為何我們老覺得一代不如一代（1）

人類愈來愈笨一代不如一代，這敢有可能？

一代不如一代，這句話可說是老生常談，老生常談之所以是常談，就因為有相當正確的部分。這跟刻板印象一樣，會有刻板印象，多數情況代表這些印象有一定的真實性。

問題不是在一代不如一代，而是「什麼東西」會一代不如一代。

當我們聽到某人在嘆氣「一代不如一代」時，往往在講他自己熟悉的部分，好比說筆者自己當年大學讀書每天到半夜，這些年偶爾回母校，聽到老師、學長跟同學講現在的學生……

「唉，真是一代不如一代。」

其實筆者大學時，學長也是這樣說我們，老師也是這樣講我們，仿佛我們就是最差的一代。然後20年過去，換我們說新來的更差，所以到底哪裡差？

這顯然有部分的真實，但也有很多偏見。真實的部分，指學生學力低落，學習意願差，這倒沒話講，偏見則是對年輕人經驗不足的通病，我們看多也明白，換當年自己也很青澀，高明不到哪。

所以講半天，到底哪裡一代不如一代？

這指的是，每一個人針對自己熟悉的行業、科目，對比新進晚輩能力，與當年自己相比較所感受到的巨大落差。但就社會整體而言，真的是一代不如一代嗎？如果真是這樣，人類社會就不會進步，畢竟越來越笨，人類這物種早滅亡了。

不管什麼年代，人類智力分佈「比例」都不會差太多

好像筆者說了等於沒說？也不是，這邊開始要談一些基本概念，讓各位讀者了解，一代不如一代的感覺並不見得是「全然錯誤」，而有一定程度的真實，但理由不見得是我們「想像」的那樣。

先認識問題，再找出問題，而後才是分析、解構，進而尋求模型與解法。

以下筆者儘量都用圖解。

問題究竟是出在哪？本質就是少子化，以及人類智力水準分布是常態分佈。這邊就使用維基百科的圖片，連數字都有可以做個大概探討。

依人口比例做個很粗略的分類，最右邊（前面）的是真正的聰明人，約只有2.2%，其中最右邊的0.1%才是真天才。接著13.6%就是我們所謂的中上到上段程度，往下34.1%的中間，屬於廣泛的中段程度，當然也可以細分為中上、中下等等。真的很難救起來的是左邊13.6%，最左邊2.2%是沒辦法，只能用社會救濟的角度做教育。

好了。

如果我們把人力資源做成金字塔，依照工作難易度，區分為上中下三層，大致上收入也會類似。這不要意外，扣掉很少數特權職業，通常收入會與工作難度成正相關，越複雜的工作需要越高的腦力，能從事的人就少。

有問題的地方，是不知不覺的少子化

那我們把人類智力常態分佈的概念，轉換成人力資源金字塔，會長成怎樣？會很像下圖，依照比例去換算面積，不憑感覺。

咦？怎麼不是一個連貫的金字塔。

是啊，本來就不是滑順型或是斜直線，事情就是如此殘酷，雖然學校考試不能代表絕對能力，但通常以中華民國各種考試來看，假設你在中學時成績就在中段，那麼不大需要懷疑，你就在中間68.2%，這一大群程度，彼此之間沒差太多。

那麼要擠到前面去呢？雖說以成績來看不準，但抓個10%不會有太大問題。以現在一個年級300人來看，就是你要進入全校前30名。筆者那個年代，一個年級有1000人，就要進入前100名。這樣才比較可以確定，你的智力水準應該是在前面2.2%與13.6%間。畢竟，算人數有階層，但人的智力並非絕對由成績來表現，邊線上總是難以確認，也不能排除後來居上型的朋友。

但至少抓10%，應該八九不離十。

接著，以筆者6年級生來看，一年大概有40多萬人，現在大約出生數20萬，不過算大學生的年紀大約是2000年出生，人口約一年30萬。上面的人力金字塔換算面積會變怎樣？做兩張圖放下面對比會如此。

各位有沒發現什麼，絕對數值的下降，金字塔本身的變化是很劇烈的，但由於腦力比例並不會因為時代有差，所以人口變少的問題是如此。

出生人口腰斬，大學錄取比例翻倍是什麼概念？

那麼，這跟一代不如一代有何關聯？

當然有，讓我們把台灣教育做個簡單的回顧，這邊絕對不能用大學錄取率去看，因為錄取率指的是報考人數跟錄取人數比，我們要知道的是每屆大學生在人口中的比例。

筆者考大學聯考時，台灣只有20多間大學（差不多這數字），其他獨立學院不計算，現在大學到了100多間，但這麼多年下來，人稱頂大跟中字輩、私立名校，基本上排名沒太多變化，多了一些新國立大學而已。

依教育部資料，國立大學四年制畢業生人數，做一個表格如下（抓大約近三年的平均值）

很難細分的道理是，在筆者90年代進大學時，成績好的報研究所，覺得不行的就找工作或是延畢去修教育學程，很少同學是為了念碩班而念，跑去念後段大學也在所不惜。但到了100年後，狀況就不大是這樣，好壞都想念研究所的變多，似乎變成義務教育的延伸。

所以這邊，筆者儘量抓一個大概的數字，上表讓大家了解到，近20年人口出生數幾乎是腰斬，但大學錄取數幾乎是翻倍。這大家都知道，所以可以證明什麼一代不如一代？

當然可以，而且非常強烈。

應該很多人已經發現，筆者想講的就只是統計數字變化，進而產生的錯覺。

但似乎不是很多人能明白這到底多慘烈。