基于PMC指数模型的中国商业健康保险政策量化评估与优化路径研究

为解决中国商业健康保险(CHI)政策设计优化需求，山东大学等机构研究人员采用文本挖掘与PMC-index模型，对22项国家级和省级CHI政策进行量化评估。研究发现现行政策整体优秀(平均PMC指数7.48)，但在政策激励、目标平衡等维度存在改进空间，提出完善税收优惠、发展普惠型保险等5项优化建议，为完善多层次医疗保障体系提供决策依据。

　　

随着中国建成全球最大的基本医疗保险体系，覆盖率达95%以上，但保障水平不足、重大疾病风险覆盖缺口等问题日益凸显。商业健康保险(CHI)作为重要补充，2022年保费收入达8653亿元，但赔付支出仅占医疗总费用的4%，保障效能远低于国际水平。政策引导是推动CHI发展的关键杠杆，但现有研究多聚焦政策实施效果评估，缺乏对政策设计质量的系统量化分析。

为破解这一难题，山东大学健康管理与政策研究中心等机构的研究团队创新性采用政策建模一致性指数(PMC-index)模型，对2014-2024年间22项国家级和省级CHI政策展开多维度评估。这项发表在《BMC Health Services Research》的研究，首次构建包含10个一级变量和41个二级变量的评价体系，通过文本挖掘提取高频词如"医疗机构"(1824次)、"城乡居民"(306次)等关键要素，采用二元评分法量化政策特征。

研究方法上，团队通过政府官网获取政策文本，经ROSTCM软件进行词频分析后，参照Rothwell政策工具分类理论，将评价维度划分为政策性质(X1)、时效性(X2)、受众(X3)等10个模块。特别关注政策工具中供给型(如资金投入)、需求型(如税收激励)和环境型(如制度建设)的配比结构，通过PMC指数公式计算政策质量总分。

研究结果揭示三大核心发现：

1. 整体评估：22项政策平均PMC指数7.48，81.82%达优秀水平。山东省政府发布的P16政策以8.58分居首，天津市医保局政策P22(5.03分)垫底。政策受众(X3=0.97)和内容(X5=0.86)得分最高，但仅14%政策涉及普惠型保险开发。

2. 工具结构失衡：所有政策均采用供给型(X6a)和环境型(X6c)工具，但仅36%运用需求型工具(X6b)。与美国《平价医疗法案》(ACA)的税收抵免、澳大利亚按收入年龄定价等国际实践相比，中国在需求刺激方面存在明显短板。

3. 关键缺陷：政策激励(X4=0.64)中个人账户购险(32%)和人才激励(5%)应用不足；目标体系(X9=0.71)侧重消费者保护(100%)而忽视公平促进(18%)；仅45%政策明确部门权责划分(X7a)。

基于德国法定与商业保险人群划分、加拿大保障范围界定等国际经验，研究提出五维优化路径：

• 激励机制：试点职工医保个人账户家庭共济购险，对专业人员给予职称评定倾斜
• 风险平衡：设定80%理赔率红线，建立风险调节基金制
• 部门协同：构建医保局、银保监会等多部门联席机制
• 工具创新：参照美国ACA对中低收入者实施阶梯式税收优惠
• 产品设计：重点发展免赔额低、带病投保的普惠型产品

该研究首次实现CHI政策从定性描述到定量评估的方法突破，其构建的PMC-index模型为政策迭代提供标准化工具。特别是提出的"需求侧政策工具矩阵"，为破解中国CHI"高保费、低赔付"困境提供理论框架。随着健康中国2030战略深入实施，这项研究对完善多层次医疗保障体系具有重要政策参考价值，其方法论还可拓展至养老、长期护理等商业保险领域评估。未来研究可结合政策执行效果追踪，建立"设计-实施-效果"全链条评价体系。