人件“生产力调查”与“个体生产力成本调查”

人件“生产力调查”与“个体生产力成本调查”

我是个阅读效率不高的人,没成为金庸迷是因为只看了3部作品,且每部都要看2个星期,且要废寝忘食的。加上现在工作忙,信息爆炸,太多的书都诱惑着我们,《人件》是在热了很久后,我才买了一本,到现在都未看完,只看到第8章。也许是我的阅读习惯太不好,这不,才看了不到3分之1,就想写点什么了。

“生产力调查”是《人件》第8章做的一个比较权威的调查,整个调查过程非常缜密,至少有很多点值得信任,多年积累的数据,公司家数众多,种类齐全,任何一个地方都体现科学的精神(我有延伸了)。

该调查的结果是:高生产力的开发人员的开发效率是低生产力的开发人员的数倍,同样,他们的工作环境也有显著差别,前者要优于后者许多;还有就是相同的开发效率人员都是在同一家公司。作者给出了2个结论:因为工作环境好,开发效率就高;或开发效率高的人会选择工作环境好的公司,要不就是工作环境差的公司留不住工作效率高的工作人员。

我引用这个“调查”和他的结论是想引出我的思考:个体生产力与他们的报酬是否一致?

相信作者是希望说明,关注人本对提高公司竞争力有价值,并适合目前的基于“竞争”的社会割据。但作者没有说2个结论那个才是他认为的正确的,我猜想是作者知道,调查的结果对阅读者的意义是不一样的。但如果作者再做一个调查将个体生产力和他们的报酬以及公司投入人本的成本在分析一下,公司CEO们会更加愿意采用这些数据,因为股东们可以很好的判断,关注人本的资本投入与获得的更高的生产力是否匹配。(如果此引深歪曲了作者的意图,希望作者不要介意)

起初在阅读《人件》的时候,是因为在构思“雕塑”的文章,希望获得些营养。因为,未能坚持,且“雕塑”的视角不同,所以,才自己写了那些冗长的文字。“雕塑”最初是关于“协作”的思考,希望能通过实践解决长期以来全社会资源浪费,无法凝聚的问题。(朋友们已经多次提醒我,这是个“理想”)因为我无法评价《人件》的作者的出发点,但我在翻阅书店货架上的书目,更多的,热门的是教您如何获得竞争优势,在成本和价值间做平衡的讨论更是主题。

3个现象:1是个体生产力高的劳动者获得了较少的报酬,至少不相匹配。2是个体生产力低的劳动者没有发挥生产力的机会。3是生产力无法凝聚,无法撼动较大的市场。

理想:所有的生产力能够凝聚在一起,无论是大是小只做简单的加法,损耗是允许的,但一定是增加的。这样就可以撼动更大的市场,取得更大的成就,也就是生产力的最大节约,更是尊重。

朋友们介绍,已经有相当学者认识到类似的问题,也在积极尝试,也许在酝酿更大的生产力变革。我现在在实践着,希望将“理想”的商业价值挖掘到足够,仅仅是未来理想实现的价值是不够的,挖掘出实现“理想”的过程中的价值,更加有助于人们的投入。

### 评估GitHub Copilot对个工作效率和产出影响的方法指标 #### 方法论框架 为了全面评价GitHub Copilot对于开发者个体生产力的作用效果,可以构建一个多维度分析体系。该体系应涵盖定性和定量两个方面,通过对比实验前后的数据变化来衡量Copilot带来的增益。 #### 定量测量方法 1. **编码速度提升率** 使用时间戳记录工具跟踪开发员完成特定编程任务所需的时间,在启用和禁用GitHub Copilot的情况下分别统计平均耗时差异[^1]。 2. **代码质量改进程度** 借助静态代码分析器检测自动生成代码的质量特征,比如语法错误数量、潜在漏洞数目以及遵循最佳实践的情况等。这有助于判断Copilot是否提高了最终产品的稳健性。 3. **调试效率提高幅度** 统计引入新功能或修复缺陷过程中遇到的问题次数及其解决周期长短;观察是否有显著减少的趋势表明辅助编写降低了复杂度并加快了迭代进度。 4. **学习曲线缩短比例** 对于新手程序员而言,考察其掌握新技术栈所花费的学习成本——包括阅读文档时间和实际操作练习频率的变化情况,以此推断智能化提示能否加速入门过程。 #### 定性调查手段 除了上述可量化参数外,还应当重视主观感受层面的信息收集: - 开展问卷调研活动,邀请参者分享使用体验心得; - 进行深入访谈交流,挖掘背后的故事案例; - 收集社区反馈意见,关注普遍存在的共性话题讨论热度走向。 这些软性资料能够补充硬核统计数据之外的文视角洞察力,使整体结论更加丰满立体。 ```python import time from datetime import timedelta def measure_coding_speed_with_and_without_copilot(task_function, copilot_enabled=True): start_time = time.time() if copilot_enabled: task_function(use_copilot=True) else: task_function(use_copilot=False) end_time = time.time() elapsed_time = end_time - start_time return str(timedelta(seconds=elapsed_time)) ```
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