别为大公司卖命
2010-09-22阮一峰
■文/本刊特约编译 阮一峰
■http://www.ruanyifeng.com/blog/2010/08/not_working_hard_for_a_big_company.html
别为大公司卖命
■文/本刊特约编译 阮一峰
■http://www.ruanyifeng.com/blog/2010/08/not_working_hard_for_a_big_company.html
一个非常能干而且在乎回报的人，
在由同类人组成的小团队中，通常会有更出色的表现。
大公司最大的困扰，就是无法准确测量每个员工的贡献。它会把所有人的贡献平均化。
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。你不能明显地无能或懒惰，不过谁也没觉得你会把全部精力投入工作。
你不能对老板说，我打算十倍努力地工作，请你把我的薪水也增加十倍吧！因为公司已经假定你在全力工作了，而且更重要的是，实际上，公司无法测量你的贡献。
假设有一家公司制造某种消费品，工程师为它做出各种功能，设计师为它设计一个漂亮的外壳，营销人员让顾客相信这是值得拥有的商品。请问如何评价每个人对这个商品销售额的贡献？根本没办法把所有人的贡献一一分解清楚。
你想更努力地工作，但你的工作与其他许多人的混杂在一起，这就产生了问题。在大公司中，个人的表现无法单独测量，其他人会拖累你。
销售员是一个例外。他们产生的收入很容易测量，他们的薪水往往是销售额的一个百分比。如果一个销售员想更努力地工作，他马上就可以这样做，并且自动按比例得到更多的报酬。
高级管理职位的贡献也是可以测量的。高管对整家公司的表现负责，他们就像销售员一样，不得不用数字证明自己。一个表现糟糕的CEO，是不能推托说自己已尽了全力的。公司表现不好，就是他表现不好。
不幸的是，公司不可能让每个人都像销售员那样拿提成。销售员是单独工作的，大多数雇员则是集体工作。
概而言之，口语产出数据不能单方面地说明冠词的习得情况，书面测试是不可或缺的；研究结果不可单凭成绩判定，个体差异性分析不容忽视。语料库法虽然方便，但语料库是前人经过特定的方法在特定的测试中得出的数据，研究者对于语料库的控制十分有限，因此所需数据的收集也是有限的。再者，由于语料库法缺乏互动性，即利用语料库得出的结论是基于数据的机械的结论，研究者对受试当时的心理情况等无从得知，所以得出的结论有待进一步验证。
但就算无法测量每个员工的贡献，却有办法得到近似值，那就是测量小团队的贡献。
整家公司产生的收入是可测量的，如果公司只有一个员工，就可以准确知道其贡献。所以，公司越小，就越能准确估计每个人的贡献。
一家创业公司可能只有10个员工，那么影响收入的人员因子最多也只有10。这意味着，你最好找出色的人合作，因为他们的工作和你的一起平均计算。
小团队的优势，不在于它本身的小，而在于你可以选择成员。我们不需要小村庄的那种“小”，而需要全明星第一阵容的那种“小”。
大公司就像巨型的古罗马战舰，一千个划船手共同划桨，推动它前进。两个因素使得它快不起来：其一，每个划船手都看不到自己更努力划桨有何不同；其二，一千人的团队使得任何个人的努力都被大大地平均化了。
如果你从一千人中随便挑出10个，放在一条小船上，他们很可能划得更快。身强力壮的划船手看到他个人对船的前进速度有显著影响，就会受到激励；如果有人偷懒，其他人也很容易发现，并会对他提出抱怨。
如果你从大船上挑选出10个最优秀的划船手，把他们组成一个团队，这时，10人小船的优势才会真正显示出来。小团队带来的各种额外激励，会在他们身上发挥得淋漓尽致。
这就是创业公司的真正意义。
理想情况下，你可以与其他愿意拼命工作的人组成一个团队，共同谋取更高的回报（相比为大公司工作的情况）。创业公司不仅仅是10个人的团队，而且是10个同类人的团队。
乔布斯曾说，创业的成败取决于最早加入公司的那10个人。我基本同意这个观点，虽然我觉得，真正决定成败的，其实只是前5人。
小团队的优势，不在于它本身的小，而在于你可以选择成员。我们不需要小村庄的那种“小”，而需要全明星第一阵容的那种“小”。
团队越大，每个人的贡献就越接近于整体的平均值。所以，在不考虑其他因素的情况下，一个非常能干的人待在大公司里，可能对他本人是一件很糟的事情，因为他的表现被其他不能干的人拖累了。当然，许多因素都会产生影响，比如这个人可能不太在乎回报，或者他更喜欢大公司的稳定。
但是，一个非常能干而且在乎回报的人，通常在同类人组成的小团队中，会有更出色的表现，自己也会感到更满意。
（本文作者P a u l G r a h a m系美国知名天使投资人）
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