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戰略觀點的總體架構(04)

更新於 2024/12/19閱讀時間約 8 分鐘
純看就職數字似乎沒差,關鍵在相對剝奪感,也就是下圖,機械化後因為產能大增,技術堆疊上去後,獲利是差很大的。 即便從第一級產業的生活水準、薪資收入來看,機械化後都遠遠超過以往。用實質購買力來判斷會失準,我們回顧一下幾十年前,家用電器的價格,電子鍋、電視的價格也是幾千塊跑不掉,現在也還是這個價碼,但平均收入提高,且品質大幅提升,整體的「收入」(財富)是增加的。但相較機械化後擁有技術者,其收入完全不能類比。

國家安全?對,確實以客觀生活條件來看,經濟成長的成果是雨露均霑,雖說不患寡而患不均,可這也並非工業化才有。大體上來說,還沒機械化的年代,鉅富的人極少,通常都要跟政治權力綁定,其他人的生活都差不多慘,中產算中慘。

那為何經濟變好後,反而大家都覺得自己更窮了?這是比較基準的問題,原先100個人裡面只有1個人很有錢,其他人只是貧跟赤貧,那麼你每天上班下班,基本上看到都是窮人,就不會覺得這世上超級不公平。畢竟,以智力水準等去看,可以成為這1/100的有錢人,通常也不會笨到哪。

所得差距遽增,相對剝奪感讓人忘了「生活品質已改善」

也就是,你並不會那麼不甘願,加上沒有受教育,很難評判那1%的人,究竟是剝削還是能力超絕。若這種國家全如電視、小說中,極少數有錢人結合政客欺壓百姓,早就革命了,沒有天天革命,不過說明每個時代都有其均衡,認為上層必定魚肉鄉民、吸乾每一滴血,並不符合實情。

產業機械化後,收入差距會越拉越大,同樣處在第二級產業中的人,根據需求可能差好幾倍,但能力落差卻不見得大,只能說挑錯時機、入錯行業。但同樣處在第二級產業中的人,彼此比較後也還可以接受,時運是一個好理由。問題出在,第二級產業若已經數量龐大到,可以替國家創造更多財富,也就代表第三級,或是政商等上層權力者,可以拿到的份也更多。人多就容易出現在身邊,大學聯考差沒幾分,卻比你多十倍薪資,不平感就會出現。

尤其是進入近幾十年,科技產業拔尖的能力超群,除了我們一般稱的理工科技業,醫療公衛也是火箭般成長,人類開始能克服許多過去無法處理的絕症。

所以,上述的問題被放大,理論上大家能力沒有落差很大,卻在第二、第三級的收入、社會地位上,差異從數倍變成數十倍、數百倍,最上層想也知道,會拿到的份上千破萬倍。一切都合法,但能力與收入的想像,在一般人眼裡都是正比,實際收入卻是平方比增加,相對剝奪感愈加嚴重。

說簡單點,如果今天大學統一聯考,只有前1%的人,有機會進到科技業,領一年上千萬配股,其他人就起薪3萬打死,工作20年翻倍6萬。那反而憎恨不公的聲音會變小,就真的腦袋沒到那1%,反正其他99%跟自己差沒幾萬,感覺起來就沒什麼。

學歷通膨惡性循環,自身能力不足卻仇視社會

這不是仇富,台灣現在的仇富是建築在鬼扯之上,一方面要你別去看自己能力差,另一方面要你只看別人的成果好,統稱「都是人為何拿得不一樣多」。這不是只有台灣,歐米等國家,階級觀念越輕的越如此,好像身處差不多階級,收入就該一樣,不然就是某種剝削、掠奪,各種影射都出現。

世界各國有類似現象的國家,幾乎都有高教擴張、少子化的現象,也就是原本應該只有1%才能念的,現在5%就可以。過去10%考得上的,現在50%就有機會,這會造成什麼現象?用上一篇的第二級人數來算就知道 

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也就是學歷貶值,純以能力來看,過去應該都要去第二級產業中屬於第二等的,現在都覺得自己應該可以去第一等,或是第三級的高科技、醫藥產業去,而原本處在第三等、第四等,都覺得自己能夠到第一等。這才是眼高手低的真正原因,學生在學校沒有正確認識到自己的位置,過度自信,然後學校當然不願意自降身價,也會努力地想要訓練學生擁有同等能力,對外宣稱有此實力。

現實很殘酷,少子化後依照人口比例,當然就是有許多智力水準不到的人,進去以前進不去的學校,這些人中更高的比例會適應不良,然而為了學校生存,降低畢業難度變成常態,遂使得學歷貶值並非數量,在品質上也發生。

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有人常說,筆者似乎太過保守,不懂看待新經濟、新社會結構的樣貌。  呃,也許吧,讓我們先看一下,上週講的產業結構,對應到人口與教育結構的狀況,然後筆者用簡單的數學,整數的去計算,便於各位讀者理解。 
當然不行,這就是網路極化現象的一個表徵,你在A語言沒人,一定編不贏母語是A的國家。但可以編輯本國語吧?台灣人的語言優勢,要分辨中國怎樣洗歷史認知,應該很簡單,只要中文維基跟其他語言資料對照,中文農場跟外語比較,清清楚楚。
讓我們進一步來探討,組成一個國家的經濟結構應該是怎樣,這不用懷疑,產業結構就是金字塔,最先進的產業堆疊越多,這也是現代人最大的產業錯覺,以至於看不清全貌。
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寫在前頭,這是從戰略觀點去看,跟主流觀點比非常不典型,現在一般都是政治經濟學、軍事經濟學,或談社會結構解構這類為主。這類文章筆者會看,但不怎麼中意解釋,因為要微觀分析,至今都沒有可以有效預判行為的辦法,要宏觀解釋,需要跨領域整合,又極少見到解釋力廣的。 
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