薛浩東

[摘 要]用谷歌學術檢索關于績效管理（Performance Management）的文獻的過程中，發(fā)現(xiàn)近兩年在比較好的外文期刊上，有多篇文章都關注強制分布法（Forced Distribution System）。而隨著杰克·韋爾奇和他領導的GE成功，“強制分布法”得到了國內外越來越多企業(yè)的青睞。許多大企業(yè)紛紛采用此方法，但爭議一直不斷。因此文章在搜索到的最新文獻的基礎上對強制分布法的最近研究進展進行編譯和概述。

[關鍵詞]強制分布法；績效；員工

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.16.172

1 更愿意接受強制分布法的員工受眾群

已經有學者分別從考核者和被考核者的角度對強制分布法進行研究。Schleicher（2009）等指出許多考核者認為強制分布法沒有傳統(tǒng)的考評方法那樣容易實施，并且公平性更差。Kwak（2009）等將員工期望獲得的評定和主管實際給予的評定進行對比，發(fā)現(xiàn)那些從主管那里獲得了期望評定的員工表現(xiàn)出更高的領導者—成員交換以及更低的離職意圖。也有學者關注哪些因素會吸引員工進入使用強制分布法的組織。Blume（2009）等指出有四個關鍵因素會影響強制分布法對學生的吸引力。它們分別是：低績效員工所受的懲罰、對高績效員工的獎勵、反饋的頻率以及對照組的規(guī)模。最新的研究拓展了這方面的探索，從被考核者個體特征的角度（個性，認知能力等）研究哪些員工更愿意接受強制分布法。

依據環(huán)境契合理論（Person—Environment fit）以及由其發(fā)展而來的個體-組織匹配理論（Person—Organization fit），當個體特征和組織特征相一致時，這種契合將促使個體加入這類組織。Blume（2013）等試圖考察個體感知到的公平感、認知能力、核心自我評價以及集體主義傾向是否會影響使用強制分布法的組織對個體的吸引力?？紤]到感知到的公平感、核心自我評價以及集體主義傾向這三者的交互作用，筆者又提出兩條關于調節(jié)變量的假設。用模型表現(xiàn)如下圖所示。

模型表現(xiàn)圖

為驗證以上假設，筆者招募了143名正在美國中西部一所大學學習組織行為課程的大學生，讓他們分別閱讀事先設計好的三類使用明顯不同績效考評方法的企業(yè)：一類使用強制分布法；另一類使用基于標準的考核方法；最后一類使用基于團隊的考核方法。每一類企業(yè)描述的后面都列舉出了反對者和支持者的意見。閱讀完畢后，被試者要回答一些關于感知到的績效考評的公平感以及企業(yè)對自己的吸引力的問題，選出最愿意工作的企業(yè)以及最不想去的企業(yè)，并寫明理由。

具體測量方法：在學期開始前使用溫德利人事測驗（Wonderlic Personnel Test）測量學生的認知能力；使用Judge等（2003）開發(fā)的 12個條目的核心自我評價量表（CSES）測量學生的核心自我評價；使用Yoo等（2011）開發(fā)的6個條目的量表測量學生個體的集體主義傾向；感知到的績效管理體系的公平感，筆者編寫了兩個條目（一是該企業(yè)員工所受的獎勵是公平的；二是該企業(yè)使用的獎懲體系是公平的）；公司對個體的吸引力，筆者也編寫了兩個條目（一是我想要在這家企業(yè)工作；二是我被這家企業(yè)所吸引）。以上這些量表的α系數均高于0.70。

經過數據分析，筆者發(fā)現(xiàn)高認知能力和感知到的公平感更高的個體更愿意進入使用強制分布法的企業(yè)。集體主義傾向得分高的個體對強制分布法的公平感更為敏感。未來的研究可以改進感知到的公平感的測量條目，選取有過工作經驗尤其是有在使用強制分布法的企業(yè)任職經歷的樣本進行研究。也可以結合五大模型，來判斷其他個體特征可能造成的影響。

2 強制分布法能否提高員工的績效分析

已有大量文獻指出在績效評定的過程中，考核者容易出現(xiàn)過嚴或過松傾向（Landy& Farr 1980，Murphy 1992，Bretz1992，Jawahar & Williams 1997，Prendergast 1999，Moers 2005），這導致難以將高績效和低績效員工區(qū)分開來。這種狀況可能造成兩種結果，一種可能的結果是獎懲不明削弱了員工的努力程度，因為他們會預料到評定出現(xiàn)的偏差。另一種結果是考核者過松的傾向可能激發(fā)正面的互惠行為，由于大家的績效評定都差不多，從而降低了員工之間不公平感，激發(fā)了員工的動機。為了避免考核者出現(xiàn)過松傾向，約有1/4的財富500強公司采取強制分布法（Boyle，2001），但這種方法具有很大的爭議，甚至引發(fā)了訴訟案件，一些員工認為遭受到企業(yè)的不公平對待。

強制分布法究竟能否有效提高員工的績效，這方面的實證研究很少。原因主要有以下兩點：其一，當一個公司改變其績效評定方法，采用強制分布法后，很難在該公司找到一個對照組仍采用原來的績效評定方法，因而無法確定其中的因果關系；其二，在企業(yè)中很難得到對員工績效產出的客觀評定，大部分都是由主管給出的主觀評定，因而無法衡量采用強制分布法是否導致了員工績效的真實提高。最新的研究采用心理學實驗設計的方法對強制分布法和績效的關系進行了實證研究。

Berger，J.等（2013）一共設計了四個實驗組，每個實驗組都分兩個階段進行。第一個實驗組兩個階段都不使用強制分布法；第二個實驗組兩個階段都使用強制分布法；第三個實驗組第一階段不使用強制分布法，第二階段使用強制分布法；第四個實驗組第一階段使用強制分布法，第二階段不使用強制分布法。結果發(fā)現(xiàn)第二個實驗組的績效最高，與沒有使用強制分布法的實驗組相比，績效提高了8%，第四個實驗組第二階段的績效也明顯高出第一個實驗組和第三個實驗組。第三個實驗組第二階段的績效最低。

第一個實驗組的結果表明在完全不使用強制分布法的小組里，主管的確存在過松或過嚴傾向，過松傾向的主管更為關注下屬的幸福感，因而更傾向于給出寬松的評定。

第二個實驗組的結果表明使用強制分布法產生了更強的績效激勵。因為其顯著削弱了主管的過松傾向，迫使主管嚴格按照績效表現(xiàn)對員工進行區(qū)別性明顯的評定，從而使員工更為努力地工作。

第三個實驗組的結果則說明在企業(yè)中采用強制分布法要非常謹慎，因為如果過去的績效考評方法過于寬松，在使用強制分布法后，員工發(fā)現(xiàn)付出再多的努力還是難以達到之前的心理預期，就會嚴重削弱其努力的動機。因此筆者建議企業(yè)在采取強制分布法之前應將員工和主管的參照標準及評定和獎勵的預期納入考慮范圍。

第四個實驗組的結果則表明使用強制分布法可有效影響主管的過松傾向，即使后期沒有使用強制分布法，主管仍然傾向于給出差異化更大的評定。

3 強制分布法的缺點和彌補方法

一些學者和企業(yè)中的實踐者（Gray，2002； Madan，2006； Pfeffer&Sutton，2006）指出使用強制分布法會導致具有高潛能的雇員產生極高的工作不滿意感甚至離職。在實踐中，高績效團隊中表現(xiàn)較差的員工往往比普通績效團隊中的表現(xiàn)最好的員工更優(yōu)秀，但由于強制的分布比例，這些高潛能的雇員還是會被要求離開企業(yè)。而隨之而來的招募甄選新雇員的成本也是一筆不小的開支。

Vaishnav等（2006）將強制分布法的作用形式描繪成一條貝爾曲線（bell curve），指出最初的壓力可能會促使績效達到一個相當高的水平，但持續(xù)的高壓最終會使員工的士氣下降。針對高潛能雇員流失的問題，他指出可以采用基于半貝爾曲線的評價體系，依據所要面對的特定員工調整固定的比例。但這種方法過于主觀，取決于公司的政策甚至帶有特權的色彩。最新的研究提出了一種針對強制分布法績效評定的全新算法，無論企業(yè)原來在績效評定過程中遵循怎樣的分布曲線，均可以有效避免對高潛能雇員的誤判。

Chattopadhayay，R.等（2012）運用仿真研究和數學建模的方法來考察使用強制分布法可能出現(xiàn)的問題及相應的解決方法。首先設想存在一個3000名員工的企業(yè)，每100名員工負責一個項目，這樣一共是30個項目團隊。我們假定這些員工的潛能已知并且他們工作時都努力發(fā)揮自身的潛能。這樣我們就得到了3000個服從正態(tài)分布的觀測值，其均值為50，標準差為10。然后我們考慮兩種分配項目的方式，一種是隨機分配，隨機的將各個項目分配給員工；另一種是極端分配，擁有相似潛能的員工將被分配相同的項目。假定組織使用六個不同的等級來評定員工的績效，從A（最好）到F（最差）。依據貝爾曲線，分配到各個等級的員工的比例為其中是標準正態(tài)分布的原函數。我們構造出一個員工潛能和其所獲得的績效等級之間的相關系數，來作為衡量績效評價系統(tǒng)有效性的指標。通過使用李克特量表，將員工的績效等級轉化為相應的數值分數，并用這些分數來描述各組工作人員的績效水平。由于績效等級是順序數據，并且很多員工將獲得相同的績效等級，因此筆者采用坎德爾的統(tǒng)計值（Kendalls-statistic）來計算相關系數。通過數據計算發(fā)現(xiàn)，在隨機分配中，相關系數為0.716，表明員工的績效評定結果與潛能有較好的相關性。而在極端分配中相關系數僅為0.024，此時強制分布法便和隨意評定員工的績效等級的結果差不多。由于在實踐中，隨意給員工分配項目很少見，大多都是基于員工的專長來分配項目，因而現(xiàn)有的強制分布法表現(xiàn)很差，高潛能雇員反而得到較差的績效評定。

筆者給出的補救方法是運用一種修改之后的算法來給出員工的績效評定等級。假定在一個特定的項目團隊中有n名員工，用Gi表示第i（i=1，2，…，n）位員工在上一年所獲得績效評定。假設每位員工的績效會隨著上一年的績效評定而變化，但這n位員工平均績效仍然不變。同樣運用李克特量表的方法將績效等級Gi轉化為數字分數s（Gi），從而計算出這一團隊員工的上一年的平均分數。在新的算法中將團隊指數加入進去，現(xiàn)在如果一名員工在今年現(xiàn)有的績效評定體系下所獲的等級為G。經過數據驗算，采用改進之后的算法，在隨機分配時，相關系數由0.716上升至0.767；而在極端分配時，相關系數由0.024上升至0.494，幾乎高出原來的20倍，表明采用改進后的算法，員工的績效得分能更好地反映其潛能。

筆者同時指出除了個體的潛能，如果能夠識別其他影響員工績效的因素（比如對制造業(yè)工人而言，機器的運轉情況，以及有些員工被調到一個全新的崗位需要一個學習過程等），那么績效評定的結果將更為有效。

4 結 論

首先，對于強制分布法的研究大都采用實驗設計和仿真模擬（建模）的方式，與其他人力資源管理和組織行為學議題的研究方法（問卷調查，案例分析等）有很明顯的區(qū)別。這類研究方法在定量和控制變量方面做得更加精準，但能否真實反映企業(yè)的實際狀況還有待進一步的檢驗。

其次，正如Pierce（2013）等提出的TMGT效應（Too-Much-of-a-Good-Thing Effect）所描述的那樣，一些能產生有益結果的前因變量以及最初被認為是積極的行為和組織干預，當超過一定的度時，反而可能會導致意想不到的后果，有些類似中國文化中的“物極必反”的思想。這提醒我們在使用強制分布法的過程中，不可以被最初績效的迅速提升所蒙蔽，要實時地關注企業(yè)和員工背景因素的變化，對績效考評方法做出相應的調整。

最后，作為一種績效考核的方法，強制分布法在實行過程中也要注意計劃、控制及評價的一致性。同時加強溝通與反饋（Decramer，2013），并考慮使用一些非財務的績效指標，如顧客滿意度等（OConnell，2013），和員工的薪酬福利緊密銜接。Dewettinck（2013）等指出，在績效管理的過程中，融入更多的員工參與，將績效考核的重點聚焦于員工自身的發(fā)展，更有利于提高績效管理系統(tǒng)的有效性。這啟示我們在實施強制分布法的過程中，不能簡單地將績效表現(xiàn)不佳的員工淘汰到組織之外，而應根據考核的結果有針對性地進行培訓，幫助員工提高技能。

參考文獻：

[1]Berger J.，Harbring C.，Sliwka D..Performance Appraisals and the Impact of Forced Distribution—An Experimental Investigation[J].Management Science，2013，59（1）：54-68.

[2]Blume B.D.，Rubin R.S.，Baldwin T.T..Who is Attracted to an Organisation Using a Forced Distribution Performance Management System？[J].Human Resource Management Journal，2013（23）.

[3]Chattopadhayay R.，Ghosh A.K..Performance Appraisal based on a Forced Distribution System： Its Drawbacks and Remedies[J].International Journal of Productivity and Performance Management，2012，61（8）： 881-896.

[4]Decramer A.，Smolders C.，Vanderstraeten A..Employee Performance Management Culture and System Features in Higher Education： Relationship with Employee Performance Management Satisfaction[J].The International Journal of Human Resource Management，2013，24（2）：352-371.

[5]Dewettinck，K.，van Dijk H..Linking Belgian Employee Performance Management System Characteristics with Performance Management System Effectiveness： Exploring the Mediating Role of Fairness[J].The International Journal of Human Resource Management，2013，24（4）： 806-825.

[6]OConnell，V.，OSullivan D..The Influence of Lead Indicator Strength on the Use of Nonfinancial Measures in Performance Management： Evidence from CEO Compensation Schemes[J].Strategic Management Journal，2013，35（6）.

[7]Pierce J.R.，Aguinis H..The Too-Much-of-a-Good-Thing Effect in Management[J].Journal of Management，2013，39（2）：313-338.