基于POI大數據的北京市養老機構空間分布特征

[摘 要]文章以北京市養老機構為研究對象，基于POI大數據，采用標準差橢圓、核密度估計等空間統計方法，對北京市養老機構的集聚程度、分布中心和方向進行了定量化的空間分析。研究結果顯示，北京市養老機構呈現出以中心城區為核心向東北和西南方向擴散的帶狀分布特征。公辦養老機構和民辦養老機構的空間分布中心和分布趨勢比較相似，同樣為東北—西南方向，但與公辦養老機構相比，民辦養老機構在空間集中度上有所增加，且向東北方向傾斜。這表明，在數字化和信息化的背景下，應用空間統計技術可以有效識別養老機構分布的微觀特征和趨勢，從而為養老資源的優化配置提供科學依據。

[關鍵詞]POI大數據；養老機構；核密度估計；標準差橢圓

中圖分類號：TU982.2 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1722（2024）11-0004-03

養老機構作為社會化養老服務供給的核心資源，在國家積極應對人口老齡化挑戰的過程中扮演著至關重要的角色。北京市作為較早進入人口老齡化階段的城市之一，一直將“促進養老服務體系建設，提升養老服務水平”作為重要的戰略任務[ 1 ]。然而，隨著社會養老服務需求的日益增長，北京市在養老設施建設方面仍面臨著一系列挑戰[ 2 ]。

在這一背景下，文章旨在深入探究北京市養老機構的空間分布格局，通過使用POI大數據，準確捕捉養老機構的地理位置信息，通過運用地理信息系統技術（ArcGIS）進行全面的空間分析，揭示北京市養老機構的空間布局狀況及存在的問題[ 3 ]。

在國內，2010年之后，POI數據的相關研究開始興起，并迅速成為城市規劃和管理的重要工具。這些研究主要集中在城市功能區識別[ 4 ]、人際關系協調[ 5 ]、城市中心與邊界定位[ 6 ]、行業空間分布與功能分區分析[ 7 ]、選址與優化布局[ 8 ]等幾個方面。POI大數據的應用為城市管理和規劃提供了新的視角和方法，可以使城市發展更加有序和高效。

一、數據來源與研究方法

（一）數據來源及處理

文章利用Python編寫了網絡爬蟲程序，從北京市養老服務網和養老網上分別抓取了名稱、地址、床位數、類型等屬性的數據，與北京市民政局網上抓取的養老機構名稱進行比對，刪除冗余數據，對數據進行初步清洗。之后，基于對養老機構地址信息的人工核查，利用百度地圖API定位所有養老機構的坐標，獲得經緯度坐標，把養老機構數據轉化為地理信息數據，以便在ArcGIS中進行相應的分析，最終獲得了5 3 4條有效記錄。

（二）研究方法

1.核密度估計

核密度估計是一種用于評估地理要素空間分布特征的統計技術，它視事件為點過程，以各點代表事件發生位置，計算特定點的局部密度—單位面積內事件頻率—近似該點的事件密度。此方法通過分析點在鄰近區域的分布，估算整個區域的事件密度函數。這種方法能夠呈現聚集模式和趨勢，識別高密度區域，從而幫助理解空間復雜性并為決策提供依據。

2.標準差橢圓

標準差橢圓是分析數據空間分布特性的地理統計工具，其分析主要包括分布中心、長軸、短軸、方位角等方面。其中，分布中心表示空間分布的平均中心位置，即所有要素在空間上聚集的中點；橢圓的長軸代表了數據分布的最大擴散方向，長度與數據沿此方向的分散程度成正比；橢圓的短軸表示數據分布的最小擴散方向，其長度反映了數據在此方向上的緊湊程度；方位角用來描述數據分布的主趨勢方向，用來描述數據分布的主趨勢方向。

二、北京市養老機構空間布局特征分析

文章基于北京市養老機構的地理信息數據，運用空間點數據分析方法，具體包括核密度估計分析和標準差橢圓分析，使用Arcgis 10.8軟件進行空間分析。

（一）北京市養老機構總體分布特征

文章先在整體層面評估整體聚集程度和規模分布，利用核密度分析對北京市總的養老機構空間集聚模式進行分析，識別養老資源分布主次中心。之后，再結合床位數對養老機構的規模分布進行可視化研究。

由圖1可知，養老機構在北京市內呈現出“多核心”集聚模式，在偏離中心城區的外圍區域形成了多個小的集聚中心，例如昌平區、房山區、延慶區、密云區、平谷區；在中心城區形成了分布的主核心區。

其中，在順義區、通州區和大興區也形成了集聚中心，但是相比較前兩種的集聚密度要小得多；值得關注的是門頭溝區和懷柔區，該地區的養老機構在空間上總體呈現分散分布，集聚度較低。

由圖2可知，北京市養老機構的規模分布呈現出“多中心、多層次”的特點。

首先，在中心城區如東城區、西城區、朝陽區、海淀區等地，養老機構的規模相對較大，主要集中在301—500床位數的范圍內。

其次，昌平區、順義區、通州區和大興區等地，養老機構的規模相對較小，主要集中在100—150床位數的范圍。

再次，房山區、延慶區、密云區、平谷區等地的養老機構規模分布較為均勻，多是中小型的養老機構，這可能是因為這些地區的城鄉結合部特點所致。

最后，在門頭溝區和懷柔區的養老機構規模分布相對較為分散，且規模普遍較小。

（二）北京市不同類型養老機構分布特征

文章將養老機構細分為公辦和民辦兩大類，分別研究它們的分布聚集程度。利用核密度估計對要素的空間分布進行可視化研究，利用標準差橢圓表示公辦和民辦養老機構分布的主要趨勢和方向性。

由圖3可知，北京市公辦養老機構整體呈現以中心區域為核心逐漸向外圍區域擴散的趨勢，在空間上總體主要以中低密度區和中密度區為主，還有少量的高密度區集中在東城區和西城區。北京市公辦養老機構的空間分布中心位于朝陽區北湖渠西路附近，具體坐標為116.436741，40.019874。公辦養老機構的分布方向為東北—西南方向，角度約為59.305295°（以長軸沿順時針的角度）。

由圖4可知，北京市民辦養老機構的空間分布特征與公辦養老機構相似，中心區域的民辦養老機構數量也明顯多于周邊地區。在空間上總體主要以中低密度區和中密度區為主，有較多的中高密度區集中在中心城區區域。北京市民辦養老機構的空間分布中心位于朝陽區奧林匹克體育中心，具體坐標為116.406252，39.991278。民養老機構的分布方向為東北—西南方向，角度約為64.825733°（以長軸沿順時針的角度）。

對比公辦機構和民辦機構的核密度估計和標準差橢圓的結果，可以探討不同類型養老機構在空間布局上的差異。與公辦養老機構空間分布特征不同的是，民辦養老機構還呈現出一種多核心的集聚現象，其中高密度不僅分布在東城區和西城區，在密云區、延慶區和平谷區也形成多個小范圍的中高密度區的集聚中心；與公辦養老機構相比，民辦養老機構分布中心向西南方向移動，分布方向向東北方向移動，長半軸減少了0.06454，短半軸減少了0.040437，說明與公辦養老機構相比，民辦養老機構的分布在空間上的集中度有所增加；方位角向東北方向增加了5.520438°，說明民辦養老機構的分布趨勢更向東北方向傾斜。

三、結論與建議

通過分析北京市養老機構空間分布格局后可得出以下結論。養老機構總體上分布不均，整體呈現出以中心區域為核心逐漸向外圍區域擴散的趨勢。北京市養老機構在空間上的規模分布呈現出“多中心、多層次”的特點，大規模的養老機構集中分布在中心城區，外圍區域的養老機構規模分布相對較為分散，且規模普遍較小。北京市公辦養老機構和民辦養老機構的空間分布中心和分布趨勢比較相似，同樣為東北—西南方向，與公辦養老機構相比，民辦養老機構的分布在空間上的集中度有所增加，分布趨勢更向東北方向傾斜。

針對北京市養老機構的空間分布特征，提出以下建議。

首先，均衡區域發展。鑒于養老機構在中心區域集中分布的情況，應鼓勵和支持在外圍區域建設更多的養老機構，以實現資源的均衡分配。

其次，創新多元化服務模式，根據“多中心、多層次”的特點，應發展不同類型和規模的養老機構，滿足不同老年人的需求，可以探索居家養老、互助養老等新型服務模式，形成多層次的養老服務體系。

最后，優化公辦與民辦養老機構布局?？紤]到公辦和民辦養老機構在空間分布上的相似性，建議在規劃時統籌考慮兩者的發展，避免資源浪費和重復建設。公辦養老機構應注重提升服務質量和效率，發揮示范引領作用，民辦養老機構則可以更加注重市場導向，提供差異化的服務。

參考文獻：

[1]畢向陽，李沫.在公平與效率之間：對北京市養老資源的空間分析[J].社會，2020（03）：117-147.

[2]姬飛霞，張航空.北京市醫養結合養老資源空間均衡研究[J].中國衛生政策研究，2020（10）：7-13.

[3]周家明，羅瑤.基于POI數據的廣西物流業空間布局特征分析[J].黑龍江科學，2024（01）：10-13+19.

[4]薛冰，趙冰玉，肖驍，等.基于POI大數據的資源型城市功能區識別方法與實證——以遼寧省本溪市為例[J].人文地理，2020（04）：81-90.

[5]高原，王潔，李鋼，等.城市用地功能精細化識別方法：時序動態圖嵌入深度學習模型[J].地球信息科學學報，2022（10）：1968-1981.

[6]陳德權，蘭澤英.基于POI數據的城市中心體系識別與邊界提取——以長沙市中心六區為例[J].現代城市研究，2020（04）：82-89.

[7]劉金花，張家瑋，賈琨.基于POI數據的中心城區邊界識別與空間格局優化——以高唐縣為例[J].城市發展研究，2021（06）：74-83.

[8]汪曉春，熊峰，王振偉，等.基于POI大數據與機器學習的養老設施規劃布局——以武漢市為例[J].經濟地理，2021（06）：49-56.