Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｍａｌ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ．Ａｕｇ．２０１ ８．Ｖｏ１．３５．Ｎｏ．４ ·应用研究· 基于ＧＷＲ模型的我国卫生机构床位数影响因素研究 叶子容 ＇ 吴亚飞 ＇ 周 燕 · 方 亚 ·。△ 【提要】 目的研究我国卫生机构床位数（下称床位数）的影响因素，为提高床位资源配置效率和制定卫生 提供依据。方法选取２０１３—２０１５年《中国卫生统计年鉴》及《中国统计年鉴｝３１个省份每千人卫生机构床位数（下称每 千人床位数）资料，以省份水平为研究尺度，首先运用全局空间自相关从整体上判断我国床位数是否存在空间聚集性；进 步地，运用局部空间自相关探索床位数的空间聚集类型；最后，结合我国东中西部行政区域划分，采用地理加权回归 （ＧＷＲ）模型从空间角度研究性别比、老年人口比例、人均ＧＤＰ、公路里程数、床位使用率及医疗卫生支出等因素对床位数 的影响，同时，将ＧＷＲ建模结果同普通最小二乘法（ＯＬＳ）结果进行比较。结果２０１３—２０１５年，我国平均每千人床位数 分别为４．５８张、４．８６张、５．１３张，呈稳步增长趋势，与全国平均水平相比，中部地区较高，西部和东部地区较低，尤以东部 更显著。床位数在省份水平具有明显的空间聚集性，三年的Ｍｏｒａｎ’Ｉ指数分别为０．１５７，０．１８５，０．２２３（Ｐ＜０．０５）；三年内 空问聚集类型显示，福建、广东及其周边省份呈低一低聚集。和甘肃呈低一高聚集；自２０１４年起，出现以重庆为中 ｔＬ， 的高一高聚集区域。从空间分布影响因素来看，东中部主要受老年人口比例影响，而西部受男女比例、城镇人口比例及医 院床位使用率的影响。同时，ＧＷＲ拟合结果全面优于ＯＬＳ。结论我国床位数呈逐年增长趋势。但存在明显的地区差 一异，东、中、西部各具相应的分布特点和影响因素。 【关键词】 卫生资源配置卫生机构床位数影响因素地理加权回归（ＧＷＲ） 近年来，我国总体卫生投入不断增加，同时也伴随 比、老年人口比例、人均ＧＤＰ、公路里程数、床位使用 率及医疗卫生支出。 ２．分析方法 （１）描述性分析方法 基于中国地区省份尺度地图。针对每千人床 着卫生资源不平等程度的加剧¨Ｉ２ 。卫生机构床位数 是卫生资源的重要指标 Ｊ，其分布直接关系到居民健 康和卫生服务质量及其公平性等问题，同时又受到经 济状况、人口数、自然条件、交通、卫生等因素的影 响，呈现出一定的空间分布格局 。因此，通过研究 床位数的影响因素，进而指导卫生资源分配显得十分 必要。 位数制图，以颜色深浅表示数值的大小。 （２）空间自相关方法 ①全局空间自相关 本文采用Ｇｌｏｂａｌ Ｍｏｒａｎ’ｓ Ｉ指数作为统计量 ， 计算公式如下： ‘ 目前，对于国内床位数影响因素的研究，有的运用 了经典线性回归模型¨５ Ｊ，有的采用了全局空间回归 模型 Ｊ，但是这些研究缺乏对空间自相关性和空间异 质性的考虑，对空问信息利用并不充分。而地理加权 回归（ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｌｙ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＧＷＲ）可以 ，一 ． ．至 二 … ∑ 。 ∑ｎ， 。ｗ ∑ ；。（ 一． ） 式中， 、 ，为第ｌ√个区域的每千人床位数；元为每千 人床位数的均值；Ｗ ，为空间权重系数，该指标揭示了 各省份床位数在全局范围内是否具有空间聚集性。 ②局部空间自相关 同时考虑空间白相关性和空问异质性 ｊ，因此，本研 究拟用ＧＷＲ方法，对我国３１个省份２０１３—２０１５年 床位数影响因素进行探讨，并从空问角度探索我国医 疗卫生体系发展过程中存在的资源配置不平衡等问 题，为我国医疗资源更加合理分配提供有力支持。 资料与方法 为进一步判断各省份床位数的聚集类型，本研究 运用了局部空间自相关¨ ，拟采用Ｌｏｃａｌ Ｍｏｒａｎ’Ｉ指 数进行分析，计算公式如下Ｈ ： １．资料来源 选取２０１３—２０１５年《中国卫生统计年鉴》及《中 国统计年鉴》各省份每千人床位数资料，结合文献综 述，从以上统计年鉴中选取本研究的自变量，包括性别 二 ‘ 二兰 （２） 一 ∑ （ 一 ）。 式中各个指标的含义同公式（１）。进一步采用蒙 特卡洛模拟对Ｌｏｃａｌ Ｍｏｒａｎ’Ｉ指数进行显著性检验。 局部空间自相关旨在反映空间单元与其邻近空间单元 的相似程度，解释空间聚集类型。利用数据可视化方 法来显示空间聚集的四种模式：高一高（ＨＩ－Ｉ）区域，表 １．厦门大学公共卫生学院（３６１１０２） ２．福建省高校卫生技术评估重点实验室 ＡＳ信作者：方亚，Ｅ—ｍａｉｌ：ｆａｎｇｙａ＠Ｘｎｌｌ１．ｅｄｕ．ｃｎ 中国卫生统计２０１８年８月第３５卷第４期 示高值区域被同为高值的区域所包围的空间分布；高 一低（ＨＬ）区域，表示高值区域被低值区域包围的空间 分布；低一高（ＬＨ）区域，表示低值区域被高值区域包 围的空间分布；低一低（ＬＬ）区域，表示低值区域被同 为低值的区域包围的空间分布。 ￣ＧＷＲ模型 ＧＷＲ模型基于样本点存在空间自相关性这一前 提，旨在分析各省床位数与自变量之间的空间异质性。 在ＯＬＳ基础上，将样本数据的地理位置嵌入回归系数 中。其模型的一般形式如下 ： ｋ Ｙ ＝ ｏ（ ｆ，Ｖｆ）＋ ： （Ｍｆ，Ｖｉ） 玎＋ ｆ （３） 式中（Ｕ ， ）是第ｉ个省份的空间坐标；Ｙ 是第 个省 份的床位数；而Ｘ ，是自变量ｘｊ在（Ｕ ，ｖ ）位置上的观测 值；卢。（Ｕ ，１， ）和 ，（Ｕ ，ｖ ）分别表示第ｉ个省份的回归 常数和第７个回归系数； 是该模型的误差项，其服从 正态分布。 在空间权重矩阵确定的过程中，本研究以固定高 斯“ｅｘｐ（一 ／ ）”为核函数，基于ＡＩＣ最小准则确定 带宽。同时，以相同数据建立普通最小二乘法模型，并 以Ｒ 为拟合优度进行比较。 ４．分析软件 本研究中，原始数据预处理及ＯＬＳ模型的建立由 ＳＡＳ ９．２实现；ＧｅｏＤａ １．８进行空间自相关分析及结 果的地图展示；ＧＷＲ模型通过ＧＷＲ ４．０建立。 结 果 １．床位数一般情况 表１和图１表示２０１３—２０１５年各省份每千人床 位数分布情况，呈稳步增长趋势。以历年全国平均每 千人床位数为参照（４．５８、４．８６、５．１３），三年均呈现中 部普遍高于全国平均水平；西部小部分省份低于全国 平均水平，但部分省份排名全国前列；而东部大部分地 区普遍低于全国平均水平。图１一Ａ显示，２０１３年中 部地区仅河南、安徽、江西低于全国平均水平，西部以 、四川最为突出，排名全国前列。而东部仅辽宁、 山东、江苏高于全国平均水平，其余省份低于全国平均 水平，尤以广东、海南最为明显。２０１４年较２０１３年变 化不大，仅河南由低变高（图１一Ｂ）。２０１５年各省份 床位数差距变小，但与前两年大致相同，仅宁夏和山西 由高变低（图ｌ—Ｃ）。 ２．床位数聚集性分析 以省份为单位，我国每千人床位数呈现明显的空 间聚集性。从全局自相关分析结果来看，２０１３—２０１５ 年Ｍｏｒａｎ’Ｉ指数逐年递增，均有统计学意义（Ｐ＜ ０．０５），分别为０．１５６９，０．１８４９，０．２２２６，说明聚集性逐 渐变强。 进一步进行局部空间自相关分析，基于省份尺度 的每千人床位数呈现４种空间分布格局（图２）。２０１３ 年（图２一Ａ）主要呈现两种类型空间分布格局：ＬＬ区 域，如广东、福建、江西；ＬＨ区域，如和甘肃。相较 于２０１３年，２０１４年（图２一Ｂ）新增以重庆为中心的ＨＨ 区域。２０１５年（图２一Ｃ）的结果同２０１４年基本一致，局 部空间聚集性变化不大，ＬＬ区域扩展到海南及浙江。 表１ ２０１３—２０１５年各省份每千人床位数（单位：张） ３．床位数影响因素分析 经上述分析发现，各省份每千人床位数存在明显 的空间聚集性，因此考虑空间相关性，采用ＧＷＲ模型 研究床位数分布的影响因素更为合理。进一步地，为 检测第ｋ个自变量是否具有空间变异性，我们建立原 始模型，即所有变量均考虑其空间变异性，并在原始模 型基础上固定第ｋ个变量的回归系数，建立转换模型。 比较两模型的ＡＩＣ，若原始模型优于转换模型，则认为 第ｋ个变量具有空问变异性，反之则没有。利用上述 办法，检验陔研究的六个自变量，将具有空间异质性的 变量纳入最终模型，建立多因素同归模型。 图３揭示了拟合优度指标Ｒ＝的空问变异。 ２０１３—２０１５年ＧＷＲ模型估计的尺 分别为０．０５１— ０．７５８，０．１３８～０．６４８，０．４２４～０．６５８，不同区域 的 差异较为明显。２０１３、２０１４年 空间分布呈现西部、 西南部较东部、东北部大，整体出现白西南部向东北部 递减趋势。而２０１５年尺 分布情况略有不同，东部、东 南沿海各省尺 较大，而西部和北部各省尺 普遍较小。 进一步米看历年ＧＷＲ建模结果。图４一Ａ和４一 东北部更强。而老年人口比例回ＪＪｉ系数为一０．０３～ ０．１６（图４一Ｄ），分布情况 ２０１３年 夺一致，恪体回 归系数有所增大，吲ｌＪ］＿系数为负的省份仪竹 、 ２０１５年老年人口比例、城镇人¨比例和床位使用 率对床位数的影响具有 间异质性。老年人口比例同 归系数为一０．１ １～０．４０（图４一Ｅ）， ２０ｌ４年结果基 本一致，但回归系数进一步增大。Ｉ『『『城镇人口比例回 归系数为一０．０３～０．１９（图４一Ｆ），门尔南向 北递 减，尤其西部、北部地区回归系数为负。床位使用率回 归系数为一０．１ １～０．２８（图４一Ｇ），整体变化趋势与 ２０１３年一致，西部地 为正， 其它地Ｉ 则一东南向 西北递减。 Ｂ显示２０１３年老年人口比例和床位使用率对床位数 的影响具有空问异质性。老年人｜ｊ比例回归系数为 一总体而言，各影响因素在 同Ｉ 域刈‘床化数的解 释能力存在空间差异，在实际 Ｌ作『１Ｉ Ｉｌ『以根据各影响 ０．３１～０．３７，大部分省份的回归系数为正，且回归系 数自南向北逐步减小，而北部部分省份的回归系数为 因素的实际情况合理分配卫生资源 ．最后，计算 ２０１３—２０１５年ＧＷＲ残差的全局Ｍｏｒａｎ’Ｓ Ｉ指数，分 另０为一０．０４３５（Ｐ＝０．４５８），一０．０３２４（Ｐ＝０．４９２），一 负，提示老年人口比例增大对每下人床位数会产生负面 影响。医院床位使用率的回归系数为一０．０８～０．６０，呈 现自东向西逐步递增的趋势，尤其是西部地区，回归系 数为正，说明床位使用率提高将增加床位数。 ２０１４ ｑ－：男女比例和老年人口比例对床位数的影 ０．１ １５２（Ｐ＝０．２５５），残差项均不存 ４．ＯＬＳ与ＧＷＲ建模结果比较 问丰ｆｊ关性，说 明ＧＷＲ模型较好地拟合了各变皱的 Ｍ效嘘． ．建立经典的ＯＬＳ模 ，比较ＯＬＳ ＧＷＲ的 归 结果，同时将ＯＬＳ回归与ＧＷＲ模＿｝ｌＩ』的主要诊断指标 响具有空问异质性。从男女比例看，其回归系数估计 值为一０．３４～一０．１０（图４一Ｃ），均为负数且绝对值旱 现由东北向两南递增趋势，提示在全国范 内男女比 例对床位数的影响均为负向，但这种影响在西南部比 进行比较，检验ＧＷＲ模 的夺间非平稳性 ＯＬＳ参 数估计结果见表２。 图１ ２０１３—２０１５年各省份每千人床位数分布 Ｂ Ｃ 图２ ２０１３—２０１５年各省份每干人床位数局部空问Ｆ｛卡目荚聚集图 表２ ＯＬＳ参数估计结果 变ｉＩ｝ 标准化系数 男女比例 老年人ｌＩ比洲 城镇人【ｌ】比例 人均ＧＤＰ 院床位他用率 ＾估ＩＩ 存Ｉ ＪＩｔ：古‘｝ Ｏ．４１７ Ｊｐ ０．０７１ ０．９７５ ０．３８３ ０．３９０ ０ ７６５ 标『伴化系数 Ｊｐ ０．５７７ Ｏ．２Ｉ１） ０．４３８ ０ ３９５ Ｏ ０１８ ０．２３６ 尸 ０．４６４ Ｏ．１３７ ０．４８３ ０２８ ４７４ ０．００８ ０．４９３ ０．４９５ ３６９ ３９６ ９２９ ２９１ —０ ５２ｌ ０ ０３９ ０．０７０ ０．（）２】 ０ ９３０ 一Ｏ．０ｌ９ 中国卫生统计２０１８年８月第３５卷第４期 ·５３３· 图３ ２０１３—２０１５年ＧＷＲ模型Ｒ 分布图 Ａ Ｃ ２０ｌ４苦年人 －（Ｏ（Ｉ｝ ●『０．０ Ｏ９）ｆ 圈『０ ０９．０ｌ ＿）０ｌ１ｆ１ ２ 图４ ２０１３—２０１５年ＧＷＲ模型分析结果 经过ＯＬＳ建模，结果提示２０１３年纳入的变量均 一步用ＧＷＲ模型进行分析，较好地控制了空间自相 无统计学意义，而２０１４、２０１５年仅男女比例有统计学 意义，同ＧＷＲ的结果差别较大，说明ＯＬＳ建模纳入 的六个自变量，在不考虑其空间异质性时对模型的拟 合情况较差。 进一步地，依据Ｆｏｔｈｅｒｉｎｇｈａｍ等¨ 提出的ＧＷＲ 模型评价标准，ＧＷＲ模型历年建模结果均优于ＯＬＳ 关性。 本研究发现，２０１３—２０１５年间我国平均每千人床 位数呈稳步增长趋势，而从空问分布角度来看，床位数 呈现由西向东递减的趋势，与山珂等人的研究结果綦 本一致¨ 。出现这一现象的原因可能是，东中部地区 人口众多，可用于医疗规划的土地资源有限，因而床位 （表３）。综上可知，ＯＬＳ对数据的空问信息提取不完 全，在本研究中ＧＷＲ模型的建立具有较高价值。 表３ ＯＬＳ与ＧＷＲ模型主要诊断指标比较 数增长缓慢，而西部地区地域广，且国家实行西部大开 发战略，一定程度上也促进了当地卫生事业的发展。 全局自相关分析显示，我国床位资源配置存在空 间聚集特征。进一步通过局部空问自相关分析，揭示 了我国床位数的空间聚集模式，重庆市ＨＨ聚集提示 床位配置在重庆及其周边省份存在正的空间依赖性， 且这些区域床位数普遍较高；广东、福建、江西、海南及 浙江呈现ＬＬ聚集，说明这些地区及其周边省份也存 讨 论 在正的空间依赖性，但其床位数相对较低；、甘肃 呈ＬＨ聚集，提示应重点关注床位数低的区域，防止差 距进一步扩大。 进一步地，ＧＷＲ分析发现，三年间全国大部分地 床位数是反映卫生资源配置合理化的重要指标， 因此研究其空问分布特征及影响因素具有重要意义。 以往研究普遍忽视床位分布的空间信息，不能充分挖 掘其空间属性，而本研究在全局空间自相关基础上，进 区床位数与老年人口数存在正相关关系，但区域影响 程度不同，可能的原因是，随着老年人口增多，伴随的 医疗需求增大，床位数也随之增加，但各地老龄化进程 不平衡，所以会出现一定的地域差异，这与既往研究结 果一致 Ｊ。床位使用率对床位数的影响更为直接， 本研究显示，２０１３、２０１５年东中部地区床位数与床位 使用率存在负相关关系，可能是这些地方采用科学的 床位管理方法，大大提高了床位使用率，有效地减少了 不必要的卫生资源配置。所以，床位使用率的增加，在 一定程度上会使床位数有所减少。相比而言，西部结 果恰好相反，这与姜婷等的研究结果基本一致＿１ ，可 能是由于病人平均住院Ｅｔ延长，床位使用率提高但床 位周转速度却变慢，导致床位资源紧张，因而床位数会 相应增加，汪雅璇等的研究支持上述观点 。同时， 研究表明２０１４年床位数与男女比例存在负相关关系， 且这种影响在西南部比东北部大，可能的原因是随着 男女比例增大，人口结构不合理，生育率下降，所需的 产科、儿科和妇科床位减少。有研究指出近年来住院 分娩需求上移 ，当女性比例下降后，相关床位可能 减少，提示在床位规划时，要考虑地区性别比的影响。 此外，２０１５年东北、西北部分省份床位数与城镇人口 比例存在正相关关系，而东中部大部分城市床位数与 该指标存在负相关关系，但影响都较小。可能是城镇 居民健康意识、文化水平等较高，更加注重健康，卫生 需求也比农村居民大。而东中部地区随着城镇一体化 推进，农村医疗水平提高，农村居民健康观念也逐步增 强，大量医疗资源流向农村，所以城镇人口比例的影响 也越来越小。 最后，本研究运用ＧＷＲ模型，同时考虑了空间自 相关性和空间异质性，使估计结果更稳定；以３１个省 份为研究对象，探讨床位数的分布状况及影响因素，更 具客观性；研究选取的分析指标不仅是卫生资源的重 要指标，也涉及社会人口学、经济学、交通等领域，能够 较好地对床位数的空间分布特点进行解释。但是，本 研究也存在一些不足。由于受到资料，一些影响 床位数的指标未能纳入，可能会影响到模型的拟合效 果；另外，由于目前缺乏统一的床位资源质量评价指 标，因此本研究主要探讨床位数的影响因素，尚未涉及 床位资源配置的合理性问题。 参考文献 ［１］Ｚｈａｎｇ Ｘ，Ｚｈａｏ Ｌ，Ｃｕｉ Ｚ，ｅｔ ａ１．Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｅｑｕｉｔｙ ａｎｄ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ￣ｕｍａｌ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ．Ａｕｇ．２０１８。Ｖｏ１．３５，Ｎｏ．４ Ｈｅａｌｈｔ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｋｅｙ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ． ＰＬＯＳ ＯＮＥ，２０１５，１０（１２）：ｅ１４４８０９． ［２］Ｌｉｕ Ｗ，Ｌｉｕ Ｙ，Ｔｗｕｍ Ｐ，ｅｔ ａｌ，Ｎａｔｉｏｎａｌ ｅｑｕｉｔｙ ｏｆ 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