昆明市主城区医疗机构空间分布特征及其影响因素

李 婵 ，吴映梅 ，高彬嫔 ，郑可君，2 ，李 琛

1云南师范大学地理学部，云南昆明，650500； 2云南省社会科学院，云南昆明，650000

健康是促进人的全面发展的必然要求，是促进社会经济可持续发展的重要保障，党和国家历来高度重视人民健康[1]。随着新医改的不断推进，基本医疗服务体系不断完善，但人口老龄化程度加重以及疾病谱系的变化，就医需求的不断增长，使我国仍面临医疗供给能力不足，医疗机构配置不均的窘境，“看病难”问题将更加凸显[2]。而促进医疗机构公平分布是医疗改革的主要目标之一，也是解决“看病难”的根本途径，因此，医疗机构的公平合理配置已成为政府亟需解决的重要问题[3]。健康是人民美好生活的保障和根基、核心与关键，人民美好生活的行动逻辑首先是健康生活[4]。医疗机构作为医疗服务的供给主体，成为各界学者关注的重要研究对象。目前，国外主要从国家、社区等尺度出发，在医疗机构利用效率、分配的公平性等领域展开了大量研究[5-7]。国内学者多数研究从省域、市域层面出发，主要以医院为研究对象，在对医疗机构的空间布局、可达性、服务能力、配置公平性等方面取得了丰富的研究成果[8-14]。梳理已有研究发现存在两点不足：一是缺乏对诊所与社区卫生服务机构等基层医疗机构的分析；二是从内外两个视角对小尺度医疗机构布局影响因素的研究较少。因此，本研究针对两点不足，利用POI数据，引用多种GIS模型，探讨昆明市主城区医疗机构的空间分布特征及影响因素。试图揭示以昆明市为代表的中心城市医疗机构空间分布特征及存在问题，以期为医疗机构的合理配置与编制区域卫生规划提供实证参考。

1 资料来源与方法

1.1 资料来源

本研究以昆明市官渡、五华、盘龙、西山四个城区为研究区域，下辖45个街道，总面积2081km2。所涉基础底图数据来源于全国基础地理数据库；地形数据来源于地理空间数据云平台；人口密度数据来源于美国宇航局社会经济数据和应用中心(SEDAC)；GDP空间分布公里网格数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心；夜光遥感数据来源于Scientific data的全球夜光遥感数据集；路网数据来源于OpenStreetMap平台；POI数据借助高德地图API接口与POI分类标准下载所得，时间点为2020年6月。

1.2 研究方法

1.2.1 多距离空间聚类分析。同样的数据，在不同的观察尺度下，表现的聚类结果也会不同。多距离空间聚类最大优势在于能够识别点数据在不同观察尺度下的集聚特征，也是分析点要素分布格局最常用的方法[15]。

K(d)表示距离d内的事件平均数和区域内事件密度的比值。式中，n为样本点数；N(i，d)为时间i在距离d范围内的事件数；A为研究区域面积。通过比较K(d)实测值与均匀分布值时的期望值，可以判断实际事件在空间分布上是集聚、发散还是随机分布，简化如下：

当L(d)大于0时，医疗机构呈集聚分布，小于0则表现其呈扩散分布。

1.2.2 核密度分析。核密度分析即借助一个移动的单元格(窗口)，对给定区域的点或线格局的密度进行估计。从而找出哪些地方点或者线比较集中，计算整个区域的数据集聚情况，特别适用于分析和显示点数据的分布情况。公式如下[12]：

式中: K(*)为核函数；h为窗宽；n为阈值范围内的点数；x-xi表示点之间的距离。

1.2.3 空间自相关分析。采用单变量空间自相关分析方法，探讨同类医疗机构的空间关系，运用双变量空间自相关分析各类医疗机构之间的空间关系，公式如下[10]。

1.2.4地理探测器。地理探测器作为驱动力和因子分析的有力工具，因其明确的物理含义已经在自然和社会科学多领域应用[16]。本文应用地理探测器来探测某因子x在多大程度上解释了y，揭示医疗机构外部环境对医疗机构分布的影响。

2 结果

2.1 昆明市主城区医疗机构空间分布特征分析

2.1.1 医疗机构基本分布情况。昆明市主城区综合医院、专科医院、诊所、社区卫生服务机构数量总计3098个。各类医疗机构总量不一，各街道机构拥有量存在明显差异。其中：综合医院数量177个，占比5.71%，关上街道拥有量最多，为12个；专科医院数量701，占比22.63%，金碧街道拥有量最多，为52个；诊所数量1894个，占比61.14%，福海街道拥有量最多，为134个；社区卫生服务机构数量326个，占比10.52%，关上和红云街道拥有量最多，均为16个，部分街道办医疗机构数量如表1所示。

表1 昆明市主城区各医疗机构数量(个)

2.1.2 空间集聚强度分析。由于要素分布的空间集聚强度，容易受到空间尺度效应的影响，采用多距离空间聚类分析对不同空间尺度的各类医疗机构空间集聚特征进行分析。从图1可以看出，L(d)值在不同空间尺度均大于0,且大于对应置信区间的最大值，具有显著的空间集聚性，且各类医疗机构的空间集聚强度和空间尺度存在明显差异。

图1 昆明市主城区多距离空间聚类结果

各类医疗机构的空间集聚强度依次为：诊所>社区卫生服务机构>综合医院>专科医院。其中，诊所集聚强度较高，在12.18km处出现集聚峰值，L(d)值为17.77；社区卫生服务机构次之，在11.75km处出现集聚峰值，L(d)值为13.52；综合医院与专科医院集聚强度较低，在10.51km、7.68km处出现集聚峰值，L(d)值分别为8.71、8.15。

2.1.3 空间集聚格局分析。运用核密度分析工具分析综合医院、专科医院、诊所、社区卫生服务机构的空间集聚格局，并按照自然间断点分级法进行分类，与高德地图叠加识别各类医疗机构集聚区如下。

综合医院形成一个高密度集聚区，即二环西路—五一路—青年路—白塔路—白云路围合区，空间上形成“单核结构”；在西北部汽车客运站、昆明市儿童医院、昆三十一中、官渡古镇片区形成四个较高密度集聚区；在海口工业园区形成一个中等密度集聚区；在各街道形成多个较低密度集聚区。

专科医院形成两个高密度集聚区，即沿北京路—东寺街呈西北—东南向扩散的轴状集聚区和武成小学(国福校区)片区，呈现“点+轴”发展态势；在西城时代、云南省体育局、南亚风情第壹城、昆二十四中片区形成四个较高密度集聚区；在大润发、官渡古镇、解放军四七八医院片区形成三个中等密度集聚区；沿彩云北路、茨坝路、螺蛳湾商贸城、西北部汽车客运站、昆十七中片区形成多个较低密度集聚区。

诊所形成两大三小五个高密度集聚区，分别位于近华浦路、中营路、龙井街、杨家路、如意西路片区；在龙泉路—圆通街—穿金路—红云路、环城南路—宝海路—万兴路—官南大道、朱家村立交、昆洛路、小康路、云冶路等多个较小的较高密度集聚区；在商院路、云南农业大学、昆十七中形成三个中等密度集聚区；在阿拉街道、大板桥街道、海口街道、大板桥街道零散分布多个较低密度集聚区。

社区卫生服务机构形成三个高密度集聚区，即二环东路—学府路—滇缅大道—人民西路—环城南路围合片区和红园路与小康大道交汇处、官南路片区；沿彩云北路近域扩张形成一个较高密度集聚区；在各街道形成多个孤岛状中等及较低密度集聚区。

2.2 医疗机构空间分布影响因素分析

本研究对昆明市主城区医疗机构分布的影响因素主要从内部集聚和外部环境两方面进行考量，参考已有经验，外部环境综合考虑人口分布、地形、经济发展水平、交通等因素，选取人口密度、居住空间、就业空间代表人口分布，夜光遥感、经济密度代表经济发展水平，公交站点、地铁站点、路网密度代表交通条件，地形起伏度代表地形因子，构建医疗机构空间分布影响因素指标[9，18]。

2.2.1 内部集聚分析。首先，对各类医疗机构进行单变量空间自相关分析，判断同类医疗机构之间的空间关系。得到综合医院、专科医院、诊所、社区卫生服务机构的Moran's I指数值分别为0.324、0.679、0.650、0.405，通过0.01水平显著性检验，表明同类医疗机构在空间布局上位置相近，专科医院在空间布局上紧密相邻。其次，对各类医疗机构之间进行双变量空间自相关分析，判断某类医疗机构的分布是否受到其余类医疗机构的影响。得到Moran's I指数值均大于0，表明各类医疗机构之间在空间布局上关联紧密。其中，专科医院与诊所Moran's I指数值最高，为0.592，综合医院与社区卫生服务机构Moran's I指数值最低，为0.366。见表2。

表2 昆明市主城区医疗机构空间自相关结果

2.2.2 外部环境分析。利用地理探测器分别对各类医疗机构进行影响因子探测，并以q值度量因子解释力大小，q值的取值范围为[0-1],其值越大，则因子解释力越强。结果如表3所示。各因子q>0,通过P<0.01检验，表明各因子均对医疗机构的布局产生影响，且影响力大小强弱不同。

总体来看，人口、经济、交通、地形都是影响医疗机构布局的重要因素，其中表征人口分布的居住空间、就业空间、人口密度对医疗机构分布具有显著影响，作为人口集中地的居住空间是医疗机构布局的主导性因子，表征经济活动与交通条件的的夜光遥感与公交站点也是医疗机构布局的重要因素。各因子对综合医院和专科医院影响力强弱排序一致，依次为：居住空间>就业空间>人口密度>公交站点>夜光遥感>路网密度>经济密度>地铁站点>地形起伏度；对诊所的影响力强弱排序依次为：居住空间>公交站点>夜光遥感>人口密度>就业空间>路网密度>地形起伏度>经济密度>地铁站点；对社区卫生服务机构的影响力强弱排序依次为：居住空间>公交站点>人口密度>夜光遥感>就业空间>路网密度>经济密度>地形起伏度>地铁站点。见表3。

表3 各因子对医疗机构空间分布的影响力

3 讨论

3.1 医疗机构集聚分布在城区核心

医疗机构的基本分布情况、多尺度空间聚类观测结果及核密度分析显示，医疗机构主要集聚分布在城区的核心，且自核心区向边缘逐渐减少，呈现明显的“核心—边缘”结构。医疗机构空间分布不均衡现象，究其原因如下：①历史原因。城区核心一般为城市开发历史最早，功能最齐全的区域，也是城市经济、交通发达的繁华区域，往往汇聚了大量的人口，旺盛的医疗服务需求促使城区核心成为医疗机构集聚的首要空间[11]。②地形原因。地形是医疗机构空间配置的重要地方性因素[18]。昆明市地处云贵高原，地形相对复杂。“高效、便捷、及时”的提供医疗服务是医疗机构布局的重要考量，因此医疗机构建设需要一定规模的平坦地形，以节省建设成本，提高就医效率，增强辐射能力。城区核心作为昆明市主要的坝区，自然是医疗机构布局的首选之地。③集聚效应。各类医疗机构之间相互关联，医疗机构的集聚分布可以实现人员、设备、信息、技术等资源联通共享，健全分工协作机制，便于以医疗联合体、专科联盟等形式延伸服务能力，盘活存量，促进医疗事业的发展[19]。

3.2 各类医疗机构空间集聚特征复杂

各类医疗机构分布虽然均存在集聚现象，但集聚强度与集聚格局存在一定差异。综合医院、专科医院集聚强度较低，诊所与社区卫生服务机构较高。综合医院与社区卫生服务机构在多个街道均存在不同程度集聚现象。这是因为综合医院等级较高，辐射范围较大，往往一所医院便可解决周边居民的基本就医需求，为避免医疗资源的过度重复浪费，通常采取相对分散的布局模式[12]。社区卫生服务机构在《昆明市医疗机构设置规划(2016-2020年)》中“进一步完善基层医疗机构管理，在每一个街道办事处设置一个由政府主办的标准化社区卫生服务中心”的规划思想指导下，在各街道办均形成不同程度的集聚区[20]。诊所作为营利性医疗机构，资金来源多为私人自费，城市环路内为城市最核心的区域，也是城市地租最贵的区域，诊所分布需要考虑租金成本，但同时也要兼顾围绕人口集中分布，因此集聚区基本位于二三环之间。专科医院需要通过集中布局，形成优势互补，横向盘活现有医疗机构，满足城市居民就医需求，因此集聚区规模较小。

3.3 医疗机构分布的均衡性与公平性有待提高

通过昆明市主城区医疗机构的分布特征及影响因素分析结果可以得出，医疗机构在内部集聚效应与人口分布、经济发展水平、交通、地形等外部环境共同作用下形成核心区聚集，边缘区匮乏的不均衡分布状态，这一情况与同为中心城市的成都、贵阳、广州、长春、乌鲁木齐等相似，某种程度上反映了我国城市医疗机构空间分布均表现出“核心—边缘”结构的共性特征。但城市核心区医疗机构的高度集聚分布，会造成城市边缘区就医不便，难以享受高质量的医疗服务，降低医疗机构效率与可达性，增加居民就医时间，有违医疗机构空间布局的均衡性和公平性原则。这种核心区长期过度集聚与边缘区相对匮乏的混乱布局，会导致一系列的关联社会问题，不利于城市的健康、可持续发展。因此，各级政府应该在医疗服务供给上承担起真正的主体责任，重视社会利益和长远利益，依据人口分布、经济发展、交通导向和地形特征等对医疗机构进行合理布局，引导核心区医疗机构向边缘区有序扩散下沉，积极促进医疗机构的空间疏散与均衡布局，加快构建多中心的合理的医疗服务体系，提高医疗机构分布的均衡性与公平性，解决“看病难”问题，为居民提供安全、有效、方便、优质的医疗服务。本研究在昆明市主城区医疗机构空间信息的基础上，深入分析了医疗机构的空间分布特征及影响因素，进而揭示了医疗机构布局存在的问题。但限于资料的不充足，对于医疗机构分布的影响因素分析较为浅显，且未能揭示医疗机构空间分布的演变特征。在后续研究中，可进一步深入分析医疗机构的空间演变特征，加强对空间布局影响机理的详细解释。