认知偏差和风险偏好对其离职的影响

袁安府　Panyanat Rerkpitivit　何诗颖

（浙江工商大学工商管理学院，浙江杭州　310018）

摘　要:知识员工离职受多方面的影响，离职意愿的产生是关键因素，而意愿产生后的决策过程也是不可或缺的一环。本文主要实证分析了知识员工离职机会感知、认知偏差和风险偏好对离职决策的影响，以及进而对其离职行为产生的作用。通过探索性因子分析得出影响离职决策的5个关键性因子为机会感知、风险偏好、过度自信、控制幻想和相信小数定律；通过相关分析得出，机会感知和离职决策之间具有较强的正相关关系，风险偏好类型和离职决策之间的关系也很显著，认知偏差的三因子和离职决策的相关关系也成立；最后通过回归分析，将各个因子逐步纳入离职决策的回归模型当中，发现各变量和离职决策之间的线性关系明显，并得出了用因子表示的回归方程。本文研究还发现，离职意愿和离职决策间并不存在显著的相关关系，充分说明离职决策是离职行为发生的重要一环。

关键词:知识员工　离职决策　机会感知　风险偏好　认知偏差

一、引言

据一份来自前程无忧发布的《2012离职与薪酬调研报告》指出，2011年，各行业的企业的员工平均离职率达到18.9%，其中传统服务业平均离职率达到21.2%，制造业也达到了20.5%。目前，高员工离职率已经不仅关系到组织的人力资源管理，更影响到组织管理的方方面面。而知识员工，作为一个特殊的群体，其离职会导致企业遭受重大的损失（金建兴，2008；陆旭龙，2010），因而其离职倾向更值得关注。

基金项目：浙江省自然科学基金（Y6110116）。

离职是指从组织中获取物质收益的个体终止其组织成员关系的过程（Mobley，1982）。Price（1977）将离职分为自愿离职和非自愿离职，自愿离职又被分为对企业有利的良性离职和对企业不利的非良性离职。最频繁的离职是自愿离职，而绝大多数自愿离职都会带来人力资本损失、降低士气和影响企业战略等不良后果。所以本文主要研究的是自愿离职。知识员工的概念最早是由Peter·F.Drucker提出来的，他指出：“知识员工是指那些掌握和运用符号和概念，利用知识和信息工作的人。”当时主要是指某个经理或执行经理，但是在今天，知识员工已经涵盖了大多数的白领，一般指从事生产、创造、扩展和应用知识的活动，为单位（或组织）带来知识资本增值，并以此为职业的人员（MBA智库百科）。综观以往研究文献，员工离职受很多因素的影响，大概归结起来有个人因素、组织内部因素和组织外部因素，也有关于各种因素之间交叉影响的研究，但是相关的文献并不多。我国知识员工的离职也受到这些因素的作用，但由于其群体的独特性，离职也有其独特的影响因素。

以往的员工离职研究中，更多的是有关员工离职意愿的产生及其影响因素的研究，以此来建立员工离职的模型。一般来说，员工离职意愿的产生因素可以分为个人因素、组织因素和组织外部因素。个人因素中，主要涉及员工心理、情绪、年龄和家庭等因素。Mc-Clelland（1955）发现，个人成就动机的高低影响到人们对职业的选择。在此基础上，孙跃和胡蓓通过研究产业集群中的员工离职因素，发现具有高成就动机的知识员工更容易离职，[1]但这个结论是在没有考虑到离职风险的作用下得出的。而对于工作满意度是否能很好地解释员工离职这一问题，一直以来很有争议（Lee&Maurer，1999；王萍&林丽丽，2010）。有关组织层面研究，主要包括对员工培训的投入、知识员工的工作嵌入、企业文化、领导—成员交换关系和员工在组织中价值实现等方面。何会涛、袁永志、彭纪生（2009）研究表明，对员工培训的投入能够对员工离职意愿产生负作用；王浩、白卫东（2009）研究发现，工作嵌入与知识员工离职倾向有显著的负相关关系。知识员工认不认同一个企业的文化也很重要，正确树立的组织文化与知识员工的离职有负相关性（杨萍，2008）。黄磊、周小兰（2009）提出了领导—成员交换与员工离职倾向的U形关系，并通过实践研究得出U形关系（即在非常高质量的领导—成员交换关系中，员工离职倾向可能会随领导—成员交换质量的提高而提高）是可能存在的。有关组织外部的因素研究，更多是研究外部环境对员工的吸引力。中国是一个特殊的经济体，存在着多种所有制的经济实体。在不同的经济实体中，知识员工的离职率是不一样的。有调查表明，国有企业的员工离职率最高，私营企业次之，外资企业最低（庄玮玮，等，2009）。关于外部的影响因素的研究，出现了很多新的发现，如我国特有背景下的“关系”对员工离职的影响（向征，彭建国，2006；杨东涛，等，2008），以及员工所处社会网络和社会资本的影响（Moynihan&Pandey，2007；Feeley，Hwang&Barnett，2008）。

基于以上分析，笔者发现大部分的研究关注的都是员工离职意愿方面，而且把员工离职意愿作为结果变量，都含有意愿的产生会直接导致离职行为的发生这一假设，却忽视了离职意愿到离职行为的产生，中间还有一个关键的环节——离职决策过程。营销学、管理学和心理学上众多行为的研究，都是从意愿到决策再到真正行为的产生。知识员工的离职行为也同样经历这三个阶段。本文试图通过探究影响知识员工离职决策制订过程的因素，来分析知识员工离职行为的产生，以此作为公司对知识员工进行人力资源管理的一个参考。

二、理论综述与研究假设

Mobley（1977）提出的中介链模型认为，员工辞职前会比较新找到的工作和现有的工作，并估计辞职的预期收益和成本。这种对新工作的估计是一种基于个人主观的判断，因而是具有一定风险性的。这种行为不可避免地受到个体自身的风险偏好水平和自身的认知偏差的影响。孙跃和胡蓓以其为基础，设置了知识员工认知偏差的三个变量来对知识员工离职风险感知进行研究，但是其研究并没有涉及认知偏差是如何影响知识员工的离职决策制订的。[2]陈刚、谢科范、郭伟（2009）研究了机会感知、风险感知和风险偏好对创业者决策选择的影响机制。与此类似，我们认为，知识员工个人对机会的感知也会影响到其离职的决策。所以，我们选取机会感知、风险偏好和认知偏差三个因素来研究其和知识员工离职决策制订的关系。

（一）机会感知

机会感知是指员工感知到的外界提供所意愿职位的可能性。发现机会，感知到机会的存在是进行决策的前提。机会感知的研究更多的是有关于创业者。Shane&Venkataraman（2000）认为机会是客观存在的，但是机会的信息不是随机分布的，高警觉性的人更容易发现机会。Ardichvili&Cardozob（2003）认为，机会的一些要素可以被认知，但是机会是创造的，不是被发现的。Hench&Sanber（2000）认为，机会是创造构想，存在于创业者的意识中。由此可见，关于机会是客观存在的还是当事者本人创造出来的，在学术界仍然存在争议，但是对于机会感知的存在则是得到了普遍的认同。而研究知识员工离职的机会感知，则更多的是对已经存在的机会的感知。知识员工对机会的感知也受到很多因素的影响，如外界信息的开放程度和自身获取信息的能力，以及先验经验等。如果知识员工感知到的外界机会比较大，则其在产生离职意愿后，更容易有离职的决策；而在感知到的外界机会比较小时，会出于保险考虑，可能做出不离职的决策，因此，我们提出：

H1：知识员工的机会感知可能与其离职决策成正向关系。

（二）风险偏好

风险偏好（Risk Appetite），是指为了实现目标，企业或个体投资者在承担风险的种类、大小等方面的基本态度。风险就是一种不确定性，投资实体面对这种不确定性所表现出的态度、倾向便是其风险偏好的具体体现（MBA智库百科）。离职也可能成为一种投资，只不过，知识员工是用自己的机会成本做资本。

不同的行为者对风险的态度是存在差异的，一部分人可能喜欢大得大失的刺激，另一部分人则可能更愿意“求稳”。根据投资实体对风险的偏好将其分为风险回避者、风险追求者和风险中立者。

知识员工和其他的一般员工不同，他们从事的劳动是一个应用加工知识的过程（肖媛，2004），他们具有较高的知识水平，对世界和自然规律的认识比较深刻，因此，与一般员工相比，其认知能力与理性程度较高（庄伟刚，胡汉辉，2004）。他们对不确定性的认识和控制能力更高，对风险的规避程度较小。在面对离职将会带来的风险和收益时，知识员工能更理性地进行评估。知识员工以知识为劳动对象，热心于追求和探索新知识，他们往往会主动调整风险偏好。与一般员工相比，知识员工的风险规避度较小，风险偏好更具有可变性。知识员工特殊的风险偏好特征对自身的离职决策会造成很大的影响。知识员工越偏好风险，越倾向于外部的职业机会，更容易在离职评估中高估外部机会，从而离职的概率也越高，由此我们提出：

H2：个人风险偏好和员工选择离职的决策可能存在正的相关性。

同时，风险偏好也会和知识员工的机会感知存在相关性。具有风险追求偏好的知识员工，更容易关注外界职业机会的改变，行为更具有冒险性，因而，感知到的机会可能更大，因而，我们提出：

H3：个人风险偏好和个人机会感知可能存在正的相关性。

（三）认知偏差

虽然偏差能帮助个体应对他们所面临的认知局限，但也会导致更少合理、不够全面的决策（Barnes，1965）。孙跃和胡蓓研究了知识员工认知偏差对离职风险感知的影响，其中认为有三种偏差会造成对风险感知的影响：过度自信、控制幻想和相信小数定律。[2]这三种认知偏差会降低个体对风险的感知，而且是三种比较典型和常见的认知偏差，因此本文借助这三个变量来探究认知偏差对离职决策的影响。

过度自信是个体高估自身判断精确度的一种认知偏差。过高估计和过高定位作为过度自信的两种主要类型被认为是个体在评价其绝对能力和相对能力时的表现。Oskamp（1965）在他的心理学临床判断分析中给出了有关“过度自信”最简短的表述：超出精确性的过度自信。他认为自信是伴随着人们对自己任务的估价增加而上升的，通过实验得出心理学家表现出更高的过度自信。这个也在后来被Fischhoff（1977，1980）重新定义，即人们常常高估自己所拥有知识和信息的精确性。由于过度自信在心理学上也是一个非常值得研究的现象，心理学家一直未放弃对过度自信的研究和更深入的探讨。Glaser&Weber（2007）将过度自信划分为两部分：校准误差和积极幻想。

较早研究过度自信问题的学者有Kyle&Wang（1997），Odean（1998）和Daniel，Hirshleifer及Subrahmanyam（1998，2001）等。他们通过构建模型和调查进行研究。Skata（2008）比较完整地回顾了过度自信在心理学和金融学等多学科下的研究文献，说明过度自信的心理现象解释了很多经典经济理论无法解释的现象。

过度自信是一种心理学现象，很多的学者用其来研究诸如金融问题等很多其他学科的问题，而过度自信问题同样可以用来研究管理学上的问题。Malmendier&Tate（2008）的实证研究表明，过度自信的CEO会高估自己的领导能力和项目决策能力或者高估合并的协同效应，因而更多地进行并购活动。姜付秀等（2009）则研究了管理者过度自信与企业扩张的关系。知识员工也存在着过度自信的心理倾向。知识员工在进行离职流动前，对离职风险进行评价过程中，也会出现过度自信现象，这种认知偏差会降低知识员工对离职风险的感知能力，从而做出离职决策，最终导致离职行为的产生。基于此，我们得出研究假设：

H4：过度自信认知偏差与知识员工离职决策可能存在显著正效应。

在机会起重要作用而技能不一定是决定性因素的情况下，如果一个人过分强调自己的技能在很大程度上可以提高工作绩效时，就会表现出控制幻想这一偏见（Langer，1984）。换句话说，控制幻想即个体为了减轻自己在面对风险时的不确定感，确信自己能够判断并准确预测未来的事件的一种心理特征。控制幻想这一偏见会使人低估未来的风险，因为他们过分确信自己的技能比他人高，并且可以通过这些技能克服不利后果的发生，从而容易使人产生过度乐观的结果（Barnes，1985）。而这些过于乐观的估计就会导致个体的风险决策产生偏差。

过度自信和控制幻想是不一样的。过度自信是高估自己所获知识与信息的确定性，也就是高估当前的“事实”。而控制幻想是指高估自己的能力，因此认为自己有能力应付和预测未来事件。[2]

Duhaime&Schwenk（1994）认为，管理人员的控制幻想使得他们认为可以通过预见事件的发生从而影响到风险投资的成果，但他们可能忽视了风险的存在。另外，个体再现控制幻想可能会造成低估风险，因为他们认为他们拥有的技能足以应对可能发生的不利事件。管理者的控制幻觉认知偏差可能会产生过于乐观的业绩预期。这些估计可能会导致危险的决策，如公司并购（Duhaime&Schwenk，1994）和新产品的研发（Staw）。控制幻想在冒险行为产生过程中扮演了重要角色。个体认为其有能力控制风险结果的发生，使得个体更容易产生风险行为（Boyd&Vozikis，2000）。但是这种信念是建立在一种主观感知的基础之上的（Shaver&Scott），而这种主观感知可能是不准确的或仅仅是一种幻想。

知识员工也会产生控制幻想的认知偏差。知识员工产生控制幻想的认知偏差，就会倾向于对自己的技能过于自信，认为自己的技能能够很好地预测和控制未来的事件；在评估离职风险的时候，对离职的外部风险的感知敏感度更低，即会低估离职的外部风险，即使在感知到外部风险的时候，也会因为对自己的技能过高估计而确信自己能够降低风险，从而会导致自己的离职意愿增强，同时也会导致在做离职风险决策时更易选择离职的行为。所以，我们得出：

H5：控制幻想认知偏差与知识员工离职决策可能呈现正效应。

在统计学和经济学中，“大数定律”是一条很重要的统计定律。即随机变量在大量重复实验中呈现出必然的规律，样本容量越大，则对样本期望值的偏离就越小。根据认知心理学的“小数定律”，个体通常会忽视样本大小的影响，认为小样本和大样本具有同样的期望值。而小数定律是个体认知当中的一个基本偏差。人们没有意识到，随着样本数量的不断增大，随机变量对均值的偏离是不断下降的。根据心理学认知偏差的小数法则，个体相信小样本的均值也会向随机变量期望值附近集中。

小数定律又称小数定理，是阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）和丹尼尔·卡纳曼（Daniel Kahneman）在其研究中对“赌徒谬误”的总结，即根据自己的亲身经历或者知道的少数例子来推测和下结论。Shleifer认为，小数定律和典型法可以解释金融市场上的某些不正常现象（Shleifer，1984）。

当一个人根据有限信息输入量来得出某个结论，个体就表现出相信小数定律这一认知偏见（Tversky and Kahneman）。Schwekn（1992）认为，管理者或决策者会通过劝导下属相信小数定律以获得他们对风险行为的支持。Barnes也持相同观点，认为个体会利用有限的正面信息做出过度乐观的预测。有研究表明，个体会根据一个小样本信息得出确定结论（Hogarth&Tversky）。因此，个体表现相信小数定律往往可能受制于基础概率的错误，也就是忽视基础概率（Cooper，Woo&Dunkelberg）。总之，以往的研究都表明了相信小数定律与风险感知之间存在联系，但对离职环境下，对这一关系进行直接检验的研究还很少见。Huohstno&Aqulno对这一关系进行了初步研究，发现相信小数定律确实会影响个人的风险感知，从而会影响离职流动的意愿。

知识员工也表现出相信小数定律这一认知偏差。在面对离职会造成的风险时，员工可能会根据一些有限的信息就轻易地做出判断，根据琐碎的利于自己离职的信息就肯定自己的风险很小，收益将会大于风险。所以，我们提出：

H6：相信小数定律与知识员工离职决策可能呈显著正效应。

根据以上对外界机会感知，自身的风险偏好，知识员工的过度自信、控制幻想和相信小数定律与知识员工离职决策之间关系的假设，以及前人对离职问题的研究结果，得出本文的主要研究模型如图1所示：

图1　知识员工离职决策模型

三、研究变量的度量问卷设计

不同的学者对机会感知、风险偏好和认知偏差的测量有不同的方法。我们依据他们的测量方法，结合我国实际的文化背景，得出本文的测量问卷。

机会感知的测量：Timmons（1999）总结概括了一个评价机会的框架，其中涉及八大类53项指标。本文拟定依据机会感知的机理，将Timmons的53项指标进行归纳，设计相关问卷。如您觉得现在在行业内求职很容易吗?分别评分1—5，1代表不容易，5代表很容易。

风险偏好：Hsee&Weber（1997）认为，人们的风险偏好预测取决于他们的原型知识和对风险的即时情感反应，并设计了基于风险偏好指数（RPI）计算的风险偏好水平问卷。本文拟定依据风险偏好机理和中国背景设计问卷。根据数据得出的结果，将被调查者的偏好类型分为：风险追求者、风险中立者和风险回避者。

过度自信：本文的调查采用了既定格式来衡量过度自信，要求受访者回答10个问题（Russo&Schoemaker）。每个问题要求被试选定一个信心水平（自己认为回答正确的概率），在这个概率下有90%的可能性一定是正确的答案。我们根据这10个问题的总成绩来衡量过度自信（Russo&Schoemaker，1975）。例如“马丁·路德·金遇害时多少岁?在……到……岁之间。”如果参与者认为有90%的概率是正确的，他可以填0—100岁，但是这样就显示出被测者是不够自信的。根据这10个问题的正确数，我们分出：答对9—10题。说明你要不是天才就是极其不自信。因为如果你不是天才的话，你能答对9—10题说明你的上下限范围取得非常大，自然能答对了。答对0—1题。说明你要不是故意的就是过度自信。之所以答不对，和你答案的范围小有非常大的关系。因为你完全相信自己的感觉，你潜意识中的答案区间范围就非常小。答对2—3题。你很自信，但是也有一定的灵活度，你在单位一定游刃有余；答对7—8题。你有点不自信；答对4—6题。你和大多数人一样，很平凡，也很正常。在本文中，我们取4分以下为过度自信者（0—3为过度自信，4—6为正常水平，7—10为不自信）。而在这里的调查当中，我们的调查对象是知识员工，剔除一些人为的干扰因素，假设被调查者是理性的、配合的。

控制幻想：Langer和Roth'α用三个问题测量创业者在创业决策上所表现出来的控制幻想认知偏差，这是少有的几个控制幻想的测量研究，他们询问受访者能否预测某些不可控制的结果，该量表的α系数为0.67。我们的研究借用这种测量方法，但是把问题情景改为与离职有关。这三个问题分别为：“我能够适应新工作中的各种困难”“我能够有足够的知识与技能应对新的工作任务”“在新的工作中我能够获得成功，即使别人没有做到”。我们用Likert 5点量表来记录被试的成绩[2]，3—6分表示不存在控制幻想，7—10分表示正常，11—15分表示存在控制幻想。得分越高，表示控制幻想偏差越强。

相信小数定律：在本文是通过一个情景问题来测量被试者的相信小数定律认知偏差水平的，该量表α系数为0.67。如“你一直想到广东工作，如果政府经济统计数据表明，今年的经济增长将放缓，广东的就业将很困难，但是你的两位熟人到广东找到工作了，他们说广东工作很好找，你会去广东找工作吗?”得分越高，说明相信小数定律认知偏差越大。[2]本文在此基础上，针对具体情况做了一些小的改动。3—6分表示不存在相信小数定律偏差，7—10分表示正常，11—15分表示存在。得分越高，表示相信小数定律偏差越强。

离职决策：由于员工是否具有离职行为不能从表面数据表现，所以本文采用间接的测量方法，假设以上行为都是其同事，或者其他人的行为，并让其猜测其他人的可能行为。

由于时间和空间的限制，本文通过滚雪球法，选择了来自各企业的学历在本科以上的知识员工400人，并在网上发放问卷。样本的回收率为86.25%，其中样本的有效率为76.75%，即有307份有效。

四、实证结果分析

（一）探索性因子分析

由于问卷设计的分布，我们需要对问卷进行探索性因子分析。在进行探索性因子分析时，我们利用SPSS17.0软件对调研样本进行主成分分析，因子提取方法为主成分法，并采用因子旋转来使结果精确，旋转方法为最大方差法，以因子截取标准为特征值大于1抽取公因子，其分析结果如下：

第一，KMO测度和Bartlett球形检验。在对机会感知、风险感知和认知偏好进行探索性分析之前，进行了KMO测度和Bartlett球形检验。得出机会感知、风险偏好和认知偏差的测度指标值为0.751，大于0.7，比较接近1，Bartlett's球形检验的p值都为0，皆小于0.05，所以我们得到机会感知、风险偏差和认知偏差的测量问卷中存在显著相关性，可以对它们进行探索性因子分析。

第二，特征值及总体方差解释能力。限定特征值大于1进行主成分分析之后，本文所设计的问卷可以提炼5个因子，其对应的特征值为7.992，2.843，1.939，1.576，1.401，它们对总方差的累积解释能力达到77.329%。

第三，因子载荷表。进行探索性因子分析时，经过10次迭代，分析结果如表1所示：

表1　探索性因子分析表

续　表

从表1我们可以看到，变量X1，X2，X3体现了机会感知因子，其机会感知负荷量分别为0.793，0.777，0.776；变量X4，X5，X6体现了风险偏好因子，其因子负荷分别为0.767，0.694，0.682；变量X7，X8，X9，X10，X11，X12，X13，X14，X15，X16体现了过度自信认知偏差因子，其因子的负荷分别为0.637，0.633，0.800，0.763，0.712，0.855，0.684，0.682，0.782，0.782；变量X17，X18，X19体现了控制幻想认识偏差因子，其负荷量为0.640，0.774，0.745；而X20，X21，X22则体现了相信小数定律认识偏差因子，其因子负荷量分别为0.693，0.829，0.771。所有因子的负荷量都大于0.5，满足探索性因子分析的要求。

从而，我们得出了机会感知、风险偏好及过度自信、控制幻想和相信小数定律这5个因子，并研究其对离职决策的影响。

同时，根据我们对各变量和因子之间的可靠性分析得出，机会感知、风险偏好和过度自信、控制幻想和相信小数定律的Cronbach'sα值都大于0.7，我们可以知道机会感知、风险偏好及各认知偏差两边的内部一致性系数比较高，具有很好的信度。

（二）相关分析

我们研究的是各个变量与离职决策的影响，同时各个变量之间也存在一定的相关性，于是，我们通过对各变量进行相关分析得出结果，如表2所示：

表2　各变量之间的相关性

续　表

**.Correlation is significant at the 0.01 level（2-tailed）.
*.Correlation is significant at the 0.05 level（2-tailed）.

从表2有关变量之间的相关关系矩阵我们可以得知，机会感知和离职决策之间具有较强的正相关关系，其相关系数为0.811（p＜0.01），说明H1成立。风险偏好类型和离职决策之间的关系很显著，系数为0.742，H2得到证实。机会感知和风险偏好类型之间在0.01的显著性水平下也是成立的，其相关系数为0.590，则H3成立。过度自信和离职决策之间的相关系数为0.700（p＜0.01），有显著的正相关关系，H4也得到证实。控制幻想和离职决策之间也呈显著正相关，相关系数为0.608，H5得到证实。同理，相信小数定律和离职决策之间的正相关假设存在，H6成立。

同时，过度自信、控制幻想和相信小数定律三个变量之间的相关系数很小，且存在显著的差异，说明各个变量之间的独立性很好。

除此之外，从表2中还可以看出，离职意愿和离职决策之间并不存在显著的相关性（p=0.402），充分说明员工在产生离职意愿后，并不一定会产生离职的行为，即可能中间并没有做出离职的决策，所以研究员工离职决策确定的影响因素是有必要的。从表中我们还可以发现，员工个人的风险偏好和过度自信、控制幻想、相信小数定律三个因子之间也存在相关关系，有可能风险偏好与认知偏差这两个变量互为调节变量，但相互之间具体如何影响，这里并不能体现，有待进一步的研究。

（三）回归分析

除了要分析各变量之间的相互关系，我们还必须知道各因子对离职决策有多大的解释程度及与其之间的关系，为此我们必须进行回归分析。同时，离职意愿也对离职决策造成一定的影响，从而我们也将其纳入回归模型中。

我们采取的是逐个回归的方法，判断变量逐个对方程的解释程度。首先要对各个变量与因变量（离职决策）进行散点图的分析，通过图形可以判断，各变量与因变量之间都存在着线性关系，只是线性关系强弱有不同。

判断关系存在之后我们对其进行回归分析，回归分析的结果如表3所示：

表3　系数

续　表

a.Dependent Variable：离职决策

变量逐个进入，对模型的解释程度分别为65.1%，72.2%，79.8%，86.4%，92.5%，94.5%，其方差分析中，F的显著性水平均小于0.05，说明在0.05的显著性水平下，各个变量可以进行回归分析，回归方程是成立的。

表3是各因子对离职决策层级回归的结果。模型常数项检验的Sig值都是大于0.05的，所以不存在常数项，其中系数取标准化系数。

综上所述，我们可以得到方程可能为：离职决策=0.333×机会感知+0.420×风险偏好+0.476×过度自信+0.415×控制幻想+0.155×相信小数定律+0.227×离职意愿。

五、分析与讨论

从以上相关分析和回归分析及之前的探索性因子分析中我们可以得出，上述的假设在知识员工离职决策方面都成立。这充分说明在研究知识员工的离职问题时，既不能只关注知识员工离职意愿的产生，也不能只关注离职行为的发生，而应该综合考虑离职意愿、离职决策和离职行为。本文还发现，离职意愿和离职决策之间的相关关系并不是很显著，说明离职决策虽受到离职意愿的影响，但是并不强。而机会感知、风险偏好和认知偏差却在离职决策制订过程中起着重要作用。

从以上结论，我们可以得到以下启示：

①知识员工是企业的宝贵资产，关于知识员工的离职不能只关注其离职意愿的产生。在察觉到其产生离职意愿的时候，要通过一定的策略尽量说服，使其放弃离职的打算。

②在察觉到知识员工有离职意愿时，可以与知识员工进行深入地谈话，了解其离职意愿产生的真正原因。如果其对外界的机会感知比较大，管理者可以充分利用组织内的机会进行诱导，说明在组织内晋升的风险比组织外的小。员工感知到外界的机会，也是希望自己能得到更好的发展，如果组织可以为其提供更好的发展，在风险较小的情况下，员工还是会放弃离职的意愿。

③知识员工是一个特殊的群体，其风险偏好可能会随着一定的环境而改变。研究发现，具有风险追求的知识员工更容易做出离职的决策，并且还会对其机会的感知产生影响。所以公司应该更为关注高风险追求的员工，通过一定的手段，降低其风险偏好，使其感知到的外界风险相对更大，出于顾忌，会放弃离职，但是这种方法只能在短期内奏效。

④认知偏差更多的是一种心理倾向，是每个人或多或少都有的，组织应该通过各种手段降低知识员工的认知偏差，如信息沟通更为透明、公开，可以使知识员工更为清楚地了解自己所面临的情况，从而更为了解各个方面的风险，如果信息闭塞，则员工更可能相信自己的判断而导致离职。

本文虽然发现了机会感知、风险偏好和认知偏差都会对离职决策产生影响，但对于具体是如何影响的并没有说明，各变量之间的相互关系如何对最终的离职决策产生影响也没有说明；同时，由于样本选择的方式可能存在偏差，得出的结果不一定全部适用，因而，需要在以后做更为详尽的研究。

参考文献

[1]孙跃，胡蓓.成就动机在产业集群员工离职意愿决定中的调节效应研究[J].科学学与科学技术管理，2009（2）：154-159.

[2]孙跃，胡蓓.知识员工认知偏差对离职风险感知的影响[J].工业工程与管理，2010（4）：104-110.