人才流动影响因素研究——一项来自长三角城市的实证

文 / 朱 云 俞明传

一、引言

近年来，各地政府纷纷出台了人才新政，留住人才成为城市面临的新难题。习近平总书记强调“人才是创新的根基，是创新的核心要素，创新驱动实质上是人才驱动”，人才也是城市发展的动力源泉（陈奕冰，2017）[1]。库克曲线和卡兹组织寿命曲线分别从创造力和工作效率的角度指出人才流动对保持组织活力至关重要。而南旭光（2009）[2]指出人才，作为知识载体，其流动对流入地产生知识溢出效应，会推动流入地的经济增长。

早期学者多将人才流动的影响因素划分为经济因素（如提高收入、增加就业机会、降低生活成本等（朱杰，2008）[4]）和非经济因素（如追求生活质量、生活便利程度等（纪建悦，2008）[5]）两类。近年来，很多学者分别从个体因素、组织因素、社会因素三方面来讨论人才流动的影响因素（马志敏，2018； 许巧云，2015； 詹晖，2017； 尹振，2010； Rosse & Levin，2001）[6][7][8][9][10]。而在不同的城市环境中，个体影响因素的作用大小是否一致仍需要进一步展开探讨。因此，与以往研究不同的是，本研究不仅讨论个体因素、企业因素和城市因素对人才流动的影响，同时还讨论这三种因素的交互作用的影响，试图探索三种因素之间的协同作用。

本研究以长三角城市人才调查样本为例，研究发现相比企业内因素，员工个人因素和城市因素对其是否离开所在城市的影响更大，而且个体特征（如薪酬涨幅期望落差、个人兴趣、工作压力、人际关系、平衡工作与生活）可以与城市因素共同作用，显著影响人才流动的决策选择。

二、理论基础

（一） 个体因素

马斯洛需求层次理论将人的需求从低到高分为五个层次，分别为生理需求、安全需求、归属需求、尊重需求以及自我实现需求（Maslow，1943）[11]。Alderfer （1969）[12]提出的ERG理论认为，人会选择去最能够满足需求的环境，而离开原先无法满足需求的环境。个体的任何动机和行动都出于自身的需求，因此，人才流动决策中的主观流动意愿必然跟人才的个人需求和心理偏好有关。Spencer（1981）[13]、Stefan（1999）[14]、Gaertner（2000）[15]研究发现对工作的满意度、工作压力、工作安全感、工作重复与单调性等变量会对知识型人才流动产生影响。张建琢（2005）[16]认为基于满足个人兴趣需要产生的流动是人寻求自身全面发展的一种标志。Campos（2003）[17]发现目标薪酬预期的改变会导致劳动力流动。实际薪酬与期望薪酬之间较大的差距、生活与工作失衡的状态也都会让人才对目前工作状态产生不满，想要得到更高层次的尊重需求和自我实现需求的满足，继而萌生流动意愿。

同样，根据以往研究，本研究选择薪酬涨幅期望落差、个人兴趣、工作压力、人际关系和平衡工作与生活5个典型指标来探讨其对个体离开所在城市意愿的影响。

（二） 企业因素

Herzberg（1968）[18]提出激励因素-保健因素理论，将影响企业员工工作满意度的因素称为保健因素，包括薪水、工作条件、公司政策等，影响员工工作期望的因素称为激励因素，包括工作的趣味性和挑战性、认可和成就等。袁娟[19]在2007年研究发现企业同时具备激励和保健因素时，其员工可以得到工作、生活和精神上的较大满足，一般不会选择流动，若不同时具备，存在员工流动的风险；若激励因素和保健因素都不具备时，员工会产生强烈的流动意愿。Mobly（1979）[20]研究了工作满意度与流动之间的内在联系。Allen（1991）[21]发现对影响知识型人才流动的因素有薪酬公平、同事融洽度和领导支持度。Deery（1997）[22]认为影响人才流动的重要因素包括企业文化、领导与员工的沟通等。Hiltrop（1999）[23]认为知识型人才流动的影响因素包括工作报酬、培训和晋升机会、工作挑战、工作自主性、工作保障以及职业发展机会等企业方面的因素。Tracey（2000）[24]认为人才跳槽主要是由工作环境差、工作缺少自主权以及对企业的不信任造成的。赵曙明（2001）[25]发现落后的人力资源制度也是造成人才流失的主要因素。Kalmbourov & Manovskii（2004）[26]发现工资分配的不公平会导致人才在行业间流动。Kennedy & Fulford（1999）[27]认为知识型人才的流动与职业发展前景有关。基于以往研究，本研究采用了薪酬制度、福利制度、公司的社会声誉和企业形象、认可和激励制度、个人发展机会等5个指标来研究企业层相关因素对个体是否离开所在城市的影响。

（三）城市因素

20世纪50年代Bogue提出的“推力—拉力”理论认为人才流入地在经济发展水平、生活条件、社会环境等方面的优势会产生拉力，人才流出地在各方面的劣势会产生推力，拉力和推力的共同作用会导致人才流动。我国东西部在工作生活环境、收入分配等方面的较大差异导致大量科技人才向东部流动（周桂荣等，2005）[28]。Holmes（1983）[29]研究指出人才流动更多地取决于其所处的环境。胡瑞卿（2007）[30]探讨了社会与经济发展、政府政策以及环境因素对科技人才流动的影响。纪建悦、朱彦滨（2008）[5]证实经济发展水平、教育水平以及生活便利程度会导致科技人才流动。何洁（2014）[31]发现住房、家庭生活因素等显著地影响科技人才的流动。根据以往研究，本研究从就业机会、公平的就业环境、适宜的居住环境、低廉的生活成本等8个指标来表示人才流动影响因素中的城市因素。

三、研究方法

（一）样本搜集

本研究数据来某人才服务咨询公司对自长三角地区人才流动的调查，采用在线发放回收调查问卷的形式，设计了与个人因素有关的个人兴趣、人际关系、平衡工作与生活等5个指标，与企业因素有关的薪酬、福利制度和个人发展机会等5个指标，以及与城市因素相关的更多的就业机会、公平的就业环境、更高的生活质量和接近家人等8个指标。同时关注了样本人才不同年龄段、学历、职位级别、所在行业和企业性质对人才流动结果的影响，在剔除缺失值以及无效样本后，得到有效样本2734 个，具体样本信息见表1。

表1 样本特征

资料来源：根据样本信息进行汇总

（二） 影响因素指标的选择

问卷调查对象想要离开目前工作的城市，人才流动意愿赋值为1，否则，赋值为0。人才流动的影响因素包括个体因素、企业因素和城市因素。个体因素共5个，如薪酬涨幅期望落差（Campos，2003）[17]、个人兴趣、人际关系（Allen，1991）[21]、工作压力感知（Spencer，1981； Stefan，1999； Gaertner，2000）[13][14][15]、平衡工作与生活；企业因素共5个，如薪酬、福利制度、认可和激励制度（Allen，1991； Hom & Griffeth，1995）[21][32]、社会声誉和企业形象、个人发展机会（Ham & Griffeth，1995）[32]；城市因素共8个，如更多的工作机会、公平的就业环境（Allen，1991； Kalmbourov & Manovskii，2004）[21][26]、 职 业 发 展 机 会（Kennedy & Fulford，1999； Hiltrop，1999）[27][23]、体现新文化和新环境（Deery，1997）[22]、更高的生活质量、接近家人（何洁，2014）[31]、适宜的居住环境、低廉的生活成本（何洁，2014）[31]。其中，期望薪酬涨幅落差是预期涨幅与实际涨幅之差，其他指标由问卷填写者赋值为0（与这个因素无关）或1（与这个因素有关）。

很 多 学 者（Hom & Griffeth，1995；Kennedy &Fulford，1999；Hiltrop，1999；Gaertner，2000；Proctor（1976）；Dyuti（2004）[32][27][23][15][33][34]研 究 指出性别、出生年代、学历与海外经验、工作年限以及在当前公司工作年限、年薪、职位级别、企业规模都会对人才流动意愿产生影响，本文研究过程中对这些个体特征变量以及人才所在行业、工作企业的性质都进行控制。其中，性别编码为0（男）和1（女），出生年代、工作年限以及学历与海外经验等根据问卷调查对象实际情况填写。

四、数据分析

（一）相关性分析

根据表2-1及2-2，我们知道相对于企业因素，个体因素和城市因素中的指标与人才流动的相关性更显著。

1. 个体因素

期望薪酬涨幅落差、个人兴趣以及平衡工作与生活与人才流动意愿均在5%水平上显著正相关，相关系数分别为0.44、0.45和0.05。当人才对薪酬涨幅的期望落差越大，企业对人才业绩嘉奖给出的薪酬涨幅远远低于人才对自身工作业绩的认可程度，导致人才产生尊重需求和自我实现需求，继而产生流动意愿。而当人才越重视工作与个人兴趣是否相符、工作与生活是否失衡时，他们选择工作城市不再只是为了满足低层次的生理需求，会很自然地产生流动意愿。根据本文的相关性结果，发现工作压力、人际关系对人才流动的影响并不显著。

2. 企业因素

企业因素中的薪酬、福利制度、企业形象等与人才流动意愿的相关性不是很显著，说明在新的时代背景下，薪酬、福利、企业形象这些企业报酬因素对于人才的吸引力不强。

3. 城市因素

就业机会丰富、公平的就业环境、职业发展机会、接近家人与人才流动意愿显著负相关，相关系数分别为 -0.11（p＜0.001）、-0.08（p＜0.001）、-0.05（p＜0.001）、-0.04（p＜0.05），说明人才越关注长三角城市丰富的就业机会、就业环境更公平、职业发展前景以及距离上更接近家人，他们的流动的意愿越弱。体现新文化与新环境、更高的生活质量、适宜的居住环境、低廉的生活成本与人才流动意愿均在1%水平上显著正相关，相关系数分别为0.05、0.05、0.08、0.21，这说明长三角城市快节奏的生活方式、拥堵的交通、高额的生活成本，使人才流向能获得更高生活质量的、生活成本较低的适宜居住的城市。

表2-1 相关性

注：⋆ 表示 p ＜ 0.1；⋆⋆ 表示 p ＜ 0.05；⋆⋆⋆ 表示 p ＜0 .001

表2-2 相关性

（二） Logit回归分析

从表3可知，在2129个选择不离开的人才样本中有2103个判断正确，准确率为98.8%；在395个选择离开的样本中有36个判断正确，准确率为9.1%，整体预测准确率为84.7%，说明模型预测效果比较理想。

表3 影响因素模型预测

从表4可以看出，只有个体因素和城市因素中的个别指标对人才的流动产生显著影响，而企业因素对人才流动的影响并不显著。

个体因素中的平衡工作与生活与人才流动意愿的Logit回归系数为0.38 （p＜0.05），小于零，说明长三角城市群快节奏的生活方式和充满竞争的工作环境，使得人才关注工作与生活平衡，也会因此选择离开目前工作的城市。其中，Exp（B）值为1.46，表示平衡工作与生活的需求每增加一个单位，人才流动的意愿就会增加1.46倍。

城市因素中的更多的就业机会、公平的就业环境、职业发展机会、接近家人4个指标对人才流动意愿具有显著的负面影响，Logit回归系数分别为-0.48、-0.52、-0.26和-0.56，显著性水平p值均小于0.05，说明长三角城市群大量的就业机会、公平的就业环境和离家人比较近的特点对人才离开工作城市的阻力很大。而体现新文化与新环境、低廉的生活成本对人才流动意愿具有正向的影响力，Logit回归系数分别为0.42和1.66，显著性水平p值均小于0.01，说明当人才很关注工作城市中的新文化与新环境、追求低廉的生活成本时，人才选择离开工作城市的意愿越强烈。

表4 长三角城市群方程中的变量

（三）影响因素的交互效应分析

最后，在探讨个体、企业、城市影响因素的基础上，本研究进一步检验了三类影响因素的交互作用。根据表4，我们知道个体因素和城市因素中的个别指标会对人才流动产生显的影响，那么个体因素与企业因素、城市因素是否会产生协调作用，从而显著影响人才流动呢？本文用Logit模型分析个体因素、企业因素和城市因素两两相乘形成的交互项，探讨人才流动影响因素之间的交互效应。

1. 个体因素与企业因素的交互效应

企业因素中的薪酬与个体因素中的薪酬涨幅期望落差形成的交互项与人才流动意愿之间的回归系数为-0.21（p＜0.05，表5），说明薪酬越高的人才，如果薪酬涨幅落差越小越倾向于流动。同样地，工作压力与薪酬共同作用时的回归系数为-1.42（p≤0.01），其中薪酬、工作压力与人才流动意愿的相关系数分别为-0.09、-0.21 （表4），这说明薪酬越高的个体，如果感知到工作压力小越倾向于流动，这可能是因为，高薪酬的个体能力越强，越倾向于有挑战性的工作环境。薪酬与人际关系的交互项与人才流动意愿的相关系数为1.35（p＜0.05），说明高薪酬的个体，如果所处的人际关系越复杂，人才越倾向于离开。

2. 个体因素与城市因素的交互效应

表5中的交互效应回归结果分析表明，人兴趣分别与体现新文化与新环境和低廉的生活成本形成的交互项正向影响人才流动意愿均（β=1.11，p≤0.01； β=1.11，p＜0.05），这说明新的工作环境下，城市的生活成本比较低时，员工如果对工作越感兴趣，流动的意愿越低。而工作压力与适宜的居住环境的交互项也显著地促进人才流出当前城市（β=1.05，p＜0.05），这表明如果城市适应居住，其面临的工作压力会导致更高的流动意愿。此外，个人因素中的平衡工作与生活与城市因素中的公平的就业环境形成的交互项显著地抑制人才流出当前城市（β= -0.83，p=0.04），在公平的就业环境下，如果其工作和生活能够达到平衡，则其离开城市的意愿越低。同样，在一个城市的生活成本越底，如果其工作与生活越平衡，则其离开所在城市的意愿越低。

表5 方程中的变量

五、结论与政策建议

（一） 结论

本文选择上海、杭州、合肥、南京和苏州5个城市共2734个人才样本，从个人、企业和城市三个方面研究人才流动的影响因素，发现薪酬、福利制度、领导的认可等企业因素已经对城市留住人才的吸引力不足，新时代的人才更加关注个体因素和工作城市提供的就业平台、长远的职业发展前景、生活质量以及陪伴家人等因素。虽然企业因素不是影响人才流动的主要因素，但是企业因素中的高薪酬可以分别与个体因素中的薪酬涨幅期望落差、工作压力共同作用，阻止人才离开当前城市，但薪酬与人际关系交互项却促进了人才流动。

（二）政策建议

基于以上研究发现，城市吸引、留住人才的不是企业的高薪酬等企业因素，而是一个城市的就业和职业发展机会、家人以及生活成本这些因素，这些研究结论也能为政府如何吸引优秀并留住优秀人才提供思路。如本文研究发现：

就业环境越公平，人才流动意愿越低。因此，政府应该创造公平的就业环境，消除就业歧视；人才的工作和生活越平衡其流动意愿越低，因此，企业可以重新设计工作方式，给员工提供人性化的宽松地工作氛围，帮助员工实现工作与生活的平衡，为企业、为城市留住人才；过高的生活成本和竞争压力使得人才纷纷逃离所在城市。政府应在如何降低人才生活成本方面出台一些支持性政策，如政府应该提供人才住房补贴、扩大廉租房的适用范围，还可以为引进人才的子女免除教育费用，确保流入城市的人才能享受同城市居民医疗保障和社会福利保障，通过这些措施来降低城市的生活成本，吸引人才。

（三）研究局限性

本文以长三角城市群为例，探讨人才流动的影响因素，为政府制定人才政策提供理论依据。但本文也存在一些不足，如本研究有效的样本数据共2734 个，但上海占总样本的68.84%，而杭州、合肥、南京和苏州的样本这4个城市的样本数据过少，可能会对结论的稳定性产生干扰，在未来的研究中可进一步扩大其它城市的样本进一步检验人才流动影响因素。