劉國恩：醫(yī)療通脹、鮑莫爾成本病與人工智能

題記：2025年8月16日，由北京大學國家發(fā)展研究院、北京大學全球健康發(fā)展研究院主辦，北大國發(fā)院傳播中心承辦的北大國發(fā)院“承澤商學”第37期在承澤園舉行。本文根據(jù)北大博雅特聘教授、國發(fā)院經(jīng)濟學教授、全球健康發(fā)展研究院院長、中國衛(wèi)生經(jīng)濟研究中心主任劉國恩的主題演講整理。

醫(yī)療健康與人工智能的交匯將會引發(fā)哪些重大變化？這是我們都很關注的主題。我們先從醫(yī)療通脹說起。

醫(yī)療通脹是世界性難題

醫(yī)療通脹是全球各國都會面臨的一個重大問題和挑戰(zhàn)。這也是著名經(jīng)濟學家鮑莫爾先生在很多年前提出的，勞動密集型服務產(chǎn)業(yè)共同面對的成本病。這樣的成本病在人工智能時代是否能夠得到緩解甚至解決？

各國統(tǒng)計數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出一個共通的、長期的趨勢——隨著一個國家的經(jīng)濟不斷增長、人均收入不斷提高，人們在醫(yī)療健康服務上花的資金更多，而且醫(yī)療健康服務開支占其收入的比重也不斷上升。在經(jīng)濟學里，開支隨著收入的增加而不斷增加的物品被稱為奢侈品。醫(yī)療健康服務符合經(jīng)濟學定義的奢侈品的基本條件。

根據(jù)美國1948-2022年這74年間的名義價格指數(shù)，CPI年平均增長率3.5%，74年間增長10倍左右；與此同時，外科服務年平均增長率5.5%，74年來價格上漲幅度為33倍；住院服務年平均增長率更是達到8.4%，74年來增長幅度高達120倍。

再看美國1980-2022年這42年的數(shù)據(jù)，GDP年平均增長率是5.4%，醫(yī)療衛(wèi)生服務的年平均增長率是7.4%。這表明，在大多數(shù)時候，醫(yī)療衛(wèi)生服務的增長超過GDP的增長。因此美國醫(yī)療衛(wèi)生服務占GDP的比重也呈逐年上升，如今已經(jīng)高達18%-19%，是全球比例最高的國家。照此趨勢，根據(jù)美國經(jīng)濟學家的預測，到2050年，美國GDP用于醫(yī)療衛(wèi)生服務的比重將高達30%。

中國現(xiàn)在的醫(yī)療衛(wèi)生服務占GDP的比重約為7%。如無根本性因素改變這一趨勢，到2050年，中國醫(yī)療衛(wèi)生服務占GDP的比重將會升至20%，達到今天美國的水平。

這是基本上所有國家都會面臨的醫(yī)療通脹問題。

鮑莫爾成本病：醫(yī)療通脹的核心經(jīng)濟學解釋

紐約大學經(jīng)濟學家威廉?鮑莫爾在上世紀60年代發(fā)表了一篇著名的論文，他把人類經(jīng)濟活動分成兩大部門，有形的物品和無形的服務。

對于有形的物品，其需求是靠勞動生產(chǎn)創(chuàng)造來滿足的。在物品的生產(chǎn)過程中，人類不斷想辦法提高生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和安全性。生產(chǎn)率主要隨著技術(shù)的提高而不斷提升，單位時間內(nèi)生產(chǎn)的產(chǎn)品越來越多，工人們的收入不斷增加。與此同時，隨著生產(chǎn)率不斷提高，單位時間內(nèi)的產(chǎn)品質(zhì)量也不斷提高。所以這些產(chǎn)品的價格并沒有因為工人工資的提高而變得越來越貴，反而是越來越便宜，比如電視、收音機、手機等。

但無形的服務并不是靠生產(chǎn)過程來提供，比如琴棋書畫、醫(yī)生護士的臨床服務、老師對學生的教學服務，等等。目前來看，其勞動生產(chǎn)率的提高極其有限，被稱為生產(chǎn)率滯后的服務產(chǎn)業(yè)。在2000年之前，醫(yī)生給患者看病，通常小病花一二十分鐘，大病花一個小時。今天，醫(yī)生依然要花這么多時間。老師的教學也是如此，我們并不希望縮短時間來提高效率，也難以做到。琴棋書畫亦是如此。這些無形的服務注定很難通過標準化、機械化、自動化的流程來提高生產(chǎn)率。

問題在于，這些服務產(chǎn)業(yè)的需求事實上是我們?nèi)祟悓ψ约盒枨蟮囊粋€體現(xiàn)，我們每個人都不希望溫馨的服務通過冰冷的機器來替代，那么誰來提供這樣的服務呢？自然就是人。這些服務人員的生產(chǎn)率沒有提高，但為了讓他們有動力來繼續(xù)提供這樣的服務，他們的工資必須至少要與制造業(yè)工人的工資同步上漲，否則就沒人愿意來提供人工服務。可是，他們的勞動生產(chǎn)率沒有提高，這就意味著他們的服務會變得越來越貴。

2000-2020年，美國有幾大產(chǎn)業(yè)的服務價格指數(shù)不斷上漲，其中上漲最高的是醫(yī)院服務，漲幅超200%；其次是大學學費，漲幅超165%；然后是醫(yī)療衛(wèi)生服務，漲幅超110%；平均小時工資上升超80%；住房價格上升超60%。與之相對的是，這段時期內(nèi)美國有幾大產(chǎn)業(yè)的價格指數(shù)不增反降，包括汽車、服裝、手機、電腦、電視。質(zhì)量不斷提高，功能不斷改善，而單價不斷降低。由此可見，鮑莫爾刻畫的成本病主要停留在與人工服務相關的產(chǎn)業(yè)。

再看美國就業(yè)市場的情況。1998-2018年這30年當中，美國的醫(yī)生服務、護理服務、醫(yī)院服務三大就業(yè)指數(shù)印證了鮑莫爾成本病在醫(yī)療行業(yè)的顯著性。這三大就業(yè)指數(shù)在1998-2018年分別增長了54%、34%、31%，而全行業(yè)的平均就業(yè)指數(shù)僅增長了17%。此外，在2008年金融危機的時候，全行業(yè)的平均就業(yè)指數(shù)出現(xiàn)下行，而醫(yī)生服務、護理服務、醫(yī)院服務三大就業(yè)指數(shù)卻保持一路上升，這就會產(chǎn)生越來越大的開支。

醫(yī)療服務開支不斷增加，主要受兩方面因素影響：一是價格本身在不斷上漲，二是人們對醫(yī)療服務的需求量在增加。這兩個因素疊加在一起，就呈現(xiàn)出快速上漲的趨勢。美國的研究顯示，從2014-2018年的情況來看，價格上漲是整個醫(yī)療服務開支快速上升的主要驅(qū)動力，而需求量的增加并不是最主要的驅(qū)動力。

鮑莫爾成本病理論早在上世紀提出，隨著時間的推移和技術(shù)的進步，是否也在發(fā)生變化？2017年，芝加哥大學商學院對美國頂尖經(jīng)濟學家做了一個關于如何看待鮑莫爾成本病的調(diào)查。調(diào)查顯示，21%的頂尖經(jīng)濟學家高度認同鮑莫爾成本病，認為它持續(xù)顯著地影響著整個社會和經(jīng)濟的發(fā)展；38%的經(jīng)濟學家同意鮑莫爾成本病目前帶來的各種問題；不是很確定的經(jīng)濟學家占10%；也有少部分經(jīng)濟學家不同意鮑莫爾成本病理論。

人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀：全球格局、投資態(tài)勢與應用進程

鮑莫爾成本病已經(jīng)成為人類社會不斷發(fā)展演進的一個非常顯著的現(xiàn)象。現(xiàn)在進入到了人工智能時代，當鮑莫爾成本病遇到人工智能，將會發(fā)生什么樣的變革？人工智能是否會對人類文明產(chǎn)生足以命名為第三次革命的影響？

在人類文明的歷史長河中，我們經(jīng)歷過兩次革命，一次是在一萬多年前發(fā)生的農(nóng)業(yè)革命。農(nóng)業(yè)革命馴化了動植物，不再盲目尋找野生動植物，生產(chǎn)效率大幅提升，促進人類定居，對人類文明進程帶來巨大影響。另一次是200多年前發(fā)生的工業(yè)革命。工業(yè)革命通過機器提供勞動，解放了人類的雙手、體能，直到今天我們都還在享受工業(yè)革命帶來的諸多好處。

而人工智能是靠機器思維，解放的是人類的智能。但是，讓機器幫我們思考，人類的智能會不會出現(xiàn)因長期不積極使用而面臨通縮危機？18世紀末至19世紀初，法國進化生物學先驅(qū)拉馬克說過，“用進廢退”是人類進化的一個極其重要的機制。用，功能就會提升；不用，就會退化。所以我們可以看到，工業(yè)革命使人的體能退化，遠不如我們的祖先。那么人工智能會不會使我們的思維能力也面臨退步的風險？當然這是題外話。

斯坦福大學的《人工智能指數(shù)報告2025》統(tǒng)計了2024年AI大模型在各國的分配情況，美國多達40個，遙遙領先；其次是中國，有15個著名的AI大模型；法國有3個；加拿大、以色列、沙特阿拉伯、韓國分別有1個。

從時間維度來看，2003年，無論是美國、中國還是其他國家，AI大模型的規(guī)模水平都極低；隨著時間的推移，在2021年獲得爆發(fā)式增長，現(xiàn)在又稍微有一些減緩。

人工智能的進展還體現(xiàn)在這些知名的AI大模型是由哪些機構(gòu)在過去一年當中發(fā)明出來的，以及目前這些AI大模型和人的智慧相比表現(xiàn)如何。2024年，Google和OpenAI分別推出了7個大模型，位居前兩位。第三位是阿里巴巴，推出了6個。然后是Apple、Meta、Nvidia，分別推出了4個，DeepSeek、麻省理工學院、騰訊、UC伯克利等提供了2個。

如果把這些著名的AI模型和人腦進行比較，可以發(fā)現(xiàn)差異不斷縮小。隨著時間的推移，人工智能逐漸達到人腦所能企及的高度，比如在影像識別方面，在2013-2014年時，人工智能就已經(jīng)可以達到醫(yī)生看片的程度。

不過，多模態(tài)人工智能，即所謂的通用人工智能模型，因為需要切換多模態(tài)，目前還沒有達到人腦所能企及的程度，但是上升的速度非常快。

人工智能的發(fā)展進程，還可從不同國家非政府層面的投資態(tài)勢中體現(xiàn)。2024年，在人工智能非政府投資的國家中，美國仍然遙遙領先，高達1090多億美元；其次是中國，接近93億美元；英國超45億美元；瑞典超43億美元；加拿大超28億美元；法國超26億美元；德國超19億美元。

非政府投資為什么特別重要？因為它由市場力量所驅(qū)動，其可持續(xù)性、投資的長期考慮可能更具優(yōu)勢和潛力。人工智能的巨大投資分布在不同的領域。除了基礎性投資之外，行業(yè)投資遙遙領先的就是醫(yī)療衛(wèi)生領域。

我們注意到，人工智能已經(jīng)出現(xiàn)很多年了，但是其普及應用程度并不高。根據(jù)2024年美國經(jīng)濟研究局的報告，在制造業(yè)、信息產(chǎn)業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生產(chǎn)業(yè)中，人工智能的裝備應用程度最高只有12%。那么問題來了，既然人工智能有許多優(yōu)勢，為什么這么多年來它的裝備應用程度沒有想象中的那么高？

我們可以看看人類歷史上新技術(shù)出現(xiàn)以后，它應用到生產(chǎn)生活中所需要的時間。比如工廠傳動裝置，早在1890年就已經(jīng)出現(xiàn)了，但是真正達到100%的應用程度是幾十年以后的事；再如家庭照明，早在19世紀末期就已經(jīng)誕生了，可是真正100%的裝備也花了四五十年的時間；還有家用電器設備、工廠輔助電機等，從發(fā)明落地到社會家庭生產(chǎn)普及，都用了數(shù)十年的時間。

新技術(shù)的應用并不是線性的，而是非線性的。所以我們有理由做一個預判，盡管人工智能這十多年來并沒有在很大程度上普及，但是如果它符合非線性趨勢，在未來幾十年將會有突破性的增長。

人工智能對醫(yī)療健康領域的變革潛力與實踐突破

2025年發(fā)表在《經(jīng)濟學季刊》的論文《工作中的生成式人工智能》，研究了生成式人工智能對工作場景的影響：

第一，生成式AI助理的應用，提升了客服人員每小時的對話成功率，解決問題的成功率高達15%，包括降低單次對話的時間，提升單位時間的對話服務量，以及回答客戶問題的成功率。而且越是相對低技能、經(jīng)驗不足的人員，AI助理的幫扶作用越明顯

第二，客服人員依從AI助理的建議越多，其工作效率提升越大。客服人員依從AI助理的建議，會隨著時間的推移而增加。

第三，生成式AI助理的應用，顯著提升了客戶關系管理，減少了顧客提出要與主管對話的要求頻率，有助于提升客服人員的心情和信心，從長遠來看會降低員工流失率，這對醫(yī)療衛(wèi)生服務有很大啟示。

盡管人工智能的應用程度目前還停留在20%以內(nèi)，但是在醫(yī)療健康領域的潛力巨大。原因在于，人類決策的本質(zhì)是關于行動不確定結(jié)果的預判，而人工智能的優(yōu)勢就在于能降低決策所需的信息成本，特別是在醫(yī)療衛(wèi)生領域，信息成本巨大。1963年，美國著名經(jīng)濟學家肯尼斯·阿羅發(fā)表在《美國經(jīng)濟評論》上的一篇論文談到醫(yī)療衛(wèi)生領域的信息的幾大特性：

1、不確定性。從我們生不生病、生什么病，到醫(yī)生給我們看完病以后，現(xiàn)有的處方對我們究竟靈不靈？從頭到尾都伴隨著不確定性；

2、異質(zhì)性。同樣一副藥，同樣的治療手段，在別人那里是成功的，在我們這里不一定成功；

3、信息不對稱性。而人工智能能夠降低信息成本，所以我們有理由認為，人工智能在醫(yī)療健康領域的應用前景廣闊。

與此同時，醫(yī)療衛(wèi)生領域的數(shù)據(jù)在規(guī)模、顆粒度、連續(xù)性方面具有顯著優(yōu)勢，這會成為人工智能發(fā)展的優(yōu)勢。因為人工智能需要機器學習，需要訓練模型。

近年來，醫(yī)療衛(wèi)生領域或者與醫(yī)療衛(wèi)生相關的領域在科學發(fā)現(xiàn)上取得了前所未有的成就。2024年，兩大諾貝爾獎頒給了與人工智能高度相關的領域，一個是化學獎，一個是物理學獎。諾貝爾化學獎得主用AlphaFold2人工智能手段解析了人類蛋白結(jié)構(gòu)折疊組合的高度難題。過去半個多世紀，人類只解析了20多萬個大分子蛋白結(jié)構(gòu)，但借助AlphaFold2，在一兩年的時間內(nèi)就解析了2億多個可能的蛋白結(jié)構(gòu)，將時間提前了2萬多年。諾貝爾物理學獎得主是兩位計算機科學家，他們在人工神經(jīng)網(wǎng)絡領域做出了巨大貢獻，因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡是機器學習最重要的基礎。

此外，人工智能在醫(yī)藥研發(fā)方面的貢獻巨大，例如發(fā)現(xiàn)新的抗生素。上世紀40-60年代被稱為抗生素發(fā)現(xiàn)的“黃金時代”。但是那段時間之后，新抗生素的發(fā)現(xiàn)寥寥無幾。直到2020年，麻省理工學院的教授團隊通過人工智能發(fā)現(xiàn)了幾種新型抗生素（Cell 2020, Nature 2023），可以有效抑制革蘭氏超級細菌的生長（耐甲氧西林的金黃色葡萄球菌）。這是了不起的成就。

最后，我想談談人工智能對于臨床醫(yī)療服務的可能變革。

2022年，哈佛大學的幾位經(jīng)濟學家通過研究探討了未來五年人工智能對臨床醫(yī)療服務可能產(chǎn)生的影響。他們認為，在未來五年，應用現(xiàn)有的人工智能技術(shù)可以使美國這個醫(yī)療費用占GDP最高的國家節(jié)約總成本高達5%-10%。其機制包括三個方面：

1、在醫(yī)院層面，臨床運營效率會大幅提升，比如手術(shù)的優(yōu)化，住院質(zhì)量和安全水平的提高。因為人工智能可以快速、全面、精準地判斷病人病情惡化的情況以及不良事件的發(fā)生。

2、在醫(yī)生層面，可以有效提升醫(yī)生臨床能力的管理，包括優(yōu)化醫(yī)生的接診、診斷、治療能力，以及醫(yī)生診斷治療的連貫管理等方面。

3、在支付層面，人工智能有助于提高理賠效率管理，包括審核、授權(quán)等，減少不必要的浪費。健康服務管理也可以通過人工智能來提高效率，實現(xiàn)更高程度的個性化健康管理，降低再住院率。人工智能還會提高服務供給關系管理。這些都有助于醫(yī)療服務效率和質(zhì)量的提升。

要講清楚目前正在迅速變化的人工智能對于醫(yī)療衛(wèi)生領域的影響并非易事，期待與大家進一步探討。

整理：程桔華 | 編輯：王賢青 白堯