基于地理探測器的西藏床位資源時(shí)空分布及影響因素分析

摘要：目的" 研究2015-2019年西藏自治區(qū)床位資源時(shí)空分布和影響因素，為今后西藏地區(qū)床位配置、醫(yī)療資源整合規(guī)劃以及對口援藏策略提供參考依據(jù)和理論指導(dǎo)。方法" 選取全區(qū)74個(gè)區(qū)縣作為研究對象，利用探索性空間數(shù)據(jù)分析研究各區(qū)縣床位資源的空間分布，運(yùn)用地理探測器分析不同地區(qū)床位數(shù)空間異質(zhì)性的影響因素。結(jié)果" 2015-2017年全區(qū)床位資源分布較為隨機(jī)，2018年后床位資源重心明顯轉(zhuǎn)移至地市中心城區(qū);西部地區(qū)分布較為均勻，中部資源匱乏區(qū)域范圍逐漸縮小至拉薩市域周圍，床位分布的空間集聚趨勢愈加明顯。地理探測器結(jié)果顯示各項(xiàng)因子對因變量的解釋范圍在0.15～0.55，在雙因子交互作用后解釋數(shù)值最大值提升至0.87，其中資源分布與地區(qū)教育水平關(guān)聯(lián)最強(qiáng)。結(jié)論" 全區(qū)床位資源配置差距在逐年縮小但仍存在較為明顯的空間異質(zhì)性，在進(jìn)行地區(qū)床位數(shù)配置時(shí)應(yīng)充分考慮區(qū)域教育水平、產(chǎn)業(yè)人員分布等社會(huì)隱性指標(biāo)產(chǎn)生的影響，同時(shí)還需重點(diǎn)考察各因子間的交互作用。

關(guān)鍵詞：千人床位數(shù);床位資源;醫(yī)療資源整合;援藏;地理探測器;時(shí)空分布;空間異質(zhì)性

中圖分類號：R197.1" " " " " " " " " " " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " " " " " " " " " " " " " " "DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2023.07.003

文章編號：1006-1959（2023）07-0017-06

Spatial and Temporal Distribution and Influencing Factors of Bed Resources in Tibet Based

on Geographic Detectors

WANG Zi-fan1，2，LUO Shi-wei1，LUO Yong-jun2

（1.College of Geography and Tourism，Chongqing Normal University，Chongqing 401331，China;

2.Department of Military Medical Geography，Training Base of Health Service，Army Medical University，Chongqing 400038，China）

Abstract：Objective" To study the spatial and temporal distribution and influencing factors of bed resources in Tibet Autonomous Region from 2015 to 2019， and to provide reference basis and theoretical guidance for bed allocation， medical resource integration planning， and pair-to-aid strategies in Tibet in the future.Methods" Seventy-four districts and counties in the whole region were selected as the research objects. Exploratory spatial data were used to analyze the spatial distribution of beds in each district and county， and geographical detectors were used to analyze the influencing factors of spatial heterogeneity of beds in different regions.Results" The distribution of bed resources in the whole district was random from 2015 to 2017， and the center of bed resources shifted to the urban center after 2018. The distribution of beds in the western region was relatively uniform， and the area of resource-deficient areas in the central region was gradually reduced to the area around Lhasa， and the spatial agglomeration trend of bed distribution was increasingly obvious. The results of geographical detector showed that the explanation range of each factor for the dependent variable ranged from 0.15 to 0.55， and the maximum value of explanation value increased to 0.87 after the interaction of two factors， among which resource distribution was most strongly correlated with regional education level.Conclusion" The gap in bed resource allocation in the whole region is narrowing year by year， but there is still obvious spatial heterogeneity. When allocating beds in the region， the influence of social implicit indicators such as regional education level and industrial personnel distribution should be fully considered， and the interaction among factors should also be investigated.

Key words：Number of beds per thousand people;Bed resources;Medical resources integration;Aiding Tibet;Geographical detector;Spatial and temporal distribution;Spatial heterogeneity

病床是患者康復(fù)和為其提供醫(yī)療救治的物質(zhì)基礎(chǔ)[1]，作為一種重要的醫(yī)療資源，其數(shù)量、配置和組成結(jié)構(gòu)將直接影響地區(qū)衛(wèi)生事業(yè)水平的發(fā)揮和高效工作的實(shí)現(xiàn)[2]。床位數(shù)在醫(yī)療資源中的特殊地位也使其成為衡量地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)水平的標(biāo)準(zhǔn)之一，以及地方政府進(jìn)行區(qū)域規(guī)劃時(shí)需著重考慮的方面。西藏位于我國西南邊境，受地理環(huán)境限制其醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展先天不足，實(shí)力較為薄弱。自“十一五”規(guī)劃以來醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展迅速，衛(wèi)生資源儲(chǔ)備快速增長，但總量依舊不足且區(qū)域分布不均。截至2020年底西藏全區(qū)千人床位數(shù)5.09張，位于全國末尾，近5年的年均增長率為3.3%，低于全國平均水平的4.7%，以及西部平均水平的4.5%。自治區(qū)內(nèi)不同區(qū)縣床位數(shù)指標(biāo)分配也存在較大差異。本研究針對西藏自治區(qū)74個(gè)區(qū)縣2015-2019年床位資源時(shí)空格局演變、空間差異狀況及其影響因素進(jìn)行分析，旨在為今后西藏地區(qū)床位配置和基礎(chǔ)醫(yī)療資源整合以及西藏“十四五”衛(wèi)生事業(yè)遠(yuǎn)景規(guī)劃提供理論指導(dǎo)和參考依據(jù)。

1資料與方法

1.1數(shù)據(jù)來源" 研究對象為西藏自治區(qū)所屬74個(gè)區(qū)縣，行政區(qū)劃依據(jù)《西藏統(tǒng)計(jì)年鑒》行政區(qū)一覽表，其余各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于2015-2019年《中國縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》《西藏統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年鑒》。通過相關(guān)文獻(xiàn)閱讀和數(shù)據(jù)篩選初步確定了10個(gè)自變量指標(biāo)[2]，在后續(xù)的模型運(yùn)算和檢驗(yàn)中進(jìn)行逐步剔除，最后確定地區(qū)生產(chǎn)總值、普通中學(xué)在讀人數(shù)、小學(xué)在讀人數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員、一般公共預(yù)算支出、居民儲(chǔ)蓄存款余額為本研究自變量并將此劃分為經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、教育3個(gè)方面[3-6]。由于時(shí)間跨度問題，在研究區(qū)間內(nèi)部分行政區(qū)發(fā)生過名稱變更，但并不影響最后結(jié)果的呈現(xiàn)。文中千人床位數(shù)依據(jù)《中國縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算得出[7，8]。

1.2方法

1.2.1全局空間自相關(guān)" 采用Global Moran's I指數(shù)進(jìn)行全局空間自相關(guān)的測算，其目的在于衡量西藏自治區(qū)各區(qū)縣整體千人床位數(shù)配置的空間關(guān)聯(lián)性，具體公式如下：

IG=#（1）

式中xi、xj表示和地區(qū)所擁有的床位數(shù);為每個(gè)地區(qū)床位數(shù)擁有量的均值;n為區(qū)縣個(gè)數(shù);wij為空間權(quán)重系數(shù)，該指標(biāo)反映各個(gè)區(qū)縣床位數(shù)在全局空間范圍內(nèi)是否存在空間聚集性或空間離散性。Moran's I指數(shù)的取值范圍為（-1～1），當(dāng)Igt;0時(shí)為空間正相關(guān)，即各個(gè)區(qū)縣的床位數(shù)配置在空間上呈現(xiàn)集聚狀態(tài);當(dāng)Ilt;0時(shí)為空間負(fù)相關(guān)，即高值被低值包圍或低值被高值包圍，數(shù)值在空間上呈現(xiàn)出漸進(jìn)的狀態(tài);當(dāng)I=0時(shí)表示各區(qū)縣床位數(shù)在空間上不存在相關(guān)性，在空間上表現(xiàn)出一種隨機(jī)分布的狀態(tài)[9，10]。

1.2.2局部空間自相關(guān)" 局部空間自相關(guān)作為空間自相關(guān)分析的補(bǔ)充以探明研究區(qū)域內(nèi)部各個(gè)單元之間存在的空間關(guān)聯(lián)性，在全局相關(guān)的情況下也可以解釋部分地區(qū)表現(xiàn)出來的空間異質(zhì)性。為進(jìn)一步判斷各區(qū)縣千人床位數(shù)之間的空間聚集類型，采用Local Moran's I指數(shù)進(jìn)行模型計(jì)算，具體公式如下：

IL=#（2）

式中各項(xiàng)指標(biāo)含義與（1）式相同。輸出結(jié)果以數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)，共分為4種空間集聚類型：H-H集聚、H-L集聚、L-H集聚、L-L集聚[11，12]。

1.2.3地理探測器" 地理探測器是基于空間分異理論來確定自變量與因變量間的相關(guān)性，對不同類型變量在同一空間尺度下進(jìn)行分析的方法;該模型既可以檢驗(yàn)單變量的空間分異性，也可以探測雙變量間可能存在的因果關(guān)系[13，14]。由于該模型不存在線性假設(shè)，因此自變量間的共線性問題并不會(huì)影響最終結(jié)果的解釋結(jié)果。地理探測器由分異及因子探測、交互作用探測、風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測、生態(tài)探測4部分組成。本文所使用的方法為分異及因子探測和交互作用探測。

分異及影響因子探測用于計(jì)算某影響因子x對千人床位數(shù)y空間分異的解釋程度，其結(jié)果用q值進(jìn)行衡量，具體公式如下：

q=1-=1-，

SSW=Nhσ，SST=Nσ2（3）

式中h=1，2，……，L為影響千人床位數(shù)空間分布的因子X分類，Nh和N分別為層h和整個(gè)研究區(qū)內(nèi)所有的樣本數(shù)，SSW和SST分別為層內(nèi)方差之和全區(qū)總方差。q的取值范圍在[0，1]之間，q值越大則說明自變量X對其解釋程度越強(qiáng)。

交互作用探測用來識(shí)別因子間的交互作用，評估x1和x2共同作用是否會(huì)增強(qiáng)或減弱對因變量y的解釋力度，具體解釋參照表1[15，16]。

2結(jié)果與分析

2.1各區(qū)縣千人床位數(shù)分布情況" 全區(qū)各區(qū)縣千人床位數(shù)2015-2019年均值分別為3.82、3.92、3.70、3.86、4.33張，年均增長率為3.2%，呈單谷上升趨勢，見圖1。研究期內(nèi)全區(qū)千人床位數(shù)空間分布表現(xiàn)出極大的不均衡性，其變化大致可以劃分為兩個(gè)階段，2015-2017年全區(qū)整體呈現(xiàn)西部向好態(tài)勢，林芝、昌都二市交界地帶為東部千人床位數(shù)值的核心區(qū)域;以拉薩市為中心的中部地區(qū)為資源匱乏區(qū)，“環(huán)城關(guān)區(qū)行政圈”內(nèi)的區(qū)縣千人床位數(shù)大多未能突破2.5，其覆蓋范圍從2015年的“X”型區(qū)域逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橄驏|北、東南、西南三路擴(kuò)展的狀態(tài)。自2017年后，全區(qū)床位資源有過明顯的空間調(diào)整和地域劃分，西部千人床位極值主要集中在邊疆地區(qū)，內(nèi)陸朝向的各個(gè)區(qū)縣數(shù)值分布較為均勻;東部地區(qū)數(shù)值核心主要集中在地市城區(qū)或行政中心，并呈現(xiàn)向外幅射的態(tài)勢;中部千人床位數(shù)值匱乏地區(qū)進(jìn)一步縮小，城關(guān)區(qū)的床位資源得到稀釋，但周邊區(qū)縣每千人擁有床位數(shù)量仍然偏低。雖然存在問題，但全區(qū)整體呈現(xiàn)出穩(wěn)中向好的態(tài)勢。

2.2探索性空間數(shù)據(jù)分析" 全局自相關(guān)分析結(jié)果顯示，在研究期范圍內(nèi)全區(qū)千人床位數(shù)空間分布并未出現(xiàn)明顯聚集，整體上呈現(xiàn)出隨機(jī)分布的狀態(tài);但是局部空間自相關(guān)結(jié)果顯示，仍有部分地區(qū)存在明顯的空間關(guān)系變異，見表2?？芍幱贚-L聚類模式的區(qū)縣占絕大多數(shù)，且數(shù)量在逐年遞增，但該模式下的所屬范圍也越來越集中在拉薩市附近，區(qū)域收縮趨勢與千人床位數(shù)量分布基本吻合;L-H聚類模式的區(qū)縣較為固定，隨時(shí)間推移，所屬范圍由西部遷移至東部，由阿里地區(qū)轉(zhuǎn)移至那曲市和昌都市域內(nèi);H-L集聚類型的區(qū)縣較為固定，發(fā)生變化也僅局限于原始基礎(chǔ)區(qū)縣附近;H-H集聚類型區(qū)域變化趨勢與L-H相同，數(shù)量也在逐年減少，最終確定在昌都、林芝兩市交界的波密縣。全區(qū)高低極值區(qū)域隨時(shí)間變化呈現(xiàn)出明顯的空間聚集性。

2.3影響因素分析" 通過局部空間自相關(guān)分析可知，西藏各區(qū)縣千人床位數(shù)值空間分布存在著較為明顯的空間異質(zhì)性，因此需使用地理探測器模型來綜合考慮各項(xiàng)因子對千人床位數(shù)配置空間非平穩(wěn)性的影響程度。由于2015-2017年全區(qū)部分區(qū)縣指標(biāo)變化幅度較大，考慮到可能會(huì)對結(jié)果精度產(chǎn)生影響，因此本研究僅對2018年和2019年數(shù)據(jù)進(jìn)行空間建模，借助因子探測和交互探測來判斷各項(xiàng)環(huán)境因子及其交互作用對各區(qū)縣千人床位屬空間配置的影響。

因子探測器結(jié)果以顯著性檢驗(yàn)Plt;0.05為條件，結(jié)果見表3。2018-2019年各區(qū)縣千人床位數(shù)空間分異的主要影響因素為小學(xué)在讀人數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員、普通中學(xué)在讀人數(shù)，而代表一般經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的地區(qū)生產(chǎn)總值、一般公共預(yù)算支出、居民儲(chǔ)蓄存款余額解釋力度相對較弱，2019年地區(qū)生產(chǎn)總值則未通過顯著性檢驗(yàn)?？傮w來看連續(xù)兩年內(nèi)各項(xiàng)因子對區(qū)縣千人床位數(shù)空間分布影響程度并無顯著差別，解釋力度排名基本保持不變。

單因子分析能夠探測出對千人床位數(shù)空間分異具有顯著影響的單個(gè)因子，及其對造成空間分異的解釋力度，交互作用探測器可以進(jìn)一步通過識(shí)別不同因子間對千人床位數(shù)空間分異的交互作用，分析在雙因子共同作用下是否會(huì)增加或減弱對因變量解釋程度，或這些因子對千人床位數(shù)配置的影響是否相互獨(dú)立。結(jié)果顯示，交互作用類型分為非線性增強(qiáng)和雙因子增強(qiáng)兩種，雙因子交互作用對千人床位數(shù)空間分異的解釋力度較單個(gè)因子有顯著提升，這表明各項(xiàng)因子間的相互作用對西藏各區(qū)縣千人床位數(shù)空間分異具有顯著影響，見表4、表5。在單因子分析中，中小學(xué)在校學(xué)生數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)等社會(huì)隱性指標(biāo)對因變量具有較強(qiáng)的解釋力度。高值范圍主要集中在與教育指標(biāo)相互作用的區(qū)域當(dāng)中，且多為非線性增強(qiáng)，盡管單一經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如：地區(qū)生產(chǎn)總值、一般公共預(yù)算支出、居民儲(chǔ)蓄存款余額的單因子解釋力度并不強(qiáng)，但是在經(jīng)過雙因子交互作用后，其數(shù)值有一定增長。

3討論

3.1區(qū)域總體情況" 2015-2019年西藏自治區(qū)千人床位數(shù)空間分布具有明顯的空間分異性和局部集聚性。2015-2017年，全區(qū)千人床位數(shù)空間分布較為隨機(jī)，高值區(qū)域主要集中在中心城區(qū)和邊疆地區(qū)，中東部地區(qū)數(shù)值較低，覆蓋范圍廣且分散;2018-2019年全區(qū)床位分布存在較為明顯的規(guī)劃痕跡，高值區(qū)域以地市城區(qū)或行政中心為主，西部地區(qū)分布較為均勻，東部則以點(diǎn)核狀態(tài)分布，低值區(qū)域范圍進(jìn)一步縮小并集中在拉薩市周邊地區(qū)。

地區(qū)間千人床位數(shù)分布差異是由各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)因子相互作用的結(jié)果。通過地理探測器計(jì)算，除地區(qū)生產(chǎn)總值外，其余各項(xiàng)指標(biāo)均與因變量密切相關(guān)且具有顯著影響，因子間交互作用得出了更為顯著的解釋程度。其中，中小學(xué)在校學(xué)生數(shù)是造成因變量空間分異的主導(dǎo)因素，而一般經(jīng)濟(jì)指標(biāo)單因子解釋力度均不如預(yù)期，但是各項(xiàng)因子在雙因子交互作用中均得到了較為顯著的結(jié)果。對千人床位數(shù)空間分異造成顯著影響的因子按貢獻(xiàn)度排行依次是：小學(xué)在讀人數(shù)gt;第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員gt;中學(xué)在讀人數(shù)gt;一般公共預(yù)算支出gt;居民儲(chǔ)蓄存款余額gt;地區(qū)生產(chǎn)總值。雙因子交互作用解釋力度較單因子增強(qiáng)，類型以非線性增強(qiáng)為主[17，18]。

3.2社會(huì)中隱性指標(biāo)解釋力度占主導(dǎo)地位" 通過表3兩個(gè)時(shí)期影響因素對比可以發(fā)現(xiàn)，地區(qū)居民的受教育程度和第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的數(shù)量是影響地區(qū)千人床位數(shù)分布的主要共性因子。既往研究顯示[19]，患者的受教育程度對其了解身患某種疾病或及時(shí)就醫(yī)具有顯著影響，受教育程度越高的群體對其自身的健康防護(hù)越發(fā)重視，因此在考慮某地區(qū)衛(wèi)生醫(yī)療水平的同時(shí)還需將當(dāng)?shù)鼐用衿毡槭芙逃潭鹊膹V度和深度納入?yún)⒖挤秶畠?nèi)?！丁敖】抵袊?030”規(guī)劃綱要》指出，要將健康教育納入國民教育體系以中小學(xué)為重點(diǎn)，建立學(xué)校教育健康推進(jìn)機(jī)制。小學(xué)和中學(xué)教育屬于九年義務(wù)教育范疇，在校學(xué)生數(shù)普遍反映了當(dāng)?shù)鼐用竦氖芙逃龔V度，通過接受教育的方式增加對自身衛(wèi)生健康的認(rèn)識(shí)以及應(yīng)對疾病的知識(shí)，加強(qiáng)受教育群體對自身健康的重視程度，樹立及時(shí)就醫(yī)與合理住院的觀念，這在一定程度上會(huì)影響當(dāng)?shù)蒯t(yī)療資源的分配以及床位數(shù)的布置和安排，驅(qū)使政府投入與需求對等的醫(yī)療資源數(shù)量;第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的數(shù)量在一定程度上反應(yīng)出地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r，該指標(biāo)所反映的物質(zhì)基礎(chǔ)并不是單純的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，而是人們生活總體環(huán)境的綜合表達(dá)，當(dāng)發(fā)展向好時(shí)，醫(yī)療資源也會(huì)相對充裕;且醫(yī)療衛(wèi)生產(chǎn)業(yè)所屬于第三產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員增多的同時(shí)也在變相改善醫(yī)療衛(wèi)生體系的建設(shè)環(huán)境，這也說明了該指標(biāo)對不同地區(qū)千人床位數(shù)空間異質(zhì)性的解釋程度。

3.3充分考慮各項(xiàng)因子的交互作用" 雖然中小學(xué)在讀人數(shù)是造成地區(qū)千人床位數(shù)差異的主要原因，但二者之間交互作用后產(chǎn)生的影響力在與和其他因子交互作用后相比并不靠前。相反二者與任意自變量組合，其交互作用均呈現(xiàn)上升態(tài)勢;雖然教育因子在單因子分析中對地區(qū)間千人床位數(shù)差異具有較高的解釋程度，但是床位數(shù)量的配給并不能單純依靠該指標(biāo)去判斷，在醫(yī)療資源配置過程當(dāng)中依舊要以經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和人力資源為主要建設(shè)方向，其中還需穿插考慮當(dāng)?shù)鼐用竦钠毡槭芙逃剑黾恿x務(wù)教育的普及程度。對于我國中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為乏力的省份，該指標(biāo)則需要重點(diǎn)考慮，從而為決策提供更加全面的數(shù)據(jù)考量。

本研究運(yùn)用地理探測器模型，將時(shí)空雙序列有序結(jié)合，充分考慮地區(qū)空間屬性，兼顧了空間集聚性和空間異質(zhì)性，使結(jié)果更加穩(wěn)定真實(shí);以西藏74個(gè)區(qū)縣作為研究對象，探討床位數(shù)的分布狀況及影響因素，選取分析指標(biāo)能夠較好地從宏觀層面對床位數(shù)的空間分布特點(diǎn)進(jìn)行解釋。通過文章數(shù)據(jù)顯示，在2018年后全區(qū)床位空間配置發(fā)生過明顯的規(guī)劃變動(dòng)，整體趨勢向好，對口援藏成果突出但援助方式還需進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化，醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)建設(shè)和床位資源的補(bǔ)充配置不應(yīng)單純局限于經(jīng)濟(jì)和裝備的援助，而應(yīng)由外部支持轉(zhuǎn)變?yōu)橥獠恐г笇?dǎo)與內(nèi)核發(fā)展轉(zhuǎn)變相結(jié)合的方式，在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)注重教育普及，對資源劃分進(jìn)行綜合考量。西藏“十四五”規(guī)劃中醫(yī)療衛(wèi)生體系建設(shè)以加快建設(shè)健康西藏為導(dǎo)向，還需進(jìn)一步優(yōu)化醫(yī)療資源配置，補(bǔ)齊衛(wèi)生人員短板，充分發(fā)揮國家政策優(yōu)勢并及時(shí)作出新的轉(zhuǎn)變。

參考文獻(xiàn)：

[1]葛建一，葛國曙，熊威.論醫(yī)院床位管理[J].蘇州大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2010，31（6）：53-55.

[2]葉子容，吳亞飛，周鼒，等.基于GWR模型的我國衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)影響因素研究[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2018，35（4）：530-534.

[3]楊風(fēng)，肖華慧，朱俊敏，等.我國西部地區(qū)民政精神衛(wèi)生資源配置的收斂性研究[J].醫(yī)學(xué)與社會(huì)，2022，35（1）：41-45，55.

[4]李芙蓉，袁清青，陳丹鏑.中國衛(wèi)生資源配置結(jié)構(gòu)、公平性及利用效率評價(jià)[J].醫(yī)學(xué)與社會(huì)，2020，33（10）：6-10.

[5]鄭瑞軍，陳皓陽，莫雯茜，等.新冠肺炎疫情下我國醫(yī)院感染科床位資源配置研究[J].衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)研究，2021，38（5）：70-73.

[6]肖媛，葉婷.2013-2019年武漢市衛(wèi)生人力資源配置及公平性分析[J].衛(wèi)生軟科學(xué)，2022，36（2）：48-51，61.

[7]凡滇琳，覃嫻靜，鄧蒙，等.2015-2018年廣西衛(wèi)生資源配置及其公平性研究[J].中國衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)，2020，39，448（6）：50-54.

[8]王婷.受教育水平對我國居民健康消費(fèi)的影響分析[D].成都：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2020.

[9]劉連雪，李敏.2009-2020年內(nèi)蒙古自治區(qū)衛(wèi)生人力資源水平空間分析[J].現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)，2022，49（11）：2006-2011.

[10]時(shí)濤，李士雪.地理加權(quán)回歸模型在衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用舉例：基于ArcGIS10.4軟件介紹[J].中國衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)，2018，37（10）：10-14.

[11]李欣，靳金，史雪寧，等.2010-2017年全國其他感染性腹瀉空間聚集情況及預(yù)測[J].中華疾病控制雜志，2022，26（4）：376-379，462.

[12]王鑫峰，歐陽偉，王延賞.我國衛(wèi)生監(jiān)督機(jī)構(gòu)人力資源配置現(xiàn)狀及空間分布研究[J].中國衛(wèi)生政策研究，2022，15（2）：46-53.

[13]王勁峰，徐成東.地理探測器：原理與展望[J].地理學(xué)報(bào)，2017，72（1）：116-134.

[14]魏海濤，劉巖，田智慧，等.河南省肺癌空間分布格局及環(huán)境因素影響[J].地理學(xué)報(bào)，2022，77（1）：245-258.

[15]曹永旺，劉櫻，周春山.城市群視角下新冠肺炎疫情的時(shí)空擴(kuò)散特征與影響因素[J].地域研究與開發(fā)，2021，40（3）：1-7.

[16]王吉，劉暢，張治國，等.2017年全國肺結(jié)核空間分布特征及影響因素研究[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2021，38（6）：884-888.

[17]唐立健，王長青，錢東福.江蘇省護(hù)理院衛(wèi)生資源配置現(xiàn)狀和效率研究[J].中國衛(wèi)生事業(yè)管理，2022，39（2）：115-119.

[18]王富杰.我國醫(yī)療衛(wèi)生公共服務(wù)滿意度評價(jià)及影響因素研究[D].哈爾濱：黑龍江省社會(huì)科學(xué)院，2019.

[19]宋永晶，秦小平，龍佩林.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、教育水平與健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實(shí)證檢驗(yàn)[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2022，38（12）：88-91.

收稿日期：2022-05-24;修回日期：2022-06-29

編輯/肖婷婷

基金項(xiàng)目：1.國家科技部第二次青藏高原綜合科學(xué)考察研究專題（編號：2019QZKK0607）;2.2021年度軍隊(duì)衛(wèi)勤保障能力創(chuàng)新與生成專項(xiàng)計(jì)劃（編號：21QQ001）

作者簡介：王子釩（1998.7-），男，北京人，碩士研究生，從事醫(yī)學(xué)地理研究

通訊作者：羅勇軍（1976.8-），男，四川樂至人，博士，教授，博士生導(dǎo)師，從事時(shí)空大數(shù)據(jù)挖掘與智能決策，衛(wèi)生應(yīng)急管理與生物安全相關(guān)研究