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# 古德哈特定律

> 古德哈特定律指出，当一个指标成为目标时，它就不再是一个好的指标。了解这一定律如何影响组织以及如何避免其陷阱。

<Info>
  **类别**: 法则<br />
  **类型**: 管理法则<br />
  **起源**: 经济学, 1975, 查尔斯·古德哈特<br />
  **别名**: 古德哈特定律, 古德哈特效应
</Info>

<Note>
  **快速回答** — 古德哈特定律指出，当一个指标成为目标时，它就不再是一个好的指标。这条法则最早由英国经济学家查尔斯·古德哈特于1975年提出，揭示了当人们为指标而非 underlying 目标进行优化时，善意的指标会如何产生反效果。理解这有助于你设计更好的绩效系统，并识别何时量化目标正在被操纵。
</Note>

## 什么是古德哈特定律？

古德哈特定律描述了使用指标驱动行为的基本问题：当任何指标成为目标时，人们会找到方法来"操纵"它，使指标停止反映其原本测量的事物。该法则源于对货币政策的观察，但它适用于所有使用数字来评估绩效的组织。

> 当一个指标成为目标时，它就不再是一个好的指标。

核心洞见是，任何被积极优化的指标都将受到操纵。一旦数字成为目标，系统就会转向最大化该数字——通常以牺牲 underlying 目标为代价。这是因为人们是有创造力的、有动力的，而且经常面临无论如何都要达到目标的压力。

### 古德哈特定律的三层理解

* **入门**: 认识到任何你公布的指标都会被操纵。如果你公开测量某样东西，期望人们会为其优化——即使这破坏了原始目的。
* **实践**: 使用多个指标而非单一目标。避免公布精确的公式或权重，因为这给人们提供了操纵的蓝图。
* **进阶**: 设计难以被操纵的指标，方法是使用滞后指标、复合指标，或定期更换指标以防止优化。

## 起源

**查尔斯·古德哈特**（1935–2023）是一位英国经济学家，曾担任英格兰银行首席经济学家。他的法则源于他在1970年代货币政策方面的工作。古德哈特观察到，当央行以特定货币总量（如M3货币供应量）为目标时，这些总量停止了他被 targeting 时可预测的行为。

古德哈特在1975年的论文中写道："任何观察到的统计规律一旦被用于控制目的，就会趋于崩溃。"这一洞见迅速超越了经济学，成为管理、组织行为和政策设计中最常被引用的原则之一。

古德哈特的工作影响了政府和组织对绩效测量的思考，促使人们更谨慎地考虑设定数字目标时的意外后果。

## 核心要点

<Steps>
  <Step title="指标驱动行为，即使是无意的">
    当你测量某样东西并将其与后果挂钩时，人们会改变行为来优化该指标——无论这是否改善了你真正关心的实际结果。
  </Step>

  <Step title="在给定激励结构下，操纵是理性行为">
    考虑到达到目标的压力，人们会找到达到数字的最简单途径。这不是道德失败——这是对激励的可预测反应。
  </Step>

  <Step title="目标成为目的">
    一旦指标被宣布为目标， underlying 目标就会被遗忘。人们专注于可测量的而非重要的。
  </Step>

  <Step title="多个指标抵抗操纵">
    使用一组措施使操纵更难，因为没有单个数字可以优化。复合或滞后指标更难操纵。
  </Step>
</Steps>

## 应用场景

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="绩效管理" icon="chart-line">
    避免单一KPI文化。使用平衡计分卡并定期更换指标，切勿公布可能被操纵的精确公式。
  </Card>

  <Card title="政策制定" icon="gavel">
    创建具有数字目标的公共政策时，预期会被操纵。建立保障措施，使用多个指标，并计划定期修订指标。
  </Card>

  <Card title="教育评估" icon="graduation-cap">
    标准化考试分数成为教育领域的目标，导致应试教育。古德哈特定律解释了为什么这是可预测的。
  </Card>

  <Card title="软件开发" icon="code">
    优化代码行数导致臃肿的软件。测量bug数量导致隐藏bug。使用基于结果的指标代替。
  </Card>
</CardGroup>

## 经典案例

### 英国国家医疗服务体系等待时间目标

2000年代初，英国NHS设定了一个目标：90%的患者在急诊室等待不超过4小时。这个善意的目标旨在减少危险的过度拥挤。然而，医院开始以破坏患者安全的方式操纵该指标。

一些医院开始在救护车中"留观"患者——将他们保持在医院外，这样时钟就不会开始计时。其他医院将救护车转移到邻近医院，转移问题而非解决问题。一些患者通过不同的途径入院，使他们被排除在目标之外。

到2015年，调查揭示该目标产生了反常的激励。患者安全并没有与指标改进成比例改善。该目标在多年争议后最终在2022年被放松。这个案例说明了一个清晰、可测量的目标如何在其成为目标而不是 underlying 绩效信号时产生完全错误的行为。

## 边界与失效场景

**法则不适用的场景：**

* **私密的、非竞争性的指标**：当指标不与奖励或惩罚挂钩，且对被测量者不透明时，操纵压力较低。
* **内在动机背景**：当人们真正关心结果且将指标视为反馈而非目标时，古德哈特效应较弱。
* **新指标**：人们尚未弄清楚如何操纵的新引入的指标可能暂时有效。

**常见误用：**

* **为移除指标找借口**：使用古德哈特定律来反对所有测量。该法则不是说指标无用——而是说必须仔细设计。
* **忽视某些指标仍然有效**：并非所有指标都同样容易被操纵。滞后指标和结果比活动更难操纵。
* **假设所有操纵都是恶意的**：操纵指标的人通常是对激励结构做出理性反应，而不是试图欺骗。

## 常见误区

<AccordionGroup>
  <Accordion title="古德哈特定律意味着我们不应该测量任何东西">
    \*\*错误。\*\*古德哈特定律不禁止测量——它警告不要将指标视为目标。没有目标的测量仍然可以提供有用的反馈。
  </Accordion>

  <Accordion title="操纵只发生在不诚实的人身上">
    \*\*错误。\*\*古德哈特定律假设对激励的理性反应。考虑到目标压力，即使诚实的人也会找到不违反规则而"达到数字"的途径。
  </Accordion>

  <Accordion title="解决方案是隐藏指标">
    \*\*错误。\*\*透明度有好处。解决方案是设计难以操纵的指标：复合措施、结果、滞后指标或频繁更换的指标。
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## 相关概念

古德哈特定律与其他关于测量、激励和组织行为的重要概念相连。

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="彼得原理" icon="arrow-up">
    与古德哈特定律一样，彼得原理展示了善意的组织实践如何在成为目标时产生意外的失败。
  </Card>

  <Card title="坎贝尔定律" icon="balance-scale">
    与古德哈特定律类似，坎贝尔定律指出，任何定量社会指标越是被用于社会决策，就越容易受到腐败和冲突的影响。
  </Card>

  <Card title="麦克纳马拉谬误" icon="brain">
    只测量容易量化的东西而忽略可能更重要的定性因素的谬误。
  </Card>

  <Card title="眼镜蛇效应" icon="snake">
    激励产生意外负面后果的情况，正是古德哈特定律预测的模式。
  </Card>

  <Card title="幸存者偏差" icon="clipboard-check">
    当我们只测量成功的东西（因为失败没有被计算）时，我们得到可能已被操纵的扭曲指标。
  </Card>

  <Card title="格雷欣法则" icon="coins">
    与经济学中的格雷欣法则一样，古德哈特定律描述了好的指标如何在被作为目标时被坏的指标驱逐。
  </Card>
</CardGroup>

## 一句话总结

<Tip>
  **永远不要让指标成为目标**——将指标用作诊断的信号，但围绕结果而非数字设计激励系统。
</Tip>
