书名：为什么数据会说谎：被忽视的衡量指标

　　作者：彼得·施莱弗斯

　　出版社：中信出版集团

　　适读人群：各级管理者、对经营管理感兴趣的读者

　　《为什么数据会说谎：被忽视的衡量指标》深入探讨了衡量指标与测量之间的微妙差异，以及这些差异如何影响我们的决策过程。作者指出，测量是对任何可以量化事物的测定过程，而衡量指标则是对这些测量赋予价值判断，使其具有目标导向。衡量指标不仅帮助我们确定事物的状态是改善还是恶化，更是现代管理和决策过程中不可或缺的一部分。然而，随着信息技术的进步和数据的爆炸性增长，我们对衡量指标的依赖也日益加深，这导致了一系列问题。

　　作者认为，衡量指标的使用可以归结为三个主要原因：获取真相、简化复杂系统和解决信任问题。此外，衡量指标还能提供客观性，帮助我们确立一致性标准，避免主观判断带来的偏见。尽管衡量指标在很多情况下提高了效率和透明度，但它们同样可能被误用、误解或曲解，进而导致事与愿违的结果。例如，过分依赖衡量指标可能会使我们忽视真正重要的事务，甚至可能引导我们进入误区，从而影响我们的判断和行为。

　　书中通过多个章节详细探讨了衡量指标如何在各个领域中被滥用或误解。例如，教育体系中过度依赖标准化考试分数作为衡量学生能力的唯一标准，可能导致教学质量的下降，鼓励死记硬背而非培养学生的理解能力和批判性思维。在商业环境中，对短期财务指标的过度关注可能牺牲长期的战略利益。而在医疗保健领域，错误地将医生的绩效仅仅基于看诊数量，而非患者的实际健康改善情况，可能会导致医疗服务的质量降低。作者还讨论了衡量指标在其他领域的应用及其潜在的危害，如环境保护、科学研究、公共政策制定等。书中提到，衡量指标的错误使用不仅限于某一行业或领域，而是普遍存在的问题。无论是企业、政府还是非营利组织，都需要警惕衡量指标的潜在陷阱，确保所使用的衡量标准能够真正反映组织的核心目标。

　　通过对这些问题的剖析，本书作者提醒读者，虽然衡量指标是现代管理和决策中不可或缺的工具，但它们也可能成为误导我们的因素。因此，我们需要更加审慎地选择和使用衡量指标，确保它们不仅能够准确地反映实际情况，还能引导我们朝着正确的方向前进。同时，书中也鼓励人们超越数字，关注那些无法轻易量化的价值和目标，以实现更加全面的发展和进步。

　　逻辑模型将项目分为投入、活动、产出和结果四大部分。其中，结果虽最难定义和测量，却是项目的核心要点。以高速公路巡警队长的任务为例，只关注投入和产出而忽视结果（道路安全）是毫无意义的。投入的误解有两种方式，一是投入膨胀谬误，如慈善机构宣传筹款额、政府强调基础设施投入却不评估效果，容易导致低效率；二是投入减少谬误，企业或政府削减投入不考虑对结果的影响，可能降低效率。

　　总之，理解投入、产出和结果的关系不能片面，不能急于将结果作为万能目标。投入和产出衡量指标有其作用，但不能与结果衡量指标混淆或作为默认评估方法，应警惕其被滥用的情况。使用衡量指标进行褒贬时，过度强调可能导致数据被操纵，致使人们偏离真正重要的事务。使用衡量指标时，需明确衡量对象，考虑投入、产出或结果；确认时间倾向，是短期还是长期；理解测量公式以确保准确性；认识到所测量内容与系统的关系，防止过度简化破坏其他关键方面；以不同方式测量不同品质事物以避免片面性；避免专注于易测量之事而陷入数字游戏；记住不易测量之物未必无价值；避免为测量而测量；关注行为而非单纯绩效；学会批判地看待衡量指标。　　□李秋霖