劳动分工对工人积极性的影响

专业化、分工与协作可以提高效率的道理一旦被发现，就会促使人们不断地寻找这样的机会。为了节约和利用这种知识，人们会把在一项工作中所进行的分工，尝试运用在另一项工作中。曾经在前一项工作中司职特定岗位的工人，由于具有了经验，也就很有可能在后一项工作中司职同样的岗位。于是，不同的工种、不同的职业以及不同的职位就会逐渐发展起来。由于各个企业中的工作都具有一定的相似性，工种与职业的类型就会逐渐标准化，并以固定的名称来命名。例如，搬运工、车工、钳工、司炉工、电工、会计师、律师、秘书、程序员、编剧、演员等。企业不再只是把工作分派给那些缺乏一技之长的工人，致力于在工作中培养他们的技能，而是直接在人才市场上招募具有特定技能的人员。招募员工的企业在市场上标明哪些职位需要人手，或者寻找工作的人以特定方式说明自己擅长从事的工种，他们就能够比较容易地相互找到对方，签约成交。

但是，这种效应是有限度的。具有特定身心结构的个人与其所从事的工作之间是一种“需要进行恰当匹配”的关系，尺度过大或者过小都是不行的。任务的尺度过大，劳动者将难以承担；任务的尺度过小，劳动者的工作量将不饱满，将会存在劳动力的浪费。在工作多样性与复杂性上的道理也是类似的。然而，客观条件并不能保证这一点，它既不能保证分派给每个人的工作任务恰好都与其能力完全匹配，也不能保证此外“既无重复也无剩余”。也就是说，客观世界不能保证，分工的格局在单个企业中是完美的，而且就全社会及其整个历史期间而言都是完美的。这就是有限理性的、算法式的分工理论区别于主流学说的关键所在。

人们只能在局部范围内找到进行分工与专业化的机会，工作的绩效只会因此而得到相对的、历史性的改善。分工并不总是带来效率的提高，因此并非所有的工作或任务都会纳入某种分工体系之中。工作任务要具有一定的多样性与综合性，以便利用个人多方面的能力。假如强行胡乱地进行分工，工作效率不但不会得到改善，势必还会降低。这个道理其实就是“规模不经济”与“范围不经济”的道理。由于这个原因，每个人所具有的技能，一般都是某种（或某些）专门技能与诸多通用技能的混合物，他们经常从事的也不一定是自己最擅长的工作。尽管每个人各有其个性与特长，但是，对于大部分人来说，都还不能称为“专家”；只要能够找到工作，他们通常不会挑三拣四，不会过于挑剔地对待就业机会。

一个相应的结论是，少数人将会成为真正的“专家”甚至拔尖的人物。在其所属的专门领域内，他们的能力超越了常人。这种能力的获得通常是由一定的天分、受教育经历、经验积累以及个人的勤奋等因素所共同造成的。由这样的专家来担任相应的职务，一般是最为理想的。可是，事情通常具有两面性。不利的因素在于，因为这类专家是比较宝贵的，要价高昂，因而一旦聘用他，就要充分地利用其专业才干，否则就会造成浪费，而特定企业的相关任务却是时有时无的，其难度也参差不齐，往往不能保证他充分施展才干。解决这个问题的方法是，这类专家将会成立独立的服务机构（例如律师事务所），由它出面与企业签订短期的临时服务协议，而不是在企业内部担任长期的员工。专家可以同时或次第地服务于众多企业。(www.xing528.com)

从劳动者方面来讲，专门化也是有风险的。通常所谓的“专业技能”一般需要通过长期的努力和投资才能形成。对某种特定技能的培养，将会挤占培养其他技能的时间与资源。因此，个人的技能长成了这个样子，就不可能同时再长成那个样子；个人不可能培养所有的技能，不可能存在在所有技能方面都超越其他所有人的“超人”。这是算法式的假设所必然得出的一个推论。这就导致当事人有可能陷入一种困境，即假如他过于专注于自己专业的话，他在其他方面的能力就会低于别人，以至他只能凭借自己的这个专长来吃饭。他必须不断地寻找可以发挥自己专长的工作机会。这类工作机会一旦不足，他就可能陷入困顿之中。这就意味着，专家们必须具有一定的自我推销能力，或者市场交易体系必须足够发达，以便把那些能够利用专家能力的工作机会发掘出来，聚集起来，并有序地加以排列。这就使我们很容易地来到了这个“主流的”观点：市场发育程度与专业化水平是相互依赖的；市场交易越便利，专业化程度就可以越高。由此导致的另一个后果是：鉴于经济条件时常处于变化之中，某种专业今日时兴，明日却衰落，便是常有的事。这有可能导致专家们所精心培养起来的技能最终失去用途，曾经处于优势的人变成了处于劣势的人，“前队”变成了“后队”。

分工还引起了单调乏味。这个向来就有的话题实际上是“算法的”。劳动往往只是重复地利用个人某一方面的技能。这种工作起初可能会给劳动者带来趣味和新鲜感，劳动者因此也可能会减少在货币报酬上的要求。然而，之后，由于工作的边际效用递减，乏味感甚至厌恶情绪都会上升，而体验另一些工作的渴望却会上升。这是因为个人是一个综合体，他既具有多方面的需要，也具有多方面的技能；某些技能与需要被关注得过久，另一些技能与需要也就会“闲置”得过久。这将导致工人的劳动积极性下降，或者其期望报酬上升。缓解这一问题的方法只能是适当牺牲专门化的利益，而给工人调换岗位。

过度专业化的另一个例子是教育。各类科学文化知识的内容随着时间的推移日益复杂和丰富起来，导致高等院校里的学科分类体系变得日益庞大，而每个专业所涉及的范围却日益狭窄。学生不了解相邻学科，更不了解其他学科，距离现实社会也就越来越远了。这样的“象牙塔”提供了一种归属感，导致学生甚至不愿意离去，宁愿终身生活在其中。然而，一旦带着这种极度片面知识的学生踏入社会，他与社会之间的冲突便可想而知了。因为不了解实际的工作任务所需的诸多实际知识（由于这些知识暂时未能被成功地总结为理论，因而通常只能通过耗时较长的社会实践而获得），他甚至不能顺利地完成在他人看来相当简单的工作。他所掌握的知识在深度上有余，而在宽度上不足。这类“书呆子”的问题是自古就有的，它必定是与书本知识和学校教育相伴生的。对各类知识（无论书本的还是实践的）重新按照算法的理念来进行梳理、提炼、综合与简化可以缓解这种困境，但绝不可能完全消除这种困境。