要成為萬人矚目的世一，學歷、工作經驗、天賦等因素之外，往往還依靠「巨星效應」。圖為姜濤。(資料圖片)
人力資本經濟學中的明瑟方程(Mincer equation)，學歷、工作經驗、天賦等因素哪個對收入影響最大？
中二病的資格也沒有，可以成為世一嗎？姜濤自白僅中一學歷(他其實已完成IVE課程)，引起全城討論。有教育專家表示，非學術出路選擇多。加上人工智能熱潮，「讀書無用」再度成為熱門話題。我有一個博士學位，比很多人多讀近十年書，從大學教授到斜槓創業，自覺讀書回報甚高，而人工智能將提升這個回報。問題是，全球首富馬斯克放棄博士追求，從蓋茨到朱克伯格都是因為創業而輟學。更明顯的例子，在沒有人工智能的年代，連高科技也談不上的年代，因戰亂與家境問題被迫輟學的李嘉誠先生，學歴比姜濤還要低，卻多年來高踞香港首富之位。我在學校讀書的日子比誠哥的長十年有多，他的身家卻何止我的萬倍。
說好了的書中自有黃金屋？先考考Grok對人力資本經濟學的基本認識：
「在人力資本經濟學的明瑟方程中，學歷(教育年限)對收入的影響通常最大，其次是工作經驗，而天賦(能力)雖重要但並非方程核心，且主要透過偏差形式影響估計。」
再次證明，人工智能的經濟學知識水平一般。首先，統計上有明顯影響，跟經濟上有明顯影響，是兩個不同概念。全球實證研究顯示，每接受多一年教育，收入增加約8%至10%，而這穩定的因果關係統計上是明顯的。經濟上明顯嗎？港人的月入中位數約為30,000元，於是大學畢業與中學畢業的收入差距，平均來說只有10,000元左右。試想，香港的打工皇帝可享有過億年薪，打工皇帝要讀多少年書才能成為打工界別的世一呢？答案是超過100年，亦即是說根本不可能。真正懂人力資本經濟學的朋友都知道，統計上對收入有明顯影響的學歷，經濟上只解釋到不到兩成的收入差距。
從來，對收入影響最大的因素，是天賦及運氣等不容易直接準確觀察的所謂「隨機誤差項」，亦即是反映未納入解釋收入這變數但對被解釋這變數有影響的因素。原來，佔七成左右的大多數收入差距，是不能被學歷及工作經驗解釋的，這亦是統計學上T-Statistics跟R squared的分別。一般經濟學者可能以為，IQ等量度天賦的因素，對收入的影響不會系統性地高於學歷，這亦是經濟學對所謂Bell Curve所指先天IQ比父母社經地位更能預測收入和社會結果的否定。
真正懂人力資本經濟學的朋友卻會告訴你，要成為萬人矚目的世一，學歷、工作經驗、天賦等因素之外，往往還依靠「巨星效應」(superstar effect)：需求方面，天賦高低不同的人不容易互相取代；供應方面，最具天賦的人能輕易接觸廣大市場。換句話，只要最好的比第二好的好一點點，最好的又能一次過滿足所有消費者，即使只讀到中一，世一仍可以壟斷整個市場。