城乡居民医保整合背景下基于GM（1，1）模型的基金预测研究

吴君槐　张丽萍

摘要：城乡居民医保整合后，医保基金支付压力持续增大。为维护基金安全，文章根据2012～2019年的城乡居民医保收支数据，构建GM（1，1）模型预测2020～2024年城居保基金运行状况。并进一步构建了居民医保的收入预测模型和支出预测模型，在精度等级达标后，对城乡居民医疗保险基金收入和支出分别进行预测，并对其可持续性进行分析。研究发现，中长期内城乡居保基金能够实现收支平衡，虽然结余率呈逐步下降趋势，但累计结余依旧在增加，然而由于多种不可控因素的作用下长期来看基金压力较大，政府应该给予更多关注。

关键词：医保基金;GM（1，1）模型;城乡居民

一、研究背景

我国城乡居民基本医疗保险制度是根据2016年发布的《关于整合城乡居民基本医疗保险制度的意见》（国发[2016]3号，以下简称《意见》），对2003年建立的新农合和2007年建立的城镇居民基本医疗保险进行整合，而形成了统一的城乡居民基本医疗保险制度（以下简称城乡居民医保）。在新制度形成后，城乡居民基本医疗保险基金支出压力不断增大，但资金的筹集能力卻无明显增强，这给制度的平稳运行带来了一定的风险。实际上，制度整合前已有大量地市的新农合基金出现超支或存在超支风险，整合后按照《意见》提出的“筹资就低不就高、待遇就高不就低、目录就宽不就窄”原则统一政策情况下，进一步扩大实际报销比势必增加基金支出压力。同时城乡居民医疗卫生服务需求在不断提升，尤其是老年人口医疗服务需求又明显高于其他年龄人口，随着老龄化程度的加深城乡居民医疗服务需求的进一步释放也对医保基金的平衡发起挑战。但是在基金的筹集方面却面临着基金规模难以进一步扩展。一是我国的参保覆盖率基本达到上限，通过提升覆盖率达到筹资增长的目标不再有效。二是近年来我国的经济发展逐步放慢由高速转变为中高速发展后经济的下行压力增大，城乡居民医疗保险这样的政府充当居民的“单位”，基金对财政补贴依赖性大的险种受到的影响更为深远。而疫情更是对经济发展造成了不小的冲击，已然对多个险种的基金筹集造成影响。随之而来的疫情常态化状况下，如何合理提升个人的缴费，加大各级政府财政补贴以维护基金安全是不可回避的问题。在这样的背景下本文运用灰色预测模型对2020～2024年的基金收支情况进行预测，以期对中长期医保基金的平衡状况作出一个趋势判断，更好地进行政策调整。

二、文献综述

关于城乡居民医保的研究多集中于城乡比较以及地区整合效果评估上面（谷中原、谭洪， 2020;武孟君、戴力辉等，2020;何梦娇、路云等，2020;于本海、金婷婷，2019等）。对于城乡居民医保基金的研究则较少，主要分为基金运行模式与管理方面的分析（雷咸胜，2020;汤质如、周苑等，2018;李亚青，2018等）和制度设计对于基金的影响分析（范艳存、薛清元，2020;李长乐、孙静，2019;钱文强，2019等）。其中关于基金的运行和可持续性的量化研究正在逐步完善。医保基金持续运行能力分析的方法主要有：一是Pro Model仿真建模，齐新业（2018）构建医疗保障制度Pro Model仿真模型，模拟并预测未来五年医保基金的收支状况。二是描述性统计法，罗洪涛（2013）对已有数据进行统计描述分析基金的运行概况。三是决策辅助方法。唐艳林等（2011）的层次分析法、田亚 （2017）;吴彬、罗仁夏、曹建平（2014）的灰色系统 GM（1，1）模型法、张磊（2013）的PSR 模型评价法、孟庆超（2010）的模糊BP神经网络、常峰、夏强等（2016）的突变级数法结合熵值法等。孟雪晖、王镜茹（2016）采用蒙特卡罗随机模拟的方法，模拟测算在不同补偿方案下基金的平衡情况。

本文之所以选择灰色预测模型是基于研究需要，由于影响基金收入与支出的因素非常复杂，并不能简单划分为因果关系，因此不能直接用简单的回归分析来进行预测。在无法明确分析基金的收支影响因素及在大环境变化的情况下，将其作用量化，采用灰色预测模型能够对既含有已知信息，又含有不确定信息的城居保基金的收支状况进行预测，就是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。灰色预测模型自1982年提出经过近四十年的发展，已经形成了一套完整的结构体系。张帆、孙涛、樊立华（2009）基于GM（1，1）模型，建立了社会医疗保险统筹基金收支的预测模型，与笔者不同的是他们建立了人均收支模型。田亚，薛申芳等（2017）通过对三种基金平衡预测模型进行对比发现，相较于一元线性回归和BP神经网络模型，灰色预测模型预测精度高。但他们都是运用灰色预测模型研究人均筹集资金和支出，尚未能从整体的角度进行研究。高倩倩等（2020）采用新陈代谢GM（1，1）模型对我国2018～2030年卫生总费用及其占GDP比重进行预测分析，并且模型等级较高精度良好。为本文的研究提供了可行性的思路。因此，选取GM（1，1）模型来预测2020～2021年城乡居民医保基金收支状况，以期能够为城乡居民医保基金的健康发展贡献相关依据。

三、实证研究

（一）数据来源

为保证研究的真实性、可靠性，本文的研究数据均来源于政府发布的权威数据。运用灰色预测模型研究城乡居民医疗保险（以下简称城乡居民医保）基金平衡。灰色系统模型是对系统的时间分布、序列分布和数字分布进行预测，是基于关联度收敛原理、生成数、灰导数、灰微分方程等观点和方法建立的微分方程型模型。由于所作预测基于灰色模型 GM（1，1）因此称其为灰预测。数据列中所含数据一般 5～10个为宜。 根据研究要求采用2012～2019年八年的基金收入与基金支出的年度数据来进行测算。

（二）模型构建

1. 城乡居民医疗保险基金收入预测模型的构建

2. 城乡居民医疗保险基金支出预测模型的构建

四、讨论

通过构建GM（1，1）预测模型分析发现，2020～2024年的基金收入与支出能够保持平衡，意味着城居保基金在中长期期内不会发生基金赤字的情况，但长期来看情况不容乐观，这也印证了大多数学者的担忧。预测发现在2021年基金规模首次达到10000多亿元，并且基金支出增长率逐年大于基金收入增长率，基金结余在逐年递减，但累计结余还在持续增加。这也为城乡居民医保的统筹能持续开展奠定了一个良好的物质基础，保证居民的待遇不会降低并有利于分级诊疗的进一步落实。

（一）疫情对于基金状况的影响

根据医保局最新发布的数据显示，2020年1～11月的资金筹集为7740.22亿元，与2019年的同期的筹资金额7466.49亿元相差不多。但是与上一年度27.1%的筹资增长率相比，显然2019～2020年的增长率有大幅下降。与筹资增长状况不同，2019年1～11月基金支出为7135.25亿元，而同期2020年1～11月城乡居民医保基金支出为6998.52亿元，较去年有所下降。基于灰色预测模型得出如无疫情影响2020年筹资总额应为9695.86亿元，截至2020年11月远未达到此目标，假设2020年筹资总额与2019年持平，那么疫情对于2020年筹资额的影响为1200多亿元。虽然疫情对城居保基金的筹集造成了较大的影响，但是在参保规模上没有较大变化，并且每下一年度的保费缴纳在上一年度的8～12月就已经完成。因此基金规模缩小的主要原因不是个人缴费的问题而是财政补贴压力巨大所造成的。

城鄉居民医保支出到目前为止并未有大幅的支出，根据预测结果显示，2020年的居民医保支出为9000多亿元，而到目前为止，城居保基金仅支出6998.52亿元，意味着支付待遇相对降低及居民医疗卫生服务需求受到抑制。城居保支出费用的与同期2019年的支出相差不大，可能是医疗保险的应急储备金起到很大的作用，并未使城居保的基金短期内有大幅度的减少。影响卫生支出的原因有许多，可能疫情防控期间住院率和次均住院费用都有一定程度下降。本研究是按照数据既定路径分析的，所以在不考虑疫情影响的前提下，可以看出预测的结果是基金几乎基本持平。但如果将疫情对城乡居民医保的影响考虑进来作进一步分析，就可以看出普通疾病就诊率下降，居民的医保开支是实际的降低或者说是居民的就医需求是受压抑的。一旦疫情结束，就医需求反弹，医疗费用开支会进一步加大，那就会出现基金的缺口。如果进一步考虑，财政补贴的相对减少，医保整合带来的实际支付比的增加，城乡医保基金的收支缺口会进一步加大，进而影响城乡居民基本医疗保险基金平衡的可持续性，并且更多依赖于财政补贴的城居保基金平衡压力更多在政府层面。

（二）基金预期发展状况

2020～2024年间基本可以维持基金的收支平衡，但是以这样的方式长期运行下去，基金很快就会陷入收不抵支的风险中。随着医保整合的不断深入释放更多的卫生服务需求，基金压力进一步增大。由上面求得的弹性系数可知，基金的可持续性能力在不断下降。

尽管短期内基金能够实现平衡，但是当下许多不可控因素的出现会对基金造成更多的影响。分级诊疗的逐步完善，门诊统筹在各地的开展会造成基金支出的进一步增加。老龄化速度的提升、疾病谱的改变、医疗技术的进步、慢性病管理等对基金的可持续性要求更高，给基金造成的压力也更大。此外短期内财政对于城居保的作用不可替代，虽然初期财政补贴期望通过大额补贴鼓励居民缴纳更高一档的保费，但是现在看来作用有限。那么在筹资不能在短期内有大幅提升的状况下，支出却在大幅增加，而当期结余在不断减少累计结余也面临赤字的情况下政府需要更加关注城居保基金的健康发展。

（三）相关建议

政府能不能利用好这个时间差作出及时的调整，直接关系到城乡居保基金未来的健康发展。鉴于当下基金发展的压力，疫情常态化背景下短期内不建议没有建立门诊统筹的地区尝试建立城居保门诊统筹。由于分级诊疗的推行还在持续进行中并未完全发挥效用，还存在一定问题，如果贸然扩大门诊统筹范围，会给地方的医保基金造成冲击。但是可以尝试建立慢病管理，而已经建立门诊统筹的地区不宜扩大范围。财政支持对于城居保基金的规模的作用已然不可替代，而居民也对每一年度筹资标准的提升颇具怨言。在今后如何找到一种合理的浮动筹资标准也是学者们应该关注的问题。在基金管理方面，要健全完善医保基金监管的法律法规;充分发挥政府职能，提升医保基金内部监管力度;全面提升医疗保险基金的信息化建设水平，保障城乡居民医保基金实现健康可持续发展。

参考文献：

[1]席晓宇.我国城乡居民基本医保基金可持续性研究——以北京、上海、新疆、青海、湖北、湖南为例[J].中国医疗保险，2020（03）：23-28.

[2]张心洁，黄晶茹，周绿林.基金平衡视角下城乡居民基本医疗保险缴费调整方案研究[J].中国卫生经济，2020，39（05）：34-37.

[3]武孟君，戴力辉，李思琦，李雅姣.我国不同经济发展水平地区城乡居民医保政策对比研究[J].中国卫生经济，2020，39（09）：18-21.

[4]刘欢，戴卫东，向运华.公共服务均等化视角下城乡居民基本医疗保障受益公平性研究[J].保险研究，2020（05）：110-127.

[5]洪胜平，刘思扬，毕小林.医保基金当年超支的原因及对策研究——以乐安县城乡居民医保为例[J].中国医疗保险，2019（12）：36-40.

[6]何梦娇，路云，闫伟，常峰.城乡居民基本医疗保险运行情况分析及政策建议——基于2014～2018年天津市数据[J].上海保险，2020（12）：44-46.

[7]Andersen T. Fiscal sustainability and demographics-should we save or work more？[J]. Journal of macroeconomics， 2012（34）：264-280.

[8]李长乐，孙静，范艳存.整合城乡居民基本医疗保险制度筹资水平的分析与预测[J].中国卫生经济，2019，38（12）：18-20.

[9]常峰，夏强，崔鹏磊，张舰云.城镇职工基本医疗保险基金持续运行能力评价[J].卫生经济研究，2016（02）：13-17.

[10]孟雪晖，王镜茹，林凯，陈春，马洪君.城乡居民基本医疗保险基金平衡的随机模拟研究[J].中国卫生经济，2016，35（12）：27-30.

[11]井淇，高倩倩，蔡伟芹，马桂峰，王培承，郑文貴，盛红旗，马安宁.基于新陈代谢GM（1，1）模型的我国卫生总费用预测分析[J].中国卫生统计，2020，37（03）：431-433.

[12]张心洁，周绿林，刘彤彤.城乡居民基本医疗保险制度整合后的基金可持续性研究[J].中国卫生经济，2019，38（02）：30-33.

[13]蔡雪妮，王震.城乡居民医保待遇调整对基金支出的影响分析——基于浙江某市的调查[J].中国医疗保险，2018（02）：31-34.

[14]张帆，孙涛，樊立华.GM（1，1）模型在社会医疗保险统筹基金预测中的应用[J].中国卫生资源，2009，12（06）：269-270+283.

[15]田亚，薛申芳，张燕，杨国瑞.城乡居民医保基金平衡预测模型[J].信息与电脑（理论版），2017（04）：65-70.

[16]齐新业，吴群红，康正，丁玎，刘晶晶，郑统，刘欢，陈明曦.基于ProModel仿真建模的医保基金收支预测研究：以黑龙江省为例[J].中国卫生经济，2018，37（02）：30-34.

[17]Zeng B，Chen G，Liu S F.A novel interval grey prediction model considering uncertain information[J].Journal of the Franklin Institute，2013，350（10）：3400-3416.

本文为国家社科基金“城乡统筹医疗保障体系构建研究”（08CJY065）的后期研究成果，受国家社科基金“老年人长期照护的资金筹措与机制创新研究”（17BRK008）资助。

（作者单位：上海师范大学哲学与法政学院）