ayx网页登录:刘国恩：医疗通胀、鲍莫尔成本病与人工智能

来源：ayx网页登录    发布时间：2025-11-06 15:26:46

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  2025年8月16日，由北京大学国家发展研究院、北京大学全球健康发展研究院主办，北大国发院传播中心承办的北大国发院“承泽商学”第37期在承泽园举行。本文根据北大博雅特聘教授、国发院经济学教授、全球健康发展研究院院长、中国卫生经济研究中心主任刘国恩的主题演讲整理。

  医疗健康与人工智能的交汇将会引发哪些重大变化？这是我们都很关注的主题。我们先从医疗通胀说起。

  医疗通胀是全球各国都会面临的一个重大问题和挑战。这也是著名经济学家鲍莫尔先生在很多年前提出的，劳动密集型服务产业一同面对的成本病。这样的成本病在AI时代能否得到缓解甚至解决？

  各国统计数据呈现出一个共通的、长期的趋势——随着一个国家的经济一直增长、人均收入逐步的提升，人们在医疗健康服务上花的资金更多，而且医疗健康服务开支占其收入的比重也一直上升。在经济学里，开支随着收入的增加而持续不断的增加的物品被称为奢侈品。医疗健康服务符合经济学定义的奢侈品的基本条件。

  根据美国1948-2022年这74年间的名义价格指数，CPI年平均增长率3.5%，74年间增长10倍左右；与此同时，外科服务年平均增长率5.5%，74年来价格上着的幅度为33倍；住院服务年平均增长率更是达到8.4%，74年来增长幅度高达120倍。

  再看美国1980-2022年这42年的数据，GDP年平均增长率是5.4%，医疗卫生服务的年平均增长率是7.4%。这表明，在大多数时候，医疗卫生服务的增长超过GDP的增长。因此美国医疗卫生服务占GDP的比重也呈逐年上升，如今已经高达18%-19%，是全球比例最高的国家。照此趋势，根据美国经济学家的预测，到2050年，美国GDP用于医疗卫生服务的比重将高达30%。

  中国现在的医疗卫生服务占GDP的比重约为7%。如无根本性因素改变这一趋势，到2050年，中国医疗卫生服务占GDP的比重将会升至20%，达到今天美国的水平。

  纽约大学经济学家威廉・鲍莫尔在上世纪60年代发表了一篇著名的论文，他把人类经济活动分成两大部门，有形的物品和无形的服务。

  对于有形的物品，其需求是靠劳动生产创造来满足的。在物品的生产的全部过程中，人类不断想办法提高生产效率、产品质量和安全性。生产率主要随技术的提高而不断的提高，单位时间内生产的产品慢慢的变多，工人们的收入持续不断的增加。与此同时，随着生产率逐步的提升，单位时间内的产品质量也逐步的提升。所以这一些产品的价格并没有因工人工资的提高而慢慢的变贵，反而是越来越便宜，比如电视、收音机、手机等。

  但无形的服务并不是靠生产的全部过程来提供，比如琴棋书画、医生护士的临床服务、老师对学生的教学服务，等等。目前来看，其劳动生产率的提高极其有限，被称为生产率滞后的服务产业。在2000年之前，医生给患者看病，通常小病花一二十分钟，大病花一个小时。今天，医生依然要花这么多时间。老师的教学也是如此，我们并不希望缩短时间来提高效率，也难以做到。琴棋书画亦是如此。这些无形的服务注定很难通过标准化、机械化、自动化的流程来提高生产率。

  问题在于，这些服务产业的需求事实上是我们人类对自己需求的一个体现，我们任何一个人都不希望温馨的服务通过冰冷的机器来替代，那么谁来提供这样的服务呢？自然就是人。这些服务人员的生产率没有提高，但为了让他们有动力来继续提供这样的服务，他们的工资必须至少要与制造业工人的工资同步上涨，否则就没人愿意来提供人工服务。可是，他们的劳动生产率没有提高，这就从另一方面代表着他们的服务会慢慢的变贵。

  2000-2020年，美国有几大产业的服务价格指数不断上涨，其中上涨最高的是医院服务，涨幅超200%；其次是大学学费，涨幅超165%；然后是医疗卫生服务，涨幅超110%；平均小时工资上升超80%；住房价格上升超60%。与之相对的是，这段时期内美国有几大产业的价格指数不增反降，包括汽车、服装、手机、电脑、电视。质量逐步的提升，功能不断改善，而单价不断降低。由此可见，鲍莫尔刻画的成本病主要停留在与人工服务相关的产业。

  再看美国就业市场的情况。1998-2018年这30年当中，美国的医生服务、护理服务、医院服务三大就业指数印证了鲍莫尔成本病在医疗行业的显著性。这三大就业指数在1998-2018年分别增长了54%、34%、31%，而全行业的平均就业指数仅增长了17%。此外，在2008年金融危机的时候，全行业的平均就业指数出现下行，而医生服务、护理服务、医院服务三大就业指数却保持一路上升，这就会产生慢慢的变大的开支。

  医疗服务开支持续不断的增加，主要受两方面因素影响：一是价格本身在不断上涨，二是人们对医疗服务的需求量在增加。这两个因素叠加在一起，就呈现出快速上涨的趋势。美国的研究显示，从2014-2018年的情况去看，价格持续上涨是整个医疗服务开支快速上升的主要驱动力，而需求量的增加并不是最主要的驱动力。

  鲍莫尔成本病理论早在上世纪提出，跟着时间的推移和技术的进步，是否也在发生明显的变化？2017年，芝加哥大学商学院对美国顶尖经济学家做了一个关于怎么样看待鲍莫尔成本病的调查。调查显示，21%的顶尖经济学家高度认同鲍莫尔成本病，认为它持续显著地影响着整个社会和经济的发展；38%的经济学家同意鲍莫尔成本病目前带来的很多问题；不是很确定的经济学家占10%；也有少部分经济学家不同意鲍莫尔成本病理论。

  鲍莫尔成本病慢慢的变成了人类社会持续不断的发展演进的一个非常显著的现象。现在进入到了AI时代，当鲍莫尔成本病遇到人工智能，将会发生什么样的变革？人工智能是否会对人类文明产生足以命名为第三次革命的影响？

  在人类文明的历史长河中，我们经历过两次革命，一次是在一万多年前发生的农业革命。农业革命驯化了动植物，不再盲目寻找野生动植物，生产效率大幅度的提高，促进人类定居，对人类文明进程带来非常大影响。另一次是200多年前发生的工业革命。工业革命通过机器提供劳动，解放了人类的双手、体能，直到今天我们都还在享受工业革命带来的诸多好处。

  而人工智能是靠机器思维，解放的是人类的智能。但是，让机器帮我们思考，人类的智能会不可能会出现因长期不积极使用而面临通缩危机？18世纪末至19世纪初，法国进化生物学先驱拉马克说过，“用进废退”是人类进化的一个非常非常重要的机制。用，功能就会提升；不用，就会退化。所以我们大家可以看到，工业革命使人的体能退化，远不如我们的祖先。那么AI会不会使我们的思维能力也面临退步的风险？当然这是题外话。

  斯坦福大学的《人工智能指数报告2025》统计了2024年AI大模型在各国的分配情况，美国多达40个，遥遥领先；其次是中国，有15个著名的AI大模型；法国有3个；加拿大、以色列、沙特阿拉伯、韩国分别有1个。

  从时间维度来看，2003年，无论是美国、中国还是其他几个国家，AI大模型的规模水平都极低；跟着时间的推移，在2021年获得爆发式增长，现在又稍微有一些减缓。

  人工智能的进展还体现在这些知名的AI大模型是由哪些机构在过去一年当中发明出来的，以及目前这些AI大模型和人的智慧相比表现如何。2024年，Google和OpenAI分别推出了7个大模型，位居前两位。第三位是阿里巴巴，推出了6个。然后是Apple、Meta、Nvidia，分别推出了4个，DeepSeek、麻省理工学院、腾讯、UC伯克利等提供了2个。

  如果把这些著名的AI模型和人脑作比较，不难发现差异不断缩小。跟着时间的推移，人工智能逐渐达到人脑所能企及的高度，比如在影像识别方面，在2013-2014年时，人工智能就已能达到医生看片的程度。

  不过，多模态人工智能，即所谓的通用AI模型，因需要切换多模态，目前还未达到人脑所能企及的程度，但是上升的速度很快。

  人工智能的发展进程，还可从不同国家非政府层面的投资态势中体现。2024年，在人工智能非政府投资的国家中，美国仍然遥遥领先，高达1090多亿美元；其次是中国，接近93亿美元；英国超45亿美元；瑞典超43亿美元；加拿大超28亿美元；法国超26亿美元；德国超19亿美元。

  非政府投资为什么很重要？因为它由市场力量所驱动，其可持续性、投资的长期考虑可能更具优势和潜力。人工智能的巨大投资分布在不同的领域。除了基础性投资之外，行业投资遥遥领先的就是医疗卫生领域。

  我们注意到，AI已经出现很多年了，但是其普及应用程度并不高。根据2024年美国经济研究局的报告，在制造业、信息产业、医疗卫生产业中，人工智能的装备应用程度最高只有12%。那么问题来了，既然人工智能有许多优势，为什么这么多年来它的装备应用程度没有想象中的那么高？

  我们可以看看人类历史上新技术出现以后，它应用到生产生活中所需要的时间。比如工厂传动装置，早在1890年就已然浮现了，但是线%的应用程度是几十年以后的事；再如家庭照明，早在19世纪末期就已经诞生了，可是线%的装备也花了四五十年的时间；还有家用电器设备、工厂辅助电机等，从发明落地到社会家庭生产普及，都用了数十年的时间。

  新技术的应用并不是线性的，而是非线性的。所以我们有理由做一个预判，尽管人工智能这十多年来并没有在很大程度上普及，但是如果它符合非线性趋势，在未来几十年将会有突破性的增长。

  2025年发表在《经济学季刊》的论文《工作中的生成式人工智能》，研究了生成式人工智能对工作场景的影响：

  第一，生成式AI助理的应用，提升了客服人员每小时的对话成功率，解决问题的成功率高达15%，包括降低单次对话的时间，提升单位时间的对话服务量，以及回答客户问题的成功率。而且越是相对低技能、经验不足的人员，AI助理的帮扶作用越明显

  第二，客服人员依从AI助理的建议越多，其工作效率提升越大。客服人员依从AI助理的建议，会随着时间的推移而增加。

  第三，生成式AI助理的应用，显著提升了客户关系管理，减少了顾客提出要与主管对话的要求频率，有助于提升客服人员的心情和信心，从长远来看会降低员工流失率，这对医疗卫生服务有很大启示。

  尽管人工智能的应用程度目前还停留在20%以内，但是在医疗健康领域的潜力巨大。原因在于，人类决策的本质是关于行动不确定结果的预判，而人工智能的优势就在于能降低决策所需的信息成本，特别是在医疗卫生领域，信息成本巨大。1963年，美国著名经济学家肯尼斯·阿罗发表在《美国经济评论》上的一篇论文谈到医疗卫生领域的信息的几大特性：

  1、不确定性。从我们生不生病、生什么病，到医生给我们看完病以后，现有的处方对我们究竟灵不灵？从头到尾都伴随着不确定性；

  2、异质性。同样一副药，同样的治疗手段，在别人那里是成功的，在我们这里不一定成功；

  3、信息不对称性。而人工智能能够降低信息成本，所以我们有理由认为，人工智能在医疗健康领域的应用前景广阔。

  与此同时，医疗卫生领域的数据在规模、颗粒度、连续性方面具有显著优势，这会成为人工智能发展的优势。因为人工智能需要机器学习，需要训练模型。

  近年来，医疗卫生领域或者与医疗卫生相关的领域在科学发现上取得了前所未有的成就。2024年，两大诺贝尔奖颁给了与人工智能高度相关的领域，一个是化学奖，一个是物理学奖。诺贝尔化学奖得主用AlphaFold2人工智能手段解析了人类蛋白结构折叠组合的高度难题。过去半个多世纪，人类只解析了20多万个大分子蛋白结构，但借助AlphaFold2，在一两年的时间内就解析了2亿多个可能的蛋白结构，将时间提前了2万多年。诺贝尔物理学奖得主是两位计算机科学家，他们在人工神经网络领域做出了巨大贡献，因为人工神经网络是机器学习最重要的基础。

  此外，人工智能在医药研发方面的贡献巨大，例如发现新的抗生素。上世纪40-60年代被称为抗生素发现的“黄金时代”。但是那段时间之后，新抗生素的发现寥寥无几。直到2020年，麻省理工学院的教授团队通过人工智能发现了几种新型抗生素（Cell 2020, Nature 2023），可以有效抑制革兰氏超级细菌的生长（耐甲氧西林的金黄色葡萄球菌）。这是了不起的成就。

  2022年，哈佛大学的几位经济学家通过研究探讨了未来五年人工智能对临床医疗服务可能产生的影响。他们认为，在未来五年，应用现有的人工智能技术可以使美国这个医疗费用占GDP最高的国家节约总成本高达5%-10%。其机制包括三个方面：

  1、在医院层面，临床运营效率会大幅提升，比如手术的优化，住院质量和安全水平的提高。因为人工智能可以快速、全面、精准地判断病人病情恶化的情况以及不良事件的发生。

  2、在医生层面，可以有效提升医生临床能力的管理，包括优化医生的接诊、诊断、治疗能力，以及医生诊断治疗的连贯管理等方面。

  3、在支付层面，AI有助于提高理赔效率管理，包括审核、授权等，减少不必要的浪费。健康服务管理也可以通过人工智能来提高效率，实现更高程度的个性化健康管理，降低再住院率。人工智能还会提高服务供给关系管理。这些都有助于医疗服务效率和质量的提升。

  要讲清楚目前正在迅速变化的AI对于医疗卫生领域的影响并非易事，期待与大家进一步探讨。

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