体[10])；③组织因素(如人力资源管理实践与人力资源管理系统[11])；④组织外部因素(如劳动力市场特征和外部就业机会[12]等)。

从知识管理角度来看，集体离职会在更大程度上造成组织知识流失[13]。 HAUSKN-ECHT等[14]指出，集体离职中先动离开者的技能熟练程度、时间分散、职位分布、留职者的技能熟练程度与新进员工的技能熟练程度所组成的动态配置，对组织生产力和绩效产生动态影响。再者，对主动集体离职群体而言，集体离职意味着新的职业发展[15]。在某些高科技企业中，拥有关键知识的员工们的主动离开会导致企业知识外溢与继承，也会出现创业而产生“衍生公司”(前员工的创业型企业)[16]，这是一些特定行业的高科技企业员工集体离职的特有后果。综上可见，多层次和动态性是现有集体离职前因与结果研究的主要分析视角。1.3 集体离职的过程

当前关于集体离职过程的研究大都在试图寻找集体离职过程中的共性，被研究者所认可的是文献[7]中提出的“三阶段模型理论”。该理论认为：首先有两个或以上的人对组织的某些方面感到不满意；然后，通过意义赋予和情绪传染个体的消极经验就会在团队中传播；最后，当团队成员感到无望改变，同时又有外在机会，且离开的约束很少时，就会聚集离开。集体离职是一个社会群体共同行为的过程。由此，文献[7]还归纳出集体离职的相关情境与边界条件。此外，员工离职具有传染效应，员工的去留决策会受到同事的影响。近来，有研究者提出在中国情境下集体离职的多条路径过程模型[17]，已开始关注集体离职过程发展的差异性。HAUSKNECHT等[4]认为，当前集体离职研究直接忽略或刻意回避了集体离职的潜在过程，而集体层次构念和独特的集体情境的发掘将会为构建集体离职理论提供机遇和条件。通过回顾“三阶段模型”与“离职传染”理论，可识别出集体离职过程3个阶段的主要表现：存在先动离职者、离职者之间有互动、离职时间有间隔，这也是本研究进一步开展的依据。

1.4 当前集体离职领域研究的局限

当前的研究框架对雇员离职的解释仍然较为有限。探索离职过程中的主体和人际互动，将有助于整合彼此独立的个体离职和集体离职这两种研究脉络，形成离职研究的整体框架。从理论上而言，员工离职行为具有传染效应或溢出效应，能够在不同层次间转移，但集体离职却并非不是个体离职的简单加总[18]。众多研究者倾向于将集体离职视为集中发生的群体层次的离职行为，但人际互动视角下的集体离职研究却较为缺乏。例如，WYSOCKI[19]发现，离职者在原组织中社会网络中的位置、个人特质会影响留职者的离职行为。还有研究从同事朋友的依附[20]等不同角度探究了同事离职对留职者离职的影响，但是大都还停留在个体离职层次上的研究，跨越到集体与人际范畴的研究仍较为鲜见。

基于以上分析，本研究目的是探索构建集体离职过程的理论框架。一般而言，质性研究能够识别现实生活中社会现象的基本特征。集体离职事件是一种能够引起社会广泛关注的事件，特别是知名企业的有关事件，经常被各大媒体争相报道。由此，使用科学的内容分析法进行研究有助于挖掘集体离职的特征。此外，由于集体离职事件的敏感性和过程数据的可获得性，本研究先采取网络新闻报道的内容分析法，从广度中抓取集体离职过程中的主要表现及其关键影响因素。但要深入探究其中的本质，还需要进一步采用深度访谈的多案例探索性分析，从深度上挖掘其参与主体特征、人际互动机制及动态阶段。鉴于此，本研究通过承接应用这两种质性研究法，以期探明社会网络视角下集体离职过程中人际互动的动态机制。

2 集体离职过程的主要表现与其影响因素：基于新闻报道的内容分析

内容分析技术是一种基于定量分析的定性研究方法，能够减少分析的主观性和倾向性[21]。结合现实情境中集体离职真实事件的数据可获得性，内容分析法不失为一种较适配于探究集体离职人际互动过程的研究方法。

2.1 样本选取渠道、原则与过程

本研究选取中国有代表性的综合门户网站新浪网*新浪网成立于1998年，是覆盖全球华人社区的知名中文门户网站。并于2000年率先获得登载新闻资格。的“新浪财经”频道为新闻报道载体，以“集体离职”、“集体跳槽”、“群体离职”、“群体跳槽”为关键词在新闻标题中检索分析样本。新闻报道样本的选择主要遵循如下原则：①事件发生的企业组织位于中国大陆境内；②报道了相对完整的企业集体离职案例，即两人及两人以上从同一企业离职的新闻事件；②须是权威网络机构，且最好为明确有记者署名的报道。

根据样本选取方法，将在新浪网的搜索时间截止到2015年5月，搜索到自2000年以来的有关新闻报道总计322篇，基本穷尽了与集体离职相关的所有网络新闻报道，已达到样本饱和度。之后，按照样本选取原则对这些篇新闻报道进行筛选，并对同一事件的不同报道进行整合；同时，辅以“百度”搜索引擎进行二次搜索，详实样本内容，验证样本虚真，最终得到集体离职的新闻报道107个。随后，对107个样本根据“经济行业分类与代码国标2011版”的行业进行归类，信息传输、软件和信息技术服务业(IT)、制造业与金融业分列前3位，分别有28个(26.2%)、22个(20.6%)、19个(17.8%)个案例。2.2 分析编码标准与过程

根据文献研究和新闻初步阅读，多次同相关领域专家讨论确定编码表。其中，集体离职过程的编码，基于前文分析识别出以下3类典型表现：是否存在先动离职者、先动者与追随者之间是否有沟通互动、离职的时间间隔。为了得到尽可能客观的编码结果，采用二值数据1和0(是或否)编码。鉴于集体离职的前因与后果研究结论相对成熟，群体组成变量也相对客观，因此，对各变量进行分类编码。此外，对于在新闻报道中存在未述及前因与结果的样本，根据内容分析类目的确定遵循穷尽、互斥、独立与明确的原则，因此，在前因与结果的编码里确定了“原因不详”与“后果未述”两种类目(见表1)。

表1 集体离职前因、后果与群体组成的内容分析编码

编码表的确定和使用，在一定程度上可避免不同研究者解读相同信息时出现歧义，并且可使研究过程具有可重复性[22]。内容分析技术的研究多采用大于或等于两人的编码方案，以保证编码的客观可信[23]。由此，本研究也采用了较常用的两人编码方案， 即由两名人力资源管理专业博士研究生各自独立对所有新闻报道样本进行编码。然后，将编码结果进行比对，再通过讨论统一不一致的编码。

2.3 统计工具与信效度验证

本研究主要使用SPSS 15.0软件作为统计工具。鉴于本研究指标分类体系较科学规范，因此，直接将集体离职的各变量和类目的编码作为记录单位，对出现频数进行描述性统计分析。本研究采用比较常用的归类一致性指数验证信度[24]，数据结果为0.9065，大于0.90，可见对于集体离职新闻报道的内容分析具有可接受的信度水平。由此，本研究采用常用的内容效度检验方法考究效度。此外，本研究中有关集体离职的原因、后果、群体组成和过程编码表的编制都严格建立在以往研究和相关结论基础上，都具有较好的理论基础，且编码过程严格遵守编码程序，在正式编码前对编码人员进行培训和预编码，从而进一步提高了内容效度。鉴于此，本研究中的内容分析具有较高的效度水平。2.4 研究发现与分析

2.4.1 集体离职过程中参与主体的识别

本研究的主要目的在于识别是否存在典型的集体离职过程表现，故而应从各种集体离职过程表现的出现频次上进行分析，编码结果见表2。

表2 集体离职过程表现的编码结果(N=107)

由表2可知，存在先动离职者的有65项，离职者之间存在互动的有41项，有明显时间间隔的有46项。由此，在集体离职过程中存在先动离职者的达到60.7%，说明这是一个相对更为普遍存在的典型表现。集体离职是一种群体行为，存在先动离职者，相对应的就有追随离职者，这两类主体是集体离职过程中的主要参与主体，其中追随离职者是由留职者转化而成。由此，得到以下命题：

命题1 集体离职过程中的主要参与主体是先动离职者与追随离职者。

2.4.2 群体组成对集体离职过程表现的影响

将集体离职前因与后果各变量纳入集体离职的过程表现后，可发现集体离职过程各个表现在前因与后果上均没有显著差异，具体分析结果不再列表赘述。由此，集体离职的前因和后果并不会影响其过程表现。

将群体组成的层级变量纳入集体离职过程表现后的分析结果见表3。由表3可知，先动离职者在层级上存在显著差异，高层级人员显著多于中低层级人员。由此，群体组成的层级会影响是否存在先动离职者，即如果集体离职群体组成中存在高层级人员，那么将有更多的先动离职者。

表3 集体离职的层级组成与过程表现

将群体组成的层级混合程度纳入集体离职的过程表现后的分析结果见表4。由表4可知，先动离职者与离职者之间互动在层级的混合程度上存在显著差异，这两者都是混合层级显著多于单一层级。由此，群体组成的层级混合程度会影响是否存在先动离职者与离职者之间互动，即如果集体离职群体组成为混合层级的，那么将有更多的先动离职者与离职者之间的互动。

表4 集体离职的层级混合程度与过程表现

将群体组成的岗位组成纳入集体离职过程表现后的分析结果见表5。

表5 集体离职的岗位组成与过程表现

由表5可知，先动离职者与离职者之间互动在岗位组成上存在显著差异，先动离职者的岗位多为“核心研发+管理”岗位与管理岗位；在离职者之间的互动中，“核心研发+管理”岗位显著多于其他岗位。即如果集体离职的群体组成是“核心研发+管理”岗位与管理岗位这两类，那么将有更多先动离职者；如果集体离职的群体组成是“核心研发+管理”岗位，那么将有更多的离职者之间的互动。

由此，本研究通过对相关新闻报道内容进行分析发现：集体离职过程在群体组成上有显著差异，而群体组成的影响主要体现在存在先动离职者这个过程表现维度上，离职者互动在这一维度也有所体现。HAUSKNECHT 等[9]指出，离职者群体特征影响集体离职。由此，提出以下命题：

命题2 影响集体离职过程表现差异的关键因素是离职者的群体组成，这种差异体现在集体离职过程中“存在先动离职者”与“离职者之间互动”上。

基于上述分析，本研究认为集体离职的过程研究聚焦到群体组成上，群体组成内在本质与社会网络理论关于个体社会网络的中心性与连带强度的阐释[8]相契合。鉴于此，本研究将基于社会网络视角结合多案例的深度访谈，进一步剖析集体离职过程中先动离职者与追随离职者的网络特征、人际互动方式，并基于参与主体出现的时间点划分集体离职的动态发展阶段，以期探明集体离职过程中人际互动的动态机制。

3 集体离职过程中主体特征、互动机制及动态阶段

3.1 研究对象选择

本研究旨在探讨集体离职过程中的人际互动的动态机制，通过复现逻辑[25]选取4家在过去两年内发生过集体离职事件的不同所有制性质公司，对曾经参与过集体离职的当事人进行深度访谈。由于深度访谈需要案例样本的当事人的高度配合，这4家公司的样本并非从前述新闻报道样本中选取，而是采取便利抽样，但样本选取原则仍都基于内容分析研究的结论，即岗位组成以核心知识员工、管理和销售人员为主；管理层级尽量兼顾到高、中、低各层级员工。集体离职是一种敏感事件，访谈过程中需要当事人的信任，因此，有关当事人的选取是通过选择线人介绍的取样方法[26]；同时，为了保护当事人隐私，对公司名称和个人有关信息进行匿名处理。访谈案例对象具体见表6。

表6 案例与访谈对象概况

3.2 数据收集与信效度保证

访谈在2015年7～9月完成。访谈形式主要采取面对面访谈、电话访谈和网络访谈3种。采用结构化的深度访谈获得集体离职事件中关键当事人的回溯性资料。访谈的结构化提纲由7个问题构成，分别代表了内容分析研究中所关注的集体离职过程的7个分析维度(见表7)。访谈完成后的24小时内将录音记录转化为文字材料，以保障及时还原和捕捉访谈时的信息。

为确保研究的科学性，本研究数据收集的访谈资料来源于对4个公司集体离职事件样本的两位当事人分别进行访谈，对两位当事人就相关问题的回答进行比对，以求内容真实有效。此外，通过与线人提供信息的印证，进行了资料证据三角形[25]印证。为了保证访谈的有效性，所选当事人都事先通过电话询问，征得同意后才开展访谈。研究信度的保证策略是基于研究团队在研究开始前，研读大量相关文献，并制定了研究框架和访谈提纲，明确了研究问题和案例分析方法。

3.3 研究发现与结果

本研究基于案例研究的方法[25]，由两位博士研究生对访谈的原始数据资料分别回顾，形成对集体离职过程中参与主体、主体的连带强度、互动方式及动态发展阶段的独立意见。分析过程首先从个案分析开始，识别个案中蕴含的集体离职过程中参与主体的网络特征；然后，通过多案例比较寻找典型表现下的共同规律，探索离职者群体组成中参与主体的互动关系。通过对编码结果反复多次的整理分析，最终形成统一的编码。案例编码的编号所代表顺序为企业编号-受访者编号-访谈问题编号，编码举例见表8。具体数据分析的结果以描述性论述夹杂材料证据的方式呈现。

表8 参与主体、关系强度与互动方式的编码举例

根据案例材料，本研究通过4个案例分析识别了先动离职者与追随离职者的社会网络特征、先动离职者与留职者人际互动的机制及其动态发展阶段。

3.3.1 先动离职者的社会网络特征

通过多案例的比较分析，发现集体离职中的先动离职者往往是领导者、中心人物或权威人物，可见处于中心位置的个体更倾向于成为集体离职中的先动离职者。基于社会网络视角，中心性是一个重要的个人结构位置指标，评价一个人重要与否衡量其职务的地位优越性或特权性以及社会声望等常用这个指标[8]。由此，提出以下命题：

命题3 个体社会网络的中心性能预测其是否成为集体离职过程中的先动离职者，即中心性越大越倾向于成为先动离职者。

3.3.2 追随离职者的社会网络特征

集体离职的发生以留职者成为追随离职者为标志，但是并不是所有的留职者都会成为追随离职者。首先，与先动离职者关系密切的人最易于成为追随离职者。其次，即使与先动离职者的关系联结程度相同，有的人选择追随离开，有的人则留下继续作为留职者，这种差异受留职者的个体特征影响，也受留职者在留职者群体中的位置影响。基于社会网络视角，连带强度是指两方主体的关系互动频率和紧密度的概念，表现为从弱连带到强连带的变化[27]。由此，提出以下命题：

命题4 与先动离职者之间是强连带关系的留职者更倾向于转化为追随离职者。留职者的个人特征(包括个性与网络位置)会加强或减弱这种转化。

3.3.3 先动离职者与留职者的人际互动机制

先动离职者离职后与留职者的互动方式，根据其与留职者的关系程度分为直接沟通和间接影响两种方式。如果先动离职者与留职者有强的关系联结，先动离职者离职后与留职者之间有关于离职主题直接明确的沟通互动，进而影响到留职者的追随离职决策行为。如果先动离职者与留职者之间的关系联结较弱，先动离职者离职后，对留职者的影响一般比较隐秘，其离职行为所造成的氛围会影响留职者的追随离职决策行为。DAMIEN 等[28]发现，对近期的结构性工作满意度与工作可变性的感知是一种重要的中介变量，可用来解释离职者潜在影响了留职者的离职意图。离职传染机制本身是在人际之间间接进行，当离职传染在群体中同时达到一定界限，才会促发留职者离开。已有研究发现，情感传染和意会为机制是一种重要的解释[29]。根据与离职创业领导者的关系远近，留职者受影响的方式分为直接和间接，其中关系好的留职者是被主动劝说跟随离职的，而关系疏远的留职者所受的影响来自于离职情绪传染的间接影响。基于社会网络理论，连带强度是衡量关系强度的指标，其区别为强连带和弱连带[27]，已有研究也证实主动离职者之间的关系对离职意图的影响[30]，由此，提出以下命题：

命题5 先动离职者与留职者的连带强度影响其与留职者的互动方式与机制。

命题5a 若是强连带，更倾向于基于信任的直接沟通。

命题5b 若是弱连带，更倾向于基于情绪传染的间接影响。

命题5c 组织氛围会起一定调节作用，加强或减弱这两种机制。

3.3.4 集体离职过程的动态阶段

鉴于识别出的集体离职的发生过程中先动离职者与追随离职者，对4个深度访谈案例采用时序分析法，按照两类主要参与主体行为出现时间点的关键事件编码，划分了集体离职过程的动态阶段(见表9)。

表9 基于参与主体行为编码的集体离职过程的动态阶段

应该指出的是，表9中的4个阶段没有绝对的界限，不同案例的时间跨度也会有差异，进行阶段划分旨在解析集体离职过程的动态机制。现实中集体离职事件的发生是一个连续的过程，存在一定延续性。从过程阶段的分析上来看，集体离职研究的核心在于聚焦到酝酿阶段，即先动离职者与留职者互动阶段，这一阶段也是前文所分析的人际互动机制所在的阶段。本研究的动态阶段划分涵盖了3个阶段过程模型理论中不满意情绪的传染的解释到酝酿期的主体互动中。由此，提出以下命题：

命题6 集体离职的整个动态发生过程：启动-酝酿-发生-涌现。典型表现分别为先动离职者离职；先动离职者与留职者的互动；留职者产生追随离职；形成集体离职群体。其中关键期在于人际互动发生的酝酿期。

4 结论与启示

4.1 研究结论

综合以上两个相互承接的质性研究的分析，本研究构建了社会网络视角下集体离职过程中人际互动的动态机制框架(见图1)。本研究得到以下结论：①集体离职群体是由先动离职者与追随离职者组成，而追随离职者是由留职者转化而来，这种转化是通过集体离职过程中离职者之间的互动实现；②留职者能否转化为追随离职者，是由双方之间关系的连带强度所决定，连带强度不同，其人际互动机制也不同，弱连带的关系也有可能产生追随离职，其转化机制以情绪传染和氛围影响为代表；③集体离职中参与主体的人际互动过程是动态发展的，并最终达到集体离职的涌现。

注：P1～P6表示命题1～命题6；T0～T3表示集体离职过程的4个阶段。图1 社会网络视角下集体离职过程中人际互动的动态机制框架

4.2 理论贡献与实践意义

本研究的理论贡献在于：①以开放系统组织观为指导，识别了集体离职中的主要参与主体跨越了组织边界，并从社会网络视角分析了其网络位置特征及人际互动关系；②通过研究从原子式离职过渡到连带性离职，从人际层次推进集体离职整体理论的构建，拓展了社会网络在集体离职领域的应用；③构建的集体离职过程中人际互动的动态机制框架，整合了已有的集体离职过程的三阶段模型[7]与离职传染理论[6]，发现了在先动离职者与留职者之间的关系连带强度不同的情况下，集体离职涌现过程的机制差异。

本研究的实践启示在于：①对组织而言，当发现集体离职可能发生的时候，先动离职者已经离开，组织能管理干预的是留职者，本研究构建的集体离职中人际互动动态机制，有利于建立员工集体离职预警系统，更好地开展相关工作；②根据对集体离职过程的动态阶段划分，组织应对不同阶段参与主体形成针对性的管理干预策略，特别是针对酝酿期的管理，将有效避免或减少员工集体离职对组织带来的损失。

4.3 局限与展望

本研究的局限性在于：①作为质性探索研究，内容分析研究所使用的新闻报道资料，相比问卷量表和实验方法所收集的数据欠缺可控性，往往更倾向报道一些能够引起社会舆论关注的事件，这或许会导致一定的抽样误差。②多案例研究的样本量相对较少且访谈数据来源单一。对未来研究而言，首先，当前的质性研究只是回溯性分析，而过程研究中则不应忽略时间这一维度，因此，未来研究应针对不同时间点进行长期追踪，比如已有追踪明星员工离职对留职者影响的研究[31]；其次，关注不同类型员工组成群体的集体离职过程，结合离职前的临界退缩状态寻找不同类型员工群体组成的在集体离职中表现的异同[32]，也是一个值得关注的方向。此外，新生代员工更多关注工作带来的乐趣，并受同事好朋友的影响[20]，也是集体离职研究中的一个新视角。

[1] 袁庆宏,李波,齐敏. 雇员群体离职的动因、过程和结果:一个初步的分析模型[C].北京：中国管理学会第四届年会论文集，2009

[2] NYBERG A J, PLOYHART R E. Context-Emergent Turnover (Cet) Theory: A Theory of Collective Turnover [J]. Academy of Management Review,2013,38(1): 109～131

[3] REILLY G, NYBERG A J, MALTARICH M, et al. Human Capital Flows: Using Context-Emergent Turnover (Cet) Theory to Explore the Process by Which Turnover, Hiring, and Job Demands Affect Patient Satisfaction [J]. Academy of Management Journal,2014,57(3): 766～790

[4] HAUSKNECHT J P, TREVOR C O. Collective Turnover at the Group, Unit, and Organizational Levels: Evidence, Issues, and Implications [J]. Journal of Management,2011,37(1): 352～388

[5] HEAVEY A L, HOLWERDA J A, HAUSKNE-CHT J P. Causes and Consequences of Collective Turnover: A Meta-Analytic Review [J]. Journal of Applied Psychology,2013,98(3): 412～453

[6] FELPS W, MITCHELL T R, HEKMAN D R, et al. Turnover Contagion: How Coworkers’ Job Embeddedness and Job Search Behaviors Influence Quitting [J]. Academy of Management Journal,2009,52(3): 545～561

[7] BARTUNEK J M, HUANG Z, WALSH I J. The Development of a Process Model of Collective Turnover [J]. Human Relations,2008,61(1): 5～38

[8] 罗家德. 社会网分析讲义[M].北京：社会科学文献出版社, 2010

[9] HAUSKNECHT J P, TREVOR C O, HOWARD M J. Unit-Level Voluntary Turnover Rates and Customer Service Quality: Implications of Group Cohesiveness, Newcomer Concentration, and Size [J]. Journal of Applied Psychology,2009，94(1): 1 068～1 075

[10] 郭文臣,肖洪钧. 被并购企业高管团队成员集体离职的影响因素探究——基于嘉宝公司的案例分析[J].管理案例研究与评论,2011,4(5): 352～360

[11] BATT R, COLVIN A J S. An Employment Systems Approach to Turnover: Human Resources Practices, Quits, Dismissals, and Performance [J]. Academy of Management Journal,2011,54(4): 695～717

[12] SUN L Y, ARYEE S, LAW K S. High-Performance Human Resources Practices, Citizenship Behavior, and Organizational Performance: A Relational Perspective [J]. Academy of Management Journal,2007，50(3): 558～577

[13] 雷宏振,贾昱. 雇员离职引发的组织知识流失探析——基于群体离职视角[J].软科学,2010,24(9): 115～119

[14] HAUSKNECHT J P, HOLWERDA J A. When Does Employee Turnover Matter? Dynamic Member Configurations, Productive Capacity, and Collective Performance [J]. Organization Science,2013,24(1): 210～225

[15] TREVOR C O, NYBERG A J. Keeping Your Headcount When All about You Are Losing Theirs: Downsizing, Voluntary Turnover Rates, and the Moderating Role of HR Practices [J]. Academy of Management Journal,2008，51(2): 259～276

[16] AGARWAL R, ECHAMBADI R, FRANCO A, et al. Knowledge Transfer through Inheritance: Spin-Out Generation, Development and Survival [J]. Academy of Management Journal,2004,47(4): 501～522

[17] 董博文,王颂. 集体离职过程模型探究[C].广州：第九届中国管理学年会,2014

[18] MITCHELL T R, BURCH T C, LEE T W. The Need to Consider Time, Level, and Trends: A Turnover Perspective[J]. Journal of Organizational Behavior, 2014, 35(2): 296～300

[19] WYSOCKI J B. Yet Another Hazard of the New Economy: The Pied Piper Effect [J]. Wall Street Journal, 2000, 30(3): 30

[20] TEWS M J, MICHEL J W, ALLEN D G. Fun and Friends: The Impact of Workplace Fun and Constituent Attachment on Turnover in a Hospitality Context [J]. Human Relations,2014,67(8): 923～946

[21] HSIEH H F, SHANNON S E. Three Approaches to Qualitative Content Analysis [J]. Qualitative Health Research,2005,15(9): 1 277～1 288

[22] 马文峰. 试析内容分析法在社科情报学中的应用[J].情报科学,2000,18(4):346～349

[23] 夏清华,宋慧. 基于内容分析法的国内外学者创业动机研究[J].管理学报,2011,8(8):1 190～1 194

[24] 徐建平,张厚粲. 质性研究中编码者信度的多种方法考察[J].心理科学, 2005, 28(6): 1 430～1 432

[25] YIN R K. 案例研究:设计与方法[M].周海涛，李永贤，李虔，译.重庆：重庆大学出版社,2004

[26] 陈向明. 质的研究方法与社会科学研究[M].北京:教育科学出版社, 2000

[27] GRANOVETTER M S. The Strength of Weak Ties[J]. American Journal of Sociology, 1973，78(6): 1 360～1 380

[28] DAMIEN J, KOK-YEE N, CHRISTINE K, et al. Turnover of Information Technology Professionals: A Narrative Review, Meta-Analytic Structural Equation Modeling, and Model Development [J]. MIS Quarterly,2007，31(3): 547～577

[29] ROTHAUSEN T J, HENDERSON K E, ARNOLD J K, et al. Should I Stay or Should I Go? Identity and Well-Being in Sensemaking About Retention and Turnover[EB/OL].(2015-02-03)[2016-12-26].http://jom.sagepub.com/content/early/2015/02/03/0149206315569312.abstract

[30] REGTS G, MOLLEMAN E. To Leave or Not to Leave: When Receiving Interpersonal Citizenship Behavior Influences an Employee’s Turnover Intention [J]. Human Relations,2013,66(2): 193～218

[31] TZABBAR D, KEHOE R R. Can Opportunity Emerge From Disarray? An Examination of Exploration and Exploitation Following Star Scientist Turnover [J]. Journal of Management,2014,40(2): 449～482

[32] HOM P W, MITCHELL T R，LEE T W, et al. Reviewing Employee Turnover: Focusing on Proximal Withdrawal States and an Expanded Criterion [J]. Psychological Bulletin,2012,138(5):831～858

(编辑 郭恺)

Constructing Interpersonal Interaction Dynamic Mechanism of Collective Turnover Process:Qualitative Research of Social Network Perspective

CHEN Lin YUAN Qinghong ZHOU Changbao WANG Chunyan

(Nankai University, Tianjin, China)

This article searches the typical news reported via internet from 2000 to 2015, and defines 107 reports as the study samples. Based on the theory of collective turnover antecedences, consequences and process, we use content analysis method to study the characteristics of collective turnover process. It is found that: there is first leaver in the process of collective turnover, and there are significant differences on the process forms of the leavers’ group. Therefore, through depth interview with 8 former employees of 4 companies which have occurred collective turnover, based on social network perspective, we use multi-case exploratory study to analyze the interpersonal interaction of collective turnover process. It is found that centrality can predict the first leaver, and the following leavers often come from the strongly connected, and the strength of the connection influences the interpersonal interaction style and mechanism, and there are 4 dynamic development stages of collective turnover process. At last, this study constructs the framework of the interpersonal interaction dynamic mechanism of collective turnover process, extends the interpersonal level theory of the collective turnover from social network perspective, and also provides guidance to the intervention management practice.

collective turnover; social network; first leaver; follow leaver

10.3969/j.issn.1672-884x.2016.11.003

2016-01-16

国家自然科学基金资助项目(71472094)

C93

A

1672-884X(2016)11-1597-09

袁庆宏(1964～)，男，山东武城人。南开大学(天津市 300071)商学院教授、博士研究生导师，博士。研究方向为人力资源管理、组织行为学。E-mail:qhyuan@nankai.edu.cn