互联网企业科技岗位知识型员工流失的影响因素分析

互联网企业科技岗位知识型员工流失的影响因素分析目录TOC\o"1-3"\h\u247761.引言 5268271.2研究内容 6198271.3研究意义 7109641.3.1理论意义 7113451.3.2现实意义 7266061.4研究方法 835921.5论文的创新点 813642.研究现状 8177512.1员工流失的现状 9111502.2员工流失的内外部原因分析 9323442.3在不同视角下对知识型员工流失的问题进行探讨 10197402.4从不同方面对知识型员工流失问题提出解决对策 10176882.5目前研究存在的不足 11172133.理论基础 1176063.1马斯洛需求层次理论 12148513.2双因素理论 1288653.3概念界定 13118133.3.1互联网企业 134373.3.2知识型员工 1446393.4互联网企业科技岗位的特点 15141443.5互联网企业科技岗位知识型员工的特点 1575934.互联网企业科技岗位知识型员工流失影响因素理论分析 1677414.1Price-Mueller(2000)模型 1685854.2研究假设 18264294.2.1价值感与离职倾向 18192734.2.2职业发展与离职倾向 19214704.2.3工作性质与离职倾向 19244164.2.4工作软环境与离职倾向 20170935.实证研究设计 20260545.1问卷设计 20144375.2问卷的回收和统计 21256175.3实证研究方法 21130956.数据分析 22229196.1描述性分析 22198856.2信度检验 2353336.3因子分析 2321156.3.1效度检验 24307806.3.2探索性因子分析 2468406.4相关性分析 27103636.5回归分析 29312946.6研究结论 30173457.互联网企业科技岗位知识型员工流失的对策与建议 32232947.1培训方面 32269837.2员工关系方面 32295637.3薪酬方面 33246457.4分配公平性方面 33143417.5晋升机会方面 33227477.6工作参与度方面 34140238.研究局限与展望 3429099参考文献 3616690致谢 386005附录1互联网企业科技岗位知识型员工流失影响因素调查 39摘要：互联网企业的核心资产不仅仅是技术和硬件，更是人才。知识型员工，特别是那些在技术、研发、设计和创新领域具有专业知识和经验的员工，即科技岗位员工，对企业的创新和竞争力起着至关重要的作用。然而，尽管互联网企业在吸引人才方面投入了大量资源，但员工流失一直是互联网行业的一项普遍问题。因此，针对这一现象，本文基于文献综述法、问卷调查法、定量分析法，分析影响互联网企业科技岗位知识型员工流失的因素。研究发现，培训、分配公平性、薪酬、晋升机会、员工关系、工作参与度对离职倾向有显著影响。其中，培训对员工离职的影响更大，其次是员工关系。最后，本文从员工流失的培训、分配公平性、薪酬、晋升机会、员工关系、工作参与度这几个方面为企业降低员工流失率提供对策和建议。关键词：互联网企业；科技岗位；知识型员工；员工流失1.引言1.1选题背景在过去的十几年中，随着信息技术的快速发展和互联网的普及，互联网行业逐渐成为全球经济的引擎之一。这个行业以其创新性、高速发展和激烈的竞争而闻名，吸引了大量的知识型人才。然而，正是这个行业的特殊性质，也使得互联网企业面临了一系列独特的人才管理挑战。尽管互联网企业在吸引人才方面投入了大量资源，但员工流失一直是互联网行业的一项普遍问题。由于行业内的高度流动性和竞争激烈，科技岗位知识型员工更容易受到其他企业的引诱，选择离开原雇主。在这一背景下，研究互联网企业科技岗位知识型员工流失的影响因素成为一项迫切的任务。了解这些因素不仅有助于企业预防人才流失，提高员工满意度，还有助于建立更加稳健和具有竞争力的人才管理策略。在互联网时代，适应和应对这些挑战将对企业的可持续发展产生深远的影响。1.2研究内容本文主要通过研究互联网企业科技岗位知识型员工流失问题，通过理论结合实际，以相关人力资源管理理论为基础，运用问卷调查法，寻找出科技岗位员工流失的主要原因以及解决对策，并进行归纳和总结。本文包含以下七个部分：引言：简要介绍了本文的选题背景、研究内容、研究意义和研究方法以及论文的创新点。第二部分，研究现状：简要说明了科技岗位知识型员工流失的现状，以及本文所应用的基本理论、互联网企业的定义，以及知识型员工和互联网企业知识型员工的特点。第三部分，理论基础：简要介绍了本文所应用的基本理论。第四部分，互联网企业科技岗位知识型员工流失影响因素的理论分析：对本文所应用的理论模型进行了阐述，并解释了使用该模型的原因。第五部分，实证研究设计：设计调查问卷，主要是对互联网企业科技岗位在职员工进行满意度的问卷调查，了解员工对公司内部的看法。第六部分，数据分析：对问卷调查的结果进行分析总结，从而探究问题的成因。第七部分，互联网企业科技岗位知识型员工流失的建议与对策：根据研究论述提出相应的管理对策。第八部分，研究局限与展望：指出本文的不足之处，并展望未来。图1所示为本文的研究框架。图1研究框架1.3研究意义1.3.1理论意义一是深化对知识型员工流失的理解。通过对互联网企业科技岗位知识型员工流失影响因素的研究，可以深化对这一现象的理论认识。理论框架的建立有助于解剖员工流失的复杂性，揭示其中的内在机制，为进一步的研究提供理论支持。二是拓展人才管理理论。互联网企业科技岗位知识型员工流失问题在一定程度上挑战了传统的人才管理理论。研究可以为人才管理理论的拓展提供实证基础，使理论更贴近实际情境，帮助企业更好地应对新时代的人才管理挑战。三是促进组织行为研究。研究互联网企业知识型员工流失有助于深入了解组织内部行为和动态。理论的构建和验证将为组织行为学等相关领域提供新的案例和实证材料，推动组织行为研究的进一步发展。1.3.2现实意义一是提高企业员工留存率。通过深入了解科技岗位知识型员工流失的原因，有针对性地制定和优化人才管理策略，企业就可以提升员工的职业满意度，降低流失率，确保核心人才的留存。二是优化招聘和培训策略。了解流失原因有助于企业更准确地识别适合自身发展的人才，优化招聘策略。同时，对员工流失原因的分析也能指导企业制定更有效的培训计划，提升员工的技能水平和职业发展空间，增强员工的忠诚度和留存率。三是提高企业竞争力。通过了解他们流失的原因，企业可以优化工作环境和福利待遇，留住关键技术人才，提升企业的技术竞争力和市场地位。四是促进人力资源管理的科学化。通过对科技岗位知识型员工流失的实证研究，可以为人力资源管理提供科学依据，推动管理决策的科学化和精准化。在实践中，这有助于提高人力资源管理的效益和精度。1.4研究方法文献综述：对互联网企业科技岗位知识型员工流失的相关文献进行系统综述，并将这些资料汇总和分析，以便为本文的研究奠定基础。问卷调查法：通过问卷调查，收集互联网企业科技岗位知识型员工的主观意见和体验，以量化员工流失的具体情况和原因。数据分析法：利用SPSS27.0.1进行数据分析，包括信度、效度、因子、相关性和回归分析，目的是找出关键的影响因素，并量化它们对员工流失的影响程度。1.5论文的创新点结合互联网行业特点，探索互联网企业科技岗位知识型员工的特点；将研究对象聚焦在科技岗位的知识型员工上，将影响因素聚焦在组织层面上，探究哪些影响因素对科技岗位知识型员工流失的影响更显著；采用实证研究方法，基于员工特点和工作性质分析影响因素的具体作用；提出针对互联网科技岗位知识型员工流失问题的具体建议和措施。2.研究现状通过CNKI文献检索，以“员工流失”为主题的文献共有5457篇，其中期刊论文2537篇，硕博论文2789篇。当将“员工流失”与“知识型”主题结合时，共有305篇文献，其中硕博论文224篇，期刊论文305篇。而当将“知识型员工流失”与“互联网企业”主题结合时，共有7篇文献，其中硕博论文7篇，期刊论文0篇。经过分类分析，互联网企业科技岗位知识型员工流失的影响因素主要从以下几个维度进行研究:2.1员工流失的现状在当下竞争激烈的人才市场环境下，员工流失已然成为众多组织所共同面临的一项重大挑战。不仅仅是失去了人才，更重要的是失去了经验和知识，给组织带来了不小的损失。员工流失可能由于各种因素造成，包括不满意的工作环境、缺乏职业发展机会、薪酬福利不符合期望、以及不良的管理和领导等。这些因素的存在可能导致员工流失，从而影响组织的稳定性和发展。李韶希（2022）提出，在目前国家整体经济增速放缓的情况下，各方都需重视劳动力市场的平稳发展和运作。随着全球经济一体化和科技发展的浪潮，科技和人才竞争变得更加激烈。这使得员工在不同地区、不同行业之间的流动成为一种常态。随之而来的员工频繁流动，引发了高流失率的问题，这在当下日益显著。政府、企业以及个人都应当认识到这一点，并采取相应的措施来应对，以确保劳动力市场的稳定运行REF_Ref30368\r\h[9]。邢颖君（2019）提出，随着互联网大数据时代的到来，我国信息网络科技蓬勃发展。2015年7月，《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》由国务院推出，重点推行“网络强国”和“互联网+”战略的实施。此举激发了全国各地“大众创业，万众创新”之热潮，促使各类互联网公司如雨后春笋般蓬勃发展，态势喜人。。随之而来的是互联网行业市场规模的不断扩大，带来了激烈的市场竞争，尤其是在技术人才方面。互联网技术人才需求量急剧增加，但供给量远远满足不了行业发展的需求，导致各企业之间展开了激烈的人才争夺战。这种竞争加剧了中小型互联网企业技术人才的频繁流动，也加剧了技术人才的流失现象，使得这一问题日益严重化REF_Ref30433\r\h[6]。2.2员工流失的内外部原因分析一些研究文献分析员工流失的内外部原因时，考虑到了组织内部和外部的各种因素。内部因素可能包括管理不善、领导风格不合适、缺乏晋升机会、薪酬福利不足以及工作压力过大等。这些因素直接影响员工的工作体验和满意度，从而增加了他们离职的可能性。而外部因素则可能涉及行业竞争激烈、市场变化快速、人才供应不足等情况，这些因素也会对员工的离职倾向产生影响。李兴（2019）的研究指出，社会环境对于企业人才流失影响显著。举例而言，不同行业背景下的企业，其职业稳定性亦有所差异。此外，经济发展水平亦对企业人才流失产生一定影响，尽管此影响并非单纯线性关系所能概括。此外，企业的地理位置、周边环境的卫生情况以及教育条件等因素也可能会影响员工的留存情况。人均生活水平和生活质量决定了个人对工作报酬的预期，从而影响了员工对工作的满意度和留存意愿。此外，社会的就业压力和失业率通常与人员流失呈反比关系。因此，企业在管理人员流失时需要考虑社会环境因素的综合影响，以制定更有效的人才留存策略REF_Ref30492\r\h[10]。杨炘（2023）指出，根据March和Simon提出的员工离职模型以及基于该模型建立的Price离职动因模型，通过深入分析，我们可得知员工对当前工作的满意程度乃是影响其流失的关键要素。当员工对现有工作感到不满意时，就会产生离职的意愿。因此，通过分析在职员工的工作满意度，我们可以确定影响员工流失可能性的因素，从而制定相应的对策和措施，以避免人才流失REF_Ref30525\r\h[7]。2.3在不同视角下对知识型员工流失的问题进行探讨知识型员工的流失对组织可能带来的影响远不止于失去一个员工，而是可能失去大量宝贵的知识资产和经验。因此，在探讨知识型员工流失问题时，从不同的视角来审视这个问题可以提供更加全面的理解。吕彦卓（2023）基于知识型员工的离职分析，通常以马斯洛的需求层次理论为基础，将员工的需求发展作为分析的导向，以区分不同层次的离职原因。研究者如Rousseau等人通过对心理契约的深入研究，将心理契约细化为交易型、关系型及发展型三重视角。他们将这三种心理契约视角与马斯洛的需求层次结合起来，分析知识型员工离职的主要原因REF_Ref30577\r\h[11]。邵瑶（2018）指出，工作嵌入被证实是离职倾向的重要前因变量和中介变量，其预测力在医院、零售、制造、金融等各行业的研究中都得到了验证。然而，针对工作嵌入在中国的研究尚不充分，尤其是针对特定员工群体的研究较为缺乏。同时，关于工作嵌入各维度对离职的预测机制存在着许多不同的观点，需要更多学者在未来进行深入研究REF_Ref30619\r\h[12]。2.4从不同方面对知识型员工流失问题提出解决对策在提出对知识型员工流失问题的解决对策时，从多个方面审视可提供更全面理解。组织管理层可通过重视知识管理、提供发展机会等方式减少流失；人力资源部门则应优化薪酬福利、关注员工福祉；员工个人发展方面，提供个性化职业规划和培训支持是关键。综合而言，多角度对策有助于降低流失率，确保组织稳定发展。周学洋（2022）指出，可以通过优化薪酬福利待遇来吸引和留住员工，同时重塑公司文化，提升公司的凝聚力，使员工感到更有归属感。明确的晋升通道可以满足员工对自身职业发展的需求，同时营造一个合适的工作氛围，有助于降低员工的工作压力。另外，建立完善的培训体系也是关键，帮助员工提升技能，增强工作能力REF_Ref30672\r\h[5]。赵蕊（2023）提出，企业应该主动适应环境变化，积极进行转型，以提高竞争力。这包括改进招聘体系，确保吸引到优秀人才；制定合理的薪酬福利和激励计划来激发员工的工作热情；同时，建立健全的员工培训系统，持续提升员工的专业技能水平；拓宽员工的晋升渠道，让员工有更多发展的空间和机会。同时，强化企业文化建设，营造积极进取的工作氛围，以增强员工对企业的认同感。关注员工的心理健康，并在需要时提供及时的心理干预和支持。在招聘环节，预先识别和解决潜在问题，有效管控各种可能的不确定因素REF_Ref30724\r\h[8]。2.5目前研究存在的不足国内对于员工离职意向影响因素的研究还相对较为零散，未形成体系，依旧存在着不足之处：局限性的样本和范围：一些研究可能受限于特定地区或特定类型的互联网企业，因此结果的普适性可能受到影响。研究的样本也可能过于局限，无法充分代表整个互联网产业的多样性。时间因素的忽视：一些研究可能缺乏对员工流失的时间因素的深入分析。长期的观察和研究可以提供更深入的理解，包括员工在职业生涯中的不同阶段面临的影响因素。对于新兴趋势的不足：互联网产业在不断发展，新兴趋势如远程工作、数字化转型等对员工留存可能产生新的影响。一些研究可能没有充分考虑这些新兴趋势对员工流失的潜在影响。个体差异的忽视：不同知识型员工有不同的需求和动机，但一些研究可能未充分考虑个体差异。因此，研究结论可能不适用于所有类型的知识型员工。3.理论基础3.1马斯洛需求层次理论马斯洛的需求层次理论是心理学家亚伯拉罕·马斯洛提出的一种理论框架，用于解释人类的动机和行为。该理论将人类的需求划分为五个层次，按照优先级从低到高依次为生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求。马斯洛认为，只有满足了一个层次的需求，人们才会追求更高层次的需求。这一理论强调了人类在满足基本生存需求后，会寻求更高层次的心理需求，如社交认同和自我实现。1943年马斯洛指出，人们需要动力实现某些需要，有些需求优先于其他需求REF_Ref14493\r\h[3]。见下图2。图2马斯洛需求层次理论这个理论表明，员工需求的把握乃激励机制有效运行之根本。鉴于员工需求在组织间、时期间及组织内部员工间均呈现差异性，且时常发生变动，管理者务必定期展开调研与洞察，旨在明确员工尚未满足之需求。继而，根据实际需求精准施策，以提供针对性激励措施，进而有效减少员工流失现象。3.2双因素理论双因素理论（TwoFactorTheory），又称“激励——保健理论”，是由弗雷德里克·赫兹伯格于1959年提出的管理学理论，用于解释员工满意度和工作动机。该理论将工作环境因素分为两类：满意度因素和不满意度因素。满意度因素包括工作本身的内容、工作成就、认可、责任感和成长机会等，而不满意度因素（即保健因素）则包括工作条件、工资、人际关系和管理政策等。赫兹伯格认为，满意度因素能够激发员工的内在动机，而不满意度因素则主要影响员工的工作满意度，但不会增加他们的工作动机。因此，要提高员工的工作动机和满意度，管理者不仅需要关注解决不满意度因素，还需要注重提升满意度因素。这些因素如果得到满足，可以使人产生很大的激励，若得不到满足，也不会像不满意因素那样产生不满情绪REF_Ref14709\r\h[4]。见下图3。图3双因素理论模型3.3概念界定3.3.1互联网企业互联网企业是指以互联网技术为基础，利用互联网平台进行商业活动和服务提供的企业。这些企业通常利用互联网作为主要的商业模式和经营渠道，包括在线零售、电子商务、互联网金融、社交媒体、在线教育、云计算、软件开发等领域。互联网企业的特点包括高度依赖互联网基础设施、强调信息技术的创新和应用、注重用户体验和数据驱动的运营模式。随着互联网的发展，互联网企业在全球范围内不断涌现，成为推动经济发展和社会变革的重要力量。互联网企业是指主要依赖互联网技术和网络基础设施，以提供在线服务、产品或解决方案为主要业务的企业。这类企业通常利用互联网作为其商业运营和交流的主要平台，以便更高效地连接客户、合作伙伴和其他利益相关方。互联网企业的特点：基于互联网技术：互联网企业的主要业务是基于互联网技术的，包括但不限于网站、移动应用、云计算、大数据分析等。这些技术被用于产品和服务的开发、交付、营销以及与客户的互动。在线业务模式：互联网企业的业务模式通常是在线的，通过互联网平台向用户提供服务、销售产品或提供信息。这可以包括电子商务、在线广告、软件即服务（SaaS）、社交媒体等。数字化创新：互联网企业通常以数字化创新为核心，利用先进的技术和数据分析来提高效率、满足用户需求、创造新的商业价值。用户导向：互联网企业往往注重用户体验，通过用户反馈、数据分析和不断优化来提升产品和服务，以满足用户期望和需求。全球性和扩张：很多互联网企业具有全球性的影响力和扩张计划。它们能够迅速进入不同国家和市场，吸引全球用户和合作伙伴。创业文化：互联网企业的工作文化通常强调创业精神，注重团队协作、快速决策、适应变化和创新。开放性和合作：许多互联网企业采取开放的业务模式，愿意与其他企业、开发者和创新者合作，形成生态系统，共同推动产业发展。数据驱动：互联网企业通常以数据为基础，通过收集、分析和利用大量数据来优化运营、做出决策，并改善产品和服务。互联网企业是在互联网技术和数字化趋势推动下崛起的一类企业，其业务模式和文化在很大程度上受到了互联网的影响。3.3.2知识型员工1959年，知识型员工的概念是由美国学者彼得·德鲁克(PeterDrucker)最先在他的著作《明日的里程碑》(TheLandmarksofTomorrow)中提出的，指的是“那些掌握和运用符号和概念，利用知识或信息工作的人，是能够通过运用正式培训获得的理论和分析知识来开发产品和服务的高层次员工”REF_Ref20895\r\h[1]。加拿大知识管理专家弗朗西斯·赫瑞比认为知识型员工就是那些创造财富时用脑多于用手的人们，他们通过自己的创意、分析、判断、综合、设计给产品带来附加价值REF_Ref16368\r\h[2]REF_Ref16368\r\h。这说明知识型员工是那些追求自主性、个性化、多样性和创新的员工，他们更多地受到工作内在奖励的驱动。3.4互联网企业科技岗位的特点快速变化的技术环境:互联网行业的技术发展日新月异，科技岗位所涉及的技术也在不断更新和演进。因此，科技岗位的员工需要具备快速学习和适应新技术的能力。创新与敏捷性:互联网企业科技岗位强调创新和敏捷的工作方式。员工需要具备创新思维，能够快速响应市场变化，不断推出新产品和服务。团队协作与开放性:互联网企业通常采用团队协作的工作模式，科技岗位的员工需要具备出色的团队合作和沟通能力，能够与来自不同背景的人有效合作，并且愿意分享知识和经验。强调数据驱动决策:互联网公司非常重视数据分析和数据驱动的决策，科技领域的员工需要具备数据分析和挖掘技能，能够从海量数据中提炼出有用信息，以支持公司的决策制定。开放的工作文化:互联网企业往往拥有开放、平等的工作文化，鼓励员工提出建议和想法，促进创新和改进，灵活的工作时间和地点:互联网企业普遍采用灵活的工作时间和地点，以提升员工的工作效率和生活质量。这些灵活安排包括远程办公和弹性工作制度。3.5互联网企业科技岗位知识型员工的特点与非知识型员工相比，互联网企业中的科技岗位知识型员工往往具有高度的专业素养、创新意识、适应性和团队协作精神，这些特点使得他们能够更好地适应互联网行业的快速发展和变化：(1)敏锐的技术感知力：科技岗位的知识型员工对新兴技术和趋势有敏锐的感知力，能够及时了解并掌握最新的技术动态，包括人工智能、大数据、云计算等。(2)追求创新和突破：科技岗位的知识型员工对创新充满热情，善于提出新的想法和解决方案，不断探索和尝试新的技术、工具和方法，以提升产品和服务的竞争力。(3)快速学习和适应能力：面对快速变化的互联网行业，科技岗位的知识型员工具备快速学习和适应能力，能够迅速掌握新技术和工具，并灵活应用于工作实践中。(4)强大的问题解决能力：科技岗位的知识型员工擅长分析和解决复杂的技术问题，具备丰富的编程经验和系统架构设计能力，能够在面对挑战时找到切实可行的解决方案。(5)团队协作和沟通能力：尽管科技岗位的知识型员工可能会更加独立，但在团队合作中，他们能够有效地与其他团队成员合作，进行技术交流和知识共享，共同完成项目和任务。(6)注重用户体验和产品质量：科技岗位的知识型员工关注产品的用户体验和质量，致力于通过技术手段提升产品的功能性、稳定性和性能，以满足用户的需求和期望。(7)持续学习和自我提升：科技岗位的知识型员工深知互联网行业的竞争激烈和技术变化迅速，因此非常重视持续学习和自我提升，不断加强自身的技术能力和领域专业知识，以保持竞争力和创新能力。。4.互联网企业科技岗位知识型员工流失影响因素理论分析4.1Price-Mueller(2000)模型Price-Mueller(2000)是美国学者Price和Mueller近30年的研究成果（如图4），该模型包含一系列假设，具体包括以下三个方面：第一，员工具有一定的期望和价值观；第二，员工与组织之间存在着利益交换；第三，员工在任职期间追求最大化利益REF_Ref292\r\h[26]。该模型从多个领域（经济学、社会学和心理学等）角度对人才流失进行研究，模型中因变量是离职意向，自变量包含三类变量:环境变量、个体变量、结构变量REF_Ref30433\r\h[6]。环境变量。该变量涵盖了机会和亲属责任。机会指的是找到新工作的便利程度，更多的机会通常意味着更高的离职率。亲属责任则指员工对父母、子女和配偶的责任程度。个体变量。该变量包含一般培训、工作参与度以及积极/消极情感。一般培训指的是员工接受的培训能否在其他公司中得到应用，而非专门针对员工所在公司开展的培训。这种培训对员工的流动性有着积极的影响，因为它增强了员工在外部市场上的竞争力。工作参与度是指员工对自己工作的认同程度。员工工作投入度越高，通常意味着他们的工作满意度也越高。积极/消极情感则反映了员工对组织的承诺程度。积极情感与组织承诺呈正向相关，表示员工对组织有较高的认同感和忠诚度。相反，消极情感与组织承诺呈负向相关，可能意味着员工对组织存在不满或不信任的情绪。结构变量。该变量包括工作自主性、分配公平性、工作压力、薪酬、晋升机会、工作单一性和社会支持。工作自主性指的是员工在工作中拥有多大程度的自主权，特别是在工作内容方面。分配公平性涉及到员工的奖励和惩罚是否公平合理地与其工作表现挂钩。工作压力是指员工在工作中所面临的各种困难和挑战，当工作压力增加时，员工倾向于更容易考虑离职。薪酬即工资、奖金和福利的水平，高薪酬通常能减少员工离职的倾向。晋升机会指员工在职业生涯中晋升的可能性。工作单一性表示工作任务的重复程度。社会支持包括来自同事、领导和家人的支持，对员工在工作中的影响较大。当员工感受到更多的社会支持时，他们更有可能对工作产生归属感和满足感，从而降低他们的离职倾向。Price-Mueller（2000）模型综合了许多学者对人才流失的研究结果，详细地指出了每一个变量对人才流失的影响，并通过了国内外的许多实证研究来验证这一点，该模型已经被广泛应用，为我们解决人才流失问题提供了有价值的参考。图4Price-Mueller（2000）模型4.2研究假设本次调查问卷是基于相关文献中的相关员工流失理论及互联网行业的实际情况进行设计，研究的主要对象是互联网行业科技岗位的知识型员工，由于本次研究着重在组织因素对科技岗位知识型员工流失的影响，所以在Price-Mueller（2000）模型的基础上删除了除组织因素外的其他因素，删除了中介变量，将一般培训更改为培训，只研究组织因素对离职倾向的影响。有研究发现工作软环境也能影响员工的离职倾向REF_Ref30672\r\h[5]，所以根据人力资源六大板块增加员工关系因素后得到本次研究的模型（如下图5）：图5简化后的模型特别说明，这里的培训不同于一般培训，只局限于企业对员工进行的培训。将自变量进行分类得：（1）价值感：分配公平性、晋升机会、薪酬（2）职业发展：培训（3）工作性质：工作自主性、工作单一性、工作参与度（4）工作软环境：员工关系、工作压力4.2.1价值感与离职倾向本文中的价值感分类里包含三个变量：分配公平性、晋升机会和薪酬。Price认为，较高的分配公平性有助于增强员工的组织承诺度和工作满意度，从而减少他们离职的倾向。晋升机会主要通过提高员工的工作满意度和组织承诺来降低离职倾向。此外，大量文献都表明，薪酬直接影响员工的离职意向，越高的薪酬水平员工的离职倾向越低。从人力资源方面来讲，员工最关心的就是薪资与福利体系的完善与公正。若企业“同工同酬”，则会提高员工满意度，进而降低员工的离职倾向；反之，若企业“同工不同酬”或者薪酬分配不合理，则会降低员工满意度，进而提高员工的离职倾向。因此，本文提出以下假设：H1：分配公平性对离职倾向产生负向影响H2：晋升机会对离职倾向产生负向影响H3：薪酬对离职倾向产生负向影响4.2.2职业发展与离职倾向培训通常提供了员工提升自身技能、知识和能力的机会，这可能会增加员工在职业市场上的竞争力。如果员工感觉在当前组织内无法获得足够的职业发展机会，他们可能会倾向于寻找其他能够提供更好发展前景的机会，从而增加了离职的可能性。通过对员工的培训，对员工进行系统的学习，可以提升员工的工作技能，树立工作价值观，让员工更快地融入公司，更好地发挥自己的作用，促进员工和公司的共同发展，进而降低离职倾向的产生REF_Ref20895\r\h[1]。因此，本文提出以下假设：H4:培训对离职倾向产生负向影响4.2.3工作性质与离职倾向Breaugh(1985)在前人的总结下将工作自主性进行了更为精确的定义，认为工作自主性是员工在工作方法、安排以及标准上能够自行控制和决定的程度REF_Ref24806\r\h[28]。Price借鉴Breaugh对于自主性的定义，并指出其通过影响工作满意度来降低员工离职倾向的产生。张一驰(2005)对某一IT行业1000名员工实证研究表明工作自主性与离职倾向负相关REF_Ref25172\r\h[29]。互联网行业属于技术密集型产业，工作单一性比一般制造业的复杂度稍高，但是职能岗位的员工他们的日常工作中也会有更多的重复工作，而知识型员工热爱挑战，追求突破等个性特点，工作单一性可能对离职倾向产生正向影响。何衡(2016)研究表明员工参与工作过程中，如果被给予一定决策权力，同时同事之间相互信任，不仅可以让员工感受到自己的存在感和成就感，进一步可以增加员工工作满意度，减少离职倾向的发生REF_Ref28408\r\h[30]。因此，本文提出以下假设：H5：工作自主性对离职倾向产生负向影响H6：工作单一性对离职倾向产生正向影响H7：工作参与度对离职倾向产生负向影响4.2.4工作软环境与离职倾向员工所在团队的工作环境会影响员工的工作满意度REF_Ref29440\r\h[27]。潘红梅提出科学有效的员工之间人际关系管理可以很大程度提升员工的工作满意度和企业盈利能力REF_Ref29313\r\h[31]。姚艳虹等与张黎分别对不同企业进行工作满意度影响因素的统计研究，均得出积极的人际关系能够有效改善员工的工作满意度REF_Ref31419\n\h[32]REF_Ref31422\n\h[33]。工作压力可能会导致员工对工作的满意度下降。如果员工感觉自己的工作压力过大，而组织又未能提供有效的支持和解决方案，他们可能会觉得无法在当前工作环境中得到满足，因此会提高员工的离职倾向。因此，本文提出以下假设：H8：员工关系对离职倾向产生负向影响H9：工作压力对离职倾向产生正向影响5.实证研究设计5.1问卷设计问卷分为两个部分。首先是基本信息调查，涉及性别、年龄、学历、婚姻状况、工作年限、职级等方面。其次则是具体的问卷调查题目，采用李克特量表。李克特量表是由美国社会心理学家李克特发明的，每个问题都有五个回答选项，分别是“非常同意”、“同意”、“一般”、“不同意”、“非常不同意”。这种量表常用于调查被调查者对某些观点、态度或行为的看法和态度。员工根据自己的意愿或者实际情况进行勾选，从而表明其相关的态度。这部分问卷量表来源分别依据见下表1:表1量表来源变量变量名称量表来源自变量培训Kimetal.(1996).工作压力CooperCL（2000）工作自主性JongeJanDe（1995）和SusantiSaragih（2011）分配公平性PriceandMueller(1986)和（2012）REF_Ref9406\r\h[18]薪酬PriceandMueller(1986).晋升机会（2017）REF_Ref10193\r\h[14]工作单一性Kimetal.(1996).工作参与度Cyphert（1990）REF_Ref12991\r\h[20]员工关系(2018)REF_Ref10217\r\h[19]因变量离职倾向Aryee和tanl、Kimetal.(1996).5.2问卷的回收和统计本次调查问卷发放的对象选取了几家互联网企业科技岗位的在职员工，通过线上方式完成，为了保证问卷调查数据的真实性和准确性，明确地向员工强调了问卷采取的是不记名的方式进行，完成回收之后加以汇总和分析，同时也告知了员工问卷调查的目的和用途，保证本次调查只是以学术研究为目的，基本打消了员工的顾虑，从而保证问卷调查的有效性。高质量的问卷调研将对员工流失问题的对策研究提供有效的参考价值。本次调查问卷共计发放185份，筛去无效问卷后，共计回收有效问卷161份，回收率达到87.03%。因此，可以支撑本次论文的研究。5.3实证研究方法本研究在实证研究过程中借助SPSS27.0.1统计软件进行分析，主要采用了描述性分析、信度分析、效度分析、因子分析、回归分析等方法。6.数据分析6.1描述性分析问卷的第一部分为调查对象的基本信息，分析结果如下表2所示：表2问卷调查统计表类别人数占比性别男9357.8%女6842.2%年龄25岁以下2012.4%25-30岁4729.2%30-35岁6741.6%35岁以上2716.8%学历大专及以下2918.0%本科11269.6%研究生159.3%博士及以上53.1%婚姻状况已婚10364.0%未婚5836.0%工龄1年以内2012.4%1-3年8552.8%3-5年4024.8%5年以上169.9%工作职位基层员工12778.9%中层干部3219.9%高层干部21.2%根据上表的统计结果显示，互联网企业科技岗位知识型员工有以下特点：性别方面：男性员工有93人，占57.8%，女性员工有68人，占比42.2%，男性员工占大多数，体现了互联网企业科技岗位的特点。年龄方面：25岁以下有20人，占比12.4%，25-30岁有47人占比29.2%，30-35岁有67人，占比41.6%，35岁以上有27人，占比16.8%。由此可见，互联网企业科技岗位的员工大部分都是年轻人。学历方面：大专及以下的有29人，占比18.0%，本科有112人，占比69.6%，研究生有15人，占比9.3%，博士及以上的有5人，占比3.1%。由此可见，互联网企业科技岗位的员工学历很均衡，本科的占大多数，但更高学历人数较少，需要在如何吸引更高学历人才方面做更多的措施。婚姻状况方面：已婚的有103人，占比64.0%，未婚的有58人，占比36.0%，说明已婚员工占大多数，未婚人数较少但不排除恋爱中的员工。工龄方面：1年以内的有20人，占比12.4%，1-3年的有85人，占比52.8%，3-5年的有40人，占比24.8%，5年以上的有16人，占比9.9%，工龄普遍较低，说明互联网企业科技岗位人员流失问题严重。工作职位方面：基层员工有127人，占比78.9%，中层干部有32人，占比19.9%，高层干部有2人，占比1.2%，应该正确引导和建立员工正常的晋升渠道，给予员工适合的个人职业发展规划。6.2信度检验信度（Reliability）检验，又称为可靠性检验，是一种用于评估测量工具或方法的一致性和稳定性的统计方法。在心理学、教育学、社会学、市场调研等领域，信度检验都是一项至关重要的工作，它可以帮助研究者判断所使用的测量工具是否可靠，从而确保研究结果的准确性和有效性。信度检验的核心目的是检验测量工具的一致性或稳定性。一致性指的是同一测量工具在多次测量同一对象时，所得结果是否相近；稳定性则是指测量工具在不同时间或不同情境下对同一对象进行测量时，所得结果是否一致。信度检验的方法多种多样，常见的包括重测信度、复本信度、内部一致性信度和评分者信度等。Cronbachα信度系数是最常用的信度系数，其公式为：α=(k/(k-1))*(1-(∑Si^2)/ST^2)其中，K为量表中题项的总数，Si^2为第i题得分的题内方差，ST^2为全部题项总得分的方差。通常情况下，我们希望总量表的信度系数达到0.8以上，0.7到0.8之间也是可以接受的；对于分量表，希望其信度系数在0.7以上，0.6到0.7之间也还能接受。如果Cronbach'sα系数低于0.6，那就需要重新考虑问卷设计，以提高其信度。本次调查结果的信度分析表如表3所示：表3可靠性统计可靠性统计克隆巴赫Alpha项数.77026由上表3可知，该量表整体信度系数为0.770，大于0.7，说明量表的信度较好，可靠性较高，可以作为研究参考。6.3因子分析6.3.1效度检验效度指的是测量工具测量所要测特质的准确程度和实用性，即其能否有效地捕捉所研究的特征。效度分析的一部分是结构效度分析，它衡量测量结果与实际测量特质之间的一致程度。简而言之，结构效度评估的是测量结果反映出的特质结构与实际情况之间的匹配程度。因子分析的基本思想是将相关性较高的变量归为一类，同一类别中的变量受到共同因素的影响彼此高度相关，该共同因素被称为公共因子REF_Ref17319\r\h[15]。在进行因子分析之前，我们需要进行KMO检验和巴特利特检验，以确定问卷调查数据是否适合进行因子分析。KMO检验用于评估因子分析的适用性，即确定样本数据是否适合进行因子分析。它衡量了观察变量之间的相关性与总变异之间的比率，值介于0和1之间。KMO值越接近1，表示观察变量之间的相关性越高，因此因子分析的适用性也越高。通常，KMO值大于0.6被认为是可接受的，而大于0.8则被视为非常好。巴特利特检验用于检验观察变量之间的相关性矩阵是否为单位矩阵（即每个变量都是完全独立的）。如果巴特利特检验的p值显著小于设定的显著性水平（通常是0.05），则可以拒绝原假设，即观察变量之间存在相关性。这是因子分析的前提条件之一，因为因子分析假设观察变量之间存在一定程度的相关性。本次问卷调查数据的KMO和巴特利特检验如下表4：表4KMO和巴特利特检验KMO和巴特利特检验KMO取样适切性量数。.780巴特利特球形度检验近似卡方1938.111自由度325显著性.000如上图所示，本次检验的KMO值为0.780＞0.7，说明因子间的偏相关性强，因子分析效果好，显著性p＜0.000，说明在α＜0.001的水平下显著，各变量（题项）独立的假设被拒绝，变量间具有较强的相关性，通过本次效度检验，适合进行因子分析。6.3.2探索性因子分析采用主成分分析法提取公因子，分析结果特征值大于1的有9个，累计能够解释总题项75.658%，见表5。表5总方差解释总方差解释成分初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%16.57525.28925.2896.57525.28925.2893.06311.78111.78122.3849.1734.462.3849.1734.462.96711.41123.19232.2988.83843.2972.2988.83843.2972.3388.99432.18741.7866.86750.1651.7866.86750.1652.2258.55740.74351.6726.4356.5941.6726.4356.5941.9987.68548.42861.4635.62762.2221.4635.62762.2221.8797.22655.65471.2564.83167.0531.2564.83167.0531.8557.13462.78981.1754.51871.5711.1754.51871.5711.6836.47569.26391.0634.08775.6581.0634.08775.6581.6636.39575.658100.8463.25578.913110.5972.29881.211120.5652.17483.386130.4921.89285.277140.4631.78187.059150.4231.62788.686160.3551.36490.05170.3481.33791.387180.3191.22792.614190.3051.17293.786200.2981.14594.931210.2611.00295.934220.2420.92996.863230.2370.91197.773240.2130.81898.591250.2010.77399.364260.1650.636100提取方法：主成分分析法。根据转因子得到的因子载荷系数表显示，每个指标在相应因子上的载荷系数较高，在其他因子上的载荷系数较低，表明因子之间存在良好的收敛度和区分度，如表6所示。表6旋转后的成分矩阵旋转后的成分矩阵a成分123456789我大部分的工作技能和知识只对目前企业有用0.853我现在工作中的知识和技能在其他企业同样适用0.884有时候，由于工作，我无法很好的照顾到亲人的感受（父母、男女朋友等）0.803我的工作需要经常加班0.822我认为我做了很多职责以外的事情0.792我总有做不完的工作0.841我可以自主决定每天的工作内容0.837通常，我可以自主决定如何开展和进行我的工作0.841我可以自由支配工作以外的时间0.832就我的工作表现而言，我认为我的付出和回报是对等的0.897与本公司从事相同工作的其他同事相比，我认为我的收入是公平的0.87我对目前的薪酬感到满意0.835我所在的企业的薪酬在整个行业中相对较好0.838我觉得我在企业有很多晋升机会0.769你能很方便的得到公司内部岗位空缺的消息0.869我的工作重复性高，很单调枯燥-0.88我的工作内容丰富，具有多样性0.846我与上司像好朋友那样，真诚地彼此关心0.802我与上司会尽可能地分担对方的困难和压力0.838我与上司之间能够推心置腹，无话不谈0.816我与上司很容易理解对方0.831大部分时间我都投入到工作中0.87对我而言，工作是我的中心0.813提取方法：主成分分析法。旋转方法：凯撒正态化最大方差法。a.旋转在7次迭代后已收敛。6.4相关性分析在相关性分析中，常用的统计量是皮尔逊相关系数，它衡量了两个连续变量之间的线性关系。皮尔逊相关系数的取值范围在-1到1之间，其中：当相关系数接近1时，表示存在正相关关系，即两个变量呈现正向变化趋势；当相关系数接近-1时，表示存在负相关关系，即一个变量增加时另一个变量减少；当相关系数接近0时，表示两个变量之间没有线性关系。问卷调查的第一部分为个人基本信息，包括“性别”“年龄”“学历”等6个变量，本次分析是对个人基本信息与离职倾向的相关性进行分析，分析结果如表7所示：表7个人基本信息与离职倾向的相关性分析性别年龄学历婚姻状况工作年限所处的层级离职倾向皮尔逊相关性0.058-0.003-0.005-0.0010.0680.016显著性（双尾）0.4670.9650.9540.9880.3880.842个案数161161161161161161**在0.01级别（双尾），相关性显著。根据分析结果显示，“婚姻状况”是显著性系数最大的变量，为0.988，而“工作年限”则是最小的，为0.388。6个变量的P值均大于0.05，这表明个人基本信息的所有变量与离职倾向无相关性，即员工离职倾向不受性别、年龄、学历等因素的影响。本文对所选的9个因子进行分析，结果如下表8所示。表8变量间相关性分析表培训工作压力工作自主性分配公平性薪酬晋升机会工作单一性员工关系工作参与度离职倾向培训1工作压力-.198*1工作自主性.173*-.295**1分配公平性.187*-.181*0.1321薪酬.191*-.302**.356**.334**1晋升机会.196*-.341**.260**.189*.247**1工作单一性-0.048.198*-0.09-.189*-.216**-.162*1员工关系.240**-.299**0.1370.136.251**.202*-.220**1工作参与度0.144-.212**.226**.184*.208**.230**-.258**.161*1离职倾向-.455**.219**-.280**-.394**-.434**-.367**0.15-.367**-.343**1*在0.05级别（双尾），相关性显著。**在0.01级别（双尾），相关性显著。从表4-6可知，在0.01水平（双侧），培训、工作压力、工作自主性、分配公平性、薪酬、晋升机会、员工关系、工作参与度的相关系数分别为-0.455、0.219、-0.280、-0.394、-0.434、-0.367、-0.367、-0.343，与离职倾向不相关的因子是工作单一性，说明培训对离职倾向的影响最大，薪酬次之，工作压力影响效果最小，这也反映了员工在培训活动中想获得知识、技能且态度积极，对培训本身和培训结果的主观态度成为了关键作用因素。6.5回归分析回归分析是一种统计方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。它可以帮助我们理解和预测一个或多个自变量对因变量的影响程度，并量化这种影响关系。在本研究中，自变量是培训、工作压力、工作自主性、分配公平性、薪酬、晋升机会、工作单一性、员工关系、工作参与度，因变量是离职倾向。表9回归系数表系数a模型未标准化系数标准化系数t显著性共线性统计B标准错误Beta容差VIF1(常量)7.2240.59912.0660培训-0.2640.058-0.286-4.56400.8821.134工作压力-0.090.065-0.093-1.3840.1680.7631.311工作自主性-0.0510.064-0.053-0.8060.4210.81.249分配公平性-0.1790.057-0.201-3.1440.0020.8461.182薪酬-0.1880.062-0.207-3.0060.0030.7311.368晋升机会-0.1770.068-0.17-2.6060.010.8121.231工作单一性-0.0450.063-0.045-0.7180.4740.8641.157员工关系-0.1970.068-0.187-2.9060.0040.8331.201工作参与度-0.1610.06-0.172-2.6910.0080.8521.173a.因变量：离职倾向由上表9可知，除了常数之外，只有培训、分配公平性、薪酬、晋升机会、员工关系和工作参与度的显著性系数小于0.05，这表明这六个变量与离职倾向之间存在显著的因果关系。工作压力、工作自主性、工作单一性的显著性系数大于0.05，不具有显著意义，说明这三个变量与离职倾向之间不存在因果关系。在列表中，回归系数表示自变量对因变量的影响。它在回归方程中充当自变量x对因变量y的影响参数。回归系数的绝对值越大，其影响程度也越大。将变量根据回归系数从大到小排列依次为培训（-0.264）、员工关系（-0.197）、薪酬（-0.188）、分配公平性（-0.179）、晋升机会（-0.177）、工作参与度（-0.161）。列表的最右侧一列显示了共线性诊断统计量，9个自变量的膨胀因子(VIF)均小于5，这表明各变量之间不存在共线性。6.6研究结论本文经由实证分析法，深入探究互联网企业科技岗位中，知识型员工流失的影响因素。分析结果如表10所示：表10假设最终验证情况假设假设描述检验结果H1培训对离职倾向产生负向影响支持H2工作压力对离职倾向产生正向影响不支持H3工作自主性对离职倾向产生负向影响不支持H4分配公平性对离职倾向产生负向影响支持H5薪酬对离职倾向产生负向影响支持H6晋升机会对离职倾向产生负向影响支持H7工作单一性对离职倾向产生正向影响不支持H8员工关系对离职倾向产生负向影响支持H9工作参与度对离职倾向产生负向影响支持由表9可知：H1、H4、H5、H6、H8、H9成立，检验的结果表示它们的显著性p＜0.05，是显著的，表示接受原假设，假设成立。H2、H3、H7不成立，检验的结果表示它们的显著性p＞0.05，是不显著的，表示拒绝原假设，假设不成立。分析科技岗位的特点可知：科技岗位通常要求知识型员工具有高度的专业技能和适应能力，他们可能更能够应对工作压力，因为他们对于挑战和变化可能有更高的容忍度。因此，工作压力对于他们来说可能不是离职的主要原因。工作自主性和工作单一性可能与员工的工作满意度有关。科技岗位的知识型员工可能更喜欢有更多的自主权和创造性的工作，而不是单一和重复性的任务。因此，即使他们面临工作压力，但如果他们对工作本身感到满意，他们可能不会因此而离职。互联网行业通常是一个竞争激烈但也是发展迅速的行业，因此知识型员工们可能更倾向于在这个行业中寻求长期稳定的职业发展，而不是因工作压力、工作自主性或工作单一性而选择离职。各个因素对于离职倾向的影响效果并不相同，根据分析总结出各因素对离职倾向的影响系数并按大小排序分别是：培训（-0.264）、员工关系（-0.197）、薪酬（-0.188）、分配公平性（-0.179）、晋升机会（-0.177）、工作参与度（-0.161）。由此可知，培训对科技岗位知识型员工影响更大，猜想是互联网行业的发展速度非常快，新的技术和工具不断涌现。培训可以帮助知识型员工跟上最新的技术趋势和行业发展，提升他们的专业能力和竞争力。而以往研究中，培训的影响比其他因素更加的小，甚至有研究指出培训不支持离职倾向的产生REF_Ref26447\r\h[13]，取而代之的是转换成本或者是情感因子。员工关系的影响排在第二，科技岗位通常需要团队合作和协作来完成复杂的项目和任务。良好的员工关系能够促进团队之间的合作和沟通，减少摩擦和冲突，提升工作效率和质量。价值感中的薪酬的影响排在第三，优秀的知识型员工通常具有稀缺的技能和专业知识，他们更容易受到其他公司的诱惑。因此，给予他们具有竞争力的薪酬是留住他们的关键。分配公平性和晋升机会相差无几，当他们感受到自己的工作能够为个人成长和发展提供契机，同时又与自己的价值观和意义相符时，他们更有动力不断学习、成长和进步。最后是工作参与度，高参与度能够为员工提供更多的学习和成长机会，参与到团队的项目和决策中，员工有机会接触到新的技术和知识，不断提升自己的专业能力和职业素养，从而实现个人发展和职业晋升。综上所述，互联网企业科技岗位的知识型员工可能更加地重视培训、员工关系、薪酬等方面，解决科技岗位知识型员工流失问题的切入点，企业内部应该放在培训、员工关系、薪酬、分配公平性、晋升机会、工作参与度这几个方面入手，从工作压力、工作自主性、工作单一性这几个方面入手对降低员工流失率来说可能并不明显。7.互联网企业科技岗位知识型员工流失的对策与建议7.1培训方面培训是使得员工尽快成长起来的一种方式,通过培训可增加员工的勇气与信心REF_Ref14940\r\h[22]。知识型员工对个人能力提升的渴望，往往不会逊色于任何人。在很多时候，个人能力的提升意味着上升空间的扩大REF_Ref5375\r\h[24]。满足员工的职业发展需求，持续提供培训和学习机会，帮助他们不断提升技能和知识水平。制定并实施个性化的培训计划，根据员工的兴趣和潜力量身定制专业培训和指导，以激励他们在公司内部的职业发展和个人成长。培训是帮助员工实现目标，提升技能与能力的有效途径。员工的继续学习与培训是保证公司科研力量与业务水平不断上升的保证,高素质的员工为高质量、高效率的公司提供了核心人力资本REF_Ref6720\r\h[21]。为了达到这个目标，企业应该重视员工的学习和培训工作，以确保他们的知识水平始终处于同行业的领先地位。7.2员工关系方面加强上下级之间的沟通，实践家文化和人文关怀。在加强上下级之间的沟通和理解方面，应该考虑到工作和生活两个方面。在要求员工将公司视作家一样之前，需要首先给予员工家人般的关怀，以提升他们对公司的归属感;及时关心员工的生活状况及心理动态，便于及时调整管理方法REF_Ref17911\r\h[23]。建立良好的沟通渠道，鼓励员工与管理层和同事进行积极有效的交流。定期举办团建活动，以促进员工之间的合作精神和团队凝聚力。建立一个反馈和评估机制，定期收集员工的意见和建议，重视员工的参与，并及时解决他们的问题和疑虑，以确保他们的声音被听到并得到积极回应。营造和谐的工作氛围。一个良好的软环境及注重人情味和感情投入的工作氛围，能够增强员工之间的联系，把企业建成一个充满友爱的大家庭，使得员工有强烈的归属感REF_Ref25932\r\h[25]。7.3薪酬方面提供具有竞争力的薪酬和福利待遇，以吸引和留住知识型员工。定期评估和调整薪酬体系，确保薪酬与员工的贡献和市场价值相匹配。根据绩效合理提高员工的薪酬水平，薪酬越高，对员工的激励作用越大，员工的离职倾向自然而然的就降低了。华为给新员工的薪水也遥遥领先于同行业水准,因此更多的高素质人才自然而然地愿意进入华为工作REF_Ref6720\r\h[21]。7.4分配公平性方面 在项目、培训和发展机会等方面，确保资源分配公平合理。避免资源过于集中于少数人，而忽略其他员工的需求和发展机会。确保评估员工绩效的过程公正、透明，并基于明确、客观的标准。员工应明确知道他们的工作表现如何与晋升和奖励相关联，以避免不公平的感觉和流失的可能性。建立一个公开和安全的反馈和举报渠道，让员工能够匿名或公开地反映不公平待遇或不正当行为。这样可以鼓励员工向管理层反馈问题，并保证问题得到及时处理。7.5晋升机会方面员工可受益于一个清晰的职业发展路线图，其中包含各个级别和职位的具体要求和期望。这样一来，员工能够明确了解他们的晋升机会，并设定相应的目标。与员工合作，制定定制的职业发展计划。这些计划应明确列出员工需要具备的技能和知识，以及可利用的培训和发展机会。这样员工不仅可以提升技能，还能为未来的晋升做好充分准备。定期评估员工的工作表现，并及时提供具体反馈，这样员工就能知道自己哪些地方做得好，哪些地方需要改进，且提供指导以帮助他们改进和发展。为员工提供富有挑战性和发展潜力的项目和机会。这些项目不仅有助于员工拓展技能和知识，还为他们提供成长的机遇。此外，这些机会还能够激发员工的工作热情和动力，并降低因缺乏晋升机会而导致流失的可能性。在晋升过程中，优先考虑内部员工。这样可以鼓励员工在同一家企业中长期发展，并减少他们流失的可能性。7.6工作参与度方面给员工一些有挑战性的任务和项目，让他们有机会展示自己的技能和知识。这样做能够激发员工的兴趣和参与度，增强他们对工作的投入感。给予员工在工作中参与决策的机会，让他们感到自己的声音被重视。这可以通过定期的团队会议、讨论和座谈会等形式实现。员工参与决策能够增加对工作的投入和责任感。确保员工的工作环境和工作条件符合他们的需求和期望。提供优质的办公设施、合理的工作时间安排和灵活的工作方式，有助于员工更好地投入工作。8.研究局限与展望本次论文用了Price-Mueller（2000）的模型来做研究模型的基础，并根据改动后的模型做实证分析，但还没确定这个模型在国内员工中是否适用。虽然在调查前看了国内学者的研究成果，也根据国内互联网企业的情况对模型做了一些改动，但不能百分之百确定调查结果可靠。所以，未来还需要做更多的验证工作。另外，本文只基于特定企业或部门的数据，且将研究范围局限在了企业内部，因此结果的普遍适用性存在限制。获取更广泛和多样的数据可能需要与其他企业进行合作或通过行业调研。再者，本次调查结果只能反应培训、分配公平性、薪酬、晋升机会、员工关系、工作参与度与离职倾向之间的因果关系，对于其他的因子没有进行深度的研究。最后，期望今后能够投入更多的精力和时间继续跟踪互联网企业科技岗位知识型员工流失状况，将研究的结果不停地修正，从而使得成果能够推广开来，充分展现代表性，从而帮助公司甚至整个科技行业在面对知识型员工流失的问题上能够贡献一份力量。参考文献周学洋.H科技公司知识型员工流失及对策研究[D].华东师范大学,2022.冯小中.知识型员工的职业倾向研究[D].西南交通大学,2006.Maslow,A.H.．Atheoryofhumanmotivation.．PsychologicalReview,50(4)．1943林崇德．心理学大辞典．上海教育出版社．2003年12月周学洋.H科技公司知识型员工流失及对策研究[D].华东师范大学,2022.邢颖君.中小互联网企业技术人才流失原因与对策研究[D].青岛大学,2019.杨炘.Z锂电制造公司员工流失问题与对策研究[D].山西财经大学,2023.赵蕊.MO培训公司教学员工流失问题及对策研究[D].山西财经大学,2023.李韶希.深圳A公司“90后”员工流失影响因素研究[D].西安科技大学,2020.李兴.互联网金融企业人员流失问题及对策研究[D].北京邮电大学,2019.吕彦卓.心理契约视角下知识型员工流失问题研究[J].内蒙古科技与经济,2023,(16):40-43.邵瑶.ES公司技术型员工的离职倾向研究[D].浙江理工大学,2018.吕紫璇.互联网行业90后知识型员工离职倾向影响因素研究[D].中国矿业大学,2020.王津京.移动互联网行业90后员工离职影响因素实证分析及建议研究[D].浙江工业大学,2017.陈胜可.SPSS统计分析从入门到精通[M].北京:清华大学出版社，2010.马瑞.“90后”技术型员工组织公平感、组织犬儒主义对其离职倾向影响的实证研究[D].河北大学,2017.张一弛,李书玲,刘鹏,邓建修.晋升机会在我国销售员工离职倾向决定中的调节效应[J].管理学报,2005(05):76-81.王雁飞,朱瑜.组织社会化、信任、知识分享与创新行为:机制与路径研究[J].研究与发展管理,2012(02):38-50.郭晓薇,范伟.基