ハイブリッドな在宅勤務は、パフォーマンスを損なうことなく定着率を向上させる

図2：WFHは全体として離職率を33％削減し、特に非管理職、女性、通勤時間の長い人に強い効果があった。 より「ハイブリッドな在宅勤務は、パフォーマンスを損なうことなく定着率を向上させる」 ■In-person (control) ■Hybrid WFH (treatment) Non-managers P = 0.0259 Managers P = 0.922 Women P = 0.0166 Men P = 0.487 Commute of 90 mins or less P = 0.178 Commute longer than 90 mins P = 0.0620 Attrition (%) 10 - 10 - 10 - 10 - 8.6 - 9.2 - 6.1 - 7.7 - 8 - 8 - 8 - 8 - 7.2 - - - - 6 - 5.3 - 4.2 - 5.1 - 6.0 - 4.8 - - - 3.1 - - 5.1 - 2.9 4 - - - - - - - - 2 - 3.0 - - - - - - 0 - 0 - 0 - 0 - 0 - 2022年1月23日までの従業員1,612人の離職データ。左上、全従業員、ベースライン調査で通勤時間に関する質問に回答した従業員は1,259名のみであったため、通勤時間（2週り）のサンプルは1,259名分である。サンプルサイズは、対照群820人と792人、非管理職と管理職が1,217人と395人、女性と男性がそれぞれ570人と1,042人、短時間通勤者と長時間通勤者がそれぞれ648人と611人である。対照群と治療群の間の各群内の離職率の差についての両側検定は、全従業員について（差=2.40、標準偏差=1.18、信頼区間（CI）=[0.0748, 4.72]、P = 0.043）、非管理職では（差=3.26、s.e.=1.46、CI = [0.392, 6.12]、P = 0.026）、管理職では（差=-0.169、s.e.=1.73、CI = [-3.57, 3.23]、P = 0.922）、(差 = 5.01,s.e.=2.08,CI=[0.915,9.10],P=0.017)、女性は（差=-0.997,s.e.=1.43,CI=[-1.82,3.81],P=0.487）、男性は（差=2.61,s.e.=1.93,CI=[-1.19,6.41]、P=0.178）、中央値（90分、片道）以下の通勤者では（差=3.11、s.e=1.66、CI=[0.156,6.37]、P=0.062）、中央値（90分、片道）以上の通勤者では（差=3.11、s.e=1.66、CI=[-0.156,6.37]、P=0.062）であった。 図4：WFHはその後2年間の昇進に大きな影響を与えなかった。 よりハイブリッド在宅勤務は、パフォーマンスを損なうことなく定着率を向上させる July-December 2021 January-June 2022 July-December 2022 January-June 2023 12 ■ In-person (control) 12 12 12 ■ Hybrid WFH (treatment) 10 10 10 10 8 P = 0.509 8 8 P = 0.892 8 P = 0.328 6 6.9 7.8 6 2.8 2.5 6 4.1 4.6 6 2.9 3.9 4 4 4 4 2 2 2 2 0 0 P = 0.651 0 0 Promotion outcome (%) Promotion outcome (%) Promotion outcome (%) Promotion outcome (%) 2021年7月～12月の就業日1,522人、2022年1月～6月の就業日1,378人、2022年7月～12月の従業員1,314人、2023年1月～6月の従業員1,283人の昇進結果。最初の実験サンプルから従業員が減少したため、サンプル数は時間の経過とともに減少している。対照群と治療群の間の各期間内の昇進差に関する周辺係数は、2021年7月～12月の昇進については（差=-0.86、標準誤差=1.34、CI=[-3.51, 1.74]、P = 0.509）、（差 = 0.12、標準誤差 = 0.85、CI=[-1.54, 1.78]、P = 0.892）、2022年1月～6月の昇進では（差 = -0.51、se = 1.12、CI = [-2.72, 1.70]、P = 0.651）、2023年1月～6月の昇進では（差 = -0.99、se = 1.02、CI = [-2.99, 1.00]、P = 0.328）であった。周辺的同等性検定は、方法の「帰無仮説」のセクションに含まれている。 図5：WFHが生産性に及ぼす影響についての見解は、実験後、特に管理職で改善した。 More than 35% less efficient 25-35% less efficient 15-25% less efficient 5-15% less efficient About the same 5-15% more efficient 15-25% more efficient 25-35% more efficient More than 35% more efficient Baseline End line 1.6 0.9 0.8 0.7 2.4 0.5 9.4 66.4 11.1 71.2 3.3 3.3 1.6 1.4 1.3 0 20 40 60 80 Change in productivity expectations (%) Difference = -1.54 P < 0.001 Managers Non-managers 5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 P < 0.001 -2.6 1.9 0.7 1.8 P = 0.345 Baseline End line Baseline End line Views on WFH on productivity ベースラインの従業員1,315人（管理職314人、非管理職1,001人）、エンドラインの従業員1,345人（管理職324人、非管理職1,021人）からサンプルを抽出。パケットの中点に対応する数値を割り当てた後、ベースラインとエンド・ラインの間の生産性の期待値の差についての両側検定は、（ベースライン平均=-0.058、エンド・ライン平均=-1.48、差=-1.54、s.e.=0.40、CI=[-2.33, -0.753]、P<0.001）である。管理職と非管理職の生産性期待値のベースライン差の両側t検定は（差=-3.28、s.e.=0.72、CI=[-4.69, -1.86]、P<0.001）、エンドライン差のt検定は（差=-0.571、s.e.=0.604、CI=[-1.76, 0.615]、P=0.345）である。