目的:实行医保基金省级统筹，促进地区之间医疗资源公平分配，实现人人有保障，已经成为我国医疗保险制度改革中的重要举措。保费在省级范围内的公平有效分配，是顺利提高医保基金统筹层次的前提与基础。国际上早已将风险调整机制用于医疗保险保费分配领域并积累了丰富的经验。本文总结了国际上风险调整支付模型的演进与发展规律，对比研究了广泛使用的DCG、ACG以及CRG等模型，并在此基础上利用2016年CFPS调查数据尝试构建了风险调整支付模型，以期为我国引入风险调整总结经验并为后续的模型构建提供有益参考。
　　方法:首先采用文献研究法了解我国关于风险调整机制的研究现状，总结国际上风险调整支付模型的演变与发展规律;其次，以微观计量经济学方法构建Two-part模型，对比人口统计学模型与调查因子模型的预测效果，探索区分城乡预测对模型预测准确性的改进作用。
　　结果:风险调整支付模型总体上经历了从最初简单的人口统计学因子模型到诊断因子模型的发展过程，诊断因子模型通过改善诊断分组方法、丰富诊断信息来源以及加入药品信息等不断改进模型效果;发达国家广泛使用的DCG、ACG以及CRG等模型，主要差异包括采用的风险调整因子及诊断分组方法不同;利用我国调查数据建模发现，年龄、性别、是否工作、日常生活活动能力、有无慢性病、自评健康、是否住院以及精神健康适合作为风险调整因子;调查因子模型无论在个体预测准确性上还是群组预测准确性上都显著优于人口统计学因子模型;区分城乡预测有利于改进模型的预测效果。
　　结论:区分城乡预测的调查因子模型实现了对人口统计学因子模型的重大改进，但仍然存在对个别群组的预测不足和过度预测。在诊断因子模型开发利用之前，可采用比例法、再保险法、风险分担法或者事前+事后风险调整法，来弥补模型的预测准确性不足问题。但解决模型的预测准确性不足问题，根本还需改进模型本身。使用调查因子模型期间，要为之后开发诊断因子模型做好准备，如提高诊断和药品使用数据质量、建立统一的索赔数据库并开发诊断数据分组系统等。