许多招聘广告都要求应聘者需要工作经验，有的需要两年，有的需要三年，但是这个规定对于新手是不公平的，需要优秀的人都被拒之门外了。这些被拒之门外的人有许多是优秀的人，如果给他们机会的，他们就能把工作干好，可是他们没有机会。
那我们自然就会想到，也许这些没有经验的人之中有很多能力强的人，只要给他们机会入职，他们就能把工作做好，可是他们没有机会。
对招聘者来说，“ 有经验”显然是个能够用来快速筛选的硬指标 可是这个要求真的合理吗?有没有相关工作经验，到底在多大程度上能影响一个人入职之后的工作表现呢?
这是一个难以回答的问题。你也许能举出很多正面或者反面的例子，但是你遇到的都是偶然事件。想要宣布一个一般的规律，我们需要大规模的统计数据一而所幸的是，这样的研究早就有了。
今年4月份，佛罗里达州立大学的管理学教授查德●范伊德金( Chad H. VanIddekinge)和合作者在《人事心理学》期刊上发表了一篇新论文，回答了这个关于经验的问题。
这篇论文可以说是我们目前所能得到的最有说服力的答案，因为它是一个“荟萃分析”。所谓荟萃分析(meta-analysis )，是把此前人们在这个课题上做过的所有研究综合起来，把各种统计结果列在一起,统一地重新算出一个结论来。比如这篇论文就分析了过去60年的81项相关研究。
答案是，一个应聘者以前的工作经验，和入职之后的工作表现，没关系。
这81项研究涉及到的职业很广，有警察、消防队员、飞行员、卡车司机、市场销售人员、客户服务人员等等。美国劳动部总共有23个职业分类，这篇论文就包括了其中15个。其中大多数都是普通工作，有少量是管理人员，但其中没有特别高的职位。简单地说，这篇论文关注的是普通人从事的工作。
研究统计了其中每个人在入职之前，有过多少年的工作经验，以及换过多少次工作，是不是经常跳槽。
对于入职之后的工作表现，研究从两个方面测量。一个是上级领导对这个人的主观评价，比如打个满意分。另一个则是看客观数据，比如如果他是一个销售人员，看他的销售业绩如何。
这篇论文首先分析了工作经验和工作表现之间的相关性一也就是说，是不是之前的经验越多，之后的表现就越好呢?
不是。经验和表现的相关性非常弱。我读了一下这篇论文，这个相关系数只有0.05。
小于0.4都都是弱相关的了，也就是说经验和工作基本上没有啥关系。
我们知道有些公司会对新入职的员工进行岗位培训，那工作经验跟员工在岗位培训中的表现有多大关系呢?这个相关系数也只有0.09。
面对这两个数字，我们完全可以说，“工作经验”，是个没用的指标。
还有一个有意思的结论。一般公司都不喜欢频繁跳槽的人，认为如果一个人之前就换过好几个工作，他可能就是一个不安分的人，可能来了也干不长。而这篇论文发现，一个人之前换过几次工作，和他入职新公司之后能不能干长的相关系数是0。
这么说的话，招聘根本就不应该考虑什么工作经验。你用工作经验这个硬指标把人刷掉一半，和你随机扔掉一半的简历没区别，你是在浪费人才
为什么会是这样呢?范:伊德金在《哈佛商业周刊》接受了一个访谈,分析了几个可能的原因。
首先数量不等于质量。工作年数，和工作表现，是两个完全不一样的概念。招聘应该看的是工作表现，而不是看工作年数。
这个道理非常简单。如果你要招一个科研人员，你应该看的是他以前发表过什么样的论文，做过什么样水平的工作，而不是看他从事过多少年的科研。有的人搞了几十年科研一事无成，而有些学生在拿到博士学位之前就已经做出了漂亮的研究。
一个非常有意思的现象是，教授招博士生是相当慎重的，要举行非常难的考试，要面试，还要看推荐信，还要考虑性格和品质，特别重视真实能力一而博士生的工资很低!博士生本质.上只是学徒!对比之下，公司招人，不但给的工资很高，而且是把真枪实战的工作交给他去做，招聘过程却非常草率。
而这可能是因为考察研究生的表现比较容易，而一般的工作表现很难评估。
第二个原因是大部分的工作经验并不能让人提高水平。
我们经常说“刻意练习”，刻意练习的质量不是由练习时间决定的，而是由练什么决定的。只有练你不熟悉的东西、练有难度的东西，你才能提高水平。而绝大多数工作，都是让人去做他特别熟悉、特别顺手的事情一那可想而知，不论做多少年也还是那个水平。
我甚至听说，放射科医生看X光片的水平，在他刚毕业那年是最高的一因为他在学校里经过了大量有反馈的练习。而他工作以后再给人看片子，因为常常不能立即得到反馈，水平反而会下降。
第三个原因是某些情况下，工作经验可能还有害
比如一个新兴行业，以前根本就没有这种工作，那你与其招一些满脑子固定套路的老手，还不如招刚毕业的大学生。新人学习能力强。
范:伊德金的建议是招聘的时候干脆就不要问有多少年工作经验，你应该关注的是这个人有过什么样的表现， 招人应该看知识和技能。
比如你可以问他，以前面对一个胡搅蛮缠的客户的时候，你是怎么应对的?他的回答往往能反映出一定的水平。
工作经验是个简单的数据，但真正的“大数据”招聘法可不是只看这么一项数据,你需要的是相关系数高的数据。比如你要找一个市场营销人员，可能有个研究说学习过商科专业的人，做这个工作做得更好
那你就可以把专业对口作为一个录取标准， 前提是数据证明这个指标真的好使。
考察技能水平有很多方法。看看有没有需要考试才能拿到的资格证书就是个最简单的方法，而且还能激励人们自学。如果你能从某种渠道得知这个人在原单位的时候，跟他的同事们相比，他是个什么水平，那也是一个很好的指标。
那要是说经验一点用都没有，我们感觉还是有点意外。有些研究的确发现了经验有用的两个地方。
一个是经验对新员工，上班头三个月的表现水平有一个比较好的影响。这容易理解，毕竟老手上手快，新手需要磕磕碰碰地学习。但是，请注意，只要过了最初的适应期，比如考察两年之后的表现，那就和以前的经验一点关系都没有了。
另外对飞行员和卡车司机来说，如果你精确计算经验 比如看他的飞行小时数，而不是笼统地看他在行业内干了多少年，那么经验是有用的。飞行是实打实的、非常花钱的练习，就算不全都是刻意练习，也是个不错的指标。
在我看来，这篇论文最大的遗憾是没有专门研究那些高级职位，比如管理岗的工作。我个人估计，对高级职务来说，经验还是很有用的一但不一定是 “相关行业”的经验。
所谓高级职务就是需要做复杂决策的职务。像CEO这样的职位，往往要求有多种职位的经验。一个人做的职务和行业越杂，他越容易成为一个好领导，因为他能应对复杂的事情。
总而言之，这个新研究告诉了我们一个大大出乎意料之外、却又绝对在情理之中的事实:大部分人上班工作，仅仅是在输出劳动而已。
他们的经验并没有变成智慧。他们并不真的关心在工作中提高水平。他们从一家公司换到另一家公司，在哪里都是普通水平。他们没有成长一所以常常被新人轻易超过。
他们完全可能非常热爱自己的工作，他们可能认为自己的工作很有意义、能帮助他人，可能兢兢业业一干就是几十年一但那些都不等于刻意练习。大部分人只是想把事情做“对”一而不是做 “好”。
重复劳动的经验，哪怕再苦再累再精彩再激动人心，也不能提高水平。
