第五章 資訊人員生涯離職模型
第五節 資訊人員生涯離職模型分析
標方面，LISREL 並未提供任何建議。
圖5.5.1：資訊人員生涯離職模式徑路圖
二、離職傾向結構
離職傾向 = -0.26*生涯滿意度 + 0.95*生涯高原, Errorvar.= 0.36 , R2= 0.63 (-1.10) (3.82＊) 括號內為T 值；＊表示顯著
結構方程式中的『生涯高原』對『離職傾向』的影響為正向，參數估計值為 0.95，t 值為3.82，且p值達到顯著水準，此結果驗證研究假設四：生涯高原和離 職傾向呈現正相關。此結果和Patrick在1999年的研究結果生涯高原和離職傾向是 顯著正相關相同。該結果說明當資訊人員感覺到升遷路徑阻塞不明或在組織中無 法獲得持續的生涯進展，無法施展其生涯目標，那麼他們便會去尋找降低生涯高 原的職位或方法，因此而萌生離職的念頭。
根據結構關係方程式的結果顯示，『生涯滿意度』對『離職傾向』無顯著的 影響，因此本研究假設五：生涯滿意度低會有較高的離職傾向不成立，『離職傾
X1 管理創意
導向 X2 技術安全
導向
升遷機會 X4 發展機會 X3
生涯待遇 Y2
生涯進展 Y3
離職考慮 Y6 離開組織 Y4 Y5
離開工作 離職
傾向
0.60 0.80
0.63
0.62
0.22
0.95 0.65
0.71
0.74 0.80 0.88
生涯錨
生涯 滿意度
-0.26
生涯 高原
顯著 不顯著
-0.68
向』不一定會受到『生涯滿意度』的影響。路徑的參數估計值為-0.26，t 值為-1.10，
徑路參數估計值p值未達到顯著水準，然對離職傾向是負向的，此結論與Igbaria
（1994）研究南非IS 人員的發現，受薪資所影響的生涯滿意度，不直接影響留 職意願的結果相同。研究結果說明當資訊人員有較高的生涯滿意度時，不一定會 有較低的離職傾向。因此除提高員工生涯滿意度，並輔以適當生涯發展策略配合 員工生涯錨的定向外，應繼續思考是否有其他因素可降低離職率。
模式中『離職傾向』可被『生涯滿意度』與『生涯高原』解釋的變異程度達 63%。表示離職傾向受生涯滿意度和生涯高原的影響，且『生涯高原』的影響最 大。
三、外生變數測量方程
在生涯滿意度、生涯錨、生涯高原、離職傾向結構中，各觀察變項和潛在變 項的參數關係方程如表5.5.1 所示，各結構的觀察變項對潛在變項的估計皆達到 顯著水準，在個別信度方面，R2也達到0.25 標準。
表5.5.1：資訊人員生涯離職模式變數測量方程
變數測量方程 參數估計t 值 個別成分信度 生涯待遇 = 0.61 * 生涯滿意度, Errorvar.= 0.34 R2= 0.51 生涯進展 = 0.72 * 生涯滿意度, Errorvar.= 0.13 5.87＊ R2= 0.80 離開組織 = 0.80 * 離職傾向, Errorvar.= 0.25 R2= 0.72 離開工作 = 0.89 * 離職傾向, Errorvar.= 0.11 11.24＊ R2= 0.88 離職考慮 = 0.75 * 離職傾向, Errorvar.= 0.53 8.34＊ R2= 0.51 發展機會 = 0.63 * 生涯高原, Errorvar.= 0.36 7.45＊ R2= 0.52 升遷機會 = 0.62 * 生涯高原, Errorvar.= 0.49 6.83＊ R2= 0.44 管理創意 = 0.65 * 生涯錨, Errorvar.= 0.58 3.81＊ R2= 0.42 技術安全 = 0.80 * 生涯錨, Errorvar.= 0.37 4.04＊ R2= 0.63
＊表達顯著
第六章 結論與建議
本章首先將研究結果做一個總結，說明台灣資訊人員職場現況和2003年資訊 人員生涯錨狀態和影響因素，並解釋資訊科技人員生涯離職關係模式劃及預測離 職率的結構方程。接著討論本研究的研究建議與研究限制，一方面期望本研究的 研究成果能對實務界有所啟示，另一方面亦提供後續研究者相關的研究方向。