分層分類模式下醫療救助支出預測與政策優化

一、問題的提出

醫療救助作為多層次醫療保障體系中重要的托底層，在保障困難群眾身體健康，化解因病致貧患者高額醫療費用方面發揮了重要作用。此外，醫療救助在脫貧攻堅任務中也扮演了重要角色，《醫療保障扶貧三年行動實施方案（2018—2020年）》中明確規定，為了提高農村困難人群的醫療保障水平，通過資助參保、提高救助比例以及傾斜救助等措施強化醫療救助的托底保障能力。2020年脫貧攻堅戰取得全面勝利，當前我國進人了較為長期的相對貧困治理階段，《關于完善社會救助制度的意見》中正式提出要健全分層分類的中國特色社會救助體系，2021年10月國務院辦公廳印發《關于健全重特大疾病醫療保險和救助制度的意見》，在重新審視鞏固脫貧成果過渡期任務以及未來醫療救助方向后，將脫貧攻堅期間出臺的醫療扶貧政策融入到醫療救助體系中，構建并完善了分層分類的醫療救助制度框架，明確了醫療救助對象范圍，聚焦減輕困難群眾重特大疾病醫療費用負擔，對醫療救助制度的調整方向做出重要部署。未來醫療救助需要在分層分類模式下，向更加精細、更加精準、更加高效的救助方向發展。

有限的資金規模與不斷擴張的救助需求間的矛盾一直是醫療救助政策關注的重點。從制度正式成立至今，醫療救助資金支出始終呈現逐年增長的態勢，自國家醫保局成立以來，醫療救助支出資金從2018年的424.6億元增長至2023年的746億元，年均增長 12% 。在鞏固脫貧攻堅過渡期以及未來較長時期，醫療救助將面臨更大的資金壓力。一方面，財政支持能力有限。中央財政投入力度縮減，中央財政醫療救助補助資金占比從2018年的 55.35% 降低到2023年的 39.75% ，①在地方層面，救助需求較高的地區往往又面臨財政能力不足的難題；另一方面，支出持續增長已成必然。脫貧群體脆弱性依然突出，低收入人口因病返貧風險依然存在，困難群眾“小病拖”“大病扛”，③救助水平仍需繼續提升。由于醫療保障政策的“剛性”特征，脫貧攻堅期的醫療救助水平不能驟然削減降低，③過渡期內要繼續延續傾斜政策，做到“脫貧不脫政策”。再加上進人相對貧困治理階段后，弱勢群體范圍不斷改變，救助政策的邊界也在不斷擴展，④享受醫療救助保障的患者比例逐年增大，該類患者各項醫療費用又普遍高于普通參保患者，未來在逐步提高救助水平的要求下，所需的救助資金規模會持續擴張。③

在分層分類的救助模式下，貧困治理從攻堅性的政治任務轉變為常態化的治理工作，對象識別上從單一的按家庭收人劃分轉為多維度的綜合評估，救助方式上從收人補助轉為多形式按需精準救助，救助資源上從分割分散轉為相對統籌。根據群體特征和需求差異，進行橫向分類縱向分層的救助更符合精細化治理要求。③一方面對救助對象分類別管理，除絕對困難群體之外，將相對困難和其他困難群體納入進來，拓寬救助對象，使救助保障更加廣泛公平；另一方面對救助標準分層次設置，以困難人群需求為導向，實現保基本、專項性和救急難的梯度化救助，使救助幫扶更加精準有效。③分層分類的救助模式賦予了醫療救助新的制度要求，醫療救助政策急需精細化調整，將有限的資金發揮出最大的救助效果，紓解有限資金與無限需求的雙重壓力，避免財政負擔過重的同時提高救助水平。

從已有研究中能夠追溯醫療救助政策的改革進路。在制度建立初期，各地政策規定尚未統一，地方自主性較大，醫療救助資金沉積較多，使用效率不高，相關研究通過資金測算來嘗試尋找救助的邊界與水平。部分研究對資助參合、門診慢病、普通門診、孕產婦系統保健、兒童計劃免疫服務所需資金進行測算，探討醫療救助應涵蓋的救助范圍，③還有學者通過測算資金規模，尋求適宜的住院救助比例，在探尋中逐步搭建政策框架。隨著制度的全面建立，制度逐漸向擴大救助范圍，提高救助水平方向完善，部分研究測算了將因病致貧患者以及低保線以上低收人群體納入救助對象后所需的醫療救助資金，①進而分析擴大救助對象范圍的可行性。2012年實施重特大疾病救助試點后，相關研究通過比較按病種與按費用救助的資金需求差異，討論了兩種救助方式的科學性，也為政策制定提供了理論依據。③

進入后脫貧時代，醫療救助面臨哪些新問題，分層分類模式下醫療救助該如何改進，在當前制度發展階段，相關研究還有待繼續豐富，同時，醫療救助資金預測方法也需要隨著政策的調整而更新完善。具體從測算數據、方式與范圍上來看，既有研究大都基于地區數據來展開預測與推演，以地區案例推及到醫療救助資金的承受度與政策的科學性，而從全國層面整體進行測算分析的研究較少。通過對醫療救助資金進行測算，能夠評估并預測調整政策參數對救助資金與保障水平的影響。因此，本文著眼于醫療救助新的發展階段，根據相關人口數據、家庭微觀調查問卷數據以及各地認定政策，對各類醫療救助對象數量變化情況進行預測，通過整理各地政策中各類救助對象的救助標準，測算未來中長期我國醫療救助資金支出規模，模擬比較政策參數優化后帶來的資金變動與財政負擔，為整體提高救助水平，更好保障困難人群健康提出優化方案與建議。

二、分層分類模式下醫療救助對象的識別與預測

（一）醫療救助對象含義及其界定

《關于健全重特大疾病醫療保險和救助制度的意見》中明確將特困人員、低保對象、低保邊緣家庭成員、納入監測范圍的農村易返貧致貧人口以及因病致貧重病患者確定為醫療救助對象，根據救助對象類別實施分類救助，縣級以上地方政府規定的其他特殊困難人員按照以上類別救助。

1.特困人員與低保對象

在上世紀50年代，依托農村集體經濟建立了農村五保供養制度，之后在經濟體制和農村稅費改革的推進下不斷調整。2004年《關于進一步做好農村五保供養工作的通知》中將供養資金納人鄉縣財政預算管理，2006年《農村五保供養工作條例》對制度框架進行重構，資金籌資模式轉變為地方財政出資，中央財政適度補貼，由此制度正式從集體供養轉變為國家供養。 年《社會救助暫行辦法》將城市“三無”人員救濟制度和農村“五保”供養制度統一為特困人員供養制度，并以行政法規的形式確立下來，2016年從供養對象、內容、標準、形式以及資金等方面再次進行了完善。

最低生活保障制度是為收入低于當地最低生活標準的居民提供現金或實物救助，以保障其基本生存權益。上世紀90年代社會主義市場經濟轉型，國有企業改革使得城市中下崗職工增加，1997年在地方分散化探索的基礎上正式建立城市居民最低生活保障制度。同時，部分地區在農村也開始積極探索，2007年，低保制度正式覆蓋至農村居民，之后制度進人完善階段，從彌補城鄉保障差距和提高制度運行效率等方面對制度做出調整。

醫療救助在制度建立之初就并非獨立建制，是屬于社會救助體系中一項重要的專項救助，存在與其他制度相粘嵌、相關聯的特征。醫療救助與特困人員供養制度和最低生活保障制度相粘聯，共同嵌人社會救助制度體系之中，被界定為特困或低保對象的人群可直接接受醫療救助，這體現了社會救助“托底線”的制度要求，能夠更加全面地保障困難人群基本生活。

2.低保邊緣家庭成員

由于最低生活保障制度與諸多制度相掛鉤，認定為低保對象后即可享受醫療和護理等方面更多傾斜性的保障，隨著低保標準的提高，低保標準線內外的對象在收入和保障方面形成較大差距，各地為更好保障困難人員基本生活，開始探索低保邊緣人員的保障政策。蘇州、南京、紹興等地較早關注此類群體，中央在地方探索的基礎上開始重視低保邊緣家庭的基本生活需求保障問題，2020年《關于進一步做好困難群眾基本生活保障工作的通知》首次明確，家庭人均收入高于當地城鄉低保標準，但低于低保標準的1.5倍，且財產狀況符合當地規定的可認定為低保邊緣家庭。

3.納入監測范圍的農村易致貧返貧人口

納入監測范圍的農村易致貧返貧人口是鞏固脫貧攻堅成果這一特定過渡時期的救助對象類別，這一類別人群是因各種突發原因可能存在致貧返貧風險的農村人口，以及因易地扶貧搬遷等政策存在暫時性保障缺失的“農轉非”新城鎮人口，這一類別對象與低保對象存在部分交叉，但為了更加精細化管理，將其中有勞動能力但存在返貧致貧風險的人群劃入監測對象。2020年《關于建立防止返貧監測和幫扶機制的指導意見》中規定：監測范圍為人均可支配收人低于國家扶貧標準1.5倍左右，剛性支出明顯超過上年度收人和收入大幅縮減的家庭。省級層面根據當地各年度物價變化、可支配收人以及低保標準等指標確定本省指導性的界定范圍，其收人標準大致與全省城鄉平均低保標準近似，各地逐步將防止返貧監測范圍和低保標準相銜接，部分地區明確提出過渡期內要實現“兩線合一”。隨著過渡期內脫貧攻堅成果的鞏固，防止返貧政策將逐漸與農村低收入人口常態化幫扶救助政策并軌，監測對象會逐步納入低保人員或低保邊緣群體。

4.因病致貧重病患者

因病致貧重病患者是家庭經濟狀況不屬于以上類別，但因高額醫療費用而使家庭陷入暫時性經濟困難，依靠自身難以化解的人群。因病致貧重病患者認定標準由各省民政部門牽頭制定，表1是當前各省規定的因病致貧重病患者的認定標準。各地認定方法與標準差異較大，但均以人均家庭收人或自付醫療費用作為標尺，以當地低保標準、居民可支配收人或最低工資標準為標度，除此之外家庭財產狀況也需要符合認定要求。

各地對于因病致貧對象的認定大都采取災難性衛生支出（catastrophic health expenditure，CHE）和致貧性衛生支出（impoverishment health expenditure，IHE）兩種方法。①災難性衛生支出認定法（CHE）是通過比較醫療費用支出占家庭支付能力的比例是否超過一定標準，即以自付醫療費用為標尺，以居民可支配收人或自身家庭收人作為標度，這一認定方法以湖南、湖北和西藏為代表；致貧性衛生支出認定法（IHE）是通過衡量醫療費用發生后家庭支付能力是否低于設定的貧困標準，各地多以低保標準的一至三倍作為標度，以扣減自付醫療費用后的家庭收入為標尺，山西、貴州等地采取這一認定方法。除此之外，還有直接將家庭人均收入（percapita household income，PHI）作為認定條件之一，部分地區將不同認定條件進行疊加，當申請對象同時滿足條件時即可認定為因病致貧重病患者。

制度建立初期，困難群眾被認定為低保和特困人員后即可獲得各項救助幫扶，救助對象與非救助對象間形成“懸崖式”的保障差距。當前，在社會救助制度“托底線、救急難、可持續”的原則下，擴大救助對象范圍的同時精細化分類管理，將收入在低保標準以上，但受其他因素影響而面臨醫療費用支付困境的人群納入進來，打破了過去依照家庭經濟收入認定的唯一性，較好地均衡了各類群體所面臨的困難度與緊迫性。在分層分類救助模式下，低保邊緣家庭成員的認定彌合了因低保標準劃定所造成的制度保障差距；將監測對象和因病致貧重病患者納入救助范圍，不僅考慮了家庭收入與財產狀況，還全面保障了因疾病導致的突發支出性家庭經濟風險；常態化監測預警與“一人一議”的精準救助，使得醫療救助范圍實現了“懸崖式”向“緩坡式”的轉變，符合社會救助“救急難”的原則，同時也更好地體現了制度公平性。

（二）醫療救助對象人數預測

1.特困人員與低保對象

我國特困人員人數變化明顯呈現三個階段，為順應經濟體制改革，2004年資金供給方式發生改變，2004—2006年特困人員數量出現大幅增長，隨后在2010年供養人數達到最高值，2011—2019年人數逐年下降，隨著經濟社會水平的發展，符合條件的特困人數逐漸減少，2019年之后人數進入平穩期，近5年年均人數增長率僅為 0.22% 。

低保人數的變化也與制度發展密切關聯，2003—2010年間，城市低保人數逐年增長，2010年之后緩慢縮減。在地方化探索初期，農村低保人數較少，2007年制度正式建立后，隨著制度在各地的完善，農村低保人數也實現大幅增長，2013年人數增長至最高點后開始逐年縮減。整體來看，低保對象人數與特困人員數量變化趨勢基本一致，2018年之后人數變化較為穩定。除了經濟社會水平影響之外，2018年民政部印發了《全國農村低保專項治理方案》，對地方政策執行過程中出現的“人情保”“關系保”“錯保”“漏保”等低效行為開展集中治理，清理了不符合標準的低保家庭，之后人數變化相對平穩，近5年年均增長率為 -1.5% 。

特困與低保對象人數變化均在2019—2023年間較為穩定，特困人員5年內平均占全國總人口比重為 0.33% ，低保人員占比為 2.98% 。因此假設未來各年度均按照此人數比例認定，以此對未來人數做出預測。本文采用軟件PADIS-INT對我國2024—2035年的人口數進行預測，人口預測相關參數以2020年七普數據為依據進行設置，以2020年為起始值進行測算，在全國總人口預測的基礎上按人數比例可得到2024—2035年特困人員以及低保人口數量，預測結果如表5所示。

2.低保邊緣家庭成員

近年來低收入動態監測工作逐步成熟完善，各地低收人人口動態監測信息平臺也基本建成。2021年底，全國低收入人口監測平臺中納入5800萬人，其中低保邊緣家庭成員約431萬人，①約占當年低保人口的 10% ；2023年10月，平臺歸集的低收入人口增長至6600萬人，低邊成員達600多萬人，占低保人口比重約 15% ; 年3月，全國信息平臺中監測人口達到8015萬人，其中，獲得救助的低保邊緣成員有728萬人，占低保對象人數比例增長至 18% 。③從實際工作中了解到，當前的低保邊緣家庭成員大多是發生疾病或其他突發風險時才進行申請認定。隨著低收入人口動態監測工作的持續開展，將來低邊成員會成為更加規范的常態化救助人員類別之一，同時，過渡期納入監測范圍的易致貧返貧人口未來也會逐步劃入到低保與低邊對象中來，因此，低邊成員規模依然存在繼續擴大的趨勢。

目前大多數地區規定認定家庭的人均收入須低于當地城鄉低保標準的1.5倍，部分有條件地區為2倍。財產方面，各地認定方案中對私家汽車、住房、現金存款與金融資產、企業出資等方面做出相應規定。考慮到認定涉及家庭支出以及家庭財產等方面信息，本文結合各省當年城鄉低保標準，通過中國家庭金融調查（CHFS）數據來統計并預測低保邊緣家庭人口數量。低保戶與低保邊緣家庭的識別方案如表2所示，按城鄉分別提取CHFS數據中家庭純收入符合樣本家庭所在省份當年低保標準和1.5倍低保標準的家庭，①在此基礎上進一步過濾掉擁有二套及以上住房、擁有私家汽車、家庭成員中有從事個體私營的家庭，且家庭金融資產③符合認定條件的被識別為低保家庭和低保邊緣家庭。

表3為CHFS問卷調查中符合識別條件的低保和低保邊緣家庭戶數，2017和2019年低邊家庭占低保家庭戶數比例分別為 42.9% 和 37.8% 。為了保證數據的可信度和代表性，在中國綜合社會調查（CGSS）數據中也對低保和低保邊緣家庭進行識別，比較最終結果后發現，在不同數據庫與不同調查年份中，低保邊緣戶數占低保戶的比例相差較小，因此識別結果具有一定參考意義。

考慮到目前我國低保制度已經較為完善，且近年來低保對象人數基本穩定，低保邊緣對象的界定也以低保標準為參照，因此本文以在微觀家庭問卷中識別得到的平均占比 40% 為依據。未來隨著制度的逐漸完善，監測識別出符合收人與財產規定的人員均可認定為低保邊緣家庭成員，假設到2035年低邊人數占低保人數比重將從2024年的 18% 線性擴大到 40% ，各年度按照該人數比例對低保邊緣人數進行預測。

3.監測對象及其他特殊困難人員

為了確保困難群眾應保盡保，除了對特困人員和低保對象這兩類重點救助對象資助參保之外，地方政府根據實際情況，還對個人繳費存在困難的其他低收人群體，例如老年人、未成年人以及重度殘疾人等人群給予定額資助。2023年醫療救助資助參保總人數為8020.4萬人，除重點救助對象之外，其他資助對象為3856.2萬人，2018—2023年間占總資助參保人數比例較為穩定，平均占比為 48% 。①當前部分地區明確指出對低邊成員或低邊成員中的老年人、未成年人和殘疾人采取定額方式資助參保。結合特困人員、低保對象以及低保邊緣家庭成員的預測人數，可預測出監測人口及其他特殊困難人員人數規模，測算結果見表5。

4.因病致貧重病患者

為了更準確測度因病致貧重病患者的規模，本文參照各地政策，在各類認定方法中選取典型省份的認定標準作為識別依據，對CHFS問卷中醫療費用和家庭收人符合各類認定標準，且財產符合低邊成員認定標準的識別為因病致貧重病患者家庭，并與當年所識別的低保家庭戶數進行比較。表4為2019年CHFS家庭數據中的識別情況，可以發現，按照不同認定標準所識別出來的因病致貧重病患者規模差距較大，為了反映全國平均水平，本文以各地認定標準下因病致貧重病患者占低保對象的平均比例 8% 為依據，以此預測全國未來2024一2035年因病致貧患者規模。

表5為各類救助對象2024—2035年人數預測結果。在未來總人口逐年減少的假設前提下，救助總人數會逐年減少，其中，低保邊緣家庭成員規模將逐漸擴大，其他救助對象規模均呈現縮減趨勢。

三、分層分類模式下醫療救助資金支出規模測算

（一）分層分類模式下的資金預測模型

為了分析各項政策參數調整對救助資金支出規模的影響，比較分層分類救助模式下各類救助對象的資金支出差異，本文構建分層分類的醫療救助支出測算模型，以更加科學精準地對醫療救助資金支出變化趨勢做出預測。

醫療救助主要通過兩種方式對困難人群開展幫扶救助，因此醫療救助支出包括兩部分，一是資助參保支出（subsidize insurance expenditure，SIE），二是政策范圍內醫療費用補助支出（medical expense subsidy expenditure，ESE）。則醫療救助資金支出測算基本模型如下：

E_t=SIE_t+ESE_t

在資助參保支出測算中，將根據不同救助人員分類別測算資助參保資金需求，在測算公式(2）中， J_t 為第 t 年居民醫保人均繳費額， j_t 為 i 類救助對象資助參保繳費比例， N_t，i 為第 t 年i 類救助對象資助參保的人數，則第 t 年的資助參保支出 SIE_t 為：

醫療費用補助支出分為門診救助支出。門診救助主要是對因慢性病需長期服藥或患重特大疾病需長期門診治療的費用進行補助，此外，例如北京、江蘇、上海、海南、西藏、青海等地明確將普通門診費用也納入到救助范圍中。住院救助是對救助對象在定點醫藥機構發生的住院費用，經基本醫保、大病保險以及其他商業保險等支付后的政策范圍內個人自付費用按規定進行救助保障。

考慮到當前各地政策中大部分地區門診慢特病與住院費用采取統一救助比例，且共用年度救助限額，因此在測算醫療費用補助支出時不區分門診慢特病與住院救助。設醫療費用剩余自付額為Z，即經基本醫療保險、大病保險以及其他商業保險等支付后政策范圍內的個人自付醫療費用， e_i 為 i 類對象醫療費用救助標準， Q_t，i 為第 t 年 i 類對象中享受醫療費用救助的人數，則醫療費用補助支出測算公式如下：

其中，醫療費用剩余自付額 Z_t，i 測算方式如公式（4）， E_t1 表示基期城鄉居民平均醫療費用，g 為醫療費用增長率， m 為醫保目錄內醫療費用占比， z 為目錄內基本醫保與大病保險報銷后

自付費用比， RR_i 為 i 類救助對象的醫療費用修正因子。

Z_t，i=E_t1×(1+g)^t-1×m×z×RR_i

i 類對象中享受醫療費用救助的人數 Q_t，i 測算方式如（5）， N_t，i 為 i 類救助對象第 t 期的預測人數， q 為居民醫保參保人員就診率， rr_i 為 i 類對象就醫人數修正因子。

Q_t，i=N_t，i×q×rr_i

救助對象的就診率和醫療費用與普通參保居民存在一定差異。首先，困難群體自身健康水平普遍較差，殘疾率也較高，醫療服務需求高于普通參保群體，但其自身應對疾病風險的能力相對較弱，醫療救助政策的實施會讓其敢于就診，因此，救助對象的就診率相對較高；其次，不同收人層次患者的醫療服務需求彈性不同，不同就醫行為引導下醫療費用也會有所差距。已有研究中有將保險因子作為影響醫療救助支出的因素之一，以反映補償水平變動所產生的醫療費用變化，①也有在測算醫療救助資金需求時引入流行病學中的相對風險度，通過計算救助對象與普通人群的人均醫療費用比例來比較二者之間的就醫經濟風險。②本文在現有研究的基礎上，為了反映救助對象與普通患者在就診次數與醫療費用上的差異，在測算時對醫療費用和就診人數進行修正，醫療費用修正因子 RR_i 即救助對象人均醫療費用與全部參保居民人均醫療費用的比值，就醫人數修正因子 rr_i 為救助對象的就診率與全部參保居民就診率之比。如果 RR_i >1 ，則證明醫療救助對象的人均醫療費用高于普通參保居民，其醫療費用是參保居民的 RR_i 倍，就醫人數修正因子 rr_i 含義同理。計算公式如下， E1_i 表示 i 類救助對象的就醫費用， E2 表示全部居民就診費用， k_i 表示 i 類救助對象的就醫人數， K_i 表示 i 類救助對象人數， p 表示參保居民中的就診人數， P 為全部參保人數，則：

因此，醫療費用補助支出為：

（二）參數設定

1.居民醫保人均繳費額 J_t

城鄉居民醫保整合以來，個人繳費標準按照每年20—40元增長，2024年居民個人繳費由380元調整為400元，在預測資助參保救助支出時，以2024年為起點，假設未來人均繳費額按照每年20元持續增長。

2.資助對象與資助標準 j_i

《關于健全重特大疾病醫療保險和救助制度的意見》中明確提出，對特困人員全額資助參保，對低保對象和返貧致貧人口定額資助。部分省份綜合考慮本省內各地救助資金和對象規模差異后，從省級層面對低保對象最低資助標準做出規定，資助標準按個人繳費的 100%-10% 不等。未來防止返貧政策與農村低收入人口常態化幫扶救助政策將逐漸并軌，目前各地針對低邊成員與監測人口的資助標準大致相同，資助標準占個人繳費的 90% 一 10% 不等，地區資助標準差距較大。

從目前實際資助情況來看，重點救助對象資助比例較為穩定，2023年人均資助額占人均繳費額的比例為 70.5% ，其他資助參保對象的資助比例有所降低，2023年平均資助比例為 57.1% 。綜合各地政策以及當前資助情況，測算中將特困人員資助參保額占個人繳費的比例設為 100% ，低保對象設為 70% ，低保邊緣成員與監測對象及其他困難人員設定為 60% 。

3.醫療費用救助標準 e_i

比較各省救助政策，當前特困人員住院救助比例在 100% 一 70% 之間，救助比例為 100% 的有18個地區；低保對象救助比例除西藏為 95% 外，各地在 85%-70% 不等，其中救助比例為 70% 的有19個省份；低邊成員、監測對象及其他困難人員救助標準略低于低保對象，除西藏之外，各地標準基本介于 70%-50% 之間；因病致貧重病患者救助比例在 70%-30% 之間，大部分省份規定不低于 50% 。考慮全國平均救助水平，測算中將特困人員設置為 90% ，低保對象為 80% ，低邊成員、監測對象及其他困難人員為 60% ，因病致貧重病患者為 50% 。

4.醫療費用 E 與增長率 g

自城鄉居民醫療保險制度整合以來，2017年至2023年，參保居民次均住院費用（含門診慢特病）從6560元增長至2022年的8643元，2023年降低至8189元，年均增長率為 3.76% 。普通門診次均費用從73.79元持續增長至116元，年均增長率為 7.83% 。①本文在對特困人員、低保對象、低邊成員、監測對象及其他困難人員的醫療費用進行預測時，以2023年城鄉參保居民醫療費用為基期，按照居民醫保整合以來2017—2023年年均增長率進行估計。由于因病致貧重病患者醫療費用高于普通參保居民，所以對其費用測算時，以享受居民大病保險人員的人均醫療費用為依據（2021年人均31502.07元），2024年起按照居民次均住院費用年均增長率逐年遞增。

5.目錄內醫療費用占比 ?m

根據2018—2023年《全國醫療保障運行報告》中居民政策范圍內費用和目錄外個人自費額可得到目錄內醫療費用占比，2018—2023年間差異較小，平均占比為 87% ，因此假設未來目錄內費用占比依然保持 87% ○

6.目錄內醫療費用剩余自付比 z

根據基本醫保基金支出以及大病醫保報銷支出可估計目錄內醫療費用剩余自付比，計算過程如表6所示。根據 2020年和2021年計算結果，測算中假設2024—2035年剩余自付比為 20% 。

7.就診率 q

自2017年城鄉居民醫保整合以來，參保居民住院率迅速增長且波動較大，2020年受疫情影響，住院率從2019年的 16.6% 下降至 15.1% ，2023年診療需求得到釋放后住院率突增至

20.7% 。①考慮到影響住院率變動的因素復雜繁多，受到經濟收入水平、醫療服務供給、醫療衛生政策、居民健康水平、人口年齡結構以及重大衛生事件等方面因素的影響，灰色預測能夠對這種有序卻又含有不確定信息的灰過程進行預測，因此本文采取GM（1，1）灰色預測模型對住院率做出預測。根據2017—2023年住院率得到以下預測公式：

為住院率的一次累加序列，由此可得到符合2017—2023年居民住院率變動趨勢的各年度預測值，普通門診人均就診次數預測方法與此類似。下表為GM（1，1）預測得到的參保居民住院率與門診就診情況。

8.修正因子

自2021年《關于健全重特大疾病醫療保險和救助制度的意見》發布以來，2022年各省市出臺并實施分類分層的醫療救助政策。因此，以2022年各類救助對象的人數和醫療費用數據計算得到各類人群的修正因子，特困人員、低保對象、低邊成員與監測對象及其他困難人員的住院費用（含門慢特）修正因子分別為3.66、2.81、1.68和2.46；普通門診費用的修正因子分別為1.54、1.83、1.89和 1.31 。②因病致貧重病患者因其收入與普通參保者差距較小，且實際政策執行中，此類對象大都在發生家庭經濟風險后才主動申請或被動識別為醫療救助對象，就醫行為受醫療救助政策影響較小，因此在測算中將修正因子設定為1。

（三）測算結果

按照以上參數設置，2024—2035年的醫療救助資金支出規模預測如下表所示。由于考慮到僅有部分地區將普通門診納入醫療救助范圍，基礎測算中未對普通門診救助資金進行測算，導致短期內預測資金略低于實際資金支出規模。從長期來看，醫療救助支出規模持續擴張，其中資助參保支出增長較為平穩，而醫療費用補助支出增長則較為迅速。

通過計算醫療救助資金財政負擔系數，即醫療救助支出占財政收人的比重，可以預測未來財政對醫療救助投入的力度。當前全國財政收入增長平穩，2014—2023年10年間從140370億元增長至216784億元，年均增長率為 5% 。其中，中央財政收入平均占比約 46% ，假設財政收人依舊按照此速度增長，未來各年度中央財政與全國財政總收人預測結果如圖1所示。比較各年財政負擔系數預測值，醫療救助支出增速將高于財政收入增速，財政負擔系數逐年增長，2024年醫療救助資金財政負擔系數為 0.33% ，2035年將增長到 0.41% ，財政壓力逐漸增加。2023年中央財政醫療救助補助資金占全部醫療救助支出比重為 40% ，未來如果依舊按照此比例進行補助，中央財政負擔系數將從 0.29% 增長至 0.36% ，但低于總體財政負擔系數，需要適度加大中央財政的投人力度。

四、政策調整優化后醫療救助資金支出模擬比較

為進一步完善醫療救助政策，綜合提高醫療救助保障水平，本文基于前文測算，從拓展救助對象、提高救助比例以及擴大救助范圍三個維度構建多組政策優化方案，并通過分析比較各項政策參數調整后對醫療救助資金規模產生的影響，力求在有限的資金約束下探尋最優的政策組合，為實現困難群眾“病有可醫、患病敢治”的政策目標提供決策參考。

（一）調整救助人群界定標準

救助對象的認定會對醫療救助資金產生直接影響，目前各地因病致貧重病患者差異化的認定標準導致各地認定人數規模存在較大差異，造成地方認定標準差異化的原因在于重特大疾病醫療救助的含義界定不明晰。從認定方法上來看，直接以自付醫療費用為標尺的CHE法能夠識別出花費高額醫療費用的患者家庭，但卻不能較為精準地剔除自身家庭收人相對較高的群體。而IHE法能夠反映出相對于家庭收入，醫療費用給家庭所帶來的經濟壓力，但會識別出部分收人略高于低邊成員、同時發生了少量醫療支出的家庭，這類家庭成員可能并未發生重特大疾病，但家庭收入較低使得抵抗疾病風險的能力較差。因此，僅以單一認定標準不能準確識別出因高額醫療費用而存在致貧風險的家庭，不合理的識別規模也會產生較大的資金壓力，未來應采取復合式的識別方式。對此，根據不同認定方法設置以下三種優化識別方案。

“CHE+IHE”認定方法較為嚴苛，識別對象需要同時滿足收入水平略高于救助對象，同時患有重特大疾病而產生高額醫療費用。優化方案1—1采取福建標準，即政策范圍內個人自付費用高于居民可支配收入，且扣除個人自付醫療費后家庭人均收人低于1.5倍低保標準，人數按照低保對象的 1% 進行預測。

“CHE+PHI”認定方法能夠識別出因高額醫療費用而陷入困境的中低收入家庭，有針對性地對重特大疾病進行救助，同時剔除掉能夠承受高額醫療費用的中高收人家庭。因此，按照天津標準設置優化方案1—2，即家庭人均收入低于3倍低保標準，且政策范圍內累計個人醫療費高于年家庭總收人，因病致貧患者救助人數按照低保對象的 2% 進行預測。

4 IHE+PHI^′ ”認定方法能夠識別出因醫療費用支出帶來家庭經濟風險的中低收人群體，較好平衡了不同收入水平家庭醫療費用承受能力的相對性，更多地將收入水平略高于救助對象的人群納入進來，防止其因病致貧。2024年10月民政部印發的《剛性支出困難家庭認定辦法》中明確將“共同生活家庭成員人均收入低于上年度當地居民人均可支配收人”作為剛性支出困難家庭的認定條件之一，同時家庭剛性支出占家庭總收人比例也要符合當地規定，這一認定辦法屬于此類認定方式。根據已有地方經驗，為了與低邊成員救助相銜接，按照內蒙古標準設置優化方案1—3，即家庭人均年收入低于當地城鄉居民人均可支配收入，扣減個人自付醫療費用后，家庭人均收入低于當地低保標準1.5倍，因病致貧患者救助人數按照低保對象的 10% 進行預測。

表9為基礎預測與各優化方案因病致貧重病患者的人數及其資金支出預測結果對比。重特大疾病醫療救助政策定位的不同對于識別人數以及資金規模會產生一定影響，因病致貧重病患者如界定為因醫療費用所產生剛性支出困難的群體，則納入救助的對象范圍較廣，支出資金較大；如旨在對重特大疾病進行保障，對高額醫療費用進行救助，則救助對象范圍與資金支出規模相對較小。綜合對比后方案1—3的認定標準更符合當前醫療救助“救急難”的原則，更加廣泛地覆蓋了因醫療費用而產生經濟困難的低收入家庭。

（二）強化三重制度綜合保障

有效化解困難人員高額醫療費用，需要醫療救助、基本醫療保險和大病保險三重制度綜合發揮效能，因此本文設置以下四種優化方案進行對比分析。

方案2—1：提高資助參保水平。為進一步優化資助參保政策，一是繼續提高低保人員資助標準，二是繼續擴大資助參保對象范圍，假設各地將低保邊緣成員與監測對象全部納入資助參保范圍，將低保對象資助標準提高至 80% ，低保邊緣成員和監測對象及其他困難人員提高至 70% 。

方案2—2：提高醫療費用救助標準。假設各類對象醫療費用救助比例整體提升 10% ，即特困人員提高至 100% ，低保對象為 90% ，低邊成員和監測對象及其他困難人員為 70% ，因病致貧重病患者為 60% 。

方案2—3：提高基本醫療與大病保險保障水平。為了整體提高救助對象醫療費用的保障水平，需要強化三重制度綜合保障，假設基本醫保與大病保險政策范圍內報銷比例提高 5% ，即假設目錄內醫療費用剩余自付比降低至 15% 。

方案2—4：按照以上方案綜合提高資助參保水平、救助比例和基本醫保與大病保險保障水平。

圖2為各項方案的資金測算結果。比較后發現，提升資助參保水平和醫療費用救助標準都會增加一定額度的救助資金，且支出增速存在小幅提升，提高基本醫保和大病保險的保障水平會整體大幅減少醫療救助資金支出。方案2一4與基礎測算相比支出有所降低，因此，強化三重制度綜合保障，重視基本醫保與大病保險的保障，不僅可以提高困難人群醫療保障水平，同時有利于醫療救助資金平穩運行。

（三）調控門診住院救助結構

當前普通門診救助僅在部分地區實施，報銷門檻的設置讓困難人群可能會選擇“小病拖”，不及時就醫最終導致小病拖成大病，最終只能住院治療，影響健康水平的同時也不利于資金的高效利用。此外，近年來我國住院率增長迅速，已經遠遠超過其他國家平均住院率，人均醫療費用也持續高位增長，為保證制度可持續運行，未來需要多措并舉，嚴格控制住院率與醫療費用快速增長，綜合調節并合理控制門診與住院費用支出結構。對此設置以下四種方案：

方案3—1：將普通門診納入救助范圍。根據已有地方經驗以及住院救助標準，假設特困人員普通門診費用采取全額救助，低保對象救助標準設為 90% ，低邊成員和監測對象及其他困難人員為 70% ，因病致貧重病患者不納入救助。

方案3—2：開展普通門診救助，并控制醫療費用增長。通過落實分級診療、推進支付方式改革、加強基金監管等方式降低醫療費用增長率。在方案3—1的基礎上，假設未來住院費用增長率從 3.76% 降至 2% ，門診費用增長率從 7.83% 降至 5% 。

方案3—3：開展普通門診救助，并控制住院率增長，實現“以門診換住院”。我國當前住院率增長速度極其不合理，未來急需嚴格控制住院率增長，在方案3—1的基礎上，假設到2035年住院率不超過 25% ，2024—2035年間按照 1.58% 年均增長率增長。

方案3—4：同時對以上方案進行優化。通過開展普通門診救助引導就診，控制住院率增長，擠出不合理住院，構建高效控費機制，擠出不合理支出。

對比圖3中各方案的預測結果，在方案3—1中，將門診費用納入救助范圍后，救助資金支出增速較快，短期內對資金支出規模影響較小，長期會產生較大支出壓力。從方案3—2與方案3—3可以看出，控制醫療費用與住院率快速增長，可以有效降低支出增速，“以門診換住院”的優化策略有利于提升困難人群的健康水平，同時可以有效降低救助資金支出壓力。方案3—4綜合調整門診與住院救助支出結構，將普通門診納入醫療救助范圍后，短期支出可能存在小幅增長，如果配合降低住院率與醫療費用，在2028年，支出將低于基礎預測，長期來看，支出規模會大幅縮減。

（四）綜合優化后財政負擔比較

根據以上討論，為了全面覆蓋因醫療費用支出陷入家庭經濟困難的群體，提升醫療救助水平與資金支出效率，從調整界定救助對象、夯實三重制度保障、調控門診與住院支出三個方面進一步完善政策，設置綜合優化方案，即按照方案1—3改進因病致貧重病患者認定標準，并根據方案2—4與方案3—4綜合調整政策參數。

綜合優化方案預測結果如下表所示。政策調整短期而言，資金需求可能會出現小幅增長，從2026年起，綜合優化后的資金支出規模開始小于基礎預測資金；長期來看，提高基本醫保與大病保險保障水平，控制住院率與醫療費用增速是緩解醫療救助資金壓力的關鍵。未來提高醫療救助水平，并且重視救助資金支出效率是政策優化的方向，這要求對各項政策參數進行系統調整，需要協同發揮政策合力。

從表11各項優化方案財政負擔系數來看，調整因病致貧重病患者人數規模幾乎不會對資金支出規模造成較大影響，對財政負擔的影響較小。與基礎預測相比，綜合提高三重制度保障的優化策略會整體降低財政負擔系數；而通過綜合調控門診與住院的支出結構，醫療救助支出增速將逐漸低于財政收人增速，短期來看需要增加財政投入，但長期將逐漸低于基礎預測的財政負擔。如果對各項政策參數進行綜合優化，2026年財政負擔系數將低于基礎預測，財政負擔水平可持續保持在 0.34%-0.31% 之間，能夠有效緩解財政負擔壓力。而中央財政負擔系數整體低于總財政負擔系數，央地財政責任不均衡，地方財政所承擔的籌資壓力相對較大。

五、總結與建議

（一）研究結論

本文在總結梳理各地救助對象界定規定的基礎上，結合特困與低保人員數量以及CHFS調查數據，識別并預測2024—2035年各類醫療救助對象人數；之后建立醫療救助支出測算模型，對未來救助資金支出規模進行測算，模擬比較了調整各項政策參數后的資金變化，嘗試尋找救助水平高且財政負擔輕的政策優化方向。對此得到以下結論：

基于我國總人口預測結果，救助對象數量會逐漸減少，而醫療救助資金支出規模則會逐年擴張，其中，資助參保支出增長速度相對緩慢，醫療費用補助支出增長較快，財政負擔系數逐年增長。央地財政責任不均衡，加大財政對醫療救助的投人力度是必然要求。未來繼續提高救助水平，減輕財政支出負擔，提升有限資金的支出效率，需要多措并舉，對各項參數進行系統優化。

具體而言，首先，救助對象認定方法會對救助資金支出規模產生一定影響，但限制因病致貧重病患者的人數也不一定帶來巨大的資金節約。目前各地對因病致貧重病患者界定的標準與方法多樣，不同方法與標準下，所識別的對象數量差異較大，以單一災難性衛生支出或致貧性衛生支出作為認定條件，不能很好地精準識別出因患病而存在致貧風險的低收入群體，同一認定方法下，所錨定的標度的不同也會對識別人數產生較大影響；其次，三重保障制度是相互影響的有機整體，通過測算比較發現，系統提升基本醫保和大病保險的保障水平對醫療救助支出規模的影響最大，而提高各類救助對象的資助參保水平與醫療費用救助標準對醫療救助資金規模影響相對較小。因此，提升困難人群的醫療保障水平需要三重保障制度綜合發力；第三，如果將普通門診納人救助范圍將會產生較大規模的資金支出壓力，而控制住院率與醫療費用快速增長能夠有效減緩醫療救助支出增長速度，對此應協同調控門診與住院救助，實現以門診救助置換高額住院救助支出，同時多方控費，提高資金支出效率的同時提升救助對象健康水平。

（二）政策建議

結合以上分析結論，未來繼續提高醫療救助水平與支出效率需要系統調整綜合施策，對此，針對醫療救助制度的進一步完善提出以下建議：

加大中央財政投入力度，明確各級政府財政責任。中央財政負擔系數略低于總財政負擔系數，地方財政承擔更多支出責任，未來應適度提高中央財政對醫療救助的投入力度。當前各級政府財政投人責任尚未明確，地方政府應根據自身實際財政能力與救助深度，明確地方各級政府籌資比例，逐步提高醫療救助資金統籌層次，充分發揮省級和市級中間層政府的財政責任，均衡地區之間的救助資金供需差距。

綜合管理各類救助基金，拓寬資金籌資渠道。可以探索借鑒海南建立“醫療救助資金池”的經驗，將疾病應急救助、臨時救助、幫扶援助、工會互助和慈善救助等各類救助資金統一管理，集中盤活各類醫療救助基金，互通各類資金的收入和支出情況，精細化管理各項資金。積極探索并鼓勵多方籌資，借鑒泉州“百企聯百村幫千戶”的工作，廣泛動員鼓勵企業、商會、社會組織結對幫扶，多方籌集救助資金，建立統籌區內慈善救助幫扶基金。

科學制定對象界定標準，動態管理救助對象。結合地方實際情況制定各類救助對象的界定標準，因病致貧重病患者要綜合衡量家庭收人與醫療支出，采取組合式的認定方法。目前采取\"IHE +PHI^; ”認定方式能夠較好地保障支出型困難群體，錨定的標度也要科學測度后設置，對于扣減自付醫療費的家庭人均收入，救助資金籌集能力較強的地區可適度擴展到低保標準的2至3倍。識別過程要更加精細，救助對象的認定上依靠基層力量，精準掌握救助對象信息，日常開展高額醫療費用預警監測，實現“自上而下”的閉環管理，利用基層力量主動發現，向上實時反饋，上級研判后向下指導基層定期回訪，實現人員動態管理。

厘清醫療救助功能定位，實現制度適度保障。醫療救助制度要堅持“托底線、救急難、可持續”原則，與其他保障制度相銜接，充分發揮三重保障制度的保障合力，在有限的資金約束和堅持公平的制度原則下，最大限度地保障困難人群的就醫需求。明確各層級保障的界限與范圍，實現基本醫療保險“保基本”，大病保險“保大病”，醫療救助“兜底線”，改疊床架屋式施救為分層分類式救助，細化各類救助對象的救助水平，在宏觀把握基金規模和困難人群需求的基礎上，通過科學測算，運用好起付標準、救助比例和最高限額等政策工具。

以門診救助置換住院救助，構建科學控費機制。通過將普通門診納入救助范圍，做到“小病不拖”，同時管控住院，防止“小病大治”，積極引導困難群眾及時就醫、按需就醫。通過門診救助改變引導困難人員的就醫習慣，在疾病發生早期及時救治，將醫療救助支出向診療前端轉移，不僅能夠整體提高困難群眾的健康水平，也有利于救助資金高效使用。與此同時，需要嚴格監管不合理就醫行為，擠出不合理支出。門診與住院待遇水平要相配合，醫院等級與待遇水平相協調，設置門診最高限額，適度拉開門診與住院的起付線與報銷比例差距，實現疾病發展全過程費用控制，防止普通門診亂開藥、醫生誘導就醫、分解住院等道德風險的發生。

Expenditure Prediction and Policy Optimization of Medical Assistanceundera Tiered andCategorizedModel

Zhou Jiahui'， Zhu Minglai (1. Zhou Enlai School ofGovemment，Nankai University，Tianjin 3Oo35O， China;

2.School ofFinance，HealthEconomyandMedicalSecurityResearchCenter，Nankai University，Tanjin3o350，China)

Abstract: In the post-poverty-eradication era， medical assistance in China faces dual policy objectives: expanding coverage and improving eficiency. These goals callfor more refined and targeted policy adjustments.This study combines macro-level data with micro-level data from the China Household Finance Survey (CHFS)to identify and forecast the number of medical assstance recipients under the tiered and categorized model from 2024 to 2035.Based on two major components—insurance premium subsidies and medical expense subsidies—the authors construct a forecasting model to estimate future expenditures for different recipient groups. The paper then proposes three policy optimization strategies: adjusting eligibility criteria， enhancing the integrated protection of the three-tier medical security system， and rebalancing the structure of outpatient and inpatient assstance.It further evaluates the impact of each parameter adjustment on overallfunding needs and fiscal burden.The results suggest that while the number of recipients will gradually decline， total medical assistance expenditures are expected to continue rising. The most influential factors on spending include the coverage level of basic medical insurance and critical illess insurance，whether general outpatient assistance is implemented，hospitalization rates，and the growth rate of medical costs.Systematic adjustment of these parameters is essential to achieving sustainable and balanced medical assistance policy outcomes.

Keywords: medical assistance; tiered and categorized assistance; identification of recipients: expenditure prediction

（責任編輯：仇雨臨）