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【导读】
很多企业都能算出离职率、做出绩效评分，但真要回答一个问题时却常常无从下手：绩效表现和离职之间到底存在怎样的内在关系，如何用数据分析指导离职管理决策，而不是拍脑袋做人才去留？本文从绩效等级、司龄、薪酬、工作体验等多个维度出发，介绍一套兼顾实用与严谨的绩效与离职关系数据分析方法，并进一步延伸到高绩效保留、低绩效处理、招聘优化等关键决策应用，适合HRD、HRBP以及数据分析兴趣浓厚的HR从业者系统参考。
在很多管理会议上，业务负责人常提出类似困惑：团队整体绩效不错，为何骨干却频繁离职；低绩效员工离职似乎是好事，但替补不上又拉低了产能。表面看是离职率问题，往深里看，是对绩效与离职关系缺乏系统认知和数据支撑。
从案例中观察，至少存在三类常见误区：只盯总离职率，不分人群和质量；只看绩效分布，不看动态变化趋势；只凭主观判断离职原因，缺少数据验证。要走出这些误区，必须把绩效数据与离职数据放到同一张分析桌面上，按照清晰的方法论逐层拆解。
下文将沿着这样一条路径展开：先搭建绩效与离职关系的数据分析基础框架，再从多个维度解读常见的规律和模式，最后落到如何把分析结果转化为可执行的人才管理与保留决策。
一、绩效与离职关系的数据分析基础框架
从实践看，要真正看懂绩效与离职的关系，靠一两个单点指标远远不够。只有把对比、细分、交叉、趋势、相关与因果等方法组合起来使用，企业才能形成相对可靠的判断。这一部分重点回答一个问题：如何构建一套可操作、可复制的分析框架。
1. 不止是“看两个数字”：为何需要方法组合
很多企业的日常做法，是把年度离职率拉出来，再把绩效打分结果对比一下，得出一个粗略结论：低绩效离职多，高绩效离职少。这样的观察往往是事实的一部分，却很难支撑管理决策。
问题出在两个方面：
- 只看总体平均，忽略了人群差异
- 例如，同为高绩效，有的岗位离职率极低，有的岗位却明显偏高；单一平均值会掩盖结构性问题。
- 忽略时间变化和情境因素
- 某段时期离职上升可能与绩效无关，而是外部市场行情变化、重大组织调整等因素驱动。
因此，我们更推荐把分析拆解为几步：先用细分和交叉定位问题人群，再用趋势分析观察动态，再用相关或回归量化影响，最后用假设与因果思路验证背后的机制。
下面几个方法，是在绩效与离职场景里最常用、也最容易落地的。
2. 用交叉分析锁定关键人群和问题模式
交叉分析的核心，是把两个以上维度放在一起看，从而识别特定组合人群的离职特征。
在绩效与离职的场景下，推荐的基础交叉维度包括：
- 绩效等级（例如：优秀、良好、合格、待改进）
- 离职状态（在职、已离职）
- 司龄区间（半年内、0.5–2年、2–5年、5年以上）
- 岗位或职级（基层、骨干、管理者、关键专业岗位）
- 离职类型与原因（主动/被动、薪酬、发展、管理关系、工作强度等）
一个简单的交叉分析示意表，可以这样搭建：
表1：绩效等级 × 离职状态 交叉分析示意
| 绩效等级 | 在职人数 | 已离职人数 | 该等级离职比例 | 主要离职类型（例） |
|---|---|---|---|---|
| 优秀 | 80 | 5 | 5.9% | 主动离职，集中在发展原因 |
| 良好 | 260 | 20 | 7.1% | 主动离职为主，发展+薪酬 |
| 合格 | 300 | 35 | 10.4% | 主动+被动并存 |
| 待改进 | 70 | 25 | 26.3% | 被动离职为主，绩效不达标 |
（数字为示例结构，用于说明分析思路）
通过类似交叉表，HR可以快速回答几个关键问题：
- 高绩效、高潜力人群的离职比例是否异常偏高
- 低绩效人群中，被动优化占比是否过低（说明管理层对绩效问题回避）
- 某些关键岗位是否存在“绩效好但离职多”的结构性风险
在此基础上，再进一步细分，例如只看优秀等级员工，继续交叉司龄、岗位、离职原因，就能更聚焦地定位问题来源。
交叉分析看似朴素，但往往是发现问题的起点。很多企业正是通过这种方法，才意识到：离职结构本身就是一种强信号，而不仅仅是总量指标。
3. 用趋势分析和绩效走势图预警离职风险
单次的绩效和离职快照，只能回答“现在是什么样”，无法回答“是否正在变坏”。趋势分析则专注于后一个问题。
在人力资源场景下，趋势分析可以应用在两个层面：
- 群体层面：不同绩效等级人群的离职率随时间的变化
- 个体层面：单个员工绩效、敬业度、关键行为指标的走势变化
不少企业在绩效系统里都能看到员工月度或季度绩效记录，但只是当作历史档案，而没有真正用于预警。其实，持续下滑的绩效曲线，往往是离职风险的一种前置信号，尤其是针对曾经表现稳定的骨干员工。
可以将预警逻辑做成一个简单流程：
在实施中，有几点需要特别注意：
- 不要把任何一次短期波动都当作“异常”
- 建议设定连降期数或降幅阈值，避免过度敏感干扰正常管理。
- 趋势分析要结合关键事件
- 如团队重组、新上级到任、大项目交付等，往往会对绩效和情绪产生影响。
- 趋势信号是“需进一步了解”的提醒，而非直接做出去留判断的依据
趋势分析的价值，在于给管理者抛出一个“请去多问一句”的提示，而不是替管理者做结论。
4. 用相关与回归分析量化影响因素
在交叉和趋势的基础上，如果想进一步回答“哪些因素与离职的关系更紧密”，可以引入相关分析与回归分析的思路。
常见的自变量（影响因素）包括：
- 绩效评分或绩效等级
- 最近一段时间内的绩效波动幅度
- 加班时长、出差频率等工作负荷指标
- 薪酬水平相对市场的分位情况
- 员工满意度、敬业度分数
- 是否获得晋升、调薪或重要项目机会
- 与直线经理关系评价分（如360反馈中的维度）
通过相关分析，可以初步判断这些因素与离职之间的方向关系与强弱。例如，某企业通过数据发现：在其特定业务和文化环境下，工作生活平衡评分与离职之间存在较为明显的负相关；而适度加班与绩效之间反而呈现一定的正相关。
进一步的回归分析，则尝试把这种关系用数学模型表达出来：在其他条件大致相同时，某一因素的变化对离职概率的影响方向和相对幅度。通过这种方法，企业往往会发现一些与直觉不完全一致的点，例如：
- 低绩效员工中，薪酬因素与离职的相关性更强
- 高绩效员工中，发展机会感受与离职的关系更显著
- 某些岗位中，加班本身不是主要问题，缺乏对超额付出的认可才是问题
需要强调的是，相关不等于因果。即便回归模型算出了一个统计意义上的关系，也不能简单理解为“因为A所以导致B”。模型的意义更多在于帮助识别重点关注的变量，为管理干预提供方向参考。
5. 用假设与因果思路避免“拍脑袋归因”
在绩效与离职的讨论中，管理者最常见的一句话是：他们走，是因为薪酬太低；或者，因为现在年轻人没耐心。这样的判断可能并非完全错误，但如果不通过数据验证，很难知道优先应该在哪个方向上投入资源。
更稳妥的做法，是先把这些判断当作假设，用数据去验证，而不是直接当成事实。
例如：
- 假设一：高绩效离职员工中，薪酬不具备市场竞争力是主因
- 假设二：中长司龄员工离职，更多源于发展通道不清晰
- 假设三：工作强度和加班是某技术岗位离职的最主要驱动力
围绕这些假设，可以设计相应的数据分析和验证方式：
- 对比离职员工与同岗位留任员工的薪酬相对市场情况
- 检查离职前两年内是否有晋升、调薪或岗位轮换机会
- 分析高加班人群的离职现象是否显著高于同岗位平均值
- 结合离职访谈记录，验证主诉原因是否与上述假设一致
在条件允许时，还可以通过小范围的政策试验，来观察是否对离职产生了实质性影响，例如：
- 在一部分团队试点更加清晰的职业发展路径和晋升节奏，观察与对照团队在同一时期内高绩效离职的变化
- 在某些岗位调整加班管理规则，加强事前规划和事后补偿，比较试点前后离职数据
这种因果思维并不要求完全严苛的科学实验，但至少能帮助HR和管理团队，避免仅凭印象做出大投入，却发现对实际离职情况影响有限。
二、从多个维度解读绩效与离职的典型模式
有了基础方法，还需要知道“通常能在数据里看到些什么”。本部分从绩效等级、司龄、薪酬与发展、工作体验四个维度，梳理实践中较常见、也最值得关注的典型模式。
1. 绩效等级与离职：不仅是“低绩效走得多”
在多数企业里，低绩效员工的离职比例确实相对较高，但仅停留在这一层观察是不够的。更关键的问题是：
- 低绩效离职中，有多少是被动调整，有多少是员工主动“先走一步”
- 高绩效离职占整体离职的比重是否在上升
- 某些关键岗位是否出现“绩效好但走得快”的反常现象
实务中，我们常建议用一个简单的象限思路来理解：
- 横轴：绩效（从低到高）
- 纵轴：离职风险（从低到高）
由此形成的四个象限，代表了完全不同的管理含义：
- 低绩效 + 低离职风险
- 典型是“稳定但贡献有限”的人群，需要思考的是如何提升绩效或做出岗位调整，而不是保留与否的问题。
- 低绩效 + 高离职风险
- 如果是关键岗位，要评估是否通过培训和辅导有提升空间；如果缺乏潜力，则应考虑在组织允许范围内推进有序退出，而不是一味挽留。
- 高绩效 + 低离职风险
- 是最理想的主力人群。但也不能掉以轻心，需要通过发展、认可和合理激励保持其稳定性。
- 高绩效 + 高离职风险
- 是最需要重点管理的人群。一旦出现数量或比例上升，就意味着人才保留机制存在明显短板。
从数据里看，高绩效高风险象限常常集中在几个场景：
- 长期未获得晋升或能见度较高机会的骨干员工
- 在激烈竞争行业中，被外部高溢价吸引的专业人才
- 高压力、高加班岗位中，感到资源支持不足的关键个体
真正有价值的，是识别谁属于第四象限，并追问：这些人为什么会出现在这里。
2. 司龄维度：从“离职率”走向“离职质量”判断
仅仅关注整体离职率，很容易忽略一个重要维度：司龄分布。不同司龄阶段的离职，对企业的影响和背后的原因，往往截然不同。
可以用一个简化的司龄分段来理解：
- 入职半年内离职
- 常与招聘匹配度、岗位说明清晰度、入职培训和融入支持等有关。
- 如果这一段离职比例偏高，说明前端选拔和入职管理存在问题，而与绩效联系相对较弱。
- 0.5–2年左右离职
- 多数员工已进入稳定产出阶段，对岗位实际情况有更全面的感受。
- 此时离职，容易与工作体验、团队氛围、初步发展预期等相关。绩效表现与离职之间的关系开始变得更加紧密。
- 2–5年离职
- 这通常是中坚力量区间，既熟悉业务，又积累了不少隐性知识。
- 这一阶段的离职，如果集中在绩效良好甚至优秀员工身上，对组织冲击极大，且经常与发展通道、晋升节奏和认可感相关。
- 5年以上离职
- 既可能是自然流动和退休，也可能是组织调整或个人职业规划变化。
- 如果高绩效的长司龄员工集中离开，往往对文化传承和团队稳定性形成明显打击。
把司龄维度加入到绩效与离职交叉分析中，可以构建一种“离职质量”的观察方式。例如：
- 入职半年内离职的低绩效员工比例偏高，可能是正常的筛选机制在发挥作用；
- 入职2–5年、绩效良好及以上员工的离职比例显著高于其他区间，则需要重点关注其离职原因，并反查晋升、调薪和培养机会是否不足。
通过这样的拆解，企业逐步从“离职率多高”转向“哪些人的离职构成了真正的损失”这一更关键的问题。
3. 薪酬与发展：高绩效离职的双重驱动
从多家机构和企业的实践看，薪酬与发展机会，是解释高绩效员工离职时最常出现的两个关键词。不过，数据往往呈现出更细腻的图景。
常见的现象包括：
- 对低绩效员工而言，薪酬水平显著低于市场时，离职概率明显上升，且离职去向更随机
- 对高绩效员工而言，即便薪酬略低于市场，只要未来发展清晰、角色有挑战感，离职倾向仍可能保持较低
- 对中等绩效但处于关键岗位的员工，发展受限和缺乏认可感，往往与离职高度相关
在分析时，可以尝试构建一个简单的薪酬与发展双轴模型：
- 横轴：薪酬竞争力（相对市场的高、中、低）
- 纵轴：发展通道感受（高、中、低）
那么对于高绩效人群，不同象限的管理重点就会非常不同：
- 高薪酬 + 高发展
- 风险相对较低，重点在于持续提供成就感和合理负荷，避免过度透支。
- 高薪酬 + 低发展
- 容易进入“高薪低满意”的状态。长期稳定性堪忧，一旦外部提供更具发展空间的机会，就可能迅速离开。
- 低薪酬 + 高发展
- 短期内可能能接受，但如果发展兑现节奏明显滞后，容易在特定时间点集中离职。
- 低薪酬 + 低发展
- 对于高绩效骨干来说，这是风险最高的组合，也是组织最需要反思的区域。
通过将绩效、薪酬分位、职级变化记录、重要项目参与情况等数据进行整合分析，HR可以更精准地识别出哪些高绩效员工正处在上述高风险象限中，从而提前介入。
4. 工作体验与敬业度：中绩效人群的隐性风险
很多企业在谈人才流失时，天然把注意力集中在顶尖高绩效人群身上，却忽视了极为庞大的中绩效群体。这个群体往往是组织的“基本盘”，一旦出现系统性流失，会对运行效率造成非常直接的冲击。
在中绩效人群中，绩效本身通常并不是主要矛盾，真正起决定作用的，往往是工作体验和敬业度。结合员工满意度调查、敬业度测评（如Q12等）、内部社交数据等，可以观察到一些现象：
- 总体绩效达标，但对管理者支持、公平感、认可度的评分偏低
- 在组织变革、架构调整之后，原本稳定的中绩效人群离职明显增加
- 某些团队中，中绩效员工承担了大量琐碎工作，却缺乏被看见的路径
在数据分析时，可以构建如下一类对照：
- 相同绩效等级下，敬业度评分高低人群的离职差异
- 同一团队内，不同管理者手下的相似绩效员工的离职差异
- 参与关键项目或得到公开表彰的中绩效员工，与未获得类似机会的人群在离职上的差异
如果发现中绩效但敬业度低的员工离职明显偏高，就说明组织在日常管理和文化营造上存在一些“软性管理缺口”，需要通过反馈机制、认可机制和沟通机制进行修复。
三、从分析到决策：绩效与离职关系的管理应用路径
分析本身不创造价值，能够驱动管理行为的分析才有意义。本部分聚焦一个核心问题：在理解了绩效与离职关系之后，HR和管理者可以做些什么？如何用这些发现，指导更有针对性的人才决策？
1. 高绩效员工：从“识别风险”到“系统保留”
对高绩效员工，数据分析的一个关键目标，是识别出那些绩效表现良好但离职风险偏高的人群，并对其采取更精细的保留策略。
基于前文所述的象限思路，可以把高绩效人群分为“风险较低”和“风险偏高”两个基本组别。对后者，建议从以下三方面设计保留策略：
（1）发展与角色设计
- 通过分析历史项目参与数据、岗位轮换记录，识别哪些员工在单一岗位停留时间过长
- 为关键骨干规划更具挑战性的项目或跨部门任务，避免长期在舒适区打转
- 明确中长期发展路径，并以数据记录其阶段性达成情况，提升可见度和信心
（2）激励与收益结构
- 在绩效数据基础上，设计与贡献挂钩更紧密的短期激励，如项目奖金、即时奖励
- 对于组织关键人才，引入长期激励机制，例如中长期激励计划、股权或虚拟股权等
- 在薪酬盘点中，标注高绩效且处于薪酬市场中低档的人群，优先考虑纠偏
（3）工作负荷与支持环境
- 通过工作时长、项目并行数量等数据，识别出高负荷高绩效员工，防止过度透支
- 引入“关键人才工作负荷扫描”机制，对高压岗位及时增加人手或调整节奏
- 使用匿名反馈和定期访谈，了解高绩效人群对当前支持资源的真实感受
可以将这些措施整理为一张策略清单，方便与业务管理者对齐：
表2：高绩效员工保留策略示意
| 管理维度 | 具体做法示例 | 预期管理效果 |
|---|---|---|
| 发展 | 为骨干匹配高影响力项目和成长导师 | 提升发展清晰度和成就感 |
| 激励 | 将核心贡献与额外奖励和长期激励挂钩 | 增强与组织利益的绑定度 |
| 负荷 | 对高负荷高绩效个体进行工作量再分配 | 降低因过度疲惫导致的离职风险 |
| 认可 | 在团队和组织层面公开表彰和故事化传播 | 增强被看见与被尊重的体验 |
实践中，高绩效员工离职往往并非因为单一因素。通过数据分析锁定风险人群，再结合访谈和日常观察，用上述几个维度系统回应他们的真实关切，保留效果通常会显著改善。
2. 低绩效员工：在数据基础上做出“改进还是退出”的判断
对于低绩效员工，很多企业管理者存在两种极端倾向：要么一味忍让，任由其长期占据岗位；要么简单地把低绩效与淘汰划上等号，而忽视其发展潜力和岗位适配度。
更稳妥的方式，是在充分利用绩效与相关数据的基础上，做出“改进”“转岗”或“有序退出”的分层决策。
可以考虑参考如下分析变量：
- 绩效历史趋势：是新近表现下滑，还是长期处于低位
- 能力评估结果：在关键胜任力上是否存在明显短板
- 培训与辅导记录：是否给予过系统性的支持
- 管理者反馈：问题更多源于态度还是能力匹配
- 岗位特征：岗位本身是否有过高或不合理的绩效期待
基于这些信息，可以构建一个简化的决策流程：
在执行这一流程时，有几点原则值得强调：
- 数据是支撑判断的依据，而不是替代人性考量的机器标准
- 对有发展潜力的低绩效员工，应尽量通过明确的改进计划与支持手段提升其绩效，而不是简单放弃
- 对确属不匹配且无合适转岗机会的员工，应在合法合规和尊重的前提下推进退出，避免“低绩效常驻”对团队士气的消耗
合理处理低绩效员工离职，本质上也是在提升离职质量，使离开的更有理由，留下的更有信心。
3. 中绩效与关键岗位人群：守住组织“基本盘”
在很多团队中，中绩效员工构成了主力群体。他们也许不显山露水，却承担了大量日常运营工作。一旦这个群体的离职开始上升，业务会很快感受到压力。
在数据分析层面，推荐的做法包括：
- 在绩效等级中单独拉出“稳定中绩效”人群
- 例如连续多期处于合格或良好等级，且岗位属于业务关键环节。
- 对这一群体的离职情况进行单独跟踪和分析
- 按团队、管理者、岗位、司龄等维度拆解。
- 将员工满意度、敬业度、内外部机会感知（如简历投递意愿）等指标叠加进去，识别中绩效中的高风险亚群体。
实务中，常见的高风险情形有：
- 关键运营岗位的中绩效员工，长期处于高强度但低可见度状态
- 在管理方式粗放、反馈缺失的团队中，中绩效员工更容易感觉“做多做少一个样”
- 在薪酬结构偏向顶尖销售或明星项目的企业里，支持类中绩效员工更容易被忽视
对应到管理实践上，可以设计一些聚焦这一群体的举措，例如：
- 为关键岗位中绩效员工提供更清晰的成长路径（从“任务执行者”向“领域专家”演进）
- 通过过程性数据（如错误率降低、客户满意度稳定等）给予更多有据可循的正反馈
- 在团队层面设计面向“稳健贡献者”的专项表彰，而不仅仅强调个别明星
如此一来，中绩效群体从“沉默的大多数”变成“稳定的基本盘”，其离职风险自然会降低。
4. 把分析嵌入HR全流程：从一次性报告走向常态化决策支持
绩效与离职关系的数据分析，如果只是一次性的专项项目，很难长期产生价值。更理想的状态，是把这些分析思路嵌入到HR的日常流程和数字化系统中，形成一种“常态化决策支持能力”。
从实践经验看，可以从以下几个方面着手：
（1）招聘与甄选
- 分析留任表现良好员工的入职来源、背景特征和早期绩效表现，反向优化招聘渠道和画像
- 对高流失岗位，结合绩效数据反思岗位说明是否与实际工作相符，是否在招聘阶段过度承诺
（2）绩效管理
- 在绩效系统中预留趋势分析和预警功能，而不仅仅是年度打分
- 对关键人群提供单独的绩效与离职风险看板，帮助HRBP和业务经理实时掌握情况
（3）培训与发展
- 将培训参与度和学习成效与后续绩效及离职情况关联分析，识别哪些发展项目对留任真正有效
- 把高绩效但高风险人群优先纳入高潜项目和关键岗位轮换计划
（4）激励与福利
- 基于数据分析，调整激励资源投放方向，把有限资源更多投向高贡献且有离职风险的人群
- 针对高压力岗位，探索个性化福利和支持政策，如心理支持、健康管理等
（5）组织文化与管理机制
- 持续跟踪员工净推荐值（eNPS）、团队氛围调研结果，与离职和绩效结合起来解读
- 把“管理者对团队离职情况的分析与应对”纳入管理评价，促使管理者也参与到数据驱动的团队建设中来
为了便于行动，可以用一张简单的决策树来概括从分析到行动的大致路径：
通过这样的方式，绩效与离职关系的数据分析，不再是一份静态的报告，而是一条不断循环的管理改进链路。
结语
本文从若干个维度，对绩效与离职关系的数据分析方法与决策应用进行了系统梳理。回到开头那个问题：如何通过数据分析看懂绩效与离职关系，从而做出更好的HR决策？
可以归纳为几条关键认识与行动建议：
- 在分析层面
- 不只看总离职率和平均绩效，而是用细分、交叉和趋势方法，识别不同人群、不同时间段的特征。
- 在此基础上，结合相关和回归思路，找出与离职最相关的因素，再通过假设和验证方法，逐步接近更可靠的因果判断。
- 在理解层面
- 绩效等级只是入口，真正决定离职模式的，还有司龄、薪酬与发展、工作体验等多个维度。
- 高绩效离职往往是多重因素叠加的结果，中绩效群体的隐性流失风险同样不容忽视，低绩效离职质量则是检验管理是否有勇气面对问题的重要镜子。
- 在行动层面
- 对高绩效员工，重点在于通过发展、激励和负荷管理，系统性降低高风险象限的人数。
- 对低绩效员工，需要在绩效与潜力的综合评估基础上，在改进、转岗与有序退出之间做出平衡决策。
- 对中绩效和关键岗位群体，要通过改善日常管理和工作体验，稳住组织的基本盘。
- 在机制层面
- 将绩效与离职关系分析嵌入招聘、绩效、培训、激励和文化等各个HR流程中，依托系统和数据看板实现常态化决策支持，而不是一次性的专项研究。
对HR从业者和管理者而言，更重要的不是掌握多少复杂技术，而是在具体业务场景中养成一种习惯：每当要对“谁该被重点保留、谁可能要离开、什么时候介入、投入在哪些方面”这些问题做决策时，先停一步，问自己一句——数据告诉了我什么？我是否真正站在多个维度，把绩效与离职的关系看清楚了？
从这一句开始，绩效与离职关系数据分析方法，才真正变成日常管理中的决策利器。
