
Chinese General Practice ›› 2025, Vol. 28 ›› Issue (16): 1992-2000.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0800
Special Issue: 全科医生最新文章合辑
• Original Research • Previous Articles Next Articles
Received:2024-06-11
Revised:2024-12-07
Published:2025-06-05
Online:2025-04-22
Contact:
LI Hongyan
通讯作者:
李红艳
作者简介:作者贡献:
刘志扬提出研究思路,设计研究方案,负责研究命题的提出、数据收集、数据处理与初稿撰写;李红艳对文章的结构逻辑、可行性、数据和文字内容进行指导、审查,负责文章的质量控制与审校、论文最终版本的修订,对文章整体负责;杨创豪负责对文章进行审查,并提出修改意见。
基金资助:CLC Number:
Add to citation manager EndNote|Ris|BibTeX
URL: https://www.chinagp.net/EN/10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0800
| 省份 | 每万人口全科医生数(人) | 每十平方千米全科医生数(人) | 全科医生-居民可支配收入比 | 全科医生-基层医疗机构比 | 全科医生-疾病预防机构比 |
|---|---|---|---|---|---|
| 北京市 | 4.25 | 5.67 | 0.12 | 1.85 | 725.12 |
| 天津市 | 4.09 | 4.69 | 0.12 | 1.59 | 435.30 |
| 河北省 | 3.28 | 1.28 | 0.83 | 0.35 | 158.82 |
| 山西省 | 2.14 | 0.47 | 0.27 | 0.32 | 94.53 |
| 内蒙古自治区 | 2.54 | 0.09 | 0.18 | 0.45 | 88.39 |
| 辽宁省 | 2.82 | 0.80 | 0.34 | 0.64 | 182.10 |
| 吉林省 | 3.48 | 0.56 | 0.30 | 0.52 | 189.41 |
| 黑龙江省 | 2.21 | 0.18 | 0.25 | 0.65 | 83.77 |
| 上海市 | 4.29 | 16.83 | 0.14 | 3.28 | 976.47 |
| 江苏省 | 5.81 | 4.67 | 1.04 | 2.86 | 829.52 |
| 浙江省 | 3.59 | 2.22 | 0.41 | 1.62 | 518.96 |
| 安徽省 | 2.80 | 1.22 | 0.55 | 1.01 | 229.78 |
| 福建省 | 2.78 | 0.94 | 0.29 | 0.63 | 173.39 |
| 江西省 | 2.13 | 0.58 | 0.31 | 0.35 | 85.59 |
| 山东省 | 3.53 | 2.27 | 1.01 | 0.47 | 201.36 |
| 河南省 | 3.42 | 2.06 | 1.26 | 0.58 | 236.39 |
| 湖北省 | 2.17 | 0.83 | 0.41 | 0.68 | 204.48 |
| 湖南省 | 2.71 | 0.91 | 0.56 | 0.48 | 177.79 |
| 广东省 | 3.08 | 2.17 | 0.87 | 1.08 | 419.63 |
| 广西壮族自治区 | 2.60 | 0.55 | 0.49 | 0.57 | 152.62 |
| 海南省 | 2.80 | 3.80 | 0.09 | 0.56 | 114.07 |
| 重庆市 | 2.78 | 1.09 | 0.26 | 0.71 | 352.80 |
| 四川省 | 2.48 | 1.08 | 0.71 | 0.41 | 147.37 |
| 贵州省 | 2.41 | 0.90 | 0.39 | 0.46 | 127.04 |
| 云南省 | 1.97 | 0.47 | 0.36 | 0.61 | 101.29 |
| 西藏自治区 | 1.28 | 0.01 | 0.02 | 0.15 | 12.12 |
| 陕西省 | 3.35 | 0.65 | 0.46 | 0.31 | 86.38 |
| 甘肃省 | 2.98 | 0.19 | 0.34 | 0.44 | 105.14 |
| 青海省 | 2.84 | 0.94 | 0.07 | 0.47 | 51.44 |
| 宁夏回族自治区 | 2.24 | 0.27 | 0.06 | 0.66 | 111.16 |
| 新疆维吾尔自治区 | 1.93 | 0.22 | 0.19 | 0.68 | 69.06 |
| 均值 | 2.93 | 1.89 | 0.41 | 0.82 | 240.04 |
| 中位数 | 2.80 | 0.91 | 0.34 | 0.58 | 158.82 |
| 标准差 | 0.87 | 3.08 | 0.31 | 0.71 | 230.11 |
Table 1 The measurement results of the absolute number distrbution of general practitioners in each province
| 省份 | 每万人口全科医生数(人) | 每十平方千米全科医生数(人) | 全科医生-居民可支配收入比 | 全科医生-基层医疗机构比 | 全科医生-疾病预防机构比 |
|---|---|---|---|---|---|
| 北京市 | 4.25 | 5.67 | 0.12 | 1.85 | 725.12 |
| 天津市 | 4.09 | 4.69 | 0.12 | 1.59 | 435.30 |
| 河北省 | 3.28 | 1.28 | 0.83 | 0.35 | 158.82 |
| 山西省 | 2.14 | 0.47 | 0.27 | 0.32 | 94.53 |
| 内蒙古自治区 | 2.54 | 0.09 | 0.18 | 0.45 | 88.39 |
| 辽宁省 | 2.82 | 0.80 | 0.34 | 0.64 | 182.10 |
| 吉林省 | 3.48 | 0.56 | 0.30 | 0.52 | 189.41 |
| 黑龙江省 | 2.21 | 0.18 | 0.25 | 0.65 | 83.77 |
| 上海市 | 4.29 | 16.83 | 0.14 | 3.28 | 976.47 |
| 江苏省 | 5.81 | 4.67 | 1.04 | 2.86 | 829.52 |
| 浙江省 | 3.59 | 2.22 | 0.41 | 1.62 | 518.96 |
| 安徽省 | 2.80 | 1.22 | 0.55 | 1.01 | 229.78 |
| 福建省 | 2.78 | 0.94 | 0.29 | 0.63 | 173.39 |
| 江西省 | 2.13 | 0.58 | 0.31 | 0.35 | 85.59 |
| 山东省 | 3.53 | 2.27 | 1.01 | 0.47 | 201.36 |
| 河南省 | 3.42 | 2.06 | 1.26 | 0.58 | 236.39 |
| 湖北省 | 2.17 | 0.83 | 0.41 | 0.68 | 204.48 |
| 湖南省 | 2.71 | 0.91 | 0.56 | 0.48 | 177.79 |
| 广东省 | 3.08 | 2.17 | 0.87 | 1.08 | 419.63 |
| 广西壮族自治区 | 2.60 | 0.55 | 0.49 | 0.57 | 152.62 |
| 海南省 | 2.80 | 3.80 | 0.09 | 0.56 | 114.07 |
| 重庆市 | 2.78 | 1.09 | 0.26 | 0.71 | 352.80 |
| 四川省 | 2.48 | 1.08 | 0.71 | 0.41 | 147.37 |
| 贵州省 | 2.41 | 0.90 | 0.39 | 0.46 | 127.04 |
| 云南省 | 1.97 | 0.47 | 0.36 | 0.61 | 101.29 |
| 西藏自治区 | 1.28 | 0.01 | 0.02 | 0.15 | 12.12 |
| 陕西省 | 3.35 | 0.65 | 0.46 | 0.31 | 86.38 |
| 甘肃省 | 2.98 | 0.19 | 0.34 | 0.44 | 105.14 |
| 青海省 | 2.84 | 0.94 | 0.07 | 0.47 | 51.44 |
| 宁夏回族自治区 | 2.24 | 0.27 | 0.06 | 0.66 | 111.16 |
| 新疆维吾尔自治区 | 1.93 | 0.22 | 0.19 | 0.68 | 69.06 |
| 均值 | 2.93 | 1.89 | 0.41 | 0.82 | 240.04 |
| 中位数 | 2.80 | 0.91 | 0.34 | 0.58 | 158.82 |
| 标准差 | 0.87 | 3.08 | 0.31 | 0.71 | 230.11 |
| 年份(年) | 人口维度下的全科医生基尼系数 | 面积维度下的全科医生基尼系数 | 收入维度下的全科医生基尼系数 | 基层医疗维度下的全科医生基尼系数 | 疾病预防维度下的全科医生基尼系数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2017 | 0.242 | 0.617 | 0.386 | 0.372 | 0.420 |
| 2018 | 0.238 | 0.619 | 0.412 | 0.375 | 0.425 |
| 2019 | 0.189 | 0.595 | 0.402 | 0.319 | 0.385 |
| 2020 | 0.157 | 0.590 | 0.403 | 0.287 | 0.364 |
| 2021 | 0.147 | 0.589 | 0.416 | 0.260 | 0.360 |
Table 2 GINI coefficients of five dimensions
| 年份(年) | 人口维度下的全科医生基尼系数 | 面积维度下的全科医生基尼系数 | 收入维度下的全科医生基尼系数 | 基层医疗维度下的全科医生基尼系数 | 疾病预防维度下的全科医生基尼系数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2017 | 0.242 | 0.617 | 0.386 | 0.372 | 0.420 |
| 2018 | 0.238 | 0.619 | 0.412 | 0.375 | 0.425 |
| 2019 | 0.189 | 0.595 | 0.402 | 0.319 | 0.385 |
| 2020 | 0.157 | 0.590 | 0.403 | 0.287 | 0.364 |
| 2021 | 0.147 | 0.589 | 0.416 | 0.260 | 0.360 |
| 年份(年) | 维度 | DAGUM分解基尼系数 | 贡献率(%) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gjj | Gjh | Gw | Gnb | Gt | ||
| 2017 | 人口 | 0.036 | 0.160 | 14.364 | 63.425 | 22.211 |
| 面积 | 0.103 | 0.460 | 15.446 | 68.647 | 15.907 | |
| 收入 | 0.047 | 0.209 | 12.543 | 55.523 | 31.934 | |
| 基层医疗机构 | 0.065 | 0.304 | 14.519 | 68.200 | 17.282 | |
| 疾病预防机构 | 0.067 | 0.329 | 13.818 | 67.940 | 18.242 | |
| 2018 | 人口 | 0.034 | 0.134 | 14.931 | 59.147 | 25.922 |
| 面积 | 0.099 | 0.442 | 15.309 | 68.187 | 16.504 | |
| 收入 | 0.051 | 0.223 | 12.939 | 56.504 | 30.557 | |
| 基层医疗机构 | 0.062 | 0.279 | 14.536 | 65.356 | 20.108 | |
| 疾病预防机构 | 0.064 | 0.304 | 13.750 | 64.920 | 21.330 | |
| 2019 | 人口 | 0.027 | 0.099 | 14.759 | 54.510 | 30.731 |
| 面积 | 0.096 | 0.424 | 15.288 | 67.499 | 17.212 | |
| 收入 | 0.049 | 0.212 | 12.572 | 54.788 | 32.641 | |
| 基层医疗机构 | 0.055 | 0.240 | 14.619 | 63.316 | 22.065 | |
| 疾病预防机构 | 0.060 | 0.270 | 13.707 | 61.956 | 24.338 | |
| 2020 | 人口 | 0.022 | 0.079 | 14.547 | 51.382 | 34.072 |
| 面积 | 0.092 | 0.401 | 14.946 | 65.507 | 19.547 | |
| 收入 | 0.049 | 0.210 | 12.609 | 54.309 | 33.083 | |
| 基层医疗机构 | 0.048 | 0.221 | 13.921 | 63.834 | 22.245 | |
| 疾病预防机构 | 0.056 | 0.250 | 13.597 | 60.697 | 25.706 | |
| 2021 | 人口 | 0.022 | 0.088 | 13.917 | 56.023 | 30.060 |
| 面积 | 0.091 | 0.403 | 14.920 | 66.263 | 18.817 | |
| 收入 | 0.052 | 0.206 | 12.911 | 51.078 | 36.011 | |
| 基层医疗机构 | 0.046 | 0.211 | 14.102 | 64.140 | 21.759 | |
| 疾病预防机构 | 0.057 | 0.249 | 13.831 | 60.238 | 25.931 | |
Table 3 The results of DAGUM decomposition GINI coefficient and contribution rate
| 年份(年) | 维度 | DAGUM分解基尼系数 | 贡献率(%) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gjj | Gjh | Gw | Gnb | Gt | ||
| 2017 | 人口 | 0.036 | 0.160 | 14.364 | 63.425 | 22.211 |
| 面积 | 0.103 | 0.460 | 15.446 | 68.647 | 15.907 | |
| 收入 | 0.047 | 0.209 | 12.543 | 55.523 | 31.934 | |
| 基层医疗机构 | 0.065 | 0.304 | 14.519 | 68.200 | 17.282 | |
| 疾病预防机构 | 0.067 | 0.329 | 13.818 | 67.940 | 18.242 | |
| 2018 | 人口 | 0.034 | 0.134 | 14.931 | 59.147 | 25.922 |
| 面积 | 0.099 | 0.442 | 15.309 | 68.187 | 16.504 | |
| 收入 | 0.051 | 0.223 | 12.939 | 56.504 | 30.557 | |
| 基层医疗机构 | 0.062 | 0.279 | 14.536 | 65.356 | 20.108 | |
| 疾病预防机构 | 0.064 | 0.304 | 13.750 | 64.920 | 21.330 | |
| 2019 | 人口 | 0.027 | 0.099 | 14.759 | 54.510 | 30.731 |
| 面积 | 0.096 | 0.424 | 15.288 | 67.499 | 17.212 | |
| 收入 | 0.049 | 0.212 | 12.572 | 54.788 | 32.641 | |
| 基层医疗机构 | 0.055 | 0.240 | 14.619 | 63.316 | 22.065 | |
| 疾病预防机构 | 0.060 | 0.270 | 13.707 | 61.956 | 24.338 | |
| 2020 | 人口 | 0.022 | 0.079 | 14.547 | 51.382 | 34.072 |
| 面积 | 0.092 | 0.401 | 14.946 | 65.507 | 19.547 | |
| 收入 | 0.049 | 0.210 | 12.609 | 54.309 | 33.083 | |
| 基层医疗机构 | 0.048 | 0.221 | 13.921 | 63.834 | 22.245 | |
| 疾病预防机构 | 0.056 | 0.250 | 13.597 | 60.697 | 25.706 | |
| 2021 | 人口 | 0.022 | 0.088 | 13.917 | 56.023 | 30.060 |
| 面积 | 0.091 | 0.403 | 14.920 | 66.263 | 18.817 | |
| 收入 | 0.052 | 0.206 | 12.911 | 51.078 | 36.011 | |
| 基层医疗机构 | 0.046 | 0.211 | 14.102 | 64.140 | 21.759 | |
| 疾病预防机构 | 0.057 | 0.249 | 13.831 | 60.238 | 25.931 | |
| 年份(年) | 维度 | 组内基尼系数分解 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 东北 | 华东 | 华中 | 华北 | 华南 | 西北 | 西南 | ||
| 2017 | 人口 | 0.104 | 0.295 | 0.096 | 0.221 | 0.119 | 0.142 | 0.110 |
| 面积 | 0.232 | 0.612 | 0.207 | 0.559 | 0.274 | 0.369 | 0.306 | |
| 收入 | 0.028 | 0.293 | 0.214 | 0.302 | 0.404 | 0.293 | 0.369 | |
| 基层医疗机构 | 0.071 | 0.439 | 0.144 | 0.413 | 0.209 | 0.168 | 0.219 | |
| 疾病预防机构 | 0.216 | 0.421 | 0.122 | 0.439 | 0.307 | 0.136 | 0.343 | |
| 2018 | 人口 | 0.071 | 0.289 | 0.108 | 0.213 | 0.120 | 0.087 | 0.127 |
| 面积 | 0.284 | 0.594 | 0.221 | 0.555 | 0.267 | 0.322 | 0.316 | |
| 收入 | 0.074 | 0.352 | 0.228 | 0.301 | 0.399 | 0.287 | 0.330 | |
| 基层医疗机构 | 0.061 | 0.428 | 0.126 | 0.408 | 0.194 | 0.150 | 0.244 | |
| 疾病预防机构 | 0.149 | 0.404 | 0.134 | 0.421 | 0.299 | 0.168 | 0.395 | |
| 2019 | 人口 | 0.126 | 0.254 | 0.024 | 0.168 | 0.067 | 0.090 | 0.077 |
| 面积 | 0.266 | 0.595 | 0.117 | 0.531 | 0.298 | 0.318 | 0.324 | |
| 收入 | 0.050 | 0.331 | 0.165 | 0.381 | 0.368 | 0.302 | 0.342 | |
| 基层医疗机构 | 0.015 | 0.415 | 0.048 | 0.367 | 0.144 | 0.150 | 0.230 | |
| 疾病预防机构 | 0.185 | 0.399 | 0.022 | 0.388 | 0.269 | 0.174 | 0.395 | |
| 2020 | 人口 | 0.092 | 0.209 | 0.047 | 0.162 | 0.026 | 0.059 | 0.097 |
| 面积 | 0.271 | 0.573 | 0.112 | 0.531 | 0.342 | 0.322 | 0.353 | |
| 收入 | 0.057 | 0.329 | 0.151 | 0.366 | 0.346 | 0.301 | 0.387 | |
| 基层医疗机构 | 0.028 | 0.365 | 0.040 | 0.366 | 0.120 | 0.098 | 0.201 | |
| 疾病预防机构 | 0.174 | 0.377 | 0.020 | 0.391 | 0.230 | 0.162 | 0.388 | |
| 2021 | 人口 | 0.099 | 0.170 | 0.100 | 0.142 | 0.038 | 0.107 | 0.129 |
| 面积 | 0.271 | 0.570 | 0.215 | 0.504 | 0.333 | 0.338 | 0.312 | |
| 收入 | 0.064 | 0.335 | 0.254 | 0.413 | 0.355 | 0.388 | 0.347 | |
| 基层医疗机构 | 0.026 | 0.354 | 0.066 | 0.348 | 0.128 | 0.075 | 0.226 | |
| 疾病预防机构 | 0.184 | 0.363 | 0.121 | 0.390 | 0.245 | 0.258 | 0.387 | |
Table 4 The results of DAGUM decomposition GINI coefficient differential decomposition(the intra-group part)
| 年份(年) | 维度 | 组内基尼系数分解 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 东北 | 华东 | 华中 | 华北 | 华南 | 西北 | 西南 | ||
| 2017 | 人口 | 0.104 | 0.295 | 0.096 | 0.221 | 0.119 | 0.142 | 0.110 |
| 面积 | 0.232 | 0.612 | 0.207 | 0.559 | 0.274 | 0.369 | 0.306 | |
| 收入 | 0.028 | 0.293 | 0.214 | 0.302 | 0.404 | 0.293 | 0.369 | |
| 基层医疗机构 | 0.071 | 0.439 | 0.144 | 0.413 | 0.209 | 0.168 | 0.219 | |
| 疾病预防机构 | 0.216 | 0.421 | 0.122 | 0.439 | 0.307 | 0.136 | 0.343 | |
| 2018 | 人口 | 0.071 | 0.289 | 0.108 | 0.213 | 0.120 | 0.087 | 0.127 |
| 面积 | 0.284 | 0.594 | 0.221 | 0.555 | 0.267 | 0.322 | 0.316 | |
| 收入 | 0.074 | 0.352 | 0.228 | 0.301 | 0.399 | 0.287 | 0.330 | |
| 基层医疗机构 | 0.061 | 0.428 | 0.126 | 0.408 | 0.194 | 0.150 | 0.244 | |
| 疾病预防机构 | 0.149 | 0.404 | 0.134 | 0.421 | 0.299 | 0.168 | 0.395 | |
| 2019 | 人口 | 0.126 | 0.254 | 0.024 | 0.168 | 0.067 | 0.090 | 0.077 |
| 面积 | 0.266 | 0.595 | 0.117 | 0.531 | 0.298 | 0.318 | 0.324 | |
| 收入 | 0.050 | 0.331 | 0.165 | 0.381 | 0.368 | 0.302 | 0.342 | |
| 基层医疗机构 | 0.015 | 0.415 | 0.048 | 0.367 | 0.144 | 0.150 | 0.230 | |
| 疾病预防机构 | 0.185 | 0.399 | 0.022 | 0.388 | 0.269 | 0.174 | 0.395 | |
| 2020 | 人口 | 0.092 | 0.209 | 0.047 | 0.162 | 0.026 | 0.059 | 0.097 |
| 面积 | 0.271 | 0.573 | 0.112 | 0.531 | 0.342 | 0.322 | 0.353 | |
| 收入 | 0.057 | 0.329 | 0.151 | 0.366 | 0.346 | 0.301 | 0.387 | |
| 基层医疗机构 | 0.028 | 0.365 | 0.040 | 0.366 | 0.120 | 0.098 | 0.201 | |
| 疾病预防机构 | 0.174 | 0.377 | 0.020 | 0.391 | 0.230 | 0.162 | 0.388 | |
| 2021 | 人口 | 0.099 | 0.170 | 0.100 | 0.142 | 0.038 | 0.107 | 0.129 |
| 面积 | 0.271 | 0.570 | 0.215 | 0.504 | 0.333 | 0.338 | 0.312 | |
| 收入 | 0.064 | 0.335 | 0.254 | 0.413 | 0.355 | 0.388 | 0.347 | |
| 基层医疗机构 | 0.026 | 0.354 | 0.066 | 0.348 | 0.128 | 0.075 | 0.226 | |
| 疾病预防机构 | 0.184 | 0.363 | 0.121 | 0.390 | 0.245 | 0.258 | 0.387 | |
| 省份 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 |
|---|---|---|---|---|---|
| 内蒙古自治区&北京市 | 0.006 | 0.097 | 0.163 | 0.146 | 0.181 |
| 内蒙古自治区&天津市 | 0.201 | 0.244 | 0.276 | 0.250 | 0.204 |
| 内蒙古自治区&山西省 | 0.345 | 0.222 | 0.180 | 0.185 | 0.205 |
| 内蒙古自治区&河北省 | 0.508 | 0.473 | 0.581 | 0.570 | 0.646 |
| 北京市&天津市 | 0.194 | 0.151 | 0.119 | 0.107 | 0.024 |
| 北京市&山西省 | 0.350 | 0.312 | 0.333 | 0.323 | 0.373 |
| 北京市&河北省 | 0.513 | 0.544 | 0.680 | 0.661 | 0.740 |
| 天津市&山西省 | 0.510 | 0.443 | 0.435 | 0.416 | 0.393 |
| 天津市&河北省 | 0.643 | 0.643 | 0.739 | 0.717 | 0.751 |
| 山西省&河北省 | 0.198 | 0.280 | 0.448 | 0.430 | 0.508 |
Table 5 The inter-group GINI coefficient in the income dimensions in North China region
| 省份 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 |
|---|---|---|---|---|---|
| 内蒙古自治区&北京市 | 0.006 | 0.097 | 0.163 | 0.146 | 0.181 |
| 内蒙古自治区&天津市 | 0.201 | 0.244 | 0.276 | 0.250 | 0.204 |
| 内蒙古自治区&山西省 | 0.345 | 0.222 | 0.180 | 0.185 | 0.205 |
| 内蒙古自治区&河北省 | 0.508 | 0.473 | 0.581 | 0.570 | 0.646 |
| 北京市&天津市 | 0.194 | 0.151 | 0.119 | 0.107 | 0.024 |
| 北京市&山西省 | 0.350 | 0.312 | 0.333 | 0.323 | 0.373 |
| 北京市&河北省 | 0.513 | 0.544 | 0.680 | 0.661 | 0.740 |
| 天津市&山西省 | 0.510 | 0.443 | 0.435 | 0.416 | 0.393 |
| 天津市&河北省 | 0.643 | 0.643 | 0.739 | 0.717 | 0.751 |
| 山西省&河北省 | 0.198 | 0.280 | 0.448 | 0.430 | 0.508 |
| 省份 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 |
|---|---|---|---|---|---|
| 内蒙古自治区&北京市 | 0.977 | 0.973 | 0.970 | 0.970 | 0.968 |
| 内蒙古自治区&天津市 | 0.962 | 0.958 | 0.955 | 0.958 | 0.962 |
| 内蒙古自治区&山西省 | 0.743 | 0.675 | 0.653 | 0.663 | 0.675 |
| 内蒙古自治区&河北省 | 0.795 | 0.779 | 0.834 | 0.833 | 0.866 |
| 北京市&天津市 | 0.251 | 0.219 | 0.193 | 0.178 | 0.094 |
| 北京市&山西省 | 0.856 | 0.869 | 0.863 | 0.862 | 0.846 |
| 北京市&河北省 | 0.817 | 0.802 | 0.708 | 0.717 | 0.631 |
| 天津市&山西省 | 0.771 | 0.802 | 0.804 | 0.808 | 0.816 |
| 天津市&河北省 | 0.712 | 0.707 | 0.596 | 0.618 | 0.571 |
| 山西省&河北省 | 0.129 | 0.219 | 0.399 | 0.380 | 0.460 |
Table 6 The inter-group GINI coefficient in the area dimension of North China region
| 省份 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 |
|---|---|---|---|---|---|
| 内蒙古自治区&北京市 | 0.977 | 0.973 | 0.970 | 0.970 | 0.968 |
| 内蒙古自治区&天津市 | 0.962 | 0.958 | 0.955 | 0.958 | 0.962 |
| 内蒙古自治区&山西省 | 0.743 | 0.675 | 0.653 | 0.663 | 0.675 |
| 内蒙古自治区&河北省 | 0.795 | 0.779 | 0.834 | 0.833 | 0.866 |
| 北京市&天津市 | 0.251 | 0.219 | 0.193 | 0.178 | 0.094 |
| 北京市&山西省 | 0.856 | 0.869 | 0.863 | 0.862 | 0.846 |
| 北京市&河北省 | 0.817 | 0.802 | 0.708 | 0.717 | 0.631 |
| 天津市&山西省 | 0.771 | 0.802 | 0.804 | 0.808 | 0.816 |
| 天津市&河北省 | 0.712 | 0.707 | 0.596 | 0.618 | 0.571 |
| 山西省&河北省 | 0.129 | 0.219 | 0.399 | 0.380 | 0.460 |
| 省份 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | 省份 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 上海市&安徽省 | 0.895 | 0.873 | 0.871 | 0.844 | 0.865 | 山东省&江苏省 | 0.505 | 0.608 | 0.544 | 0.500 | 0.346 |
| 上海市&山东省 | 0.880 | 0.850 | 0.844 | 0.818 | 0.763 | 山东省&江西省 | 0.461 | 0.531 | 0.536 | 0.529 | 0.595 |
| 上海市&江苏省 | 0.674 | 0.502 | 0.554 | 0.537 | 0.566 | 山东省&浙江省 | 0.542 | 0.383 | 0.323 | 0.252 | 0.011 |
| 上海市&江西省 | 0.954 | 0.952 | 0.950 | 0.940 | 0.934 | 山东省&福建省 | 0.213 | 0.249 | 0.284 | 0.312 | 0.413 |
| 上海市&浙江省 | 0.646 | 0.693 | 0.716 | 0.713 | 0.767 | 江苏省&江西省 | 0.784 | 0.861 | 0.836 | 0.814 | 0.780 |
| 上海市&福建省 | 0.920 | 0.907 | 0.910 | 0.900 | 0.894 | 江苏省&浙江省 | 0.051 | 0.294 | 0.268 | 0.284 | 0.356 |
| 安徽省&山东省 | 0.070 | 0.088 | 0.104 | 0.084 | 0.300 | 江苏省&福建省 | 0.648 | 0.744 | 0.717 | 0.702 | 0.665 |
| 安徽省&江苏省 | 0.556 | 0.661 | 0.613 | 0.561 | 0.586 | 江西省&浙江省 | 0.803 | 0.760 | 0.732 | 0.689 | 0.588 |
| 安徽省&江西省 | 0.404 | 0.465 | 0.457 | 0.466 | 0.358 | 江西省&福建省 | 0.276 | 0.325 | 0.297 | 0.261 | 0.240 |
| 安徽省&浙江省 | 0.590 | 0.456 | 0.413 | 0.329 | 0.290 | 浙江省&福建省 | 0.677 | 0.577 | 0.556 | 0.523 | 0.404 |
| 安徽省&福建省 | 0.145 | 0.164 | 0.186 | 0.234 | 0.129 |
Table 7 The inter-group GINI coefficient in the area dimension of East China region
| 省份 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | 省份 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 上海市&安徽省 | 0.895 | 0.873 | 0.871 | 0.844 | 0.865 | 山东省&江苏省 | 0.505 | 0.608 | 0.544 | 0.500 | 0.346 |
| 上海市&山东省 | 0.880 | 0.850 | 0.844 | 0.818 | 0.763 | 山东省&江西省 | 0.461 | 0.531 | 0.536 | 0.529 | 0.595 |
| 上海市&江苏省 | 0.674 | 0.502 | 0.554 | 0.537 | 0.566 | 山东省&浙江省 | 0.542 | 0.383 | 0.323 | 0.252 | 0.011 |
| 上海市&江西省 | 0.954 | 0.952 | 0.950 | 0.940 | 0.934 | 山东省&福建省 | 0.213 | 0.249 | 0.284 | 0.312 | 0.413 |
| 上海市&浙江省 | 0.646 | 0.693 | 0.716 | 0.713 | 0.767 | 江苏省&江西省 | 0.784 | 0.861 | 0.836 | 0.814 | 0.780 |
| 上海市&福建省 | 0.920 | 0.907 | 0.910 | 0.900 | 0.894 | 江苏省&浙江省 | 0.051 | 0.294 | 0.268 | 0.284 | 0.356 |
| 安徽省&山东省 | 0.070 | 0.088 | 0.104 | 0.084 | 0.300 | 江苏省&福建省 | 0.648 | 0.744 | 0.717 | 0.702 | 0.665 |
| 安徽省&江苏省 | 0.556 | 0.661 | 0.613 | 0.561 | 0.586 | 江西省&浙江省 | 0.803 | 0.760 | 0.732 | 0.689 | 0.588 |
| 安徽省&江西省 | 0.404 | 0.465 | 0.457 | 0.466 | 0.358 | 江西省&福建省 | 0.276 | 0.325 | 0.297 | 0.261 | 0.240 |
| 安徽省&浙江省 | 0.590 | 0.456 | 0.413 | 0.329 | 0.290 | 浙江省&福建省 | 0.677 | 0.577 | 0.556 | 0.523 | 0.404 |
| 安徽省&福建省 | 0.145 | 0.164 | 0.186 | 0.234 | 0.129 |
| 省份 | 全科医生资源集聚度 | 人口集聚度 | H RAD/PAD | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | |
| 北京市 | 12.04 | 10.17 | 8.99 | 8.59 | 7.58 | 5.54 | 5.46 | 5.45 | 5.50 | 5.50 | 2.17 | 1.86 | 1.65 | 1.56 | 1.38 |
| 天津市 | 7.21 | 6.51 | 6.08 | 6.00 | 6.27 | 5.45 | 5.43 | 5.42 | 4.78 | 4.73 | 1.32 | 1.20 | 1.12 | 1.26 | 1.33 |
| 河北省 | 1.21 | 1.12 | 1.54 | 1.42 | 1.71 | 1.65 | 1.65 | 1.65 | 1.62 | 1.61 | 0.73 | 0.68 | 0.93 | 0.88 | 1.06 |
| 山西省 | 0.93 | 0.72 | 0.66 | 0.64 | 0.63 | 0.99 | 0.99 | 0.99 | 0.92 | 0.91 | 0.95 | 0.73 | 0.67 | 0.69 | 0.69 |
| 内蒙古自治区 | 0.14 | 0.14 | 0.14 | 0.13 | 0.12 | 0.16 | 0.16 | 0.16 | 0.15 | 0.15 | 0.87 | 0.87 | 0.88 | 0.87 | 0.82 |
| 辽宁省 | 0.97 | 1.14 | 1.16 | 1.13 | 1.07 | 1.23 | 1.22 | 1.22 | 1.18 | 1.17 | 0.79 | 0.93 | 0.96 | 0.95 | 0.91 |
| 吉林省 | 0.80 | 0.63 | 0.81 | 0.77 | 0.75 | 0.77 | 0.76 | 0.67 | 0.67 | 0.66 | 1.04 | 0.83 | 1.21 | 1.14 | 1.13 |
| 黑龙江省 | 0.26 | 0.27 | 0.27 | 0.25 | 0.24 | 0.41 | 0.40 | 0.40 | 0.34 | 0.33 | 0.65 | 0.68 | 0.67 | 0.75 | 0.72 |
| 上海市 | 30.81 | 25.62 | 24.92 | 22.15 | 22.50 | 15.97 | 15.91 | 15.89 | 16.17 | 16.18 | 1.93 | 1.61 | 1.57 | 1.37 | 1.39 |
| 江苏省 | 5.99 | 8.50 | 7.16 | 6.67 | 6.24 | 3.18 | 3.17 | 3.16 | 3.30 | 3.31 | 1.89 | 2.69 | 2.26 | 2.02 | 1.89 |
| 浙江省 | 6.63 | 4.64 | 4.13 | 3.72 | 2.97 | 2.24 | 2.26 | 2.30 | 2.52 | 2.55 | 2.96 | 2.05 | 1.80 | 1.48 | 1.16 |
| 安徽省 | 1.71 | 1.73 | 1.72 | 1.88 | 1.63 | 1.87 | 1.88 | 1.88 | 1.80 | 1.80 | 0.92 | 0.92 | 0.91 | 1.05 | 0.91 |
| 福建省 | 1.28 | 1.25 | 1.18 | 1.17 | 1.26 | 1.32 | 1.33 | 1.33 | 1.38 | 1.39 | 0.97 | 0.94 | 0.88 | 0.84 | 0.90 |
| 江西省 | 0.73 | 0.63 | 0.64 | 0.68 | 0.77 | 1.16 | 1.16 | 1.16 | 1.12 | 1.11 | 0.63 | 0.55 | 0.55 | 0.61 | 0.69 |
| 山东省 | 1.97 | 2.07 | 2.11 | 2.22 | 3.03 | 2.64 | 2.64 | 2.64 | 2.64 | 2.65 | 0.74 | 0.78 | 0.80 | 0.84 | 1.15 |
| 河南省 | 2.18 | 2.35 | 2.21 | 2.11 | 2.76 | 2.44 | 2.44 | 2.44 | 2.50 | 2.48 | 0.89 | 0.97 | 0.91 | 0.85 | 1.11 |
| 湖北省 | 1.36 | 1.35 | 1.35 | 1.30 | 1.11 | 1.63 | 1.62 | 1.62 | 1.57 | 1.58 | 0.83 | 0.83 | 0.83 | 0.83 | 0.70 |
| 湖南省 | 0.82 | 0.85 | 1.36 | 1.42 | 1.22 | 1.46 | 1.46 | 1.46 | 1.39 | 1.39 | 0.56 | 0.58 | 0.93 | 1.02 | 0.88 |
| 广东省 | 2.91 | 2.89 | 2.83 | 2.94 | 2.90 | 2.60 | 2.63 | 2.66 | 2.89 | 2.91 | 1.12 | 1.10 | 1.06 | 1.02 | 1.00 |
| 广西壮族自治区 | 0.60 | 0.63 | 0.71 | 0.78 | 0.73 | 0.86 | 0.86 | 0.86 | 0.86 | 0.87 | 0.71 | 0.73 | 0.82 | 0.90 | 0.84 |
| 海南省 | 3.47 | 3.40 | 4.15 | 5.52 | 5.08 | 5.17 | 5.18 | 5.23 | 5.54 | 5.60 | 0.67 | 0.66 | 0.79 | 1.00 | 0.91 |
| 重庆市 | 1.08 | 1.45 | 1.57 | 1.51 | 1.45 | 1.56 | 1.57 | 1.57 | 1.60 | 1.61 | 0.69 | 0.93 | 1.00 | 0.94 | 0.90 |
| 四川省 | 1.35 | 1.31 | 1.47 | 1.86 | 1.44 | 1.80 | 1.80 | 1.80 | 1.79 | 1.79 | 0.75 | 0.73 | 0.82 | 1.04 | 0.80 |
| 贵州省 | 1.12 | 1.14 | 1.00 | 1.05 | 1.20 | 1.46 | 1.46 | 1.46 | 1.55 | 1.54 | 0.77 | 0.78 | 0.68 | 0.68 | 0.78 |
| 云南省 | 0.62 | 0.61 | 0.72 | 0.69 | 0.63 | 1.03 | 1.03 | 1.03 | 1.00 | 0.99 | 0.60 | 0.60 | 0.70 | 0.69 | 0.64 |
| 西藏自治区 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.40 | 0.46 | 0.70 | 0.69 | 0.41 |
| 陕西省 | 0.40 | 0.46 | 0.41 | 0.56 | 0.86 | 0.78 | 0.78 | 0.78 | 0.79 | 0.79 | 0.51 | 0.58 | 0.52 | 0.71 | 1.09 |
| 甘肃省 | 0.23 | 0.24 | 0.25 | 0.24 | 0.26 | 0.29 | 0.29 | 0.29 | 0.27 | 0.27 | 0.80 | 0.83 | 0.87 | 0.90 | 0.97 |
| 青海省 | 1.58 | 1.38 | 1.34 | 1.29 | 1.26 | 1.40 | 1.40 | 1.41 | 1.36 | 1.36 | 1.13 | 0.99 | 0.96 | 0.95 | 0.92 |
| 宁夏回族自治区 | 0.36 | 0.41 | 0.40 | 0.39 | 0.37 | 0.48 | 0.48 | 0.49 | 0.50 | 0.50 | 0.75 | 0.84 | 0.83 | 0.78 | 0.73 |
| 新疆维吾尔自治区 | 0.45 | 0.42 | 0.38 | 0.36 | 0.29 | 0.45 | 0.45 | 0.46 | 0.47 | 0.47 | 1.00 | 0.93 | 0.83 | 0.78 | 0.63 |
Table 8 Analysis results of agglomeration degree of each province in 2021
| 省份 | 全科医生资源集聚度 | 人口集聚度 | H RAD/PAD | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | |
| 北京市 | 12.04 | 10.17 | 8.99 | 8.59 | 7.58 | 5.54 | 5.46 | 5.45 | 5.50 | 5.50 | 2.17 | 1.86 | 1.65 | 1.56 | 1.38 |
| 天津市 | 7.21 | 6.51 | 6.08 | 6.00 | 6.27 | 5.45 | 5.43 | 5.42 | 4.78 | 4.73 | 1.32 | 1.20 | 1.12 | 1.26 | 1.33 |
| 河北省 | 1.21 | 1.12 | 1.54 | 1.42 | 1.71 | 1.65 | 1.65 | 1.65 | 1.62 | 1.61 | 0.73 | 0.68 | 0.93 | 0.88 | 1.06 |
| 山西省 | 0.93 | 0.72 | 0.66 | 0.64 | 0.63 | 0.99 | 0.99 | 0.99 | 0.92 | 0.91 | 0.95 | 0.73 | 0.67 | 0.69 | 0.69 |
| 内蒙古自治区 | 0.14 | 0.14 | 0.14 | 0.13 | 0.12 | 0.16 | 0.16 | 0.16 | 0.15 | 0.15 | 0.87 | 0.87 | 0.88 | 0.87 | 0.82 |
| 辽宁省 | 0.97 | 1.14 | 1.16 | 1.13 | 1.07 | 1.23 | 1.22 | 1.22 | 1.18 | 1.17 | 0.79 | 0.93 | 0.96 | 0.95 | 0.91 |
| 吉林省 | 0.80 | 0.63 | 0.81 | 0.77 | 0.75 | 0.77 | 0.76 | 0.67 | 0.67 | 0.66 | 1.04 | 0.83 | 1.21 | 1.14 | 1.13 |
| 黑龙江省 | 0.26 | 0.27 | 0.27 | 0.25 | 0.24 | 0.41 | 0.40 | 0.40 | 0.34 | 0.33 | 0.65 | 0.68 | 0.67 | 0.75 | 0.72 |
| 上海市 | 30.81 | 25.62 | 24.92 | 22.15 | 22.50 | 15.97 | 15.91 | 15.89 | 16.17 | 16.18 | 1.93 | 1.61 | 1.57 | 1.37 | 1.39 |
| 江苏省 | 5.99 | 8.50 | 7.16 | 6.67 | 6.24 | 3.18 | 3.17 | 3.16 | 3.30 | 3.31 | 1.89 | 2.69 | 2.26 | 2.02 | 1.89 |
| 浙江省 | 6.63 | 4.64 | 4.13 | 3.72 | 2.97 | 2.24 | 2.26 | 2.30 | 2.52 | 2.55 | 2.96 | 2.05 | 1.80 | 1.48 | 1.16 |
| 安徽省 | 1.71 | 1.73 | 1.72 | 1.88 | 1.63 | 1.87 | 1.88 | 1.88 | 1.80 | 1.80 | 0.92 | 0.92 | 0.91 | 1.05 | 0.91 |
| 福建省 | 1.28 | 1.25 | 1.18 | 1.17 | 1.26 | 1.32 | 1.33 | 1.33 | 1.38 | 1.39 | 0.97 | 0.94 | 0.88 | 0.84 | 0.90 |
| 江西省 | 0.73 | 0.63 | 0.64 | 0.68 | 0.77 | 1.16 | 1.16 | 1.16 | 1.12 | 1.11 | 0.63 | 0.55 | 0.55 | 0.61 | 0.69 |
| 山东省 | 1.97 | 2.07 | 2.11 | 2.22 | 3.03 | 2.64 | 2.64 | 2.64 | 2.64 | 2.65 | 0.74 | 0.78 | 0.80 | 0.84 | 1.15 |
| 河南省 | 2.18 | 2.35 | 2.21 | 2.11 | 2.76 | 2.44 | 2.44 | 2.44 | 2.50 | 2.48 | 0.89 | 0.97 | 0.91 | 0.85 | 1.11 |
| 湖北省 | 1.36 | 1.35 | 1.35 | 1.30 | 1.11 | 1.63 | 1.62 | 1.62 | 1.57 | 1.58 | 0.83 | 0.83 | 0.83 | 0.83 | 0.70 |
| 湖南省 | 0.82 | 0.85 | 1.36 | 1.42 | 1.22 | 1.46 | 1.46 | 1.46 | 1.39 | 1.39 | 0.56 | 0.58 | 0.93 | 1.02 | 0.88 |
| 广东省 | 2.91 | 2.89 | 2.83 | 2.94 | 2.90 | 2.60 | 2.63 | 2.66 | 2.89 | 2.91 | 1.12 | 1.10 | 1.06 | 1.02 | 1.00 |
| 广西壮族自治区 | 0.60 | 0.63 | 0.71 | 0.78 | 0.73 | 0.86 | 0.86 | 0.86 | 0.86 | 0.87 | 0.71 | 0.73 | 0.82 | 0.90 | 0.84 |
| 海南省 | 3.47 | 3.40 | 4.15 | 5.52 | 5.08 | 5.17 | 5.18 | 5.23 | 5.54 | 5.60 | 0.67 | 0.66 | 0.79 | 1.00 | 0.91 |
| 重庆市 | 1.08 | 1.45 | 1.57 | 1.51 | 1.45 | 1.56 | 1.57 | 1.57 | 1.60 | 1.61 | 0.69 | 0.93 | 1.00 | 0.94 | 0.90 |
| 四川省 | 1.35 | 1.31 | 1.47 | 1.86 | 1.44 | 1.80 | 1.80 | 1.80 | 1.79 | 1.79 | 0.75 | 0.73 | 0.82 | 1.04 | 0.80 |
| 贵州省 | 1.12 | 1.14 | 1.00 | 1.05 | 1.20 | 1.46 | 1.46 | 1.46 | 1.55 | 1.54 | 0.77 | 0.78 | 0.68 | 0.68 | 0.78 |
| 云南省 | 0.62 | 0.61 | 0.72 | 0.69 | 0.63 | 1.03 | 1.03 | 1.03 | 1.00 | 0.99 | 0.60 | 0.60 | 0.70 | 0.69 | 0.64 |
| 西藏自治区 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.40 | 0.46 | 0.70 | 0.69 | 0.41 |
| 陕西省 | 0.40 | 0.46 | 0.41 | 0.56 | 0.86 | 0.78 | 0.78 | 0.78 | 0.79 | 0.79 | 0.51 | 0.58 | 0.52 | 0.71 | 1.09 |
| 甘肃省 | 0.23 | 0.24 | 0.25 | 0.24 | 0.26 | 0.29 | 0.29 | 0.29 | 0.27 | 0.27 | 0.80 | 0.83 | 0.87 | 0.90 | 0.97 |
| 青海省 | 1.58 | 1.38 | 1.34 | 1.29 | 1.26 | 1.40 | 1.40 | 1.41 | 1.36 | 1.36 | 1.13 | 0.99 | 0.96 | 0.95 | 0.92 |
| 宁夏回族自治区 | 0.36 | 0.41 | 0.40 | 0.39 | 0.37 | 0.48 | 0.48 | 0.49 | 0.50 | 0.50 | 0.75 | 0.84 | 0.83 | 0.78 | 0.73 |
| 新疆维吾尔自治区 | 0.45 | 0.42 | 0.38 | 0.36 | 0.29 | 0.45 | 0.45 | 0.46 | 0.47 | 0.47 | 1.00 | 0.93 | 0.83 | 0.78 | 0.63 |
| [1] |
国务院办公厅. 关于改革完善全科医生培养与使用激励机制的意见[EB/OL]. (2018-01-24)[2023-07-15].
|
| [2] |
黄丽娟,方力争,朱文华,等. 县域-综合医院合作框架下区域全科医生分层递进式培训成效与展望[J]. 中国全科医学,2023,26(19):2417-2422. DOI:10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0076.
|
| [3] |
黄文娟,
|
| [4] |
郝立晓,王婷,陈丽芬,等. 全科医学学科知识和技能体系研究[J]. 中国全科医学,2018,21(19):2269-2276. DOI:10.12114/j.issn.1007-9572.2018.19.001.
|
| [5] |
李红艳,皇甫慧慧. 基于知识图谱的全科医生研究可视化分析与展望[J]. 中国全科医学,2019,22(27):3387-3394. DOI:10.12114/j.issn.1007-9572.2019.00.348.
|
| [6] |
袁文辉,苏婉敏,王培席. 广东省全科医生配置公平性分析[J]. 卫生经济研究,2023,40(2):85-88,93. DOI:10.14055/j.cnki.33-1056/f.2023.02.010.
|
| [7] |
徐景菊,黄静雯,李伟,等. 山东省全科医生资源配置公平性研究[J]. 现代预防医学,2021,48(8):1408-1412.
|
| [8] |
李婉,韩彩欣. 我国西部地区全科医生配置公平性研究——基于基尼系数和集聚度[J]. 卫生经济研究,2020,37(9):29-32. DOI:10.14055/j.cnki.33-1056/f.2020.09.008.
|
| [9] |
付英杰,王健,孟彦,等. 中国全科医生发展趋势及公平性研究[J]. 中国全科医学,2020,23(1):7-13. DOI:10.12114/j.issn.1007-9572.2019.00.787.
|
| [10] |
张华宇,苗豫东,屈晓远,等. 基于洛伦兹曲线和基尼系数的中国全科医生资源配置公平性研究[J]. 中国全科医学,2020,23(4):409-413.
|
| [11] |
沈华福,王海港. 收入不平等的比较研究——基于洛伦兹占优方法[J]. 经济与管理评论,2019,35(3):24-36.
|
| [12] |
徐景菊,黄静雯,李伟,等. 山东省全科医生资源配置公平性研究[J]. 现代预防医学,2021,48(8):1408-1412.
|
| [13] |
韦森. 入世的政治—经济学家阿尔伯特·赫希曼的思想之旅[J]. 复旦学报(社会科学版),2015,57(6):117-129. DOI:10.3969/j.issn.0257-0289.2015.06.013.
|
| [14] |
|
| [15] |
严静,覃娴静,韩记娣,等. 2015—2020年广西全科医生资源配置状况及公平性研究[J]. 中国卫生经济,2023,42(1):52-56.
|
| [16] |
夏云峰,张红培,段秀娥,等. 近十年我国基层医疗卫生资源配置公平性研究[J]. 卫生经济研究,2023,40(6):1-6. DOI:10.14055/j.cnki.33-1056/f.2023.06.005.
|
| [17] |
国家发展和改革委员会. 关于开展农村订单定向医学生免费培养工作的实施意见[EB/OL].(2010-06-04)[2023-07-15].
|
| [18] | |
| [19] |
蒲海峰,王寅生,余昌胤,等. 贵州省农村订单定向全科医生继续医学教育现状、问题及对策分析[J]. 中国全科医学,2023,26(28):3551-3558. DOI:10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0090.
|
| [20] |
付英杰,王健,孟彦,等. 中国全科医生发展趋势及公平性研究[J]. 中国全科医学,2020,23(1):7-13. DOI:10.12114/j.issn.1007-9572.2019.00.787.
|
| [21] |
皇甫慧慧,李红艳. 我国全科医生资源配置公平性研究——基于泰尔指数和灰色预测方法[J]. 卫生经济研究,2018(11):57-61. DOI:10.14055/j.cnki.33-1056/f.2018.11.016.
|
| [22] |
| [1] | LIU Ruihong, CHEN Kai, LI Zhuo, SUN Zuoya, CHEN Zhiyuan. Diagnostic Strategies for Medically Unexplained Symptoms [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(35): 4397-4402. |
| [2] | AO Wenhua, LIN Chunmei, ZHANG Yanchun, ZHANG Lifang, LI Sisi, QIN Jiangmei. Policy and Practice of Use and Incentive of Rural Targeted General Practitioners in China [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(34): 4282-4289. |
| [3] | FANG Junze, GAO Huaiting, XING Suxia, WANG Yu. The Effectiveness Evaluation of Artificial Intelligence Assisted Diagnosis System for Chest Diseases in the Diagnosis of General Practitioners in Primary Healthcare Institutions [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(31): 3948-3953. |
| [4] | ZHANG Hui, YANG Jianjun, HE Guoshu, XING Guoqiang, REN Jingjing. The Cognitive Status of the Prescription of Chinese Patent Medicines and Training Needs of General Practitioners in China [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(31): 3954-3960. |
| [5] | LIANG Zhenning, ZHOU Qingping, LIU Hanyue, ZHAN Shengfan, YU Yao, QIAN Yi. The Fairness of Human Resource Allocation of Geriatric General Practitioners in China under the Background of Population Aging [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(28): 3507-3511. |
| [6] | PANG Shu, CHEN Xiangxue, DIAO Yang, WANG Yini, JIANG Chunyan. The Treatment of Chronic Disease and Symptoms of an Unknown Etiology in the General Medicine Ward of Tertiary Comprehensive Hospital in Beijing [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(28): 3525-3531. |
| [7] | CHEN Dongran, XU Peilan, DING Lei, LI Yuhua. Equity Analysis and Demand Forecast of General Practitioner Allocation in Xinjiang Uygur Autonomous Region [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(28): 3512-3517. |
| [8] | CUI Longyan, DAI Gaolanxin, TAO Hongbing. Training Models for General Practitioners with Special Interests: Foreign Experiences and Chinese Insights [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(22): 2720-2725. |
| [9] | ZHAO Can, SHEN Ying, CHEN Peimeng, PENG Houxuan, XI Qian, GU Jinmei, QIN Li, LIANG Ruiying, ZUO Yanli. An Assessment Research on Consultation Competence of RTME Graduates Trained Via the "5+3" Pathway in Township Health Centers in Guangxi Zhuang Autonomous Region [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(22): 2731-2739. |
| [10] | YE Qing, CHEN Mingmin, REN Jingjing. The Necessity and Path Exploration of Developing Psychosis Subspecialty among General Practitioners in Primary Care Settings [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(16): 1950-1954. |
| [11] | GU Jie, HUANG Yanyan. Diagnosis and Comprehensive Management of Rare Diseases: the Indispensable Role of General Practitioners [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(16): 1955-1960. |
| [12] | SHI Muran, WU Ning, SONG Lijuan. Present Situation of TCM General Practitioners in China and Suggestions on Statistical Optimization [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(13): 1560-1566. |
| [13] | HUANG Jing, MIAO Yiting, HE Xuemei, JIANG Dongyang, LIANG Ying. The Job Satisfaction of General Practitioners in China and Its Influencing Factors: a Systematic Review [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(10): 1220-1227. |
| [14] | ZHANG Peng, LIU Lidi, LIAO Xiaoyang, WU Jia, YANG Ziyu, ZHANG Yalin. The Job Satisfaction and Influencing Factors among General Practitioners in Primary Healthcare Institutions [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(07): 869-874. |
| [15] | YAO Dingye, LUO Guiping, SUN Junsheng, REN Jingjing. Diagnosis and Treatment of Halitosis: a General Practice Perspective [J]. Chinese General Practice, 2025, 28(07): 900-904. |
| Viewed | ||||||
|
Full text |
|
|||||
|
Abstract |
|
|||||