麦克纳马拉谬误

由来与扬克洛维奇的四个步骤

麦克纳马拉在福特汽车公司和美国陆军航空队统计管理部门以统计管理方法成名，出任国防部长后，便以击毙的敌军人数，即“尸体计数”来衡量越南战争的成效。吉布森（1986）与沙普利（1993）详细记录了这种依赖量化的战争管理。金纳德（1977）对参加越战的美军将领进行调查，许多人回答说尸体计数被夸大，并不是衡量进展的有效指标。加特纳与迈尔斯（1995）比较越南战争与朝鲜战争，分析了尸体计数为何被采用为成功的指标。社会学家丹尼尔·扬克洛维奇把这种谬误归纳为四个步骤，汉迪（1994）使之广为人知：第一，测量一切容易测量的东西；第二，忽视不易测量的东西，或给它随意赋值；第三，假定不易测量的东西并不重要；第四，宣称不易测量的东西并不存在。

指标的扭曲与反应性

麦克纳马拉谬误与指标本身改变行为的问题交织在一起。坎贝尔（1979）指出，量化的社会指标越多地被用于社会决策，就越容易受到腐败压力，并扭曲它本应监测的社会过程，这就是坎贝尔定律。这与“当一个指标成为目标，它就不再是好指标”的古德哈特定律相通。克尔（1975）指出了组织期望A、实际上却奖励更易测量的B的愚蠢。贝文与胡德（2006）分析了英国公共医疗的绩效目标体系，发现为达成等候时间等指标而出现了各种“博弈”行为。埃斯佩兰与骚德（2007）则展示了美国法学院排名的“反应性”：学校会按照排名标准来改变自身行为。

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对数字的信任与指标批判

波特（1995）解释了数字为何被视为客观性的象征而受到信任：在对专家裁量权不信任的背景下，数字提供了公共正当性。斯特拉森（1997）分析英国大学的评估体系，指出了测量变成目标时出现的问题。巴斯勒（2009）用麦克纳马拉谬误来说明医学研究执着于易测替代终点的问题。穆勒（2018）在《指标的暴政》中批评说，在教育、医疗、警务与军事领域，对指标的过度执着会削弱判断力与内在动机。不过，这一概念并不否定测量本身，而是警惕忽视不可测之物的态度。这也与指标达成反而加剧问题的眼镜蛇效应相关。

常见问题

如何简单理解麦克纳马拉谬误？

就是只把能用数字衡量的东西当作重要，而忽视无法衡量之物的错误。典型例子是越南战争：用敌军尸体数判断战争进展，却忽略了民心、斗志等难以测量的因素，最终失败。

麦克纳马拉谬误与古德哈特定律有何不同？

麦克纳马拉谬误关注忽视难测之物的判断错误；古德哈特定律则描述某个指标一旦成为目标，人们就会为迎合它而改变行为，使指标失去意义。两者揭示了指标导向管理的不同侧面。

来源核查日期：2026-10-26

参考文献

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