对于国内一些企业的快速发展，有人认为“台风来了猪都会飞”，也有人津津乐道于自身的胆识和英明，在各种论坛侃侃而谈，充当大学生、职场人士、创业者的“导师”。这就是典型的归因偏差，倒果为因，以成败论英雄。
所谓归因，即执果索因。一般说来，影响人们行为及其后果的因素有两类：一是外在情景及其心理投射；二是人的个性特征，如有主张曰“性格决定命运”。
从理性决策的角度看，可通过关注共同性（此情景下，个体行为是否总是如此）、区别性（情景变化，个体行为是否会变）、一致性（所有人在此情景下是否均如此）来分析结果是外部情景还是内在个性引致的。在实际决策中，人们受到以偏概全、推己及人、信而忘疑的影响，对客观事物的认知存有极大的主观性；在厘清各个变量、利益主体间的关系时，更是受到关系模糊、非完全信息、有限计算能力、不确定性等的渗透。因此，在因果分析时，会出现主观判断偏离客观规律的倾向，即归因偏差。
归因偏差有三种类型。一是主客归因，将行为及结果更多地归结为个体特征，忽视了群体共性、独特环境、关键时刻等情景因素；二是人我归因，对于自我行为更多地看到环境的制约，对他人行为则更为关注其个性特征，常常觉得他人没有自己宽容、开放、积极等；三是正负归因，由于自我服务倾向，把正面行为视为自己个体特征使然，而把负面行为归咎于所处环境的不友好。
受归因偏差的影响，人们会觉得成功了是自身的能力超强，失败了则是遭遇的时运不佳。这样，结果就使得成功者易过度自信、低估风险，失败者易悲观自卑、高估风险；企业组织往往会把前者提升至高位，手握权柄，发号施令，而后者则会被边缘化。基于相互参照、相互嫉妒的原因，某个集团的胜利有时就意味着另一集团的失败。所以，对于同样的成果，到底该被判为成还是败，有时还会取决于是己方群体取得，还是与己方竞争的群体取得。从政治上看，归因分析还具有揭示规律与落实责任的双重作用。究竟是为了明确责任以便适当奖惩，还是为了总结教训便于学习提高；是往后看，还是往前看，不同的目的和动机，可能会导致大相径庭的归因态度与结论：若以奖惩为要务，则易陷入争权夺利、相互推诿的组织内斗之中；若朝前看，聚焦于工作改进，则会有利于大家齐心协力、想方设法。
当然，归因偏差的形成也可能是由于人们认知能力有限，无法洞察事物真相。这种并非刻意为之或无意形成的归因偏差，如，由于人们的注意力稀缺，在一定时间内所关注的重点只能“聚焦”在几个或一两个关键点上而无暇旁顾，结果就会在不经意间忽视那些非聚焦的事务，也就是不可能有充分的时间、资源、精力去追根究底，以掌握决策相关的更为全面准确的信息，只能依据片面的、有限的、局部的经验和知识来做决定。
归因偏差的出现，还有时是迫于情境压力。例如，问题本身太过复杂、受众多不确定因素影响、事情紧迫来不及细思，此时也许根本找不到清晰的事物内在因果联系，而只能凭借决策者的本能、直觉或组织的惯例去行动。但即使如此，面对不同的情境，也还是可以考虑采取相应不同的决策方式，例如，以随机对随机，以确定对确定，这正如人们常说的“农民种啥得啥，牧民养啥得啥，渔民遇啥捕啥，猎人见啥打啥”。显然，出海打鱼，若非某某鱼不可，可能空手而归；若在水池养鱼，毫无规划，恐“年年无鱼”。面对不确定而快速变化的环境，与其依赖个人觉悟，让控制欲强、过度自信或者过度保守的领导“朝纲独断”，可能还不如占卜算卦有效，毕竟后者带有不确定性，更少路径依赖和思维定势。
面对不确定情况，若不清楚其真正的因果关系，人们一般会表现出这样的归因倾向：对于偶发事件，无论成功或失败，一旦经历过，就会高估其再次出现的概率，如，杯弓蛇影，守株待兔；对于频发事件，若情况一直很好，则会低估其出问题的概率，最终因主观重视不够而引致问题出现，反之，若情况一直很差，则会高估其出问题的概率，结果因放弃努力而导致问题增加。对于整个企业来说，低估问题、高估能力易导致过度自信，高估问题、低估能力易导致悲观失望。经常见到的企业成败轮回，在一定程度上就是受到此类归因倾向的影响，这就如古人所说“数战数胜，主骄民疲，败象隐现”。
考虑到环境、机遇、能力等众多因素的不确定影响，有时还会出现事先难以预料的“谋事在人、成事在天”情况，这就是表现为类似均值回归的随机波动，即祸福相依、成败轮回，特别好运或特别倒霉的事件均难持续出现。例如，达到人生顶峰、取得辉煌业绩等，往往需要机缘巧合，一旦遇上，接着要想复制佳绩，通常非常困难。研究表明，现实中存在着受“均值回归”作用的“明星CEO诅咒”现象，那些因过往业绩超群而获得过大奖的CEO，如特别成功的明星企业家、经营大师等，从股票收益率和资产投资回报率看，相对于同类企业、同等能力的其他CEO来说，其所打理的公司的表现均欠佳，尤其是在获奖之后的三年中，情况就更是如此。明白了这一点，就不难理解，明星CEO的继任者会面临更大挑战，而糟糕CEO的接任者自然更易迎来业绩改善，花大钱请成名职业经理人可能不一定划算。 责任编辑：邓中华 dengzhonghua@guanlixuejia.省略）