關于A市醫療保險基金審計方法

李 莉 建平縣審計局

通過對醫療保險基金的籌集、管理、使用等方面的審計，摸清醫療保險基金的收支規模和醫療保險基金的收支增長變化趨勢、查出醫保基金收支管理、醫保政策制度落實和醫保改革方面存在的問題，分析問題產生的原因，并有針對性地提出A市在醫療保險政策的制定和醫療保險基金收支管理方面的審計建議，達到促進醫保政策落地、深化醫保制度改革、強化醫保基金管理、更好地保障和改善民生的目的。

審計功能：民政救助人員信息真實性檢查(身份證位數正確、身份證尾數正確、出身年月正確、年齡正確)；民政救助人員是否存在重復享受國家待遇；新農合系統人員信息真實性檢查(身份證位數正確、身份證尾數正確、出身年月正確、年齡正確)；救助對象是否納入新農合系統分析；新型農村合作醫療、居民醫療保險、少兒醫療保險、職工醫療保險重復參合分析、重復享受待遇分析。

一、審計事項

社會保障審計(其他社保審計)——醫療保險基金(基金支付)——待遇審批不規范、違規支付基金

二、所需數據

1.2017至2019年低保數據(含城鎮低保及農村低保)2.2017至2019年建檔立卡貧困人口數據

3.2017至2019年重度殘疾人數據

4.2017至2019年新農合參合人員名單

5.2017至2019年城鎮居民醫療保險參保數據

6.2017至2019年靈活就業人員參保數據

三、具體的分析步驟

檢查醫療保險基金的真實性、合規性。結合ER模型關系、數據模型、各實體關系，側重檢查救助對象是否納入新農合系統、是否存在重復參合現象、是否存在重復參合人員重復享受新農合與醫療保險的報銷待遇。

(一)程序合規性檢查

1.從民政部門、新農合管理部門、醫保信息中心，分別采集救助對象名單、新農合業務數據、醫保業務數據，根據各數據庫數據業務字典，進行初步整理，剔除無用字段。

2.對民政數據、新農合數據進行驗證，篩選出不正確的記錄。通過身份證字段驗證：身份證位數必須為15位或18位、日期字段必須符合規律、尾號必須為“x”或數字；通過年齡進行驗證，年齡不能小于0、大于110。

3.民政部門規定同一個人不能同時享有低保、五保待遇，根據姓名、身份證字段，對民政數據進行分析，篩選出重復享受國家救濟待遇的人員記錄。

4.因為新農合、醫保系統已將15位身份證補全至18位(日期位補全、尾數加識別碼)，所以須將從民政獲得的原始數據中15位身份證的日期位進行補全，使之成為17位身份證，該17位身份證即可以確定唯一性。建立審計中間表——民政救濟對象_身份證補全。

5.將中間表與新農合數據比對，查出未納入新農合系統的救助對象，生成未納入人員記錄，并進行總人員類型、各鄉鎮各人員類型分析，生成審計分析表。對民政救濟數對象數據進行總人員類型、各鄉鎮各人員類型分析，生成審計分析表。將民政審計分析表與未納入人員審計分析表進行對比，分析出各類型、各鄉鎮未納入新農合人員情況。

6.根據相關規定居民不得同時享受新農合與醫療保險，通過姓名、身份證，將中間表分別與居民醫療保險、少兒醫療保險、職工醫療保險人員檔案表進行比對，查出重復參合人員記錄，納入疑點庫，并生成新表。

7.將生成的新表與新農合結算明細、醫療保險結算明細進行比對，通過新農合系統與醫保系統中住院時間進行判斷，查出重復報銷記錄。判斷條件為：

新農合住院日期=醫保入院日期，同時新農合出院日期=醫保出院日期；

或者，新農合住院日期<醫保入院日期，同時醫保入院日期<新農合出院日期，同時新農合出院日期<醫保出院日期；

或者，醫保入院日期<新農合住院日期，同時新農合住院日期<醫保出院日期，同時醫保出院日期<新農合出院日期；

或者，新農合住院日期<醫保入院日期，同時醫保出院日期<新農合出院日期；

或者，醫保入院日期<新農合住院日期，同時新農合出院日期<醫保出院日期。

8.對查出的疑點和問題，進行延伸審計。

(二)電子數據檢查

通過民政部門享受醫療救助人員信息表，生成“重復享受待遇表”，生成審計中間表“民政救濟對象_身份證補全”。

通過民政部門享受醫療救助人員信息表、新型農村合作醫療人員檔案表，生成“錯誤身份證表”、“未納入新農合系統的救助對象表”。

通過新型農村合作醫療人員檔案表、新型農村合作醫療人員檔案表、居民(成人)醫療保險人員檔案表、職工醫療保險人員檔案表，生成“重復參加新農合、少兒醫保記錄表”“重復參加新農合、居民醫保記錄表”“重復參加新農合、職工醫保記錄表”。

針對上述3個重復參合疑點表，通過新型農村合作醫療結算明細表、醫療保險結算明細表，生成“新農合、少兒醫保重復報銷記錄表”“新農合、居民醫保(成人)重復報銷記錄”“新農合、職工醫保重復報銷記錄”。

四、數據分析腳本

1.由于*市城鎮低保人數較多，首先要篩選出未參加城鄉居民醫療保險的城鎮低保人員數據，用2017年城鎮低保人員與相關參保人員數據相關聯篩選的語句如下：

SELECT a.*

FROM [fxtpqczdb].[dbo].[a2017年城鎮低保人員數據] a

left join tpqzgyb.dbo.A市靈活就業醫保2017年匯總 b

on substring(a.身份證號碼,1,18)=substring(b.身份證號,1,18)

left join fxtpqsj.dbo.a城鎮居民醫保2017年 c

on substring(a.身份證號碼,1,18)=substring(c.身份證號,1,18)

left join fxtpqsj.dbo.新農合參合2017年信息 d

on substring(a.身份證號碼,1,18)=substring(d.身份證號,1,18)

where b.身份證號 is null and c.身份證號 is null and d.身份證號 is null

注：其他年度城鎮低保人員未參保疑點的篩選，只需將2017年相關電子數據替換成2018、2019年電子數據即可。

2.其他困難群體(如農村低保人員、重度殘疾人、建檔立卡貧困人員等)未參加醫療保險的疑點數據篩選，參照此語句編寫即可，只需在將語句中的城鎮低保人員數據替換成其他困難群體數據。

值得注意的是，篩選出來的各類未參加醫保困難群體疑點之間可能存在交叉，還需要去重復。如城鎮低保人員有可能同時也是重度殘疾人，在篩選重度殘疾人未享受醫保資助的疑點時，為了減少相關部門進一步核實的工作量，應將兩方面同時存的疑點數據在篩選重度殘疾人時去重。具體語句如下：

with aaa as (SELECT a.*

FROM [fxtpqczdb].[dbo].[a2017年城鎮低保人員數據] a

left join tpqzgyb.dbo.A市靈活就業醫保2017年匯總 b

on substring(a.身份證號碼,1,18)=substring(b.身份證號,1,18)

left join fxstpqjnybsj.dbo.A醫保2017年繳納數據 c

on substring(a.身份證號碼,1,18)=substring(c.身份證號,1,18)

left join fxtpqsj.dbo.新農合參合2017年信息 d

on substring(a.身份證號碼,1,18)=substring(d.身份證號,1,18)

where b.身份證號 is null and c.身份證號 is null and d.身份證號 is null)

,bbb as(SELECT a.*

FROM [fxtpqsj].[dbo].[重度殘疾人2017年數據] a

left join tpqzgyb.dbo.A市靈活就業醫保2017年匯總 b

on substring(a.身份證號,1,18)=substring(b.身份證號,1,18)

left join fxstpqjnybsj.dbo.A醫保2017年繳納數據 c

on substring(a.身份證號,1,18)=substring(c.身份證號,1,18)

left join fxtpqsj.dbo.新農合參合2017年信息 d

on substring(a.身份證號,1,18)=substring(d.身份證號,1,18)

where b.身份證號 is null and c.身份證號 is null and d.身份證號 is null)

select bbb.*

from bbb left join aaa on aaa.身份證號碼=bbb.身份證號

where aaa.身份證號碼 is null

3.進一步核實疑點。將篩選出來各類困難群體未參加醫療保險的疑點數據，提交給相關單位做進一步核實確認。經核實發現，A市2017至2019年未按規定資助754名困難群眾參加城鎮居民醫療保險，其中：2017年269人應資助X元，2018年294人應資助X元；2019年190人應資助X元。

五、延伸建議

對民政部門救助對象名單中，身份證錯誤的人員、重復享受低保、五保待遇的人員，協同鄉鎮民政專管員進行核對延伸；對新農合系統中身份證錯誤的人員記錄，抽取原始檔案，前往公安部門、或鄉鎮進一步核對，確保原始數據的準確性。對未納入新農合的救助對象結合分析，延伸鄉鎮，查看是否影響了救助對象的醫療救助享受。

聯合醫保部門、新農合部門，核對重復參合人員(新農合與少兒醫保重合、新農合與職工醫保重合、新農合與居民醫保重合)，對這部分人員中涉及到重復報銷的人員，查出原始報銷資料，到醫院進一步核實。■