人口老龄化是社会经济发展的必然产物, 也是医疗技术进步的重要标志^[1].国际上通常把60岁及以上人口占总人口比例达到10%作为国家或地区进入老龄化社会的标准, 本文的老年人口指60岁及以上人口.中国在1999年正式步入老龄化社会, 目前老龄化程度已超世界平均水平^[2].上海作为中国率先进入老龄化社会的城市, 在2010年60岁及以上老年人口占户籍人口的比重已达23.4%^[3].长期以人口导入为主的浦东新区是上海市人口最多的一个行政区, 人口老龄化时间早、速度快、程度高. 2015年末, 60岁及以上老年人口达到82.3万人, 是排名第二杨浦区人数的2.4倍多^[4-5].养老问题已经成为上海市浦东新区面临的重要民生问题.为了高性价比的解决养老问题, 上海市政府秉承实施主体多元化、服务方式多样化的理念, 旨在均衡化基本公共服务资源, 制定了"9073"的养老指导方针, 意为满足3%的户籍老年人享受集中照顾的机构养老服务^[6-7].然而, 老年人口和服务资源的不均衡分布, 对深入了解老年人口需求与设施供给现状的区域差异, 从而构建科学合理的设施体系, 提出了新的要求.

人口是影响公共服务资源分布的重要因素, 老年人口是养老设施的需求主体.早期的地理学者运用实证的方法考察老年人口的空间演化和区域差异^[8-9], 随着人们对地理要素的深入研究和技术的发展, 传统街镇尺度的人口数据已经无法满足应用的需求^[10-11].柏中强等人基于乡镇尺度统计人口, 结合地形、社会经济发展数据等获得了全国1 km分辨率的人口格网^[12].但仍不能体现人口在小区域内的分布差异^[13-14], 且格网尺度大于老年人的一般活动空间^[15], 不适合进行养老设施的供需分析.常用的实现空间精细化人口的方法有土地利用类型法^[16-17]、面向对象分类法^[18].在养老设施供需分析方面,国外主要关注人口老龄化对社会养老模式的影响以及老年人群体属性和设施供需的相互作用^[19-20].国内从调查问卷、公报年鉴等统计数据出发, 实地调研老年人的各种养老需求与设施服务现状, 明确养老服务供需失衡的原因^[21].此外比较分析养老设施的城乡、地区差异, 老年人口属性特征, 统计设施的利用现状和需求程度^[22].在技术方面, 基于人口分布的聚类分析, 划分不同区域的养老需求^[23].借用GIS空间分析, 统计街镇老年人口分布与设施床位供给现状, 探讨养老设施的空间布局^[24].但缺少精细化人口的支撑, 分析结果仅限于街镇差异.文章考虑老年人口空间活动的局限性, 采用面向对象分类法基于高分辨率影像获得160 m的精细化老年人口格网, 从空间上分析浦东新区老年人口和机构养老设施的属性特征.结合人口与床位信息获取不同设施的服务能力, 对研究区机构养老设施的供需现状展开分析, 为构建和谐化老龄社会提供思路和空间决策依据.

浦东新区地处上海东部, 长江三角洲东缘. 1993年正式成立, 2005年设立川沙新镇, 2009年南汇区并入, 成为上海市最大的行政区, 共辖12个街道、24个镇^[4](见图 1). 2010年常住人口约占上海市总人口的四分之一, 60岁及以上老年人口占比从2010年的22.2%上升到2015年的28.2%^{[4, 25]}.养老设施方面, 2015年共拥有机构养老设施139家.考虑到浦东新区行政区划变更的特点, 文章选取陆家嘴一带为中心城区、川沙镇一带为近郊地区、原南汇区的万祥镇一带为远郊地区, 开展浦东新区机构养老设施供需现状分析.

图 1(Fig. 1)

图 1 研究区的空间位置及行政区划 Fig.1 Spatial location and administratives divisions of the research area

(1) 老年人口数据

街镇尺度的人口数据无法反映人口在街镇内部的分布差异, 尤其对于川沙、祝桥等面积较大的街镇而言, 人口往往集中在内部的若干小区域中.因此, 本研究基于2010年第六次人口普查的浦东新区19 887个普查小区户籍人口数据, 通过分析考察各普查小区形状大小, 综合考虑应用需求和老年人口空间活动范围, 选取接近多数人口密集区的普查小区大小即160 m, 作为精细化人口格网的大小.人口空间化流程:首先, 将小于160 m的普查小区直接栅格化, 对于大于160 m的普查小区, 使用4 m分辨率的高分2号卫星影像采用面向对象分类法提取居住用地, 用百度POI(Point of Interest)数据辅助区分居住用地和商业建筑用地, 得到2010年浦东新区160 m的户籍人口空间分布.然后, 以新增大型住宅区和2015年1%抽样人口数据建立2010—2015年五年间普查小区的人口变动模型, 结合统计年鉴中2010—2015年各街镇户籍老年人口变化, 基于区域统计和栅格计算, 将该模型运用于整个研究区, 得到2015年160 m的户籍老年人口密度.由于2015年1%人口抽样调查是以普查小区为单位开展的, 其中包含了被调查者的所属小区、年龄、健康等详细信息, 基于该调查结果在各普查小区的占比情况, 结合户籍老年人口总体分布, 得到整个研究区2015年各属性特征的精细化老年人口分布. 图 2显示了数据处理流程, 并通过分析老年人口的年龄结构和健康状况等属性的空间特征, 判断各区域不同特征老年人口的养老需求.文中的老年人口数据均为户籍老年人口.

图 2(Fig. 2)

图 2 人口数据处理流程 Fig.2 Flow chart of population data processing

从图 3可以看出, 街镇尺度只能显示整体人口的聚集程度, 而160 m的精细化人口格网显示了老年人口明显的区域分布特征和人口重心. 2015年浦东新区户籍老年人口主要分布在陆家嘴一带, 即中心城区, 近远郊相对较少.同时, 近远郊各街镇的人口均集中在街镇部分小区域内, 呈现出明显的聚集性(见图 3b), 而以街镇为单位的人口密度分布图(见图 3a)则无法呈现该特征.

图 3(Fig. 3)

图 3 街镇尺度与格网尺度的2015年浦东新区户籍老年人口密度对比 Fig.3 Contrast of the population density maps of the registered elderly popultion in Pudong in 2015 based on subdistrict and grid

(2) 机构养老设施数据

养老设施主要指满足60岁及以上老年人的生活照料, 并具有一定休闲娱乐和医疗护理功能的综合型居住建筑和公共建筑^[26], 一般分为机构养老设施和社区居家养老设施两类.根据《上海市养老机构条例》 ^[27]和上海市浦东新区民政局提供的2015年浦东新区养老机构基本信息, 选取浦东新区共139家养(敬)老院、养护院、福利院、长者照顾之家、老年公寓等养老机构作为本文机构养老设施的研究对象.养老机构基本信息主要包括名称、地址、床位数、入住人员情况等.

通过地址匹配确定各机构养老设施的空间位置, 采用空间柱状图显示其床位数、入住人数和照护等级等机构属性的空间特征, 从空间属性特征的角度分析各区域机构养老设施的供给现状.并以上海"9073"指导方针中的床位数满足户籍老年人口的3%为准则, 设置不同机构养老设施的服务范围, 对浦东新区的机构养老设施与老年人口的供需关系展开分析.

参照国内外相关研究的年龄分段方式^{[23, 28]}, 将老年人口按年龄划分为60—69岁、70—79岁、80岁及以上三类, 分别对应图 4的左、中、右.在2015年浦东新区户籍老年人口中, 这三个年龄段的人数占比依次为59%、24%和17%, 其空间分布趋势基本一致(均为中心城区密集, 近远郊稀疏), 未呈现某个年龄段老年人口集中分布的情况(三个年龄段人口格网数据相关性均在0.99以上).但由于中心城区人口密集, 各年龄段老年人口均集中在中心城区, 近远郊相对稀疏, 表明中心城区具有更迫切的养老服务需求.

图 4(Fig. 4)

图 4 2015年浦东新区各年龄层次户籍老年人口密度 Fig.4 Population density of the registered elderly population in Pudong New District, 2015 (grouped by age)

根据自理能力的情况, 将老年人口划分成健康、不健康但能自理和不能自理三种类型, 对应图 5的左、中、右.整体老年人的自理情况良好, 健康与不健康但能自理的老年人分别是43.7万人和36.2万人, 不能自理的老年人占比仅2%左右.空间分布上, 呈现出中心城区各等级健康状况老年人口集中, 养老压力大的现状.尤其不能自理的老年人主要集中在中心城区的陆家嘴、上钢新村、南码头等街镇, 是中心城区首要提供养老服务的对象.

图 5(Fig. 5)

图 5 2015年浦东新区户籍老年人口健康状况空间分布 Fig.5 Spatial distribution of the registered elderly population in Pudong New District, 2015 (grouped by health condition)

图 6显示总体上机构养老设施覆盖到了浦东新区各街镇, 但在数量上不同街镇有较大差异, 川沙新镇设有11个机构养老设施点, 而陆家嘴、南汇新城、高东、万祥等街镇均只有1个.且整体空间分布不均匀, 表现为中心城区较为集中, 近远郊相对分散.

图 6(Fig. 6)

图 6 2015年浦东新区各机构养老设施点的空间分布 Fig.6 Location of senior living facilities in Pudong New District, 2015

浦东新区139家机构养老设施共提供床位25 010张, 占全区户籍老年人口的3.04%, 数量上达到上海市"9073"养老指导方针中3%的机构养老服务需求, 总入住率65.7%, 但各地区分布不均衡.如图 7左图所示, 中心城区呈现设施数量多, 但规模普遍较小, 入住率接近饱和, 床位紧缺的特征.这主要由于中心城区老年人口密集, 土地资源紧缺, 机构主要采取见缝插针的布局方式.近郊人口相对松散, 土地资源充足, 养老设施规模普遍较大, 平均入住率不高, 存在大量床位空缺; 远郊设施数量少, 但土地面积大, 人口稀疏, 入住率仍然不高, 床位有冗余.

图 7(Fig. 7)

注:左图图例中床位数柱体高度表示360床, 右图图例中轻度照护柱体高度表示110人 图 7 2015年浦东新区机构养老设施入住情况空间分布 Fig.7 Spatial distribution of the characteristics of senior living facilities in Pudong New District, 2015

从图 7右图的照护等级来看, 各设施主要以重度照护的老年人为主, 尤其中心城区重度照护柱体显著较高.表明在养老床位紧缺的氛围下, 中心城区优先为存在重度照护需求的老年人服务, 这与中心城区需要优先为不能自理的老年人提供服务的需求相符.

机构养老设施规模差异主要体现在床位数上, 考虑到床位数的差异及老年人口空间分布的不均衡性, 传统固定尺度的缓冲区分析无法反映真实的供需关系.因此以动态缓冲区扩张算法展开分析:根据上海市"9073"指导方针中床位数满足户籍老年人口3%的要求, 计算各设施床位数可服务的最大老年人口数; 以精细化老年人口格网为基准底图, 按50 m的步长逐步增长缓冲半径, 实时统计各设施缓冲区范围内的老年人口数, 直到人口数接近最大服务人数, 最终逐一确定各机构养老设施能服务的最大老年人口范围; 并参考上海市老龄事业发展"十三五规划"中提到的"15分钟服务圈"的居家养老设施服务范围的概念, 为防止机构养老设施服务范围过度溢出的现象, 综合考虑各设施的服务范围, 以3 000 m作为最大缓冲区半径的阈值.动态缓冲区结果显示了供需关系(见图 8), 在服务范围内的老年人口表示已有邻近设施可供养老, 范围外的老年人口表示邻近设施床位数不足以满足附近老年人口需求.可见, 中心城区机构养老设施数量多, 但由于规模小、老年人口密集, 服务范围明显无法覆盖附近老年人口, 供需矛盾突出; 近郊设施规模大、人口相对稀松, 设施点的服务范围均比较大, 且存在多个设施点服务范围重叠的现象, 表现为供给冗余; 远郊地区养老设施整体上供大于求, 但受距离远近和人口分布的影响, 部分养老设施地理位置偏僻, 仍然存在需求缺口.因此, 中心城区若无法有效扩大设施规模, 可加强货币优惠等措施, 引导当地老年人赴近远郊地区养老.

图 8(Fig. 8)

图 8 机构养老设施服务范围与老年人口的空间匹配(图层叠加) Fig.8 Spatial matching of the service coverage of senior living facilities and the elderly population

为进一步分析距离设施点远近与覆盖老年人口数之间的关系, 本文分别从中心城区、近郊、远郊选取入住率接近且为90%以上的德州养老院(A)、大团敬老院(B)和民乐养护院(C)三家机构养老设施, 其床位数分别为80张、120张和101张, 计算不同半径缓冲区内覆盖的老年人口数, 绘制成折线图(见图 9).可见, 三条折线的斜率差异明显, 中心城区的养老设施A斜率最大, 表明该养老设施周边老年人口密集, 入住率容易随缓冲区距离的增加而较快地达到饱和, 辐射能力差.而近远郊的B、C养老设施周边老年人口稀疏, 缓冲区覆盖人数随距离变化不大, 入住率不易快速达到饱和, 辐射能力强, 但同时应注意设施的区位便利性, 不宜建立在人口过于稀疏, 交通不便的地方.

图 9(Fig. 9)

图 9 三个典型机构养老设施周边覆盖老年人口数量随距离变化情况 Fig.9 Coverage of the surrounding elderly population along with distance to three typical senior living facilities

文章基于精细化的人口格网, 分析浦东新区机构养老设施供需现状, 得出了以下结论: ①机构养老设施在床位数上基本满足上海市政府提出的3%机构养老服务需求; ②在空间上, 中心城区机构养老设施数量多, 但规模小、老年人口密集, 不能自理和80岁及以上的老年人口数量多于其他地区, 具有更迫切的养老服务需求, 呈现出床位数严重供不应求的现状; ③近郊地区的机构养老设施在数量和规模上均满足现有老年人口需求, 且存在多个养老设施服务范围重叠的现象, 表现出床位数供大于求; ④远郊地区的床位数整体上供大于求, 但受距离远近和人口分布的影响, 部分养老设施地理位置偏僻, 导致仍然存在需求缺口.

结果分析表明, 精细化的人口格网可以较好地匹配设施床位属性, 应用于公共服务资源中的养老设施供需分析.不仅可以直观地看出人口在各区域的空间分布差异, 还可以结合各设施的空间位置和床位数详细地分析设施供给与人口需求之间的关系, 这是街镇尺度和公里格网尺度所不能实现的.由于养老问题比较复杂, 涉及到个人观念、子女意愿和经济状况等因素, 需要开展详实的调研确定各类老年人的养老意愿, 文章在需求分析方面暂未考虑这些因素.若能获取到更全面细致的人口调查数据, 也将进一步考虑格网内的人口属性特征差异.道路网络在设施的空间服务研究中也起着重要的作用, 涉及其空间分布及密集程度的服务范围分析值得进一步深究.另外, 入住养老机构的是所有常住老年人口, 文章因为数据有限, 目前只研究了户籍老年人口的养老需求.且除了机构养老设施, 养老资源还包括各种老年活动中心、日间照料中心、农村养老睦邻互助点等多种形式, 均与老年人口分布有着密切的关系, 这些将作为下一步的研究内容.