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但故事的女主人公在工作中提高了效率，可以假设，以上情形的记录者也一样。织工需要掌握如何操作纺织机的专业知识，这些知识大多只可意会，需要在工作中或是模仿他人而获得。
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学习曲线显示，织工们在工作中习得了技能。但与那些手工艺人相比，这些技能有多重要呢？量化技能看起来似乎不太现实，但是经济学家找到了非常聪明的办法：评估在习得该技能过程中的投入。假定市场能适当补偿在学习过程中工人和雇主的投入，那么大投入就对应着大回报以及更大的经济价值。
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学习曲线还可被看作投资曲线。首先看看织工的收入，他们计件拿工资，每生产出一块标准尺寸的布，就能拿到一笔固定工资。假设他们每个月工作的时间是相同的，那么织工的月工资就与图2.1所显示的布匹码数相对应。在前几个月，他们工资很少，远比他们做其他工作，诸如教书或是在家做草帽赚得少。10这些刚受聘的织工面对的是“机会成本”。他们短期内愿意接受较少的工资，以期在习得充分的技能，变得更有效率后，赚取更高的工资。可以把“机会成本”看成一种隐性投资。经济学家认为它是织工在“人力资源”上的投资。之后织工多赚取的工资，即比她做其他工作多赚的那部分，可以看作“人力资源”上的回报。
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前几个月，纺织厂同样面临机会成本的问题。纺织厂一部分的资金要投入到新聘织工操作的机器上。在这几个月内，这部分资金赚取的利润比其他投资赚取的标准利润要低。这种机会成本即是纺织厂在织工人力资源上的投资，期望等工人受训后，纺织厂能够赚取高于平均的回报。
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其他学习同样在进行。图2.1上的数据来自一群工作刚满一年的织工。但大多数织工并没有坚持那么长时间：在19世纪四五十年代，只有大约1/4的织工在纺织厂里待了超过半年的时间。许多织工离开了，因为他们发现自己并不喜欢在工厂工作，抑或没法从中赚取足够的钱。还有一部分人离开，是因为管理者认为他们能力欠缺。在所有这些情况中，对技能习得的隐性投资并未收获回报。然而，它依然是对学习的一种投资。
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织工和纺织厂都对织工习得技能和知识进行了隐性投资。这些投资可通过劳伦斯纺织厂的工资总账算出来。我估算了一下，在19世纪四五十年代，培训一名织工的总投入，应该是162美元。这和一名织工的年薪相当。11此外，我后面会讲到，在19世纪，越来越多的织布工作自动化后，在织工身上的人力资本投入实际上增多了。
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这些投入可与同时期美国的手工艺学徒所需的人力成本相比。比如木匠的学徒期，要投入大约165美元，泥瓦匠大概要253美元。12这一结果非常惊人，因为你得考虑到织工大多都是一些年轻的女孩，她们的就业机会，与那些能够成为木匠和泥瓦匠的年轻男性相比，限制更多，报酬也少得多。
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纺织厂主当然知道有经验的织工价值更大，因此他们想尽办法留住这些织工。一位纺织厂主在1859年写道，如果纺织厂能够留住织工18个月，而不仅仅是合同上的一年，“那么在这最后的6个月里，他们对我们的价值比前面12个月更大”。13这一切表明普通的工厂工人，比如织工，拥有实质技能。这与传统观点是相反的。
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“去技能化”的神话，在其他行业里，就不那么灵了。当一些行业中某些工作的技能要求随着引进新技术而降低时，其他工作所需要的技能水平就会提高。的确，很难找到准确的例子，显示某项新技术在19世纪完全去技能化了。一些技术催生出了全新的技能岗位。一些新机器，比如全自动的纺纱机器“走锭精纺机”，催生出了“半熟练的挡车工”这一职业，他们的工作是照看这些机器。划线机则催生出了熟练的排字工。同样，半自动化的瓶子制造机需要工人习得新的技能。在橡胶轮胎业，机械化主要减少了在种植园里运输原材料的非技能工人，对于技能工人则没什么影响。在罐头制造业，机械化使得罐头厂的技工被非技能工人所替代，但是许多非技能工作也同样实现了机械化。蒸汽机的发明使得商船减少了一级水手的数量，但却增添了有技能的工程师、木匠以及舵手的数量。电气化增加了对文书、数字、规划，以及人际沟通技巧的依赖，却减少了对熟练度的要求。一些历史学家认为使用可替换部件是用非技能操作员替换技能机械师的一种手段，然而这一技术很大程度上要依赖技工的技能，他们需要调整这些零部件使其相匹配，这些技能需要相当多的时间和努力来习得。14
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在19世纪的许多制造行业中，小作坊里的熟练工匠的人数减少了许多。但这一趋势并不完全是技术的直接影响。实际上，它在大规模的机械化之前就已出现：手工作坊被工厂所替代，工厂有着更细的劳动力分工，要求工人做的事具体得多。15亚当·斯密所举的著名的扣针厂便是其中一例。本质上来说，19世纪的技术并没有减少对技能的需求，它只是催生出了新的专业技能，而这些技能大多都在工厂习得。
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专业技能和知识的广阔触角
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这是真的吗？如今的工人受过更多教育，如今的技能更加精细？也许在工作中学习已经不再那么重要？
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至少我不这样认为。在我开办软件公司时，最让我震惊的事，便是发现非正式学习有多重要。在我们的雇员和客户中推广新知识所遇到的困难，促使我之后投身于研究在工作中学习。
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1983年，我开发出了第一款“所见即所得”桌面出版程序，并应用在费城的一家英西双语周报上。这份报纸的读者很大一部分是拉丁裔。在身兼计算机程序员的同时，我还是这家报纸的业务经理。广告经常在截稿之前最后一刻才来，因此给排版造成很大困扰，尤其是在我们只买得起简单设备的情况下。我意识到，我可以写个程序，将其运用在最新款个人电脑上，能够让我们在电脑屏幕上排版，然后整版输出到照相排字机上。这一方法不仅节约时间，还能卖给有排版需求的客户。
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这一程序最先被运用到IBM的个人电脑上，该电脑有64K的超奢华内存以及特别的显示卡。我尝试将其卖给一家生产排字机的工厂，但失败了。我只能实施另一个计划：成立一家公司，直接将该程序卖给小报、杂志、产品目录发行商、印刷厂、全职排版工，以及其他有需要的人。我们将磁盘包装好，附上使用手册，发给我们的客户，并期望能很快开发出新的改进版本，增加一些最初发行的版本中没有的功能。
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接着咨询电话就开始响了起来。我们的大多数客户之前都没有用过电脑，我们得为他们提供培训。客户还得学习我们的程序，更重要的是，学会将其运用到具体工作中去。我们对于客户到底想怎么使用我们的产品知之甚少。我们开始为他们提供改进产品的工具，并根据他们的需求做出相应变动。比如，一位客户就用我们的软件排出了高质量的商业表格。这一运用是市场空白，回报颇丰。他在个人电脑上制作好表格，然后用他的廉价排字机打出来，即使那要花上整晚时间。但他发现排字机中的相片纸常常打滑，让成品受损。我们为他设计了一种特殊功能，使其能对相片纸进行单次扫描，以防止其打滑。
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适应这一新技术常常要求我们的客户进行艰难的公司结构重组。桌面排版让设计师和编辑对页面的形态有了更多的掌控。他们不需要等到拼好版的打样出来后才确定版式，大量重复的打字工作也免了。这意味着客户们需要开发新的工作方式，改变工作流程，学习新的组织制度以更有效地运用这一技术。比如，当零售公司西尔斯用我们的软件制作产品目录时，岗位职责从根本上改变了，许多职位被取消。之前，外面的版式设计师会将打样传回给公司员工，员工将其拿给公司的设计总监看，他会做一些修改，然后再将其传回去。而用了该软件后，版式在公司内部就能完成，设计总监自己就能在电脑上做修改。设计总监和版式设计师都需要学习新的技能，找到一起合作的新途径。各种各样的学习过程意味着我们的公司和客户做了许多人力投资——常常比技术本身所需的花费更高——以将软件有效地运用起来。
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我们所获得的大多数知识，都是和某项专门的技术、应用和组织相关的，几乎没办法在教室里学到，必须在工作中学习。许多客户也会通过上课来学习基本的计算机技能。我们组织起课程，来教授有关程序的基本知识，但是客户必须掌握如何将其运用到各自特定的需求中去，而我们也得知晓一些需求反馈，以改进我们的软件。因为这种新技术往往要求公司结构重组，所以使用者还得发展和学习新的组织纪律。因此，尽管我们的客户比19世纪的工厂工人的教育水平要高得多，但是要想让他们有效地使用这项新技术，仍然需要在工作中做大量的人力投资。
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这与我在经济学课程上所学的关于创新的内容完全不同。在那种程式化的描述中，创新者产生了创新的想法，这些想法本身非常有价值，而推行这些新技能和知识过程中的困难和时间耗费却很少被提及。
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当然了，但凡经历过在办公室安装一款重要的计算机新系统的人，都或多或少对在工作中学习的重要性有所体会，也许体会还很深。通常，学习这些系统是个漫长、缓慢，有时还很痛苦的过程。比如，在20世纪八九十年代，大型主机计算机系统发展成了客户机/服务器计算机系统，对于这一转变过程的经济分析显示，接受这一新技术转变的人，在学习、适应以及重新组织工作的过程中，投入巨大。16
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此外，由新技术催生出的新组织结构，常常要求在工作中大量学习。经济学家发现，计算机的使用，与工作场所组织的许多改变都有关联。组织变得分散，工作开始以团队为单位进行，激励机制、职位，以及任务分配都变了。员工培训增多了。计算机还常常带来新的产品、服务，以及客户–供应商关系。17许多这些改变要求雇员学习、分享关于产品或是客户和供应商需求的知识。
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在那些工人们无法习得新技能，因而无法采用新工作方式的地方，信息技术会受挫。在20世纪90年代末，埃里克·布莱恩约弗森和劳瑞恩·希特研究了一家医药产品制造厂，那里安装了计算机集成化制造系统，以满足客户对于更好定制化服务的需求。该制造公司同样尝试推行新的工作机制。但是许多员工，尤其是那些在产品线上工作的老员工，难以适应自己的新角色，受阻于新的操作规定。这促使该公司起用年轻的员工，他们不会受到固有经验的束缚。之后，该系统才得以推行成功。研究者得出结论：“其他公司也能轻易买到相似的计算机控制设备，然而它们依然得为组织学习投入更多的资金，之后才会从中赢利。获得这些利益的关键，对于发明来说，绝对不是可有可无。”18
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新的功能要求采用新的方式来了解客户需求，以及运用技术去满足这些需求。这可能需要大量的培训。一项研究表明，在计算机硬件上投入一美元，就需要在其附带的组织资本或人力资本上投入10美元。19此外，计算机技术还重现了19世纪“去技能化”和“再技能化”的混合模式。计算机减少了常规工作，比如文字输入，但增加了非常规工作，比如客户服务、计算机编程，以及产品设计。20
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这种学习并不仅限于信息技术。使用各种各样技术的工人的学习曲线与纺织工大同小异。这些学习曲线来自心脏外科医生、保险推销员、炼钢工人以及流水线上的工人。阿图·葛文德描述了外科医生提高医术所面临的挑战。从实践中学习是关键：“作为一个群体，外科医生总是和奇怪的平均主义相关联。他们相信练习，而不是才能。人们总认为要成为一名外科医生，得有双巧手，但事实并不是这样……外科医生相信，技能是可以训练的，坚毅的品质却不能。”21
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借助经验来学习同样是科学研究非常关键的部分。受过高等教育的科学家凭借经验习得关键知识。曾有一系列调查研究大学授予其技术商业使用权时，“明星科学家”所起的作用。在半导体、生物科技及其他领域，这些科学家持续的个人参与对该项目的成功至关重要，也许是因为这些科学家在这一过程中学到了有价值的知识。22
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