社区嵌入视角下新移民知识型员工离职动机研究/黎春燕 陈 杰

　　二、研究设计与方法

　　（一）数据收集

　　本研究通过现场发放、委托回收和邮寄问卷等方式发放了350份调查问卷，调查对象主要是来自广东省、海南省等大中城市的新移民知识型员工，回收问卷310份，问卷回收率为88.6%，其中有效问卷290份，有效问卷回收率为82.9%。从样本的特征来看，样本在性别方面是男122人，女168人，分别占有效问卷的42.1%和57.9%；学历方面的分布是大专69人，占23.8%；本科138人占47.6%；研究生及以上83人，占28.6%。单位工作年限方面的分布，10年及以上23人，占7.9%；6—9年39人，占13.4%；3—5年73人，占25.2%；1—2年80人，占27.6%；1年以下75人，占25.9%。从样本的性别、学历以及工作年限等特征分布来看，有效样本具有良好的代表性，符合本研究样本数据的分析要求。

　　（二）变量测量

　　1.自变量——社区嵌入。社区嵌入量表问卷主要是参考Mitchell（2001）和梁小威（2005）所设计的量表，测量内容包括社区联结、社区匹配、社区牺牲。社区嵌入量表总共有14个题项，其中社区联结有6个题项，社区匹配5个题项，社区牺牲3个题项。该量表中的社区匹配和社区牺牲维度采用Likert 5分态度量尺计分，从1到5级分别为非常不同意、不同意、不确定、同意以及非常同意，而社区联结采用客观指标选题的方式。

　　2.因变量——离职动机。离职动机主要借鉴Hom（1984）所提出的测量量表，问卷主要涉及四个题项：“我计划在这家单位长期的职业发展”“我基本没想过离开现在的单位”“我非常想离开现在这个单位”“在未来的一年时间里，我可能会离开现在的单位”，计分是以Likert 5分态度量尺来测度员工离开当前公司的可能性，从1到5分别是非常不符合、不符合、不确定、符合以及非常符合。

　　3.控制变量——性别、职位、学历以及岗位资历。考虑到除了自变量社区嵌入之外，年龄、性别、职位、学历、岗位资历以及在组织内的任期等控制变量也会对员工离职动机或者离职行为产生影响（Igharia，1992；赵慧娟，2008），因而，本研究模型中将分析这些控制变量。

　　三、实证结果与讨论

　　（一）信度和效度检验

　　1.效度。本研究使用SPSS 19统计软件对相关变量进行主成分分析。首先是对社区嵌入的14个题项进行主成分因子分析，KMO值是0.822（大于0.5），Bartlett’s球形度检验的卡方值为558.634，极其显著（Sig=0）。社区嵌入的三个因子被识别出来，与理论所提出的维度一致，它们分别是社区联结、社区匹配与社区牺牲维度。然后是对离职动机进行主成分因子分析，结果显示KMO值是0.778（大于0.5），其Bartlett’s球形度检验的卡方值为487.272，极其显著（Sig=0）。由此可见，本研究的量表具备较好的建构效度。

　　2.信度。本研究采用Cronbach α系数来判断量表的内部一致性。社区嵌入量表的总体Cronbach α系数等于0.764，离职动机的Cronbach α系数是0.847，这两个变量的Cronbach α系数均大于0.7。因此，可以认为，测量工具的内部一致性非常好。

　　（二）描述性统计分析

　　本研究通过变量的均值、标准差和相关系数分析，结果显示，社区联结与离职动机（r=-0.166，p＜0.01）为显著的负相关关系，社区匹配与离职动机（r=-0.15，p＜0.05）为显著的负相关关系，社区牺牲与离职动机（r=-0.287，p＜0.01）