城市住房醫療資源窪地圖鑑:不只是居住環境,還影響房價

突如其來的新冠疫情,讓每個人都親身體會到了醫療資源的重要性。今年兩會上,公共醫療儲備、基層醫療建設、醫療資訊化等醫療相關議案建議和提案成為關注焦點。

對於普通人而言,可能平常日子裡並不關心城市有多少醫院、有多少病床、有多少醫生和護士,但今年這場疫情讓我們看到平淡生活最堅實的後盾就是這些醫療力量,醫療建設和投入不只是影響我們排隊掛號尋醫問診的時長。

截至2018年底,全國共有99.7萬個醫療衛生機構、840萬張床位、1442個三甲醫院……而事情的另一面是,即使你居住在經濟非常發達的城市,可能小區周邊仍然會面臨醫療資源稀缺的問題。

對於公共服務部門而言,醫療資源如何分佈?在城市內部,如何在醫療資源和居民社群空間分佈上實現醫療服務均等化?對於個人而言,居住小區周邊醫療資源相對於其他小區是否豐富?醫療資源分佈對房價有什麼影響?這些問題我們綜合了全國宏觀資料、案例城市研究資料等對醫療資源均等化程度和空間格局進行研究,嘗試尋找答案。

1、全國醫療資源總述:東部>中部>西部階梯式分佈

從全球來看,醫療資源的分佈不均是一個普遍性的問題,而從全國整體看,各地的醫療資源與當地的經濟發展水平、人口密度大致相關。

權威醫學雜誌《柳葉刀》2018年曾釋出《2016年全球疾病、傷害和風險因素負擔研究報告》,給出全球195個國家和地區的醫療可及性和質量指數(簡稱HAQ指數),中國是在2000年至2016年間HAQ指數增長最快的國家,從2000年的百名開外躍升至全球第48名。

但我們梳理資料發現,無論是各省份之間的比較,還是重點城市的對比,醫療資源不均衡,特別是人均擁有醫療資源差異大問題仍然突出,是未來一段時間迴避不了的現實。

我們梳理了《中國衛生健康統計年鑑2019》和《2019年我國衛生健康事業發展統計公報》資料顯示,全國醫療資源東部地區最多,其中最多的地區是山東、廣東兩個人口過億的東部大省;全國約39.5%的醫院、45%的三甲醫院、45.7%的執業(助理)醫師、40.3%的醫院床位數都集中分佈在東部地區。

而進一步考慮人口流動因素和醫療改革衛生機構數量較大波動影響,我們以常住人口每千人口醫生數和每千人口床位數這兩個相對穩定的指標,來進一步衡量各地醫療資源的情況看,2018年全國每千人口醫療衛生機構床位數為6.03張,但人均擁有量最高的並不是東部地區省份,遼寧、新疆、四川和重慶,每千人口醫療衛生機構床位數都在7張以上;北京每千人擁有執業(助理)醫師4.63名,遠高於全國均值2.59名,其次是浙江、上海、江蘇、內蒙古。

不過,無論是醫療資源總量還是人均擁有量,中國醫療資源的分佈,整體上和區域經濟發展水平一致,呈現出東部>中部>西部的階梯式分佈。

2、城市醫療資源分析 :不同區域人均擁有量有差異

從城市維度看,重點城市的醫療資源水平要明顯高於全國平均,但城市內部區際建設水平也有明顯差異。

北上深等一線城市,雖然醫療資源總量排名靠前,但因為城市人口數量龐大,平均在每個人身上的則略顯不足,加之大城市吸引了區域周邊的外地患者前來就醫,使當地的醫療資源比資料表現的更為緊張一些。而鄭州、長沙、昆明等中西部區域中心城市反而人均擁有量相對靠前。

針對全國4個一線城市和15個新一線城市,我們進一步構建了城市醫療資源綜合指數,對各項指標進行標準化處理,消除量綱,比較不同城市在醫療資源水平上的差異。

結果顯示,即使是這些中國最具發展潛力的城市,醫療資源也存在明顯的分佈不均現象。醫療資源綜合指數較高的城市,多數經濟水平較高、人口數量相對較少。

醫療資源的不均衡問題還顯露在城市的內部。

我們對部分一線城市和新一線城市醫療資源分佈情況進行了統計,計算城市內部各行政區縣單位人口、單位面積對應的醫療資源水平及其標準差來衡量城市內部的醫療資源均衡性水平。

結果顯示,上海、廣州、北京一線城市不同行政區之間單位面積對應的醫療機構(綜合,專科醫院)數量差異較大,重慶、杭州、北京等城市不同行政區之間單位人口對應的醫療機構數差異較大。

對比不同城市內部下轄行政區縣具體數值,上海、廣州、北京這些一線城市主城區外的區縣面積較大,單位面積醫療資源偏低,導致城市內部單位空間對應醫療資源水平標準差較大;中心城區雖然醫療資源總量可以,但因為人口總量太大,單位人口醫療資源不足,導致重慶、杭州、北京等城市內部單位人口對應的醫療資源水平標準差較大。

無論是何種指標的計算結果都可以看到,城市存在著明顯的醫療資源分佈不均的問題,特別是單位人口醫療資源不足,讓大城市、核心城區成了“全國看病中心”、“全城看病中心”,而居住在該地區的人們平均擁有的醫療資源並沒有看起來那麼豐富。

3、居住選擇影響:城市住房“醫療資源窪地”圖鑑

既然城市內部醫療資源不均衡問題是個無法迴避的現實,人們關注更多的自然是對自己的生活有多大影響?最直接的影響就是自己居住小區周圍醫療資源的多寡。

貝殼研究院此前一項分析研究從上述城市中分別選擇北京、上海兩個一線城市和成都、鄭州兩個新一線城市,透過比對城市居住小區和醫療機構的空間分佈,嘗試尋找城市居住空間中的“醫療資源窪地”。

貝殼研究院上述研究統計了樣本城市小區周邊直線距離1.5公里範圍內綜合醫院及專科醫院的數量,為了便於對比,以小區為基準,對限定範圍內的醫院數量進行了標準化處理,值域範圍為0-100,值越大,表示小區周邊醫療資源分佈越豐富,值越小,表示小區周邊醫療資源分佈越匱乏。當某居住小區相對於其他小區周邊的醫療資源水平更低,這裡就成為了城市住房“醫療資源窪地”。

透過對以上四個城市的居住小區周邊醫療資源分佈情況分析發現,這些城市都存在一個共性特徵:醫療資源豐富的小區集中分佈在主城區,或者說是緊靠市中心,周邊城區相對匱乏,呈四周放射狀遞減分佈。

這幾個城市的中心城區發展歷史悠久,人口密度高、經濟發達,是醫院分佈的大核心;但近年來近郊區成為城市發展的新重點,新城不斷建設接受中心城區的溢位效應;遠郊區的人口密度相對較低、經濟相對落後,因此城市的醫療資源呈現由中心向外圍逐級遞減的分佈特徵。

但隨著城市化向周邊城區的擴張,人們對於生活質量要求的提升,考慮實現居住空間醫療公共服務均等化,不同的城市也略有差異。

例如上海居住小區醫療資源集中趨勢明顯,而北京則是集中與離散現象並存,這一定程度上與北京近年來將中心城區醫院外遷有一定關係。北京近年將天壇醫院整體搬遷豐臺花鄉、同仁醫院主體外遷亦莊開發區、口腔醫院整體搬遷豐臺花鄉、友誼醫院在順義後沙峪建分院、安貞醫院建設通州院區、兒研所在通州建分院、北大醫院大興院區也在大興黃村開建。

北京這樣的醫療資源佈局調整,使醫療資源效益最大化具有重大現實意義,同時對其他城市醫療資源更加合理化分佈也具有參考意義。

而對於普通人而言,上述分析顯示無論是在哪個城市,都存在著住房“醫療資源窪地”,這意味著個人在進行租房、購房等居住選擇時,有必要考慮周邊醫療資源分佈以增加生活便利性。

4、周邊房價變化:不同距離範圍影響模式不同

在中國討論房子,房價自然是個繞不過去的話題。以往我們考慮地鐵站、學校、公園等城市公共設施空間距離對房價的影響,此次疫情讓我們看到了醫療資源的重要性,那它對房價會有很大影響?

以北京為例,考慮資料的可靠性與獨立性,減少其他因素對醫院因素的干擾,避免醫院之間距離過近產生疊加影響,上述研究選取了醫院之間的歐式距離超過3公里的北京回龍觀醫院、北京大學第三醫院、北京大學人民醫院等10所三甲醫院,以醫院為中心點,收集其方圓3公里範圍內2019年的交易資料。

貝殼研究院採用特徵價格模型進行的量化研究顯示,涉及的特徵包括醫院所在城區、醫院名稱、教育因素,是否有商超,小區平均樓齡,小區物業費,小區綠化率及小區與醫院的直線距離。

總體來看,相比物業費、學區房等因素,三甲醫院對周邊住宅價格的影響程度較小。

在7個影響因素中,佔比重最大的是位置,為61.13%,而醫院距離的影響程度最小,僅佔比0.44%。

分距離來看,三甲醫院對房價會有什麼影響呢?基於0-3000米距離範圍進行推斷,雖然整體看,醫院對房價存在負面影響,但是,如果對距離每隔1000米進行離散化處理,三甲醫院對房價的影響模式有所不同。

在0-1000米範圍內,單價隨距離增加而升高。由於目前北京三甲醫院主要集中在中心城區,每天接待病人數量龐大,周邊人口流動性強,交通擁堵並且有可能受到病菌影響,導致對小區成交均價存在負面影響。

在1000-2000米範圍內,單價隨距離增加而降低。主要原因之一是,中老年或與父母子女同住的家庭更願意選擇醫院附近小區,以便需要時就醫。同時考慮到距離過近的不利因素,及交通的便利性,導致在該範圍內,對房價存在正面影響。

在2000-3000米範圍內,單價隨距離增加而再次升高。整體來看,醫院對房價的影響作用相對較小,在2000米之外,我們認為已經超出了醫院對房價的影響範圍。房價更可能是受到交通、商超、教育因素及小區品質等其他因素的影響。

在分析模型中,醫院位置對最後成交均價影響最大,這是因為高房價與高人口密度密切相關,在我們選擇的10個醫院樣本中,除了北京回龍觀醫院位於五環外,其他醫院均分佈在五環內。

綜上,三甲醫院和其他公務服務設施一樣,具有城市公共配置的價值外溢效應,且對空間距離敏感,利用這種價值外溢效應的大小及分佈範圍合理進行購房選擇,可取得最大的經濟效用。

5、結論

本次疫情之後,相信有更多的城市將加大對公共衛生服務體系的重視和投入,社會大眾對健康和城市醫療資源的關注也愈加強烈。

從整體看,中國醫療資源分佈東部>中部>西部的階梯式分佈格局短期內很難改變,考慮資源投入產出比,異地就醫、遠端馳援、醫療資訊化等仍可能是目前現實條件下的最優解。而在城市內部的公共醫療資源佈局,則可以透過居住、人口資料分析,從按行政級別佈局向按服務需求佈局轉變,有針對性地調整最佳化,最大限度實現居住空間醫療公共服務均等化。

對於普通人而言,醫療資源分佈不均的現實,讓人們在進行居住選擇時需要考慮醫療資源的價值外溢效應,特別是三甲醫院的距離遠近對房屋價值有顯著影響,做出更合理的選擇。

資料新聞編輯 李媛

新媒體設計 甲晨晨

校對 盧茜

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