人员管理切莫过度工程化
STOP OVERENGINEERING PEOPLE MANAGEMENT
劳动力被当作商品，而企业的目标是将其成本降到最低，为此让合同工、零工和软件取代全职员工。
更为重要的是，企业领导者也开始摒弃此类观点，逐渐接受新观念：如果员工真正参与决策，公司整体业绩就会有所提升。几十年来，支持赋权员工的声浪渐长。不过现在，有明显的迹象表明，趋势正在转向另一个方向——陈旧的精确工程模式卷土重来。这种势头令人甚为担忧。
许多组织，特别是推崇或实行敏捷方法的公司尽管依然宣称相信员工投入度很重要，但其决策和控制权交还给专业人士和算法的优化方法似乎可以让员工投入度出现显著的增长。劳动力被当作商品，而企业的目标是将其成本降到最低，为此让合同工和零工取代全职员工，用软件和机器减少对人工判断的需求。员工处在密切监视下，必须按照规定行事。目前尚无证据可以证明这样的改变的确能够带来积极的成果。
优化法看似非常适合实践，员工被告知该如何行动，而且理解其缘由。但历史表明，将员工的生产力视为一个工程学问题割裂地看待，会带来许多影响深远的连锁问题。因此，这段时间，我们应当深入了解一下这方面的问题。关于赋权员工的益处和剥夺员工权力的代价，历史上留下的证明都被忽视了。赋权和优化这两种模式也许能够取得平衡，同时获取两方面的益处，但这需要先抛开“员工表现从根本上讲是一个工程问题”的观点。
工程学方法在经济下行时期盛行，因为这时员工即使不喜欢被当作机器对待，也不会辞职；而在经济回暖时，员工会辞职或抗议，这种方法就行不通了。新冠病毒引起的经济萧条，很可能令工程学的优化方法进一步深化。倘若劳动市场不加以抵制，也没有关于其影响的内部评估，优化法将大行其道。这将是一个可怕的错误。
核心观点
趋势
忧虑
更好的方法
截然相反的两种方法
20世纪初，弗雷德里克·泰勒（Frederick Taylor）提出以高效运营为目标的“科学管理”。他认为，执行工作任务有最佳方式。工程师可以找出这种最佳方式，工人只需执行即可。这样的论点迅速从制造业扩展到白领工作，对薪酬制度和办公室及办公楼设计布局等各方面都产生了重大的影响。
20世纪30年代，西电（Western Electric）等一些公司发现这种方法存在问题——有证据证明员工不再努力——并开始尝试给员工更大的话语权，放宽了计件薪酬（按工作量向员工支付报酬）和绩效目标。这样的改变带来了相当大的改进。哈佛商学院的埃尔顿·梅奥（Elton Mayo）和其他几位研究者记录了相关结果，并总结出获得相应结果的方法，发起人际关系运动（human relations movement）。该运动的核心是，关注员工的心理及社会需求：他们希望与其他员工建立关系，感受到自己工作的重要意义，还需要参与决策。若能满足这些条件，员工绩效就会大幅度上升，反之则会暴跌。
1957年，管理学学者道格拉斯·麦格雷戈（Douglas McGregor）在《哈佛商业评论》发表文章，总结了关于如何最大限度地激发员工潜力的两种截然不同的观点：一派认为员工必须严格控制、给予指示，另一派则认为员工在能够自由表达观点、采取行动时对公司贡献最大。麦格雷戈在1960年出版的开创性著作《企业的人性层面》（The Human Side of Enterprise）中将这两种方法分别标记为X理论和Y理论。
过去40年里，Y理论模型的地位一直在上升。雇主-雇员健康安全联合委员会、质量管理小组和获得赋权的工厂团队越来越多。Y理论浪潮兴起于20世纪70年代末，当时有车载斗量的证据表明，美国制造业和其他受泰勒的理论影响的地方员工表现十分糟糕。问题至少部分在于，自动化令工作变得无比枯燥，员工无法专心投入其中。如果管理层以更严密的监视、更严厉的处罚加以应对，只会让员工表现和工作质量进一步下降。这类问题的解药是，不要在产品线最后设置质量检验员来检查有没有品质问题，让实际负责生产的员工自己发现问题并设法解决。日本企业率先采用这种方法。例如，丰田的精益生产方法有若干组成部分，但核心思想是授权一线员工改进质量和效率——让他们有权叫停某一产品线。这样的工厂生产出的汽车及其他产品质量明显更优，很快引起了管理者的注意。
至21世纪，精益生产（又名丰田生产方式）从汽车行业推广到医疗乃至政府等各个领域，质量、效率和员工保留率等人事相关绩效都出现提升。但精益生产方法往往很难引入，尤其是在工会化的美国汽车工厂，工作规范非常繁杂，管理者与工人之间的不信任根深蒂固，“不创新”的态度是主流。不过近些年来，敏捷项目管理的潮流使得Y理论得到了进一步推广。
反弹
有人说，这种行为模式会随着大萧条的影响减退一同式微。大萧条影响深远，许多年轻管理者完全不知道别的方法。不过除了大萧条，还有其他因素的影响。
流动的工作团队。公司担忧的一大问题是，市场需求大幅度波动，本公司劳动力却是固定不变的，基本不可能在业务减少时裁员、好转时再让员工回来。零工经济提供了一种不同的方式。
优步的司机只在有活干的时候领取薪酬，让优步公司获得迅猛发展。这样的成功案例令其他企业蠢蠢欲动，也跟着解雇全职员工，用合同工取而代之：业务减少时不必向合同工支付薪酬，也不用提供福利。转为这种像水龙头一样要用的时候打开、不用时就关上的团队，削减固定成本，成了一个明确的目标。人才公司和招聘外包公司（Recruitment Process Outsourcing，简称RPO）促进了这种转型。这类公司引入“流动团队”“按需供应人才”等概念，描述一种按件计价、由供应商在需要时提供人才的体系。现在RPO公司提供“全周期”服务，负责为企业管理员工的聘用、解雇、签订临时合同的平衡，确保企业能以最低的人员成本完成日常工作。
人才按需供应模式现在已经普及。研究表明，美国企业中约1/3的员工不是全职。谷歌的合同工和临时员工数量多于全职员工（根据2020年若林大辅发表于《纽约时报》的一篇文章，前者13万以上，后者12.3万），这种现象在科技公司中并不少见。合同工几乎是所有汽车服务公司和亚马逊Flex、Deliveroo等快递企业的核心。这些企业模糊了全职员工与合同工之间的法律边界，有效地监督合同工的大部分工作：监控司机所在位置，为司机提供路线智能规划。帕特里夏·卡拉汉（Patricia Callahan）发表在《纽约时报》的一篇文章称，亚马逊Flex甚至要求准时配送率达到令人吃惊的999/1000（亚马逊并未回应对这一标准发表评论的请求）。
并没有证据表明减少全职员工的确令业务成果得到了改进。平均而言，在经济衰退早期大量削减员工，并不会带来更好的财务结果，而且包括韦恩·卡肖（Wayne Cascio）、阿尔琼·查特拉斯（Arjun Chatrath）和罗恩·克里斯蒂-戴维（Rohan Christie-David）的研究在内的多项研究表明，推迟裁员的企业表现更好。而且《华尔街日报》的劳伦·韦伯（Lauren Weber）在电脑游戏行业发现，每一份合同都需要有人管理，这与节约成本的初衷完全相悖。
另外，我的研究和其他一些研究都表明，同时采用派遣员工和全职员工，会对全职员工产生负面影响，降低其忠诚度，影响全职员工与同事之间的关系，并降低运营绩效。至于合同工的工作效率与全职员工相比是好是坏，目前尚未得出明确结论，但我们可以确定，合同工与全职员工不同，在法律和心理两个层面都没有义务关心公司利益。因此，虽然也有一些尽职尽责的合同工，但企业不应当期待他们付出自发的努力——自作主张去做一些公司没有要求的事情可能违反合同内容，也不该期待他们为公司出谋划策（全职员工会经常这样），毕竟他们的好点子可以卖给其他客户或竞争对手。
对于流动团队的积极假设站不住脚，最后一个原因是，合同工不一定会在公司业务走入低谷时离开（疫情停工造成了大萧条级别的失业，同等程度地波及正式员工与合同工，显然是个例外）。研究表明，合同工留在客户企业的时间通常与正式员工一样，因为合同工逐渐开始承担更重要的工作。他们一旦离开，就会一并带走自己具备的知识和信息。举例来说，咨询工程师蒂姆·涅尔（Tim Near）15年前作为合同工参与过某个飞行器部件的设计制作工作，现在对该部件的需求反弹，他发现自己变得十分抢手，因为只有他了解该部件的原始参数和设计。
如果剥夺员工所有的自主权，员工就不再觉得自己身负责任。AI算法决定一切，员工就不知道自己还有什么用了。
薪酬谈判。优化理论中一个简单而重要的方法——价格差异化，现在用于确定起薪。我们很容易忘记，过去企业的起薪一律平等，初级工作尤其如此，现在则可以谈起薪。Career Builder于2017年发起的一项调查中，52%的参与企业表示向要录用的员工提供的薪酬低于实际愿意支付的数目，无疑是希望一部分人不会讨价还价。这些企业赢了，大部分员工都没有要求涨薪。
职场专家知道，就长期而言，向具有相似技能、承担相同工作的人提供不同的薪酬，会带来许多麻烦，负面影响甚于法律问题。然而，降低员工起薪可以立竿见影地节约成本，这个显而易见的诱惑让许多企业趋之若鹜。
AI与优化。促使企业选用X理论的一大驱动力就是人工智能（AI）。目前的AI工具几乎都是自机器学习程序衍生而来的算法：优化用人需求的方程组、职位候选人匹配、市场营销活动等等。算法将员工的决策权转移给专家，即编写算法的数据分析师。这就是泰勒提倡的转变：运用工程原则找到唯一的最佳方式。
例如，长途货运这份工作曾经高度自主。以前的货运司机只要能按时到达目的地，途中完全可以自由支配。现在算法规定了路线、日程和驾驶方面的一切。货车驾驶室配置了监视司机、收集信息的设备，用来督促司机遵守规定，并且改进算法。摄像头会记录司机是否在驾驶，让电脑按照驾驶时间为他们计费；车速和驾驶时间一直在被记录；司机每到达一个目的地，就会收到下一步指示（比方说，因为左转弯时发生事故的几率较高、耗时较多，所以要他们减少左转弯）。
这种做法效果如何，亚马逊及其12.5万仓库员工给出了一个好例子。2019年斯科特·沙恩（Scott Shane）发表于《纽约时报》的文章中说，亚马逊仓库员工要遵守算法给出的目标，准备一个订单里的每件商品都有规定时长。若未达成目标，就会收到算法给出的警告，收到三次警告就可能会被解雇。是否解雇员工，目前主管尚有最终决定权，但这种情况不知道还能持续多久。
如果剥夺员工所有的自主权，员工就不再觉得自己身负责任，做出额外贡献的意愿也会下降。AI算法决定一切，员工不知道自己还有什么用了。想想看，一位货车司机发现了更好的装卸货物的方式，他能告诉谁？的确，平均而言算法节省了燃料和成本，但如果我们剥夺员工的自主权，采用优化法进行规划和控制，员工就不会再努力创新。
将一线管理者和员工的决策权转移给专家和软件，会产生更加难以追踪的成本。一是会逐渐削弱主管和一线管理者，他们的权威正是来自聘用人员、制定日程、衡量绩效等职责。如果一名员工由于被软件安排连续三个星期六来加班而感到不满，主管该怎么办？倘若无法提供帮助，那么之后主管要如何请这位员工额外帮忙？在由软件控制的环境里，互相帮助、建立关系，并让员工感到组织支持自己的氛围消失了。
随后我们开始监控白领工作。监控白领工作曾经十分困难，这方面的优化一度停滞不前，然而现在情况变了。新的绩效管理软件会记录键盘动作，抓取和分析屏幕图像，识别出工作中偷懒的人——这还只是数据收集的冰山一角。Teramind和InterGuard等供应商出售现成的系统，提供更多的功能。微软办公套件，如Outlook日程表和Slack，已经能够记录我们去见谁、花多长时间，这些信息会被用来制定规则模型，规定特定项目应当在多长时间内完成。
就像记录运动探测器运行了多久一样，软件也可以记录员工在办公室待了多久。考勤时钟变成了进出办公室时的打卡，记录我们何时到达、何时离开、何时进入其他区域与其他人见面。室内地图软件还能识别每位员工在公司内的实时位置。现在供应商还提供新的软件，据说能在看不见脸的时候从步态识别员工。传感器会记录谁与谁见面、在办公桌前坐了多久等各项参数。《华尔街日报》的萨拉·克劳斯（Sarah Krause）发现，企业会记录和分析会议室中的谈话，以更好地组织和管理团队。例如健身企业Life Time会让新上任的管理者分析团队会议中的谈话作为职业发展培训。
疫情封城，许许多多的组织让员工在家办公，暴露了一些东西。企业是相信员工会高效工作，还是会设法监视员工？答案是后者：《华盛顿邮报》的德鲁·哈韦尔（Drew Harwell）撰文称，那种会监视在家办公的员工电脑上一切动作的软件使用量有所上升。文中引用某供应商的评论，称其客户觉得“完全有权力知道员工在家做了什么”。
康拉德·普泽尔（Konrad Putzier）和奇普·卡特（Chip Cutter）发表于《华尔街日报》的文章提到，封城结束后，企业准备让员工回到办公室上班，一些公司会设置室内地图软件，监控员工是否遵守新的社交距离规定。评论者表示，即使往后疫情平息，企业也不太会撤掉这种监控。
这类信息全都可以用于实现积极的目的，比如为了设计更好的办公室格局，但也可以用来识别哪些员工悄悄溜出办公室很长时间没回来、哪个人在计划如何买彩票等等。伊桑·伯恩斯坦（Ethan Bernstein）和本·瓦贝尔（Ben Waber）指出，为了实现预期效果而自上而下地安排办公场所格局，往往适得其反，比如会减少合作，而非增加合作。他们建议公司尝试一下哪些方法能够获得好的结果（见《哈佛商业评论》2019年11月刊《开放式办公室的真相》一文）。
员工当然不喜欢被监视。20世纪30年代促成行业工会形成的罢工浪潮，部分原因是对薪酬不满，还有一大部分原因就是反抗管理监控和泰勒学派的工作要求，如严格限制去洗手间的时间。而且监控很少能起到预期的效果，因为员工会设法避开监控。在线求职服务提供商SimplyHired的一项调查显示，超过1/4的员工承认自己封上了工作电脑的摄像头，近1/3的员工用自己的手机联系同事，不用公司的电话，以免公司监听。
转向AI优化可不是免费的。泰勒的科学管理要求公司从当时兴起的工业工程学领域聘请大量专家，如今的人力优化推高了对数据分析师的需求。据Glassdoor提供的数据，需要算法工程师的职位迅速增加，平均薪酬为113309美元。
取得平衡
读者可以说，Y理论并无用武之地。据估计，所有大型企业CEO里拥有工程学和计算机科学学位的人占到了1/3。47%的CEO有金融学背景，这个领域重视的是成本最小化、公式和量化目标，而不是赋权。与Y理论相关的行为理论只在商学院课程中低调出现，被微观经济、会计、金融和运营实务课程挡得严严实实——这些东西全都依赖于优化。而且，教授行为理念的企业管理培训项目已经有大部分消失了。
最后一点，Y理论要求领导者和管理者投入大量时间和精力，但相关规定却模糊不清。与之相比，优化法则有明确的规定，有硬性的重点需求，如效率最大化、成本最小化，CFO和华尔街都喜欢这样的东西。
Y理论管理在C级高管中普遍被轻视，一个令人遗憾的例子就是亚历克·麦克吉里斯（Alec MacGillis）发表在《纽约客》的文章里讲的波音公司重组对737Max大型客机的影响。波音公司让工程师设法改进流程的近似精益生产的项目，曾经是高性价比的标志。在一次人力管理早餐会上，一位高层管理者表示波音因为这个项目而削减经费，一位相关工程师表示抗议，强调这个项目已经省下了不少钱。高管回应道，“我的决定对结果的影响比你所有的决定都大。”
管理者面临的重大挑战，并不是在X理论和Y理论之间做选择，而是找到真正有用的组合方法。
管理者面临的重大挑战，并不是在X理论和Y理论之间做选择，而是找到真正有用（而非理论上有用）的组合方法。科学管理最初引入时，带来了引人瞩目的效率提升，远远好过之前制造业的混乱局面，而且是令美国企业在全球市场占据领先地位的关键因素。现在许多企业的运营依然糟糕，如果进行优化，可能会大有改善。招聘必须得到重视：大多数公司的管理者几乎没有受过任何关于招聘的培训，全都是靠直觉和偏见做出招聘决定。
综合优化法和员工赋权结合起来，效果会好得多。精益生产的一大优点就是结合了两者，将改善效率和质量的任务交给一线员工，指导员工如何更好地设计工作。因此，现在看到公司以软件取代精益方法，着实令人气馁。相似的情况还出现在弹性工作制方面。员工作为一个整体，一度找到了能够在满足员工需求的同时完成工作的最佳方法。现在有了号称可以根据商业需求“优化”工作日程安排的软件。如今企业必须调整员工出勤时间以符合在办公室里保持社交距离的规定，是会让员工自行决定的方法，还是使用算法，我们拭目以待。
最大的限制与以往并无变化：优化法显得很明智，而且承诺会为你提供一个简单的最佳管理方法，用了就能解决问题。如此一来，管理者可以不再为如何让员工积极解决职场问题的繁琐工作而耗费心神，转而关注更令人激动的战略任务。库尔特·冯内古特（Kurt Vonnegut）在小说《自动钢琴》（Player Piano）中写道，“倘若不是因为有人，该死的人总是扰乱机器……世界就会是工程师的天堂。”忽略人可能会更简单，但人是不会消失的。人的需求和利益非常重要，有才能的领导者必须加以考虑。
彼得·卡佩利是沃顿商学院管理学乔治·泰勒（George W.Taylor）教席教授，沃顿商学院人力资源中心负责人，出版了《上大学值得吗？你最重要的财务决策指南》（Will College PayOff? A Guide to the Most ImportantFinancial Decision YoullEver Make，PublicAffairs出版社，2015年出版）等多部著作。