（本文由「沃頓知識在線」授權轉載）
企業現在擁有的數據量帶來了許多推動創新和提高績效的機會，但也同時存在著弊端。例如，低估了人們做出定性判斷的價值，也會造成高昂的代價，這正是傑瑞・穆勒（Jerry Z. Muller）在本篇專欄文章中的看法。穆勒也出版了《The Tyranny of Metrics》一書，其中提到：
意識到指標固著的特有缺陷，是幫助企業或其他組織將判斷力恢復到應有位置的第一步。
以下是他的專欄文章。
在這個時代，人們根據才能和經驗作出判斷已經開始變得不受歡迎，而指標衡量則成為潮流。
行為心理學者樂於證明，人們的偏見會讓我們錯估數值和機率，這讓我們對自己的判斷力產生懷疑。那些可能囿於社會偏見的群體，將個人判斷與偏見、無理歧視互相關聯。對這些人來說，由數字組成的客觀指標看起來可能更像是解藥。
人們懷疑學校、警政單位或政府機構等公部門的運作，更多是在滿足自身員工而非人民的需求，所以績效衡量被視為能夠解決公職人員混日子的問題。另一方面，管理大師們主張，基於大數據的演算法，有著無與倫比的有效性。因此商業顧問們總是提議，你們的企業需要更多數據來解決結構性缺陷。
當今資訊科技的快速發展，使得誘惑再加上一層。蒐集數據的機會越來越多，成本越來越低，使人們相信數據就是答案。有一種經驗證的觀點認為，蒐集指標數據並在企業內廣泛地分享，能夠促成某種改進。所以誰還需要根據經驗來做出判斷呢？
「管理主義」的陷阱
對衡量「績效結果」的關注，與商學院以及商業大師主導的企業思潮有關。這種觀點以管理主義（managerialism）取代管理。管理主義者相信，所有企業本質上是相同的，可以透過相同的工具進行管理。對管理主義的信仰者來說，管理不需要經驗或判斷力，只需要技巧。
管理主義的主張者認為，高管從一個領域的企業調到另一個領域的企業，或者成為大學校長，甚至是聯邦政府部門的負責人，都沒有問題。這個理論認為，無論在哪裡，你只需要熟悉並且掌握相同的指標工具。（如果你的新企業還沒有這些工具，那麼外部的顧問公司會教給你們）。近幾十年來，這種管理思想在各級政府部門、商業組織、大學，甚至慈善機構中都正逐步增加影響力。
這些都促成了我稱之為「指標固著」（metric fixation）的文化模式，而這種模式得到了越來越多的公司、政府部門和慈善機構中管理階層的支持。
指標固著的關鍵在於，人們相信用以標準化數據（指標）為基礎的相對績效指標取代由個人經驗和才能作出的判斷，是可行而且更好的。激勵員工的最佳方式，則是將獎罰與所衡量的績效相聯繫。這些獎勵可以是物質上的績效工資，也可以是名譽上的大學排名、醫院評鑑、手術報告卡等。
獎勵和懲罰
標準化數據的確有價值，但這得取決於如何使用這些數據。你是讓做事的人使用數據來改善自己的績效，還是讓不親自做事的人使用這套數據來獎懲，這兩者之間區別很大。
第一種情況，例如警方使用犯罪報告來決定在哪裡部署警車，這時的測量是為了判斷。但是，當管理階層使用指標來獎懲時，影響是非常不同的。這會促成「賽局」：讓指標值最大化，而這可能與該組織的長期目標相左。舉個例子，如果一個地區的重大犯罪率將影響官員是否晉升，一些官員的做法將會是不記錄犯罪或將嚴重犯罪降級為輕罪。
或者以外科醫生為例。將成功和失敗的指標互相比較，將能夠使他們彼此學習。但是，當成敗的指標被公開，並因此影響他們的聲譽和收入時，有些人會拒絕對病情複雜的患者進行治療，因為手術結果可能非常不利。他們這樣做提高了自己的指標分數，但是誰受害呢？那些沒有得到手術的患者。當獎勵與衡量績效掛勾時，指標固著會引發這種賽局。
將獎勵與指標目標掛勾，除了賽局指標之外，還有其他意想不到的負面後果。能夠得到衡量和獎勵的工作更有可能被完成，但是代價卻是犧牲了其他重要功能。因此，老師教導學生是為了考試，而忽略那些不包含於考試的內容，更別提音樂和公民素養等主題了。醫生治療病人是為了評鑑，便專注於那些被獎勵的手術，同時忽略在清單之外的症狀。公司高管則將試圖通過削減研發支出和員工利益來實現季度利潤的最大化。
在大多數組織中，有一些基本素質是無價的，但卻不受標準化衡量，例如師生關係或者與同事合作的能力。這些可以被評估，但需要判斷力，而不是標準化測量。另一方面，側重於標準化指標將會壓抑創新，如果事先確定了目標，主動性的空間就會很小，更別提有人會願意承擔風險。
最後一點，蒐集數據耗費了原本用於正常工作中的時間與精力，只要問問醫生和護士，或者學術院系的院長就知道這些考核需要多少時間與精力。以上這些都指向一個結論：沉迷於指標往往導致士氣低落。
我並不是說，標準化指標無用或有害。但是，有效使用指標需要判斷力，而判斷力是一個取捨問題：知道哪些情況比標準化測量更難以掌握、更具挑戰性或更重要。只有當判斷與組織的整體目標和具體特性互相關聯時，這種取捨才有價值。
指標衡量不是判斷力的替代品，衡量要求判斷。你需要判斷企業內是否需要測量、測量什麼、如何評估測量結果的重要性、結果是否關係到獎勵和處罰以及具體而言可以向誰提供測量數據。
