空间可达性视角下安徽省医疗资源缺乏的单元识别

李 俊，牛黎光，周 玲

(安徽工业大学 商学院，安徽 马鞍山 243002)

在国家深入推进新型城镇化建设要求背景下，安徽作为国家新型城镇化试点省，提出“根据常住人口规模和分布状况，均衡合理配置服务资源，逐步提高人均基本公共卫生服务经费标准，推进基本公共卫生服务均等化”的实施意见。在此背景下，综合考虑安徽省人口规模和分布，结合网格数据和新的可达性模型计算空间可达性来识别缺医地区，可为均衡配置医疗资源提供参考。

中国区域非均衡发展引起的医疗资源配置不公平性不仅存在于城乡间，也存在于区域间，由于数据限制，研究尺度一般为市或县域[1]。评价不公平性的典型方法为洛伦兹曲线和基尼系数，最近也常采用泰尔指数[2]，这类方法能评价区域整体差异程度，但具体应向哪些缺医地区增加多少医疗资源，却并未指明。而综合考虑医疗资源数量与分布的空间可达性的研究则具有识别缺医地区的优势[3]。

Coline C. Dony, et al.[4]将空间可达性定义为对设施(服务)的需求和获取时遇到的空间障碍的函数。空间可达性在医疗资源中的应用最早可追溯到Joseph[5]，他在Hansen[6]关于可达性计算的重力模型中提出了适于分析医疗服务可达性的重力改进模型，此模型后来成为医疗资源可达性计算的主流模型。重力模型及其扩展形式涉及供给、需求和距离三个方面，其中供给常抽象为点，代表医疗机构，以医疗人员或床位数衡量其供给量[7]。需求在空间中的分布一般用人口普查区的几何中心来表示[8]，人口普查区大小决定了研究的最小尺度，针对这一限制，Coffee N, et al.[9]以200m×200m人口格网数据为基础，计算居民点到某特定类型医疗设施的最小成本距离，以此分级评价了澳大利亚不同尺度单元居民到医疗点的平均可达性；需求量则视人口资料的可得性，从直接用总人口表示发展到考虑用年龄、性别等分组人口表示[10]。对距离的研究集中在距离对需求的影响上，通过各类距离函数对需求量进行加权[11]。将可达性研究领域的两步移动搜寻法(2SFCA)应用于医疗资源布局的研究才刚刚开始[12-14]。Jamtsho S, et al.根据不丹居民点与医疗点的距离分布特征，仅利用每个居民点最近的2个服务点(即将搜索半径限定在居民点最近的2个服务点范围内)参与可达性的计算，同时将传统搜索半径确定法的结果一并与入户调查结果进行对比，肯定了采用最近2个服务点这一方法的合理性[15]。他同时建议应根据服务点自身属性和分布特征，选择合适的最近服务点数。这一研究证实了最小时间成本在界定医疗资源务范围上的合理性，为2SFCA的应用奠定了基础。

总体上，空间可达性在市县域尺度的医疗资源分布评价及优化研究中已有较多应用，但区域尺度的应用尚不多见，主要问题除了数据限制外，可能还有方法方面的困难，比如大尺度区域人口居住分散，基于网络分析的可达性计算量比较大。因此，我们基于栅格数据，搜集新型城镇化试点省——安徽省最新的(2015年)土地利用、交通和人口网格数据，利用2SFCA可达性模型计算居民到县医院可达性，识别出医疗资源缺乏县和镇并提出相应对策，以期为安徽省均衡配置医疗资源提供参考。

一、研究设计

(一)研究区现状与数据预处理

安徽省面积13.96万平方公里，辖16个地级市，105个区县。基本处理单元为区县，一般将市辖区合并为市区，其中合肥市区2015年已扩张到肥东和肥西城区，计算中将此3城区合并为大合肥市区，而淮南市区谢家集区和八公山区距离淮南主城区较远，不予并入淮南市区，又鉴于2区建成区已相接，故将2者合并为1个单元，类似还有马鞍山博望区、芜湖三山区、黄山市黄山区和徽州区等市辖区因与主城区较远而单独列出。最后形成80个区县尺度的基本分析单元。

2015年土地利用数据来自中国科学院资源环境科学数据中心，交通和市县镇矢量数据来自网络地图平台，中国人口网格数据从美国航天局SEDAC数据中心下载，县医院床位数和常住人口数据来自2016年《安徽统计年鉴》和《中国统计年鉴》，其中床位数通过年鉴界定的医院、妇幼保健院和专科疾病防治所3类医疗机构床位数之和求得。

(二)分析方法

1.县医院服务区划分

由交通网络和土地利用数据计算每个网格最小通行时间，假定县医院均位于城区，将城区作为服务源，通过ArcGIS工具划分出县医院服务区并得到每一网格到医院的最小时间。这里重点分析乡镇居民点到县医院可达性，暂不考虑城区内交通时间。

2.2SFCA的可达性计算

第一步，计算每个区县j的县医疗资源供需比Rj，如式(1)。

(1)

式中：Sj是区县j的县医院床位数；Dj是区县j的县医院的服务区；dkj是人口网格k到区县j城区最小时间成本；β为距离阻滞系数，根据路网密集度可取值1～500[16]，经过测试，取值1；Pk是人口网格k处人口。

第二步，计算区县j的县医院服务区内人口网格i的可达性Aij，如式(2)。

(2)

式中：dij和β同式(1)；Rj是区县j的县医疗资源供需比。

3.典型低可达性区县与镇的识别

典型低可达性区县(TLAC)的识别和各区县典型低可达性人口(TLAPC)的定义如式(3)。

TLAPCj=∑k∈DjPiLij

(3)

式中：Dj和Pi同式(1)；Aij是区县j的县医院服务区内人口网格i的可达性；Nj是区县j的县医院服务区内人口网格数； Median是中值函数，参考世行对相对贫困的定义，再乘以0.6作为典型低可达性人口网格判断的阈值；T是平均可达性阈值，2015年研究区区县平均可达性为0.0039，国家和研究区千人床位数分别为3.02和3.30，因此设定T=0.0039*3.02/3.30=0.0036。

典型低可达性镇(TLAT)的识别和各镇覆盖的典型低可达性人口(TLAPT)的定义如式(4)。

TLAPTk=∑i∈DkPiLij

(4)

式中：Dk是镇k的影响区，即到该镇驻地时间最短的网格集合；Pi含义同式(1)；Lij定义如式(3)。

二、结果与分析

(一)基于最小时间成本的县医院可达性分析

总体上，2015年安徽81.34%的人口到县医院最小时间在0.5小时以内，超过97%的人口在1小时以内，而剩下的3%中有1.78%的人口在3小时以上，表明仍具有较大的改善潜力。

安徽县医院时间成本呈现显著区域分异特征。皖北平原地势平坦，交通网络密集，形成明显的以城区为中心的圈层空间结构，且整体时间成本低。皖江沿线则以城区为中心，以西南-东北走向的皖江为轴并向两侧拓展，形成连绵的带状结构，其间少量地区由于河湖阻隔，时间成本较高，但整体时间成本较低。皖西和皖南山区则以城区为中心，以高等级公路为轴向外延伸，呈现较典型的指状结构，整体时间成本较高，城区及其周边成为低时间成本区域。

(二)典型低可达性区县识别

表1显示，区县间可达性差异较大，平均可达性最高的当涂是最低的芜湖三山区的近10倍。区县尺度，从北到南，平均可达性呈现显著的高低波状分布：皖北亳州市区、砀山等为高值区，皖北中部以灵璧和涡阳等为中心形成低值区，皖中以合肥市区为中心再次形成高值区，而皖西和皖中南部以及皖南北部以太湖、无为乃至宣城市区从西到东又形成连片低值区，皖南南部以黄山屯溪区为中心再一次形成小范围高值区。这种波状格局可能受到地理和东西向交通的影响。根据区县整体平均可达性高/低和内部分布均匀/较不均/不均，将80个区县分为6类(表1)。整体可达性低且分布不均类：皖北灵璧乡镇分散且人口较多，而县医疗资源却集中在县城；皖西霍山和皖南绩溪医疗资源有限且交通不便；皖南黄山区尽管医疗资源较为丰富，但居住分散且交通不便。整体可达性低且分布较不均类，主要是上述区县的周边地区，原因相似但程度较轻。整体可达性低但分布均匀类，基本分布皖北和皖中平原地区，典型如淮北市区、利辛和舒城，医疗资源相对缺乏，但各乡镇可达性差距不大。整体可达性高但分布不均类主要包括皖西南安庆市区和皖南歙县及东至等，县医疗资源总体虽较充足，但因山水阻隔交通不便，可达性较差居民所占比重较高。

表1 各区县可达性分类结果

注：TLAC：典型低可达性区县；TLAPC：各区县典型低可达性人口；A：整体较低且分布不均；B：整体较低且分布较不均；C：整体较低但分布均匀；D：整体较高但分布不均；E：整体较高但分布较不均；F：整体较高且分布均匀。

(三)典型低可达性镇及其覆盖人口识别

县医院服务区TLAC中的TLAT集中分布在3类地区：皖北灵璧、皖西金寨与霍山交界和皖西南宿松和望江境内皖江沿线地区，其中灵璧医疗资源并不丰富，且北部人口重镇如下楼镇等，远离交通干线，可达性差，覆盖的缺医人口超过5万人，而金寨和霍山地处大别山区，宿松和望江则包含华阳河湖群，一些人口密集的乡镇由于山湖阻隔造成交通不便，形成TLAT，如宿松汇口镇，覆盖的缺医人口近3万。非TLAC内TLAT亦主要分布在3类地区：皖北区县交界区、皖江沿线城市边界和皖南省界地区。其中第1类皖北地区，包括蚌埠市区与怀远、淮南市区与寿县、寿县与霍邱、合肥市区与长丰等交界区，县医疗资源一般，但边界处乡镇人口普遍较多且距离城区较远，形成边界型TLAT，典型的如埇桥区解集乡覆盖缺医人口近2.5万，寿县杨仙镇覆盖近1.7万缺医人口；第2类皖江沿线地区，包括马鞍山、芜湖、池州和安庆等市区，皖江形成阻隔，隔江和区县边界处的乡镇可达性较差，出现江边型TLAT，以贵池区清风街道为代表，缺医人口过万；第3类皖南山区，包括歙县、东至和屯溪等，整体医疗资源较充足，但山区人口居住分散，交通不便，造成山区型TLAT，以东至县昭潭镇为最，覆盖超过1.3万缺医人口。判别出的主要TLAT及其覆盖的缺医人口请见表1。

三、结论与建议

本文以安徽省80个区县为研究单元，综合2015年交通和土地利用网格数据计算网格到县医院的最小时间成本，利用2SFCA计算可达性，判别缺医县和镇，并提出针对性建议。

从最小时间成本看，尽管超过97%的人口在1小时以内能到达县医院，但仍有1.78%的人口(约109万人)在3小时以上。空间格局上呈现3类空间结构：皖北以城区为中心的圈层空间结构；皖江沿线连绵的带状结构；皖西和皖南山区的指状结构。

区县尺度，从北向南，整体呈高低交替而波状分布的格局，按各区县整体可达性和低可达性人口比重，将80区县分为6类。其中博望区、宿松、绩溪、霍山、黄山区和灵璧等6区县属整体可达性较低且分布不均类，太湖、岳西和金寨等18区县为整体可达性较低且分布较不均类，潜山、阜南和涡阳等14区县属整体可达性较低但分布均匀类，歙县和东至2县属整体可达性较高但分布不均类，以上40区县需重点关注。

镇域尺度，按镇服务区低可达性人口数量来判别低可达性镇。在整体可达性较低的区域，低可达性人口较多的镇主要集中在皖北和皖西区县交界处，如灵璧下楼镇、金寨关庙乡和宿松汇口镇等；对整体可达性高于平均水平的区域，低可达性人口较多的镇主要分布在皖北区县交界处、皖江沿线和皖南山区，包括寿县杨仙镇、贵池区清风街道和东至昭潭镇等。

在进一步通过实地调查确认县医疗资源缺乏镇的基础上，可从2方面改善县医疗资源的均衡性，其一是从最小时间成本的角度，考虑以这些镇为节点，改善连接这些节点到县城的交通线路，以降低服务缺乏人群获取服务的时间成本。其二从资源配置的角度，可鼓励优质县医院组建县域医疗集团，安排优质医护人员轮流下基层(识别出的乡镇、街道级医疗机构)坐岗，建立县医院与基层医疗机构在医疗技术、人才培养与交流、双向转诊等方面的长期合作制度，加强优质县医疗资源的下沉，提高其对基层民众的覆盖度。