基于地理探測器的西藏床位資源時空分布及影響因素分析

摘要：目的" 研究2015-2019年西藏自治區床位資源時空分布和影響因素，為今后西藏地區床位配置、醫療資源整合規劃以及對口援藏策略提供參考依據和理論指導。方法" 選取全區74個區縣作為研究對象，利用探索性空間數據分析研究各區縣床位資源的空間分布，運用地理探測器分析不同地區床位數空間異質性的影響因素。結果" 2015-2017年全區床位資源分布較為隨機，2018年后床位資源重心明顯轉移至地市中心城區;西部地區分布較為均勻，中部資源匱乏區域范圍逐漸縮小至拉薩市域周圍，床位分布的空間集聚趨勢愈加明顯。地理探測器結果顯示各項因子對因變量的解釋范圍在0.15～0.55，在雙因子交互作用后解釋數值最大值提升至0.87，其中資源分布與地區教育水平關聯最強。結論" 全區床位資源配置差距在逐年縮小但仍存在較為明顯的空間異質性，在進行地區床位數配置時應充分考慮區域教育水平、產業人員分布等社會隱性指標產生的影響，同時還需重點考察各因子間的交互作用。

關鍵詞：千人床位數;床位資源;醫療資源整合;援藏;地理探測器;時空分布;空間異質性

中圖分類號：R197.1" " " " " " " " " " " " " " " " "文獻標識碼：A" " " " " " " " " " " " " " " " "DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2023.07.003

文章編號：1006-1959（2023）07-0017-06

Spatial and Temporal Distribution and Influencing Factors of Bed Resources in Tibet Based

on Geographic Detectors

WANG Zi-fan1，2，LUO Shi-wei1，LUO Yong-jun2

（1.College of Geography and Tourism，Chongqing Normal University，Chongqing 401331，China;

2.Department of Military Medical Geography，Training Base of Health Service，Army Medical University，Chongqing 400038，China）

Abstract：Objective" To study the spatial and temporal distribution and influencing factors of bed resources in Tibet Autonomous Region from 2015 to 2019， and to provide reference basis and theoretical guidance for bed allocation， medical resource integration planning， and pair-to-aid strategies in Tibet in the future.Methods" Seventy-four districts and counties in the whole region were selected as the research objects. Exploratory spatial data were used to analyze the spatial distribution of beds in each district and county， and geographical detectors were used to analyze the influencing factors of spatial heterogeneity of beds in different regions.Results" The distribution of bed resources in the whole district was random from 2015 to 2017， and the center of bed resources shifted to the urban center after 2018. The distribution of beds in the western region was relatively uniform， and the area of resource-deficient areas in the central region was gradually reduced to the area around Lhasa， and the spatial agglomeration trend of bed distribution was increasingly obvious. The results of geographical detector showed that the explanation range of each factor for the dependent variable ranged from 0.15 to 0.55， and the maximum value of explanation value increased to 0.87 after the interaction of two factors， among which resource distribution was most strongly correlated with regional education level.Conclusion" The gap in bed resource allocation in the whole region is narrowing year by year， but there is still obvious spatial heterogeneity. When allocating beds in the region， the influence of social implicit indicators such as regional education level and industrial personnel distribution should be fully considered， and the interaction among factors should also be investigated.

Key words：Number of beds per thousand people;Bed resources;Medical resources integration;Aiding Tibet;Geographical detector;Spatial and temporal distribution;Spatial heterogeneity

病床是患者康復和為其提供醫療救治的物質基礎[1]，作為一種重要的醫療資源，其數量、配置和組成結構將直接影響地區衛生事業水平的發揮和高效工作的實現[2]。床位數在醫療資源中的特殊地位也使其成為衡量地區醫療衛生事業水平的標準之一，以及地方政府進行區域規劃時需著重考慮的方面。西藏位于我國西南邊境，受地理環境限制其醫療衛生事業發展先天不足，實力較為薄弱。自“十一五”規劃以來醫療衛生事業發展迅速，衛生資源儲備快速增長，但總量依舊不足且區域分布不均。截至2020年底西藏全區千人床位數5.09張，位于全國末尾，近5年的年均增長率為3.3%，低于全國平均水平的4.7%，以及西部平均水平的4.5%。自治區內不同區縣床位數指標分配也存在較大差異。本研究針對西藏自治區74個區縣2015-2019年床位資源時空格局演變、空間差異狀況及其影響因素進行分析，旨在為今后西藏地區床位配置和基礎醫療資源整合以及西藏“十四五”衛生事業遠景規劃提供理論指導和參考依據。

1資料與方法

1.1數據來源" 研究對象為西藏自治區所屬74個區縣，行政區劃依據《西藏統計年鑒》行政區一覽表，其余各項指標數據均來源于2015-2019年《中國縣域統計年鑒》《西藏統計年鑒》《中國衛生統計年鑒》。通過相關文獻閱讀和數據篩選初步確定了10個自變量指標[2]，在后續的模型運算和檢驗中進行逐步剔除，最后確定地區生產總值、普通中學在讀人數、小學在讀人數、第三產業從業人員、一般公共預算支出、居民儲蓄存款余額為本研究自變量并將此劃分為經濟、社會、教育3個方面[3-6]。由于時間跨度問題，在研究區間內部分行政區發生過名稱變更，但并不影響最后結果的呈現。文中千人床位數依據《中國縣域統計年鑒》的統計數據計算得出[7，8]。

1.2方法

1.2.1全局空間自相關" 采用Global Moran's I指數進行全局空間自相關的測算，其目的在于衡量西藏自治區各區縣整體千人床位數配置的空間關聯性，具體公式如下：

IG=#（1）

式中xi、xj表示和地區所擁有的床位數;為每個地區床位數擁有量的均值;n為區縣個數;wij為空間權重系數，該指標反映各個區縣床位數在全局空間范圍內是否存在空間聚集性或空間離散性。Moran's I指數的取值范圍為（-1～1），當Igt;0時為空間正相關，即各個區縣的床位數配置在空間上呈現集聚狀態;當Ilt;0時為空間負相關，即高值被低值包圍或低值被高值包圍，數值在空間上呈現出漸進的狀態;當I=0時表示各區縣床位數在空間上不存在相關性，在空間上表現出一種隨機分布的狀態[9，10]。

1.2.2局部空間自相關" 局部空間自相關作為空間自相關分析的補充以探明研究區域內部各個單元之間存在的空間關聯性，在全局相關的情況下也可以解釋部分地區表現出來的空間異質性。為進一步判斷各區縣千人床位數之間的空間聚集類型，采用Local Moran's I指數進行模型計算，具體公式如下：

IL=#（2）

式中各項指標含義與（1）式相同。輸出結果以數據可視化呈現，共分為4種空間集聚類型：H-H集聚、H-L集聚、L-H集聚、L-L集聚[11，12]。

1.2.3地理探測器" 地理探測器是基于空間分異理論來確定自變量與因變量間的相關性，對不同類型變量在同一空間尺度下進行分析的方法;該模型既可以檢驗單變量的空間分異性，也可以探測雙變量間可能存在的因果關系[13，14]。由于該模型不存在線性假設，因此自變量間的共線性問題并不會影響最終結果的解釋結果。地理探測器由分異及因子探測、交互作用探測、風險區探測、生態探測4部分組成。本文所使用的方法為分異及因子探測和交互作用探測。

分異及影響因子探測用于計算某影響因子x對千人床位數y空間分異的解釋程度，其結果用q值進行衡量，具體公式如下：

q=1-=1-，

SSW=Nhσ，SST=Nσ2（3）

式中h=1，2，……，L為影響千人床位數空間分布的因子X分類，Nh和N分別為層h和整個研究區內所有的樣本數，SSW和SST分別為層內方差之和全區總方差。q的取值范圍在[0，1]之間，q值越大則說明自變量X對其解釋程度越強。

交互作用探測用來識別因子間的交互作用，評估x1和x2共同作用是否會增強或減弱對因變量y的解釋力度，具體解釋參照表1[15，16]。

2結果與分析

2.1各區縣千人床位數分布情況" 全區各區縣千人床位數2015-2019年均值分別為3.82、3.92、3.70、3.86、4.33張，年均增長率為3.2%，呈單谷上升趨勢，見圖1。研究期內全區千人床位數空間分布表現出極大的不均衡性，其變化大致可以劃分為兩個階段，2015-2017年全區整體呈現西部向好態勢，林芝、昌都二市交界地帶為東部千人床位數值的核心區域;以拉薩市為中心的中部地區為資源匱乏區，“環城關區行政圈”內的區縣千人床位數大多未能突破2.5，其覆蓋范圍從2015年的“X”型區域逐步轉變為向東北、東南、西南三路擴展的狀態。自2017年后，全區床位資源有過明顯的空間調整和地域劃分，西部千人床位極值主要集中在邊疆地區，內陸朝向的各個區縣數值分布較為均勻;東部地區數值核心主要集中在地市城區或行政中心，并呈現向外幅射的態勢;中部千人床位數值匱乏地區進一步縮小，城關區的床位資源得到稀釋，但周邊區縣每千人擁有床位數量仍然偏低。雖然存在問題，但全區整體呈現出穩中向好的態勢。

2.2探索性空間數據分析" 全局自相關分析結果顯示，在研究期范圍內全區千人床位數空間分布并未出現明顯聚集，整體上呈現出隨機分布的狀態;但是局部空間自相關結果顯示，仍有部分地區存在明顯的空間關系變異，見表2?？芍幱贚-L聚類模式的區縣占絕大多數，且數量在逐年遞增，但該模式下的所屬范圍也越來越集中在拉薩市附近，區域收縮趨勢與千人床位數量分布基本吻合;L-H聚類模式的區縣較為固定，隨時間推移，所屬范圍由西部遷移至東部，由阿里地區轉移至那曲市和昌都市域內;H-L集聚類型的區縣較為固定，發生變化也僅局限于原始基礎區縣附近;H-H集聚類型區域變化趨勢與L-H相同，數量也在逐年減少，最終確定在昌都、林芝兩市交界的波密縣。全區高低極值區域隨時間變化呈現出明顯的空間聚集性。

2.3影響因素分析" 通過局部空間自相關分析可知，西藏各區縣千人床位數值空間分布存在著較為明顯的空間異質性，因此需使用地理探測器模型來綜合考慮各項因子對千人床位數配置空間非平穩性的影響程度。由于2015-2017年全區部分區縣指標變化幅度較大，考慮到可能會對結果精度產生影響，因此本研究僅對2018年和2019年數據進行空間建模，借助因子探測和交互探測來判斷各項環境因子及其交互作用對各區縣千人床位屬空間配置的影響。

因子探測器結果以顯著性檢驗Plt;0.05為條件，結果見表3。2018-2019年各區縣千人床位數空間分異的主要影響因素為小學在讀人數、第三產業從業人員、普通中學在讀人數，而代表一般經濟指標的地區生產總值、一般公共預算支出、居民儲蓄存款余額解釋力度相對較弱，2019年地區生產總值則未通過顯著性檢驗。總體來看連續兩年內各項因子對區縣千人床位數空間分布影響程度并無顯著差別，解釋力度排名基本保持不變。

單因子分析能夠探測出對千人床位數空間分異具有顯著影響的單個因子，及其對造成空間分異的解釋力度，交互作用探測器可以進一步通過識別不同因子間對千人床位數空間分異的交互作用，分析在雙因子共同作用下是否會增加或減弱對因變量解釋程度，或這些因子對千人床位數配置的影響是否相互獨立。結果顯示，交互作用類型分為非線性增強和雙因子增強兩種，雙因子交互作用對千人床位數空間分異的解釋力度較單個因子有顯著提升，這表明各項因子間的相互作用對西藏各區縣千人床位數空間分異具有顯著影響，見表4、表5。在單因子分析中，中小學在校學生數、第三產業就業人數等社會隱性指標對因變量具有較強的解釋力度。高值范圍主要集中在與教育指標相互作用的區域當中，且多為非線性增強，盡管單一經濟指標如：地區生產總值、一般公共預算支出、居民儲蓄存款余額的單因子解釋力度并不強，但是在經過雙因子交互作用后，其數值有一定增長。

3討論

3.1區域總體情況" 2015-2019年西藏自治區千人床位數空間分布具有明顯的空間分異性和局部集聚性。2015-2017年，全區千人床位數空間分布較為隨機，高值區域主要集中在中心城區和邊疆地區，中東部地區數值較低，覆蓋范圍廣且分散;2018-2019年全區床位分布存在較為明顯的規劃痕跡，高值區域以地市城區或行政中心為主，西部地區分布較為均勻，東部則以點核狀態分布，低值區域范圍進一步縮小并集中在拉薩市周邊地區。

地區間千人床位數分布差異是由各項經濟、社會因子相互作用的結果。通過地理探測器計算，除地區生產總值外，其余各項指標均與因變量密切相關且具有顯著影響，因子間交互作用得出了更為顯著的解釋程度。其中，中小學在校學生數是造成因變量空間分異的主導因素，而一般經濟指標單因子解釋力度均不如預期，但是各項因子在雙因子交互作用中均得到了較為顯著的結果。對千人床位數空間分異造成顯著影響的因子按貢獻度排行依次是：小學在讀人數gt;第三產業從業人員gt;中學在讀人數gt;一般公共預算支出gt;居民儲蓄存款余額gt;地區生產總值。雙因子交互作用解釋力度較單因子增強，類型以非線性增強為主[17，18]。

3.2社會中隱性指標解釋力度占主導地位" 通過表3兩個時期影響因素對比可以發現，地區居民的受教育程度和第三產業從業人員的數量是影響地區千人床位數分布的主要共性因子。既往研究顯示[19]，患者的受教育程度對其了解身患某種疾病或及時就醫具有顯著影響，受教育程度越高的群體對其自身的健康防護越發重視，因此在考慮某地區衛生醫療水平的同時還需將當地居民普遍受教育程度的廣度和深度納入參考范圍之內?！丁敖】抵袊?030”規劃綱要》指出，要將健康教育納入國民教育體系以中小學為重點，建立學校教育健康推進機制。小學和中學教育屬于九年義務教育范疇，在校學生數普遍反映了當地居民的受教育廣度，通過接受教育的方式增加對自身衛生健康的認識以及應對疾病的知識，加強受教育群體對自身健康的重視程度，樹立及時就醫與合理住院的觀念，這在一定程度上會影響當地醫療資源的分配以及床位數的布置和安排，驅使政府投入與需求對等的醫療資源數量;第三產業從業人員的數量在一定程度上反應出地區經濟的發展狀況，該指標所反映的物質基礎并不是單純的經濟指標，而是人們生活總體環境的綜合表達，當發展向好時，醫療資源也會相對充裕;且醫療衛生產業所屬于第三產業，第三產業從業人員增多的同時也在變相改善醫療衛生體系的建設環境，這也說明了該指標對不同地區千人床位數空間異質性的解釋程度。

3.3充分考慮各項因子的交互作用" 雖然中小學在讀人數是造成地區千人床位數差異的主要原因，但二者之間交互作用后產生的影響力在與和其他因子交互作用后相比并不靠前。相反二者與任意自變量組合，其交互作用均呈現上升態勢;雖然教育因子在單因子分析中對地區間千人床位數差異具有較高的解釋程度，但是床位數量的配給并不能單純依靠該指標去判斷，在醫療資源配置過程當中依舊要以經濟基礎和人力資源為主要建設方向，其中還需穿插考慮當地居民的普遍受教育水平，增加義務教育的普及程度。對于我國中西部經濟發展較為乏力的省份，該指標則需要重點考慮，從而為決策提供更加全面的數據考量。

本研究運用地理探測器模型，將時空雙序列有序結合，充分考慮地區空間屬性，兼顧了空間集聚性和空間異質性，使結果更加穩定真實;以西藏74個區縣作為研究對象，探討床位數的分布狀況及影響因素，選取分析指標能夠較好地從宏觀層面對床位數的空間分布特點進行解釋。通過文章數據顯示，在2018年后全區床位空間配置發生過明顯的規劃變動，整體趨勢向好，對口援藏成果突出但援助方式還需進一步調整優化，醫療衛生事業建設和床位資源的補充配置不應單純局限于經濟和裝備的援助，而應由外部支持轉變為外部支援指導與內核發展轉變相結合的方式，在發展經濟的同時注重教育普及，對資源劃分進行綜合考量。西藏“十四五”規劃中醫療衛生體系建設以加快建設健康西藏為導向，還需進一步優化醫療資源配置，補齊衛生人員短板，充分發揮國家政策優勢并及時作出新的轉變。

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收稿日期：2022-05-24;修回日期：2022-06-29

編輯/肖婷婷

基金項目：1.國家科技部第二次青藏高原綜合科學考察研究專題（編號：2019QZKK0607）;2.2021年度軍隊衛勤保障能力創新與生成專項計劃（編號：21QQ001）

作者簡介：王子釩（1998.7-），男，北京人，碩士研究生，從事醫學地理研究

通訊作者：羅勇軍（1976.8-），男，四川樂至人，博士，教授，博士生導師，從事時空大數據挖掘與智能決策，衛生應急管理與生物安全相關研究