5月31日，国家医保局发布《2026年国家基本医疗保险、生育保险和工伤保险药品目录及商业健康保险创新药品目录调整工作方案》。
国家医保局指出，今年目录调整工作有四点主要变化。
《每日经济新闻》记者注意到，适用简易续约规则的药品支付标准计算取前4个月推算，这种推算方式如何平滑季节性支付标准偏差？对于销售季节性明显的药品，企业如何应对？
竞价规则新增“红黄标”预警机制对非独家药品的价格体系冲击有多大？企业如何应对？
针对上述问题，每经记者展开采访。
目录调整工作有四点主要变化
国家医保局同步发布了常用问答，在常用问答中详述了工作流程，并提醒，申报期间，企业可通过咨询电话和电子邮箱与国家医保局进行沟通。2026年申报期为6月1日至10日，建议企业做好时间统筹，尽量避免在最后2天至3天集中申报。已完成技术审评但尚未获得正式批件的企业可进行预申报，并最晚在7月3日（含）前根据系统反馈要求，尽快补充批准上市后的相关证明材料（注册批件、说明书等）。
国家医保局指出，今年目录调整工作有四点主要变化：
一是允许“预申报”。今年目录调整申报时间较往年提前了1个月左右。为减少对创新药行业的影响，对于在2026年6月10日（含）前尚未正式获批、但已经完成技术审评的药品，可以进行预申报。二是新增3条目录外药品的申报条件。三是新增调出的重点考虑品种。四是用药剂量计算参数调整。根据国家体育总局发布的国民体质监测公报数据，国民平均体重水平已普遍提升。因此，在涉及到按体重计算用量的药品费用时，对成人标准体重及体表面积做相应修改。
简易续约药品支付标准计算取前4个月推算
关于符合简易续约条件药品的支付标准计算。每经记者注意到，续约规则中“比值A”和“比值B”的计算逻辑比较复杂，且今年明确2026年数据取前4个月推算全年。
这种推算方式如何平滑季节性支付标准偏差？对于销售季节性明显的药品，企业如何应对？
资深医保专家田浩伶在接受每经记者采访时表示，首先，采用2026年前4个月数据推算全年，核心逻辑是解决数据“时滞性”问题。
对于平滑季节性偏差，田浩伶指出，大家担心这会放大季节性波动，比如感冒药上半年销量低，直接推算会导致比值失真。但实际上，主管部门并非简单线性外推。据了解，国家层面在做动态测算时，会引入“季节性修正因子”。他们会参考该药品过去3年的年度、月度销量曲线，也对1—4月的实际数据进行加权处理。
在给企业的建议方面，她指出，企业绝不能被动等待。首先，企业要主动建模，必须建立自己的“季节性预测模型”。在申报材料中，不能只给一个数，而要提供“分月销售趋势热力图”和“历史波动系数”。其次，企业要做预案管理，如果是受疫情或突发公卫事件影响的药品，必须附带流行病学数据作为佐证，向主管部门提前提交波动的真实情况。
同通用名下药品挂网价格，增加“红黄标”预警标识
为减轻参保患者用药负担，今年《竞价规则》进一步建立了竞价药品医保支付标准与挂网规则的联动机制。对竞价准入的同通用名下药品挂网价格，增加了“红黄标”预警标识的内容。具体而言，无论企业是否参与现场报价，其同通用名下药品挂网价格超过医保支付标准1.8倍予以黄标预警标识，超过3倍予以红标预警标识。
竞价规则新增的“红黄标”预警机制对非独家药品的价格体系冲击有多大？企业如何应对？
田浩伶认为，“红黄标”机制，本质上是“价格信用”管理机制。
在对行业的冲击方面，田浩伶认为，过去，非独家药品市场存在“劣币驱逐良币”的现象，部分企业通过高定价、高回扣抢占市场，挂网价虚高但成交价很低。现在，“红黄标”直接将“挂网价”这一表面价格暴露在监管聚光灯下。一方面，企业将迎来短期阵痛，对于那些挂网价虚高的企业，一旦亮红灯，采购系统会有弹窗警示，这不仅是价格问题，更是产品价格合规与企业信誉危机。另一方面，将在企业层面形成长期重构，这会加速非独家药品的“价格收敛”。未来，同一通用名下，除了原研药或有充分循证医学证据的改良新药，大部分仿制药的挂网价将无限趋近于合理空间。
配资炒股她同时给出企业的应对策略。一方面，企业应立即开展“价差检查”：企业要对自有品种进行数据排查。如果挂网价是支付标准的2倍以上，必须及时查找原因。企业必须转向“实价销售、优质优价”。另一方面，企业要做精细化管理，将企业的核心竞争力回到深入各环节节点的精细化管理。最后，企业要进行差异化报备，如果企业的产品质量确实优于同行（如通过一致性评价且临床数据更好），要尽快收集真实世界证据（RWE），向主管部门申请“优质优价”认定，争取在“红黄标”体系中获得正确评价。
元股证券:ygzq.hk田浩伶认为，这两个规则的调整，实际上释放了一个非常明确的信号：医保治理正在从“静态管理”转向“动态精准治理”。这不仅是为了控费，更是为了建立更加科学的市场预期。
她指出股票杠杆配资入口，现在的规则越来越像金融市场的风控系统。比值A/B是“基本面分析”，红黄标是“风险警示”。企业要从“营销驱动”彻底转向“数据驱动”和“成本驱动”，这才是生存之道。
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