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精心设置课程，教育他们理解新成本核算法的原理与机制；(3)先在一个工厂试 点，然后全面推广，同时保证让所有的下级管理人员都参加进来，让他们亲眼目
睹新法带来的成功；(4)一旦一个工厂或作业点全部引进新成本核算法，立即彻 底清除旧会计核算体系。
争取普遍的认同
许多公司的高层管理者把推行新成本核算法的重任委托给会计师。这种做法 是错误的。在克莱斯勒公司，高层经理人员从一开始就介入新法的推行，并一直
参与下去。例如， 由路兹任主席，由公司高层经理人员组成的经营委员会 (operating
committee)，一直负责跟踪、指导新成本核算法的推行过程。除此之外， 公司前 32 名高层经理人员每天要用半天的时间集中听取项目进展情况的简要汇
报，然后仔细考虑下一步应对公司的哪个部门实施新成本核算法。
路兹认为，新建立的基于活动的成本核算体系不能由财务部门独家控制，总 会计师杰姆斯·D·多隆三世和负责过程管理的副总裁杰姆斯·P·霍登也参与
负责该系统，推进新成本核算法的项目组，必须随时向两位负责人汇报工作进展 情况。此外，公司的董事长和执行总监罗伯特·J·易顿和路兹，也是推行新成
本核算法的热烈鼓吹者。两位最高领导人不厌其烦，在各个工作场所宣传使用新 成本核算法的好处。他们一再强调，如果在以活动过程为基础的组织结构中采用
基于活动的成本核算法，到 1996 年和 2000 年，公司将分别成为北美和全世界经
营体制最灵活、成本最低的汽车制造商。
看到新成本核算法有如
此巨大的好处，其他工 厂的厂长们争先恐后、 迫不及待地要求立即登 上改革之船
赛夫迪—科利恩公司采用各种方式游说员工。首
先，柴卡向新城堡工厂厂长承诺，如果新成本核算法 的试验结果不足以帮助工厂改善决策效果，可以立即 中止。然而，在 3 个月内，工厂的每一位员工都清楚
地看到，新成本核算法有助于大幅度削减成本。(施行 新成本核算法的第一年，工厂节约潜在成本 350 万美
元。) 而且，在确定工厂要使用多少新型加工材料以提高竞争和盈利能力方面，
新方法核算的数字十分准确。工厂厂长被征服了。
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于是，柴卡召集有生产加工部门、市场部门、包括废品处理中心的副总经理 和五个主管市场的副总经理等公司高层领导参加的会议。会上，柴卡与工作组带
领众人详细阅读了 150 页厚的成本账，说明成本如何分摊到各加工部门，每个产 品的成本又是如何计算的。会上，没有一个人对数字提出疑议，每个人都明白，
这些数字肯定可以帮助他们改善决策，取得更高的利润。
柴卡没有恳求其他厂长采用新成本核算法。看到新成本核算法为新城堡厂带 来了如此巨大的好处，其他工厂的厂长们争先恐后、迫不及待地要求立即登上改 革之船。
培训员工
据我们所知，在推行新成本核算法时，没有哪家公司肯像克莱斯勒公司那样 下大力气培训员工。至少有 1.8 万名员工参加了新成本核算法正规培训班。许多
工会干部和供货商也参加了培训。课程从一开始就有两个明确的目的：解释新成 本核算法的必要性；指导员工学会如何建立新核算体系以及使用该方法。为此，
公司设置了三组课程。
第一组课程是为所有层次的员工设置的，内容主要是介绍新成本核算法的基 本概念和原理。参加此课程的人员上至总经理，下至小时工。半天的课程用来解
释什么是基于活动的成本核算法，该方法与传统的会计核算体系有什么不同，克 莱斯勒公司希望从中获得什么。通过结合案例的分析，课程向学员们传达了这样
的信息：推行新成本核算法的目的是帮助员工更好地制定决策，而不是让他们工 作得更辛苦，或更容易丢掉饭碗。
第二组课程是为经理人员设置的，这些人将负责在自己的辖区内推行新法。 两天的课程中使用了大量的案例，涉及运用新成本核算法的信息帮助制定决策的
大量实践内容。例如，使用计算机让人们模拟处理诸如公司是否需要自制某种零 件而不是从外部采购等现实的经营问题。计算机程序先用那种武断地摊派成本的
传统财务信息进行模拟，然后运用新成本核算法的信息模拟。绝大多数学员迅速 发现，使用新成本核算法提供的数据，可以制定最好的决策，而使用旧核算体系
提供的数据时，答案很不一致。大卫·E·米德这位新成本核算法推进小组的主
管说：“那些直觉很好的人能做得不错，直觉不好的人会错得一塌糊涂。”
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第三组课程要延续 3 天～5 天。课程的技术化和专业化程度很高，是专门为 工程师、会计师和投资分析师设计的，用以解决如何建立以新成本核算法为基础
的系统以及如何使用该系统等问题。换句话说，课程培训收集数据、建立模型、 建立计算机系统以及分析信息的技能。
赛夫迪—科利恩公司从来没有为推行新成本核算法提供像样的课堂培训。它 的做法是，让员工参与一个为期 3 个月的不离岗强化培训项目。这个方法其实对
许多小公司更有借鉴意义。在新城堡工厂的第一天遇到挫折后，柴卡明白了，他 不可能向一个工厂强行塞入新的核算体系。推行新法的每一个方面，都必须争取
有工厂管理层的参与，包括收集数据、设计系统、训练能使用数据的人员。于是， 在以后的推进中，工作组先花两天的时间向工厂管理人员说明推行新法涉及的所
有步骤，强调在这个过程中需要所有人的积极配合；同时强调，推行新法的主要 目的是帮助管理者扩展业务，而不是缩小业务，新方法的使用有助于扩大就业机
会，而不是减少就业机会。其实，这一点在第一家试点工厂已经明显地体现出来 了。
当数据收集和系统涉及的工作完成以后，工作组与工厂管理人员立即制定了 一个需要改进运作效率的项目名单，包括最紧要的前 10 个项目。然后，工作组
帮助工厂的专家分析各个项目，并在这个过程中，帮助专家们学会使用新成本核 算法来说明新方法如何改进决策质量。例如，公司在新泽西州林登市的一个工厂
分析了公司将废汽油运往位于印第安那州东芝加哥油料处理工厂以前，在有害废 品处理中心短期贮存废汽油的做法。该做法是公司最初进入废汽油回收市场时形
成的，其指导思想是充分利用公司在有害废品处理中心的闲置储油罐贮存废油， 以减少运输成本。按照该方法，公司先用小罐运油车将半径在 240 公里以内的服
务站回收的废汽油运往中心，存到储油罐中。当废油存量足以装满一千大型运油 车时，再将油从储油罐中取出，装到大型运油车上，运到 20 余公里之外的铁路
码头，等待运往东芝加哥。在这个运作过程中，管理人员认为，公司在废品处理 中心的储油罐是现成可用的，因而是免费资源。但是，以新成本核算法为基础的
分析证明，这不是一项免费资源：(1)公司并没有计算将每一批废油装到运油车 上以及卸货的测试成本。由于有 3 次装卸，运输每一批废油的测试次数便多达 6
次。(2)公司忽略了必不可少的文案工作成本。尽管废油不是有害物质，但既然
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要在有害废品处理中心作短期储存，就必须办理有关的各种备案手续，以满足政 府规定。在将所有这些成本都汇总起来，并计入废汽油处理的经营成本以后，公
司立即停止了原来的做法，直接用小型运油车将各服务站收集的废油运往铁路码
头。
在各工厂推行新成本核
算法时，工作组都要停 留较长的时间，直到该 厂在一两个项目上能用 新法改进工作
工作组在各工厂推行新成本核算法时，一般要停
留较长的时间，直到工厂学会运用新法改进最紧要的 前 10 个项目中的 2 个～3 个项目为止。成效是显而易
见的——不仅使工厂的员工亲眼见到了新成本核算法 比旧方法的优越之处，而且赢得了其他工厂员工的信 任。在许多实例中发现，在许多项目中，工厂管理人
员从直觉看都觉得不错，但旧的核算体系不能为他们提供有力的数据支持，新的
核算法却可以提供所需的数据。
全面推进
克莱斯勒的管理者像赛夫迪-科利恩公司一样，很快便明白必须让所有员工 真正感觉到自己参与了新成本核算法的推进过程，必须保证推进工作一步一步往
前走。克莱斯勒公司推进过程的第一步，是让公司最高层经理人员参加一个系列 研讨会，以接受新成本核算法的概念。然后，在 1991 年，公司选择位于密歇根
州沃伦的高容量冲压件厂作为推行新成本核算法的试点。之所以选择沃伦厂，是 因为在该厂的试点肯定会成功。该厂厂长是一位富有进取心的人，公司领导也认
为引入新成本核算法有助于改进工厂的产品组合。一段时间以来，该厂迫于压力， 一直生产低容量冲压件，公司高层管理人员总是感觉这种产品的实际成本比传统
会计核算体系显示的要高。
试点非常成功。新成本核算法的数据说明，一些低容量冲压件的实际成本比 按旧会计方法核算的高出 30 倍。毫无疑问，公司应当删除成本过高的零件生产，
代之以高容量的冲压件。此外，试点还帮助打开了用来隐藏低效率和废品等问题 的口袋，使工厂管理人员迅速发现了问题之所在。最后，新成本核算法帮助该厂
重新设计产品生产和加工过程，使公司能更有效地为下一代微型汽车生产零部
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件。
新成本核算法在沃伦厂产生了显著的效果，项目推行刚刚进展到 2/3 时，路
兹便决定提前向其他 6 家工厂推行该方法，并任命总会计师多隆挂帅。多隆选择
了 6 名雄心勃勃的年轻人加盟工作组，6 个人全都来自财务部。随着推进工作热 火朝天的展开，第二年，工作组人员就膨胀至 20
人。为了更好地传送推行新成 本核算法的目的是帮助管理者改善管理这一信息，工作组又扩大了组员的专业
面，从生产制造部门、工程部门、信息系统部门吸收人员参与。工作组人员的合 理构成，使新成本核算法更容易被各部门接受，进而又使新法在全公司迅速取得 成功。
克莱斯勒公司将新成本
核算法实 施 步骤 程 式 化，将其推广至公司的 每一个角落，而不仅仅 是制造业
克莱斯勒公司将推行新成本核算法的步骤提炼成
一个科学的过程，使其能够按照一个比较标准的模式 在全公司推广。标准模式不仅适用于生产厂，而且适 用于其他部门。在一个部门推行新成本核算法，约需 6
个月～15 个月的时间，长短主要取决于部门的规模。 按照标准的模式，先由一个骨干人员组成的小组做前
期培训，为推行新法铺平道路。这用去大约 12 个星期。在此期间，部门的所有 员工至少要参加一个培训课程。管理人员大量运用录像带、简报等工具进行实战
前的宣传，并鼓励即将负责建立和使用新成本核算法系统的人参加学习讨论， 以接受新的思想。培训完成后，另外两个工作组进驻部门，手把手地教业务主管
及有关专家如何使用新成本核算法的信息，以及如何维护和更新信息。其中，一 个工作组保证数据收集的质量，敦促建成新成本核算法的计算机模型；另一个工
作组在将新成本核算法模型与总账连接、生产作业计划系统以及其他支持系统方 面提供技术支持。两个小组均与各业务主管密切配合，随时激发他们的智慧，逐
步向他们灌输对新成本核算法体系的主人翁意识。
克莱斯勒公司的经理人员明白，他们必须亲自向雇员演示，而不是告诉雇员 新成本核算法对于改进决策有多大的好处。例如，新成本核算法帮助公司解决了
一个长期存在的问题，即如何确定配线盒(专门用于汽车电子系统的接线部件)的
最佳数量，这涉及到一种新的小型车的设计和生产。配线盒的数量可以有九个选
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择，即从一到九。如果公司生产一个配线盒，其中装置的配线终端要适合所有可 能的选择；如果公司生产九个配线盒，则要求每一个配线盒对应于一种特定的汽
车型号。后一种做法耗费的原材料较少，但要发生较大的劳动成本，而且使设计 和生产过程都更加复杂。由于设计工程师的绩效仅仅与如何降低每辆车的材料成
本有关，因此，他们倾向于制造九个配线盒。由于生产厂管理者的绩效与降低存 货和劳动力的成本有关，他们更愿意生产一个配线盒。但是，新成本核算法证明，
两个配线盒既有助于降低材料消耗，又能提高劳动生产率，是最好的选择。看到 这个结果后，设计工程师和生产厂的管理人员都不再固执己见。
当赛夫迪—科利恩公司在新城堡工厂开始建立新成本核算法的试点后，生产 经营部与市场部的经理人员设计了一个挑选后续项目的战略方法，该方法能够分
门别类地排列出各废品处理中心和作业线的相对成本与盈利能力，为推广新成本 核算法的顺序提供依据。如果遇到性质十分相似的两家工厂，难以确定谁先谁后
时，就只好首先选择更热心于此的工厂了。
赛夫迪公司试图在加快新法推进速度和减少专职人员之间取得某种平衡。结 果，公司将同时推行新法的工厂或工作场的数量缩减到两个。工作组有 3 个核心
人员，其中一个是基层会计师；一个是会计分析员；另一个是来自普华会计师事 务所的顾问。一旦公司完全掌握了推行新成本核算法的全部程序，顾问工作即告
完成。核心工作组将监督推行新法的全过程。除核心人员外，工作组还有 5 名专 职的分析员，他们的任务是协助策划实施进程，帮助收集数据，核算活动成本，
任务完成后即离去。一般来说，在一个工厂推行新法需要 3 个月的时间，另外还 需要一个星期的时间将新核算体系与公司总部连接起来。
由于是对下属工厂逐步推行新成本核算法，公司会计部无法立即将成本核算 体系转换为基于活动的成本核算法。只有当所有推行新法的工厂全部完成推行工
作以后，公司总部才可能进行汇总，并自动完成结账程序。最后的结果显示，尽 管新成本核算法比传统会计体系需要更多的数据收集、文字报告和分析，每月的
结账速度却比以前快多了。
赛夫迪公司开始试点后的 15 个月内，生产经营、市场营销以及会计部门的 管理人员开始使用新成本核算法提供的信息进行决策。18 个月内，公司的 5 个
最大的工厂已完全采用新成本核算法。
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最后的整合
推行新成本核算法过程中，最后一个棘手的问题是整合，即将新成本核算法 融入公司的财务系统和绩效测评指标体系中去。许多公司在推行新成本核算法
时，将其看做是附属的或第二位的核算体系。但是，如果新核算法的数据不能融 入公司主要的财务报告系统，该核算法就不能站稳脚跟。如果新核算法数据不能
随时更新，就不能适应财务报告的需要。或者说，如果新核算法数据不能普遍地 作为官方认可的数据，管理人员就会将其看做是旧的数据。克莱斯勒的总会计师
多隆说： “如果存在两套数据，其中一套最终会居于统治地位。”
大多数公司在开发新核算法以后，并未将其并入公司内部联网的管理系统， 而是单独存入个人计算机内。这就是说，新核算法模型没有被整合进公司的财务
结论形成过程，因而很难维持下去，更不用说随时跟上通行的会计准则要求，在 对外提供的财务报告中派上用场了。这样下去的结果只能是让新核算法出局。
严格地说，维护一套数据就已经很费力，更不要说两套数据了。因此，赛夫 迪公司决定，只要新核算法进入正式运行，就立即成为财务报告的惟一数据来源。
公司在废品处理中心建立了新的数据收集系统，用于支持每月新核算法的数据输 入和更新。目前，公司将公司总账与新核算法自动连接，使每个月的数据同时适
用于两套核算系统。
现在，赛夫迪公司已在用新核算法帮助制定年度预算和关于关闭工厂或删减 生产线的决策。公司还采用了以新核算法为基础的绩效测评指标。新测评指标与
旧指标有本质的区别。随着新核算法在公司的推开，公司高层领导意识到，一些 旧的绩效测评指标无助于工厂管理层从全公司的角度出发制定最佳决策。例如，
对工厂管理者的奖励依旧是以年初制定的经营预算执行情况为基础，而年初预算 都没有考虑运作过程效率和单位成本。新的绩效测评指标则将对管理人员的奖励
与本厂的单位材料成本降低程度联系起来。
在使用新核算法对产品成本做一次性分析时，新法与旧法之间有巨大的差 异，但仅仅是一次性差异。将新核算法整合进入公司的主要财务系统以后，新核
算法的数据就成为绩效测评的主要标尺。新系统极大地改变了公司内部人们的思 维方式，使日常的决策质量比以前大幅度提高。当所有这一切发生时，公司的绩
效一定会比以前更好。
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为什么为基于活动的成本核算法收集信息需要更大的工作量?
大多数公司没想到为建立新核算法收集信息有多么费事。新核算法需 要的信息比标准的成本会计方法更详细、更复杂。传统的会计系统将许多
成本汇入许多不同的管理费类别中， 而按新成本核算法，每一类管理费还 要按活动类别进一步分成许多项，这需要上百次的调查以进行识别，还要
为此收集大量信息。不仅如此，新成本核算体系比旧体系使用更多的统计 指标，作为将管理费用分摊到产品、加上过程、销售渠道、客户和市场开
发上去的依据，用到的指标数量多达数十个，如零件数量、推销电话的数 量等。而传统体系一般只用一两个统计指标完成这些事，如产品的直接劳 动小时。
为新核算法收集数据要耗费大量时间，尤其在初始阶段更是如此的另 一个原因是，需要准确识别哪些信息是有用的，并知道从何处获取它们。
大多数公司开始时对新方法欣喜若狂，但最后，堆积如山的令人痛苦的信 息压垮了处理信息的人和计算机。克莱斯勒公司首先对位于密歇根州的沃
伦厂推行新成本核算法时，获取信息的工作重复了三次。根据克莱斯勒的 经验，初期的工作量是现在的两倍。当然，随着经验的增加，为此耗费的
资源也减少了。当克莱斯勒公司的 Mopar 替换件生产部打算用新核算法为
25 万个零件存货计算成本时，立即发现，自己几乎无法处理如此大量的数
据。
赛夫迪—科利恩公司发现，有时较少的数据也能和较多的数据一样说 明问题。当推行新成本核算法的工作组帮助工厂建立新核算体系时，许多
工厂管理人员要求工作组将大量详细的数据信息纳入新核算法的模型。工 作组担心，过细的信息会使核算系统不堪重负。他们发现，许多信息对于
确定成本并不重要。当管理人员继续坚持己见时，工作小组采取了折中的 办法：将 75%的信息包括进新成本核算法模型，工作组另设一套统计绩效的
报告模型追踪其余信息。
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4. 按照管理绩效，你应该得到多高的回报?①
罗伯特·西蒙 安多尼·戴维拉
① 原文发表于《哈佛商业评论》1998 年 1/2 月号。重印号 98110。
作者简介
罗伯特 · 西蒙 (Robert Simons) 是 哈佛商 学院企 业 管理 课 程 (Business
Administration)的教授，他就战略控制和绩效测评等项目向众多公司提供咨询。
西蒙先生著有《控制的杠杆：经理如何利用创新的控制系统推动战略更新》 (哈 佛商学院出版社，1995 年)。他对经营战略和管理控制系统之间的关系进行了不
间断的研究，就此撰写过专著，并在《哈佛商业评论》、《战略管理》杂志和《会 计与管理》等杂志上发表过文章。
安多尼·戴维拉(Antonio D'Avila)是西班牙纳沃拉大学管理学国际研究院的
企业管理学助教，他已就成本会计和绩效测评问题发表了许多篇文章。他最近的 研究重心是设计新产品开发的正式系统。目前，她正在研究公司如何利用管理控
制系统来实施战略，并就这一专题撰写了若干案例。
内容提要
测评经营绩效的传统比率(净资产回报率、总资产回报率以及销售回报率等 等)可能是有用的，但其中没有一个可以用来衡量公司经营战略的完成情况。因
此，有必要建立管理回报率(ROM)，即一种可以评价公司最稀缺资源(经理人员 的时间和精力)使用效果的比率。与其他绩效比率不同，ROM 不是确切的数字，
只是一个大致的估计。然而，管理回报率也如其他绩效比率一样，用一个分式表 达，其中分母很大而分子很小，得出的数字自然很大：
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释放的生产性组织能量
投入的管理时间与精力
了解哪些因素构成组织的生产性能量，哪些工作可以使组织的生产性能量最
大化，将有助于管理人员大致估计管理回报率。
本文作者建议，公司应当注意 5 个因素(5 个酸性比率)，以估计这一指标。
这 5 个因素是：雇员是否知道哪个机会不会对公司战略任务有直接贡献?管理人 员是否知道什么会导致公司运作失败?管理者能否记住哪些是相对简单的关键诊
断指标?公司的组织是否被文山会海所淹没?是否所有的雇员都能像他们的老板 一样看到同样的绩效测评指标?如果管理者能对上述所有问题给予肯定回答，其
管理回报率就大体较高；如果只能对部分问题给子肯定回答，其管理回报率就可 能较低，就表明，管理者需要加强与雇员的沟通，使他们了解自己的经营重点和 意图。
实际上，每位管理者都有一个过去的辉煌战略的故事。有些人大张旗鼓地 宣传这些战略，使故事内容更加丰富。但不知为什么，这些战略从来没有被付诸
实施，或者实施了，却是毫无计划地实施的。于是，所有的故事几乎都以同一方 式结束：挫败、失去机会、天灾人祸。这真让人困惑。许多管理者纳闷：为什么
这么多极合理的、经过充分分析论证的、可实施的战略，会在从概念向实际转化 的途中流产?
答案就在管理者自己，或者更准确地说，在于管理者如何使用他们的能源。 管理性能源是一个组织中最重要的和最稀缺的资源，在当今充满机会的社会中更
是如此。新的机会似乎一个月比一个月多，比如贸易壁垒降低了；新兴市场出现 了；技术上又有新的突破了；等等。所有这些都牵制着管理者的时间和精力，把
他或她的记事本占得满满的。
但是，如果管理能源被误导，或被分散到太多的机会上去，即使是最好的战 略也很难实施，难以形成真正的价值。这个简单的事实造成了今天经营领域中一
个极艰难而又重要的任务：保证管理者将他们的精力都用到正确的项目或事务中
去。这听起来在理论上很符合逻辑，但在当今负担过度、高度紧张的公司竞争环
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境中，要想保证自己和自己的组织不偏不斜，稳稳行进在既定战略的道路上，实
在是太困难了。
那么怎么办呢?建议管理者们使用一种新的绩效比率，我们称其为管理回报 率(ROM)。管理回报率可以表达为如下的等式：
释放的生产性组织能量
管理回报率=
投入的管理时间与精力
正如净资产收益率和总资产收益率一样，管理回报率可用来表示稀缺资源
投资的收益水平。在本文中，稀缺资源是指管理者的
管理回报率衡量公司稀 缺资源——管理者时间 与精力投入的收益水平
产生了最大的回报。
时间和精力。管理回报率表示管理者如何在几种活动 路线中选择最好的路线。该比率回答了这样的问题： 为了推进公司的既定战略，你付出的每一个小时是否
但必须注意，管理回报率不是一个数量计算模型，无法产生一个精确的数字
或百分比。它只是一个质量指标，无论是分子、分母，还是公式表示的结果，都 只是对管理者内心活动的一个重要解释和估计。像其他数量化的回报率一样，当
分子增大、分母变小时，管理回报率增大。使用这个比率，管理者可以“计算” 他们的管理回报率是高了还是低了。这是一个大概的指标，但我们发现，凡能理
解该指标价值的管理者，无异于掌握了一个学习和变革的工具。
为了说明管理回报率是怎样一回事，让我们看一下这样两家公司。第一家是 位于波士顿的小型咨询公司，我们暂且称之为自动化咨询服务公司。这家公司初
建时，有一个关于工业技术的明晰的战略。[1]公司的发展速度很快，不久就有 了四个办公室。但七年以后，公司陷入了严重的危机：一个办公室为了满足预算
支出，对客户重复收费；另外一个办公室，不知为什么，来自公司三家最大的汽 车制造商客户的业务量迅速下降，使办公室大量专家无所事事；而第三个办公室
在帮助一家公司的图书馆实现自动化时，陷入了始料未及的困境，造成了办公室 的资金损失。作为一家咨询公司，接受自己无力承担的工作，终致不能履约，使
他们感到十分尴尬。
毫无章法的管理，使公司变得松松垮垮。管理者把自己的精力平均分配到许
多项目、客户和毫无优先意义的事情上。有一段时间，公司有一个目标集中的、
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听起来不错的战略：以为客户提供具有艺术特征的工业技术作为业务增长点。但 是，管理者没有把精力集中到推进这一战略上，而是被太多的商业机会所吸引。
结果，释放出来的生产性组织能量很低，而投入的管理时间又很长，公司的管理 回报率极低。
另一家是自动化数据处理公司(ADP)，总部设在新泽西州玫瑰岛，专门从事 大规模数据库处理。它向我们展示了一个公司管理者理解集中精力的意义，将精
力集中于与公司战略推进有关的项目上的范例。该公司用一个严格的检查表来评 价哪些项目与公司的战略目标一致，然后清晰地界定出公司各项目的优先顺序。
用这个方法，公司连续 143 个季度(35 年)取得了每股收益达两位数的增长，在纽 约证券交易所的上市公司中创造了最好的记录。毫无疑问，ADP
公司的管理回 报率非常高。
看来，如何区分这两类组织，已经十分容易了。 ADP 公司将有限的时间和 管理精力集中于特定的、十分清晰的战略项目上，全力实现既定目标。这两家公
司的管理者都意识到，这个世界上的机会正排着队等着你，但 ADP 公司的领导 知道，每天只有有限的时间，公司也只有有限的管理人员，只有严格掌握和支配
自己的时间，组织才可能生存。他们不像自动化咨询公司那样去迎接每一个迎风 招展的旗帜，而是在需要投入精力的项目中严格进行选择，绝不去不该去的地方。
目标的明确，使得所有的能量都转化成了生产性的能量，并使经营战略从董事会 的会议桌上转到市场上。
实现高管理回报率的敌人与盟友
既然集中管理能源可以取得如此高的分红，为什么并非所有的管理者都致力 于使管理回报率达到最大化呢?第一个答案是，许多天然的组织力量极力反对管
理回报率的约束，我们已经提到，今天大量的市场机会正在频频向管理者们招手 致意。第二个答案是，正如人们天生地急于扑灭最靠近脚边的火一样，管理者天
生会集中精力处理最紧迫的危机、给予明确承诺的项目和有紧迫需求的客户。第 三个答案是，即使公司精心策划了实施过程， 比如设置效果检查程序以推进公
司战略目标的实现，但这些督察程序依然有可能变得越来越官僚，越来越流于形 式。最后一个答案很简单：这样做太难了，它需要管理者时时保持警惕。警惕出
