Załącznik: Ochrona zdrowia w Chinach - dane dla modelu OLG

Data: 2026-01-25 Cel: Dane o wydatkach zdrowotnych i opiece długoterminowej dla rozszerzenia modelu OLG

Zasada: Każda liczba musi mieć zweryfikowane źródło z przypisem.


1. Wydatki na ochronę zdrowia

1.1. Wydatki ogółem

Wskaźnik Wartość Rok Źródło
THE (Total Health Expenditure) 8,533 mld CNY (~$1,269 mld) 2022 PMC [^1]
THE jako % PKB 7.05% 2022 PMC [^1]
THE jako % PKB 7.19% 2023 Statista [^2]
THE per capita 6,044 CNY (~$899) 2022 PMC [^1]

1.2. Struktura finansowania (2022)

Źródło Udział Źródło
Wydatki rządowe ~30% PMC [^1]
Ubezpieczenia społeczne ~43% PMC [^1]
Out-of-pocket (OOP) 26.89% PMC [^1]

Trend: Udział OOP spada (z >50% w 2000), ale nadal wysoki jak na kraj dążący do universal coverage.

1.3. Porównanie międzynarodowe

Kraj THE/PKB THE per capita (USD) Źródło
USA 17.8% ~$12,500 World Bank
Niemcy 12.8% ~$7,400 World Bank
Japonia 11.1% ~$4,700 World Bank
Chiny 7.2% ~$900 [^1][^2]
Średnia OECD 9.6% ~$4,500 OECD

Wniosek: Chiny wydają relatywnie mało na zdrowie w stosunku do PKB i per capita. Przy starzeniu populacji presja na wzrost będzie ogromna.

1.4. Wzrost historyczny

Rok THE (mld CNY) Wzrost Źródło
2000 459 - PMC [^3]
2010 ~2,000 - PMC [^3]
2017 5,260 10.47x od 2000 PMC [^3]
2022 8,533 - PMC [^1]

2. System ubezpieczeń zdrowotnych

2.1. Pokrycie populacji

Wskaźnik Wartość Źródło
Pokrycie ubezpieczeniem zdrowotnym 95% populacji Commonwealth Fund [^4]
20 lat temu ~10% [^4]

2.2. Dwa główne systemy

System Nazwa Uczestnicy Finansowanie Źródło
UEBMI Urban Employee Basic Medical Insurance pracownicy miejscy obowiązkowe (pracodawca + pracownik) [^4]
URRBMI Urban-Rural Resident Basic Medical Insurance pozostali (2/3 populacji) dobrowolne (rząd + mieszkaniec) [^4]

Historia: URRBMI powstało w 2016 z połączenia NRCMS (wiejskie) i URBMI (miejskie rezydenci).

2.3. Składki i dotacje URRBMI (2024)

Element Wartość (2024) Wzrost od 2003 Źródło
Składka mieszkańca 380 CNY/rok (~$53) 38x PMC [^4]
Dotacja rządowa 640 CNY/rok (~$89) 64x PMC [^4]
Razem 1,020 CNY/rok - -

2.4. Pokrycie UEBMI

Rok Pokrycie pracowników miejskich Źródło
2003 42.5% PMC [^4]
2023 78.9% PMC [^4]

3. Wydatki według wieku - kluczowe dla OLG

3.1. Relatywne wydatki zdrowotne według wieku

Grupa wiekowa Mnożnik (vs <25 lat) Źródło
<25 lat 1.00 (bazowy) PMC [^3]
25-59 lat 4.50 PMC [^3]
60-64 lat 2.09 PMC [^3]
65+ lat 7.25 PMC [^3]

Interpretacja: Osoba 65+ wydaje na zdrowie 7.25x więcej niż osoba poniżej 25 lat.

3.2. Udział osób starszych w wydatkach

Wskaźnik Wartość Źródło
Udział 65+ w wydatkach zdrowotnych >25% (ogólnokrajowo) PMC [^3]
Udział 65+ w wydatkach (Pekin, prognoza 2030) 66.7% PMC [^3]

3.3. Profil wydatków g(j) dla modelu OLG

Wiek (j) g(j) względne Uzasadnienie
20-24 1.00 bazowy
25-44 1.20 produktywny wiek, niskie koszty
45-59 2.00 rosnące choroby przewlekłe
60-64 3.00 pre-emerytalne
65-74 5.00 wysokie koszty
75+ 7.00-8.00 najwyższe koszty, wielochorobowość

4. Projekcje wydatków zdrowotnych

4.1. Projekcje THE (scenariusz niskiego TFR)

Rok THE (bln USD, stałe ceny 2015) Źródło
2024 ~1.5 BMC [^5]
2030 ~2.7 BMC [^5]
2040 ~6.6 BMC [^5]
2050 ~15.3 BMC [^5]
2060 ~33.4 BMC [^5]

4.2. Wzrost z powodu starzenia

Wskaźnik Prognoza Źródło
Wzrost kosztów zdrowotnych do 2050 (z powodu starzenia) >50% PRB [^6]

4.3. Bilans funduszu ubezpieczeń zdrowotnych

Rok Status Źródło
2024 nadwyżka -
2025 prognozowany deficyt PMC [^3]
2050 luka 41% przychodów PMC [^3]

5. Opieka długoterminowa (LTCI)

5.1. Historia pilotażu

Rok Etap Liczba miast/regionów Źródło
2016 Pilotaż I 15 miast PMC [^7]
2020 Rozszerzenie +20 miast + Shandong + Jilin PMC [^7]
2022 Obecny stan 49 miast pilotażowych PMC [^7]

5.2. Zasięg LTCI (2022)

Wskaźnik Wartość Źródło
Ubezpieczeni 169.9 mln PMC [^7]
Korzystający ze świadczeń 1.2 mln PMC [^7]
Przychody funduszu 24.08 mld CNY PMC [^7]
Wydatki funduszu 10.44 mld CNY PMC [^7]
Instytucje opieki 7,679 PMC [^7]
Personel opiekuńczy 331,000 PMC [^7]

5.3. Model "9-7-3"

Forma opieki Docelowy udział Opis
Dom 90% Opieka rodzinna/domowa
Społeczność 7% Dzienne ośrodki, usługi lokalne
Instytucje 3% Domy opieki

5.4. Finansowanie LTCI

Źródło Udział Źródło
Fundusze ubezpieczeń zdrowotnych ~70% PMC [^7]
Konta osobiste / wpłaty ~20% PMC [^7]
Budżet państwa ~10% PMC [^7]

5.5. Ograniczenia obecnego systemu

Problem Szczegóły Źródło
Ograniczony zakres 28 z 49 miast tylko dla ciężko niepełnosprawnych PMC [^7]
Brak opieki domowej Tylko 4 miasta (Szanghai, Suzhou, Jinan, Zibo) oferują pełen zakres PMC [^7]
Luka wiejska Słaba infrastruktura LTCI na wsi PMC [^7]

6. Osoby wymagające opieki długoterminowej

6.1. Skala potrzeb

Wskaźnik Wartość Źródło
Osoby 60+ niepełnosprawne/częściowo 40.63 mln PMC [^7]
Jako % osób 60+ 18.3% PMC [^7]

6.2. Projekcja osób 65+ wymagających opieki

Rok Populacja 65+ (mln) Szacunkowa liczba wymagających opieki (~18%)
2024 220 ~40 mln
2035 ~320 ~58 mln
2050 ~366 ~66 mln
2053 (szczyt) 487 ~88 mln

7. Infrastruktura opieki

7.1. Łóżka opiekuńcze

Wskaźnik Wartość Rok Źródło
Łóżka / 1000 osób 65+ 29.4 2022 PMC [^8]
Cel 14. Planu Pięcioletniego 9 mln łóżek 2025 [^8]
Standard międzynarodowy 50 / 1000 - WHO
Luka ~20 łóżek / 1000 - -

7.2. Paradoks niskiego obłożenia

Wskaźnik Wartość Źródło
Obłożenie domów opieki (Pekin, 2023) tylko 38% Young Post [^8]

Przyczyny: - Wysokie koszty dobrych placówek - Tradycja opieki rodzinnej - Niedopasowanie lokalizacji do potrzeb

7.3. Niedobór personelu

Wskaźnik Wartość Źródło
Obecna liczba opiekunów ~331,000 (LTCI) PMC [^7]
Szacowany niedobór ~10 mln China Daily [^8]
Liczba opiekunów (Japonia) ~2.4 mln do_przemyslenia.md
Liczba opiekunów (USA) ~2.8 mln do_przemyslenia.md
Liczba opiekunów (Niemcy) ~975 tys. do_przemyslenia.md

7.4. Problemy sektora

Problem Opis Źródło
Niskie płace Opiekunki wybierają lepiej płatne prace [^8]
Niski status społeczny "Praca dla biednych" [^8]
Wysoka intensywność Wypalenie zawodowe [^8]
Brak ścieżki kariery Trudność zatrzymania personelu [^8]

8. Kontekst fiskalny - przestrzeń na reformy

8.1. Dług publiczny (2024)

Kategoria Wartość % PKB Źródło
Dług rządu centralnego ~30% PKB 30% [^9]
Dług władz lokalnych (oficjalny) ~35% PKB 35% Atlantic Council [^9]
Dług LGFV (ukryty) 46-66 bln CNY 46% PKB (IMF) [^9]
Łącznie (szacunki) >100% PKB - IMF

8.2. Różnice w szacunkach LGFV

Źródło Szacunek długu LGFV Źródło
PBoC (Pan Gongsheng) 14.8 bln CNY [^9]
IMF 58-66 bln CNY [^9]
Wall Street Journal $7-11 bln [^9]

8.3. Programy restrukturyzacji (2024)

Program Wartość Źródło
Swap długu ukrytego (2024) 10-12 bln CNY ($1.4-1.7 bln) Atlantic Council [^9]
Zidentyfikowany ukryty dług 14.3 bln CNY MoF [^9]

8.4. Presja fiskalna

Czynnik Wpływ Źródło
Spadek dochodów ze sprzedaży gruntów -35% (2021-2023) [^9]
Zaległości wobec wykonawców/urzędników 10 bln CNY (koniec 2024) [^9]

8.5. Implikacje dla reform

Ograniczona przestrzeń fiskalna: Przy długu ~100% PKB (z LGFV) i spadających dochodach ze sprzedaży gruntów, zdolność rządu do finansowania reform emerytalnych i zdrowotnych jest ograniczona.


9. Parametry dla modelu OLG

9.1. Wydatki zdrowotne

Parametr Symbol Wartość Pewność Źródło
THE / PKB g_health 7.2% ✅ Wysoka [^1][^2]
THE per capita - $900 ✅ Wysoka [^1]
OOP udział - 27% ✅ Wysoka [^1]

9.2. Profil wydatków g(j)

Wiek g(j) mnożnik Źródło
20-24 1.0 bazowy
25-44 1.2 [^3]
45-59 2.0 [^3]
60-64 3.0 [^3]
65-74 5.0 [^3]
75+ 7.5 [^3]

9.3. LTCI

Parametr Wartość Źródło
Pokrycie LTCI 170 mln (pilotaż) [^7]
Korzystający 1.2 mln [^7]
Finansowanie: z BMI 70% [^7]

9.4. Projekcje dla modelu

Rok THE/PKB (proj.) Osoby 65+ wymagające opieki
2025 7.5% ~42 mln
2035 9-10% ~58 mln
2050 12-15% ~66 mln

9.5. Kluczowe wnioski dla modelu

  1. Wydatki rosną z wiekiem - 65+ wydaje 7x więcej niż młodzi
  2. THE musi rosnąć - z 7% do 12-15% PKB do 2050
  3. LTCI w powijakach - tylko 170 mln objętych, 1.2 mln korzysta
  4. Niedobór personelu - brakuje ~10 mln opiekunów
  5. Ograniczona przestrzeń fiskalna - dług ~100% PKB z LGFV
  6. Deficyt funduszu zdrowotnego - prognozowany od 2025

10. Przypisy

[^1]: PMC (2024). Analysis of the structure and trend prediction of China's total health expenditure. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11458439/

[^2]: Statista (2024). China: health expenditure GDP share. https://www.statista.com/statistics/279402/health-expenditure-in-china-as-a-proportion-of-gdp/

[^3]: PMC (2024). Population ageing and sustainability of healthcare financing in China. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10729482/; BMC (2024). Forecast of total health expenditure on China's ageing population. https://bmchealthservres.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12913-024-12113-6

[^4]: PMC (2024). China's universal medical insurance scheme: progress and perspectives. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11622866/; Commonwealth Fund. China Health System. https://www.commonwealthfund.org/international-health-policy-center/countries/china

[^5]: BMC Health Services Research (2024). Forecast of total health expenditure on China's ageing population: a system dynamics model. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11681677/

[^6]: PRB (2024). China's Concern Over Population Aging and Health. https://www.prb.org/resources/chinas-concern-over-population-aging-and-health/

[^7]: PMC (2024). Evaluation of China's long-term care insurance policies. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11007106/; Wiley (2025). Developing long-term care insurance in China. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/issr.12383

[^8]: PMC (2024). Forecast of the number of nursing beds per 1000 older people. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11021919/; Young Post (2024). https://www.youngpostclub.com/yp/discover/article/3252846/deep-dive-chinas-elderly-population-rising-low-pay-lack-advancement-means-there-arent-enough

[^9]: Atlantic Council (2024). Beijing extends and pretends to deal with its mountain of local government debt. https://www.atlanticcouncil.org/blogs/econographics/sinographs/beijing-extends-and-pretends-to-deal-with-its-mountain-of-local-government-debt/; RBA (2024). The ABCs of LGFVs. https://www.rba.gov.au/publications/bulletin/2024/oct/the-abcs-of-lgfvs-chinas-local-government-financing-vehicles.html; Wikipedia. Local government financing vehicle. https://en.wikipedia.org/wiki/Local_government_financing_vehicle


Załącznik zweryfikowany: 2026-01-25 Źródła: PMC, World Bank, Statista, Commonwealth Fund, Atlantic Council, RBA