激励:索取比给予更有效

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美国第二十六任总统西奥多·罗斯福曾说过：“这世上，凡事若不是带着努力、辛苦、艰难，就不值得拥有，也不值得去做。”他应该懂得一些如何实现既定目标的奥妙。然而，激励方式不应该是一成不变的，而应当随心理因素及环境因素的变化而变化。因此，了解如何加强工作激励成为研究人员和管理者们的一项重要任务。

凯洛格商学院市场营销助理教授凯莉·戈德史密斯（Kelly Goldsmith）说：“纵观人类历史，我们面临众多目标并无时无刻不想着如何实现这些目标，因此激励涉及很多内容。但是实现这些目标很困难，于是我们往往退一步想，怎样做才更有可能实现那些目标？”

戈德史密斯解释说，给人们提供有效的激励措施才能找到较好的刺激点。她和同事将激励分成两类：正向激励和反向激励。例如，经理承诺员工如果他/她们努力工作就能得到年终奖（正向激励），如果不努力工作就会扣除年终奖（反向激励）。那么，哪一种方式更能激励员工努力工作呢？戈德史密斯认为，答案恰恰跟大多数公司现行的方式相反。

激励员工去做不可能完成的事

相关研究表明，在相同的获利与损失之下，人们对损失带来的失望要比同额度的获利带来的要强烈。例如，丢失二十块钱的苦恼比从地上捡到二十块钱的快乐更强烈。于是，戈德史密斯和耶鲁大学管理学院教授莱维·多尔（Ravi Dhar）决定考虑损失的深远影响特性并将其引入激励的范畴。

在最近发表的一篇文章里，戈德史密斯和多尔设计了一系列简单而又相关的实验。首先，她们招募了六十二位大学生，分成两组，告诉其中一组学生，每次正确解答一个字谜就能获得二十五美分；同时直接给予另一组一百五十美分，如未能解答字谜则每次从中扣除二十五美分。研究人员故意将其中的两个字谜（FABELY （“labefy”） 以及UDARIVMIQU（“quadrivium”））做成无解。

两组学生平均解答了相同数量的字谜，但是由于试图解答那两个无解的字谜，受反向激励的小组比受正向激励的小组多花了五分钟以上的时间。也就是说，反向激励在调动学生积极性方面更加有效。

在另一项研究中，研究人员从亚马逊土耳其机器人（Amazon’s Mechanical Turk）在线参与池招募了几百名不同年龄段的自愿者。和之前一样，把参与者分成两组猜字谜，先给一组发钱并随后逐步扣钱，另一组则通过努力逐步赚钱。结果再一次表明，反向激励比正向激励更加有效。

和年龄有关，与预测无关

戈德史密斯和多尔的进一步观察发现，在反向激励的有效性当中，年龄成为关键要素。“年轻人”（35岁及以下）受反向激励的影响比正向激励更大。“年长者”（36岁及以上）更容易受正向激励驱动。事实上，正向激励和反向激励的驱动力相同。

这表明人一生当中所受激励随着年龄变化而变化，先期研究也指出随着年龄增长，人们更关注积极信息，二者结论一致。研究人员推断该观念的转变具有进化起源。年轻的时候，严酷的环境或许对生存至关重要，这有利于年轻人更加留意及牢记消极事物或不利事件。随着年纪的增长，人们不再需要这些磨练。研究人员发现年长者对生命中美好的事情发现的更快、记得更牢。戈德史密斯猜测注意力从消极向积极的转变能够解释为什么随着时间推移，正向激励比负向激励更加有效。

另外，戈德史密斯和多尔发现人们并不知道什么最能激励他们，对此她们感到惊讶。在对不同大学生小组开展的两个实验中，研究人员给学生提供了之前在不同情境下的实验结果。情境一描述通过解答谜题赚钱，情境二描述因无法解答谜题而输钱。一些学生对两种情境模式的激励效果进行排名，其他同学则预测参与者对两种情境模式的喜爱程度。

尽管他们自己属于更容易受到反向激励影响的年龄组，绝大多数学生猜测参与者更偏爱正向激励，也估计正向激励对他们更具驱动力。这些结果表明大多数人依赖直觉判断，但有时候我们往往错误地认为我们朝某些正确事情努力时所受到的激励大于试图避免不利因素时的驱动力。戈德史密斯解释说，结论很明显，（至少在此情况下）人们不善于预测自己受到哪种因素的驱动，她认为这或许是研究中最有意思的发现。

现实应用

戈德史密斯认为，这些研究发现可用于现实世界的很多方面。例如，对于教授来说，可以在新学期的开始给学生分配额外学分，如果学生无法完成课外作业则会被扣除相应学分。戈德史密斯表示她或许会在来年春季尝试这么做，看看会有什么反应。

公司也可以采取类似策略，给员工分配可选任务赚取“额外收入”，根据员工的中间年龄调整激励方式。戈德史密斯警告说该项试验只可涉及小部分工资而不能是员工的全部奖金或薪水，因为员工对涉及较大份额收入或更长时间的反向激励有可能不会作出反应。

另外，戈德史密斯发现尽管员工对损失的恐惧比对获利的预期更具激励效果（尤其是年轻员工），公司似乎一直偏向于采用正向激励，很少采用反向激励。这表明管理人员在判断什么更能激励员工的时候不应该相信直觉。

戈德史密斯说：“努力实现个人目标的个体应当心里有数，很有必要弄清在预测自身的激励方式时是否容易犯错误。”