城市健康资源与人口分布空间关联性——以长沙中心城区为例

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冉钊¹^,², 周国华^,¹^,², 张鸿辉³, 唐承丽¹, 陈伟杨¹

1.湖南师范大学资源与环境科学学院,长沙 410081

2.地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室,长沙 410081

3.广东国地规划科技股份有限公司,广州 510650

Spatial correlation between urban health resources and population distribution：A case study of the central urban area of Changsha City

RAN Zhao¹^,², ZHOU Guohua^,¹^,², ZHANG Honghui³, TANG Chengli¹, CHEN Weiyang¹

1.College of Resources and Environmental Sciences, Hunan Normal University, Changsha 410081, China

2.Key Laboratory of Geographic Big Data Development and Application, Hunan Normal University, Changsha 410081, China

3.Guangdong Guodi Planning and Technology Co., Ltd., Guangzhou 510650, China

通讯作者: 周国华,男,湖南娄底人,教授,主要从事城乡规划与区域发展、乡村地理等方向的研究。E-mail: uuy828@163.com

收稿日期:2019-04-2修回日期:2019-07-22网络出版日期:2019-08-25

基金资助:

国家自然科学基金项目.41871318

Received:2019-04-2Revised:2019-07-22Online:2019-08-25
作者简介 About authors
冉钊,男,河南郑州人,硕士生,研究方向为城市与区域规划研究E-mail:ranzhao118@163.com。

摘要
基于长沙市中心城区空间点数据、遥感影像面数据和统计年鉴数据,主要运用Ripley’k函数、协同区位商和两步移动搜索法等定量方法,从集聚性、邻近性和可达性3个方面研究长沙市健康资源与人口分布的空间关联特征。结果表明：①城市健康资源与人口分布整体上均表现出集聚特征,但多尺度下集聚规模和强度差异明显,间接反映出二者在空间布局协调性上有待提高。②城市健康资源与人口分布之间的邻近性较差,相互之间呈现出非邻近特征,表明二者在空间分布上趋向于远离对方,联系紧密程度较低,但不同类型健康资源与人口之间邻近程度也各不相同。③城市健康资源可达性在空间布局上属于中心-外围结构,然而城市健康资源可达性与人口密度分布在县区和街道尺度上均出现一定程度的不匹配状况,说明城市健康资源在供给和需求空间配置上存在错位问题。最后针对城市健康资源与人口分布之间存在的问题,从“协调布局、邻近规划、精准配置”等方面提出具体的优化调控路径。
关键词： 城市健康资源;协同区位商;两步移动搜索法;人口分布;空间关联性;中心城区;长沙市

Abstract

Based on points of interest, remote sensing, and statistical data of the central urban area of Changsha City, this study analyzed the correlation of the aggregation, proximity, and accessibility of urban health resources and population by using Ripley’s k function, colocation quotient, and two-step floating catchment area methods. The results show that: (1) The spatial distribution of urban health resources and population showed clustering characteristics, but there were significant differences in the scale and intensity of agglomeration at different scales, indicating that the coordination of spatial distribution between urban health resources and population needs to be improved. (2) The correlation of proximity between urban health resources and population distribution is poor, showing a non-linear relationship. Urban health resources and population distribution tend to be far away from each other, but the proximity between different types of health resources and the population is different. (3) Accessibility of urban health resources showed a center-periphery structure spatially. However, urban health resource accessibility and population density distribution indicate a mismatch of supply and demand of health resources. Finally, in order to address the problems existing between urban health resource provision and population distribution, specific optimization and adjustments were recommended, focusing on “coordinating the layout, improving proximity, and precision allocation.”

Keywords：urban health resources;colocation quotient;two-step floating catchment area method;population distribution;spatial correlation;central urban area;Changsha City

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冉钊, 周国华, 张鸿辉, 唐承丽, 陈伟杨. 城市健康资源与人口分布空间关联性——以长沙中心城区为例. 资源科学[J], 2019, 41(8): 1488-1499 doi:10.18402/resci.2019.08.09
RAN Zhao. Spatial correlation between urban health resources and population distribution：A case study of the central urban area of Changsha City. RESOURCES SCIENCE[J], 2019, 41(8): 1488-1499 doi:10.18402/resci.2019.08.09

1 引言

健康是居民享有的基本生存权利,也是推动社会和谐和经济可持续增长的重要因素^[1]。城市健康资源作为居民健康生活不可或缺的需求品,对居民的健康水平和生活质量产生重要的影响^[2]。2019年健康中国行动推进委员会公布《“健康中国”行动（2019—2030）》文件^[3],明确表示要把国民健康放在重要位置,促进人的素质全面提高和经济社会的可持续发展,健康问题受到进一步重视。城镇化水平的提高、新户籍制度以及二胎政策的实施使得城市人口持续增加,而城市健康资源作为一种相对稀缺的资源,若不协调好城市健康资源与人口之间的关系,将会出现严重的空间冲突现象^[4,5]。因此,研究城市健康资源与人口分布之间空间关联性对合理规划城市健康资源、缓和资源供给与需求之间的矛盾和提高居民健康水平具有重要意义。

国外****对健康资源问题的相关研究开展较早。研究初期,西方****大多将研究重点聚焦在疾病的预防与治理以及疾病传播与自然环境之间的关系上^[6,7],例如Kearns^[6]认为社会组织参与公共卫生问题的各个方面对普及公众卫生知识、预防疫病和提高居民福祉具有至关重要的作用。进入21世纪,在世界卫生组织“健康城市运动”的影响下^[8],西方****们开始将地方和空间的概念引入健康资源问题研究中^[9],并注重对城市中各类健康资源的空间布局^[10]、公平性^[11,12]和可达性^[13]等内容的研究,例如Propper等^[10]认为医疗保健设施配置标准应该基于供需结构,以最大程度地体现社会公平性。国内****对健康问题也有丰硕的研究成果。20世纪90年代,社会学、医学等学科的部分****对不同职业群体的心理健康以及污染对健康的影响等关注较多：柳友荣^[14]和马为等^[15]基于调查问卷数据,分别对青年教师和运动员的心理健康进行测评并探究其影响因素;张丽云等^[16]和吴传业等^[17]基于实地调查检测发现,工业区大气污染及废水污染对居民健康造成明显危害。21世纪以来,健康问题上升为城市乃至全球问题,而研究城市健康资源是建设健康城市的基础。因此,****们大多基于调查问卷数据、统计数据和遥感数据等数据源,围绕医疗设施^[18]、养老设施^[19]、公园绿地^[20]、健身设施^[21]等单层级城市健康资源开展空间格局^[22]、过程演变^[23]、调控优化^[24]等研究。同时,****们从不同角度分析影响城市健康资源布局的因素：王珏晗等^[22]运用空间滞后模型发现人口规模和教育层次对商业健身房布局影响最大,区位和社区环境影响最小;张宁等^[25]运用DEA模型测度中国各地区健康生产效率,发现人口密度与健康生产效率之间存在显著的相关关系。张建波等^[23]基于多元线性回归模型的研究发现人口密度、交通可达性和市中心辐射作用是影响健身空间演变的主要因素。由此可见,人口因素成为影响城市健康资源布局的重要因素,并且随着“以人为本”的城市建设理念深入人心,建设目标将更加注重民生质量和空间品质的提升。总体来看,已有研究成果主要存在以下不足：一是伴随着经济发展和城市化进程的加快,城市健康资源体系逐渐呈现出空间集聚与分化、业态结构多层级和多样化的趋势,但目前研究依然较多针对单层级的健康资源,鲜有对多层级的城市健康资源服务体系进行研究。二是随着互联网信息技术的飞速发展,社交媒体数据、网页点评数据、智慧设施数据等一系列新兴数据的采集和分析得以实现,但目前研究依然较多利用传统数据,缺乏与新数据的融合,难以对城市健康资源和人口分布状况进行更为精细化的研究。三是人口分布是影响健康资源时空演变的重要因素,但如何更为深入的揭示二者之间的集聚性、邻近性和匹配性?如何使二者之间的关联布局更为协调和科学?目前****对上述问题依然较少涉及。

城市健康资源与人口分布相互关联、相互影响。一方面,一定数量和密度的人口规模是城市健康资源布局的前提条件。人口的规模效应是塑造城市功能格局的重要基础,而城市健康资源是以服务居民为主要目的,因此,人口的集聚也吸引着各类健康资源的布局^[26]。另一方面,城市健康资源的合理布局对城市居民生活质量的提高具有较大影响。城市健康资源布局遵循着集聚扩散原理,当健康资源在城市中心布局成熟时就开始向外围地区进行扩散,伴随着资源溢出效应,外围地区居民也将获得更多使用健康资源的机会^[27]。最终,健康城市建设需要城市健康资源与人口的协调有序和共同发展。健康资源与人口发展速度和方向是否保持一致性对建设健康城市具有重要影响,若健康资源配置滞后于人口发展或者健康资源配置方向与人口分布趋势不一致都会造成二者的脱节和不匹配,只有当二者协同发展时,才能实现健康城市的建设目标以及满足居民对健康生活的需求。

鉴于此,本文以长沙中心城区为研究区域,以空间点数据、遥感影像面数据及统计年鉴数据为主要数据源,从集聚性、邻近性和可达性3个方面对街道尺度下的城市健康资源与人口分布空间关联性进行探讨,有利于合理布局城市健康资源、平衡城市健康资源与人口之间的供需矛盾,进而提高居民生活质量。同时探讨城市健康资源与人口分布空间关联性特征及形成机制,可为健康城市建设及居民健康环境规划提供重要的科学依据及理论借鉴。

2 研究区概况、数据来源与研究方法

2.1 研究区概况

长沙是中部地区重要中心城市之一,2017年全市地区生产总值10535.5亿元,常住人口791.8万人,城镇化水平77.59%。近年来,长沙市大力推进健康城市建设,市委、市政府相继出台《长沙市推进“健康长沙”建设实施方案》^[28]、《长沙市“一圈两场三道”建设两年行动计划（2018—2019）》^[29]等一系列政策,致力于提高居民健康生活质量。中心城区是城市经济和人口的主要集聚地（图1）,城市健康资源分布也最为广泛^[30]（图2）,因此,本文将长沙市中心城区作为研究区域,主要包括：芙蓉区,天心区,雨花区,开福区,岳麓区、望城区及长沙县部分街道和乡镇,中心城区总规划控制范围1142 km²（图3）。

图1

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图1长沙中心城区常住人口密度分布图

Figure 1Population density in the central urban area of Changsha City

图2

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图2长沙中心城区健康资源空间分布示意图

Figure 2Spatial distribution of urban health resources in the central urban area of Changsha City

图3

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图3长沙中心城区各县区分布示意图

Figure 3Counties and districts in the central urban area of Changsha City

2.2 数据来源

现有关于城市健康资源内涵界定的文献较少,本文中的城市健康资源概念主要参考姜玉培等的研究^[31],以及世界卫生组织对健康城市的定义,结合相关政策文件进行总结得出,即城市健康资源是指能够为居民提供健康服务的具有一定社会属性和自然属性的、并对居民外在身体及内在心理健康产生有益影响的城市相关资源总称。基于城市健康资源概念中健康资源功能和作用的不同,可将健康资源具体分为医疗、体育和自然健康资源3大类（表1）。医疗健康资源是指为居民提供疾病预防、治疗及护养等医疗服务资源的总称,主要包括综合医院、专科医院、急救中心、疾病预防机构、药房、诊所等。体育健康资源是指为居民提供强健体魄和塑形美颜等功能的资源,主要包括健身中心、篮球馆、瑜伽馆、游泳馆、综合运动场等。自然健康资源是指为居民提供游憩休闲、放松减压功效及对生态环境起到净化调节作用的资源,如公园绿地、广场绿地、区域绿地等。

Table 1
表1
表1城市健康资源分类表
Table 1Classification of urban health resources

大类	Ⅰ子类	Ⅱ子类	数量或面积	数据类型
城市健康资源	医疗健康资源	药房、诊所	3707个	点状
	体育健康资源	健身中心、综合运动场	900个	点状
	自然健康资源	公园绿地、广场绿地、防护绿地、附属绿地、区域绿地等	454 km²	面状

数据来源：高德地图和遥感影像解译。

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长沙中心城区医疗和体育健康资源位置及其属性信息数据主要来源于高德地图,获取时间为2019年3月份,主要选取与居民日常健康生活联系紧密、需求性高的药房和诊所代表医疗健康资源,以健身中心和综合运动场代表体育健康资源。由于自然健康资源占地面积较大,因此,依据《城市绿地分类标准》CJJ/T85-2017^[32],通过对2018年Landsat8 OLI_TIRS 30 m分辨率的遥感影像数据进行解译,提取出该类资源的矢量面状数据,并与长沙市中心城区土地利用规划图进行验证,可反映长沙自然健康资源真实分布情况。同时也在高德地图上爬取8814个住宅区的空间点数据用于探讨城市健康资源与人口之间的集聚性和邻近性特征,将计算爬取的住宅区密度与常住人口密度分布进行对比发现部分街道具有细微的差异,但整体集聚热点区具有较好的一致性,因此住宅区点数据可以代表中心城区人口分布状况。在分析城市健康资源与人口可达性部分所涉及到的各街道常住人口统计数据,主要从市统计局或各街道办事处网站的2017年统计公报中获得。

2.3 研究方法

本文主要运用平均最近邻法和多距离空间聚类分析法,基于整体和局部视角对城市健康资源与人口分布之间的集聚性进行分析,并采用协同区位商法和两步移动搜索法分别研究城市健康资源与人口分布之间的邻近性和可达性。

2.3.1 平均最近邻法

平均最近邻最早由Clark等提出,并应用于植物生态学,后被King引入用于城镇聚落空间分布模式研究,该方法主要通过计算每个点要素与其最近邻点要素之间的平均距离测得最近邻指数,从而反映点要素空间分布模式^[33]。计算公式：

（1）

NNI = d_{NN} / d_{ran} = \frac{\overset{n}{\sum_{i = 1}} \frac{\min ({d_{i}}_{j})}{n}}{0.5 \sqrt[]{\frac{A}{n}}}

式中：NNI为最近邻距离系数;A为研究区面积;n为样本点数量;d_ij为点i到点j的距离,d_NN为平均最近邻距离,d_ran为期望平均距离。NNI>1时,点要素呈均匀离散分布;NNI=1时,点要素随机分布;NNI<1时,点要素空间分布呈集聚状态,“Z检验”主要用来检验研究结果的统计显著性,若Z<-2.58,则在99%的置信度上,该点模式属于集聚模式。

2.3.2 多距离空间聚类分析

多距离空间聚类分析法即Ripley’ k函数,基于不同的空间研究尺度,要素会表现出不同的集聚模式^[34],该方法主要用于探讨多距离下点类要素的空间分布特征。本文采用该方法对城市健康资源和人口分布之间的多距离空间集聚性特征进行分析。计算公式：

（2）

K (d) = A \overset{t}{\sum_{x}} \overset{t}{\sum_{y}} \frac{w_{xy (d)}}{t^{2}}

式中：t为不同类型城市健康资源数量;d为距离阈值;w_xy（d）表示在距离d范围内,城市健康资源x与y之间的距离。

（3）

L (d) = \sqrt[]{\frac{K (d)}{π}} - d

L（d）表示在距离d范围内,各类城市健康资源之间的空间集聚特征。L（d）>0,表示该类型城市健康资源呈集聚分布特征;L（d）<0,表示该类型城市健康资源呈分散分布特征;L（d）=0,表示该类型城市健康资源呈随机分布特征。L（csr）代表完全空间随机分布,并将其作为比较的基准。

2.3.3 协同区位商

协同区位商即CLQ（Colocation Quotient）主要用于定量测量不同点集之间的联系紧密程度^[35,36],即空间邻近度,由美国****Leslie对该方法进行发展及完善,本文主要运用CLQ测度城市健康资源与人口分布的空间邻近性特征。计算公式：

（4）

CL Q_{A \to B} = \frac{\frac{C_{A \to B}}{N_{A}}}{\frac{N_{B}}{(N - 1)}}

式中：CLQ_A_→_B表示A被B吸引的协同区位商;C_A_→_B表示A类健康资源中距B类住宅区距离近的个数;N_A和N_B分别指健康资源类型A和住宅区B的个数;N为健康资源和住宅区总个数。CLQ_A_→_B<1,A趋向于远离B;CLQ_A_→_B=1,二者呈随机分布;CLQ_A_→_B>1,A趋向于靠近B。

2.3.4 两步移动搜索法

两步移动搜索法即2SFCA（Two-Step Floating Catchment Area Method）,该方法主要考虑了研究单元内供给端和需求端之间的相互关系,分别以供给端和需求端为基础进行2次搜索^[37]。第1次搜索基于街道几何质心代替人口中心,以任一城市健康资源位置j为搜索中心,居民出行极限距离d₀为半径,然后建立搜寻域v,并统计出搜寻域v内所有的人口位置k,计算搜寻域内城市健康资源数与人口比值R_v：

(5) $R_{v}=\frac{S_{v}}{\sum\limits_{k\in\{d_{kv}≤ d_0\}}P_{k}} P_{k}$

式中：P_k是普查单元k的人口数量;S_v是搜寻域v内城市健康资源的数量;d_kv是位置k与v之间的步行距离。

第2次搜索是以任一人口位置u为搜索中心,以出行极限距离d₀为半径,建立搜寻域u,查找搜寻域u内所有的城市健康资源位置v,将该位置城市健康资源数与人口比值汇总求和：

(6) $A_{v}^F = \sum\limits_{v\in\{d_{uv}≤ d_0\}}R_{j}=\sum\limits_{j\in\{d_{uv}≤ d_0\}}\frac{S_{v}}{\sum\limits_{k\in\{d_{uv}≤ d_0\}}P_{k}}$

式中：

A_{v}^{F}

表示居住地u的城市健康资源空间可达性,该值越大表明位置u的空间可达性越好;R是搜寻域u内搜寻域v的城市健康资源数与人口比值;d_uv是位置u、v之间的出行距离。

3 结果与分析

3.1 集聚性分析

基于整体-局部视角对城市健康资源与人口空间集聚特征进行综合探究。首先运用平均最近邻对各类城市健康资源及人口的整体集聚状况进行分析,然后利用Crimestat软件中的Ripley’s k函数对其进行多距离空间集聚性研究,从集聚性方面探讨二者之间的关联性特征。

根据平均最近邻NNI指数表明（表2）,城市健康资源与人口分布在空间上均呈现出显著的集聚特征。中心城区内的各类城市健康资源与人口分布的NNI指数均小于1,Z得分均小于-2.58,且全部通过显著性检验。但集聚程度表现各异,依次为“医疗健康资源>住宅区>体育健康资源>自然健康资源”。医疗健康资源的NNI为0.336,集聚性最强,高于住宅区的集聚程度,反映出医疗健康资源在城市整体空间布局中集聚的特性,这主要是由于医疗健康资源大多分布在经济发展相对繁荣且面积较小的核心街道,并且医疗健康资源发展历史相对较早,布局规划较成熟,因此具有较强的集聚特征。体育健康资源集聚程度低于医疗健康资源和住宅区,这主要是由于体育健康资源作为一种相对新兴的健康资源,其发展历史较晚且布局尚未完善成熟,居民对其需求度与医疗健康资源和住宅区相比较小。自然健康资源集聚程度最低,主要与该资源本身特性有关,自然健康资源作为一种不可移动的公共资源,其布局往往受到政府的规划调控,更加注重在空间布局上的均衡性,最大程度使每个居民都具有享受自然健康资源的机会,因此其集聚程度低于医疗和体育健康资源。

Table 2
表2
表2城市健康资源与人口分布的平均最近邻分析参数
Table 2Parameters of nearest neighbor index (NNI) analysis of urban health resources and population

类型	NNI	Z得分	分布模式
医疗健康资源	0.336	-77.33	集聚
体育健康资源	0.413	-33.68	集聚
自然健康资源	0.714	-28.52	集聚
住宅区	0.396	-108.52	集聚

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利用Crimestat软件中的Ripley’s k函数对各类健康资源与人口分布进行多距离空间聚类统计分析（图4）。结果表明,整体上,各类健康资源与人口的L（d）曲线均大于上包迹线,各类健康资源与人口空间分布集聚特征显著。但具体来看,各类健康资源与人口集聚规模和强度存在较明显的差异性,在0~14 km观测范围内,各类健康资源和人口分布均呈现出“单峰”特征。从峰值出现距离来看,自然健康资源（10.834 km）>医疗健康资源（8.906 km）>体育健康资源（7.341 km）>住宅区（6.402 km）,集聚规模差异明显,表现出自然健康资源最大,住宅区最小的特征。从峰值L（d）指数来看,医疗健康资源（4.363）>体育健康资源（3.534）>住宅区（3.375）>自然健康资源（3.356）,集聚强度也存在差异,表现出医疗健康资源最大,自然健康资源最小的特征。从城市健康资源与人口分布的集聚规模和集聚强度上来看,医疗健康资源明显大于住宅区,体育健康资源略大于住宅区,这主要是由于这2类健康资源在城市中分布广且数量多。自然健康资源与住宅区的空间集聚特征也存在差异,其集聚规模远远大于住宅区,然而其集聚强度略低于住宅区。表明自然健康资源虽然在城市空间分布上较广,但是该资源集聚程度较低,往往趋向于依据自然条件在城市中布局。

图4

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图4医疗、体育、自然健康资源及住宅区的Ripley’s L（d）指数

Figure 4Ripley’s L (d) index of medical health resources, physical training health resources, nature health resources, and residential areas

基于整体和多距离下的城市健康资源与人口分布的空间集聚性分析发现,二者在空间分布上存在较明显的差异,虽然这种差异性与研究对象的自身禀赋和发展状况有关,但是也间接反映出两者之间的协调性有待进一步提高。

3.2 邻近性分析

美国****Leslie运用协同区位商的方法对菲尼克斯36909个不同类型的商业机构之间的布局关联性进行了研究。本文运用协同区位商主要为了探究健康资源与住宅区之间是否存在邻近性,揭示究竟是健康资源邻近住宅区分布还是住宅区邻近健康资源分布,哪种健康资源邻近住宅区分布,而住宅区又趋向于邻近哪种健康资源分布。

协同区位商计算结果表明：从住宅区与医疗健康资源、体育健康资源、自然健康资源之间的邻近性程度来看,依次为CLQ_住→医>CLQ_住→体>CLQ_住→自,CLQ值分别为0.683、0.628和0.467,住宅区与3类健康资源的CLQ值均小于1,表明住宅区的布局趋向于远离3类城市健康资源。反之,从医疗健康资源、体育健康资源、自然健康资源与住宅区之间的邻近性程度来看,依次为CLQ_自→住>CLQ_体→住>CLQ_医→住,CLQ值分别为0.620、0.558和0.552,3类健康资源与住宅区的CLQ值均小于1,同样表明3类健康资源分布趋向于远离住宅区。但仅从城市健康资源与住宅区二者之间内部相互邻近性来看,CLQ_住→医>CLQ_医→住、CLQ_住→体>CLQ_体→住,反映了住宅区分布更倾向于邻近医疗和体育健康资源布局,主要是因为随着经济水平的提高和生活方式的改变,居民越来越关注和重视自身健康状况,医疗和体育健康资源的分布将对住宅区空间选址布局产生影响。CLQ_自→住>CLQ_住→自,反映了自然健康资源更倾向于邻近住宅区分布,主要是因为自然健康资源中的公园、绿地、广场等公共场所布局以服务居民为主,大多由政府规划设计在距离居民区合理步行范围内,因而CLQ_自→住>CLQ_住→自。

总体而言,城市健康资源与人口分布之间的邻近性较差,相互之间呈现出“非邻近性”特征,表明二者之间在空间分布上均趋向于远离对方,联系紧密程度较低,住宅区分布更倾向于邻近医疗和体育健康资源布局,而自然健康资源更倾向于邻近住宅区分布,要充分发挥政府规划调控和市场的引导作用,提高居民与各类健康资源之间的邻近度。

3.3 可达性分析

基于供给和需求2个角度,运用两步移动搜索法对城市健康资源与人口分布二者之间的可达性进行分析,参考15分钟生活圈理念,以1000 m范围作为居民出行半径,计算出每个街道的可达性,并运用Jenks自然间断点分级法将城市健康资源可达性分为“强、较强、一般、较弱、弱”5类。

从图5中可以看出,医疗健康资源的可达性分布整体呈现出“中心强-外围弱”的空间格局特征。据统计,各县区医疗健康资源可达性强弱依次是芙蓉区>开福区>雨花区>岳麓区>天心区>长沙县>望城区。中心城区医疗健康资源的平均可达性为5.14个/万人,有44.58%的街道可达性高于平均水平。医疗健康资源可达性最强的街道是雨花区高桥街道,可达性较强的街道主要分布在芙蓉区和开福区南部;可达性一般的街道主要围绕可达性强和较强街道周边分布,可达性较弱和弱的街道大致分布在研究区域外围边缘地带。整体上,医疗健康资源分布与中心城区人口密度分布具有较强的关联性,并且选取的医疗健康资源,其自身性质更偏向于商业性,主要以获取利润为主,因此,基于市场的导向作用医疗健康资源往往集聚布局在人口密集的城区中心街道,分散布局在人口密度低的外围边缘街道。据统计,各县区人口密度依次为芙蓉区>开福区>雨花区>天心区>岳麓区>长沙县>望城区,将长沙中心城区人口密度（图1）与图5对比分析可发现,医疗健康资源与人口分布存在部分不匹配现象,例如,基于县区尺度来看,天心区人口密度比岳麓区多5.52万人/km²,而医疗健康资源却比岳麓区少1.85个/万人。基于街道尺度来看,通泰街道人口密度是高桥街道的6.95倍,然而,高桥街道的医疗健康资源可达性却是通泰街道的5.23倍。

图5

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图5医疗健康资源空间可达性分布图

Figure 5Spatial accessibility of medical health resources

从图6中可以看出,体育健康资源的可达性分布也呈现出“中心强-外围弱”的空间格局特征。据统计,各县区体育健康资源可达性强弱依次是芙蓉区>开福区>雨花区>天心区>岳麓区>长沙县>望城区。中心城区体育健康资源的平均可达性为1.32个/万人,只有37.34%的街道可达性高于平均水平。体育健康资源可达性强的街道主要位于研究区域中心位置并往南部延伸,大致呈“J”型分布;可达性较强的街道分布在开福区南部,芙蓉区、岳麓区部分街道;可达性一般的街道主要分布在天心区和岳麓区部分街道;可达性较弱和弱的街道同样分布在研究区域外围边缘地带。由此可见,长沙市中心城区体育健康资源可达性较强的街道主要分布在芙蓉区、开福区、天心区和雨花区,上述分布特征主要与长沙市体育健身产业的规划建设以及各街道经济发展水平有关,例如开福区的湖南省人民体育场、雨花区的湖南省全民健身中心、天心区的贺龙体育馆对吸引其他类型的体育健康资源集中布局具有重要影响,而且根据马斯洛需求理论认为当一个地区经济发展水平达到较高水平后,居民的基本需求得到满足便开始追求更高的生活质量,芙蓉区作为长沙传统的商业服务中心,第三产业发达,居民收入水平较高,也吸引着各类体育健康资源在此集中布局。总体来说,县区尺度下的体育健康资源与人口密度分布较一致,但就街道尺度来看,依然存在部分街道与体育健康资源布局不匹配情况,例如望月湖街道的人口密度是圭塘街道的7.41倍,而圭塘街道的体育健康资源可达性却是望月湖街道的8.5倍。

图6

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图6体育健康资源空间可达性分布图

Figure 6Spatial accessibility of physical training health resources

从图7中可以看出,自然健康资源可达性与医疗、体育健康资源可达性分布特征相反,大致呈“中心弱-外围强”的空间分布特征。据统计,各县区自然健康资源可达性强弱依次是望城区>岳麓区>开福区>长沙县>天心区>雨花区>芙蓉区。中心城区自然健康资源的平均可达性为182.27 m²/人,仅有22.89%的街道可达性高于平均水平,表明自然健康资源可达性空间极化特征显著。自然健康资源可达性强的街道主要分布在中心城区的西部;可达性较强的街道基本上分布在中心城区北部;可达性一般的街道主要集中在岳麓区部分街道;可达性较弱和弱的街道大致分布在城区中心街道。这主要是由于政府在城市绿地系统规划时有机结合外围地区良好的生态环境进行森林公园、湿地公园等绿地建设,大面积的生态绿地和公共绿地布局在城市外围形成良好的生态保护屏障,如中心城区东部的榔梨碳汇森林公园、西部的乌山森林公园、南部的大王山森林公园、北部的青竹湖森林公园,而城区中心街道内的绿地大多呈零碎状且面积较小,而人口数量又较多,导致人均绿地可达性较弱。自然健康资源可达性与人口分布情况正好相反,自然健康资源可达性强的区域往往人口密度分布低,二者之间在空间上的不匹配情况更加突出,当然,该情况的出现与资源本身自然属性和政府规划紧密相关。

图7

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图7自然健康资源空间可达性分布图

Figure 7Spatial accessibility of nature health resources

长沙健康资源与人口分布空间差异性是自然禀赋、经济发展水平、政府规划、城市发展历史基础等因素综合作用的结果。自然禀赋是影响健康资源与人口分布空间差异性的基础因素。长沙市北部、西部和南部为山地,东部为丘陵,不同类型的地形地貌特征成为建设自然健康资源的先天优势,而人口大多分布在城市中心,与外围自然健康资源布局形成错位。经济发展水平是影响健康资源与人口分布空间差异性的关键因素。虽然不同类型健康资源与人口分布空间关联机理各异,但经济要素始终都发挥着作用,如医疗和体育健康资源作为一种商品,需要一定的需求门槛,经济发展水平高的街道往往布局更多的健康资源。政府规划在城市健康资源与人口布局中扮演着“协调者”的角色。资源要素受市场经济影响往往集聚在利润最大化区域,而低利润区域居民健康问题往往被忽视,因此,政府规划主要通过制定政策和规划引导实现健康资源与人口布局的合理性和协调性,体现社会公平和正义。城市发展历史基础对健康资源和人口分布的空间差异性具有重要影响。长沙老城区主要位于湘江以东的太平街、坡子街和黄兴路附近,发展历史悠久,各类服务设施完善,而长沙城市建设格局一直在向东南方向拓展,健康资源与人口集聚速度或方向不一致便会产生空间差异。

整体来看,长沙中心城区医疗、体育和自然健康资源可达性在空间布局上均属于中心-外围结构,然而各类健康资源中心-外围可达性强弱却呈现出非对称性的特征,即医疗、体育健康资源可达性属于中心强-外围弱的空间分布特征,而自然健康资源可达性表现为中心弱-外围强的空间格局。城市健康资源与人口密度分布在各县区和街道尺度均一定程度上出现不匹配状况,即供给和需求在空间配置上存在错位问题。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文基于多源数据和多种定量方法,从集聚性、邻近性和可达性3个方面分析长沙健康资源与人口分布的空间关联特征,主要结论如下：

（1）从空间集聚性特征来看,城市健康资源与人口分布整体均呈现出集聚的特征,NNI指数小于1,但多距离下集聚规模和集聚强度差异明显,分别表现为自然健康资源集聚规模最大,住宅区最小和医疗健康资源集聚强度最大,自然健康资源最小的特征,反映出二者在空间布局协调性上仍需进一步提高。

（2）从空间邻近性特征来看,城市健康资源与人口分布之间的CLQ值均小于1,邻近性较差,相互之间呈现出非邻近性特征,表明二者之间在空间分布上均趋向于远离对方,但是不同类型健康资源与人口之间远离程度也各不相同。

（3）从空间可达性特征来看,城市健康资源可达性在空间布局上均属于中心-外围结构,然而各类健康资源中心-外围可达性强弱却呈现出非对称性的特征。医疗、体育和自然健康资源与人口密度分布在各县区和街道尺度均一定程度上出现不匹配状况,反映部分街道在供给和需求空间配置上存在错位问题。总体来看,长沙市城市健康资源与人口分布之间的关联特征在集聚性、邻近性和可达性3个方面差异较明显,并且在“协调性、邻近性、供需性”等方面存在一些问题,有待进一步解决。

4.2 讨论

目前,国内学界对城市健康资源与人口分布的研究与探讨依然处于初步阶段,然而随着“健康中国”国家战略的推进和社会经济发展水平的提高,居民对健康资源的需求将更加迫切,因此,解决城市健康资源与人口之间的“协调性、邻近性、供需性”等问题,不仅关系到居民生活质量的提高,更关系到城市社会公平正义和经济可持续发展。基于此,本文从“协调布局、邻近规划、精准配置”3个方面提出相应的调控建议：

（1）在空间上合理协调布局城市健康资源。既要加强对城市健康资源缺乏区域的资源配置,保障健康资源缺乏区域人群同样享有使用健康资源的权利,也要对城市健康资源集聚度高的区域进行资源适当疏散,缓解环境和交通压力,同时也要对具有发展潜力的城市新区内的健康资源适度超前配置,谋划新区长远发展。

（2）构建“市区级-街道级-社区级”3级城市健康资源保障体系,重点进行社区级健康资源规划体系建设,并依据实际情况出发,通过发挥政府合理规划调控以及市场引导作用,提高健康资源与人口分布之间的邻近性。

（3）要对区域内各类城市健康资源进行摸底普查,并精确掌握城市各区域的人口数量和人口结构,依据不同数量和结构的人群实施具有针对性的城市健康资源配置,提升城市健康资源与人口分布之间的匹配性,平衡供给端与需求端之间的矛盾。

本文尝试将“大数据”与“传统数据”相结合构建城市健康资源服务体系,采用定量和定性的方法探讨城市健康资源服务体系与人口分布之间的空间关联特征,并对其形成机制进行相应解释说明,然后就如何促进二者之间的协调性和科学性提出相应的调控建议,藉此指导城市健康资源与人口的合理布局。然而,由于城市健康资源类型丰富多样,限于数据的可获得性,仅对城市健康资源中的部分类型进行了研究,未能对全部健康资源进行分析,例如医疗健康资源分析中由于考虑到综合医院对人的吸引能力较强,距离因素往往被弱化的特点,因此,仅分析了药店、诊所与人口分布的关联特征,但不可否认综合医院对居民健康所产生的重要影响,后续应补充和加强对缺失健康资源的研究,以弥补和减小本文研究结论可能带来的偏差。并且随着社会老龄化程度的加深以及城市年轻居民工作节奏的加快,不同性别和年龄段的群体往往选择不同的时间段使用城市健康资源,在未来研究中应该与实地调查问卷数据相结合,进一步细化研究不同人口结构与健康资源之间的供需关系。

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

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杨莹, 林琳, 钟志平 , 等. 基于应对公共健康危害的广州社区恢复力评价及空间分异
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