Izmērītais strādnieks

Diskusijas par ienākumu nevienlīdzību parasti koncentrējas uz to, kā informācijas tehnoloģijas palielina atgriešanos pie kvalificēta darbaspēka, vai globālās tirdzniecības pieaugumu, vai, iespējams, uz veidu, kā politika novirza varu pret bagātajiem un labi savienotajiem. Bet ir vēl viens būtisks ienākumu nevienlīdzības virzītājspēks: uzlabota darbinieku snieguma mērīšana. Tā kā mēs arvien labāk izmērām, kurš ko ražo, palielinās atalgojuma atšķirība starp tiem, kas pelna vairāk, un tiem, kuri ražo mazāk.

Apsveriet žurnālistiku. Vecajos labajos laikos neviens nezināja, cik daudz cilvēku lasa tādu rakstu kā šis, vai kāds atsevišķs komentētājs. Mūsdienās digitālo mediju uzņēmums precīzi zina, cik cilvēku kādus rakstus un cik ilgi lasa, un arī to, vai viņi noklikšķina uz citām saitēm. Informācijas tehnoloģiju piedāvātā precizitāte un caurspīdīgums ļauj diezgan precīzi izmērīt vērtību.

Rezultāts ir tāds, ka daudzi žurnālisti izrādās nemaz nav tik vērtīgi. Viņu algas samazinās vai viņi zaudē darbu, savukārt superzvaigznes žurnālisti piesaista vairāk tīmekļa trafika un kļūst par saviem globālajiem zīmoliem. Daži pat dibina savus mediju uzņēmumus, tāpat kā Neits Silvers uzņēmumā FiveThirtyEight un Ezra Kleins uzņēmumā Vox. Šajā gadījumā labāka mērīšana vairāk vai mazāk pastāvīgi palielina ienākumu nevienlīdzību.

Jebkurā organizācijā vai nodaļā daudzi kolēģi dara labu darbu, bet tikai tik daudzus būtu patiešām grūti aizstāt. Un tie ir cilvēki, kuri, labāk novērtējot ekonomisko vērtību, saņem lielākas algas un prēmijas.

Iedomājieties situāciju, kad strādnieku grupa kolektīvi ražo kādu produkciju. Tendence ir izmantot vienādas atalgojuma skalas, iespējams, ar zināmu nevienlīdzību attiecībā uz darba stāžu un citām labi redzamām īpašībām, piemēram, virsstundu darbu. Salīdzinoši vienlīdzīgas atalgojuma struktūras palīdz veidot grupu solidaritāti, un tikmēr augstākie ražotāji nevar viegli pierādīt savu vērtību citiem potenciālajiem darba devējiem, jo ​​neviens publiski novērojams mērījums neliecina par šo pievienoto vērtību.

Taču, uzlabojoties informācijai par produktivitāti, labāki darbinieki pieprasa vairāk un var to iegūt; patiesībā priekšnieki vēlēsies piedāvāt vairāk, lai novērstu viņu aiziešanu. Strādnieki arī pārstāj domāt par sevi kā tādu pašu vērtību, kas var padarīt nevienlīdzīgas atalgojuma struktūras mazāk kaitējošas morālei un tādējādi padarīt tās pievilcīgākas.

Viena neveiksmīga iespēja vai, ja es teiktu, varbūtība, ir tāda, ka daži strādnieki var neko daudz nesaražot. Viņi var būt lieli skraidītāji vai varbūt gudri un talantīgi strādnieki, kuri tomēr ir inde darba vietas morālei. Viņu biroja plānošana atņem vairāk, nekā viņu darbs pievieno. Šie nulles robežprodukta darbinieki, kā es ir tos marķējuši citur, var būt grūti noturēt darbu. Mūsdienu pasaulē viņiem ir grūtāk slēpties aiz citu darba.

Kamēr darbinieki raksta pie datora, viss, ko viņi dara, tiek reģistrēts, reģistrēts un izmērīts. Strādnieku uzraudzība turpina pieaugt , un lielu datu kopu statistiskā analīze ļauj arvien vienkāršāk novērtēt individuālo produktivitāti, pat ja darba devējam ir diezgan trokšņaina datu kopa par darba vietā notiekošo.

Šī analīze, ja tikai neapstrādātā veidā, sākas, kad darbinieki piesakās darbam. Ievērojams procents priekšnieku Amerikā pirms pieņemat lēmumu par pieņemšanu darbā, pārbaudiet darbinieka kredītreitingu . Daži darba devēji ir pat izmantojot veiktspēju tiešsaistes videospēlēs, lai novērtētu individuālo talantu . Ir arī Facebook, Twitter, LinkedIn un daudzas citas sociālo mediju vietnes, kas sniedz mums dažas norādes par cilvēka raksturu, centieniem un sociālo sakaru kvalitāti. Nav grūti iedomāties nākotni, kurā indivīda eBay un Uber vērtējumi, kā arī cita informācija, tiek pārdoti tirgū. Uzticamāki darba kandidāti šādu informāciju var atklāt brīvprātīgi. Laika gaitā skolas var piedāvāt vairāk informācijas par saviem skolēniem, nevis tikai GPA un ieteikuma vēstules, jo statistiskā analīze uzlabo spēju novērtēt viņu potenciālu.

Raugoties tālāk uz priekšu un spekulatīvāk, darba devēji varētu pieprasīt no darbiniekiem ģenētisko informāciju. Ikviens, kurš nevēlas to nodot, var tikt uzskatīts par tādu, kam ir ko slēpt, un tādējādi šī informācija izplatīsies pat tad, ja jums varētu šķist, ka mūsu sabiedrība nevēlas pieļaut ģenētisko diskrimināciju. Vai varbūt informāciju var pacelt no durvju roktura vai no kafijas tases intervijas apmeklējuma laikā. Ir grūti iedomāties, ka šis vērtīgais informācijas avots paliks konfidenciāls uz visiem laikiem, jo ​​lielākā daļa datu bāzu ir izrādījušās uzlaujamas.

Šim pieaugošās nevienlīdzības skaidrojumam ir dažas potenciāli satraucošas iezīmes, taču arī dažas pozitīvas iezīmes.

Gluži vienkārši ir tas, ka vērtības mērīšanai ir tendence palielināt produktivitāti, kā tas ir bijis kopš vadības zinātnes pirmsākumiem. Mēs vienkārši tagad varam to izdarīt daudz labāk, un tāpēc darba devēji var visproduktīvākos darbiniekus uzticēt vispiemērotākajiem uzdevumiem. Darba vietas stimulus var arī vairāk pielāgot faktiskajai vērtības radīšanai uzņēmumam.

Mīnusi ir vairāki. Personām patiesībā nepatīk, ka viņus visu laiku novērtē, it īpaši, ja rezultāti ne vienmēr ir izcili: lielākajai daļai cilvēku viena negatīva atgriezeniskā saite atsver piecas pozitīvas atsauksmes. Ciktāl mērījumi palielina ienākumu nevienlīdzību, iespējams, tas padara attiecības starp darbiniekiem saspringtākas un mazāk draudzīgas. Dzīve meritokrātijas apstākļos var būt nedaudz grūta, nedraudzīga un atturoša, īpaši tiem, kuru morāle tiek viegli sabojāta. Privātums šajā pasaulē būs grūtāk sasniedzams, un, iespējams, būs grūtāk atrast otro iespēju, ņemot vērā elektronisko datu pastāvību. Mēs varam dot priekšroku labiem divu apavu personību tipiem, kuri jau no pirmajiem gadiem bija taisni un šauri, un nevēlēsimies tiem, kuri sacēlās jaunībā, pat ja šie cilvēki vēlāk varētu būt radošāki.

Tas nozīmē, ka strādnieku vērtības mērīšana drīzumā nepazudīs. Patiesais jautājums nav par to, vai mēs to gribam vai nē, bet gan par to, kā padarīt to labāku, nevis sliktāku. Ideālā gadījumā mums būtu sistēma, kurā personas var labot mērījumu kļūdas savos ierakstos, lai novērstu netaisnību un saglabātu precizitāti. Mēs vēlētos arī sistēmu, kurā personas netiek izsekotas un segmentētas pārāk agri, kur nepiederošās personas un imigranti saņem taisnīgu uzklausīšanu, kurā riska uzņemšanās tiek atalgota, nevis sodīta, un kurā tiek saglabāta zināma privātuma pakāpe, tostarp privātums darba vietā.

Acīmredzot tas ir liels pasūtījums.

Nez, starp citu, ja MIT tehnoloģiju apskats pateiks man, cik cilvēku noklikšķināja uz šī raksta.

Autors ir Džordža Meisona universitātes ekonomikas profesors.

paslēpties