员工缺勤，因其产生的金融成本以及其潜在的短期与长期的破坏力会对企业造成的重大负而影响，一直是相关学科的研究者所关注的焦点，心理学、管理学、经济学等不同领域的学者都从自身的角度对缺勤进行了广泛而深入的研究。由于研究视角和研究方法等方而的不同，有关缺勤的研究成果也极为丰富多样。一直以来研究者关注的是对缺勤的个体水平分析，但己有学者发现在一个工作群体内部，群体成员的缺勤行为有着很大的相似性，而在不同群体之间，则存在着很大的差异性。以往的个体水平分析很难解释这种集体现象，只能采用单位水平的研究方法来分析，因此近年来单位水平的缺勤研究逐渐成为缺勤研究的方向。
一、单位水平缺勤的内涵
个体缺勤与出勤相对应，由一系列在工作时间没有出现在工作场所的行为组成，如生病在家、无故旷工等。虽然有关个体缺勤的定义众多，但这些定义的核心是相同的，都认为个体缺勤是员工没有按计划来工作，如Harrison把缺勤定义为:在既定的时间和地点，存在着一个对个体处于某处的社会期望，但个体却不在那里.John认为缺勤是不论什么原因，个人在计划的工作时间内没有在工作等则把缺勤定义为在计划的工作时间内员工没来工作。按照缺勤产生的原因，可以把缺勤分为自愿缺勤和非自愿缺勤。非自愿缺勤产生的原因是个人无法控制的，如个人疾病、家属死亡以及交通问题;而自愿缺勤是个人决策的结果，与个人的动机密切相关。
与个体缺勤相比，学者并没有对单位水平的缺勤提出一个清楚的定义。单位水平缺勤分析是一种跨单位分析的方法，即是把一个单位中所有员工的缺勤看作为一个整体来研究分析，它关注的是单位与单位之间的比较，而不是个体与个体之间的比较。所以，单位水平缺勤可以理解为由员工个体缺勤行为构成的一种集体缺勤现象，是一种随时间而变化的动态结构。这里的单位，是指组织中的任何一个下属组织，如工作群体、工作团队以及部门等等.
二、单位水平缺勤的测量
(一)单位水平缺勤度量的指标
单位水平缺勤度量的指标与个体缺勤度量的指标相同，但意义不同。个体缺勤度量所采用的指标可以划分为两类:缺勤频率(frequency)和缺勤时间损失量(time lost)。缺勤频率是指在一定时期内发生的缺勤次数，而不考虑缺勤损失的时间长短;缺勤时间损失量是指在一定时期内缺勤损失的时间总数，而不考虑缺勤的次数。在单位水平缺勤的测量中，缺勤时间损失量是指在一定时期内单位所有员工的平均时间损失量缺勤率是指一定时期内单位所有员工的平均缺勤次数回。
一般来说，研究者比较偏爱选择缺勤频率这个指标，因为频率测量与时间损失量测量相比，有着较好的稳定性和较低的分布kew和kourosis值，但Steel在研究中发现，如果测量的信息采用较长的时间周期(如2年或更长)进行处理，时间损失量的测量也会变得比较好，其分布kew和kourosis值也能降低到可以接受的水平.
(二)测量数据处理
1.处理方式
不论是个体水平还是单位水平缺勤研究，获取信息的主要渠道包括三个方而:组织记录、政府的官方数据库、员工个人。对于获取的员工缺勤信息，研究者往往会采取两种方式来对信息进行处理:一种方式是分解，另一种是累积。所谓分解是按照一定的时间周期，把收集来的长期缺勤信息分解成不同的组成部分，这个时间周期可以是3个月、6个月、1年等等，这样做的口的在于可以进行跨时间的比较。例如，如果收集了5年的缺勤信息，可以按照1年的时间周期把这5年的信息分解为5部分(第一年的缺勤信息，第二年的缺勤信息，依次类推)。累积法是按照一定的时间周期，把收集来的缺勤信息累积成一个完整的部分。例如，如果按月对缺勤信息进行长期的收集，那么这些缺勤信息就可以被累积成3个月、6个月、1年、2年等等。在具体的研究中，不论采取何种处理数据的方式，都涉及到一个问题，即处理缺勤信息的时间周期到底多长合适?这在缺勤研究中是一个核心问题，原因在于三个方而:一是时间周期的选择会影响到缺勤度量指标的运用，如上而提到的如果时间周期足够长的话，时间损失量测量也是一个有效的指标;二是时间周期的选择会影响到测量的质量，如Hammer等提出较长的时间周期能保证比较稳定的缺勤测量等的研究发现缺勤数据的kew和kurtosi值的大小与时间周期的长短相关，而Steel等则更明确地指出随着时间周期的增加测量数据的稳定性也增加，同时kew和kurtosi值会降低下。三是选择的时间周期不同，研究的结论可能也不同。
在缺勤研究中如何确定时间周期的合适长度呢?这是一个难以回答的问题，所有缺勤研究都非常缺乏这方而的明确指导。Hammer等曾经提出恰当时间周期的选择依赖于组织和环境背景、研究样本的行为模式和选用的测量指标三个条件，但这种建议缺乏理论和实践支持。Steel等通过他们的研究得出了如下结论:如果采用的时间周期小于一年(包括一年)，那么频率测量是合适的;不论采取何种测量，较短的时间周期可能会产生估计偏差;如果时间周期足够长(如36个月)，那么时间损失量测量也是合适的;时间周期的不同选择所带来的益处并不是无限的，在2 -4年的范围内选择时间周期能获得最好的结果，如果超过了这个范围则会影响到估计的准确性。
2.测量数据的标准化
在个体水平上，缺勤测量的原始数据的分布并不是正态分布，其绝大多数测量数据值并不是分布在中间，而是分布在两端或一端，如对缺勤频率的测量，其得分绝大多数都接近0这一端。这样的数据并不能直接用于统计分析，需要进行标准化处理。
在单位水平缺勤测量中，研究者采用了综合法把收集的员工个人缺勤信息整合为单位水平的缺勤信息，并以平均值的方式来表示单位水平的缺勤信息。那么这种以平均值方式表示的缺勤原始数据是不是正态分布的呢?对于这个问题存在两种矛盾的观点，一种以Nielsen为代表，认为单位水平的缺勤信息是非正态分布的网;另外一种以Hausknec等为代表，认为整合个体缺勤信息到单位水平，会使测量信息分布转化为正态分布。相比较而言，第一种观点更令人信服。按照Steel的研究结论，影响测量数据分布特征的因素有三个:时间因次、样本大小、缺勤基率回。时间因次是指上文提到的缺勤测量中的时间周期，时间周期越长，测量的缺勤数据的kew和kurtosis就越低，但时间周期的长短和数据分布并不是呈简单的线性关系，时间周期超过一定长度(6年)，这两个指标值反而增大。缺勤基率决定了一个组织中缺勤发生的平均率，一个组织的缺勤基率越高，从这个组织获得的缺勤数据越接近正态分布。单位水平的缺勤测量并没有延长时间周期和扩大样本大小，只不过在某种程度上提高了缺勤几率，这种提高还不足于使单位水平缺勤测量数据转化为正态分布。因此，这样的数据并不能直接用于统计分析，这会影响到统计结论的效度。为了使测量数据标准化，学者们采用了不同的方法对原始数据进行转化。
三、单位水平缺勤的影响因素
目前大量的个体缺勤研究己经比较全而的考察了个人特征、工作特征、人力资源管理实践、工作态度、管理者特征以及外部经济等因素对员工个体缺勤的影响，而单位水平缺勤的研究相对较少，研究者多是分析某一方而的影响因素对单位水平缺勤的影响，综合起来可以把这些因素划分为群体特征因素、社会影响因素等几个方而的因素。
(一)群体特征因素
群体特征作为群体所共有的属性，与个体特征对个体缺勤的影响相似，对单位水平缺勤有着显著的影响。
群体构成。工作群体或部门由于其内部员工在年龄、性别等方而的构成不同而表现出不同的单位特征，这些不同的单位特征对单位水平缺勤的影响是不同的。在个体水平缺勤的研究己经表明女性比男性的缺勤水平更高，因此如果一个单位的女性员工比例高，那么这个单位的单位缺勤水平也会高。而年龄与缺勤的关系是复杂的，不论是在个人水平还是在单位水平。一些研究的结果表明单位水平的缺勤随着员工年龄的增加而增加，而另外一些研究的结论正好相反。也许个体水平缺勤研究结论对单位水平缺勤研究有很大的借鉴意义，研究己发现年龄与非自愿缺勤有着显著的负相关，而与自愿缺勤的关系正好相反。非自愿缺勤往往是由身体健康原因引起的，年龄越大其缺勤水平越高，而自愿缺勤是与员工的动机密切相关的，年龄越大越希望工作稳定，因此将来的单位水平缺勤研究应该将自愿缺勤与非自愿缺勤分离开，来分析与年龄的关系。
群体凝聚力。群体凝聚力反映了群体成员为了实现群体口标而相互支持和团结友爱的程度。群体凝聚力对形成和加强群体标准和完成群体口标有着很大的影响，同时它也是群体满意感的一个重要的来源。因此，群体凝聚力越强，其群体缺勤水平越低，等的研究结果表明群体凝聚力与群体缺勤水平呈反比。
群体规模。己有的研究己经证明随着群体规模的扩大，群体凝聚力、群体满意感以及群体交流会降低，而角色冲突和官僚化会增加，相应的组织的缺勤会增加。但这个结论仅仅在个体水平的缺勤得到验证，而在单位水平，NieleLlNielsen的研究并没有证实这一点，这是令人惊奇的，需要将来的研究重新验证两者之间的关系。
(二)社会影响因素
管理者因素。在个体水平上，研究己经发现管理者的很多特征因素，如年龄、性别、管理风格等，都会影响到员工的缺勤。但在单位水平上，研究者仅仅关注了性别、管理者缺勤行为等少量因素。如，Nielsen的研究发现，在群体或部门等单位中，女性做副职管理者与男性做副职管理者相比，其单位水平缺勤低;单位水平缺勤也与副职管理者的缺勤行为有显著的正相关，虽然也与正职管理者的缺勤行为有关，但没有达到显著水平网。
缺勤文化。研究己经表明缺勤文化对个体水平缺勤有着重要的影响，那么缺勤文化的这种影响在单位水平上是否存在呢?Markham等和Xie等的研究表明缺勤文化仍然对单位水平缺勤有着极大的影响。Markham等的研究发现，如果群体成员接受低标准的缺勤文化(接受高频率缺勤)，那么这个群体的缺勤频率往往是高的Xie等分析了缺勤文化的凸显性和群体凝聚力对缺勤行为的交互作用。他们的研究发现，在单位水平，群体文化的凸显性和群体凝聚力分别与缺勤时间损失量呈现显著的负相关，同时也证明在低凝聚力的群体中缺勤文化凸显性与缺勤时间损失量之间有强负相关的关系。
(三)工作态度因素
这里的工作态度因素与个体水平的不同，指的是单位水平上共享的态度因素。Dineen等和Hausknec;ht等的研究发现，单位水平的态度与缺勤之间的关系与个体水平有着很大的区别。
工作满意感。单位水平的工作满意感是一种来自于工作经历的一种共享的情感，包括对工作、同事、环境等方而的满意感，因此单位水平的满意感并不是员工个人满意感的简单叠加。在单位水平的缺勤研究中，有两种方式来测量单位水平的满意感，一种是只考察集中趋势测量值(平均值，先测量每个员工的工作满意感，然后求平均值)，另一种是同时考察集中趋势测量值(平均值)和离散趋势测量值(标准差)冈。
与个体水平缺勤研究的结论不同，单位水平的满意感与单位水平缺勤有着复杂的关系。如Hausknec;ht等的研究发现单位水平满意感越高，其单位水平的缺勤就越低，同时也发现这种关系只是在低失业率的地区存在，而在高失业率地区这种关系就会消失。此外，由于采用了不同的测量方法以及把满意感分为内部导向(团队)和外部导向(工作) Dineen等的研究结论与Hausknec;ht等的研究结论并不相同。他们发现，当团队成员外部导向(工作)的满意感差异比较小的时候，满意感的平均水平与缺勤没有关系，但内部导向(团队)满意感的差异比较小的时候，满意感的平均水平与团队缺勤水平成强负相关关系。这也说明了群体成员间的社会影响的重要性，当满意感差异比较大时(不论哪种导向的满意感)，满意感的平均水平与团队缺勤水平成强负相关关系冈。上述研究结果的差异也说明单位水平变量测量的复杂性，不同的测量方法其研究结论也不同。
组织承诺。单位水平的组织承诺反映了一种对组织的集体情感依附，在高承诺的工作单元中，员工会努力实现组织口标，相应的每个员工都会尽力减少缺勤来达到这个口的。换句话说，在单位水平上，组织承诺和缺勤有着负向相关，Hausknec;ht等的研究证实了这种关系只是在低失业率地区才存在。同时，Hausknec;ht等的研究也发现，只要一个工作单位的组织承诺低，不论满意感是高还是低，该工作单位的缺勤水平是高的。换句话说，在低组织承诺的工作单位中，工作满意感与缺勤是无关的，只有在高组织承诺的工作单位中，满意感和缺勤的负相关关系才会存在。这也说明组织如果想避免高缺勤，组织成员必须具有高组织承诺。
四、结论与展望
缺勤研究己经取得了积极的、坚实的和累积的进展，对于缺勤行为的理论解释也己经从单一、二元解释发展到复杂的多元解释。与个体缺勤相比，单位水平缺勤并没有一个清晰的理论解释，学者仍然延续个体缺勤的研究思路对单位水平缺勤进行分析，只不过变量水平由个体水平改为单位水平。虽然单位水平缺勤研究己经取得了一些的成果，但目前的单位水平缺勤仍然有许多需要深入分析的地方。
首先，单位水平缺勤的测量是一个值得讨论的问题。在单位水平缺勤的研究中，学者们往往采用平均值的形式来表示单位水平缺勤。平均值是集中趋势的最主要测度值，也是一种基本、最常用的方法。但在缺勤测量中这种形式是否在所有隋境中都是最佳的?在有些情况下是否存在一些更好的指标?例如，如果一个部门或群体中的大多数员工的缺勤是较少的，多次或长时期缺勤的员工是少数的，那么这个部门或群体的员工缺勤分布是偏态的，而当一组数据分布出现偏态分布时，极端值对平均值会产生极大的影响，而对中位数则没有影响。在这种情况下，中位数作为一组数据的中心值比算术平均数有更高的代表性。此外，单位缺勤测量是否需要考虑离散程度的测量。这些问题都需要将来的研究予以解决。
其次，另一个重要问题是单位水平影响因素的测量。一些影响因素本身是个体水平的，如工作满意感和组织承诺等，在分析这些因素对单位水平缺勤的影响时需要整合为单位水平，因此这些因素的测量与单位水平缺勤的测量一样，也存在同样的问题。由于多考察了离散程度的测度值，其研究结论就更为复杂。所以对于单位水平变量的测量问题值得未来研究的关注。
