企业特征及高绩效工作系统对员工离职率的影响*

焦 阳 白新文

企业特征及高绩效工作系统对员工离职率的影响*

焦 阳 白新文

研究认为，企业外部特征及内部管理均对企业员工离职具有影响。通过研究发现：（1）不同类型企业离职率存在显著差异。微型企业离职率最低，小型企业离职率最高，中型企业居中。传媒、服务咨询、高科技行业的企业离职率高于制造、汽车等传统行业的企业。民营企业和外商独资企业离职率高于国有企业和中外合资/合作企业。（2）高绩效工作系统各维度对离职率均无显著影响，各指标在不同季度内负向预测离职率。该研究有利于不同特征企业立足全局，加强对企业的管理。同时有利于加强国家对各行业人才流动趋势的了解，对行业发展做出相应的引导和政策扶持。

离职率 社会保险缴纳 高绩效工作系统 人力资源管理

人才资源是企业核心竞争力的关键因素，加强对人才的选、用、预、留，是企业与人力资源管理者做好资源配置，实现企业战略目标的前提。企业人才的流动受到多方面因素的影响，外部经济环境、员工个人原因、企业因素等。外部环境与员工个人因素是不可控的，而企业管理者需更多地从企业内外部因素加强关注与提升，从而加强企业人力资源的优化配置。

本研究以更加全面准确的社保增减员信息为离职率统计的数据基础，分析并比较不同特征企业员工离职趋势及差异，探讨企业外部特征对员工离职率的影响，同时结合高绩效工作系统各维度对离职率的影响，进一步关注企业内部管理对员工离职率的影响，研究结果可以协助企业管理者更主动地把握人才管理，同时有助于国家政府及相关部门加强对各行业人员流动动态的了解。

一、相关文献回顾

近年来，很多研究从不同特征企业入手，分析了各行业员工离职趋势，并以高绩效管理系统为理论基础，希望通过对离职趋势的分析，提升企业的人力资源管理工作。

（一）不同特征企业与离职率

不同特征的企业，因企业规模、性质及行业不同，均会对企业员工离职率产生影响。

刘晓锋、杨正伟在关于中小民营企业高离职率的分析中，引用了《中国经营报》调查：全国规模小于500人的中小民营企业普通员工的年离职率在35%左右。[1]雷冰和胡宇在对此前就职的海南省某国有企业数据分析中指出，该企业2011年到2013年离职率持续攀升，分别为12%、19%、23.7%。[2]此前普华永道在针对外资寿险公司和外资产险公司的调查中，68%的企业反映，外资保险公司高层管理人员流失率达到10%至24%。从不同行业离职率来看，白晓玉在对零售行业的研究中，引用了众达朴信管理咨询公司调研的数据，全国零售行业2008年离职率达到21.15%，2010年和 2012年分别为18.50%和18.90%。[3]孙琳琳对地产行业的研究中，引用了太和顾问咨询公司2006年对房地产离职率的数据，离职率达14.7%。[4]另有部分研究者从企业个案入手，通过对人力资源部数据的分析，探讨该企业离职率趋势。郑思慧对高科技行业A公司调查显示，2013年至2015年离职率分别为31.25%、28.57%、28.13%。[5]陈琛根据对杭州某酒店人力资源部人员登记表整理，统计显示2014年该酒店的员工离职率达到35%。[6]

（二）高绩效工作系统对离职率影响

高绩效工作系统被视为一种系统化的人力资源实践活动。而企业通过严格的招聘和甄选程序、广泛的开发及培训活动、员工参与和授权、基于绩效的奖酬体系等各系统管理，以充分配置企业资源，提高员工能力、动机和参与度，从而更好吸引和保留人才。

国内外学者通过大量的实证研究，对于高绩效工作系统中的各项变量如何影响员工离职趋势作了相关分析。Kloutsiniotis和Mihai以希腊地区296位医护人员为研究对象，研究发现高绩效工作系统对员工的工作满意度、感情承诺和工作参与度呈正相关，而与员工的离职倾向性呈负相关。[7]Paré和Tremblay通过对394名受访者的调查，研究表明，高投入人力资源实践、员工激励、信息共享等行为与员工离职倾向性之间呈负相关。[8]随着研究的深入，也有一些研究发现，高绩效工作系统在提升组织绩效的同时，客观上提高了员工的绩效标准，强化了对员工的控制，导致员工的角色超载，从而对员工幸福感以及绩效产生负面影响。[9]相关研究和实践也发现,高绩效工作系统在强调人力资源管理效能提升的同时,却忽视了对员工个人利益的关注。组织会增强对员工的控制和规范，提高对员工的希望和要求,以达到提升绩效的目的。

（三）现有研究局限性

通过对国内外大量研究的分析发现，现有研究关于企业特征与离职的数据提取，大多局限在对单一企业、单一行业或企业个案的研究，不能通过该企业数据完整折射出行业动态趋势，数据规模有限且各企业离职率计算方法的不统一，也会造成离职率的结果的偏差。其次，现有关于高绩效工作系统对离职率的影响，有的学者认为其与离职倾向性呈负相关，高绩效工作系统将减少离职率。而有些学者则认为该管理方式忽视了员工个人利益增加的工作负担，对员工有负面影响。基于此，本研究以3639家企业为对象分析不同特征企业的动态离职趋势，同时在此数据基础上进一步对其中110家企业人力资源管理者进行问卷调查，探讨企业内部高绩效工作系统对离职率的影响。

二、企业外部客观特征对离职率的影响

本研究调取来自人力资源外包机构的人员社保增减员信息，进行周期为一年的数据收集，采用新的方法探讨不同类型员工离职趋势，为企业吸引和保留人才提供有力的数据参考。

（一）离职率的研究对象

本研究数据来自于某人力资源外包行业的3639家中小微企业2015年1～12月员工社会保险缴纳增减情况。其中部分企业在中途更换了人力资源外包供应商，另外有少量因录入人员增减信息时有误，因而删除。经过上述数据整理，进入分析的企业数量共计3073个。

（二）离职率的研究方法

我国在2011年7月1日起正式施行《中华人民共和国社会保险法》，进一步完善了社会保险费征缴制度，增强了征缴的强制性，为加强征缴工作提供了更有力的法律保障。员工的入离职情况，将直接反映在当月发生的社保增、减员缴纳信息上。研究常用的离职率计算公式为：离职率＝当期离职人数/（期初人数+当期新进人数）×100%，即某一时期离职人数比上该期累计在册人数。[10]本研究结合社保缴纳数据统计，采用下列公式进行计算：离职率=当期社保报减人数/（上期社保缴纳总人数+当期报减人数）×100%。

（三）不同特征企业离职率计算及差异比较

统计结果发现，全部企业2015年总体离职率为20.4%。不同类型企业2015年离职率数据统计结果见表1。

表1 不同类型企业2015年度总体离职率

从表1中可以看到，不同规模企业的离职率有一定差异，方差分析结果发现，企业规模差异显著，F（2,3070）=6.87，p＜.001。重复比较结果表明，微型企业离职率显著低于小型企业；中型企业离职率和其他两类企业均无显著差异。

不同行业的企业离职率差异显著，F（13,3059）=3.75，p＜.001。传媒行业离职率最高，服务咨询行业离职率次之，快消零售贸易行业离职率居第三。农业行业离职率最低，另外三个离职率较低的分别为制造行业、餐饮/酒店/旅游行业和汽车行业。

不同性质的企业离职率从高到底依次为：民营企业、外商独资企业、中外合资/合作企业、国有企业、外商驻华代表处，方差分析结果发现，F（4,3068）=8.86，p＜.001。重复比较结果表明：一，民营企业、外商独资企业离职率均显著高于国有企业、中外合资/合作企业、外商驻华代表处；而民营企业、外商独资企业相互之间无显著差异。二，国有企业、中外合资/合作企业、外商驻华代表处离职率显著低于民营企业、外商独资企业；而相互之间无显著差异。

（四）不同特征的企业离职趋势及影响因素

1.不同规模企业的离职率趋势及影响因素

图一展示了不同规模企业的月度离职变化趋势。整体来看，中小微企业年后自2月起离职率呈上升状态，7月为全年离职率最高时期。只有微型企业呈现出翘尾的现象，即12月份离职率有所上升。研究表明，组织的规模越小，绩效越差，在行业中的地位越低，越不利于员工忠诚度的培养。值得企业管理者关注的是，小微企业在关注企业生存、业务开拓，迅猛发展的同时，企业经营者应当树立正确的人才价值观，以人为本。同时近年国家大力出台各项扶持政策，如国家2015年公布的至2017年扩大范围减半征收小微企业所得税的规定，将失业保险费率由3%下调至2%以及稳岗补贴等福利政策，都将减轻企业与员工的负担，助力小微企业快速稳步成长。

2.不同性质企业的离职率趋势及影响因素

图二展示了不同性质企业的月度离职变化趋势。2015年民企离职率高居榜首，国企离职率显著低于民企，外商驻华代表处因人数较少，整体离职率相对较低。根据中华全国工商联合会编写《中国民营企业发展报告》蓝皮书称中国中小民营企业平均寿命仅有2.9年。由于此类企业整体实力相对较弱且抗风险能力较差，故在人才吸引与保留方面并不具备太多优势，员工稳定性较差。同时2015年国企改革方案正式出台也使得国企在人才保留上遇到了挑战。在国企改制重组中，国企用人机制日趋市场化、去行政化。由于一部分国企仍沿用传统的人事管理制度，且对于青年员工没有更多的激励机制与职业发展的方向，青年人才的流失问题也将日趋严重。但整体而言，如前文分析，国有企业的离职率显著低于民企离职率，全年中主要关注点在年后离职趋势的上升。

3.不同行业企业的离职率趋势及影响因素

不同行业企业的月度离职率数据统计结果见表2。从2015年各月总体离职率来看，1～2月离职率呈下降趋势，2月离职率为全年最低，7月达到全年最高值，随后各月离职率稍有下降。但传媒行业、服务咨询行业、能源化工行业、汽车行业、制造行业的离职率在12月明显回升。随着互联网媒体的冲击，传统媒体与互联网在此消彼长中继续变迁。在市场经济下，传统媒体的人才流动，双向选择使得正在转型期的传统媒体离职率日渐走高。2015年6～7月传媒离职率为全年最高，同各行业趋势一致，在10月后将面临第二个离职小高潮。2015年各大媒体集团开展大规模招聘新媒体人才，微博、微信、微视的创意媒体平台也将让我们继续对这个行业充满期待。大数据和“互联网+”的兴起，使得高科技行业人才缺口变大，但整体而言并不像离职率居于首位的传媒行业，出现离职率陡然增长的局面。同时互联网带来了对金融业的挑战，互联网金融的迅猛发展,冲击了银行业务的同时还频频挖角，促进了人才流动加快。

图一 2015年不同规模企业的离职率

表2 2015年度不同行业月度离职率

三、企业内部高绩效工作系统对员工离职率的影响

企业外部特征是客观存在且不易改变的，而企业内部管理方式同样对员工离职率存在影响。本研究在3639个不同特征企业离职率研究的大数据基础上，进一步通过相关活动对其中110个企业的人力资源负责人进行关于内部企业管理的问卷调查，从而进一步探讨研究企业管理对离职率的影响因素。

（一）变量测量

员工离职率。这110个企业的员工离职率即为大数据中利用企业为员工购买社保的增减员情况，计算获取的企业年度及季度离职率。

高绩效工作系统。使用Xiao&Tsui的量表[11]测量。该量表包括10个项目，分别从如下10个方面衡量企业的人力资源管理体系的情况：（1）员工招聘遴选程序的细致程度；（2）员工培训体系完备性；（3）业绩评估反馈强调技能发展还是目标达成；（4）是否有员工持股或分红权；（5）员工工作内容丰富性；（6）业绩考核强调团队还是个人业绩考核；（7）强调团队与集体还是个人奋斗；（8）能否做到各级员工平等；（9）是否通过各种渠道主动了解员工意见；（10）企业高层是否能和员工坦率沟通。由企业的人力资源部负责人在7点Likert量表上做出评价（1=非常不符合；7=非常符合）。同质性α系数为.86。

控制变量。研究结果表明，企业规模、性质和所属行业均影响其员工离职率，因而将这三项企业特征纳入作为控制变量。企业为员工提供的福利待遇也是员工离职率的重要影响因素，因而也作为控制变量。一共列出13项企业为员工提供的福利待遇，同样邀请企业的人力资源部负责人来评价本企业是否提供了该项福利，计算提供福利的数量的总量。

（二）研究方法

采用层次回归分析的方法，第一步仅将控制变量（员工福利数量）纳入到回归模型中。第二步将企业属性，如企业规模、所属行业以及企业性质放到回归方程中。需要指出的是，所属行业为虚拟变量，服务业被编码为1，非服务业则编码为0。企业性质是一个分类变量，共分为国有企业、私营企业和外资企业三类，以国有企业为参照类别，分别构建两个虚拟变量进入回归。第三步则将企业的高绩效工作系统这一变量放到回归方程中。为了更深入揭示高绩效工作系统对企业离职率的影响，除了分析其总分之外，还分析每个细项的预测效力。

（三）研究结果

本研究分析高绩效工作系统10项指标分别对四个季度离职率的预测，如表3～6，结果显示在年度离职率预测的基础上发现：一，企业规模,除第一季度数据能够显著预测离职率（β=0.24，t=2.38，p＜.05）， 其他各季度企业规模对离职率均无显著预测效果。二，不同行业第一季度并无显著的预测效果，第二季度呈现边缘显著效果（β=0.19，t=1.98，p＜.10），第三季度呈现显著预测效果，第四季度又一次回归无显著效果状态。整体来看，服务业与非服务业相比，离职率更高。三，从企业性质来看，各季度私营企业离职率均高于国有企业。除第四季度外资企业离职率低于国有企业，其他各季度，外资企业离职率均高于国有企业。四，高绩效工作系统各指标对离职率无显著预测，但不同指标在不同季度内负向预测离职率。如第一季度业绩评估反馈、工作内容丰富、团队绩效考核、了解员工意见、强调集体、高层坦率沟通等指标均负向预测离职率，这表明企业对这些维度管理的越好，将会有效降低离职率。

表3 高绩效工作系统各指标预测第一季度离职率的回归分析表

表4 高绩效工作系统各指标预测第二季度离职率的回归分析表

表5 高绩效工作系统各指标预测第三季度离职率的回归分析表

表6 高绩效工作系统各指标预测第四季度离职率的回归分析表

四、结论与讨论

本研究探讨企业外部客观特征及内部高绩效工作系统对企业员工离职率的影响。首先通过对3639家企业2015年员工社保缴纳增减员数据的分析发现，2015年企业年度总体离职率为20.4%，不同类型企业离职率存在显著差异。微型企业离职率最低，小型企业离职率最高，中型企业居中。高新技术行业、技术密集型行业离职率明显高于劳动密集型行业。民营企业和外商独资企业离职率高于国有企业和中外合资/合作企业。月度动态趋势分析结果发现，2月份离职率最低，此后呈大幅上升趋势；7月份达到全年离职率高峰期。随后，本研究以问卷调查的方式，获得上述不同特征企业中的110家不同规模、性质、行业的企业人力资源负责人对人力资源管理体系的10个维度进行的评价反馈，结合分析企业2015年员工离职率，研究发现，高绩效工作系统各指标不能显著预测各企业离职率，但各指标在不同季度会对离职率呈现负向预测。

已有文献中对离职率的统计和分析，郑思慧对高科技行业A公司（该企业员工人数共计35人）的研究显示，企业离职率从2013年（31.25%）到2015年（28.13%）有所减少，但结合本研究对高科技行业离职率（22.2%）、民营企业离职率（22.8%）、小型企业离职率（22.9%）多维度研究发现，该企业离职率的下降仅是相对本企业而言，事实上，该企业离职率高于同行业、同规模、同性质企业离职率，这需要引起人力资源部门的高度重视。故我们可以明显看出，个案的数据并不能作为整体行业的趋势来参考。人力资源部门在进行企业管理的同时，需要与同行业、性质及规模的企业比较，方能立足全局，了解该企业的人员流动情况。同时本研究通过对企业内部高绩效工作系统的研究发现，高绩效工作系统各维度指标在不同季度对离职率呈现负向预测，即企业对高绩效工作系统各项工作的管理，也并不是长期持久地对人才保留起到积极的作用，人力资源管理者需要有的放矢，在更有效的周期内关注各指标的实施情况，可以更有效地降低离职率。

[1]刘晓锋 杨正伟：《中小民营企业高离职率的成因分析》，《人才资源开发》2007年第2期，第33～35页

[2]雷冰 胡宇：《国企人才流失的原因及对策》，《企业文明》2014年第12期，第57～58页

[3]白晓玉：《广西零售业高离职率问题分析》，《对外经贸》2015年第3期，第149～150页

[4]孙琳琳：《房地产人高离职率的背后》，《人力资源》2007年第21期，第70～72页

[5]郑思慧：《IT行业“人才泡沫”成因与对策探讨——以A公司为例》，《现代商贸工业》2016年第2期，第106～108页

[6]陈琛：《心理契约视角下星级酒店员工高离职率分析及对策研究——以杭州A酒店为例》，《浙江树人大学学报》（人文社会科学版）2015年第1期，第45～49页

[7]Kloutsiniotis,P.V.and Mihail,D.M.:Linking innovative human resource practices,employee attitudes and intention to leave in healthcare services.Employee Relations,2017,39(1):pp.34～53

[8]Paré,G.and M.Tremblay:The Influence of High-Involvement Human Resources Practices,Procedural Justice,Organizational Commitment,and Citizenship Behaviors on Information Technology Professionals’ Turnover Intentions.Group&Organization Management,2007,32(3):pp.326～357

[9]Kroon,B.,K.van de Voorde,and M.van Veldhoven:Cross-level effects of high-performance work practiceson burnout:Two counteracting mediating mechanisms compared,in Personnel Review.2009:pp.509～525

[10]刘冬花 蔡美玲：《员工离职率的计算方法》，《中国外资》2013年第2期，第274页

[11]Xiao,Z.,&Tsui,A.S.When Brokers May Not Work:The Cultural Contingency of Social Capital in Chinese High-tech Firms.Administrative Science Quarterly,2007,52(1):pp.1～31

Effects of Firm Characteristics and High Performance Work System on Firm’s Employee Turnover Rate

Jiao Yang Bai Xinwen

The study holds that both external features and internal management of enterprises can influence their labor turnover rates.The result indicates that:（1）The rates varies significantly in different types of enterprises.In terms of enterprise scale,micro-enterprises in general have the lowest labor turnover rate.Small enterprises have the highest one and medium enterprises are in the middle.In terms of industry type,the turnover rates in media,service consulting and high-tech industries are higher than those of manufacturing,auto and other traditional industries.In terms of ownership type,the turnover rates of private enterprises and wholly foreign-owned enterprises are higher than those of state-owned enterprises and Sino-foreign joint venture enterprises.（2）Dimensions of highperformance human resources management do not have significant influence on turnover rates.All indicators predict turnover rates negatively in different quarters.This study helps enterprises of different characteristics improve their management.Moreover,it provides the government with more information on labor turnover rates of different industries,which helps guide and offers policy support for industry development.

turnover rate,social security database,High Performance Work System,human resource management

中国科学院心理研究所、中国科学院大学心理学系；中国科学院行为科学重点实验室 北京 100101

中国科学院科技服务网络计划（STS计划）项目“城市综合评价技术研发与应用”（批准号：KFJ-EW-STS-088）；国家自然科学基金面上项目“基于动机性信息加工理论的团队创造力的多层次研究”(批准号：71271203)。