企业激励机制的思考(续)

上回我们说到任志强将被管理者划为上中下三个层次的划分,上层用道家的“无为而治”,中层用儒家的“人性本善”,下层用法家的“人性本恶”的管理思想。本文将就激励方法进行深入的探讨。

每个人在心理上可能都不愿意做下层,或者一直做下层。但下层确实公司的基石,普通人也是国家,社会的基石,事实上有进取心,敢于搏杀,敢于冲刺的人并不多,一旦安全的要求被满足后,求稳的心态就会占据主导。当然会有一部分人智慧超群,能力出众,不干于泯为众人,会在普通人中脱颖而出,产生更高的绩效,但绩效很快就会达到天花板,再高需要团结,指挥更多的人,而由于社交,人情世故,忍耐真诚等等不能有效得掌握,于是停留在了中层,随着时间的流逝,成为稳定的中层。最后,只有一小部分德高望重的人,由于善于团结和领导更多的人做更大的事情,成为企业在市场搏杀的驱动器,这些人可能并没有奇淫巧技,可能没有超人的天赋,但能够使大家信服,使大家团结一致,这样的人最后成为了高层。

因此不难得到这样一个结论:下层靠,中层靠,上层靠。当然并不是绝对,比如中层也需要德,体,但是比重相对会低。如果能够这样认定的话,激励的方法也就不难得出。下层需要严格管理,纪律严明,但同时给予“体”上的关心,例如程序员的机器可以配置得好一些,上下班提供班车,加班提供打车报销等等,这些都有助于体力的恢复,你给中高层人员加一根内存条,给中层下班打车报销往往没有必要,他们的收入已经不在乎这些小恩小惠。中层需要目标管理,考核公正,中层是否能够稳定取决于成长的通道是否合理,完备,考核的目标是否公平公正,激励方面给予“智”的关心,例如提供企业内训外训,提供在职升造的机会等等,给予他们更多更完备更符合企业发展需要的才能。高层需要结果管理,放手放权,高层是已经具备了独立作战的能力,已经是一方诸侯,这是更多的只是结果的管理,放手放权,无为而治。对于高层的激励往往是事业,精神,道德层面的激励,当初联想在刚成立的时候总是在开会时高唱“歌唱祖国”正是通过这种崇高事业的激励来激发初创者的斗志。高层的流动往往很奇怪,他们不缺钱花,也不缺机会,但是他们可能会做出一些惊人之举,也正是他们追求的已经不是,或者不完全是效益,事业精神层面的动力占据了主导,李开复希望在墓志铭中添加教育家的想法可能正是如此。

每个初创公司内心深处都会有一个榜样,但最终企业文化往往在行进的过程中逐渐变味,屈服于各种各样的困难。

每个即将成功的公司内心深处都会有一个梦想,但这个梦想可能就倒在黎明之前,因为无法团结更多的信徒和用户。

每个成熟公司内心深处都希望基业长存,但守是守不住的,人浮于事,船大难掉头,最终在无数人才之间的内耗中迷失了方向。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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