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Global Vision丨他山之石可以攻玉，本文是GHR翻译的第34篇文章。本栏目旨在分享国外HR的优秀作品、开阔国内HR视角。选材上，我们倾向于那些跳出常规、引人深思的观点；文字上，尽可能保证原汁原味，因非专业翻译如有错讹欢迎拍砖。加入GHR翻译团队请添加微信GHRvip15。
导语：Daniel Kahneman 因为“把心理学研究和经济学研究结合在一起，特别是与在不确定状况下的决策制定有关的研究”而荣获诺贝尔经济学奖，成为行为经济学的奠基人。Kahneman在不断修正“经济人”假设的过程中，看到了传统经济理性的缺陷，其最重要的成果是关于不确定情形下人类决策的研究，他的著作《Thinking：fast and Slow》(中文《思考：快与慢》) 中的观点是本文三位作者论述行为经济学如何重塑人力资源的重要理论基石。本文作者根据行为经济学主张的 人类有限的理性、有限的意志力和有限的个人利益驱动提出了三条重塑HR的重要原则，极具启发性。
作者: James Guszcza, Josh Bersin, Jeff Schwartz
翻译：徐祎雪 赵慧捷
高能预警：本文较长，内容充实
轻阅读者请做好心理准备！
“在诺贝尔奖得主Daniel Kahneman和他的合作者以及拥护者过去40年的引领下，我们对人类心理和行为的理解已经发生了巨大变革。这一工作已经从根本上挑战并改变了几乎所有涉及人类行为的所有领域，包括行为经济学和金融、市场、健康，以及对于幸福感的研究，HR领域将会是下一个。”
“你在工作上花费的时间比生活中任何的一件事都要多。然而工作，甚至包括一些非常优秀的员工所拥有的工作，却让人如此缺乏动力，甚至失去人性，这是不正确的。”——Laszlo Bock，《重新定义团队：谷歌如何工作》
1.从管理导向到实证导向的HR
HR职能正处在一个岔路口上。人是我们机构的核心，然而许多基础管理和HR实践都是建立在人类心理学和组织设计的一些十分过时的观念上。他们通常植根于商业领袖在特定地方和时间内的成功运营经验（比如，Jack Welch 1980到1990年在GE的管理）。这些经历和例子演变成为了管理趋势，随后成为领导者们试图执行的流行观点——至少当它们出现在畅销书名单和杂志封面上的时候是这样的。
但是人们很少对类似的实践进行严格的评估，套用一个知名心理学家的说法，它们缺乏科学知识的特点：“它们往往无人反驳也无人证实，而是随着人们兴趣的减弱慢慢消失。”基于这种背景情况，我们应该进入以实证为导向的HR新时代！
首先，HR实践、政策和项目的设计应当能够反映我们对人类心理学最佳的理解。这个简单的观点蕴含着巨大的意义：在诺贝尔奖得主Daniel Kahneman和他的合作者以及拥护者过去40年的引领下，我们对人类心理和行为的理解已经发生了巨大变革。这一工作已经从根本上挑战并改变了几乎所有涉及人类行为的所有领域，包括行为经济学和金融、市场、健康，以及对于幸福感的研究，HR领域将会是下一个。
其次，正如所有商业项目一样，HR实践应当接受测试和验证。尽管认知心理学和行为经济学的主要发现已被充分验证，特定应用的实际效果却各有不同。比如，一个线上零售商获得巨大成功的实践可能会在广告公司上一败涂地。所以，研究者需要尽可能利用那些医学专家称作随机控制实验和互联网公司称作A/B测试的方法对这些新观点进行实地测试，即在一个随机选择的组内进行测试，然后将结果和控制组进行比较。这样的测试可以让HR部门了解什么有用，什么没用，并将获得（或失去）的经济价值进行量化。
以上两个原则是重建了公共政策世界的“行为政策”运动的两大支柱。自从2008年Richard Thaler 和Cass Sunstein的《助推》（Nudge）一书发表以来，政策制定者就开始意识到了公共部门的干预，从政府表格的颜色和用语的选择到就业中心和教育项目，都应该顺应而非抵抗人类的心理规律。此外，政策制定者不再简单地承袭传统、接受权威人士的提议或者坚持行业标准，而是开始采用A/B测试和数据分析的方法来帮助设计和评估项目。
HR领域也应该开展针对自身行为的观察运动，这一运动基于三个与行为经济主旨相关的前提：
学习《点球成金》（Moneyball）：人类的理性是有限的，我们已经发现一个事实即人类大脑是依赖讲故事而不是统计数据和逻辑做出日常生活中的决断。这一事实对于HR经理来说寓意深远，我们应该像Michael Lewis的作品《点球成金》里根据统计学的分析来选择投资的球员一样，就雇佣和升职的决定而言，即便是简单的可预测模型都会远远超过独立的专业判断。
助推你的同事：人类的意志力是有限的，意识到或者说理解这一点的微小差别就能够给了HR领导者们强有力的新工具组合——选择架构，不让繁文缛节消散员工的意志力，而是通过整套的方案帮助雇员在日常饮食、锻炼、慈善捐助和投资方面作出更好的决策。
发挥内在动机：个人利益对人类的驱动力是有限的，我们的传统的奖励导向政策，比如薪酬激励、目标设定、表现评级以及升职，在实际表现和合作活动当中的作用实际上比传统观念认为的要小得多。事实上，这种个人利益的驱动影响不但有限实际上还有可能是负面的，认识到这一点也可以帮助HR领导者提升经营业绩。
2.人类学初级手册（Human 101）:
行为经济学的三个主题
过去的四十年见证了人类学研究爆发式的增长，这些研究揭示了“人类”（作为自然人）行为的诸多令人惊奇之处，这些行为与假定的理性经济参与者（“社会经济个体”）的举动并不相同。这些发现 主要围绕三个主题：
理性：传统经济学认为，我们每个人都通过收集所有可用的信息，并通过类似星球大战里史波克的成本／收益的逻辑来进行分析并做出选择。在现实当中，我们许多凭直觉作出的选择是不合逻辑的，然而事实证明，即便是训练有素的专业人员，如医生、法官、承销商、招聘经理，应该在需要详细数据分析（“慢思考”）的基础之上做出的决策，实际上却是经常依靠容易出错的经验法则和直觉（“快思考”）做出来的。
意志力：我们假设的经济个体拥有完美的意志力，而且从来不让短期的干扰影响到长远的目标。显而易见，这只存于在经济学的入门教材中。HR如果能理解我们如何以及何时无法达到这种理想状态，这将帮助政策制定者和HR领导者设计“选择环境”，引领我们作出更明智的决定。
动机：经济个体仅仅依据经济学上的个人利益来行动：如果Dan在工作中多花了一小时的时间，是因为他十分渴望预期的奖励，或者害怕如果不这样做会受到惩罚。在现实中，超越经济利益的因素，比如公平、职业自豪感以及社会责任，都会极大地影响我们的决定和选择。
Richard Thaler称人类行为的这三个特点为“三个有限”：有限的理性、有限的意志力和有限的个人利益驱动力。这当中的每一个都让我们借机重新思考、设计和从根本上改变我们现有的管理策略。
这三个原则结合起来，提供了一个能够开启新一代HR策略的框架。这一框架将创造更快乐、更有动力且有更好表现的团队。而借助测试，HR专业人士能够严格地评估这些策略的效果。
第1条原则：
为什么HR需要学习《点球成金》？
《点球成金》是Michael Lewis一部著名的作品，后来被改编为电影。它已经成为了改善职业体育运动之外的许多领域（比如健康、金融服务、娱乐、消费商业、公共事务等）中由数据导向的决策制定的简称。具有讽刺意味的是，数据导向的方法对《点球成金》的核心问题——即雇佣的决策制定却影响甚微。雇佣决定仍在很大程度上以非结构化的面试作为基础：通过直觉来选择球员，这是对未来业绩非常不可靠的预测。
为什么专业人士需要“慢思考”？
为了认识到人类考虑问题时走捷径如何糟糕地把我们引入思考问题的歧途，让我们花点时间来考虑下面的案例。琳达今年24岁，单身、外向、非常聪明，哲学专业出身。作为一个学生，她非常关注不平等和社会公正的问题，并且参与了“占领华尔街”活动。
现在问自己：以下两种选项哪个更可能？
a）琳达是一名银行柜员；
b）琳达是一名积极参与“占领华尔街”活动的银行柜员。
绝大多数人都会选择（b），尽管只要一秒钟的思考就会发现这b不可能是最佳答案。因为b只是a的子集！
但是这个小测试展示了过去四十年中心理学家揭示的人类认知的一个根本特点。 就是人类的思维包括两部分精神活动：“快思考”（系统1）和“慢思考”（系统2）。快思考是自然而然并且无需费力的，重视具有叙事连贯性的故事。慢思考是经过思考并且费力的，更重视具有逻辑关联性的分析。我们大部分的精神活动都是快思考，而且绝大部分情况下这样就够了。毕竟，如果对每天作出的成千上万的选择进行逻辑分析，我们会累瘫的。
快思考可能会导致哪些问题？
1)统计数据显示系统1危害极大，还会伴随着危险的无意识偏见。我们人类天然就是讲故事的人，但却是很差的数据统计家。Kaneman称经济个体的大脑是“一个直接跳到结论的机器”，我们和它的距离还非常遥远， 通常情况下，我们甚至都不会注意到自己会不自觉的运用直觉或者偏见做判断：
过分泛化个体经验的小样本。我从X大学招来的上两个实习生棒极了——以后我们还从这里招吧。
假设我们眼前的证据包含了所有相关证据：简历看起来不错，她在面试中也表现得不错，就她吧！
过于先入为主：对于一辆小车中能放下多少个高尔夫球，那个候选人能够给出非常聪明的答案。（这是谷歌曾经的面试题目，后来证明对谷歌招聘优秀的员工并没有借鉴意义。）
假设人们被观察到的行为就是他的一贯表现，比如得到高分或在工作面试中分心，是持久性格特点的表现而非特定情况下的事实，比如说进入一所分数膨胀的学校或者正在处理家庭危机。
基于我们喜欢或者不喜欢的特定因素，对一个人形成一个完整的印象（“光环”）：让我们把比尔升为新团队的负责人吧，因为他看起来已经准备好做一个经理了，他总是准点到达办公室，并且能完成所有交给他的任务。
让感性占了上风：我们会基于是否喜欢一个人而选择性地处理信息。我们对这个刚见面的工作候选人“感觉好”吗？是的，咱们就雇佣他吧。（但是我们甚至忘记了要测试一下，看看他是否拥有做这件事的技能！天那！）
这似乎还不够糟糕，我们认知的偏见易受影响的特性与我们身体的能量水平密切相关。举个例子，一项研究调查了8名法官在超过10个月的时间内做出的1000多份保释决定，发现作为早上的第一件事情，法官会给超过60%的案子作出保释的判决。这个比率在他们第一次餐休时减少到零，在这之后再次飙升到60%，并且全天中以此循环往复，谨记这一“选择疲劳”现象非常有用。
谷歌的Laszlo Bock在《重新定义团队》一书中提到，一个心理学研究显示认知偏差经常会给工作面试造成巨大损害。研究者向参加研究的人播放了工作面试的真实视频片段：
片段来自于每一个面试，包括从被面试的人敲门进来到他坐下后的十秒钟结束，视频播放给对此完全不知情的观察者。观察者对可聘用性、胜任力、智商、紧张程度、野心、可信度、自信、紧张程度、温和度、礼貌程度、好感度和表达能力进行打分。11个变量中的9个都表明，基于握手或简单自我介绍的第一印象，就可以预测结构化招聘面试的结果了。
换句话来说，花在面试中的大量时间只不过是证实了面试者给面试官留下的第一印象。问题在于这种第一印象对于预测工作是否能取得成功毫无意义。
2)更加危险的是依靠直觉驱动下的雇佣行为的结果：无意识的偏见甚至歧视。
芝加哥大学和哈佛大学的经济学家研究了写在相同简历顶部、“听起来像白人”和“听起来像非裔美国人”的名字带来的影响。研究发现，对前一个简历求职者的回电比后者多百分之五十！这种由时间有限的招聘经理飞快地将候选人分为是和非两个类别的快思考HR，可能引起法律诉讼，更不用说被忽视了的工作候选人和不存在的员工多样性了。
快思考还会导致性别歧视。例如，知名的古典音乐指挥家曾经以“技巧稍逊一筹”、更为情绪化等为理由，把女性音乐家拒之门外。管乐团开始组织盲选面试之后，更多的女性音乐家被雇佣。快思考导致的精神盲区极大影响了客观存在的蒙蔽。
问题显而易见且普遍存在，怎么解决问题？
正如《点球成金》所揭示的，以及上溯至1950年代的心理学研究已经清楚证明的那样， 答案是利用数据、实验和可预见的模型，对有偏见的独立判断进行慢思考矫正。（小编注：GHR公开课《用数据驱动人力资源效能提升》教您如何用数据重塑HR价值，2015年4月推出至今已在全国巡回14场，阿里巴巴、华为、百度、宜家、携程、新东方、华润、浦发银行、中国中车等企业HR团队都参加了学习，并有GE、施耐德等引进内训。）
公司拥有关于其员工的成山一样大量的数据，但是我们才刚刚开始学习如何使用这些数据来改进HR实践。
运用数据能带来哪些改变以及如何搜集和运用数据？
更根本的是，传统的数据资源已经带来了许多成果。Laszlo Bock指出，工作样本的结果、对总体认知能力的测试、结构化面试的结果以及责任心等非认知能力的测试，都是判断未来工作表现的因素（程度不一）。正如一个人可能期待的那样，将这些评估技巧组合成为整个可预测的模型将超过每一个工具单独发挥的作用。
我们已经和保险公司、快速消费品公司和零售商进行了商讨，这些 公司使用分析技术来识别高能力者的特点，并将其运用到工作中。
一家连锁影院在研究了爆米花高销售团队的特点之后，从根本上改变了其雇佣方式，盈利也高速增长；
一家零售商找出了有效售卖化妆品所需的认知技能，将其雇佣方式转为关注认知能力，而非单纯的美丽和魅力也获得很好的效果；
一家体育用品经销商发现，“喜欢户外运动的人”比那些拥有优秀商业技能的人表现得更好。
针对不同的劳动力、行业和需求，公司应该试验并且不断学习，从而随着时间而不断改进其雇佣的程序。谷歌公开分享了他们的许多尝试。他们分析了自己的数据，从而大幅调整了他们的雇佣实践。比如，这家公司：
在分析显示4次以上面试的边际效用几乎为零之后，从大约12次面试缩减到仅仅4次；
在确定脑筋急转弯一类的面试问题并没有可预见性的价值之后，禁止使用这类问题，比如“在一辆校车里能放下多少个高尔夫球？”；
在意识到来自并非顶尖优秀的机构的精英候选者被忽视了之后，不再过于看重精英大学的学位。
这里的共同主题是——科学：收集、标准化并分析来自面试流程结果的数据，而不是因为支持原始本能从而跳过整个系统2。正如琳达的案例所证明的那样，这带来了更好的决策。
此外，由于机构对数据科学的使用越来越娴熟，建立可预测的模型来促进雇佣过程就变得更为可行了。HR部门的硬盘和文件柜装满了能够为此类应用提供资源的数据：雇员和候选人的工作经历、受教育背景、前雇主、职位角色头衔、绩效评级，甚至是考试和评估。比如，一家主流软件公司发现在某个特定的竞争公司有过成功职业经历的候选人，几乎都是有效能的销售员工。另外一家公司发现在第一年工作不成功的候选人身上最可预测的因素是“简历上的打字和拼写错误”。
HR部门可以利用创新的行为和生活方式数据作为对传统数据的补充。过去的行为是未来行为最佳的预测因素。例如，我们使用传统上用于市场推广和商品目录的数据，来帮助一家主流金融服务公司通过面试更好地预测哪个销售代理机构更有可能完成任务取得成功。
社会计量数据是一种和HR相关的行为学数据类型。社会计量设备是纪录非语言沟通和团队互动模式的测量设备。例如，我们已经发现社会计量数据能够预测哪个呼叫中心的对话有可能有好结果，哪些医生可能会被控告处置不当（提示：患者较少投诉和蔼的医生）以及哪些银行雇员有可能销售最多的产品和服务。
社会计量数据和邮件元数据也可以通过测量合作的模式，以及把一家机构的社交网络的图表拼凑完整，来提供有价值的理解。例如，一些研究表明，在工程师、研究、咨询行业中，拥有更大的“内部合作网络”的个体比独立工作的人表现得更好。部落智慧和快速思考也许会建议我们坐下来然后开始工作，但是基于丰富数据的慢思考则告诉我们应该多花点时间和同事们见面，在组织内部建立一个合作者的网络。
第二条原则：
选择架构是如何以微小的行动带来巨大的改变？
传统经济学的核心主题之一是一旦一个经济个体使用逻辑分析得出了最佳选择，他或她就会毫不犹豫地开始执行。但是几十年来的行为经济学研究揭示， 大量Thaler所谓的“不相关因素”影响了我们的选择，通常情况下影响还很大。
例如，如果在线支付触摸屏提供了一个25%小费的选项，我们更可能会给司机高达20%的小费（而不是更少）；当我们被告知自己的用电量比类似家庭的邻居高许多时，我们倾向于减少我们的用电量（这比经济学论点或者环保呼吁有效得多）；当我们只有5种而非25种味道可选的时候，我们更可能会购买一罐果酱。
我们相信，Thaler和Sunstein《助推》一书中的选择架构课程 完全适用于HR：由于环境影响我们的行为，“那么一切都会有影响”，我们可以有意地设计这些环境，推动人们采取与其长期目标相一致的短期行动。
考虑一下让人们在工作的地方使用楼梯的挑战。如果办公室中的楼梯设计时尚并且设置在正中间（想象一下《广告狂人》后几季的布景），或者如果电梯设计得不伦不类，并且需要一个识别卡才能用，人们会比相反的安排更倾向于使用楼梯。这会鼓励锻炼，给人们一个到处走的机会，甚至会创造一个更为开放的工作环境。（类似的研究表明，在更加明亮的工作环境中工作的人比在昏暗办公室中工作的人更开心，也更容易合作。很明显，很多人还是像向日葵那样更喜欢阳光。）
尽管一些人认为选择架构有缺点，的确是这样，但是其灵感植根于以用户为中心的设计。例如，iPad和iPhone的设计使孩子都可以不需要太多指导就能使用。为什么我们不能在设计表格、政策、项目以及所有的客观事物和选择环境时，遵循此类透明的以人类中心的精神呢？
碰巧的是最伟大的选择架构的成功故事之一就发生在HR领域内——激励员工为退休进行更多的储蓄。Thaler了解到人们倾向于以一种无所谓的态度选择“默认选项”，所以建议公司将所有的员工自动加入退休储蓄账户（如果他们不需要，必须选择退出）。传统的经济学观点预测，一个“看上去不相关的因素”只有很小的影响：一位理性的经济个体怎么可能让填一张愚蠢的表格阻碍自己获得更优裕的退休生活呢？但是影响可是十分巨大的：一份早期的研究报告称，让员工自动加入退休储蓄账户，参与度从49%蹿升到了86%。一个零成本的选择架构带来了丰厚的结果，使员工和社会都受益良多。
当一个人思考这些文字的时候，任何在工作场所中选择架构的应用，无论是实际的还是看起来非常合理的，就会跳入脑海当中：
员工参与储蓄账户的比例低的令人苦恼， Thaler和ShlomoBenartzi将上述选择架构的应用运用到了一个叫做“明天存更多”的项目当中，以此将此应用提升到了更高一层的水平。在这一项目中，并非惯性让人们变得更好，只是选择架构将惯性运用在了员工的利益当中。
类似的逻辑可以帮助雇员在健康计划和其他的福利当中做出选择。福利产业通常情况下会关注提供信息和教育，但是助推以一种明智的默认方式更为有效。哥伦比亚大学的Eric Johnson进行了一项试验，实验中人们在面对一个更简化的健康计划（称作EZPath，受收费高速路上快车道的启发）选择而非一个包括全部可供选择选项的列表的时候，做出了更好的选择。 对于人，而非经济个体来说，更少意味着更好。
对于选择架构力量的一种戏剧化的展示是器官捐赠。伊利诺伊洲机动车部门在人们更新驾照时询问“你是否希望成为一名器官捐赠人”，这让选择加入变得更简单，捐赠率从而提高到了60%，而全国范围内的数据只有38%。公司可以采取同样的策略来提升慈善捐助的比例：公司可以（比如说）要求每名雇员都要在财年的第一天做出一个捐助的选择（这个选择的一个选项会是零捐助），而非发出一封很容易就被忽略的HR邮件敦促雇员们加入。
HR可以超出传统角色创造性地展望和试验选择架构，以提升雇员的健康。在《重新塑造团队》中，Bock描述了一个试验，这个实验包括将更健康的零食放在视平线的高度以及让它们看起来更吸引人，而将甜食放在不透明的容器里。以基准线来作为测量标准，这个小小的干预导致卡路里摄入量减少了30%，因为人们倾向于去拿更可见和更容易取得的健康零食。Bock写道，这和一些研究发现助推比尝试提供信息或教育更为有效的的结果是一致的。记住，人们只有有限的理性。
将预设从“选择加入”改为“选择退出”取得的令人惊讶的效果揭示了繁文缛节对我们工作生活中的影响过大（但经常被忽视）。雇员们经常遇到需要在漏洞百出的系统中输入数据且耗时的时间、支出和表现评估系统。《金融时报》的专栏作家Lucy Kellaway最近写道，一位外国的记者同事，习惯于在世界上的一些最危险的地方工作，但是却觉得公司的费用系统太让人混乱。最终，他获得了特殊许可去使用旧的系统。 HR部门能够通过努力衡量并控制繁文缛节来创造经济价值。
我们相信，HR部门应该分配一个人来“负责”类似的选择架构应用。就像网上零售商雇佣使用A/B测试来改进网页设计的网管一样，HR或许HR部门也应该有首席助推官来更好地了解并改进这些对员工生活有极大影响的小事情。
第三条原则：
发挥内在动机：超越胡萝卜加大棒管理
“我们给这个月的销售竞赛增加了一些东西。就像你们都知道的，一等奖是一辆凯迪拉克埃尔多拉多跑车。二等奖是一套牛排刀，三等奖是你被解雇。”——David Mamet, 《拜金一族》
或许HR组织最大的机会是设计那些真正能驱动超级业绩的政策和项目。我们总是在讨论员工敬业度以及我们需要做什么来让我们的机构“令人无法抗拒”。但是我们首先真的理解什么才能驱动员工吗？
许多传统的HR和管理实践——指挥和控制管理、绩效工资、考评定去留、年终评分等等——都基于一个前提，即员工的最初动力是自身经济利益。Adam Smith曾经说过：“我们对晚餐的期待并非来自屠夫、酿酒师或者面包师的善心，而是他们对自己利益的考虑。”
行为经济学的第三条原则是，不像教科书里的经济个体，人是被一些自身经济利益之外的因素驱动的。我们也很珍视互相之间的认可、尊重，贡献的自由以及自尊意识，并不仅仅是一张面额更大的支票。（我们的研究表明，“表示感谢”是你在驱动别人表现上能做的最好的事情之一。）。此外，尽管惩罚对孩子行之有效，但是在成年人身上使用却可能带来问题。
心理学家把这种胡萝卜加大棒的策略称为外在动机。结果，类似的外在奖励并不能驱动更优的表现——内在动机才是最重要的。内在动机即为了一件工作的内在嘉奖而去完成它的渴求。
行为经济学家Dan Ariely揭示了这一观点：想象一下，你去参加一个晚餐会，并且提出付给派对主人100美金作为如此佳肴的奖励。他/她可能会感觉受到了冒犯，并且以后不会再邀请你了。“派对主人并不是被可能的金钱回馈激励的，他们的内驱力来自为朋友们做饭，并且因为他们的欣赏而感到快乐。
Ariely的例子也暗示了一种更微妙的影响：经济激励事实上会排挤能够推动卓越行为和道德表现的内在动因。一个著名的试验揭示了原因。 一个涉及了以色列一组日托所的A/B试验发现，对晚接孩子处以罚款的方式会增加这种行为，因为罚款将家长们此前认为是社会责任的行为当成了一个经济交易。而且，这种损害还将持续：就算取消了罚款，更高比例的拖延行为仍然会持续。
思考一下绩效工资项目可能带来的影响。许多研究表明，当工资将内在动力驱逐出去之后，我们最终会面对低质量的服务，（比如，只关心每通电话的时间而不是客户满意程度）较差的产品质量（比如，快速生产的产品），甚至是恶劣的健康状况。
证据并不难找：
一群杰出的行为经济学家测试了绩效工资的效果级别。这个研究是在印度进行的。研究者将被试随机分入不同的小组，这些小组提供一天工资，或者是两周工资，或者是五个月工资作为奖励。被试需要完成一系列不同的任务，这些任务分别需要动态合作、注意力集中或者创造性等内容。 研究者发现低收入和中等收入的小组几乎没有差别最高收入的组表现最差。
在一个为期三年的随机控制测试中，RAND研究者发现，为美国的中学数学老师提供$15,000的奖金对于学生的标准化考试分数并无任何影响。
沃顿商学院的Jonathan Solstad近来研究了一组心外科医生的医师报告单的效果。与预期恰恰相反，尽管这些报告单的确提升了医生的表现，并且极大地降低了死亡率，但是对顾客的需求几乎没有影响。Kolstad发现， 内在动机——职业自豪感和对做好一件事的渴望——在更大范围内超越了经济激励。
在《驱动力》一书中，Daniel Pink讨论了一个研究。该研究证明，对于某个特定设计，获得了额外支付的设计师设计的产品更缺乏创新性，并最终降低了他们进行试验的创造力和乐意程度。
伦敦经济学院对通过对50份研究的分析发现了“压倒性的证据”——经济激励减少了员工自然的动力，并且剥夺了完成工作的快乐。其中一位研究者中的点评道： “我们发现过于注重经济激励可能的确会减少内在动力，并且削弱了服从公平等工作场所的社会规则的道德理由以及其它理由。结果，激励对整体表现造成负面影响。”
HR部门在提升内在动机上能做些什么呢？
我们建议两项根本行动： 其一，将“设计思维”运用到所有的HR项目中。从内到外地思考人而非依赖传统经济学的观点、传统的“最佳案例”或者商业大师的著作；从什么驱动了优秀表现和道德行为的心理学洞见开始。 第二：测试所有内容。
让我们从心理学洞见开始。有一个正在形成的共识是，内在动力的特性是掌握一种技能的欲望，在工作的自主欲望以及为工作注入使命感的需求。心理学家Barry Schwartz在这一点上做了详尽的解释：
我们希望工作具有挑战性而且引人入胜，让我们能够锻炼我们队事情的判断力和控制力，并且提供让我们学习成长的机会。我们希望和我们尊敬的同事以及尊重我们的上司一起工作。最重要的是，我们希望工作是有意义的，这份工作为他人的生活带来改变，因此至少在一些很小的方面让我们变得高尚。
类似的原则通常在被打破的时候比被遵守的时候更受重视。但是成功的组织越来越多地在他们的实践中证明了这些：
精通：有些组织努力灌输一种学习文化。例如，谷歌举办了一个著名的技术讲座（TechTalk）系列，吸引杰出的思考者来与这里的人分享他们前沿的想法。德勤咨询公司举办年度数据科学峰会，公司的数据科学家能够彼此建立联系，并相互学习。在自我训练而非付钱给外面的培训师带来的 经济效率之外，让员工能够作为自己领域内精通者以老师的身份获得认可，是一个非常有力的激励因素。
自主：为人们提供的在工作中创意和创新的机会。3M公司的一位科学家在他的“15%时间”内发明了便利贴。谷歌的Gmail和AdSense功能都归功于公司类似的“20%时间”的项目，在项目中雇员们每周有一天的时间可以用来做其他的项目。ZeynepTon在《好工作的策略》一书中辩称，给雇员更多培训、自由和灵活性的公司的员工比工资更高的同辈有更好的表现。以极佳的客户服务闻名的Zappos，并不会监控客服代表的通话时间，或者给他们分配阅读脚范本。 公司仅仅是指导这些代表好好服务顾客。
目的：Netflix极具影响力的124页的文化幻灯片开篇就清楚地声称，他们公司的价值并不是写在纸上的文字，而是同事们珍视的行为和技能。在《重新定义团队》一书中，Bock点评了谷歌简明扼要的愿景：“组织全世界的信息,使人人皆可访问并从中受益”，这就是帮助个人找到工作价值。并且，这种为工作找到内在价值的需求并不仅仅限于专业工作。例如，在上面引用的论文当中，Barry Schwartz讨论了一个研究，一个一家教学医院工作的护工，并不为额外的工资，自发地去安抚病人和家属，帮助专业员工关怀病人。这些护工说，这份“额外的”没有报酬的工作是他们的工作当中最能激励他们的部分。
这些案例帮助激发优秀的HR“设计思维”。不过公司结构各不相同，你需要通过试验来确认执行。哈佛商学院教授TeresaAmabile指出， 找到内在动力和外部奖励的正确组合可能并非易事。
比如，谷歌试验过一个类似“创始人奖”的初创奖励项目，但最终放弃了。该奖项对具有出色表现员工进行经济奖励（可能高达7位数）。公司发现，这一项目无意中把钱作为了比其他价值更高的东西来庆祝，几乎没有取悦任何人。在重要事务部门工作人知道他们胜出的机会渺茫，极有可能得奖的人又因为对失败的厌恶而极为痛苦，甚至许多获胜者会因为低于预期的奖励而感到失望。经过这一教训，谷歌放弃提供金钱奖励，转而开始提供体验性的奖励，比如礼品和外出用餐的机会。
绩效管理应该是一个关注的大领域：研究表明，单纯地给人打分会影响他们的自尊心，并且在同伴之中造成敌意和竞争。Amabile发现，经理对下属的评估（传统的绩效考核和评级与业绩定去留的特点）会驱逐创造力，因为人们在提出不同寻常的想法时担心会收到苛刻的评价。然而，缺乏反馈也会带来一些问题——这让人们感到不确定和紧张。 正确的平衡是对工作相关的内容给予经常性、消息性和建设性的反馈。
思考一下如今商业面临的最大问题：公司丑闻以及几乎每一个行业不断增长的对调节的需求。德勤澳大利亚分公司的研究表示，威胁实施更严厉的惩罚实际上带来的遵从度远低于建立一种“遵从文化“。其他研究表明，“有不良行为的员工”（指哪那些会偷窃或者欺骗的人）是会传染的，并且会在他周围的人当中形成一种不良行为模式。 与其去惩罚或者威胁人们去遵从，我们需要建立一种“做对的事”的文化——驱动内在动力来“做得好”，并且成为他人的行为榜样。
选择权在于我们：
通过行为经济学做更好的HR
HR专业人士——设计我们工作所依循的人员和管理流程的建筑师和设计师——在他们所处的机构中扮演着非常重要的作用。通过运用这些已经被证实了的行为经济学原则重新思考项目，HR能够让他们变得更简单、更有效、更科学、经济更高效，以及更为“人性化”。
文化，敬业度和人员的保留度是商业和HR领导们脑海中最重要的问题。行为经济学家提供了一组崭新的强有力的规则，帮助我们改进聘用和激励合适的员工、激励团队和驱动优秀表现的棘手且复杂的程序。HR或许达到目标需要比助推更多的力量，但是这样的目标值得我们为之奋斗。
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