认知科学中一个长期未解之谜是“弗林效应”——几代人之间推理能力持续上升的现象。
认知科学家强调了健康和营养改善等解释。
但研究人员认为，这一效应可能部分源于经济激励的变化。
估算显示，推理能力提升约有三分之一可归因于工作任务的变化；分析要求高的职业日益重要。
认知科学中一个长期未解之谜是几代人之间认知能力的持续上升。认知科学家强调了健康和营养改善等解释。本文介绍一项研究，该研究运用经济模型和瑞典人口行政数据，指出这一“弗林效应”可能部分源于经济激励的变化。估算显示，在研究期间，推理能力提升约有三分之一可归因于不同技能的劳动力市场回报变化，而分析要求高的职业相对重要性有所上升。
图1展示了1962年至1975年出生的瑞典男性在逻辑推理测试中的表现趋势。数据来自他们约18或19岁应征入伍时参加的测试。由于征兵是强制性的，且测试内容始终未变，这些数据为我们呈现了男性认知能力总体趋势的罕见清晰图景。
图中显示，逻辑推理能力大幅提升，这意味着1975年出生的男性平均得分比1962年出生的男性高4.4个百分位点。这相当于每25年一代提升8.5个百分位点。
图11962—1975年出生的瑞典男性逻辑推理能力趋势
注：图中按出生队列展示逻辑推理平均分，并以1967年出生队列的百分位表示；数据基于受测者约18或19岁应征入伍时参加的测试。
“流体智力”（即推理能力）的持续上升被称为“弗林效应”，以纪念詹姆斯·弗林；他自20世纪80年代初起在这一领域开展了开创性研究（Flynn 1984、2007、2012）。如图2所示，弗林效应是一个广泛存在的现象，在许多发达国家均有出现（Pietschnig和Voracek 2015）。此前已有研究利用瑞典征兵数据记录了这一效应，例如Rönnlund等人（2013）；这一效应也与其他情境下记录的趋势相关，例如Jokela等人（2017）。
图2 部分研究中测得的流体智商趋势
注：图中展示一组国家研究中流体智商分数的年度变化，数据取自Pietschnig和Voracek（2015，表S1，圆点）或我们研究的征兵样本（三角形）。
如何解释这一趋势？认知科学家通常强调健康和营养改善等因素；经济学家会将其视为技能供给增加（例如Pietschnig和Voracek 2015；Rindermann等人2017）。但这些解释并不完整，部分原因在于，在瑞典这样经济高度发达、人口相对健康的情境中，很难找到证据证明健康、营养及其他因素发生了足够大的变化，足以解释测试成绩如此显著的提升。因此，一些人将弗林效应视为一个长期未解之谜。例如，一篇权威综述指出：“如果在人类智力研究领域设立一个奖项，获奖者或许应该是那个能够解释‘弗林效应’的人……”（Deary 2020）。
在一篇即将发表的文章中（Hermo等人，即将发表），我们研究经济激励是否有助于解释不同出生队列认知技能的演变。
经济激励能否发挥作用？
图3展示了我们研究的各出生队列中，测得的流体智力每提高一个百分位点所对应的估算劳动力市场回报趋势。与以往研究一致（Castex和Dechter 2014；Markussen和Røed 2020；Edin等人2022），我们发现这一回报在不同队列间有所下降。
图31962—1975年出生的瑞典男性逻辑推理能力的劳动力市场回报趋势
注：图中展示每个出生队列的估算终身技能溢价，以自然对数表示；该溢价对应逻辑推理能力每提高一个百分位点。
单独来看，图1和图3似乎印证了认知科学所强调的、会改变技能供给的因素。认知技能供给增加——例如由于健康或营养改善——会提高技能数量（图1），并降低其市场价值（图3），这与我们观察到的趋势十分吻合。
然而，当我们考察认知技能的另一个维度时，情况就不同了。图4展示了我们研究的各出生队列词汇知识水平的趋势。词汇知识是衡量“晶体智力”（即领域知识）的常见指标。研究通常发现，其增长速度低于流体智力，甚至会像我们在瑞典看到的那样，在不同队列间有所下降。
图41962—1975年出生的瑞典男性词汇知识趋势
注：图中按出生队列展示词汇知识平均分，并以1967年出生队列的百分位表示；数据基于受测者约18或19岁应征入伍时参加的测试。
晶体智力下降表明，除健康、营养的普遍改善及其他供给侧因素之外，还有其他力量在发挥作用。激励因素是否也可能有所影响？
图5表明可能如此。该图将逻辑推理和词汇知识表现相对水平的变化，与二者各自的相对回报进行比较。不同出生队列中，两者呈现很强的正相关，说明不同技能的水平可能会根据它们在劳动力市场上的不同回报进行调整。
图5相对技能水平与劳动力市场回报的共同演变
注：图中以散点图展示每个出生队列的相对平均技能水平自然对数与相对估算终身技能溢价自然对数之间的关系。虚线表示最佳拟合线。
技能投资的经济模型
我们构建了一个技能投资经济模型（Hermo等人，即将发表）。在模型中，同一出生队列的成员会考虑不同技能未来的劳动力市场回报预期，并据此作出技能投资决策。我们展示了如何利用图1、图3、图4和图5中的数据估算模型的关键参数，从而将技能水平趋势分解为由经济激励变化（以劳动力市场回报作为指标）和技能供给变化（由健康、营养等因素造成）驱动的部分。
图6显示，根据模型，即使劳动力市场回报没有变化，逻辑推理能力仍会提升，但幅度仅为实际提升幅度的63%。因此，在我们的研究情境中，模型意味着劳动力市场回报变化解释了弗林效应的37%。
图6 逻辑推理能力队列趋势的分解
注：“实际”序列展示各出生队列的逻辑推理平均分，并以1967年出生队列的百分位表示；数据基于受测者约18或19岁应征入伍时参加的测试。“保持劳动力市场回报不变”序列展示反事实情形，即技能溢价保持在根据1962年出生队列估算的水平。
父母和学校的作用
根据我们的分析，技能投资会对经济激励作出反应。但究竟是谁在作出反应？我们考察了技能投资过程中两个重要参与者的作用：父母和学校。
图7使用一项针对瑞典父母的原创调查数据，显示与较早出生队列的父母相比，较晚出生队列子女的父母往往认为推理能力比知识更重要。尽管图7无法证明父母关注重点的变化是由经济激励变化引起的，但它确实表明，父母对不同技能维度的重视程度会随时间改变。
图7父母对推理能力相较于知识的重要性的看法趋势
注：数据来自一项针对父母看法的原创调查。图中按受访者第一个孩子的出生队列十分位组，分别展示认为推理能力更重要（红色柱）、知识更重要（绿色柱），或推理能力与知识同等重要（蓝色柱）的受访者比例。
图8使用对瑞典小学课程进行原创文本分析所得的数据，展示了类似的学校证据。随着时间推移，与推理或分析相关的词语比与知识或记忆相关的词语更常出现；这与大量对这些课程进行定性研究的教学法研究结果一致（Larsson 2011；Johansson和Wickman 2012；Prytz 2015；Dahlbäck和Lyngfelt 2017）。
图8 瑞典小学课程中推理与知识侧重程度的趋势
注：图中展示不同出生队列在小学就读期间适用的瑞典小学课程中，对推理与知识的侧重趋势。为构建该图，我们首先将课程的不同版本与各队列的小学就读年份对应起来，然后计算每个版本中与推理相关的关键词出现次数和与知识相关的关键词出现次数之比，最后计算各队列在小学阶段接触推理与知识的平均程度，即其小学就读期间关键词出现次数比值的平均值。
技能需求的变化
詹姆斯·弗林写道：“当社会随着时间推移要求我们更多地运用某种技能时，大脑会作出反应”（2018：79）。图5表明，随着时间推移，劳动力市场越来越重视推理能力，而非知识。为什么？
我们在文章中报告的分析表明，这一趋势可能部分源于工作场所任务性质的变化（Hermo等人，即将发表）。分析要求特别高的职业（例如与计算机相关的职业）逐渐增多，取代了其他一些职业（例如销售工作）；后者对领域知识的要求更高。
结论
人力资本存量在经济增长与繁荣中发挥重要作用（例如Bishop 1989；Toivanen和Väänänen 2013；Aghion等人2017）。研究总体智力测量趋势的认知科学家往往强调影响技能供给的因素。我们的分析表明，社会中的技能组合也会随社会需求而演变，并说明经济学推理有助于研究总体智力测量趋势。
参考文献
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