星日马，妖怪的心灵导师
最近，我的朋友 W 君遇到了一个烦恼。他博士毕业在即，南京的某 985 院校和某普通院校同时向他抛出了橄榄枝。这本是件值得高兴的事，然而他却不这么看，因为两所学校开出的价钱十分悬殊。W 君属意的 985 远远没有另外那所普通院校来的大方，相比之下还略显“小气”。在听说了最新一波南京的房价涨势后，他倍感压力。
W 君的这个烦恼，其实是很多博士上市时都面临的一个选择难题。而且不仅教职，业界的研究职位亦是如此。和普通人想象中的“平台越高，工资越高”并不一样，高知人才在追求高起薪和高平台之间，常常难以两全。劳动经济学把这种现象被称为 Compensating Wage Differentials。
那么，到底该如何抉择呢？他来征询我的时候，我尚无成体系的想法，只能泛泛提了些选择高平台的便利供他参考。比如，高平台有更多机会和优秀的同事合作，有着更为一流的硬件设备，有着更完善的制度和更充沛的资金支持云云。其实这些道理 W 君都懂，只是比较两家开出的工资时，还是下不了最后的决心。W 君心事重重的样子，让我也不禁也有些替他忧虑。
直到昨晚拜读 Scott Stern 的论文 ——"Do Scientists Pay to be Scientists?" (1999, NBER ) 后，我对这个问题的思路一下打开。
根据 Scott 的理论分析，一个研究者从事科研的动机大致可以分为两种。一是确实喜欢科研，科学探索本身可以给他带来满足和声望。其二，如果取得成果，诸如重大的科学发现，能够享受到随之而来的经济收益。
第一个动机被称为偏好效应 ( Preference Effect )，第二个动机则叫作成果效应 ( Productivity Effect )。此外，研究者的议价能力也很重要，这关系着由科研成果的经济回报以何种比例在公司和个人之间分配。
两个效应对工资发挥着截然不同的影响。偏好效应对工资形成向下的压力，而成果效应则会把工资向上抬高。为什么呢？偏好效应占优的时候，平台对你的吸引力大于你对平台的吸引力，换句话说，研究者从该平台得到的帮助可能比对平台的贡献更加显著。鉴于此，少挣一点也符合情理。这就是为什么我们会看到，平台越高，薪水反而越低的原因。但如果成果效应占优，情况则相反。你可能是某个领域的 NO.1, 有平台的资源加成，取得重大突破的可能性极大。这时候，你的薪水自然也应该更高。也就是常人所理解的平台和工资正相关的情形。
在实际中，偏好效应到底有多显著呢？接下来，我们需要运用实证技术来检验。在高知人才工资问题中，能力内生性 ( Ability Bias ) 显得尤为突出。这一点可能会使估计出来的系数产生偏误。原因在于拥有更多一流研究者的平台，启动一项成功的科研项目的可能性也更高。如果忽略这一点，或者说没有对研究者的能力加以控制的话，偏好效应 (-) 就会被反向的能力偏差 (+) 抵消一部分，从而使我们低估了偏好效应。
为了解决这个问题，Scott 搜集到一个生物学博士求职的调查数据集 ( Survey Data )。这个数据集针对的是业界的研究职位。其中，几乎每个候选人都会得到 2 个以上的 offer。也就是说，一个对象对应着多个观察值（ 平均 2.5 个），这就使我们可以采用固定效应法 (FE) 以减小不可观测偏误。
作者首先发现，相比于高工资水平，研究者更看重和同事交流的便利以及拥有自主选择课题的自由。控制了其他一些相关变量后，作者进行了回归分析。结果发现，允许在学术杂志上发表自己的研究成果，能够自主选择研究课题和公司对科研成果优厚的奖励政策，都会降低工资水平。由此我们可以看出，偏好效应在这里非常明显，研究者为了得到更好的研究环境，是愿意在工资上做出一定让步的。
行文至此，联想到我的一位师姐。她在博士毕业时拿到了上海某名牌 985 的教职并在那工作几个月后，开始想方设法回 NUS 做博后。为什么师姐愿意放弃国内名校令人羡慕的教职，转而接受国外高昂的生活成本和不算太高的博后工资呢？她说，因为自己还是更习惯 NUS 的研究氛围，可以让她和导师、同学们进行高质量的讨论交流，同时心无旁骛地做学术。当时还不是非常理解师姐，现在回忆起来，不禁感佩万分。
我想，此时能给 W 君提供更为完整的建议了。我明白 W 君内心深处还是看重自己的研究事业的。只是受限于现实环境，比如婚恋的压力等等，让他有些顾虑。其实，平台和报酬的 tradeoff 还是可以在时间顺序上找到平衡。即，先选择高平台以便更好地开展自己的研究，取得一定的成果或者培养起足够的能力以后，再跳槽到层次略低一点的平台以获得更高的收入——如果原有的平台没有相应地调整他们的工资的话。当然，如果 W 君急于缓解经济压力，在“潜伏”的过程中，还是有一些不影响主业的方式来赚取外快的嘛。比如，在知乎 Live 上和知友们分享自己的知识，不就是一个途径嘛？
知乎君，你说我说的对不对呀（笑）？