績效獎金看似很有道理。
員工的實際酬勞部分受底薪保障，
部分（一般是2％到15％，資深主管最高可到六成甚至八成）取決於績效，
沒達成目標，就拿不到錢。這不是很符合邏輯嗎？
美國普遍採用績效獎金制，國際上也屢見不鮮。
但Netflix不用獎金制度。
整個獎金制度的前提是要能可靠地預測未來，
-節錄自 零規則
你在特定時間點定下的目標，也要能保證往後依然重要。
但Netflix必須因應外界快速的變化快速調整方向，
我們應該最不樂見員工年底獲得的獎勵，居然是根據他們完成多少年初定下的目標。
這麼做的危險在於員工會把目光放在既定的目標，而不是觀察當下怎麼做對公司最好 。
除此之外，我不相信拿著鈔票在高績效工作者眼前晃，他們就會更努力。
高績效工作者本來就渴望做出成果，也願意投入所有資源去做，不論有沒有獎金這個誘因。
我很喜歡德意志銀行前執行長克萊恩（John Cryan）說過的一段話：
「我不懂為什麼要給我一份外加獎金的合約，
我發誓，不管哪一年哪一天，
我都不會因為誰付我比較多或比較少錢，我就比較努力或不努力。」
所有值得高薪的高階主管都會這麼說。
並不是 Netflix 不給高薪，
相反的，他們的薪資很優渥，
想像你投入了所有存款開發一款超現代摩托車，可以讓人用飛的越過通勤車陣去上班。
你找到一個能力超強的行銷達人，現在要選擇一種薪酬方式，鼓勵他認真工作、全力表現，
往後幾年留下來一起打拼。你有兩個選項：
1.付年薪25萬美元。
2.付20萬美元，再依績效表現給予最多25％的獎金。
如果你和許多經理人想法相同，你會選擇第二個選項。
因為獎金可以激勵新進人員力求表現 。
而 Netflix 選擇的是第一個，直接給予符合他最高表現的薪酬，
獎金制對組織彈性不利
績效獎金對固定的例行工作有用，卻會減損創意工作的表現。
書中提供了一個實驗的案例 ，
杜克大學教授艾瑞利（Dan Ariely）在2008年的論文中敘述他的發現：
我們請八十七位受試者，進行一系列需要用到注意力、記憶力、專注力和創意的任務。
例如把金屬拼圖拼進塑膠框，或是對特定目標投擲網球。
我們承諾受試者，表現優異者將可拿到獎金，
不過其中三分之一的人聽說的是小額獎金，
另外三分之一是中額獎金，最後三分之一依其表現可拿到高額獎金。
我們在印度進行首次實驗，因為當地生活物價低，
我們能提供受試者夠高的獎金，又不會超支預算。
最小額的獎金是五十美分，相當於受試者一天基本工資。
最高額獎金是五十美元，等於五個月的工資。
結果不出所料。中額獎金組比起小額獎金組，成績沒比較好也沒比較差。
不過最有趣的是，高額獎金組在每項任務的表現都比另外兩組差。
後來我們在麻省理工學院的實驗也重現了相同結果，
受試大學生只要執行一項需要用到認知能力的任務（算數）
與另一項只用到機械化能力的任務（用最快速度點擊按鍵），
即有機會贏得高額（六百美元）或比較小額（六十美元）的獎金。
我們發現，該項任務如果只用到機械化能力，獎金確實能發揮預期中的作用：獎金愈高，表現愈好。
但若任務內容要用到即使是最基本的認知能力，結果就和印度那次實驗相同：獎金愈高，表現反而愈差。
這項發現十分合理。從事創意工作，頭腦需要保有一定程度的自由。
假如有一部分的你聚焦於表現夠不夠好、能否拿到獎金，
你的頭腦就很難進入充滿靈感與創新的開放認知空間。於是你反而表現更差。
要「幾乎」只使用到機械化能力的工作並不多，
也有很多工作即使機械化能力占比高，也會有熟練程度的差異，
所以我還另外找到了一個獎金對於 「動機」的影響 。
在不該給獎勵的時候提供獎勵，會破壞一個人的幹勁。
摘錄自－《想衝，為何沒幹勁》一書
心理學家德奇(Edward L. Deci)曾經用下列實驗，來證明這種現象。
德奇找來一群大學生，做了為期三天的實驗，他給那些大學生當時很流行的益智方塊。
益智方塊由七塊形狀各異的條塊組成，可以組成飛機、狗狗之類的立體模型。
學生們要完成五種的遊戲任務，德奇則觀察這三天之中，他們對遊戲的熱忱有何變化。
第一天他只觀察，什麼也不做。學生們沉迷於益智方塊中，不斷變換各種造型。
第二天，德奇把學生分成兩個對照組來觀察。
第一組跟一開始一樣放牛吃草，第二組則增加解開任務可以獲得獎金的獎勵。
第二組本來覺得益智方塊很有意思，卻意外獲得獎勵。這就跟做公益行善的人，突然受到表揚的狀況很類似。
第三天是實驗的最後一天。放牛吃草的組別沒有什麼變化，大家還是很熱衷益智方塊的遊戲。
不過，第二組已經沒有心思繼續玩下去了。
起初他們拿到獎金的時候，也很積極地解任務，但隔天就懶得繼續玩了。
德奇給他們獎金的那一刻起，他們就再也感受不到益智方塊的魅力了。
學生本來是覺得有趣，才主動嘗試益智方塊的。
德奇給予不必要的獎勵，反而破壞了他們的熱忱……。
在錯誤時機給予獎勵，就會導致這樣的結果，這才是人性複雜的地方。
搖滾巨星法則
搖滾巨星法則源於在加州聖莫尼卡地下室進行的著名實驗。
清晨六點半，九名實習程式設計師被帶進房間，裡面有數十部電腦。
每個人會拿到一個黃色信封，內容說明他們要在接下來兩小時，盡最大能力完成一連串程式編碼和除錯任務。
此後，網路上針對實驗結果的討論多達上百萬字。
研究人員預期九名程式設計師中最厲害者，表現應該會優於其他人平均的兩到三倍。
沒想到，這九個人的程式設計能力至少都達一定水準，但最優秀者的表現卻遠遠優於最差的人。
成績最好的人，編碼速度快了二十倍，除錯速度快了二十五倍，程式執行速度也比成績最差者快了十倍。
如果是操作型工作者，例如窗戶清潔工、冰淇淋攤車店員或司機，好的員工績效可能是平均績效的兩倍。
很會挖冰淇淋的人，相同時間能裝的甜筒數量可能是平均的兩到三倍；
好的司機出車禍次數可能只有平均的一半。
實務經驗
早先我們曾經嘗試提供每月績優表揚，並且提供少量獎金，
成效並不良好，主要是獲選與實際表現無絕對關係，
而是與工作內容能見度有關聯，且反而鼓勵大家做「能被看到」的工作 ，
如窮查理的普通常識裡提過的，這比較像是一個錯誤的激勵制度。
又因為評選與給分的都是人，想要客觀跟獲得全面的資訊並不容易，
最終整個制度導向的幾個結果是：
１．本來把工作做好，但可見度不高的人，可能得不到獎金，但他不以為意
２．本來把工作做好，但可見度不高的人，因為得不到獎金，改變心態
３．本來工作不理想的人，因為想得到獎金，改變心態 ，但專注能被看見的工作
４．本來工作不理想的人，因為想得到獎金，專注與評選相關的人互動
以上是幾個有發生的狀況，可能的狀況不只這些，但可以發現多數都不是好結果 。
而獎金的高低又是一個有趣的思考點，
獎金過低，不痛不癢，會像是施捨小恩小惠，比不給還令人難受
獎金過高，變成不爭取影響薪資太大，大家無時無刻都被迫關注獎金
當ＫＰＩ與績效直接掛鉤時，也很難避免這個狀況 。
所以直接給予應得甚至略高的的薪資，
反而能使工作更聚焦，讓大家對生活無後顧之憂，
然後相信高績效人士追求的是 「完成」 的成就感 ，
如此一來勞資雙方追求與發展的其實更單純，
組織提供可預期的薪資，並且 「專注」 於尋找對的人
工作者只要 「專注」 於完成真的對組織有幫助的事
當然組織要繼續鼓勵誠實敢言，
其實一群對的人聚在一起，會很自然互相肯定完成的成果，
即使有人做錯，也會很快有人察覺異狀，提出建言，
組織的發展建立在彼此的互相信任，
與其用「如果你．．．組織就給你．．．」的試探方式，
也許可以試試 「 我們相信你．．．所以我們直接先給你．．． 」 ，
組織先釋出信任的善意，可以更快釐清對方是不是正確合適的人 。
Netflix 屬於數位科技公司，多數工作者都是仰賴創意，
即使付出更高的薪資，也能產出更高的績效，
那操作型工作者居多的產業又如何呢？
其實可以試算一下：如果好的操作型工作者比差勁的產出高兩倍，
那麼即使付出高於同業２０～３０％的薪資，對組織還是很划算，
更何況，高績效工作者居多，還可以精簡人力組成，
浪費在無謂管理上的支出也會更少 。
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