医疗卫生服务空间可及性的衡量方法概述*

谢红梅潘 杰

与原来每个医疗服务点只运用单一的供求比Dj的FCA法相比，这种细微的修改使得在计算每个医疗服务点的所有供求比时，基本上与居民点跟医疗服务点之间的绝对距离保持一致，同时又考虑了E2SFCA中的潜在需求。M2SFCA法的第二步跟E2SFCA法一样，对于每个居民点，搜寻d距离之内的所有医疗服务点。



医疗卫生服务空间可及性的衡量方法概述*

谢红梅1潘 杰2△

1.四川大学华西公共卫生学院（610041）

2.四川大学华西公共卫生学院、四川大学西部农村卫生发展研究中心

由于及时和便捷的需要，医疗服务利用呈现较强空间性特征。近年来，随着地理数据的丰富、空间分析方法的发展，如何配置医疗卫生资源以促进有限资源利用的效率和公平，逐渐受到公共卫生、经济学、公共管理、地理学等学科的关注。其中，如何在空间上科学衡量医疗服务的可及性是一个方法基础，因此成为相关学术研究的焦点［1］。

基于其重要性，本文将对医疗卫生服务空间可及性衡量的几种主要方法进行综述，希望对中国相关研究，特别是区域卫生规划等工作提供有价值参考。

现有空间可及性衡量方法概述

影响卫生服务利用的因素可分为5个方面：有效性（availability）、可及性（accessibility）、可调节性（accommodation）、可支付性（affordability）和可接受性（acceptability）［2］。中国政府把可及性作为评价公共服务设施空间布局是否合理的重要原则［3］。卫生服务可及性，表示居民去初级医疗卫生机构的方便程度，即居民获取最基本医疗卫生需求在空间上的难易程度［4-5］。其影响因素有很多，包括区域内医疗卫生服务的供应能力、居民的卫生服务需求、人口的健康状况、社会经济情况、大众文化程度、地理位置、距离等［6］。根据影响因素是否为空间因素（地理位置、距离等），卫生服务可及性又分为空间可及性与非空间可及性［5，7］。下面将具体介绍卫生服务空间可及性的衡量方法。

1.供需比例法

供需比例法利用比例指标来衡量可及性，也称之为传统方法。比例指标（provider-to-population ratios）是区域内诊所、医生、床位数量与人口之比，表示某一区域内人均拥有的资源指标。区域内诊所、医生或床位的数量常用来表示区域内医疗服务能力，人口数则表示医疗需求，因此也可称之为供求比［8］。该方法要求在一定区域内计算比例指标，因此通常会采用现存的行政区域来进行区域划分。例如，在国外，常采用州、郡、大都市统计区来界定划分，而在国内，则常采用省、市、县。例如，某市用每千人床位数多少来作为当地卫生事业发展的衡量指标之一。

该方法操作简单、结果直观。行政区域事先已确定，相关数据源也可从行政机构或统计年鉴中得到，在大型地理行政单元之间的医疗空间可及性比较中具有较高可比性，因此该方法常用以政策制定和鉴定医疗服务不足地区［8］。目前，我国就是以行政区内每千人病床数的方法来配置卫生资源、制定卫生政策等。

然而，供需比例法具有严重的局限性。第一，该方法采用行政区域作为研究单元，不能解释处于区域地理边界附近患者的空间可及性，他们可选择邻近行政区域内的医院，处于区域内的患者可能有就医偏好［9-10］；第二，该方法采用区域内总体医疗服务能力与总人口之比，该值为平均值，不能区分区域内部医疗空间可及性的差异［3］；第三，由于采用信息不足，没有考虑出行距离与时间等重要出行阻抗，因此可能与实际值相去甚远［11］。

2.最佳距离法

最佳距离法（shortest path analysis）是利用从居住地到最近医疗服务点的距离、时间或费用等数据来衡量空间可及性，通常采用直线距离或交通网络距离来表示［12］。医疗机构的空间可及性与就医距离有着直接关系，一般而言，患者居住地距医疗服务点越近，可及性越高。

该方法考虑了地理条件、时间成本、经济效益，并且不受到行政区域划分的限制。然而，该方法可能更适合于农村地区［8］。因为，农村地区医疗资源缺乏，可选择的医疗机构不多，患者最可能选择最近的医疗机构。相反，在城市地区可能存在有多家距患者相同距离的医院，导致最佳距离法计算结果很难反映出差异［13］。再者，相较于路网分析得到的可及性而言，最短直线距离模型没有充分考虑交通情况，导致其分析得到的结果夸大可及性［14］。此外，最佳距离法只反映了就医的便捷程度，并没有考虑医疗机构服务能力问题，可能导致该方法计算出的结果夸大实际的医疗空间可及性。

3.引力模型

引力模型（gravity-based model）是根据万有引力定律来衡量医疗空间可及性［15］。设m为居民点，n为医疗服务点，则公式如下：

引力模型相对最佳距离法而言，既考虑了可及性随交通成本增加而衰减的情况，又考虑了医疗服务点的医疗服务供应能力［8］。即这一模型可解释为某医疗服务点对居民点的吸引力与其医疗服务供应能力成正比，与相互之间的交通成本成反比［11］。

然而引力模型依然存在许多弊端。其一，该模型引用了变量β，β反映人们在考虑交通成本的前提下前往某医疗服务点的意愿，β的计算需要利用实际交通情况和医疗服务利用情况建立回归模型而得，然而这两个数据的来源并不十分可靠［17］。其二，β的取值常常人为而定，所以不同的取值会带来可及性的差异［9］。其三，引力模型是供应模型，并没有考虑医疗机构之间的竞争与患者的选择性。其四，的值对于卫生政策制定者而言并没有直观的意义［8］，并且缺乏经济学意义［18］。

4.改进的引力模型

针对引力模型的不足之处，Luo和Wang提出了两步移动搜寻法（2-step floating catchment area method，2SFCA法）［9］，接着Luo和Qi在不同的交通时区内应用距离衰减函数，提出了增强两步移动搜寻法（enhanced two-step floating catchment area method，E-2SFCA法）［18］。随后，陆续有学者提出改良两步移动搜寻法（modified two-step floating catchment area method，M2SFCA法）、可变两步移动搜寻法（variable catchment sizes for the two-step floating catchment area method，V2SFCA法）、三步移动搜寻法（three-step floating catchment area method，3SFCA法）［7］。因现在研究者们较常运用增强两步移动搜寻法和改良两步移动搜寻法，下面分别阐述这两种方法。

（1）增强两步移动搜寻法（E2SFCA法）

E2SFCA法由两步组成，在每个搜索区域的计算中，不论第一步还是第二步，都将其分为多个子区域，根据高斯函数每个子区域将分配不同的权重［19］。

第一步：医疗服务点j的患者来自于行车60分钟内可到达的区域［20］，根据行车时间0～10分钟，10～30分钟和30～60分钟分为三个子区域Dr，标记1～3。对于每一个医疗服务点j而言，搜索每个子区域内的居民点i，然后计算该医疗服务点的加权供需比值WRj：

Pk表示每个j点搜索区域内的居民点k的人数（dkj∈Dr），Sj表示医疗服务点j医疗供应能力，Dr表示任意的子区域。Wr表示任意子区域内的距离权重，用来反映距离衰减对可及性的影响［4，16，19］。

第二步：对于每个居民点i，搜索其行车60分钟内可到达的医疗服务点j，然后将第一步所得的在这些居民点上的Rj相加：

WAFi表示居民点i到医疗服务点j的空间可及性，Rj表示在居民点i的搜索区域内的医疗服务点j的医疗服务供应能力与患者需求比值（dkj∈Dr）。Wr是距离权重f（dij），与第一步一样选用高斯函数［21］。

E2SFCA法近似于连续引力模型，该方法将每个搜索区域细分，解决了区域内部差异问题，并且使E-2SFCA法的结果直观、易于运用。另外，在划分子区域时，该方法采用了合理的近似法，因为在实际情况中，人们在寻求医疗服务时甚少在意几分钟的差别［18］。但E2SFCA法依然存在着FCA法的弊端，与引力模型相比，FCA法在某种意义上人为划分了可及与不可及医疗服务点［19］。此外，β的相关问题依然没有得到解决［17，22］。

（2）改良两步移动搜索法（M2SFCA法）

不可忽视的是所有FCA法都隐含着一个潜在假设，医疗服务提供方的地理位置处于最优配置的状态，其能够满足区域内人们所有医疗服务需要。然而，在现实中，医疗卫生服务系统不可能达到处于最优配置的情况［23］。因此有学者提出了改良的2SFCA法用于解决这种困境，即M2SFCA法。

M2SFCA法引用了变量ω来表达医疗卫生服务设施配置中供求的差异。此外，M2SFCA法重新建立了一个改良的引力模型，该模型设置了一个额外变量f（d），同时考虑了居民点与医疗服务点的相对距离跟绝对距离。

上述模型中，假设卫生服务设施处于居民点与医疗服务点之间没有阻隔的最优配置时，f（d）等于1，此时该模型即为原始的引力模型。在其他的情况下，变量ω（0＜ω＜1）的取值则取决于所有医疗服务点位置的配置情况。

同E2SFCA法一样，M2SFCA法的第一步依旧是计算医疗服务点的供求比Di，j，但该供求比十分特殊，它将居民点与医疗服务点两两对应，在所有的配对中居民点i与医疗服务点j之间的距离比d小。

与原来每个医疗服务点只运用单一的供求比Dj的FCA法相比，这种细微的修改使得在计算每个医疗服务点的所有供求比时，基本上与居民点跟医疗服务点之间的绝对距离保持一致，同时又考虑了E2SFCA中的潜在需求。
M2SFCA法的第二步跟E2SFCA法一样，对于每个居民点，搜寻d距离之内的所有医疗服务点。

如果居民点与医疗服务点之间的结构配置得很好的话，那么E2SFCA法与M2SFCA法计算的空间可及性结果差异很小。反之，E2SFCA法与M2SFCA法计算的空间可及性结果将存在很大的偏差。M2SFCA法增加的变量只对Sj的数值进行修饰，并不改变度量单位，并且依旧保持原先FCA法的优点，所以计算结果直观、易解释。

5.胡夫模型

胡夫模型（Huff model）最早应用于商业领域，是指在某一区域内存在多个商业点，居民利用其中一个商业点的概率。该概率由商业点的规模和居民到该商业点的距离所决定。随着GIS的发展，Huff模型不仅在商业地理领域中得到广泛应用，也运用于其他学科和领域中，尤其是在空间决策支持系统和政策变化方面［24-26］。应用于医疗领域，公式如下：

Ai表示第i个居民点的医疗可及性。Sj表示第j个医疗服务点的医疗服务能力，表示从第i个居民点到第j家医疗服务点的交通成本（包括费用、时间、距离），αj则代表第j家医疗服务点的规模等级。

Aij表示第j个医疗服务点对第i个居民点的吸引力，Pij表示第i个居民点内的居民到第j家医疗服务点的概率，∑jAij表示各家医疗服务点对第i个居民点的吸引力之和。

Ej表示第j家医疗服务点在某区域内所对应的潜在服务人数，Ci表示第i个居民点总人口数。

Huff模型计算出某区域内各医疗服务点的潜在服务人数，通过与实际服务人数比较，可以鉴定医疗卫生服务利用率，进而寻找、分析原因，提出医疗规划建议等等。此外，该模型从供需双方出发，考虑需求状况、医疗竞争、患者选择性，弥补了上述方法的一些不足之处。但是，Huff模型计算复杂，所需数据庞杂，而且有些数据难以获取［11］，这就使得Huff模型的应用性受到限制。

讨论与建议

近年来中国将实现基本公共卫生服务均等化作为实现公共利益、维持社会正义的一项重要社会政策。2009年新医改《意见》中提出“基本公共卫生服务均等化”，促进城乡居民逐步取得均等化的基本公共卫生服务，满足城乡居民的基本健康需求，保障公民的健康权。十八大报告中再次强调了“基本公共服务均等化”，并将其作为全面建设小康社会的重要目标，说明我国正逐渐意识到当前社会存在公共卫生服务体系不健全、基本公共卫生服务医疗资源配置不合理的困境。医疗卫生资源的配置将直接影响到医疗卫生服务系统是否满足居民对医疗卫生服务的需求，那么寻找新方法来解决卫生资源公平配置的问题就成为实现“基本公共卫生服务均等化”的前提条件。

医疗卫生资源的配置包括医疗卫生资源的地理空间分布，医疗服务机构的技术人员、设备的配置等。医疗卫生资源的空间可及性主要关注影响医疗服务机构布局的空间因素，学者们不断研究医疗空间可及性的衡量方法，其最终目的都是在寻求医疗服务机构最佳的空间布局，解决医疗卫生资源配置的公平问题和提高医疗卫生资源的利用效率，缩小不同区域之间居民健康状况的差异，保障人人平等地享有健康权，促进社会和谐、公平。

总结上述医疗卫生服务空间可及性衡量方法的研究（表1），笔者认为未来可在以下几个方面多加关注：

1.运用空间可及性的衡量方法促进新医改政策目标的实现

根据《医改》、《意见》确定的各项政策，政府将新建、改建约2000所县级医院、2.9万所乡镇卫生院、5000所中心乡镇卫生院、3700所城市社区卫生服务中心和1.1万个社区卫生服务站，鼓励社会力量举办基层医疗卫生机构等，以落实“健全基层医疗卫生服务体系”、“促进基本公共卫生服务逐步均等化”等医改政策。另外，政府新增投入8500亿元用于医改五项重点工作。在制定卫生资源配置标准时，运用空间可及性的衡量方法将更有利于引导这些卫生资源投入到卫生资源真正短缺地区，实现卫生资源配置的地区公平与效率［27-28］。

2.医疗空间可及性的衡量方法应用于等级医院的空间分布规划

有研究显示医院的等级可影响居民的就医可达性［29］。在现实生活中，患者在选择就诊机构时不仅考虑距离也考虑质量，有些患者宁愿多花费时间成本、经济成本也要选择等级高的医院就医，导致大医院人满为患、小医院乏人问津，不断加深“看病难”的矛盾。因此，医疗空间可及性的衡量方法也可应用于等级医院的空间分布规划，综合考量多等级医院的区域布局，保障医疗卫生资源的公平分布。

3.应用医疗空间可及性的衡量方法时应注意实际卫生服务需求

社会对医疗卫生服务的需求不仅跟人口总数有关，还与人口结构有关。随着社会经济的发展，流动人口越来越多，农村地区在人口数量变化的同时，人口结构也在相应变化［30］，农村地区青壮年流失，老弱病残的比例增高。因此，在农村区域卫生资源规划时，应考虑到人口流动情况，尽量符合区域内居民的实际卫生服务需求，避免造成资源浪费，同时也要照顾到农村居民特殊的卫生服务需求。

4.综合多种空间可及性的衡量方法，实现多层次、多阶段化设计

多种方法共同应用于卫生资源规划配置，各有所长。比例法适用于比较较大研究单元之间的可及性差异，而最近距离法、引力模型、改进的引力模型、胡夫模型在比较较小研究单元之间的可及性差异时更有优势［3］。因此，我们可利用各自的优点，在卫生资源规划时，较大区域层次运用比例法，区域内较小层次运用改进的引力模型方法，更小的层次内运用Huff模型，分层次阶段化设计，实现扬长避短，达到最佳的效果。

表1　医疗卫生服务空间可及性衡量方法的比较

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（责任编辑：邓 妍）

*基金项目：国家自然科学基金资助项目（71303165）、四川大学中央高校基本科研业务费研究专项项目（skqx201401和2015SCU04A19）、美国纽约中华医学基金会（China Medical Board）资助项目（13-167），中国博士后科学基金资助项目（2013M540706和2014T70863）

通信作者：△潘杰，Email：panjie.jay@ scu.edu.cn