你還真別不信美國研究生水平突然變強的鬼話，因為某種程度這就是現實。
有以下幾個原因
- 美國本土的博士PhD生源的確還不錯，一大半（70%） [1] 的父母以及祖上中有博士，家學淵源可以補充美國學校基礎教育的不足，我也一直覺得家庭教育和學校教育同等重要，甚至更重要。（我記得我在學校的時候，還有專門的「初代」博士組織，可能學校都覺得「初代」博士太難了），很多博士家庭往上數都是兩三代的教授和博士，比如說很有名的做matlab的mathworks公司的創始人，Little博士 （ 我這裏記錯了，其實他只是個碩士，多謝評論區的指正)，他父親和他弟弟都是博士，搞電腦或者通訊的朋友或許已經想到Little定理了，那就是他爹搞的。我和他弟弟小Little博士有些淵源，據我導師說我和小Little數理能力有一拼，但小Little是他家數理能力最差的一個，差到在家擡不起頭。你覺得sat簡單，人家沒像你從小就吃苦做過那麽多題，但也覺得就是個玩兒。（我只是想說一個人的家庭助力不可忽視，而非什麽階級固化，希望朋友們也能擺脫一切以階級鬥爭為綱的陳腐思路。關於階級固化的問題其實和本回答無關，但是我會在回答的後面補充討論）
- 美國有博士學位的人其實非常少（相對來說）, 只占人口的2%左右， 而本科學歷的人口則在40%左右 [2] 。少雖然不一定就代表精，但這個質素就能容易控制的住了, 人家只要幾十個本科生挑出一個想搞科研的phd，就滿足需要了。美國博士也不是考試選拔的，靠自己申請，其實最聰明的人未必申請了phd，但我們這行也不是拼聰明，這個我就不展開了。但目前美國博士的申請制度也是一種選拔，未必透過考試才是最好的選拔。當然，這裏面也有廢柴，不過本土博士生源有能力的人的比例還是非常高的，至少比本科生要高很多，畢竟幾十個裏挑一個嘛，所以說博士生水平突然變強也沒有題主想的那麽不可思議。（碩士我這裏就不討論了，美國多數學科的碩士培養和國內不一樣，多數碩士更偏重職業技能而不是學術能力，沒有誰好誰壞，但因為培養目標不一樣了，比較碩士生源沒有意義）
- 考試分數並不是一個研究生強不強的標準，你要是用考試分數衡量強弱，那的確美國的研究生並沒有突然變強，但在我看來高考分數到你大學錄取那一刻就沒有用了，對研究生我們得換新的衡量標準了，至少不能只看分數。考試分數的確可以一定程度反應一個人的邏輯思維嚴密程度，但中國的考試想要的高分其實更多是一種「肌肉」記憶，透過反復的練習，讓很多其實並不適合搞學術的人也可以得到相對高的分數。這倒也不是問題，但做題太多對一個人的批判性思維和資訊收集能力都有負面影響，因為大多數「題」必然有一個正確答案，至少也有一個評分標準，對和錯是明顯的。而且問題中的資訊和條件實際上非常有限，題目中也很少有「個人」的觀點。但我們的研究生科研工作是在一個海量資訊的環境中，收集各個角度的「個人」觀點，其實大家從知乎很多問題的討論中就可以看到，多數人的思維習慣是非黑即白，看到別人觀點時，如果和自己知道的一樣就是對，如果和自己知道的不一樣就是不對，這就是典型的做題做太多的後遺癥。
高中的培養目標會最關註高考得高分，但大學本科的培養目標是什麽？這裏肯定很多爭議，但可以肯定的是，大學本科絕對不是培養你去考研拿高分的，一個人終究是要走上社會的，沒人一輩子揣著自己的成績單。當然，我也承認，對於很多本科生，尤其是天坑專業的，考研還是他們上岸的最靠譜途徑。但如果你把考研分數當作高等教育的重要組成部份，那就是我們教育的悲哀了。
然後回到題主原來的問題，「哈佛麻省普林史丹佛的本科生水平能趕上清北復交嗎」因為這兩種人我都有不少機會接觸到，我覺得美國名校的本科生平均做題能力肯定不行，智力平均水平估計也有差距，但他們美國名校學生中少數的翹楚在美國的學術環境下可以取得比北清復交本科生好很多的學術發展機會，這也是非常遺憾的。
當然，現在國內學校的學術環境已經好了非常多，可如果我們只比較頂級的名校，就會發現這裏面不只是像高考那樣120分和140分的差距，也有辦學路線的差異，學校招生管理的差異，本科生文化的差異。我覺得目前高考和考研的制度，的確在程式上是公平的，讓窮人家的孩子似乎也能看到一條晉身之路，但也傷害了年輕人的學術能力，也多少磨滅了一個人對學習的興趣。
其實我不太願意談美國階級固化和基礎教育的問題，因為太多朋友會有一個預設的立場來進入討論，同樣的數據也會有多種解讀。而且這些東西和本回答中的觀點基本不相關。但看到很多朋友這麽熱心，又說我睡不醒，我心裏覺得好笑，就多說兩句吧。
不少朋友提到了階級固化的問題，這是對我回答中提出很多博士都來自博士家庭這個事實上提出的個人意見或者看法，我覺得我們要大膽假設，小心求證，而不是把這個問題做成選擇題，而且還是單選題。如果所有問題都是在固定的範圍裏選一個答案，那我們科學如何進步？
以下回答中使用了大量2015年nsf對美國博士統計的數據 [3]
（其實博士階級固化就是偽命題，因為博士並不是個階級，很多人讀本科後早就業會得到比博士更好的發展，我覺得讀博士更多是個人生選擇而並不是階級超越，讀博也不能讓你保住中產階級不掉落，至少我知道有博士最後當了流浪漢。但我還是順應著知乎網友的思路討論一下，假定博士是個階級吧，而且是個較高端，至少不是個底層的階級）
先來看看是不是階級固化，我們知道階級流動受阻叫階級固化，但實際流動是雙向的，階級掉落或者階級超越，如果階級掉落少，說明這個社會很穩定，如果階級超越少 ，說明這個社會的底層人民已經失去或者減弱了進階的希望。而我們痛恨的階級固化，其實主要是關註後者而不是前者，大家同意吧？而我原來回答中給出的數據只能間接體現博士家庭階級掉落的問題（其實這點都需要額外的數據支撐）對吧？那有些朋友就會說，你掉落少，不就超越少嗎？那就要看博士人數這個蛋糕是在做大還是在萎縮，並不是所有東西都是零和遊戲，博士也不是要死一個才能補一個。
大家可以大致看一下博士學位獲得者數目的增長。
當然有些朋友又會說，你得給我看底層人民是不是也有機會讀博士，得提供他們的比例。其實不用看，這個比例肯定低啊，因為不管在哪裏實作階級超越都需要你額外的努力或者天賦，而我們說階級固化也不是說底層人民用一代人就全能翻身做主，你說對吧？我們只要看這個底層人民讀phd的上升通道是否通暢。下面數據展現了美國博士家長的種族和受教育情況，可以看到西裔和非裔家長的受教育程度的確較白人和亞裔低，但是如果看增長振幅，又是相近的，我覺得這一定程度上表現了底層人民在知識領域的上升通道是同樣通暢的。同樣的數據其實也可以有不同的解讀，這個我希望大家能自己思考，而不是人雲亦雲。（很遺憾，我沒有更直接的數據來支持或者否定的我的觀點，如果熱心的朋友有相關的數據，請提供，多謝！）
又有人說美國基礎教育效率低，自己培養不出來人才讀phd，能持有這個觀點我不知道是基於什麽數據，難道是看矽谷公司裏中國和印度人很多？新興的互聯網公司的確更依賴科技移民，但要說這就代表美國的情況，就有些以偏概全。從我的數據來看，最近二十年美國phd中本國和外國人的比例都是穩定的，增長振幅也相近，而且本國人更多。
再來看知乎網友最關註的科技工程領域phd，2000年前，本國phd的確有所下降，但現在的又是基本穩定上升，總量一直超過外國phd，而且增長振幅和外國phd增長振幅匹配甚至略有超越。要知道美國的高等教育是全球吸血，大量中國和印度的優秀學生都會去美國讀phd，看看清華和中科大很多專業的出國比例你就知道我不是在說假話，而且中印是什麽人口基數？這樣美國還能維持這樣的本國phd比例，可見美國的教育效率並不糟糕，我覺得你要在這個事實面前還說美國教育培養不出人來，那我真覺得你有點草率了，其實明明是自己家的高等教育被人家抽了血，摘了桃子，卻說人家培養不出人才，好像缺了咱們人家就玩不轉了一樣，不能這麽阿Q好不好？
我再稍微說一點我對基礎教育的看法，我覺得對於有天分和愛學習的人來說，很多已開發國家放羊而且簡單的基礎教育有它的可取之處，這樣真正有天賦的人有更多時間去關註他真正喜歡的東西，再有好的老師和家長在一旁引導，讓他視野開闊，接觸一些中學裏沒有的東西，其實未必要做多少題，把知識運用的多熟練，主要是鍛煉自己學習的能力，讓他有自己思考的空間，讓他善於把資訊整理消化成自己的知識。回到博士的話題，我覺得讀博士的人更多是個人選擇，申請和讀博的過程是這個學生和他導師的雙向選擇。在是否能讀博這件事上，學生個人和他家長的見識和視野非常重要。而不是說某個人做題做的溜，咱們就讀個博士吧，這樣的博士畢業會有困難的。
我是不贊成填鴨教育的，讓孩子們在十幾歲的時候陷入題海，思維固化，變成一個做題機器，報個誌願都要來知乎問，還只問將來錢多少而不管自己適合什麽。當然，我承認我們現在國內的高中教育沒什麽選擇，只有極少量的高中能真正做到開闊同學眼界、培養學生興趣和高考成績的平衡。像我以前的高中，就沒有這個師資，搞個競賽班都很困難，而且在高考的強壓下，無論師生也沒有余力來搞其他的東西。但我們能不能反思一下，這樣的看似公平的高考制度的背後，有哪些好處，又有哪些壞處。
我希望我的回答能讓大家重視這個問題，而不是一味的以為我們的基礎教育真的就多牛了，就算現在很牛，那也有很多地方或許還可以更好。我希望我能夠看到社會的進步，能夠有機會改良現有的大學招生錄取制度，讓我們的孩子能夠有一個自由的靈魂並真心向學。
參考
- ^https://itls.usu.edu/other/feldon/files/First-Generation-Students-in-Pursuit-of-the-PhD-Comparing.pdf
- ^https://en.wikipedia.org/wiki/Educational_attainment_in_the_United_States
- ^https://www.nsf.gov/statistics/2017/nsf17306/static/report/nsf17306.pdf
