致感叹“勤劳无果”的你：请用「帕累托法则」收回你的时间
在2025年的职场浪潮中，一个令人困惑的悖论愈发凸显：
无数人如同永不停歇的齿轮，每日超时加班、周末待命，秒回消息与深夜会议，填满了生活的缝隙，但却难掩结果的苍白。
据全国总工会的一份调查，近70%的职场人年假“自动清零”，57%的职工未享受足额带薪休假，而“隐形加班”更让超80%的劳动者在非工作时间被迫处理工作事务。
更讽刺的是，某招聘平台数据显示，42.3%的职场人即便牺牲休息时间“内卷”，仍认为自己的努力未被转化为实质价值——像被困在仓鼠轮上，奔跑的里程数不断累积，但前行的方向却愈发模糊。这种现象在互联网、金融等高强度行业尤为显著。
当“勤劳无果”成为时代标志，对于即将到来的五一劳动节，我们不得不追问：
勤劳的汗水，为何浇灌不出丰硕的果实？
答案或许藏在“帕累托法则”中。
帕累托法则指的是，接近80%的果来源于20%的因。
比如在商业领域，帕累托法则的运用是，80%的产出来自于20%的员工，80%的销售额来源于20%的产品，等等。
1997年，作家理查德·科克（Richard Koch）出版的畅销书《二八定律》使这一法则由此流行开来。
然而，其起源可以追溯至19世纪末的意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托（Vilfredo Pareto）的观察。
他观察到意大利约20%的人口拥有80%的土地。
帕累托法则听起来神秘，实则不然。
一个现象是，人口中最富有的那一半人必然拥有超过一半的财富，否则他们就称不上是最富有的那一半。
但是这种财富不平衡通常会达到什么程度呢？
帕累托法则只说了，在自然形成的分布中，如各国人口数量或文章浏览量，不平衡程度通常比我们预期的要大。
例如，根据2024年的数据，全球85%的人口居住在人口最多的20%的国家中。
自然和社会科学家将这种显著的不平衡现象称之为幂律分布。
而除了财富不平衡之外，其他类似的方面也是一样。
还有一方面被齐普夫定理（Zipf's law）解释，适用于如城市人口或词语使用频率。
这一定理具体是指，最有价值的东西通常大约是第二有价值的两倍，第三有价值的三倍，第四有价值的四倍，以此类推。
以美国人口举例，根据2020年美国人口普查数据，纽约有880万居民，是洛杉矶（390万）的两倍多，是芝加哥（275万）的三倍多，几乎是休斯顿（230万）的四倍。
说了这么多，那么，帕累托法则对你来说可能意味着什么？
我们认为，在职场中，恰如其分地使用帕累托法则，对你来说至关重要，但是有80%的人应该还完全不懂得如何妙用这一法则改善自己的工作。为此，一杯咖啡将和大家分享这一智慧：
1
帕累托法则和你的时间
我认为，这意味着你经常错误地估计你能从一项任务或项目中得到多少。 请列出你在工作中必须完成的（类似）任务或与自己利益相关的事项。 这份清单的内容取决于你的工作和兴趣，可能包括客户、项目、写作主题、待读书目、打算购买的游戏或计划中的旅行。 你应该想想，你想从每项清单中获得什么。 也许是来自客户的收入、博客文章的浏览量，或更抽象的东西，比如你的个人乐趣和满意度。 无论目标是什么，清单上的所有项目能给你的回报并非一样多。
这并不奇怪。 但帕累托法则表明，这种差异可能比你想象的要大得多。 你大约80%的收入、观点、个人发展、满意度或享受，可能只来自你清单上约20%的事项。 这意味着你可以以很小的代价，舍弃清单中的大部分项目，从而节省下来很多时间。
2
关键少数和琐碎多数
在管理中，项目（产品、项目、问题等）有时候被分为A-B-C类。
A类占比20%的最优部分，也被称为关键的少数，产出约80%的结果。
B类占比接下来的30%，产出约10%的结果。
C类，也被称为琐碎的多数，是最差的50%，只产出10%的结果。
你应该舍弃琐碎的多数并专注于关键的少数。
但如何区分呢？
如果你的结果是可量化的（如产品销售额、博客浏览量等），这可能就简单了。
舍弃那些低产出且需要耗费你大量时间的项目。
专注于那些给你带来大部分结果的项目。
如果你想要的结果是比较主观的，例如个人满意度、享受感或职业发展，那么区分关键的少数和琐碎的多数就会相对困难。
这里有一些参考，如果您清单中的某个项目符合以下任意一点，它可能就是关键的少数：
- 即使你不喜欢，你也可以立即看出这项任务如何帮助你实现目标。
- 这会让你自我感觉更好。
- 当你在做这件事情的时候专注到忘记时间。
如果您清单中的某个项目符合以下任意一点，它可能是琐碎的多数:
- 你总是把它推迟到最后一刻才做。
- 它总是会耗费比预期更长的时间。
- 你不擅长于此，或它会让你感到挫败。
- 其他人想让你完成它，但你自己并不想做。
3
何时把任务委派出去
你不能总是舍弃琐碎的多数。
在编程中，有个经验法则：80%的代码是在20%的时间内完成，而最后的20%代码会花费80%的时间。
然而，如果要正常运行，就需要写下完整的程序。
这同样适用于很多其他的活动，如果那琐碎的多数是必不可少的部分，你便不能轻易舍弃。
解决方案是任务委派和专门化分工。
例如，曼妮是一名市场分析师，喜欢做真实的数据分析和画图，但不喜欢写总结报告。
她能在20%的时间里完成分析，却要在剩下80%的时间里挣扎写报告。曼妮应该把写作的部分委派出去，但这不意味着把无聊的工作甩给下级。
通常，合作是关键，因为对曼妮来说需要用80%的时间完成的，可能是其他人20%时间就可以完成的。
比如晓杰，他讨厌做数据分析，但尤其擅长写作。
有了曼妮的结果和图表，他可以用20%的时间写出报告。
如果他们两个人合作就是双赢。
再次看看你的任务清单。
你可以把自己不喜欢的部分委派出去吗？
能和那些技能和兴趣与你互补的人合作吗？
这会帮助你专注于关键的少数任务上，即使琐碎的多数任务仍需完成。
End
作者 |卡洛斯·阿洛斯·费雷尔（Carlos Alós-Ferrer）博士，兰开斯特大学管理学院经济学讲座教授，《经济心理学杂志》主编。
翻译 | 一杯咖啡英语心理编译小组 Catherine（192）
校对 | 一杯咖啡英语心理编译小组 Katrina（122）
编辑 | 一杯咖啡全媒体编辑部编辑 叶承露
