高技能工人边做边学和生产率增长:心脏病治疗的证据

人们普遍认为，通过实践学习是经济增长、人力资本和比较优势的主要来源(Arrow 1962, Lucas 1988, Romer 1990, Yang和Borland 1991)。学习的范围对于理解劳动力市场和工资动态也很重要。如果绩效随着经验的增加而增加，它支持基于人力资本的经验-工资曲线向上倾斜的解释(Becker 1964)。如果学习是有限的，这样的配置将不得不由其他理论来解释，例如基于契约的理论或匹配模型，具有重要的政策含义(Lazear和Moore 1984)。卫生经济学家对边做边学也特别感兴趣，因为掌握医疗技术往往需要大量实践，而且学习效果对卫生保健部门的生产率增长具有重要影响。

尽管它具有基本的重要性，但事实证明，在个人层面通过实践进行学习是具有挑战性的。虽然大量的文献记录了与学习一致的经验模式，但有几个挑战使结果的因果解释复杂化。在许多情况下，工人的任务是非随机分配的，更有经验的工人通常承担更有挑战性的工作任务。另一个挑战是，效率更高的员工更有可能留在工作岗位上，在经验和业绩之间产生了一种非因果关系。除此之外，缺乏高质量的绩效数据，研究人员被迫依赖单位成本、数量和工资等衡量标准(Thompson 2001)。这也让我们很难理清学习背后的具体机制以及哪些类型的技能能够得到提高。

在我们最近的工作中，我们在瑞典心脏病发作治疗的背景下克服了这些挑战(Lundborg et al. 2021)。这种设置允许我们打破通常观察到的对更有经验的工人进行更困难的任务的分类，专注于所谓的PCI心脏病发作治疗在随叫随到的轮班(晚上，假期和周末)。在这些轮班中，只有一名医生在场，没有系统的医生分配给病人。我们使用了2004-2013年期间丰富的绩效数据——通过医生的速度、医疗投入的使用、决策制定来衡量——以及患者的结果，我们将其与医生的经验联系起来。这有助于对经验对绩效的影响进行因果解释。

通过专注于复杂的心脏病发作治疗，我们阐明了在高技能环境下的边做边学，在这种环境下学习的机会很大，因为这项任务不是微不足道的和非标准化的，而且涉及在时间压力下做出的一系列决定。

我们的主要发现

我们的研究结果表明，“边做边学”的现象会持续多年。就熟练程度而言，图1的Panel (a)显示，在第一个到第1000个病例之间，医生在实施心脏病发作治疗方面快了21%。这是一个显著的生产力提高，相当于减少了三分钟的时间来识别动脉阻塞和执行医疗程序。在前600个案例中，学习速度最快，之后会变慢，在1000个案例之后就停止了。我们对其他熟练程度的测量也得到了类似的结果，例如采用更先进的技术，需要更强的手工技能(小组b)。

图1医生的经验，熟练程度，决策和病人的健康

医疗决策的学习过程遵循类似的模式，所选择的医疗程序的侵入性至少在前1000例中增加(小组c和小组d)。我们还表明，有经验的医生进行的侵入性越强、越耗时的治疗反映了对患者的更合适的治疗。更有经验的医生在做出决定时更能对患者的特点做出反应，这一事实也为更合适的治疗指明了方向。

我们发现一些证据表明，学习效应转化为对患者健康的影响，例如死亡率或再次心脏病发作，但仅在高危患者中，且仅在前150例中(见图1面板(e)和(f)和图2面板(a)和(b))。在前150例中，高危患者在一年内再次心脏病发作或死亡的风险降低了40%。这个步骤的学习曲线增加了关于医生自己治疗患者之前所需的培训数量的讨论。对于治疗期间的并发症风险，我们得到了类似的结果(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

我们的研究结果强调了研究经验对绩效影响的困难。我们表明，在估计学习曲线时，考虑到医生对患者的潜在非随机排序是很重要的。也就是说，在研究经验时，考虑到工人的任务分类是至关重要的。在我们的设置中，我们观察到在白班中，医生经验和预测的患者风险之间存在很强的正相关，这表明医院会指派更多有经验的医生处理更复杂的病例。当我们使用随叫随到的轮班数据时，这种相关性就消失了，为我们提供了可信的医生分配变化，以确定“边做边学”的效果。我们还讨论了其他几个潜在的实证问题，例如，表明经验与夜班治疗的患者数量无关，确保我们的估计不受轮班期间选择性转诊患者的影响，以及早期职业生涯的患者结果与医生未来是否继续工作无关。

工人通过哪些机制学习?

除了记录学习之外，我们的结果还对我们观察到的学习背后的机制提供了额外的见解。我们的数据的一个吸引人的特点是，我们可以研究不同任务的复杂性如何导致学习的差异。治疗高风险患者无疑比治疗低风险患者更困难，我们的结果表明，医生确实从治疗疑难病例中学到了更多。

我们的数据还允许我们检查医生的技能是否会随着时间的推移而贬值，或者这些知识是否会“坚持下去”。我们表明，来自较近期案例的经验比来自较遥远案例的经验更有价值。这表明，精细的手工技能会随着时间的推移而贬值，而更多的智力技能会坚持下去。

我们的结果还突出了同行在学习过程中的作用:与经验更丰富的同事一起工作的医生的学习率更高。这表明，在任务不标准化、学习曲线较长的职业中，将经验不足的员工安置在有经验的员工中，可以提高生产率增长。

生产率增长会跟随工资增长吗?

我们还可以将与经验相关的业绩增长与工资增长联系起来，从而阐明工资随经验增长的共同发现。传统的人力资本理论解释了经验-工资曲线向上倾斜的原因是人力资本的积累，其中一部分是通过实践学习获得的。为了将这种解释与其他解释(如递延补偿机制)区分开来，我们将工资概况与观察到的学习模式联系起来。如果人力资本的说法是正确的，我们可以预期工资和生产率之间存在紧密联系。但如果工资增长速度快于生产率增长速度，这与人力资本理论不一致，但与递延薪酬作为一种激励机制的理论相一致

我们发现，在医生职业生涯的前四年，生产率的增长与工资的增长保持同步。然后，生产率增长逐渐消失，而工资继续增长。这表明，人力资本机制可以解释医生职业生涯初期经验-工资曲线向上倾斜的原因，而其他机制可以更好地解释长期的工资增长。

结束语

我们的论文通过记录心脏病发作治疗过程中存在的延长学习曲线，为边做边学和高技能任务中的生产率增长提供了新的证据。我们研究的心脏病专家在前1000个病例中不断学习，无论是熟练程度还是决策技巧。这些学习效果转化为对患者健康的重要影响，但仅在前150例中实施，相当于一年的经验。

较长的学习曲线与之前的研究形成了对比，这些研究通过关注标准化工作任务来处理工人的潜在非随机分配，标准化工作任务的绩效容易衡量，所有工人或多或少地执行相同的任务(Shaw和Lazear 2008, Haggag等人2017)。虽然这些研究可以排除对工人进行系统分类的可能性，但这是以学习标准化和低技能任务为代价的，这些任务的学习曲线通常又短又陡，比如安装挡风玻璃和驾驶出租车。对比结果可能反映了心脏病治疗构成了更复杂的任务，员工有更高的自由裁量权。这也是我们论文的独特贡献之一——用一种经验策略来处理工人对任务的非随机分类，记录了高技能职业中的边做边学。

我们的结论是，我们的研究结果支持这样一种观点，即边做边学可以成为高技能职业生产率增长的强大引擎。它在高级任务的学习过程中提供了一些见解，在高级任务中，需要微调的手工技能和快速决策。

参考文献

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