卫生资源合理配置与高效运转是实现新时期我国卫生健康事业高质量发展、推进医疗公平性和卫生可及性、满足人民群众日益增长的健康需求的必由之路。^[1]然而，随着人口老龄化的不断加深、疾病谱的日益转变和生活环境与方式的影响^[2]，卫生资源挤兑、服务质量脱节等区域医疗压力失衡频发，健康服务供给总体不足与需求不断增长之间的矛盾依然突出，引发了卫生资源使用效率和区域公平的“内隐危机”。^[3]《“健康中国2030”规划纲要》强调整合推进区域卫生资源共享，实现健康领域人人享有均等化的基本医疗卫生服务^[4]，在此背景下，探索与归纳省域卫生资源配置和医疗压力分布之间的演化状态与关联特征，是衡量我国卫生健康事业能否高质量发展的关键。

目前国内外学者较多开展卫生资源或医疗压力的单方面探讨，前者涉及配置优化^[5]、效率提升^[6]以及公平可及性^[7]，而针对后者则多聚焦于中微观层面的压力承载^[8]与韧性恢复^[9]等，一定程度上忽视了两者之间的互动特征和共轭关系。其次，多以单一地区为研究对象^[10]，缺乏全国层面省域间时空演化与差异关联的多视角分析。最后，现有评价研究多置于突发公共卫生事件等特定视域^[11]，常态化背景下卫生资源和医疗压力的全局关联特征分析仍旧不足。鉴于此，本文基于2010—2020年全国31个省份的面板数据，选取30个指标构建我国省域卫生资源和医疗压力评估框架，采用全局熵权法和探索性空间分析评价与剖析我国卫生资源与医疗压力时空演化关系，并首次在两者关联特征中引入Tapio脱钩指数模型揭示其互动特征，以期为实现医疗卫生体系高质量发展提供借鉴。

1 研究设计 1.1 资料来源

本文选取我国31个省份(不包含港澳台地区)作为基本研究对象，社会经济数据来源于2010—2020年《中国卫生统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及部分省份统计年鉴和国民经济和社会发展统计公报，对个别缺失数据采取线性插值补齐。

1.2 指标体系构建

鉴于卫生资源与医疗压力的复杂性、综合性，梳理相关理论与研究，资源层面从医疗机构、卫生人员、卫生物力和资金水平四类划归。医疗机构充分考虑到不同地区医疗机构层次水平，选取三级医院数、基层医疗卫生机构数等指标反映地区卫生机构的资源状态；卫生人员和卫生物力通常采用卫生技术人员数与医疗机构床位数等衡量指标；资金水平涉及范围较为广泛，本文将政府、个人、医疗机构三方资金指标均纳入体系，以确保卫生资金组成来源尽可能广泛。压力层面包含人口特征、医疗救治、保障压力以及资金负担，人口特征主要由人口密度、老龄化率、老年少儿抚养比等指标构成，一定程度上体现出地区医疗卫生体系的整体负担；医疗救治聚焦卫生服务利用，包括门诊人次数、住院人次数、病床使用率等指标；保障压力和资金使用则从医保基金压力、医疗支付压力以及医疗机构压力等方面筛选指标。综上，遵循指标获取科学性、可比性、可获得性原则，构建我国省域卫生资源水平和医疗压力状态评价指标体系(表 1)。

1.3 研究方法 1.3.1 全局熵值法

熵值法主要根据信息的离散程度确定指标权重，从而科学准确评价研究对象。因传统熵值法无法处理面板数据，继而无法对比不同年份之间的变动。参考有关文献^[12]，本文使用引入时间变量的全局熵值法以实现对多指标、多地区、多年份的客观评价。

(1) 将α个省份N年内的β个指标的面板数据转化为N张按照时间顺序排列的的截面数据表，从而得到αN×β的全局矩阵，即：

(1)

(2) 设x_ij为第i(i=1, 2, 3, …, m)个评价单元中第j(j=1, 2, 3, …, n)项指标值，标准化公式如下：

(2)

其中x_max和x_min分别代表第j项指标的最大值和最小值，x_ij和Z_ij分别代表第j项指标标准化处理前后的值。

(3) 计算第j个指标下第i个省份在该指标中的占比P_ij。

(3)

(4) 计算第j个指标的信息熵值e_j和变异系数d_j。

(4)

(5) 计算第j个指标的权重W_j和卫生资源与医疗压力综合得分U。

(5)

1.3.2 探索性空间分析

探索性空间分析初步揭示卫生资源和医疗压力的空间关联与分布特征，本文从全局和局部空间自相关入手，选取全局莫兰指数和局部莫兰散点图进行空间自相关识别，并归类不同空间位置下各省份卫生资源水平和医疗压力状态的空间聚集特性^[13]，全局莫兰指数(Moran's I)和局部莫兰指数(I_i)的计算公式如下：

(6)

(7)

式(6)中，为样本方差，y_i和y分别为地区i观测值和平均值，W_ij是空间权重矩阵，本文采用Queen邻接矩阵。全局莫兰指数的取值范围为[-1, 1]，当Moran's I＞0时，我国各省份间卫生资源和医疗压力各自存在空间正相关，Moran's I=0代表不存在空间自相关，Moran's I＜0代表空间负相关。局部莫兰指数可划分为“高—高”聚集(H—H)、“高—低”聚集(H—L)、“低—低”聚集(L—L)和“低—高”聚集(L—H)四类区域。^[14]

1.3.3 Tapio脱钩模型

本文构建卫生资源与医疗压力的脱钩指数表征两者间双向作用机制和相对变动情况，通过动态评估和多尺度描述二者变化趋势与特征揭示全国31个省份卫生资源与医疗压力间的内在联系机理，反映出地区医疗卫生可持续发展状态。Tapio脱钩指数的计算公式如下：

(8)

其中，T_it代表i地区t年的脱钩指数，RS_start和RS_end为观测期始末卫生资源指数，PS_start和PS_end为观测期始末医疗压力指数，ΔRS_it和ΔPS_it代表i地区t年的卫生资源和医疗压力的相对变动率。参考既往文献^[15]，根据脱钩指数T_it的计算结果，可划分为8种脱钩状态(表 2)。其中，脱钩代表卫生资源变动相对于医疗压力更具优势，负脱钩代表卫生资源显著落后于医疗压力变化，连结代表该地区卫生资源与医疗压力相对同步变动，需具体分析两者变动方向。

2 卫生资源和医疗压力时空分异格局 2.1 卫生资源和医疗压力时空动态演进特征

使用全局熵值法测度我国31省份卫生资源和医疗压力指数并等距选取2010、2015和2020年三个节点绘制时序水平图(图 1)。整体来看，31个省份的卫生资源和医疗压力指数省域空间对比失衡，截面时序变化较小，高值少且聚集，低值多并分散。

横向来看，卫生资源优势区域主要集中在京津、沪宁杭以及新疆、青海、西藏一带，可能的原因是北京、上海等经济高水平省份卫生资源具有数量与质量的双重优势，而青海、西藏等西部省份人口规模较低，因此在不考虑卫生供给质量的情况下人均供给水平较高，但仍与发达地区存在差距。^[16]同样，主要反映地区就医需求的医疗压力指数同人口规模关系显著，人口大省的医疗压力普遍偏高，其中包括京津冀、长三角、珠三角、中原、关中以及成渝等重点城市群。

纵向上看，卫生资源和医疗压力组内极值差距呈缩小态势，两类指数整体均值有所上升。卫生资源方面，北京、上海、天津、浙江等高值存在弱化趋势，这一现象可能同高水平省域卫生资源饱和重组与有机疏解相关，而中西部省份如湖北、四川、贵州、陕西、青海等省份的卫生资源存在提升趋势，省域追赶效应较为明显。医疗压力方面，北京、上海、浙江等经济水平较高省份的指数出现明显下降，而华中、华南区域的医疗压力出现略微上升，医疗压力指数特征整体趋向扁平化，但是否存在空间相关性仍需进一步检验。

2.2 卫生资源和医疗压力空间关联格局特征 2.2.1 全局相关特征

2010—2020年全国31个省份卫生资源与医疗压力Moran's I均为正值，且至少在5%的水平上显著(图 2)。结果可知：(1)各省份卫生资源与医疗压力存在显著的空间正相关，卫生资源配置优与医疗压力负担大的省份在各自观测面上更易相邻，而低值区同样更容易聚集；(2)卫生资源Moran's I处于波动下降态势，说明卫生资源空间正相关性有所减弱，随机性态势上升；(3)医疗压力Moran's I波动平稳，表明我国区域医疗压力与空间分布的相关性整体较高，空间差异较小。需要注意的是，2020年医疗压力Moran's I较上年提升33.08%，当年全国各省份医疗压力水平极可能受到新冠疫情的影响，导致空间正相关性激增。

2.2.2 局部空间特征

利用Geoda计算并绘制局部莫兰散点图，将31个省份按照前文5年等距划分为四大集聚区，如图 3所示，我国各省份卫生资源与医疗压力存在显著的邻接空间正相关和空间聚集性，大部分省域位于第一象限“高—高”聚集区和第三象限“低—低”聚集区。

具体来看，卫生资源方面，“高—高”类型在考察初期主要集中在京津、长三角等东部沿海发达地区，中后期吉林、黑龙江以及青海、西藏与新疆也逐渐进入“高—高”聚集区，整体显现“点面结合、东西并进”的空间分布格局，这反映出自新医改以来，我国东北、西部地区部分省份的卫生资源均衡程度进一步提升，区域辐射带动作用得到增强。“低—低”类型数量占比最大且总体保持稳定态势，主要分布在东南、中部以及西北地区，表现出“连片聚集、接壤明显”分布格局。“高—低”和“低—高”类型省份数量较少，且数量下降显著，前者以浙江、内蒙古等省份为代表，相较于周边省域具有优势。河北、江苏、甘肃稳定处于“低—高”聚集区内，三地卫生资源配置水平较低且呈现高值包围的负相关性。

从医疗压力层面来看，整体观测期“高—高”聚集区仅有北京、天津、上海、江苏和浙江，医疗压力始终处于高位，空间锁定效应较强。“低—低”聚集区同样数量最多且变化较小，以中西部省份为主，原因可能在于中西部人口数量相对较少，区域内就诊需求和医疗负担较轻，人均医疗压力水平较低。“低—高”聚集点以河北、安徽等省份为主，可能的解释是这些省份医疗需求存在明显的溢出效应，患者异地就医现象较为突出^[17]，根据国家卫健委公布的历年《全国三级公立医院绩效考核国家监测分析情况的通报》可知，跨省异地就医现象具有鲜明的地理相关性^[18]，并有向医疗资源相对丰富的区域聚集的趋势，以安徽、河北为例，两省多年为全国流出患者数量最多省份，安徽流出的患者中约85%流向江浙沪三地，河北流出的患者中约75%流向京津二地，这一现象进一步加剧了京沪等地医疗压力负担。重庆、河南、四川等省份则稳定位于“高—低”聚集区，相较于周边区域，上述省份医疗压力负担更为突出。

3 卫生资源和医疗压力的脱钩状态演化 3.1 脱钩时序变化特征分析

基于Tapio脱钩指数模型，依托数据特征与宏观卫生发展的关键节点，主体时间涵盖“十二五”与“十三五”规划全程，按照2010—2012、2013—2015、2016—2018以及2019—2020年划分四大阶段分析全国31个省份卫生资源与医疗压力脱钩关系。由表 3可知，我国31个省份卫生资源与医疗压力的脱钩关系整体呈现出脱钩趋势显著扩大，负脱钩趋势明显下降，连结不突出的发展态势，各省份表现为脱钩、负脱钩与连结交替的波动变化特征。

分阶段来看，2010—2012年，脱钩阶段的省份共有7个，占比仅为22.58%，处于负脱钩和连结类型的省份占比分别为70.97%和6.45%，此阶段我国省份卫生资源和医疗压力的脱钩数量结构呈现出“金字塔型”特点，观测期内绝大多数省份位于中低层负脱钩类型，其中强负脱钩省份为12个，表现为医疗压力增长与卫生资源下降并行不悖，省域卫生资源负担医疗压力逐渐增大，整体医疗卫生发展处于低效迟滞阶段。

2013—2015年，处于脱钩、负脱钩和连结类型的省份数量分别为18个、12个和1个，分别占58.06%、38.71%和3.23%。与2010—2013年相比，脱钩省份数量激增，全国接近三分之一的省份处于绝对脱钩状态，这些省份卫生资源处于上升优势的同时，区域医疗压力得到有效遏止。与此同时，该阶段强负脱钩仍占据负脱钩主流，整体脱钩数量结构呈现出“沙漏型”特征。

2016—2018年，全国各省份脱钩、负脱钩和连结总体数量较上一阶段未发生改变，但内部结构出现较大程度变动，此阶段呈现出“橄榄型”的数量结构态势。脱钩分类中衰退脱钩增幅扩大，负脱钩分类中，强负脱钩向弱负脱钩转化态势明显，由上一阶段3个增至9个，该类省份医疗压力虽得到了阶段性控制，但后续需持续提升区域卫生资源配置水平以实现其对医疗压力的相对优势。

2019—2020年，脱钩类型的省份数量进一步上升，19个省份已经实现卫生资源与医疗压力之间的脱钩状态，全国近三分之二省份的卫生资源同医疗压力的比较优势扩大。此阶段省份脱钩状态集中在中上层，底层省份数量较少，强负脱钩省份仅有天津、陕西、青海三省，整体呈现出“陀螺型”的特征。总的来看，全国医疗卫生事业发展集约化、高效化、可持续化趋势转变显著。

3.2 脱钩空间变化特征分析

利用Arcgis 10.8对全国31个省份脱钩类型进行可视化分析并展示不同阶段各省份脱钩状态的空间差异特征(图 4)。

第一阶段，脱钩水平较高省份仅有西南三省一市、北京、上海、江苏等东部地区以及宁夏、内蒙古两省，空间分布上呈现出“点状分散”的特征。此阶段负脱钩省份占据绝对主流，东中西省份普遍存在卫生资源配置水平较差，医疗压力上升幅度过高的特征。

第二阶段，以青海、甘肃、陕西等为代表的中西部省份实现大范围连片脱钩，负脱钩省份则沿海形成一条“东北—东南—西南”走向的低水平带。究其原因，一方面，2012年底，国家进一步加强对中西部地区的扶持力度，以中央财政转移支付为例，2013年起，中央以年均12.1%的增长幅度扩大对中西部地区医疗卫生转移支付资金，有力地促进了基本医疗卫生服务均等化；另一方面，中西部相较于东部，自身医疗压力负担较低，地方政府更易通过差异化政策选择，如承接优势省份医疗资源转移、专项性优质医疗服务下沉等工作，提升省域医疗卫生体系韧性。

第三阶段，中西部地区部分省份如新疆、青海、四川、贵州等，由上一阶段的基本脱钩出现部分复钩，一定程度上反映出中西部地区卫生资源发展稳定性欠佳，医疗卫生体系自身造血能力仍待增强。值得注意的是，上一阶段12个负脱钩省份中，有9个在这一阶段转化为脱钩状态，体现出地方政府有意识根据上一阶段卫生资源和医疗压力的现实发展状况，通过政策工具予以干预调节从而优化区域卫生发展。同时，上一阶段部分卫生资源优势省份，如北京、湖北、浙江、四川，当前阶段恶化为负脱钩状态，可能的原因是周围脱钩状态不佳的省份医疗压力的空间溢出对以上省份产生影响。

第四阶段，正脱钩效应仍占据全国主流发展态势且有扩大趋势，中部脱钩省份以绝对脱钩和相对脱钩状态为主，而东部省份则多为衰退脱钩，负脱钩持续缩小。整体来看，全国各省份脱钩状态持续优化，高水平脱钩状态省份空间分布较为分散，区域协调带动作用显著增强，低水平省份追赶效应更为明显。这一阶段脱钩结构持续优化的原因可能有以下解释：一是随着医药卫生体制改革的持续深化，以2018年国家卫生健康委挂牌成立为契机，推动整合型医疗服务、远程医疗、慢病管理、主动健康等医学技术与管理革新，以“人民健康为中心”的卫生管理体系得到持续优化。^[19]二是2020年初爆发的新冠疫情导致部分省份医疗服务压力增速放缓，卫生资源配置集约化特征显著，地方政府通过中央转移补助、地方专项债等，大范围开展医疗卫生领域的“补短板、强基层”工作，一定程度上提升了区域卫生资源的整体性水平。

4 讨论

我国卫生资源和医疗压力指数稳中略升，两者耦合状态明显，存在显著的邻接空间正相关和空间聚集性，前者Moran's I处于波动下降态势，配置均衡性上升，后者Moran's I表现为震荡上升，扁平化趋势增强，两者的时空分异格局同我国经济发展与人口需求现状相符，个别省份可能出现卫生资源虹吸效应和医疗压力外溢现象。虽然时序对比差距呈现缩小态势，但省域间差异仍旧显著，东部多“高—高”聚集类型，中西部多“低—低”聚集类型，东中西部卫生发展存在不同症结，东部地区主要问题在于卫生资源与医疗压力均处于高位态势，中部地区则主要反映在卫生资源供给的可持续性发展能力欠佳，西部地区重点表现在优质卫生资源的供给不足。下一阶段各省份应当综合考虑不同地区经济发展水平与城乡发展差异，持续优化卫生资源配置水平与结构。

全国主流脱钩状态由负脱钩向正脱钩转变，根据前文从理想到不理想状态的划分，整体脱钩结构呈现出“金字塔型—沙漏型—橄榄型—陀螺型”的优化状态，递进脱钩态势明显，可持续发展水平逐步提升。前期绝大多数省份的脱钩状态不甚理想，处于负脱钩状态，区域医疗压力的变化明显强于卫生资源，而从2013年起，我国脱钩状态省份超过半数，绝对脱钩省份数量出现显著增加，连片式脱钩空间分布凸显，2017年底我国各省份脱钩内部结构不断优化，中高脱钩省份占比持续上升，低水平省份追赶效应较为突出。但也应注意到，当前全国仍有三分之一的省份未能实现脱钩状态，负脱钩省份空间分布趋向散点态势，且已实现脱钩状态的省份中，衰退脱钩仍占较大比重。

区域医疗压力增长过快，医疗需求急剧上升，可能导致医疗服务体系不堪重负，影响卫生资源的利用效率；而区域内部医疗压力若大幅下降，反映出该地区医疗需求的不充分、不饱和，长远来看造成卫生资源配置水平降低与医疗服务能力变弱，区域医疗卫生体系陷入恶性循环。基于两者动态变化的客观现实，需采用更为精准灵活、客观科学的多尺度评价模型予以分析，脱钩指数模型广泛运用于生态环境、区域经济等领域，将其引入能够通过直观数量比较了解并发掘变量间的共轭变化与关联特征，为宏观层面探索卫生发展规划制定与地方资源投入偏好提供一定参考借鉴。

5 建议 5.1 把握区域卫生发展现状，优化卫生资源配置结构

针对东部省份，应充分发挥卫生资源总量集约的相对优势，建立健全省际、市际间跨区域资源共享机制，打造以紧密型医共体为重点的卫生资源统筹分配机制，考虑人口规模、服务面积、人群特征等因素优化域内城乡卫生资源配置格局，实现卫生资源配置的“过程—结果”公平。中部省份需重点提升卫生资源的自主造血能力，持续增强政府医疗事业财政投入，以设立国家区域医疗中心为契机，以点带面实现区域卫生资源配置的规模效应，大力推动区域卫生资源扩容提质，构建基层整合型医疗卫生服务体系。西部省份则聚焦优质卫生资源的培育引流，通过与东中部地区优质卫生资源搭建合作平台，积极开展人才交流、专家驻点、医疗帮扶、远程指导等形式多样的学习，同时集中有限资源全力打造区域专科特色，构建“以专科带动全科”的发展路径。

5.2 注重空间关联互动格局，规避虹吸外溢恶性现象

各省份需依托本省卫生服务体系建设的规划目标与卫生资源发展的约束条件，打造本省卫生资源差异化特质，以承接域外优质卫生资源促进本省卫生资源造血能力的提升。针对医疗压力，应当预防部分卫生资源水平较低的人口大省的医疗压力过度外溢，重点关注医疗压力高集聚区，如京津、沪宁杭、珠三角等地区，秉持“宜疏不宜堵”的基本原则，建立跨省、跨大区的医疗卫生综合救治体系与转诊平台，优化跨省异地就医机制^[20]，通过开通异地就医直接结算，逐步取消异地就医备案，持续扩充异地就医定点医院数量，整合大区内部就医地目录，压缩医疗压力负担较大省份的不合理区间，进一步规避卫生资源虹吸与医疗压力外溢的负面影响。

5.3 明晰资源压力共轭特征，增强卫生体系韧性

一方面，各省份要充分利用互联网、云计算、物联网、区块链等信息化技术，打通不同层级医疗卫生体系壁垒，重点关注卫生资源综合调配、远程医疗服务提供、卫生服务需求监测、卫生应急响应等平台搭建，推动探索以分级诊疗制度为核心的医疗卫生服务供需平衡模式，提升卫生系统整体性。另一方面，提升公共卫生服务能力，建立健全以基层医疗机构为核心的多主体资源配置与应急体系路径，打造以县域医共体建设为核心实现优质医疗资源下沉，分区分人群推动家庭医生签约制度，筑牢城乡基层医疗卫生服务网底。

作者声明本文无实际或潜在的利益冲突。