在快速的城镇化进程中，大量务工等外来人口涌入城市，为缓解城市住房压力、解决困难群众“住房难”的问题，中国政府大力推动建设保障性住房。有别于完全由市场决定价格的商品房，保障性住房是政府为中低收入住房困难家庭所提供的限定标准、限定价格或租金的住房。但目前，保障性住房普遍存在选址较偏、建设集中、公共服务设施配置较少等问题^[1-2]，影响居住于其中的中低收入群体到公共服务设施的空间可达性^[3]，既阻碍社会公平的实现，也对城市公共服务设施资源的公平合理配置带来了挑战。

中共十九大报告提出“到2035年，要基本实现基本公共服务均等化”，中共二十大报告再次强调要“提高公共服务水平，增强均衡性和可及性”。其中，医疗服务是维持、恢复健康或促进健康的活动^[4]，与其他城市公共服务(如绿地、市政清洁等)相比，所有居民均对医疗服务有需求，医疗服务也因此更具有普遍意义^[5]。《2030年可持续发展议程》所提出的可持续发展目标3亦对实现医疗服务的全民覆盖、促进所有人的健康福祉作出了要求，中国为推动落实这一目标所编制的《健康中国“2030”规划纲要》中，亦提出要推动健康领域基本公共服务均等化，提高医疗卫生服务的公平性与可及性，缩小区域与人群间的差异，到2030年要“基本实现健康公平”。在此背景下，就医公平也引起了广泛关注^[6-7]。所谓就医公平，即让居住在不同区域、不同收入水平的社会群体，都能够公平享有医疗服务资源。而“公平享有”的前提是“公平配置”，因此公平合理配置医疗服务资源，对促进就医公平、实现基本公共服务均等化具有重要意义。

要实现对医疗服务资源的公平合理配置，首先需要对医疗服务资源配置状况进行准确评估。现有研究中，可达性常作为衡量各类城市公共服务设施与资源空间配置是否合理的重要指标^[8-11]，其最早由Hansen^[12]于1959年提出并被定义为“空间中各点相互作用机会的大小”。此外也有学者认为可达性是为到达某一地点或为获取某种资源所需付出的努力^[13]，但究其本质，可达性刻画了人们在获取各类服务资源时的难易程度及潜在可能^[14]。相比于仅研究医疗服务设施的空间分布，通过研究就医可达性，更能够反映医疗服务设施及空间配置特征，体现出不同区域人群获取医疗服务资源的难易程度^[15-16]及医疗服务资源空间分布均衡与否^[17-18]，为实现医疗服务设施的合理规划及医疗服务资源的公平配置提供决策参考^[19-20]。

在前述背景下，已有不少学者结合可达性对保障性住房公共服务设施配置状况进行研究，如张纯等^[21]研究北京市具有中低收入群体特征的保障性住房居民以私家车与公共交通出行的就医可达性，发现相比于私家车出行，北京市保障性住房居民在选择公共交通出行就医时更加不便；曾文等^[22]研究南京市教育、医疗、商业和绿地4类社区服务设施的空间可达性，发现城市低收入社区面临着较低的社区服务设施可达性，造成低收入社区居民产生空间剥夺感和低归属感；龚岳等^[3]则研究深圳市公租房的公共设施空间可达性及其影响因素，指出政府宏观调控、建设方式和设施数量均会影响公租房公共设施可达性。综合而言，现有保障性住房可达性研究大多仅聚焦于对保障性住房本身，较少进行不同类型住房之间的横向对比，未能很好地反映保障房与其他类型住房群体在获取公共服务时存在的差异，因此不能为实现公共服务在不同住房群体间的公平配置提供具体参考。而通过对比研究不同住房群体公共服务可达性的差异，能够反映出存在于不同住房群体间的公共服务资源空间配置不公平现象，进而为合理规划与公平配置城市公共服务资源提供信息支撑。

在可达性测度方法上，现有可达性研究中大多是先基于ArcGIS构建地理网络，再利用模型(主要包括比例法、最近距离法、机会累积法和空间相互作用法)^[23-25]进行可达性测度。其中，地理网络构建主要有直线欧式距离法^[26-27]和路网交通距离法^[28-30]两种，前者未能考虑实际道路网络分布对可达性的影响，而后者虽克服了这一问题，但通常需要耗费大量的时间及人工构建路网并进行拓扑分析及校正，且计算结果与实际出行情况仍存在差异。近年来随着网络地图开放平台发展，一些研究开始通过调用网络地图应用程序接口(application programming interface，API)来计算就医出行成本^[31-34]，此方法能够更加便捷地收集大量设施点位及路网数据，且出行的最佳路径及最短时间是结合不同时段路况及拥挤度计算所得，拥有更高精度且更加贴近实际出行情况。

综上所述，本研究选择具有中低收入属性的保障房居民和与其形成对比的商品房居民为研究对象，同时充分考虑到中低收入群体汽车拥有量较低，其出行更加依赖公共交通，在调用基于实时路况路线方案的百度地图API计算就医出行成本时，考虑了驾车及公共交通两种出行方式，使可达性测度结果更加贴近不同收入群体的就医出行行为。本研究通过对比分析保障房与商品房就医可达性差异，以及由这一差异所度量的就医空间公平性在不同区域及不同交通方式下的表现特征，探究不同类型住房群体的就医空间公平性，以期为优化城市公共医疗服务配置、实现不同群体的就医空间公平提供依据。

1 研究方法与数据 1.1 研究区域与数据 1.1.1 研究区域选取

现有保障性住房相关研究中的案例城市多为北京^{[21, 35]}、上海^[36]、深圳^{[3, 37]}及南京^{[22, 38-39]}等超大城市或特大城市，对超大和特大城市以外的大城市和中小城市的研究相对较少。而对超大城市之外的城市开展相关研究，可以为数量众多、不同规模的城市建设提供相似度更强的科学支持^[40]。厦门市作为我国最早设立的经济特区之一，在过去几十年里经历了经济、人口、土地等的迅速增长。在其快速城镇化进程中，为解决大量新城市人口的住房问题，厦门市实现了覆盖全市民、分层次的住房保障体系，为中低收入家庭提供了保障性住房。但已有研究发现，厦门市保障性住房存在着公共服务设施配套不足等问题，使得保障房居住群体在获取公共服务时面临着更低的可达性^[2]，阻碍着厦门市社会公平与可持续发展的实现。

因此，本研究选取厦门市作为研究区，对厦门市保障房与商品房的就医可达性进行对比研究，分析厦门市保障房与商品房就医可达性差异在不同区域及不同交通方式下的表现特征，为实现厦门市公共医疗服务的公平合理配置、提升厦门市不同住房群体的就医空间公平提供参考，从促进医疗服务公平配置方面助力于厦门市的可持续发展。

1.1.2 研究区概况与研究数据

厦门市位于台湾海峡西岸中部、闽南金三角的中心，地处24°23′~24°54′N、117°52′~118°26′E之间。厦门市境域由福建省东南部沿厦门湾的大陆地区和厦门岛、鼓浪屿等岛屿以及厦门湾组成，本文研究范围包括厦门本岛的思明、湖里2区及其外围的集美、海沧、同安和翔安4个行政区(图 1)。其中，厦门岛是厦门经济特区的发祥地，是厦门市经济发展及城市化进程最为快速的区域，厦门岛内的思明与湖里区是厦门市的核心城区；同安区发展历史最为悠久，集美区、海沧区及翔安区设立较晚，现为高新技术开发区。各行政区常住人口、城镇化率与GDP如图 2所示。

在交通方面，目前共有7条桥隧通道连接厦门岛内外地区，其中集美区与厦门岛内地区通过厦门大桥、集美大桥及杏林大桥相连，海沧区与厦门岛内地区通过海沧大桥及海沧隧道相连，翔安区与厦门岛内地区通过翔安大桥及翔安隧道相连，而同安区相对独立，其与厦门岛内地区并无直接相连的桥隧通道，需途径厦门岛外其他行政区再进入厦门岛内地区。

基于厦门市建设局(http://js.xm.gov.cn/)与厦门安居集团(http://www.xmanju.com/)网站，本研究获取了覆盖厦门全市6区的所有保障房小区点位64处；通过链家、安居客等互联网网站整合获取商品房小区点位2 428处；通过厦门市医疗保障局(https://ylbz.xm.gov.cn/)收集医疗设施点位共686处，其中岛内281处、岛外405处，具体信息及空间分布如表 1与图 3所示。

1.2 研究方法

本研究以保障房与商品房就医可达性差异来度量不同住房群体出行就医的空间公平性，差异小则表明公共医疗设施空间分布均衡，不同住房群体在出行就医时更公平。在可达性测度上，为更直观体现各类住房相对医疗设施的空间偏离程度，以结合实时路况计算所得的各住房前往各级医疗设施最近点的最短出行时间t_min作为衡量各住房分医疗等级就医可达性的指标^{[21, 41-43]}，t_min越小则说明住房前往该等级医疗设施的可达性越好，然后再通过分医疗等级赋权加和求得各住房的综合就医可达性。在就医空间公平性测度上，采用单因素方差分析对保障房与商品房的就医可达性进行差异分析，并基于两类住房就医可达性差值百分比构建可达性差异指数，从而实现对不同住房群体的就医空间公平性分析，具体研究框架如图 4所示。

1.2.1 就医空间可达性测度

首先，调用百度地图API计算就医出行成本。利用Python编程调用百度地图批量算路及路径规划接口，分别批量获取驾车及公共交通出行方式下从各住房出发前往各等级医疗设施的出行时间与出行距离，并通过筛选得到各住房前往各等级医疗设施中最近设施点的最短出行时间。其中，起点住房共计2 492个(含商品房点2 428个和保障房点64个)，终点医疗设施共计686个，计算时段为工作日早上的高峰时段(7—9时)及下午的平峰时段(13—15时)，并取2个时段所得结果的均值。通过综合平高峰时段的出行时间计算结果，减少因出行时段不同所带来的出行时间误差。

在获取各住房前往各级医疗设施的最短出行时间后，计算各住房分医疗等级就医可达性。为避免某些特殊情况下出现极端值(如某住房楼下就有某级医疗设施点，导致该住房前往该等级医疗设施点的最短出行时间返回值为几秒)，对后续计算综合就医可达性结果造成影响。故在对出行时间数据分布分析的基础上，对计算所得各住房前往各等级医疗设施的最短出行时间t_min进行重新赋值，出行时间越短，所赋值越大，具体赋值如表 2所示，并将赋值所得结果作为r住房到i等级医疗设施的可达性a_ri。

然后，进一步对不同等级医疗设施可达性a_ri分级赋权加和，从而求得各住房的综合就医可达性，具体计算公式如下

${A_r} = \sum {_{i = 1}^n{W_i}·{a_{ri}}} .$

(1)

其中：A_r是r住房前往不同等级医疗设施的综合就医可达性，W_i是r住房前往i等级医疗设施的权重系数。各等级医疗设施的权重系数W_i主要根据研究区内医疗设施的等级规模、服务范围及服务水平(如医护人员数、床位数等)，由专家打分法确定，具体数值如表 3所示。

为便于后续对比分析，求得A_r后对其进行归一化处理。设A_min和A_max分别是A_r的最小值和最大值，将A_r中的一个原始值A通过离差标准化，使结果值 A′ 映射到区间[0, 1]：

$A' = \left( {A - {A_{\min }}} \right)/\left( {{A_{\max }} - {A_{\min }}} \right).$

(2)

基于ArcGIS对各住房综合就医可达性结果进行可视化，并采用热点分析(Getis-Ord Gi^*)工具对各住房综合就医可达性进行高低数值的空间聚类分析，以对比分析各住房综合就医可达性空间分异特征。

1.2.2 就医空间公平性分析

为进一步探究保障房与商品房的就医空间公平性，采用单因素方差分析对保障房与商品房就医可达性均值进行差异分析，差异的显著性水平反映出不同类型住房之间的就医空间不公平程度。为便于进一步比较保障房与商品房在不同区域尺度及不同交通方式下的就医空间不公平程度，本研究基于保障房与商品房就医可达性差值百分比构建可达性差异指数(accessibility difference index, ADI)，并用该指数大小来衡量不同住房群体间的就医空间公平性，ADI的计算公式如下

${\rm{ADI = }}\frac{{{{A'}_c} - {{A'}_a}}}{{{{A'}_a}}} \times 100\% .$

(3)

其中：A′_c、A′_a 分别代表商品房与保障房综合就医可达性均值。ADI结果为正表明商品房就医可达性优于保障房，ADI结果为负则表明保障房就医可达性优于商品房。|ADI|值越大代表不同类型住房就医空间公平性越差，存在于不同住房群体间的就医空间不公平现象越严重。

2 结果分析 2.1 保障房与商品房及医疗服务资源分布特征

基于ArcGIS生成1 km×1 km网格，对厦门市医疗设施进行空间分布密度分析(图 5)，并结合各级医疗设施数量(表 1)评估各行政区综合医疗服务水平。从医疗设施空间分布来看，城市核心分区(思明区、湖里区)与外围市区(海沧区、集美区、同安区及翔安区)医疗设施配备情况差异较大，医疗设施集中分布于城市核心分区内，其土地面积仅占全市土地面积约9.3%，拥有的医疗设施量占全市总量却达41%。医疗设施的高度集中现象以思明区最为明显，其医疗设施分布形成一条西南—东北方向的高密度带，而外围各区医疗设施分布则较为分散。在医疗设施等级与数量上，城市核心分区医疗设施数量多且聚集了全市约78%的二级及以上医院，等级配备完善且总体医疗水平高；外围市区医疗设施总数虽多，但存在高水平医院数量相对较少甚至部分缺失情况，整体医疗水平相对核心区而言较低。这使得外围市区居民想要获取高水平医疗资源，需付出更高出行成本前往城市核心区就医。

叠加保障房与商品房点以分析其周边医疗设施分布情况(图 5)，结果显示约69%的保障房位于1 km²内无医疗点的网格内，而仅约33%的商品房位于1 km²内无医疗点的网格内，这表明多数保障房位于医疗服务设施较少甚至缺失区域，而多数商品房处于医疗设施充足甚至密集区域。

2.2 保障房与商品房综合就医空间可达性格局

通过ArcGIS的热点分析工具识别各住房综合就医可达性值在空间上的高低聚集情况(图 6)，发现厦门市住房综合就医可达性在不同分区呈现出明显差异，其中综合就医可达性高值聚集分布于城市核心分区内医疗设施密集分布区域，如思明区西北部及湖里与思明区中部交界处；综合就医可达性低值则主要在外围各区中出现了明显的聚集分布，且城市核心分区内离医疗设施密集区较远处(如湖里区东北部及思明区东南部)也存在着低值聚集情况，结合各住房综合就医可达性具体数值空间分布来看(图 7)，这些综合就医可达性高值聚集区域分布着全市半数以上的商品房，而低值区域分布着全市近60%的保障房，且这一比例在公共交通出行下增加至近70%。

2.3 保障房与商品房综合就医空间公平性分析 2.3.1 全市保障房与商品房综合就医空间公平性

厦门市保障房与商品房综合就医可达性数值统计如表 4所示，且通过方差分析发现两种出行方式下厦门市商品房综合就医可达性均值均显著高于保障房(p＜0.001)，即厦门市商品房综合就医可达性整体上优于保障房综合就医可达性。再结合保障房与商品房就医ADI计算结果(表 5)发现，从厦门市整体上看，保障房与商品房之间存在着较为突出的就医空间不公平现象，其中以公共交通为出行方式的ADI值高达69.6%，以驾车为出行方式时ADI值也达到了41.6%。

2.3.2 分区保障房与商品房综合就医空间公平性

进一步将对比尺度细化至城市核心区内外及各行政区之间(图 8)，发现无论在何种出行方式下，商品房综合就医可达性均值都高于保障房综合就医可达性均值，且ADI值在不同出行方式下及在不同区域间各不相同(表 5)。

当人们选择驾车出行就医时，仅位于外围市区的两类住房综合就医可达性存在显著差异(图 8)，其ADI值为26.8%，而城市核心分区内两类住房综合就医可达性均较好且未发现显著差异，其ADI值仅1.6%；具体到行政区尺度，仅翔安区两类住房综合就医可达性存在显著差异，其ADI值高达45.3%，而除集美区(10.1%)外，其余各区ADI值均在10%以下。其他各区域两类住房之间虽存在差值，但并未发现具有统计学意义上的显著性。出现这一情况可能是由于厦门市面积较小，除特别偏远的地区外，各类住房驾车出行就医的时间差并不大。

而当人们选择公共交通出行就医时，城市核心分区内外两类住房综合就医可达性均存在显著差异，但这一差异在外围市区更加明显，外围市区ADI值高达56.1%，远超城市核心区的ADI值(17.3%)；具体到行政区尺度，除翔安区外的各区两类住房综合就医可达性均值都存在显著差异，其中ADI值最大的为海沧区(50.0%)，同安区(37.2%)及集美区(30.7%)次之，其余各区ADI值处于15%至30%区间。

综合前述分析可知，驾车及公共交通出行下城市核心分区内两类住房的就医空间公平性均优于外围市区，就医空间不公平现象最严重的在驾车和公共交通方式下分别为地处外围市区的翔安区与海沧区。从前述结果中可以发现，厦门市核心分区内两类住房的就医空间公平性无论在何种出行方式下均优于外围市区，结合厦门市各区域地理特征来看，一方面是由于核心分区的区域跨度与范围都明显小于外围市区，住房与医疗设施分布相对外围各区而言更加集中，这也就使得核心分区内各住房之间的就医出行时间差更小、表现出了更好的就医空间公平性。

2.3.3 不同交通方式就医空间公平性的比较分析

通过对比分析不同交通方式下保障房与商品房就医ADI发现，无论在何种区域尺度下，存在于两类住房之间的就医空间不公平现象均在人们选择公共交通出行时更加明显(表 5、图 9)。具体到行政区尺度，这一情况最典型的是湖里区(公共交通下ADI值约为驾车时的21.6倍)；翔安区则恰恰相反，主要原因为其区南部存在一些公交综合就医可达性极低的商品房，拉低了全区商品房公交综合就医可达性平均水平，进而使翔安区内两类住房的公交综合就医可达性表现出较小差异；而这可能与翔安区南部的建设发展现状有关，翔安区南部为厦门市目前正在建设发展中的新城片区，这一结果正反映出翔安区南部新城公共交通体系的配套建设进程落后于其住房建设。

通过分析保障房与商品房综合就医ADI在不同区域中及不同交通方式下的大小特征，可以具体识别出由两类住房就医可达性差异所表征的就医空间不公平现象在哪一区域及在人们采用何种交通方式就医时更加严重。前述分析结果表明，存在于保障房与商品房之间的就医空间不公平问题现象在外围各行政区中较为突出，且当人们选择公共交通出行就医时更加严重。而即便是两类住房综合就医可达性均较好、驾车出行下ADI较小的区域，在公共交通出行下也存在着ADI较大的现象(如核心分区内的湖里区)，这反映出这些区域医疗资源虽较为完备，但公共交通设施配建水平有待进一步提升，也体现出了更依赖于公共交通的中低收入群体在出行就医时所处的劣势。

3 结论与讨论

综上，本文通过对比分析厦门市保障房与商品房的就医可达性，探究了居住于不同类型住房中的不同群体在出行就医时存在的差异，以及由这一差异所度量的不同群体就医空间公平性在不同区域及不同出行方式下的表现特征，研究结果显示：1)从住房与医疗设施分布特征上看，相较商品房而言，厦门市保障性住房多位于医疗服务设施密度较低甚至缺失区域，反映出厦门市保障房在建设选址及周边医疗服务配套建设上相较商品房而言更加处于劣势；2)无论在何种出行方式及区域尺度下，厦门市商品房综合就医可达性均优于保障房综合就医可达性，且二者ADI值在外围市区及在人们采用公共交通出行时更大，即就医空间不公平现象更严重；3)即便是医疗服务资源配置充足，两类住房综合就医可达性均较好、驾车出行下就医空间公平性较好的城市核心分区，在公共交通出行下也存在就医空间不公平现象。

上述研究结果表明厦门市保障房与商品房就医可达性差异表征的就医空间不公平现象在外围市区，以及在人们采用公共交通出行就医时更加严重，反映出具有中低收入特征、更依赖于公共交通的保障性住房群体在出行就医时更加处于不利之境。作为中低收入群体更加依赖的出行方式，公共交通出行下两类住房综合就医可达性差异更能反映出中低收入群体在获取医疗资源时所面临的不公平现象。其中，驾车出行下的就医不公平现象主要反映出保障房建设选址偏远及医疗资源配置的不均衡与偏向性；而在公共交通出行下的就医不公平现象更为严重，还反映出保障房周边公共交通设施建设的不完善。

因此本文建议：为提升医疗设施布局的均衡性、实现就医公平，政府有关部门应多加关注保障房周边医疗服务设施配建，尤其是远离城区中心的保障房；同时还应加强保障房周边公共交通设施的配套建设，通过完善保障房周边公共交通设施建设来提高更加依赖公共交通出行的中低收入群体的就医可达性；此外，在制定城市规划时应考虑加入对城市公共服务设施可达性评价的相关内容，注重保障性住房选址的公平性及其配套公共服务设施的同步规划建设，将社会公平理念落实于规划实践中。

相较于传统自行构建交通网络进行可达性测度的方法，本研究结合百度地图实时交通数据所得的可达性测度结果更加贴近人们实际就医出行情况；并且本研究通过对比来探究城市医疗服务设施在空间配置上的偏向性及存在于不同住房群体中的就医空间不公平现象，更加直观反映出保障房居民所面临的就医不公平程度，为厦门市实现更加公平、合理的公共医疗服务设施规划提供参考。但本研究也存在一些不足，有待后续进一步完善：如在可达性测度上，因难以准确获取各住房居住人口数及各医疗设施具体医护、床位数等供需属性数据，未能综合医疗服务供需特征进行就医可达性测度，以及在计算综合就医可达性时对出行时间的分段赋值及对各等级医疗设施的权重设定较为主观；在研究对象分类上，仅以住房类型将住房群体分为两类，而实际上商品房居民群体内部的经济属性亦存在较大分异，后续可考虑以房价水平来表征对应住房群体收入的不同水平开展研究；此外，因本文重点在于对比，未能深入探讨各类住房内部就医可达性有何特征与差异，未来可进一步细化供需属性对各类住房就医可达性空间分异特征进行深入分析，从而为实现医疗服务均衡配置、促进就医公平提出更具针对性的建议。