工作场所出勤主义生产率减损测量研究的述评与展望

● 侯文静 詹婧

工作场所出勤主义生产率减损测量研究的述评与展望

● 侯文静 詹婧

出勤主义是指工作场所员工带病工作的行为。这种行为不仅会影响员工个人的身心健康，也会造成企业生产率的减损。测量出勤主义的生产率减损后果是出勤主义领域研究的重点和难点。通过对20世纪90年代至今的国外文献进行回顾与梳理，在对出勤主义测量工具开发动机和整体情况进行总结的基础上，重点分析现有工具在测量出勤主义的生产率减损后果时采用的不同方法，减损结果可否量化为具体的生产率减损数值，相关生产率减损的货币转化等三个问题。最后，针对出勤主义生产率减损测量研究的局限性，对未来研究进行了展望。

出勤主义 测量工具 生产率减损 货币转化

出勤主义（presenteeism）是指工作场所员工带病工作的行为（Aronsson et al.，2000；Dew et al.，2005；Johns， 2010；et al.，2005）。欧美学者从二十世纪九十年代起，将出勤主义作为一个专门议题进行研究。越来越多的实证研究表明，出勤主义在很多工作场所普遍存在，这种行为会导致企业生产率下降，从而给企业和社会带来经济损失。Stewart等（2003）研究发现，出勤主义每年给美国造成的经济损失超过1500亿美元；英国一项研究也显示，仅心理健康问题引起的出勤主义给英国带来的损失约为每年151亿英镑，是因病缺勤所致损失的1.5倍（Sainsbury Centre for Mental Health，2007）。类似的研究结论引起了更多学者、企业以及政府对出勤主义的关注和兴趣（Johns，2010），近些年来关于出勤主义的研究数量也在明显增多。

在出勤主义研究领域中，研究的重点也是难点问题就是对出勤主义造成的生产率减损的测量，大多数出勤主义文献都会涉及这个问题（Brooks et al.，2010；Schultz & Edington，2007）。毕竟，准确的测量出勤主义所致后果，是企业决策是否需要应对员工出勤主义的重要前提。为此，欧美学者开发了多种工具和方法测量出勤主义导致的生产率减损，并尝试将测量出的生产率减损数据进行货币转化，即用具体的货币金额体现经济损失。本文将通过回顾出勤主义测量研究相关文献，首先对现有测量工具进行梳理和归纳，之后介绍这些工具在测量出勤主义所致生产率减损后果时采用的不同方法，以及测量结果可否量化为具体的生产率减损数值，并讨论生产率减损货币转化的不同方法。最后，本文在分析目前研究局限性的基础上，对下一步研究进行展望。

一、出勤主义生产率减损的测量工具

测量出勤主义对企业生产率的影响要比测量因病缺勤相关影响难度大得多。员工在因病缺勤时，个人生产率为零；而员工在带病工作时，其生产率可能介于零和100%生产率之间（Jones，2010）。作为出勤主义早期研究之一，Burton等（1999）在测量话务中心员工的出勤主义对生产率影响时，是通过采集员工的客观生产率数据（通话数量）和健康风险评估（health risk appraisal）数据，对比分析两类数据，从而估算得出员工出勤主义造成的生产率减损。然而，对于其他类型的工作，特别是知识型工作，很难直接获取到客观生产率数据，因此，需要更为普适的测量工具来满足对各种职业或工作类型的测量需求（Brooks et al.，2010；McCunney，2001；Schultz & Edington，2007）。

目前，国外学者已经开发出了20余种出勤主义测量工具，表1中列举了10个常用的工具。这些测量工具主要采取自陈式方法（self-report method），即通过回答设定的问题，被调查者自己报告他们的健康信息，并自我评估健康状况对其工作生产率的影响。《工作受限问卷》（Lerner et al.，2001）和《健康与工作表现问卷》（Kessler et al.，2003）被认为是目前应用最广泛、也被验证为效度和信度最好的两个工具（Brooks et al.，2010；Cser，2010；Schultz & Edington，2007）。其中，《工作受限问卷》包含25个问题，从时间管理、生理活动、心理/人际交往、整体工作产出等四个维度，测量疾病对被调查者工作能力的影响（Lerner et al.，2001）。《健康与工作表现问卷》包含55个问题，既考察出勤主义也考察因病缺勤情况，主要询问被调查者过去4周整体工作经历，评估健康对生产率的影响（Kessler et al.，2003）。这两种工具因为不受疾病类型限制，被广泛应用于多种类型工作环境，问卷中收集的信息也可以量化为生产率减损比率，且计算得出对应的经济损失金额。

从积极的一面来看，现有的二十余种自我报告式测量工具初步实现了对各类职业或工作类型中出勤主义生产率减损的测量。尽管其中有一些工具（如《恩迪科特工作生产率量表》、《奥斯特豪斯技术》等）仅适用于特定疾病，但大多数测量工具可以广泛的应用于各类工作场所和情景。此外，绝大多数工具进行了效度的自测，少量工具如《工作受限问卷》、《工作与健康调查问卷》、《健康与工作表现问卷》还将测量结果与客观生产率指标（例如，话务中心通话数量）进行了对比，进一步验证了其效度（Brooks et al.，2010）。

表1 国外常用出勤主义测量工具汇总

然而，现有的测量工具也各有其局限性。有的测量工具计分方法不够透明，如《工作受限问卷》；有的测量工具问题条目多且较复杂，如《健康与工作表现问卷》；有的工具其测量结果难以量化，如《斯坦福出勤量表》等。更值得注意的是，目前这些测量工具的开发均自成体系，没有统一的标准。因此，它们之间存在着多方面的差异，致使应用不同工具测量得出的结果难以进行比较（Goetzel et al.，2004；Hemp，2004；Johns，2010）。这些差异具体表现在回忆周期、度量标准、生产率减损测量的维度和测量方法等方面。首先是回忆周期，有的测量工具让被调查者回忆较短时间内的情况，如1周、2周、4周；有的测量工具则使用3个月、1年等较长的回忆周期。Brooks等（2010）提出，回忆周期长短的设定需要很好的平衡，若周期太长，会增加收集信息的误差；若太短，则会增加偶然性因素的影响。然而，究竟多长的回忆周期更为科学，学者们仍未形成一致意见。比如Lerner等（2001）认为，将回忆周期设定为2周可以最大程度上保证出勤主义测量数据的准确性；Collins等（2005）则认为4周回忆周期测量出的数据是能够体现出勤主义对生产率的一般影响，因此将测量出的4周生产率减损进行了全年度的转化计算；而Koopman 等（2002）则认为出勤主义对生产率的影响在不同时间可能是不同的，不具有稳定性，因此他们在开发《斯坦福出勤量表》时也没有进行重复信度（test-retest reliability）检验。

第二，各测量工具使用的度量标准不一致。比如《斯坦福出勤量表》使用的是李克特（Likert）5级赋值度量，让被调查者评估在多大程度上同意问卷中的表述（比如，其中一个问题是“我自身的健康问题使我不能从工作中得到乐趣”），可选择的答案分别是：完全不同意，不同意，不确定，同意，完全同意（Koopman et al.，2002）；而《工作效率和活动受损问卷》则采用“0-10”等级让被调查者评估疾病对生产率的影响程度，从“0（完全没有影响）”到“10（影响极大）”（Reilly et al.，1993）。

第三，不同工具在测量生产率减损的维度方面也存在差异。有些工具是采用单一维度，笼统询问疾病对其工作的影响，如《工作效率快速调查问卷》询问被调查者疾病造成的无效工作时间是多少（Goetzel et al.，2003）；而有的测量工具则是多维度考察疾病对不同类型工作活动的影响，如《工作受限问卷》让被调查者分别评估疾病在抬举重物、设备操作、人际交流等多方面的影响（Lerner et al.，2001）。

此外，这些测量工具在测量方法的应用，以及将生产率减损测量结果进行货币转化方面也存在着差异，本文将在第二、第三部分重点介绍。这些差异的存在很可能会影响测量的结果。事实上，已有少量研究尝试比较了不同测量工具对同一样本的测量结果。如Ozminkowski 等（2004）、Meerding等（2005）应用了两种测量工具对同一样本的出勤主义生产率减损进行了测量，Tang等（2009）应用了四种工具测量了同一样本的出勤主义生产率减损，均发现不同测量工具所测结果确实存在较明显差异。测量工具开发标准的不一致，导致测量结果的不一致，不利于开展不同研究间同类数据的对比分析，这在一定程度上延缓了出勤主义领域研究的发展。因此，探究怎样的测量标准更为科学，并统一测量工具开发的标准是出勤主义测量研究中亟待解决的问题。

二、出勤主义生产率减损的测量方法与测量结果的量化

不同的测量工具在测量出勤主义的生产率减损后果时采用了不同的方法，本部分将对这些方法进行归类分析。此外，有的测量工具所测结果可以通过一定计算量化为具体的生产率减损数值，本文将这一过程称之为“出勤主义生产率减损的量化”，并就现有测量工具所测结果量化情况进行归纳。

（一）出勤主义生产率减损的测量方法

尽管现有测量工具均是通过被调查者自己评价健康状况对自身工作表现的影响，从而测量出勤主义对个人及企业生产率的影响，但不同测量工具采用的测量方法不同，所设置的对应的问题也不同。这些测量方法大体可分为三类（Brooks et al.，2010；Mattke et al.，2007）：评估工作表现的绝对变化、评估工作表现的相对变化、评估无效工作时间。现有测量工具应用了其中一类或多类方法的结合（常用测量工具所应用的方法详见表1“测量方法应用”一栏）。

1. 评估工作表现的绝对变化

这是测量出勤主义对生产率影响最常使用的方法。这种方法是直接询问被调查者的健康状况在多大程度上影响了他们的正常工作表现。比如《斯坦福出勤量表》中一个问题是“我自身的健康问题使我不能从工作中得到乐趣”，被调查者选择在多大程度上同意这种说法，从“完全不同意”到“完全同意”，对应的表示出勤主义对生产率的影响程度从“没有影响”到“影响极大”（Koopman et al.，2002）。除此以外，采用这种方法的测量工具还包括：《健康与工作表现问卷》、《工作与健康调查问卷》、《工作受限问卷》、《工作效率和活动受损问卷》等。通常这种测量方法中涉及的问题最容易理解，被调查者在答题过程中无需进行推导和计算，可以快速作答。

2. 评估工作表现的相对变化

这类方法是让被调查者与类似岗位同事的工作表现作对比，或与自身正常工作表现对比，从而评估疾病对其工作表现的影响，《奥斯特豪斯技术》、《健康与工作表现问卷》等采用了这种方法。比如《健康与工作表现问卷》中让被调查者评估：“与您类似岗位的大多数员工正常的工作表现水平”，“在过去一两年，您正常的工作表现水平”，“在过去4周，您总体工作表现水平”等，被调查者从“0-10”等级选择，“0”为最差工作表现，“10”为最优工作表现（Kessler et al.，2003）。与第一种方法“评估工作表现的绝对变化”相比，这种方法为被调查者提供了一个可对比参照的标准，一定程度上帮助被调查者作出更为客观的判断。

3. 评估无效工作时间

这类方法在目前测量工具中应用最少。它是通过设定的问题帮助被调查者评估在岗期间，由于受到疾病影响没有投入到工作的时间。比如《健康和劳动问卷》将出勤主义造成的无效工作时间界定为需要补偿健康问题所致生产率减损的额外工作时间，直接询问被调查者“为了弥补过去两周内因健康问题而未完成的工作任务，您需要额外付出多少小时（不包括因病缺勤损失的小时数）”，被调查者回答的小时数即是出勤主义导致的“无效工作时间”（Hakkaart-van & Essink-Bot，2000）。此外，《工作效率快速调查问卷》也采用了这类方法，问卷直接询问被调查者在回忆周期内疾病造成的无效工作时间是多少小时（Goetzel et al.，2003）。应用这类方法可以直接获取“无效工作时间”数据，从而更容易将生产率减损进行货币转化。然而，员工对无效工作时间评估的准确度尚未得到验证。

（二）出勤主义生产率减损的量化

通过应用以上方法，测量工具可以收集到出勤主义对生产率影响的相关信息。其中有些测量工具获取的信息可以被量化为具体的生产率减损数值（详见表1中“生产率减损量化说明”一栏），一般表示为“生产率减损比率”或“无效工作时间”。

从前面测量方法的介绍中可以看出，采用第三类方法“评估无效工作时间”的测量工具，可以从问题答案中直接得到量化的生产率减损数值“无效工作时间”。采用第一类“评估工作表现的绝对变化”和第二类“评估工作表现的相对变化”方法的测量工具，通常需要对所获取信息进行一定计算，量化为“生产率减损比率”，然后结合实际工作时长，计算可得“无效工作时间”。比如《工作效率和活动受损问卷》（Reilly et al.，1993），从问卷中可以直接获取的信息是“A.过去七天实际工作的小时数”和“B. 过去七天，自身健康问题对工作效率的影响程度（分为“0-10”等级，“0”表示影响极小，“10”表示影响极大）”，由此可计算出：“生产率减损比率（%）P=B/10×100%”，以及“无效工作时间（小时数/周）T=P×A”。

“评估工作表现的绝对变化”、“评估工作表现的相对变化”和“评估无效工作时间”三类测量方法各有利弊，学者们对“最优方法”尚未形成统一意见。尽管测量目标均是“生产率”，但由于应用的方法不同，不同测量工具所测量的生产率“内容”可能也不同（Brooks et al.，2010；Johns，2010；Schultz & Edington，2007）。此外，虽然很多实证研究借助测量工具，计算得出了企业的年度生产率减损数值，但这些数值基本都是依赖较短回忆周期（2周或4周）数据延伸推算出的。Brooks等（2010）对这样得出的年度生产率减损数值的准确度提出了质疑，认为这种推算方法可能对某些疾病类型相关的出勤主义不适用，尤其是急性的、季节性的疾病。

三、出勤主义生产率减损的货币转化

在借助测量工具得到出勤主义导致的生产率减损比率或无效工作时间后，很多学者试图进一步用货币金额来表示这种经济损失，即“出勤主义生产率减损的货币转化”。在进行货币转化时，学者们基于不同的理论基础和前提假设开发出了多种方法。这些方法可以分为三大类：

第一，人力资本法。用出勤主义导致的无效工作天数（或小时数）乘以员工每天（或每小时）薪酬计算生产率减损货币金额，即“无效工作时间×单位薪酬”。这种方法最初是用来测算缺勤带来的损失，之后被延伸用于测量出勤主义带来的损失（Lofland et al.，2004）。因为计算方便且有一定的经济学理论支撑，人力资本法成为目前应用最广泛的方法（Brooks et al.，2010；Mattke et al.，2007）。但这种方法也有自身的缺陷，它孤立的看待疾病对员工个人工作表现的影响，没有考虑该员工工作表现的变化对其他同事或所在团队的整体影响（Mattke et al.，2007）。事实上，某个员工个人的生产率下降，有可能会被同事弥补，这种情况下采用人力资本法测算出的损失大于实际损失；而一个人的生产率下降也有可能会拖累整个团队，在这种情况下人力资本法算出的损失又低估了实际损失。

第二，团队生产法。这种方法最初由康奈尔大学的Nicholson教授等人2006年研究提出，是在人力资本法基础上，增加考虑了员工间工作的关联性，并用不同的“薪酬系数”体现关联性的强弱，用公式表示为：“无效工作时间×单位薪酬×薪酬系数”。Nicholson等（2006）开发出适用于35类工作的薪酬系数，不同系数的设定主要考虑三方面因素：员工的可替代性、团队协作依赖度、工作的时间敏感性。简单的、相对独立的工作，比如快餐制作，其薪酬系数设置为1，也就是认为从事这类工作的员工给企业带来的生产率损失等于个人实际薪酬；而对于更复杂的、需要团队配合的工作，比如建筑工程师，其薪酬系数大于1，即从事这类工作的员工生产率下降给企业带来的损失大于个人实际薪酬（Nicholson et al.，2006）。然而，现实中的工作类型远远不止35类，所以这种方法面临的很大挑战是要不断的开发适应不同工作类型的薪酬系数。此外，目前的薪酬系数还缺乏对企业因素的考虑，即使从事同一类型工作的员工，其个体工作表现对于不同类型企业的影响也会不同。比如一个商贸企业的财务分析师和一个财务咨询公司的财务分析师，其工作缺位对两个企业的影响可能是不同的，前者影响可能更大，后者更容易找到其他员工补位，从而降低影响。

第三，企业自评法。这种方法很大程度上是依赖管理者来评估出勤主义带来的经济损失。基本思路是让管理者估算应对出勤主义生产率减损所采取的措施的花费，该花费金额便是出勤主义带来的经济损失（Mattke et al.，2007；Pauly et al.，2008）。在使用这种方法时，可以将测量工具获得的生产率减损数值提供给管理者，由管理者根据这一数值评估应对措施的花费；也可以引导管理者根据平时观察和觉知到的生产率变化，直接评估应对措施的花费（Brooks et al.，2010）。这种方法对管理者要求比较高，管理者的理解程度会影响到结果的准确性。

总体来看，现有货币转化方法遵循了两类思路：一是基于人力资本理论，根据测量得出的工作时间损失和员工薪酬计算得出经济损失，人力资本法、团队生产法遵循这类思路；二是将出勤主义生产率减损货币金额等同于用以弥补这种减损所采取的解决措施的花费，并由管理者来估算花费，企业自评法属于此类思路。不同的思路以及在不同思路指导下的货币转化方法都有其优势和局限性（见表2），因此需要在不同的情况和条件下，选择最适合的方法。

此外，随着信息技术的发展，美国多家机构开发出了多种出勤主义生产率减损在线评估工具（如Integrated Benefits Institute，2015；Stress Directions， 2015）。使用者只需要输入本企业基本数据，评估工具会基于政府、研究机构等以往调查数据，估算得到出勤主义相关经济损失金额。部分工具的评估原理是公开的，例如美国的综合效益研究所（Integrated Benefits Institute）开发的“健康和生产率计算器”。该计算器是基于前期使用《健康与工作表现问卷》（Kessler et al.，2003）在美国多行业开展的调研数据，结合企业自行录入的基础数据（所属行业、员工人数、性别比例、年龄段比例、职业类型比例等），通过应用团队生产法，估算得出该企业出勤主义所致的经济损失（Integrated Benefits Institute，2015）。通过应用在线测量工具，企业可以快速评估出勤主义生产率减损比率和经济损失金额。然而，由于这些工具大多是依据美国调查数据进行估算的，因此也仅适用于美国本地企业。

尽管学者们普遍认为出勤主义会给企业带来经济损失，并且探索开发了多种将出勤主义生产率减损进行货币转化的方法，但目前还没有一种货币转化方法的有效性得到明确验证。薪酬法纵然有不足，但在没有更好方法的情况下成为学者们最普遍的选择。此外，货币转化方法本身的局限性固然会影响经济损失估算结果的准确性，但如果前期测量工具获取的生产率信息不准确，或者在对信息进行生产率减损量化时存在问题也同样会导致经济损失估算误差。

表2 出勤主义生产率减损货币转化方法的优势与局限性

四、总结与展望

出勤主义的研究始于二十世纪九十年代，发展至今仍是一个相对新兴的研究领域。现有出勤主义文献主要来自于欧美国家，中国相关研究极少。出勤主义研究的重点和难点是测量出勤主义导致的生产率减损，大多数出勤主义文献都会涉及这个问题。然而，由于出勤主义本身具有隐性特征，且疾病对生产率的作用也是复杂的，受到个体特征、工作类型、所属行业等多种因素的影响，出勤主义测量研究面临很大挑战。在过去的二十多年，欧美学者开发了二十余种测量工具，借助这些测量工具，出勤主义对企业生产率隐性的、间接的影响得以量化，可以表示为生产率减损比率或无效工作时间。在此基础上，学者们尝试对生产率减损进行货币转化，计算出勤主义带给企业的经济损失，帮助企业管理者、政府等相关利益体更直观的认识出勤主义的消极影响，促使他们更多关注员工健康。然而，由于研究历史较短，现有出勤主义生产率减损的测量研究在很多方面仍存在局限性，本文建议未来研究重点关注以下几点：

首先，出勤主义的概念需要统一。出勤主义测量工具和测量方法的开发建立在对出勤主义概念准确界定的基础上，不同界定会影响到问卷的设计和结果的计算思路。由于出勤主义研究历史还很短，国内外学者对于出勤主义的界定尚未达成一致。国外学者虽然均使用了“presenteeism”一词，但由于界定不同，研究的内容也就有差异；相应的，国内学者由于观点不同，使用了诸如“出勤主义”、“勉强出勤”、“隐性缺勤”、“健康相关工作效率低下”等多种翻译，容易造成理解上的混乱。

第二，测量工具的信效度需要进一步验证。尽管现有测量工具经过了一定的信效度验证，但由于该领域研究历史很短，从研究数量上看仍极为缺乏，研究的质量也参差不齐，尤其缺乏测量结果与客观生产率数据的对比研究。因此，从现阶段来看，仍需要大量的且高质量的实证研究对现有测量工具进行信效度的检验。笔者建议，可以先从工作较好量化的人群入手，应用现有测量工具进行实证研究，对比测量工具所得数据与其他途径获取的客观生产率数据，以更好的验证测量工具的信效度。

第三，测量工具的开发和完善需要设定统一的标准。正如前文所言，现有测量工具的开发没有统一的标准，因此在众多方面存在差异，致使不同工具的测量结果难以进行比较，限制了出勤主义测量研究的发展。因此，有必要研究制定统一的测量标准。并且，测量标准的研究应该优先于“生产率减损的量化”、“货币转化”方面的研究。毕竟，如果“标准”不科学，会导致所得信息不准确。这种情况下，采用任何“量化”和“货币转化”方法对这些信息进行加工所得数据也都是不准确的。在研究测量标准时，建议首先列出测量出勤主义生产率减损时涉及到的核心问题，例如回忆周期、度量标准、生产率测量维度、测量方法等。然后，针对这些核心问题分类逐个研究，确定每个问题的测量标准，最终形成完整的标准体系。依据统一的测量标准，再来进行新测量工具的开发，或者完善已有测量工具。

第四，完善生产率减损的量化和货币转化方法。现有出勤主义实证研究在计算生产率减损经济损失时，大多数是通过计算无效工作时间，然后应用薪酬法得出损失金额。然而这种普遍的做法也存在着多方面的争议，比如，将短周期（如2周、4周）的回忆数据推算得出一整年的无效工作时间是否合适？是否所有类型工作中的出勤主义后果都能够转化为货币金额？将无效工作时间中的生产率计为零是否合适？将薪酬作为生产率单位损失金额是否合适？这些争议和疑问都需要在未来研究中逐个解决。

第五，加强我国本土研究。我国关于出勤主义测量研究的文献极少，仅有一些学者对国外个别测量工具进行了汉化和较小样本量的实证检验，比如赵芳等（2010）对《斯坦福出勤量表》进行了汉化和检验，董小方等（2013）对《工作受限问卷》进行了汉化和检验。尚未有本土研制的测量工具。可以说，我国对于出勤主义生产率减损测量的研究才处于刚刚起步阶段。在这一阶段，笔者并不建议国内研究将重点放在新测量工具的开发上，而是建议先从以下几方面入手：一是，全面梳理国内外对“出勤主义”概念的界定，提出科学的定义，为我国出勤主义测量研究奠定良好的基础；二是，应用国外比较成熟的测量工具，扩大在中国的实证研究，检验这些测量工具在中国的适用性，也为这些工具的信效度验证积累数据。同时，实证研究数据的获取可以更清晰的展示我国出勤主义现状，吸引更多学者、政策制定者等相关利益体对该领域的关注，以促进该领域发展；三是，开展测量“标准”的研究。选取测量标准中某一核心问题，如回忆周期的科学性，进行深入探讨，提出标准制定的依据和建议，为制定统一的测量工具开发标准作出贡献。

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Measuring Productivity Loss Ascribed to Presenteeism in the Workplace

Hou Wenjing and Zhan Jing
（School of Labor Economics， Capital University of Economics and Business）

Presenteeism refers to going to work while sick. Though it is prevalent in the workplace for a long time， presenteeism has only become a subject of interest recently. Measuring productivity loss ascribed to presenteeism is considered to be challenging and attracts the most attention in presenteeism literature. By reviewing the relevant literature from 1990s to present， this article examines a wide variety of presenteeism instruments，explains how these instruments measure productivity loss caused by presenteeism， and discusses the methods of monetizing that productivity loss. Finally， recommendations for future research are presented.

Presenteeism； Measurement Instruments； Productivity Loss； Monetization

侯文静（通讯作者），首都经济贸易大学劳动经济学院，博士研究生。电子邮箱：mingxiao902@hotmail.com。

詹婧，首都经济贸易大学劳动经济学院，副教授、经济学博士。

本文受教育部人文社会科学研究青年基金“企业弱势员工参与边缘化问题研究”（14YJC630183）、国家社会科学基金重大项目“集体劳动争议预防与处理机制的系统化建构研究”（14ZDA006）资助。