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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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学习曲线还被运用在许多新的制造厂上。在这些情况中，曲线反映的是整个制造厂单位劳动力的平均产出，而不是个体工人的生产率。采用新技术的工厂的曲线显示，单位劳动力平均产出在几个月的时间里增加了一倍甚至两倍。23在20世纪六七十年代，制造厂的学习曲线引起了管理顾问的注意。他们提出策略，让厂商能够利用学习曲线，削减开支，主导市场。24
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当然了，制造厂开始生产后，个体学习并不是影响生产率的唯一因素。比如，随着产能提升，制造厂也许会追加资本投入。但是制造厂单位劳动力平均产出的总体增长，大多都是因为个体工人的学习。制造厂的学习曲线，实际上与随着经验增长的工资密切相关。也就是说，因为制造厂变得更多产，工人们的工资也增多了。25工人们通过在工作中学习而变得更高效的同时，雇主们也愿意开出更高的工资，防止他们离开。26工资随着经验增长的常见模式表明，工作中对人力资本的需求是很普遍的。
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学习曲线甚至还可以用在农业上。在20世纪60年代的绿色革命中，印度农村有经验的农夫在播种时效率更高。27一系列针对发展中国家的研究表明，在技术推行过程中，学习至关重要。28
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经济学家发现，不同个体之间的工资差异，很大一个原因是人力资本。29差不多有77%的工资差异可以解释为工人经验及个性的差异，包括先天的和后天习得的。30但是工人人力资本差异中，只有很小一部分是因为其所受正规教育不同。在上学之前就存在的差异，比如出生重量及家庭特点，也可能会对人力资本有一定影响。但是研究表明，大多数的人力资本，是在工作中获得的。
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总之，各种证据表明，从实践中学习对如今的经济有很大的影响。它常对新技术的成功应用起到关键作用，也是掌握这些新技术的人能拿到更高工资很重要的原因。
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力挽狂澜
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特定行业专业技能的学习对美国在“二战”中的胜利起到了很关键的作用。在日本偷袭珍珠港后两个月，罗斯福总统发布了一条对战争取得胜利至关重要的指令：建造出排水量达2400万吨的商船。这些船对世界范围内的军事行动至关重要，也为英国提供了一条经济命脉。但是它们无法抵御德国潜艇战的攻击。据1951年对战争时期商船队的记载：
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当希特勒在1942年9月会见他的将领了解潜艇战作战情况时，他自信地宣称美国造船厂造船的速度比不上船只沉没的速度。在1942年到1943年间建起2400万吨位的商船队这一总统指令，将沦为纯粹的宣传口号。事实上，1942年造船的速度确实和沉船的速度差不多，但被击沉的是潜艇，造船专家完成了目标。他们不仅完成了2400万吨位的总统指令，在1942年和1943年，他们还建造了2700万吨位的船队。31
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这一工程最重要的一环，是以史无前例的规模采用了大量的生产技术，建造2708艘吨位达到11000的自由轮。船只的设计被分成了大约100个部分，它们预先被做好，然后再送到造船台快速组装起来。为了节约时间，没有采用铆接，而是采用了焊接。工人中有造船经验的很少，即使有，也没有用过这些方法。战争的指挥者很快就发现船只生产的学习曲线很引人注目。在战争期间，造船厂的单位劳动力平均产出增加了4倍，而每艘船的平均装配时间从186天下降到了19天。这一增长部分来源于额外的资本投入，但大多数却是新知识和技能的结果。32其中一部分反映出个体工人学会了新的技能，另一部分则来自当时被分享开来的小发明。设计的标准化意味着某个工人发明的用来改进切割某个部件或塑形的夹件，能被同一造船厂的其他工人所用，或是在全国范围的造船厂里使用。
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如果希特勒对于美国船只生产能力的估计是正确的，德国可能会赢得大西洋海战，英国会输，战争的结果可能会完全不同。考虑到造船厂的生产率，并且是首次尝试造自由轮，他的估计不无道理。从实践中学习关系重大。
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同样，其他领域的单位劳动力平均产出也实现了急剧增长，比如飞机制造。历史学家认为美国的军工生产是其在战争中获胜的关键。毫无疑问，许多军工生产都是通过在实践中习得专业技能实现的。从实践中学习放大了美国在自然资源方面的优势。
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从实践中学习的历史影响很大，在许多职业中也地位斐然，它还是决定工资的重要因素。甚至对于据称无须技能的工厂工人，从实践中学习也很重要。他们的人力资源投资与有技能的工匠差不多。
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但这是否意味着从实践中学习与重要新技术的推行缓慢相关呢？尽管织工和自由轮造船专家的学习曲线在两年后就基本完整了，然而学习新技能仍是一个大的阻碍，原因有二：其一，随着技术不断变化，技能得从头开始学（第三章会详细叙述）；其二，对于一间纺织厂、一个产业以及整个社会而言，重要的通常不是要花多长时间去训练个体员工，而是需要做什么来创造稳定的、受过培训的劳动力。在19世纪30年代，很少有工人会在纺织厂待上近两年的时间。大多数工人几个月后就离开了。因此即使培训时间很短，劳动力的流失也让培养有经验的工人变得困难。这时，需要一个专门针对有技能的织工的健康市场，来输送稳定的劳动力，然而我们发现，这也需要花费数十年的时间。
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创新、工资与财富：为什么技术进步、财富增加，你的工资却止步不前 [
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创新、工资与财富：为什么技术进步、财富增加，你的工资却止步不前 第三章 缓慢革命
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我们都中了“革命性突破”的毒。
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迪恩·卡门在梅里马克河上游距离洛厄尔40英里的地方工作，他是新罕布什尔州曼彻斯特市一家改良纺织厂的工人。他成年后一直致力于发明创造。20世纪70年代还在上大学时，卡门就发明了第一台能自动为糖尿病患者注射药物的输液泵。他还发明了便携式透析机和能爬楼梯、能在崎岖地形行走的轮椅。
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