空間可達性視角下安徽省醫療資源缺乏的單元識別

李 俊，牛黎光，周 玲

(安徽工業大學 商學院，安徽 馬鞍山 243002)

在國家深入推進新型城鎮化建設要求背景下，安徽作為國家新型城鎮化試點省，提出“根據常住人口規模和分布狀況，均衡合理配置服務資源，逐步提高人均基本公共衛生服務經費標準，推進基本公共衛生服務均等化”的實施意見。在此背景下，綜合考慮安徽省人口規模和分布，結合網格數據和新的可達性模型計算空間可達性來識別缺醫地區，可為均衡配置醫療資源提供參考。

中國區域非均衡發展引起的醫療資源配置不公平性不僅存在于城鄉間，也存在于區域間，由于數據限制，研究尺度一般為市或縣域[1]。評價不公平性的典型方法為洛倫茲曲線和基尼系數，最近也常采用泰爾指數[2]，這類方法能評價區域整體差異程度，但具體應向哪些缺醫地區增加多少醫療資源，卻并未指明。而綜合考慮醫療資源數量與分布的空間可達性的研究則具有識別缺醫地區的優勢[3]。

Coline C. Dony, et al.[4]將空間可達性定義為對設施(服務)的需求和獲取時遇到的空間障礙的函數。空間可達性在醫療資源中的應用最早可追溯到Joseph[5]，他在Hansen[6]關于可達性計算的重力模型中提出了適于分析醫療服務可達性的重力改進模型，此模型后來成為醫療資源可達性計算的主流模型。重力模型及其擴展形式涉及供給、需求和距離三個方面，其中供給常抽象為點，代表醫療機構，以醫療人員或床位數衡量其供給量[7]。需求在空間中的分布一般用人口普查區的幾何中心來表示[8]，人口普查區大小決定了研究的最小尺度，針對這一限制，Coffee N, et al.[9]以200m×200m人口格網數據為基礎，計算居民點到某特定類型醫療設施的最小成本距離，以此分級評價了澳大利亞不同尺度單元居民到醫療點的平均可達性；需求量則視人口資料的可得性，從直接用總人口表示發展到考慮用年齡、性別等分組人口表示[10]。對距離的研究集中在距離對需求的影響上，通過各類距離函數對需求量進行加權[11]。將可達性研究領域的兩步移動搜尋法(2SFCA)應用于醫療資源布局的研究才剛剛開始[12-14]。Jamtsho S, et al.根據不丹居民點與醫療點的距離分布特征，僅利用每個居民點最近的2個服務點(即將搜索半徑限定在居民點最近的2個服務點范圍內)參與可達性的計算，同時將傳統搜索半徑確定法的結果一并與入戶調查結果進行對比，肯定了采用最近2個服務點這一方法的合理性[15]。他同時建議應根據服務點自身屬性和分布特征，選擇合適的最近服務點數。這一研究證實了最小時間成本在界定醫療資源務范圍上的合理性，為2SFCA的應用奠定了基礎。

總體上，空間可達性在市縣域尺度的醫療資源分布評價及優化研究中已有較多應用，但區域尺度的應用尚不多見，主要問題除了數據限制外，可能還有方法方面的困難，比如大尺度區域人口居住分散，基于網絡分析的可達性計算量比較大。因此，我們基于柵格數據，搜集新型城鎮化試點省——安徽省最新的(2015年)土地利用、交通和人口網格數據，利用2SFCA可達性模型計算居民到縣醫院可達性，識別出醫療資源缺乏縣和鎮并提出相應對策，以期為安徽省均衡配置醫療資源提供參考。

一、研究設計

(一)研究區現狀與數據預處理

安徽省面積13.96萬平方公里，轄16個地級市，105個區縣。基本處理單元為區縣，一般將市轄區合并為市區，其中合肥市區2015年已擴張到肥東和肥西城區，計算中將此3城區合并為大合肥市區，而淮南市區謝家集區和八公山區距離淮南主城區較遠，不予并入淮南市區，又鑒于2區建成區已相接，故將2者合并為1個單元，類似還有馬鞍山博望區、蕪湖三山區、黃山市黃山區和徽州區等市轄區因與主城區較遠而單獨列出。最后形成80個區縣尺度的基本分析單元。

2015年土地利用數據來自中國科學院資源環境科學數據中心，交通和市縣鎮矢量數據來自網絡地圖平臺，中國人口網格數據從美國航天局SEDAC數據中心下載，縣醫院床位數和常住人口數據來自2016年《安徽統計年鑒》和《中國統計年鑒》，其中床位數通過年鑒界定的醫院、婦幼保健院和專科疾病防治所3類醫療機構床位數之和求得。

(二)分析方法

1.縣醫院服務區劃分

由交通網絡和土地利用數據計算每個網格最小通行時間，假定縣醫院均位于城區，將城區作為服務源，通過ArcGIS工具劃分出縣醫院服務區并得到每一網格到醫院的最小時間。這里重點分析鄉鎮居民點到縣醫院可達性，暫不考慮城區內交通時間。

2.2SFCA的可達性計算

第一步，計算每個區縣j的縣醫療資源供需比Rj，如式(1)。

(1)

式中：Sj是區縣j的縣醫院床位數；Dj是區縣j的縣醫院的服務區；dkj是人口網格k到區縣j城區最小時間成本；β為距離阻滯系數，根據路網密集度可取值1～500[16]，經過測試，取值1；Pk是人口網格k處人口。

第二步，計算區縣j的縣醫院服務區內人口網格i的可達性Aij，如式(2)。

(2)

式中：dij和β同式(1)；Rj是區縣j的縣醫療資源供需比。

3.典型低可達性區縣與鎮的識別

典型低可達性區縣(TLAC)的識別和各區縣典型低可達性人口(TLAPC)的定義如式(3)。

TLAPCj=∑k∈DjPiLij

(3)

式中：Dj和Pi同式(1)；Aij是區縣j的縣醫院服務區內人口網格i的可達性；Nj是區縣j的縣醫院服務區內人口網格數； Median是中值函數，參考世行對相對貧困的定義，再乘以0.6作為典型低可達性人口網格判斷的閾值；T是平均可達性閾值，2015年研究區區縣平均可達性為0.0039，國家和研究區千人床位數分別為3.02和3.30，因此設定T=0.0039*3.02/3.30=0.0036。

典型低可達性鎮(TLAT)的識別和各鎮覆蓋的典型低可達性人口(TLAPT)的定義如式(4)。

TLAPTk=∑i∈DkPiLij

(4)

式中：Dk是鎮k的影響區，即到該鎮駐地時間最短的網格集合；Pi含義同式(1)；Lij定義如式(3)。

二、結果與分析

(一)基于最小時間成本的縣醫院可達性分析

總體上，2015年安徽81.34%的人口到縣醫院最小時間在0.5小時以內，超過97%的人口在1小時以內，而剩下的3%中有1.78%的人口在3小時以上，表明仍具有較大的改善潛力。

安徽縣醫院時間成本呈現顯著區域分異特征。皖北平原地勢平坦，交通網絡密集，形成明顯的以城區為中心的圈層空間結構，且整體時間成本低。皖江沿線則以城區為中心，以西南-東北走向的皖江為軸并向兩側拓展，形成連綿的帶狀結構，其間少量地區由于河湖阻隔，時間成本較高，但整體時間成本較低。皖西和皖南山區則以城區為中心，以高等級公路為軸向外延伸，呈現較典型的指狀結構，整體時間成本較高，城區及其周邊成為低時間成本區域。

(二)典型低可達性區縣識別

表1顯示，區縣間可達性差異較大，平均可達性最高的當涂是最低的蕪湖三山區的近10倍。區縣尺度，從北到南，平均可達性呈現顯著的高低波狀分布：皖北亳州市區、碭山等為高值區，皖北中部以靈璧和渦陽等為中心形成低值區，皖中以合肥市區為中心再次形成高值區，而皖西和皖中南部以及皖南北部以太湖、無為乃至宣城市區從西到東又形成連片低值區，皖南南部以黃山屯溪區為中心再一次形成小范圍高值區。這種波狀格局可能受到地理和東西向交通的影響。根據區縣整體平均可達性高/低和內部分布均勻/較不均/不均，將80個區縣分為6類(表1)。整體可達性低且分布不均類：皖北靈璧鄉鎮分散且人口較多，而縣醫療資源卻集中在縣城；皖西霍山和皖南績溪醫療資源有限且交通不便；皖南黃山區盡管醫療資源較為豐富，但居住分散且交通不便。整體可達性低且分布較不均類，主要是上述區縣的周邊地區，原因相似但程度較輕。整體可達性低但分布均勻類，基本分布皖北和皖中平原地區，典型如淮北市區、利辛和舒城，醫療資源相對缺乏，但各鄉鎮可達性差距不大。整體可達性高但分布不均類主要包括皖西南安慶市區和皖南歙縣及東至等，縣醫療資源總體雖較充足，但因山水阻隔交通不便，可達性較差居民所占比重較高。

表1 各區縣可達性分類結果

注：TLAC：典型低可達性區縣；TLAPC：各區縣典型低可達性人口；A：整體較低且分布不均；B：整體較低且分布較不均；C：整體較低但分布均勻；D：整體較高但分布不均；E：整體較高但分布較不均；F：整體較高且分布均勻。

(三)典型低可達性鎮及其覆蓋人口識別

縣醫院服務區TLAC中的TLAT集中分布在3類地區：皖北靈璧、皖西金寨與霍山交界和皖西南宿松和望江境內皖江沿線地區，其中靈璧醫療資源并不豐富，且北部人口重鎮如下樓鎮等，遠離交通干線，可達性差，覆蓋的缺醫人口超過5萬人，而金寨和霍山地處大別山區，宿松和望江則包含華陽河湖群，一些人口密集的鄉鎮由于山湖阻隔造成交通不便，形成TLAT，如宿松匯口鎮，覆蓋的缺醫人口近3萬。非TLAC內TLAT亦主要分布在3類地區：皖北區縣交界區、皖江沿線城市邊界和皖南省界地區。其中第1類皖北地區，包括蚌埠市區與懷遠、淮南市區與壽縣、壽縣與霍邱、合肥市區與長豐等交界區，縣醫療資源一般，但邊界處鄉鎮人口普遍較多且距離城區較遠，形成邊界型TLAT，典型的如埇橋區解集鄉覆蓋缺醫人口近2.5萬，壽縣楊仙鎮覆蓋近1.7萬缺醫人口；第2類皖江沿線地區，包括馬鞍山、蕪湖、池州和安慶等市區，皖江形成阻隔，隔江和區縣邊界處的鄉鎮可達性較差，出現江邊型TLAT，以貴池區清風街道為代表，缺醫人口過萬；第3類皖南山區，包括歙縣、東至和屯溪等，整體醫療資源較充足，但山區人口居住分散，交通不便，造成山區型TLAT，以東至縣昭潭鎮為最，覆蓋超過1.3萬缺醫人口。判別出的主要TLAT及其覆蓋的缺醫人口請見表1。

三、結論與建議

本文以安徽省80個區縣為研究單元，綜合2015年交通和土地利用網格數據計算網格到縣醫院的最小時間成本，利用2SFCA計算可達性，判別缺醫縣和鎮，并提出針對性建議。

從最小時間成本看，盡管超過97%的人口在1小時以內能到達縣醫院，但仍有1.78%的人口(約109萬人)在3小時以上。空間格局上呈現3類空間結構：皖北以城區為中心的圈層空間結構；皖江沿線連綿的帶狀結構；皖西和皖南山區的指狀結構。

區縣尺度，從北向南，整體呈高低交替而波狀分布的格局，按各區縣整體可達性和低可達性人口比重，將80區縣分為6類。其中博望區、宿松、績溪、霍山、黃山區和靈璧等6區縣屬整體可達性較低且分布不均類，太湖、岳西和金寨等18區縣為整體可達性較低且分布較不均類，潛山、阜南和渦陽等14區縣屬整體可達性較低但分布均勻類，歙縣和東至2縣屬整體可達性較高但分布不均類，以上40區縣需重點關注。

鎮域尺度，按鎮服務區低可達性人口數量來判別低可達性鎮。在整體可達性較低的區域，低可達性人口較多的鎮主要集中在皖北和皖西區縣交界處，如靈璧下樓鎮、金寨關廟鄉和宿松匯口鎮等；對整體可達性高于平均水平的區域，低可達性人口較多的鎮主要分布在皖北區縣交界處、皖江沿線和皖南山區，包括壽縣楊仙鎮、貴池區清風街道和東至昭潭鎮等。

在進一步通過實地調查確認縣醫療資源缺乏鎮的基礎上，可從2方面改善縣醫療資源的均衡性，其一是從最小時間成本的角度，考慮以這些鎮為節點，改善連接這些節點到縣城的交通線路，以降低服務缺乏人群獲取服務的時間成本。其二從資源配置的角度，可鼓勵優質縣醫院組建縣域醫療集團，安排優質醫護人員輪流下基層(識別出的鄉鎮、街道級醫療機構)坐崗，建立縣醫院與基層醫療機構在醫療技術、人才培養與交流、雙向轉診等方面的長期合作制度，加強優質縣醫療資源的下沉，提高其對基層民眾的覆蓋度。