居民（城乡）医保占比越高，参保结构越弱；总参保比值偏离100%，显示“人在哪、医保在哪”的错位
数据区间：2016—2023年｜重点可比区间：2019—2023年｜单位：万人
本文采用的两条解释框架
第一，本文所说的“医保质量”特指参保结构质量，而不是医院水平、报销比例或实际就医体验。城乡居民医保占常住人口比值越高，说明当地更多人口依赖居民医保，职工医保对稳定就业人口的承接相对不足，因此参保结构质量偏弱。
第二，两类基本医保参保人数合计与常住人口的比值偏离100%，可作为人口流动与参保地错位的线索：高于100%更像“人已外出、医保仍留在原籍”；明显低于100%更像“人在当地生活、医保关系仍在老家或其他地区”。这些是方向性推断，不能替代人口迁移和参保关系明细。
核心结论
观察维度
2023年典型地区
数据特征
本文判断
居民医保依赖高
贵州、广西、安徽、江西、河南、甘肃
居民医保比值约88%—96%，职工医保比值约13%—17%
职工医保支撑弱，参保结构质量偏低
职工医保主导
北京、上海、天津、浙江、广东
居民医保比值低，但职工医保比值约38%—68%
稳定就业与单位参保承接更强
合计超过100%
贵州、安徽、甘肃、广西、江西、河南
合计比值约103%—109%
“人走医保留”的人口外流线索较强
合计明显低于100%
上海、浙江、天津、北京、广东
合计比值约80%—88%
“人在当地、医保在外地”的流入型错位线索较强
一、先说结论：居民医保占比高，反映的是参保结构质量偏弱
单看“有没有医保”已经不足以解释地区差异。更值得观察的是一个地区主要依靠哪一种医保承接人口。职工医保与就业、单位参保联系更紧，居民医保则更多承担非就业人口和未被职工医保吸收人口的基本保障。
因此，本文把“居民（城乡）医保参保人数占常住人口比值高”视为一种结构性弱项：它意味着当地职工医保覆盖相对不足，稳定就业和单位参保对人口的吸收能力偏弱。
图1 2019—2023年31省合计口径下的医保结构变化。
全国层面，2019—2023年居民医保参保人数从10.28亿人降至9.83亿人，减少4428.3万人；职工医保从3.17亿人增至3.62亿人，增加4562.6万人。居民医保占常住人口比值下降3.13个百分点，职工医保比值上升3.25个百分点，两类合计比值基本不变。
这意味着全国医保总量并未明显收缩，真正发生的变化是参保结构转换：一部分人口从居民医保转入职工医保。对省级数据的评价，也围绕“职工医保是否接住了居民医保下降”展开。
二、哪些省份居民医保依赖最高？
图2 2023年居民医保占常住人口比值最高的12个省份。
2023年，贵州居民医保参保人数相当于常住人口的96.4%，居31省首位；广西、安徽、江西、河南、甘肃均在88%左右，云南为85.1%，湖南为83.3%。这些地区的共同特征不是“医保覆盖特别好”，而是基本医保高度依赖居民医保。
更能说明问题的是职工医保比值。贵州只有12.8%，云南12.5%，河南14.2%，江西14.3%，广西14.5%，甘肃15.5%，湖南16.0%。也就是说，在居民医保占比最高的一组省份中，职工医保恰恰普遍偏低。
按照数据GO的分析逻辑，这一组合意味着：当地大量人口仍停留在居民医保体系，职工医保没有形成足够强的替代和承接，反映出稳定就业、单位参保和人口本地化程度相对不足。居民医保比值越高，参保结构越偏“兜底型”，而不是“就业型”。
三、居民医保占比最低的地区，为什么反而可能结构更好？
图3 2023年居民医保占比最低地区的职工医保补位情况。
上海和北京的居民医保比值只有14.7%和18.5%，为全国最低；天津为39.1%，浙江41.1%，广东49.6%。
北京职工医保参保人数相当于常住人口的68.5%，上海为65.3%，天津47.1%，浙江43.1%，广东38.2%。居民医保比值低，是因为更多人口被职工医保吸收，而不是因为基本医保简单缺位。居民医保低、职工医保高，则代表参保结构更多依靠就业和单位缴费支撑。
图4 2023年31省居民医保依赖与职工医保支撑的结构分布。
四、合计超过100%：更像“人走了，医保还留在老家”
把居民医保和职工医保相加后，2023年有8个省份的参保人数合计超过常住人口：贵州109.2%、安徽106.3%、甘肃103.6%、广西103.5%、江西103.0%、河南102.8%、重庆100.5%、四川100.3%。
在不考虑统计时点、重复统计和口径差异的前提下，这种现象可以作一个人口流动方向的推断：一些已经离开本省、未被计入本地常住人口的人，医保关系仍然保留在原籍。换句话说，常住人口已经流出，但参保登记并未同步转走，形成“人走医保留”。
这一信号在贵州、安徽、甘肃、广西、江西和河南更明显，因为这些地区不仅合计比值超过100%，而且居民医保占比很高、职工医保占比很低。它们同时呈现出两种特征：一是居民医保依赖较强，二是参保人数相对常住人口存在较大“盈余”。在本文框架下，这更符合劳动力外出、医保仍留在户籍地或原籍地的图景。
图5 2023年两类医保合计比值相对100%的偏离。红色为高于100%，蓝色为低于100%。
五、合计越低：更像“人在当地，医保仍在老家”
2023年合计比值最低的是上海，仅80.0%；其后为浙江84.2%、天津86.2%、北京86.9%、广东87.8%、海南88.3%、辽宁89.6%、新疆89.8%。
合计比值越低，是人口流入而不是人口流出。常住人口已经被统计在当地，但其中一部分人的医保关系仍留在原籍或其他地区，因而当地参保人数没有同步增加。也就是“人在这里工作生活，医保还在老家交”。
上海、浙江、天津、北京和广东最符合这一解释：它们的居民医保比值很低，职工医保比值较高，同时合计比值明显低于100%。这说明这些地区吸纳了大量常住人口，但医保关系的迁入、本地就业参保或统计归属没有完全同步。
海南、辽宁和新疆虽然合计比值也偏低，但仅凭当前数据不能把原因完全归结为人口流入。它们可能还受到参保统计口径、异地参保、人口年龄结构等因素影响。因而本文只把低比值作为“人口与参保地错位”的线索，而不是人口流向的最终证明。
六、把两个指标放在一起，31省可分为四类
类型
典型省份
数据组合
结构含义
居民医保依赖+参保盈余型
贵州、安徽、广西、甘肃、江西、河南
居民医保高、职工医保低、合计>100%
就业型医保支撑弱，同时存在“人走医保留”的外流线索
职工医保主导+参保缺口型
上海、北京、天津、浙江、广东
居民医保低、职工医保高、合计<90%
人口吸纳能力强，但部分常住人口医保关系尚未本地化
居民医保依赖+合计接近100%型
云南、湖南、河北、西藏
居民医保较高，职工医保较低，合计约93%—99%
参保总量接近人口，但结构仍偏居民医保
结构转型或压力观察型
吉林、陕西、海南、四川等
2019—2023年合计比值明显下降
居民医保下降后，职工医保补位不足或参保登记与人口匹配变弱
七、纵向看：真正的风险是居民医保下降后，职工医保没有接住
图6 2019—2023年各省两类基本医保合计比值变化。
2019—2023年，江苏、安徽、天津、上海、宁夏等地的两类医保合计比值上升，其中江苏居民医保减少238.1万人，但职工医保增加635.9万人，职工医保增量明显超过居民医保降幅；广东居民医保减少147.9万人，职工医保增加685.3万人，也完成了较充分的结构替代。
需要重点观察的是合计比值持续下降的地区。吉林下降9.79个百分点，为31省最大降幅；陕西下降5.71个百分点，北京下降5.20个百分点，海南下降3.72个百分点，湖南下降3.66个百分点，江西下降3.28个百分点，辽宁下降3.16个百分点，四川下降3.12个百分点。
吉林的信号尤其突出：2019—2023年居民医保减少313.9万人，职工医保也减少30.8万人，两类医保合计减少344.7万人，而常住人口减少108.6万人。参保人数下降明显快于常住人口，说明不仅人口在减少，参保登记与人口之间的匹配也在走弱。
陕西则在2023年出现明显下滑：居民医保较2022年减少159.7万人，职工医保减少63.6万人，两类合计比值一年下降5.55个百分点。按本文框架，这意味着居民医保收缩没有被职工医保承接，是短期结构恶化最明显的地区之一。
八、31省医保结构的三张名单
1. 参保结构质量偏弱名单
贵州、广西、安徽、江西、河南、甘肃、云南、湖南。共同特征是居民医保占常住人口比值高，职工医保比值低，基本医保更多依靠居民医保兜底。
2. “人走医保留”线索较强名单
贵州、安徽、甘肃、广西、江西、河南，以及接近100%以上的重庆、四川。共同特征是两类医保合计参保人数超过常住人口，参保登记相对人口存在盈余。
3. “人在当地、医保在外地”线索较强名单
上海、浙江、天津、北京、广东。共同特征是常住人口对应的本地参保合计比值明显低于100%，居民医保低而职工医保较高，更符合人口流入但医保关系迁移滞后的图景。
九、2023年31省完整数据
省份
居民医保比值
职工医保比值
两类合计比值
结构判断
贵州
96.4%
12.8%
109.2%
居民医保依赖高；外流留籍线索强
广西
88.9%
14.5%
103.5%
居民医保依赖高；外流留籍线索强
安徽
88.9%
17.4%
106.3%
居民医保依赖高；外流留籍线索强
江西
88.6%
14.3%
103.0%
居民医保依赖高；外流留籍线索强
河南
88.6%
14.2%
102.8%
居民医保依赖高；外流留籍线索强
甘肃
88.2%
15.5%
103.6%
居民医保依赖高；外流留籍线索强
云南
85.1%
12.5%
97.6%
居民医保依赖较高
湖南
83.3%
16.0%
99.3%
居民医保依赖较高
河北
78.2%
16.7%
95.0%
结构居中
西藏
77.8%
15.2%
93.0%
结构居中
四川
76.8%
23.5%
100.3%
参保登记相对常住人口有盈余
75.1%
25.3%
100.5%
参保登记相对常住人口有盈余
青海
74.6%
19.6%
94.2%
结构居中
陕西
74.6%
18.2%
92.8%
结构居中
湖北
74.6%
21.2%
95.8%
结构居中
吉林
73.4%
23.3%
96.7%
结构居中
山西
71.7%
21.3%
93.0%
结构居中
山东
70.5%
24.7%
95.2%
结构居中
福建
69.1%
23.2%
92.4%
结构居中
宁夏
68.6%
22.3%
90.9%
结构居中
内蒙古
66.1%
24.5%
90.6%
结构居中
新疆
64.3%
25.5%
89.8%
参保地与常住地错位较明显
64.3%
24.0%
88.3%
参保地与常住地错位较明显
黑龙江
61.3%
29.1%
90.4%
结构居中
江苏
55.5%
39.7%
95.2%
结构居中
辽宁
51.8%
37.8%
89.6%
职工医保主导；流入未本地化线索
广东
49.6%
38.2%
87.8%
职工医保主导；流入未本地化线索
浙江
41.1%
43.1%
84.2%
职工医保主导；流入未本地化线索
39.1%
47.1%
86.2%
职工医保主导；流入未本地化线索
18.5%
68.5%
86.9%
职工医保主导；流入未本地化线索
14.7%
65.3%
80.0%
职工医保主导；流入未本地化线索
图7 2023年31省居民医保、职工医保及两类合计比值全景。
结语：医保数据背后，是就业承接能力与人口归属的错位
这组数据最值得关注的，不只是医保参保人数多少，而是一个地区用什么方式承接人口。居民医保占比高，意味着更多人口没有进入职工医保体系，参保结构对居民医保依赖更强；在本文定义下，这就是医保结构质量偏弱。
两类医保合计超过常住人口，则可能说明人口已经外出，但医保关系仍留在原籍；合计明显低于常住人口，则更可能说明当地吸纳了常住人口，但这些人的医保仍在老家或其他地区。前者是“人走医保留”，后者是“人在当地、医保未落地”。
由此看，贵州、安徽、广西、甘肃、江西、河南同时具有居民医保依赖高和合计比值超过100%的特征，是参保结构偏弱与人口外流线索叠加最明显的一组；上海、浙江、北京、天津、广东则呈现职工医保主导、合计比值偏低的另一种结构，更像人口流入与医保关系迁移不同步。
不过，这些结论仍然是基于参保人数与常住人口之间关系作出的结构推断。要最终判断医保待遇、医疗质量、真实人口净流动及异地参保情况，还需要医保关系转移、户籍人口、流动人口和待遇水平等数据。
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人口：
五险一金：
收入与物价：
GDP：
31省市人口净流动趋势
由于数据公布不全，目前云南，黑龙江，吉林，青海，西藏等省份市一级人口净流动数据暂不做分析。上海，北京，天津，重庆等直辖市不做区分分析。
地级市GDP
储备：
投资：
消费：
进出口：
基金：
金融：
地产：
大类资产
股市与上市公司
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