3.2 北京市医疗卫生机构布局现状评价

3.2.1 北京市医疗资源数据库

1. 数据的收集和选择

基础数据与研究资料包括：① 北京市路网的矢量地图；② 北京市区县各街道的位置、面积、人口数据；③ 北京市综合医院的位置、等级、床位数、日均门诊量、科室数等。其中，医院的具体地址通过Google Earth查找确定；街道、乡、镇行政区划参考“行政区划”网站得到。各街道的人口、面积和区位等属性信息来源于北京市2010年第六次全国人口普查数据。其中，人口数据为常住人口数。截至2019年年底北京市辖16区、152个街道、143个镇、33个乡、5个民族乡。但由于第四次全国卫生服务调查（简称“卫调”）数据的年份是2008年，因此本研究的空间范围是2010年区划调整前的北京市行政区划数据，即城市中心区还包括崇文区和宣武区。

2. 医疗卫生机构数据及处理

本章研究的医疗卫生机构包括北京市所有除专科和对内性质的机构之外的所有医疗卫生机构（共三级十等，分为未评级医疗机构和评级医疗机构两类）。专科和对内的医疗机构由于具有很强的偏好性和不可替代性，所以不列入研究范围。根据北京市人力资源社会保障信息中心公布的2011年医疗卫生机构数据，北京市共有医疗卫生机构1386个，将医疗机构的名称输入Google Earth，得到相应的经纬度坐标，将经纬度坐标导入GIS，得到北京市医疗机构空间分布图（图3—1）。

医疗卫生机构空间数据由北京市人力资源和社会保障信息中心公布的1386个机构的详细地址在ArcGIS 9.2中生成，医疗机构的“床位数”“科室数”“日均门诊量”和“等级数”主要根据各医院网站、“健康百问网”、百度百科等网站整理而来。

根据服务能力和等级差异，本章对1386个医疗卫生机构进行了分类，分为评级医疗机构（三级医院和二级医院）和未评级医疗机构（一级医院和未评级医院）。两类医疗卫生机构的空间分布如图3—2、图3—3所示。

3.2.2 北京市医疗资源空间布局现状

北京市医疗机构的空间布局符合地理集聚的特征。图3—2显示，北京市三级医院主要集中于八个内城区，尤以东城、西城两区最密集。远郊区县中，只有通州区、怀柔县、密云县、房山区、丰台区和昌平区等离市区较近的区县有零星的三级医院分布，其他区县均没有三级医院。但所有区县基本保证了至少有一个以上二级医院。

一级医院和三级、二级医院表现出类似的分布特征，虽覆盖范围比三级、二级医院略有扩展，但仍呈现出中心城区聚集、远郊区县部分地点聚集的态势（图3—3）。未评级医院基本上体现出遍在的特征，除怀柔县外，其他区县基本做到了平均分布。

1. 基于服务人口数的供需布局

利用GIS中的泰森多边形工具（create Thiessen polygons）将某服务设施转变为空间上的一个中心点，再对每个医院的位置生成Voronoi图，来反映不同医院设施的地理服务范围。根据就近就医原则，来为居民匹配距离最近的医院。要注意的是，北京市边界上的点会和河北省境内的医院形成共同的服务范围。由于之后还要进行叠加分析，这部分的异常值会通过行政区划的叠加截去，不会对结果造成影响。

本章依照医院的分类标准，单独分析不同等级的医疗机构，得到如下几类不同等级医院的服务范围图。

（1）北京市医疗机构泰森多边形供给布局

图3—4显示，北京市医院的服务空间呈环状分布。北京市综合医院的服务范围平均为11.91km 2 ，标准差为39.41km 2 ，不同医院的服务范围相差较大。在空间上，北京市二环内医院密集，服务范围较小；从二环到六环间，医院的数量逐渐变少，各医院的服务范围逐渐变大。此外，怀柔、密云、延庆、门头沟和房山的医院数量较少，服务范围相对较大。

（2）三级和二级医院的泰森多边形供给布局

统计显示，北京市三级、二级医院的平均服务范围为113.46km 2 ，标准差为302.60km 2 ，三级、二级医院的综合服务范围相差很大。图3—5表明，北京市三级、二级医院的布局高度集中，密集地区与北京市五环高度重合。五环外的医院布局则分布极为稀松。其中，丰台区和昌平区医院分布略多于其他外围区县。通州区和大兴区在靠近内城边缘的地区分布有较多的医院。其他区县仅在地理中心位置分布有2~3个医疗机构。

（3）一级和未评级医院的泰森多边形供给分布图

统计显示，北京市一级和未评级医院的服务范围平均为13.29km 2 ，标准差为42.75km 2 （图3—6）。虽然一级、未评级医院服务范围比三级、二级医院略有缩小，但服务范围的差距仍然很大。同样，一级、未评级医院的分布呈由中心向外围递减的趋势，并在各个区县的中心地区形成小的聚集点。平谷区、顺义区、大兴区、通州区、丰台区虽然医疗机构数量较中心区域少，但基本做到了均匀布局。而昌平区、房山区、密云县虽然布局不太均匀，但医疗机构服务面积不算太大。门头沟区、延庆县的医疗机构则很少，医疗资源较为匮乏。

前文已划分了北京市医疗机构的服务范围，根据每个街道内的人口数量、北京市人口密度，计算泰森多边形面积，得到各泰森多边形内的人口规模，结合医院的服务能力，来评价不同医院的医疗服务承载力，并得到一定空间范围内医疗资源的供需比例。

基于医疗资源数据库，建立北京市各街道的分布图层，通过给街道赋予人口属性数据，可以计算泰森多边形内的人口总量。假定城市人口在各街道范围内均匀分布，泰森多边形内的人口总量为各街道面积内人口数量的求和。即：

其中，P k 代表第k个医院泰森多边形内的人口，A i 为该泰森多边形面积，P i 为i街道人口，S i 为i街道面积。

2. 基于承载力系数的供需布局

要得到服务承载力的需求布局，还需要计算各医院的服务能力，以此反映各医院现阶段的医疗服务能力。根据医院的床位数和日均门诊量指标可以得到相应数据。各医院床位数应负担多少服务人口以及每天接待多少门诊人数，从另一个侧面反映了该医院医疗资源的紧缺程度，为此引入“服务人口数”，其中既包含了门诊看病人数又包含了住院人数，由于门诊的流动性较强，大部分人会选择门诊看病而非住院，因此门诊看病的权重应该比住院的权重要大。根据2008年卫调数据显示，北京市每年平均住院人数为81次，每年平均门诊量为652次，因此对门诊量的权重赋值为0.8，床位数权重赋值为0.2。根据卫调数据，2008年北京市千人床位数为2.6，通过千人床位数、各医院的现有床位数，可以得到各医院目前能承载的服务人口规模。公式如下：

其中，C k 代表医院k可承载的服务人口数，B k 代表该医院的床位数，M k 代表日均门诊量。

在北京市各医院的服务范围内，将实际服务人口总数P k 与各医院可承载服务人口数C k 进行对比，计算得到各医院的承载力系数。承载力系数大于1意味着医疗资源短缺，无法满足正常的看病需求；承载力系数小于1意味着医疗资源存在闲置。承载力系数过小，应酌情对该区医院进行裁撤、合并或转制。

按照上述计算步骤，通过Excel计算得到北京市三级、二级医院服务范围内的人口规模、服务人口规模和承载力系数，因一级、未评级医院床位数和日均门诊量数据缺失，故暂不用此方法计算，而采用供需指数的方法讨论。按照承载力系数由高到低的顺序将三级、二级医院排序，见表3—1。

将表3—1关联到ArcGIS进行属性集中，得到北京市各医院的服务人口总量和承载力系数（图3—7）。

结果发现，北京市医院的平均服务人口为14.2万人，标准差为12.5万人。北京市医院的平均承载力系数为1.66，标准差为3.04。北京市医院的服务人口大多为50万人以下，只有上地医院、民航总医院和大兴区红星医院三家的服务人口超过50万人。其中，21.2%（22个）的医院承载力系数在1以下，属于资源紧缺状态；38.5%（40个）的医院承载力系数在1~4之间，略超负荷运行；29.8%（31个）的医院承载力系数在4~13，属于资源闲置状态；还有10.5%（11个）的医院承载力系数为20~46，医疗资源被大量闲置。

在承载力系数的区域分布上，宣武区、东城区、西城区、海淀区、朝阳区的大部分医院的承载力系数大于10，其中，较为特殊的是通州区新华医院，它虽然位于郊区，但承载力系数达到44.6。这所医院之所以承载力系数比较大，是由于郊区医疗机构承载力系数大多较小，不能够满足当地需求，较多患者不得不去中心城区就医，这导致人们误认为中心城区需求量大，因此大量建造医院，导致中心城区医院的供给能力远超过了其所在街区的自身需求。

3. 基于供需指数的空间布局

（1）基于供给指数的供需布局

供给指数拟合了床位数、医院等级数、日均门诊量、科室数等多个指标，其中将主观赋值法和客观计量法相结合，尽量全面准确地衡量医疗机构的供需布局。具体计算方法如下：

①给离医院的距离进行赋值。如以三级医院为圆点，0~1km为半径画圆，此圆所覆盖面积的重要性赋值为20，以此类推（表3—2）。

② 对医院的等级进行赋值（表3—3）。

③ 对床位数、科室数、日均门诊量进行标准化。

以床位数为例。计算公式如下：

其中，B max 为最大床位数，B min 为最小床位数，其他以此类推。

④ 对床位数、科室数和日均门诊量的权重进行赋值。床位数为3，科室数为7，日均门诊量为10。

⑤ 计算综合实力指数：

⑥ 对综合实力指数进行赋值（表3—4）。

其中，一级和未评级医院由于统归为未评级医疗机构，故其综合实力赋值统一为5，将综合实力赋值与相应的综合实力指数相乘，得到总实力指数。

⑦对代表性街道周围15km以内所有医院的综合实力赋值和距离赋值按照以下公式进行乘积求和运算：

其中，S t 为代表性街道周围所有医疗机构的重要性总和，为该街道可获得的总医疗服务的供给水平，也是该街道医疗服务消费可能性的大小。

以上赋值均采用了专家打分法，并选取加法评价型，对专家赋值求平均值并取整。对北京市范围内的各街道、乡、镇、地区（以下简称街道）都重复上述操作，得到每一个街道的数值。将其作为街道的空间属性特征值用GIS软件在地图上进行分级着色，制作DEM图谱，从而可对北京市医疗机构空间分布的整体情况进行观察（图3—8）。

（2）基于需求指数的供需布局

① 分析思路。

为与供给指数相匹配，还需得出需求指数。具体步骤如下：

步骤一：根据前文所述需求影响机制和数据的可获得性，选取卫调数据中的女性比例、平均年龄、年人均住院次数、医疗机构离家距离4个数据，采用to-bit lninpatient模型，利用stata软件进行回归分析，回归结果如图3—9。

将回归结果整理得出回归方程：

其中，年人均住院次数为预测值；女性比例、平均年龄为代入值；医疗机构离家距离为自变量，单位km。

代入某街道数据后，模拟运算结果如图3—10所示。

步骤二：在GIS中分别建立两Field用于计算某街道X、Y边，选择Calcu-late Geometry，并批量处理。通过此步骤找到北京市各街道的中心点。

步骤三：在GIS中计算中心点与每个医院的距离（三级、二级医院选取的距离范围为0~20km，一级、未评级医院选取的距离范围为0~5km）。

步骤四：将距离代入回归公式求得年人均就医次数。再将其乘以街道人口数，得到街道内年均就医次数，即街道内的需求值。

步骤五：将需求值与前面求出的供给指数无量纲化，得到需求指数标准化值和供给指数标准化值，并用供给指数标准化值除以需求指数标准化值，得到供需指数比（也称供需比）。比值若小于1表示供小于求，比值若大于1则代表供大于求。

② 分析结果。

按照上述步骤求出结果，按照从低到高的顺序排列供需比（表3—5）。

将表3—5关联到ArcGIS属性集，得到北京市各街道医疗机构供需指数比分布图（图3—11），其中，白色表明街道中心距离医疗机构距离太远，距离三级、二级医院的距离大于20km，或者距离一级、未评级医院的距离大于5km。

图3—11显示，供需比值最大的区域是四季青乡和福绥境街道，均在13.5以上。其中，四季青乡达到了30.6，供给严重大于需求。比值在3.5~9.5 的街道主要零散分布于延庆县的中部和南部、怀柔区的南部、平谷区的西北部、门头沟区和房山区的东部，还有部分分布于西城区和朝阳区，这些街道的医疗机构也是供大于求。比值位于2.01~3.50的街道主要分布于密云县东北部、怀柔区南部、延庆县的中东部、昌平区的中南部、房山区的中部、平谷区的中部以及西城区、东城区的大部分地区。通州区的大部分地区、海淀区的西北部、昌平区的西南部和东南部、延庆县西南部和密云县南部的供需比值在2.00~2.01。比值小于1的街道主要集中在大兴区绝大部分地区、昌平区中部、延庆县东北部、顺义区大部分地区。

结果中较令人疑惑的是中心城区的供需比值大多高于2，有些地方甚至出现了大于10的比值。这种状况与现实生活中中心城区医院人满为患的情景大相径庭，究竟为什么会出现理论与现实的差异？事实上，这种倒挂恰恰反映了现行医疗资源配置的空间失配。由于本章根据年龄结构、女性比例和就医距离计算就医需求，因此这是理论上该街道应该存在的需求值。供给则考虑了医院等级、日均门诊量和科室数等医疗机构的综合供给实力，是理论上街道可以提供的供给。此外，计算方法假设在20km内，患者会就近选择三级、二级的大中型医院或者在5km内就近选择一级、未评级医院，且很多郊区的供需比值小于1。

综上可推断出，按照理论需求，中心城区的供给目前已远大于需求，但由于医疗资源分配不均匀导致人们舍弃了就近就医原则，选择在市中心的一些医院就诊。也就是说，中心城区医院不但承载了其本身服务范围内的需求，还承载了周边地区甚至更远一些地区的需求。因此，现实中出现的需求与就近就医原则相违背，是在现行医疗资源失配条件下的一种无奈的行为选择。这也反映了两个问题：第一，如果郊区和中心城区的医疗资源一样好时，人们会更倾向于就近就医的选择，现实情况反映出目前郊区医疗资源的质量较低，迫切需要提高。第二，目前广大郊区的确存在部分供不应求的情况，如大兴区、延庆县的东北部、昌平区的南部和顺义区。但在郊区还存在着一些供过于求的情况，如平谷区西南部、门头沟区东部、怀柔区南部、延庆县中南部等。在未来布局医疗机构时，应区分该地区的医疗资源究竟是供过于求还是供不应求，不要盲目建设，造成闲置浪费。

3.2.3 北京市医疗资源空间布局特征

研究表明，北京市医疗资源的空间特征包括：① 医疗机构资源在城市中心区域集聚。供需指数比和服务承载力分析发现，北京市的医疗资源呈现出“中心集聚，小范围聚居”的态势。西城区、东城区的医疗资源最丰富，区内拥有多家知名医院和众多的三级、二级医院。② 郊区并非处于医疗资源短缺状态。分析证明，北京市城八区以外的地区并非都处于医疗资源短缺状态，如平谷区西南部、门头沟区东部、怀柔区南部、延庆县中南部等部分郊区甚至出现供过于求、医疗资源闲置的情形。③ 医疗资源与区内人口结构特征不完全匹配。目前，北京市部分地区的人口平均年龄较高，但是区内医疗资源相对缺乏，供求不平衡，甚至出现倒挂（表3—6）。