穆胜：99%的企业在组织设计上都犯过三个错误
穆胜博士曾受北森邀请，分享了《用HR数据发掘组织红利》主旨演讲。演讲以人力资源数据作为出发点，通过穆胜咨询原创的一系列人力资源指标算法，找出组织问题，发掘组织红利。内容专业前沿，以下是文字实录。
目前，在人力资源专业上，最大的两个挑战：一是缺乏指向性，人力资源的选用育留活动不能承接战略，不能推动经营，是HR们的自嗨；二是缺乏专业性，好像越来越成为玄学，闻味道、凭手感、造氛围……越来越像是巫医。
一个专业如果不能带来经营结果，这是可以忍受的，看起来很高大上就是了；但一个专业如果不能数据化，那么，其在每分每秒都要面临挑战。
人力资源一直是一个非数据化的专业。这些年，无论是HR自己，还是北森这类的优秀服务商，都在致力于解决这个问题。这里，我谈谈自己的观点。
01 HR数据为何重要？
首先，商科就是可以数据化的，以前没有做到，是因为没有做好。反对者无非就两个理由：
一是坚持说人是难以量化的。主张这类观点的还不少，但他们没有见过这类技术，并不代表没有这类技术，可能只是因为自己的见识有局限。这个并不需要太多的讨论。
二是强调量化出来的数据可能反而限制了专业发挥。这让我想起了一个典故，以前，足球赛里经常有足球有没有通过门线、进球有没有越位这类争议，裁判的一个两个错误判罚就可能左右比赛结果的走向。
于是，有人提出用科技手段来辅助关键判罚。此时，跳出了一些所谓专业人士，他们高呼“裁判的判罚错误也是比赛的魅力所在。”这种说法就像：“他虽然横穿马路了，但他姿势真的很帅”一样，强词夺理（观众笑）。说到底，害怕量化其实本质上还是为了掌握更多的灵活性，为了控制比赛嘛，说到底还是私心问题。
各位还应该注意到，在数字化转型的趋势下，没有任何一个职能部门可以回避数据化的问题。数据化是数字化的基建，HR们如果没有做好这个准备，在数字化浪潮里，很可能被数字化部门吞没。
因为数字化侵蚀一个专业的逻辑相当简单粗暴，他们通过观察数据之间的协动关系，就可以轻易地找到专业的要领。更可怕的是，随着数据累积和算法进化，他们会越来越轻松驾驭专业。
其实，到了那个时候，是不是HR来做人力资源，真的没有那么重要。去年，万科推出了一个财务部门负责催促预付应收流程的机器人崔筱盼，并颇有噱头地把这个机器人评为优秀员工，据说其催办单据核销率达到91.44%。
其实，这就是给我们了一个明确的信号——如果我们不能驾驭数据，数据就会驾驭我们。
02 HR应该掌握哪些数据？
接下来的问题变成了，如果要掌握数据，我们应该掌握哪些数据？在我的理论体系里，我一直坚持一个原创的基础模型——人力资源经营价值链（如下图）。
可以说，我和穆胜咨询的团队都是以这个基础模型来认知人力资源专业的。理解了这个基础模型，才能理解我们提供的算法，才能找到有意义的数据。
人力资源经营价值链｜来源：穆胜咨询
人力资源经营价值链分为三个维度：
一是人效维度，人效状态很大程度上决定了经营结果。
人效将业务战略的复杂要求阐释为人力资源专业可以追求的一个数字，这是HR们撬动经营结果的“支点”。数字时代，人效很大程度上决定了财效指标，进而决定了财务指标。按照我们的研究，在互联网属性的企业里，人效每变动一个单位，财效同向变动4.33个单位。考虑当前互联网已经成为商业体系的基础设施，这种结论的适用性会越来越强。
二是队伍维度，队伍状态决定了人效水平。
这个维度既包括组织，也包括人才。一方面，我们需要设计一个先进的分工架构，进行排兵布阵，这被我称为组织构型（Organization Architecture）；另一方面，我们还要有强悍的员工填充进这个分工架构里，这就是人才（Talent）了。
好的队伍状态是什么样的呢？在我这里就是两个标准：
对内——人员之间有没有因为合理的分工协作而产生1+1＞2的“化学反应”？
对外——有没有相对于竞对形成了一种“田忌赛马”的压制效果？
坦白地说，在队伍维度，人力资源专业当前的思考非常有限。一说到队伍战斗力或组织能力，就想要做人才盘点，一说到人才盘点，99%的企业都是做个绩效和价值观的四宫格或九宫格。
其实，做了也没太大用。这也是当前市场上对于OD人才非常稀缺的原因。后面，我会谈到一些自己的思考，盘点思路可能有所不同。
三是职能维度，职能运作决定了队伍状态。
这个维度就是人力资源专业进行的选、用、育、留工作。面对不同职能模块，人力资源工作绝不应该是“撒胡椒面”一样的平均投入，更不应该是“背对背作战”走走传统套路。由于需要的队伍状态不同，在各个职能模块中应该有所侧重，且应该形成相互之间的配合。
另外要提醒的是，在各个职能模块中，我们都发现了积极创新实践。大家可以理解为，人力资源专业的武器已经更新换代了。用新武器的效果是什么呢？
举个简单的例子吧，以前对于一个50亿营收级别的企业来说，培养一个中层人员，培养周期可能至少需要8年。但现在，如果采用我们提到的一种“知识流赋能”的培养模式，让企业的最佳实践和最坏教训快速萃取、沉淀、共享，再给予培养对象足够的商战淬炼机会，人才培养的周期可以大大缩短，4年出一个中层不是不可能。
人力资源经营价值链只是一个框架模型，每个企业在每个阶段在三个维度上的目标各不相同。这就意味着，企业应该在每个经营周期内明确自己的人力资源工作思路，这个思路就是我们所谓的“人力资源战略地图（HRSM）”。只有基于这张地图上的目标选择，我们才有必要选择指标进行量化，形成我们所谓的“人力资源效能仪表盘（HED）”。这就是HR应该掌握的数据。
03 洞察队伍为什么如此艰难？
在人力资源经营价值链的三个维度中，人效离HR们比较远，尚在普及过程中；而职能是动态的，HR们大多按照最佳实践走一轮流程，而后接受那个结果，并没有更多关注职能运作的效率。
当前，HR们关注的数据还在队伍维度，大多人坚持认为队伍的状态就是自己对于企业的贡献，于是，花费了各种心思去评估队伍。
前面说了，队伍分为组织构型和人才两个维度。前者其实是企业的分工系统，包括业务流程、组织结构、岗位系统等；后者则是在这个分工系统里的个体。按理说，这两个方面的量化应该是HR的强项，但现状却不容乐观。
先说说组织构型。这就是大家常常提及的组织设计问题。但现实是，不少企业在这方面相当随意：某个部门的活太多了，就分成两个；某两个部门活太少了，就合成一个；
现业务机会了，就配置各类职能成立一个独立团；业务萎缩了，就抽走独立团里的职能；要流程规范，就让各个职能节点参与到流程里；要精简流程，就尽量剔除各个职能节点……
我还是想说那句我常说的话——如果所有人对某个问题的答案完全一致，要么是因为这个问题过于简单，要么是因为大家的思考太过浅薄。
在这种思考程度上，我们是很难有可靠的数据来洞察组织的。我们的组织结构足够精简吗？足够扁平吗？我们的流程足够高效吗？我们的核心岗位设置相对竞对具有功能优势或效能优势吗？太多组织的问题都无法用数据来回答，于是，HR们习惯性地屏蔽了组织，把关注点放到了另一问题上。
这就是人才问题。当下，人才盘点很盛行，我盘点了一下这个趋势兴起的来龙去脉，发现最大的推动者是马云。前几年，他的一席话让HR们热血沸腾，突然发现了自己专业的价值——“我们公司越来越大了，资产是桌子、椅子，每天盘一遍。为什么我们不对人盘一遍？人也只是集团的资产，所以每年要盘一下，就是要看一看，到底人有没有增值？”
这个观点没错，但问题是绝大多数企业盘点人才的方法并不高明。我发现，现在各个企业应用最多的就是一个价值观和绩效的二维矩阵，还有一个常用的绩效和薪酬到位率（CR率）的二维矩阵。这些矩阵被用以对人才进行分类，然后再跟进相应的管理措施，例如，阿里对于老白兔的容忍度就很低，再如，京东很反感性价比不高的员工，人家老板说，大家都是兄弟，但你性价比不高就不是兄弟（观众笑）。措施准确与否，这个暂不讨论，我们先讨论一下分类准不准确。这两个矩阵表面上都基于数据，但问题是，绩效和价值观的考核准确吗？我们还是用数据说话：
先是绩效数据。根据穆胜咨询《2021年度中国企业人力资源效能研究报告》，720个有效样本的平均激励真实指数仅为5.03%。这个指标是什么意思呢？意思是这些企业的绩效得分里，仅有5.03%的部分是真实浮动的。再看2020年这个数据，表现也不好，为4.62%。
再说直白一点，如果是100分的满分，你可以想象，基本就是在60分上下极小的范围内浮动；如果是5分制，一定就是3分平均打分；如果是SABCD，一定是都打B……一定有一个平均打分的“默契点”。各位试想，如果是这样假刀假枪的考核力度，绩效的结果有什么参考意义？
再看价值观数据。我们的研究显示，过去阿里的价值观考核历经了若干次技术改造。从最开始的30条打分，到后来的6条打分，再到最后的20条打分；从最开始的5分制，到后来的ABC档位制，再到后来的0-1打分；从最初的“优秀→不合格”4档归集，到最后ABC的3档归集……阿里的价值观考核更多是作为一种导向，并没有真刀真枪，精准打分，呈现足够的区分度。
穆胜咨询在脉脉、知乎等平台上以“价值观”“文化”等相关词汇进行了搜索，筛选出了其中表明自己是（或曾经是）阿里员工的发帖，并对其关于价值观考核执行情况评价进行了统计。加上在线下对阿里员工和前员工的访问，我们总共抽取了36个样本。
在这些样本中，我们发现有75.0%的人认为价值观考核是“假刀假枪走过场”，19.4%的人认为价值观考核是认真评分，5.6%的人“说不清”价值观考核是否认真评分（如下图）。
阿里员工样本对价值观考核情况的评价资料
来源：穆胜咨询
注：由于无法验证上述社交平台上阿里员工样本的真实性，上述结论可能存在一定偏差。
正因为没有数据的存在，每个人对于组织都是盲人摸象，自然无法发现其中的“组织红利”，有些问题其实很明显，但很多人就是看不见。别觉得他们是看见了不想解决，他们是真的看不见。
04 以数据发掘组织红利
何谓红利？我认为是在既定条件下的相对容易获取的利益空间，它的本质是有机会创造“相对优势”。比如，我们发现了一个资源洼地，发现了一个信息代差，发现了一个商业趋势，其实都是可以产生红利的。
组织上有红利吗？当然有，不是因为某个企业做得很好，其实是因为大多企业做得太差，相对优势太好制造了。其实，我们只要通过一些数据，就可以清楚地洞察出队伍的问题，发现这些“组织红利”。
这里，我介绍三类：
第一类红利是“组织扁平化”。对应的问题是大量企业管理幅宽不足，管理层级过多，信息横向流动和上传下达都不顺畅，降低了组织效率。我用“扁平化指数”这个指标来观测这类红利（如下图）。
组织扁平化指数｜资料来源：穆胜咨询
这个指标衡量企业的组织架构是否足够扁平，这个指标受管理幅宽和管理层级数的影响。当管理幅宽过窄，或管理层级过多，扁平化指数就会很低；反之，扁平化指数则会很高。可以肯定的是，一旦扁平化指数低于Baseline，这个企业必然存在大量的组织冗余。
如果长期跟踪一个企业，我们就会发现，这个企业的扁平化指数会越来越低。数据层面的解释是，管理幅宽越来越窄，管理层级越来越多了，组织越来越臃肿了。
这背后反映的事实是，企业设置了越来越多的官衔，可能是为了解决员工的职业生涯成长问题，也可能是为了解决管理的精细化问题。但问题是，你得看你的组织有没有这么多给官衔的空间呀。
按照我们的算法，这个空间绝对是能够计算出来的，当然，你如果不相信数据的逻辑，那当我没说。
这也就是现在互联网公司常常出现的现象——“总监满地走，经理不如狗”（观众笑）。几年前，我和搜狗的王小川有过交流，他认为自己早年创业最后悔的事情就是title给得太多、太随意。我想，他应该很清楚，title不仅仅是一份人工成本，更是关系组织的架构，最终影响的是组织的效率。
各位也不要觉得算一个公司整体的扁平化指数就可以万事大吉，一个指标可以有各种玩法。我随便举一个例子，我们可以把中后台和前台分开，算出两个扁平化指数。
这是我们辅导过的一个典型企业，他们的中后台扁平化指数不到1，前台的扁平化指数接近20，各位想想，这会导致什么样的组织状态？前台一旦极度扁平化，他们就会需要大量的授权，而在这种组织状态里，权力全部集中在中后台，且由于中后台效率极差，完全无法把权力授予下去。于是，整个组织就彻底脱节了。
前台和中后台之间，存在一个扁平化指数的科学配比，只不过，大量的企业在设计组织时，根本不会使用数据，而完全凭借手感。
第二类红利是“阵型前压”。对应的问题是大量企业中后台人员超量，员工没有打仗，浪费了编制。我用“战斗人员占比”这个指标来观察这类红利。
这个指标衡量企业究竟把多少员工顶到了“战斗位置”，或者反过说，是让多少员工当了与打粮食没有直接关系的“后勤”？我们相信，这个指标越高，企业的组织设计越先进，人力投入转化为业绩的可能越大。注意了，这里不是说让所有人都去打市场，而是要让尽量多的人和客户发生联系，让客户的买单能影响他们的利益。
我们发现一个有意思的规律，这个指标是随着企业的存续时间，变得越来越小。什么意思呢？最开始的创业期大多数人都在前线打仗，没有打仗的也一心支持前线，大家没有理由往回缩。但随着企业越做越大，业务越来越稳定，大企业病就来了，大家开始不打仗而要享受了。
所以，整个组织设计就会往回缩，每类人员都想方设法切断自己与客户的关系，从而保障自己的稳定收益，不再以客户为中心。他们会不停强调自己所谓的专业价值，而非为客户创造的价值；而在专业价值里，也会更强调自己是在帮公司坚守规则，而有意地忽略为前台输送资源。有的老板感叹，创业期职能部门都是纯天然的没有添加剂，人、财、法从来不会给自己加戏，业务稳定了就是各种“作妖计”。
在我们的算法里，战斗人员占比有两种口径：一是窄口径，直接计量我们所谓的战斗人员占比是多少；二是宽口径，我们会把中后台人员按照他们的“打粮食的程度”，进行一定比例的打折，折算为战斗人员来计算占比。不少老板在看到自己企业的战斗人员占比之后，非常痛心疾首。
我想说的是，老板从来不是嫌编制多了，而是嫌编制没有去打仗，他们希望适度的“阵型前压”。试想，如果他们之前关注了战斗人员占比这个数据，怎么会在配编上如此随意？
第三类红利是“深度绑定核心人才”。对应的问题是核心人才的薪酬水平不足，或是薪酬结构没有与绩效联动。我用“核心人才人力资源资本化率（CCRH）”这个指标来观察这类红利。
这个指标以企业的少部分核心人才为对象，衡量了他们薪酬中真正的可变部分占比。显然，这个比例越大，他们越有战斗意愿。其实，衡量人力资源资本化率一定要把重点放在核心人才上，还是那句话，少量的核心人才产生了公司业绩的绝大部分。
如何计量核心人才呢？什么样的人算是核心人才呢？不同的企业有不同的定义，但我们给一个比较简单粗暴而有效的方法。他的薪酬除以公司平均薪酬会得到一个倍数，这个指标叫“薪酬相对指数”，一旦数据超过一个倍数的baseline，那么他就是公司的核心人才。
框定了核心人才后，我们就能简单地算出他们的可变薪酬占比。这个指标也有一个baseline，企业的数据一旦低于这个baseline，核心人才不担责，那是必然的。
基于这个指标，我们可以得出大多企业都有可能出现的两个错误倾向：
一是核心人才队伍不足。他们将薪酬平均化地分布在了员工队伍中，导致核心人才屈指可数，大家都是大锅饭心态，自然很难有人为公司负终极责任。某个近千人的快消品企业，计算了自己的薪酬相对指数，发现框出来的核心人才就三个人，其中还有一个是老板，一个是老板娘（观众笑）。
二是核心人才队伍官僚化。他们为头部人才支付了大量薪酬，让他们成为“核心”，但在他们的薪酬中却大量是固定部分。他们即使位高权重，也不会为公司负责。
05 最后的一点感悟
数据之下，类似问题无处遁形，组织红利其实就在眼前。但至今为止，还有大量的咨询机构或HR老是叫嚣，要么埋怨老板和业务部门不重视HR数据，要么埋怨企业管理基础太薄弱缺乏数据基础，要么坚持人力资源难以量化，手感有理……
这里，我就笑笑，不说话。但我仿佛看到了那些坚决反对在足球场上用技术来增加判罚精准性的人，他们真的是为了让球赛更精彩？这些人苦口婆心地在坚持把组织与人力资源专业“巫医化”，他们手中挥舞似是而非、玄而又玄的所谓模型，在老板和业务部门的雷区上反复蹦迪。
现实中，那些上世纪80年代的人力资源专业方法也依然大行其道，有人敢教，有人敢学。2023年，愿我们更多地回归常识，更少地见证历史。
穆胜博士曾受北森邀请，分享了《用HR数据发掘组织红利》主旨演讲。演讲以人力资源数据作为出发点，通过穆胜咨询原创的一系列人力资源指标算法，找出组织问题，发掘组织红利。内容专业前沿，以下是文字实录。
目前，在人力资源专业上，最大的两个挑战：一是缺乏指向性，人力资源的选用育留活动不能承接战略，不能推动经营，是HR们的自嗨；二是缺乏专业性，好像越来越成为玄学，闻味道、凭手感、造氛围……越来越像是巫医。
一个专业如果不能带来经营结果，这是可以忍受的，看起来很高大上就是了；但一个专业如果不能数据化，那么，其在每分每秒都要面临挑战。
人力资源一直是一个非数据化的专业。这些年，无论是HR自己，还是北森这类的优秀服务商，都在致力于解决这个问题。这里，我谈谈自己的观点。
01 HR数据为何重要？
首先，商科就是可以数据化的，以前没有做到，是因为没有做好。反对者无非就两个理由：
一是坚持说人是难以量化的。主张这类观点的还不少，但他们没有见过这类技术，并不代表没有这类技术，可能只是因为自己的见识有局限。这个并不需要太多的讨论。
二是强调量化出来的数据可能反而限制了专业发挥。这让我想起了一个典故，以前，足球赛里经常有足球有没有通过门线、进球有没有越位这类争议，裁判的一个两个错误判罚就可能左右比赛结果的走向。
于是，有人提出用科技手段来辅助关键判罚。此时，跳出了一些所谓专业人士，他们高呼“裁判的判罚错误也是比赛的魅力所在。”这种说法就像：“他虽然横穿马路了，但他姿势真的很帅”一样，强词夺理（观众笑）。说到底，害怕量化其实本质上还是为了掌握更多的灵活性，为了控制比赛嘛，说到底还是私心问题。
各位还应该注意到，在数字化转型的趋势下，没有任何一个职能部门可以回避数据化的问题。数据化是数字化的基建，HR们如果没有做好这个准备，在数字化浪潮里，很可能被数字化部门吞没。
因为数字化侵蚀一个专业的逻辑相当简单粗暴，他们通过观察数据之间的协动关系，就可以轻易地找到专业的要领。更可怕的是，随着数据累积和算法进化，他们会越来越轻松驾驭专业。
其实，到了那个时候，是不是HR来做人力资源，真的没有那么重要。去年，万科推出了一个财务部门负责催促预付应收流程的机器人崔筱盼，并颇有噱头地把这个机器人评为优秀员工，据说其催办单据核销率达到91.44%。
其实，这就是给我们了一个明确的信号——如果我们不能驾驭数据，数据就会驾驭我们。
02 HR应该掌握哪些数据？
接下来的问题变成了，如果要掌握数据，我们应该掌握哪些数据？在我的理论体系里，我一直坚持一个原创的基础模型——人力资源经营价值链（如下图）。
可以说，我和穆胜咨询的团队都是以这个基础模型来认知人力资源专业的。理解了这个基础模型，才能理解我们提供的算法，才能找到有意义的数据。
人力资源经营价值链｜来源：穆胜咨询
人力资源经营价值链分为三个维度：
一是人效维度，人效状态很大程度上决定了经营结果。
人效将业务战略的复杂要求阐释为人力资源专业可以追求的一个数字，这是HR们撬动经营结果的“支点”。数字时代，人效很大程度上决定了财效指标，进而决定了财务指标。按照我们的研究，在互联网属性的企业里，人效每变动一个单位，财效同向变动4.33个单位。考虑当前互联网已经成为商业体系的基础设施，这种结论的适用性会越来越强。
二是队伍维度，队伍状态决定了人效水平。
这个维度既包括组织，也包括人才。一方面，我们需要设计一个先进的分工架构，进行排兵布阵，这被我称为组织构型（Organization Architecture）；另一方面，我们还要有强悍的员工填充进这个分工架构里，这就是人才（Talent）了。
好的队伍状态是什么样的呢？在我这里就是两个标准：
对内——人员之间有没有因为合理的分工协作而产生1+1＞2的“化学反应”？
对外——有没有相对于竞对形成了一种“田忌赛马”的压制效果？
坦白地说，在队伍维度，人力资源专业当前的思考非常有限。一说到队伍战斗力或组织能力，就想要做人才盘点，一说到人才盘点，99%的企业都是做个绩效和价值观的四宫格或九宫格。
其实，做了也没太大用。这也是当前市场上对于OD人才非常稀缺的原因。后面，我会谈到一些自己的思考，盘点思路可能有所不同。
三是职能维度，职能运作决定了队伍状态。
这个维度就是人力资源专业进行的选、用、育、留工作。面对不同职能模块，人力资源工作绝不应该是“撒胡椒面”一样的平均投入，更不应该是“背对背作战”走走传统套路。由于需要的队伍状态不同，在各个职能模块中应该有所侧重，且应该形成相互之间的配合。
另外要提醒的是，在各个职能模块中，我们都发现了积极创新实践。大家可以理解为，人力资源专业的武器已经更新换代了。用新武器的效果是什么呢？
举个简单的例子吧，以前对于一个50亿营收级别的企业来说，培养一个中层人员，培养周期可能至少需要8年。但现在，如果采用我们提到的一种“知识流赋能”的培养模式，让企业的最佳实践和最坏教训快速萃取、沉淀、共享，再给予培养对象足够的商战淬炼机会，人才培养的周期可以大大缩短，4年出一个中层不是不可能。
人力资源经营价值链只是一个框架模型，每个企业在每个阶段在三个维度上的目标各不相同。这就意味着，企业应该在每个经营周期内明确自己的人力资源工作思路，这个思路就是我们所谓的“人力资源战略地图（HRSM）”。只有基于这张地图上的目标选择，我们才有必要选择指标进行量化，形成我们所谓的“人力资源效能仪表盘（HED）”。这就是HR应该掌握的数据。
03 洞察队伍为什么如此艰难？
在人力资源经营价值链的三个维度中，人效离HR们比较远，尚在普及过程中；而职能是动态的，HR们大多按照最佳实践走一轮流程，而后接受那个结果，并没有更多关注职能运作的效率。
当前，HR们关注的数据还在队伍维度，大多人坚持认为队伍的状态就是自己对于企业的贡献，于是，花费了各种心思去评估队伍。
前面说了，队伍分为组织构型和人才两个维度。前者其实是企业的分工系统，包括业务流程、组织结构、岗位系统等；后者则是在这个分工系统里的个体。按理说，这两个方面的量化应该是HR的强项，但现状却不容乐观。
先说说组织构型。这就是大家常常提及的组织设计问题。但现实是，不少企业在这方面相当随意：某个部门的活太多了，就分成两个；某两个部门活太少了，就合成一个；
现业务机会了，就配置各类职能成立一个独立团；业务萎缩了，就抽走独立团里的职能；要流程规范，就让各个职能节点参与到流程里；要精简流程，就尽量剔除各个职能节点……
我还是想说那句我常说的话——如果所有人对某个问题的答案完全一致，要么是因为这个问题过于简单，要么是因为大家的思考太过浅薄。
在这种思考程度上，我们是很难有可靠的数据来洞察组织的。我们的组织结构足够精简吗？足够扁平吗？我们的流程足够高效吗？我们的核心岗位设置相对竞对具有功能优势或效能优势吗？太多组织的问题都无法用数据来回答，于是，HR们习惯性地屏蔽了组织，把关注点放到了另一问题上。
这就是人才问题。当下，人才盘点很盛行，我盘点了一下这个趋势兴起的来龙去脉，发现最大的推动者是马云。前几年，他的一席话让HR们热血沸腾，突然发现了自己专业的价值——“我们公司越来越大了，资产是桌子、椅子，每天盘一遍。为什么我们不对人盘一遍？人也只是集团的资产，所以每年要盘一下，就是要看一看，到底人有没有增值？”
这个观点没错，但问题是绝大多数企业盘点人才的方法并不高明。我发现，现在各个企业应用最多的就是一个价值观和绩效的二维矩阵，还有一个常用的绩效和薪酬到位率（CR率）的二维矩阵。这些矩阵被用以对人才进行分类，然后再跟进相应的管理措施，例如，阿里对于老白兔的容忍度就很低，再如，京东很反感性价比不高的员工，人家老板说，大家都是兄弟，但你性价比不高就不是兄弟（观众笑）。措施准确与否，这个暂不讨论，我们先讨论一下分类准不准确。这两个矩阵表面上都基于数据，但问题是，绩效和价值观的考核准确吗？我们还是用数据说话：
先是绩效数据。根据穆胜咨询《2021年度中国企业人力资源效能研究报告》，720个有效样本的平均激励真实指数仅为5.03%。这个指标是什么意思呢？意思是这些企业的绩效得分里，仅有5.03%的部分是真实浮动的。再看2020年这个数据，表现也不好，为4.62%。
再说直白一点，如果是100分的满分，你可以想象，基本就是在60分上下极小的范围内浮动；如果是5分制，一定就是3分平均打分；如果是SABCD，一定是都打B……一定有一个平均打分的“默契点”。各位试想，如果是这样假刀假枪的考核力度，绩效的结果有什么参考意义？
再看价值观数据。我们的研究显示，过去阿里的价值观考核历经了若干次技术改造。从最开始的30条打分，到后来的6条打分，再到最后的20条打分；从最开始的5分制，到后来的ABC档位制，再到后来的0-1打分；从最初的“优秀→不合格”4档归集，到最后ABC的3档归集……阿里的价值观考核更多是作为一种导向，并没有真刀真枪，精准打分，呈现足够的区分度。
穆胜咨询在脉脉、知乎等平台上以“价值观”“文化”等相关词汇进行了搜索，筛选出了其中表明自己是（或曾经是）阿里员工的发帖，并对其关于价值观考核执行情况评价进行了统计。加上在线下对阿里员工和前员工的访问，我们总共抽取了36个样本。
在这些样本中，我们发现有75.0%的人认为价值观考核是“假刀假枪走过场”，19.4%的人认为价值观考核是认真评分，5.6%的人“说不清”价值观考核是否认真评分（如下图）。
阿里员工样本对价值观考核情况的评价资料
来源：穆胜咨询
注：由于无法验证上述社交平台上阿里员工样本的真实性，上述结论可能存在一定偏差。
正因为没有数据的存在，每个人对于组织都是盲人摸象，自然无法发现其中的“组织红利”，有些问题其实很明显，但很多人就是看不见。别觉得他们是看见了不想解决，他们是真的看不见。
04 以数据发掘组织红利
何谓红利？我认为是在既定条件下的相对容易获取的利益空间，它的本质是有机会创造“相对优势”。比如，我们发现了一个资源洼地，发现了一个信息代差，发现了一个商业趋势，其实都是可以产生红利的。
组织上有红利吗？当然有，不是因为某个企业做得很好，其实是因为大多企业做得太差，相对优势太好制造了。其实，我们只要通过一些数据，就可以清楚地洞察出队伍的问题，发现这些“组织红利”。
这里，我介绍三类：
第一类红利是“组织扁平化”。对应的问题是大量企业管理幅宽不足，管理层级过多，信息横向流动和上传下达都不顺畅，降低了组织效率。我用“扁平化指数”这个指标来观测这类红利（如下图）。
组织扁平化指数｜资料来源：穆胜咨询
这个指标衡量企业的组织架构是否足够扁平，这个指标受管理幅宽和管理层级数的影响。当管理幅宽过窄，或管理层级过多，扁平化指数就会很低；反之，扁平化指数则会很高。可以肯定的是，一旦扁平化指数低于Baseline，这个企业必然存在大量的组织冗余。
如果长期跟踪一个企业，我们就会发现，这个企业的扁平化指数会越来越低。数据层面的解释是，管理幅宽越来越窄，管理层级越来越多了，组织越来越臃肿了。
这背后反映的事实是，企业设置了越来越多的官衔，可能是为了解决员工的职业生涯成长问题，也可能是为了解决管理的精细化问题。但问题是，你得看你的组织有没有这么多给官衔的空间呀。
按照我们的算法，这个空间绝对是能够计算出来的，当然，你如果不相信数据的逻辑，那当我没说。
这也就是现在互联网公司常常出现的现象——“总监满地走，经理不如狗”（观众笑）。几年前，我和搜狗的王小川有过交流，他认为自己早年创业最后悔的事情就是title给得太多、太随意。我想，他应该很清楚，title不仅仅是一份人工成本，更是关系组织的架构，最终影响的是组织的效率。
各位也不要觉得算一个公司整体的扁平化指数就可以万事大吉，一个指标可以有各种玩法。我随便举一个例子，我们可以把中后台和前台分开，算出两个扁平化指数。
这是我们辅导过的一个典型企业，他们的中后台扁平化指数不到1，前台的扁平化指数接近20，各位想想，这会导致什么样的组织状态？前台一旦极度扁平化，他们就会需要大量的授权，而在这种组织状态里，权力全部集中在中后台，且由于中后台效率极差，完全无法把权力授予下去。于是，整个组织就彻底脱节了。
前台和中后台之间，存在一个扁平化指数的科学配比，只不过，大量的企业在设计组织时，根本不会使用数据，而完全凭借手感。
第二类红利是“阵型前压”。对应的问题是大量企业中后台人员超量，员工没有打仗，浪费了编制。我用“战斗人员占比”这个指标来观察这类红利。
这个指标衡量企业究竟把多少员工顶到了“战斗位置”，或者反过说，是让多少员工当了与打粮食没有直接关系的“后勤”？我们相信，这个指标越高，企业的组织设计越先进，人力投入转化为业绩的可能越大。注意了，这里不是说让所有人都去打市场，而是要让尽量多的人和客户发生联系，让客户的买单能影响他们的利益。
我们发现一个有意思的规律，这个指标是随着企业的存续时间，变得越来越小。什么意思呢？最开始的创业期大多数人都在前线打仗，没有打仗的也一心支持前线，大家没有理由往回缩。但随着企业越做越大，业务越来越稳定，大企业病就来了，大家开始不打仗而要享受了。
所以，整个组织设计就会往回缩，每类人员都想方设法切断自己与客户的关系，从而保障自己的稳定收益，不再以客户为中心。他们会不停强调自己所谓的专业价值，而非为客户创造的价值；而在专业价值里，也会更强调自己是在帮公司坚守规则，而有意地忽略为前台输送资源。有的老板感叹，创业期职能部门都是纯天然的没有添加剂，人、财、法从来不会给自己加戏，业务稳定了就是各种“作妖计”。
在我们的算法里，战斗人员占比有两种口径：一是窄口径，直接计量我们所谓的战斗人员占比是多少；二是宽口径，我们会把中后台人员按照他们的“打粮食的程度”，进行一定比例的打折，折算为战斗人员来计算占比。不少老板在看到自己企业的战斗人员占比之后，非常痛心疾首。
我想说的是，老板从来不是嫌编制多了，而是嫌编制没有去打仗，他们希望适度的“阵型前压”。试想，如果他们之前关注了战斗人员占比这个数据，怎么会在配编上如此随意？
第三类红利是“深度绑定核心人才”。对应的问题是核心人才的薪酬水平不足，或是薪酬结构没有与绩效联动。我用“核心人才人力资源资本化率（CCRH）”这个指标来观察这类红利。
这个指标以企业的少部分核心人才为对象，衡量了他们薪酬中真正的可变部分占比。显然，这个比例越大，他们越有战斗意愿。其实，衡量人力资源资本化率一定要把重点放在核心人才上，还是那句话，少量的核心人才产生了公司业绩的绝大部分。
如何计量核心人才呢？什么样的人算是核心人才呢？不同的企业有不同的定义，但我们给一个比较简单粗暴而有效的方法。他的薪酬除以公司平均薪酬会得到一个倍数，这个指标叫“薪酬相对指数”，一旦数据超过一个倍数的baseline，那么他就是公司的核心人才。
框定了核心人才后，我们就能简单地算出他们的可变薪酬占比。这个指标也有一个baseline，企业的数据一旦低于这个baseline，核心人才不担责，那是必然的。
基于这个指标，我们可以得出大多企业都有可能出现的两个错误倾向：
一是核心人才队伍不足。他们将薪酬平均化地分布在了员工队伍中，导致核心人才屈指可数，大家都是大锅饭心态，自然很难有人为公司负终极责任。某个近千人的快消品企业，计算了自己的薪酬相对指数，发现框出来的核心人才就三个人，其中还有一个是老板，一个是老板娘（观众笑）。
二是核心人才队伍官僚化。他们为头部人才支付了大量薪酬，让他们成为“核心”，但在他们的薪酬中却大量是固定部分。他们即使位高权重，也不会为公司负责。
05 最后的一点感悟
数据之下，类似问题无处遁形，组织红利其实就在眼前。但至今为止，还有大量的咨询机构或HR老是叫嚣，要么埋怨老板和业务部门不重视HR数据，要么埋怨企业管理基础太薄弱缺乏数据基础，要么坚持人力资源难以量化，手感有理……
这里，我就笑笑，不说话。但我仿佛看到了那些坚决反对在足球场上用技术来增加判罚精准性的人，他们真的是为了让球赛更精彩？这些人苦口婆心地在坚持把组织与人力资源专业“巫医化”，他们手中挥舞似是而非、玄而又玄的所谓模型，在老板和业务部门的雷区上反复蹦迪。
现实中，那些上世纪80年代的人力资源专业方法也依然大行其道，有人敢教，有人敢学。2023年，愿我们更多地回归常识，更少地见证历史。
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