基于組合賦權(quán)和改進(jìn)TOPSIS法的新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警模型研究*

熊正德，李 婷

（湖南大學(xué) 工商管理學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082）

基于組合賦權(quán)和改進(jìn)TOPSIS法的新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警模型研究*

熊正德，李 婷

（湖南大學(xué) 工商管理學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082）

基于新生代知識(shí)型員工離職率居高不下的現(xiàn)狀，從個(gè)體因素、組織因素、工作因素、宏觀環(huán)境因素四個(gè)方面選取了新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警指標(biāo)，采用FAHP與信息熵相結(jié)合的方式確定了各預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重，并將改進(jìn)的TOPSIS法與3σ理論相結(jié)合，構(gòu)建了新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警模型，最后結(jié)合223份調(diào)查問(wèn)卷對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證，準(zhǔn)確率達(dá)到82.5%，表明該模型具有較好的預(yù)警效果。

新生代知識(shí)型員工；離職預(yù)警；TOPSIS法；組合賦權(quán)

一 引 言

新生代知識(shí)型員工是指出生于20世紀(jì)80年代或90年代，具有較高知識(shí)技術(shù)水平和專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)，能運(yùn)用自身專(zhuān)業(yè)知識(shí)從事相關(guān)腦力勞動(dòng)，為社會(huì)創(chuàng)造價(jià)值的員工[1]。他們大都接受過(guò)良好的教育，具有一定的創(chuàng)造力，在各個(gè)領(lǐng)域都起著不可忽視的作用。但由于成長(zhǎng)環(huán)境的特殊性，新生代知識(shí)型員工在思維方式、價(jià)值觀念等方面與傳統(tǒng)員工存在著很大的差異，他們的頻繁跳槽、不安于現(xiàn)狀、高離職率給企業(yè)的人才管理工作帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。為此，本文試圖構(gòu)建一套新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警模型，根據(jù)員工所處的就業(yè)環(huán)境，分析員工近期的行為和心理，判斷員工的離職傾向，進(jìn)而對(duì)其進(jìn)行有效地預(yù)防及控制，以改善新生代知識(shí)型員工離職率居高不下的現(xiàn)狀。

員工離職一直是學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。Roderick就發(fā)現(xiàn)親屬責(zé)任、工作自主性、工作滿意度以及組織承諾對(duì)員工離職有重要的影響[2]；Sun等研究了人口社會(huì)學(xué)因素以及工作相關(guān)因素對(duì)社區(qū)服務(wù)人員離職傾向的影響，研究結(jié)果表明他們對(duì)薪資水平、晉升機(jī)會(huì)以及工作條件的不滿意是造成其離職的主要原因[3]。Chen；Zheng；Mahrane等人對(duì)知識(shí)型員工的離職也做了研究，他們發(fā)現(xiàn)相對(duì)于普通員工，知識(shí)型員工更加看重工資的平等性、職業(yè)發(fā)展空間、工作認(rèn)同感以及薪資結(jié)構(gòu)[4-6]。

近年來(lái)，80后、90后員工逐漸成為職場(chǎng)的主力軍，雖然為企業(yè)的發(fā)展做出了重大的貢獻(xiàn)，但其強(qiáng)調(diào)自我、崇尚自由、不安于現(xiàn)狀、跳槽頻繁的獨(dú)特個(gè)性給企業(yè)的管理者帶來(lái)了新的難題。王曉莉?qū)?0后員工進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)80后的離職間隔為1.94年，遠(yuǎn)低于70后的5.02年和60后的10.82年，并指出物質(zhì)待遇、工作環(huán)境、工作與個(gè)性匹配、職業(yè)發(fā)展空間是影響80后離職的主要因素[7]；Robert對(duì)新生代知識(shí)型員工與老一代知識(shí)型員工的激勵(lì)問(wèn)題進(jìn)行了比較研究，他認(rèn)為新生代知識(shí)型員工更加注重自身的發(fā)展、工作的穩(wěn)定性以及與上司的關(guān)系，而老一代知識(shí)型員工則更加看重工作的獨(dú)立性[8]。Xia等從中國(guó)社會(huì)等級(jí)結(jié)構(gòu)出發(fā)，基于認(rèn)知失調(diào)理論研究了新生代員工的激勵(lì)問(wèn)題，認(rèn)為企業(yè)的管理者在面對(duì)新生代員工時(shí)首先要讓其有歸屬感，并讓他們相信自己是企業(yè)的核心員工，充分尊重他們，在面對(duì)復(fù)雜情境時(shí)，企業(yè)的管理者還要有權(quán)變的管理思想[9]；Jaroslava等研究了文化差異對(duì)新生代知識(shí)型員工工作積極性的影響，并通過(guò)對(duì)4個(gè)國(guó)家的200位員工進(jìn)行實(shí)證研究，證明了新生代知識(shí)型員工的工作積極性不僅僅與新生代所具有的特點(diǎn)有關(guān)，文化背景差異在中間也發(fā)揮著不可忽視的作用[10]。Abdelbaset等研究發(fā)現(xiàn)薪資水平和額外福利是決定新生代員工是否離職的重要原因，并且員工感知到的有用性對(duì)離職的作用也十分顯著[11]。

縱觀眾多學(xué)者對(duì)員工離職的研究，發(fā)現(xiàn)大多停留在員工離職的影響因素及原因探討層面，關(guān)于新生代知識(shí)型員工的研究，也多是對(duì)其個(gè)性特點(diǎn)及其激勵(lì)問(wèn)題的研究，雖然對(duì)企業(yè)管理有一定的指導(dǎo)作用，但畢竟是一種事后分析模式，無(wú)法挽回離職造成的已有損失。而離職預(yù)警，即通過(guò)分析員工近期行為表現(xiàn)，推測(cè)員工心理動(dòng)態(tài)變化，來(lái)判斷員工的離職可能性，并對(duì)其進(jìn)行有效地預(yù)防及控制，這種事前分析模式在一定程度上則更有價(jià)值。近年來(lái)，一些學(xué)者在這方面也展開(kāi)了一些有益的探索。夏功成等采用定性模擬技術(shù)模擬員工的離職行為，進(jìn)而預(yù)測(cè)員工離職的可能性[12]。Jiang和Liao基于信息熵構(gòu)建了一種能夠反映系統(tǒng)不確定性以及軟件開(kāi)發(fā)者對(duì)系統(tǒng)影響均勻性的模型，用定量的方式測(cè)量了軟件項(xiàng)目開(kāi)發(fā)者的離職風(fēng)險(xiǎn)[13]。曹安照等結(jié)合知識(shí)員工的特點(diǎn)，將粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合構(gòu)建了知識(shí)員工離職預(yù)警模型[14]。Xin和Li利用調(diào)整的質(zhì)量工程部署方法，結(jié)合其他分析工具和相關(guān)方法，提出了一種多層次員工離職風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型，并用案例說(shuō)明該方法能夠有效地預(yù)防和阻止員工的主動(dòng)離職[15]。

雖然關(guān)于離職風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究已經(jīng)逐步興起，但已有研究關(guān)注的對(duì)象過(guò)泛，針對(duì)新生代知識(shí)型員工這一特定群體的離職預(yù)警研究極少，并且缺乏有效的離職預(yù)警模型。鑒于此，本文以新生代知識(shí)型員工為研究對(duì)象，將體現(xiàn)新生代個(gè)性的指標(biāo)納入離職預(yù)警指標(biāo)體系，采用FAHP與信息熵主客觀相結(jié)合的方式計(jì)算預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重，并將改進(jìn)的TOPSIS法與3σ理論相結(jié)合，構(gòu)建新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警模型。最后，本文結(jié)合問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)223位新生代知識(shí)型員工進(jìn)行了離職預(yù)警評(píng)價(jià)，并通過(guò)跟蹤調(diào)查驗(yàn)證了模型的有效性和準(zhǔn)確性。

二 新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警模型構(gòu)建

（一）離職預(yù)警指標(biāo)體系建立

本文基于員工離職影響因素的分析，結(jié)合新生代知識(shí)型員工的特點(diǎn)，遵循全面性、相對(duì)獨(dú)立性、可測(cè)量性、可比較性以及可預(yù)見(jiàn)性原則，從個(gè)體因素、組織因素、工作因素、宏觀環(huán)境因素四個(gè)方面選取新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警指標(biāo)，并借鑒相關(guān)離職量表，編制“新生代知識(shí)型員工職業(yè)生活質(zhì)量調(diào)查問(wèn)卷”，為方便后續(xù)的追蹤調(diào)查，給每份問(wèn)卷設(shè)定編號(hào)。在正式調(diào)查前，通過(guò)對(duì)70份預(yù)調(diào)查問(wèn)卷進(jìn)行分析，刪除了X2，X5，X6，X9；X13，X24，X27；X36，X45，X49；X59，X60等題項(xiàng)，大幅度提高了問(wèn)卷的信度，進(jìn)而形成正式調(diào)查問(wèn)卷并進(jìn)行正式調(diào)查，對(duì)正式調(diào)查回收的223份有效問(wèn)卷進(jìn)行信度分析，Cronbach’s α值為0.932，問(wèn)卷的信度甚佳。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行因子分析，提取出各維度的指標(biāo)，從而得到了新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警指標(biāo)體系，具體如圖1所示。

圖1 新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警指標(biāo)體系

由圖1可知，新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警指標(biāo)體系主要由個(gè)體因素、組織因素、工作因素以及宏觀環(huán)境因素構(gòu)成。個(gè)體因素，是指與新生代知識(shí)型員工自身相關(guān)、影響其工作和離職可能性的因素，包括人職匹配、個(gè)人專(zhuān)業(yè)、知識(shí)和技能水平以及性格傾向。組織因素，是指與組織設(shè)計(jì)、人員配備、組織形式相關(guān)的因素，具體包括職業(yè)成長(zhǎng)機(jī)會(huì)、組織歸屬感、薪資福利水平、上司支持度、組織文化以及企業(yè)發(fā)展前景。工作因素，是指與新生代知識(shí)型員工所從事的具體工作有關(guān)的因素，是衡量新生代知識(shí)型員工離職可能性的重要組成部分。包括工作自主性、工作認(rèn)同感、工作壓力、工作參與度、工作條件以及同事關(guān)系。宏觀環(huán)境因素，是指員工所處的社會(huì)環(huán)境，所面臨的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)等，主要包括工作尋找行為、工作轉(zhuǎn)換成本以及外部工作機(jī)會(huì)。

（二）賦權(quán)方式選擇

本文采用FAHP模糊層次分析法確定預(yù)警指標(biāo)的主觀權(quán)重，利用信息熵權(quán)法確定預(yù)警指標(biāo)的客觀權(quán)重，通過(guò)主客觀權(quán)重的有效結(jié)合確定最終權(quán)重。

1.FAHP確定主觀權(quán)重

模糊層次分析法（FAHP）將模糊數(shù)學(xué)和層次分析法結(jié)合起來(lái)，綜合考慮目標(biāo)對(duì)象的各個(gè)影響因素，然后根據(jù)各指標(biāo)因素的隸屬關(guān)系構(gòu)建遞階層次結(jié)構(gòu)，采用9級(jí)比較標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)造模糊判斷矩陣，并將此調(diào)整為模糊一致矩陣，最終得到各指標(biāo)的權(quán)重[16]。具體算法如下：

（1）

其中a=（n-1）/2，aij為調(diào)整的模糊一致矩陣中對(duì)應(yīng)的元素。

2.熵權(quán)法確定客觀權(quán)重

熵權(quán)法是根據(jù)各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值變異程度來(lái)計(jì)算權(quán)重的一種方法，指標(biāo)評(píng)價(jià)數(shù)值變異程度的大小表示指標(biāo)包含信息量的大小，直接決定了指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中所起的作用，即權(quán)重的大小[17]。具體步驟如下：

首先，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)進(jìn)行規(guī)范化處理，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)員工對(duì)應(yīng)的指標(biāo)比重Pij

（2）

其中，yij第i個(gè)員工的第j個(gè)評(píng)估指標(biāo)值。

然后，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值ej

（3）

最后，定義權(quán)重

（4）

3.組合權(quán)重的確定

（5）

（三）離職預(yù)警評(píng)價(jià)方法設(shè)計(jì)

新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警評(píng)價(jià)是一個(gè)涉及多因素、多層次的綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題，評(píng)價(jià)過(guò)程具有模糊性、主觀判斷等特點(diǎn)。本文運(yùn)用TOPSIS法對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。TOPSIS法是多目標(biāo)系統(tǒng)優(yōu)選、評(píng)價(jià)、排序以及決策的有效途徑，它假設(shè)每個(gè)目標(biāo)決策問(wèn)題都有“理想解”和“負(fù)理想解”，并據(jù)此排序，對(duì)于評(píng)價(jià)對(duì)象規(guī)模的大小和指標(biāo)的多寡均無(wú)嚴(yán)格限制[19]。但傳統(tǒng)的TOPSIS法也有其不足，它需要每個(gè)評(píng)價(jià)者對(duì)每個(gè)屬性都賦予一個(gè)確定的數(shù)值，而由于客觀事物的復(fù)雜性和主觀評(píng)價(jià)者的隨意性，評(píng)價(jià)者給出的結(jié)果往往有失客觀性。陳巖等[20]對(duì)傳統(tǒng)的TOPSIS法進(jìn)行改進(jìn)，利用語(yǔ)言信息來(lái)獲取評(píng)價(jià)者對(duì)各指標(biāo)的評(píng)價(jià)意見(jiàn)，并對(duì)語(yǔ)言信息進(jìn)行處理，得到?jīng)Q策矩陣所需的指標(biāo)屬性值，然后按照傳統(tǒng)的TOPSIS法來(lái)測(cè)算相對(duì)貼近度，通過(guò)此種方式來(lái)實(shí)現(xiàn)模糊問(wèn)題的精確化度量。本文亦采用此種方式度量新生代知識(shí)型員工的離職傾向，得到新生代知識(shí)型員工的離職預(yù)警值。因此，改進(jìn)的TOPSIS法實(shí)際上分為兩個(gè)階段，即語(yǔ)言信息的有效轉(zhuǎn)換和離職預(yù)警值的計(jì)算。具體過(guò)程如下：

1.將語(yǔ)言決策矩陣轉(zhuǎn)換為導(dǎo)出決策矩陣

基于語(yǔ)言信息轉(zhuǎn)換為導(dǎo)出決策矩陣的相關(guān)定義[20]，將各語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息集成語(yǔ)言決策矩陣A=（aij）m×n，其中m代表參與離職預(yù)警評(píng)價(jià)的新生代知識(shí)型員工的個(gè)數(shù)，n代表預(yù)警指標(biāo)的個(gè)數(shù)。將語(yǔ)言決策矩陣轉(zhuǎn)換成導(dǎo)出決策矩陣B=（bij）m×n，其計(jì)算公式如下：

bij=exp（I（aij）-g） ,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n

（6）

2.構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)化的決策矩陣

對(duì)bij進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣C=（cij）m×n

（7）

3.構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)化的加權(quán)決策矩陣

引入各指標(biāo)的組合權(quán)重，將標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣進(jìn)行加權(quán)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的加權(quán)決策矩陣

R=（rij）m×n=（Wjcij）m×n=

（8）

4.確定理想點(diǎn)與負(fù)理想點(diǎn)

理想點(diǎn)的計(jì)算公式為：

（9）

負(fù)理想點(diǎn)的計(jì)算公式為：

（10）

5.計(jì)算每個(gè)員工到理想點(diǎn)與負(fù)理想點(diǎn)的距離

員工到理想點(diǎn)的距離計(jì)算公式為：

（11）

員工到負(fù)理想點(diǎn)的距離計(jì)算公式為：

（12）

6.計(jì)算每個(gè)解對(duì)理想點(diǎn)的相對(duì)貼近度

（13）

7.排序

（四）離職預(yù)警界限劃分依據(jù)

本文引入3σ方法劃分新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警區(qū)間。由于新生代知識(shí)型員工離職率相對(duì)較高，本文選擇較為嚴(yán)格的1倍標(biāo)準(zhǔn)差作為異常標(biāo)準(zhǔn)，由此劃定預(yù)警界限，并給出相應(yīng)的預(yù)警信號(hào)：

三 新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警評(píng)價(jià)

（一）指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

根據(jù)式（1）-（5），計(jì)算新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警指標(biāo)的主觀權(quán)重、客觀權(quán)重以及組合權(quán)重，結(jié)果如表1所示。

（二）離職預(yù)警值測(cè)算

1.總體離職預(yù)警值測(cè)算

針對(duì)問(wèn)卷獲得的語(yǔ)言信息，利用TOPSIS法算出各調(diào)查對(duì)象的離職預(yù)警值。首先根據(jù)式（6）將已有的語(yǔ)言信息轉(zhuǎn)換成導(dǎo)出決策矩陣，整理而成的數(shù)據(jù)如表2所示。

表1 新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警指標(biāo)的組合權(quán)重

根據(jù)式（7）-（13）將表2的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和加權(quán)處理，算出各員工到正負(fù)理想解的距離，以及相對(duì)貼近度，即離職預(yù)警值，如表3所示。

利用計(jì)算得到的223位新生代知識(shí)型員工的離職預(yù)警值，得到總體預(yù)警中心值為0.3333，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0279。根據(jù)3σ的基本原理，得到新生代知識(shí)型員工總體離職預(yù)警界限，如表4所示。

表2 導(dǎo)出決策矩陣數(shù)據(jù)表*由于數(shù)據(jù)太多，受篇幅限制，表中導(dǎo)出決策數(shù)據(jù)只列了5條作為代表，詳細(xì)數(shù)據(jù)不一一列示，下同。

表和的計(jì)算結(jié)果表

基于已確定的預(yù)警界限，將各員工的離職預(yù)警值與之對(duì)照，得到預(yù)警狀態(tài)，并輸出與之對(duì)應(yīng)的預(yù)警信號(hào)。具體結(jié)果如表5所示。

表4 新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警界限表* 表中對(duì)不在0.2775-0.3890范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)作了適當(dāng)處理。對(duì)大于預(yù)警邊界上限0.3890的值修正為0.3890，小于預(yù)警邊界下限0.2775的值修正為0.2775。

表5 新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警狀態(tài)輸出表

由表5可知，員工J8預(yù)警級(jí)別為一級(jí)，預(yù)警信號(hào)“★”，為良性狀態(tài)，忠誠(chéng)度高，穩(wěn)定性強(qiáng)，對(duì)目前的工作很滿意，離職可能性??；員工J9預(yù)警級(jí)別為二級(jí)，預(yù)警信號(hào)“★★”，為準(zhǔn)良性狀態(tài)，其離職的可能性也比較低；而員工C1、S1預(yù)警級(jí)別為三級(jí)，預(yù)警信號(hào)“★★★”，為準(zhǔn)劣性狀態(tài)，這兩位員工對(duì)企業(yè)、工作等方面的因素處在一般到不滿意之間，其去留傾向處于一個(gè)不穩(wěn)定的狀態(tài)，其離職可能性較大；員工S3預(yù)警級(jí)別為四級(jí)，預(yù)警信號(hào)“★★★★”，為劣性狀態(tài)，該員工對(duì)目前工作的滿意度極低，離職可能性極大。

2.局部離職預(yù)警值測(cè)算

按上述同樣的方法可得到局部指標(biāo)的預(yù)警狀態(tài)，局部指標(biāo)的預(yù)警狀態(tài)在一定程度上是該指標(biāo)對(duì)總體離職貢獻(xiàn)程度的表征。通過(guò)對(duì)局部指標(biāo)預(yù)警狀態(tài)的分析，可甄別出員工產(chǎn)生離職傾向的誘因，從而采取有針對(duì)性的改進(jìn)和挽留措施。此處以S3為例，對(duì)該員工局部指標(biāo)預(yù)警狀態(tài)進(jìn)行分析。

表6 員工局部指標(biāo)預(yù)警狀態(tài)表

從表6可以看出，員工S3在個(gè)體因素和工作因素兩個(gè)維度的預(yù)警狀態(tài)為“★★★★”，說(shuō)明這兩個(gè)維度對(duì)總體離職的貢獻(xiàn)極大。并且可以看出，入職不匹配是造成個(gè)體因素處于高預(yù)警狀態(tài)的主要原因；工作自主性不高，工作認(rèn)同感不強(qiáng)，對(duì)工作條件的不滿意是造成員工S3工作因素維度處于高預(yù)警狀態(tài)的原因；同樣，組織因素處于三級(jí)預(yù)警狀態(tài)主要是由于該員工對(duì)公司提供的職業(yè)成長(zhǎng)機(jī)會(huì)不滿意，上司對(duì)下屬工作不夠支持等原因造成；值得注意的是宏觀環(huán)境因素，其預(yù)警狀態(tài)為“★”，對(duì)總體離職的貢獻(xiàn)最小，說(shuō)明該員工所面臨的宏觀就業(yè)環(huán)境并不樂(lè)觀，主要表現(xiàn)為工作轉(zhuǎn)換成本較大，外部工作機(jī)會(huì)不多，但即便如此，該員工的工作尋找行為仍然十分明顯，這進(jìn)一步說(shuō)明了該員工對(duì)個(gè)體因素、組織因素以及工作因素三個(gè)維度的不滿意度極高，最終極有可能導(dǎo)致其離職。

（三）離職預(yù)警結(jié)果驗(yàn)證

為了驗(yàn)證預(yù)警結(jié)果的準(zhǔn)確性，本研究在問(wèn)卷填寫(xiě)三個(gè)月后對(duì)參與調(diào)查的每位新生代知識(shí)型員工的離職情況進(jìn)行了跟蹤調(diào)查。本文界定在三個(gè)月內(nèi)處于一二預(yù)警等級(jí)的新生代知識(shí)型員工離職屬于“漏警”，處于四級(jí)預(yù)警級(jí)別的新生代知識(shí)型員工未離職屬于“虛警”，其他情況視為“準(zhǔn)確”狀態(tài)。據(jù)此，對(duì)各樣本員工的跟蹤結(jié)果如表7所示。

表7 樣本離職情況跟蹤調(diào)查結(jié)果

根據(jù)跟蹤調(diào)查結(jié)果，統(tǒng)計(jì)分析各預(yù)警等級(jí)的新生代知識(shí)型員工的離職率情況如表8所示。參與調(diào)查的新生代知識(shí)型員工在問(wèn)卷填寫(xiě)三個(gè)月后總共有33人離職，13人職位發(fā)生變動(dòng)，總體離職率為20.6%。其中處于各級(jí)預(yù)警狀態(tài)的新生代知識(shí)型員工的離職率分別為13.5%、15.5%、24.3%和34.4%，由此可以看出，隨著預(yù)警級(jí)別的上升，離職率也相應(yīng)上升，這在一定程度上證明了該離職預(yù)警模型的有效性。另外，由表中數(shù)據(jù)可知，處于一二級(jí)預(yù)警狀態(tài)，即良性和準(zhǔn)良性預(yù)警狀態(tài)的新生代知識(shí)型員工有18人離職，預(yù)警模型漏警率為8.07%；處于四級(jí)預(yù)警狀態(tài)，即劣性預(yù)警狀態(tài)但未離職新生代知識(shí)型員工為21人，預(yù)警模型虛警率為9.42%；由此可以算出，預(yù)警模型準(zhǔn)確率為82.5%，說(shuō)明該模型取得了較好的預(yù)警效果。

表8 各預(yù)警等級(jí)離職情況分析表 （單位：人）

四 結(jié) 語(yǔ)

新生代知識(shí)型員工在職場(chǎng)中扮演著越來(lái)越重要的角色，其離職不僅會(huì)給企業(yè)帶來(lái)人力資本的損失，而且將削弱企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，因此，構(gòu)建一套離職預(yù)警模型，有效預(yù)防和控制新生代知識(shí)型員工離職行為的產(chǎn)生，對(duì)企業(yè)的健康長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展有著至關(guān)重要的作用。本文將改進(jìn)的TOPSIS法與3σ理論相結(jié)合，構(gòu)建了一套全新的新生代知識(shí)型員工離職預(yù)警模型，并通過(guò)對(duì)223名新生代知識(shí)型員工進(jìn)行離職預(yù)警評(píng)價(jià)，得到了各樣本員工的離職預(yù)警等級(jí)，輸出了相應(yīng)的離職預(yù)警信號(hào)，并且得到了各員工的局部指標(biāo)預(yù)警狀態(tài)。最后通過(guò)跟蹤調(diào)查驗(yàn)證了該模型的有效性，跟蹤結(jié)果顯示模型準(zhǔn)確率為82.5%，表明本文構(gòu)建的模型具有較好的預(yù)警效果，能有效識(shí)別新生代知識(shí)型員工的離職風(fēng)險(xiǎn)，具有較大的推廣應(yīng)用價(jià)值。

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A Study on the Turnover Early-warning Model of the New Generation Knowledge Workers Based on Combination Empowerment and Improved TOPSIS Method

XIONG Zheng-de,LI Ting

（School of Business Administration, Hunan University,Changsha 410082,China）

Considering the high turnover rate of the new generation knowledge workers, this paper attempts to construct an early-warning model for the evaluation of the turnover intention of them. We selected the evaluation criteria according to the factors that influence employee turnover, which can be classified into four categories（individual, job-related, organizational and environmental）, and determined the criteria weights by combining Fuzzy Analytic Hierarchy Process （FAHP） and Entropy method. We also adopted TOPSIS method and the Pauta criterion to identify the grade of turnover risk of each employee. The proposed early-warning model was tested on a sample of 223 new generation knowledge employees, and the results of which showed a satisfactory effect with an accuracy of 82.5 percent.

new generation knowledge workers; turnover early-warning; TOPSIS method;combination empowerment

2015-11-16

國(guó)家社科基金一般項(xiàng)目（11BJY007）；教育部“長(zhǎng)江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃”項(xiàng)目（IRT0916）

熊正德（1967—），男，湖南湘潭人，湖南大學(xué)工商管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師.研究方向：金融企業(yè)管理、人力資源管理.

D669

A

1008—1763（2017）01—0075—07