指标的悖论

2020/5/1

我们无时无刻不生活在指标之中。国力强不强看看GDP，学校好不好看看排名，企业好不好看利润，员工业绩高不高看KPI。指标系统真是人类的伟大发明！它简洁明了，客观公正，目标导向。然而，真是这样吗？

根据2019年最高人民法院的工作报告，2018年各级法院共宣判无罪819人，无罪判决率仅为万分之五点七，由检察院提起的公诉案件的无罪判决率更低，仅为万分之三。而在2001年，全国法院无罪判决人数达到6597人，无罪判决率为万分之八十八。同口径美国法院的无罪判决率高达25%。

在国内做过刑事案件的律师都知道要做无罪辩护非常困难。无罪判决率是考核检察院工作的重要指标，一旦法院做出无罪判决，公安、检察机关都要承担国家赔偿责任，检察官也会受到“错案责任追究”。所以，即使法院秉持疑案从无的理念，但想到日夜打交道的检察官兄弟的绩效，也只能在量刑上从轻，而轻易不愿意判无罪。 

这可不是中国独有的现象。万维钢讲过这样一个podcast上爆料例子，说纽约警长们会使用各种办法，人为地减小自己辖区的犯罪率。一个常见做法，是把案件给“降级（downgrade）”。辖区里发生了针对妓女的强奸案，警长反复询问这位女性案发的各种细节。然后从受害女性供词中挑了几个“漏洞”，把案件定性为“服务偷盗”，也就是接受了别人的服务没给钱的意思。重罪一下子变成了轻罪，本辖区犯罪率就不会受影响，警长的考核指标就不会变难看。 

这是圈内人都知道的潜规则。一年结束统计数据，错案率或者重罪率明显下降。下一级的司法机关把数字报给上一级司法机关再报给市长，大家都政绩斐然。即使新换上来的领导，也只能按照既定规则行事，睁一只眼闭一只眼，继续美化数据。 

这不是偶然现象。对官员的考核主要看GDP，东北和山东的GDP都被爆出造假。所以总理提出“克强指数”，用铁路货运量、用电量和银行已放贷款量三项指标衡量经济，被广泛赞誉，认为这个指数很难造假。其实并不是很难造假，而是克强指数目前在大多数情况下只是一项参考指标，官员造假动力不足。

一旦成为考核指标，照样有造假的。中国正在积极推进企业的复工复产。因担心企业会配合当地政府说谎，中央检查组以街道用电量来考核复工率。财新网引述浙江省杭州市某街道办事处工作人员称，因为指标变了，部分工业企业有被复工现象，被要求通过开空调、电脑等方式营造企业的用电量数据，以达到当地的复工目标。 

经济学界早已有了一条著名的古德哈特定律（Goodhart'slaw）来说明这个现象：当一个措施本身成为目标时，它就不再是一个好的措施——这是经济学界的测不准原理。 

就是这位老爷子

宏观管理情况复杂，但在微观经济也存在这种为了完成指标而忘记初心和使命的现象。上周我给手机换电池，换完电池小哥让我在朋友圈转发好评截图他好拿奖金，看我面露难色，他说这条好评在你的朋友圈不会存在超过三秒钟，然后他三下五除二帮我操作完毕并删除，的确不超过三秒。 

有的网站追求网页的打开率，那编辑就会用那些耸人听闻的标题，结果文不对题，用户满意度下降了；有的投资人追求互联网公司GMV指标，就会有O2O疯狂的补贴大战；有的公司把销售收入放在首位，经理人就有动力去做皮包生意，不赚钱还加大了资金风险；还有的公司利润为王，以此发放奖金，那经理人不管客户质量、收款风险，先卖出去再说…… 

日常生活中也会碰到指标的悖论。监督小孩学习，如果定的是时间指标，比如说连续学习一个小时后可以去玩，那一个小时他兴高采烈地玩去了，你悄悄翻开他的作业，会发现这一个小时内的几乎没有什么进度；如果定的是计件指标，比如昨晚数学作业再去玩，那他会飞快地完成，但第二天订正所需要花费的时间更多！你以为他一直在进步，可是他就是原地打转！ 

古德哈特定律也普遍存在于用单一指标的排名系统。怎样评价一所美国大学的好坏？看排行榜。其中，最最受关注的是一家来自没有任何政府背景的US News机构的的排名，这份排名成为组织和支配大学竞争的指引机制。不光学生这么干，政府也这么干。考什么学校、什么专业？看看这份排名；大学校长和老师发多少奖金？看看这份排名；科研项目拿多少经费？看看这份排名。 

一份非官方的排名能决定很多资源的流向，必然就有人去琢磨。最著名的例子便是东北大学（Northeastern University），该校在1996排名162位，当时新上任的校长认为排名靠前对学校益处多多，然后开始琢磨怎样迎合榜单后的数据算法，然后通过降低师生比、提高国际生比例用、等多种有效举措提升排名。2020年最新的榜单，东北大学排名第40位。 

学生对国内的大学评价相对公开透明，每所高校、每个院系都有最低分数线，评价建立在过往学生用分数投票的基础上的。但学校的经费资源却和学校能不能进985、211、双一流名单强相关。 

怎么在短时间内针对中国的排名算法提高排名？合并！2000年前后，中国高校掀起了一股合并热，如吉林大学、郑州大学、四川大学、浙江大学、山东大学、武汉大学、华中科技大学、中南大学等，经常是五六个学校并在一起成为一个巨无霸。又如西北农林科技大学是由几家名不见经传的学校并起来，一举成为985的。合并之后，可以迅速提升师生规模，最要紧的是提高了学校的综合能力。单一学科在短期内很难高产高质量的学术文章，但合并之后总是能东方不亮西方亮，保持稳定的产出。 

而且，我们看到合并的院校里，总会有医科学院，北京的协和、北医分别并入清华、北大，上海的一医、二医分别并入了复旦和交大，最不济的同济还合并了带着铁道医学院的铁道大学。为啥医学院是香饽饽？因为医学的学术论文最容易发表，医生把临床研究总结一下就是一篇论文。一般院系也就是硕士博士有发表任务，而医学院附属医院的医生的晋升与发表文章强相关，所以医学院最高产，合并医学院最容易提高排名！

更有甚者，很多情况制定指标的结果不是测不准，而且实际起到了反作用。这就是古德哈特定律的升级版——眼镜蛇效应。 

在英国殖民印度时期，眼镜蛇大量繁殖于德里城区。英国人决定悬赏捕杀眼镜蛇。政策效果很明显，一开始眼镜蛇数量开始减少。人们越来越难以通过捕杀眼镜蛇领到赏金了，但丰厚的赏金实在太诱人，于是人们开始在自己的家里繁育眼镜蛇，然后再通过杀死这些“家蛇”来获取赏金。英国人一看自己被糊弄了，赶紧取消了政策。那养殖的眼镜蛇怎么办呢？印度人把它们直接放生了。这就是著名的眼镜蛇效应，制定了一个指标，最后结果却适得其反。 

另一个经典案例发生在德国。德国政府为了避免官僚主义和低效率，将大量福利救助工作外包给私营机构，福利按照人数发放。而私营机构为了自身经济利益的最大化，甚至通过鼓动人们主动放弃工作，来培育自己的顾客。救助产业于是就像滚雪球般不断变大，最终成为德国最大的产业——从业人员 200 万。而一个名叫明爱会的天主教救助组织成了德国最大的组织，比我们熟悉的大众、宝马等公司大多了，旗下雇员总数超过 50 万人。一旦形成这个规模，那就尾大不掉了。德国政府背上了更严重的财政负担，而且失业率也反而被抬高了。 

还有一个经常发生的指标起反作用的情况。公司股东以绩效考核管理层，如果今年业绩特别好超过了预算，管理层的最优选择是通过延迟订单、提取额外的风险准备金等方式转移业绩。因为管理层知道今年的业绩如果都入账，就是明年的评价基准。所以，管理层有意降低绩效，以降低股东的预期是最理性的选择。

怎样破除指标的悖论？ 

首先，要端正心态。世界是一个复杂系统，其复杂度难以把握，可人们希望用最简单的逻辑衡量得失——指标应运而生。我们不可能脱离指标，但要相信没有一招鲜的指标，只能做到小心翼翼地用指标来评价，不断通过反馈修正指标。 

其次，用市场能解决的别靠指标。一家上市公司做得怎样，不用看它的规模、利润、收入等指标，只要信息披露充分，只要看市值就够了。当然你可以说市值也是一个指标，但这个指标是市场评价出来的。还有个朋友告诉我，他从不给属下的员工打分，而是让比较熟悉的员工之间互相匿名评分，评出来的结果更能服众——这也算是用市场解决指标悖论的一个思路。 

再次，在没有市场的地方，指标是多维度的，要有系统思维。现在的有些企业家，特别愿意说这样的话，他对采购员说：“我不管别的，只看降本率！”对销售员说：“我不管别的，只看销售业绩！”对质量员说：“我不管别的，只看退货率！”对财务说：“我不管别的，只看利润！”殊不知，对于一个系统，这些指标互相之间存在竞争关系。采购的原材料便宜了，质量就没法保证，销售员采取薄利多销政策，利润就会降低。要把一个组织捏合在一起，指标之间不能打架。因此，以企业实现战略目标为目的OKR或者平衡记分卡的系统的效果优于简单业绩指标KPI的管理方法，指标也要根据时期运营情况不断动态调整。 

还有，要承认有指标无法衡量的因素。著名的管理大师、英特尔公司的前任 CEO 安迪·格鲁夫，对于企业的评价就搞过一个“双轨制”：一方面看数据指标，另一方面是让管理人员亲自下去考察。瑞幸造假被浑水曝光，那也是在门店观察观察，感觉something is wrong。现在做PE投资的衡量一个公司的好坏除了看指标，必须到现场走一走，找公司的关键人聊一聊。公司氛围如何，员工士气怎样，管理层是否团结，老板是否可靠，这些因素无法用量化指标衡量，而一个经验丰富的人的直觉却能一眼看出来。 

总之，尽信指标不如无指标。但无指标又怎么管理？世界就是那么的复杂而充满悖论，这也是它有趣之处，值得我们专门来一趟。

作者介绍

周伯通，国内A股市场最大的汽车上市公司的总法。在日常繁忙的工作之余，他会坚持写一些“装作”深刻的东西，他说，装着装着，就说不定真的深刻了。他的目标是成为一个 “有好看皮囊的有趣灵魂”。