Везде
Managing Chinese and Russian healthcare development using a predictive Gray model and an autoregressive relationship model
Table of contents
Annotation Estimate Publication content
References Comments
Share
QR
Metrics
Managing Chinese and Russian healthcare development using a predictive Gray model and an autoregressive relationship model
Annotation
PII
S042473880023258-2-1
DOI
10.31857/S042473880023259-3
Publication type
Article
Status
Published
Authors
Pingping He 
Affiliation: Bauman Moscow State Technical University (National Research University)
Address: Russian Federation,
Evgeniy Kostyrin
Occupation: PhD in Economics, Professor of Finance
Affiliation: Bauman Moscow State Technical University (National Research University)
Address: Russian Federation
Edition
Volume 59 No. 3
Pages
100-116
Abstract

This article examines the possible risks for health insurance funds due to an ageing population and the prevalence of infectious diseases in the world. By analyzing the structural differences between the existing health insurance funding systems in China and Russia, and using a Gray's model and an autoregressive model to forecast the existing flows of health insurance funds in Russia and China. The results of the forecasting model are then incorporated into a subsequent management model in order to propose optimisations for the future management of health insurance systems in both countries. The novelty of this paper lies not only in the analysis of the structure of the health insurance financing system, but also in the use of a predictive model to propose optimised management decisions for the future development of health insurance. The results provide theoretical support as well as guidance for national health insurance management. The results of the optimized management model for Russian health insurance show that the optimized solution not only improves the financing gap well, but also leaves a balance.

Keywords
Federal Compulsory Health Insurance Fund, compulsory health insurance, large-scale systems, Chinese health care, gray-model forecasting, medical savings accounts, financing system, cost-effectiveness, management.
Received
29.11.2022
Date of publication
19.09.2023
Number of purchasers
12
Views
250
Readers community rating
0.0 (0 votes)
Cite   Download pdf
1 Введение
2 В Китае МНС была введена в качестве пилотного проекта в 1994 году в городах Чжэньцзян и Цзюцзян с общим населением 5 млн человек. С 1998 году система была распространена на всю страну в соответствии с решением Госсовета КНР «О создании системы базового медицинского страхования работников в городской местности». К концу 2021 года число людей, застрахованных по базовому медицинскому страхованию, достигло 136,297 млн человек по всей стране, причем коэффициент участия остается стабильным на уровне 95% из года в год. Внедрение МНС значительно повысило эффективность финансирования здравоохранения. К 2021 году общий доход Национального базового фонда медицинского страхования составил 2 872,75 миллиарда юаней, что на 15,6% больше, чем в предыдущем году; общий расход Национального базового фонда медицинского страхования составил 2 404,30 миллиарда юаней, что на 14,3% больше, чем в предыдущем году; Накопленный профицит составил 3 615,63 миллиарда юаней. Удалось ликвидировать дефицит средств, выделяемых на здравоохранение. МНС система используется в Китае с 1994 года и что Китай распространил систему на всю страну, где общее число людей с МНС составляет 300 миллионов. Это большой срок, большой объем и охватывает большое количество населения. Таким образом, выбор китайских данных дает хорошее представление о реальной ситуации в системе МНС.
3 Учитывая сложность китайской системы медицинского страхования, мы сначала анализируем возможные риски всей системы медицинского страхования путем моделирования структуры системы. Затем мы используем исторические данные для анализа реализации системы в прошлом и, наконец, строим прогнозы обоснованных оценок будущих потоков финансирования на основе модели Грея. На основе результатов прогнозов оценивается эффективность системы МНС в Китае и анализируется возможность тиражирования китайского опыта в Российской Федерации.
4 Говоря о концепции, Грей-модели (модели "серого" прогнозирования), следует отметить существующие в настоящее время подходы к характеристикам систем:
5 "Белая" система – относится к полностью известным внутренним характеристикам системы, т. е. системная информация является полностью общедоступной. "Чёрная" система – в отличие от "белой" системы, внутренняя информация о системе неизвестна внешнему миру и может наблюдаться и исследоваться только через её связь с внешним миром. "Серая" система – промежуточная между "белой" и "чёрной" системами, т. е. часть информации в системе известна, однако другая часть информации неизвестна и существует неопределённая связь между различными факторами в системе.
6 В целом, в ходе нашей жизни большинство систем, с которыми мы сталкиваемся, являются "серыми" системами. Поэтому необходимо использовать общедоступную информацию в "серой" системе для моделирования и вывода скрытой информации. Это модель "серого" прогнозирования.
7 Таким образом, целью настоящего исследования является количественная оценка финансовых потоков (доходов и расходов) китайской и российской систем финансирования здравоохранения. Были разработаны и внедрены модели прогнозирования для прогнозирования и анализа доходов и расходов в рамках различных систем в течение следующих пяти лет: модель Грея будет управлять возможными будущими рисками для фонда базового медицинского страхования в рамках системы МНС в Китае; модель авторегрессии будет управлять системой финансирования в рамках системы ОМС в России. В статье также анализируется целесообразность внедрения МНС в российскую систему финансирования здравоохранения на основе опыта использования МНС в китайской системе финансирования здравоохранения.
8 Обзор литература
9 Баланс фонда медицинского страхования является ключом к плавному внедрению системы медицинского страхования. В ранних исследованиях [6, 7] некоторые учёные указывали на риск дисбаланса в фонде социального медицинского страхования Китая и России. Поэтому использование математических моделей очень важно для прогноза доходов и расходов фонда медицинского страхования рассматриваемых стран. На доходы фонда базового медицинского страхования влияют такие факторы, как уровень экономического развития, уровень доходов населения, количество застрахованных лиц, платёжная база и другие факторы. В то же время из-за ограниченности официальных данных все данные о доходах и расходах фонда, используемые в этой статье, являются данными за период с 2005 по 2020 год, то есть данные малой выборки. Исходя из этого, в данной статье для прогнозирования фонда базового медицинского страхования Китая выбрана грей-модель с возрастающей размерностью.
10 В 1982 г. Дэн Цзюлун (Julong) [8] впервые предложил теорию "серого" прогнозирования (грей-теорию), показавшую большой потенциал в изучении неопределённостей в условиях ограниченности информации и недостатка данных в ситуациях с малыми выборками.
11 Традиционная прогностическая грей-модель (GM (1,1)) даёт хороший результат только в краткосрочной перспективе, но грей-модель с равномерно увеличивающейся размерностью может обновлять и предсказывать новую информацию с течением времени [9], а параметры модели со временем меняются. результаты прогнозов постоянно пересматриваются с течением времени. В результате модель постоянно совершенствуется, а также повышается точность прогнозов. Для случаев, когда российские данные явно непригодны для предсказания с использованием грей-модели [10], в качестве прогностической применяется авто-регрессионная модель [11]. Поскольку модель интуитивно отражает вес зависимости между значением переменной x в момент времени t и значением в момент времени t-1, t-2, ..., t-p [12], она может лучше отражать последние изменения тренда.
12 Концепция национальной система финансирования здравоохранения Китая
13 В 1998 году, на основе обобщения опыта, Государственный совет Китая обнародовал "Решение о создании Базовой системы медицинского страхования для городских рабочих". Это решение ознаменовало создание базовой системы медицинского страхования для городских рабочих в нашей стране. В 2021 году Государственный совет Китая обнародовал "Руководящие заключения по созданию и совершенствованию Амбулаторного механизма гарантирования взаимной выгоды в рамках базового медицинского страхования для работников”. Среди них был усовершенствован метод учета индивидуальных счетов и стандартизирована сфера использования индивидуальных счетов.
14
  1. Охват: Все работодатели в городских районах, включая предприятия, учреждения, государственные учреждения, социальные группы, частные некоммерческие подразделения и их сотрудников, должны участвовать в базовом медицинском страховании.
  2. Способ оплаты: Основные страховые взносы по медицинскому страхованию выплачиваются совместно работодателем и работниками. Размер выплат компании должен контролироваться на уровне около 6% от общей заработной платы сотрудника, а размер выплат сотрудника обычно составляет 2% от его дохода от заработной платы. С развитием экономики ставка взносов работодателей и наемных работников может быть соответствующим образом скорректирована в соответствии с фактической ситуацией.
  3. Оплата фонда: Фонд базового медицинского страхования реализует комбинацию социальной интегрированный и индивидуальных счетов. Все взносы по базовому медицинскому страхованию, уплаченные отдельными работниками, зачисляются на индивидуальный счет. Основные страховые взносы по медицинскому страхованию, уплаченные компанией, будут изменены на все, зачисленные на интегрированный счет. Координационный фонд и личный счет учитываются отдельно, и никакие взаимные переводы не допускаются. Индивидуальный счет может быть использован не только для оплаты застрахованным соответствующих медицинских расходов в назначенных медицинских учреждениях или назначенных розничных аптеках. Он также может быть использован для оплаты медицинских расходов, понесенных супругом, родителями и детьми застрахованного лица на лечение в специально отведенных медицинских учреждениях, а также расходов, понесенных на приобретение лекарств, медицинских изделий и расходных материалов в специально отведенных розничных аптеках.
  4. Управление фондом: Фонд базового медицинского страхования должен быть включен в управление специальным финансовым счетом, и специальные средства должны быть выделены на него и не должны быть сжаты и незаконно присвоены. Агентство по управлению социальным страхованием отвечает за сбор, управление и выплату средств базового медицинского страхования и должно создать и усовершенствовать систему бюджета и итоговой отчетности, систему финансового учета и систему внутреннего аудита. Коммерческие фонды учреждений по управлению социальным страхованием не должны изыматься из фонда и должны быть урегулированы финансовыми бюджетами различных уровней.
15 Конечно, система обязательного медицинского страхования (ОМС) имеет свою ценность, и для того, чтобы ее улучшить, необходимо сравнить и проанализировать структуру других систем. В данном случае мы выбрали для анализа китайскую МНС по следующим причинам: и Китай, и Россия имеют большую территорию и сталкиваются с относительно сложным регионом; МНС существует в Китае уже давно и имеет большое количество пользователей, что дает полное представление о характеристиках системы и позволяет ее проанализировать. МНС в Китае показана на рисунке 1.
16

Рис. 1. Схема системы финансирования здравоохранения Китая на основе МНС (составлено автором)
17 В китайской МНС основными источниками финансирования медицинского страхования являются: страховые взносы, уплачиваемые работниками, и добровольные взносы неработающих. Фонд используется совершенно иначе, чем ОМС. Когда гражданин ложится в больницу на лечение, он обязан оплатить лечение заранее, после чего аванс возвращается в виде возмещения. Остальная часть страховых взносов хранится на имя гражданина на индивидуальных и интегрированных счетах медицинского страхования, которые являются личной собственностью гражданина и по которым государство выплачивает проценты по той же ставке, что и по банковским вкладам. Используя эти структурные особенности, мы анализируем следующие преимущества и недостатки китайской системы финансирования, основанной на МНС:
18
  1. Граждане активны в поддержании своего здоровья: поскольку оставшиеся страховые взносы являются личной собственностью граждан и на них начисляются проценты для хранения с целью последующих медицинских расходов, граждане сознательно относятся к улучшению своего здоровья. И в недавно объявленном плане оптимизации медицинского страхования было решено ввести семейный план совместного ведения экономики. Остаток средств на индивидуальном счете может быть использован для оплаты медицинских расходов, понесенных супругом, родителями и детьми застрахованного лица в связи с лечением в специально отведенных медицинских учреждениях. Это в значительной степени мотивирует граждан уделять внимание своему физическому здоровью не только для себя, но и для своих семей.
  2. Коммерческая конкуренция между медицинскими организациями: поскольку пациенты платят вперед за лечение, у медицинских организаций появляется стимул снижать стоимость лечения и повышать качество обслуживания, чтобы привлечь пациентов к выбору. Создание здоровой конкуренции.
19 В то же время мы также проанализировали следующие недостатки：
  1. Высокое давление на расходы: поскольку неработающие придерживаются принципа “добровольного участия в страховании”, трудно эффективно управлять участием неработающих в страховании. Возникает моральный риск застрахованного (или застрахованное положение). Проблема в основном отражается в том факте, что люди пожилого возраста и в плохом физическом состоянии более склонны участвовать в страховании, и даже существует большое количество случаев, когда “они участвуют в страховании только тогда, когда они больны, и сдаются после выздоровления”. Это не будет способствовать расширению охвата медицинской страховкой и повлияет на сбор и выплату средств.
  2. Внедрение взаимного экономического счета было заблокировано: с момента введения плана многие провинции по умолчанию могут использовать баланс средств только одного члена семьи вместо того, чтобы гибко формировать балансовый фонд членов семьи в пул средств для использования членами семьи. И сфера использования личных аккаунтов относительно ограничена.
20 Модели управления развитием системы финансирования здравоохранения Китая и России
21 Исходные данные для моделирования
22 В этом исследовании используется годовая модель статистического прогнозирования данных медицинского страхования Китая. Исходные значения в модели рассчитываются на основе "Статистического ежегодника здравоохранения Китая» [13]. Для других основных элементов, связанных с медицинским страхованием, использовался тот же источник данных, что и для китайского ученого Лан Ин [14]. Используя "Статистический ежегодник Китая", "Статистический ежегодник здравоохранения Китая 2006–2021", данные предыдущих исследований национальной службы здравоохранения и данные с официального сайта правительства [15], доходы и расходы фонда медицинского страхования работающего населения Китая представлены в табл. 1.
23 Таблица 1. Базовая статистика медицинского страхования Китая с 2006 по 2020 годы
Год Сумма доходов на медицинское страхование в Китае (граждане трудоспособного возраста), млрд юаней Сумма расходов на медицинское страхование в Китае (граждане трудоспособного возраста), млрд юаней Сумма остатков на медицинское страхование в Китае (граждане трудоспособного возраста), млрд юаней Расходы на медицинское страхование на душу населения в Китае (граждане трудоспособного возраста), юаней
2006 174,7 127,6 47,1 811
2007 221,4 155,1 66,3 861
2008 304,0 208,4 95,6 1042
2009 342,0 263,0 79,0 1199
2010 395,5 327,2 68,3 1379
2011 494,5 401,8 92,7 1593
2012 606,1 486,8 119,3 1838
2013 706,1 582,9 123,2 2124
2014 803,7 669,6 134,1 2366
2015 908,3 753,1 155,2 2607
2016 1 027,3 8 28,6 198,7 2806
2017 1 227,8 9 46,6 281,2 3122
2018 1 353,7 1 070,6 283,1 3379
2019 1 584,5 1 266,3 318,2 3846
2020 1 573,2 1 286,7 286,5 3734
2021 1 896.8 1 486,3 410,5 4344
24 Источник данных: "Статистический ежегодник Китая", "Статистический ежегодник здравоохранения Китая 2006–2021", Официальный сайт Китайской национальной службы здравоохранения. URL: >>>> .
25 Основываясь на анализе исходных данных моделирования, можно сделать вывод, что система МНС относительно стабильна с точки зрения баланса доходов и расходов. Профицит системы финансирования здравоохранения Китая в 2021 году составит 410,5 млрд юаней, что эквивалентно 3694,5 млрд рублей. Однако давление на расходы по медицинскому страхованию также растет с каждым годом. Расходы на здравоохранение на душу населения в Китае в конце 2021 года: 4 344 юаня. Хотя ситуации с дефицитом не было, потенциальные риски нельзя игнорировать. Это явление доказывает, что существует настоятельная необходимость в корректировке системы здравоохранения. Далее мы смоделируем и спрогнозируем набор данных для оценки будущих тенденций в фондах медицинского страхования.
26 Прогностическая грей-модель как инструмент управления развитием системы финансирования здравоохранения Китая
27 Теория систем прогнозирования "Серого" GM (1,1) основана на концепции корреляционного пространства, гладкой дискретной функции. Чтобы определить производную уровня "серого" и разработать дифференциальное уравнение "Серого", а затем использовать ряд дискретных данных для создания динамической модели в форме дифференциального уравнения, то есть грей-модели, необходимо использовать дискретные случайные числа после их случайной генерации. Существенно ослабляется случайность и число генерируется более регулярно, а также устанавливается модель формы дифференциального уравнения, которая удобна для исследования и описания процесса и его изменения.
28 Определим производную "серого" x(1) в следующем виде:
dx=x1k=x1k-x1(k-1) (1)
29 Пусть z1(k) будет соседним значением x(1) для генерации последовательности, а именно:
z1k=ax1k+(1-a)x(1) (2)
30 Таким образом, модель дифференциального уравнения "серого" определяется как:
dk+ax1k=b или  x0k+az1k=b , (3)
31 Где  x0k – производная "серого", a называется коэффициентом проявления, az1k называется значением фона отбеливания, b называется эффектом пепла.
32 Подставляя время k=1,2,3,…,n в приведённую выше формулу, имеем:
 x02+az12=b, x03+az13=b,…… x0n+az1n=b. (4)
33 Введём обозначение матричного вектора:
u=ab Y= x02 x03… x0n B=-z121-z131⋯⋯-z1n1 . (5)
34 Таким образом, грей-модель GM (1,1) может быть выражена как Y=Bu .
35 Следующий шаг – найти значения a и b, используя унарную линейную регрессию, то есть метод наименьших квадратов, чтобы найти их оценочные значения:
u=ab=BTB-1(BTY) (6)
36 Когда оценка a,b получена для дифференциального уравнения "серого" GM (1,1), если k=1,2,3…,n рассматривается как непрерывная переменная t , то предыдущее значение  x1 рассматривается как функция времени t. Тогда производная "серого"  x0k становится производной непрерывной функции dx1(t)dt , а значение отбеливающего фона z(1(k)) соответствует производной  x1(t) .
37 Таким образом, дифференциальное уравнение "серого" GM (1,1) соответствует дифференциальному уравнению "белого" (то есть непрерывной модели прогнозирования):
dx1(t)dt+ ax1t=b . (7)
38 В табл. 2 представлены значения средней относительной ошибки, коэффициента корреляции и апостериорной дисперсии, чтобы определить степень точности предсказания грей-модели.
39 Таблица 2. Уровень точности прогноза
Средняя относительная ошибка Δ % Корреляция R Коэффициент дисперсии C Оценка
0≤Δ≤1 R≥0,95 0≤C≤0,35 Отлично
1≤Δ≤5 0,80<R<0,95 0,35<C≤0,45 Хорошо
5≤Δ≤10 0,70<R<0,80 0,45<C≤0,5 Удовлетворительно
Δ>20 R≤0,7 C≥0,65 Неудовлетворительно
40 На рис. 2 представлены результаты верификации грей-модели на исходных статистических данных китайского фонда базового медицинского страхования за период с 2016 по 2020 гг. в программной среде MATLAB [17].
41
а) б)
в) г)
Рис. 2. Результаты верификации грей-модели: а) степени 1; б) степени 2; в) степени 3;г) степени 4
42 В табл. 3 и 4 представлены прогнозируемые и фактические доходы и расходы китайского фонда базового медицинского страхования на 2016–2020 гг. соответственно.
43 Таблица 3. Прогнозируемые и фактические доходы китайского фонда базового медицинского страхования на 2016–2020 гг., сто миллионов юаней
Степень 2016 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2020 г. Средняя относительная ошибка Δ % Коэффициент корреляции R Коэффициент дисперсии C
1 9 482,50 10 305,50 11 128,50 11 951,50 12 774,50 16,9% 0,82 0,40
2 10 427,55 11 766,00 13 190,35 14 700,60 16 296,75 3,8% 0,91 0,31
3 10 295,40 11 490,05 12 710,75 13 948,30 15 193,50 5,6% 0,89 0,23
4 9 603,95 9 554,88 8 600,19 6 396,32 2 551,95 41,7% 0,68 0,58
Реальные доходы 10 273 12 278 13 537 15 845 15 732
44 Таблица 4. Прогнозируемые и фактические расходы китайского фонда базового медицинского страхования на 2016–2020 гг., сто миллионов юаней
Степень 2016 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2020 г. Средняя относительная ошибка Δ % Коэффициент корреляции R Коэффициент дисперсии C
1 7 925,87 8 644,07 9 362,27 10 080,47 10 798,67 12,4% 0,65 0,51
2 8 738,90 9 901,00 11 137,10 12 447,20 13 831,30 4,7% 0,93 0,43
3 8 427,98 9 249,86 10 003,92 10 668,33 11 221,28 7,8% 0,57 0,65
4 8 241,88 8 726,14 8 889,33 8 618,71 7 788,55 19,3% 0,32 0,66
Реальные расходы 8 286 9 466 10 706 12 663 12 867
45 Анализ данных, представленных в табл. 4 и 5, позволяет сделать вывод о том, что наиболее точными моделями прогнозирования доходов и расходов китайского фонда базового медицинского страхования являются модели степени 2. Поскольку и доходы, и расходы имеют степень 2 с наивысшей точностью, мы также использовали степень 2 для расходов на душу населения и проверили результаты следующим образом. Результаты, следующие: тест относительного остатка Q равен 0,058; тест коэффициента дисперсии C равен 0,13; тест вероятности малой ошибки P равен 1. Все эти тесты соответствуют критериям модели Грея и являются достаточно точными, чтобы использоваться для последующего анализа прогнозирования.
46 Согласно модели прогноза "серого" цвета (грей-модели) и выбранным параметрам, доходы и расходы фонда базового медицинского страхования Китая с 2021 по 2031 год соответственно прогнозируются, как показано в табл. 5.
47 Таблица 5. Прогноз финансовых потоков системы здравоохранения Китая, млрд юаней.
Год Сумма доходов на медицинское страхование в Китае (граждане трудоспособного возраста), млрд юаней Сумма расходов на медицинское страхование в Китае (граждане трудоспособного возраста), млрд юаней Сумма остатков на медицинское страхование в Китае (граждане трудоспособного возраста), млрд юаней Расходы на медицинское страхование на душу населения в Китае (граждане трудоспособного возраста), юаней
2022 2048.5 1640.0 408.5 4947
2023 2247.3 1819.5 427.9 5458
2024 2455.8 2020.1 435.6 6021
2025 2673.9 2245.5 428.4 6642
2026 2901.6 2499.5 402.2 7328
48 Судя по результатам прогноза, как доходы, так и расходы фонда медицинского страхования Китая быстро растут. Среди них доходы китайского фонда медицинского страхования работников превышают расходы, текущий фонд базового медицинского страхования имеет профицит, и этот профицит останется стабильным в течение следующих пяти лет.
49 Оценка эффективности национальной системы финансирования здравоохранения Китая
50 Согласно результатам нашей модели прогнозирования, Китай сталкивается с растущим давлением на стоимость медицинского страхования. Баланс медицинского страхования в Китае опубликован в Ежегодном отчете Главного управления государственной безопасности Китая за 2021 год [14]. Текущие балансы медицинского страхования двух стран представлены в таблице 6.
51 Таблица 6: Фактическая структура экономического эффекта от внедрения МНС за период с 1998 года по 2021 год в Китае [14]
Наименование источника экономического эффекта Накопленный остаток средств на МНС для работающих граждан, млрд юаней Накопленный остаток средств на МНС для неработающих граждан, млрд юаней ИТОГО, млрд юаней
Величина экономического эффекта 2 940,92 (29 384.07млрд руб.) 671,23 (6 706.56млрд руб.) 3 612.15 (36 090.63млрд руб.)
Доля источника экономического эффекта в общей сумме 81,4% 18,6% 100,00%
52 Из таблицы видно, что с момента создания базовой системы медицинского страхования Китая в 1998 году по 2021 год общая сумма остатка по медицинскому страхованию составляет: 3612 млрд юаней. Более 80% средств поступает от работающего населения. Сумма текущего баланса также может компенсировать общие расходы на медицинское страхование в течение одного года (возьмем в качестве примера общие расходы в 2021 году в размере 2404 млрд юаней).
53 Анализ возможностей тиражирования опыта управления развитием здравоохранения Китая на основе МНС на Российскую Федерацию
54 Прежде всего, мы анализируем структурные характеристики. В 1990-е гг. в России была создана новый инструмент – фонд ОМС и появились новые субъекты – страховые медицинские организации (СМО). Целью системы является: управление внесенными средствами медицинского страхования и заключение договоров с поставщиками медицинских услуг, имеющими на это право. Затем медицинское учреждение использует средства фонда медицинского страхования для предоставления соответствующих медицинских услуг застрахованному лицу. Подробный процесс показан на рисунке 3.
55

Рис. 3. Существующая схема системы финансирования обязательного медицинского страхования РФ
56 В системе обязательного медицинского страхования основными источниками финансирования медицинского страхования являются страховые взносы, уплачиваемые работниками, и взносы, уплачиваемые государственными учреждениями за неработающих. Фонд используется не путем внесения взносов на персональный МНС работающего, а общей суммой в ФФОМС, который распределяет эти деньги по ТФОМС. В ТФОМС поступают также деньги из территориальных бюджетов, и затем полученная сумма средств распределяется равномерно среди всех застрахованных граждан, как работающих, так и не работающих.
57 В сочетании с вышеупомянутым структурным моделированием МНС ключевыми моментами, которые ОМС необходимо оптимизировать, являются：
  1. Система не мотивирует граждан заботиться о своем здоровье. Это связано с тем, что граждане отчисляют 5,1% от своей зарплаты, но эти деньги не попадают на их собственный счет, а идут в фонды и страховые компании. Даже если граждане стараются сохранить свое здоровье и сократить медицинские расходы, они все равно не получают уплаченные страховые взносы.
  2. Система не способствует развитию коммерческой конкуренции между поставщиками медицинских услуг и не способствует снижению стоимости медицинских услуг и повышению их качества. Теоретически, CMO выбирают поставщиков медицинских услуг для заключения контракта на фонд ОМС, что будет способствовать развитию конкуренции среди поставщиков медицинских услуг. Однако целью конкуренции между организациями здравоохранения является заключение контрактов, а не привлечение пациентов. В частности, после подписания контракта невозможно поддерживать низкие цены и высокое качество услуг. И СМО никак не могут повлиять на этот процесс.
  3. Система финансирования испытывает большое давление в плане расходов, поскольку работающие и неработающие пользуются абсолютно равными медицинскими правами. В ТФОМС поступают также деньги из территориальных бюджетов, и затем полученная сумма средств распределяется равномерно среди всех застрахованных граждан, как работающих, так и не работающих.
58 Для сбора данных о доходах и расходах на медицинское страхование в России в настоящей работе используется официальный сайт Федеральной службы государственной статистики [15] для сбора соответствующих данных с 2005 по 2021 год и закон РФ "О бюджете федерального фонда обязательного медицинского страхования на плановый период 2022, 2023 и 2024 годов" [2]. Доходы и расходы Федерального фонда обязательного медицинского страхования (ФФОМС) на 2022–2024 гг. были добавлены к данным о доходах и расходах за период с 2005 по 2021 г. Таким образом, исходные данные о доходах и расходах российского медицинского страхования за период с 2005 по 2024 годы для построения прогностической модели представлены в табл. 2.
59 Таблица 2. Доходы и расходы средств федерального фонда обязательного медицинского страхования РФ
Год Сумма доходов на ОМС в РФ (всех граждане), млн. руб. Сумма расходов на ОМС в РФ (всех граждане), млн. руб. Сумма остаток на ОМС в РФ (всех граждане), млн. руб. Расходы ОМС на душу населения в РФ (всех граждане), руб.
2005 83 003 71 507 11 496 497
2006 125 524 119 407 61 17 834
2007 157 817 158 177 -360 1108
2008 162 621 168 706 -6 085 1181
2009 200 060 194 469 5 591 1363
2010 237 500 220 232 17 268 1541
2011 348 437 310 428 38 009 2172
2012 966 542 932 158 34 384 6519
2013 1 101 352 1 048 723 52 629 7318
2014 1 250 545 1 268 658 -18 113 8 829
2015 1 573 543 1 638 815 -65 272 11 202
2016 1 657 620 1 590 151 67 469 10 854
2017 1 737 164 1 654 990 82 174 11 274
2018 1 895 924 1 988 542 -92 618 13 537
2019 2 123 988 2 186 738 -62 750 14 896
2020 2 392 693 2 360 463 32 230 16 090
2021 2 533 798 2 545 373 -11 575 17 410
2022 2 779 212 2 801 058 -21 846 19 159
2023 2 925 746 2 951 120 -25 374 20 185
2024 3 086 270 3 120 311 -34 041 21 343
60 Источник данных: Федеральный закон от 06.12.2021 г. № 392-ФЗ "О бюджете Федерального фонда обязательного медицинского страхования на 2022 год и на плановый период 2023 и 2024 годов"; Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru.
61 Благодаря анализу данных из России за разные годы, в России в 2021 году дефицит составил: 11 575 миллионов рублей. Это эквивалентно 115,75 миллиарду рублей. Разница между китайскими данными по системе МНС и тем же периодом достигает: 3810,25 миллиарда рублей. В последние годы бюджетные законопроекты, объявленные правительством, также показали эту ситуацию.
62 Для анализа будущих тенденций Российской кассы медицинского страхования мы использовали модель AR для прогнозирования доходов и расходов Российской кассы медицинского страхования с 2025 по 2029 год. Авто-регрессионная модель (Autoregressive model, аббревиатура: Модель AR) – это статистический метод обработки временных рядов. Для временного ряда xt, t=1,2,⋯,N. AR(p) равен:
xt=ϕ1xt-1+ϕ2xt-2+⋯+ϕpxt-p+at (8)
63 Модель AR описывает статистическую зависимость между значением переменной x в момент времени t и значением в момент времени t-1, t-2, t-p.
64 Результаты моделирования доступны, и модель AR (2) является наиболее точной для России. Мы будем использовать формулу для прогнозирования и моделирования доходов и расходов фонда медицинского страхования:
logInct=0.35164+1.5286*logInct-1-0.55154*logInct-2 (9)
logExpt=0.37438+1.4736*logExpt-1-0.49725*logExpt-2 (10)
65 Для расходов на медицинское страхование на душу населения данные представляют собой гладкий ряд, т. е. логарифмическое преобразование не требуется. И данные модели AR (1) являются более точными, что дает следующую модель прогнозирования:
Расходt=887+1.03*Расходt-1 (11)
66 Для анализа будущих тенденций российского фонда медицинского страхования мы использовали модель AR для прогнозирования доходов и расходов ФФОМС в России с 2025 по 2029 год, как показано в таблице 8.
67 Таблица 7. Прогноз финансовых потоков системы здравоохранения РФ, млн. руб.
Год Сумма доходов на ОМС в РФ (всех граждане), млн. руб. Сумма расходов на ОМС в РФ (всех граждане), млн. руб. Сумма остаток на ОМС в РФ (всех граждане), млн. руб. Расходы ОМС на душу населения в РФ (всех граждане), руб.
2025 3 206 837,86 3 242 485,90 -35 648,04 21 403
2026 3 301 591,86 3 337 482,93 -35 891,08 22 566
2027 3 379 677,94 3 416 686,39 -37 008,44 23 729
2028 3 446 819,78 3 486 416,52 -39 596,74 24 892
2029 3 506 538,45 3 550 126,35 -43 587,90 26 055
68 Согласно результатам прогноза, доходы и расходы Российского фонда медицинского страхования переживали стремительный рост. После 2021 года, когда расходы на медицинское страхование превысят доходы, дефицит фонда медицинского страхования будет постепенно увеличиваться с каждым годом. Эта ситуация также учтена в Законе Российской Федерации "План доходов и расходов на медицинское страхование на 2022–2024 годы". Согласно прогнозной модели, в 2029 году дефицит фонда медицинского страхования может составить 43587,902 млн рублей.
69 Анализ экономических эффектов. В своей статье российский экономист Соколов Евгений Васильевич ссылается на экономию средств медицинского страхования с 1994 по 2020 год (с момента введения МНС) [1]. Текущие балансы медицинского страхования двух стран представлены в таблице 6. и таблице 8.
70 Таблица 8: Потенциальная структура экономического эффекта от внедрения МНС за период с 1994 года по 2020 год в России [1].
Наименование источника экономического эффекта Накопленные средства работающих граждан на МНС, млрд руб. Накопленные средства неработающих граждан на МНС, руб. За счёт увеличения количества работающих граждан, которые делают взносы в ОМС, млрд руб. За счёт сокращения затрат на пенсионеров, млрд руб. ИТОГО, млрд руб.
Величина экономического эффекта 628.41 428.09 2119.03 208.58 3 384.12
Доля источника экономического эффекта в общей сумме 18,57% 12,65% 62,62% 6,16% 100,00%
71 Из таблиц 6 и 8 видно, что фактическая структура экономического эффекта в Китае до 2021 года после введения МНС в 1998 году показывает накопленный остаток в 36 090,63 млрд. рублей, в то время как потенциальная структура экономического эффекта в России в случае введения МНС с 1994 по 2020 год показывает накопленный остаток в 3 384,12 млрд. руб. Накопленный Китаем остаток еще в 10 раз превышает российский. Важной причиной такой ситуации является то, что в китайской системе МНС 95% населения платят страховые взносы, а МНС доступна только тем гражданам, у которых есть счет медицинского страхования. В России 35% граждан не оплачивают медицинскую страховку, но ОМС оплачивает медицинскую помощь для всех граждан.
72 Управление моделями медицинского страхования Китая
73 На основании вышеизложенного и с учетом вариантов финансирования системы МНС для китайских поставщиков медицинских услуг, представленных авторами на рисунке 1, экономическая математическая модель, максимизирующая накопленный остаток системы медицинского страхования, выглядит следующим образом.
74 Подробная формула годового дохода по медицинскому страхованию:
75 Если ФОТt<60%ФОТt-1 , то:
Доходt=60%*ФОТt-1*kt (12.1)
Если ФОТt>300%ФОТt-1 , то:
Доходt=300%*ФОТt-1*kt (12.2)
76 Подробная формула годового расхода по медицинскому страхованию:
Расходt=12113*(e-0.0982*t-2-e-0.0982*(t-1))e-0.0982*(2t+1)     (t=2⋯n) (13)
77 Подробная формула годового остатка по медицинскому страхованию:
МНСост*t=МНСост*(t-1)+ФОТt*kt-12113*(e-0.0982*t-2-e-0.0982*(t-1))e-0.0982*(2t+1) (14)
78 Используя приведенные выше уравнения (12)-(14), мы можем получить целевую функцию для обоих периодов.
79 1). До 2026 года расходы на здравоохранение на душу населения рассчитываются на основе результатов модели прогнозирования Грея, которая дает целевую функции:
МНСнакп*ост*n=∑t=t0n(ФОТt*kt-12113*e-0.0982*t-2-e-0.0982*t-1e-0.0982*2t+1+МНСнакп*ост*t-1)*(1+rt)→max (15)
80 2). После 2026 года, поскольку модель прогнозирования Грея больше подходит для краткосрочных прогнозов, мы формулируем расходы на душу населения через 5 лет после результатов прогнозирования как расходы на душу населения в 2026 году и удерживаем их постоянными, чтобы получить целевую функции:
МНСнакп*ост*n=∑t=t0n(ФОТt*kt-Расход2026+МНСнакп*ост*t-1)*(1+rt)→max (16)
81 Ограничения:
ФОТt=ФОТнач*(1+i)t (17)
60%*ФОТt-1≤ФОТt≤300%*ФОТt-1 (18)
8%≤kt≤12% (19)
1.45%≤rt≤4.77% (20)
82 Формула ограничения (17) показывает, что средняя заработная плата ежегодно увеличивается в соответствии с определенным темпом роста i .Кумулятивный среднегодовой темп роста заработной платы до 2021 года составляет в среднем 11%, но при этом учитывается рост цен. Поэтому средний темп роста заработной платы после 2021 года i установлен на уровне 9 %. Формула ограничения (18) основана на "Уведомлении о корректировке верхнего предела базы взносов социального страхования на медицинское обслуживание, производственную травму и т. д. в 2022 году", выпущенном Бюро медицинского страхования [18]. Верхняя и нижняя границы базы взносов социального страхования составляют соответственно 60% и 300% от средней заработной платы работающего населения в каждой провинции за предыдущий год. Для работающего населения чья зарплата составляет менее 60% от средней зарплаты, взнос рассчитывается из 60% от средней зарплаты, в соответствии с процентом, выплачиваемым каждой провинцией. В случае работающего населения с зарплатой выше 300% от средней заработной платы, взнос рассчитывается исходя из 300% от средней заработной платы. Формула ограничений (19) — это ограничение на процент заработной платы, отчисляемый в МНС. Согласно таблице 9, которая основана на статистике по провинциям, видно, что в столице Китая и других быстроразвивающихся городах более высокие показатели вклада, например, в Пекине самый высокий показатель вклада: 12%, в то время как в менее развитых регионах самый низкий показатель - 8%. Формула ограничений (20) — это ограничение на процентную ставку по накопленному остатку. Сохранение текущей стоимости фонда медицинского страхования по-прежнему реализует Постановление Государственного совета 1998 года о создании базовой системы медицинского страхования городских работников, согласно которому на собранные в этом году средства фонда начисляются проценты по ставке вклада до востребования. Мы провели статистику процентной ставки по вкладам до востребования в Банке Китая за все годы с момента создания системы медицинского страхования работающего населения и получили следующие результаты: максимальное значение процентной ставки было в 1996 году, процентная ставка составила: 7,47%; минимальное значение процентной ставки было в 2021 году, процентная ставка составила: 1,45%.
83 Таблица 9. Доля перевода заработной платы в МНС в провинциальных административных районах Китая
Ставка взноса компании Ставка индивидуального взноса Ставка взноса компании Ставка индивидуального взноса Ставка взноса компании Ставка индивидуального взноса Ставка взноса компании Ставка индивидуального взноса Ставка взноса компании Ставка индивидуального взноса
10% 2% 9% 2% 8% 2% 7% 2% 6% 2%
Районы провинции Пекин, Тяньцзинь Шанхай, Чунцин Хэнань, Шаньдун, Аньхой, Цзянсу, Сычуань, Тибет, Хайнань, Гуанси Ляонин, Хэйлунцзян, Шаньси, Чжэцзян, Цзянси, Гуйчжоу, Нинся, Цзилинь, Хунань, Цинхай, Юньнань, Хубэй Ганьсу, Аньхой, Чжэцзян, Фуцзянь, Гуандун, Хэбэй, Шэньси
84 МНСнакп*ост*t —Накопленный остаток накопительных счетов на душу населения с начала внедрения МНС до года t, юань.; МНСдох*t —Остаток МНС на душу населения в году t, юань.; ФОТt —фонд оплаты труда работающего гражданина в году t, юань.; Доходt —Годовые доходы на медицинское страхование на душу населения в году t, юань.; Сt —Доля пенсионеров по отношению к количеству работающих людей в году t, доли ед. Расходt —Годовые расходы на медицинское страхование на душу населения в году t, юань.; rt —средняя банковская процентная ставка по депозитам на средства МНС в году t, доли ед. n —Конечный год расчета целевого показателя (период трудовой деятельности), год. kt —доля отчислений из ФОТ на МНС работающего гражданина в году t, доли ед. t0 —Начальным годом расчета, т. е. годом начала расчетов, является 2022 год. МНСнак.ост.2021 —Накопленный остаток медицинского страхования работников на душу населения в Китае с 1997 по 2021 гг., юань.; i —среднегодовые темпы роста ФОТ работающего гражданина, доли ед.;
85 Практическая реализация модели (12)-(16). В столбце 3 таблицы 10 указана среднегодовая начисленная заработная плата работников по данным официального сайта Национального бюро статистики Китая [14] сумма за 2007 год составила 18 632 юаня. Эти данные получены на основе официально опубликованной средней заработной платы в нечастном секторе, а также средней заработной платы в частном секторе, рассчитанной как средняя социальная заработная плата пропорционально количеству работающих. Кумулятивный среднегодовой темп роста заработной платы до 2021 года составляет в среднем 11%, но с учетом инфляции. Поэтому для среднего темпа роста заработной платы после 2021 года мы используем среднее значение темпа инфляции и темпа роста национального ВВП (Таблица 10, колонка 2) i на уровне 5,1%.
86 В столбце 4 таблицы 10 показана доля, переводимая из зарплаты в МНС. В связи с различием стандартов в разных регионах Китая авторы взяли среднее значение 9%, из которых 7% - доля компании для работника и 2% - доля индивидуума. Конкретная ситуация в провинциях показана в таблице 10, в которой 34 провинциальных административных района Китая, исключая три специальных района - Гонконг, Макао и Тайвань, и остальные 31 регион классифицированы по различным ставкам взносов. Как видно из таблицы, большинство регионов в Китае используют 7% взноса компании и 2% индивидуального взноса. Более высокие показатели наблюдаются в быстрорастущих регионах, таких как столица и муниципалитеты. Для того чтобы сделать последующее исследование точным, в целях моделирования мы использовали ставку взносов на медицинское страхование работников 7% против 2%.
87 В столбце 5 таблицы 10 показана доля банковского процентного ставка по депозитам на средства МНС. Опубликованная Банком Китая процентная ставка по нулевому депозиту в 2021 году составляет: 1,45%.
88 В столбце 6 таблицы 10 показан доход от медицинского страхования на душу населения для китайской системы МНС. В соответствии с требованиями китайской системы МНС, действующие работники должны платить за медицинское страхование, как показано в уравнении (12)
89 В столбце 7 таблицы 10 показаны расходы на медицинское страхование на душу населения для китайской системы МНС (граждане трудоспособного возраста). В столбце 7 данные за 2021 год — это реальные данные. Данные за 2022–2026 годы — это результаты использования модели Грея, точность которой была проверена выше и здесь не повторяется. Однако, учитывая математическую природу модели Грея, точность модели Грея значительно снизится при прогнозировании на длительный период времени, поэтому авторы будут использовать только результаты 5-летнего прогноза. После 2026 года анализ будет проводиться при постоянном значении расходов на душу населения в 2026 году: 7 328 юаней/год. После получения расходов на душу населения с помощью модели Грея, затем согласно формуле: Он=Пд.с*Зм.с*К , где Он – неснижаемый остаток на МНС, необходимый для оплаты медицинской помощи на период дожития, юань.; Пд.с. – период дожития, годы (примем равным 18 годам, см. [14]); Зм.с. – средние годовые затраты на медицинские ус-луги, руб./год (в примере 7328 юаня. в год на человека); К – коэффициент, учитывающий рост затрат на медицинское обслуживание для граждан пенсионного возраста (примем К = 2). Тогда Он = 18*7328*2 = 263 808 (юаня).
90 В столбце 8 таблицы 10 показан остаток медицинского страхования на душу населения в текущем году, как показано в уравнении (15). т.е. столбец 9 = столбец 7 -столбец 8+столбец 9(Данные за предыдущий год). Данные за 2021 год получены путем деления суммарного остатка по медицинскому страхованию сотрудников в 2021 году на количество участников в 2021 году. Среднее накопление на человека составляет ：8595 юаня. Это значение представляет собой сумму, накопленную на душу населения в Китае с момента создания системы МНС (1996 год) до 2021 года.
91 В столбце 9 показан накопленный остаток на счетах на душу населения за годы с начала введения МНС по настоящее время, как показано в уравнении (12). Процентная ставка по средствам медицинского страхования, накопленным в 2021 году, составляет 1,45% и будет использоваться и в последующие годы. Согласно расчетам, накопленный баланс на одного человека в 2021 году составит 8 719 юаней. Это значение: 8595 (строка 1, столбец 8, таблица 10) умножить на процентную ставку 1,45%, чтобы получить 8719 юаней. Процесс расчета накопленного остатка в 2022 году: 8719 (строка 1, столбец 9, таблица 10) умножить на процентную ставку, после добавления (8719 - 8595) умножить на процентную ставку = 11 843 юаней (строка 2, столбец 9, таблица 10). Полные результаты модели представлены в таблице 10.
92 Таблица 10: Результаты моделирования накопления финансовых ресурсов на душу население в Китае
Номер строки Год Средняя заработная плата, юань/год Доля заработной платы, перечисленной в МНС Доля банковская ставка Доход от медицинского страхования на душу населения в Китае, юань/год Расходы на медицинское страхование на душу населения в Китае, юаней (граждане трудоспособного возраста) Остаток на душу населения за год, юань/год (граждане трудоспособного возраста) Накопленный остаток на душу населения, юань (граждане трудоспособного возраста)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2021 80465 9% 1.45% 7242 4344 8595 8719
2 2022 87788 9% 1.45% 7901 4947 11549 11843
3 2023 95776 9% 1.45% 8620 5458 14711 15222
4 2024 104492 9% 1.45% 9404 6021 18094 18875
5 2025 114001 9% 1.45% 10260 6642 21712 22819
6 2026 124375 9% 1.45% 11194 7328 25578 27072
7 2027 135693 9% 1.45% 12212 7328 30462 32420
8 2028 148041 9% 1.45% 13324 7328 36458 38973
9 2029 161512 9% 1.45% 14536 7328 43666 46851
10 2030 176210 9% 1.45% 15859 7328 52197 56185
11 2031 192245 9% 1.45% 17302 7328 62171 67118
12 2032 209740 9% 1.45% 18877 7328 73720 79807
13 2033 228826 9% 1.45% 20594 7328 86986 94423
14 2034 249649 9% 1.45% 22468 7328 102127 111153
15 2035 272367 9% 1.45% 24513 7328 119312 130199
16 2036 297152 9% 1.45% 26744 7328 138728 151784
17 2037 324193 9% 1.45% 29177 7328 160577 176151
18 2038 353695 9% 1.45% 31833 7328 185082 203565
19 2039 385881 9% 1.45% 34729 7328 212484 234316
20 2040 420996 9% 1.45% 37890 7328 243045 268718
21 2041 459307 9% 1.45% 41338 7328 277055 307117
22 2042 501104 9% 1.45% 45099 7328 314826 349890
23 2043 546704 9% 1.45% 49203 7328 356702 397446
24 2044 596455 9% 1.45% 53681 7328 403055 450234
25 2045 650732 9% 1.45% 58566 7328 454293 508743
26 2046 709949 9% 1.45% 63895 7328 510860 573508
27 2047 774554 9% 1.45% 69710 7328 573242 645110
28 2048 845038 9% 1.45% 76053 7328 641968 724186
29 2049 921937 9% 1.45% 82974 7328 717614 811430
30 2050 1005833 9% 1.45% 90525 7328 800811 907599
31 2051 1097364 9% 1.45% 98763 7328 892246 1013520
32 2052 1197224 9% 1.45% 107750 7328 992669 1130095
93 Управление моделями медицинского страхования РФ
94 Для Российской Федерации модель управления будет основана на китайской модели управления, установленной выше, и соответствующим образом скорректирована с учетом реалий Российской Федерации, а также положений законодательства. Исходя из вышесказанного, экономико-математическая модель внедрения медицинских накопительных счетов в систему финансирования учреждений здравоохранения для максимизации инвестиционного потенциала выглядит следующим образом.
95 Подробная формула годового дохода по медицинскому страхованию:
Доходt=ФОТt*kt (20)
96 Подробная формула годового расхода по медицинскому страхованию:
Расходt=887+1.03*Расходt-1     (t=2⋯n) (21)
97 Подробная формула годового остатка по медицинскому страхованию:
МНСост*t=МНСост*(t-1)+ФОТt*kt-(887+1.03*Расходt-1) (22)
98 Используя приведенные выше уравнения (11)-(13), мы можем получить целевую функцию для обоих периодов.
99 1). До 2026 года расходы на здравоохранение на душу населения рассчитываются на основе результатов авторегрессионной модели прогнозирования, которая дает целевую функции:
МНСнакп*ост*n=∑t=t0n(ФОТt*kt-(887+1.03*Расходt-1)+МНСнакп*ост*t-1)*(1+rt)→max (23)
100 2). После 2026 года мы выражаем расходы на душу населения в течение пяти лет, следующих за прогнозным результатом, как расходы на душу населения в 2026 году и удерживаем их постоянными для получения функции цели.:
МНСнакп*ост*n=∑t=t0n(ФОТt*kt-Расход2026+МНСнакп*ост*t-1)*(1+rt)→max (24)
101 Ограничения:
ФОТt=ФОТнач*(1+i)t (25)
МРОТ≤ФОТt (26)
3,2%≤kt≤12% (27)
1%≤rt≤4% (28)
102 Формула ограничения (25) показывает, что средняя заработная плата ежегодно увеличивается в соответствии с определенным темпом роста i .Кумулятивный среднегодовой темп роста заработной платы до 2021 года составляет в среднем 13%, но при этом учитывается рост цен. Поэтому средний темп роста заработной платы после 2021 года i установлен на уровне 11 %. Формула ограничений (26) показывает минимальный размер оплаты труда в Российской Федерации, который, согласно федеральному закону, установлен в размере 13 890 рублей в месяц. Тогда минимальный годовой доход составит: 13890*12 = 166 680 рублей.
103 Формула ограничений (27) показывает долю заработной платы, перечисляемой в МНС.
104 Формула ограничений (28) — это ограничение на процентную ставку по накопленному остатку. Для этих двух наборов данных мы учли страны мира, использующие систему МНС, такие как Сингапур, США, Китай, Южная Африка и т.д. Диапазон перечисления заработной платы в МНС составляет 3,2%-12%. Диапазон процентных ставок для сбережений на остатках по медицинскому страхованию составляет 1%–4%.
105 МНСнакп*ост*t —Накопленный остаток накопительных счетов на душу населения с начала внедрения МНС до года t, юань.; МНСдох*t —Остаток МНС на душу населения в году t, юань.; ФОТt —фонд оплаты труда работающего гражданина в году t, юань.; Доходt —Годовые доходы на медицинское страхование на душу населения в году t, юань.; Сt —Доля пенсионеров по отношению к количеству работающих людей в году t, доли ед. Расходt —Годовые расходы на медицинское страхование на душу населения в году t, юань.; rt —средняя банковская процентная ставка по депозитам на средства МНС в году t, доли ед. n —Конечный год расчета целевого показателя (период трудовой деятельности), год. kt —доля отчислений из ФОТ на МНС работающего гражданина в году t, доли ед. t0 —Начальным годом расчета, т. е. годом начала расчетов, является 2022 год. i —среднегодовые темпы роста ФОТ работающего гражданина, доли ед.;
106 Практическая реализация модели (11)-(15). В столбце 3 Таблицы 11 представлена среднемесячная начисленная номинальная заработная плата работников организаций по данным официального интернет-ресурса Федеральной службы государственной статистики [20]. Данные на 2021 год — это официальные реальные цифры. Для данных после 2021 года мы снова используем среднее значение темпов инфляции и темпов роста ВВП России. i составляет 4,8% и остается постоянным. Например, средняя заработная плата в 2022 году составит: 686 928 (строка 1, столбец 3, таблица 11) * (1 + 4,8%) = 719 901 рубль. И так далее.
107 В столбце 4 таблицы 11 показана доля, переводимая из зарплаты в МНС. Здесь мы имеем в виду действующую систему медицинского страхования в России, где доля работающего населения, делающего взносы в ФФОМС, в настоящее время составляет 5,1%. Из них 1,9% - минимальные отчисления на детей, пенсионеров и мало заработающих. Поэтому доля заработной платы, которая теоретически может быть переведена в систему МНС, составляет: 5,1%–1,9% = 3,2%.
108 В столбце 5 таблицы 11 показана доля банков в ставке по депозитам для фондов МНС. В Китае истинная процентная ставка в настоящее время составляет 1,45%. Исходя из этого значения, процентную ставку в России мы установили на уровне 2% для нашего анализа.
109 В столбце 6 таблицы 11 показан доход от медицинского страхования на душу населения в российской системе МНС. В системе МНС активные работники платят за медицинское страхование, как показано в уравнении (20).
110 В столбце 7 таблицы 11 показаны расходы на медицинское страхование на душу населения (граждане трудоспособного возраста) в российской системе МНС. В столбце 7 данные за 2021 год — это реальные данные. Данные за 2022–2026 годы являются результатами модели авторегрессии, точность которой была проверена выше и здесь не повторяется. Снова принимая во внимание точность долгосрочных прогнозов модели, мы использовали ту же сумму расходов в 2026 году и после 2026 года: 24 892 рубля в качестве ежегодных расходов на медицинское страхование на человека. После использования модели авторегрессии для получения подушевых расходов, затем согласно формуле: Он=Пд.с*Зм.с*К . , где Он – неснижаемый остаток на МНС, необходимый для оплаты медицинской помощи на период дожития, юань.; Пд.с. – период дожития, годы (примем равным 20 годам, см. [20]); Зм.с. – средние годовые затраты на медицинские услуги, руб./год (в примере 24 892 руб. в год на человека); К – коэффициент, учитывающий рост затрат на медицинское обслуживание для граждан пенсионного возраста (примем К = 2). Тогда Он = 20*24892*2 = 995 680 (руб.).
111 В столбце 8 таблицы 11 показан остаток медицинского страхования на душу населения в текущем году, как показано в уравнении (22). т.е. столбец 9 = столбец 7 -столбец 8+столбец 9(Данные за предыдущий год).
112 В столбце 9 показан накопленный остаток на подушевом счете с 2021 года, когда вводится МНС, до 2062 года, как показано в уравнении (23-24). процентная ставка накопленного фонда медицинского страхования в 2021 году составляет 2% и будет использоваться в последующие годы. По расчетам, накопленный баланс на одного человека в 2021 году составит 4 663. Это значение: 4 572 (строка 1, столбец 8, Таблица 11) умножить на процентную ставку 2%, чтобы получить 4 663. Процесс расчета для накопленного остатка в 2022 году: 4 663(строка 1, столбец 9, Таблица 11) умножить на процентную ставку, после добавления (4 663 -4 572) умножить на процентную ставку = 9 058 (строка 2, столбец 9, Таблица 11). Полные результаты модели представлены в таблице 11.
113 Таблица 11: Результаты моделирования накопления финансовых ресурсов на душу население в РФ
Номер строки Год Средняя заработная плата, руб./год Доля заработной платы, перечисленной в МНС Доля банковская ставка Доход от медицинского страхования на душу населения в РФ, руб./год Расходы на медицинское страхование на душу населения в РФ, руб. Остаток на душу населения за год, руб./год (граждане трудоспособного возраста) Накопленный остаток на душу населения, руб. (граждане трудоспособного возраста)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2021 686,928 3,2% 2% 21,982 17,410 4,572 4,663
2 2022 719,901 3,2% 2% 23,037 18,819 8,789 9,058
3 2023 754,456 3,2% 2% 24,143 20,271 12,661 13,189
4 2024 790,670 3,2% 2% 25,301 21,766 16,196 17,058
5 2025 828,622 3,2% 2% 26,516 23,306 19,406 20,674
6 2026 868,396 3,2% 2% 27,789 24,892 22,303 24,042
7 2027 910,079 3,2% 2% 29,123 24,892 26,533 28,838
8 2028 953,762 3,2% 2% 30,520 24,892 32,162 35,155
9 2029 999,543 3,2% 2% 31,985 24,892 39,255 43,094
10 2030 1,047,521 3,2% 2% 33,521 24,892 47,884 52,757
11 2031 1,097,802 3,2% 2% 35,130 24,892 58,121 64,254
12 2032 1,150,497 3,2% 2% 36,816 24,892 70,045 77,702
13 2033 1,205,720 3,2% 2% 38,583 24,892 83,736 93,221
14 2034 1,263,595 3,2% 2% 40,435 24,892 99,279 110,939
15 2035 1,324,248 3,2% 2% 42,376 24,892 116,763 130,991
16 2036 1,387,811 3,2% 2% 44,410 24,892 136,281 153,520
17 2037 1,454,426 3,2% 2% 46,542 24,892 157,931 178,673
18 2038 1,524,239 3,2% 2% 48,776 24,892 181,815 206,607
19 2039 1,597,402 3,2% 2% 51,117 24,892 208,039 237,489
20 2040 1,674,078 3,2% 2% 53,570 24,892 236,718 271,491
21 2041 1,754,433 3,2% 2% 56,142 24,892 267,968 308,795
22 2042 1,838,646 3,2% 2% 58,837 24,892 301,912 349,595
23 2043 1,926,901 3,2% 2% 61,661 24,892 338,681 394,091
24 2044 2,019,392 3,2% 2% 64,621 24,892 378,410 442,496
25 2045 2,116,323 3,2% 2% 67,722 24,892 421,240 495,033
26 2046 2,217,907 3,2% 2% 70,973 24,892 467,321 551,936
27 2047 2,324,366 3,2% 2% 74,380 24,892 516,809 613,452
28 2048 2,435,936 3,2% 2% 77,950 24,892 569,867 679,840
29 2049 2,552,861 3,2% 2% 81,692 24,892 626,666 751,373
30 2050 2,675,398 3,2% 2% 85,613 24,892 687,387 828,335
31 2051 2,803,817 3,2% 2% 89,722 24,892 752,217 911,029
32 2052 2,938,400 3,2% 2% 94,029 24,892 821,354 999,769
33 2053 3,079,444 3,2% 2% 98,542 24,892 895,004 1,094,888
34 2054 3,227,257 3,2% 2% 103,272 24,892 973,385 1,196,733
35 2055 3,382,165 3,2% 2% 108,229 24,892 1,056,722 1,305,672
36 2056 3,544,509 3,2% 2% 113,424 24,892 1,145,254 1,422,088
37 2057 3,714,646 3,2% 2% 118,869 24,892 1,239,231 1,546,386
38 2058 3,892,949 3,2% 2% 124,574 24,892 1,338,913 1,678,990
39 2059 4,079,810 3,2% 2% 130,554 24,892 1,444,575 1,820,345
40 2060 4,275,641 3,2% 2% 136,821 24,892 1,556,504 1,970,919
41 2061 4,480,872 3,2% 2% 143,388 24,892 1,674,999 2,131,203
42 2062 4,695,954 3,2% 2% 150,271 24,892 1,800,378 2,301,713
114 Заключение
115 1. Моделируя структуру системы накопительных счетов медицинского страхования, мы проанализировали два преимущества системы: мотивацию граждан к охране здоровья и коммерческую конкуренцию между медицинскими учреждениями. И два потенциальных риска: давление на расходы фонда; и осуществление семейного сотрудничества.
116 2. Основываясь на анализе таблицы 1, можно сделать вывод, что система МНС относительно стабильна с точки зрения эффективности финансирования здравоохранения. Профицит системы финансирования здравоохранения Китая в 2021 году составит 410,5 млрд юаней, что эквивалентно 3694,5 млрд рублей. Дефицит бюджета России в 2021 году достиг: 11 575 миллионов рублей. Разница с китайскими данными по системе МНС достигла: 381 025 миллиардов рублей.
117 3. Используя прогнозы модели, для китайских данных мы с помощью модели Грея спрогнозировали хороший баланс в фонде медицинского страхования Китая на следующие пять лет, с возможным балансом в 402,2 млрд юаней на 2026 год. Также была разработана модельная формула расходов на здравоохранение на душу населения для последующих моделей управления. Для российских данных мы использовали авторегрессионную модель, которая показывает, что текущий баланс фонда медицинского страхования России является дефицитным и что дефицит будет увеличиваться в течение следующих пяти лет и может достичь: 43 587,9 млн. руб. в 2029 году. Модель подушевых расходов на медицинское страхование также разработана для обеспечения последующего управления
118 4．Используя модель управления, мы рассчитали, что сумма, накопленная на душу населения в китайском фонде медицинского страхования в 2040 году, достигнет: 243 045 юаней, что уже соответствует требованию неснижаемого остатка на МНС, необходимый для оплаты медицинской помощи на период дожития. Результаты модели управления, предложенной для внедрения МНС в России, показывают, что после внедрения системы МНС в 2022 году неснижаемый остаток, необходимый для накопления на душу населения в 2052 году, составит 999 769 рублей. После достижения минимального баланса счет продолжает накапливать средства, которые могут быть использованы для выплаты пособий неработающим и для укрепления физического здоровья нации.

References

1.     Sokolov, E. V. Organizatsiya perekhoda grazhdan Rossii na meditsinskie nakopitel'nye scheta / E. V. Sokolov, E. V. Kostyrin // Ehkonomika i upravlenie: problemy, resheniya. – 2020. – T. 1. – № 8(104). – S. 55–71. – DOI 10.34684/ek.up.p.r.2020.08.01.008.

2.     Federal'nyj zakon ot 06.12.2021 g. № 392-FZ "O byudzhete Federal'nogo fonda obyazatel'nogo meditsinskogo strakhovaniya na 2022 god i na planovyj period 2023 i 2024 godov" // Konsul'tantPlyus: sprav. prav. sistema: ofits. sajt / Kompaniya «Konsul'tantPlyus». URL: http: // www.consultant.ru / data.html (data obrascheniya 11.03.2022).

3.     Sokolov, E. V. Sistema finansirovaniya zdravookhraneniya v Singapure / E. V. Sokolov, D. A. Grechkin // Ehkonomika i upravlenie: problemy, resheniya. – 2017. – T. 5. – № 9. – S. 45–52.

4.     Sokolov, E. V. Proryvnye tekhnologii finansirovaniya trudovoj pensii po starosti / E. V. Sokolov, E. V. Kostyrin // Ehkonomika i upravlenie: problemy, resheniya. – 2021. – T. 1. – № 7(115). – S. 63–80. – DOI 10.36871/ek.up.p.r.2021.07.01.009.

5.     Sokolov, E. V. Obosnovanie neobkhodimosti i ehffektivnosti vnedreniya meditsinskikh nakopitel'nykh schetov dlya vsekh sub'ektov Rossijskoj Federatsii i Rossii v tselom / E. V. Sokolov, E. V. Kostyrin // Ehkonomika i upravlenie: problemy, resheniya. – 2018. – T. 1. – № 11. – S. 52–64.

6.    Lang Ying, Xia Xiaohong. Issledovanie balansa dokhodov i raskhodov i ustojchivogo razvitiya fonda meditsinskogo strakhovaniya gorodskikh rabochikh - na primere provintsii Sychuan'[J]. Health Soft Science, 2021, 35(9):30-34.

7.    Uspenskaya, I. V. Analiz finansovogo obespecheniya territorial'noj programmy obyazatel'nogo meditsinskogo strakhovaniya / I. V. Uspenskaya, E. V. Manukhina, S. V. Yurina // Sotsial'nye aspekty zdorov'ya naseleniya. – 2018. – № 1(59). – S. 10.

8.     Deng, J. L. Introduction to grey system theory / J. L. Deng // J Grey System. – 1989; 1:1–24.

9.     Jiao Man, Wang Huan. Prediction on the Urban Employee Basic Medical Insurance Scheme funds: A case study of Jiangsu province. Chinese Journal of Health Policy, 2018, 11(11): 16–21.

10.    Tomskaya, K. M. Analiz vremennykh ryadov s pomosch'yu avto-regressionnykh modelej / K. M. Tomskaya // Integratsiya nauk. – 2018. – № 4(19). – S. 45–50.

11.    Kozyrenko, E. I. Sovremennoe sostoyanie finansirovaniya zdravookhraneniya v Rossii / E. I. Kozyrenko, L. O. Avdeeva // Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Ehkonomika. – 2019. – № 1. – S. 153–164. – DOI 10.24143/2073–5537-2019-1-153-164.

12.    Khabarova, E. L. O posledovatel'nom otsenivanii parametrov avto-regressionnoj modeli s nepreryvnym vremenem / E. L. Khabarova, T. V. Emel'yanova // Vserossijskaya molodezhnaya nauchnaya konferentsiya studentov, aspirantov i molodykh uchenykh "Vse grani matematiki i mekhaniki" : Sbornik statej, Tomsk, 23–27 aprelya 2019 goda / Pod redaktsiej A.V. Starchenko. – Tomsk: Izdatel'skij Dom Tomskogo gosudarstvennogo universiteta, 2019. – S. 189–197.

13.    Ma Guifeng, Zhu Zhongchi, Qiu Leijie. Issledovanie prognozirovaniya riska disbalansa mezhdu dokhodami i raskhodami fonda bazovogo meditsinskogo strakhovaniya gorodskikh rabotnikov [J], Statistika zdravookhraneniya Kitaya, 2018, 35 (3) :423 - 425.

14.    Osnovnye uslugi zdravookhraneniya v Kitae v 2021 godu // Ofitsial'nyj sajt Kitajskoj natsional'noj sluzhby zdravookhraneniya. URL: http://www.nbphsp.org.cn (data obrascheniya 09.01.2022).

15.    Osnovnye pokazateli deyatel'nosti gosudarstvennykh vnebyudzhetnykh fondov Postuplenie i raskhodovanie sredstv territorial'nykh fondov obyazatel'nogo meditsinskogo strakhovaniya // Ofitsial'nyj sajt Federal'noj sluzhby gosudarstvennoj statistiki. URL: https://rosstat.gov.ru (data obrascheniya 09.01.2022).

16.    Dokument Gossoveta Kitaya "Rukovodstvo po zapusku pilotnoj programmy bazovogo meditsinskogo strakhovaniya dlya gorodskikh zhitelej"

17.    Bure, V. M. Adaptivnye metody prognozirovaniya vremennykh ryadov v srede MATLAB / V. M. Bure, S. V. Plakhotnik // Proektirovanie nauchnykh i inzhenernykh prilozhenij v srede MATLAB : Trudy Vserossijskoj nauchnoj konferentsii, Sankt-Peterburg, 23–26 oktyabrya 2007 goda. – Sankt-Peterburg, 2007. – S. 1363–1370.

18.    Zakon o sotsial'nom strakhovanii Kitajskoj Narodnoj Respubliki

19.    People's Daily " Natsional'noe byuro meditsinskoj bezopasnosti ofitsial'no zapuscheno, ehksperty ob'yasnyayut

20.    Federal'naya sluzhba gosudarstvennoj statistiki [Ehlektronnyj resurs]. URL: www.gks.ru (data obrascheniya 07.11.2022).

Comments

No posts found

Write a review
Translate