反对学校教育的依据：拆分教育溢价以及思考智商

前文：反对学校教育的依据：基础^[1]，反对学校教育的依据：引言^[2]

VI 拆分教育溢价

Bryan Caplan 对教育提出了几点质疑。他的主要论点聚焦于一个问题：教育溢价从何而来？没有人质疑受教育程度更高的人应该赚更多的钱。正如我们在上一节^[1]指出的那样，对此有三类解释：人力资本理论认为学校传授有价值的知识技能，从而提升了个人创造价值的能力；信号理论则指出学校发出了价值的信号，借此个人获得了更好的机会和报酬；能力偏差则强调那些天资聪颖的人会接受更多教育，但学校却将其先天优势造成的效果归功于自己。

正如我在上一节指出的那样，不可否认（尽管常常被否认）但能力偏差和信号传递无疑在教育溢价中扮演了举足轻重的角色，只是具体占多大比重尚有较大的不确定性。这是一个颇具挑战的问题，需要从多个视角去审视。

一种思路是追问，衡量人力资本的相关标准有哪些？我们在学校里学到了那些有助于提升生产力的知识？若能对此加以衡量，就可以理清人力资本在教育溢价中的贡献度，其余部分便来自于信号传递和能力偏差。

另一种切入点是从能力偏差入手。如果能通过自然实验或寻找恰当的能力代理变量（如智商测试成绩等）来矫正测量偏差，校正前后的差异就反映了能力偏差的影响程度。能力存在多种维度，目前我们能够测度和校正到的只是其中一部分，由此得出的能力偏差估值可视为保守的下限。

如果我们有科学的人力资本评估工具，就可以将纵向研究和横向对照的方法相结合。一方面，通过在学生入学前后分别测评其人力资本水平，再与未接受相应教育的对照组进行比较，额外的人力资本增量可视为教育带来的人力资本收益，而入学前的差异则应归因于学生个体的先天能力差异。剩下的就是是信号（或者无法衡量的能力和资本，所以必须小心）。

当然，我们也可以换个角度，尝试直接评估教育的信号效应。如果能找到一些可以明确衡量的信号，其数值就可作为信号价值的保守估计。

另一种思路是将教育带来的个人总收益（包括信号收益和人力资本收益）与社会总收益（理论上应该只包括人力资本增量收益，以及教育所产生的社会信号效应——这一点很有探讨价值，但 Bryan 并未深入展开）进行对比，其差值就是信号的部分。

我们还可以深入分析究竟是什么因素导致了收入的提高，然后判断这一现象与不同理论的契合程度。

不过，我们在研究过程中还要警惕一些潜在的风险和困难。比如，如果接受教育者在入学时就有提升自身人力资本的强烈意愿和行动力，而这种品质实际上反映了一种先天的能力优势，我们就很难将其与教育的效果剥离开来，准确衡量彼此的边界。再比如，如果我们想要评估教育的社会效益，却发现其核心作用实为一种自发的、零和（甚至负和）的社会分层机制，那是否还能将其归为教育的正向贡献，就值得商榷了。

这就像任何数学或科研问题一样——如果你做有效的事情，在它们有效的范围内做，你就会得到一块有效的拼图。Bryan 采取了所有他能找到的方法，并对比了其中的含义，这在这里是一个很好的策略。

当他控制能力变量后，Bryan 发现了什么？

在控制能力变量后，大学毕业生的收入竟比高中毕业生高出了 40%。

尽管还需进一步引用文献佐证，并且能力在不同情境下的内涵也值得细细斟酌，但这一发现着实令人瞠目。

Bryan 首先探讨了智商作为人力资本和信号的来源：

绝大多数研究都得出两个一致的结论：其一，智商与收入正相关。在教育程度不变的情况下，智商每提高一分，收入就会增加约 1%。其二，在智商水平相同的前提下，教育溢价会减少，但不会完全消失。1999 年的一项综合研究表明，控制智商变量后，教育溢价平均降低 18%。

令人不解的不是智商为何带来收益，而是收益为何如此之低。我早已知晓这些研究结果，深入理解其中缘由似乎至关重要。

从某种角度来看，数学能力可能比所有这些都要重要，这更加奇怪：

控制数学能力变量会使天平更加倾斜；最著名的研究人员报告称，男性的教育溢价下降了 40-50%，女性则下降了 30-40%。

对于这些发现，有几种相关且可能的解释。它们之间存在一定的关联和重叠。

解释 1：绝大多数工作就是让人成为机器上的一颗螺丝钉，在规定时间到指定地点做某件事，或者反复做一些体力活。再聪明一些可能会略有帮助，但主要还是要看是否达到岗位基本要求这个门槛。如果你的能力足以胜任店员，那作为一个特别聪明的店员，你也不太可能为公司创造更多价值，反而你天天憋屈到崩溃，还可能会造成损失。端茶倒水的人智商够用就行，再聪明反而容易弊大于利；装配汽车的工人需要懂装配工艺，对屠夫、面包师、蜡烛匠来说也是同理。每一个行业都值得尊重，但在大多数岗位上，智商高真的有额外优势吗？

这个解释也在暗示，那些工人不需要接受太多教育。他们只要学会服从，学会成为机器上的齿轮，完成那些机械重复的工作就够了。当然，学校教育的目的正是如此。^[2]

解释 2：聪明人总是渴望有意义、有趣的工作，而普通人只在乎工作稳定、收入可观。聪明人从工作中获得的回报要丰富得多，他们做着有意思的事情，但这恰恰使雇主有理由少付工资。

从经济学的角度看，这些聪明人并没有为他人创造更多价值，他们主要是在自娱自乐。但普通人不费那么大劲，照样也能自得其乐。因此，投资培养人的智力、教给他们更多知识，回报率并非想象的那么高。

解释 3：聪明人与（相对）不那么聪明的人之间往往难以建立深层次的关系，反之亦然。理想情况下，你希望身边的朋友在智力水平上与你相当，或者最多相差两个层次。如果差距超过三个层次，双方几乎无法有效沟通，这就像是智力版的 SNAFU 原则*。许多工作需要与他人打交道，因此即便你不至于无聊至极，过于聪明也会成为一种障碍。

译注：SNAFU 原则指出，只有平级之间才能交流。在任何层级（企业、政府、军队等）中，雇员在与上级打交道时都不可避免地歪曲报告的真实性，以避免因传递坏消息而受到任何惩罚。因此，上级往往从失真的角度看待形势，有时会导致糟糕的结果。

与之相关但又不尽相同的一点是，没人喜欢自作聪明的家伙。人们会因为你太聪明而惩罚你，或者对你有更高的期望，从而给予你更少的回报。即便他们喜欢你的聪明才智，为此付钱也令人感到不公平。在他们看来，自己在「努力工作」，而你只是在耍小聪明。即使抛开不平等或地位因素（解释 4 和 5），人们也很自然地认为，报酬应该与付出的努力挂钩，而非产出的多寡。

这一点对创新者、发明家和内容创作者而言尤为真切。即便是大企业，也很难从其开创的新思路中获取足够的价值。对于组织内的个人，或是初创企业的创始人而言，要想获取与其创造的价值相称的回报就更加困难。

这个解释重视培养人的智慧，教会人们独立思考、获得精神解放，重视切实的教育和技能培养。人就是最宝贵的资源！少数能够创造有价值新事物的人，带来了巨大的价值，从某些角度看，他们创造的价值超过了一切。然而他们并未获得相应的回报，社会却从中获益良多，远超工资统计数字所反映的程度。我们理应资助此类教育，鼓励创新！

遗憾的是，这并不意味着我们就该资助学校。学校并没有教人如何创新和获得自由，而是在令人停止思考，成为一颗螺丝钉。那些创造价值的人往往是反叛者，拒绝接受学校教育。因此，除非学校教育真的能够潜移默化地提高智力，否则这是一个极力反对学校教育的有力论据。

解释 4：人们普遍厌恶不平等。我们往往会本能地否认这样一种观点：顶尖程序员的价值是普通程序员的 100 倍，而普通程序员又比普通工人高出 10 倍，无论这种说法是否属实。况且，每个人的基本需求大致相同。因此，智商 140 的员工虽然产出是智商 110 员工的 10 倍，薪酬却只高出 30%。

这确实是一个极其重要的问题。它不仅涉及到一种普遍观念，即应该按工作时长或努力程度而非实际产出来奖励员工，更深层的问题在于，人们不愿接受个体之间存在巨大的价值差异，社会也不会容忍这种情况。高价值个体在多个层面上都要为他们的额外价值付出代价：人们拒绝为他们创造的大部分额外价值支付报酬，政府对他们征收重税，社会期望他们帮助身边和全世界的「不幸者」，还会用各种其他方式压榨他们。其中包括强制他们接受更长时间的教育，占用他们生命中的数年时光并让他们背负债务。由于他们聪明，他们还需要为自己的孩子做同样的事。这些加起来很容易导致实际税率超过 100%。

这个解释对发展智力人力资本持乐观态度。但这种资本的真实价值并未在薪酬统计中充分体现。

解释 5：生产力并非决定薪酬的主要因素。真正起决定作用的是类似灵长类动物的等级制度和社会支配力、办公室政治以及系统化的压迫。如果你不是位高权重，那么最重要的就是如何讨好上司。在一些极端情况下，比如政府工作和工会主导的企业，纯粹的职称和资历就完全决定了薪酬。因此，我们（在很多层面上）问错了问题。

这一解释再次肯定了人力资本的价值，因为这种价值往往没有得到相应的报酬。社会大多免费享受了人力资本带来的好处。

我认为这些解释都有一定的道理。无论如何，Bryan 指出，学校所做的大部分事情不可能是提高智力，因为其效应量太小：

假设每年的学校教育能永久地提高你 3 个智商点。根据标准估算，这只会使你的收入增加约 3%，这远远无法解释教育带来的大部分收入溢价。

VII 思考智商

那么，人们主要是为了传递智力信号而上学的理论又如何呢？他的回应是，有一种更简单且至少同样有效的方法来测试纯粹的智力：智商测试就是为此而生的。

确实，这里存在一个小问题，那就是智商测试理论上来说是非法的：

由于 1971 年具有里程碑意义的 Griggs 诉 Duke Power 案，后来在 1991 年民权法案中被进一步明确，任何基于智商录用员工的雇主都面临着高额诉讼风险。原因在于智商测试对黑人和西班牙裔申请者产生了「差别影响」（disparate impact）。为了避免法律责任，雇主必须证明智商测试是「业务必需」。

但是，他认为，在实际操作中，智商测试大多是合法的：

在 1987 年至 2003 年期间提起的联邦歧视案件中，只有 4% 涉及差别影响。这相当于每年不到一千起针对任何形式就业测试的案件。如果差别影响案件的花费与普通案件相当，雇主因测试而承担的总成本每年不到 2 亿美元。

这意味着公司在必要时可以选择直接支付相关费用：

与全国雇主为雇佣大学毕业生而支付的总额外成本相比，这点费用微不足道。如果智商测试真能让雇主以高中毕业生的工资雇到大学生质量的员工，明智的雇主会毫不犹豫地进行智商测试，并将偶尔的诉讼视为经营中的小成本。请记住：在控制能力差异后，大学毕业生的收入比高中毕业生高 40%。即使法院将测试相关的罚款提高一百倍，只要智商测试是高等教育的核心功能之一，它仍然会有利可图。

因此，雇主必定更关注其他因素，否则他们就会直接支付这些费用。特别是，他们看重的是尽责性和服从性，这两点恰恰是学校教育强有力地传递的信号。

这个问题让我感到困扰，以至于我专门写了一篇文章来讨论这种论证结构，就在这里。我还会稍微谈谈我如何看待雇主的观点，以及我会如何考虑进行智商测试。

如果你在谷歌上搜索「我不付钱让你思考」，你会得到 1.47 亿个结果。而搜索「我付钱让你思考」，则会得到 5100 万个结果。两个搜索的顶部结果都是指向「我不付钱让你思考」的 TVTropes 链接。这说明实际上雇主为员工的思考能力付费的情况并不普遍。很可能，我只需要你不要在特定情况下犯傻，并且达到基本的智力门槛，但不在乎超出这个门槛的部分。但让我们假设这是一个例外，我确实想为你的思考能力付费。

如果我决定进行智商测试，情况会变得很尴尬。求职者会觉得奇怪并产生反感。现有员工会认为这做法怪异、冷酷，可能还有法律风险。周围的每个人都可能起诉我，或者更糟的是威胁要起诉我。更重要的是，每个人都知道所有人都担心有人可能暗中威胁要起诉我。因此，我开始害怕公众舆论，害怕任何人生气想要报复我，甚至开始草木皆兵。任何嗅到这一消息的记者可能会把报道重点转向批评我的这种可怕做法。

即便这些都不是问题，我仍然需要不断向员工、应聘者、投资者和其他所有人保证这不是个问题。如果每个人都认为这是个问题，那它就确实成了一个巨大的问题，即使我从未被起诉过，也没有人威胁要起诉我。而且，他们都会将此视为一个巨大的负面信号，认为我在冒愚蠢的法律风险，让自己暴露于危险之中，浪费了我的「特立独行资本」，关注了所有错误的事情。人们会质疑：我还在做什么类似的事情吗？几年后我的公司还能存在吗？有人应该在任何事情上依赖我吗？其他人会不会有同样的想法，即使他们不应该这么想，或者他们会认为其他人会这么想吗？

当然，智商测试在那些热衷于抗议的人群中名声很差，这本身就可能造成巨大的伤害。

所以，即使最终什么都没发生，这一切也会带来巨大的成本。

如果我真的被起诉了，那将是一场可能导致整个公司倒闭的灾难。工作将陷入停滞。昂贵的律师会被请来，压力会达到极限，没有人会谈论其他任何事情。在取证过程中，会进行广泛的信息搜集。员工可能会纷纷离职。在未来很长一段时间里，人们会记住我和我的公司曾被起诉，我的名誉将会受损。诉讼的实际赔偿金额只是它给我和我的企业造成的损害的一小部分。诉讼就像核武器一样具有毁灭性。

也许我应该暂时搁置这个想法，尽管我主要关注的是智力（我几乎可以肯定，我非常在意候选人的尽责性，可能还关注他们的服从性，当然还有许多其他我本不该关注的因素）。此外，如果我给应聘者一个量化的测试，我就无法运用自己的判断来决定雇佣谁，而且无论有多少研究表明我的判断力很差，都不会让我完全放弃使用它。顶多，我会稍微减少对它的依赖。

另一种选择是，我可以使用一种既能测试技能又能间接评估智商的方法。比如，对于程序员职位，我可以在应聘者编程时观察他们的思维过程。对于交易员职位，我可以给出一些交易场景或概率问题，采用同样的方法。如果遭到质疑，我可以辩解说我是在测试应聘者的实际工作技能，所以即使它被认定为智商测试，也符合明确的「业务需求」。这不仅仅是一个技术性的说法，而是实际上在做这件事。因此，这种方法似乎更可取。

使用智商测试集合了严格测试的所有缺点。你让自己暴露在多方面的法律风险之下，同时也剥夺了自己的判断力。而且你没有获得严格测试最重要的好处，那就是看起来在做一件公平、明智且负责任的事情。你做的不是一件无可指责的事。恰恰相反，你主动招致轻微的社会不认可和尴尬，而不是避开它们。那么，你为什么还要这么做呢？

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Thoughts Memo 汉化组译制
感谢主要译者 claude-3-opus，校对 Jarrett Ye
原文：The Case Against Education: Splitting the Education Premium Pie and Considering IQ | Don't Worry About the Vase (wordpress.com)
发布于 2018 年 4 月 29 日
作者：TheZvi

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