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期望理论认为，个体完成各种任务的动机是由他对这一任务成功可能性的期待及对这一任务所赋予的价值决定的。个体自认为达到目标的可能性越大，从这一目标中获取的激励值就越大，个体完成这一任务的动机也越强。

理论模型

期望理论可以归纳为一个模型公式：

动力值 = 结果价值 x 成功概率

或

期望效用 = 结果效用 x 发生概率

目的

追求效用最大化

范例

创业开早餐店，我们想通过卖早餐挣钱的想法有多大，取决于：

  • 1、我们对钱的兴趣有多大，也就是钱可以满足我们多大的需求价值；
  • 2、我们对卖早餐能挣到钱的信心有多大，我们对在当前环境下卖早餐能挣到钱的信心有多大，也就是我们认为当下卖早餐赚到钱的发生概率有多大。

想买个手机，用上iPhone 12手机可以为我们带来的快乐是90分（满分100），以3000的薪资努力赚钱，3个月内买到iPhone12的可能性是10%，那买iPhone12对于我们的的动力是90 * 10% = 9；而用上小米10青春版可以为我们带来的满足和快乐是70分，以3000的薪资努力赚钱，3个月内买到小米10青春版的可能性是60%，那买小米10青春版对于我们的动力就是 70 * 60% = 42；很明显，根据效用最大化假设，我们会更多的考虑小米10青春版。

让一个设计人员分配每周设计一个页面模板，遇到节假日按节假日出几张营销图，这份任务一开始富有挑战创意，后面做多了，显得单调重复，给设计人员带来的成长、挑战、奖励都在下降，而页面模板和营销图片已经不再是产品的高亮点时，结果价值趋近于0，由于不复杂容易完成，概率高，但总体动力值不高。

让一个研发人员解决一个性能提升问题，由于项目都有自己的实际情况，这是一个具有特殊性富有挑战的任务，提升性能可以为公司明显降低成本，提高效率，具有成就感、成长性的任务，个人认为结果价值高，成功概率取决于个人能力与经验，如果是刚毕业不到3年，可能解决不了，概率基本为0，动力值可想而知；如果有一定项目优化经验，具备较高的技术能力，成功概率就高些，动力值也就高；如果让一个系统架构师来优化解决一个小问题，有点杀鸡用牛刀，对架构师来说，虽然一个性能优化，即使再小对公司都是很重要的，但相对于架构师来说，结果价值不高于其他架构调优、管理等带来的结果价值，综合下来动力值不高。