Page 117 - 《中国药房》2022年15期

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理及药学服务等职责 。因此，药师的人力资源配置及 局Moran’s I指数的取值范围为[－1，1]。Moran’s I指数
其专业服务能力水平对《“健康中国 2030”规划纲要》的 越接近1，表示地区间空间的正相关程度越强；Moran’s I
高质量落实至关重要。 指数越接近－1，表示地区间空间负相关程度越强；
目前，针对我国药师资源的研究主要集中在药师的 Moran’s I指数等于0，表示地区间不存在空间自相关性。
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数量、素质和学历组成等方面 ，但对全国药师资源的地 2.2 我国各省份人均药师数的局域空间自相关分析
域分布特点与分布趋势的研究缺乏。并且，目前的研究 局域空间自相关方法能够识别研究范围内各个空
也多是通过问卷调查等形式展开，研究重点集中于省级 间对象与其邻域对象间的空间相关程度，这种相关程度
层面执业药师及药学人才的培养制度方面 [4－6] ，并不能 使用局域Moran’s I指数来衡量。通过局域空间自相关
在国家层面显示药师资源的总体水平与动态变化，也不 方法将地域之间的聚集现象分为高-高、低-低、高-低、
能直观定量比较各省份间药师资源的差异及聚集现 低-高4种聚集模式 。其中，高-高聚集模式表示该省份
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象。鉴于此，本文基于空间统计技术，从省级层面梳理 的人均药师数相对较高，且邻近省份的人均药师数也相
分析 2010－2020 年我国药师资源的配置状况及其聚集 对较高；高-低聚集模式表示该省份的人均药师数相对
类型的动态变化，直观地描述我国药师资源的区域分布 较高，而邻近省份的人均药师数相对较低；低-高聚集模
特点，以期为引导药学人才流向，合理规划建设药师人 式与低-低聚集模式以此类推 。
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才队伍，推进药学服务行业的整体发展，优化药师资源 3 结果
配置提供决策参考。
3.1 我国人均药师资源分布状况
1 资料来源
2020年我国各省份之间的人均药师数差异较大，其
文中有关我国各省份药师配置数据来源于国家卫
中以北京的人均药师数最多，达到6.9人/万人；河北的人
生部发布的《2011中国卫生统计年鉴》、国家卫生和计划
均药师数最少，为 2.7 人/万人。共有 9 个省份的人均药
生育委员会发布的《2016 中国卫生和计划生育统计年
师数达到了 4.0 人/万人，分别为北京、浙江、天津、内蒙
鉴》和中国卫生健康统计年鉴委员会发布的《2021 中国
古、宁夏、上海、青海、陕西和广西；共有4个省份的人均
卫生健康统计年鉴》。各省份年末常住人口数据来源于
药师数低于 3.0 人/万人，分别为云南、安徽、贵州和河
国家统计局分别于2011、2016、2021年发布的《中国统计
北。2020年我国排名前10位和后10位省份的人均药师
年鉴》。各省份人均药师数为各省份药师数除以该年年
数见表1。
末各省份常住人口数再乘以 10 000。本研究共对 31 个
表 1 2020 年我国排名前 10 位和后 10 位省份的人均药
省份的情况进行了统计分析，不涉及港澳台地区。
师数（人/万人）
2 研究方法
省份 排名前10位省份的人均药师数 省份 排名后10位省份的人均药师数
本研究首先对我国各省份人均药师数的空间分布 北京 6.9 辽宁 3.2
进行描述。自相关分析使用GeoDa 1.20软件来实现（网 浙江 4.9 山西 3.2
址为http：//geodacenter.github.io/）：先采用全局空间自相 天津 4.8 重庆 3.1
内蒙古 4.7 甘肃 3.0
关方法分析 2010－2020 年我国人均药师数的整体空间
宁夏 4.5 河南 3.0
聚集现象；再利用局域空间自相关方法分析2010、2015、 上海 4.3 西藏 3.0
2020 年我国各省份人均药师数的局域空间聚集现象。 青海 4.3 云南 2.8
陕西 4.2 安徽 2.7
使用Rook邻近规则计算空间权重，2个省份有共同边界
广西 4.0 贵州 2.7
即为Rook相邻 。由于我国海南省位置特殊，没有边界 江苏 3.8 河北 2.7
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相邻的省份，故将其邻接省份设定为地理位置最为接近 在 2010－2020 年间，各省份人均药师数均有所增
的广东省。 加，其中以贵州的增幅最大，增长率为 50.6％。除贵州
2.1 我国各省份人均药师数的全局空间自相关分析 外，云南的增长率超过了 50％，为 50.2％。辽宁的增幅
使用全局空间自相关方法对研究范围内所有空间 最小，增长率仅为 3.1％。据统计，共有 4 个省份的增长
单元的整体空间关系进行分析，以全局 Moran’s I 指数
率小于 10％，分别为新疆、湖南、湖北和辽宁。2010－
为衡量指标，Moran’s I指数的计算公式为 ：
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2020年间我国排名前10位和后10位省份的人均药师数
n n
∑ ∑wij （xi－x）（xj－x） 增长率见表2。
n i＝1 j＝1
Moran’s I指数＝ × 3.2 人均药师资源配置的全局空间自相关分析结果
n n n
∑ ∑wij ∑ （xi－x） 2 在2010－2014年间，我国人均药师资源空间聚集程
i＝1 j＝1 i＝1
式中，n是空间区域内的空间单元数，在本文中表示 度逐年下降；在 2016－2019 年间，我国药师资源聚集程
省份的数量；xi和 xj分别代表省份 i 和省份 j 的人均药师 度持续增加，2020 年相对稳定。我国 2010－2020 年人
数；wij为空间权重矩阵，表示各省份间的空间关系。全 均药师数全局Moran’s I指数变化见图1。

中国药房 2022年第33卷第15期 China Pharmacy 2022 Vol. 33 No. 15 ·1899 ·