Goodhart’s Law由英国经济学家查尔斯·古德哈特（Charles Goodhart）提出，其核心观点是：“当一个指标成为目标时，它就不再是一个好的指标”( “When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure”)。
简单来说，Goodhart’s Law 警告我们，过度依赖某个特定的指标来评估和引导行为，可能会导致该指标失去原本的有效性和指示作用。因为人们在面对这个目标时，往往会调整自己的行为以达到这一目标，而非真实反映系统的整体情况。这种现象在许多社会、经济和组织管理中都有体现。
具体说明：
- 指标变得容易操控：当某个指标成为一个明确的目标时，参与者（如企业、员工等）就可能会发现一些能够“优化”该指标的方法，甚至可能是曲解指标本意的做法。例如，如果公司以“销售额”作为唯一的业绩指标，员工可能会在短期内采取激进的促销手段，导致销售额上升，但却不一定增加企业的长期价值。再比如，KPI考核的过度使用。
- 指标的内涵被扭曲：例如，如果政府将“失业率”作为衡量经济健康的指标，可能会通过鼓励低薪工作或临时工来人为降低失业率，但这种做法并不一定真正提高人民的福祉，反而可能掩盖了经济中存在的结构性问题。
- 过度简化的决策：为了达成某个具体的指标，决策者可能忽视了复杂性和系统的多样性。这样，简单的数字目标可能会忽略掉更为重要的深层次因素。例如，教育系统可能将“考试成绩”作为唯一评估标准，导致教师们只关注教学生如何通过考试，而忽略了知识的深度和综合能力的培养。
例子：
- 金融领域：银行在2008年金融危机前，许多银行将“贷款总额”作为一个重要的指标来衡量其业绩。银行在追求增长的同时，可能降低了贷款的审查标准，导致了大量高风险贷款的发放。最终，这种行为导致了系统性的金融危机。
- 环境保护：如果国家将“二氧化碳排放总量”作为环境政策的主要指标，政府可能会为了达成减少排放的目标，而把污染转移到其他国家或者采取减少生产的方式，而忽略了真正的环境保护措施，比如能源转型或可持续发展。
反思与应对：
Goodhart’s Law 不仅在经济学中有深刻的影响，也同样适用于其他领域，比如教育、医疗、军事、甚至人工智能领域。在使用量化指标进行管理和决策时，我们需要特别小心，避免把某个指标当作唯一的评价标准。通常，最佳做法是结合多个指标，并保持一定的灵活性与透明度。
此外，Goodhart’s Law 也提醒我们，在设定目标时，要更注重系统的全面性和长期的可持续性，避免仅仅依赖单一、简单的指标来做决策。这需要一种综合的、系统化的思维方式。