绩效管理还有效吗

来源：兴元财务报销软件   发布日期：2014-11-7

　《IT经理世界》杂志 2014年10月5日出版

前索尼研发体系高级管理人员负责的研发项目因为公司业务调整被砍掉，离职后写作了《绩效主义毁了索尼》一文，激烈抨击索尼的绩效制度。而微软取消实施了多年的"堆栈排序"（Stack Ranking，即强制分布的绩效评级）也引发了热议。一时间，很多管理者认为美国企业失去了将员工进行绩效强制分布的信心，有些人认为少部分人是企业的超级明星，大多数人实际是略低于平均水平的；另一些人认为将员工按好中差进行区别对待，持续的心理压力会挫伤士气。实际上，很多美国企业近期取消或计划取消强制分布的绩效管理，例如Expedia，Adobe，星巴克等。

管理之神杰克·韦尔奇从上世纪80年代开始在GE推行强制分布方法，随着GE经营业绩上升，这种方法被很多公司采用。2012年，超过60%的财富500强企业使用了这个"管理神器"。为什么这种被广泛使用的管理手段到今天突然受到这么多反对意见？除了前述创新、士气的因素外，更强调个人生活追求的85后进入职场所引起的代际替换，对职场文化的影响可能也是一个因素。此外，复杂的绩效流程对经理人和员工是一项身心俱疲的工作，很多一线经理觉得绩效管理容易引发上下级矛盾，担心处理不好赶跑了得力员工。

不过绩效管理真的失效了吗？研究显示，良好的绩效管理是促进员工敬业的第二位因素。员工向企业管理层发出一个明确的信号，他们并不是不需要绩效管理，而是需要正确的绩效管理。企业需要从三个角度进行根本性的思考：

角度一：是否需要对员工进行区别对待？反对绩效管理的人士援引心理学研究，认为绩效管理会打击员工心理，影响组织行为要素，一是身份认知（Status），人被区别对待会削弱企业内的自我身份认知；二是不确定性（Uncertainty），由于最终绩效高分的名额有限，员工在工作过程中会失去控制感；三是自主权（Autonomy），绩效是对过去阶段工作的评价，但是导致工作成果的相关因素并不为员工所控；四是关联性（Relatedness），高绩效有高回报，员工就会去排挤、打压同事而不是协作；五是公平性（Fairness），很多人力资源调研显示员工大多数认为绩效结果不公平，尤其是出于强制分布的结果。可是对于企业管理者来说，目前还很难找到更好的评价和识别员工差异的方法。有研究发现，企业中极少数精英贡献了大部分价值，前1%的员工产出了10%的组织成果，前5%的员工产出了26%的组织成果，大多数工作者的贡献实际是低于平均水平，多数人拉低了平均值，所以，企业管理者与其花时间进行撒胡椒面式的绩效分布评估，不如把主要精力花在挖掘真正的高绩效精英。

角度二：薪酬是否需要与绩效评级关联？员工因为能力或态度差异导致绩效结果差异，相应的薪酬水平也有所差异，这种"按绩效付酬"（Pay for Performance）的付薪理念过去被广为接受，随着绩效管理被质疑，这种做法也在悄悄发生改变。2013年美国的一项统计显示，近年来美国公司调薪向高绩效员工倾斜的比例正在下降，越来越多的公司对所有绩效水平的员工都给以调薪，甚至有7%的公司实行无差别的调薪计划。传统的日本公司并不采取"按绩效付酬做法"，薪酬更大程度上与在企业内工作的年资相关，例如稻盛和夫"阿米巴"方法，就是只做小团队业绩的排名，相当于是绩效评级，但是排名并不与薪酬挂钩。

角度三：绩效评级是否需要进行强制分布。以IBM实践为例，团队中大约10%～20%的员工是第一级绩效（杰出贡献者），5%～15%为第四级绩效（需要提升），65～80%落在第二和第三级。实际操作方式是职能相近的部门先进行分类排名，决定部门的员工绩效分布，排名高的部门，获得高等级绩效的名额会多些，低等级绩效的名额会少些；然后，部门内先由包括二线经理以上的管理团队集体决定第一级和第四级的人选，剩下的名额交给一线经理评定直接下属；最后，在部门内平衡决定全部人员的最终结果。这样做法的好处是强制分布适用群体较大，避免了不同层级、不同职能的经理打分时"手松"、"手紧"程度不一样，造成全公司层面上评价标准不一致的问题。前述精英绩效管理思想在实施上则采取了与强制分布不同的方法：人力资源专家提出了基于这种模式的"双薪酬策略"，对识别出的极少数超级明星，给以大幅的薪资提升，对标市场薪酬高分位值，采用多种认可奖励形式，施以更加频繁的薪资评估周期；而对大多数非精英员工给以长期雇佣方式，对标市场薪酬中低分位值，拉长薪资评估周期，实施非现金报酬。

随着社会对绩效管理争议的增多，绩效管理方式在发生改变。做好绩效管理，需要准确把握三个策略：一是明确绩效管理的目标：公平评价员工，正向引导行为，培养发展人才；二是要有断然选择，大多数抱怨杂音都是来自于中低绩效者，不要让这些声音干扰管理者向精英倾斜的决心；三是简化绩效流程，绩效目标应该尽量简单，评估方式尽量简化，强制分布尽量应用于更大的群体。

（作者：陈果 怡安翰威特咨询全球合伙人，george.chen.2@aonhewitt.com）

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