（張宏亮，風險管理專家，擁有北京大學光華管理學院管理學博士學位和英國Lancaster大學管理學院管理科學博士學位，風險地圖方法和RiskMap軟件發明者，風險世界網和風險雲數據庫創始人）

 

    平均數在日常生活中經常用到。作為一個統計指标，平均數反映的隻是數據的集中趨勢，它無法描述數據的變化範圍和離散程度。也就是說，如果少數家庭擁有全部資産中的大多數，這使得城市家庭資産的平均數被嚴重拉高，而中位數卻比較低。因此，使用平均數的時候要注意适用範圍，如果關注重點是數據的離散程度或變化範圍，那麼使用平均數指标是不合理的，這種不合理使用被稱作“平均數陷阱”。

 

    企業管理者通常以平均數思維方式思考問題和制定計劃，從各種管理計劃中經常看到平均數形式的數據，例如市場需求量、資金使用量、市場價格、項目工期等。依據業務邏輯和管理需求，這些平均數形式的數據将被進一步組合計算，得出其他平均數形式的目标數據，例如投資回報率、年度總收入、項目總工期等。從風險的角度看，平均數思維在企業管理上有些時候會帶來嚴重的問題。美國斯坦福大學教授Savage曾經說過，使用平均數方式做的管理計劃平均上是錯的，許多管理上的失敗都來自平均數思維。

 

    平均數形式的計劃數據，在某些特定情景發生的情況下才具有意義。如果管理者沒有充分考慮這些特定情景發生的可能性，那麼這些計劃數據是不正确的甚至在現實中是不存在的：某藥企在研發新藥，研發成本2000萬元，投産後外銷歐美市場，預計投資回報率達16%。首先，2000萬元研發成本是平均意義上的成本。其次，16%的投資回報率是基于項目研發成功且外銷歐美市場成功情景下做出的平均估計。那麼，這些情景發生的可能性有多大呢？是100%出現嗎？如果研發不成功呢？如果研發成功但外銷不成功呢？不考慮這些情景，單純地去讨論平均數形式的計劃數據沒有太大意義，基于這些數據進行的決策也會帶來嚴重的問題。好比一條河流平均水深為1米，一個人徒步過河會不會出現風險呢？假設這條河流大部分地方水深小于1米但中間一段水深為3米，那麼基于平均1米水深的過河決定将會給這個人帶來很大的風險。

 

    當企業經營遇到限制性條件的時候，平均數形式的計劃數據也是不正确的。假定産品的市場需求為10萬個、單位價格為100元，那麼計劃生産10萬個将會帶來1000萬元的收入。然而按照這樣的生産計劃，如果市場需求高于10萬個，那麼收入為1000萬元；如果市場需求低于10萬個，那麼收入就不再是1000萬元。平均意義上的1000萬元的收入計劃是不正确的，真正的平均收入會低于1000萬元。

 

    平均數思維方式内含的一個假設是：按照平均數制定計劃其結果也是平均數。不幸的是，這個假設在許多情況下是不成立的。當一個總活動由多個單項活動組成時，基于單項活動的平均數制定的總活動計劃經常會落入“平均數陷阱”。假設一個項目包括同時進行的10個任務，每個任務的完成時間在3個月和9個月之間等可能性出現，這樣每個任務的平均完成時間為6個月，所有任務完成後才可以進行下一步工作。按照平均數思維方式，進行下一步工作的計劃應該定在6個月後。然而，這個計劃是可行的嗎？經過簡單測算就會知道，項目在6個月内進行下一步工作的可能性基本接近為零。任何一個任務的完成時間高于6個月都會拖後整體項目進度，現在有10個并行的單項任務，所以全部單項任務的完成時間都低于6個月幾乎是不可能的。

 

    在企業管理中要想避免平均數陷阱，就需要考慮管理計劃的變化範圍，估計每種情景出現的可能性。企業管理者不僅需要一個平均數，而且還要了解這個數據發生的可能性。也可以把這種分析稱作“風險量化評估”。平均數意義上的管理計劃表面上都是可行的計劃，然而管理現實中這些計劃又是不可行的。就像一個人在架梯子上房頂之前會通過晃梯子觀察梯子的穩固性一樣，企業管理者也應該通過風險量化評估“晃一晃”管理計劃的可行性，避免落入平均數陷阱。