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第十章 谷歌的薪酬分配原则（第2页）

●以成就为荣，不以报酬为荣。

●创造易于传播爱的环境。

●对一些失败同样也要奖励。

忠告：本章我会抛出很多大数据。为了更好地凸显结果，有些数据我做了四舍五入，避免过分纠结于细节，有些则显示了谷歌为谷歌人提供的机会。我们的创始人一直都很慷慨，他们坚持与员工分享公司所创造的价值。因此，在谷歌真的有机会赚取巨额的金钱或得到巨额的奖励。

与我们规模相当的科技公司大多数都不再向所有员工做实在的配股；相反，他们给高管更高的奖励，因此留给普通员工的股份近乎为零。在我们行业之外，我知道一家公司会向高级高管（最高层的0.3%）配股，股票额相当于数十万甚至数百万美元；向初级高管（再往下的1%）的配股相当于数万美元，而余下98.7%的员工什么都得不到。他们没有奖励最优秀的员工，只是简单地给高层分配更多的收益。我记得有一位高管私下告诉我，如果养老金每年达不到50万美元，他就拒绝退休（说句公道话，他在自己的工作上也非常出色）。

在谷歌，每个人都有资格得到股权奖励，不管在哪个国家、哪个级别的员工都可以。依据你的工作和当地的市场情况，你有资格获得的股权奖励会有不同，但是决定你所得股权多少的最重要因素在于你的表现。我们不需要把所有人都纳入其中，但是我们却这么做了。这样做是好的经营之道，也是正确的做法。

我意识到谷歌有其优势地位。我还记得自己最开始工作的时候时薪3.35美元，后来找到一份时薪4.25美元的工作，顿时感觉摆脱了束缚。当我得到一份年薪34000美元的工作之后，我感觉自己再也不用担心钱的问题了。我拿到这样的第一份薪水之后出去吃饭，第一次感觉钱包鼓鼓，有钱买开胃菜和饮品来配饭——真奢侈！

与此同时，在低利润率行业中的公司也发现给员工丰厚的薪酬是很聪明的生意经，即使他们不需要这么做。好市多（Costco）和沃尔玛山姆会员店都属于大型廉价卖场。科罗拉多丹佛大学的韦恩·卡西欧对比了二者在2006年的数据（见表10-1）。

表10-1山姆会员店与好市多

*沃尔玛并没有透露山姆会员店的工资水平，但卡西欧称此为可能的工资范围。

除了更高的工资之外，好市多还为当时已有健康保险的82%的员工承担了92%的保险费。此外，91%的员工参加了好市多退休计划，公司要为每一位员工支付1330美元。尽管薪酬结构成本更高，店内顾客多来自富裕家庭，大件商品也更多，但是好市多的每位时薪员工创造的平均营业收入为21805美元，山姆会员店则为11615美元：薪酬高55%，但创造的营业收入则高88%。卡西欧解释称，“由于公司丰厚的工资和福利，好市多在所有零售企业中有最高的员工忠诚度和生产效率……和最低的减缩率（员工偷窃）……好市多稳定且高效的员工队伍远不止抵销了更高的成本”。

我现在将要分享一些非常敏感的细节，介绍谷歌是如何解决这种非常隐秘的问题。此举并非炫耀谷歌的成功，而是因为我们在探索如何奖励员工的道路上犯了许多错误。一路上，我们研究了薪酬、公平、公正和开心度。我们初窥堂奥，了解了如何在庆祝成功的同时不滋生嫉妒。我们吸取了其他公司的经验，证明了人们认为能够带来喜悦的事情或许不能如愿。我希望我们的经验能够被其他公司借鉴，可以在任何工作环境中适用，就如他们在好市多所做的一样，创造更自由的空间，带来更多的欢乐和满足感。

不公平薪酬

多数公司都在误导之下探索“公平”，建立起的薪酬体系迫使表现最优和潜力最大的员工辞职。首先，也是最重要的一条准则要求你们摒弃现行的做法——最初或许会有些不自在。

所谓的薪酬最佳实践法是以收集每一项工作的市场数据为起点，而后设定控制界限，确定员工的个人薪酬可以偏离市场薪酬和其他员工薪酬的范围。通常，公司会允许薪水与市场水平上下浮动20%，最优秀的员工或许能拿到高于市场水平30%的薪水，平均水平的员工或许每年能加薪2%~3%，特别优秀的员工能够加薪5%~10%，具体幅度根据公司的不同有所差异。这样做带来了不良的后果：假如你是非常优秀的员工，将会得到几次大幅加薪，之后加薪的速度会越来越慢，直到最后你接近容许的薪酬范围上限，加薪也会随之停止。

我们想象一下，假设你是一名顶尖的销售人员、出色的会计师或非凡的工程师，工作表现极好，为公司做出了很大的贡献。第一年你或许能拿到10%的加薪，但是第二年只有7%，之后或许是5%，很快你的加薪速度就变得与普通员工一样或成为“红圈员工”（人力资源部门的人是这么叫的），薪水再也不会增长了！大多数地方，类似的限制在奖金和股权奖励分配中也存在。适时的升职可以为你争取到一点儿时间，但是很快你又会达到下一个工作级别的薪酬界限。

这个体系中有些缺陷。多数公司采用这种薪酬支付方式以控制成本，因为他们认为某一工作的绩效表现范围是很狭窄的。但是他们错了。罗伯特·弗兰克和菲利普·库克在他们1995年所写的《赢家通吃的社会》（TheWinner-Take-AllSociety）一书中预测，越来越多的工作会出现薪酬不平等加剧的情况，因为最优秀的人才越来越容易发现，流动性越来越大，因此从他们为雇主创造的价值中争取更多的机会也更大。这恰恰是纽约扬基队的认识：最优秀的队员除了需要高报酬之外，也能持续创造优异的成果。

问题在于一个人的贡献很有可能比他所得的薪酬提升更快。比如，一家顶尖的咨询公司或许每年为一位刚毕业的MBA员工支付10万美元，这名MBA员工对客户的收费为每天2000美元（每年50万美元），大约是她薪水的5倍。第二年，这位MBA员工或许能赚到12万~15万美元，每天收费4000美元（每年100万美元），大约是她薪水的8倍。且不论这位咨询师能否为雇主或客户创造100万美元的价值，她从自己创造的价值中获得的收益比例每年都在下降。这是一个极端的例子，但是这种形态在大多数专业服务公司中都存在。事实上，斯坦福大学的经济学家爱德华·拉齐尔曾称，员工在职业生涯初期的平均薪酬收入相比其贡献较低，在职业生涯后期则拿到太多。内部薪酬体系没有做出足够迅速的调整，也没有足够的灵活性，为最优秀的员工安排与其价值相当的薪酬。

作为一名优秀的员工，理智的做法是辞职。

在一家《财富》100强的大型工业企业中，“首席”层次的工作大约5~10年轮换一次。如果你是一名非常优秀的三四十岁的员工，每隔10年左右你就有一次机会得到公司最顶层的几个工作岗位的机会。与此同时，你的薪水也会与职位相匹配，最开始会得到几次大幅提升，之后又会囿于人力资源准则，在下一次升职之前再也得不到加薪。对于那些快速学习成长和表现顶尖的人来说，确保薪水与所创造的价值相适应有一种方法，就是离开这种垄断的内部市场，进入自由市场，即寻找一份新工作，以自身的真正价值为基础，协商薪酬，然后离开现在的公司。这也是你在人才市场上看到的真实情况。

为什么公司不设计一种体系，避免最优秀和潜力最大的员工辞职呢？因为他们对公平有一种错误认识，没有勇气坦诚面对自己的员工。公平的薪酬并不是说所有在同级别岗位上的人都要拿同样的薪水或是上下差不到20%。

薪酬与贡献相匹配才能算得上公平。因此，个人薪酬应该有巨大的差异。还记得我们在第三章介绍过艾伦·尤斯塔斯所说的“拔尖工程师的价值相当于普通工程师的300倍”吧。比尔·盖茨的观点更加激进，据称他这样说过：“一名了不起的车工工资应该是普通车工的几倍，但是一位了不起的软件编码程序员的工资应该是普通程序员的1万倍。”软件工程师所创造的价值范围或许比其他类型的工作要广，但是，虽然了不起的会计的价值或许不如普通会计的上百倍，但至少也能抵得上三四倍！

但是，请不要一字一句地全听我的话。1979年，美国人事管理局的弗兰克·施密特发表了具有开创性的论文《有效的招聘选择流程对劳动生产力的影响》。施密特与我在本书第三章和第四章所持的观点一致，他认为大多数招聘流程并不能选择出真正优秀的人才。他推断，如果能够证明招聘更优秀的员工可以带来实际的财务回报，那么各家组织就会在改进招聘工作上投入更多精力。

施密特研究了为联邦政府工作的中等水平电脑程序员。他询问了那些所谓的出众的程序员相比一般的程序员能够创造出多少额外的价值，出众和一般分别指优于85%的员工和优于50%的员工的程序员。出众的程序员每年比普通程序员要多创造1.1万美元，这些美元可是1979年的美元。

然后他尝试预测了如果招聘时能更好地选到出众程序员将多创造多少价值。他预测的中位数大约为每年300万美元。如果全美范围内选择程序员的时候都能更好地筛选，那么预测创造价值提升的中位数为4700万美元。

他仅在一点上犯了错误：顶尖员工创造的价值远比他想象的要高。艾伦·尤斯塔斯和比尔·盖茨比施密特更了解现实。

施密特假定员工绩效表现符合正态分布，但其实不然。

我们在第八章提到的欧内斯特·奥博伊尔教授和赫尔曼·阿吉斯教授在《人事心理学》——发表报告称，人员的绩效表现其实服从幂律分布——回看第八章头几页，温故知新。正态分布与幂律分布最大的区别在于，某些现象中，正态分布严重低估了极端事件发生的概率。比如，在2008年经济危机之前，银行所采用的金融模型大多数都认为股市收益符合正态分布。欧内斯特·奥博伊尔和赫尔曼·阿吉斯解释称：“利用正态分布曲线预测股市表现，单日10%的金融市场跌幅应该500年一遇……但实际上，每5年就会发生一次。”纳西姆·尼古拉斯·塔勒布在他的《黑天鹅》一书中也阐释了这一点，他解释称，极端事件发生的概率远高于大多数银行模型的假设。因此，经济波动和衰退出现的频率远比正态分布预测的频率要高，但是与采用幂律分布或类似分布的预测频率相差不多。

个人的表现也同样符合幂律分布。在很多领域很容易指出哪些人的表现远远超过他们的同事，超出的体量超乎人类想象。比如，通用电气的杰克·韦尔奇；苹果和皮克斯公司的首席执行官史蒂夫·乔布斯；华特·迪士尼赢得过26座奥斯卡奖杯，是有史以来个人获奖最多的人；比利时小说家乔治·西默农写了570本书和故事（其中很多主人公都是他的朱尔斯·梅格雷侦探），销售量达5亿~7亿册；英国的芭芭拉·卡德兰出版了700多个浪漫故事，卖出5亿~10亿册。（显然我写书的体裁选错了）；至2014年初，布鲁斯·斯普林斯汀获得49次格莱美提名，碧昂斯46次，U2（英国著名乐队）和桃莉·芭顿各45次，但在指挥家乔治·索尔蒂（74次）和制作人昆西·琼斯（79次）面前却黯然失色；波士顿凯尔特人队的比尔·拉塞尔13个赛季获得11座NBA总冠军奖杯；杰克·尼克劳斯获得18座高尔夫球四大赛奖杯；比利·琼·金获得39座网球大满贯冠军奖杯。

奥博伊尔和阿吉斯做了5次调研，受调查人覆盖633263名研究员、演艺人员、政治人物和运动员。表10-2显示的是利用正态分布分析出的各个群体中优于99.7%表现的人数，以及现实中此类人的真实数量。

表10-2正态分布在预测某些方面表现时的失效

*奥斯卡、布克奖提名、普利策奖提名、《滚石》排行前500的歌曲及其他36种奖项都符合类似的形态分布。

+美国政府和加拿大省议会，丹麦、爱沙尼亚、芬兰、爱尔兰、荷兰、英国和新西兰的议会也都符合类似的形态分布。

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