凡是对实现公司目标没有重要意义的项目，就不应该经常衡量，而且目的只是为了防止情况恶化。企业对这些项目的控制应该严格实行“例外”原则，也就是确定一个标准，定期做抽样衡量，只有实际情况明显低于预设标准才进行汇报。

我们能够对某个事物实行量化，并不是对它进行衡量的理由。决定是否加以衡量的问题应该是：这是管理者应该看重的事情吗？这是管理者应该倾注精力的事情吗？这是正确的控制重点，也就是最经济、最有效的方向吗？

（3）控制指标必须适合被衡量现象的特点和性质。这可能是最重要的，但也是人们在实际设计控制指标体系时最不注意的一条标准。

由于控制指标的作用举足轻重，所以我们选择的指标不仅要正确，而且要合适，使它们既能反映真实的情况，又能成为有效行动的基础。衡量不能仅仅在形式上有效，它还必须能在结构上真实反映被衡量的事件。

员工抱怨或者不满通常是以“在每1000名员工中，每月有5个不满事件”的形式来报告的。这在形式上是正确的，但它在结构上是否正确呢？或者，它会给人误导吗？这个报告给人的印象是：首先，不满随机分布在员工中；第二，这只是一个小问题，因为每1000名员工每个月只有5个不满事件发生。它在形式上是正确的，提供的信息却是完全错误的。

不满是一种社会现象。社会现象几乎从不服从自然界的“正态分布”。在这个例子中，员工人数占整个工厂总员工95%的大多数部门，一年到头不会发生一个不满事件，可是某个人数很少的部门存在着严重的不满。因此，“5%”可能意味着平均每个月有一个人“严重不满”（这些数字来自一个真实的例子，事实的确如此）。如果这个部门是负责完成所有产品最终装配的总装部门，而管理当局又受控制指标的误导，因此没有重视这种不满情绪，那么这个部门的员工一旦罢工，就会造成极大的影响。事实上，这家公司就因为这个原因破产了。

大多数有关销售绩效的衡量指标，无论是针对整个销售队伍，还是针对个别销售人员，都是按照销售总额来计算的。可是，在许多企业使用这样一个数字是不恰当的。同样的销售额，可能意味着丰厚的利润，也可能完全没有利润，甚至意味着相当大的损失——这取决于所销售的产品的组合。因此，一个没有与产品组合联系起来的绝对销售额，起不到任何控制作用——无论是对销售人员自己，还是对销售经理或者高管层，都是如此。这都是一些基本的知识，但似乎很少有管理者了解。传统的信息系统（特别是传统的会计），非但不能揭示这种不适合性，反而将其掩盖起来。如果控制指标不能清楚地表明事件的真实结构，管理者就无法了解情况，于是通常就会做错事情。这是因为，管理者繁重的日常工作会迫使他按照事件的数量比例来分配精力和资源。人们经常会把精力和资源投入到取得的成果最少的地方，也就是投入数量大，但加在一起几乎没有什么影响的现象上去。

（4）衡量指标必须与被衡量的事件一致。著名逻辑学家和哲学家阿尔弗雷德•诺思•怀特海（Alfred North Whitehead，1861-1947）经常提醒人们要防止“虚假的具体带来的危险”。如果被衡量的现象只能精确到50%～70%，那么衡量指标即使精确到小数点以后第六位，衡量的结果也不可能非常准确。这便是一种“虚假的具体”，实际上会给人以误导。

我们必须明白，有些现象虽然无法精确地衡量，但是可以用一定的幅度或范围进行描述。例如，“我们的市场占有率是26%”这句话听起来似乎非常精确，可事实上通常是一种很不确切的说法，因此几乎是毫无意义的。通常来说，它的真正含义是：我们在市场上既不占统治地位，但也不是无足轻重。尽管如此，这句话的可靠程度也不会高于我们对市场所做界定的准确程度。

管理者有责任考虑清楚，什么样的衡量指标是适合于所需衡量的事件的。他必须清楚什么时候近似值比看似可靠而又详细的数字更为准确。他也必须清楚什么时候一个范围比一个约数更加准确。他还必须明白，更大和更小、更早和更迟、增加和减少也是定量词汇，而且常常比具体数字或者幅度更为准确，甚至更加精确。

（5）控制指标必须及时。经常衡量并迅速“发回报告”不一定可以实现更好的控制，有时甚至还会适得其反。控制指标的时间必须与被衡量事件的时间跨度保持一致。

近来人们时兴谈论“实时”控制指标，也就是持续地提供即时信息的控制指标。某些事件非常适合采用“实时”的控制指标。例如，发酵槽内的抗生素只要温度或压力偏离一个非常小的范围就会很快变质，这种情况显然需要持续“实时”监控。然而，需要采用这种实时控制指标的事件其实很少，而且大多数事件是根本不可能用实时指标进行控制的。真正的控制不能采用这种“实时”形式。

孩子们在花园里种萝卜，叶子刚刚钻出泥土，他们就会迫不及待地把它们拔出来，看看是不是已经结出萝卜。这确实是“实时”控制——只不过用错了地方。

类似地，企图经常衡量研究进展的做法也会影响到研究成果。就研究工作而言，合理的时间跨度应该是相当长的，比较合适的是每两三年对进展和成果做一次严格的评估。在两次评估之间，则只安排一名经验丰富的管理者进行跟踪，留心观察意外遇到重大麻烦的迹象，并且关注意外获得突破的迹象。对研究工作进行“实时”监控，某些研究实验室一直在这么做，那就是拔萝卜。

同时，也存在着一种相反的危险，也就是衡量的频率太低。对于下列情况，这种危险性特别大：第一，需要相当长的时间才能获得成果的研究工作；第二，必须在某个时点把各个组成部分合并起来才能取得最终成果的研究工作。

（6）控制指标必须简单。20世纪60年代，纽约的每一家大型商业银行都在制定管理控制指标，特别是有关成本和人员分配的控制指标。每家银行都花费了大量的时间和资金，并且撰写了相应的控制手册，可实际上只有一家银行真正使用了这些手册。这家银行的经理后来被问及缘由，他并没有像提问者所期望的那样，把它归功于大规模的培训班或者大谈自己的“哲学”。他这样回答：“我有两个十几岁的女儿，她们根本不懂银行业务，数学也不是很好，但是相当聪明。我每次给一项活动制定出控制方法，就会把这个程序的草稿带回家，然后解释给她们听。只有它们简单到了能让她们反过来向我说明这个程序想要达到什么目的以及如何达到这些目的，我才会进一步推行这套制度。只有到那时，它才是足够简单了。”

复杂的控制指标是不会起作用的，只会造成混乱。它们会让人们把注意力不是集中到所要控制的对象上，而是集中到控制机制和控制方法上。如果人们在使用控制体系之前必须先了解它的使用方法，他就根本不可能实现控制。如果他必须坐下来研究才能弄清某个衡量指标的含义，他也不可能实现控制。

（7）控制指标必须具有可操作性。控制指标必须以行动为重点。控制指标的目的是指导行动，而不是提供信息。这种行动可能只是研究和分析。换句话说，一个衡量指标可以说：“正在进行的事情我们并不理解，但其中有些事情我们需要理解。”但是，它绝不应该只是说：“这里有些事情你可能会感兴趣。”

这就意味着控制指标，无论它的形式是报告、研究结果还是数字，都始终必须送到能够采取控制行动的人手中。至于是否应该把它们送给其他人，特别是级别更高的人，则是可以商榷的。但是，控制指标的主要接受者应该是按照工作流程和决策结构的规定，足以采取行动的管理者或者专业人员。这又意味着衡量指标所采取的形式必须符合接受者的需要。

工人和一线主管应该收到可以对自己当前的工作提供指导的衡量报告和控制信息，以便他们立刻朝着自己可以控制的成果方向努力。实际情况却不是这样。一线主管通常是每个月收到一份关于整个工厂的质量控制报告，工人则什么也得不到。高管则通常收到一些中层作业管理者需要并可以使用的信息和衡量报告，关于他们自己的高层管理工作的材料却很少或者完全没有。

之所以发生这种情况，主要是人们误解了控制的作用，分不清控制是为了统治别人还是为了采取合理的行为。除非把控制指标看成导致合理行为的手段，看成是进行自我控制的手段，否则它们就会导致错误的行动，那便是错误的控制。