高斯假设的绩效评估系统存疑，改用帕累托分布或能更科学地改进企业绩效管理。

啊，四季度又到了，对于500强企业来说，这是绩效管理季。数百万员工会在这一时期被评价和打分，总结过去12个月的工作表现。明年的奖金和加薪——或者没有奖金和加薪，以及他们未来是否会继续留在公司——都将取决于这次评估的结果。

我们暂且不讨论这些500强企业经理在评估和排名下属时的准确性问题(这种准确性无疑存疑，比如比较不同工作类型时可能出现的“苹果和橙子”的问题，委托代理问题，各种偏见等)。同时，我也不深入讨论这些绩效管理流程对公司文化和工作环境的负面影响(别让我开始吐槽！)。让我们从数据科学家的角度，聚焦这个流程的统计学基础。剧透一下：这个基础并不稳固。
典型企业的绩效管理流程

在典型的500强企业中，经理们每年都会召开一系列会议，目的明确：将所有员工在“活力曲线”上分配到适当的位置。这条曲线通常如下所示：

分界线因公司和年份而异。上图展示的是通用电气在20世纪80年代初提出的经典“10-70-20”模型：表现最好的20%员工获得丰厚奖金，表现最差的10%员工则被解雇。

有时候，我喜欢用百分位图来可视化相同的数据。你可以把它想象成将所有人从矮到高排成一行，每个人的“百分位”代表他们比多少比例的人“高”。

高斯分布的假设

这个流程的第一个未经明说的步骤，就是假设员工绩效符合高斯分布。而且为什么不呢？HR在心理学课上学到，许多事物都符合高斯分布，包括预测工作绩效的许多特质。比如，智商是高斯分布的，“大五人格”中的尽责性同样如此。甚至人类的身高也是高斯分布的，而身高与工作成功有一定相关性。此外，高斯变量的许多组合(比如求和、卷积)也仍然是高斯分布的。

但作为一个数据科学家，用“直觉测试”审视这个假设时，有几点明显问题冒了出来。首先，我们真的会为那些处于高斯分布低端的员工支付企业薪资吗？美国的个人收入中位数不到5万美元，我的直觉是，从事企业工作的员工很可能处于高斯分布的上半部分——而非整个分布。此外，分布的对称性与我的实际经历也不符。我见过许多员工创造了数百万美元的正向价值，但从未见过同等数量的员工以同样的金额制造负面影响。

不同的视角：帕累托分布

如果以员工对公司的金钱贡献来衡量他们的影响力，可以尝试连接一个不同的经济学概念：工资的边际生产率理论。该理论认为，公司愿意支付给员工的薪资基本等于他们预期能从员工工作中获得的价值。这在大多数情况下是成立的，尤其是在企业环境中。

此外，经济学教科书的另一个部分通常会提到工资的分布——帕累托分布，这是一种数学上有趣的幂律分布。将这两种经济学概念结合起来：美国各薪资区间内，企业支付给员工的工资呈现帕累托分布。

由此，我的核心观点是：员工的绩效也应该遵循类似的帕累托分布，而不是高斯分布。绩效管理如果基于帕累托假设，而非高斯假设，可能会更有效。

启示

从绩效遵循帕累托分布的事实中，我们能学到什么？

以下是帕累托分布的百分位图：

这个图表揭示了一些有趣的现象，为我们重新设计绩效管理流程提供了方向。

首先，传统的高斯模型认为，有约10%的员工表现极差，这是分布中的固有现象。企业常年致力于将这部分员工剔除。然而，帕累托图显示，底部10%与接下来的10%之间并没有显著差异。实际上，很难明确划定“最低端”员工的界限。大约65%的员工表现低于与薪资中点对应的期望值(图中的绿色虚线)。

但是，大企业确实存在低绩效员工，这是大家都见过的现象。从我的角度看，这更多是招聘中的错误。虽然这些招聘错误确实需要处理，但没有明确的证据表明一定比例的员工因招聘错误而被纳入“低绩效”一类。此外，有些经理在招聘中表现出色，几乎没有误判。强迫他们裁掉表现尚可的员工，反而是一种遗憾。

至于该奖励多少比例的员工？帕累托图对此也没有给出明确答案。表现超过薪资中点期望值的员工约占35%，这是一个起点。许多公司采取比GE最初模式更细化的做法，例如将奖金分为“良好、优秀、卓越”等类别。这种方式是合理的。

针对顶尖表现者，绩效管理流程通常将他们视为晋升候选人。正如招聘错误未能在帕累托分布中充分体现一样，晋升候选人也是一种例外。应慷慨奖励这些表现卓越的员工(但要适度)，因为他们的表现已“超出图表”。同时，也要坦诚地承认，他们当前的薪资水平未能匹配其贡献，晋升可以弥补这一小型市场效率失衡。

解雇与补充的难题

接下来，我们探讨帕累托图对解雇和补充机制(更广泛地讲，招聘)揭示的意义。从表现与频率的关系图可知，在同一薪资区间内，低绩效员工的数量是高绩效员工的3倍。这与我的经验一致，说明招聘本身就非常困难。此外，指望通过解雇底部10%并招聘更优秀的替代者来显著提升团队表现，也是不现实的。

总结如下：
* 没有必要每年解雇“底部10%”的员工。让经理根据实际情况识别招聘错误，而不是依赖错误的统计假设制定目标。
* 招聘本身很难，因为低绩效员工数量远多于高绩效员工。高斯模型暗示“解雇底端就能换来更好的新人”的观点是不准确的——替代者可能并没有明显更优秀。

绩效管理系统设计的缺失之处

如果有人从零开始设计绩效管理系统，并让数据科学家参与其中，他们可能会注意到以下几个问题。这些问题都需要深入思考，并且每个公司可能有不同的设计方案——这意味着，没有简单的解决办法能被所有公司立即采纳。

任何基于统计的系统，如果涉及到大量资金决策，都需要进行监控，以确保它达到了预期的目标，并在长期内依然有效。那么，如何确认系统是否有效？我们的实际目标是什么？可能需要设立一些措施，监控公司是否存在错误分类员工的情况，或者经理是否在招聘中采取了“牺牲品”策略以保护他们的核心团队。还需要确认被解雇的员工与留下的员工在绩效上是否真的存在显著差异。

决策理论中的成本分析

绩效管理本身需要投入大量的时间和精力。解雇10%的员工带来的成本(包括遣散费)不容忽视，而替换这些人也很昂贵(据估算，招聘整个流程的成本大约相当于一名员工的年薪)。新员工的平均在职时间大约为3到5年。那么，绩效提升是否足以覆盖整个过程的成本呢？是否存在机会成本，即公司是否通过采用更轻松的绩效管理体系会更有利？

时间序列视角

绩效管理是一个静态的时刻——通常为一年。如果一个员工在当前岗位上已经表现出色三年，突然在某一年表现不佳，是否应该因此被解雇？从更长远的视角来看，评估员工的适应性是否更为明智？
我是否衡量了我认为在衡量的东西？

数据科学家对此十分关注(至少是那些优秀的数据科学家)。是否某个员工的成功率较低，是因为他们被分配了最具挑战性的任务？如果是，那你其实在衡量的是项目分配的方式。是否外向型员工尽管表现相同，却总是获得更高评分？那你在衡量的就可能是性格特征和管理偏见。

这些因素在设计评估流程时可以有所考虑，但可能存在更为复杂的情况。经理的责任是帮助员工取得成功，而经理通常不愿意承认自己没能做到这一点，尤其是在绩效管理评估期间，当他们自己也在被打分时。

我认为，影响员工绩效的最大因素之一——或许甚至大于员工的能力和努力——是他们的经理是否为他们提供了成功的条件。员工更换团队、寻找到一个更能支持他们的经理并不容易(或许这应该更容易实现！)。如今，员工跳槽的频率似乎是一个信号，说明经理可能没有给员工提供足够的成功机会。

同样，我注意到，刚加入公司的经理往往在首次进行绩效管理时表现不佳，尤其是在为下属争取最佳绩效位置时。绩效管理过程中不可避免的博弈和政治交易在每家公司都有不同的表现，而第一次参与这一过程可能会是一次严峻的学习经历。所衡量的内容可能不仅仅是员工的表现，还包括经理在绩效管理会议中的说服力和政治资本。

本文译自 Htimdellinger，由 BALI 编辑发布。

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