高校教师工作满意度及其与离职倾向关系的实证研究

以高校教师为研究对象,探讨高校教师工作满意度的主要组成因素,以及它在人口统计变量的差异性和与离职倾向的相关关系,目的在于帮助高校管理者提高管理水平、为制定满足教师需要的管理政策提供依据.文章首先在成熟量表的基础上经过访谈、专家咨询、因素分析、信度和效度检验等方法对工作满意度量表进行了修正,得出一个包含5个维度的工作满意度量表.继尔得出目前高校教师工作满意度水平和离职倾向水平,并对工作满意度在人口统计变量上的差异性进行了解释,最后通过相关分析、回归分析得出工作满意度对离职倾向的负向影响关系.     

网络顾客态度忠诚影响因素的实证研究

以网络顾客为调查对象,探讨了顾客满意、顾客感知价值与网站使用简便性等信任前因、信任与顾客态度忠诚之间的关系。通过问卷调查,利用因子分析及结构方程模型验证了研究假设。实证分析结果表明,顾客满意、顾客感知价值、网站使用简便性与信任对顾客态度忠诚均有直接影响,顾客满意与顾客感知价值还通过顾客信任对态度忠诚有间接影响。     

全面薪酬满意度的分选效应研究

薪酬不仅具有激励效应,而且具有分选效应.基于316份有效样本的数据分析,发现全面薪酬满意度存在三个不同的员工子群体,即较不满意组、基本满意组和较满意组,且不同子群体的全面薪酬满意度对离职倾向的影响不同,从而基于个体差异视角揭示了全面薪酬满意度的分选效应.具体而言:在较不满意组,福利满意度、工作生活平衡满意度和绩效与认可满意度对离职倾向呈显著负向影响;在基本满意组,薪酬满意度、绩效与认可满意度和职业发展机会满意度对离职倾向呈显著负向影响;在较满意组,职业发展机会满意度对离职倾向呈显著负向影响.此外,工作价值观的个体差异可以部分解释全面薪酬满意度对离职倾向的不同影响.因此,在管理实践中,企业应针对不同的员工子群体定制差别化的全面薪酬体系,从而有助于企业形成稳定高效的员工队伍.     

人格特质在员工离职倾向决定中的调节效应研究

以347名知识型员工为样本,运用分层回归方法检验了影响员工离职倾向相关变量的解释能力,验证了内外控人格特质对于工作满意度和员工离职倾向的调节效应。结果发现:员工的工作满意度对离职倾向具有显著的解释能力;内外控人格特质与组织支持感的交互作用对于离职倾向和工作满意度的两个维度有显著影响。企业在招聘和培养员工时应考虑到员工个性特征的差异。     

个体价值观在员工离职倾向决定中的调节效应研究

本文用逐级回归方法在分析了员工离职倾向的主要结构化变量和环境变量的解释能力的基础上,检验了员工个体的价值观在离职倾向决定过程中的调节效应。主要结论包括:第一,程序公平、报酬满意感、晋升机会、上级支持、技能多样性和其他工作机会对员工的离职倾向具有显著的解释能力。第二,员工价值观通过角色冲突和技能多样性对员工的离职倾向具有显著的调节作用,从而为员工离职倾向的权变主义观点提供了证据。文章最后讨论了本文研究结果的管理学含义。     

基于组织承诺调查分析的管理对策探讨——以广州市星级酒店员工为例

以广州星级酒店为研究背景,通过问卷调查等方法收集第一手数据,采用独立样本工检验、单因素方差分析和Pearson检验等统计方法,鉴定酒店员工个人属性变量在组织承诺和离职倾向上的差异性,分析酒店员工组织承诺与离职意向的关系,验证对酒店员工的组织承诺的理论构想的假设．提出酒店员工组织承诺管理对策。     

国内外饭店员工离职研究:述评与展望

饭店员工离职问题是国内外学者关注的热点。梳理国内外文献,从员工离职影响效应、员工离职的影响因素或原因、员工离职模型与实证、对策与建议等四个方面对国内外饭店员工离职研究进行综述。在对国内外研究的贡献和不足进行述评的基础上,提出未来研究的六个方向,即：新理论视角研究、离职影响因素整合研究、理论与实证本土化研究、调节变量研究、员工群体细化研究、离职影响效应定量研究。     

性别构成对两性离职影响的实证研究

随着传统刚性用工体制的消失以及企业间人才竞争的加剧 ,员工离职成为影响企业正常发展的巨大障碍。我们从组织的性别构成角度出发 ,利用在中国企业的实际调研数据进行偏相关分析 ,研究组织各层人员性别构成和领导性别对两性离职人数的影响关系 ,并与国外已有成果进行比较。这有助于企业更好的调整人员结构以达到提高绩效 ,降低流动率的目的。     

组织变革期企业的人员流动影响因素的实证研究

人才流失是我国国有企业尤其是组织变革期的企业所面临的重要问题。在回顾国内外有关员工流动主要研究成果的基础上,从个体、组织和社会3个层面,对处于变革期的一家电力企业的人员流动问题进行了实证研究,找出了影响该企业员工流动的11个因素,即年龄、党派、受教育程度、企业工龄、职称等级、所在部门、岗位性质、岗位等级、行政级别、评先进次数和培训次数,可为电力行业类似企业留人政策的制定和创新提供参考。     

Value-Based Routing and Preference-Based Routing in Customer Contact Centers

Telephone call centers and their generalizations—customer contact centers—usually handle several types of customer service requests (calls). Since customer service representatives (agents) have different call-handling abilities and are typically cross-trained in multiple skills, contact centers exploit skill-based routing (SBR) to assign calls to appropriate agents, aiming to respond properly as well as promptly. Established agent-staffing and SBR algorithms ensure that agents have the required call-handling skills and that call routing is performed so that constraints are met for standard congestion measures, such as the percentage of calls of each type that abandon before starting service and the percentage of answered calls of each type that are delayed more than a specified number of seconds. We propose going beyond traditional congestion measures to focus on the expected value derived from having particular agents handle various calls. Expected value might represent expected revenue or the likelihood of first-call resolution. Value might also reflect agent call-handling preferences. We show how value-based routing (VBR) and preference-based routing (PBR) can be introduced in the context of an existing SBR framework, based on static-priority routing using a highly-structured priority matrix, so that constraints are still met for standard congestion measures. Since an existing SBR framework is used to implement VBR and PBR, it is not necessary to replace the automatic call distributor (ACD). We show how mathematical programming can be used, with established staffing requirements, to find a desirable priority matrix. We select the priority matrix to use during a specified time interval (e.g., 30-minute period) by maximizing the total expected value over that time interval, subject to staffing constraints.