请叫我大海哥
离职的相关定量分析方法,即元分析,是一种对以往具有共同研究目的、相互独立的多个研究结果进行定量分析、合并分析,剖析研究间差异特征的统计分析方法。元分析能够提高统计检验的效能,解决单个研究间的矛盾,通过对研究问题的全面评价进而寻求一般性的结论。(一)文献抽样为了保证研究的完整性,本文通过以下两种方法完成对文献的检索:(1)以“离职”、“离职率”、“离职倾向”、“离职意图”、“离职意向”、“流失率”或“离职意愿”为关键词对中国期刊全文数据库和硕士论文全文数据库2000至2011年的文献进行检索;(2)以滚雪球的方式检索已获得文献的参考文献。共检索到期刊类文献226篇,硕士论文类文献516篇,去掉与本研究主题无关或是定性研究的文献,最终获得期刊类文献79篇,硕士论文类文献274篇,共计353篇。(二)编码以检索到的353篇实证文献为分析单元,分别对文献的研究视角、研究对象、时间序列、研究结果这4个方面进行归类和编码。以第一个独立研究作为基础,记录其研究的对象、时间、方法、研究结果中证实对离职具有影响的变量,变量对离职的影响作用(正相关/负相关,相关系数)。分析第二个独立研究时,4个方面的分析内容中如果有相同于前面研究的结果,则此变量计数加1;若不同,则新增一个变量,余则以此类推。运用元分析的方法对我国员工离职研究实证文献进行归类统计,总结出影响我国员工离职的诸多因素,总体上可以认同为个人因素、组织因素和外部环境因素三个方面。个人方面的个人统计学变量、工作满意度和组织承诺,以及组织方面的薪酬福利、培训与晋升是我国学者讨论的影响员工离职的几个主要因素,但普遍对于外部环境因素和员工离职关系的研究比较少。个人统计学变量方面,婚姻状况和离职关系的研究结果比较一致,未婚者的离职倾向比已婚者的离职倾向高;年龄、组织内任期、教育程度以及性别和离职关系的研究结果争议较大。工作满意度和组织承诺被普遍证实均与离职呈显著的负相关关系,但是对于工作满意度和组织承诺到底哪一个因素对离职倾向具有更大影响力的研究结果则存在较大的分歧。组织因素方面,薪酬福利水平、培训与晋升和离职的关系比较复杂,但是讨论薪资公平性和离职倾向关系的研究一致表明二者之间呈显著的负相关关系,这说明员工的离职倾向不仅受到绝对报酬的影响,同时也受到相对报酬的影响。
易火贝木
劳务派遣员工人力资源流动状况的分析管理论文
摘要: 本研究基于苏州某人力资源公司提供的劳务派遣员工花名册,通过数据挖掘和统计分析,揭示出劳务派遣员工的人力资源流动状况具有如下特点:
一是人力资源流动呈现出高流出与高流入的态势;
二是离职率与新进率之间具有显著正相关;
三是人力资源流动呈现不平衡的趋势;四是性别和代际因素,对离职率和新进率都有着显著影响。
关键词: 人力资源流动、劳务派遣、离职率、新进率
一、问题的提出
人力资源流动是指人力资源在不同国家、地区、城乡或行业、企业之间进行的流入或流出,可以划分为宏观人力资源流动和微观人力资源流动两类。其中,宏观人力资源流动主要是指人力资源在国家之间、国家内部地区之间、国家内部城乡之间的流动;微观人力资源流动则主要是指人力资源在不同行业之间、企业之间或企业内部所发生的流动。企业保持适度的人力资源流动是正常的,也是必要的。正所谓“流水不腐,户枢不蠹”,适度的流动,会给企业带来新鲜的血液,并有助于保持活力。但是,如果人力资源流动不平衡或人力资源流动水平过高,就会给企业带来诸多的挑战。其中,最重要的挑战有两个:
一是,人力资源流动的不平衡可能会导致企业用工短缺。
反映人力资源流动最常用的指标一般有两个,一个是离职率,一个是新进率。当离职率等于或小于新进率时,组织的人员规模可维持平衡或不断扩大;反之,当离职率大于新进率时,企业就会出现人员规模的萎缩,并会出现“用工短缺”的问题。一般的情况下,企业出现少量员工的离职,完全可以通过招聘及时补充。但是,如果短时间内员工离职过多、离职率过高,企业补缺工作的难度就会增大,乃至招聘任务无法完成、“岗位空缺”持续存在。
二是,人力资源流动的水平过高会给企业带来“高企不下”的人力资源成本。
人力资源流动,特别是员工的离职会带来额外的成本。离职带来的成本,一般包括显性成本和隐性成本。员工离职带来的显性成本,如直接的经济损失,会侵蚀企业营业利润,造成企业营业利润下滑。隐性的成本往往都是一些间接的损失。这些间接损失造成管理上的风险有时会更高于其直接经济损失。总体而言,人力资源流动的水平越高,空缺的岗位和拟招聘的人数就越多,而相应的成本也就越高。
由此可见,企业要维持可持续性发展,内部的人力资源流动必须要保持在适度的水平上,并能维持动态的平衡,否则企业就会遭遇“用工短缺”及“人力成本高企不下”的问题。企业若是长期新进率小于离职率,人员规模必然会不断萎缩,最终就会“无人可用”而倒闭破产。也正因如此,企业有必要建立一套有关人力资源流动的指标监测体系。这套体系,监测的内容应包括人力资源流动的水平以及人力资源流动的平衡性,监测的对象可以是全体员工,也可以是一些重要岗位或重点群体。
而鉴于成本的考虑,这套监测体系的建构,最好能基于既有的数据,而不需要投入额外的资源进行采集。如果能基于既有的数据,经过数据挖掘、统计分析技术来建构这样的指标监测体系,这项工作将更具有可操作性和应用价值。考虑到在企业各种类型的员工中,劳务派遣员工的人力资源流动水平更高。为此,本研究拟从该群体着手,分析该群体的人力资源流动水平及平衡状态,并积极探索相关指标背后的内涵及潜在的影响机制,如性别、代际等人口等变量对人力资源流动性的影响,以为企业开展人力资源流动性的管控提供决策依据。
二、研究方法
1、分析材料及数据挖掘步骤
为了实现上述研究目标,本研究以苏州地区某7、力资源公司为例。经该公司许可,本研究选取了该公司在苏州地区制造型企业八个劳务派遣项目,这八个劳务派遣项目自20XX年7月以来便存在,并延续至今。本研究选取了这八个项目自20XX年7月至20XX年3月期间合计21个月的员工花名册,并以此为分析材料。该公司提供的每个月份的员工花名册都包括了如下几个共同的字段信息:
①身份证号(以下简称ID);
②性别;
③入职时间;
④离职时间(未离职记录为“空”)。
根据这四个字段,并按如下步骤分析,可挖掘出如下一些数据信息:
第一,利用ID的唯一性,可合并21个月的数据,生成每个ID一行数据的文件。每行数据均包括:
①ID(身份证号);
②性别;
③入职时间;
④离职时间。
此外,根据ID,还可提取出“出生日期”这一变量,基于“出生日期”这一变量,确定出员工的“代际”信息(1=90后,2=90前)。
第二,利用“入职时间”和“离职时间”这两个字段的信息,可判断每个员工自人职以来,在每个月份中的工作状态。在每个月份中,都可用如下四个变量来表征员工的工作状态:
①新进员工(1=是,0=否),是“入职时间”为当月的员工;
②离职员工(1=是,0=否),是“离职时间”在当月的员工;
③月初在岗员工(1=是,0=否),是入职时间在本月第1天之前、而离职时间在当月第一天之后或值为空(20XX年3月31日仍在岗)的员工;
④月末在岗员工(1=是,0=否),是入职时间在本月最后1天之前、而离职时间在当月最后一天之后或值为空(20XX年3月31日仍在岗)的员工。鉴于统计期为21个月,按前述操作规则,重复21次,共获得21组(每月1组)员工的工作状态。
第三,分别以“全体员工”、“男性员工”、“女性员工”、“90后员工”(1990—1999年出生的员工)、“90前员工”(1990年前出生的员工)为分析对象,根据员工在每个月里的工作状态(是否为“新进员工”、“离职员工”、“月初在岗员工”和“月末在岗人员”),可分别统计出“全体员工”、“男性员工”、“女性员工”、“90后员工”、“90前员工”在21个月份中的新进人数、离职人数、月末在岗人数、月初在岗人数,并根据“离职率一离职人数/[(月末在岗人数+月末在岗人数)/2]”和“新进率一离职人数/[(月末在岗人数+月末在岗人数)/2]这两个公式,计算出“全体员工”、“男性员工”、“女性员工”、“90后员工”、“90前员工”在每+71份里的新进率和离职率。
2、样本特征
统计期初(20XX年7月1日)的在岗劳务派遣员工有2663人,经过21个月的人力资源流入与流出,到统计期末(20XX年3月31日)还剩在岗劳务派遣员521262人,员工净流失1401人,规模减少了。在21个月的统计期内,先后离职的劳务派遣员工有17562人,平均每月离职836人,加上期末在岗的劳务派遣员工1262人,本研究涉及到的劳务派遣员工(包括离职和在岗人员)合计18824人。
三、结果
1、人力资源流动水平的分析
离职率和新进率是反映人力资源流动水平的最主要指标。为了描述全体劳务派遣员工离职率与新进率的水平,并分析二者之间内在联系,本研究对这两组数据进行了描述性统计及相关样本t检验,结果显示(如表1所述):
①全体劳务派遣员工的离职率最小值为,最大值为,平均值为;
②全体劳务派遣员工的新进率的最小值为,最大值为,平均值为‰
③全体劳务派遣员工的离职率与新进率之间存在显著正相关(R=,p=);
④全体劳务派遣员工平均每月离职率与平均每月新进率相差个百分点(MD=),但这一差异未达到统计学意义上的显著性(t=0、707,df=20,p=)。
2、差异性比较
(1)人力资源流动水平在性别上的差异性比较
为了分析不同性别的劳务派遣员工在离职率、新进率上的水平差异及内在关系,本研究对男性、女性劳务派遣员工的离职率、新进率分别进行了描述性统计以及相关样本t检验。结果显示(如表2所示):
第一,男性劳务派遣员工的离职率最小值为33、0%,最大值为109、3%,平均值为47、1%;女性劳务派遣员工的离职率最小值为22、2%,最大值为55、3%平均值为34、4%;男性劳务派遣员工的离职率与女性劳务派遣员工的离职率之间存在显著正相关(R=0、757,p<0、001);男性劳务派遣员工平均每月的离职率与女性劳务派遣员工平均每月的离职率相差12、7个百分点(MD=12、7%),二者之间的差异达到了统计学意义上的显著性(t=5、225,df=20,p<0、001)。
第二,男性劳务派遣员工的新进率最小值为9、2%,最大值为116、0%,平均值为43、7%;女性劳务派遣员工的新进率最小值为6、2%,最大值为83、1%,平均值为37、0%;男性劳务派遣员工的新进率与女性劳务派遣员工的新进率之间存在显著正相关(R=0、942,p (2)人力资源流动水平在代际上的差异性比较 为了分析不同代际的劳务派遣员工在离职率、新进率上的'水平及内在联系,本研究对90后、90前劳务派遣员工的离职率、新进率分别进行了描述性统计以及相关样本t检验。结果显示(如表3所示): 第一,90后劳务派遣员工的离职率最小值为29、9%,最大值为89、1%,平均值为44、0‰90前劳务派遣员工最小值为21、3%,最大值为85、5%,平均值为37、0%;90后劳务派遣员工的离职率与90前劳务派遣员工的离职率之间存在显著正相关(R=0、791,p<0、001);90后劳务派遣员工平均每月离职率与90前劳务派遣员工平均每月离职率相差7、0个百分点(MD=7、O%),二者之间的差异达到了统计学意义上的显著性(t=3、438,df=20,P=0、003)。 第二,90后劳务派遣员工的新进率最小值为8、9%,最大值为103、7%,平均值为39、7%;90前劳务派遣员工新进率最小值为28、9%,最大值为103、7%,平均值为35、5%;90后劳务派遣员工的新进率与90前劳务派遣员工的新进率之间存在显著正相关(R=0、953,p<0、001);90后劳务派遣员工的新进率与90前劳务派遣员工的新进率相差4、2个百分点(MD=4、2%),二者之间的差异达到了统计学意义上的显著性(t=2、113,df=20,P=0、047)。 四、主要结论与讨论 根据上述的结果,可以概括出如下一些主要结论: 1、目前劳务派遣员工的人力资源流动水平高,基本呈现出“高流出”与“高流入”的态势 根据上述结果可以看到,在21个月中,劳务派遣员工的离职率最小值为29、2%,最大值为88、2%,平均值为42、1%,而新进率的最小值为9、3%,最大值为103、6%,平均值为38、5%。换言之,在低峰期时,每个月也有将近29、2%的人流失、9、3%的人流人,而在高峰期时,每个月可达到88、2%的人流失、103、6%的人流入。就以最低值为29、2%的离职率来看,企业往往也会觉得难以承受。如果没有人员的流入,29、2%的离职率意味着企业的员工,仅需3、425个月就会全部流失完;而以42、1%的平均离职率来计算,2、375个月就可能流失完所有的员工。这些数据充分反映了,目前劳务派遣员工的人力资源流动水平较高,换句话说,这一群体面临着严重的就业不稳定性问题。 2、离职率与新进率之间具有显著正相关 这意味着二者存在相伴相生的关系,企业旺盛的招工需求(高新进率),其背后可能存在着一个较高水平的离职率。近些年来,一到特定的时间点上(如每年的9、10月份,以及春节前后),一些沿海发达城市就会出现“用工短缺”的现象。很多媒体会将之归结为人口红利的殆尽——即人力资源市场不能提供足够的供给。事实上,导致“用工短缺”现象产生的原因,人力资源市场供给减少并不是最主要原因。最主要的原因还是企业的“用工需求”突然增大。“用工需求”的突然增大,无非两类原因。 一是企业订单增加或规模扩大 而另外一种情况就是企业因员工的“高离职率”而产生了大量的岗位空缺。企业要维持动态的、平衡的发展,就必然会在短时间内招聘大量的人。如果人力资源市场在短时间内不能提供充足的供给,“用工短缺”问题就会持续存在;如果人力资源市场在短时间内能够提供充足的供给,“用工短缺”问题就会得到缓解,但缓解的同时,也会伴随着较高的“新进率”。正如本研究上述结果显示,劳务派遣员工平均每月新进率为38、5%明显小于平均每月42、1%的离职率。这意味着,该劳务派遣机构目前在员工的招聘上,几乎全部都是为了补充人员的流失。 3、目前的人力资源流动呈现不平衡的趋势,人力资源流出略高于人力资源流入 尽管21个月中,平均每月离职率与平均每月新进率并不存在统计意义上的显著性差异,但是平均每个月3、6个百分点的差异,也不能忽视。若长此以往,该机构的劳务派遣员工规模必将逐步萎缩掉。事实上,这一趋势正在发生。该机构在21个月期间,7个项目上的劳务派遣员工的规模已经从最初的2663人萎缩到1262人,净流失了1401人,人员规模减少了52、6%。这对于以劳务派遣为主营业务的人力资源机构而言,这一趋势若持续下去,最终结局只能是项目终结、企业关门。而对于一个用工企业而言,如果新进率持续小于离职率,结果只有一个,就是企业持续“用工短缺”,并最终“无人可用”。反言之,如果企业不存在员工“高离职率”的问题,那么,“新进率”也不会那么高,而“用工短缺”问题自然就不会存在。当然,新进率略小于离职率,也可能是企业业务调整或转型升级的结果。比如,用工企业缩减了劳务派遣员工的用工规模,或者是企业通过转型升级提高了自动化生产水平或员工生产效率而减少了用工的需求。因此,当平均每月新进率小于平均每月离职率的时候,也要分析—下原因。如果不是因为这些因素,而是企业招聘需求旺盛,但自身或合作机构的招聘能力跟不上或吸引不到足够多员工的时候,企业就要格外警惕,及时提出因应策略。 4、性别因素和代际因素,对劳务派遣员工平均每月的离职率和新进率都有着显著的影响 男性员工相对女性员工、90后员工相对90前员工,有着更高水平的人力资源流动。从上述结果可以看出,男性劳务派遣员工的离职率、新进率都显著高于女性;而90后劳务派遣员工的离职率、新进率则高于90前。这一结论在一定程度上印证了人力资源实务工作者长久以来的印象——男性员工、90后员工更不稳定、更倾向于离职。导致男性员工相比女性员工更倾向于离职的原因可能有很多,比如,两性在自我概念、职业性格、职业兴趣和职业价值观等方面上的差异。而对于90后员工而言,则可能是因为初入职场,本身就处于一个职业尝试期。处在这个阶段的人,往往更倾向于不断更换工作以谋求更多的尝试、体验或经历。而“男性员工的新进率要高于女性”、“90后员工的新进率要高于90前”这两个结论则可能说明:目前的人力资源市场中,男性员工与90后员工相对比例较多。 目前,人力资源市场看似供需两旺,有企业大量招人,也有大量的人要找工作,但是这未必意味着区域范围内的人力资源市场就健康、可持续,或是经济回暖、欣欣向上的反应。这很可能意味着,目前区域范围内的人力资源市场更多处于一种内部流转、自我循环的状态。员工只是从本区域范围内的一家企业流出,然后又流入本区域范围内的另外一家企业,而企业新进的员工,也只是从另外一家企业流出的员工。于是,流出的男性员工越多,新进企业的男性员工也就越多;流出的90后员工越多,而新进企业的90后员工也就越多。这种内部人力资源市场的高速流转,转看似造就了旺盛的人力资源市场,但实则企业生存环境和员工就业环境恶化的一种征兆。 五、小结 通过上述分析可以发现,利用每个月的员工花名册,经过数据挖掘和统计分析,可以有效监测企业员工或重要员工群体的人力资源流动水平及平衡状态,同时也在一定程度上揭示了离职率与新进率之间的动态关系、内在联系,以及性别、代际因素对人力资源流动水平的影响。就本研究分析的劳务派遣员工这一群体而言,他们的人力资源流动呈现如下特点: 一是人力资源流动呈现出高流出与高流入的态势; 二是离职率与新进率之间具有显著正相关; 三是人力资源流动呈现不平衡的趋势;四是性别和代际因素,对离职率和新进率都有着显著影响。
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