“秦创原建设高新在行动”（四）
编者按：
“原”上风起，科创正劲，西安高新区秦创原建设如火如荼。一年来，高新区坚持以促进“双链”融合为主线，以攻克关键核心技术、促进科技成果转化、培养高新技术企业为目标，加力加速秦创原创新驱动平台建设，争当创新驱动高质量发展排头兵。即日起，平台策划推出“秦创原建设高新在行动”专题报道，以秦创原建设中的高新力量，献礼陕西省第十四次党代会。
近三年新增上市企业21家 西安高新区做对了什么？
5月5日，西安高新区企业农心作物科技股份有限公司（简称“农心科技”）首发顺利过会，将登陆深交所主板。至此，西安高新区上市公司（境内）数量再次被刷新，达到38家，境内外上市企业总数为63家。
梳理数据发现，自2020年以来，西安高新区累计新增境内外上市企业21家（含过会），其中7家为科创板企业，仅今年一季度，就实现3家企业上市的开门红局面。为何近三年成为西安高新区企业上市的“加速期”？西安高新区做对了什么？发展后劲凭何持续？
以政策“助推力”倍增企业上市“源动力”
作为全国首批国家级高新区，科技创新是西安高新区最鲜明的底色。这样的底色，从上市企业数量、特质中也可见一斑。2020年至今上市的21家企业（含过会）中，科创板企业高达7家，占比30%。其中，不乏“军工涂料第一股”华秦科技，“3D打印第一股”铂力特等行业龙头企业。
西安高新区是如何实现上市企业量质同增的？强大的区域科创活力、企业自身过硬的实力都是不可或缺的因素，除此之外，也离不开西安高新区层面的支持和推动。
以刚过会的农心科技为例，招股书披露，农心科技在报告期内陆续获得过《西安高新区支持企业上市发展若干政策》《2020年西安高新区发布企业复工专项政策》等西安高新区政府补助，累计金额超400万元。
这样“真金白银”的政策加持，已成西安高新区助力企业上市的有力“砝码”。在支持科技创新等国家级战略引导和打造秦创原创新驱动发展总平台的背景下，西安高新区府正积极实施各类奖补政策、创新各类服务保障，推动区内企业加快上市节奏。
尤其是2021年，西安高新区着力推进“创新链”、“产业链”、“金融链”协同优化，聚焦建设秦创原高能级创新平台、产业孵化转化平台、服务支撑平台，制定秦创原建设“1+3”实施方案，出台“科创九条”“上市十条”等一揽子政策措施，累计政策惠及企业超5000家，奖补金额超10亿元。
同时，西安高新区聚焦企业上市培育工作，设立了“上市企业后备资源库”，根据企业经营指标、上市进度、引进融资情况、科研情况、企业估值等维度，将企业划分为“精选层”、“优质层”、“培育层”三个梯度进行培育和管理，并提供覆盖企业上市全周期的“五专”服务，以专员、专资等方式加快推进企业上市步伐。
在出台系列政策和服务措施之余，西安高新区还通过启动建设千亩秦创原上市企业园，进一步保障上市公司发展空间需求。
上市企业园总规划分为两期，均布局在丝路科学城片区内。一期以上市公司“总部+研发”为主要功能，打造上市总部形象门户，今年将有5家以上上市公司项目启动建设；二期以智能制造为主，打造上市公司规模化制造集群。一二期相辅相成、错位发展，将逐步形成“基础研究-科研转化-集群培育-服务输出-智能制造”的创新链和产业链融合平台，成为全省上市企业的集聚地。
以金融服务创新撬动科技产业发展
2021年，秦创原西安科创基金园（丝路西安前海园）项目在西安高新区落成，成为“前海模式”在内地输出的首个样本区域，也成为服务西部大开发、辐射丝绸之路经济带的重要平台。
如秦创原西安科创基金园（丝路西安前海园）一般的金融创新实践，在西安高新区不胜枚举。近年来，西安高新区不断创新金融服务方式，强化平台打造，通过建设全国首家“硬科技支行”，打造针对硬科技企业特点的创新信贷产品，形成金融支持硬科技企业发展的商业可持续模式；
通过连续多年举办“全球创投峰会”，每年吸引全球万亿资本集聚高新，深度聚焦区内硬科技企业，近三年来共有140余家区内企业获得私募股权投资，可披露融资总额超110亿元，“资本+产业”进一步融合；
通过引进深交所陕西基地、上交所科创板企业培育中心（陕西）、新三板西北基地、陕西资本服务中心等资本市场在地服务机构，开展高频高效的培训和路演活动，不断提升企业利用多层次资本市场的水平……
科技金融服务上，西安高新区以“十百千万”专项行动，增强科技金融赋能。今年2月，西安高新区入选首批国家高新区“十百千万”专项行动实施单位，在企业创新积分制的基础上，竭力建造科技金融创新服务中心，全面加强金融支撑能力。
在一系列金融服务推动下，科技金融的互乘效果初步显现——2021年，西安高新区驻区金融机构新增中小微企业贷款173亿元，为各类中小微企业开展“税银互动”、“知识产权质押贷款”等信用融资服务超过4000家次，授信规模26.43亿元；通过人才贷等产品为高层次人才及相关企业累计贷款3.11亿元。
截至2021年末，西安高新区战略性新兴产业引导基金直投项目84个，完成投资额23.50亿元；子基金类项目共9只，各子基金共投资项目209个，累计投资金额近80亿元，80%的投资为初创期和成长期的科技型企业。
在交出这份优异成绩单的同时，西安高新区还涌现出一批金融创新案例，“丝路（西安）前海园‘飞地’合作模式”、“基于风险补偿的中小型科技企业投贷联动融资模式”、“金融助推贸易转型升级新模式”等创新案例分别入选《中国（陕西）自由贸易试验区制度创新案例》、《国务院办公厅关于推广第三批支持创新相关改革举措》、商务部《全面深化服务贸易创新发展试点“最佳实践案例》，在全省、全国复制推广。
秉承着秦创原平台建设机遇，在充沛的科技产业发展活力和完善的金融服务体系支撑下，未来，科技与金融互乘放大效应将在西安高新区这片科创沃土进一步释放，为打造创新驱动发展示范区和高质量发展先行区蓄势赋能，续写出“四个高新”建设的全新篇章。
（高新融媒记者 于秋瑾）
编者按：
“原”上风起，科创正劲，西安高新区秦创原建设如火如荼。一年来，高新区坚持以促进“双链”融合为主线，以攻克关键核心技术、促进科技成果转化、培养高新技术企业为目标，加力加速秦创原创新驱动平台建设，争当创新驱动高质量发展排头兵。即日起，平台策划推出“秦创原建设高新在行动”专题报道，以秦创原建设中的高新力量，献礼陕西省第十四次党代会。
近三年新增上市企业21家 西安高新区做对了什么？
5月5日，西安高新区企业农心作物科技股份有限公司（简称“农心科技”）首发顺利过会，将登陆深交所主板。至此，西安高新区上市公司（境内）数量再次被刷新，达到38家，境内外上市企业总数为63家。
梳理数据发现，自2020年以来，西安高新区累计新增境内外上市企业21家（含过会），其中7家为科创板企业，仅今年一季度，就实现3家企业上市的开门红局面。为何近三年成为西安高新区企业上市的“加速期”？西安高新区做对了什么？发展后劲凭何持续？
以政策“助推力”倍增企业上市“源动力”
作为全国首批国家级高新区，科技创新是西安高新区最鲜明的底色。这样的底色，从上市企业数量、特质中也可见一斑。2020年至今上市的21家企业（含过会）中，科创板企业高达7家，占比30%。其中，不乏“军工涂料第一股”华秦科技，“3D打印第一股”铂力特等行业龙头企业。
西安高新区是如何实现上市企业量质同增的？强大的区域科创活力、企业自身过硬的实力都是不可或缺的因素，除此之外，也离不开西安高新区层面的支持和推动。
以刚过会的农心科技为例，招股书披露，农心科技在报告期内陆续获得过《西安高新区支持企业上市发展若干政策》《2020年西安高新区发布企业复工专项政策》等西安高新区政府补助，累计金额超400万元。
这样“真金白银”的政策加持，已成西安高新区助力企业上市的有力“砝码”。在支持科技创新等国家级战略引导和打造秦创原创新驱动发展总平台的背景下，西安高新区府正积极实施各类奖补政策、创新各类服务保障，推动区内企业加快上市节奏。
尤其是2021年，西安高新区着力推进“创新链”、“产业链”、“金融链”协同优化，聚焦建设秦创原高能级创新平台、产业孵化转化平台、服务支撑平台，制定秦创原建设“1+3”实施方案，出台“科创九条”“上市十条”等一揽子政策措施，累计政策惠及企业超5000家，奖补金额超10亿元。
同时，西安高新区聚焦企业上市培育工作，设立了“上市企业后备资源库”，根据企业经营指标、上市进度、引进融资情况、科研情况、企业估值等维度，将企业划分为“精选层”、“优质层”、“培育层”三个梯度进行培育和管理，并提供覆盖企业上市全周期的“五专”服务，以专员、专资等方式加快推进企业上市步伐。
在出台系列政策和服务措施之余，西安高新区还通过启动建设千亩秦创原上市企业园，进一步保障上市公司发展空间需求。
上市企业园总规划分为两期，均布局在丝路科学城片区内。一期以上市公司“总部+研发”为主要功能，打造上市总部形象门户，今年将有5家以上上市公司项目启动建设；二期以智能制造为主，打造上市公司规模化制造集群。一二期相辅相成、错位发展，将逐步形成“基础研究-科研转化-集群培育-服务输出-智能制造”的创新链和产业链融合平台，成为全省上市企业的集聚地。
以金融服务创新撬动科技产业发展
2021年，秦创原西安科创基金园（丝路西安前海园）项目在西安高新区落成，成为“前海模式”在内地输出的首个样本区域，也成为服务西部大开发、辐射丝绸之路经济带的重要平台。
如秦创原西安科创基金园（丝路西安前海园）一般的金融创新实践，在西安高新区不胜枚举。近年来，西安高新区不断创新金融服务方式，强化平台打造，通过建设全国首家“硬科技支行”，打造针对硬科技企业特点的创新信贷产品，形成金融支持硬科技企业发展的商业可持续模式；
通过连续多年举办“全球创投峰会”，每年吸引全球万亿资本集聚高新，深度聚焦区内硬科技企业，近三年来共有140余家区内企业获得私募股权投资，可披露融资总额超110亿元，“资本+产业”进一步融合；
通过引进深交所陕西基地、上交所科创板企业培育中心（陕西）、新三板西北基地、陕西资本服务中心等资本市场在地服务机构，开展高频高效的培训和路演活动，不断提升企业利用多层次资本市场的水平……
科技金融服务上，西安高新区以“十百千万”专项行动，增强科技金融赋能。今年2月，西安高新区入选首批国家高新区“十百千万”专项行动实施单位，在企业创新积分制的基础上，竭力建造科技金融创新服务中心，全面加强金融支撑能力。
在一系列金融服务推动下，科技金融的互乘效果初步显现——2021年，西安高新区驻区金融机构新增中小微企业贷款173亿元，为各类中小微企业开展“税银互动”、“知识产权质押贷款”等信用融资服务超过4000家次，授信规模26.43亿元；通过人才贷等产品为高层次人才及相关企业累计贷款3.11亿元。
截至2021年末，西安高新区战略性新兴产业引导基金直投项目84个，完成投资额23.50亿元；子基金类项目共9只，各子基金共投资项目209个，累计投资金额近80亿元，80%的投资为初创期和成长期的科技型企业。
在交出这份优异成绩单的同时，西安高新区还涌现出一批金融创新案例，“丝路（西安）前海园‘飞地’合作模式”、“基于风险补偿的中小型科技企业投贷联动融资模式”、“金融助推贸易转型升级新模式”等创新案例分别入选《中国（陕西）自由贸易试验区制度创新案例》、《国务院办公厅关于推广第三批支持创新相关改革举措》、商务部《全面深化服务贸易创新发展试点“最佳实践案例》，在全省、全国复制推广。
秉承着秦创原平台建设机遇，在充沛的科技产业发展活力和完善的金融服务体系支撑下，未来，科技与金融互乘放大效应将在西安高新区这片科创沃土进一步释放，为打造创新驱动发展示范区和高质量发展先行区蓄势赋能，续写出“四个高新”建设的全新篇章。
（高新融媒记者 于秋瑾）
思路：点击获取
B题 5G 网络环境下 应急物资配送问题
一些重特大突发事件往往会造成道路阻断、损坏、封闭 等意想不到的情况，对人们的日常生活会造成一定的影响。为了保证人们的正常生活 将应急物资及时准确 地 配送到位尤为重要。伴随着科技水平的提升及 5 G 网络的逐渐普及，无人机的应用越来越广泛，“配送车辆 无人机”的配送模式已经渐渐成为一种新的有效的配送方式。“配送车辆 无人机” 的 配送模式是指： 在物资配送过程中， 配送车辆对某地点进行配送的同时，无人机也 可 向周围可行的地点进行配送，并于配送完成后返回配送车辆 重新装载物资 、 更换电池。这种 配送 模式可以大大提高应急物资的配送效率，也可以解决复杂路况下的物资配送，避免次生灾害对人员的二次伤害。在应急物资配送过程 中 配送车辆可在某地点释放无人机，再前往其它地点配送 。配送车辆可先于无人机到达某地点等待接收无人机，也可比无人机晚到某地点再回收无人机。无人机在一次飞行过程中可对一个地点进行配送，也可根据实际情况对多个地点进行配送。无人机完成一次飞行后可返回配送车辆换装电池，然后再次进行配送。 配送车辆和无人机合作完成所有地点 应急物资 配送任务， 返回到出发地点， 此时称为完成一次整体配送。
完成一次整体配送所需要的时间是 配送人员 主要考虑的因素 ，按照配送车辆和无人机从出发开始至全部返回到出发地点的时间来计算。 在配送过程中， 不考虑 配送车辆及 无人机 装 卸 物资的时间 ，同时不考虑配送车辆和无人机在各个配送点的停留时间。
为了尽快完成物资配送任务，请根据附件所给数据解决以下几个问题：
1.图 1 给出 14 个地点， 其中 实线代表各地点之间的路线情况。 若目前所有应急物资集中在第 9 个地点，配送车辆的 最大 载重量为 1000 千克 ，采取配送车辆（无人机不参与）的配送模式 。请结合附件 1 建立 完成一次 整体 配送 的数学模型 并 给出最优方案。
2.图 2 中实线代表车辆和无人机都可以走的路线，虚线代表只有无人机可以走的路线。应急物资仍然集中在第 9 个地点，配送车辆的 最大 载重量为 1000 千克 采取“配送车辆 无人机”的配送模式。请结合附件 2 ，建立完成一次整体配送的数学模型， 并给出最优方案。
3.若问题 2 中的配送车辆的 最大 载重量为 500 千克 其他条件不变 。 请结合附件 2 建立完成一次整体配送的数学模型， 并给出最优方案。
4.图 3 中有 30 个地点， 计划 设置两个应急物资集中地点， 若 配送车辆的 最大 载重量为 500 千克 采取“配送车辆 无人机”的配送模式。 请结合附件 3 建立完成一次整体配送的数学模型 ，确定两个应急物资集中地点的最佳位置 。
对于本次电工杯建模的B题，就是一道图论中相对较为复杂的优化类型题目，其复杂的原因就是在于对车辆与无人机之间的复合规划，如果我们的优化模型能很好的处理这种关系（完美转化成数学语言，一等奖基本上稳了）。题目给了我们层层递进的机会，让我们逐步完善问题。
对于问题一，就是简单的最短路径的问题，只不过有两点不同的就是，需要车辆在物资发送完毕后回到9号地点和并不是传统意义上求起点到终点的最短路径，但是对于问题一，简单的一加和就会发现，所有地点的当日物资需求量之和小于1000千克，所以对于问题一直接根据条件和要求建立优化模型，利用Lingo直接进行求解即可。（如果第一问就想做的亮眼的话，我们可以用司守奎老师的建模书上遗传算法那一章，有一个例子：飞机救火，完全一模一样的要处理的问题，书上给的遗传算法的代码都不用改，只需要把代码中的邻接矩阵的输入改成这道题中的数据即可，完全一模一样的目标，那里的问题是要飞机在起点起飞，遍历所有地点进行救火，和本题可以说一模一样）
对于问题二，这一道题就是为了让我们承上启下，仍是1000千克的载重，保证一次就可以完成所有地区的配送，然后加上一个可以携带无人机的条件，此时如果编程功力不够的话，强烈不建议仍沿用第一问中使用的遗传算法，但是如果会改遗传算法中优化的核心，那继续用完全支持。对于编程只会个语法的人，还是不要尝试修改遗传算法了，老老实实的量化车辆与无人机的关系进行建模利用lingo优化即可，虽然可能方法不如直接修改遗传算法进行求解，但可以让评委看到我们处理问题多样的思维，也是很好的选择。
对于该问题，我们可以用地毯式搜索的思想量化约束条件建立模型，不用担心这种方法有点笨会减分，这只是建立模型，求解模型是Lingo做的，人家是可不是用最笨的算法搜索最优解的，只是利用这种最笨的思路完善的纳入所有条件，在全部可能范围内求解，保证结果一定是正确的。首先可以将无人机的可飞行时间量化为最大远离汽车的距离，对于问题二，由于车辆上能承载所有地点的物资需求量，因此，让无人机能将自身的物质全部发出去，汽车再去接它即可（或等它）。这样其实只需要在第一问要建立的优化模型中，对无人机可到达地方进行标识（与汽车到过的位置标识一样），但是优化原理还是一样的，只不过因为无人机的加入，能使地点能提前到达而已。
对于问题三，仍利用地毯式搜索的思想量化约束条件建立模型，无非多一个物资耗光返回9号地点的限制，多这一个限制，lingo如何求解不是我们要关心的事，我们要关心的事是加这一个限制能否满足题目的要求即可。
对于详细的整体建模过程和优化模型的建立，还在不断完善中，等将模型建立完成后，我会分享出我的思路和方法供大家参考，下面是一些参考资料，例如lingo软件入门案例大全（lingo很容易入门的，语法体系简单，看几个例子就会）（还有司老师的建模书籍的电子版，供大家使用其中的遗传算法）（待后续模型完成，思路的分享也会加入其中）。
目前出了3个思路：
思路：点击获取
B题 5G 网络环境下 应急物资配送问题
一些重特大突发事件往往会造成道路阻断、损坏、封闭 等意想不到的情况，对人们的日常生活会造成一定的影响。为了保证人们的正常生活 将应急物资及时准确 地 配送到位尤为重要。伴随着科技水平的提升及 5 G 网络的逐渐普及，无人机的应用越来越广泛，“配送车辆 无人机”的配送模式已经渐渐成为一种新的有效的配送方式。“配送车辆 无人机” 的 配送模式是指： 在物资配送过程中， 配送车辆对某地点进行配送的同时，无人机也 可 向周围可行的地点进行配送，并于配送完成后返回配送车辆 重新装载物资 、 更换电池。这种 配送 模式可以大大提高应急物资的配送效率，也可以解决复杂路况下的物资配送，避免次生灾害对人员的二次伤害。在应急物资配送过程 中 配送车辆可在某地点释放无人机，再前往其它地点配送 。配送车辆可先于无人机到达某地点等待接收无人机，也可比无人机晚到某地点再回收无人机。无人机在一次飞行过程中可对一个地点进行配送，也可根据实际情况对多个地点进行配送。无人机完成一次飞行后可返回配送车辆换装电池，然后再次进行配送。 配送车辆和无人机合作完成所有地点 应急物资 配送任务， 返回到出发地点， 此时称为完成一次整体配送。
完成一次整体配送所需要的时间是 配送人员 主要考虑的因素 ，按照配送车辆和无人机从出发开始至全部返回到出发地点的时间来计算。 在配送过程中， 不考虑 配送车辆及 无人机 装 卸 物资的时间 ，同时不考虑配送车辆和无人机在各个配送点的停留时间。
为了尽快完成物资配送任务，请根据附件所给数据解决以下几个问题：
1.图 1 给出 14 个地点， 其中 实线代表各地点之间的路线情况。 若目前所有应急物资集中在第 9 个地点，配送车辆的 最大 载重量为 1000 千克 ，采取配送车辆（无人机不参与）的配送模式 。请结合附件 1 建立 完成一次 整体 配送 的数学模型 并 给出最优方案。
2.图 2 中实线代表车辆和无人机都可以走的路线，虚线代表只有无人机可以走的路线。应急物资仍然集中在第 9 个地点，配送车辆的 最大 载重量为 1000 千克 采取“配送车辆 无人机”的配送模式。请结合附件 2 ，建立完成一次整体配送的数学模型， 并给出最优方案。
3.若问题 2 中的配送车辆的 最大 载重量为 500 千克 其他条件不变 。 请结合附件 2 建立完成一次整体配送的数学模型， 并给出最优方案。
4.图 3 中有 30 个地点， 计划 设置两个应急物资集中地点， 若 配送车辆的 最大 载重量为 500 千克 采取“配送车辆 无人机”的配送模式。 请结合附件 3 建立完成一次整体配送的数学模型 ，确定两个应急物资集中地点的最佳位置 。
对于本次电工杯建模的B题，就是一道图论中相对较为复杂的优化类型题目，其复杂的原因就是在于对车辆与无人机之间的复合规划，如果我们的优化模型能很好的处理这种关系（完美转化成数学语言，一等奖基本上稳了）。题目给了我们层层递进的机会，让我们逐步完善问题。
对于问题一，就是简单的最短路径的问题，只不过有两点不同的就是，需要车辆在物资发送完毕后回到9号地点和并不是传统意义上求起点到终点的最短路径，但是对于问题一，简单的一加和就会发现，所有地点的当日物资需求量之和小于1000千克，所以对于问题一直接根据条件和要求建立优化模型，利用Lingo直接进行求解即可。（如果第一问就想做的亮眼的话，我们可以用司守奎老师的建模书上遗传算法那一章，有一个例子：飞机救火，完全一模一样的要处理的问题，书上给的遗传算法的代码都不用改，只需要把代码中的邻接矩阵的输入改成这道题中的数据即可，完全一模一样的目标，那里的问题是要飞机在起点起飞，遍历所有地点进行救火，和本题可以说一模一样）
对于问题二，这一道题就是为了让我们承上启下，仍是1000千克的载重，保证一次就可以完成所有地区的配送，然后加上一个可以携带无人机的条件，此时如果编程功力不够的话，强烈不建议仍沿用第一问中使用的遗传算法，但是如果会改遗传算法中优化的核心，那继续用完全支持。对于编程只会个语法的人，还是不要尝试修改遗传算法了，老老实实的量化车辆与无人机的关系进行建模利用lingo优化即可，虽然可能方法不如直接修改遗传算法进行求解，但可以让评委看到我们处理问题多样的思维，也是很好的选择。
对于该问题，我们可以用地毯式搜索的思想量化约束条件建立模型，不用担心这种方法有点笨会减分，这只是建立模型，求解模型是Lingo做的，人家是可不是用最笨的算法搜索最优解的，只是利用这种最笨的思路完善的纳入所有条件，在全部可能范围内求解，保证结果一定是正确的。首先可以将无人机的可飞行时间量化为最大远离汽车的距离，对于问题二，由于车辆上能承载所有地点的物资需求量，因此，让无人机能将自身的物质全部发出去，汽车再去接它即可（或等它）。这样其实只需要在第一问要建立的优化模型中，对无人机可到达地方进行标识（与汽车到过的位置标识一样），但是优化原理还是一样的，只不过因为无人机的加入，能使地点能提前到达而已。
对于问题三，仍利用地毯式搜索的思想量化约束条件建立模型，无非多一个物资耗光返回9号地点的限制，多这一个限制，lingo如何求解不是我们要关心的事，我们要关心的事是加这一个限制能否满足题目的要求即可。
对于详细的整体建模过程和优化模型的建立，还在不断完善中，等将模型建立完成后，我会分享出我的思路和方法供大家参考，下面是一些参考资料，例如lingo软件入门案例大全（lingo很容易入门的，语法体系简单，看几个例子就会）（还有司老师的建模书籍的电子版，供大家使用其中的遗传算法）（待后续模型完成，思路的分享也会加入其中）。
目前出了3个思路：
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核心阅读 党的十八大以来，我国健康扶贫工作取得积极成效：全面实现农村贫困人口基本医疗有保障，累计帮助近1000万个因病致贫返贫家庭成功摆脱贫困；建立了全国防止因病返贫动态监测系统，对易返贫致贫人口开展动态监测；开展多项对口帮扶措施，持续加大政策、资金、项目的支持力度，全面提升贫困地区医疗卫生服务能力。 脱贫攻坚是我国实现全面建成小康社会目标的重大任务，健康扶贫是打赢脱贫攻坚战的关键战役。24日，国家卫健委举行新闻发布会，介绍党的十八大以来健康扶贫工作成效以及与乡村振兴有效衔接工作进展，并答记者问。 帮助近1000万个因病致贫返贫家庭脱贫 国家卫健委乡村振兴办主任、财务司司长何锦国介绍，党的十八大以来，国家卫健委深入实施健康扶贫工程，全面实现农村贫困人口基本医疗有保障，累计帮助近1000万个因病致贫返贫家庭成功摆脱贫困，取得显著成效。 一是全面消除乡村医疗卫生机构和人员“空白点”，基本实现农村群众公平享有基本医疗卫生服务。明确基本医疗有保障目标标准，历史性解决了部分地区的基层缺机构、缺医生问题，实现农村群众有地方看病、有医生看病，常见病、慢性病基本能够就近获得及时治疗。 二是脱贫地区县级医院服务能力实现跨越式提升，城乡医疗服务能力差距不断缩小。将加强县医院能力建设作为主攻方向，实现每个脱贫县至少有1家公立医院，98%的脱贫县至少有1所二级及以上医院，脱贫地区县医院收治病种的中位数已达到全国县级医院整体水平的90%，越来越多的大病在县域内就可以得到有效救治。 三是因户因人因病精准施策，帮扶措施落实到人、精准到病。建立全国健康扶贫动态管理信息系统，对贫困患者实行精准分类救治。截至2020年底，累计救治2000多万人。 四是重点地区重点疾病防控取得历史性成效。坚持预防为主，实施重大传染病、地方病防治攻坚行动，长期影响人民群众健康的艾滋病、包虫病和地方病等重大疾病得到有效控制，为全面推进健康中国建设奠定基础。 建立全国防止因病返贫动态监测系统 防止规模性返贫是巩固脱贫攻坚成果的底线性任务。中国人口与发展研究中心副主任张许颖表示，通过健康扶贫动态管理系统发现，在农村贫困家庭中有1000万贫困家庭是因病返贫、因病致贫，占整个家庭贫困户的40%。 张许颖说，健康扶贫动态管理系统将人、病、诊疗过程、费用变化等信息及时推送给基层村医和健康扶贫工作人员，逐一跟踪，把政策落到实处。另外通过大数据监测农村基层医疗空白点、农村医疗卫生力量的薄弱处，组织了10万人次的农村基层卫生人员下沉服务。 如何防止脱贫人口再次因病返贫？何锦国表示，在原来全国健康扶贫动态管理信息系统的基础上，与国家防止返贫动态监测网络进行对接，与有关部门数据进行比对，我国建立了全国防止因病返贫动态监测系统，针对脱贫不稳定户、边缘易致贫户和突发严重困难户等易返贫致贫人口开展动态监测。 “监测和帮扶机制正在发挥作用。”何锦国说，河北省阜平县的马大娘去年6月确诊了尿毒症，需要持续透析治疗。但她是独居老人，对于怎样看病、找谁看病、费用谁出完全不清楚。通过摸排发现马大娘的困难后，她被及时纳入突发严重困难户，立即落实帮扶政策，村医经常上门服务，目前马大娘病情稳定。 地方正积极探索动态监测、及时预警、精准帮扶的工作机制。河南省对新纳入系统的重点监测对象要求一周之内要入户核实基本信息，一个月内落实健康帮扶措施。同时每周都与乡村振兴局同步更新数据，每季度通报一次健康帮扶措施的落实情况，督促地方市县一级政府落实帮扶措施；甘肃省建立了基本医疗有保障动态监测平台，建立动态监测信息反馈和异常数据督办制度，每月向市县反馈基本医疗和健康帮扶政策落实方面的监测信息，向各市县反馈有关信息。 增强贫困地区医疗卫生服务能力 针对贫困地区医疗服务能力薄弱问题，我国开展了多项对口帮扶措施。譬如，自2016年以来，北京大学第一医院累计向河南省兰考县中心医院、安徽省临泉县人民医院、山西省永和县人民医院派出300多名专家，帮扶当地开展了150多项新技术、新项目，帮扶手术约2000台次。 “如果说过去主要在‘输血’方面下功夫，乡村振兴阶段我们要着力在‘造血’方面下功夫。”北京大学第一医院党委书记姜辉表示，将争取帮助受援医院建强一批临床专科、带出一批临床骨干、填补一批技术空白、完善一批管理制度，切切实实提高其服务能力和水平。 增强贫困地区医疗卫生服务供给能力是健康扶贫的重点任务之一。脱贫攻坚以来，我国持续加大政策、资金、项目的支持力度，补短板、强弱项，全面改善贫困地区医疗卫生机构设施条件，全面提升服务能力。 据了解，脱贫攻坚期间，中央财政累计投入资金1.4万亿元，支持脱贫任务重的25个省份卫生健康事业发展，同口径年均增长11.6%，专门设立了832个贫困县医疗服务能力提升项目。此外，在卫生健康专业人才的培养、招聘、使用和激励保障各个环节，持续增加政策供给。 推动医疗卫生工作重心下移、资源下沉，农村卫生事业取得了积极进展和成效。截至2021年底，全国共有县级医疗卫生机构2.3万个，乡镇卫生院3.5万个，村卫生室59.9万个，实现了县乡村全覆盖。很多基层医疗卫生机构面貌得到改善。目前居民县域内就诊率超过90%，乡村两级诊疗量县域内占比长期保持2/3以上。 推进健康乡村建设过程中，家庭医生签约服务是重要组成部分。国家卫生健康委基层司副司长、一级巡视员诸宏明介绍，脱贫攻坚期间，建档立卡的慢病贫困人口基本实现了家庭医生签约服务的“应签尽签”。截至2021年底，全国共有143.5万家庭医生，组建了43.1万个团队为居民提供签约服务。（记者 杨彦帆）
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