Determinants of central government employee turnover in Finland: A competing risk analysis
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Business |
Master's thesis
Authors
Date
2021
Department
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Information and Service Management (ISM)
Language
en
Pages
59
Series
Abstract
In developing and implementing human resource management, the employer needs detailed information on personnel turnover and its reasons. The retirement of baby boomers, digital technology transformation, and competition for talented workforce increase labor demand, which underlines the need for this information. Furthermore, the Finnish central government is currently focusing on improving its competitiveness as an employer and preparing for the significant recruitment need to be brought by the aging workforce and the need for skilled employees for the transformation in digital technology. This thesis aims to examine the external mobility patterns in the Finnish central government using ten years of personnel data and a competing risk analysis. Employee data of demographics and job-related characteristics can yield important signals to predict the likelihood of departure. The aim is to identify potential determinants that affect the employment duration to provide insight into employee turnover patterns and perspectives that the government can consider when developing its employer image. The cause-specific hazard model and the Fine-Gray subdistribution hazard model can be used to analyze simultaneously multiple variables that affect the employment duration taking into account the presence of other possible events, such as retirement. The findings are in line with the previous turnover research suggesting that turnover may not be an issue in terms of quantity, but quality, as experts and young adults are more likely to change jobs. According to the results, government personnel may not be motivated by financial rewards, but perhaps public service ideals and other benefits. In addition, the gender-turnover relationship is strongly dependent on whether the personnel turnover is studied with or without the security sector.Työnantaja tarvitsee yksityiskohtaista tietoa henkilöstön vaihtuvuudesta ja sen syistä kehittäessään henkilöstöjohtamistaan. Suurten ikäluokkien eläkkeelle siirtyminen, digitaalisen teknologian muutos ja kilpailu lahjakkaasta työvoimasta lisäävät työvoiman kysyntää, mikä korostaa tämän tiedon tarvetta. Lisäksi Suomen valtionhallinto keskittyy parhaillaan parantamaan kilpailukykyään työnantajana ja valmistautumaan ikääntyvän työvoiman tuomaan merkittävään rekrytointitarpeeseen sekä digitaalisen teknologian murroksen vaatimaan osaavien työntekijöiden tarpeeseen. Tässä tutkielmassa tarkastellaan Suomen valtionhallinnon ulkoista liikkuvuutta henkilöstötietojen ja kilpailevien riskien mallin kautta. Työntekijän lähtemisen todennäköisyyttä voidaan ennustaa muun muassa työntekijöiden demografisten tietojen ja työhön liittyvien ominaisuuksien avulla. Tavoitteena on tunnistaa mahdollisia työsuhteen kestoon vaikuttavia tekijöitä, ja tuottaa näkökulmia, joita valtio voi hyödyntää kehittäessään työnantajakuvaansa. Syykohtaisella vaaramallilla ja Fine-Gray -mallilla voidaan analysoida samanaikaisesti useita muuttujia, jotka vaikuttavat työsuhteen kestoon. Mallit ottavat huomioon myös muiden mahdollisten tapahtumien, kuten eläkkeelle siirtymisen, esiintymisen. Tulokset ovat linjassa aiempien vaihtuvuustutkimusten kanssa. Tulokset viittaavat siihen, että vaihtuvuus ei välttämättä ole määrällinen vaan laadullinen ongelma, sillä asiantuntijat ja nuoret aikuiset vaihtavat työpaikkaa todennäköisemmin. Tulosten mukaan julkishallinnon henkilöstöä eivät ehkä motivoi taloudelliset palkkiot, vaan mahdollisesti julkisen palvelun ihanteet ja muut edut. Lisäksi sukupuolen ja vaihtuvuuden välinen suhde riippuu voimakkaasti siitä, tutkitaanko valtion henkilöstön vaihtuvuutta turvallisuussektorin kanssa vai ilman.Description
Thesis advisor
Vilkkumaa, EevaLeppänen, Ilkka
Keywords
employee turnover, survival analysis, competing risks, cause-specific hazard, Fine-Gray subdistribution hazard