離職率計算-資料下載頁
2024-10-29 05:43本頁面
【正文】 內(nèi)部人力資源流動狀況的一個重要指標，通過對離職率的考察，可以了解企業(yè)對員工的吸引和滿意情況。離職率過高，一般表明企業(yè)的員工情緒較為波動、勞資關系存在較嚴重的矛盾，企業(yè)的凝聚力下降，它可導致人力資源成本增加（含直接成本和間接成本）、組織的效率下降。但并不是說員工的離職率越低越好，在市場競爭中，保持一定的員工流動，可以使企業(yè)利用優(yōu)勝劣汰的人才競爭制度，保持企業(yè)的活力和創(chuàng)新意識。按字面理解，離職率應指員工離職的數(shù)量占“員工”的比率，也可以理解為每100個員工中有多少個員工離職，因此離職率應不超過100%。在眾多的資料中，離職率通常是以某一單位時間的離職人數(shù)與正式職工平均人數(shù)之比來表示，正式職工平均人數(shù)又為單位時間期初人數(shù)與期末人數(shù)的平均值。但按這樣的計算方法，就有可能出現(xiàn)上面的情況，即離職率超出100%，難道員工全部離職了嗎？如果不考慮其他因素，員工真地全部離職，則按這種方法計算出來的離職率為200%，這與人們通常情況下理解的離職率是矛盾的?，F(xiàn)假設某公司一年的前六個月中每個月的期初人數(shù)、期末人數(shù)、錄用人數(shù)、離職人數(shù)如下表所示：該公司在一月份時跳槽員工的較多，故二、三月份開始大量招聘新員工，四、五、六月份員工的變動則較為平穩(wěn)。我們來討論用不同的計算方法來求離職率。一月份 二月份 三月份 四月份 五月份 六月份 合計期初人數(shù) 50 18 33 47 55 52錄用人數(shù) 3 35 20 13 0 3 74離職人數(shù) 35 20 6 5 3 1 70期末人數(shù) 18 33 47 55 52 54，那么一月份的離職率為：離職率＝35/〔(50+18)/2〕100%=103%。用這種方法計算出來的離職率有可能大于或等于100%；，那么二月份的離職率為：離職率＝20/18100%=111%，但如果用每100人中有111個人離職來解釋該公司二月份的離職率顯得有些牽強。，若將分母定義為期末數(shù)量，也會出現(xiàn)離職率超過100%的現(xiàn)象。如一月份的離職率：離職率＝35/18100%=194%，所謂的累計在冊人數(shù)是指本月曾經(jīng)在冊的員工的總數(shù)，它等于月初員工數(shù)量加上本月新進員工數(shù)量，也等于月末員工數(shù)量與本月離職人員數(shù)量之和。我們以一、二月份的情況計算離職率：一月份離職率＝35/(50+3)100%=35/(35+18)100%=66%；二月份離職率＝20/(18+35)100%=20/(20+33)100%=37%因為離職率的分母為期末在職員工數(shù)量加上本期離職人數(shù)之和，它一定大于或等于本期的離職人數(shù)，故所計算的離職率總是小于或等于100%，不可能出現(xiàn)離職率大于100%的現(xiàn)象。在計算離職率時如果能將分子定義為在某一時期內(nèi)的離職人數(shù)，分母定義為該時期的累積在冊人數(shù)，即該時期內(nèi)的在職員工最多時的數(shù)量（離職率＝離職人數(shù)／累計在冊人數(shù)100%），這樣求出的離職率將更為科學。一方面應用這樣的方法可以使得人們更加容易理解離職率的含義，另一方面，不論員工什么時候辭職，都可以在離職率上反映出來。因為如果有新加入公司的員工當月入職，并當月辭職的情況，在用以上前三種方法計算的辭職率中無法表示出來，而新員工的流動往往對企業(yè)分析員工流動原因有重要的作用。那么如何計算半年或一年的離職率呢？半年或一年的離職率是否等于各個月的離職率的平均呢？我們還是以上述提供的數(shù)據(jù)來討論。方法一，以離職率等于某一時期的離職人數(shù)比上該時期的累積在冊人數(shù)計算，則該公司上半年的離職率為：上半年離職率＝70/(50+74)100%=70/(54+70)100%=56%方法二，以離職率等于各個月的離職率平均來計算，則該公司上半年的離職率為：上半年離職率＝(66%+37%+11%+8%+5%+2%)/6=22%大部分的人事經(jīng)理可能更喜歡第二種方法，因為它所顯示的結(jié)果更為“漂亮”，一、從離職率的含義來看，離職率所代表的是每百名員工中有多少人離職，如果以各月的離職率平均來表示則無法顯示離職率所代表的意義。以該公司為例，用各月平均計算出的22%離職率代表該公司上半年的離職率，也即是在半年中每100個員工中只有22個員工離職，而我們知道在該公司上半年其員工的離職人數(shù)達70人，因此可以明顯感到22%的離職率有失偏頗。
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