別為大公司賣命

■文/本刊特約編譯 阮一峰

■http://www.ruanyifeng.com/blog/2010/08/not_working_hard_for_a_big_company.html

別為大公司賣命

■文/本刊特約編譯 阮一峰

■http://www.ruanyifeng.com/blog/2010/08/not_working_hard_for_a_big_company.html

一個非常能干而且在乎回報的人，

在由同類人組成的小團隊中，通常會有更出色的表現。

大公司最大的困擾，就是無法準確測量每個員工的貢獻。它會把所有人的貢獻平均化。

在大公司，你只要一般性地努力工作，就能得到意料中的薪水。你不能明顯地無能或懶惰，不過誰也沒覺得你會把全部精力投入工作。

你不能對老板說，我打算十倍努力地工作，請你把我的薪水也增加十倍吧！因為公司已經假定你在全力工作了，而且更重要的是，實際上，公司無法測量你的貢獻。

假設有一家公司制造某種消費品，工程師為它做出各種功能，設計師為它設計一個漂亮的外殼，營銷人員讓顧客相信這是值得擁有的商品。請問如何評價每個人對這個商品銷售額的貢獻？根本沒辦法把所有人的貢獻一一分解清楚。

你想更努力地工作，但你的工作與其他許多人的混雜在一起，這就產生了問題。在大公司中，個人的表現無法單獨測量，其他人會拖累你。

銷售員是一個例外。他們產生的收入很容易測量，他們的薪水往往是銷售額的一個百分比。如果一個銷售員想更努力地工作，他馬上就可以這樣做，并且自動按比例得到更多的報酬。

高級管理職位的貢獻也是可以測量的。高管對整家公司的表現負責，他們就像銷售員一樣，不得不用數字證明自己。一個表現糟糕的CEO，是不能推托說自己已盡了全力的。公司表現不好，就是他表現不好。

不幸的是，公司不可能讓每個人都像銷售員那樣拿提成。銷售員是單獨工作的，大多數雇員則是集體工作。

概而言之，口語產出數據不能單方面地說明冠詞的習得情況，書面測試是不可或缺的；研究結果不可單憑成績判定，個體差異性分析不容忽視。語料庫法雖然方便，但語料庫是前人經過特定的方法在特定的測試中得出的數據，研究者對于語料庫的控制十分有限，因此所需數據的收集也是有限的。再者，由于語料庫法缺乏互動性，即利用語料庫得出的結論是基于數據的機械的結論，研究者對受試當時的心理情況等無從得知，所以得出的結論有待進一步驗證。

但就算無法測量每個員工的貢獻，卻有辦法得到近似值，那就是測量小團隊的貢獻。

整家公司產生的收入是可測量的，如果公司只有一個員工，就可以準確知道其貢獻。所以，公司越小，就越能準確估計每個人的貢獻。

一家創業公司可能只有10個員工，那么影響收入的人員因子最多也只有10。這意味著，你最好找出色的人合作，因為他們的工作和你的一起平均計算。

小團隊的優勢，不在于它本身的小，而在于你可以選擇成員。我們不需要小村莊的那種“小”，而需要全明星第一陣容的那種“小”。

大公司就像巨型的古羅馬戰艦，一千個劃船手共同劃槳，推動它前進。兩個因素使得它快不起來：其一，每個劃船手都看不到自己更努力劃槳有何不同；其二，一千人的團隊使得任何個人的努力都被大大地平均化了。

如果你從一千人中隨便挑出10個，放在一條小船上，他們很可能劃得更快。身強力壯的劃船手看到他個人對船的前進速度有顯著影響，就會受到激勵；如果有人偷懶，其他人也很容易發現，并會對他提出抱怨。

如果你從大船上挑選出10個最優秀的劃船手，把他們組成一個團隊，這時，10人小船的優勢才會真正顯示出來。小團隊帶來的各種額外激勵，會在他們身上發揮得淋漓盡致。

這就是創業公司的真正意義。

理想情況下，你可以與其他愿意拼命工作的人組成一個團隊，共同謀取更高的回報（相比為大公司工作的情況）。創業公司不僅僅是10個人的團隊，而且是10個同類人的團隊。

喬布斯曾說，創業的成敗取決于最早加入公司的那10個人。我基本同意這個觀點，雖然我覺得，真正決定成敗的，其實只是前5人。

小團隊的優勢，不在于它本身的小，而在于你可以選擇成員。我們不需要小村莊的那種“小”，而需要全明星第一陣容的那種“小”。

團隊越大，每個人的貢獻就越接近于整體的平均值。所以，在不考慮其他因素的情況下，一個非常能干的人待在大公司里，可能對他本人是一件很糟的事情，因為他的表現被其他不能干的人拖累了。當然，許多因素都會產生影響，比如這個人可能不太在乎回報，或者他更喜歡大公司的穩定。

但是，一個非常能干而且在乎回報的人，通常在同類人組成的小團隊中，會有更出色的表現，自己也會感到更滿意。

（本文作者P a u l G r a h a m系美國知名天使投資人）

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