安徽省養(yǎng)老機構空間分布特征及其分異研究

夏永久,廖 蜜,顏 冉

(安徽建筑大學 建筑與規(guī)劃學院,安徽 合肥 230601)

養(yǎng)老機構作為養(yǎng)老服務的重要載體,其合理的規(guī)劃與布局不僅能夠提升養(yǎng)老服務質(zhì)量,同時也是保障養(yǎng)老資源合理分配的重要前提。第七次全國人口普查(以下簡稱“七普”)調(diào)查結果顯示,截至2020年末,安徽省65歲及以上老年人口占比為15.01%[1],已經(jīng)步入中度老齡化社會,這也使得安徽省將面臨更加嚴峻的養(yǎng)老形勢?！栋不帐　笆奈濉别B(yǎng)老服務發(fā)展規(guī)劃》指出,安徽省養(yǎng)老機構資源存在分配不合理、供給結構矛盾依舊突出等問題[2]。因此,研究安徽省養(yǎng)老機構空間分布特征及其分異成因,對保障安徽省養(yǎng)老資源合理分配、改善養(yǎng)老服務供給結構矛盾具有重要的現(xiàn)實意義。

目前國內(nèi)養(yǎng)老方式研究主要集中在以下三個方面:一是在老年人養(yǎng)老意愿方面,主要針對老年人機構養(yǎng)老意愿及影響因素[3-5]、失能老人機構養(yǎng)老意愿[6-8]以及不同類型老年人對機構養(yǎng)老的滿意度[9]進行研究;二是對養(yǎng)老設施可達性進行研究,相關學者主要利用GIS空間分析法[10-14]等,對養(yǎng)老設施可達性進行測算,并提出相應的優(yōu)化策略;三是在養(yǎng)老設施空間布局方面,相關學者基于老年人口分布[15-17]和養(yǎng)老機構布局時空演變特征[18],對養(yǎng)老設施空間布局現(xiàn)狀進行評價并提出空間優(yōu)化策略。

現(xiàn)有研究多從微觀尺度對某一市或中心城區(qū)養(yǎng)老設施布局進行分析,對大尺度特別是針對省域尺度養(yǎng)老設施空間布局研究較少;對老年人養(yǎng)老設施滿意度、空間可達性研究和養(yǎng)老設施空間布局特征研究較多,對于養(yǎng)老設施空間布局差異性及其影響因素研究較少。因此,以安徽省為研究實例,研究養(yǎng)老機構空間分布影響因素,旨在為研究區(qū)養(yǎng)老機構空間布局規(guī)劃提供參考并為制定養(yǎng)老政策提供支撐。

一、數(shù)據(jù)來源

人口數(shù)據(jù)來源于“七普”數(shù)據(jù),所指老年人口為65歲及以上人口。養(yǎng)老機構數(shù)據(jù)由安徽省養(yǎng)老服務處提供,主要包括機構名稱、床位數(shù)、位置等信息(截止日期為2021年1月31日)。利用相關軟件,將養(yǎng)老機構的特定地址轉換成經(jīng)緯坐標,同時結合安徽省養(yǎng)老機構數(shù)字地圖與百度地圖對部分養(yǎng)老機構點位置進行調(diào)整,導入ArcGIS10.2中以便進行空間分析,最終采集有效數(shù)據(jù)2 517條。所涉及的其他數(shù)據(jù)(包含各影響因素分析數(shù)據(jù)和行政區(qū)矢量數(shù)據(jù))來源于研究區(qū)及各區(qū)縣2021年統(tǒng)計年鑒、2020年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報以及中國科學院資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺。

二、研究方法

(一)最近鄰指數(shù)

最鄰近指數(shù)可以用于判斷點要素在一定區(qū)域內(nèi)空間分布類型,能夠較為準確反映點要素的空間分布特征。采用歐式距離法,計算研究區(qū)養(yǎng)老機構的空間分布特征,公式如下:

(1)

(二)核密度估計法

核密度估計法分析一般用于衡量某一區(qū)域內(nèi)點要素的積聚和離散情況,能夠反映要素在空間層面的遞減效應。其計算公式為:

(2)

式(2)中,fs表示s點的核密度估計,n指安徽省養(yǎng)老機構點數(shù)量,r代表核密度函數(shù)搜索半徑,φ表示點l與點s之間距離dls的權重。

(三)地理探測器

地理探測器是一種空間數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計模型[20],基于空間分層異質(zhì)性視角來研究兩個變量之間空間分布類似性。其模型如下:

(3)

三、安徽省養(yǎng)老機構空間分布特征

(一)養(yǎng)老機構總體空間分布特征

首先,利用ArcGIS軟件中空間統(tǒng)計工具,得出研究區(qū)養(yǎng)老機構最近鄰指數(shù)為0.73、P值為0.00、Z值為-25.68,通過0.01顯著性水平檢驗,表明安徽省養(yǎng)老機構空間結構呈現(xiàn)集聚狀態(tài)。其次,利用核密度估計法來檢驗養(yǎng)老機構空間分布的類型(見圖1)。從圖1可知,研究區(qū)養(yǎng)老機構空間分布呈現(xiàn)多核心集聚,并形成以蚌埠市、淮南市和馬鞍山市為中心的“品字型”分布。從整體上來看,養(yǎng)老機構分布高值區(qū)主要集聚在皖北地區(qū),且呈現(xiàn)由北向南逐漸降低趨勢;這與老年人口分布有關,研究區(qū)北部老年人口越多,對養(yǎng)老機構需求也越大。

(二)不同規(guī)模養(yǎng)老機構空間分布特征

根據(jù)相關學者研究,按床位數(shù)將養(yǎng)老結構劃分為三個類型:小型(小于100張)、中型(100～300張)、大型(大于300張)。不同規(guī)模養(yǎng)老機構空間分布如圖2所示。其中小型養(yǎng)老機構共計1 103個,占總養(yǎng)老機構數(shù)的43.82%;中型養(yǎng)老機構1 295個,占51.45%;大型養(yǎng)老機構119個,占4.73%。可以看出,研究區(qū)養(yǎng)老機構以中小型為主,大型養(yǎng)老機構數(shù)量較少,這是因為大型養(yǎng)老機構投入和維護成本較高。利用ArcGIS空間統(tǒng)計工具,計算安徽省大、中、小型養(yǎng)老機構最近鄰指數(shù)、P值和Z值(見表1),從表1可以看出,養(yǎng)老機構集聚程度分別為大型>小型>中型。同時,利用核密度估計法來檢驗養(yǎng)老機構空間分布類型(見圖3)。由圖3可知,安徽省大型養(yǎng)老機構空間分布呈現(xiàn)合肥、馬鞍山雙核心集聚特征,高值區(qū)主要分布在皖中地區(qū);中型養(yǎng)老機構空間分布呈現(xiàn)多核心集聚特征,高值區(qū)主要分布在皖北地區(qū);小型養(yǎng)老機構空間分布出現(xiàn)多個集聚核心,并以蚌埠市、馬鞍山市和六安市為中心形成“品字型”分布,高值區(qū)主要分布在皖北地區(qū)。

圖1 安徽省養(yǎng)老機構核密度分析圖

圖2 安徽省養(yǎng)老機構空間分布

表1 安徽省養(yǎng)老機構最近鄰指數(shù)

四、安徽省養(yǎng)老機構數(shù)量空間分異研究

(一)影響因子選取與確定

為探究安徽省養(yǎng)老機構空間分布分異原因,選擇養(yǎng)老機構數(shù)作為因變量,選取經(jīng)濟因素、人口因素、環(huán)境因素、配套設施因素四個層面共計24個影響因子。首先,借助SPSS軟件對養(yǎng)老機構數(shù)的影響因子進行多元線性回歸,選擇VIF<10的影響因子,共計14個影響因子滿足條件,并對其進行擬合度分析和因子自相關分析,結果分別為0.607和2.088(見表2),具有顯著統(tǒng)計學意義。再次,借助Pearson相關分析法對選取的因子與自變量進行相關性分析,通過0.05顯著性水平檢驗,14個影響因子均與養(yǎng)老機構數(shù)存在顯著性關系。最終選取經(jīng)濟因素、人口因素、環(huán)境因素和配套設施因素共計14個影響因子(見表3)。

表2 多元線性回歸影響因子擬合度及自相關檢驗

圖3 安徽省不同規(guī)模養(yǎng)老機構核密度分布

表3 Pearson相關分析結果

從表3可以看出,地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、老年人口數(shù)量、死亡人數(shù)相關系數(shù)高于0.6,屬于較強相關。人均GDP、常住人口密度和累計降雨量三個影響因子呈現(xiàn)負相關,其余影響因子均為正相關。由于Pearson相關系數(shù)忽略了空間分層異質(zhì)性問題,無法研究數(shù)據(jù)的空間差異性特征,因此采用地理探測器來進一步分析安徽省104個區(qū)縣養(yǎng)老機構數(shù)量空間分異的影響因素。

(二)影響因素強度分析

1.單一影響因素分析

利用地理探測器對養(yǎng)老機構空間分布影響因素進行強度分析,所有影響因子均通過了0.01顯著性分析,其結果如表4所示。

經(jīng)濟因素對養(yǎng)老機構空間分布影響的強度為:社會消費品零售總額>第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值>財政支出>人均GDP。其中人均GDP為負向影響。通過分析可以發(fā)現(xiàn):第一,社會消費品零售總額代表著地區(qū)人民生活水平和消費能力,隨著生活水平提高和社會少子化現(xiàn)象出現(xiàn),居民的養(yǎng)老觀念也會發(fā)生改變,會更加傾向于機構養(yǎng)老,需求的增加也必然導致供給的增加;第二,隨著產(chǎn)業(yè)結構轉型,第二、第三產(chǎn)業(yè)中年輕人比例較大,第一產(chǎn)業(yè)中以中老年人為主,老年人數(shù)量相對較多,對養(yǎng)老機構需求較大;第三,財政支出作為政府可支配貨幣額度,額度越高,對地區(qū)養(yǎng)老機構建設支持力度也會相應增大,從而影響?zhàn)B老機構的建設;第四,人均GDP越高的地區(qū)經(jīng)濟相對發(fā)達,這些地區(qū)人口比例以中青年為主,一般情況下其值越高,老年人也相對越少,養(yǎng)老機構需求也相對越少。

人口因素對養(yǎng)老機構空間分布影響的強度為:老年人口數(shù)量>死亡人數(shù)>常住人口密度>出生率。其中常住人口密度為負向影響。通過分析可以發(fā)現(xiàn):第一,老年人口數(shù)量越多,對養(yǎng)老機構需求量也越大,政府和市場必然會加大對養(yǎng)老機構建設;第二,人口死亡率高,從側面反映了該地區(qū)老年人口較多,必然也會增大養(yǎng)老機構的需求;第三,人口密度高的地區(qū)一般為城市集中發(fā)展的區(qū)域,這些地區(qū)人口以中青年為主,養(yǎng)老機構需求量相對也較少;第四,出生率高值地區(qū)主要以皖北為主,且老年人口較多,因此養(yǎng)老機構數(shù)量較多。

表4 安徽省養(yǎng)老機構地理探測器因子探測結果

環(huán)境因素對養(yǎng)老機構空間分布影響的強度為:PM2.5>累計降雨量>植被覆蓋率,其中累計降雨量為負向影響。通過分析可以發(fā)現(xiàn):第一,PM2.5值高的地區(qū),社會經(jīng)濟發(fā)展水平較好,且由于PM2.5對人體造成傷害,相對需要更多機構照料老人。第二,累計降雨量對養(yǎng)老機構數(shù)負相關的包含兩個方面:首先,降雨量高值地區(qū)多屬于皖南山區(qū),不適宜建設,導致養(yǎng)老機構數(shù)較少;其次,降雨量越高,對老年人日常生活起居也造成不便,因此降雨量與養(yǎng)老機構的建設成負相關。第三,植被覆蓋率越高,生態(tài)環(huán)境相對更好,更適宜老年人居住,因此養(yǎng)老機構數(shù)越多。

衛(wèi)生醫(yī)療配套對養(yǎng)老機構空間分布影響的強度為:衛(wèi)生技術人員數(shù)>衛(wèi)生機構床位數(shù)>衛(wèi)生機構數(shù),均為正向影響。這是因為老年人一般體弱多病,對于衛(wèi)生醫(yī)療配套有更多需求,因此衛(wèi)生技術人員、衛(wèi)生機構床位數(shù)和衛(wèi)生機構數(shù)越多的地區(qū),越能夠吸引老年人入住,因而能夠配套更多的養(yǎng)老機構。

2.影響因素交叉分析

借助地理探測器交互探測方法,檢測不同影響因子對影響?zhàn)B老機構空間分布的交互作用(見表5)。從表5可以看出,影響因子交互探測后均為雙因子非線性增強,這表明養(yǎng)老機構空間分布是由多因子共同影響的結果。

表5 交互作用因子得分

從交互作用強度來看,財政支出(X3)、老年人口數(shù)量(X6)和PM2.5(X9)三個影響因子與其他因子交互產(chǎn)生效果更明顯,且老年人口數(shù)量(X6)與各因子之間交互強度明顯高于其他因子之間交互強度,這也充分說明老年人口數(shù)量(X6)是養(yǎng)老機構空間分布的最主要影響因素。

結合單一影響因素分析結果,可以判定養(yǎng)老機構空間分布差異本質(zhì)是由老年人口數(shù)量導致的,但是各地區(qū)養(yǎng)老機構數(shù)量還是由地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展水平?jīng)Q定的。簡而言之,地區(qū)社會經(jīng)濟水平越高,老年人口數(shù)量越多,養(yǎng)老機構數(shù)量也越多。對于老年人口數(shù)量多,但是經(jīng)濟發(fā)展水平較差的地區(qū),未來可能會面臨更大的養(yǎng)老挑戰(zhàn)。

五、結論與建議

借助最鄰近指數(shù)、核密度估計和地理探測器模型等方法,對安徽省養(yǎng)老機構空間分布及其影響因素進行分析,主要結論如下:第一,安徽省養(yǎng)老機構空間分布呈現(xiàn)多核心集聚特征,并形成以蚌埠市、淮南市和馬鞍山市為中心的“品字型”分布。從整體上來看,養(yǎng)老機構分布高值區(qū)主要集聚于皖北地區(qū),且呈現(xiàn)由北向南逐漸降低趨勢。第二,安徽省養(yǎng)老機構主要以中小型為主,大型養(yǎng)老機構數(shù)量較少,且主要分布在中部經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)。不同等級規(guī)模養(yǎng)老機構空間分布呈現(xiàn)不同特征,大型養(yǎng)老機構空間分布呈現(xiàn)合肥、馬鞍山雙核心集聚特征,高值區(qū)主要分布在皖中地區(qū);中型養(yǎng)老機構空間分布呈現(xiàn)多核心集聚,高值區(qū)主要分布在皖北地區(qū);小型養(yǎng)老機構空間分布出現(xiàn)多個集聚核心,并以蚌埠市、馬鞍山市和六安市為中心形成“品字型”分布,高值區(qū)主要分布在皖北地區(qū)。第三,老年人口數(shù)量對養(yǎng)老機構空間分布影響最大,其次為死亡人數(shù)、社會消費品零售總額和衛(wèi)生技術人員數(shù)。植被覆蓋率、出生率、累計降雨量、常住人口密度、人均GDP、財政支出等對安徽省養(yǎng)老機構空間分布影響較小。第四,所有影響因子交互均呈現(xiàn)雙因子增強結果,表明養(yǎng)老機構空間分布分異是由多個影響因素共同作用產(chǎn)生的。老年人口數(shù)量是影響?zhàn)B老機構空間分布的最本質(zhì)因素,其與經(jīng)濟因子進行交互作用時,對養(yǎng)老機構空間分異解釋力最強。

根據(jù)以上結論,提出如下建議:

第一,完善養(yǎng)老機構配置體系,合理調(diào)整養(yǎng)老機構空間布局。隨著社會經(jīng)濟不斷發(fā)展,居民的養(yǎng)老需求呈現(xiàn)出多樣化發(fā)展趨勢,養(yǎng)老機構的合理化分級布置是保障居民多樣化需求的解決辦法之一。安徽省應當加強對宿州、阜陽、蚌埠、滁州、銅陵、池州、黃山等地區(qū)大型養(yǎng)老機構的建設,形成大、中、小三種不同等級規(guī)模養(yǎng)老機構均衡分布的格局,從而滿足不同地區(qū)老年人口養(yǎng)老多樣化的需求。

第二,合理配置養(yǎng)老機構規(guī)模,實現(xiàn)區(qū)域養(yǎng)老供需平衡。安徽省養(yǎng)老機構供需不平衡問題仍舊突出,未來應該根據(jù)各地區(qū)老年人口數(shù)量和養(yǎng)老機構服務能力,加強對黃山市、銅陵市、蚌埠市、阜陽市等地區(qū)養(yǎng)老機構的建設,提升地區(qū)養(yǎng)老服務供給能力,優(yōu)化養(yǎng)老機構的空間布局。

第三,加強醫(yī)養(yǎng)結合模式建設,提升養(yǎng)老機構服務質(zhì)量。養(yǎng)老服務質(zhì)量作為養(yǎng)老機構的核心內(nèi)容,是老年人享受健康養(yǎng)老的增加關鍵所在。在醫(yī)養(yǎng)結合的新導向下,養(yǎng)老機構的醫(yī)療服務內(nèi)容,或與周邊醫(yī)療設施進行合作已成為提升養(yǎng)老服務質(zhì)量的重要途徑。因此,未來在完善養(yǎng)老機構配置體系,優(yōu)化養(yǎng)老機構空間布局的同時也應加強醫(yī)養(yǎng)結合養(yǎng)老模式的建設。