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Kronos助力企业实现HR卓越运营2020年

2020-02-19 22:06:17

Kronos 全球缺勤调查显示：中国员工装病缺勤率世界第一

世界各地相当多的员工都承认存在实际未生病的情况下装病翘班。中国有71%的员工承认曾经装病请假，位居各受调查区域首位，法国比例最小，仅为16%。其他国家的数据分别为印度62%、澳大利亚58%、加拿大52%、美国52%、英国43%，墨西哥38%。

当被问及为什么要谎称生病请假时，各个地区大多数受访者的主要原因均为压力大需要一天休息，此比例为加拿大71%、美国62%、中国60%、英国57%、法国53%、澳大利亚51%、墨西哥46%以及印度44%。其他原因包括需要照顾生病的孩子、工作量过重以及没有足够的带薪假期。

那么，装病请假的这一天是怎么度过的呢？除印度和墨西哥外，在其他地区最主要的两项活动就是宅在家中看电视或者睡觉。在印度和墨西哥，呆在家中看电视是首选，排名第二的是访亲探友。

当被问及为防止员工装病请假，雇主该怎么办时，除法国外，每个地区的首要反馈均是希望雇主能提供灵活的工作时间。法国员工们则表示“夏季周五”影响最大——希望能在夏季周五放假，将工作在一周的其余时间内补回。包括有机会在家办公以及有机会请无薪假期在内的其他措施在各地员工的反馈中所占比例也很高。

在中国，有大约45%的员工表示增加员工带薪休假将会发挥很大作用，这一比例明显高于其他地区：加拿大38%、美国34%、英国32%、澳大利亚25%、印度24%、法国15%、墨西哥12%。

各个地区大多数的员工都表示同事请病假会对自己带来负面影响，主要原因是自己不得不承担缺勤员工的工作或者为他们替班。除墨西哥和法国外，第二个原因是会增加精神压力。墨西哥和法国的员工没有那么多的压力，但是他们确实很担心工作出现遗漏或被遗忘。

当被问及自己的雇主是否采用自动化的系统跟踪缺勤时，只有加拿大、中国和印度的大多数员工回答是，比例分别为53%、56%和53%。其他各地大多数员工的回答均是否定或者是不知道。

由Kronos赞助，美世公司（Mercer）近期进行的一项调查显示：诸如员工突然临时请病假这样的计划外缺勤每年占到整个组织薪资成本的8.7%。

Kronos劳动力研究院院长Joyce Maroney谈到，"这项调查非常有意思，让我们看到世界各国的缺勤问题。有趣的是看到地区之间也显着差异的同时有许多相似之处。各地的雇主都能从此次调查中了解到缺勤问题，以及可能的解决方法：提供更为灵活的工作安排，在可能的情况下让员工在家办公。”

调查方法

Kronos全球缺勤调查由Kronos委托哈里斯互动调查公司Harris Interactive通过快速多项查询产品，Harris Decima 加拿大在线综合以及全球多项调查产品，采用在线方式进行。美国：2011年7月19至21日，参与人数2293名成年人（18岁及以上），其中1209名参与者为全职或兼职工作人员；加拿大：2011年7月18至7月25日，1006名成年人（18岁及以上）参与，538人为全职或兼职工作人员；英国、澳大利亚、墨西哥、中国和印度：2011年7月19日到27日，6153名参与者（16岁及以上）中，4860名为全职或兼职工作人员。年龄，性别，种族/民族，教育，地区，家庭收入的数据均在必要时根据受访者所占人口的实际比例进行加权。倾向评分的加权分析法(propensity score weighting)用于调整受访者的上倾向。所有的抽样调查和民意测验——使用概率抽样的和没有使用概率抽样的，都会产生各种各样的误差，而这些误差通常是没有办法进行计算或者估计的，包括抽样误差、范围误差、没有应答产生的误差、问卷设置和回答偏向产生的误差以及调查后的加权和调整。所以，哈里斯互动没有使用让人产生歧义的“误差幅度”这个词。因此，计算的是在完全随机、未加权、应答率100%的情况下，获得的样本中由不同的抽样概率产生的不同的抽样误差。因为还没有那项已经公布的调查能够达到如此精准的程度，所以这些推理也只能是在理论上成立。

关于劳动力研究院

劳动力研究院是由Kronos公司于2006年成立的智囊团机构，对全球各个组织所面临的主要劳动力问题进行研究。通过汇集学术专家和思想领袖，劳动力研究院为各个组织提供有效管理劳动力的信息和知识，同时也在关键职场问题上传达员工声音。劳动力研究院研究的一大特点暨在多样化员工群体的愿望与各个组织的需求之间找到平衡。

关于克罗诺思（Kronos）

Kronos公司是全球最大的劳动力管理解决方案提供商和第三大人力资本管理软件厂商，旨在帮助全球企业控制人工成本、最小化合规风险以及提升劳动力生产率。Kronos为遍布世界60多个国家和地区的数万客户提供服务。财富1000强中超过半数的企业应用了Kronos的时间和考勤、排班优化、缺勤管理、人事和薪资、招聘以及劳动力分析应用系统。

刘丽娜

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