# 09 在空间上省钱 如果你的组织像我们在过去三年调查中发现的一样，那么你的办公环境很可能不怎么注意隐私，专用空间较少，并且很嘈杂。当然，一个明显的原因是成本。在“工作环境中节省一分就是在运营中挣得一分”这种逻辑滋生了这种情形。得出如此结论的人，显然没有认真做过成本收益分析，没有从收益分析中理解收益。他们只知道节流，却不知道该怎么开源。是的，通过缩减工作环境的成本降低了开支，这很有吸引力，但它与什么比较呢？显而易见，缩减的开支必须与失去效率的风险放到一起比较。 就拿当前这一波削减工作环境成本的活动来说，与它带来的潜在风险相比，节省的成本简直微不足道。为一位开发人员在环境上的整个投入只是他薪酬的很少一部分。究竟是多少，取决于类似房地产价格、薪酬水平、买还是租等因素，但大致来看，一般是介于 6%～ 16%之间。可以预期，对于那些工作在公司公有环境的程序员或者分析员来说，在工作环境及附属设施上花费一美金，对应于直接支付给工作者的十五美金。如果再把员工福利也算在内，那么，薪资与环境费用之比轻易就超出了二十倍。 20：1 的比例足以说明在工作环境上节省成本存在风险。费尽心力去节省那一块钱，损失的却是二十元，真是捡了芝麻丢了西瓜。富有远见的管理者不会罔顾员工工作效率会否受到影响，就将大家搬到更便宜、更吵闹或者更拥挤的隔间里。所以，你能想象，那些规划者们历经数十年时间才将我们的办公环境改为新潮的开放式设计，在此之前，他们一定进行了精细的效率分析。若不这样，只能说明对环境不负责任，漠不关心。 ### 席卷大地的瘟疫 很不幸，这种对环境不负责任、漠不关心的态度在我们这个时代竟然随处可见。既然我们在对自然资源的掠夺上已经展现过这种冷漠，对于工作环境的设计，又为何不能？在一个科幻预言故事中，约翰·布努那(John Brunner)描绘了我们的空气、土地和水污染持续加重，直到下一个世纪末。不管污染变得多么严重，也没人站出来抱怨。在布努那描绘的世界里，人们就像一群没有喜怒哀乐的绵羊，他们漠视问题，直到失去最后一丝生的希望。当他们想到要去关注这些问题时，却悔之晚矣。布努那给他的书起名叫《绵羊抬头》(The Sheep Look Up)。 工作在办公室的美国人很少会去思考，为何他们的工作空间会从理性堕落为愚蠢。就在不久前，他们还在拥有墙、门和窗户的两人间或三人间办公室垦工作。（你还记得墙、门和窗户吧？）在那样的环境里，每位员工都可以专心工作，与同事讨论也不会影响其他人。 然后，在没有任何警告的情况下，开放式设计的工位就像一场席卷大地的瘟疫一般扩散。提倡这样设计的人没有提供哪怕一丝一毫的证据来证明工作效率不会受到影响：他们非不愿，而是不能。要做到意义明确的生产效率度量，本身极为复杂和困难。这种度量需要根据不同的工作种类量体裁衣。它需要专业的技能、细致的研究以及大量的数据收集。 给我们带来开放式工位设计的人不会去考虑上述的度量任务。然而他们精于言辞。他们大声宣布，新的办公室布局会大幅提升生产效率，上升很多，差不多会达到百分之三百，从而巧妙地回避了生产效率会否下降的问题：他们发表文章，内容却建立在完全虚构的场景之上。他们会给他们的著作冠以非常响亮的标题，就像《Data Management》（数据管理）杂志上的一篇文章《Open-Plan DP Environment Boosts Employee Productivity》（开放的 DP 环境设计带来员工生产效率飙升）：就在这样一个带有承诺性的标题下面，作者给出了如下核心观点： 在信息处理环境中，采用开放式办公环境设计的根本考虑因素在于：系统的电力分配能力、计算机支持能力及制造商和分销商服务． 句号：就这样二这就是全部“根本的考虑因素”=完全就不考虑一个个活生生的人要在这样的环境中工作。 这样一篇文章或类似文章缺失的是对员工真正生产效率的任何考虑。在《数据管理》杂志的这篇文章中，没有提供任何证据来支撑文章的标题。我们所能看到的用来证明开放设计提升工作效率的论点的唯一方法就是不断重复。 ### 让我们暂停抨击，来谈几点事实 在规划圣塔德雷莎( Santa Teresa)设施之前，IBM 抛开了所有现行的行业标准，仔细调研了未来将在那里工作的人们的工作习惯。调研的设计由建筑师杰拉尔德·迈克库尔( Gerald McCue)完成，并得到了 IBM 区域经理的协助。研究人员同时观察了在目前工作环境和模拟的设计环境下实际生产活动中的工作流程。他们了解了程序员、工程技术人员、质量控制人员和管理者的日常活动。从他们的研究中，得出了最小标准的安置计划，用于这样一群在未来使用这个新环境进行办公的人们，如下所示： * 每人 100 平方英尺的独立空间 * 每人 30 平方英尺的工作平面 * 封闭的办公室或者 6 尺高的隔断来隔离噪声（他们的设计结果是，一半的专业人士工作在 l 或 2 人的办公室里） 选择按照最低标准来建设新实验室的道理很简单：调查的角色需要这样的空间和安静的环境来高效工作。节省成本而造成办公环境达不到最低标准将会导致工作效率降低，从而抵消掉节省的那点成本。IBM 最后遵循了研究的建议，为员工建造了这样的工作环境。（我们预期这样的公司会走得很远。） 较之 IBM 工作环境的最低标准，其他公司又是怎样的情况呢？图 9-1 展示了从编码战争游戏参与者中调查得到的人均独立空间的分布情况。 图 9-1 独立空间的分布情况 只有 16% 的参赛者拥有 100 平方英尺或更多的工作空间。ll%的参赛者有封闭的办公室或者 6 尺高的隔断。工作在 20 ～ 30 平方英尺的参赛者多于 100 平方英尺的参赛者。（如果是 30 平方英尺以下，你就是在一个小于 IBM 圣塔德雷莎提供的办公桌空间里工作。） 在参加编码战争游戏的群体中，58% 抱怨他们的工作环境不够安静；61%抱怨没有足够的私人空间；54%报告说他们在家里的办公环境要优于公司提供的工作环境。 ### 工作环境质量和产品质量 提供狭小和嘈杂工作环境的公司相信这些都不是问题。当员工们诉求更大更私密的空间时，他们会对这些针对噪声的抱怨充耳不闻。算了吧，一点点噪声能带来什么大不同吗？说不定，这还可以帮助大家清醒清醒呢。 为了找出对噪声的态度是否跟工作有关，我们将得到的结果分成了两类。一类人觉得自己工作环境的安静程度可以接受；另一类觉得不行。然后，我们计算了在这两组人中有多少人是零缺陷地完成了游戏。 赛前的报告提及自己工作环境较为安静的人，要比另一类人多 1/3 的机会完成交付，并且没有缺陷。 随着噪声层级的提高，这种趋势变得更加严重。例如，有一家公司的 50 个参赛者都认为噪声不可接受，比平均值要高出 22%。在这家公司，实现零缺陷的参赛者人数跟报告噪声层级可接受的人数基本成反比： 零缺陷员工：66%报告噪声层级可接受；一个或多个缺陷员工：8%报告噪声层级可以接受。 值得强调的是，和其他环境指标一样，在参赛者进行游戏前，我们询问了他们对自己工作环境噪声的看法。 注意，我们没有做任何关于噪声层级的客观度量，只是问他们是否觉得噪声层级可接受。所以，我们不能区分哪些人是真正在一个安静环境里工作，哪些人是习惯了嘈杂环境（不被影响）。但当一名员工抱怨噪声太大时，他就是在告诉你他不属于上述任何一种情况。他同时在告诉你，他可能更容易犯错。当然，你可以不顾危险地忽略这样的信息。 ### 诺贝尔奖级别的发现 在某些天，大家可能比平时更具有洞察力。对我们来说，1984 年 2 月 3 日是我们得到观察结果标志性的一天。我们开始注意人员密度和人均独立空间这两者之间不同寻常的关系。当一边升高时，另一边似乎会下降！作为细心的研究者，我们马上开始记录这种趋势。在研究了 32346 家来自世界各地的公司后，我们找到了这两者之间形成的近乎完美的反比关系（见图 9-2）。 可以想象我们看着数据慢慢呈现出来时的激动之情，就好像欧姆发现欧姆定律一般兴奋。这可是能获得诺贝尔奖的真材实料啊。记住，这里你首先会看到：人员密度（如每千平方英尺员工人数）跟人均独立空间成反比。 图 9-2 DeMacro/Lister 效应 如果你还没看出这为何重要，那么你就是没有考虑噪声。噪声跟密度是直接成正比的，人均空间分配一旦减半，就会加倍地提高噪声水平。就算你能够证明一个程序员在一个 30 平方英尺的空间里能正常工作，不受空间限制，也不能说明 30 平方英尺就是足够的空间。在 30 平方英尺空间，噪声会是 100 平方英尺空间的 3 倍，这可能造成缺陷值的强烈反差，要么如瘟疫一般泛滥，要么一个都没有。 ### 躲起来 当办公环境让人异常烦躁时，大家就会找地方躲起来。去会议室、去图书馆或者去买杯咖啡，反正不会回来：他们不是要私自去度浪漫约会，或者密谋政治阴谋；他们是躲起来工作去了。好消息是你的员工愿意享受完成工作带来的成就感，所以他们会想尽办法来达成目标：一旦工作开始启动，他们就会努力寻找能够工作的地方？ 我在布朗大学学习的几年，要应对论文截稿期集体到期的疯狂时间，一个有效办法就是找一块安静的地方工作。在布朗大学，图书馆形成了一条不成文的阅览室条例：唯一可接受的干扰是火警，而且必须是真正的火警。我们慢慢成了善于寻觅那些不为人知的小阅读室的专家。生物图书馆五楼的阅读室是我的最爱，我的一位朋友甚至找到了拉丁图书馆下面的地窖——真的是地窖，还伴随着资助这一建筑的那位女士的遗骸。那里非常冷清，全是冷冰冰的大理石。我朋友说那里真的很安静，非常安静。 -TRL 瞥一眼会议室，你可能会发现有三个人在里边静悄悄地工作。倘若你在下午早些时候经过食堂，可能看到大家一人一桌地坐着，桌面上摊着他们的各种东西。有些人你压根儿就找不到，都躲起来完成工作去啦。假如你的组织发生了上述现象，就是在对工作环境进行控诉。在环境上省了钱，却可能会浪费掉你一笔不小的财富。 --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://doc.shiker.tech/ren-jian/di-er-bu-fen-ban-gong-huan-jing/09-zai-kong-jian-shang-sheng-qian.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.