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先有績效還是先有升職,這是個先有雞還是先有蛋的問題

題圖來源:https://i.ytimg.com/vi/1a8pI65emDE/maxresdefault.jpg

二月底三月初,又到了蠢蠢欲動的季節,年終獎、股票差不多都定了。

升職的沒升職的,加薪的沒加薪的,對年終績效評測滿意還是不滿意的,同一組待久了想換組的,同一公司待長了想進市場看看的。

這裡面有一個很有意思的問題,那就是到底應該是先有績效,還是先有升職?

換言之,如果已經在 n-1 個級別上做得很好了,就可以升級別 n 呢?

還是應該表現達到級別 n 之後,才升職?

【一】先有雞還是先有蛋

員工想升職,

公司說:你不體現下一級別的能力,為什麼我要升你?

員工說:你不升我,我哪來的機會體現下一級別的能力?

是不是特別像,

雞說:沒有我,誰下蛋?

蛋說:沒有我,誰孵雞?

要升職的方式,首先有三個假設:

升職跟績效表現是相關的(注意:並不是所有公司都是這樣的)。

級別是跳躍式的,而不是連續的:比如說 1,2,3,4。

績效與能力是大致連續的:會有一些小跳躍,比如完成一個大的項目,或者習得一個新的技能,但總體來看,是持續增加的(當然也有可能有人是持續減少的?)。

【二】升職方式一:能夠完成現有級別的目標,則升下一級

第一種升職方式,是拿現在的表現,來對比現有級別的期望,如果達到了,就升到下一級。

簡化一下,就會出下面這樣的狀況:

隨著時間的推進,績效與能力不斷增加,但真實能力永遠是比現在級別要低一點的:剛入職的時候,雖然通過了面試,但其實一臉蒙圈,好多不懂的。

上手了之後做點東西出來了,達到了第一個級別的要求,於是升入下一級別,又進入剛開始其實並沒有這一級別能力的狀態,如此往複。

如果能力一起進步,做得績效也隨之增加,這個問題其實也不是很大。

不過,對於大多數情況,大多數人來說,總有一個職業生涯的「天花板:升不上去了。

任何行業都是要看天賦與時機的,不是所有人都能成為公司一把手。

對任何一個人來說,都會存在自己的職業生涯天花板。

然而對於公司來說,結合上面的升職標準來看,也就意味著那些達到了自己職業生涯天花板的人,其實都是不符合他們當前級別的要求的,

而已經達到自己職業生涯天花板的人,通常來說級別自然也比較高,這就形成了一個升職悖論:把員工一直升到他們不能勝任的級別為止

【三】升職方式二:能夠達到下一級別的要求才升

相對的,另外一種升職方式,則是要求績效與能力達到下一級別的要求。

這種方式的好處,每一個在當前級別的人,都可以做出相應的成績,甚至不需要太費精力。

即使對於剛升職的人來說,也是如此,否則也不會升。

對公司來說當然是很好的了,可以最大可能保證,多數員工都是能夠勝任自己的工作的。

而對於員工來說,可能就不是那麼美好了,成了「德不配位」的另一面。

理論上來說是這樣,但實際操作的時候,涉及到一個難點,績效與能力的評定,是有一定的滯後性的,尤其是對於能力的評定

比如 2017 年底的績效評定,看的是 2017 年下半年乾的活,體現的主要是 2017 年下半年的能力,而這個能力的積累卻可能來自於 2017 年上半年,甚至更早。

而級別,卻是現在以及接下來半年一年的。

於是實際操作會變成,看過去一段時間體現的績效與能力是否達到了下一級別,也就是綠線與紅色虛線(下一級別往過去延伸)的對比:

【四】goal metrics vs. operation/leading metrics

從個人的角度來講,這種升職方式會比第一種升職方式晚不少,唯一的好處可能在於,可以相對輕鬆的搞定現在級別的要求,不至於焦頭爛額。

在公司內部來說,也沒什麼區別,因為大家都是這樣的。

即使在公司之間,長久來看也會達到一個平衡,不同公司之間的級別如何對應。

然而對於第二類升職方式來說,需要非常注意的一點是:升職加薪,可能是一個很好的目標(goal metrics),但是是一個非常差的操作手段(operation/leading metrics)。

怎麼理解goal metrics vs. operation/leading metrics呢?

假如說我們的目標是減肥,那麼體重或者體脂比是一個很好的 goal metrics,因為可以衡量我們的減肥效果。

但是卻是一個非常差的 operation/leading metrics,因為體重或者體脂比只能我們過去發生了什麼,想要知道接下來會發生什麼,需要看的是運動量、熱量攝入之類,這些才是更好的 operation/leading metrics.

同樣的,升職體現的是過去,代表的是過去半年甚至一年做出的成果。

而這過去半年或者一年做出的成果,又來源於更早的積累

所以,升職也好,績效評定也罷,都是一個很好的 goal metrics, 但不是很好的 leading metrics.

對於升職評定方式是第二種的,尤其如此。

【五】局部最優與全局最優

這裡面還有另外一個問題,局部最優與全局最優:讓人達到級別 n 的事情與能力(局部最優),並不一定能讓人達到級別 n + 1(全局最優)。

換句話說,級別 n + 1 的要求,並不一定是把級別 n 的事情做得更好更快更多,而是有可能做另一個方向的事情。

就好像搬磚搬得又快又好,可以成為搬磚磚家,但是卻並不一定能成為首席磚家:因為首席磚家可能還需要模子做得好,要會建模。

對於 junior analyst 來說,可能主要 analysis 做得好就行了。

而對於 senior analyst 來說,當 analysis 做得好還是不行的,還要會發出自己的聲音(product leadership),畢竟,沒有聲音再好的戲也出不來。

聽說擴散的都升職了。

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