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数智驱动的价值医疗促进“三医”协同与高质量发展
1
作者
王清波
杨莉
《中国医疗保险》
2025年第2期37-44,共8页
数智驱动的价值医疗作为当前国际医疗卫生领域的前沿理念之一,有望通过撬动系统性机制优化和全流程模式创新,促进医疗、医保、医药协同与高质量发展迈上新台阶。本文从当前“三医”协同高质量发展面临的问题与挑战入手,探讨了数智驱动...
数智驱动的价值医疗作为当前国际医疗卫生领域的前沿理念之一,有望通过撬动系统性机制优化和全流程模式创新,促进医疗、医保、医药协同与高质量发展迈上新台阶。本文从当前“三医”协同高质量发展面临的问题与挑战入手,探讨了数智驱动的价值医疗与“三医”协同的关系及其得以发挥作用的路径和条件,并结合具体场景和典型案例对数字健康技术和价值医疗理念在促进“三医”协同高质量发展中的应用前景进行了展望,重点聚焦基于地理信息系统(GIS)整合多源异构数据的医疗卫生资源配置智慧工具、基于人工智能精算模拟的医保病种费用及支付标准确定、数智赋能的新药遴选与基于真实世界数据的上市后多维价值评价、以价值共识为导向的“三医”深度协同与数智融合创新发展。
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关键词
“三医”协同
价值医疗
数智驱动
数字健康
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职称材料
中国财富机会不平等的测度与源泉识别——兼论共同富裕的路径选择
被引量:
3
2
作者
孙三百
张青萍
李冉
《金融研究》
CSSCI
北大核心
2023年第11期97-114,共18页
本文基于中国家庭金融调查(CHFS)数据,采用平均对数偏差刻画财富不平等,使用事前参数法和机器学习方法构建“反事实”财富,测算机会不平等在财富不平等中的占比,并通过Shapley值法对财富机会不平等的成因进行分解。研究发现:(1)2017年,...
本文基于中国家庭金融调查(CHFS)数据,采用平均对数偏差刻画财富不平等,使用事前参数法和机器学习方法构建“反事实”财富,测算机会不平等在财富不平等中的占比,并通过Shapley值法对财富机会不平等的成因进行分解。研究发现:(1)2017年,机会不平等对财富不平等的影响远大于其对收入不平等的影响;(2)“50后”和“70后”的组内财富机会不平等程度明显高于其他出生组;(3)房价增长率、户籍类型、金融可得性、青少年时期所在地区类型和省份经济发展水平,以及父辈受教育水平,对财富机会不平等的贡献率位居前列,合计超过85%;(4)个人特征、家庭背景、地域因素和宏观因素这4类环境因素,对各出生组的影响程度存在差异;(5)教育间接作用渠道对各出生组财富机会不平等的贡献率均超过10%,就业间接作用渠道对“50后”财富机会不平等的贡献率在各出生组中最高,而投资间接作用渠道对各出生组财富机会不平等的贡献率相对较小。根据本文研究结论,优化住房调控政策、缩小城乡与区域差距、完善地区金融体系和提高代际流动性,可降低财富机会不平等,是实现共同富裕的重要路径。
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关键词
财富不平等
财富机会不平等
共同富裕
事前参数法
机器学习
原文传递
题名
数智驱动的价值医疗促进“三医”协同与高质量发展
1
作者
王清波
杨莉
机构
北京大学全球健康发展研究院/北京大学国家发展研究院
北京大学
公共卫生学院/
北京大学
首都卫生与
健康
发展
研究院
出处
《中国医疗保险》
2025年第2期37-44,共8页
基金
国家社会科学基金重大项目“深化医改背景下的医疗、医保和医药协同发展和治理研究”(23ZDA103)。
文摘
数智驱动的价值医疗作为当前国际医疗卫生领域的前沿理念之一,有望通过撬动系统性机制优化和全流程模式创新,促进医疗、医保、医药协同与高质量发展迈上新台阶。本文从当前“三医”协同高质量发展面临的问题与挑战入手,探讨了数智驱动的价值医疗与“三医”协同的关系及其得以发挥作用的路径和条件,并结合具体场景和典型案例对数字健康技术和价值医疗理念在促进“三医”协同高质量发展中的应用前景进行了展望,重点聚焦基于地理信息系统(GIS)整合多源异构数据的医疗卫生资源配置智慧工具、基于人工智能精算模拟的医保病种费用及支付标准确定、数智赋能的新药遴选与基于真实世界数据的上市后多维价值评价、以价值共识为导向的“三医”深度协同与数智融合创新发展。
关键词
“三医”协同
价值医疗
数智驱动
数字健康
Keywords
coordination of medical services
medical insurance and pharmaceuticals
digital intelligence drive
digital health
分类号
F840.684 [经济管理—保险]
C913.7 [经济管理]
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职称材料
题名
中国财富机会不平等的测度与源泉识别——兼论共同富裕的路径选择
被引量:
3
2
作者
孙三百
张青萍
李冉
机构
中国人民
大学
应用经济学院
北京大学
经济学院
北京大学全球健康发展研究院/北京大学国家发展研究院
出处
《金融研究》
CSSCI
北大核心
2023年第11期97-114,共18页
基金
国家自然科学基金项目(72073137、72373155)的资助。
文摘
本文基于中国家庭金融调查(CHFS)数据,采用平均对数偏差刻画财富不平等,使用事前参数法和机器学习方法构建“反事实”财富,测算机会不平等在财富不平等中的占比,并通过Shapley值法对财富机会不平等的成因进行分解。研究发现:(1)2017年,机会不平等对财富不平等的影响远大于其对收入不平等的影响;(2)“50后”和“70后”的组内财富机会不平等程度明显高于其他出生组;(3)房价增长率、户籍类型、金融可得性、青少年时期所在地区类型和省份经济发展水平,以及父辈受教育水平,对财富机会不平等的贡献率位居前列,合计超过85%;(4)个人特征、家庭背景、地域因素和宏观因素这4类环境因素,对各出生组的影响程度存在差异;(5)教育间接作用渠道对各出生组财富机会不平等的贡献率均超过10%,就业间接作用渠道对“50后”财富机会不平等的贡献率在各出生组中最高,而投资间接作用渠道对各出生组财富机会不平等的贡献率相对较小。根据本文研究结论,优化住房调控政策、缩小城乡与区域差距、完善地区金融体系和提高代际流动性,可降低财富机会不平等,是实现共同富裕的重要路径。
关键词
财富不平等
财富机会不平等
共同富裕
事前参数法
机器学习
Keywords
Wealth Inequality
Inequality of Opportunity in wealth
Common Prosperity
Ex-ante Parameter Method
Machine Learning
分类号
F126 [经济管理—世界经济]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数智驱动的价值医疗促进“三医”协同与高质量发展
王清波
杨莉
《中国医疗保险》
2025
0
下载PDF
职称材料
2
中国财富机会不平等的测度与源泉识别——兼论共同富裕的路径选择
孙三百
张青萍
李冉
《金融研究》
CSSCI
北大核心
2023
3
原文传递
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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