中国南方地区卫生资源与居民健康的时空关系

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龚胜生, 陈云华中师范大学城市与环境科学学院/可持续发展研究中心,武汉430079

Temporal-spatial relationship between health resources and residents' health in Southern China

GONG Shengsheng, CHEN YunCollege of Urban and Environmental Science / Institute of Sustainable Development, Central China Normal University, Wuhan 430079, China

收稿日期:2018-09-25修回日期:2019-02-20网络出版日期:2020-01-20

基金资助:

湖北省自然科学基金创新群体项目.2016CFA026
华中师范大学中央高校基本科研业务费创新团队培育项目.CCNU18CXTD05

Received:2018-09-25Revised:2019-02-20Online:2020-01-20
作者简介 About authors
龚胜生（1965-）,男,湖南涟源人,博士,教授,博士生导师,主要从事历史地理学、医学地理学和可持续发展研究E-mail:shshgong@mail.ccnu.edu.cn。

摘要
卫生资源是维护居民健康的物质基础,居民健康水平与卫生资源水平密切相关。采用空间变异系数、GIS空间分析、地理加权回归等分析方法,对2000—2015年中国南方地区的卫生资源与居民健康的时空关系进行研究,结果表明：① 过去15年间,中国南方地区绝大多数地市（96.02%）的卫生资源水平都是持续提高的;卫生资源水平的空间差异逐渐减小,均等化程度不断提升,表现为最高区不断扩大,最低区不断缩小,空间变异系数下降23.29%;川西高原、长江三角洲、珠江三角洲为卫生资源水平最高区。② 过去15年间,中国南方地区所有地市的居民健康水平都是持续提高的;居民健康水平呈现出自东向西梯度降低的空间分异,最高区不断扩张,最低区不断收缩,空间差异大幅减小,空间变异系数下降了64.62%。③ 中国南方地区的居民健康水平与卫生资源水平呈中度显著正相关（r=0.49）,但在不同的地市,卫生资源水平对居民健康水平的贡献是不一样的,呈现出显著的空间异质性影响。
关键词： 卫生资源;居民健康;时空关系;中国南方地区

Abstract

Health is not only the basic human right, but also the foundation of personal happiness and national prosperity. Over the past 40 years of reform and opening up, Chinese residents' health has continued to improve. Health resources are the material basis for maintaining residents' health, and residents' health level is closely related to health resources level. At present, there are significant regional differences in health resources and residents' health in China. Promoting equalization level of health resources and reducing regional differences in residents' health are an important goal of "Healthy China" construction and also a vital task of health geography research. Therefore, it is of great academic value and practical significance to study the relationship between health resources and residents' health in China. Based on the coefficient of variation, geographic mapping and GWR, this paper analyzed the temporal and spatial variations of health resources and residents' health in Southern China from 2000 to 2015, and the temporal-spatial relationship between health resources and residents' health. The results showed that:（1） In the past 15 years, the health resources level of most of municipalities in Southern China (96.02%) has been continuously improving. Meanwhile, the spatial difference of health resources level gradually decreases, and the equalization level continues to increase, which is reflected as the continuous expansion of high-value region, the shrinking of low-value region and the decline of the coefficient of variation of municipalities by 23.29%. Furthermore, the western Sichuan Plateau, the Yangtze River Delta and the Pearl River Delta are the high value-region of health resources. （2） In the past 15 years, the residents' health level of all municipalities in southern China has been continuously improving. The spatial difference of residents' health level from east to west is obvious, but the high-value region expands continuously, the low-value region shrinks continuously, the spatial difference decreases greatly and the coefficient of variation of municipalities decreased by 64.62%.（3） In Southern China, residents' health level is moderately positively correlated with the health resources level (r=0.49), but in different cities, the contributions of health resources level to residents' health level are different, which shows significant spatial heterogeneity effects.

Keywords：health resources;residents' health;the temporal-spatial relationship;Southern China

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本文引用格式
龚胜生, 陈云. 中国南方地区卫生资源与居民健康的时空关系. 地理研究[J], 2020, 39(1): 115-128 doi:10.11821/dlyj020181028
GONG Shengsheng. Temporal-spatial relationship between health resources and residents' health in Southern China. Geographical Research[J], 2020, 39(1): 115-128 doi:10.11821/dlyj020181028

1 引言

健康是人的基本权利,更是个人幸福和国家富强的基石,“没有全民健康就没有全面小康”。改革开放40年来,中国居民健康水平持续提高,平均预期寿命1981年为67.77岁,1990年为68.55岁,2000年为71.40岁,2010年为74.83岁,2017年进一步提高到76.70岁;婴儿死亡率由1991年的50.2‰降低至2017年的6.8‰;孕产妇死亡率由1991年的80.0/10万降低至2017年的19.6/10万;五岁以下儿童死亡率由2000年的39.7‰降低至2017年9.1‰^[1,2]。

卫生资源是维护居民健康的物质基础^[3]。对于卫生资源与居民健康的关系,学界已有不少研究,如解垩研究发现,卫生经费投入对居民身体质量指数和自评健康均具有正面影响^[4];李立清等研究发现,千人卫生人员数对平均预期寿命与死亡率之比具有正向影响^[5];杨晓胜等研究发现,人均医院数、卫生技术人员数丰富的地区,死亡率较低^[6];杨振等研究发现,由于医疗服务收费过高的抑制作用,万人病床数的增加对平均预期寿命提升的贡献是负的^[7]。这些研究都是从省域尺度上对单个卫生资源指标与单个居民健康指标的统计分析,并非是对整个卫生资源水平和整个居民健康水平关系的综合评判。采用多维指标对卫生资源和居民健康进行关系研究的,目前所见,仅有赵雪雁等的研究^[8],不过,他们没有使用国际上公认的最能反映居民健康水平的“平均预期寿命”指标,其指标体系需要进一步的完善。在方法上,上述成果主要采用固定效应模型、主成分回归分析、加权最小二乘法、空间Durbin模型等方法来量化分析卫生资源与居民健康的关系,尚无使用地理加权回归方法做更细致的区域差异分析。

“健康中国”是党的十八大确立的国家战略,提升卫生资源均等化水平,缩小居民健康的区域差异,这是“健康中国”建设的重要目标^[9],也是健康地理学研究的重要任务,因此,研究中国卫生资源与居民健康关系具有重要的学术价值和现实意义。本文从市域尺度对2000—2015年间中国南方地区卫生资源和居民健康的时空关系进行探讨,希望能为中国卫生资源的优化配置提供科学依据,能对健康地理学的发展有所裨益。

2 数据来源与研究方法

2.1 时空范围

限于数据可获得性与文章篇幅,本文以“中国南方地区”为研究区域,包括四川、重庆、云南、贵州、湖北、湖南、安徽、江西、江苏、上海、浙江、福建、广东、广西、海南等15个省域单元,研究的空间尺度为地市。文中以2010年行政区划为标准,将湖北省的天门市、仙桃市、潜江市、神农架林区以及重庆市、上海市、海南省均作地市归并处理,这样,中国南方地区共有176个市域单元。

研究时段为2000—2015年,由于数据量巨大,具体分析时不做逐年分析,仅以5年为时间间隔,选取2000年、2005年、2010年、2015年进行时间对比和动态分析。

2.2 数据来源

2.2.1 卫生资源数据卫生资源指标包括千人卫生机构数、千人卫生技术人员数、千人卫生机构床位数,数据通过利用卫生机构数、卫生技术人员数、卫生机构床位数除以人口数获得。“卫生机构数”是指从卫生计生行政部门取得医疗机构执业许可证,或从民政、工商、机构编制管理部门获得法人单位登记证书,为社会提供医疗保障、疾病控制、卫生监督服务或从事医学科研和教育等工作的单位,包括医院（综合医院、中医医院等）、基层医疗卫生机构（社区卫生服务中心、卫生所等,不含村卫生室）、专业公共卫生机构（疾病预防控制中心、妇幼保健院等）以及其它卫生机构;“卫生技术人员数”是指卫生事业机构支付工资的,现任工作为卫生技术工作的专业人员,包括执业医师、职业助理医师、注册护士、药剂人员、检验人员及其他卫生技术人员,不包括从事卫生管理工作的人员（如院长、党委书记等）;“卫生机构床位数”是指医疗卫生机构年底固定的实有床位,包括正规、简易床、监护床、正在消毒和修理床位、因扩建或大修而停用的床位,不包括接产室待产床、产科新生儿床位、库存床、观察床、临时加床以及病人家属陪待床。卫生机构数、卫生技术人员数、卫生机构床位数数据均来自统计年鉴,对于统计口径不一的,文中采用合适方法进行处理：一是直接剔除,如剔除芜湖市2015年卫生机构总数中的村卫生室数;二是参比补齐,如参照相近年份卫生所占卫生机构总数的比重补齐宿州市2005年缺失的卫生所数,参照年均增长率补齐巢湖市2015年缺失的卫生资源数据。

2.2.2 居民健康数据居民健康指标包括平均预期寿命、婴儿死亡率、孕产妇死亡率。各地市的平均预期寿命数据系先用简略寿命表^[10]计算出粗略值,然后参照官方公布的平均预期寿命值加以校正。如用简略寿命表计算2010年安徽省的平均预期寿命粗略值为78.83岁,而官方公布的平均预期寿命校正值为75.08岁,校正值为粗略值的95.24%,则该年安徽省各地市的预期寿命校正值均以其粗略值乘以95.24%来求取。各地市的婴儿死亡率、孕产妇死亡率数据主要来源于统计年鉴,少量来源于国民经济和社会发展统计公报、儿童发展监测报告、妇女发展监测报告等。安徽省巢湖市2015年的各项居民健康指标系依据年均增长率估算补齐。

2.2.3 人口与地图数据计算人均卫生资源和平均预期寿命需要人口数据,人口数据主要来自统计年鉴及人口普查资料,其中2000年、2010年各年龄组的人口数和死亡数来源于人口普查资料,2005年、2015年各年龄组的人口数和死亡数来源于1%人口抽样调查资料。安徽省巢湖市2015年人口数据系据年均增长率估算补齐。分析卫生资源与居民健康的关系需要地图数据,市域政区图系通过裁剪2010年国家基础地理信息中心1∶400万全国政区图获得。

2.3 研究方法

2.3.1 卫生资源水平和居民健康水平的综合测度关于卫生资源水平,学界一般用千人卫生机构数（x₁）、千人卫生机构床位数（x₂）、千人卫生技术人员数（x₃）3个指标来综合测度。机构数、床位数、人员数分别体现了区域医疗卫生服务的组织、规模、能力,在区域医疗卫生服务中有着基础性作用^[11]。

关于居民健康水平,在国家层面,一般采用平均预期寿命、孕产妇死亡率、婴儿死亡率、五岁以下儿童死亡率等来反映;在省域层面,有用平均预期寿命者^[7],有用人口总死亡率者^[6],有用预期寿命和死亡率结合者^[5,12],有用围产儿死亡率、孕产妇死亡率、传染病发病率者^[8];在市域层面,尚未见到有分量的研究成果,本文采用平均预期寿命（y₁）、婴儿死亡率（y₂）、孕产妇死亡率（y₃）3个指标来综合测度,因为这是反映居民健康水平最综合也是最重要的指标^[13,14,15]。

采用多指标进行综合测度,需对各指标赋权。本文将熵值法^[16]与专家打分法结合,通过乘法合成方法来确定卫生资源指标和居民健康指标的综合权重,其计算式为^[17]：

（1）

W_{i} = \frac{W_{i 1} W_{i 2}}{\sum_{i}^{=} W_{i 1} W_{i 2}}

式中：W_i为第i项指标的综合权重;W_i₁为熵值法确定的第i项指标的权重;W_i₂为专家打分法确定的第i项指标的权重;n为指标数量,文中卫生资源指标数和居民健康指标数n=3。中国南方地区卫生资源和居民健康各指标权重如表1,根据各指标的综合权重,可以得到中国南方地区地市尺度卫生资源和居民健康的综合测度公式。

Tab. 1
表1
表1中国南方地区地市尺度卫生资源指标与居民健康指标的权重
Tab. 1Weights of the indicators of health resources and residents' health at municipal scale in Southern China

综合测度项目	指标名称及代码	熵值权重（W_i₁）	专家权重（W_i₂）	综合权重（W_i）
卫生资源水平（x）	千人卫生机构数（x₁）	0.38	0.30	0.34
	千人卫生机构床位数（x₂）	0.29	0.34	0.30
	千人卫生技术人员数（x₃）	0.33	0.36	0.36
居民健康水平（y）	平均预期寿命（y₁）	0.12	0.80	0.52
	婴儿死亡率（y₂）	0.42	0.10	0.23
	孕产妇死亡率（y₃）	0.46	0.10	0.25

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卫生资源水平的综合测度式为：

（2）

x = 0.34 x_{1} + 0.30 x_{2} + 0.36 x_{3}

居民健康水平的综合测度式为：

（3）

y = 0.52 y_{1} + 0.23 y_{2} + 0.25 y_{3}

2.3.2 卫生资源水平和居民健康水平空间差异的测度变异系数是测度空间差异程度的常用方法。本文使用变异系数测度卫生资源水平和居民健康水平的空间差异程度,其计算式为^[18]：

（4）

CV = \frac{σ}{μ}

式中：CV为变异系数;σ为样本标准差;μ为样本平均值。变异系数越大,空间差异程度越大;反之则反。比较不同年份之间的卫生资源水平或居民健康水平的变异系数,能够判断其空间分布的均等化程度及其演化方向。变异系数变小,空间分布趋向均等化发展;变异系数变大,空间分布趋向差异化发展。

2.3.3 卫生资源指标和居民健康指标关系的统计分析一是线性相关分析。在分析两个定比或定距变量之间的相关性时,最常用的方法是相关分析。本文借助SPSS软件,分析卫生资源与居民健康的线性关系,计算公式为^[19]：

（5）

r = \frac{\overset{n}{\sum_{i = 1}} (x_{i} - \overset{?}{x}) (y_{i} - \overset{?}{y})}{(n - 1) S_{x} S_{y}}

式中：r为相关系数;x_i和y_i分别为i地市卫生资源指标、居民健康指标的变量值;

\overset{?}{x}

和

\overset{?}{y}

分别所有地市x变量、y变量的平均值;S_x和S_y分别为所有地市x变量、y变量的标准差。r的取值范围为[-1, 1],|r|越大则相关性越强。

二是多元回归分析。在分析两个以上变量间的依赖关系时,多采用多元回归分析方法。本文采用多元线性回归分析卫生资源与居民健康的关系,计算公式为^[20]：

（6）

y_{a} = β_{0} + β_{1} {x_{1}}_{a} + β_{2} x_{2 a} + ? + β_{k} {x_{k}}_{a} + ε_{a}

式中：x₁_a为地市a的第1个自变量;x₂_a为地市a的第2个自变量;x_ka为为地市a的第k个自变量,本文中k=4（3个卫生资源指标及其综合水平）;y_a为地市a的因变量（居民健康指标及其综合水平）;β₀为常数项;

ε_{a}

为随机误差项;β₁,β₂,…,β_k为回归系数。回归系数越大,说明该卫生资源指标对居民健康的影响越大,反之则反。

在多元回归中,自变量之间的共线性会导致模型无法准确估计,逐步回归是解决共线性问题较为常用的方法,其步骤为：首先对各自变量与因变量进行一元回归,根据自变量的显著性和方程拟合优度等选取一个最优模型作为基础模型,然后在基础模型里面逐个加入其他自变量,每加入一个自变量后都对模型进行F检验,并对所有自变量的显著性和实际意义进行检验,如自变量未通过检验则剔除,直至加入所有自变量为止。本文使用SPSS软件对3个卫生资源指标和3个居民健康指标进行逐步回归分析,对卫生资源综合水平与居民健康综合水平进行一元线性回归分析。

三是地理加权回归分析。本文采用地理加权回归模型（GWR）分析3个卫生资源指标及其综合水平对居民健康水平影响的区域差异。地理加权回归模型是一种基于局部光滑的空间回归模型^[21],与传统多元回归模型假定事物无空间关联且均质分布不同,它在回归模型中纳入数据的空间属性,从而揭示变量间关系的空间差异,计算公式为^[22]：

（7）

y_{i} = β_{0} (u_{i}, v_{i}) + β_{1} (u_{i}, v_{i}) x_{1 i} + β_{2} (u_{i}, v_{i}) x_{2 i} + ? β_{p} (u_{i}, v_{i}) x_{pi} + ε_{i}

式中：y_i为因变量（居民健康综合水平）;β₀截距项;x_pi为第i个样本的第p个自变量（卫生资源指标及其综合水平）;（u_i, v_i）为第i个样本的空间坐标;ε_i为随机误差项;β_p（u_i,v_i）为第i个样本的第p个自变量的系数,系数绝对值越大,则卫生资源指标对居民健康水平的影响越大,反之则反。本文借助ArcGIS10.3软件进行地理加权回归分析,设置核类型为固定距离,带宽方法为Akaike信息准则（AICc）。

3 结果与分析

3.1 中国南方地区卫生资源水平的时空变化

3.1.1 卫生资源水平的时间变化 2000—2015年,中国南方地区卫生资源水平不断提升,卫生资源综合指数从0.15提升到0.27,所有176个地市单元中,169个的卫生资源总体是增加的,所有地市平均增幅高达80.00%,且增长速度有越来越快的趋势（表2）。过去15年里,中国南方地区卫生资源水平的持续提高,主要得益于经济的持续发展和医疗卫生体制的改革深入,经济发展使得卫生资源的投入不断增加,体制改革使得卫生服务的质量不断提升。

Tab. 2
表2
表22000—2015年中国南方地区卫生资源水平的时间变化
Tab. 2Change of health resources level in Southern China in 2000-2015

	卫生资源水平变化	增长地市占比与数量（%（个））	平均增幅（%）	增幅最大地市与占比（城市名（%））
2000—2005年	0.15~0.16	52.27（92）	6.67	来宾（175.00）
2005—2010年	0.16~0.20	86.36（152）	25.00	毕节（500.00）
2010—2015年	0.20~0.27	97.73（172）	35.00	铜仁（162.50）
2000—2015年	0.15~0.27	96.02（169）	80.00	亳州（700.00）

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3.1.2 卫生资源水平的空间差异图1显示,2000—2015年,中国南方地区卫生资源水平的空间差异不断缩小,空间变异系数从2000年的0.627下降至2015年的0.481,下降了23.29%,说明过去15年里,中国南方地区医疗卫生服务总体上是朝着均等化方向发展的,但空间差异一直相当显著。集合2000年、2005年、2010年、2015年176个地市单元的卫生资源综合指数,采用自然断裂点方法,按照卫生资源水平值的高低,将中国南方地区分为最高区、较高区、中等区、较低区、最低区5个空间类型,各类型区的年度变化如表3所示,空间分布如图2所示。

图1

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图12000—2015年中国南方地区卫生资源水平值及其变异系数

Fig. 1Health resources level and its coefficient of variation in Southern China in 2000-2015

图2

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图22000—2015年中国南方地区卫生资源水平的空间差异

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图（审图号为GS（2019）1825号）绘制,底图无修改。
Fig. 2Spatial difference of health resources level in Southern China in 2000-2015

Tab. 3
表3
表3中国南方地区卫生资源水平的空间分异及其土地面积占比变化
Tab. 3Spatial division and their change of health resources in Southern China （%）

卫生资源水平值	最低区（0.01~0.13）	较低区（0.14~0.22）	中等区（0.23~0.32）	较高区（0.33~0.50）	最高区（0.51~0.99）
2000年	45.73	39.10	10.89	4.26	0.02
2005年	46.46	37.55	14.73	1.22	0.04
2010年	20.92	54.50	21.65	2.74	0.19
2015年	0.94	29.64	52.51	16.11	0.80

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不难看出,2000—2015年,中国南方地区卫生资源水平的空间差异趋向于缩小。2000年,最高区范围甚小,仅分布于个别城市,较高区主要分布于川西高原,较低区和最低区范围甚广,两者合占南方国土面积的84.83%（图2a）。2005年,卫生资源分布的空间格局基本保持稳定,中等区范围有所扩大,较高区范围有所萎缩（图2b）。2010年,最高区范围有所扩大,主要分布在珠三角,最低区明显收缩,主要分布在云贵高原（图2c）。2015年,川西高原、长三角、珠三角地区成为了卫生资源最高区,52.51%的地区为卫生资源水平中等区（图2d）。总体而言,过去15年来,中国南方地区卫生资源的空间格局变化是最高区不断扩大,最低区逐渐收缩,经济发达的长三角、珠三角地区和交通不便的川西高原逐步成为为卫生资源水平最高区。

一般来说,卫生资源水平受制于经济水平,经济水平较高的地区卫生资源水平也高,反之则反,因为卫生资源本质上是资金、技术和人力资本的投入。众所周知,长三角和珠三角是中国经济水平最高的地区,它们成为卫生资源水平最高的区域,理所当然;同理,云贵高原是中国南方地区经济水平相对较低的地区,所以其卫生资源水平相对也低。不过,经济水平不是制约卫生资源水平的唯一因素,它还受地理条件和政策因素的影响。比如,川西高原人均GDP水平并不高,可这里却一直是卫生资源水平的最高区,之所以如此,主要是因为这里地处横断山区,交通十分不便,一旦患有重疾病人需要住院治疗,不似交通便捷的平原地区,同样的疾病,也许看个门诊就可以了,因此,这里需要投入更多的卫生资源才能满足其同等人口的医疗服务需求。如甘孜州平均人口密度仅6.75人/km²,而年均卫生资源水平高达0.4,在中国南方地区176个地市单元中排名第30位。事实上,在省域尺度上,也有类似的情况,经济水平较低但幅员辽阔、交通相对不便的西藏、青海、新疆、内蒙等省区每千人的卫生资源拥有量却与中国东部发达省份不相上下,如2015年,西部的新疆千人卫生机构数、千人卫生机构床位数、千人卫生技术人员数分列全国31个省区的第8、1、5位,东部的浙江则分列第7、21、2位,两者的差距并不大,甚至新疆的千人卫生机构床位数较浙江还要高出很多。

3.2 中国南方地区居民健康水平的时空变化

3.2.1 居民健康水平的时间变化 2000—2015年,中国南方地区居民健康水平持续提高,居民健康综合指数从0.61提升到0.81,且全部176个地市单元都是增长的,平均增幅为32.79%,不过增速放缓（表4）。生活水平的持续提高、医疗服务体系的不断健全、生态环境的逐渐改善是中国南方地区居民健康水平持续提高的重要原因。

Tab. 4
表4
表42000—2015年中国南方地区居民健康水平的时间变化
Tab. 4Change of residents' health level in Southern China in 2000-2015

	居民健康水平变化	增长地市占比与数量（%（个））	平均增幅（%）	增幅最大地市与占比（城市名（%））
2000—2005年	0.61~0.68	92.05（162）	11.48	怒江（183.33）
2005—2010年	0.68~0.76	93.18（164）	11.76	安庆（40.38）
2010—2015年	0.76~0.81	92.05（162）	6.58	铜陵（36.36）
2000—2015年	0.61~0.81	100.00（176）	32.79	毕节（170.37）

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3.2.2 居民健康水平的空间差异图3显示2000—2015年,中国南方地区居民健康水平的总体差异大幅缩小,空间变异系数从0.212下降至0.075,下降了64.62%,这说明过去15年里,中国南方地区各地市间的居民健康水平的差距在大幅度缩小,但空间差异还是相当明显。集合2000年、2005年、2010年、2015年176个地市单元的居民健康综合指数,采用自然断裂点方法,按照居民健康水平值的高低,将居民健康水平分为最高区、较高区、中等区、较低区、最低区5个空间类型,各类型区范围的年度变化如表5所示,空间分布如图4所示。

图3

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图32000—2015年中国南方地区居民健康水平值及其变异系数

Fig. 3Residents' health level and its coefficient of variation in Southern China in 2000-2015

图4

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图42000—2015年中国南方地区居民健康水平的空间差异

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图（审图号为GS（2019）1825 号）绘制,底图无修改。
Fig. 4The spatial difference of residents' health level in Southern China in 2000-2015

Tab. 5
表5
表5中国南方地区居民健康水平空间分异及其国土面积占比变化
Tab. 5Spatial division and their change of residents’ health level in Southern China（%）

健康水平值	最低区（0.12~0.43）	较低区（0.44~0.60）	中等区（0.61~0.72）	较高区（0.73~0.81）	最高区（0.82~0.95）
2000年	16.77	37.91	42.13	3.08	0.11
2005年	0.25	28.05	49.95	20.60	1.15
2010年	0	1.82	32.95	56.71	8.52
2015年	0	0.05	6.67	52.08	41.20

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不难看出,2000—2015年间,中国南方地区居民健康水平存在着显著的经向梯度差异,东南沿海高,西部高原低,但差异在逐渐缩小。2000年,最高区仅点状分布于长三角、珠三角中心城市,最低区、较低区则广泛分布于巫山-雪峰山以西的第二级阶梯上（成都平原除外）,江西省大部分地区也是较低区（图4a）。2005年,长三角最高区有所扩大,东南沿海由中等区演变为较高区,最低区明显向西收缩,接近消失,江西境内的较低区消失（图4b）。2010年,最高区显著扩大,沿海大部分地区都成了最高区,最低区已消失,较低区仅零星分布于横断山区（图4c）。2015年,最高区大幅扩张,成都以东的长江流域和南宁以东的沿海地区都成了最高区,最低区依然消失,较低区继续萎缩,近乎消失（图4d）。居民健康水平受许多因素制约,但中国南方地区居民健康水平由东向西梯度降低的经向分异,与其经济水平的梯度分异基本一致,应该主要是由经济水平的差异所导致。

3.3 中国南方地区卫生资源水平与居民健康水平的时空关系

3.3.1 卫生资源水平与居民健康水平的相关分析将2000年、2005年、2010年、2015年中国南方地区176个地市单元的卫生资源数据与居民健康数据进行相关分析,结果如表6所示。总体上,居民健康水平（y）与卫生资源水平（x）呈显著正相关（r=0.49）,说明卫生资源水平的提升对居民健康水平的提高具有显著的促进作用。在卫生资源指标中,千人卫生机构数（x₁）、千人卫生机构床位数（x₂）、千人卫生技术人员数（x₃）与居民健康水平（y）都呈显著正相关。在居民健康指标中,平均预期寿命（y₁）与3个卫生资源指标都呈显著正相关,说明增加卫生资源供给能够提高平均预期寿命;婴儿死亡率（y₂）与3个卫生资源指标都呈显著负相关,说明增加卫生资源供给能有效降低婴儿死亡率;孕产妇死亡率（y₃）与千人卫生机构床位数（x₂）、千人卫生技术人员数（x₃）呈显著负相关,与千人卫生机构数（x₁）虽然也呈负相关,但相关性很低,且未通过显著性检验,说明增加卫生资源供给也是有利于孕产妇死亡率降低的。

Tab. 6
表6
表6中国南方地区卫生资源与居民健康的相关系数
Tab. 6The correlation coefficient between health resources and residents' health in Southern China

变量	千人卫生机构数（x₁）	千人卫生机构床位数（x₂）	千人卫生技术人员数（x₃）	卫生资源水平（x）
平均预期寿命（y₁）	0.348**	0.554**	0.529**	0.534**
婴儿死亡率（y₂）	-0.234**	-0.414**	-0.370**	-0.376**
孕产妇死亡率（y₃）	-0.065	-0.323**	-0.274**	-0.230**
居民健康水平（y）	0.295**	0.538**	0.497**	0.490**

注：** 表示 0.01显著水平。

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3.3.2 卫生资源水平与居民健康水平的回归分析居民健康指标（因变量）和卫生资源指标（自变量）都具有共线性问题,分析两者的因果关系,必须进行逐步回归来解决其共线性问题。利用SPSS软件进行逐步回归分析,结果见表7。

Tab. 7
表7
表7中国南方地区卫生资源指标与居民健康指标的逐步回归结果
Tab. 7The stepwise regression results of health resource and residents' health indicators in Southern China

因变量	常量、自变量	未标准化系数B	未标准化系数标准误差	标准化系数	t	调整R²	F
y₁	常量	69.994	0.249		281.525（0.000）	0.319	165.407[0.000]
	x₁	3.464	0.925	0.130	3.743（0.000）
	x₂	0.995	0.069	0.497	14.341（0.000）
	x₃
y₂	常量	22.028	0.839		26.265（0.000）	0.170	145.321[0.000]
	x₁
	x₂	-2.704	0.224	-0.414	-12.055（0.000）
	x₃
y₃	常量	47.139	2.641		17.849（0.000）	0.109	44.112[0.000]
	x₁
	x₂	-6.792	0.737	-0.365	-9.215（0.000）
	x₃
y	常量	0.590	0.008		65.203（0.000）	0.288	285.760[0.000]
	x₁	0.068	0.033	0.072	2.040（0.000）
	x₂	0.036	0.002	0.506	14.321（0.000）
	x₃
y	常量	0.619	0.008		81.259（0.000）	0.239	222.259[0.000]
	x	0.503	0.034	0.490	14.908（0.000）

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根据表7,得到以下回归方程：（1）y₁=69.994+3.464x₁+0.995x₂。方程的意义是,当千人卫生机构床位数保持不变时,千人卫生机构数每增加1个,平均预期寿命将提高3.464岁;当千人卫生机构数保持不变时,千人卫生机构床位数每增加1张,平均预期寿命将提高0.995岁。（2）y₂=22.028-2.704x₂。方程的意义是,千人卫生机构床位数每增加1张,婴儿死亡率将下降2.704‰。（3）y₃=47.139-6.792x₂。方程的意义是,千人卫生机构床位数每增加1张,孕产妇死亡率将下降6.792/10万。（4）y=0.590+0.068x₁+0.036x₂。方程的意义是,当千人卫生机构床位数保持不变时,千人卫生机构数每增加1个,居民健康指数将提高0.068;当千人卫生机构数保持不变时,千人卫生机构床位数每增加1张,居民健康指数将提高0.036。（5）y=0.619+0.503x。方程的意义是,卫生资源指数每提高1,居民健康指数将提高0.503。以上各式表明：千人卫生机构床位数（x₂）对居民健康所有指标（y₁、y₂、y₃、y）都具有正向影响。这证明“卫生机构床位数是衡量区域医疗救治整体发展和医疗卫生服务水平的重要指标”^[23],因此,它对居民健康的影响更直接也更显著。上述回归分析是将中国南方地区视为一个整体,并没有考虑到其内部的空间差异,但由于地理空间的异质性,卫生资源各指标（x₁、x₂、x₃、x）对居民健康水平（y）的影响因空间差异而有所差别。这里引入地理加权回归（GWR）方法^[24],以4年数据的均值来分析其影响的空间差异。地理加权回归结果见表8。结果表明：千人卫生机构数（x₁）、千人卫生机构床位数（x₂）、千人卫生技术人员数（x₃）与居民健康水平（y）的地理加权回归模型拟合优度为0.791,模型残差空间自相关检验表明,Moran指数为0.084,说明残差在空间上随机分布,模型估计效果较好;卫生资源水平（x）与居民健康水平（y）的地理加权回归模型拟合优度为0.764,模型残差空间自相关检验表明,Moran指数为0.083,说明残差在空间上随机分布,模型估计效果同样较好。为进一步分析各自变量对居民健康水平影响的空间差异,利用ArcGIS10.3自然断裂点分类法,将各自变量回归系数进行地图可视化表达如图5所示,卫生资源单一指标和综合指数对居民健康水平的影响均有显著空间差异。从千人卫生机构数（x₁）看,大部分地区回归系数为正值,云贵高原、湘西山区一带系数值较大,说明这篇地区千人卫生机构数的增加可以显著促进居民健康水平的提升,而川中北、浙南-闽北、桂东-粤西等地区回归系数为负值,说明这些地区居民健康水平的提升并不依赖于医疗卫生机构的增加（图5a）。从千人卫生机构床位数（x₂）看,横断山区、云贵高原西部地区为回归系数正值区,说明千人卫生机构床位数的增加可以显著促进这片地区居民健康水平的提升,而川中东至鄂西、湘西、桂东的广大地区为回归系数负值区,说明这片地区居民健康水平的提升并不依赖于千人卫生机构床位数的增加（图5b）。从千人卫生技术人员数（x₃）看,其对居民健康水平的影响,在空间格局上与千人卫生机构床位数（x₂）正好相反（图5c）,说明在横断山区、云贵高原西部提高居民健康水平,关键是增加床位数的供给,在川中东至鄂西、湘西、桂东地区提高居民健康水平,关键是增加千人卫生技术人员数的供给（图5c）。从整个卫生资源水平（x₃）看,云贵高原、湘西山区为主要回归系数正值区,说明该地区增加卫生资源供给可以显著提升其居民健康水平,而川西高原为主要回归系数负值区,说明该地区居民健康水平的提升并不依赖于卫生资源供给的增加,而很可能取决于居民生活水平的提高。

图5

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图5中国南方地区居民健康水平影响因素回归系数的空间分布

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图（审图号为GS（2019）1825 号）绘制,底图无修改。
Fig. 5Spatial distribution of coefficient for residents' health level in Southern China

Tab. 8
表8
表8中国南方地区卫生资源指标与居民健康水平的地理加权回归结果
Tab. 8Estimated results of the GWR model of health resource indicators and residents’ health level in Southern China

因变量	常量、自变量	平均值	最大值	最小值	上四分位值	中位值	下四分位值	带宽	AICc	调整R²
y	常量	0.654	0.740	0.349	0.659	0.678	0.701	303482.574	-608.296	0.791
	x₁	0.057	0.741	-0.358	0.017	0.049	0.091
	x₂	-0.078	1.928	-1.503	-0.351	-0.089	0.019
	x₃	0.472	2.134	-1.611	0.234	0.501	0.765
y	常量	0.648	0.785	0.469	0.635	0.672	0.695	270096.240	-602.231	0.764
	x	0.390	1.023	-0.266	0.221	0.376	0.479

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4 结论与讨论

4.1 结论

在市域尺度上,对2000—2015年中国南方地区卫生资源和居民健康时空关系的研究表明：

（1）中国南方地区96%的地市的卫生资源水平持续增长,且地市之间的差异逐渐减小,空间变异系数下降了23.29%,均等化趋势明显;卫生资源水平的空间差异一直显著,但最高区逐渐扩大,最低区逐渐收缩,川西高原、长江三角洲、珠江三角洲为卫生资源水平最高区。

（2）中国南方地区100%的地市的居民健康水平持续提高,且地市之间的差异大幅减少,空间变异系数下降了64.62%,均等化趋势明显;居民健康水平存在显著的经向梯度差异,东南沿海地区居民健康水平较高,西部高原地区居民健康水平较低。

（3）中国南方地区的卫生资源水平与居民健康水平呈中度显著正相关,相关系数为0.49。但在3项卫生资源指标中,只有千人卫生机构床位数对所有健康指标具有显著的正向影响,而千人卫生技术人员数对居民健康的贡献不存在统计学上的相关性,说明中国南方地区的医疗卫生服务效率还有待提高。地理加权回归分析表明,卫生资源各指标及其综合指数对居民健康水平的影响均具有显著的空间异质性。

（4）云贵高原地区卫生资源水平的提升对其居民健康水平的提升具有显著促进作用,今后中国卫生资源的配置要适当向云贵高原倾斜,通过增加该区域卫生资源（尤其是千人卫生机构床位数）的供给来促进其居民健康水平的提升。

4.2 讨论

（1）关于卫生资源水平的综合测度。本文采用“千人卫生机构数”来表征卫生资源的载体单位,较以“万人医院数”^[8]来反映卫生资源的载体单位要更加科学。原因之一是卫生资源单位都用“每千人”的拥有量,便于比较和统一;原因之二是“卫生机构数”包括了“医院”在内的所有为居民提供医疗服务的单位,而中国当前卫生体制下,“医院”只有县级及以上行政区域才有设立,反映的主要是城市的医疗卫生服务,无法反映乡村的医疗卫生服务。

（2）关于居民健康水平的综合测度。本文采用平均预期寿命、婴儿死亡率、孕产妇死亡率3个指标的综合指数来测度一个区域的居民健康水平,这较以围产儿死亡率、孕产妇死亡率、传染病发病率来综合反映居民健康水平的方法^[8]也更科学。虽然围产儿（妊娠满28周至出生后7天内为围产期）死亡率、传染病发病率也能反映居民的健康状况,但国际上通常采用婴儿死亡率（出生后到一周岁之间的新生儿死亡率）、孕产妇死亡率（每十万例活产中孕产妇的死亡数）作为居民健康的重要指标^[14,15]。当前,中国人口死亡谱已迈入发达国家行列,心脑血管疾病和恶性肿瘤已经成为第一、第二位的死因,而“传染病发病率”已经很低了,使用它来反映居民健康水平已经很不适宜了。另外,所有死亡率指标都是负向指标,其实最能反映居民健康水平的是“平均预期寿命”^[13]这个正向指标,国际上通常都用它来评价一个国家的居民健康水平,将“平均预期寿命”排除在居民健康水平测度指标之外也是不科学的。

（3）关于卫生资源对居民健康的影响。本文是从市域尺度对中国南方地区的研究,发现增加卫生资源供给对居民健康水平提升具有显著促进作用,这与前文引述的从省域尺度对卫生资源与居民健康关系的研究结论是一致的,但在3项具体的卫生资源指标中,“千人卫生机构床位数”对所有居民健康指标都具有显著的正向作用,而“千人卫生技术人员数”对居民健康水平并不具统计学意义上的正向作用,这可能是因为中国的“卫生技术人员数”包罗太广泛,而其中许多人员并非都是直接促进健康提升的。因此,在今后研究中,建议采用“千人医护人员数”（只包括医生和护士数）来表征卫生资源中的人力资源要素。

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

[1]

国家卫生和计划生育委员会. 中国卫生和计划生育统计年鉴2016. 北京: 中国协和医科大学出版社, 2016: 215, 233.