中国健康保险统计制度研究

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页数:290
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出版时间:2009-5
价格:31.00元
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isbn号码:9787509515594
丛书系列:
图书标签:
  • 健康保险
  • 统计制度
  • 中国
  • 医疗保障
  • 社会保障
  • 数据分析
  • 政策研究
  • 卫生经济学
  • 保险监管
  • 风险管理
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具体描述

《中国健康保险统计制度研究》从夯实健康保险数据基础出发,充分运用社会经济统计的基本方法、技术和手段,借鉴国外健康保险统计的先进经验和做法,对健康保险统计数据和统计指标体系做了深入的解析和研究,对运用健康保险统计信息资料对保险风险进行监控和对保险公司的偿付能力进行监管做了十分有益的探索。

深度剖析美国医疗保障体系的演进与挑战 图书名称: 《蓝皮书:美国医疗体系的结构性变革与未来路径》 图书简介: 本书旨在对当代美国医疗保障体系进行一次全面、深入、多维度的解剖式研究。我们聚焦于该体系自二战后,特别是近三十年来所经历的深刻结构性变革,并剖析其在成本控制、公平性、可及性及医疗质量提升等方面面临的系统性挑战。不同于侧重于法律条文或单一保险计划的论述,本书采取宏观与微观相结合的视角,力求揭示驱动美国医疗体系变迁的核心经济力量、政治博弈和社会人口学趋势。 第一部分:历史的积淀与制度的基石(约300字) 本部分追溯了美国医疗保障制度的独特发展轨迹,即其“碎片化”和“市场主导”的本质是如何在没有全民医保框架下逐步形成的。我们将详细考察二战后雇主赞助的私人保险的崛起,以及“医疗救助”(Medicaid)和“医疗保险”(Medicare)两大公共支柱的诞生背景、设计缺陷及其对后续市场行为的深远影响。重点分析了“医疗成本螺旋上升”的早期驱动因素,如技术进步的不可控性、医疗服务的专业化分工,以及保险制度如何客观上助长了“费用-报销”的激励错位。此外,书中还将探讨医疗行业中关键参与者——医院集团、制药企业、保险巨头和医生工会——权力格局的演变,为理解当代体系的复杂性奠定基础。 第二部分:平价医疗法案(ACA)的实施效应与争议(约450字) 平价医疗法案(Affordable Care Act,ACA)是美国现代医疗改革中最具里程碑意义的事件。本书将用大量篇幅,基于可获取的最新数据,对ACA的实施效果进行严格的实证检验。我们不仅关注其在扩大保险覆盖率方面的显著成就,更深入挖掘其在州层面实施差异化政策(如扩大Medicaid覆盖范围)所带来的显著不平等现象。 研究内容包括:ACA对医疗服务提供者(Provider)行为的影响,特别是对初级保健和预防医学的激励变化;保险市场“联邦交换平台”的运作效率与可持续性分析;以及ACA在控制整体医疗支出增长方面的实际效果,探讨“受限网络”(Narrow Networks)和强制性健康维护组织(HMO)模式对患者选择权和医疗质量的潜在权衡。此外,我们还将分析保守州对ACA的反制措施,以及这些政治阻力如何持续地对联邦医疗体系的稳定性构成威胁。本书将特别关注ACA框架下,针对高价药物的监管尝试与制药行业的回应。 第三部分:支付体系的结构性重塑:从“按服务付费”到价值导向(约400字) 医疗支付模式的改革是当前美国医疗体系改革的核心战场。本部分聚焦于联邦医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)推行的各类支付模式创新,特别是向“基于价值的护理”(Value-Based Care, VBC)的转型。 我们详细分析了“账户共担风险组织”(Accountable Care Organizations, ACOs)的效能与局限性,评估了其在协调护理、减少重复检查方面的潜力。书中还对比研究了不同形式的风险共担模型,如“集成的支付模式”(Bundled Payments)和“基于人口健康管理”的支付机制。特别关注了初级保健领域中,通过支付改革推动“医疗集中化”(Medical Home)模式的实践案例及其对慢性病管理的改善作用。研究强调,支付改革的成功不仅依赖于技术工具(如电子健康记录的互操作性),更取决于医疗机构间在数据共享和临床标准统一方面的意愿与能力。 第四部分:技术、人口结构与未来挑战的交织(约350字) 展望未来,本书认为技术进步和人口结构变化是重塑美国医疗体系的两股不可逆转的力量。 在技术层面,我们将探讨人工智能(AI)在诊断辅助、药物研发和行政效率提升中的潜力与伦理风险。重点分析远程医疗(Telehealth)在疫情后常态化发展所带来的监管空白和支付保障问题,以及其对偏远地区医疗资源分配的革命性影响。 在人口结构方面,老龄化加速带来的对长期护理(Long-Term Care)需求的激增,是当前系统面临的最大压力测试。本书详细分析了现有联邦和州层面的长期护理资金缺口,并考察了私人长期护理保险市场的困境。最后,本书将对美国在解决医疗保健公平性(Health Equity)问题上所面临的挑战进行总结,包括社会决定因素(Social Determinants of Health, SDOH)如何通过保险覆盖的差异、地理位置和种族偏见,固化了美国医疗结果中的不平等现象,并提出基于多部门合作的潜在政策干预方向。 本书面向医疗政策制定者、卫生经济学研究人员、医院管理人员以及所有希望全面理解全球最大医疗市场复杂性的读者。它不是为某一特定政治立场辩护,而是提供一套严谨、数据驱动的分析框架,以理解美国医疗保障体系为何如此昂贵、为何改革如此艰难,以及其在追求更高质量、更公平服务的道路上,下一步可能走向何方。

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用户评价

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这本书的叙事节奏非常稳定,层次感极强。它不是一次性的信息倾泻,而更像是一场精心设计的知识探索之旅。从宏观的制度构建到微观的指标定义,再到最终的评估反馈机制,逻辑链条衔接得天衣无缝。最让我印象深刻的是关于统计信息使用的伦理边界的探讨。在数据隐私日益受到重视的今天,如何在确保数据透明度和统计准确性之间找到一个动态平衡点,是一个巨大的挑战。作者在这方面没有给出简单的“是”或“否”的答案,而是提出了一个包含多方利益相关者协商机制的框架,这种审慎和全面的态度,体现了作者极高的专业素养和人文关怀。这本书的价值,已经超出了单纯的“技术指南”范畴,它促使我们思考,一个健康的保险体系,其统计制度究竟应该扮演一个什么样的角色,是监督者,还是助推器?

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老实说,一开始我担心这是一本晦涩难懂的学术专著,但阅读体验远超预期。作者似乎深谙如何用清晰的图表和生动的案例来阐释复杂的统计学概念。尤其是在探讨数据质量控制的部分,书中列举的几个典型的数据录入错误场景,每一个都像是在讲一个发生在身边的“小故事”,让人会心一笑,却又不得不警醒。这种将理论与操作层面无缝连接的处理方式,使得这本书的实用价值大大提升。此外,书中对新兴健康保险形式,例如互联网保险和长期护理保险的统计挑战所做的前瞻性分析,体现了作者紧跟时代脉搏的能力。它没有停留在对传统医疗保险的旧有框架内打转,而是勇敢地将目光投向未来,预判了未来十年中国健康保险市场在数据治理方面可能面临的主要难点,这为政策制定者和市场参与者都提供了宝贵的战略思考空间。

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这部书的视角真是新颖而深刻,它没有仅仅停留在对现有统计制度的枯燥描述上,而是深入剖析了这套体系背后的逻辑与现实困境。我尤其欣赏作者在构建理论框架时所展现出的宏大视野,仿佛是站在一个高处俯瞰整个中国健康保险市场的脉络。书中对不同类型保险产品的统计口径差异进行了细致入微的对比分析,这对于理解当前数据偏差的根源至关重要。读完后,我感觉自己对“数据”这个抽象概念有了更具象的认知,明白了每一个统计数字背后,都承载着复杂的政策制定意图和市场博弈。书中对历史沿革的梳理也极为扎实,它不是简单的时间线罗列,而是将每一次制度变迁与当时的社会经济背景紧密结合,让人清晰地看到统计方法是如何随着国家战略调整而演进的。特别是关于跨区域数据整合的章节,提出的多维模型在实践中无疑具有极高的参考价值,为未来建立更具包容性和可比性的全国性健康保险数据库指明了方向。这种兼具理论深度与实践指导意义的著作,实属难得。

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这是一部真正能让人感受到“体系构建”之艰辛与智慧的作品。作者不仅梳理了“是什么”和“为什么”,更深入地探讨了“如何才能更好”。特别是关于统计指标的标准化和本土化适应性的论述,提供了非常可操作的建议。我注意到,书中对不同地区、不同经济发展水平的省份在数据采集能力上的差异进行了细致分析,并提出了分级差异化的统计要求建议,这对于推动全国范围内的统计均衡发展具有重大的现实意义。它避免了“一刀切”的僵化思维,展现了对中国国情的深刻理解。读这本书,就像是获得了一份详尽的“路线图”,帮助我们理清了当前错综复杂的健康保险统计迷宫,让人看到清晰的、可达成的改进方向。这是一份对未来中国健康保障体系建设的有力贡献。

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翻开这本书,首先被其严谨的学术态度和扎实的文献基础所折服。作者的行文风格非常克制、精确,每一个论点都像是经过了无数次严苛的逻辑推敲才得以呈现。我个人对其中关于“信息不对称”视角下统计指标选择合理性的探讨特别感兴趣。以往阅读相关书籍时,大多是简单罗列国家要求的报告格式,但这本书却深入挖掘了为何会选择这些特定的指标,以及这些指标在多大程度上成功抑制了道德风险和逆向选择。书中引入了几个国外的先进案例进行类比,处理方式非常巧妙,既没有盲目照搬,又清晰地指出了本土化改革的必要性与路径。对于我们这些需要在实际工作中处理大量保险理赔数据的专业人士来说,这本书简直就是一本“解密手册”。它教会我们如何“阅读”数据背后的“潜台词”,而不是仅仅停留在表面数据的增减上。那种被专业知识武装起来的感觉,非常令人踏实。

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