方法与数据
研究对象:西部山区的一个县
我们比较了 3 个候选县,选西部山区的一个县为研究县,东部平原的一个县为对照县。
| 指标 | 研究县 | 对照县 |
|---|---|---|
| 七普常住人口 | 19.75 万 | 28.95 万 |
| 0–14 岁 | 21.4% | 11.5% |
| 65 岁及以上 | 15.9% | 21.4% |
| 常住 ÷ 户籍 | 81%(青年外流强) | 87% |
| 人均可支配收入(2025) | 25,881 元 | 43,585 元 |
| 本级一般公共预算收入(2025) | 7.95 亿元 | 34.86 亿元 |
选这个县的理由:
- 县级公开数据最完整,是三县中唯一能拿到县级医保基金收支的县。
- 孩子多、青年外流强,正好把"受益成员多、缴费成员少"的压力放到最大。
- 财政弱,最适合检验启动注资在现实中能否负担。
如果方案在这个县能成立,结论就有说服力。
数据
只用公开数据:
- 人口:所在省级行政区的《人口普查年鉴-2020》的分年龄、分性别人口和死亡人口。年鉴是扫描件,我们用 OCR 提取,并做了求和校验:总人口 197,497 人、男女人数与公报一致,各年龄组加总相等。
- 生命表:用所在省级行政区的单岁死亡率作年龄形状。普查死亡有少报,先把它调到与该地官方预期寿命 79.39 岁一致,再按本县的死亡水平调整。本县预期寿命约 76.9 岁,这是推算值。
- 医疗:住院率 0.22 次 / 人·年,次均住院费用 5,500 元,个人自付约 45%(国家医保局统计公报、当地医保政策)。
- 教育:本县幼儿园保教费,当地普通高中和大学学费标准。
- 收入:统计公报的人均可支配收入。
模型
- 个体层蒙特卡洛仿真,用 Go 编写。每个居民有年龄、性别、母亲、健康风险、收入水平等属性。
- 每年模拟:死亡、迁出、迁入、就业、加入和退出、缴费、医疗、教育、养老、生育。
- 自愿加入包含逆向选择:健康风险高的人更倾向加入,长期没有支取的人更容易退出。
- 每个情景重复运行 50 次,报告偿付率的 5%、50%、95% 分位数和违约概率。
- 用二分法求违约概率 ≤ 5% 所需的最低启动注资额。
校准
先复现研究县已知的统计数字,再开始实验。模型前 5 年平均值与目标对比:
| 指标 | 模型 | 目标 |
|---|---|---|
| 常住人口年变化 | +0.09% | 0%(2020–2025 基本持平) |
| 出生 | 1,286 人 | 1,314 人 |
| 死亡 | 1,844 人 | 1,773 人(推算) |
| 住院率 | 0.221 | 0.22 |
| 人均劳动收入 | 19,408 元 | 19,400 元 |
偏差都在 4% 以内。迁移率的形状、劳动收入占可支配收入的比例等参数是假设,研究文档中逐项标了可信度。
保本测算
在"全员覆盖"情景下,每个缴费人每年需要承担:
| 项目 | 金额 | 占收入 |
|---|---|---|
| 教育总费用 | 430–720 元 | 1.0%–1.6% |
| 医保报销后的医疗自付 | 1,400–1,900 元 | 3.1%–4.2% |
老龄化使每个缴费人承担的医疗费用在 50 年里上升约 35%。缴费档次按这个保本水平加 10% 安全边际确定。