这是一个老生常谈的话题，每到招聘季也都会被反复提及，青年学生都会遇到，而大多数人都处于这一傲慢偏见链条的下游。听说几十年前美国就有把自己就读的名校名字挂在车上的事例，而更多的百年学府也都有自己百年校友网。时常可见的，北京的大企业说“我们只给清北人三校学生解决户口问题”，各省也都有诸多政策引进清北学生做副县长……
那么“名校情结”背后的逻辑是什么呢？正如很多人提及的，学历不等于能力，学历高的人未必能力高，学历低的人未必能力也低，很多低学历的人依然表现出色。对于那些对于专业技能要求较高的行业如来说，大多数人认可学历的筛选作用。但对于所学知识和岗位实践并没有严格正相关的行业，为什么企业还要重视文凭呢？
一个组织要想取得长远的发展，就必须要处理好组织内部的选拔和激励问题，任人唯贤。但问题是任人唯贤的前提是“识贤”，其次才是任用。但观察一个人的品质和能力并不是一件容易的事情。人们之间能力各异，品质万别，滥竽充数的南郭先生常在。企业希望在招聘者中识别出能力强、讲诚信、勤奋而又有责任感的人，并把ta安排到重要的岗位上。才德兼备的人希望告诉企业自己的真实情况，正是“良禽择木而栖”。问题是能力低、品质差的也有积极性伪装自己，反正吹牛也是一本万利的买卖。这就涉及到一个困境，能力和品质难以直接观察，企业和个人拥有的信息是不同的，也就是信息不对称。
张维迎教授认为，信息不对称分为事前（ex ante）不对称和事后（ex post）不对称两类。事前不对称信息是指签约之前存在的非对称信息，又称为隐藏信息（hidden information），如产品质量等；事后不对称信息指签约之后发生的非对称信息，又称隐藏行动（hidden action）。事前信息不对称导致逆向选择（adverse selection），事后信息不对称导致道德风险（moral hazard）。名校情结主要涉及事前信息不对称，所以此处主要提及事前信息不对称。
逆向选择的经典案例是2001年诺贝尔经济学奖得主阿克洛夫的“柠檬市场”理论，主要讲的是二手车市场的信息不对称问题。新车出厂有专门的质量检验，有公司信誉背书，但是买二手车的情况就不一样了。同样一辆开了5年的车，有的依然很好用，有的可能已经破坏不堪而无法使用。买车的人知道这些，但是买车的人不知道。假如二手车市场中，较好的车卖卖20万元，较次的车卖10万元。假设买方知道车子两种状态的比例都是50%，ta愿意支付的价格是15万元。卖车的人愿意成交的前提是卖价高于他的评价，所以15万元的成交价意味着15万元以上的车子将会退出交易。买车的人也知道，15万元只能买到价值15万元以下的车子，所以买主也不会继续以15万元的钱款购车。结果是，好车卖不出去，次品车才会有人要。如此循环往复，最终好车都会退出市场直至以最低价买到最差的车，市场消失。
如何解决这一逆向选择问题呢？同为2001年诺贝尔经济学奖得主的斯宾塞提出了信号传递（signaling）的机制。他以教育为例，论述了受教育这一信号传递的逻辑。人们接受教育可能是因为受教育本身能够提高能力和劳动生产率，但是他指出，即使教育本身不能提高能力，接受教育仍然是一件有价值的决策，因为教育可以传递个人能力的信号，从而使受教育者在劳动力市场上显示出自己的能力。这背后的原因是，获得文凭是一件高成本的投资，也是对自己能力的挑战，但高能力的人获得文凭的成本比低能力的人要低，低能力的宁愿少拿工资也不值得花那么大的代价去获取文凭。
为了更清晰的理解这一信号作用，我们可以看一个例子。假定一个企业的两个员工：张三和李四。张三能力强可以生产20个单位的产品，李四能力弱而只能生产10个单位的产品，企业只能观察到总成果即30个单位的产品，结果是两个人平均得到15单位的报酬。竞争市场上，张李二人的报酬比应该分别是20个和10个单位，于是，张三希望证明自己，李四则相反。假想员工可以通过上学获得学位，能力强的张三的成本是4单位，李四是8单位。即使上学不能提高劳动生产率，假定企业支付给有学位和没有学位的人的工资分别是20个和10个单位，则他们获取学位的净得分别是16个和2个单位，不获取学位的净得分别都是10个单位。结果一目了然，能力强的人选择获取学位，能力弱的则不获取学位。
这也是为什么更优秀的大学学历也比一般学校的学历更受到企业的青睐——前者竞争激烈而获得学位的成本高。当然，这会加剧统计性歧视，不利于大多数普通学校学历的学生。但是对于企业来说，搜寻成本过大时，通过学历进行筛选也是一个更为经济的做法。
当然，也并不是所有的企业都请来名牌学校的毕业生。甚至有企业负责人公开说不招收清华的学生，因为其不具有较强的企业忠诚感，是精致的利己主义者。但是，这又很容易陷入以偏概全的圈子。
需要指出的是，学历能成为能力的信号的前提是能力越高的人获得学历的成本就越低，而且这一成本由自己承担。至于类似曾经一度很热的拿公费读在职学位的情况，或者是高校校友资源网络，均不在本文论及范围之内。
对于更多的类似我们这样的群体而言，打造属于自己的“信号”不失为一个非常值得去尝试的做法。
