专访斯坦福博士陈一苇—卫生经济学让卫生事业更公平

专访斯坦福博士陈一苇—卫生经济学让卫生事业更公平
2019年04月15日 10:03 新浪财经

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  陈一苇博士,2007年于复旦附中毕业后去往美国芝加哥大学深造。毕业时以最优秀2%的成绩毕业,毕业论文更是被评选为5篇经济系优秀论文之一。

  2011年到2013年,陈一苇博士又加入了The Greatest Good咨询公司,并与与魔鬼经济学作者Steven Levitt和思考快与慢作者Daniel Kahneman一起用经济学方法解决了福布斯五百强公司的商业问题。

  2013年进入斯坦福攻读经济学博士,研究方向为卫生经济学,现在更是获得了芝加哥大学贝克弗里德曼研究所评选的2019年度卫生经济学的冉起之星称号。

  接下来,我们来了解陈一苇博士的故事。

  Q:您本科期间毕业论文被评选为芝大经济系内的五篇优秀毕业论文之一,可以谈一谈这篇论文吗?

  本科的毕业论文是基于我对电影的兴趣爱好,在芝加哥大学布斯商学院Chad Syverson教授的指导下,研究美国电影发行与DVD租赁市场发行的最优发行时间间隔关系。

  电影产品经常是分阶段发行的。在21世纪初的美国,电影先在院线发行后,过一段时间会在DVD市场上发行提供大众购买与租赁。在互联网更为发达的今天,电影在院线发行与网络媒体发行也经常有一定时间的间隔。我根据经济学模型估算了21世纪初美国消费者对电影产品发行时间的偏好,估算出了最优的院线与DVD发行时间的间隔。

  Q:请问您是用了什么经济学方法解决了福布斯五百强公司商业问题?

  TGG是个很有意思的公司,由一群经济学家创立,例如魔鬼经济学作者Steven Levitt、两位诺贝尔经济学奖获得者,20世纪下半叶最伟大经济学家Gary Becker,与行为经济学创始人思考快与慢作者Daniel Kahneman。我在中学时期阅读了魔鬼经济学后,就想前往作者Levitt所在的芝加哥大学学习。当Levitt与其他诺贝尔经济学奖获得者一起开了经济与管理咨询公司时,我也是非常兴奋地作为最早期的员工加入了他们。

  最近的十年是数据井喷的时代。各大企业都开始拥有很多的数据,但并非所有公司都能善于利用他们的数据优化商业决定。经济学的思想与方法和大数据的结合其实可以为企业发展发挥很大的作用-——经济学思想能够明确需要决策的目标框架;经济学方法能够理解既有数据的优点和局限性,并从数据的相关性中提炼出因果性,从而本质上提高企业的生产力;大数据本身和利用大数据的方法可以达成之前用经济学提出的目标 。举个例子解释相关性和因果性,从数据上看,或许一个公司广告投入高的时候,销售额也高(即相关性)。然而,很多公司会在旺季打广告,因而虽然看上去广告投入高,公司销售额也高,但无法说明是广告本身造成的(即因果性),可能是旺季本身造成的销售额增加,广告投入可能是浪费的。

  我在TGG负责核心的量化算法。例如在大型零售业中,许多传统企业定价是靠运营者的自我经验,忽略了数据的作用。 我们用经济学理论明确了如何计算在有库存和时限限定时做出最优化定价的框架,然后我负责用企业既有数据计算数万种产品的需求弹性,即顾客会根据价格变化做出怎样的购买变化。有了需求弹性后就可以根据最优化算法计算出最优价格,系统科学地提高企业利润。然而仅仅根据历史大数据估算出的价格弹性并不能完全保证这些估算是真实可靠的,正如前文所提到的,数据的相关性不能完全保证因果性。因而,我们和企业合作,进行了大规模的企业实验, 对他们的数百家门店进行价格实验。我通过分别计算实验数据和既有大数据得出的价格弹性,动态地合并这两种结果并估算出每一周该企业对数万种产品的最优价格,帮助企业系统、显著地提高了利润。

  TGG其他的一些案例也是非常有趣的。比如根据边际效用递减定律,我们帮助一家美国的赌场优化了各类游戏机的排放。我们发现,三台同样的机器放一起的平均每台利润不如两台同样的机器,因而需要分开放置。在保险业,在Kahneman的领导下,更是为大型保险公司开发了心理决策模型与工具,利用行为经济学帮助保险业务员减少心理偏差,也减少了保险业务报价的噪音从而提高了保险公司的利润。

  经济学与大数据结合的运用在企业还属于比较新颖,国外Amazon与Google有比较成熟的团队,在国内还非常罕见,但这是非常好的机会。

  Q:我看到您在博士期间主要研究卫生经济学,您怎么会想到去研究卫生经济学呢?

  我读博士是希望可以有自由的时间能够追求自己的兴趣并能够静下心来思考自己想要达成的目标是什么。具体来说,我想做的事情是思考与研究:1.有深度、自己感兴趣的问题 2. 社会、人民有需要的问题3.并有渠道能够影响到社会,而不仅仅把研究沉埋在象牙塔里。

  在这一点上我的两位老师,斯坦福商学院院长Jonathan Levin与斯坦福经济政策研究院主任,前奥巴马政府白宫经济学家Mark Duggan都对我影响很大。所以当我接触到卫生经济学领域时,我立刻着迷于这个方向。在各个国家,卫生产业都是公立机构与私立机构相结合的产业。产业包括医院、医生、保险、制药、公卫。卫生产业非常的复杂,问题也很有深度。如何处理公共与私营的关系是复杂而有趣的。而且确定无疑的是,卫生健康和费用问题是各国人民都会关心的问题之一,每个小小的决策都会影响到国家层面的经费,也影响到每一条生命。最后,政府机构也都对卫生非常重视,学者和政策制定之间有很流畅的信息沟通渠道。因而在卫生研究方面每个小的进步我都会发自内心的欢乐。

  Q:能深入的和我们聊一聊有关您研究的领域卫生经济学这一块的知识吗?

  我这里先区分一下,公共卫生方面和经济学方面都有自己定义的卫生经济学。两者相关但不尽相同。在公共卫生范畴里,卫生经济学更多是对卫生政策或药物做收益成本分析。在经济学里,卫生经济学利用传统经济学理论试图让整个卫生事业更公平、更有效率。

  我主要研究的是经济学范畴的卫生经济学。它在经济学中自成一领域,核心是因为不确定性与信息不对称性。例如,每个人的得病几率和病情发展都是不确定的,医疗保险可以说是消费者对自身健康的把握与保险公司对个体的风险评估之间的信息博弈。再比如,医疗产品本身的质量也有不确定性。不同于其他产业,个体对医疗知识无法从反复“购物”中学习,因为无论如何病人看病的次数都不足够让其学习到医生的知识。相对于传统行业比如餐馆,消费者吃的多了也就能评价餐馆的好坏。因而,医患之间的信息不对称是医患矛盾的本质原因。

  从这些不确定性与不对称性里,卫生经济学发展出了很多理论与解决方案,特别是在公共体系和私有体系的结合方面。例如由我导师Mark Duggan参与设计的奥巴马医改。运用市场的力量,让各大私营保险公司参与竞争提供更好的保险产品。然而,因为参保人员与保险公司的信息不对称性——病人比保险公司知道更多自己身体健康的信息,保险公司的医保产品非常容易吸引到健康状况不佳的病人,导致保险公司无法盈利,因而退出市场。这时政府的力量就可以体现出优越性,奥巴马医改的核心即用政府的法律手段,强制所有没有其他保险形式的人参保,这样让保险公司可以估算总人群的平均风险,提供他们盈利的空间。但因为同时有同行竞争的关系,保险公司也会提供优质的保险。但是保险公司盈利也不等于消费者就亏损了;交易买卖不是零和游戏,保险公司在大人群中盈利的同时,消费者也可以在生病时获赔偿而获益。然而在实际操作中,我们也可以看到因为政治因素,实际中强制参保的罚金(既本应参保人员如果不参保所需要缴纳的罚金)并没有达到原设计值,造成许多健康的居民选择交罚款而不参保,使得保险公司无法盈利而造成保险公司参与度下降。

  Q:您的博士论文被评选为今年全球最好的五篇卫生经济学博士论文之一,可以介绍一下这篇论文吗?

  对,我是唯一一个中国籍,也是唯一一个非美国籍获得该荣誉的。我的博士论文试图研究另一种非常重要的信息不对称——病人如何获取医生质量信息。在美国,各级政府经常发布医院医生等的基本医疗质量报告,例如病人的总体死亡率等。然而因为医疗专用词汇的复杂性以及传播媒介的关系,政府发布的治疗报告并没有广泛的被病人接受。

  随着互联网的发展,用户的自发点评开始在各行各业中蓬勃发展。我的博士论文研究了Yelp(类似于大众点评)上用户提供的医生评分对美国医疗行业的影响。

  我的论文有三个发现。首先,通过对Yelp上医生评论的语义与问卷分析,我发现用户主要针对医生的态度、办公条件、服务质量等进行评分。然而,通过抓取与构建医生的临床质量(如医生的教育背景、获奖情况、医生对诊疗指南的遵从性、病人的健康状况等),我发现网上评分对医生的临床治疗有强正相关性。换句话说,即使用户描写的是医生的服务质量, 但他们的评分却预测了医生的临床质量。

  在论文的第二部分,通过合并Yelp评分和美国老年公共医保收据,我研究网上评分是否能够改变病人的就医行为。我通过一个巧妙的构思,发现两组在评分前相似的医生,又由于他们的网上评分用户对评分的严苛程度不同(例如一组用户普遍喜欢给餐馆好评,另一组普遍喜欢给差评),在被评分之后,他们的收入和病人量产生了显著的变化,从而证明了网上评分导致了医生收入和病人量的改变。

  第三部分,我研究医生是否会因为被评分而改变行医行为,例如开更多的鸦片类镇痛药物来讨好病人。我并没有发现医生有此类行为变化,但有些许证据显示医生在被评分之后开了更多的检查项目,因为在美国,由于病人自费部分不高,大部分是保险公司支付。病人可能喜欢多开检查,以寻求心理安慰。

  总体而言,我的论文发现网上评分在美国对病人是有正面作用的。它们传达了医生的服务与临床质量信息,有较高的用户接受度,能够显著改变病人的就医行为,并且没有发现医生会为了讨好病人而多开对病人健康有害的鸦片类镇痛药物。这篇论文对各国的互联网医疗与实体医疗的结合有启示作用。这篇论文也应该说是市场力量与既有卫生系统相结合能产生更有效结果的一个例子。我也期待可以在中国展开类似研究。

  Q:您和浙江疾控中心有一些合作,能聊聊您对中国卫生政策的研究吗?

  在读博士期间,我有幸与浙江省疾控中心与桐乡市疾控中心合作参与了许多中国医改方面的研究。近年来,我国政府对基层医疗进行了各方面的改革,增加基层卫生服务的质量。例如,在2010年之后,桐乡地区大力扶持基层慢性病管理工作,鼓励基层医生定期对慢性病人进行跟踪随访。

  我所在的斯坦福中国卫生政策研究团队(由Karen Eggleston牵头)与浙江省疾控和桐乡市疾控合作,一起收集分析了2010年之后桐乡慢性病人的健康与医保数据。我们发现,在该计划执行数年后的2015年,随着医生随访,慢性病人的的总医疗费用降低,住院率也下降,对抗高血压与糖尿病的服药率也有显著提升。应该说,我国的基层医疗改革力度很大,也非常有效,体现了我国特有的公有医疗制度的优越性。

  Q:能分享一下您在研究经济学时候的心得体会吗?

  我觉得每个经济学从业者的个人兴趣与目标都不一样。可以在企业,学界或在政策方面都有建树。我个人觉得明确自己的长期兴趣与目标很重要,而不是完全随波逐流走既定的路线,选择更适合自己兴趣与目的的研究方向与题目更为重要。比如说,要明确自己的工作是为了探索经济中数学之美、精确的社会科学因果推断、对大的社会问题进行可能的讨论、帮助企业做更好的决策、亦或是为大型政策提供证据决策等等。明确目标后对自己研究对象的“品味”与选择性就会更有针对性。

  在思考经济问题的创造力上,我的观点是,创造力并不只是与生俱来的。更是各方面阅读与观察的积累,大量的创造力的案例恰恰是在阅读观察其他领域后对自己领域的灵活应用。

  最后,我常常会在思考的时候退一步,想想广大人民群众、企业、社会、科学会对自己的工作做出怎样的评价,试图用第三者的眼光评价自己的工作。这种思考经常让我避免过于乐观或过于盲目,而导致自己的工作偏离了目标。

责任编辑:凌先静

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