
周末翻阅旧笔记时,翻到了几年前写的一篇一直没发布的博客稿子(可能是当时工作环境有点敏感吧🐶),探讨了一个很有意思的问题——为什么很多公司(团队)会考核工时。当时主要是从程序员视角写的,但今天再看,程序员其实只是这个现象的一个缩影:从运营到设计,从销售到中后台职能,很多岗位都在经历同样的事——产出难以被看见,工时却可以被统计。
所以我把这篇旧稿翻新、扩写了一遍。下面的讨论虽然难免带着程序员的底色,但问题的内核是通用的。
一句话先说结论: 很多公司考核工时,并不是因为他们真相信「坐得久=产出高」,而是因为产出难量化,而工时又恰好能满足过程控制、成本核算和向上汇报的需要。它未必准确,却最容易统计和解释。
听起来荒诞,但往下看完你会发现,这不是个别管理者的癖好,而是很多组织在考核和汇报压力下反复出现的选择。
没活也要 996:工时考核到底在证明什么
在程序员这个行业干久了,谁还没听过「考核工时」「卷工时」这种都市传说。
我自己在上家公司就经历过两个月的 996。
更魔幻的是:那段时间其实没那么多活。但部门负责人仍要求实行 996。后来小道消失听说是公司老板(一号位)觉得我们部门工作不饱和,部门领导为了证明我们很忙,要求大家**周六加班,并且每日有效工作时长不低于 9 小时(午休 2 小时 + 晚饭 1 小时排除不算)。
我印象特别深:没有邮件,没有公告,没有制度文件,就是悄摸摸把大家叫进会议室,口头传达。
后来周六来公司,也完全没工作的气氛,大家「齐刷刷摸鱼」,甚至摸得还挺有团队氛围。现在回想起来,有点好笑,但当时真挺无语。
笑过之后细想:这种明明没有产出的加班,为什么会被强推?后来我给它找到了名字——表演式加班。
对负责人来说,这甚至可能是一种自保:如果团队看起来不够忙,下一步可能就是缩编、削预算,或者被质疑管理失职。于是,员工是否真的创造了价值不再重要,重要的是团队必须呈现出「满负荷运转」的样子。
它表演的不是生产力,而是组织饱和度;观众也不是客户,而是更上一级管理者。
研发不是不能评价,而是不能用一个数字评价
我想,多数管理者至少在原则上承认:工时是投入,产出才是结果。但一进入实际管理,组织很容易又会退回到对投入的考核。
需要区分的是,记录工时并不一定不合理,把工时当成绩效才是问题。 咨询、外包、运维和值班岗位可能需要用工时核算成本或安排覆盖,但这不等于「工作时间越长,个人贡献越大」。
那么,用产出考核行不行?问题在于,研发工作很难找到一个既客观、又公平、还不容易被操纵的单一指标。
历史上很多人尝试过很多种考核方式,最后都失败了。用代码行数,会奖励冗余;用需求数量,会鼓励拆分任务;用 bug 数,会诱导隐瞒问题,或者惩罚那些主动接手复杂系统的人;用业务收益,又很难剥离产品、市场、销售和行业环境的影响。
这背后有一个普遍规律,即古德哈特定律:当一个指标成为目标,它就不再是好的指标。 人不会被动接受指标,而会主动适应指标,甚至围绕指标重新组织行为。
所以,研发产出不是完全不能评价,而是很难被压缩成一个数字。
需求交付、故障率、用户反馈、业务收益、系统稳定性,都可以成为评价证据,但没有任何一个指标能够单独代表研发人员的价值。更现实的做法不是寻找一个完美数字,而是使用一组相互制衡的证据:目标是否完成、交付质量如何、解决了什么问题、承担了多大复杂度、是否降低了长期风险,以及是否提升了团队整体效率。
管理者为什么偏偏抓住工时:量化焦虑
那么,既然单一指标靠不住,为什么公司还是抓住了工时?答案要到考核的执行者身上找。尤其是大厂的中高层管理者,普遍面临一种我称之为量化焦虑的东西。这种焦虑来自多重压力,而且每一条都挺现实:
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向上汇报。 老板要「数字」,不要「感觉」。当老板问「你们部门这个季度做了什么」时,「解决了很多问题」很难用于争取预算。在资源竞争中,无法被清晰呈现的价值,很容易被视为没有价值。
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绩效排序。 绩效体系需要区分员工,但研发工作又缺乏统一标尺。工时因此成为一种看似客观的证据,哪怕它和真实贡献之间的关系很弱。没有可量化的东西,完全凭印象,很容易被质疑不公平,甚至引发劳动纠纷。
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成本核算和团队保编。 工时还能帮助管理者证明团队处于饱和状态。如果工作量看起来不足,部门可能面临缩编和预算削减。因此,一些负责人不仅容忍工时膨胀,甚至会主动制造「全员很忙」的景象——这也正是我上文中那段 996 经历的由来。
- 控制感和责任规避。 结果往往滞后、复杂且充满不确定性,而工时可以实时监控。当项目失败时,「大家已经很努力、投入了很多时间」也能成为一种责任解释。工时提供的不只是数据,还有控制感和免责空间。
工时未必「最不坏」,但一定最省管理成本
既然产出难以量化,管理者在这种压力下就会抓住工时这根稻草。他们心里也很清楚:一个人坐在电脑前 10 小时的成果,甚至可能不如另外一个人认真干 2 小时(10X 工程师这个概念相信很多人都听过)。
但工时对管理者来说有几个非常具有诱惑性的优点:看得见、摸得着、好统计、好汇报。
在缺乏成熟评价体系的组织里,与其说工时是「最不坏」的选择,不如说它是管理成本最低的选择:不用理解任务差异,不用判断工作质量,也不用承担复杂评价带来的争议。
但管理者节省下来的评价成本,可能最终会以低效率、表演式加班、人才流失和错误激励的形式,由整个组织买单。只不过对于管理者来说,这笔账不记在自己名下,自然也就不那么心疼了。
用一个更贴近工程的类比,可以把这件事说得更直白:
工时考核有点像用「CPU 占用率」当作系统吞吐量的指标。CPU 占用率可以帮助发现系统负载,却不能单独说明系统创造了多少业务价值。同样,工时可以用于观察团队是否过载,却不应该直接用来评价个人贡献。
AI 会让旧指标进一步失真
这几年 AI 有了大跃进式的发展。有人可能会期待:AI 都能写代码了,量化是不是终于有解了?
我觉得答案恐怕是否定的。AI 正在显著降低部分代码的生成成本,但没有让可靠软件的交付成本趋近于零。需求澄清、架构设计、系统集成、测试验证、安全审查、线上维护和责任承担,仍然需要大量成本。AI 降低的主要是「生成代码」的门槛,而不是「交付可靠结果」的门槛。
一个 prompt 就能生成几千行代码,「代码行数」「需求数」瞬间失去意义——它们衡量的只是模型的吞吐量,不是人的价值。相比单纯实现,问题定义、方案取舍、结果验证和风险判断会变得更加稀缺。
而判断力这种东西,比产出更难量化。你没法统计一个人「做对了多少个决策」,即使统计了,对错也要三个月后才显现。
AI 让「生成」越来越便宜,却让「选择、验证和负责」越来越重要,而后者恰恰更难通过数量统计。
于是大概率出现的局面是:管理者比任何时候都渴望数字,而数字比任何时候都更不反映真实价值。在缺乏新的评价方式时,一些组织可能会更依赖在线时长、任务数量等旧指标来获得控制感。但这恰恰会进一步放大指标与真实价值之间的偏差——而且这种偏差,已经不只是某一家公司内部的管理问题。
把视角从单个公司往外拉,会发现工时问题并不只是考核方法选错了这么简单。即使一家公司完全明白上述道理,它也未必敢率先放弃工时考核——因为在行业竞争的环境里,工时膨胀早已不只是组织内部的管理选择,而变成了企业之间相互施加的外部压力。
工时膨胀为什么需要制度约束
「表演式加班」只是一个切面。从更宏观的角度看,至少在劳动者议价能力较弱、加班成本没有被企业充分承担的行业,工时膨胀仍然具有很强的惯性:
- 市场竞争激烈,企业竞相压成本、提效率,而延长现有员工工时是成本核算下「看起来最便宜」的选项——招聘意味着固定的薪酬和管理成本,但在加班成本没有被严格计算和支付时,多让人干几小时几乎不花钱。长期来看,疲劳、错误、返工、事故和离职会把这部分成本重新还给企业
- 手机电脑让工作无处不在,「下班」在概念上逐渐消失
- 就业供需失衡,企业话语权更强
于是出现恶性循环:企业发现员工能接受更长工时,就继续加码;其他企业看到同行加码,也跟进;最后整个行业的「默认标准」被抬高。
那身在其中的人该怎么办?话说回来,作为一个个人,说实话没有办法改变什么,因为我们本身也是这套规则和制度下的内卷受害者。我在之前的一篇文章(关于内卷,几个值得深想的洞察)中也写到了:
你在循环内部,能做的只是「更聪明地卷」,但很难做到「让大家都不卷」。因为只要你一个人退出,系统就会惩罚你。你可以说你定力强、没追求、不想卷。没事,规则会帮你「找到追求」。
工时内卷也是同一个结构:别人 996 而你准点下班,考核面前你就先输一半;「少干活」在个体层面几乎等价于「自愿吃亏」。这不是心态问题,而是博弈结构问题——系统把退出的代价压在了个人身上。
所以,指望员工用「个体觉醒」去对抗结构性的工时压力,本身就不现实。真正有效的改善,通常需要多种力量共同作用:法律明确工时边界并提高违法成本,劳动监察和司法保证规则得到执行,劳动者通过集体协商提升议价能力,企业内部则建立更合理的目标管理和申诉机制。
法律提供底线,组织治理决定日常,而个人选择只能在两者提供的空间内发挥作用。换句话说:让个体不再被迫卷,从来不是个体自己的功课,而是制度应该交出的答卷。
写在最后
公司考核工时,不只是因为研发产出难以量化,工时还满足了过程控制、成本核算、向上汇报和责任规避的需要。而程序员只是缩影,正如开头所说,很多岗位都面临同样的困境。
它对管理者来说简单、清晰、容易解释,却可能对组织产生错误激励:奖励低效率,惩罚高效率;鼓励表演,压缩真正思考和创造的空间。
研发工作确实无法被一个数字完整评价,但困难不等于不可能。目标、质量、业务影响、任务难度、协作贡献和长期价值,都可以构成评价证据。真正成熟的管理,不是找到一个完美指标,而是建立一套有证据、可校准、能申诉的判断机制。
工时可以用于观察负载,却不应该用来定义价值。
当组织无法衡量价值时,确实容易退而衡量时间;但这不是管理的必然,而是管理需要解决的问题。
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