拉萨市医疗设施地域分布及优化研究

许鹏 XU Peng 方丽媛FANG Li-yuan

人民群众不断增长的医疗服务需求与有限的医疗资源之间的矛盾亟待有效解决，而医疗设施分布情况直接关系到人民健康保障。不同区域居民享受到均衡的医疗服务，首要任务就是评估分析公共医疗设施地域分布的合理性，优化布局，整合现有医疗资源，使医疗设施满足群众不同层次需求，避免因区域间医疗设施布局不合理导致救治不及时。近年来很多学者在地理信息空间分析技术支持下对中国不同地区的医疗设施进行了评估分析[1-5]，对城市发展中医疗设施优化配置起到了一定指导作用。我国医疗资源存在巨大区域差异，医疗设施主要集中在经济发展较好的大城市及人口稠密的东部地区，经济发展落后、偏远地区的医疗资源配置较为匮乏。

拉萨是中国西藏自治区首府，第七次人口普查公报显示，拉萨市常住人口867891 人，约占自治区人口23.79%。其特殊的高原地理环境，易诱发危重症疾病发作。本研究以拉萨市为例，基于空间分析方法，以国家卫生健康委官网查询的拉萨市重要医疗设施为研究对象，探索拉萨市医疗设施地域分布特征，对全市医疗设施合理配置提出优化建议，提高医疗资源利用效率。

数据来源与研究方法

1.数据来源。医院是提供高水平卫生服务的重要医疗设施，承担着危重症和疑难病诊治任务。本文主要采用拉萨市重要医疗设施数据、POI 数据、人口数据和基础地图等4类数据进行分析。其中拉萨市医院名单及地址来自国家卫生健康委员会官方网站，为了从质与量两个方面深入探究拉萨市医疗卫生资源分布格局，本研究综合选取了拉萨市25 家医院作为研究对象。见表1。

表1 拉萨市重要医疗设施

根据《医院分级管理标准》及拉萨市现状，本文将研究区内所有医疗设施分为3 个等级，其中一级医院(包括一级甲等、一级乙等、专科医院和未定级医院)、二级医院(包括二级甲等、二级乙等)和三级医院(包括三级甲等、三级乙等)，汇总信息如表1。使用高德地图获取各医院经纬度，并数字化转换为点坐标。同时以2022 年11 月来源于高德、百度地图下载的拉萨市POI 数据作为辅助研究数据。相关研究表明，人口与POI 数据具有相关性[6]。故本文通过相关统计发现拉萨市购物消费POI 数据、生活服务POI 数据与区县人口数据相关性较高，均高于0.98，且区县间综合数值与人口方差系数最小，故选取购物消费和生活服务POI数据模拟人口地域分布。最终获得研究区所需的购物消费、生活服务POI 数据点共计14296 个。以及相关人口数据、0 ～14 岁和65 岁及以上重点人口数据作为就医需求指标。

2.研究方法。本文以拉萨市医疗设施为切入点，运用空间分析方法对拉萨市医疗设施进行可视化操作并探究其分布格局。采用方法如下：

2.1 核密度分析法。核密度分析可以计算要素在其周围邻域中的密度，按照距离远近赋予权重，距离越近权重越大[7]。可以体现出分析要素在空间上的集聚情况，直观地反映出医疗机构的地域分布与聚集程度。

2.2 泰森多边形分析法。泰森多边形是由一组连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形[8]。每个泰森多边形内仅含一个离散点数据，泰森多边形中的任何位置到相应离散点的距离最近。

2.3 标准差椭圆分析法。标准差椭圆是一种衡量要素分布形态的空间统计技术，可用来反映空间离散数据集的离散程度并分析地域分布方向特征[9]。

2.4 空间可达性分析法。空间可达性可用于测度区域内到要素点的便利程度[10]，有助于直观的评估区域内不同位置的就医便利程度。

2.5 缓冲区分析法。缓冲区分析是指以一组或一类要素为基础，自动建立其周围一定宽度范围内的缓冲区区域，分析区域内空间数据以获取数据在空间扩展的信息[11-12]。本文基于空间距离将三级医院3000 米、二级医院2000 米和一级医院500 米的半径范围作为各等级医院的最佳救助缓冲区范围。

结果分析

1.医疗设施分布特征。拉萨市各区县医疗设施分布状况，如表2 所示。分析各区县要素与医疗设施的相关性，明显发现拉萨市各区县医疗设施地域分布极不均衡，局部集中程度较高。城关区的医疗设施数量遥遥领先，达17 个，占全市总数的68%，医疗设施、人口、POI 数据均较为密集，而郊县的医疗机构较为单一，均只有一家。总体来看，拉萨市医疗设施主要分布在城关区，不同区县间水平差异显著。

表2 拉萨市主要医疗设施分布与服务人口

2.核密度分析。以上分析从宏观统计角度展示了拉萨市医疗资源区域间的不均衡性。医疗设施的集聚分布，降低了医疗服务均衡性和公平性。城市人口规模与医疗设施分布具有很强正向关系，其中人口密度是医疗设施分布的重要影响因子。本文选取拉萨市购物消费和生活服务POI 数据模拟人口分布，综合探索医疗设施分布与内部人口的相关性。通过核密度分析法计算，以医疗设施布局和人口模拟数据为基础、按照由高到低划分为五个等级，对结果进行空间可视化，见图1。

图1 拉萨市医疗设施和人口核密度分布图

结果显示，拉萨市医疗设施和人口密度总体上均呈现中心城区聚集态势，医疗设施和人口密度较高区域主要集中在城关区，且医疗设施聚集程度强于人口密度。可视化分析也显示拉萨市医疗设施与人口分布具有高度一致性，表明了医疗设施分布首先具有人口密度首位性，符合医疗设施为人民群众服务的宗旨。但是，拉萨市医疗设施从地理分布角度却不尽合理，行政区划面积大的当雄县、墨竹工卡县、尼木县等郊县医疗设施却相对较少。

3.泰森多边形分析。拉萨市人口密集区也是医疗设施分布核心区，利用 ArcGIS工具绘制医疗设施的泰森多边形，可以直观展示医疗设施相对服务范围及规模，通过连接相对应人口规模，计算出每个泰森多边形区域内服务的人口数量，结果见图2。

图2 拉萨市医疗设施泰森多边形

泰森多边形的面积可以直观地展示医疗设施最近服务的范围，其中面积较大的区域其医疗设施服务的范围更大。经计算，拉萨市服务居民数前三的医疗机构分别是拉萨市堆龙德庆区人民医院，达到2504 POI 点；西藏阜康医院妇产儿童医院，达到1314 POI 点；拉萨广升医院，达到992 POI 点，表明该区域医疗设施服务人口规模较大。除此之外，从图中可以发现单个泰森多边形面积较大的区域多位于当雄县、墨竹工卡县和尼木县，该区域多为拉萨市周边山地区县，自然环境较差，人口密度低，重要医疗设施只有一个，容易产生因医疗资源不足导致救治不及时。面积较小的区域多集中在城关区，该区域地势平坦、人口密集，同时也是全市政治、宗教中心，具有人口聚集典型特征。

4.标准差椭圆分析。医疗救治与地区人口、老年人和儿童等重点人群、医疗设施的分布密切相关。通过标准差椭圆及重心分析，可清晰得出拉萨市医疗设施和人口分布的方向性，有利于优化区域医疗设施配置。计算结果如表3 所示，拉萨市医疗设施与人口分布均呈现西南—东北方向分布，两者中心点邻近，具有较为一致的地域分布协同性。综合长短半轴分析，拉萨市人口分布更具有向心力。

表3 拉萨市医疗设施与人口空间标准差椭圆指标

综合分析以行政中心点为基础的人口重心数据，发现POI 数据模拟的人口重心更接近西藏布达拉宫，行政中心点人口和重点人群人口重心均在城关区北部，且重点人群相较偏东，表明POI 数据模拟人口具有空间上的较高可信度，如图3。0 ～14 岁和65 岁以上年龄段人口比例较大地区就医需求指数高，以行政中心点为基础的重点人群重心较全市人口重心偏东。医疗资源在实际中需要使用于脆弱人群，从全市角度看，拉萨市应注重医疗设施整体分布与医疗救治能力的探索，在整体上加强拉萨市向西南方向区县医疗设施空间配置，加强东部区县医疗资源能力的储备，为提高拉萨市医疗服务均衡性提供有力保障。

图3 拉萨市医疗资源重心图

5.空间可达性分析。基于空间距离的可达性分析，拉萨市不同区域居民就医的便利程度一目了然。结果见图4，可以看出不同区域平均到达附近医疗设施最短服务距离地域分布频率及就医便利程度。综合分析，拉萨市医疗设施集中分布在人口密集、经济发展较好的区域，设施数量与区划面积并非呈正相关关系，如城关区。在医疗设施分布密集的地区，相对空间可达性压力较小。在郊县地区医疗设施分布密度小，且以低等级医疗设施为主，相对空间可达性救治压力较大。

图4 拉萨市医疗设施空间可达性

综上所述，拉萨市医疗设施分布状况能够基本满足居民的就医需求，多数居民能够享受近距离的医疗服务。但从地理分布的角度而言，郊县结合地区的居民享受医疗可达性远远弱于中心城区居民。如当雄县羊八井镇、格大乡，墨竹工卡县门巴乡、日多乡，尼木县麻江乡，表明郊县与城区居民享有的医疗机会的公平性相距甚远。

6.缓冲区分析。借鉴前期拉萨市新冠病毒感染发展及其他城市管理经验，人口越稠密的区域新冠病毒感染者越多，出现危重症病人的几率也越大。考虑到拉萨市主城区人口基数大，人员聚集性场所分布密集，虽然在其他因素不变的前提下，人口规模确实会影响危重症患者密度，但城区往往也是高水平医疗资源的集中之地。通过各等级医院的最佳救助范围缓冲区分析，形成中心城区人口密集区医疗机构的最佳救助范围。从医院等级分布来看，城关区三级医院占比最大，故而城关区的最佳救助范围在各区县中最大，且基本覆盖人口稠密区。结合人口核密度分析，堆龙德庆区最佳救助缓冲区范围与人口密集区相交范围较少，故该地区需优化医疗设施空间上的布局。

医疗机构布局的影响因素

在面临突发公共卫生事件等突然出现大量感染人群的情形，如何在城市管理中协调好现有医疗资源，开发新的医疗资源从而有效保障人民群众生命健康，将是城市治理的难点，尤其是具有特殊高原区域地理环境的拉萨。因此，本研究基于拉萨市医疗设施和人口数据，结合相关影响因子进行了综合分析。

1.人口分布和经济影响。人口分布是影响医疗设施布局的关键因素。在人口规模差异基础上，人口密度决定了一个地区医疗需求的强度，人口稀疏情况又直接影响着地区医疗资源分布的均衡性[1]。经济发展水平和地区医疗资源布局也具有很强的相关性，经济是医疗设施建设的物质基础，经济越好的地区，医疗资源和医疗水平就越能得到保障。拉萨市的医疗资源主要集中在人口较多且密度较大、经济发达的城关区，根据2020 年相关统计数据，城关区人口占全市55.11%，GDP 占全市54.74%。该地区区位良好，医疗设施密集分布，医疗保健和危重症救治比较容易。而人口较少的郊县，如当雄县、尼木县、墨竹工卡县等，仅一家医疗机构且分布在县城，就医人群与经济发展动力不足，造成对边远乡村人口的医疗辐射能力较弱，易造成救治不及时。

2.交通影响。区位条件指医院的空间布局位置与就医居民的空间联系，区位条件好的医院，就诊人数多且居民就医便利，可达性的优劣将直接影响患者的救治结果[13-14]。交通的便利有助于提高医疗资源的使用效率，医疗资源集中的城区也会向城区外交通便利的地区迁移，如拉萨市人民医院新院区。随着医疗需求的增加，医疗设施急需扩展空间，加之市区内医疗设施饱和且地价较高，因而新建医疗设施郊区化是未来发展的主流趋势。通过改善交通便利性能够在内部对医疗设施布局产生影响。郊县的医院往往分布在县城，而在可达性欠佳的乡镇，居民就医的及时性将直接受制于交通通达性的影响。总体上农村地区医疗资源比较薄弱，特别对一些重症的抢救急救能力相对不足。县级医院作为区域医院龙头，需加大对县级医院资源及急救车辆响应率的投入，建立以县级医院为主、乡镇卫生院和村卫生室为辅的农村医疗卫生服务交通保障体系，促进医疗资源的纵向流动和危重症患者的转运便捷渠道，避免危重症患者病情恶化和降低医疗饱和度。

同时城市新区由于功能区及居住区发展相对较晚而造成区域医疗资源布局不足，从而导致较高等级的医疗机构主要分布在老城区，进一步加剧了区域内部医疗卫生服务压力，空间发展矛盾突显。中心城区医院可以向交通便利的新城区发展，且新城区青年人口居多，这些都可以通过交通可达性来提升医疗设施的使用效率。

3.政策的影响。由于我国医疗服务系统以公立医院为主，民营医院为辅，政府政策在优化医疗资源配置，促进体系整合方面具有重要作用[15-16]，医疗机构受宏观政策变化的影响较为深刻。医药卫生体制改革不仅需要在制度上进行优化，在空间服务上也需要进行探索。人口老龄化、城镇化、突发公共卫生事件等因素凸显了政策对医疗设施前置规划布局的重要性。

相关对医疗卫生服务空间可达性研究发现，居民愿意经历更长的距离、花更多的时间去高等级医疗机构获取特定的医疗服务，三甲医院对就诊人数有明显的集聚效应，易造成医疗扎堆和就医压力。故可以通过适当加强城市医疗集团和县域医疗共同体，提升县级医疗水平能力建设，通过政策牵引提升区域内高等级医疗设施地域分布。在医疗能力方面，通过政策做好储备，三级医疗机构做好兜底保障及支援能力，二级以上医疗机构做好医疗资源扩容等措施，可以发挥城区优质医疗支持县级医院医疗服务能力和服务水平的作用。除此之外，政策还应完善医疗卫生资源服务的概念，同步建立医院应急保障弹性机制，城市规划预留应急医疗设施用地等。

讨论

本文基于拉萨市医疗设施布局，综合运用数理统计学与空间分析等方法，初步探讨了拉萨市医疗设施空间布局不均衡的影响因素，并得出了一些有意义的结论，对医疗设施空间优化提供了参考。

地域分布特征。当前拉萨市医疗设施仍以老城区中心密集分布为主，在整体上医疗设施分布较人口偏东北，拉萨市需提高医疗设施与人口分布、可达性的耦合度，适当调整医疗能力布局。未来在整体上需加强西南方向医疗设施空间配置，如堆龙德庆区；加强东部区县医疗资源储备，如当雄县、林周县、墨竹工卡县。拉萨市郊县医疗设施服务范围大、布局薄弱，极易导致医疗机构承载压力巨变。在医疗设施优化配置布局中应与城市功能相协调，通过综合手段提升医疗服务能力。

影响因素。拉萨市医疗设施布局主要受到人口和经济、交通可达性，政策等因素的影响。医疗能力建设是一项长期工作，优化医疗服务也要久久为功。因此，结合拉萨市现状，提出了充分发挥政策主导地位的综合优化方法，强化地区医疗服务能力，进一步优化医疗设施空间布局、提升医疗资源能力和空间可达性，加强统筹协调、资源投入等综合手段，并在新医院规划时适当加入人口与空间可达性考虑。

尽管如此，医疗设施的优化配置仅仅是理论方向。由于目前郊县高等级医院数量匮乏，在空间优化以外仍需要加强医疗设施资源、强化医疗卫生服务能力。这不仅是应对目前的必要举措，也是完善公共卫生服务体系的内在要求。在未来的一段时间，抓紧夯实医疗救治基础，才能筑牢守护人民群众生命健康，应对未来类似的挑战。

医疗设施布局是一个复杂的过程，本文采用空间统计技术分析了拉萨市医疗设施的空间布局特征及其影响因素，多为静态分析，因医疗设施住院床位数、医技人员配备，就诊人数等数据获取困难，对社区卫生服务中心、乡镇卫生院空间格局未加入研究。在未来的研究中，应在数据获取方面做出提升，并考虑与其他便民医疗服务设施。这些都是有待更深入研究的方向。