趙旭 ,胡 斌,夏 泥
(1.三峽大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院,湖北 宜昌 443002;2.華中科技大學(xué) 管理學(xué)院,武漢 430074)
自上世紀(jì)90年代以來,中國企業(yè)依靠特定時期帶來人口紅利成為世界工廠的重要參與者,促進了我國經(jīng)濟的高速增長。但近年來隨著勞動力無限供給的逐步消失,這種特有的二元經(jīng)濟發(fā)展模式陷入了一個均衡陷阱——劉易斯拐點[1]。該困境的主要表現(xiàn)就是東部沿海地區(qū)出現(xiàn)的“離職潮”以及隨之而來的“用工荒”問題。目前,長三角地區(qū)OEM 企業(yè)的主動離職率高達20%,超出正常企業(yè)不超過5%的標(biāo)準(zhǔn),僅廣東省的普工缺口就占到缺工總量的68%以上[2]。除了給企業(yè)帶來高額的招聘和培訓(xùn)成本費用之外,居高不下的離職率還使得處于戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移、結(jié)構(gòu)調(diào)整等復(fù)雜情境的組織面臨不穩(wěn)定的人力資源環(huán)境。而且這一問題已不僅僅困擾著企業(yè)層面,對于這種以往不曾出現(xiàn)的局面,政府也亟待出臺一系列創(chuàng)新制度來保持社會穩(wěn)定和經(jīng)濟增長。因此,如何精確把握員工心理動向,找到員工決策的關(guān)鍵點,預(yù)防大規(guī)模的主動離職風(fēng)潮具有重大的理論價值和現(xiàn)實意義,已成為政府和企業(yè)管理者共同關(guān)注的焦點。
由于經(jīng)濟市場化程度的差異,國內(nèi)有關(guān)員工主動離職問題的研究大都沿襲國外的理論模型和方法,大體可分為兩類:最初討論主動離職的是經(jīng)濟學(xué)家,他們在宏觀上將員工視為單純的生產(chǎn)要素,通過其價格變化來分析市場上勞動力的供需均衡[3]。在微觀上與決策科學(xué)相結(jié)合,通過博弈論來探討員工離職的均衡策略[4]。經(jīng)濟研究方法雖然闡述了員工去留的市場機制,但卻忽略了個體心理感知等非經(jīng)濟因素對行為的影響,從而導(dǎo)致其難以解釋諸如新生代農(nóng)民工的工作選擇從“生存理性”向“生活歸屬”轉(zhuǎn)變等現(xiàn)象。另一類是組織行為學(xué)家基于社會學(xué)和心理學(xué),從工作和非工作兩方面尋找員工主動離職的影響因素,這也是目前員工主動離職行為研究領(lǐng)域主流的研究方法。最具代表性的有Price-Mueller模型[5],P-O Fit模型[6]等,其中歸納了導(dǎo)致員工主動離職的個體因素(年齡、家庭負(fù)擔(dān)等)、環(huán)境因素(勞動力市場狀況)、過程因素(工作滿意度、組織承諾等)和結(jié)構(gòu)因素(工作壓力、薪酬體系等)4類前因變量,并通過元分析發(fā)現(xiàn),個體與組織的契合程度與員工離職意愿顯著負(fù)相關(guān)。在非工作因素層面使用頻率最高,影響最深的是由Lee等[7]提出的Unfolding模型,該研究考慮了來自于組織和社區(qū)的各種“工作嵌入”因素,更好地分析了員工主動離職問題。從總體上來看,這些研究都是運用實證調(diào)研方法尋找離職的主要因素和影響路徑,但普遍存在3個問題:①由于實證研究假設(shè)變量間是簡單的線性因果關(guān)系,故不能反映非線性的行為變化規(guī)律。在管理實際中,員工心理行為不全是平穩(wěn)連續(xù)變化的,具有一系列突變的特征[8]。Guastello[9]發(fā)現(xiàn) 組織中諸如員工離職、怠工、沖突和產(chǎn)值下降等行為多存在不連續(xù)變化的現(xiàn)象。②實證研究是采用截面數(shù)據(jù)得出變量間相互影響的靜態(tài)模型,難以描述控制因素和員工行為之間交互的動態(tài)過程。③實證模型的量化程度很低,只能說明是否有影響,而對于影響程度和具體的微觀機理則無法判斷。
由上述文獻可知,員工主動離職是一個典型的復(fù)雜系統(tǒng),具有高度的不確定性和非線性特征。所以要把握員工離職過程的內(nèi)在機理,并對其精確預(yù)測和定點控制,就必須在傳統(tǒng)研究方法上進行創(chuàng)新。在系統(tǒng)科學(xué)新三論中,Poston等[10]創(chuàng)立的突變論是專門研究客觀世界突然變化和躍遷過程的理論,特別適用于描述已觀察出有不連續(xù)現(xiàn)象,但內(nèi)部作用尚屬未知的系統(tǒng)。自從Stewart等[11]將突變論應(yīng)用于人的心理感知分析后,該理論已成為組織行為學(xué)領(lǐng)域研究的重要方法和得力工具之一。Sheridan等[12]就運用突變模型解決了醫(yī)院護理人員的離職率突然大幅上升的問題,Yiu等[13]也通過該方法描述了建筑行業(yè)員工的沖突行為。然而,由于社會科學(xué)中研究對象具有模糊性和不完備性,突變論中純定量的動力學(xué)方程在應(yīng)用的合理性,以及復(fù)雜關(guān)系的描述性上存在缺陷,其結(jié)論會因數(shù)學(xué)模型嚴(yán)格的前提假設(shè)而存在偏差。故以往員工行為的突變研究只能停留在對現(xiàn)象的定性說明上,如何突破現(xiàn)有困局是目前亟待解決的問題。Gregory等[14]用統(tǒng)計學(xué)解決這一問題,F(xiàn)an等[15]也從人工智能的角度做了努力。這些研究都希望通過跟蹤樣本的采集以及自組織映射網(wǎng)(SOM)等途徑,擬合出反應(yīng)影響因素和離職行為之間關(guān)系的合理函數(shù)。但在管理現(xiàn)實中,獲取長周期、大樣本數(shù)據(jù)成本高昂,可操作性較差。而且涉及到心理行為的大都屬于無量綱的定性數(shù)據(jù),幾乎沒有確定型的數(shù)值數(shù)據(jù),這也使得上述方法缺乏可行性。
Kuipers[16]提出的定性模擬算法(QSIM)為改變這一現(xiàn)狀提供了新思路,該方法能對員工行為中模糊不完全的信息進行符號化建模,較好的反映復(fù)雜的管理機制。夏功成等[17]運用QSIM 算法的思路,構(gòu)建了一個員工離職過程模型。所以,若能將定性模擬與突變理論相結(jié)合,則可以將定量方程轉(zhuǎn)化為定性方程,在約束規(guī)則的作用下,通過模糊計算推導(dǎo)出解析型突變模型的參數(shù)。這種理論集成的意義在于:①能用管理現(xiàn)實中呈現(xiàn)的定性數(shù)據(jù)擬合出突變函數(shù)的具體形式,使得對員工離職行為進行定量的突變預(yù)測成為可能。②在以往靜態(tài)模型的基礎(chǔ)上增加了時間維度,用以反映員工為什么以及如何經(jīng)歷離職的動態(tài)過程。
綜上所述,要在組織運作中把握員工主動離職的突變性,精確預(yù)測其離職行為的演化方向,就需要采用突變論與定性模擬相集成的新方法。本文結(jié)合以往的實證研究分析了員工主動離職的影響因素和發(fā)生機制,并據(jù)此構(gòu)建出員工離職突變概念模型。然后引入定性模擬算法,提出定性-定量混合突變模型,找出了模型參數(shù)求解的新方法,并結(jié)合長三角地區(qū)某制造業(yè)企業(yè)員工主動離職案例來驗證該方法的合理性及有效性。最后,通過一系列虛擬實驗設(shè)計,為我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期中員工離職潮的應(yīng)對措施提供決策支持。
在員工離職問題上有4個最具代表性的模型,其 中,Price-Mueller 模 型[5]、Unfolding 模 型[7]和Steer-Mowday模型[18]主要著眼于離職影響因素的探尋和解釋上,對離職過程中組織因素與員工間的動態(tài)交互關(guān)系缺乏研究。而Sheridan-Abelson 的“尖峰突變”模型[12]則側(cè)重于分析員工離職行為的內(nèi)在機理,其認(rèn)為員工退出行為不是前因變量的線性函數(shù),并首次從突變理論的角度考察了這一具體過程。該模型通過12個月的跟蹤調(diào)研,得出員工主動離職的發(fā)生機制具有3個明顯特征:
(1)員工的離職行為受組織承諾和工作情境兩類控制變量耦合作用的影響。
(2)在員工離職過程中呈現(xiàn)出保留工作行為和工作退出行為2個行為穩(wěn)態(tài)。
(3)在控制變量的作用下,員工離職行為變化不一定是線性連續(xù)的,在特定條件下可能會在穩(wěn)態(tài)間發(fā)生突然躍遷。
一般而言,突變現(xiàn)象都具有以下特質(zhì):多態(tài)性、突變性、不可達性、磁滯性和發(fā)散性[19]。通常在社會科學(xué)領(lǐng)域,如果具備上述2個以上的突變特質(zhì)就可以考慮用突變模型進行分析。Poston等[10]根據(jù)控制變量的數(shù)目將突變模型劃分為7種初等突變函數(shù),分別為折迭、尖點、燕尾、蝴蝶、橢圓臍、雙曲臍和拋物臍。由員工主動離職發(fā)生機制可知,當(dāng)狀態(tài)變量數(shù)目為1(離職行為)、控制變量數(shù)目為2(組織承諾和工作情境)時,可以用尖點突變的勢函數(shù)來描述員工離職的行為系統(tǒng)。在控制變量的作用效果上,現(xiàn)有研究[12]一般認(rèn)為組織承諾是員工內(nèi)心因素,決定是否會發(fā)生突變的離職行為,是突變模型的分裂因子。而工作情境是外界環(huán)境因素,決定離職突變何時會發(fā)生,是模型的正則因子。所以,假設(shè)f為企業(yè)員工行為,u為組織承諾,υ為工作情境,三者構(gòu)成的系統(tǒng)勢函數(shù)為
式中,a、b為模型參數(shù)。
員工離職行為f為突變模型均衡點集合(平衡曲面函數(shù)),則員工行為曲面為
員工行為在突變模型的分歧點集合處發(fā)生突然躍遷,則離職行為突變區(qū)域為
由式(1)、(2)可得員工離職行為概念模型,如圖1所示。由圖可知,員工行為曲面M有2個相對穩(wěn)態(tài),曲面下葉表示在職狀態(tài),上葉表示離職狀態(tài)??刂破矫鍿是由組織承諾u和工作情境υ組成的集合,員工會由于組織承諾的退縮及惡劣的工作情境對現(xiàn)狀產(chǎn)生不滿,進而從曲面下葉躍遷到曲面上葉發(fā)生主動離職行為。在圖1中分歧點集合內(nèi),導(dǎo)致員工離職的(u,υ)組合有很多種,而且在同一(u,υ)情況下,員工既有可能繼續(xù)留職又有可能選擇離職。突變模型的發(fā)散性說明,由于個體差異,對自身心理和環(huán)境的不同感知都會導(dǎo)致員工做出離職決定,這與離職原因多樣性的管理現(xiàn)實是吻合的。
圖1 員工主動離職突變的概念模型
在控制路徑的選擇上,由圖1中A、B、C這3條控制軌跡及其在行為曲面上的投影A1、B1、C1可得:在員工心理(組織承諾)和組織環(huán)境(情境壓力)的連續(xù)變化下,A路徑通過了分歧點區(qū)域Δ,此時員工對組織的認(rèn)同程度逐漸降低并伴隨著工作情境的變差(如工作壓力增加),員工會在D點處從不滿狀態(tài)突跳到離職狀態(tài),如A1所示。B、C的演化軌跡表明了兩種情況:①雖然個體組織承諾水平不斷降低,但是員工始終處于較輕松的工作環(huán)境;②個體的勞動強度雖然在不斷增加,但員工對組織一直保持著非常強的認(rèn)同感和歸屬感。在這兩種控制狀態(tài)下,員工的工作滿意度可能有所下降,但始終位于在職的行為平面上,沒有發(fā)生突變出現(xiàn)主動離職,如B1、C1所示。由此可見,預(yù)防控制員工主動離職的關(guān)鍵在于避免控制變量組合(u,υ)通過分歧區(qū)域。并且由圖1可知,員工一旦做出離職決定,組織試圖通過補救措施讓員工在D點回到曲面下葉已不可能,必須到達D1處時才能使員工重新入職。在管理實踐中,面對本輪“用工荒”,長三角地區(qū)各公司加薪幅度普遍在14.9%左右,使得不少重工業(yè)企業(yè)的勞動力成本已占到全部生產(chǎn)成本的35%以上。所以,離職突變的滯后性意味著企業(yè)要付出額外的代價才能將員工吸引回來。
由上述突變概念模型可以定性分析員工主動離職的非線性特征,但要精確預(yù)測及控制員工離職行為,就需對式(2)中參數(shù)a、b進行估計。然而在管理科學(xué)領(lǐng)域求解突變動力學(xué)方程參數(shù),需要通過方法創(chuàng)新,引入定性模擬理論來解決以下問題:
(1)離職行為f,組織承諾u,工作情境υ在現(xiàn)實社會中經(jīng)常以模糊語言的形式表達,其數(shù)值和量綱都難以測量。
(2)數(shù)值變量僅能反應(yīng)管理學(xué)變量的大小,卻難以描述其變化方向等信息。
(3)突變動力學(xué)方程中的變量是連續(xù)變化的,而員工心理行為和組織環(huán)境多由離散方式表達。
在員工主動離職突變概念模型的基礎(chǔ)上,集成定性模擬理論,對參數(shù)a、b求解來動態(tài)分析員工離職行為的演化及控制問題。目前定性模擬的應(yīng)用研究主要采用QSIM 算法,其思路是將員工行為用物理系統(tǒng)的一組符號和描述參數(shù)之間關(guān)系的一組約束表示。這些約束是管理學(xué)變量的二元或三元關(guān)系,例如deriv(X,Y)為dX/dT=Y,min us(X,Y)為X=-Y。行為系統(tǒng)的任一參數(shù)在時間t上的值都是按照其與一個有序路標(biāo)值集合的關(guān)系確定的,然后運用通用規(guī)則轉(zhuǎn)換表產(chǎn)生出所有后繼狀態(tài),并依據(jù)客觀世界設(shè)計的過濾機制來選擇新的當(dāng)前狀態(tài)集合。最后,將新狀態(tài)集合與調(diào)研數(shù)據(jù)反映的真實行為狀態(tài)相對照,即可得突變模型的具體參數(shù)。
模型主要包含3個變量,員工行為f,組織承諾u和工作情境υ,其取值是用二元組QS(X,t)來定義,X∈{f,u,υ},其表達式為
式中:q為變量在t時刻的取值;d為變量在t+1的變化方向。在突變模型中變量應(yīng)該是連續(xù)的,但在定性模擬中無需無限細(xì)分,只要將其劃分為幾個離散的顯著路標(biāo)值就可以表示不同的狀態(tài)。QS(X,t)既能對人的心理行為進行模糊化描述,又可以經(jīng)過模糊數(shù)學(xué)處理后參與數(shù)值計算,如圖2所示。
圖2 定性變量的模糊量化
員工行為f的取值QS(f,t)如下:
式中:f=+1 與-1,表示留職及離職2 個穩(wěn)態(tài);d為變動方向的上升、不變和下降。由突變模型的不可達性可知,員工行為不可能存在于穩(wěn)態(tài)之間,即有f≠0。根據(jù)圖2,QS(f,t)的模糊值如表1所示。
表1 QS(f,t)的模糊值
同理,組織承諾水平u與工作情境υ的取值QS(u,t)和QS(υ,t)為:
根據(jù)圖2,QS(u,t)和QS(υ,t)的模糊值如表2所示。
在上述變量定義的基礎(chǔ)上,結(jié)合式(1)~(3)可得員工主動離職的定性-定量混合突變模型為
表2 QS(u,t)和QS(v,t)的模糊值組合
式中:QS(X,t),X∈{f,u,υ}是基于人工語言模糊定性變量;a、b為定量參數(shù)。若能通過定性擬合求得a、b的取值,則就可完成模型的構(gòu)建及在員工行為管理中的應(yīng)用。
2.2.1 參數(shù)估計方法 突變模型的參數(shù)擬合分
為3個過程,如圖3所示。
圖3 突變模型參數(shù)估計方法
(1)數(shù)據(jù)收集。過程1是通過問卷調(diào)研等方法了解企業(yè)內(nèi)員工在特定環(huán)境下的心理感知及行為決策,然后從中提取反應(yīng)t+1時刻員工真實行為的數(shù)據(jù)QS'(f,t+1)。例如對一個敏感型員工進行問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn),當(dāng)其處于較差的工作情境中,且公司長期不能給他升職加薪時,他的工作滿意度會快速下降并傾向于選擇離職。則該實證樣本得出的定性數(shù)據(jù)如表3所示。
表3 定性數(shù)據(jù)提取方法
(2)QSIM 算法。過程2即用QSIM 算法和組織行為學(xué)理論推演f、u、υ變化,得出t+1時刻員工行為的理論值QS(f,t+1)。該過程主要包括約束、通用轉(zhuǎn)換規(guī)則和員工行為突變特征,如圖4所示。
圖4 QSIM 算法的主要步驟
①約束。Forbus[19]用ADD、MULT、MINUS、DERV、M+和M-等6個約束建立了不完備信息下的系統(tǒng)定性模型。令
根據(jù)QSIM 算法和突變模型表達式,變量演化約束有:
②通用轉(zhuǎn)換規(guī)則。定性模擬運用通用轉(zhuǎn)換表-I/P規(guī)則來推演變量隨時間變化的后續(xù)狀態(tài),現(xiàn)假設(shè)X的取值為M,X∈{f,u,υ}。M+1表示取值向高一級的路標(biāo)值移動,反之則為M-1?;旌贤蛔兡P妥兞康霓D(zhuǎn)換規(guī)則如表4所示。
表4 I/P轉(zhuǎn)換規(guī)則
③員工心理行為突變特征。心理學(xué)理論和離職行為突變特征可以對QSIM 算法中后續(xù)狀態(tài)進行全局過濾,用以去除合乎邏輯但不符合管理學(xué)常識的組合。使用的一般規(guī)則如下:
規(guī)則1當(dāng)控制變量接近或經(jīng)過突變區(qū)域(分歧點集合的邊界及內(nèi)部)時,員工行為會在各穩(wěn)態(tài)間發(fā)生非線性的突然變化。
規(guī)則2員工行為一旦發(fā)生突變則會躍遷到對立的行為曲面上,即原狀態(tài)為“+1”或“-1”,否則后續(xù)狀態(tài)為“-1”和“+1”。
(3)參數(shù)a、b的函數(shù)求解。從理論上來說,上述過程1、2中的QS'(X,t+1)和QS(X,t+1)的值應(yīng)該是相等的。令QS'(X,t+1)=QS(X,t+1)可獲取含有參數(shù)a、b的函數(shù),然后用模糊數(shù)學(xué)變量表示和算術(shù)運算方法求解參數(shù)a、b的取值,具體步驟如圖5所示。
圖5 參數(shù)a、b的函數(shù)求解
圖5中步驟1是根據(jù)表1、2將定性變量全部轉(zhuǎn)換為可計算的模糊變量,然后在步驟2 中用Shen等[20]的模糊運算規(guī)則,如表5所示,分別將QS'(X,t+1)和QS(X,t+1)代入式(7),計算出相應(yīng)的模糊值表達式。
表5 模糊值的算術(shù)計算公式
將步驟2中獲取的QS'(X,t+1)和QS(X,t+1)模糊量值分組兩兩隨機比對,計算每組值之間的距離。設(shè)一組模糊量為λ和θ,其值之間距離為[20]
令每組d(λ,θ)=0,從而得到一系列含有參數(shù)a、b的方程組。對方程組兩兩配對求解即可得到參數(shù)a、b解的集合。最后,對a、b進行統(tǒng)計,得到其均值和置信區(qū)間,完成員工主動離職混合突變模型的構(gòu)建。
2.2.2 參數(shù)估計方法的應(yīng)用 自2008年金融危機以來,中國廣義貨幣M2突破百億大關(guān),經(jīng)濟面臨著高通脹壓力。這使員工面對日益增長的生活成本,而頻繁的“離職潮”也對一直依賴廉價勞動力的中國中小制造業(yè)企業(yè)造成了巨大沖擊。本研究據(jù)此對最具代表性的長三角地區(qū)-杭州蕭山經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)某五金代工企業(yè)的員工離職行為進行跟蹤調(diào)查。為了確保實證研究的合理性和延續(xù)性,在數(shù)據(jù)采集中多應(yīng)用經(jīng)典成熟的量表。組織承諾u參考Allen等開發(fā)的24項組織承諾測定方式,用情感承諾、交易承諾和規(guī)范承諾等3 類項目進行測量[21]。工作情境υ參考Ivancevich 等[22]編制的壓力診斷性量表,用工作要求、工作回報、工作超載、工作角色和工作關(guān)系5個維度來測量,共26個條目。最后,加上人口統(tǒng)計學(xué)變量,全部采用7點計分法,匿名發(fā)放給該企業(yè)一線員工。調(diào)研歷時3個多月發(fā)放問卷3次共計900份,共有235人完成了全部測試,回收有效問卷705 份,有效率78.3%,樣本構(gòu)成如表6所示。
表6 樣本構(gòu)成
由樣本統(tǒng)計可知,目前中小制造業(yè)企業(yè)的員工大都是來自于中西部農(nóng)村的新生代農(nóng)民工,且受教育程度較高,但工作穩(wěn)定性不強,經(jīng)常在經(jīng)濟園區(qū)內(nèi)的各企業(yè)間相互流轉(zhuǎn)。用SPSS 18.0對量表做信度分析,結(jié)果如表7所示。
表7 員工主動離職的前因變量信度分析
由量表信度分析可見,規(guī)范承諾的α<0.4,其他各維度的α值均在0.7以上。說明新生代農(nóng)民工在體會到巨大的城鄉(xiāng)差異后,十分渴望融入城市。這使得在組織承諾方面,這一代高素質(zhì)的農(nóng)民工會有較強的情感和交易承諾。但由于該群體面臨著市民化的困境(戶籍門檻、無基本保障等),冷漠的城市歧視使得他們普遍缺乏社會責(zé)任感和義務(wù)感,影響了其規(guī)范承諾的形成。據(jù)此對樣本進行處理后發(fā)現(xiàn),依靠代工低附加值產(chǎn)品的企業(yè)利潤來源于壓榨勞動力成本,所以難以在通脹面前大幅增加薪酬。而新生代農(nóng)民工的工作耐受力較差且對回報較為敏感,因此極易發(fā)生主動離職行為。由于蕭山地區(qū)的企業(yè)同質(zhì)化嚴(yán)重,其他工廠的待遇提升有限。若能適當(dāng)?shù)卦趩T工關(guān)懷上付出努力(增加到市區(qū)的通勤車,開展培訓(xùn)或業(yè)余活動等),員工會出現(xiàn)回流的狀況。根據(jù)表2設(shè)計的參數(shù)擬合方法,可從樣本中提取定性數(shù)據(jù)如表8所示。
表8中離職過程的樣本有2×2=4 種可能情況。從中選擇一組
將其用QSIM 算法進行推演,得出6種員工后續(xù)行為狀態(tài)QS(f,t+1)的組合,具體過程見附錄A。選擇一組
為例,令QS'(f,t+1)=QS(f,t+1),由式(7)及表5,可得以下6個含有參數(shù)a、b的函數(shù),具體推演過程見附錄B。
將式(9)中的方程兩兩配對可得15對方程組,通過Matlab 7.0平臺求解a、b的值。對表6中離職過程擬合方程組的解a、b進行統(tǒng)計分析,結(jié)果如表9所示。
取a、b的均值(0.408,-0.091)代入式(2),即可得到員工離職的突變動力學(xué)方程,如圖6 所示。由圖可以明顯看出,員工主動離職的非線性突變特征,但在員工處于行為不穩(wěn)定態(tài)(f=0)時,離職樣本的單項數(shù)據(jù)還存在分歧性(圖6 中間陰影部分)。即在區(qū)分突變條件下,員工究竟是離職還是留職。
表8 實證樣本中的定性數(shù)據(jù)提取
表9 離職樣本a、b值的統(tǒng)計分析
圖6 離職樣本所得模型
為了消除此時突變后員工行為歸屬的模糊性,要結(jié)合入職樣本的反向數(shù)據(jù),共同推演過程可得以下12個含有參數(shù)a、b的函數(shù):
同樣將方程進行配對求解,對解得參數(shù)a、b進行統(tǒng)計分析,結(jié)果如表10所示。取此刻a、b的均值(0.036,-0.035)進行模型擬合,如圖7所示。由圖見,修正后的模型明晰了員工離職行為突變演化的走向,與概念模型的假設(shè)一致,說明該方法求解的參數(shù)可以較好的反映實證樣本中員工離職行為的突變特征。
表10 雙向樣本a、b值的統(tǒng)計分析
圖7 雙向樣本所得模型
2.2.3 參數(shù)擬合方法驗證 在方法驗證中,數(shù)學(xué)模型常從一般性上給出定理,然后采用具體的例子進行驗證。此處參考這一思路,通過典型樣本(具體案例)擬合得出的參數(shù)a、b與大樣本結(jié)果相比較,來驗證上述方法的正確性和魯棒性。在表7樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,任意提取一部分特殊樣本,該部分員工在離職時所處的工作環(huán)境和回流時的組織承諾水平相對固定。即t時刻員工離職狀態(tài)為
入職狀態(tài)為
特殊樣本的組合相對較少,同樣運用參數(shù)擬合方法求解a、b,統(tǒng)計結(jié)果如表11所示。
表11 特殊樣本a、b值的統(tǒng)計分析
取參數(shù)a、b均值(0.059,-0.043)在Matlab上得出員工離職行為突變模型,如圖8、9所示。圖8中模型的演化軌跡和圖7中雙向樣本模型趨于一致,且突變區(qū)域滿足典型的尖點突變的特征。可見,對于任意特殊樣本,同樣也能得出與整體樣本相同的結(jié)論,反映數(shù)據(jù)中存在的非線性現(xiàn)象,說明基于定性模擬的突變模型參數(shù)擬合方法具有較好的正確性和魯棒性。
圖8 特殊樣本所得模型
圖9 特殊樣本的突變區(qū)域
在解決突變模型參數(shù)的擬合問題后,即可在行為管理領(lǐng)域應(yīng)用定性-定量混合突變模型來分析中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期的“離職潮”問題。自上世紀(jì)90年代,我國企業(yè)已習(xí)慣于依賴勞動力生產(chǎn)要素投入帶來的高速增長。面對突然而至的劉易斯轉(zhuǎn)折點,大都沒有完成經(jīng)營模式轉(zhuǎn)型,以至于在出現(xiàn)“離職潮”和“用工荒”后感到束手無策。因此,這里在Matlab平臺上采用員工主動離職突變模型對案例進行虛擬實驗分析,并通過預(yù)測其演化路徑提出相應(yīng)的控制策略。
以往對離職潮中的企業(yè)進行實證調(diào)研只能找出相關(guān)的影響因素,而準(zhǔn)確描述員工離職的微觀演化才能實現(xiàn)精細(xì)化管理,通過上述突變模型可實現(xiàn)對組織內(nèi)離職行為的測定。由圖1中概念模型分析可知,分歧點曲線內(nèi)是員工行為不穩(wěn)定態(tài)。現(xiàn)由表10可得參數(shù)a、b的極小值、均值、極大值3 種特定情形:
并代入式(3),在突變控制平面上繪制出該企業(yè)員工離職突變的分歧點集,再通過正常和極端的組織承諾和工作情境標(biāo)準(zhǔn)(u=υ=0,u=-2υ=0)對集合進行劃分,可得員工離職發(fā)展的3個階段,即預(yù)警區(qū)、臨界區(qū)和突變區(qū),如圖10所示。
圖10 員工離職分歧區(qū)域劃分
對圖11中控制平面進行模糊化處理,可以觀察不同u、υ值水平對應(yīng)的行為區(qū)域。當(dāng)(u,υ)=(low,std)(low,std)時,員工行為沿E方向移動至預(yù)警區(qū)。此時有可能出現(xiàn)主動離職,組織需要調(diào)整策略來預(yù)防;當(dāng)(u,υ)=(low,dec)(low,std)時,情況已經(jīng)發(fā)展至臨界區(qū),企業(yè)必須立即啟動應(yīng)急預(yù)案來控制局面;當(dāng)(u,υ)=(very low,dec)(low,dec)時,大規(guī)模離職已經(jīng)出現(xiàn)就只能制定補救措施來挽回?fù)p失。這樣調(diào)研得到的組織承諾和工作情境的定性信息,就可以通過突變模型來測定企業(yè)目前的員工離職狀態(tài),進而輔助管理者進行決策。
圖11 各區(qū)域的控制變量水平
2008年,美國次貸危機引發(fā)了全球金融風(fēng)暴,這使得處于轉(zhuǎn)型期的中國企業(yè)面臨更為復(fù)雜的國際形勢。國內(nèi)外不少學(xué)者都將東南沿海的“離職潮”歸咎于動蕩的經(jīng)濟環(huán)境,認(rèn)為這會導(dǎo)致員工行為不確定性的加劇,從而出現(xiàn)更多的離職行為[23]。因此,企業(yè)和政府在談及“用工荒”時必先提及目前弱勢的大背景,仿佛只要置身其中就難以幸免?,F(xiàn)通過實驗來探討復(fù)雜環(huán)境對員工離職的影響程度。根據(jù)實證數(shù)據(jù)提取結(jié)果,表8中的狀態(tài)多且模糊,說明樣本所處的環(huán)境紛亂復(fù)雜導(dǎo)致出現(xiàn)行為多樣性,而表11統(tǒng)計的員工樣本較為單一,可視為環(huán)境狀況較為明晰。由兩組不同樣本對員工離職突變模型進行參數(shù)估計(見表10、11),可得出參數(shù)a、b的范圍如表12所示。由表12可以在控制平面上分別繪制出兩種環(huán)境下員工行為的突變區(qū)域,如圖12、13所示。圖中G、H軌跡經(jīng)過的最大值、均值和最小值邊界,表示員工在組織承諾和工作情境的作用下發(fā)生主動離職可能性程度。由G、H路徑與邊界交點的模糊值可明顯看出,復(fù)雜環(huán)境中員工發(fā)生離職突變的范圍反而更小。這表明,員工樣本在控制變量水平逐漸降低時,若周圍狀況較為簡單明了,其將更容易做出離職決定;而蕭條混亂的經(jīng)濟大勢卻使人趨于保守,離職的可能性較小。這與西方學(xué)者對亞洲國家員工價值觀研究中提出的“儒家思想特質(zhì)”有關(guān)[24],中國傳統(tǒng)文化里中庸求穩(wěn)的內(nèi)涵對員工思想行為具有很強的影響,所以不能一味地將大規(guī)模離職單純的歸因于世界經(jīng)濟環(huán)境。對于我國制造業(yè)來說,目前的危機可能還是轉(zhuǎn)機,管理層要從企業(yè)自身出發(fā)尋求原因和解決方案,充分利用這一契機,不然若混沌狀態(tài)結(jié)束而組織仍處于困頓狀態(tài),則將面臨更為嚴(yán)重的離職情況。
表12 不同復(fù)雜性環(huán)境下模型參數(shù)范圍
圖12 復(fù)雜環(huán)境下的離職突變區(qū)域
圖13 簡單環(huán)境下的離職突變區(qū)域
3.3.1 基于企業(yè)層面(微觀)的策略分析 由上面實驗可知,員工離職行為主要依靠組織自身控制,這就需要對控制變量組織承諾u和工作情境υ的作用進行深入分析。現(xiàn)在復(fù)雜經(jīng)濟環(huán)境下,取30歲以上的上一代農(nóng)民工樣本以及25歲以下的新生代農(nóng)民工樣本,求解參數(shù)(a,b)=(0.089,-0.031)和(0.036,-0.028)。將其代入模型,考察各控制變量對離職行為的影響機理。
圖14表示,當(dāng)工作情境υ=normal時,組織承諾水平不同帶來的離職決策的變化。在圖中員工行為的演化是非線性的,具有S型曲線特征。在組織承諾u的模糊值下降到(u1,f1)點和(u2,f2)點時,員工會突然由在職狀態(tài)做出離職決定??梢姡谡9ぷ髑榫诚拢é?0),組織承諾在員工離職突變中起了決定性的作用。然而新生代農(nóng)民工行為突變f1對應(yīng)的u1=(low,dec),上一代農(nóng)民工離職突變f2對應(yīng)的u2=(very low,dec),從數(shù)值上看,上一代農(nóng)民工對組織耐受力是新生代農(nóng)民工的5倍以上。這與新生代農(nóng)民工跳槽頻率是老一代農(nóng)民工近6倍的結(jié)論十分吻合[25],說明上一代農(nóng)民工還是將謀生作為工作的第一目標(biāo),以“生存需求”為主。但對于新生代農(nóng)民工而言,他們更看重來自組織情感層面的滿足,需要認(rèn)同感和歸屬感。由表6可知,該調(diào)研企業(yè)30歲以下的員工占到71.4%,所以不能像對待前一代農(nóng)民工那樣,認(rèn)為有好的薪酬就可以保證員工安心留職。管理層要采用人性化管理,增強公平感、尊重感等方式提升員工對組織的信任,才能避免主動離職行為突變的發(fā)生。
圖14 u對f 的影響機理
圖15 υ對f 的影響機理
圖15為組織承諾水平u=normal時,工作情境υ對員工行為的作用效果。與圖14相比,行為f是連續(xù)變化,說明工作情境(壓力、薪酬、環(huán)境等)使得員工工作滿意度逐漸降低,卻并不直接導(dǎo)致離職決策。在圖15中,Δ(υ1,f1)略小于Δ(υ2,f2),即新生代農(nóng)民工對工作回報沒有上一代農(nóng)民工那樣看重,但也并不十分明顯。而當(dāng)υ=(high,inc)和(very low,dec)時,有,。說明隨著υ值的增加,各類員工的行為波動幅度都明顯減小。這表明,工作情境的改善對提升各類型員工的留職意愿都是有效的。工資增長、改善生活條件、組織培訓(xùn)和娛樂活動等是員工永遠(yuǎn)關(guān)心的主題,然而這些措施都需要財力支持。一直從事低端制造業(yè)的中國OEM 企業(yè)利潤微薄,受成本制約而無力負(fù)擔(dān)。所以要充分利用“離職潮”形成的倒逼機制,推動企業(yè)完成產(chǎn)品的科技創(chuàng)新和市場轉(zhuǎn)型,盡快擺脫目前的用工困境。
3.3.2 基于政府層面(宏觀)的政策分析 在本輪離職潮發(fā)生后,中國企業(yè)也在員工關(guān)懷(EAP)上做了諸多嘗試。如截止2010年,農(nóng)民工月平均工資水平已經(jīng)延續(xù)了7 年的上漲態(tài)勢,總體漲幅超過100%。在通用、沃爾瑪、蘋果等國際大公司提高供應(yīng)商選擇標(biāo)準(zhǔn)后,包括富士康、仁寶在內(nèi)的OEM 企業(yè)極大地改善了用工環(huán)境。目前員工出現(xiàn)了回流現(xiàn)象,但效果并不明顯,僅在珠三角地區(qū)就還有2 000 萬農(nóng)民工決定返鄉(xiāng)。由于這一宏觀問題已不是針對單一企業(yè),故這里將u、υ視為連續(xù)的控制變量,將個體離職行為推廣為群體行為?,F(xiàn)假設(shè)組織承諾和工作情境同時處于上升階段,(u,υ)=(-1.8,-1,-0.8,1,1.5,2),對式(7)中的離職混合突變模型進行多次迭代(t=2 000)運算來尋求答案。
由圖16(a)~16(c)可知,在實施補救措施前期,雖然群體行為的波動有所加劇,但大規(guī)模離職行為是有所改觀的。說明雖然面臨經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期的陣痛,企業(yè)自身努力還是具有一定成效的。當(dāng)企業(yè)進一步投入使得控制變量進入分歧區(qū)域時,卻產(chǎn)生了遲滯現(xiàn)象,在員工回流的同時仍存在大量離職行為,如圖16(d)~16(e)所示。這與圖1中突變概念模型呈現(xiàn)的滯后性是一致的,在系統(tǒng)的混沌狀態(tài)中,必須繼續(xù)加大實施力度才能徹底解決用工荒問題,如圖16(f)所示。但企業(yè)很可能在高額成本壓力下,發(fā)現(xiàn)前景不明朗就停止投入,將導(dǎo)致前期付出效用不能最大化。而此時就應(yīng)借助政府的政策作為有益補充,如增加退稅補貼人力成本。通過取消農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)戶口的劃分,改變固有的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)來解決農(nóng)民工的勞動保障和收入公平問題[26]。所以在轉(zhuǎn)型期企業(yè)陷入“非及時響應(yīng)”困境時,政府不能作為市場的旁觀者,而應(yīng)通過宏觀調(diào)控幫助企業(yè)擺脫離職潮的侵襲。
圖16 補救措施效果分析
如何應(yīng)對經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期的離職潮,是郭重慶[27]指出的最值得關(guān)注的中國管理實踐研究問題之一。本研究突破傳統(tǒng)實證研究的局限,將系統(tǒng)科學(xué)理論和實證研究相結(jié)合,描述了員工主動離職的非線性演化機理,并解決了突變動力學(xué)方程在員工行為領(lǐng)域應(yīng)用中的參數(shù)估計問題,構(gòu)建了員工離職定性-定量混合突變模型。最后,運用虛擬實驗對中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期的“離職潮”進行分析。結(jié)果表明:①根據(jù)實證樣本數(shù)據(jù)可以精確測定組織內(nèi)員工主動離職的預(yù)警區(qū)、臨界區(qū)和突變區(qū)。②由于中國特有文化,多變的經(jīng)濟環(huán)境并不會導(dǎo)致對主動離職行為的加劇。③組織承諾對主動離職的影響是非線性的,工作情境的影響則是線性的,且新生代農(nóng)民工的組織耐受力要明顯弱于上一代農(nóng)民工。所以在新生代農(nóng)民工為主體的制造業(yè)中要更加注重提升組織承諾水平,并要加快科技創(chuàng)新來改善工作情境。④在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期企業(yè)對離職潮的補救措施容易陷入“遲滯”困境,此時需要政府出臺相應(yīng)的宏觀政策作為補充才能達到最佳效果。
需要指出是,經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期下的員工行為是受個體、群體、組織乃至社會多層次情境因素的影響[28],而本研究在工作情境測量中僅考慮了群體任務(wù)環(huán)境的5個影響因素,未能全面考慮組織管理制度、企業(yè)文化氛圍、社會經(jīng)濟政策環(huán)境等其他層面情境因素對員工所處工作情境的影響。如何梳理影響員工離職行為的多層次情境因素,在界定理論層次的基礎(chǔ)上形成構(gòu)念,并完成更精確的測量正是下一步研究的重點和方向所在。
附錄A
(1)由{QS'(f,t),QS'(u,t),QS'(υ,t)}={(1,dec),(low,dec),(low,dec)}可得:
(2)則所有后續(xù)狀態(tài)為
(3)經(jīng)過表4得到所有符合邏輯的后續(xù)狀態(tài)為
(4)經(jīng)過心理及突變規(guī)則過濾后最終狀態(tài)為
附錄B
(1)給出變量的離散值:
(2)代入式(7)混合突變模型:
(3)由表5模糊計算規(guī)則得到θ均值,有
這里有:
(4)根據(jù)式(8)可得6個d(λ,θ)方程。