正所謂「人在江湖飄，哪有不挨刀」，同樣地，在職場上打滾的人兒們總會遇到些狗屁倒灶的事，坐辦公室的會遇到同事搞小團體，科技業會遇到機台狀況不穩定，服務業則會碰到某些澳洲來的客人。
而不論是各行各業，都會遇到一個共同的問題，乃「上司是個豬頭」也。
豬頭上司有兩種極端，其一是榨乾部屬不遺餘力，踩著別人的屍體往上爬；另一種則是尸位素餐、渾沌無知，最後「將帥無能，累死三軍」。針對後者，我們不禁要問「既知無能，何以為將帥？」此問題有很多可能的答案，也許他的祖墳會冒青煙、也許他做事無能，逢迎拍馬卻有能的很、也許他是之前有能，升官目的達到後就自動變無能。
也許，就像上個世紀的管理學家勞倫斯．彼得所說的一般，這是等級制度下必然的產物。
勞倫斯．彼得於1969年提出了「彼得原理」，在維基百科上的註解為：「在組織或企業的等級制度中，人會因其某種特質或特殊技能，令他在被擢升到不能勝任的地步，相反變成組織的障礙物（冗員）及負資產」。這個原理奠基於一個假說，勞倫斯．彼得假設一個人在某個階級中的表現，和在其他階級中的表現其實沒啥關聯。
來源：wiki pedia（編輯者Nevit Dilmen）
比如說一間工廠中，一個好的學徒會認真打雜，卻不一定能成為好的技師；一個好技師要有專業技術，卻不一定可以當個好領班；一個好領班能靈活運用底下的人力，卻不一定能當個好監工；一個好監工能掌握工程進度，卻不一定能當個好廠長。
而在等級制度中，往往是表現好的學徒才會傳授技能，技術佳的技師才會被選為領班，以此類推，當成員在某個階級的表現不佳時，就會停留於那個階級不再前進；如果一個能擔當廠長大任的人才，陷於等級制度而淪為一個二流技師，那麼擇優晉升的策略反而會讓組織變得沒有效率。
但是，如果不去晉升表現好的人，又該晉升什麼人呢？
三個義大利的科學家（一個社會科學 + 二個天文學家）於是建立了一個金字塔等級制的組織模形，想找出最佳的晉升策略。這個金字塔狀等級制模型中，上層的人少、下層的人多，相對的，上層的人所肩負之責任權重較下層人高，每個人的能力（含效率、專業、工時等綜合考量）則化為數值，組織的總體效益為所有人的能力數值乘以其責任權重後之加總。
起初，每個人的能力數值呈現常態分佈，當人員晉升時到新的階級時，會給他一個新的能力數值。
若依一般的思維，人員晉升後的能力與其原階級的表現有關，所以用舊數值為基礎，再加、減一點點隨機的誤差值，就成為新階級的能力數值。若依「彼得假說」，晉升後則是由常態分佈函數再隨機賦予新的能力數值。
經過電腦程式模擬了上百個職缺產生和晉升替補的事件後，他們得到了下表的結果：
| 總體效益改變(%) | 擇優晉升 | 擇劣晉升 | 隨機晉升 |
| 一般思維 | +9% | -5% | +1.5% |
| 彼得假說 | -10% | +12% | +1.5% |
也就是說，晉升表現良好的人，那麼「彼得假說」組的整體效益反而會下降；若反其道而行地去晉升表現較差的人，「一般思維」組的總體效益就會下降；而採隨機晉升，則不論是「彼得假說」組或是「一般思維」組的整體效益都會微幅提升1.5%左右。
由此看來，我們應該要搞清楚組織成員的能力數值隨階級的變化到底是像「一般思維」還是像「彼得假說」，才能做出好的晉升決策。再說，無論如何，這只是基於幾個假設所做出的模型，現實社會中，還是依一般思維採擇優晉升比較保險，至少會產生一種激勵做用，讓各階級的成員努力求取好表現。（「激勵」云云，館主沒有去查詢相關科學證明，僅為「想當然爾」，為避免誤導視聽，特此說明。）
然而，這三位義大利科學家卻在他們的論文中表示，既然我們也分不清人們的能力變化是像「彼得假說」還是像「一般思維」，那麼隨機晉升就是最好的策略啦，至少它能讓組織的效益維持不墜。
挖賽！這樣的結論也太不勵志了吧！難到是在告訴大家工作表現不重要，靠擲骰子來決定誰晉升就好了嗎 ？義大利真不愧是一個適合慵懶生活的國度啊！
此研究成果發表於physica A期刊上，作者三人也因「從數學角度證明如果隨機地晉升人，團隊運作將更有效率」的成就，獲得了2010年搞笑諾貝爾的管理學獎。
順帶一提，physica A是物理學期刊，涵蓋領域為「統計力學及其應用」。這個偏管理學的研究可以刊在physica A上，除了因為其模型的數學架構有擦到「統計力學」的邊角外；另一個可能原因是負責此論文的責任編輯對其上司不滿已久，想藉由刊登「彼得原理」的文章來表達些什麼。（大誤）
本文轉載自吳京的量子咖啡館
參考資料：
- Pluchino, Alessandro, Andrea Rapisarda, and Cesare Garofalo. “The Peter principle revisited: A computational study.” Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 389.3 (2010): 467-472.
