人们普遍认为，学习是经济增长，人力资本和比较优势的主要来源（Arrow 1962，Lucas 1988，Romer 1990； Yang and Borland 1991）。学习范围对于理解劳动力市场和工资动态也很重要。如果绩效随着经验而提高，它将支持基于人类资本的对向上倾斜的经验工资概况的解释（Becker 1964）。如果学习有限，则必须通过其他理论（例如基于合同的理论或匹配模型）来解释这些概况，具有重要的政策影响（Lazear and Moore 1984）。通过学习的学习也对卫生经济学家特别感兴趣，因为医疗技术通常需要实质性实践来掌握，并且因为学习效果对卫生保健部门的生产力增长具有重要意义。
尽管具有根本的重要性，但在个人层面上记录学习已被证明具有挑战性。尽管大型文献记录了与学习一致的经验模式，但存在一些挑战，使对结果的因果解释变得复杂。在许多情况下，工人对任务的非随机分配，经验丰富的工人通常会承担更具挑战性的工作任务。另一个挑战是，更有生产力的工人更有可能继续工作，从而在经验与绩效之间产生非毒性关系。最重要的是，通常缺乏有关绩效的高质量数据，研究人员被迫依靠单位成本，数量和工资等措施（Thompson 2001）。这也使得很难解散学习背后的特定机制以及哪种改进的技能。
在我们最近的工作中，我们在瑞典心脏病治疗的背景下克服了这些挑战（Lundborg等，2021）。该设置使我们能够通过专注于在通话中的班次（夜晚，假期和周末）进行的所谓PCI心脏病发作治疗来打破常见经验丰富的工人的分类。在这些转变期间，只有一名医生在场，没有系统地分配医生向患者进行。我们在2004 - 2013年间使用丰富的数据，涉及医师的迅速使用，医疗输入，决策 - 以及与医生的经验有关的患者结果。这有助于对经验对绩效的影响的因果解释。
通过专注于复杂的心脏病疗法，我们阐明了在高技能的环境中学习的，在这里学习的机会很大，因为任务是无聊和不可估量的，并且涉及一系列决定在时间压力下服用。
我们的主要发现
我们的结果表明，通过学习的学习不断发生多年。在熟练程度方面，图1的小组（a）表明，医师在第一个和第1000例中进行心脏病发作治疗的速度快21％。这是一个很大的生产率提高，对应于识别动脉堵塞并执行医疗程序的时间的三分钟减少。在前600例病例中，学习是最快的，此后减慢了，并在1,000个病例后停止。我们获得了其他熟练程度措施的类似结果，例如采用需要更高的手动技能的更先进的技术（面板B）。
图1医师经验，熟练程度，决策和患者健康
医疗决策的学习过程遵循类似的模式，其中所选的医疗程序的侵入性至少增加了前1,000例（C和D面板）。我们还表明，经验丰富的医生的侵入性和耗时较高的治疗方法反映了对患者的更合适的治疗方法。在做出决定时，经验丰富的医生在患者特征方面更敏感的事实也指向更适当的治疗方向。
我们发现一些证据表明，学习效果在死亡率或其他心脏病发作方面转化为对患者健康的影响，但仅在高危患者中，并且仅在前150例病例中（见图1f）和图2，面板（a）和（b））。在前150例中，高危患者在一年内发生另一次心脏病发作或死亡的风险降低了40％。此步骤学习曲线增加了关于医生自己治疗患者所需的培训量的讨论。我们在治疗过程中获得并发症风险的结果相似（见图2，面板（c）和（d））。
图2低水平的经验，患者健康和患者风险
我们的结果突出了与研究经验对绩效的影响相关的困难。我们表明，在估计学习曲线时，重要的是要考虑医生对患者的潜在非随机分类。也就是说，在研究经验时，要对工人进行分类至关重要。在我们的环境中，我们观察到医师经验与预测白天转变的患者风险之间存在很强的正相关关系，这表明医院将更多经验丰富的医生分配给更复杂的病例。当我们使用来自通话班次的数据时，这种相关性就会消失，从而为我们提供可信的医师分配差异，以识别通过锻炼效果的学习。例如，我们还解决了其他一些潜在的经验问题，例如，表明经验与夜班期间接受治疗的患者数量无关，确保我们的估计不受选择性转诊的选择性转诊，而早期的患者结果也不会受到影响。与医生将来是否继续担任工作无关。
工人学习哪些机制？
除了记录学习之外，我们的结果还提供了对我们观察到的学习背后机制的更多见解。我们数据的一个吸引人的特征是，我们可以研究学习如何在复杂性方面有所不同。可以说，治疗高危患者比治疗低风险患者要困难得多，我们的结果表明，医生确实从治疗困难病例中学到了更多。
我们的数据还使我们能够检查医生的技能是否随着时间的流逝而贬值，还是知识“坚持”。我们表明，最近案件的经验比遥远的经验更有价值。这表明经过微调的手动技能会随着时间的流逝而贬值，而更多的智力技能坚持。
我们的结果还强调了同龄人在学习过程中的作用：与经验丰富的同事一起工作的医生，学习率要高得多。这表明，通过将缺乏经验的工人安置在任务是非标准化并且学习曲线长的职业中，可以增强生产率的增长。
生产力增长是否遵循工资增长？
我们还可以将与经验相关的绩效增长与工资增长联系起来，从而阐明了工资随着经验而增加的共同发现。传统的人力资本理论通过人力资本的积累来解释向上倾斜的经验工资概况，部分是通过学习来获得的。为了区分这种解释与其他解释，例如递延补偿机制，我们将工资概况与观察到的学习模式联系起来。如果人力资本的故事是正确的，我们会期望工资和生产力概况之间存在紧密的联系。但是，如果工资比生产率快，这将与人力资本理论不一致，但与递延补偿理论一致，作为一种激励机制
我们发现，在医师职业生涯的头四年中，生产率的增长与工资增长保持同步。生产率增长随后消失了，而工资增长仍在继续。这表明，人力资本机制可以解释医师职业生涯开始时向上倾斜的经验工资概况，而其他机制可以更好地解释长期工资的增长。
总结说
我们的论文通过记录在心脏病发作的治疗中长期学习曲线，提供有关高技能任务中学习和生产力增长的新证据。我们研究的心脏病专家在熟练程度和决策技巧方面一直在完成前1,000例案例中继续学习。这些学习效果转化为对患者健康的重要影响，但仅在前150例中，与一年的经验相对应。
长长的学习曲线与以前研究中发现的曲线形成鲜明对比，这些研究通过专注于标准化的工作任务来处理潜在的非随机分配到任务，在这种任务中，绩效易于衡量，并且所有工人在其中执行或多或少地执行相同的任务（Shaw和Shaw and）Lazear 2008，Haggag等人，2017年）。尽管这些研究可以排除工人对任务的系统分类，但它以研究标准化和技能较低的任务的价格是基于学习曲线通常短而陡峭的，例如挡风玻璃安装和出租车驾驶。对比的结果可能反映出心脏病治疗构成了更复杂的任务，并具有更高水平的工人自由裁量权。这也是我们论文的独特贡献之一 - 使用经验策略来记录高技能职业中的学习，该策略可以处理非随机分类工人的任务。
我们得出的结论是，我们的结果支持这样的观念，即按摩学习可以成为高技能职业生产率增长的强大引擎。它在高级任务中的学习过程中提供了一些见解，在这些过程中，需要微调的手动技能和快速决策。
参考
Arrow，K J（1962），“学习的经济影响”，经济研究综述29（3）：155–173
贝克尔（Gecker），G（1964），人力资本，哥伦比亚大学出版社。
Haggag，K，B McManus和G Paci（2017），“驾驶学习：纽约市出租车司机的生产力提高”，，美国经济杂志：应用经济学9（1）：70–95。
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