創作內容

15 GP

教育無用?談史賓瑟放訊(Signaling)理論

作者:伍德‧瓦懷特│2020-04-26 09:17:25│巴幣:30│人氣:562
  「讀這麼多書有用嗎?」「上街買菜又用不到三角函數。」「進公司還不是要從頭學起?」像這樣埋怨學校教的東西一點用處都沒有的說法,似乎每到考季就常常聽見*1。而不論是剛畢業的新鮮人,或是公司內的主管,偶爾也有學校內學的東西和職場上需要的東西脫節的感慨。

  然而,就算有著諸多抱怨,許多年輕人們依舊不只在義務教育止步,讀大學、甚至再往上讀的人在這個時代比比皆是。一方面教育或許真不像這些抱怨說的,對於職場一點效益都沒有*2;另一方面,就算教育對工作表現真的沒有幫助,也不代表它真的沒有用處。本期伍德說數就要帶大家看看賽局理論中,怎麼看無用教育的大用──放訊(Signaling)

  (順帶一提,今天沒有數字,也沒有算式。)

一、史賓瑟放訊理論
  作為雇主,能夠一眼看出求職者究竟有多少能耐是求之不得的能力。如果來的求職者能力不佳,給的薪水就不會太高;相對地,要是來了個百年難得一見的奇才,給高薪留住他也在所不惜。然而單憑一次面談,實在很難分辨一個人的能力,就算有試用期,誤判的情形也所在多有。

  問題在哪呢?(我們假設)求職者是知道自己有幾兩重的,他們知道自己的工作能力究竟好不好。但既然能力好的人可以拿到更高的薪水,所有人都會吹噓自己能力高強。而相對地,不知道求職者工作能力的雇主就難以分辨來的究竟是天才還是庸才了。

  諾貝爾經濟學獎得主麥可‧史賓瑟(Michael Spence)在1973年提出職場上的放訊理論,認為即使教育對工作表現沒有實質助益,光是憑拿到的文憑就能多少代表一個人的能力。透過文憑散發的訊號,雇主可以分辨應徵者屬於生產力高或生產力低的族群

  為了說明方便,我們假設文憑只有兩種,高中或大學。而受教育本身對於生產力一點幫助都沒有,簡而言之就是念大學並不會讓人變聰明*3。另一方面,求職者也只有兩種,生產力高和生產力低的。求職者知道自己能力好或不好,而他們的差別除了工作能力好壞不同,取得文憑的成本(難度)也不同。生產力高的人可以輕輕鬆鬆念完大學,生產力低的人想唸大學還是能唸,但必須花上相當高的成本(努力)才能畢業拿到文憑。而雇主願意給生產力高的人比較高的薪資。

  那麼這裡核心的問題是:大家該去念大學嗎?

  要是雇主有超能力,能夠看出求職者究竟能力好不好。你認為這時大家該不該念大學呢?答案是不需要。不管是生產力高或低的人,念了大學在我們的假設下,生產力並不會提升。而去應徵時,雇主一眼就看出來生產力高還是低,而開出相對應的薪水。花了時間和精力取得的文憑,在此時確實一點用處都沒有。

  結論一:要是雇主知道求職者能力高低,大家都不需要念大學

  這裡的關鍵是求職者知道自己能力高低,而雇主也知道。雙方掌握的資訊一模一樣,是對稱的。這和現實不太一樣。就像前面說的,雇主通常不知道求職者究竟生產力高還是低,雙方的資訊不對稱。像這樣的情形,我們稱為資訊不完全(Incomplete Information)或是資訊不對稱(Asymmetric Information),研究這樣的情形則是資訊經濟學(Information Economics)的核心。在這樣的情形下,放訊模型又會預測什麼樣的結果呢?

二、分離均衡(Separating Equilibrium)
  第一種情形,我們預測生產力低的人只念到高中,而生產力高的人念到大學。相對地,雇主看到大學學歷,就知道來的人生產力高,就開高薪給他;而要是看到高中學歷,就知道來的是生產力低的求職者。由於不同生產力的求職者會握有不同文憑,這樣的結果被我們稱為分離均衡(Separating Equilibrium)。

  這是放訊模型最理想的結果。就算教育對生產力提升沒有幫助,雇主可以透過文憑分辨求職者的能力高低。換句話說,即使讀書不會變聰明,但聰明的人才能讀書。雇主們認為有能力(或閒情逸致)去念大學的人應該是生產力高的人。透過教育和文憑,雇主也能得到求職者生產力高低的資訊,雙方的資訊不對稱被文憑給消弭了。對於生產力高的人而言,文憑就是證明自己的訊號和工具

  然而,既然在分離均衡中,雇主只看文憑認人,有沒有可能生產力低的人也去唸個大學,藉此迷惑雇主自己是個生產力高的人呢?要是生產力高的人能夠拿到非常高的薪水,讓生產力低的人認為,即使念大學很辛苦,依舊值得拿大學文憑,將自己偽裝成生產力高的人。像這樣透過送出不同訊號,藉此迷惑雇主(資訊比較少一方)的行為,在放訊模型中稱為模仿(Mimicking)或欺騙(Deception)。

  考量這點,生產力高的人可能必須再多念點書(像是研究所),藉此將自己和生產力低的人劃分開來。而看到生產力高的人念到研究所,生產力低的人覺得實在太辛苦,放棄模仿而拿低薪。像這樣生產力高的人為了杜絕模仿,而不得不多努力的情形,我們稱為Distortion(扭曲) on the top*4。

三、混同均衡(Pooling Equilibrium)
  另一種情形,是所有人都念大學。而雇主看到大學文憑,只覺得來的人能力高低一半一半,開出平均的薪水;看到高中文憑,則覺得對方一定生產力低*5。此時生產力高的人儘管很無奈,也只能去念大學,和生產力低的人在就業市場上混在一起,大學文憑在此時是不得不取得的證明。像這樣大家都混在一起的結果,被稱為混同均衡(Pooling Equilibrium)*6。

  之所以會產生這種結果,一方面是雇主的期望不高。另一方面可能是分離均衡的崩潰。在上面一段我們提到生產力低的人,(在本文設定)可以透過念大學將自己偽裝成生產力高的人,而原先生產力高的人則不得不取得更高的文憑來規避此事。要是沒有更高的文憑(訊號),抑或是取得訊號(大學文憑)太容易,生產力高的人就不得不和生產力低的人混在一起。

  在這樣的情形下,比起分離均衡,生產力低的人可以拿到稍微高一點的薪水;但是生產力高的人就拿不到原先分離均衡中的高薪了(因為大家都拿平均薪水)。說的白話點,在混同均衡中,有文憑沒什麼了不起,但沒有文憑問題就大了。從賽局理論學家的眼光看來,這是個不太好的結果。取得文憑是需要成本的,但所有人花了成本、取得文憑,得到的結果是大家都混在一起──那不如大家都不要念書,結果也一樣。可惜的是,所有人為了競爭,不得不付出額外(無用)的成本,就怕在就業市場上放出糟糕的訊號

四、結論
  史賓瑟的放訊理論並不是要否定教育的功用,相對地,它反而是要強調在資訊不對稱時,就算沒有實質作用,教育依舊是求職者證明自己的工具(訊號)。在分離均衡下,生產力高的人可以透過取得更高文憑,在就業市場上將自己和生產力低的人區隔開來。然而,要是文憑取得太過容易,所有求職者就不得不在明知文憑沒有特殊意義的情形下,依舊花心思取得文憑,而得到混同均衡。這樣的情形在就業市場上沒有效率,或許可作為制定教育政策的袞袞諸公們的一些警訊。

  不過其實真要問在下的話,在下還是認為教育有其功用。好好思索在課堂上學到什麼,應該不至於什麼都沒有*7。而那些學到的知識,或許就會在哪天派上用場也不一定。最起碼來說,要是沒受教育,在下絕對寫不出這篇文章;而看到這篇文章,能多少被刺激思考的你,不也是因為讀過書嗎?

  我是伍德‧瓦懷特,我們下期伍德說數再見!

*1. 而且常常這些說法都拿數學(特別是三角函數)來祭旗,果然數學是許多人心中的痛...嗎?
*2. 不論是就業導向的技職教育,或是部分大學系所,也慢慢跟產業界進行連結和合作。真要說教育對工作完全沒有幫助,或許太過武斷。在下認為在時局變化如此快速的今日,教授們絕對不能自恃理論而把自己鎖在象牙塔中。適當地和業界對話,了解第一線的脈動才不至於和社會脫節。
*3. 還是要不厭其煩地再提醒大家,現實不見得如此。
*4. 本篇許多名詞沒有統一的中文翻譯,大部分是在下自譯,但這個詞實在怎麼翻怎麼怪,原諒我只寫英文。
*5. 概念上,大部分生產力低的人都念大學了,來了個連大學都沒有念的人,雇主肯定認為有問題。再次強調,這是簡化的模型,我了解大家現實上有各自的難處。
*6. 或譯為混合均衡,但是賽局理論中,「混合」通常對應「Mixing」,因此正文的翻譯才避開使用混合。
*7. 要是你真的認真學了,卻還是什麼都沒有,就別自責了,那是學校對不起你...
引用網址:https://home.gamer.com.tw/TrackBack.php?sn=4761812
All rights reserved. 版權所有,保留一切權利

相關創作

同標籤作品搜尋:伍德說數

留言共 7 篇留言

函和言
義務教育並不是讓一個人能夠工作,那是高等和技職教育的事

所謂的教育目的不能混為一談。義務教育是培養普世價值的價值觀、擁有基本科學公民素養;高等教育和技職教育是使人具備專業知識和專業技能

04-26 12:38

伍德‧瓦懷特
嚴格上史賓瑟(及本文)談的是高等教育04-26 13:30
函和言
說到數學,西方強於幾何、東方強於算數、印度發現數的規律、波斯阿拉伯把數帶入西方發展成代數,至此數學豁然開朗

04-26 12:41

伍德‧瓦懷特
...我不反對,但是我怎麼想不通這和本文的關係。04-26 13:31
函和言
看到三角函數想出來的XD,因為三角函數最早是在印度人研究星體運動時搞出來的,比開卜勒早了幾百年

04-26 13:33

伍德‧瓦懷特
三角函數只是引子,又不是重點XD
真要說,三角測量其實是多線並行;中國周朝有勾股定理、希臘也在一段時間後獨自發現畢氏定理,並發展出測量方法及表格。你提到印度(阿耶波多)已經算是集希臘大成的產物了。
但這真不是本文想談的東西啦Orz04-26 13:44
函和言
也是哈哈

04-26 13:50

thenewguy
感覺社會科學的理論比較難做定量討論?

04-29 22:09

伍德‧瓦懷特
會有這種想法可能是因為社會科學很難「實驗」?這是事實(但社會科學不是沒有實驗)。
社會科學其實很努力在檢視資料本身,並且透過統計學確保自己結論的有效性(計量經濟學;Econometrics)
但我要承認某些總體經濟數據,像是GDP、通膨等等,其實受當初計算時使用的公式、甚至是統計者的調整影響很大。自己也常常很懷疑透過黑盒子得到的結論是不是也是另一個黑盒子。(當然,也可能是我對總體經濟學認識還不清楚)
相對地,實地田野調查的資料應該是比較可信的,計量經濟學也針對這些資料發展了很多方法──不過因為太專業,我就不在科普專欄談了。04-29 23:41
thenewguy
我對經濟學的東西沒很熟,沒想到有些數字這麼黑箱!?

04-30 00:03

thenewguy
就算社會科學不好做實驗,至少不會因為手抖而造成誤差XD

04-30 00:04

伍德‧瓦懷特
與其說黑箱,不如說本來就不好收集。
想想看高中公民學的GDP就好,總消費、總投資、政府支出(這個可能還好)和淨出口,這些東西實際上到底怎麼量?很多人甚至沒去算每天到底花了多少錢咧。
而實際上你看到的數字,也可能經過季節性調整,調整法有時也不見得有公布。
(例如農曆春節那個禮拜的投資就會比較少。這對研究東亞的經濟學家很麻煩,因為每年農曆春節的時間都不一樣,甚至有時在一月、有時在二月,比較不同年的資料就會有不可避免的誤差)
目前大家還是相信各國政府公布的數字,畢竟也沒有其他數字。
.
至於手抖的問題──別忘記社會科學研究的對象是人,而人就是不聽話XD
所以在實驗中也得要小心類似的問題,又或著處理資料的方法就要把受試者不聽話的情形納入考慮。04-30 00:26
我要留言提醒:您尚未登入,請先登入再留言

15喜歡★e12344888 可決定是否刪除您的留言,請勿發表違反站規文字。

前一篇:[達人專欄] Math ... 後一篇:[達人專欄] Math ...

追蹤私訊切換新版閱覽

作品資料夾

face基於日前微軟官方表示 Internet Explorer 不再支援新的網路標準,可能無法使用新的應用程式來呈現網站內容,在瀏覽器支援度及網站安全性的雙重考量下,為了讓巴友們有更好的使用體驗,巴哈姆特即將於 2019年9月2日 停止支援 Internet Explorer 瀏覽器的頁面呈現和功能。
屆時建議您使用下述瀏覽器來瀏覽巴哈姆特:
。Google Chrome(推薦)
。Mozilla Firefox
。Microsoft Edge(Windows10以上的作業系統版本才可使用)

face我們了解您不想看到廣告的心情⋯ 若您願意支持巴哈姆特永續經營,請將 gamer.com.tw 加入廣告阻擋工具的白名單中,謝謝 !【教學】