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南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版）                 第1期 总第120期
                                                    南
              · 96  ·                        Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences）  2024年2月
                                             Journal
               将11 个省份分为上游（重庆、四川、贵州、云南）、中                                   表1   耦合协调度模型评判标准
               游（江西、湖北、湖南）和下游（上海、江苏、浙江、安                                 耦合阶段            取值范围      耦合协调等级
               徽）三个部分。本研究使用的居民健康水平和经                              高水平耦合（0.8≤C<1.0）      （0.9，1.0］    优质协调
               济发展水平的指标数据均来自 2018—2022 年的《中                                             （0.8，0.9］    良好协调
                                                                  磨合（0.5≤C<0.8）         （0.7，0.8］    中级协调
               国统计年鉴》《中国卫生健康统计年鉴》以及各省
                                                                                        （0.6，0.7］    初级协调
               份的统计年鉴。
                                                                                        （0.5，0.6］    勉强协调
                  （二）研究方法                                         拮抗（0.3≤C<0.5）         （0.4，0.5］    濒临失调
                   本研究首先对数据进行标准化处理，然后采用                                                 （0.3，0.4］    轻度失调
               熵值法计算各指标权重；利用指标权重，计算居民                             低水平耦合（0≤C<0.3）        （0.2，0.3］    中度失调
               健康水平和经济发展水平的综合评价值；将综合评                                                   （0.1，0.2］    严重失调
                                                                                          ［0，0.1］    极度失调
               价值代入耦合评价模型，依据耦合协调层次划分
               表，划分各区域耦合协调等级。为更好评价两系统                            健康水平 。
                                                                         ［8］
               相对发展状况，引入相对发展度。基于耦合协调                                 4. 空间自相关分析
               度，进一步运用全局莫兰指数和局部莫兰指数探究                                基于耦合协调度分析结果，运用全局莫兰指数
               系统的空间关联和分布特征，具体研究方法如下。                           （Global Moran’sⅠ）和局部莫兰指数（Local Moran’s
                   1. 熵值法和综合评价模型                                 Ⅰ），探究两子系统耦合协调度的空间关联和分布特
                   既往研究表明，熵值法因其准确、简便等优点，                         征。莫兰指数取值范围为［-1，1］，当小于 0 时，表明
               在确定指标权重中得以广泛应用 ，因此本研究亦                            地区间存在明显差异，呈趋异聚集；当大于 0 时，表
                                             ［6］
               采用熵值法确定指标权重。熵值法确定指标权重                             示地区存在正相关联系，呈趋同集聚；当等于 0 时，
               前首先需要对各指标进行标准化处理，然后根据得                            表示属性值在空间上随机分布 。全局自相关是从
                                                                                            ［9］
               到的各指标标准化得分值和权重，采用公式计算各                            总体上进行分析，探究属性值在整个区域空间内是
               地区两子系统综合得分值，对其综合发展水平进行                            否呈集聚性，而局部自相关是识别区域内相邻的省
               度量。计算步骤如下，其中，U1为居民健康水平的                           份之间集聚的模式         ［10］ 。LISA 分布是用于空间数据
               综合评价值，U2为经济发展水平的综合评价值，wj为                         分析的一种方法，其目的是识别空间上的聚集模
                               ′
               j 指标的权重值， X 为各指标标准化后的值。                           式，它将每个区域与其相邻区域进行比较，来判断
                               ij
                                       n                         是否存在空间相关性。本研究使用 Arc GIS 软件进
                                         X w
                                          ′
                               Ui=1，2=∑ j = 1  ij  j
                                                                 行空间自相关分析。
                   2. 耦合协调度模型
                                                                     （三）指标体系构建
                   借鉴物理学中的容量耦合概念及容量耦合系
                                                                     利用中国知网、万方、维普等国内文献数据库
               数模型，将居民健康水平与经济发展水平视为两个
                                                                 资源，系统检索与居民健康水平、经济发展水平相
                                         ［7］
               系统，测算两系统间耦合关系 。耦合度公式为：
                                                                 关的文献，借鉴陈苗苗 、李丽清              ［11］ 、赵仁芳 ［12］ 、梁锦
                                                                                     ［3］
                                             1
                                            ù  2                   ［13］      ［14］
                              C=2× ê é U 1 × U 2  ú              峰    、唐齐鸣     等学者的研究成果，结合指标的可
                                    ë （U 1 + U 2 ） 2 û           比性、代表性和易获性等原则，从居民健康水平、儿
                   由于耦合度C 值只能表明基层医疗卫生服务能                         童健康水平、总体健康水平三个维度选取 15 个指标
               力和经济发展水平之间相互作用程度的强弱，难以                            来评价长江经济带居民健康水平，从经济总量、经
               反映两个子系统间协同效应的高低，需要借助耦合                            济结构和经济效益三个维度选取 6 个指标来评价长
               协调度模型来测算居民健康水平和经济发展水平                             江经济带经济发展水平。
               两个子系统的协调发展水平。
                                                                                   二、结     果
                   公式为：D= CT ，T=αU1 + βU2
                   D 为耦合协调度，T 为协调指数，α、β为基层与                          （一）长江经济带居民健康水平和经济发展水
               经济两子系统的待定系数，满足α+β=1，假设两子系                         平的指标体系及权重
               统对耦合发展贡献相当，即α=β=0.5。参考以往的研                            长江经济带居民健康水平和经济发展水平的
               究成果，对耦合协调的类型进行如下划分，见表1。                           指标体系及权重如表 2 所示。根据熵值法的计算结
                   3. 相对发展度                                      果，居民健康水平子系统中，孕产妇健康水平层面，
                   相对发展度测算公式R=U1/U2，测算两系统间的                      产后访视率指标权重最大，为 0.044 3，系统管理率
               相对发展状况。如果 R＜0.8，说明居民健康水平滞                         权重最小，为 0.021 7；儿童健康水平层面，5 岁以下
               后于经济发展；若 0.8≤R<1.2，说明居民健康水平和                      儿童低体重患病管理率的权重最大，为 0.144 8，新
               经济同步发展；若 R≥1.2，说明经济发展滞后于居民                        生儿访视率的权重最小，为 0.047 4；总体健康水平
   97   98   99   100   101   102   103   104   105   106   107