对于绩效考核中强制分布的研究.docx

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1、对于绩效考核中强制分布的研究马天龙关键字:绩效考核、正态分布一、序论在绩效考核中所运用的所谓强制分布全称应叫做强制正态分布,它是以统计学中正态分布为理论依据,对其在管理中进行的引申应用。该方法就是按事物的“两头小、中间大”的正态分布规律,先确定好各等级在被评价员工总数中所占的比例,然后按照每个员工绩效的优劣程度,强制列入其中的一定等级。GE前任首席执行官杰克·韦尔奇凭借该规律,绘制出了著名的“活力曲线”。按照业绩及潜力,将员工分成ABC三类,三类的比例为:A类:20%;B类:70%;C类:10%。对A类员工,韦尔奇采用的是“奖励奖励再奖励”的方法,提高工资、股票期权以及职务晋

2、升。A类员工所得到的奖励,可以达到B类员工的2~3倍;对于B类员工,也根据情况,确认其贡献,并提高工资。但是对于C类员工,不仅没有奖励,还要从企业中淘汰出去。为了进一步加深对于强制正态分布法的理解,我们需要首先对正态分布规律及其普遍性加以了解。二、正态分布及其哲学含义正态分布(normaldistribution),又名高斯分布,是自然界中最常见的一种事物或者现象的表现状态,也是数学学科中一种最常见的连续型随机变量的概率分布,同时还是概率论中最重要的一种分布理论。所以,它在数学、物理及工程等领域都非常重要,在统计学的许多方面都有着重大的影响力。正态分布的概念是由德国的数学家和

3、天文学家Moivre于1733年首次提出来的,但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学研究,并对后世的影响极大,所以使正态分布同时就有了“高斯分布”的美称。大量实践经验和理论分析表明,许多自然现象和社会现象的表现方式都可以看作服从或近似服从正态分布。比如某地区的降水量在一年中的分布;同一生物体的质量、身长、体重等指标的表现;医学中同质群体中的红细胞数量、血红蛋白质含量等都服从或者近似服从正态分布。正因如此,对管理者而言,正态分布的理论和方法具有广泛的应用和指导价值。在联系自然、社会和思维研究的实践背景下,以正态分布的本质为基础,以正态分布曲线及面积分布图为表征,进行抽象

4、与提升,归纳其主要哲学内涵如下:1、整体性正态分布启示我们,要用整体的观点来看事物。“系统的整体观念或总体观念是系统概念的精髓。”正态分布曲线及面积分布图由基区、负区、正区三个区组成,各区比重不一样。用整体来看事物才能看清楚事物的本来面貌,才能得出事物的根本特性。不能只见树木不见森林,也不能以偏概全。此外整体大于部分之和,在分析各部分、各层次的基础上,还要从整体看事物,这是因为整体有不同于各部分的特点。用整体观来看世界,就是要立足在基区,放眼负区和正区。要看到主要方面,还要看到次要方面,既要看到积极的方面还要看到事物消极的一面,看到事物前进的一面还要看到落后的一面。片面看事物

5、必然看到的是偏态或者是变态的事物,不是真实的事物本身。2、重点性正态分布曲线及面积分布图非常清晰的展示了重点,那就是基区占68.27%,是主体,要重点抓,此外95%,99%则展示了正态的全面性。认识世界和改造世界一定要住住重点,因为重点就是事物的主要矛盾,它对事物的发展起主要的、支配性的作用。抓住了重点才能一举其纲,万目皆张。事物和现象纷繁复杂,在千头万绪中不抓住主要矛盾,就会陷入无限琐碎之中。由于我们时间和精力的相对有限性,出于效率的追求,我们更应该抓住重点。在正态分布中,基区占了主体和重点。如果我们结合20/80法则,我们更可以大胆的把正区也可以看做是重点。3、不均匀性正

6、态分布及其概率密度曲线告诉我们,我们所处的这个世界上不但存在着各种事实上的不均匀、不平均,而且还是概率上的不均匀。在人类社会生活中,不是任何事物都可以达到均匀、公正和平均的状态,同一事物的不同个体之间一定存在差异是符合自然规律的。总之,正是基于正态分布的正确性与普遍性以及由其引申出的哲学观点,我们利用正态分布规律来指导绩效考核的结果分布是科学的,符合客观实际的。同时在管理上我们可以得到这样的启发:(1)任何一个企业一个团队,其中的人员必然是存在个体差异的,其绩效水平、工作能力、职业态度必然是有高有低,有好有坏的。(2)非常优秀和非常糟糕的人员所占的比例都是较小的。(3)要关注

7、重点,抓主要矛盾,只有提升中等水平员工的绩效水平才能提高组织的整体绩效。三、强制分布的优势正是由于上述原因,强制分布法通常作为大中型企业绩效考核体系的组成部分,应用比较广泛。特别是企业的绩效考核成熟度不是很高,中层管理者相对比较弱势,员工对绩效考核差距导致的薪资待遇差距接受程度较差时,应用强制分布法能够有效防止员工考核无差别、走过场的情况,有利于保护高绩效员工,鞭策绩效差的员工。通过对实际情况的总结,我们发现采用强制分布法进行绩效考核等级评定的优势主要集中在以下几个方面:1、等级划分清晰,不同的等级赋予

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