引言

在以阿里巴巴、京东为代表的电商高速发展态势下，我国物流业获得了空前发展。近6年，物流行业每年都以50%的速度高速增长，在全球每年约700亿的物流货物中，中国有300亿件，占比40%以上。目前国内已经形成了以顺丰、京东物流、菜鸟网络为第一阶梯，“四通一达”为第二阶梯的物流格局。在急速发展的过程中，物流企业意识暴露出了管理意识薄弱，资源整合能力差及人员流动性高等不足之处。如何提升管理效能，降低离职率成为了这些物流企业亟待解决的问题。

木卫十一企业作为物流行业内具有一定规模和影响力的企业，在过去几年中业务量持续增长。然而，公司却面临着严峻的员工离职问题。员工离职不仅增加了企业的人力成本，还对企业的运营效率和服务质量产生了负面影响。因此，深入研究木卫十一企业员工的离职原因，并提出有效的应对策略，对企业的可持续发展具有重要意义。本研究旨在全面探究木卫十一企业员工离职的原因，通过问卷调查、访谈、系统数据提取等方法收集数据，从个体、组织、外部环境等多个维度进行分析，为企业管理层提供决策依据，助力企业制定针对性的措施，降低员工离职率，提升员工满意度和忠诚度。

一、文献综述

(一)个体层面的离职动机

个体层面的离职动机，是指员工基于自身生理、心理、职业发展、生活需求等个体因素，有以下几大核心类别：

工作状态的变化会触发离职，工作内容缺乏价值感。工作负荷失衡，长期处于超量工作或低效闲置状态导致身心俱疲。工作环境不适，如通勤单程超过2小时，上班时间过长，岗位变更等。

薪酬福利失衡也是一个重要的影响因素，薪资水平显著低于同行业、同岗位平均水平。相对薪酬不公平，同岗位、同绩效的同事薪资差距过大。福利体系不完善，缺乏核心福利。

人际关系冲突会也造成员工产生离职的想法，上下级关系紧张，领导对个体信任缺失，同事关系疏离或对立，团队内协作氛围差或存在恶性竞争。

另外家庭责任，个人身体健康限制，对更高层次需求的追求也会带来离职倾向。

（二）组织层面对离职的影响

组织层面的离职影响，是指组织自身的制度设计、文化氛围、管理模式、战略决策等系统性因素，可归纳为以下几个类别：

晋升与选拔机制失衡是员工产生离职意愿的原因之一。若晋升依赖关系而非能力、晋升标准模糊、晋升通道单一，会让员工感到付出无回报，或者因机制缺失导致长时间无法晋升，最终选择离职。

组织氛围偏向压抑、冷漠、冲突，会直接破坏员工的心理安全感，导致离职意愿上升。例如加班文化盛行，或是组织缺乏“人文关怀”。

管理风格不契合或因组织变革而频繁更换管理也会让员工对领导产生不信任。过度干预员工工作细节，频繁否定员工意见，频繁更换领导会让员工一直被迫适应不同的管理方式和工作内容的变更，易产生离职的想法。

（三）外部环境对离职的影响

外部环境对离职的影响，本质是外部选项的吸引力和当前工作的留存力的权衡。当外部环境提供更多、更好的就业机会，如经济繁荣、行业上升、人才稀缺，或外部压力，如行业衰退、技术替代，迫使员工离开时，员工会倾向于离职；反之，当外部环境就业机会少、风险高，如经济衰退、人才供过于求，员工会倾向于留任。

（四）成熟的离职分析模型

现在文献中关于离职分析，已经有了一些成熟的分析模型，主流的有以下几种：

Mobley中介链模型是组织行为学领域中用于解释雇员主动离职过程的经典理论模型。莫布利在马奇和西蒙模型的研究基础上进一步提出该模型，该模型认为，雇员打算辞职的意图这一变量才是可能立刻导致雇员流出的因素，而不仅仅是对工作的不满足。

Price-Mueller离职模型基于社会学、心理学和经济学的多维度视角，深入剖析了影响员工离职的多种因素。该模型不仅涵盖了传统的结构化变量，如工作环境特征和社会交往模式，还引入了工作满意感和组织承诺等中介变量，以及员工的个人价值观等调节变量。

（五）现有研究的挑战及不足

第一，关于企业员工的离职原因的理论框架缺乏统一性。现有研究缺乏统一的理论框架来指导研究设计以及对研究结果进行相应解释。各离职模型的影响因素的不同，有不同的分类和标准，使得离职影响因素的分类难以达成统一意见。

第二，离职原因的变量解释力度有限。传统的核心中介态度变量，如工作满意度和组织承诺，对员工离职行为的解释率较低，说明还有很多影响离职的因素未被充分挖掘和解释。

第三，关于企业员工的离职原因的研究方法存在缺陷。部分研究样本分配不均，数量较少，且分布范围有限，这影响研究结果的普遍性和适用性。以离职意愿代替离职行为进行研究存在局限性，离职倾向与离职行为之间的相关性并不强，两者之间的关系还需要更深入的研究。定量分析的数据不足，部分数据来自不同体系或自行开发，标准程度低，且较多的数据在企业内部并没有存档，也导致数据的缺失。

第四，现有研究大多集中在离职原因和影响因素的分析上，对离职管理策略和措施的研究相对较少，缺乏具有针对性和可操作性的对策，不能很好地为企业的离职管理实践提供有效指导。

二、研究方法

（一）德尔菲法

德尔菲法是一种系统性、匿名性、迭代式的专家咨询方法，核心通过多轮反馈整合领域专家的知识与判断，解决“信息不完整、变量复杂、缺乏历史数据”的不确定性问题。其理论与实践起源可追溯至20世纪40年代末，由美国兰德公司的赫尔默和戈登首创，达尔基等人对其进行了系统性完善。

（二）访谈法

访谈法是研究者通过与研究对象（受访者）面对面或线上交流，以口头问答形式收集信息、挖掘观点与经验的质性研究方法。它通过灵活互动突破“书面问卷”的信息局限，能深入捕捉受访者的主观感受、行为动机与隐性知识，是社会科学、人文研究、市场调研等领域的核心数据收集手段。

（三）问卷调查法

问卷调查法是研究者通过设计标准化问卷，系统收集研究对象（受访者）对特定议题的态度、行为、特征等信息的量化研究方法。它以“标准化、规模化、可统计”为核心优势，能快速覆盖大样本，是社会科学、市场调研、公共管理等领域中“获取群体共性数据”的经典方法。

（四）相关性研究法

本文使用的是皮尔逊相关分析，是测量两个连续型变量之间线性关联强度与方向的统计方法，由英国统计学家卡尔・皮尔逊于1895年提出。它既是描述变量关系的“入门方法”，也是后续因果研究（如实验设计）的重要前置步骤。

（五）机器学习算法及模型

随机森林是基于“集成学习”思想的一种机器学习算法，核心通过构建多棵决策树并综合其预测结果（分类问题取投票、回归问题取平均），来降低单棵决策树“过拟合”的风险，同时保持决策树“易解释、抗噪声”的优势。

逻辑回归是基于统计理论的线性分类算法，核心通过“逻辑函数”将线性回归的连续输出映射到0-1区间，转化为“类别概率”，最终实现二分类，也可通过扩展实现多分类。逻辑回归的模型复杂度极低，无需复杂的数据预处理，对噪声、异常值和稀疏数据的容忍度高。

GBDT（gradient boosting decision tree，梯度提升决策树）是梯度提升（gradient boosting）算法与决策树（decision tree）结合的具体实现，也是集成学习领域中性能最强、应用最广泛的算法之一。

XGBoost（extreme gradient boosting，极端梯度提升）是基于“梯度提升树”优化而来的集成学习算法，由华盛顿大学博士陈天奇于2014年提出，它拥有梯度下降优化损失函数，正则化抑制过拟合，优势有高精度、强鲁棒性、高效率、高灵活性。

LightGBM（light gradient boosting machine）是由微软亚洲研究院于2017年提出的梯度提升树（GBDT）优化算法，核心定位是“解决XGBoost在大规模数据下的效率瓶颈”，是处理超大规模数据的“首选轻量型集成算法”，优势有效率、内存、灵活性。

三、离职影响因素识别及预测

（一）离职影响因素及相关性分析

1.木卫十一企业概述

木卫十一企业成立于2007年，经过多年发展，已在全国多个省市设立了分支机构，业务涵盖仓储、运输、配送等多个领域。公司现有员工2万余人，其中一线物流操作人员占比69%，管理人员占比9%，技术人员占比5%。在业务方面，公司与多家知名电商企业和制造业企业建立了长期合作关系，年营业额逐年递增。

通过对公司人力资源部门提供的数据进行分析，发现近三年来木卫十一企业的员工离职率呈上升趋势。2022年离职率为8.3%，2023年上升至9.5%，2024年达到了11.2%。从离职员工的岗位分布来看，一线物流操作人员的离职率最高，达到了12.2%，其次是技术人员，离职率为10.1%，管理人员离职率相对较低，为8.5%。从离职员工的工作年限来看，工作年限在1年以内的员工离职率高达16%，工作年限在1-3年的员工离职率为6%，工作年限在3年以上的员工离职率为2%。

根据调研，木卫十一企业的员工普遍工作时间较长，对工作的满意度不高。这个企业的组织文化偏向压抑及冲突，管理不够人性化，导致木卫十一企业的员工容易与管理发生冲突，而晋升与选择机制的失衡，员工很难晋升。物流行业高速发展，对于木卫十一企业的员工来说，有较多的外部机会。基于这些影响因素，导致木卫十一企业的员工近几年离职越来越高，而如何对核心的离职原因进行识别，提前进行离职干预，进而降低离职率成为今年最重要的管理方向之一。

2.确定离职影响因素

本研究选择了德尔菲法来确定木卫十一企业中影响离职的因素。首先，在木卫十一企业中选择专家小组，由丰富物流行业经验的人士组成，包括木卫十一企业的中高层管理人员、人力资源总监、战略研究部总监等。其次，向专家们介绍问卷的目的，是为了分析企业的离职原因。此问卷分别列举了三大维度（个人因素、组织因素及外部环境因素）的可能影响离职的因素（见表1），这些因素均可以从木卫十一企业的系统中取数，专家对每个因素的重要程度进行打分，分数从1到5分，1分表示最不重要，5分表示最重要。接着，对数据进行整理和分析。第四步是，将平均得分较高的离职原因以及专家们补充的重要因素列入第二轮问卷。第五步，根据最后一轮调查的结果，确定木卫十一企业离职的主要因素。

一级维度	二级维度	影响离职的因素
个人因素	个人工作状态	月度排班中晚班占比、历史申请离职次数、天均加班时长、岗位满意度、司机岗转岗成非司机岗、是否延迟转正、天均工作时长、考勤负荷情况、支援次数、被投诉次数、连续上班天数、请假天数、是否病假结束、是否产假结束、工作评分、是否试用、是否不定时工作制、是否发生工伤、司龄、是否已婚、学历、性别、通勤时间
	薪酬福利	工资反馈次数、绩效分数与绩效平均分的差异、是否住宿、是否购买补充保险、城市补贴、部门相似年龄人数、月度平均工资、工作低效次数、是否发放年终奖
	人际关系	团队氛围评分、与现任领导共事时间、企业内亲属人数、是否二次入职
组织因素	晋升机制	岗龄、晋升次数、职级
	管理风格	频繁变更班次、直属领导变更频率、跨城市异动次数、请假未批次数、是否试用
	企业氛围	培训次数、总异动次数、同组织离职人数、是否获得公司勋章、与同公司同岗位平均工资差异、警告次数，处罚次数
外部环境因素		社会工龄、同城市竞争公司数量、同城市同岗位调研平均薪资

3.样本

选取木卫十一企业的离职员工的样本，第一个步骤是明确标准。从离职时间维度来看，选择2025年3月至7月离职的员工。从离职类型维度来看，区分“主动离职”与“被动离职”，选择的样本为主动离职的样本，因为被动离职（如裁员、违纪辞退）与企业留人策略关联度低，对分析“如何减少流失”参考价值有限。从覆盖率上来说，选取100%的离职人员作为样本，离职员工样本的数量为12033。

4.相关性分析

相关性分析按以下步骤开展：

第一步，数据收集和预处理。所有数据从木卫十一企业的系统中统一导数。对于缺失值，对于数值型数据，使用均值填充，对于文本型数据，使用众数填充。对于异常值，则需要核实修正或删除。

第二步，选择相关性分析方法。对于连续变量且比较符合正态分布特征的因素，使用皮尔逊相关系数；对于二分类变量，使用点二列相关系数；对于有序分类变量，使用斯皮尔曼等级相关系数。

第三步，计算相关系数并检验显著性。本文使用的Python来进行计算，系数范围为[-1,1]，绝对值越接近1，关联越强。检验显著性：通常P<0.05结果具有统计学意义。

第四步：解读结果并确定合适的因素，作为机器学习分析的变量。本文选择了相关系数绝对值在0.07以上的因素（见表2）。

离职影响因素	相关系数
历史申请离职次数	0.233
天均工作时长	-0.073
请假天数	0.187
是否病假结束	0.107
工作评分	-0.244
司龄	-0.136
是否已婚	-0.122
岗位名称	0.169
工资反馈次数	-0.14
绩效分数与绩效平均分的差异	0.128
是否购买补充保险	-0.296
城市补贴	-0.363
月度平均工资	-0.449
岗龄	-0.255
请假未批次数	0.202
处罚次数	0.194
同组织离职人数	-0.23
与同公司同岗位平均工资差	0.399
社会工龄	-0.077
是否试用	0.379

（二）重构特征值

通过对因素和离职行为之前的相关性分析进行分析和观察时，有部分因素虽然相关系数不高，但是与其他个别因素合并分析时，发现对离职有较大影响，通过与专家们开展集中讨论之后，对以下因素进行了特征值重构并进行了相关性分析，结果如表3所示。

重构后变量	重构前因素	重构后相关系数
司职熟悉程度	司龄、岗龄	-0.2
班次是否稳定	月度排班中晚班占比、频繁变更班次	-0.176
直属领导稳定性	直属领导变更频率、与现任领导共事时间	-0.153
警告压力	年龄、警告次数	0.064

（三）多变量机器学习分析

在确认完相关变量之后，则进行机器学习分析，本文一共使用了五种机器学习的算法，这五种算法的前置化步骤，即特征处理及数据集划分的步骤，处理方法均一致：

对训练集和测试集进行分层抽样，按司龄进行分层，保证每层的离职率基本一致。其中70%划分为训练集，30%为测试集。

1.随机森林

接下来的步骤如下：

第一步，构建一定数量的决策树，选择树深，确定节点及叶子的最少样本数，明确每次分裂随机选择的特征的个数，调用Python工具库，用训练集数据拟合模型，过程中自动完成多棵决策树的生成与集成。

第二步，分类任务评估指标：

准确率（Accuracy）：91.4%

精确率（Precision）：69.75%

召回率（Recall）：76.6%

AUC值：0.937

模型诊断：泛化能力良好，训练集与测试集AUC差异0.046，准确率差异0.032，无明显过拟合。

第三步，结果解释：

经过评估，此模型可以用于离职行为的预测，但是是否在木卫十一企业中使用，待后续选择。

对特征值的排序如下：

司龄、历史申请离职次数、岗龄、月度平均工资、与同公司同岗位平均工资差、城市补贴、工作评分、天均工作时长、请假天数、是否试用。

2.GBDT

接下来的步骤如下：

第一步，构建一定数量的弱学习器，选择学习率和树深，确定节点及叶子的最少样本数，明确每次分裂随机选择的特征的个数及每次使用样本的比例，调用Python工具库，用训练集数据拟合模型。

第二步，分类任务评估指标：

准确率（Accuracy）：92.55%

精确率（Precision）：91.6%

召回率（Recall）：56.11%

AUC值：0.9361

模型诊断：泛化能力良好，训练集与测试集AUC差异0.0106，准确率差异0.0076，无明显过拟合。

第三步，结果解释：

经过评估，此模型可以用于离职行为的预测，但是是否在木卫十一企业中使用，待后续选择。

对特征值的排序如下：

司龄、历史申请离职次数、岗龄、是否试用、月度平均工资、城市补贴、与同公司同岗位平均工资差、请假天数、工作评分、同组织离职人数。

3.LightGBM

接下来的步骤如下：

第一步，选择二分类任务，优化目标为AUC，构建一定数量的迭代次数，选择学习率和树深，确定节点及叶子的最少样本数，明确每次分裂随机选择的特征的个数的使用比例及每次使用样本的比例，确定L1及L2正则化数值，调用Python工具库，用训练集数据拟合模型。

第二步，分类任务评估指标：

准确率（Accuracy）：88.93%

精确率（Precision）：56.69%

召回率（Recall）：83.64%

AUC 值：0.9416

模型诊断：泛化能力良好，训练集与测试集AUC差异0.0123，准确率差异0.0106，无明显过拟合。

第三步，结果解释：

经过评估，此模型可以用于离职行为的预测，但是是否在木卫十一企业中使用，待后续选择。

对特征值的排序如下：

司龄、岗龄、与同公司同岗位平均工资差、城市补贴、历史申请离职次数、班次是否稳定、同组织离职人数、请假天数、处罚次数、是否试用。

4.逻辑回归

接下来的步骤如下：

第一步，选择penalty为i2，优化算法选择适用于中小数据集，明确最大迭代次数，调用Python工具库，用训练集数据拟合模型。

第二步，分类任务评估指标：

准确率（Accuracy）：83.33%

精确率（Precision）：47.00%

召回率（Recall）：75.93%

AUC值：0.8834

模型诊断：泛化能力良好，训练集与测试集AUC差异0.0008，准确率差异0.0015，无明显过拟合。

第三步，结果解释：

经过评估，此模型可以用于离职行为的预测，但是是否在木卫十一企业中使用，待后续选择。

对特征值的排序如下：

是否试用、城市补贴、司龄、历史申请离职次数、请假天数、月度平均工资、天均工作时长、同组织离职人数、工作评分、岗龄。

5.XGBoost

接下来的步骤如下：

第一步，选择penalty为l2，优化算法选择适用于中小数据集，明确最大迭代次数，调用Python工具库，用训练集数据拟合模型。

第二步，分类任务评估指标：

准确率（Accuracy）：89.03%

精确率（Precision）：60.00%

召回率（Recall）：83.35%

AUC值：0.9424

模型诊断：泛化能力良好，训练集与测试集AUC差异0.0105，准确率差异0.0125，无明显过拟合。

第三步，结果解释：

经过评估，此模型可以用于离职行为的预测，但是是否在木卫十一企业中使用，待后续选择。

对特征值的排序如下：

历史申请离职次数、司龄、月度平均工资、是否试用、城市补贴、请假天数、请假未批次数、班次是否稳定、与同公司同岗位平均工资差、岗龄。

（四）离职预测及应用

1.选择模型

鉴于五个模型都通过了评估，需要结合以下各项指标对模型进行选择：

1. 业务目标，因为业务目标是为了预测离职行为，是一个分类任务，所以AUC越高，越合适；
2. 因为在预测离职行为之后，木卫十一企业会根据特征值及重要程度开展专项优化，和预测有离职行为的员工开展前置化沟通，这会涉及到精确率，所以结合实际的实践落地，精确率越高，前置化沟通的效能越高；
3. 也会考量特征维度和线性关系；
4. 对每个模型的特征值进行对比分析，可解释性越高的特征值占比越高，前置化沟通的效能越高。

综上所述，经过专家们进行会议沟通与投票，最终选择了GBDT模型。

2.离职预测

确定了模型之后，在2025年8月末，使用模型对木卫十一企业的员工的最新数据及信息进行了新预测，根据预测结果，木卫十一企业有2517名有离职倾向，非常有可能在2025年9月提出离职。

3.应用

结合五个模型得出的重要程度最高的特征值，木卫十一企业的高管及专家团队进行了多次会议讨论与决策，提出以下措施：

第一，加强对试用期员工的关注，为每位试用期安排经验丰富的导师，提供“一对一”的指导，在试用期间，建立定期沟通机制，关注员工的非工作状态。在试用期快结束时，开展多维度转正评估，除直属领导评价外，可加入协作同事的反馈，全面判断其工作能力与团队适配度。

第二，对薪资福利制度进行改革，核心是实现“对外有竞争力、对内公平、对员工有激励性”，同时确保合规透明。明确薪资与岗位价值、个人能力、绩效表现的挂钩关系，避免“拍脑袋”定薪。设立明确的薪资福利疑问反馈渠道，承诺在规定时间内给予答复，避免问题积压。每年至少1次对标同行业、同地区的薪资福利水平，调整薪酬区间，确保核心岗位薪资不低于市场50分位，保留关键人才。将员工年度绩效结果与薪资调整、奖金发放强关联，例如绩效优秀者优先获得调薪资格或更高奖金系数。

第三，针对班制及工作时间开展优化。首先，精简会议流程，减少不必要的审批环节，安排任务时明确工作优先级。对于可以远程办公的工作岗位，推行弹性工作制，严控非必要的加班。因为木卫十一是物流企业，可以对货量足够的区域，引进自动流水线分拣机，提高运作效率。

第四，木卫十一企业的高管及专家们还针对模型已经识别出的有潜在离职倾向的员工开展了单独的留在计划。首先识别出这些员工，由这些员工的直属领导和HR进行评估，包括日常工作表现，近期工资变化，上一次的晋升时间，有没有已经提出离职，近三个月有没有直属领导的变更，确定留存沟通的负责人及留存的个性化调整方案。

木卫十一的管理人员及HR对2025年8月末预测的所有的有离职倾向的员工进行前置化的留存沟通，有一定的比例员工已经打消了顾虑，且未在9月份提出离职。

经过以上的所有措施，2025年9月的离职率同比下降了41%，其中一线物流操作人员的离职率下降了53%。

四、结论及不足

（一）结论

第一，离职影响因素的明确，有针对性的开展企业层面的改善措施，可降低离职率。

第二，在企业措施未完全落地前，采取前置化的沟通及组织承诺，可提升信心并降低离职率。

第三，使用数据分析来识别离职因素，可以为企业实施降低离职的措施及前置化离职预防沟通提供指引和方向。

（二）不足

算法的业务不可解释性为沟通带来了障碍。之后的研究方向可以朝如何结合多种算法，达到可解释性和模型精确率的平衡。

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