在家办公模式对呼叫中心而言可行么? （下）
客户世界|Nicholas Bloom John Roberts 梁建章 应知淳|2012-07-20
在家办公模式对呼叫中心而言可行么? （下）
——来自中国的实证研究
作者：Nicholas Bloom John Roberts 梁建章 应知淳 | 来源：客户世界 | 2012-07-20
III. 实验结果
III.A. 绩效回归
OUTCOMEi,t = aTREATi × EXPERIMENTt + bt + ci +ei,t
我们开始以上等式去评估在家办公的影响。TREAT是一个虚拟变量，取值0或1，当试验组某人为偶数生日时TREAT等于1；EXPERIMENT是一个虚拟变量，取值0或1，实验在12月6日开始后Experiment等同于1；OUTCOME是衡量工作表现的一个关键指标，包括整体工作的总体分值、每周通话接通的数量、每分钟电话回复情况、每周通话的分钟数；Bt指的是包括一系列周期性和季节性对旅游需求量变化的影响，如2010年世博和中国农历春节；ci是独立的固定效应，包含了影响工作绩效的独立的、非时变函数特质的因素。
整体工作绩效分值用来参考衡量不同类型员工。首先我们确定每周每位员工的关键绩效指标，例如订单员有两项关键指标：电话接听率和下订单数量。为了获取每项关键指标的Z分值，我们减掉实验开始之前部门每周的关键指标，除以实验前的标准偏差，然后我们算出关键指标在每种类型确定的总体绩效考核的分值。衡量指标通过整个实验期间有0到1的标准偏差。
整体试验组的绩效比对照组在实验开始后要高0.2的标准偏差，这个结果有1%的显著意义。我们可以从图2看到整个试验组和对照组从2010年1月1日到2011年8月15日的绩效情况。红色的垂直线是实验开始的标记，蓝色实线反映的是试验组，而红色实线反映的是对照组。在实验之前，尽管因为季节性波动，试验组还是趋向接近对照组的。当六个星期实验后试验组开始不同于对照组，直到最后的几个星期的实验当中差异都是相当一致的。
实验开始后，南通组群的表现和对照组的表现相似，对照组和南通组群在整体表现、效率和劳动力供给方面的差异偏离零刻度不显著。将试验组、对照组与非实验的合格群组做对比，同时我们发现二者之间并无差异。这个结果表明了试验组和对照组之间的差异，反映了试验组绩效上的提升而不是对照组的退化，也就是说尽管试验组和对照组在同一环境下工作，我们并未发现不能在家工作对对照组有任何消极影响。
我们同时寻找试验组的员工是否对其他员工有负面影响，通过核查在上海办公室试验组群中随机分配的个体数量的变化。因为群组范本较小，有奇数或偶数生日的员工数量的随机变化会引发在家上班员工数量的变化。我们使用这个（偶数在合格的志愿团体的份额）员工在家工作的份额作为调查对其他员工绩效的影响。我们未能发现任何证据说明个人在家办公有任何负面影响。
最大类型的员工是我们有137名订单员。如果我们对订单员的抽样检查有限制，我们可以使用电话回复作为关键绩效指标来衡量他们。电话的分值说明两个部门的不同电话量和平均电话时长。柱形2显示订单员在试验组比对照组开始实验后符合0.249的标准偏差。我们也使用每周的电话记录作为结果变量。我们可以看到如列3试验组回复了比对照组更多的11.7%电话。
我们进一步分解绩效的差异观察到如列3每分钟的通话回复是衡量生产力的指标，而电话通话时长是衡量劳动力供给的指标。列4和5暗示在试验组和对照组之间有11.7%的绩效差异，其中3.4%说明生产力的差异性，8.4%说明劳动供给的差异性。我们建立两个品质衡量指标：转化率和每周记录的成绩。转化率是计算使用电话回复而让顾客下订单的百分比。这些回归以个人每周的水平运行，使用一套完整的个体和每周的固定效应。电话都需要被录音和被品质管理组每周抽样检查作为基准。
备注：这些回归以个人每周的水平运行，使用一套完整的个体和每周的固定效应。“实验*试验”是通过那些偶数生日的员工来展示试验和对照两组之间的相互作用影响了整个试验过程（2010年12月6日-2011年8月），试验前的时间包括2010年1月1日至12月5日。“实验*试验*星期”是这些实验数星期运行的相互影响。群集个人层面的标准差，***表示1%的意义，**表示5%的意义，*表示10%的意义。
III.B.劳动供给回归
我们进一步调查在劳动力供给中发生影响的因素。订单员可以将劳动力供给调整为以下三种状况：1、在值班过程中，每个小时都增加几分钟接电话的时间；2、每个班少值几个小时；3、值更少的班次。
因为我们只有从机票预订部门得到员工休假的准确时间，由于取样限制，我们安排了89名订单员在机票部门。在劳动力供给方面，订单员与酒店预订客服部门的员工并没有差异。试验组和对照组中有8.95%的差异，6.7%是因为每班少值了几个小时，3.9%是因为少值了几个班次。
III.C. 两个“准”对照组的溢出与比较
试验组和对照组之间的差异是由于试验组表现更好或对照组表现略差吗？我们从另两组类似对照组收集了数据来探究原因。第一组是来自南通电话中心的有资格当选的员工。这是携程旅行网另一大型呼叫中心，位于距离上海一个小时车程的南通市。该中心同样拥有负责机票预订和酒店预订的部门，电话是随机分派到上海和南通的。第二组拥有253个符合资格的员工，他们是非自愿参与上海呼叫中心的在家办公（work form home-WFH）实验。以上所有个体都具有参与实验的资格（有独立的房间，6个月的任期内，宽带上网），但是他们都愿意在家工作。我们认为这两组可以作为试验组和对照组体现在两个方面：首先所有的四个组面临同样的服务要求；其次，他们都具有实验的资格。
III.D.离职
携程旅行网对这个实验最感兴趣的就是如何留住员工。携程旅行网的离职率在呼叫中心代表里一直保持在每年50%左右的历史记录，这是典型的中国呼叫中心产业。管理层预算招聘和培训一个客服代表需要花费平均2000美元，相当于一名工作六个月员工的平均工资。图4平面图显示实验组和对照组累加的离职率 分别超过试验期间的水平。在实验开始不久后，累计的离职率在两组间有非常显著的差异，实验组的离职率只是对照组离职率35%的一半，仅有17%。
我们通过运行概率单位回归进一步测试是否存在选择性的离职，因变量是员工是否在试验期间从2010年12月6日至2011年8月15日离职，表格5里的柱形1确认了图4里的调查结果, 在试验组与对照组比较，柱形2和3测试了那些绩效不好的员工是否会在试验之前更有可能离职。实验前（2010年1月1日到2010年12月5日）的绩效是员工个人平均每周的绩效分值。我们还没有找到证据表明情况就是如此，我们发现年轻的和那些交通费用较高的员工更容易放弃他们目前的工作。
柱形4和5使用了与柱形2和3同样的性能规范，但用试验后的绩效取代了试验前的绩效。试验后的绩效是员工在整个试验期间（2010年12月6日至2011年8月15日）个人平均每周的绩效分值。我们发现两组的低绩效员工在试验期间更有可能离职，但是相对于试验组，在对照组的员工更容易离职。差异性是非常显著的，但是对于试验组和对照组之间的绩效差别的影响可以通过 表A1：不同类型的工人和他们的关键指标显示出来。
备注：回归的概率运算是建立在个人层面上的。因变量是无论员工是否在2010年12月6日至2011年8月20日期间放弃实验。实验前的绩效是个人每周在实验前2010年1月1日至2010年12月5日的平均绩效水平。实验后的绩效是个人每周在试验期间2010年12月6日至2011年8月20日的平均绩效水品。绩效*试验是由偶数生日随机组成的员工相互关系影响的个人绩效。交通成本是按照中国的交通水平的成本（注：1元约为0.15美元）。群集个人层面的标准差，***表示1%的意义，**表示5%的意义，*表示10%的意义
考虑到这些离职的结果，我们还调查了在家办公特征差异是否和绩效差别改变有关。展示了一系列的员工特征差异，例如试验组员工的婚姻状况、小孩和交通时间，但是并没有发现有显著关系。其中一个特征是实验前的绩效，再一次我们通过实验前的绩效，并没有发现细微的实验治疗效果 。这表明不同类型的员工对于是否自愿在家办公和留职（而不是离开）有不同的倾向，在家办公的影响对于这些团队的绩效都是相类似的。
还有一个问题：这个细微的离职影响是否衡量和影响了员工在家办公的绩效。如果这样的选择和时间不变的特征是正确的，好像员工的能力，然后去评估影响员工将会解决这个问题。更麻烦的是如果这个离职有一个非平稳时变的特点，即使说动机，甚至估计不同的差异性将是有偏差的。针对这个问题，我们使为解决这个问题，我们使用了李（2010）界限估计。它提供了横跨组的绩效的差异性选择的上界和下界。假设被选进对照组的是为了增加离职，它允许我们去产生两个界限，上届假设额外的离职是对照组基于一个绩效负相关关系（我们可以查看表5：离职），而下界承担了呈正相关性（我们看到表5中也包括了完整性)。我们可以看到上界存在着实际试验组预期影响，暗示我们实际处理的影响可能要比我们预期的大，因为在对照组低绩效的员工增加了它的数值。
III.E. 员工自我评定结果
斯拉奇（Christina Maslach）和苏珊•杰克逊（Susan Jackson）在1970年代开发的。（see for example Maslach and Jackson, 1981）。这个满意度调查在试验期间的实施一共是五次，在11月早期试验前是随机调查了一次，而在试验开始后一共做了四次。由于员工对于最初的调查分配是没有意识的，所以第一次调查是可靠的基准。实验组和对照组在第一次的调查里并没有不同满意度水平，但是试验组的满意度调查水平在试验期间是显著地高于满意水平的。
III.F. 员工关于实验的意向
我们设计了一份调查探究员工关于这个实验的意向，同时收集人员资料。我们在携程旅行网管理层的协助下在2010年11月到2011年8月执行了这份同样的调查。员工会被具体的问到是否有兴趣以及是否有资格参与到“在家办公”这个实验。他们可以从三个答案中选择：是，否或不确定。在2010年11月的调查，员工没有被告知进一步的资格条款（如独立的房间工作，任期6+个月，宽频上网等等）。
我们把员工在2010年11月到2011年8月的答案制成表格，样本包括568名都参加了这两个调查的员工。2010年11月，51%的员工自愿在家办公，但到2011年8月只有40%的人愿意在家办公。在两份调查里超过53%的员工停留在他们现有的职位，呈现对角线的权重。有大约20%在第一次调查里不愿意参加试验的，而在第二次调查里有12%的最初不感兴趣、现在又显示兴趣的员工。
III.G.推广实施与转变
2011年8月管理层决定把整个试验推向整个公司实施。该试验被评为完全成功，与预计估计的每位员工在家办公节省了至少2000美元（见图 A3）。在2011年8月15日，员工被通知整个试验结束，携程旅行网并把整个试验推向整个公司，那些符合资格并对在家办公有兴趣的员工可以开始在9月1日后实施。那些在实验组的员工有意回到办公室全职工作，允许他们从9月初回到办公室工作。为了更好理解那些想要回到办公室员工的特性，我们使用回归概率去分析确认员工是否回到办公室如同结果一样。样本包括试验组103名完成整个试验，并还在携程工作同时在10月22日重返办公室全职工作的员工。如表7Panel B第3栏所示，我们发现那些在实验前高绩效和试验后低绩效的员工更愿意回到办公室。他们更像在“在家办公”试验里没有获益的一群人，我们发现那些已婚的或和家里人一起住的员工较不可能回到办公室。和员工的更深层次的家庭访问当中，表明这些员工往往从这个试验计划中收获良多，因为他们享受花更多的时间和他们的家人一起，并得到他们家庭的大力支持。
那些符合资格又愿意在家办公的员工在11月初设备安装后就陆续回家工作了。样本包括73名在对照组并完成之前整个试验的员工，其中有27名员工选择在家工作。我们没有找到在绩效和转换到家工作的相关性，但是我们发现年龄较大的员工更有可能在家。
IV．总结评论
在美国，企业让员工在家办公的频率已经迅速上升，目前已经有超过10%的劳动力定期在家里工作，但仍有人对其成效持有怀疑，例如称之为“偷懒在家”。我们在一家登记拥有13000名雇员并在纳斯达克上市的中国公司做“在家办公”的随机试验得到结果，通过奇偶数生日在呼叫中心随机选出自愿参加为期9个月在家办公或公司上班的员工。我们发现在家工作的员工提升了12%的业绩，其中8.5%来自每班次更多时间的工作（少休息时间，少生病），3.5%来自更高性能的工作（安静的工作环境）。我们看不出员工离开办公室办公有什么负面影响，员工们也报告说在家有更好的工作态度和更高的满意度，并且他们的工作离职率下降了50%。尽管试验结果是成功的，但“在家办公”对公司有多少影响在此前却是不可预计的，这也是公司试图通过试验来了解结果的原因；雇员在实验之前也不能预见实验的结果，其中有一半的在家办公的雇员经过这个试验后改变了他们的想法。这个新的管理实践对公司和雇员会产生多深远的影响，目前我们还不得而知。
本文刊载于《客户世界》2012年6月刊；作者Nick Bloom为美国斯坦福大学经济系副教授，John Roberts为美国斯坦福大学商学院教授，梁建章为携程旅行网董事长及美国斯坦福大学商学院博士，应知淳为美国斯坦福大学经济系在读博士；译者周桂梅为cc-cmm国际标准认证机构顾问。
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这家伙很懒，什么都没写！
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