万事万物皆可衡量:尝试衡量无形之物,将大大改善决策品质!

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万事万物皆可衡量:尝试衡量无形之物,将大大改善决策品质!

2007 年本书第一版出版之后,发生了许多事。首先是,我的出版商和我发现,《如何衡量万事万物》(How to Measure Anything)这样的书名显然引起广大兴趣。三年来,该书一直是亚马逊网路书店商业数学类的最佳畅销书。读者的兴趣非但没有减弱的迹象,还横跨许多行业和国家。

在这第二版当中,我所要传递的基本讯息是,纠正一个瀰漫在今日许多组织中的昂贵迷思:有些事物无法进行衡量。这个被众人紧紧拥护的信念,造成了经济、公共福利、环境、甚至国防上的重大漏洞。「无形事物」诸如品质、员工士气的价值、甚至是洁净水的经济影响等,常常是重大商业决策或政府政策决定的一部分。一项重要的决策常常需要对所谓的无形事物有更好的了解,然而当一位主管相信某事物是不可衡量的,便不会考虑对它做衡量。

结果,决策时所拥有的资讯少于应该有的,因此提高错误的机会。如此一来造成资源错置,拒绝好的想法,却採用坏的想法。于是白白浪费金钱。在一些例子中,则是生命和健康都面临危害。相信有些事物(甚至是非常重要的事物)是不可能衡量的,是整个经济齿轮中的砂石,阻碍了经济的运行。

所有重要的决策人士,若能知道他们真正需要了解的事物都是可以衡量的,对他们将有很大的助益。然而,在民主社会和自由企业的经济中,选民和消费者就是这些「重要的决策人士」。若能仔细经过衡量,你生活中的一些决定或是在职业责任上的决策,将有机会大幅改善。实际上可以确定的是,你的生活已经因为其他人的决策缺乏衡量,而受到(负面的)影响。

我的职业生涯是藉由衡量许多人认为无法衡量的事物起家的。1988 年在我刚拿到 MBA 学位、担任普华永道会计师事务所(Coopers & Lybrand)管理顾问工作后不久,我开始注意到大家需要有更好的衡量。我常感到惊讶,客户总以完全无法衡量为由,因而拒绝一个关键的数量──而那是会影响到一项重大新投资或政策的。在某些案例中,当有人说某件事物是「无法衡量的」,我会想起那些确实被衡量的特定例子。我开始怀疑,所有宣称无法衡量的,可能都言之过早,因此我会进行研究,用以确认或反驳这类宣称。一次又一次,我不断发现,那些被宣称为不可衡量的事物,已有学术上或其他产业的专业人士做过衡量了。

值此同时,我还注意到,讨论数量方法的书籍,并没有强调所有的事物都是可以衡量的,也没有聚焦在让真正需要的人可以取得资料。这些书籍倾向于假设读者的目标是要求衡量的精确程度,是足以在科学期刊上发表的精确程度──而不只是用非统计学家也能懂的方法来降低重大决策的不确定性。

观察几年之后,1995 年我认定,为经理人提供更佳的衡量,是有市场的。我结合许多领域的方法,创造了一套解决对策。不仅能对每一个宣称不可衡量的事物进行衡量,连最棘手的「无形事物」也常能以令人惊讶的简单方法做衡量。人们根深蒂固地相信,重要的数量是无法衡量的。挑战这个信念的时候到了。

撰写此书期间,我觉得自己好像在揭开一项大祕密,而一旦祕密跑出来了,很多事物也许都会不一样了。我甚至想像它对经理人来说会是某种小型的「科学革命」──类似于一个世纪前,费德列‧泰勒(Frederick Taylor)所引进的「科学管理」(scientific management)。科学管理最初的焦点在于将劳动流程做最适化,现今我们需要的则是将管理决策的衡量最适化。对于常被管理阶层忽略的那些事物,正式的衡量方法才刚达到相当于炼金术的水準。我们需要从炼金术前进到化学和物理学。

本书分为四篇,需要您依序阅读。第一篇成立了「所有事物都是可以衡量的」论述,并提出一些会激发读者在看似不可能时也尝试去做衡量的例子。它涵盖整本书的基本哲理,因此,请务必阅读这一篇。尤其,在本篇中为衡量所下的特殊定义,是正确了解本书其他部分的重要关键。

第二篇则是具体描绘如何进行衡量──特别是探讨不确定性、风险、资讯的价值。您会学到如何以「校準的机率评估」来衡量自己主观的不确定性,以及如何用这项资讯去计算风险和做更多衡量的价值。在前进到下一篇之前,了解这些观念是很重要的。

第三篇讨论如何用各种观察方法来降低不确定性,包括随机抽样和对照控制实验。本篇提供一些快速估算的捷径,同时也讨论改善衡量的方法,逐步降低不确定性。

第四篇收集有趣的衡量解决方式和案例,讨论诸如偏好、价值、弹性和品质等事物的衡量方法。同时加入一些新的衡量工具,包括校準的人的判断或甚至是网际网路。最后会集结所有的评量方式,来应用在两个个案研究上。

在第 1 章,我对读者提出一项挑战,在此请容我再次强调那项挑战。请写下你在家庭生活或工作上的一项或多项衡量难题,然后抱持着「找到衡量它们的方法」这个特定目的来阅读此书。如果那些衡量对你的决策有任何明显的影响,则这本书的成本及阅读此书所花的时间,就都得到了多倍的回报。

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