摘要：针对医疗资源可达性和公平性问题，考虑公共交通和驾车两种模式构建多交通模式两步移动搜索法(MT2SFCA)分析青岛市医疗资源的可达性，从服务供给与需求双重角度出发运用区位熵分析医疗资源分配的公平性。利用反两步移动搜索法(i2SFCA)分析新冠疫情期间定点医院的潜在拥挤度。结果表明：MT2SFCA算法在评估医疗资源可达性方面表现出明显优势，青岛市整体医疗资源呈现明显的空间集聚特征，但城郊差异很大。医疗资源的分配处于高度不平均的状态，在乡镇街道居民中的分配差异较大。可达性-公平性(A-E)模式分析结果显示，“低可达性-低公平性”的乡镇街道数量最多，医疗资源可达性和公平性之间差距明显，疫情情境下定点医院的潜在拥挤度差异较大。研究结论将为优化医疗设施的空间布局、保障医疗资源空间公平提供科学依据。
引用：[1] 李万武,柳林,汪恒生,等. 多交通模式下青岛市医疗资源的可达性和公平性[J]. 测绘科学, 2024, 49 (09): 62-70. DOI:10.16251/j.cnki.1009-2307.2024.09.007.
0 引言
医疗设施作为城市重要的公共设施之一，其可达性和公平性不仅直接关系到居民的生活质量和健康安全 [1] ,也是城市应对突发事件的关键。因此，医疗设施的可达性成为城市规划和公共卫生安全的重要考量因素。
空间可达性的概念最早由文献 [2]在1959年提出，已被广泛应用于医疗、教育等公共设施的布局分析 [3] 。不同学者对可达性的定义有所不同，但核心是评估居民利用特定交通工具到达目标地点的难易程度 [4] 。当前，国内外对可达性的评价方法主要分为3类：①从供给点角度的研究方法，如缓冲区法 [5] ,便于快速分析，但在地形复杂的地区存在较大误差，未考虑实际路网分布；②从需求点角度的研究方法，主要采用最小距离模型 [6] ,以最短出行距离或时间评估居民到达公共服务设施的便利程度，适用于医疗资源选择性差的地区；③从供给点和需求双方角度，考虑出行阻抗因素。如累计机会法 [7] 、潜能模型 [8] 和两步移动搜索法(two-step floating catchment area, 2SFCA) [9-10] 。其中应用较多的是两步移动搜索法，对其改进主要从两个方面展开，一类是引入衰减函数进行改进，如幂函数距离衰减 [11-12] 、核密度函数衰减等，另一类是综合考虑居民不同出行方式与不同服务半径进行改进。
公共设施的公平性是指居民能够平等的获得同等分配的资源，常用于评价公共设施布局的均衡性。现有研究大多是基于可达性视角，以公共设施空间分布的均衡性代表公平性。从需求点角度，常用的公平性评价方法有基尼系数 [13] 、洛伦兹曲线 [14-15] 。从供给点角度，文献 [16]运用反两步移动搜索法(inverted two-step floating catchment area, i2SFCA)对佛罗里达州医院的拥挤度进行分析，探究了医疗资源分配的差异。
综上所述，虽然医疗资源可达性的研究已经取得不少具有价值的结论，但已有研究大多采用单一的交通方式对医疗设施的可达性进行估算，缺乏对不同交通方式下的医疗设施可达性的测算。公平性方面新提出的反两步移动搜索法也为研究提供了新的启示。本文针对以上问题，通过调用百度地图的导航服务来获取不同交通模式的实际出行时间，提出多交通模式两步移动搜索法(multiple traffic modes two-step floating catchment area, MT2SFCA)对青岛市医疗资源可达性进行深入分析。从供给和需求双重角度，运用区位熵法分析医疗资源分配的公平性，利用反两步移动搜索分析青岛市定点医院的拥挤度。研究结论为优化青岛市医疗设施的布局和实现医疗资源的合理分配提供科学依据。
1 研究区与数据
1.1 研究区概况
本文选取青岛市作为研究区域，其为山东省经济中心，地处中国华东地区，下辖黄岛区、即墨区、胶州市、莱西市、市南区、市北区、李沧区、崂山区、城阳区和平度市，是国家重要的现代海洋产业发展先行区。
1.2 数据来源与处理
1.2.1 路网数据
路网数据来源于Open Street Map网站，本文获取了2015年、2018年和2020年青岛市的道路网络数据，并对道路进行精细分类。其中，2020年的路网分布如图1所示。多交通出行方式的时间成本数据来源于百度地图路径规划服务功能，其主要包括驾车、骑行、步行和普通日行公交车4种出行方式。通常有车的家庭会开车去医院，而无车的家庭只能选择其他出行方式。因此，本文将出行方式分为两种模式：驾车和公共交通(骑行、步行和普通日行公交车)。
通过测试工作日、周末的高峰期和非高峰期出行方式的可达性差异，选择连续一周在上午8—10点的时间范围内，公共交通和驾车模式下的平均通行时间作为时间成本。
1.2.2 医疗设施数据
2015年、2018年和2020年的医院信息来源于青岛市卫健委、各区市卫健委和各医院等官网所公布的数据，将获取的医院位置转换成WGS-84坐标，结合各种网站对医院信息进行完善。2020年医院分布如图2所示。
3 结果与分析
3.1 可达性分析
3.1.1 医疗资源可达性分析
基于所提MT2SFCA计算得到2020年青岛市医疗资源可达性值，采用等间距的分级处理，得到青岛市医疗资源可达性空间分布，如图3所示。
结果发现：①可达性高值区域(0.6以上)主要集中在市南区、市北区和李沧区(浮山路街道可达性最高为0.031 5)等市中心地区。这些区域的医疗设施分布较为集中，与其他区域相比具有明显的就医优势。②可达性中值区域(0.4～0.6)主要分布在平度市中部和青岛市中心城区的延伸区域，平度中部医疗设施比较集中，医疗资源较为丰富，另外崂山、城阳、胶州等地处于高可达性的延伸区域，这些区域共有5所三级医院，能够满足居民就医要求。③可达性低值区域(0～0.4)主要集中在黄岛区西南部、即墨区的东部、平度市的东北部(旧店镇的可达性最低为0.007 464)等外围地区。这些区域医疗设施分布较为稀疏，尽管近年来在黄岛区建立青岛大学附属医院西海岸院区，但医疗设施可达性依然不及中心城区。即墨东部、平度东北部和莱西的西北部医疗设施呈零星分布，医疗资源配备不足，居民往往需要跨越较远距离就医。
为了验证所提方法的有效性，采用已有2SFCA算法计算青岛市医疗资源可达性(图4),并与所提的MT2SFCA计算结果(图3)进行对比：①从空间分布看，2SFCA计算结果呈现出城郊两极化的特点，识别的高可达性区域过大，而MT2SFCA计算结果圈层式的过渡特征显著，其将2SFCA判定的高可达性地区进行了更为细致的划分；②从计算的结果看，两种方法的标准差、平均值等统计特征如表1,MT2SFCA计算误差偏小。总之，MT2SFCA考虑了距离衰减、多种出行方式等影响，并在算法中融入高斯衰减函数，弥补了传统方法的不足，空间分布和计算结果均优于传统2SFCA方法，更符合实际情况。
由图4可以看出，青岛市医疗资源可达性从整体上分布具有明显的“圈层式”特点，呈现由市中心向外围逐级递减的空间格局。可达性五级的街道主要分布于市中心，可达性四级的街道在空间上围绕可达性五级的街道形成外围层，可达性一级和二级的街道主要分布于边缘地带。从时间变化上，2015—2020年青岛市医疗资源的空间可达性水平不断提升，2020年可达性数量分布格局发生变化，低可达性等级的街道数量逐渐减少，高可达性等级街道数量逐渐增加，可达性随时间变化提升非常显著。分析原因主要来自两个方面，路网逐渐密集且等级有所提高，医疗设施的数量有所增加。
3.1.2 可达性空间集聚特征
采用全局莫兰指数对医疗资源可达性空间集聚性进行分析，结果如表2所示。青岛市医疗资源可达性指数具有显著的空间集聚和空间自相关性(图5),可达性的低-低聚类集聚于黄岛区南部、平度市的北部和莱西市的北部地区，高-高聚类集聚于市南区、市北区、李沧区、崂山区的西南部等地区。进一步通过局部自相关工具来分析不同地区的空间集聚特征，结果如图6所示。从空间相关程度来看，51.15%的地区聚集不显著。低-低聚类中相关程度较高的地区主要位于黄岛区的南部和平度市的东北部，高-高聚类空间的集聚程度在市北区达到最高。可达性呈现明显的城郊差异过大的空间特征，市南区、市北区等中心城区医疗设施分布较多，能够满足居民就医需求。而黄岛区和即墨区等外围地区，因人口密度较高，在一定出行阈值范围内能够获得医疗服务的机会较少，导致医疗资源处于“供不应求”的不公平状况。因此，应合理安排医疗设施布局，缩小不同地区享受医疗服务的差异。
3.2 公平性分析
3.2.1 医疗资源公平性分布
引入区位熵对青岛市2020年医疗资源公平性的空间特征和区域差异进行分析，结果如表3所示，划分为5个等级的空间分布如图7所示。青岛市各区域间的医疗资源公平性存在一定的差距。公平性值小于0.5的区域主要分布在医疗设施较少或者人口较多的地区，以黄岛区和即墨区的街道最为明显，占乡镇街道数量的62.60%,反映出青岛市医疗资源的空间分配处于高度不平均状态。公平性值在0.5～1.7之间的地区主要分布于莱西市中部，崂山区、李沧区等地，占乡镇街道总量的19.85%;公平性值在1.7～3.3之间的地区主要分布于市北区、黄岛区北部和平度中部等地，占乡镇街道总量的9.16%;公平性值在3.3～5.5之间的地区主要分布于市北区和市南区，占乡镇街道总量的5.34%;公平性值大于5.5的地区主要分布于市北区和市南区北部(金门路街道达到医疗设施公平性最高值9.514 719),占乡镇街道总量的3.05%。
3.2.2 医疗资源A-E模式分布
按照2.2中的A-E模式对青岛市医疗资源可达性和公平性之间的差异进行分析，其空间格局如图8所示。“低可达性-低公平性(L-L)”乡镇街道数量最多，占乡镇街道总量的69.45%,主要分布在即墨区北部，黄岛区南部、胶州西部，平度市西部和莱西市南部；“低可达性-高公平性(L-H)”镇街占17.56%,主要分布在黄岛区东北部，平度市和莱西市的中部、胶州市的西南部；“高可达性-低公平性(H-L)”主要分布在市北区和李沧区的部分街道，占6.87%;“高可达性-高公平性(H-H)”最少，占镇街总量的6.11%,主要分布在市北区和崂山区的部分街道。结合前文空间自相关的结果，高可达性的部分地区集聚性较高，居民间的医疗资源可达性分布差异过大，从而会显示出较低的公平性。这说明若仅关注医疗资源可达性差异，很可能导致医疗资源公平性的错误估算，从而误导优化政策的制定。因此，对于H-L模式的街道要合理安排医疗设施布局，避免过于集中，促使医疗资源得到更充分的利用；对于L-L模式的街道要合理配备医疗资源，提高居民的就医可达性，促使医疗资源配备均衡。
3.3 潜在拥挤度预测
潜在拥挤度可以理解为每名医护人员需要服务的病患数量，运用i2SFCA能从供给角度求得潜在拥挤度，以帮助评估不同区域或医疗设施的服务能力，从而有针对性地改善医疗资源的分布和可达性，提高就医可达性的均等化水平 [17] 。本文以各街道区域的几何中心为需求点位置，根据i2SFCA方法计算青岛市各个区定点医院的潜在拥挤度，并假设疫情爆发时，发生区域1/20的居民选择去定点医院就医，求得实际拥挤度，结果如表4和图9所示。由表4可知，潜在拥挤度最高的是青岛市胸科医院，达到2 032.07,其次是平度市人民医院，为2 008.01,青岛市黄岛区人民医院潜在拥挤度也非常大。一方面原因是所在区的人口多造成拥挤度，另一方面由于处于城区边缘医疗资源较少、可达性较低。最低的为青岛市市立医院本部，为16.16,代表其医疗配置较为合理。另有部分三级医院拥挤度较大，这是由于这些医院的声誉较高，多数人选择去此类医院就医。这就要求提高医院就诊效率，合理协调医院之间的医疗资源，使居民能够获得更好的医疗服务。
从图9可知，青岛市定点医院的拥挤度有很大差异，市中心区域汇集了规模大、医疗资源充足、医疗层级设计合理的高质量医疗机构，部分医院拥挤度较低，但由于人口聚集效应，有的医院仍然具有极大的拥挤度，而城市边缘地带的三级医院大都具有较高的拥挤度，反映该区域居民则难以获取到高质量的医疗服务。因此，在进行医疗服务的规划过程中，可将拥挤度作为重要的参考指标，根据拥挤度水平进行相应规模医疗资源的投入和建设。
4 结束语
本文考虑驾车和公共交通两种模式，构建MT2SFCA来计算青岛市医疗资源可达性，运用区位熵法分析医疗资源分配的公平性，采用i2SFCA预测了定点医院的拥挤度，主要结论如下。
1)所提的可达性分析方法MT2SFCA优于传统2SFCA方法，分析结果更符合实际情况。
2)青岛市整体医疗资源的可达性较好，空间分布上，具有明显的“圈层式”特点，呈现由市中心向外围逐级递减的空间格局。时间演化上，2015—2020年期间整体医疗资源可达性提升显著，低可达性等级街道数量逐渐减少，高可达性等级街道数量逐渐增加。
3)青岛市医疗资源可达性空间集聚特征显著，呈现明显的城郊差异特征，可达性高值区域主要集中在市南区、市北区、李沧区等市中心的区域，可达性低值区域主要集中在黄岛区的西南部和即墨区东部等区域。
4)青岛市医疗资源分布高度不均衡，在乡镇街道居民中的分配差异较大。有76.34%的乡镇街道处于不公平状态，L-L模式的乡镇街道最多占镇街总量的69.47%,H-H模式的乡镇街道分布最少占6.11%,H-L模式的乡镇街道占6.87%。
5)青岛市定点医院的潜在拥挤度差异明显，高等级医院一般存在较高的拥挤度，城市边缘地带存在较大的医疗资源短缺现象。
本文的研究结论，可以为城市医疗资源的规划提供依据，所计算的医疗资源拥挤度可以作为新建医院的重要参考指标。由于行政村的人口数据难以获取，本文的研究尺度为乡镇街道层面，今后将进一步完善相关数据在更精细尺度开展相关研究。
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