南宁市城市医疗设施空间格局及其尺度效应*

梁高都,杨小雄

(南宁师范大学 自然资源与测绘学院,广西 南宁 530001)

0 引言

医疗设施是公共服务设施的重要组成部分，是城市健康生活的物质基础，与公众身体健康密切相关，其空间布局的合理性和公平性则关系到公众健康与社会公平是否得到有效保障[1]。自2006年国家提出“基本公共服务均等化”以来，医疗设施的区位选址、可达性、均等化、空间布局及优化[2-4]近年来得到了越来越多关注，成为了城市规划学、健康地理学等相关学科研究的前沿与热点[5，6]。

中国(大陆地区)有关医疗设施空间格局研究已有大量文献报道，其研究多集中在医疗设施空间聚集特征、离散特征、方向特征等方面[7]，对医疗设施的空间特征的尺度效应研究鲜有涉及；研究对象上，以综合医院、专科医院、卫生所等单一类型、单一要素为主，而医疗设施类型多样，仅以单一要素为研究对象无法综合了解医疗设施的空间布局特征。研究方法大多采用核密度、标准差椭圆分析、最近邻指数，空间点格局方法较少涉及。空间点格局分析包括空间分布类型和空间关联性两个内容，它们能够揭示事件在多尺度下某一地理分布区二维空间上的位置关系和配置状况规律的分析方法，是研究医疗设施的空间特征、内部相互作用及与环境之间相互关系的有效手段。

自成立东盟自贸区以来，南宁社会经济快速发展和旧城改造工作的全面展开，大力推动了城市医疗设施建设，与此同时，医疗设施发展不平衡和不充分现象也比较普遍，进一步阻碍了医疗设施均等化发展。伴随城市人群的动态异质性增大和居民对设施服务差异化需求升级，医疗需求特点也经历了快速变化，设施需求的多元化和高品质要求成为新常态。但传统的“自上而下”的医疗设施供给模式，具有“一次性”“静态性”“结构失衡”以及“空间失配”的缺点，进而造成了南宁市城市居民医疗设施满意度不高、获得感不强的现实困境。鉴于此，本文以南宁市为例，运用空间点格局方法，揭示南宁市医疗设施的空间格局及空间关联性，深化城市医疗设施空间格局研究，研究结果可为南宁市医疗设施选址和布局优化提供参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

南宁市是广西壮族自治区的首府，也是面向东盟国家开放的桥头堡、东盟博览会的永久举办城市，城市形象一定程度上代表国家的形象，其医疗设施的空间格局更加值得深入研究。本文以《南宁市空间发展战略规划》确定的中心组团范围为研究区，包括《南宁市城市总体规划(2011-2020年)》中心城区范围内的街道，以及三塘、良庆、蒲庙等区域，由兴宁区、青秀区、江南区、西乡塘区、良庆区、邕宁区等区域组成，总面积为904 km2(图1)[8]。

图1 南宁市医疗设施的空间分布

1.2 数据来源

研究所用的医疗设施数据主要从高德地图(https://lbs.amap.com)获取，获取时间为2019年12月，通过Python语言脚本批量获取研究区范围内的综合医院、社区医院，经过数据清洗和筛选，共获取53所综合医院(一级医院11所、二级医院22所、三级医院20所)、77所社区医院。此外，除了POI数据外，本文的数据还包括南宁市行政界限图，数据来源于国家基础地理信息系统数据库。

1.3 研究方法

1.3.1 最近邻层次聚类分析

最近邻层次聚类分析法是以点的最近邻距离为基础，进一步获取“金字塔”型多层次聚类热点区域的分析方法，主要用于刻画点的整体分布态势。一般先通过最近邻指数(NNI)去判断点格局是否集聚分布，然后利用最近邻层次聚类分析法来探索格局的热点集聚单元。计算式[9]可表示为：

NNI=d(NN)/d(ran)

(1)

(2)

式中：d(NN)为最近邻距离(m)，d(ran)为平均最近邻距离；N为研究对象的个体总数，A为测度面积。当NNI<1时，个体在整体呈聚集分布，值越小越集聚，NNI>1时为离散分布，NNI=1时为随机分布。

1.3.2 点格局分析

点格局分析广泛应用于生态学，主要包括概括性统计量的选择、零模型的选择与检验2个主要步骤，是通过比较观测格局与零假设模拟产生的格局，判断研究对象在不同尺度上的格局过程[10]。点格局分析可以分为单变量、双变量以及多变量格局分析，可以通过不同零假设模型来探索医疗设施空间格局、不同等级、不同类型医疗设施间关系以及空间过程的尺度效应。

本文采用配对相关函数g(r)(pair correlation function)分析医疗设施的空间分布及空间关联性，配对相关函数g(r)由RipleyK函数推演而来，消除了K函数在大尺度上的累计效应，被认为是最好的二阶统计量[10]。单变量K函数和g函数[11]:

(3)

(4)

式中：r为空间尺度，A为测度面积，n是研究对象的个体总数，uij是i和j之间的距离，当uijr，Ir(uij)=1；若Ir(uij)>r，则Ir(uij)=0，wij为以i为圆心，uij为半径的圆位于A中的弧长与圆周长之比。当g(r)=1，个体在尺度r下为处于均匀分布，g(r)>1时为聚集分布，g(r)<1时为随机分布。

双变量K函数g函数式如下:

(5)

(6)

式中：n1与n2表示不同变量的个体数量。当g12(r)=1，表明两种变量在尺度r下无关联；g12(r)>1时为正关联，g12(r)<1时为负关联。

1.3.3 零假设模型选择

零模型在点过程模型起到析因、求证、多种模拟推断和拟合等作用，根据不同的研究目的和问题假设要选择正确合适的零模型是十分重要的[12]。本文中单变量函数g(r)选取了完全空间随机模型(complete spatial randomness，CSR)、异质泊松模型(heterogeneous Poisson model，HP)，双变量g12(r)函数则采用环形转变模型(toroidal shift，TS)。其中完全空间随机模型是同质泊松过程，该模型假设中事件的空间分布不受任何事件或非事件过程影响，是相互独立的，在研究区内各点出现的概率相同。而异质泊松模型主要通过可变动的密度函数表现个体密度与环境异质性的关联，模拟事件与其环境的相互关系，可以排除环境异质性的影响。环形转换模型打破两种格局之间的依赖，模拟某一格局的随机移动对另一格局的影响，一般适用检验两种格局的独立性。通过Monte-Carlo法检验零模型偏离观测值情况，利用模拟的最大值和最小值生成上下两条包迹线，即置信区间，若观测值处于两条包迹线之间，零假设成立，否则拒绝零假设。

采用Programita[13]软件进行点格局分析，Origin 2018软件进行绘图，样方的空间尺度为0～13 500 m，环宽设置为5 m，分析步长50 m，通过Monte-Carlo法随机模拟199次，分别利用模拟的最大值和最小值生成上下两条包迹线，即99%置信区间。其他数据处理采用Excel 2019软件完成。

2 结果分析

2.1 医疗设施的空间分布特征

采用最近邻指数分析南宁市不同类型的医疗设施的集聚状况(表1)。结果显示：南宁市医疗设施空间集聚的差异性较小，整体和不同类型的医疗设施的最近邻指数均小于1，Z检验值均小于-2.58，即置信区间为99%，均为聚集分布模式。从医疗设施的集聚程度来看：整体>社区医院>综合医院。整体医疗设施由于数量相对较多且分布较为集中，故集聚程度相对较高。

表1 南宁市医疗设施最近邻距离分析

最近邻指数仅能够说明医疗设施在空间上整体表现为集聚分布，无法识别其聚集的方向特征。为了进一步讨论医疗设施集聚分布的空间特征，本文借助Crimestat 3.3 软件识别医疗设施热点区域(图2)。南宁市总体医疗设施一级热点区共有3个，主要分布在明秀东路、朝阳广场、金盛财富广场区域，共有10所社区医院，10所综合医院，占总数15.38%。社区医院一级热点区有3个，分布在人流密集的万秀村、金象社区等区域，共13个社区医院；而综合医院则有2个一级热点区，分布在学校密集的明秀西路和商业丰富的朝阳广场区域，共12个综合医院。由此可见，南宁市医疗设施空间分布相对分散，聚集特征不明显，热点聚集较少，并未形成层次鲜明的多级集聚热点区。

图2 南宁市医疗设施最近邻近层次聚类分析

2.2 医疗设施的空间尺度特征

采用基于完全随机模型(CSR)的单变量g(r)函数分析医疗设施的空间分布进行多尺度判别，结果表明(图3)，医疗设施随着尺度的变化出现聚集、随机和均匀分布3种类型。从g(r)函数曲线变化趋势来看，全部医疗设施在50～7 250 m尺度上是聚集分布，9 450～13 350 m尺度上属于均匀分布，在其他尺度上基本表现为随机分布，尽管在某些尺度上略有偏离；综合医院在50～7 050 m尺度上为集聚分布，9 550～13 350 m尺度上为均匀分布，其余尺度上均为随机分布；社区医院在50～7 350 m尺度出现集聚分布，9 850～13 350 m尺度上为均匀分布，其余尺度上为随机分布。

图3 基于完全空间随机模型的单变量点格局分析

通过异质泊松模型(HP)(图4)排除环境异质性的影响，从g(r)函数曲线变化趋势来看，全部医疗设施在450～750 m为均匀分布，在其余尺度上为随机分布；综合医院在350～650 m上为均匀分布，其余尺度上为随机分布；社区医院350～750 m为均匀分布，在其他尺度上基本表现为随机分布。由此可见，排除环境异质性的影响，医疗设施并没有呈现出明显空间聚集效应。

图4 基于异质泊松模型的单变量点格局分析

2.3 医疗设施的空间关联性特征

基于环形转换模型的双变量g12(r)函数分析不同类型和不同等级的医疗设施的空间关联性，结果表明(图5)，从g12(r)函数曲线变化趋势来看，综合医院和社区医院之间在50～150、1 750～1 950、4 150～4 550 m等尺度为空间正关联，12 050～12 150、12 750～12 850 m等为空间负关联；三级医院和非三级医院在50～150、2 350～2 450、3 750～4 750 m等为空间正关联，而在9 850～10 550、11 050～11 650、12 050～12 150 m等都为空间负关联，其余为空间无关联。由此可见，不同类型和不同等级的医疗设施在小尺度表现为空间正关联，大尺度表现为空间无关联、空间负关联。

图5 基于环形转换模型的双变量点格局分析

3 结论

基于最近邻层次聚类分析、空间点格局方法，以南宁市医疗设施POI数据为基础，在分析南宁市医疗设施空间聚集特征的基础上，进一步探讨不同类型和不同等级医疗设施的空间聚集和空间关联性的尺度效应，得出以下结论：

(1)从总体上看，南宁市医疗设施空间分布相对分散，聚集特征不明显，热点聚集区较少，并未形成层次鲜明的多级集聚热点区。从不同类型上看，综合医院和社区医院呈现出不同的分布特征：综合医院相对较少，聚集规模较小，表现出沿传统商圈和学校布局的特征；社区医院相对较多，热点集聚区范围较大，呈现出沿人流密集的居民区(万秀村、金象社区)布局的特征。

(2)运用配对相关函数g(r)函数分析南宁市医疗设施在不同尺度下的空间集聚趋势，结果表明：基于完全随机模型(CSR)，医疗设施随着尺度的变化出现聚集、随机和均匀分布3种类型，在小尺度表现为聚集分布、大尺度表现为均匀和随机分布。不同类型的医疗设施分布的空间尺度存在差异，社区医院需要满足较小范围内的医疗需求，相对综合医院较多，聚集分布的尺度范围较大，而综合医院需要满足大范围内的医疗需求，较社区医院分布较为零散，聚集的尺度范围较小。通过异质泊松模型(HP)排除环境异质性的影响，医疗设施在整个尺度上为非聚集分布，具有较强的环境依赖性。

(3)通过环形转换模型的双变量g12(r)函数分析医疗设施空间关联性发现，南宁市不同类型和不同等级的医疗设施随着尺度的变化出现空间正关联、无关联和负关联3种类型，均在小尺度表现为空间正关联，大尺度表现为空间无关联、空间负关联。