Title: Turnover of Information Technology Professionals: A Narrative Review, Meta-Analytic Structural Equation Modeling, and Model Development
Source: MIS Quarterly, 31(3), 2007, pp. 547-577
[摘要]
本研究結合敘述回顧與MA技術，以得到有關IT人員流動現存研究之洞察；回顧33份研究發現43個IT人員離職意圖之前置因素，可以利用March & Simon (1958)的 distal-proximal turnover framework對照；MASEM結果顯示，proximal工作滿意(反應缺乏轉換意圖)與認知工作選擇(反應流動容易度)部份中介更末梢的個人特性、工作與組織因素、及IT離職意圖之關係；提出一個新IT流動理論模型，呈現未來研究之命題。
- [緒論]
儘管目前有將IT工作配置於海外，IT流動率的問題依然存在(Adams et al., 2006)，因為IT人才供應的減少、戰後嬰兒潮從IT職場退休、以及組織的IT應用成長，都造成IT人力市場的吃緊(Hecker, 2005)。
過去20年雖然有超過30份相關研究，仍缺乏一個系統化的議題回顧，能有效瞭解或判別文獻中重要的缺口；因此，本研究利用敘事回顧與MA回顧並反映出我們對IT流動的累績知識。
此研究主要分為三個區塊：(1) 呈現敘事性回顧，簡要回顧管理文獻中主要的流動理論，並整理IT流動之研究；(2) MA：[a] 建立流動意圖(TI)與其他前置因素之關係強度；[b] 進行一連串的調節分析，以找出研究間的差異；[c] 利用MASEM進行模型檢定；(3) 整合兩方法的發現，並發展新的IT流動理論。 - [敘述回顧]
2.1 流動理論 (turnover theories)
許多理論被提出來說明為何員工會自願離開組織，包含：組織均衡理論(organizational equilibrium theory; March & Simon, 1958)、期望符合理論(met expectations theory; Porter & Steers, 1973)、鏈結模型(linkage model; Mobley, 1977; Mobley et al., 1978)、流動展開模型(unfolding model of turnover; Lee & Mitchell, 1994; Lee et al., 1999; Lee et al., 1996)、以及工作內嵌理論(job embeddedness theory; Mitchell & Lee, 2001)。
-OET- March & Simon認為，當個人認為其對組織的貢獻超過從組織所得到之誘因時會產生離職；這種誘因-貢獻平衡受到兩個因素影響：(1) 某人的離職欲望，為某人對工作環境滿意度之函數；(2) 某人離職容易度，受到決定顧用能力的總體與個人因素影響。後來的流動理論主要從此理論模型出發，包含解釋離職欲望與離職容易度，或解釋離職決策。
-MET- 從OET出發，Porter & Steers(1973)假定期望滿足是離職決定的重要因素，期望滿足的定義：某人在工作上所遭遇的正負面經驗與他所期望的遭遇間的差異，包括獎勵、升遷、及和同僚與上司間的關係。
-LM- Mobley的模型得到許多實徵結果支持，提出許多工作滿意與離職間的中介鏈結，工作不滿意度會引發一連串的撤回心態(withdrawal cognitions)，而造成尋找工作的行為。
-UM- Lee & Mitchell (1994) 認為當人們要離去時，會有四種不同的心路歷程，而離職的過程通常是某種刺激所引發，這事件會讓員工深入思考對該工作的判斷，這個刺激會被納入某人的信念與印象系統，當刺激引發事先規劃好的行動時，會在不考量對組織或工作的個人情感而離去，若沒有觸發事先的腳本，則要忍受額外的認知思考，例如評估工作滿意與工作選擇，該模型的主要貢獻為納入一種離職的推動路徑。
-JET- 上一模型解釋某人如何與為何決定離開某組織，但沒有處理為何某些人是不情願的離開，Mitchell et al. (2001)認為某人會留在某組織是因為他們陷入避免他們離開的網子中，若他們與其他人有強連結，且有較佳工作與溝通適配，若離開組織則需要犧牲更多，納入影響某人是否容易離去的非工作因素。
大部份的理論都可以追朔到March & Simon的OET，除了強調TI與TB間的關係，UM與JET認為並非所有人都是因為不滿意或找到更好工作才離職，可能是受到非工作的事件所推動。
2.2 敘述性回顧 (narrative review)
為了找出IT相關研究，尋找電子資料庫(ACM Digital Library & EBSCOhost)以及ISWorld所例出的期刊，為了避免受到只有發表研究結果之偏誤(Hunter & Schmidt, 1990; Rosenthal & DiMatteo, 2001)，發出未發表研究請求(ISWorld, OCIS, SIGMIS-CPR)。最後找到51篇研究，將18篇後來刊出的研討會論文刪除後，最後共33篇研究。
這些研究中，只有兩篇真的去討論實際離職行為(TB)(Bartol, 1983; Josefek & Kauffman, 2003)，其他則探討離職意圖(TI)，因為意圖是在心理學(Fishbein & Ajzen, 1975)與離職研究(Hom et al., 1992; Mobley et al., 1978)中發展良好的行為前置因素，大量TI的研究是去瞭解TB重要一步，在Hom et al. (1992)的MA，TI與實際離職之估計母體相關為0.36。
從31份TI研究，此研究判別出43個前置因素，並分為6大類：
將43個前置因素，根據March & Simon的理論套入，發展如下的結構模型：
2.3 IT離職意圖結構模型
探討內部因素(distal)與外部(proximal)因素間的關係，前者是指間接影響的因素，包括JR、IA、OR，後者是指較直接的因素，包括DM、EM(Kanfer, 1991)。因此，作者認為描述個人、工作、與組織的內部因素會影響DM與EM之外部因素，最後影響TI(March & Simon, 1958)。
-Proximal-
許多MA指出DM為離職模型之重要中介構念，會以工作滿意度或組織承諾的方式呈現 (Gaertner, 1999; Hom & Griffeth, 1995; Mowday et al., 1982; Price & Mueller, 1986)，但並沒有MA評估EM做為末梢因素的其他路徑，根據March & Simon之論點，作者認為DM(低工作滿意度)與EM(認知工作選擇)與TI有正相關，根據Mobley (1977)離職模型，也認為JS可以中介DM與TI之關係 (Hom et al., 1992)。
-Distal-
(IA) IT離職研究有關個人特性主要有：(1) 人口統計：包括年齡、性別、及婚姻狀況，年齡與婚姻狀況通常以控制變數的方式表示，職涯階段與發展理論 (Levinson et al., 1978; Miller & Form, 1951)認為老員工對工作與組織比較滿意，因此有較低的DM，基本的原因在於老員工比年輕員工有機會進入高層管理，因此增加聲望與信心 (Miller & Form, 1951)，然而IT技術環境與內容的改變，較老的員工可能有較低的工作滿意 (Kacmar & Ferris, 1989; Regev, 1998; Sturman, 2003)，造成生產力降低且無法滿足工作需求 (Gist et al., 1988; McEvoy & Cascio, 1989)；成人發展研究指出，個人在不同的發展階段會影響員工的優先順序 (Veiga, 1983)，當家庭責任增加時，EM就會降低 (Fingold et al., 2002)；已婚會有較多的財務壓力 (Doran et al., 1991)，也要考慮另一半的工作狀況，所以EM也會降低；相對於另外兩個因素，性別在IT研究中很到較多關注，許多研究指出，女性員工因為在升遷機會受限下會有較高的DM (Baroudi & Igbaria, 1995; Igbaria & Chidambaram, 1997)，因為較少機會與資原而有較低的EM (Ahuja, 2002)，因為結構上阻礙與較少工作機會，女性會碰到所謂glass ceiling的問題 (Gutek, 1993)；(2) 人力資本：包括教育、年資、組織年資，大部份將這些因素視為控制變項 (Igbaria & Greenhaus, 1992; Moore, 2000)，根據人力資本理論 (Becker, 1975)與市場訊息理論 (Spence, 1973)，作者認為人力資本對EM有正向影響，前者認為個人的教育與經驗讓他們更具市場性，也更能離職，後者認為個人的生產力並不被潛在雇主察覺，因此個人特性提供市場相關生產力資訊，會影響某人的可雇用性(employability)，專業無用論(theory of professional obsolescence; Ang & Slaughter, 2000; Dubin, 1990)認為人力資本與EM為負向關係，因此若IT人員的年資愈大，愈有可以會有專業無用的情況，大部份會用忽略新技術並限制其專業到與其有相似職能之參考群組 (Pazy, 1994)，這種適應不良的行為會降低更新需求(Schamback, 1994)，並限制其IT工作選擇，因此導致較低的EM (Joseph & Ang, 2001)；(3) 動機：指的是那些影響工作付出的方向、強度與堅持之個人特性 (Kanfer, 1991)，大部份討論動機與TI的直接關係，例如：資訊處理限制(Joseph & Ang, 2001)、負面情緒 (Moore, 2000)，過去研究發現，負面情感對工作滿意度與組織承諾有負向關係 (Thoresen et al., 2003)，因為負面情緒會讓某人更注意負面刺激，並影響遭遇負面經驗的客觀可能性，其他動機，如職涯導向與成就需求，可能會透過EM來影響TI (Judge et al., 1995)。
(JR)
IT研究已檢驗三種工作相關因素：工作特性、角色行為、角色壓力，被視為直接與間接的因素，Moore (2000)發現work exhaustion對TI的直接效果，Lee (2000)發現角色模糊、角色衝突、潛在工作動機受到工作滿意度中介與TI之關係，Guimaraes & Igbaria (1992)發現範圍擴展活動透過工作滿意與組織承諾影響TI。
Boundary spanning activities：此研究認為範圍擴展活動會透過DM影響TI，雖然目前的研究結果是混淆的，BSA可以因為角色壓力降低工作滿意度 (Kahn et al., 1964)，或是因為潛在效益而增加 (Au & Fukuda, 2002)。Role stressors：角色模糊與角色衝突會降低工作滿意度 (Jackson & Schuler, 1985)，而增加TI，例如過多工作量 (Bakker et al., 2005)、工作-家庭衝突 (WFC; Greenhaus et al., 1997)；相反的，工作自主性與涉入程度會因為增加內在動機而降低TI (Jackson & Schuler, 1985)。Job performance：績效較高的人會得到較多的獎勵，而更滿意 (Dreher, 1982; Martin et al., 1981)。
(OR)
Pay and advancement：個人對公司的感受會影響他們是決留下或離去的決定 (Mitchell et al., 2001)，過去研究曾探討升遷與階層位置及TI之直接關係 (Igbaria & Siegel, 1992)，而獎勵之公平性與組織報酬與TI之直接 (Igbaria & Siegel, 1992)與間接 (Pare et al., 2000)相關研究皆存在；Sacrifice, Fit, and Links：JET觀點認為，組織因素會透過DM與EM影響TI (Mitchell et al., 2001)，作者認為個人升遷、位階、與報酬會影響犧牲程度，而獎酬公平性與人力資源實務會影響個人與組織間的適配，社會支援以及工作單位規模會影響個人與他人在組織中的連接，這些都會增加個人內嵌於組織的程度 (Mitchell et al., 2001)，Mitchell et al. (2001) 發現工作內嵌程度與工作滿意度及組織承諾有正相關，但與EM有負相關。
2.4 小結
雖然實徵研究累積許多離職研究，但缺乏一個有系統化的文獻整合，回顧相關文獻後，得到四個觀察：(1) 大部份研究著重於預測TI，而無法瞭解實際的離職意圖；(2) 有許多前置因素被討論，很多只討論一次，造成知識累積不易；(3) 大部份因素與管理研究相似，無法提供針對IT離職的獨特解釋；(4) 大部份研究是以March & Simon的理論出發，著重DM與EM對TI之解釋，但近期相關離職模型並未被IT領域著墨。 - [MA回顧]
先建立前置因素對TI效果的存在與強度，進行調節分析檢驗不同研究間結果變異，有些認為BSA、組織年資、任務報酬與TI是正相關，有些缺是負相關；有些研究發現年齡、姓別、與教育程度與TI有顯著關係，有些為不顯著；即使方向是一致，但仍有強度上的差異。MASEM能讓研究者用更精確與理論導向的方式來進行量化回顧，並非所有關係都要來自所有研究，因為可以利用MA計算母體相關 (Viswesvaran & Ones, 1995)。最後進入MA分析的有26份研究，5份研究因為無法得到數據而從31份中去除 (樣本大小、相關、F、t、卡方)；並刪除19個前置因素，因為只被研究過一次。
4.1 變量關係MA
為了估計母體相關的強度，利用各研究的相關 (利用Hunter & Schmidt之公式進行轉換)、相本大小、與信度計算零階效用大小，利用Hunter & Schmidt之程式(1998版)計算母體相關，利用樣本大小進行加權以說明抽樣誤差，用相關調整以說明衡量誤差，若沒有信度統計量，則使用Hunter & Schmidt的分配調整法。
24個變項中，有15個跟IT離職意圖顯著相關，外部因素除了continuance commitment不顯著，其他都顯著，包括：情感承諾、職涯滿意度、工作滿意度、認知工作選擇。至於人口統計，只有婚姻狀況有顯著；人力資本只有IT年資有顯著；工作相關因素顯著的有：BSA、工作自主性、工作績效、角色模糊、角色衝突、工作量、超量工作；組織相關因素只有獎勵公平性與層級位階。
4.2 調節分析
利用可能造成研究間結果不一致的特性進行調節分析 (Lipsey, 1994)，故檢驗幾個調節項：樣本年齡與性別比例、TI之構念化與操作心、前置因素的操作化。結果對一些不顯著研究有一些解釋，年輕的男人會較年輕的女人易離職，當員工為年輕人，組織年資對TI是正向影響，對年長的則為負向。參考附錄A
4.3 MASEM
利用Viswesvaran & Ones (1995) 所提出之MASEM程序，先估計所有變數之成對相關，以取得相關矩陣，從相關矩陣刪掉10個變數，因為這些變數有大量的關係遺漏值，另外去除2個變數讓模型的多元共線性最小。計算所有研究之樣本大小的調和平均，調和平均較算數平均或總樣本平均來得穩健，給予路徑分析最佳樣本大小之近似值 (Viswesvaran & Ones, 1995)。
以13個變數之相關矩陣檢驗所提出之結構方程模型：所有組織因素與人口統計因素與工作滿意度及認知工作選擇間有關係，所有工作相關因素只有跟工作滿意有關係，所有人力資本因素只跟認知工作選擇有關，工作滿意與認知工作選擇與離職意圖有關；允許所有外部因素間可相關，除了人口統計因素。另外估計兩個選擇模型：(1) 部份中介模型，加上外部因素與離職意圖之直接關係；(2) 直接模型，所有前置因素都與離職意圖有直接關係。
根據MacCallum et al. (1996)之建議，此研究檢驗共變異矩陣，以評估共變異矩陣之穩定性，並比較三個模型間的適配統計量，NNFI、CFI、GFI應大於0.90 (Bentler & Bonnett, 1980)；SRMR小於0.08 (Hu & Bentler, 1998)；RMSEA應小於0.05 or 0.08 (Browne & Cudeck, 1993)；同時進行卡方差異檢定選擇模型的相對適配，最後採用Sobel檢定 (Sobel, 1982)評估工作滿意與認知工作選擇是否具有中介角色。
4.4 結果
部份中介模型在各項指標上的表現，都較完全中介與直接效果模型來得好，且卡方差異檢定的結果也會為顯著；即部份中介效果與資料最為適配。與預期相同，工作滿意度與離職意圖為負向關係，而認知工作選擇與離職意圖為正向關係。
工作相關因素中，範圍擴展活動與工作滿意度有正向關係，但與離職意圖與直接關係，角色模糊與角色衝突皆與工作滿意有負向關係，而角色衝突與離職意圖間有直接正向關係，工作表現與工作滿意間為正向關係，同時與離職意圖為負向關係。組織因素中，薪資與工作滿意及認知工作選擇間有正向關係，並且與離職意圖間有負向關係；升遷性與工作滿意無關係，但與認知工作選擇有正向關係，且與離職意圖間有負向關係。人口統計變數中，年齡與工作滿意及工作選擇為負向關係，且跟離職意圖間無關係；女性呈現較高的工作滿意度，而與男性在認知工作選押沒有差異，而男性有較高的離職意圖。人力資本因素中，教育程度與認知工作選擇有負向關係，且與離職意圖有正向關係；組織資歷則不支持。
Sobel test的結果發現，工作滿意度可中介：範圍擴展活動、工作表現、角色模糊、角色衝突、性別、年齡、以及薪資；認知工作選擇可中介：薪資、升遷、年齡、及教育程度。
http://davidakenny.net/cm/mediate.htm
4.5 討論 工作滿意度與認知工作選擇之中介效果發現，有兩個主要的研究意涵：(1) 表示仍有其他的中介因素存在；(2) 提供更深入的離職意圖洞察；有些結果與理論預期不同，表示必須考量IT專業的特殊情境；MASEM也強調一些複雜關係，例如：高薪資會同時提高工作滿意度與認知工作選擇，這可以用來解釋為何薪資與離職意圖之相關不顯著；同樣的升遷與教育程度之不顯著也可以用中介效果來解釋。 - [發展情境模式]
未來IT研究應著重：(1) 檢驗實際離職行為與意圖間的關係；(2) 運用當代離職理論以增加對IT離職現象的瞭解；(3) 將IT情境納入離職理論中。進一步提出未來IT離職研究的情境模型(見圖3)，包括：(1) 連接離職意圖與行為；(2) 使用像是展開模型與JET來解釋IT離職；(3) IT情境的特別前置因素應以不同分析層次進行研究。
5.1 個人層次分析
無論在方法與理論上，IT離職研究的缺乏造成文獻上重要的缺口，方法上，使用自我報導的離職意圖產生與其他自我報導構念間誇張的關係，理論上，不同情境與群體間均發現意圖與行為間關係強度，實徵上，本研究發現的一些對IT離職意圖之關係與一般離職研究有些差異，亦即無法推論到IT情境，因此，有時採用離職意圖做為離職行為的替代變數可能會導致較弱或不正確的推論，也證明評故實際離職行為的重要性。
故建議未來IT離職研究應將IT離職行為視為重要的依變數，可以試著討論個人層次意圖與行為間的調節變項，例如：專業過時(professional obsolescence)，從threat-rigidity theory觀點(Staw et al., 1981)來說，IT人員有專業過時會對其專業能力造成威脅，進而限制在尋找工作其間的資訊處理，則認為自己有較高的專業過時之IT人員其關係應較弱，為了檢驗此理論，應進行縱貫性研究來評估IT離職意圖與過時的感受，之後透過公司取得離職記錄，需要考量適當的時間間隔 (time-lag)，要將基本離職率的效果考量 (Steel, 2002)，並使用適當的資料分析技術，如：survival analysis (Dickter et al., 1996)。
另外，可以檢驗較少研究之情境調節變項，如：國家文化，在較嚴格的文化中，組織的目標大於個人目標，所以會受到社會規範與價值影響；或像是雇用條款的組織因素，會限制員工的離去。
另一個缺口是較少其他理論用來解釋IT離職，儘管過去十年在離職理論的發展，IT研究主要依賴March & Simon的組織均等理論來解釋離職，當代理論觀點如：展開模型與JET都能提供對IT離職現象重要的新見解，也提供未來研究的許多機會。
運用展開模型可以瞭解引發IT離職的因素，以及不同的決策途徑(Lee & Mitchell, 1994)；實徵研究可以先從不同的決策制定途徑開始，找出較符合IT人員的方式，那些是IT人員典型造成離職決定的shocks？IT人員較常衝動或考慮過後的離職？或是不同性質的IT人員是否有不同的離職決定路徑。另外，可以針對自願離職進行質性研究，回朔為何會離職，以及其決策流程，可以從"shock"事件著手，可以利用展開模型解釋之，找出IT人員的主要路徑。未來研究可以運用JET檢驗新的心理學構念，例如：連結、適配、與犧牲來解釋離職；也可以試著操作化專業領域。
5.2 跨層次分析：IT情境 第三個缺口是忽略IT情境，情境是指與現象有關的環境，可以協助解釋現象(Cappelli & Sherer, 1991)，通常是比調查的分析層級高 (Mowday & Sutton, 1993)，情境會對個人行為有重要影響 (Cappelli & Shere, 1991)，透過提供限制或機會 (Johns, 2001)；Ang & Slaughter (2000)將IT情境區分為環境(如：技術趨勢、IT人力市場、與國家文化)與公司(IT策略、結構、生命週期、規模、IT角色、與IT人力資源實務)。 - [研究意涵]
6.1 研究貢獻
首先透過質性與量化的IS大量研究回顧，敘述性與MA互補下，找出IT離職研究的焦點與未來研究；提供理論整合，運用March & Simon的理論來解釋目前用來說明IT人員離職意圖之前置因素 (Bacharach, 1989)，透過採用MASEM來進行模型驗證；發展新的理論模型並指出目前IT研究中主要的缺口。
6.2 實務貢獻 讓主管知道如何留住員工，除了工作滿意度很重要之外，並強調管理工作滿意度以留下有價值的員工；指出那些人比較可能離去；可以選擇相關的人力資源策略以發展提供員工保障之社群為主的環境，以留住人才 (Ferratt et al., 2005, p.246) - [結論]
雖然IT領域有關IT離職的研究已經約20年，此研究為第一篇針對此議題進行回顧的研究，除了瞭解現況外，並針對IT離職提出模型，同時強調末來的三大研究方向：(1) 意圖與行為間的關係；(2) 更多理論與更嚴謹的研究設計；(3) 理論化與檢驗情境因素之影響。 - {Moderator Analysis}
Follow Viswesvaran & Ones' (1995) method
A1. Method
將可能說明研究間變異的研究特性進行編碼，因為所以研究必須都要包含相關資訊，所以僅針對以下變數進行編碼：樣本的年齡與性別比率、離職意圖之操作化、前置因素之操作化；在樣本的年齡性別比率，主要記錄該研究的平均年齡是大於或小於40歲，且大於40%為女性。判斷值是基於勞力統計指出，平均IT人力為40歲，且約60%為男性 (Meares & Sargent, 1999)。
離職意圖方面，區分是以衡量留下或離開，以及是以單一或多個問項組成；而前置因素也有一些差異，包括：年齡與組織年資是以實際值或是對數轉換；薪資是連續或類別尺度；教育程度的類別數；角色模糊與角色衝突是完全採用過去衡量或有修改；組織承諾是用15或9題的Organizational Commitment Questionnaire (OCQ, Porter et al., 1976) 或非OCQ尺度 (Meyer & Allen, 1990; Mobley et al., 1978)。
針對所有估計母體相關計算Q同質性統計量，顯著表示某關係在跨研究中的效用大小有足夠的變異，將資料依調節變數分組，另外針對各組進行MA，比較估計相關是否有方向的不同，並計算Z統計量以檢定是否可以做為調節項 (Hunter & Schmidt, 1990, p. 438)
A2. Results
表2中的Q同質性統計量指出，有7個前置變項在跨研究間無差異，17 個顯著中，有8個無法進行調節項檢定，故針對9個前置變項，結果在附錄的表中。
A3. Discussion
年輕男性較年輕女性會離去，可以用來解釋為何在性別與意圖間是不顯著；另外，組織年資的不顯著，可能是因為員工年齡的影響，可能因為年輕人較少沉入成本，或較少調適到新工作環境的問題。此分析的限制在於研究數量過少，
此MA主要有兩個研究限制：(1) 相對小樣本(K = 26)，造成必須排除一些前置因素；(2) 採用相關矩陣，而非共變異矩陣進行估計，可能會高估標準誤 (Cudeck, 1989)，故個別參數的檢定顯著應更為保守 (Harrison et al., 2006)。
以展開模型為例，技術趨勢如何影響IT人員的離職決定，若某人將技術變革視為一種威脅，且有事先的一套劇本，可能會在不深入思考後就此離開公司，或是不再從事這個職業 (Joseph & Ang, 2001)。另外，像是IT產業的規模，若只有少數工作選擇下，即時有shock也不會選擇離職。
兩份最近IT離職研究發現，內部人力市場 (Ang & Slaughter, 2004)與人力實務 (Ferratt et al., 2005)會影響IT離職率，未來研究可以針對組織實務的變革，可能成為IT人員離開公司的shock；或以Ferratt et al. (2005)針對公司的人力資源實務如何透過工作內嵌影響IT離職，以HLM檢視人力資源實務在公司間的差異。
