張?zhí)m 張瑞華 吳雪蓮 楊燕 段桂敏 趙大仁

【摘要】 背景 全科醫(yī)生是居民健康的守門人，其資源的合理配置是實現(xiàn)衛(wèi)生服務(wù)公平性的基本保障。目前我國對全科醫(yī)生配置方面的研究主要集中于全國和部分單體省份，缺乏針對以西部地區(qū)為研究對象的全科醫(yī)生人力資源配置的研究。目的 評價2015—2020年我國西部地區(qū)全科醫(yī)生資源配置現(xiàn)狀，為西部地區(qū)優(yōu)化全科醫(yī)生資源配置提供參考。方法 本研究數(shù)據(jù)來源于2016—2017年《中國衛(wèi)生和計劃生育統(tǒng)計年鑒》、2018—2022年《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》、2016—2022年《中國統(tǒng)計年鑒》。運用阿特金森指數(shù)和區(qū)位熵對西部地區(qū)全科醫(yī)生配置進行總體測算和具體分解；運用灰色預(yù)測模型對西部地區(qū)2022—2025年全科醫(yī)生需求量進行預(yù)測。結(jié)果 2015—2020年西部地區(qū)全科醫(yī)生數(shù)從39 290人增加至 94 652人，年均增長率為19.23%；2015年和2020年按人口、經(jīng)濟和地理面積分布的阿特金森指數(shù)分別是0.126 5和0.049 3、0.124 4和0.038 2、0.786 5和0.694 4；2020年西部各省份的人口、經(jīng)濟、地理指標(biāo)的區(qū)位熵分別在0.794 3～1.219 0、0.697 0～1.337 3、0.043 2～7.727 0，西南地區(qū)地理配置區(qū)位熵>1，西北地區(qū)人口配置區(qū)位熵優(yōu)于地理配置，甘肅省、青海省和廣西壯族自治區(qū)經(jīng)濟指標(biāo)的區(qū)位熵在研究年限內(nèi)均>1；灰色模型預(yù)測2022—2025年西部地區(qū)全科醫(yī)生數(shù)量呈增長趨勢。結(jié)論 西部地區(qū)全科醫(yī)生資源配置水平逐漸提升，結(jié)構(gòu)逐步優(yōu)化，但仍存在總量不足、分布不均、注冊率較低、公平性較差等問題。建議應(yīng)以地理分級為標(biāo)準(zhǔn)，以“調(diào)增優(yōu)存”為原則，以職業(yè)吸引力為目標(biāo)，以資源整合和區(qū)域協(xié)同為導(dǎo)向，進一步優(yōu)化西部地區(qū)全科醫(yī)生資源配置。

【關(guān)鍵詞】 全科醫(yī)生；資源配置；健康公平性；西部地區(qū)；阿特金森指數(shù)；區(qū)位熵；灰色預(yù)測

【中圖分類號】 R 192 【文獻標(biāo)識碼】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0232

Equity Analysis and Demand Prediction of General Practitioner Resource Allocation in Western China

ZHANG Lan1，ZHANG Ruihua1，2，WU Xuelian1，YANG Yan3，DUAN Guimin1，ZHAO Daren4*

1.School of Management，Chengdu University of Traditional Chinese Medicine，Chengdu 611137，China

2.General Practitioners Training Center of Sichuan Province，Chengdu 610015，China

3.Reform，Innovation and Operations Expansion Department，the Third People's Hospital of Chengdu，Chengdu 610031，China

4.Department of Medical Administration，Sichuan Provincial Orthopedic Hospital，Chengdu 610041，China

*Corresponding author：ZHAO Daren，Assistant researcher ；E-mail：cdzhaodaren@163.com

【Abstract】 Background General practitioners（GPs）are gatekeepers of residents' health，the rational allocation of resources is the basic guarantee for achieving fairness in health services. At present，research on the allocation of GPs in China mainly focuses on the whole country and individual provinces，lack of research on the allocation of human resources for general practitioners in the western region as the research object. Objective To comprehensively evaluate the current situation of GPs resource allocation in western China from 2015 to 2020，provide a reference for optimizing the resources distribution of GPs in the western region of China. Methods The data for this study were derived from the China Health and Family Planning Statistical Yearbook（2016-2017），the China Health Statistics Yearbook（2018-2022），and the China Statistical Yearbook（2016-2022）. Using Atkinson index and location entropy to calculate and decompose the overall allocation of GPs resources in the western region. Using grey prediction model to predict the demand for GPs in the western region from 2022 to 2025. Results From 2015 to 2020，the number of GPs in the western region increased from 39 290 to 94 652，with an average annual growth rate of 19.23%. The Atkinson Index by population，economy，and geography in 2015 and 2020 respectively were 0.1265 and 0.049 3，0.124 4 and 0.038 2，0.786 5 and 0.694 4. The location entropy of population，economy，and geographical indicators in the western provinces in 2020 respectively ranged from 0.794 3 to 1.219 0，0.697 0 to 1.337 3，and 0.043 2 to 7.7270. The location entropy of geographical allocation in the southwest region is greater than 1，while the location entropy of population allocation in the northwest region is better than geographical allocation.The location entropy of economic indicators in Gansu，Qinghai and Guangxi is greater than 1 during the research period.The grey model predicts that the resources of GPs in the western region will show an increasing trend from 2022 to 2025. Conciusion The allocation level of GPs in the western region is gradually improving，and the structure is gradually optimizing. However，there are still problems such as insufficient total quantity，uneven distribution，low registration rate，and poor fairness. Suggestions should be based on geographical classification as the standard，with the principle of "Adjust increment and optimize inventory"，the goal of occupational attractiveness，and the guidance of resource integration and regional collaboration to further optimize the resource allocation of GPs in the western region.

【Key words】 General practitioners；Resource allocation；Health equity；Western region；Atkinson index；Location entropy；Grey prediction

“強基層”是深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的重要原則和工作內(nèi)容，近年來，國家將提升基層醫(yī)療服務(wù)能力作為最基礎(chǔ)、最根本的重要工作［1］。全科醫(yī)生作為居民健康的“守門人”，是保障基層衛(wèi)生事業(yè)健康發(fā)展的重要條件，也是基層醫(yī)療衛(wèi)生人才建設(shè)的重點［2］?！蛾P(guān)于改革完善全科醫(yī)生培養(yǎng)與使用激勵機制的意見》（國辦發(fā)〔2018〕3號）明確指出要為衛(wèi)生與健康事業(yè)發(fā)展提供可靠的全科醫(yī)學(xué)人才支撐［3］。我國西部地區(qū)面積廣大，各省、市、自治區(qū)的地域情況復(fù)雜各異，醫(yī)療衛(wèi)生資源配置面臨的挑戰(zhàn)和難度較大，同時西部地區(qū)農(nóng)村人口眾多，健康風(fēng)險較高［4］，居民醫(yī)療服務(wù)需求較大，因此，完善西部地區(qū)基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系和以全科醫(yī)生為重點的基層醫(yī)療衛(wèi)生隊伍建設(shè)具有重要意義。本研究對西部地區(qū)12個省份的全科醫(yī)生配置情況進行分析和預(yù)測，以期為有效優(yōu)化西部地區(qū)全科醫(yī)生服務(wù)資源的區(qū)域布局、建設(shè)西部地區(qū)全科醫(yī)生隊伍提供參考。

1 資料與方法

1.1 一般資料

研究對象為我國西部12個省份的全科醫(yī)生，包括注冊為全科醫(yī)學(xué)專業(yè)的人員和取得全科醫(yī)師培訓(xùn)合格證的人員。數(shù)據(jù)來源于2016—2017年《中國衛(wèi)生和計劃生育統(tǒng)計年鑒》、2018—2022年《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》、2016—2022年《中國統(tǒng)計年鑒》。根據(jù)國家統(tǒng)計局的劃分標(biāo)準(zhǔn)，我國西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、重慶市、四川省、貴州省、云南省、西藏自治區(qū)共12個省份。

根據(jù)《中國衛(wèi)生和計劃生育統(tǒng)計年鑒》《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》的統(tǒng)計口徑：2015—2020年全科醫(yī)生總數(shù)為注冊為全科醫(yī)學(xué)專業(yè)和取得全科醫(yī)生培訓(xùn)合格證的執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師數(shù)之和。2021年最新統(tǒng)計口徑：全科醫(yī)生總數(shù)為注冊為全科醫(yī)學(xué)專業(yè)和注冊為鄉(xiāng)村全科執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師的人數(shù)之和。由于全科醫(yī)生的統(tǒng)計口徑發(fā)生變化，故本研究分為兩個部分：一是對2015—2020年我國西部地區(qū)全科醫(yī)生配置情況進行分析，二是運用灰色預(yù)測模型對2022—2025年西部整體及各省份的“全科醫(yī)生總數(shù)”進行預(yù)測。

1.2 研究方法

1.2.1 阿特金森指數(shù)（Atkinson index）：阿特金森指數(shù)最初是用來評價收入分配公平性的社會福利性指標(biāo)，后逐步應(yīng)用于衛(wèi)生領(lǐng)域研究資源配置公平性［5］。阿特金森指數(shù)相比于基尼系數(shù)（Gini coefficient），對資源不均等分布的敏感性更高［6］，其取值范圍在0～1，數(shù)值越小，分布越平均。其計算公式為：

A=1-［（xi/u）1-εf（xi）］1/（1-ε）? ? ? ? ? ? ? ? ? （式1）

xi表示i地區(qū)的衛(wèi)生資源量，u表示衛(wèi)生資源的平均值，∑是不平等厭惡參數(shù)，反映社會對不平等的厭惡（或?qū)ζ降鹊钠茫┏潭龋?］，本研究將ε設(shè)置為2進行計算［5］。

1.2.2 區(qū)位熵：區(qū)位熵又稱專業(yè)化率，是一種研究區(qū)域類要素空間分布情況的指標(biāo)，主要用于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分析，測算小區(qū)域某一產(chǎn)業(yè)部門在大區(qū)域范圍的相對集中程 度［8］。本研究將區(qū)位熵引入衛(wèi)生領(lǐng)域，反映微觀區(qū)域內(nèi)全科醫(yī)生供需水平在整體研究范圍內(nèi)的水平并顯示其空間分布情況。計算公式為：

LQi=（Mi/Pi）/（M/P）? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （式2）

Mi、M分別表示i地區(qū)和總研究區(qū)內(nèi)的資源數(shù)量，Pi、P分別表示i地區(qū)和總研究區(qū)內(nèi)的人口數(shù)（地理面? ?積）［8］，一般將1作為臨界值，當(dāng)取值<1時，說明相對不公平；反之，相對公平。

1.2.3 灰色預(yù)測模型：灰色預(yù)測GM（1，1）模型是由鄧聚龍教授提出的以原始數(shù)列進行建模分析、定量預(yù)測未來變化趨勢的理論，具有樣本數(shù)據(jù)少、運算方便、適用性強和精度高等優(yōu)點［9］。模型的方程公式為：（式3）

公式中a、u為待定系數(shù)，其中a為發(fā)展灰度，u為內(nèi)生控制灰度。該模型主要原理是：對原始時間序列進行累加，構(gòu)建一階線性微分動態(tài)時間序列模型，用最小二乘法進行參數(shù)估計，逆生成及累減還原得到預(yù)測值，并通過后驗差比值C和小誤差概率P評價模型的? ? ? ? 精度［10］，見表1。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法

采用Excel 2019進行數(shù)據(jù)錄入和計算，采用年均增長率反映全科醫(yī)生增速和發(fā)展趨勢，同時運用SPSS 25.0對西部地區(qū)全科醫(yī)生資源配置進行描述性分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 全科醫(yī)生發(fā)展現(xiàn)狀

2.1.1 2015—2020年西部地區(qū)全科醫(yī)生變化情況分析：2015—2020年，我國西部地區(qū)全科醫(yī)生數(shù)從39 290人增加至94 652人，年均增長率為19.23%，高于全國平均水平（16.73%）［11］；取得全科醫(yī)生培訓(xùn)合格證的人數(shù)年均增長率為6.79%；注冊為全科醫(yī)學(xué)專業(yè)的人數(shù)年均增長率為38.08%，高于東部（27.67%）、中部（20.42%）以及全國平均水平（30.21%）［11］；全科醫(yī)生注冊率逐年提高，2020年注冊為全科醫(yī)學(xué)專業(yè)的人數(shù)首次高于取得全科醫(yī)生培訓(xùn)合格證的人數(shù)，為58.56%；每萬人口全科醫(yī)生數(shù)從1.06人增加至2.47人，低于全國平均2.90人［11］。見表2。

2.1.2 2015—2020年西部各省份全科醫(yī)生年均增長率發(fā)展情況分析：2015—2020年我國西部12個省份中“注冊為全科醫(yī)學(xué)專業(yè)的人數(shù)”的年均增長率均快于“取得全科醫(yī)生培訓(xùn)合格證的人數(shù)”的增長速度；四川省、云南省、廣西壯族自治區(qū)、重慶市的注冊人數(shù)和注冊率的增長速度均快于西部其他省份；內(nèi)蒙古自治區(qū)、甘肅省、新疆維吾爾自治區(qū)的“取得全科醫(yī)生培訓(xùn)合格證的人數(shù)”高于“注冊為全科醫(yī)學(xué)專業(yè)的人數(shù)”且全科醫(yī)生注冊率的增長比率較低，西藏自治區(qū)注冊率為負(fù)增長；西藏自治區(qū)、陜西省的每萬人口全科醫(yī)生數(shù)年均增長率較高，分別為35.30%、30.67%；貴州省的每萬人口全科醫(yī)生數(shù)僅為1.96人，僅四川省高于全國平均水平。見表3。

2.2 全科醫(yī)生配置公平性

2.2.1 阿特金森指數(shù)評價：由圖1可知，2015—2020年，我國西部地區(qū)全科醫(yī)生按人口分布的阿特金森指數(shù)由0.126 5下降至0.049 3，按經(jīng)濟分布的阿特金森指數(shù)由0.124 4下降至0.038 2，按地理面積分布的阿特金森指數(shù)由0.786 5下降至0.694 4，西部地區(qū)全科醫(yī)生資源配置公平性持續(xù)優(yōu)化，按人口以及經(jīng)濟分布的公平性始終優(yōu)于按地理面積分布，人口配置公平性相對較優(yōu)，地理配置公平性有待提高。

2.2.2 區(qū)位熵評價：2015—2020年，四川省、廣西壯族自治區(qū)按人口、經(jīng)濟、地理配置的區(qū)位熵逐步完善，到2020年兩省按人口、經(jīng)濟、地理配置的區(qū)位熵均>1，甘肅省在研究年限內(nèi)的各指標(biāo)區(qū)位熵均>1，3個省份全科醫(yī)生配置的均衡性和可及性均較好；重慶市按人口及地理配置的區(qū)位熵優(yōu)于按經(jīng)濟配置，按經(jīng)濟配置的區(qū)位熵均小于1；貴州省、云南省、陜西省、寧夏回族自治區(qū)這4個省份按地理配置的區(qū)位熵均>1，地理可及性較好，按人口及經(jīng)濟配置的區(qū)位熵有待完善；青海省、新疆維吾爾自治區(qū)按人口、經(jīng)濟配置的區(qū)位熵優(yōu)于按地理配置，按地理配置的區(qū)位熵遠<1；內(nèi)蒙古自治區(qū)按人口配置的區(qū)位熵均>1，人口均衡性較好，按經(jīng)濟和地理配置的區(qū)位熵均<1，按經(jīng)濟配置的區(qū)位熵呈現(xiàn)上升趨勢，按經(jīng)濟配置公平性逐年完善，但按地理配置的區(qū)位熵呈下降趨勢；西藏自治區(qū)按人口、地理、經(jīng)濟配置的區(qū)位熵均<1，且均低于西部其他省份，按地理配置的區(qū)位熵遠<1，地理可及性較差，見表4。

2.3 全科醫(yī)生需求預(yù)測

構(gòu)建的13個灰色預(yù)測模型的后驗差比值C<0.35，P均為1.0，預(yù)測精度等級為1級，見表5。外推預(yù)測結(jié)果顯示：2022—2025年我國西部地區(qū)及各省市全科醫(yī)生資源呈穩(wěn)步上升趨勢，見表6。

3 討論

3.1 西部地區(qū)全科醫(yī)生資源總量不足、分布不均

研究結(jié)果表明：我國西部地區(qū)取得全科醫(yī)生培訓(xùn)合格證的人數(shù)、注冊為全科醫(yī)學(xué)專業(yè)的人數(shù)、全科醫(yī)生總數(shù)及每萬人口全科醫(yī)生數(shù)均呈逐年增長趨勢，且注冊為全科醫(yī)學(xué)專業(yè)的人數(shù)和全科醫(yī)生總數(shù)的年均增長率均高于東、中部和全國平均水平，表明西部地區(qū)全科醫(yī)生隊伍的建設(shè)與發(fā)展取得了一定的成績。但是，西部地區(qū)全科醫(yī)生總數(shù)在全國占比仍相對較低（23.15%），低于東部（50.84%）、中部（26.00%）地區(qū)，且西部每萬人口全科醫(yī)生數(shù)僅為2.47人，低于東部（3.43人）、中部（2.53人），僅四川?。?.01人）超過全國平均水平（2.90人），最低的貴州省僅為1.96人。上述研究結(jié)果與國務(wù)院頒布的《關(guān)于改革完善全科醫(yī)生培養(yǎng)與使用激勵機制的意見》（國辦發(fā)〔2018〕3號）中提出的“到2020年，城鄉(xiāng)每萬名居民擁有2～3名合格的全科醫(yī)生”和“到2030年，城鄉(xiāng)每萬名居民擁有5名合格的全科醫(yī)生”的目標(biāo)仍有一定差距。同時，預(yù)測結(jié)果顯示，2022—2025年西部地區(qū)全科醫(yī)生資源呈增長趨勢，表明未來幾年西部地區(qū)各省份全科醫(yī)生的發(fā)展趨勢整體向好，但長期來看，隨著現(xiàn)階段我國人口老齡化的加劇以及居民對醫(yī)療服務(wù)需求和質(zhì)量的不斷增長［11］，西部地區(qū)全科醫(yī)生資源供給仍面臨較大挑戰(zhàn)。此外，西部地區(qū)區(qū)域之間全科醫(yī)生資源發(fā)展差異明顯，陜西省、重慶市的全科醫(yī)生增長速度較快，新疆維吾爾自治區(qū)、青海省和云南省的增長速度較慢，西藏自治區(qū)的缺口最大，其高年均增長率與基數(shù)小有關(guān)；截至2020年西部地區(qū)全科醫(yī)生總數(shù)豐富的四川省是西藏自治區(qū)的34倍，是寧夏回族自治區(qū)及青海省的14倍；預(yù)測結(jié)果顯示，到2025年西部各省份之間全科醫(yī)生需求量預(yù)測結(jié)果差異仍然較大，可能未來仍會存在全科醫(yī)生資源分布不均的難題。

3.2 西部地區(qū)全科醫(yī)生注冊率有所改善但仍相對較低

研究發(fā)現(xiàn)，西部地區(qū)全科醫(yī)生的注冊人數(shù)和注冊率逐年提高，2020年注冊率達58.56%，并超過取得培訓(xùn)合格證的人數(shù)，與國內(nèi)李婉等［12］、陳方廳等［13］的研究結(jié)果存在差異，這可能與近年來各級政府對西部偏遠地區(qū)和基層的投入與發(fā)展高度重視相關(guān)。雖然西部地區(qū)全科醫(yī)生隊伍結(jié)構(gòu)在不斷完善，但2020年全科醫(yī)生注冊人數(shù)和注冊率仍低于全國平均水平（255 856人、62.59%），內(nèi)蒙古自治區(qū)、甘肅省、新疆維吾爾自治區(qū)、西藏自治區(qū)的注冊率增長速度較慢，西藏自治區(qū)出現(xiàn)負(fù)增長，注冊人數(shù)均未超過取得培訓(xùn)合格證的人數(shù)，這4個省份的全科醫(yī)生隊伍結(jié)構(gòu)亟須優(yōu)化。西部地區(qū)注冊率偏低的原因可能與現(xiàn)階段對全科醫(yī)學(xué)的社會認(rèn)可度及職業(yè)吸引力等因素密切相關(guān)：一是如今仍有部分居民和全科學(xué)員以傳統(tǒng)專科思維看待全科醫(yī)學(xué)的價值，全科醫(yī)生的社會認(rèn)可度和職業(yè)自我認(rèn)同感較低［14］；二是全科醫(yī)生的薪酬待遇偏低，職業(yè)發(fā)展空間有限，且西部地區(qū)地處偏遠，經(jīng)濟發(fā)展速度較慢，職業(yè)環(huán)境較差等導(dǎo)致西部地區(qū)全科醫(yī)生職業(yè)吸引力不足［15］。

3.3 西部地區(qū)全科醫(yī)生資源配置公平性存在差異

阿特金森指數(shù)的研究結(jié)果顯示：2015—2020年西部地區(qū)全科醫(yī)生按人口和經(jīng)濟分布的公平性始終優(yōu)于按地理分布；區(qū)位熵結(jié)果顯示：西部地區(qū)內(nèi)存在不同程度的人口、地理和經(jīng)濟配置不公平，四川省、甘肅省、廣西壯族自治區(qū)、重慶市全科醫(yī)生配置整體較好；貴州省、云南省、陜西省、寧夏回族自治區(qū)按人口與經(jīng)濟配置的公平性相對地理配置較差；而內(nèi)蒙古自治區(qū)、青海省、新疆維吾爾自治區(qū)、西藏自治區(qū)資源配置公平性整體較差，按地理配置公平性亟須改善。究其原因，一方面是因為經(jīng)濟與人口的交互作用使經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)人口也相對密集［16］；另一方面我國西北地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展相對落后、地理面積廣闊、人口密度低且居住分散，“地向性”指標(biāo)對資源配置影響更大，而西南地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展較快、人口相對密集，且受四川省、重慶市等集聚效應(yīng)的影響，“人向性”指標(biāo)影響更大［17］。但是，目前政府在進行衛(wèi)生規(guī)劃時又長期將每千（萬）人口資源擁有全科醫(yī)生數(shù)作為資源配置標(biāo)準(zhǔn)，較少關(guān)注區(qū)域結(jié)構(gòu)和空間分布，忽略了西部部分省份地廣人稀的特征，導(dǎo)致資源投入配置比例失衡，造成區(qū)域間資源配置差異顯著［18］。

4 建議

4.1 以地理分級為標(biāo)準(zhǔn)，強化政府的主導(dǎo)地位和作用

澳大利亞為改善衛(wèi)生人力資源配置不均衡制定了地理分級標(biāo)準(zhǔn)并依據(jù)分級原則制定差異化衛(wèi)生人力激勵政策，極大促進了偏遠和極度偏遠地區(qū)衛(wèi)生人力資源的流入［19］?？山梃b該國地理分級經(jīng)驗，根據(jù)西部各省份的轄區(qū)人口年齡、交通可達性、經(jīng)濟狀況、全科醫(yī)生隊伍建設(shè)水平和缺乏情況等實際情況，進行分級并制定差異化衛(wèi)生政策，引導(dǎo)全科醫(yī)生資源合理流動。同時，建議相關(guān)部門組建西部地區(qū)專項評估小組，定期考察醫(yī)療衛(wèi)生供需情況，實時更新地理分級標(biāo)準(zhǔn)與衛(wèi)生政策。其次，中央和地方政府也應(yīng)進一步加大對西部全科醫(yī)生建設(shè)工作的重視程度，中央政府應(yīng)加強宏觀調(diào)控，通過規(guī)劃、調(diào)控、資金投入、制度建設(shè)以及衛(wèi)生改革等途徑補齊西部各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生資源短板；各級地方政府需積極完善和落實本地區(qū)全科醫(yī)生培養(yǎng)與使用激勵等的相關(guān)政策與體制機制，通過大力發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟等方式提高地方人均經(jīng)濟水平和醫(yī)療購買能力［20］，以增加地方政府的可支配資金，提升地方政府衛(wèi)生資源規(guī)劃的空間與能力。

4.2 以“調(diào)增優(yōu)存”為原則，持續(xù)擴充西部地區(qū)全科醫(yī)生隊伍

針對西部地區(qū)全科醫(yī)生總量不足的現(xiàn)狀，建議遵循“調(diào)整增量，優(yōu)化存量”的政策。在“調(diào)整增量”上：一是擴大西部地區(qū)全科醫(yī)學(xué)招生規(guī)模，增加全科醫(yī)學(xué)生培養(yǎng)數(shù)量，逐步完善助理全科醫(yī)師培訓(xùn)、農(nóng)村訂單定向免費培養(yǎng)、全科特崗計劃、轉(zhuǎn)崗培訓(xùn)、對口支援等培養(yǎng)政策與方案［21］；二是推動西部地區(qū)定向醫(yī)學(xué)生誠信管理體系建設(shè)，運用道德、經(jīng)濟、行政、法律等多途徑增強定向醫(yī)學(xué)生的契約精神以及提高其服務(wù)基層的履約

率［22］，減少人才流失；三是積極鼓勵社會力量舉辦全科診所，輔以政府補貼，并為其提供更好的政策環(huán)境和發(fā)展平臺，以增加西部地區(qū)醫(yī)療服務(wù)資源，擴大服務(wù)供給。在“優(yōu)化存量”上：一是重視并關(guān)注已執(zhí)業(yè)全科醫(yī)生的繼續(xù)教育和職業(yè)發(fā)展［23］，加大對學(xué)歷教育的支持力度，提高基層在職全科醫(yī)生的總體服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)效率；二是完善西部地區(qū)全科醫(yī)生退出機制，適當(dāng)延長全科醫(yī)生骨干的服務(wù)年齡，可結(jié)合實際采用擇優(yōu)返聘執(zhí)業(yè)的方式彌補全科人才缺口；三是加強西部地區(qū)遠程醫(yī)療服務(wù)體系建設(shè)，借助互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)勢，完善全科醫(yī)生培養(yǎng)信息平臺、增強遠程會診等智慧醫(yī)療模式的普及和使用［24］，解決傳統(tǒng)培訓(xùn)成本高、基層服務(wù)能力弱的問題。

4.3 以職業(yè)吸引力為目標(biāo)，提高西部地區(qū)全科醫(yī)生注冊率

盡管我國西部地區(qū)全科醫(yī)生隊伍結(jié)構(gòu)在逐步優(yōu)化，但注冊率仍有待提高。研究表明，注冊率高低與政府衛(wèi)生投入呈中度正相關(guān)［25］，因此，首先政府要持續(xù)加大對西部地區(qū)的衛(wèi)生投入，并通過轉(zhuǎn)移支付的方式降低政府衛(wèi)生投入水平的差異，針對西藏自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)等嚴(yán)重缺乏地區(qū)，可以通過增加政府直接投資、撬動社會資本投入、地方政府發(fā)放債券等多途徑加大支持與投入力度［26］，同時鼓勵發(fā)展水平較好的四川省、重慶市等通過自身優(yōu)勢提高全科醫(yī)生的數(shù)量和質(zhì)量。其次，重視并加強全科學(xué)員的專業(yè)認(rèn)知教育和職業(yè)認(rèn)同教育［27］，讓學(xué)員了解全科醫(yī)學(xué)的發(fā)展動態(tài)和全科醫(yī)生的社會價值，通過多種方式增強社會認(rèn)可度，提高其職業(yè)信心以及從事全科醫(yī)生崗位的意愿。此外，完善西部地區(qū)全科醫(yī)生激勵機制，提高職業(yè)吸引力。在西部地區(qū)探索實施全科醫(yī)生年薪制以及同工同酬制，在子女教育、進修培訓(xùn)、工資待遇、晉升等方面加大傾斜力度；探索實施全科醫(yī)生編制周轉(zhuǎn)池制度和編制備案制管理［23］，促進稀缺編制資源向西部全科崗位傾斜；優(yōu)化我國西部地區(qū)全科衛(wèi)生人員的職稱晉升體系，增設(shè)西部地區(qū)全科醫(yī)生的職稱晉升比例；加強西部地區(qū)基層衛(wèi)生的硬件投入，完善西部地區(qū)信息化建設(shè)及醫(yī)療設(shè)備與藥品供應(yīng)，提供良好的執(zhí)業(yè)環(huán)境。

4.4 以資源整合和區(qū)域協(xié)同為導(dǎo)向，推動資源分布的均衡性

為提高西部地區(qū)全科醫(yī)生分布的均衡性并縮小地區(qū)差異，首先，政府在衡量衛(wèi)生服務(wù)公平性以及統(tǒng)籌全科醫(yī)生區(qū)域布局時不僅要考慮人口分布，還應(yīng)重視經(jīng)濟發(fā)展水平、人群衛(wèi)生服務(wù)需求、機構(gòu)輻射能力和服務(wù)半徑等因素的影響［28］。其次，一方面，應(yīng)強化西部整體性思維，以均衡發(fā)展為目標(biāo)建立區(qū)域協(xié)同機制，依托“互聯(lián)網(wǎng)+全科醫(yī)生”、縣域醫(yī)共體、巡回醫(yī)療等流動性服務(wù)新模式促進優(yōu)質(zhì)全科醫(yī)生的共享與利用［29］，同時暢通跨省合作，推動西南對西北地區(qū)、發(fā)達對薄弱地區(qū)的對口支援力度，實現(xiàn)資源互補；另一方面，針對區(qū)域間差異，提質(zhì)擴模，實現(xiàn)差異化發(fā)展。貴州省、云南省、陜西省、寧夏回族自治區(qū)應(yīng)側(cè)重全科醫(yī)生相對人口分布的適配性，根據(jù)當(dāng)?shù)厝丝诜植继卣饕约百Y源利用效率合理分配資源；西藏自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、青海省應(yīng)著重考慮醫(yī)療服務(wù)半徑問題，既要強化對該類地區(qū)的政策供給，穩(wěn)定擴充人才總量，又要合理設(shè)置衛(wèi)生資源配置標(biāo)準(zhǔn)，重視提高全科醫(yī)生資源的地理覆蓋率；四川省、重慶市、廣西壯族自治區(qū)、甘肅省應(yīng)重在“提檔升級”，根據(jù)當(dāng)?shù)蒯t(yī)療需求，加強全科醫(yī)生亞專長培訓(xùn)，培養(yǎng)全有所專的基層全科醫(yī)生，同時結(jié)合政策和自身優(yōu)勢，積極探索推動西部地區(qū)全科醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型，持續(xù)加大醫(yī)療信息化建設(shè)，利用外部技術(shù)手段提高基層醫(yī)療服務(wù)能力與效率［30］。

作者貢獻：張?zhí)m進行文章的構(gòu)思與設(shè)計、數(shù)據(jù)分析、論文撰寫；張瑞華進行論文的修訂，負(fù)責(zé)文章的質(zhì)量控制與審校；吳雪蓮、楊燕進行數(shù)據(jù)的收集與整理，統(tǒng)計學(xué)處理；段桂敏進行論文修訂，監(jiān)督管理；趙大仁對文章的結(jié)構(gòu)邏輯、可行性進行指導(dǎo)、審查、監(jiān)督，對文章整體負(fù)責(zé)。

本文無利益沖突。

張?zhí)m：https：//orcid.org/0009-0005-3601-9453

張瑞華：https：//orcid.org/0000-0003-1471-009X

趙大仁：https：//orcid.org/0000-0003-4383-5756

參考文獻

魯志鴻，孟慶躍，王穎. 新醫(yī)改前后中國基層衛(wèi)生資源配置公平性分析［J］. 中國公共衛(wèi)生，2017，33（8）：1203-1205.

程艷敏，徐燕飛，溫楠，等. 2013—2016年山東省全科醫(yī)生配置現(xiàn)狀及公平性趨勢研究［J］. 中國全科醫(yī)學(xué)，2020，23（4）：414-418. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2020.00.019.

中華人民共和國中央人民政府. 關(guān)于改革完善全科醫(yī)生培養(yǎng)與使用激勵機制的意（國辦發(fā)〔2018〕3號）見［EB/OL］.（2018-01-04）［2023-6-20］. http：//www.gov.cn/zhengce/content/2018-01/24/content_5260073.htm.

黃銳，李婉，郝婧. 西部地區(qū)農(nóng)村基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)效率評價研究：基于DEA-Tobit模型的分析［J］.西北民族研究，2023，119（2）：144-155. DOI：10.16486/j.cnki.62-1035/d.20230411.002.

王藝諾，閆萍，徐玉英，等. “十三五”期間湖北省衛(wèi)生人力資源配置公平性研究［J］. 護理學(xué)報，2023，30（3）：45-50.

朱陽杰，唐康，劉同同，等. 我國衛(wèi)生資源配置公平性研究綜述［J］. 解放軍醫(yī)院管理雜志，2021，28（12）：1101-1103.

辛靜靜. 京津冀地區(qū)主要城市集聚差異研究［J］. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2017，36（2）：153-160.

黃經(jīng)南，朱愷易. 基于POI數(shù)據(jù)的武漢市公共服務(wù)設(shè)施布局社會公平績效評價［J］. 現(xiàn)代城市研究，2021，36（6）：24-30.

ZHAO D R，ZHANG H W，CAO Q，et al. The research of ARIMA，GM（1，1），and LSTM models for prediction of TB cases in China［J］. PLoS One，2022，17（2）：e0262734.

張瑞華，趙大仁，何思長，等. 基于灰色GM（1，1）模型與ARIMA模型的四川省衛(wèi)生人力資源預(yù)測探討［J］. 現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)，2017，44（7）：1242-1247.

姜文娟，陳美倫，崔瑛. 基于灰色模型的山東省“十四五”期間衛(wèi)生人力資源預(yù)測研究［J］. 中國衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)管理，2023，14（5）：54-58. DOI：10.3969/j.issn.1674-9316.2023.05.012.

李婉，韓彩欣. 我國西部地區(qū)全科醫(yī)生配置公平性研究：基于基尼系數(shù)和集聚度［J］.衛(wèi)生經(jīng)濟研究，2020，37（9）：29-32. DOI：10.14055/j.cnki.33-1056/f.2020.09.008.

陳方廳，趙春文，于倩倩，等. 我國全科醫(yī)生人力資源配置分析與預(yù)測［J］. 中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2019，36（5）：678-681.

王榮華，李云濤，季國忠，等. 阻礙全科學(xué)員注冊為全科醫(yī)生的影響因素調(diào)查研究［J］. 中國全科醫(yī)學(xué)，2019，22（28）：3505-3509. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2019.00.386.

馮晶，申鑫，甘勇. 中國東中西部地區(qū)全科醫(yī)生離職意愿現(xiàn)狀及其影響因素［J］. 中國公共衛(wèi)生，2021，37（11）：1635-1640. DOI：10.11847/zgggws1131685.

毛瑛，朱斌，劉錦林，等. 我國西部地區(qū)衛(wèi)生人力資源配置公平性分析：基于資源同質(zhì)性假設(shè)［J］. 中國衛(wèi)生經(jīng)濟，2015，34（7）：31-34. DOI 10.7664/CHE20150710.

沈曉，甘恩儒，徐一明.基于集聚度的我國西部地區(qū)衛(wèi)生資源配置評價［J］. 醫(yī)學(xué)與社會，2019，32（7）：32-35，53.

王狄佳，陳丹鏑，楊先碧，等. 我國西部地區(qū)基層衛(wèi)生人力資源配置公平性研究［J］. 現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)，2019，46（11）：1986-1989.

干穎瀅，王書平，吳曉凡，等. 基于地理分級標(biāo)準(zhǔn)的偏遠地區(qū)衛(wèi)生人力資源優(yōu)化：澳大利亞改良版蒙納士模型及其對我國的啟示［J］. 中國全科醫(yī)學(xué)，2022，25（31）：3843-3850.

張曄，張馳，王志強. 2004—2016年新疆醫(yī)療衛(wèi)生資源配置公平性與影響因素研究：基于“人口公平性”與“地理公平性”的綜合視角［J］. 中國衛(wèi)生事業(yè)管理，2019，36（7）：499-509.

楊輝，韓建軍，許巖麗. 中國全科醫(yī)生隊伍建設(shè)的發(fā)展、挑戰(zhàn)與展望［J］. 中國全科醫(yī)學(xué)，2019，22（19）：2267-2279.

宋茂榮，劉波，宋晶. 農(nóng)村訂單定向醫(yī)學(xué)生契約精神：現(xiàn)狀、背離與回歸［J］. 衛(wèi)生經(jīng)濟研究，2022，39（8）：18-20.

付英杰，王健，孟彥，等. 中國全科醫(yī)生發(fā)展趨勢及公平性研究［J］. 中國全科醫(yī)學(xué)，2020，23（1）：7-13.

接純純，周典，田帝，等. 基于共生理論的遠程會診與線上診療融合發(fā)展模式研究［J］. 中國醫(yī)院管理，2022，42（7）：43-46.

黃冬梅，尹文強，于倩倩，等. 我國全科醫(yī)生資源現(xiàn)狀與“2020政策目標(biāo)”比較分析［J］. 中國衛(wèi)生經(jīng)濟，2017，36（10）：51-55. DOI 10.7664/CHE20171013.

萬圣潔，段桂敏，李家偉，等. “十三五”期間西部地區(qū)中醫(yī)類醫(yī)院衛(wèi)生資源配置公平性及需求預(yù)測研究［J］. 中國醫(yī)院，2023，27（4）：5-9. DOI：10.19660/j.issn.1671-0592.2023.04.02.

潘雯，馮晶，鄭艷玲，等.中國全科醫(yī)生心理資本與留職意愿的關(guān)系研究：職業(yè)認(rèn)同的中介作用［J］. 中國全科醫(yī)學(xué)，2023，26（25）：3127-3132.

吳曉凡，尹悅，干穎瀅，等. 西藏自治區(qū)基層衛(wèi)生資源配置現(xiàn)狀及公平性研究［J］. 中國全科醫(yī)學(xué)，2023，26（16）：1953-1957. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0560.

袁文輝，蘇婉敏，王培席. 廣東省全科醫(yī)生配置公平性分析［J］. 衛(wèi)生經(jīng)濟研究，2023，40（2）：85-88，93.

蘇彬彬，劉尚君，盧彥君，等. 基于集聚度的我國基層衛(wèi)生人力資源配置評價研究［J］. 中國衛(wèi)生政策研究，2021，14（4）：49-54.DOI：10.3969/j.issn.1674-2982.2021.04.007.

（本文編輯：李婷婷）

*通信作者：趙大仁，助理研究員；E-mail：cdzhaodaren@163.com

基金項目：教育部人文社會科學(xué)規(guī)劃基金項目（21YJAZH016）；四川省基層衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展研究中心（SWFZ22-Z-02）；四川省基層衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展研究中心（SWFZ21-Q-59）

引用本文：張?zhí)m，張瑞華，吳雪蓮，等.中國西部地區(qū)全科醫(yī)生資源時空配置分析及需求預(yù)測研究［J］.中國全科醫(yī)學(xué)，2024，27（25）：3171-3177. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0232.［www.chinagp.net］

ZHANG L，ZHANG R H，WU X L，et al. Equity analysis and demandprediction of general practitioner resource allocation in western China［J］.Chinese General Practice，2024，27（25）：3171-3177.

? Editorial Office of Chinese General Practice. This is an open access article under the CC BY-NC-ND 4.0 license.