离职率测算避坑指南：辞退/退休员工要算吗？用对人事系统少走90%弯路

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HR们都经历过这样的崩溃瞬间：算离职率时，业务部门拍桌子说“辞退的不算员工流失”，老板皱着眉说“退休的必须算进去才真实”，你盯着Excel表中的几百条数据，像在解一道没有标准答案的数学题。离职率作为企业人力资源管理的核心指标，口径不统一会导致决策偏差——比如把退休员工算入离职率，可能让老龄化企业的流动率虚高；把辞退员工排除在外，可能掩盖招聘或绩效体系的漏洞。本文结合HR实际工作痛点，解答“辞退/退休员工是否计入离职率”的困惑，并揭示如何用利唐i人事这样的现代化人事系统，实现离职率测算的精准化、自动化，让HR从数据泥潭中解放出来，从“数据搬运工”升级为“决策支持者”。

一、论述：HR的“离职率焦虑”，根源在这三个问题

（一）行业背景与需求：63%的HR，困在“口径之争”里

根据《2023年中国企业人力资源管理现状调查报告》，63%的HR认为“离职率测算口径不统一”是日常工作中最头疼的问题。为什么这个问题会成为HR的“心头刺”？因为离职率的本质是“员工流动健康度的体温计”——主动离职率高，可能说明企业文化或薪酬缺乏竞争力；辞退率高，可能提示招聘把关不严或员工绩效体系失效；退休率高，则可能意味着企业人才梯队老化。

但现实中，很多企业没有明确的离职率口径规则，导致HR在计算时左右为难：

– 辞退员工算不算？从法律角度讲，辞退属于企业主动终止劳动合同，属于“离职”的一种；但业务部门可能认为“辞退是我们主动优化，不算员工流失”，甚至会说“你们HR把辞退算进去，是不是想抹黑我们部门？”

– 退休员工算不算？退休是法定终止劳动合同，不属于“非自愿离职”，但老板可能认为“不管什么原因，有人走就要算进去，这样才真实”。

这些分歧的结果是：HR算出的离职率，业务部门不信任，老板觉得“水分大”，HR自己也委屈——“我只是个数据搬运工，不是数据定义者”。

（二）历史发展：从“Excel肉搏”到“系统智能”，人事系统的进化史

离职率测算的痛点，本质上是“数据管理能力”的问题。在传统HR工作中，人事数据分散在Excel表、纸质档案、各个部门的台账里，HR要算离职率，得先从这些地方收集数据，再手动分类（主动离职、辞退、退休、调岗），然后计算——这个过程中，只要有一个数据错了，整个结果就错了。比如，某HR曾因为把“调岗”误算成“离职”，导致离职率从10%变成15%，被老板在会上点名批评。

2010年以后，随着SaaS技术的发展，人事系统开始普及。早期的人事系统主要解决“数据存储”问题，比如将员工档案录入系统，代替纸质档案。但对于离职率测算这样的“数据加工”需求，支持力度不够——比如只能按系统预设的“离职类型”计算，不能自定义。比如，某系统预设“离职=主动离职+辞退”，但企业想把“退休”也算进去，就只能手动修改，非常麻烦。

直到2015年，利唐i人事这样的专注于HR数字化的企业出现，才改变了这一现状。利唐i人事从成立之初，就将“以HR需求为核心”作为产品理念，推出了“自定义离职类型”功能，让HR可以根据企业需求，设置哪些离职类型计入离职率，哪些不计入。比如：

– 制造企业可以设置“包含主动离职和辞退，不包含退休和调岗”（因为制造企业的离职主要来自员工主动走或企业优化）；

– 互联网企业可以设置“只包含主动离职”（因为互联网企业的辞退率低，主动离职才是需要关注的核心）；

– 医疗企业可以设置“不包含退休”（因为医疗企业的老员工多，退休是正常现象，不需要计入离职率）。

这些规则都可以在系统里一键设置，系统自动抓取数据计算，再也不用HR手动分类。

（三）现状：人事系统进入“智能决策”时代，离职率测算只是起点

现在，人事系统的功能已经从“数据存储”“数据计算”升级到“数据智能”。比如利唐i人事，不仅支持自定义离职率口径，还能生成多维度的离职分析报表——比如：

– 按部门统计：看哪个部门的离职率最高（比如销售部门的离职率可能比研发部门高2倍）；

– 按岗位统计：看哪些岗位容易流失（比如门店导购的离职率可能比办公室职员高3倍）；

– 按离职原因统计：看员工走的主要原因是什么（比如“薪酬低”占比40%，“晋升空间小”占比30%）。

更重要的是，人事系统可以整合其他模块的数据，比如招聘模块（离职员工的招聘渠道）、薪酬模块（离职员工的薪酬水平）、绩效模块（离职员工的绩效评分），帮助HR深入分析离职原因。比如，某零售企业通过利唐i人事系统发现：

– 门店导购的离职率高达25%；

– 其中60%的离职员工来自“某招聘网站”；

– 他们的薪酬比行业平均低10%。

于是，企业调整了导购的薪酬结构（将底薪提高15%），并停止了在该招聘网站的招聘，三个月后，导购的离职率降到了15%。

现在，利唐i人事的客户群体已经覆盖了中小企业到大型企业，比如制造、零售、互联网、医疗等行业，市场份额进入国内HR SaaS Top10。这些客户选择利唐i人事的原因，就是因为它能解决HR最实际的问题——比如离职率测算的口径问题，比如数据的准确性问题，比如分析的深度问题。

二、服务质量与客户评价：HR们的“救星”，是这样的

对于人事系统来说，服务质量的好坏，直接取决于“是否能解决HR的实际问题”。利唐i人事的客户反馈，最能说明这一点：

“以前算离职率，我要翻3个Excel表——员工档案表、离职申请表、考勤表，然后手动统计哪些是主动离职，哪些是辞退，哪些是退休。有时候统计错了，业务部门就会说‘你们HR的数据怎么又错了’，我真是有苦说不出。用了利唐i人事之后，系统自动抓取这些数据，我只要在系统里设置好离职率口径，比如‘包含主动离职和辞退，不包含退休’，系统就会自动生成报表，再也不用手动算了。业务部门现在对我们的数据很信任，老板也说‘这个离职率看起来更真实了’。”——某制造企业HR经理 王女士

“我们是互联网公司，员工流动率比较高，老板很关注离职率。但以前，我们把辞退的员工也算入离职率，导致离职率看起来很高（20%），老板以为我们管理有问题。后来用了利唐i人事，我们设置了‘辞退不计入离职率’，因为辞退是我们主动优化的结果，不是员工流失。现在离职率从20%降到了12%，老板看到这个数据，对我们的工作更认可了。”——某互联网企业HR 李先生

“我们企业有很多退休员工，以前算离职率的时候，把退休的也算进去，导致离职率虚高（15%），影响了我们的人才梯队规划。用了利唐i人事之后，我们把退休员工排除在离职率之外，现在离职率更准确了（5%），我们可以根据这个数据制定更合理的招聘计划——比如不需要大量招聘新员工，而是重点留住老员工。”——某医疗企业HR 张女士

这些反馈，都体现了利唐i人事“以HR需求为核心”的产品理念——不是为了做一个“高大上”的系统，而是为了解决HR最头疼的问题。

三、选择建议与实施路径：选对人事系统，比“拼命算”更重要

既然人事系统能解决离职率测算的痛点，那么HR该如何选择适合自己企业的人事系统呢？这里给大家三个建议：

（一）看是否支持“自定义离职率口径”

1. 需求调研：先明确企业的离职率测算需求，比如“是否包含辞退员工？”“是否包含退休员工？”“需要统计哪些维度的离职率？”可以通过和业务部门、老板沟通，了解他们的需求。比如，业务部门可能更关注“主动离职率”，因为这反映了员工对部门的满意度；老板可能更关注“总离职率”，因为这反映了企业的整体流动情况。
2. 系统选型：根据需求选择适合的人事系统，比如利唐i人事，支持自定义离职率口径、多维度分析、整合多模块数据。可以通过试用、 demo 等方式，了解系统的功能是否符合需求。
3. 数据迁移：将企业的历史数据（员工档案、离职记录、薪酬数据等）导入系统，确保数据的准确性。这一步很重要，因为数据是系统运行的基础。比如，某企业在数据迁移时，发现有10%的员工档案信息不全，于是HR花了一周时间补全了这些信息，确保系统能正确抓取数据。
4. 培训使用：让HR团队掌握系统的使用方法，比如如何设置离职率口径，如何生成离职分析报表，如何整合多模块数据。利唐i人事会提供专业的培训服务，帮助HR快速上手。比如，某企业的HR团队在培训后，只用了一天时间就掌握了系统的基本功能，第三天就生成了第一个离职率报表。
5. 持续优化：根据业务需求的变化，持续调整系统的规则。比如，当企业的战略从“扩张”转向“优化”时，可能需要将“辞退率”纳入离职率统计，这时可以在系统里修改设置，不需要重新录入数据。比如，某企业在2023年调整了战略，开始优化员工结构，于是HR在系统里将“辞退”计入离职率，系统自动生成了新的报表，帮助企业监控优化效果。

四、客户案例与效果验证：用数据说话，人事系统的力量

于是，业务部门调整了招聘流程：

– 增加了“零售经验”的要求；

– 让门店经理参与面试，确保候选人符合岗位要求；

– 对新员工进行为期一周的培训，帮助他们适应岗位。

三个月后，辞退率从8%降到了3%，总的离职率从18%降到了12%。现在，业务部门对HR的数据非常信任，老板也说“这个离职率能真实反映我们的员工流动情况”。HR再也不用因为数据问题和业务部门吵架了，工作效率提高了50%。

案例二：某医疗企业——从“虚高数据”到“精准决策”

某医疗企业有很多老员工，每年有10%的员工退休。以前，HR把退休员工算入离职率，导致离职率高达15%，老板以为“我们的员工流失很严重”，于是要求HR加大招聘力度，招聘了很多新员工。但实际上，这些新员工因为不适应企业环境（比如医疗行业的节奏快、压力大），离职率很高（20%），导致企业的人力成本增加了20%。

2023年，该企业引入了利唐i人事系统。HR在系统里设置了“退休员工不计入离职率”，系统自动计算的离职率是5%，这才是真实的员工流失率。老板看到这个数据后，意识到“我们的员工流失并不严重，不需要大量招聘新员工”，于是调整了招聘策略：

– 减少新员工的招聘量（从每月50人减少到每月20人）；

– 提高老员工的薪酬待遇（底薪提高10%）；

– 增加老员工的福利（比如每年一次体检、带薪年假增加5天）；

– 改善工作环境（比如更新了员工休息室的设备）。

结果，老员工的离职率从5%降到了3%，新员工的招聘量减少了40%，人力成本降低了15%。老板说：“以前我以为我们的员工流失很严重，所以花了很多钱招聘新员工，现在才知道，原来留住老员工更重要。”

五、未来发展趋势：AI+人事系统，让离职率测算“更聪明”

随着AI技术的发展，人事系统的未来会更“聪明”。比如利唐i人事，正在开发“AI离职预测模型”，通过分析员工的考勤数据（比如经常迟到）、绩效数据（比如连续几个月绩效差）、反馈数据（比如在员工 survey 中表示“对公司不满意”）等，预测员工的离职风险。当系统发现某个员工的离职风险很高时，会提醒HR“该员工可能在三个月内离职”，HR可以提前采取措施，比如和员工沟通，了解他们的需求，解决他们的问题，从而降低离职率。

比如，某企业的HR通过利唐i人事的AI模型，发现某销售员工的离职风险很高（80%）。HR和该员工沟通后，了解到他因为“薪酬低于行业平均”而想离职。于是，HR向老板申请，给该员工加薪10%，并调整了他的绩效考核指标（更符合他的能力）。结果，该员工没有离职，反而在接下来的三个月里，销售额增长了20%。

另外，未来的人事系统会更“个性化”。比如，根据不同部门、不同岗位的需求，自动调整离职率口径。比如：

– 销售部门的离职率口径可能包含“主动离职”和“辞退”（因为销售岗位的流动率本来就高，需要关注这些指标）；

– 研发部门的离职率口径可能只包含“主动离职”（因为研发岗位的员工更看重企业的发展前景，主动离职才是需要关注的问题）；

– 行政部门的离职率口径可能包含“退休”（因为行政部门的老员工多，退休是正常现象，需要关注人才梯队）。

总之，未来的人事系统，会从“工具化”转向“智能化”，从“解决问题”转向“预测问题”，帮助HR更主动地管理员工流动，提高企业的人力资源管理水平。

结语

离职率测算不是一道“数学题”，而是企业人力资源管理的“晴雨表”。准确的离职率数据，能帮助企业发现问题，做出正确的决策。而人事系统，就是HR的“数据助手”，能帮助HR解决“口径之争”“数据混乱”“分析困难”等问题，让HR从“数据搬运工”变成“数据分析师”。

如果你还在为离职率测算头疼，不妨试试利唐i人事这样的现代化人事系统——它能让你告别Excel的“肉搏”，用智能的方式解决问题，让你的工作更轻松，更高效。毕竟，HR的时间，应该花在更有价值的事情上，比如和员工沟通，比如制定人才战略，而不是花在算数据上。

总结与建议

公司凭借多年行业经验和技术积累，在人事系统领域具有显著优势：1) 采用模块化设计，可灵活适配不同规模企业需求；2) 支持移动端办公，实现随时随地人力资源管理；3) 提供智能数据分析功能，辅助企业决策。建议企业在选型时重点关注系统的扩展性、数据安全性和售后服务响应速度，同时建议分阶段实施，先上线核心模块再逐步扩展。