陳玨 雷亞萍
摘 要:本文在文獻(xiàn)總結(jié)、問卷調(diào)查和訪談的基礎(chǔ)上,采用因子分析法,并結(jié)合了結(jié)構(gòu)方程模型確定各因素所占權(quán)重,根據(jù)模型參數(shù)對(duì)各因素間的關(guān)系進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析,最后得出影響陜西地區(qū)兵器類研究所人才流失的主要因素。
關(guān)鍵詞:兵器研究所;人才流失;影響因素;結(jié)構(gòu)方程模型
[中圖分類號(hào)]:F272.92 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]:A
[文章編號(hào)]:1002-2139(2014)-02--02
一、引言
兵器研究所肩負(fù)著為我國(guó)軍隊(duì)研制先進(jìn)、優(yōu)良武器裝備的重要任務(wù)和使命,它屬于智力主導(dǎo)的一種特殊的組織機(jī)構(gòu)。而兵器類研究是的人才都是經(jīng)過長(zhǎng)期的科研和生產(chǎn)實(shí)踐造就的特殊人才,如何采取有效的措施來降低人才流失率,已成為了兵器類研究所必須要高度重視的問題。本文選取陜西地區(qū)部分研究所技術(shù)人才、管理人才等作為研究對(duì)象,在文獻(xiàn)分析、調(diào)研訪談及發(fā)放問卷的基礎(chǔ)上,結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型來確定最終影響兵器類研究所人才流失的主要因素,并根據(jù)數(shù)據(jù)本身的信息通過統(tǒng)計(jì)分析的方法,找到影響兵器類研究人才流失的主要因素。
二、兵器類研究所人才流失因素分析
本文主要采用因子分析法結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型來找出影響兵器類研究所人才流失的主要因素。由于本研究要求的樣本較多,面對(duì)大量的數(shù)據(jù)尤其是數(shù)據(jù)項(xiàng)目較多的時(shí)候,分別分析各組數(shù)據(jù)過程很繁瑣。因子分析法能很好地涵蓋原始數(shù)據(jù)的各個(gè)項(xiàng),同時(shí)將分析過程簡(jiǎn)化為因子項(xiàng)的分析。而結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)樣本數(shù)量的要求較高,在一般企業(yè)分析人才流失因素中的應(yīng)用并不多,但軍工科研單位的規(guī)模較大,管理人員、科研人員和生產(chǎn)人員都較多,基本上符合模型應(yīng)用的要求,因此,它可以有效避免人為主觀因素的影響,用結(jié)構(gòu)方程模型確定其人才流失因素的權(quán)重是切實(shí)可行的。
1.因子分析
本次調(diào)研主要確定陜西地區(qū)兵器類研究所范圍,共發(fā)放問卷500份,收回問卷356份,問卷回收率為71.20%,其中有效問卷為269份,問卷有效率為75.56%。
計(jì)算各個(gè)維度的均值,以得到的均值進(jìn)行不同維度之間的相關(guān)分析,相關(guān)性分析結(jié)果見表1,從表中可見本次調(diào)查對(duì)象與離職因素相關(guān)的指標(biāo)有薪酬福利、科研創(chuàng)新和逆向情緒,其中科研創(chuàng)新和薪酬福利均與離職意向呈負(fù)相關(guān)。
表1 相關(guān)分析結(jié)果
離職意向 工作滿意度 薪酬福利 自身工作能力 發(fā)展空間 企業(yè)文化 外部環(huán)境 科研創(chuàng)新 逆向情緒
離職意向 1
工作滿意度 .023 1
薪酬福利 -.165
* .127
* 1
自身工作能力 -.055 .248
** .298
** 1
發(fā)展空間 -.042 .099 .199
** .114 1
企業(yè)文化 .001 -.026 .149
* .061 .083 1
外部環(huán)境 .029 .273
** .224
** .051 .174
** -.165
** 1
科研創(chuàng)新 -.120
* -.279
** .051 -.205
** .137
* .017 -.007 1
逆向情緒 .282
** .125* .164
** -.090 -.168
** -.057 .125
* -.149
* 1
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
對(duì)不同調(diào)查情況的個(gè)人水平間進(jìn)行其離職意向的t檢驗(yàn)或者方差分析,分析結(jié)果如下:
從表中可見離職意向在性別組之間的差異是不顯著的,說明不同的性別其離職意向的得分是一致的;而不同年齡組之間的離職意向的差別是顯著的,其中年齡越小,其離職意向越高,這也主要是因?yàn)槟挲g小者比較在意自己的工作感受和個(gè)人向往;不同工齡組的離職意向的差別是不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的;而不同職務(wù)組的離職意向的差別是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的,職務(wù)高者其離職意向越高,這可能是因?yàn)槁殑?wù)高者其承受的責(zé)任和壓力均較大,而軍工行業(yè)涉及保密,職務(wù)高者其接觸的秘密東西多,保密任務(wù)重,另外的原因可能是因?yàn)楦呗殑?wù)者向往更高的職務(wù);不同學(xué)歷組和婚姻組的離職意向的差別均不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
以離職意向作為因變量,以基本信息和其他各個(gè)維度作為自變量進(jìn)行多元線性回歸分析,分析結(jié)果見表2,從表中可見在考慮了多個(gè)因素的共同影響的情況下對(duì)離職意向的影響具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)有年齡、職務(wù)、科研創(chuàng)新和逆向思維四個(gè)變量。其中職務(wù)和科研創(chuàng)新對(duì)離職意向的影響是負(fù)向的。
表2 多元線性回歸結(jié)果
變量 Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. 95.0% CI
B SE Beta
(Cons
tant) 2.680 .751 3.567 .000 1.200 4.159
性別 .004 .106 .002 .033 .974 -.206 .213
年齡 .157 .085 .185 2.161 .044 .009 .324
工齡 -.041 .080 -.043 -.512 .609 -.198 .116
職務(wù) -.183 .069 -.160 -2.663 .008 -.318 -.048
學(xué)歷 .104 .062 .105 1.691 .092 -.017 .226
婚姻狀況 -.092 .079 -.083 -1.161 .247 -.249 .064
工作滿意度
.101
.082
.084
1.234
.218
-.060
.262
薪酬福利 -.125 .079 -.109 -1.581 .115 -.281 .031
自身工作能力
.004
.077
.003
.047
.963
-.148
.155
發(fā)展空間 -.051 .076 -.043 -.670 .503 -.200 .099
企業(yè)文化 .020 .084 .015 .233 .816 -.145 .184
外部環(huán)境 .029 .082 .023 .348 .728 -.133 .190
科研創(chuàng)新 -.203 .079 -.168 2.573 .011 -.359 -.048
逆向情緒 .145 .073 .120 1.998 .047 .002 .288
2.結(jié)構(gòu)方程分析
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程的建立,各個(gè)維度的標(biāo)示作為潛變量,其所對(duì)應(yīng)的觀測(cè)變量作為顯變量,建立結(jié)構(gòu)模型。見圖1
圖1模型運(yùn)行圖(標(biāo)化)
2.1構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型
模型適配度結(jié)果見表3,從表中可見模型適配度指標(biāo)符合模型適配度的要求,說明模型是合適的。
表3 初始模型適配度指標(biāo)
χ2/df RMSEA NFI TLI CFI GFI AGFI PGFI
3.482 0.090 0.835 0.876 0.875 0.801 0.731 0.709
2.2模型參數(shù)分析
在結(jié)構(gòu)方程模型的分析結(jié)果見表4,從表中可見各潛變量對(duì)離職意向的影響具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性的分別有逆向情緒和科研創(chuàng)新,其中科研創(chuàng)新對(duì)工作滿意度的應(yīng)先格式正向有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的。根據(jù)標(biāo)化回歸系數(shù)的可見對(duì)離職意向的影響中科研創(chuàng)新的影響是最大的,其次為逆向情緒,其次為薪酬福利、發(fā)展空間等指標(biāo)。
表4 結(jié)構(gòu)方程分析結(jié)果
Estimate
S.E.
C.R.
P Standardized Regression Weights
自身工作能力<---薪酬福利
0.325
0.059
5.484
*** 0.335
工作滿意度<---科研創(chuàng)新
0.29
0.062
4.661
***
0.281
離職意向<---企業(yè)文化
0.05
0.082
0.614
0.539
0.039
離職意向<---發(fā)展空間
0.075
0.076
-0.987
0.324
0.062
離職意向<---外部環(huán)境
0.034
0.087
0.391
0.696
0.025
離職意向<---自身工作能力
0.002
0.071
0.034
0.973
0.002
離職意向<---工作滿意度
0.083
0.073
1.143
0.253
0.074
離職意向<---逆向情緒
0.104
0.053
1.997
0.042
0.127
離職意向<---薪酬福利
0.087
0.069
-1.262
0.207
0.084
離職意向<---科研創(chuàng)新
0.187
0.076
-2.457
0.014
0.160
三、結(jié)論
從分析中不難看出,影響兵器類研究所人才流失的主要因素有薪酬福利、自身工作能力、發(fā)展空間、企業(yè)文化、外部環(huán)境、科研創(chuàng)新、逆向情緒以及工作滿意度這八項(xiàng)。其中科研創(chuàng)新是對(duì)人才流失影響是最大的,其次為逆向情緒,再次為薪酬福利、發(fā)展空間等因素。兵器類研究所應(yīng)有效的調(diào)動(dòng)人才的積極性,優(yōu)化科研氛圍,有效地推動(dòng)科研單位目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。
參考文獻(xiàn):
[1]Frankas,A.J:Tetrick,L E.A.Three—wave Longitudinal Analysis the Causal Ordering of Satisfaction and Commitment on Turnover Decision[J].Journal of applied Psychology,2009:56
[2]田怡,張明親. 軍工企業(yè)科技人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建[J]. 商場(chǎng)現(xiàn)代化,2007,(08):79-80.
[3]杜亞娟,鄭廣平,雷亞萍. 軍工科研單位中層管理者績(jī)效考核指標(biāo)體系設(shè)計(jì)[J]. 現(xiàn)代商業(yè),2009,36:150-152.
[4]田怡,張明親. 軍工企業(yè)科技人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及實(shí)證研究[J]. 科技管理研究,2007,(10):92-94.
摘 要:本文在文獻(xiàn)總結(jié)、問卷調(diào)查和訪談的基礎(chǔ)上,采用因子分析法,并結(jié)合了結(jié)構(gòu)方程模型確定各因素所占權(quán)重,根據(jù)模型參數(shù)對(duì)各因素間的關(guān)系進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析,最后得出影響陜西地區(qū)兵器類研究所人才流失的主要因素。
關(guān)鍵詞:兵器研究所;人才流失;影響因素;結(jié)構(gòu)方程模型
[中圖分類號(hào)]:F272.92 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]:A
[文章編號(hào)]:1002-2139(2014)-02--02
一、引言
兵器研究所肩負(fù)著為我國(guó)軍隊(duì)研制先進(jìn)、優(yōu)良武器裝備的重要任務(wù)和使命,它屬于智力主導(dǎo)的一種特殊的組織機(jī)構(gòu)。而兵器類研究是的人才都是經(jīng)過長(zhǎng)期的科研和生產(chǎn)實(shí)踐造就的特殊人才,如何采取有效的措施來降低人才流失率,已成為了兵器類研究所必須要高度重視的問題。本文選取陜西地區(qū)部分研究所技術(shù)人才、管理人才等作為研究對(duì)象,在文獻(xiàn)分析、調(diào)研訪談及發(fā)放問卷的基礎(chǔ)上,結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型來確定最終影響兵器類研究所人才流失的主要因素,并根據(jù)數(shù)據(jù)本身的信息通過統(tǒng)計(jì)分析的方法,找到影響兵器類研究人才流失的主要因素。
二、兵器類研究所人才流失因素分析
本文主要采用因子分析法結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型來找出影響兵器類研究所人才流失的主要因素。由于本研究要求的樣本較多,面對(duì)大量的數(shù)據(jù)尤其是數(shù)據(jù)項(xiàng)目較多的時(shí)候,分別分析各組數(shù)據(jù)過程很繁瑣。因子分析法能很好地涵蓋原始數(shù)據(jù)的各個(gè)項(xiàng),同時(shí)將分析過程簡(jiǎn)化為因子項(xiàng)的分析。而結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)樣本數(shù)量的要求較高,在一般企業(yè)分析人才流失因素中的應(yīng)用并不多,但軍工科研單位的規(guī)模較大,管理人員、科研人員和生產(chǎn)人員都較多,基本上符合模型應(yīng)用的要求,因此,它可以有效避免人為主觀因素的影響,用結(jié)構(gòu)方程模型確定其人才流失因素的權(quán)重是切實(shí)可行的。
1.因子分析
本次調(diào)研主要確定陜西地區(qū)兵器類研究所范圍,共發(fā)放問卷500份,收回問卷356份,問卷回收率為71.20%,其中有效問卷為269份,問卷有效率為75.56%。
計(jì)算各個(gè)維度的均值,以得到的均值進(jìn)行不同維度之間的相關(guān)分析,相關(guān)性分析結(jié)果見表1,從表中可見本次調(diào)查對(duì)象與離職因素相關(guān)的指標(biāo)有薪酬福利、科研創(chuàng)新和逆向情緒,其中科研創(chuàng)新和薪酬福利均與離職意向呈負(fù)相關(guān)。
表1 相關(guān)分析結(jié)果
離職意向 工作滿意度 薪酬福利 自身工作能力 發(fā)展空間 企業(yè)文化 外部環(huán)境 科研創(chuàng)新 逆向情緒
離職意向 1
工作滿意度 .023 1
薪酬福利 -.165
* .127
* 1
自身工作能力 -.055 .248
** .298
** 1
發(fā)展空間 -.042 .099 .199
** .114 1
企業(yè)文化 .001 -.026 .149
* .061 .083 1
外部環(huán)境 .029 .273
** .224
** .051 .174
** -.165
** 1
科研創(chuàng)新 -.120
* -.279
** .051 -.205
** .137
* .017 -.007 1
逆向情緒 .282
** .125* .164
** -.090 -.168
** -.057 .125
* -.149
* 1
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
對(duì)不同調(diào)查情況的個(gè)人水平間進(jìn)行其離職意向的t檢驗(yàn)或者方差分析,分析結(jié)果如下:
從表中可見離職意向在性別組之間的差異是不顯著的,說明不同的性別其離職意向的得分是一致的;而不同年齡組之間的離職意向的差別是顯著的,其中年齡越小,其離職意向越高,這也主要是因?yàn)槟挲g小者比較在意自己的工作感受和個(gè)人向往;不同工齡組的離職意向的差別是不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的;而不同職務(wù)組的離職意向的差別是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的,職務(wù)高者其離職意向越高,這可能是因?yàn)槁殑?wù)高者其承受的責(zé)任和壓力均較大,而軍工行業(yè)涉及保密,職務(wù)高者其接觸的秘密東西多,保密任務(wù)重,另外的原因可能是因?yàn)楦呗殑?wù)者向往更高的職務(wù);不同學(xué)歷組和婚姻組的離職意向的差別均不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
以離職意向作為因變量,以基本信息和其他各個(gè)維度作為自變量進(jìn)行多元線性回歸分析,分析結(jié)果見表2,從表中可見在考慮了多個(gè)因素的共同影響的情況下對(duì)離職意向的影響具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)有年齡、職務(wù)、科研創(chuàng)新和逆向思維四個(gè)變量。其中職務(wù)和科研創(chuàng)新對(duì)離職意向的影響是負(fù)向的。
表2 多元線性回歸結(jié)果
變量 Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. 95.0% CI
B SE Beta
(Cons
tant) 2.680 .751 3.567 .000 1.200 4.159
性別 .004 .106 .002 .033 .974 -.206 .213
年齡 .157 .085 .185 2.161 .044 .009 .324
工齡 -.041 .080 -.043 -.512 .609 -.198 .116
職務(wù) -.183 .069 -.160 -2.663 .008 -.318 -.048
學(xué)歷 .104 .062 .105 1.691 .092 -.017 .226
婚姻狀況 -.092 .079 -.083 -1.161 .247 -.249 .064
工作滿意度
.101
.082
.084
1.234
.218
-.060
.262
薪酬福利 -.125 .079 -.109 -1.581 .115 -.281 .031
自身工作能力
.004
.077
.003
.047
.963
-.148
.155
發(fā)展空間 -.051 .076 -.043 -.670 .503 -.200 .099
企業(yè)文化 .020 .084 .015 .233 .816 -.145 .184
外部環(huán)境 .029 .082 .023 .348 .728 -.133 .190
科研創(chuàng)新 -.203 .079 -.168 2.573 .011 -.359 -.048
逆向情緒 .145 .073 .120 1.998 .047 .002 .288
2.結(jié)構(gòu)方程分析
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程的建立,各個(gè)維度的標(biāo)示作為潛變量,其所對(duì)應(yīng)的觀測(cè)變量作為顯變量,建立結(jié)構(gòu)模型。見圖1
圖1模型運(yùn)行圖(標(biāo)化)
2.1構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型
模型適配度結(jié)果見表3,從表中可見模型適配度指標(biāo)符合模型適配度的要求,說明模型是合適的。
表3 初始模型適配度指標(biāo)
χ2/df RMSEA NFI TLI CFI GFI AGFI PGFI
3.482 0.090 0.835 0.876 0.875 0.801 0.731 0.709
2.2模型參數(shù)分析
在結(jié)構(gòu)方程模型的分析結(jié)果見表4,從表中可見各潛變量對(duì)離職意向的影響具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性的分別有逆向情緒和科研創(chuàng)新,其中科研創(chuàng)新對(duì)工作滿意度的應(yīng)先格式正向有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的。根據(jù)標(biāo)化回歸系數(shù)的可見對(duì)離職意向的影響中科研創(chuàng)新的影響是最大的,其次為逆向情緒,其次為薪酬福利、發(fā)展空間等指標(biāo)。
表4 結(jié)構(gòu)方程分析結(jié)果
Estimate
S.E.
C.R.
P Standardized Regression Weights
自身工作能力<---薪酬福利
0.325
0.059
5.484
*** 0.335
工作滿意度<---科研創(chuàng)新
0.29
0.062
4.661
***
0.281
離職意向<---企業(yè)文化
0.05
0.082
0.614
0.539
0.039
離職意向<---發(fā)展空間
0.075
0.076
-0.987
0.324
0.062
離職意向<---外部環(huán)境
0.034
0.087
0.391
0.696
0.025
離職意向<---自身工作能力
0.002
0.071
0.034
0.973
0.002
離職意向<---工作滿意度
0.083
0.073
1.143
0.253
0.074
離職意向<---逆向情緒
0.104
0.053
1.997
0.042
0.127
離職意向<---薪酬福利
0.087
0.069
-1.262
0.207
0.084
離職意向<---科研創(chuàng)新
0.187
0.076
-2.457
0.014
0.160
三、結(jié)論
從分析中不難看出,影響兵器類研究所人才流失的主要因素有薪酬福利、自身工作能力、發(fā)展空間、企業(yè)文化、外部環(huán)境、科研創(chuàng)新、逆向情緒以及工作滿意度這八項(xiàng)。其中科研創(chuàng)新是對(duì)人才流失影響是最大的,其次為逆向情緒,再次為薪酬福利、發(fā)展空間等因素。兵器類研究所應(yīng)有效的調(diào)動(dòng)人才的積極性,優(yōu)化科研氛圍,有效地推動(dòng)科研單位目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。
參考文獻(xiàn):
[1]Frankas,A.J:Tetrick,L E.A.Three—wave Longitudinal Analysis the Causal Ordering of Satisfaction and Commitment on Turnover Decision[J].Journal of applied Psychology,2009:56
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