教育如何适应未来

教育如何适应未来——以美国教育为背景的探讨一、引言21世纪中叶的经济情况很可能与现在大不相同，那么如何培养美国的劳动力？传统的观点认为，在以信息与信息技术迅速传播为驱动力的全球化背景下，经济竞争将越来越激烈。在未来，信息技术将会很重要，美国需要更高层次的知识与认知技能与世界上其他希望超越美国或者拥有较低劳动力成本的国家进行竞争。因此，美国最好能迅速调整教育系统，提供新产品和新技术发展所需要的所谓的“新技能”。当然，首先要知道半个世纪后需要哪些具体的技能，然后才可能使教育系统适应这些需求。于是，人们开始寻找学校要培养的那些未来经济竞争所需要的技能。将学校与经济如此联系起来并不是新观点，这种观点大体上是30年前《危机中的国家》报告中所传达信息的另一个版本。然而，《危机中的国家》所呼吁的教育改革和经济衰退都没有按照预想的状况发生。一方面教育变革处在冰河期，另一方面从2007年金融危机中一路磕磕绊绊走来的美国经济表面上仍然活跃。尽管宏观经济状况导致了失业率的上升，然而这种活跃主要表现在劳动生产率的提高上。本文提出要通过传统的方法继续提高教育系统的质量，即增加学习的严格程度和宽泛程度以及提高劳动力整体的受教育程度。此处提高劳动力整体的受教育程度指的是增加劳动力整体的受教育年限以及促进受教育程度分布的公平性。降低受教育程度较低人群的高中辍学率、增加其大学入学率可以促进受教育程度分布的公平性。增加受教育年限应该不仅有助于增长知识和提高认知能力，还有助于提高那些同等重要的影响劳动生产率的其他技能。需要说明的是，尽管预言家会对未来的状况有所估计，我们对“转型后”的美国经济对劳动力的需求并没有具体的了解，更严格的教育将使受教育者有强大的转换能力适应未来的经济转型。笔者认为有确凿的证据表明，增加受教育年限能带来经济收益。在美国历史上，受过良好教育的劳动者很好地适应了经济变化。将教育与在职培训结合起来以适应工作中的变化，仍然是美国的优势。二、教育改革的模式传统观点认为，教育在某种程度上要为适应未来经济和工作场所的变化而改变。因此，有必要弄清楚未来经济需要什么，从而调整未来的学校以适应需求。但是，这种机械的观点没有考虑到如下事实：第一，没有严格的方法可以预测未来50年将会在技术和组织上出现什么样的改变；第二，即便有这样的预测方法，美国教育史上也没有任何政策调整能驱动未来经济的变化。对于预测工作或者职业的变化，我们应该意识到，即便是有着若干年经验的美国劳工部都很难准确地预测10年内劳动力的需求与就业（Sommers&Franklin,2012）。如果说在职业类型层面上预测变化仅需基于较少的假设，而要提供技术、工作模式和产业组织的变化是如何影响50年后工人生产活动变化的具体细节，所需要的假设要多得多。虽然过去也存在一些对特定行业的有见地的研究（Autor,Levy,&Murnane,2003），不过这些研究都不能被用于预测10年或者10年以上的趋势。产业组织、跨国生产、产品结构以及生产技术的变化过于迅速并且变化莫测，以至于我们难以对50年后做出推测。这并不意味着学校在培养符合未来经济需要的劳动力方面无能为力，但这也许意味着我们不清楚学校在其中的作用。幸运的是，学校最传统的功能之一是培养人力资本，这一点是戈尔丁和卡茨（Goldin&Katz,2007）关于20世纪教育扩张与劳动力市场的一篇权威论文的中心论点。但是，为什么教育扩张对美国经济的影响这么大？在变化的未来世界中，我们应该如何使教育扩张为经济增长服务？三、教育与经济生产力50多年前，在人力资本革命（Beeker,1964;Sehultz,1961）到来之前，大家普遍认识到教育方面的成就与劳动力市场上的收入紧密相关，受教育程度高则收入也高。但是很少有人详细研究两者之间的这种关系，而是仅仅假设教育程度高的人拥有更多的人力资本，这个模糊的术语与劳动生产率高度相关，因为更高的收入与人力资本（尤其体现在受教育年限上）有关。我们不知道也没有去研究究竟是教育的哪些方面对劳动生产率有贡献。只要是在竞争的劳动力市场上雇主愿意对受更多教育的工人支付更高的工资，我们就假设教育提高了工人的劳动生产能力。对此，可能的解释就是受过更高水平教育的工人拥有更多的能够转换成更高生产力的知识。因此，那些针对学校产出进行的研究主要聚焦于学生考试成绩。受过更多教育的人不仅拥有更高的收入，而且他们的考试成绩也更高，于是考试成绩体现了提高劳动生产率和收入的知识技能水平。这一点看似合乎逻辑，但没有直接证据证明这种联系，就像我们所知的那样，生产力不仅取决于知识和认知技能，也取决于人际与内省能力，这种联系在今天显得过于简单。在这种分析框架下，知道教育可以提高技能进而提高生产率和收入就足够了。拥有更高技能的工人能够更快地学会和更熟练地从事他们的工作。他们工作起来更有智慧、准确性更高，并且在同样时间内效率更高。因此，在同一工作职位上他们的产出更高；不过由于受过更多的教育和培训，他们更可能从事要求更高的工作。很多培训调查一致表明，雇主为受教育水平更高的工人提供的正式的工作培训也更多，这并不奇怪（Blundell,Dearden,Meehir&Sianesi,1999;Lynch,1992;Leuven&Oosterbeek,1997）。在人力资本革命的早期，教育投资的经济回报本身已经有足够的说服力，不需要继续提出教育到底提供了哪些具体的技能这样的问题，教育经济学没有针对学校教什么、怎么教等间题提供具体的建议。鉴于教育和收人之间的联系，不论学校教什么内容，学校都会被认为是有效的。教育被看成为经济增长所做的投资，在学校教学内容方面唯一的争论是：在中学教育阶段学生应该接受普通教育还是职业教育。普通教育的支持者认为，由于在工人的一生中会有很多技术变革，要适应这些变革，工人需要不断地接受培训，而接受普通中学教育会提高工人适应这些变革的能力。不过，当时并没有人试图打开这个学校教育的黑匣子，当然也没有特别的原因促使人们这样做。在20世纪70年代，经济学家开始更认真地研究教育是如何提高劳动生产率的。韦尔奇（F.Welch）的研究是具有开创性的，他认为教育不仅能提高工人在从事标准化的工作任务方面或者接受要求更高的生产活动方面的生产力，而且能提高整个工作组织的生产能力（Welch，1970）。他最主要的贡献在于看到了受过良好教育的工人能够更有效率地分配企业的各种资源。工人使用生产性的资源，这个资源使用的过程包含了他们一系列能够言表的和无法言表的决定。即便是工人如何分配他们自己的时间都会对劳动生产率有重要的影响。他认为受过更多教育的工人更有能力获取和处理那些传递着不同资源和选择的相对成本和生产力的信息，从而更有效地使用资源。舒尔茨（T.W.Schultz）将这种观点扩展为处理生产过程中不均衡的能力，这里的不均衡是指不使用相对于成本来说产出最大化的投入组合，而使用次优投入组合（Schultz，1975）。尤其是在投入的价格和生产力以及可能存在的生产瓶颈持续变化的动态过程中，工人独立进行决策能帮助企业获得均衡和效率最大化。显然最主要的收益是由于受过大学教育的工人具有更高的将总体生产过程概念化和配置资源的能力。调整不均衡应该是一种随着受教育水平提高而提高的能力，不过这种能力在受教育水平不高的部分行业中工作的工人身上也有所体现。此后，另外两方面研究的发展加强了我们关于教育对工人资源分配决策和生产力的贡献的认识。一直以来，经济学家困惑于劳动合同的不完整性，这种不完整是指合同只提及与工作相关的一些要求，而不提及另一些也许对工作业绩来说更重要的要求（Bolton&Dewatripont,2005）。换句话说，虽然合同涉及了任务和责任，但是在对工人的预期上也留下很大的模糊空间，技术难度越高、对教育要求越高的职业，其模糊空间也越大（比如专业性、技术性、管理性职业）。而且，对工人的评价和奖励往往是基于合同中那些不能确定的方面。这种合同的不完整性并不是由于疏忽造成的，保持不完整性的目的在于整合工人采取的对于企业有利而又不能提前写入合同里的行动和决定。这些行动和决定取决于不可预测的环境，工人的工作表现会随环境的变化而有很大变化。这种现象在那些要求工人参与更多决策的工作岗位中表现更为明显（Handel&Levin，2003）。四、为什么教育能提高劳动生产率人力资本革命以来，已有众多研究从个人和社会层面上估计了教育对经济的影响。这些研究得出结论是，教育投资收益率与资本投资收益率相当甚至更高。总的来说，高中和大学教育的收益率大约为10%，这一收益率对个人和社会来讲都非常有益（psaeharopoulos&Patrinos,2004）。收益率是通过对收入方程的估计得到的。在收入方程中，受教育年限（或者程度）和工作年限是主要的解释变量（Mincer,1974）。当然，早期的批评认为这种方法没有考虑多受一年教育与少受一年教育者之间的能力差别，因此，如果不加入对能力的控制，则会高估受教育年限对收入的作用。也就是说，未观察到的个人能力既影响教育年限，又影响收入，因此影响收入的因素不只是教育。作为对此批评的回应，经济学家做了大量的研究来调整教育收益率“天真估计”（naïveestimate）中这个假定带来的偏差（Card,1999）。他们研究拥有同样基因和家庭影响但是不同受教育程度的同卵双胞胎，研究兄弟姐妹，研究父子，试图控制不同受教育程度者之间能力和其他方面的不同（Rouse，2007）。此外，还有针对增加受教育年限要求对收入影响的研究，这种要求是指政府方面强制实施的最低受教育年限的要求，与学生和家庭的选择无关（Oreopoulos,2006）。引人注目的是，这些研究一致发现，调整了能力差别后的收益估计等于甚至大于未调整能力前的收益估计，这表明受教育年限是劳动生产率的一个强有力的决定因素（Card,1999）。更高的教育成就似乎对生产力和收入有显著的影响，但这并没有回答什么样的教育与生产力和收入相关这个问题。最近实施的教育政策（如《不让一个孩子落后》法案）和将学生提高的考试成绩作为评价教师的指标（McCaffrey,Loekwood,Loretz,&Hamilton,2003）都假设了教育生产的产出主要表现在学生的考试成绩上面。这些政策假设教育质量与劳动者生产能力间的联系存在于认知层面上，学生的进步可以用考试成绩来测量。由此可以假设未来经济需要劳动者具有更高的考试成绩。但是，这个假设被证实了吗？看似合理的是，受教育年限仅仅是所学到东西的一个代理变量，而对考试成绩的直接测量应该是未来劳动生产率的更好的指标。当然，用受教育年限测量的教育成就是粗略的测量。它不能表明学生学到了什么，不能反映课程的严格程度和标准、学校质量高低、学生努力与否以及学生在学习以外的其他成就。它只能测量工人花在教育系统里的时间。所以，人们也许会认为考试成绩是对实际教育成就更好、更有力的测量，尤其是在考察劳动场所需要的生产技能时。鲍尔斯（S.Bowles）、金蒂斯（H.Ginits）和奥斯本（M.Osborne）分析了那些同时把受教育年限和学生成绩作为收入方程解释变量的研究（Bowles,Ginits&Osbone,2001）。他们指出如果受教育年限与收入之间存在统计上的相关性仅是因为考试成绩信息的缺失，那么加入考试成绩变量后，方程中教育年限的影响将会大大减小。他们回顾了从20世纪50年代早期到90年代的25项研究中的58个包括考试成绩变量和受教育年限变量的统计估计来检验这个假设。他们发现在收入方程中加入考试成绩变量，仅仅减小了18%的受教育年限对收入的影响。换句话说，即便是在解释变量中控制了考试成绩，仍有82%的受教育年限对收入的影响未被解释。因此，他们断定大部分教育对劳动力市场表现的影响与非认知因素有关。这可能包括工人的坚持、努力、时间管理、合作以及很多学校培养的认知能力以外的个人特征（Almlund,Duekworth,Heckman&Kautz,2011:Symposium,2008;Levin,2012）。非认知因素的重要性