社区医养设施空间格局及可达性研究——以北京市中心城区为例

Study on the Spatial Pattern and Accessibility of Community Health Care Facilities—Taking the Central Urban Area of Beijing as an Example

摘要: 探索社区医养资源的空间布局与可达性，对于健全基本养老服务体系具有重要的理论与实践意义。本研究基于北京市中心城区社区卫生服务中心(站)及社区养老驿站的空间点数据，运用平均最近邻分析、多距离空间聚类分析、协同区位商、高斯两步移动搜索法等定量方法，从集聚性、邻近性、可达性三个维度，系统分析了北京市中心城区社区医养资源与人口分布的空间关联特征。研究结果表明：从空间集聚性来看，社区医养资源呈现出显著的空间集聚特征，且社区养老驿站的集聚程度高于社区卫生服务中心(站)；从空间邻近性来看，社区医养资源在空间上均靠近人口集中点，且社区卫生服务中心(站)的邻近性高于社区养老驿站；从可达性来看，社区卫生服务中心(站)与社区养老驿站均未形成15分钟和30分钟生活圈的全覆盖，且呈现出“中心强–外围弱”的空间配置特征。由此可见，北京市中心城区社区医养资源在供给与需求的空间配置上存在明显的不平衡问题。本研究明确了社区医养资源空间配置的不平衡性及可达性差异，为社区医养资源的布局优化提供了理论依据与实践参考。

Abstract: Exploring the spatial layout and accessibility of community medical care resources has important theoretical and practical significance for improving the basic pension service system. Based on the spatial point data of community health service centers (stations) and community endowment stations in the central urban area of Beijing, this study systematically analyzes the spatial correlation characteristics of community medical care resources and population distribution in the central urban area of Beijing from the three dimensions of agglomeration, proximity and accessibility by using quantitative methods such as average nearest neighbor analysis, multi-distance spatial clustering analysis, collaborative location quotient and Gaussian two-step mobile search method. The results show that from the perspective of spatial agglomeration, community medical resources show significant spatial agglomeration characteristics, and the degree of agglomeration of community pension stations is higher than that of community health service centers (stations); from the perspective of spatial proximity, community medical resources are spatially close to population concentration points, and the proximity of community health service centers (stations) is higher than that of community pension stations; from the perspective of accessibility, neither the community health service centers (stations) nor the community pension station has formed a full coverage of the 15-minute and 30-minute life circle, and presents the spatial configuration characteristics of “strong center-weak periphery”. It can be seen that there is an obvious imbalance in the spatial allocation of supply and demand of community medical resources in the central urban area of Beijing. This study clarifies the imbalance and accessibility differences in the spatial allocation of community medical care resources, and provides a theoretical basis and practical reference for the layout optimization of community medical care resources.

1. 引言

随着我国人口老龄化进程的加速，社区医养资源的合理配置已成为构建多层次养老服务体系的关键环节。2024年两会提出：“推出‘全链式’医养结合模式，即医疗机构加上医养结合机构、社区医养服务机构的养老服务模式”，将强化社区医养服务能力，完善老年健康支撑体系上升到了前所未有的高度。北京市作为全国较早进入深度老龄化的城市之一，面临着严峻的老龄化挑战。新修订的《北京市居家养老服务条例》明确提出，通过社区养老服务驿站、街乡镇养老照料中心与社区卫生服务中心等区域服务资源的协同建设，构建“15分钟”养老服务圈，以满足老年人多样化、多层次的养老服务需求，构建“一站式”养老服务体系。社区养老驿站、社区医疗服务设施空间配置是有效促进社区养老服务体系高质量发展的主要抓手和强效支撑保障。“健康中国”战略下基本公共服务资源空间布局、资源优化配置等议题已成为学者关注的重要方面，其中医疗卫生资源配置是影响居民就医和公共健康的主要因素。城市扩张进程中医疗等公共服务基础设施配套往往滞后于住宅的建设速度，医疗设施空间布局及可达性受到了国内外学者的广泛关注[1]-[4]。

近年来，国内外学者对医疗资源空间布局及可达性的研究日益深入。国外学者关注了医疗设施从郊区向城市中心区的反向流动过程[5]、中上层阶级的邻避主义导致内城设施集聚等问题[6]，以及城市服务领域的空间资源配置不公平导致的贫困、社会排斥和生活质量下降等社会危机[7]。此外，学者们还从社会公平与空间正义的视角，分析了居住在美国城市与农村区域的少数族裔的医疗服务可达性，发现尽管城市少数族裔的医疗设施可达性高于农村，但其接受的医疗服务质量仍较差[8]。基于建成环境高度分散和破碎化布局，Katielle等(2019)对葡萄牙里斯本大都市区的紧急医疗设施和医院急诊科的时间可达性进行了分析，认为大都市内较为贫困地区的紧急医疗设施和医院急诊科可达性较差[9]。Carmen等(2022)对米兰的初级卫生服务(如公立医院、流动诊所)可达性进行了分析研究，发现居住在城市周边的40%的老年人的初级卫生服务可达性较差[10]。值得注意的是，全球范围内超过50%的五岁以下儿童死亡事件发生在撒哈拉以南非洲，在此背景下，Yemisrach等(2012)分析了埃塞俄比亚农村地区卫生站与保健中心的时间可达性，发现约90.4%的儿童居住在离保健中心步行时间为1.5小时以上的区域，并且，离保健中心步行时间大于1.5的儿童死亡率是步行时间小于1.5小时儿童死亡率的2~3倍[11]。

国内学者则对北京、上海、广州、重庆、苏州等地区的市级、区级及社区级医疗设施的空间布局及可达性进行了广泛研究，普遍认为医疗设施可达性存在显著的区域差异与城乡差异[12]-[15]。有研究专门对海口市乡村地区不同级别(综合医院、乡镇卫生院、社区卫生服务中心、诊所和卫生所、村卫生室)的医疗设施的公平性配置进行了分析，发现乡村地区公共医疗设施配置的公平性较差，公平等级高的区域多位于中低人口密度区，而公平等级低的区域则覆盖了广大高人口密度区，医疗资源配置的公平性亟待改善[16]。此外，学者们还针对北京市急诊急救就医可达性进行了研究，发现北京市西南部和北部边缘地区的就医可达性较差，且早高峰时段的可达性最为低下[17]。基于人口流动背景，学者们进一步研究了上海市户籍人口与流动人口的医疗设施可达性差异，发现户籍人口的就医可达性优于流动人口，且在中心城边缘区和近郊区差异最为显著[18]。此外，学者们还以上海市6个不同类型的高密度老龄化社区为研究对象，发现不同类型社区间存在显著的设施可达性差异，且这种差异与社区区位密切相关[19]。针对机构养老设施的空间分布及可达性，学者们对北京、成都、福州、广州、深圳等地进行了研究[20]-[25]，并对北京市养老驿站的建设现状进行了调查，提出了西城区养老驿站发展的空间优化建议[26]。

然而，现有研究大多聚焦于综合医院、三级医院等大型医疗设施的空间分布及可达性，专门针对社区卫生服务中心(站)的研究相对较少。同时，对养老资源的研究多集中于养老院等机构养老资源，而对社区养老资源(如社区养老驿站)的定量化研究较为匮乏。因此，为解决人口老龄化背景下老年人对社区医疗与养老服务的叠加需求问题[27]，本研究以北京市中心城区为研究区域，探索社区医养资源的空间分布特征及可达性，旨在为社区医养资源的高效配置提供科学依据，并为多层次养老服务体系的建设提供政策建议与参考，并进一步为其他大城市与超大城市社区养老提供新思路。

2. 数据与方法

2.1. 研究区域

根据《北京城市总体规划(2016-2035年)》的规定，北京市中心城区包括东城区、西城区、海淀区、朝阳区、丰台区及石景山区，总面积约1366.73平方千米。根据北京市第七次全国人口普查公报，中心城区常住人口超过200万的行政区包括朝阳区、海淀区、昌平区和丰台区。中心城区老龄化程度增速高于郊区，其中东城区、西城区及石景山区的60岁及以上常住人口老龄化程度最为严重(如图1、图2所示)。

2.2. 数据来源

本研究借助北京市中心城区各政府网站、民政局网站，采集到了截止2023年底的社区养老驿站数据，以及社区卫生服务中心(站)的点位数据。路网数据则来源于Open Street Map网站，并在ArcGis中进一步对获取的路网数据进行了拓扑检查与完善。参考《公路工程技术标准》(JTG B01-2014)及相关研究，将高速路、国道、省道、县乡道及村道的通行速度分别设置为100、60、50、30及20 km/h，步行速度设定为4.5 km/h [28] [29]。中心城区街道人口数据来源于北京市第七次人口普查公报，人口集中点用各街道行政中心代替[30]。

(A) 研究区范围示意图 (B) 人口分布示意图 (C) 道路交通网路示意图

(底图来源(下同)：规划云：http://guihuayun.com/)

Figure 1. Beijing city center administrative divisions (A), population (B), road traffic (C) overview map

图1. 北京中心城区行政区划(A)、人口(B)、道路交通(C)概况图

Figure 2. The geographical location and administrative division of the central urban area of Beijing

图2. 北京市中心城区的地理位置与行政区划

2.3. 研究方法

2.3.1. 核密度分析

核密度估计(Kernel Density Estimation, KDE)是一种用于计算要素在其周围领域内密度的空间分析方法，能够直观反映要素在连续区域内的相对集聚程度[31]。核密度高值区表示该区域点的集聚程度较高且分布范围较广，低值区则表示点要素的集聚程度较低，分布范围较为狭隘。具体计算公式如下：

$f\left(x\right)={\displaystyle \sum }_{i=1}^n\frac{1}{h^2}k\left(\frac{x-x_i}{h}\right)$ (1)

式(1)中，f(x)为距离x处的核密度函数值，k为空间权重，h为搜索半径，x_i为核心中间要素，n为与位置x的距离小于或等于h的样本数。

2.3.2. 平均最近邻法

平均最近邻方法通过计算每个点要素与其最近邻点要素之间的平均距离，得到最近邻指数(NNI)，从而反映点要素的空间分布模式[32]。具体公式如下：

$NNI=\frac{d_{NN}}{d_{ran}}=\frac{{{\displaystyle \sum }}_{i=1}^n\frac{\text{min}\left(d_{ij}\right)}{n}}{0.5\sqrt{\frac{A}{n}}}$ (2)

式(2)中，NNI为最近邻距离系数，A表示为研究范围面积，n为样本点的数量，d_ij表示点i到点j的距离，d_NN为平均最近邻距离。NNI > 1时，点要素呈离散分布，NNI = 1时，点要素呈随机分布，NNI < 1时，点要素呈现空间集聚分布。

2.3.3. 多距离空间聚类分析

多距离空间聚类分析是一种适用于点数据的分析方法，基于Ripley’s K函数，对点数据集进行不同距离的聚类分析[33] [34]。本文采用该方法对社区卫生服务中心(站)、社区养老驿站及人口分布之间的多距离空间集聚性特征进行分析。具体公式如下：

$L\left(d\right)=\sqrt{\frac{A{{\displaystyle \sum }}_{i=1}^n{{\displaystyle \sum }}_{j=1}^{n}k\left(i,j\right)}{\pi n\left(n-1\right)}}$ (3)

式(3)中，n为社区养老驿站或社区卫生服务中心(站)的数量，d为预期值，k(i,j)为范围内i与J之间的距离，A为研究区面积。L(d) > d表示设施呈集聚分布，L(d) < d表示设施呈离散分布，L(d) = d时，设施呈随机分布[33] [34]。

2.3.4. 协同区位商

协同区位商(Colocation Quotient, CLQ)用于定量测定不同点集之间的空间邻近度[34]。本文通过CLQ测度社区卫生服务中心(站)及社区养老驿站与人口分布之间的空间邻近性特征。具体公式如下：

$CL{Q}_{A\to B}=\frac{C_{A\to B}/N_A}{N_B/\left(N-1\right)}$ (4)

式(4)中：CLQ_A→B表示为A点集被B点集吸引的协同区位商；C_A→B表示为A点集离B点集距离近的点的个数；N_A、N_B分别表示A点集和B点集中点的个数；N表示A点集和B点集中点的总个数。当CLQ_A→B < 1，表示A点集趋向于远离B点集；当CLQ_A→B = 1，A点集和B点集呈随机分布；当CLQ_A→B > 1，表示A点集趋向于靠近B点集。

2.3.5. 高斯两步移动搜索法

高斯两步移动搜索法(Gaussian 2SFCA)用于计算社区养老驿站及社区卫生服务中心的可达性[35]，该方法考虑了设施等级的影响，并在规模中纳入设施规模等级因素，能够更准确地反映社区医养资源的空间可达性。具体过程如下：

第一步，计算设施j的供需比R_j。公式(5)中，D_k是为需求点k的人口数量，d_kj为需求点k与供给点j之间的空间距离，d₀为需求点到设施的极限出行时间，S_j为设施j的供给能力(用社区养老驿站和社区卫生服务中心(站)的床位数表示)，是考虑到距离阻抗的高斯方程(公式6) [35]，具体计算方法如下：

$R_j=\frac{S_j}{{{\displaystyle \sum }}_{k\in \left(d_{kj}\le d_o\right)}{D}_{k}G\left(d_{kj},d_o\right)}$ (5)

$G\left(d_{kj},d_o\right)=\{\begin{array}{c}\frac{e^{-\frac{1}{2}\times {\left(\frac{d_{kj}}{d_o}\right)}^2-e^{-1/2}}}{1-e^{-1/2}}\\ 0\end{array}$ (6)

第二步：计算需求点i的空间可达性指数A_i

$A_i={\displaystyle \sum }_{j\in \left(d_{ij}\le d_o\right)}{R}_{j}G\left(d_{kj},d_o\right)$ (7)

公式(7)中A_i表示需求点i对m型设施点的可达性。从居民的选择角度出发，根据不同设施点的服务能力和居民点与设施点之间的距离成本为依据，最后得到相应的社区养老驿站和社区卫生服务中心(站)的可达性。

3. 社区医养资源的空间格局

3.1. 空间分布与核密度分析

截至2023年底，北京市中心城区社区养老驿站及社区卫生服务中心(站)的空间分布如图3所示。朝阳区的社区养老驿站数量最多，占比35.56%，且各街道分布较为均衡；石景山区的社区养老驿站数量最少，仅占比6.90%，且田村路街道仅有一个养老驿站。朝阳区的社区卫生服务中心(站)数量最多，占比31.34%，且在东坝地区办事处、金盏地区办事处分布最多；石景山区的社区卫生服务中心(站)数量最少，仅占比5.51%，且广宁街道、金顶街街道、永定路街道均仅分布一个。总体来看，北京市中心城区社区养老驿站及社区卫生服务中心(站)在朝阳区呈现显著集聚特征，而在石景山区则较为分散。

(A) 卫生服务中心 (B) 社区养老驿站

Figure 3. Spatial distribution map of health service center (A) and community pension station (B) in central urban area of Beijing

图3. 北京市中心城区卫生服务中心(A)、社区养老驿站(B)空间分布图

进一步采用核密度分析方法对设施的空间集聚特征进行研究，结果显示(图4)，中心城区社区卫生服务中心(站)及社区养老驿站的空间分布均呈现明显的集聚特征，其中西城区和东城区的集聚性较高，而海淀区、朝阳区、石景山区及丰台区的分布则较为分散。

(A) 卫生服务中心 (B) 社区养老驿站

Figure 4. The results of kernel density analysis of health service center (A) and community pension station (B) in central urban area of Beijing

图4. 北京市中心城区卫生服务中心(A)、社区养老驿站(B)核密度分析结果

3.2. 平均最近邻分析

根据平均最近邻指数(NNI)分析结果(表1)，中心城区社区养老驿站及社区卫生服务中心(站)的NNI指数均小于1，Z得分均小于−2.58，且均通过显著性检验，表明二者在空间上均呈现显著的集聚分布特征。其中，社区养老驿站的NNI指数为0.75，社区卫生服务中心(站)的NNI指数为0.81，表明社区养老驿站的集聚性强于社区卫生服务中心(站)。这种集聚分布特征主要源于社区养老驿站多集中于北京市中心城区的核心区域，而边缘区域分布较少；社区卫生服务中心(站)则在边缘地区的分布相对较多。

Table 1. Average nearest neighbor analysis parameters of facility and population distribution

表1. 设施与人口分布的平均最近邻分析参数

类型	NNI	Z得分	P值	分布模式
北京市中心城区内的社区卫生服务中心(站)	0.81	−10.91	0.00	聚集
北京市中心城区社区养老驿站	0.75	−10.77	0.00	聚集

3.3. 多距离空间聚类分析

利用ArcGIS 10.8软件中的多距离空间聚类分析(Ripley’s K函数)结果显示(图5)，社区养老驿站及社区卫生服务中心(站)的观测值均在期望值之上，呈现出显著的空间集聚特征。这一结果与平均最近邻分析的结果一致，进一步验证了社区医养资源的空间集聚性。

3.4. 协同区位商

通过协同区位商(CLQ)分析社区卫生服务中心(站)及社区养老驿站与人口集中点之间的邻近性，结果显示，社区卫生服务中心(站)和社区养老驿站与人口集中点之间的邻近程度CLQ_{卫生→人口} > CLQ_{养老→人口}，CLQ值分别为548.621和369.956，均显著大于1，表明二者均趋向于靠近人口集中点，且社区卫生服务中心(站)的邻近性高于社区养老驿站。此外，社区养老驿站与社区卫生服务中心(站)之间的CLQ_{养老→卫生}值为760.706，显著大于1，表明二者在空间分布上相互靠近。

(A) 卫生服务中心

(B) 社区养老驿站

Figure 5. Multi-distance spatial clustering analysis of Beijing health service center (A) and community pension station (B)

图5. 北京市卫生服务中心(A)、社区养老驿站(B)多距离空间聚类分析

4. 社区医养资源的空间可达性

4.1. 路网可达性分析

如图6(A)和表2所示，15分钟时间等级下，北京市中心城区以步行为主的出行方式到社区卫生服务中心(站)的可达面积为532.40平方千米，占比为中心城区的38.95%。其中，朝阳区的社区卫生服务中心15分钟可达性最强，占该区的52.91%；东城区的社区卫生服务中心15分钟可达性最弱，仅占该区的20.68%。30分钟时间等级下，以步行为主的出行方式到社区卫生服务中心(站)的可达面积为419.16平方千米，占比为中心城区的30.67%。其中，丰台区的社区卫生服务中心30分钟可达性最强，占该区的33.31%；西城区的社区卫生服务中心30分钟可达性最弱，仅占该区的24.66%。

如图6(B)和表3所示，15分钟时间等级下，北京市中心城区以步行为主的出行方式到社区养老驿站的可达面积为217.24平方千米，占比为中心城区的15.89%。其中，朝阳区的社区养老驿站15分钟可达性最强，占该区的22.58%；海淀区的社区养老驿站15分钟可达性最弱，仅占该区的10.79%。30分钟时间等级下，以步行为主的出行方式到社区养老驿站的可达面积为348.20平方千米，占比为中心城区的25.48%。其中，石景山区的社区养老驿站30分钟可达性最强，占该区的35.30%；海淀区的社区养老驿站30分钟可达性最弱，仅占该区的18.83%。

(A) 卫生服务中心 (B) 社区养老驿站

Figure 6. Results of 15 min and 30 min isochronous circle analysis of community health service center (A) and community endowment station (B) in Beijing central urban area

图6. 北京市中心城区社区卫生服务中心(A)和社区养老驿站(B) 15、30 min等时圈分析结果

Table 2. Statistical table of walking accessibility results of 15 min and 30 min isochronous circles in community health service centers in central urban areas of Beijing

表2. 北京市中心城区社区卫生服务中心15、30 min等时圈步行可达性结果统计表

社区卫生服务中心
	15分钟生活圈		30分钟生活圈
	面积(平方千米)	占比	面积(平方千米)	占比	总计
朝阳区	239.97	52.91%	129.11	28.47%	453.58
海淀区	158.63	36.81%	138.76	32.20%	431.01
丰台区	91.48	30.00%	101.57	33.31%	304.90
东城区	8.64	20.68%	11.08	26.52%	41.79
西城区	11.27	22.29%	12.47	24.66%	50.57
石景山区	22.40	26.39%	26.16	30.82%	84.89
统计	532.40	38.95%	419.16	30.67%	1366.73

Table 3. Statistical table of walking accessibility results of 15-minute and 30-minute isochronous circles of community endowment stations in central urban area of Beijing

表3. 北京市中心城区社区养老驿站15、30 min等时圈步行可达性结果统计表

养老驿站
	15分钟生活圈		30分钟生活圈
	面积(平方千米)	占比	面积(平方千米)	占比	总计
朝阳区	102.40	22.58%	151.98	33.51%	453.58
海淀区	46.50	10.79%	81.17	18.83%	431.01
丰台区	36.93	12.11%	60.99	20.00%	304.90
东城区	6.07	14.52%	10.21	24.43%	41.79
西城区	6.67	13.19%	13.89	27.46%	50.57
石景山区	18.66	21.99%	29.97	35.30%	84.89
统计	217.24	15.89%	348.20	25.48%	1366.73

4.2. 高斯两步移动搜索法可达性分析

对高斯两步移动搜索法计算得到的可达性结果进行克里金插值(图7)，结果显示，社区卫生服务中心(站)的配置均衡性欠佳，空间可达性呈现出“中心强–外围弱”的空间格局。西城区的什刹海、新街口、展览路街道为高可达性区域；东城区的交道口街道、安定门街道、北新桥街道为高可达性区域；朝阳区的左家庄街道、三里屯街道、朝外街道为高可达性区域；海淀区的北下关街道、北太平庄街道为高可达性区域；石景山区和丰台区的可达性均较低。

社区养老驿站的可达性同样呈现出“中心强–外围弱”的空间格局。西城区的德胜街道、新街口街道、什刹海街道为高可达性区域；东城区的东花市街道、龙潭街道、体育馆路街道为高可达性区域；朝阳区的劲松街道、双井街道、建外街道为高可达性区域；海淀区的花园路街道、北下关街道、北太平庄街道为高可达性区域；石景山区和丰台区的可达性均较低。总体来看，社区养老驿站的可达性高于社区卫生服务中心(站)。

(A) 卫生服务中心 (B) 社区养老驿站

Figure 7. Spatial accessibility of community health service center (A) and community pension station (B) in central urban area of Beijing

图7. 北京市中心城区社区卫生服务中心(A)、社区养老驿站(B)空间可达性

5. 结论与对策

5.1. 结论

构建社区医疗机构和社区养老机构相协调的社区医养结合模式是健全基本养老服务体系的主要着力点，解决社区医疗服务和社区养老服务的空间需求叠加等问题尤为重要。北京市人口基数大、是全国较早进入深度老龄化的城市之一，解析北京市中心城区社区医疗资源和社区养老资源的协调性、邻近性、供需性”等问题，不仅是满足不同区域居民养老需求的重要保障，更关系到社会公平正义和社会可持续发展。本研究基于多源数据与多种定量方法，从集聚性、邻近性、可达性三个维度，系统分析了北京市中心城区社区卫生服务中心(站)及社区养老驿站与人口分布的空间关联特征，主要结论如下：

(1) 空间集聚性：社区卫生服务中心(站)及社区养老驿站在空间上均呈现显著的集聚特征，且社区养老驿站的集聚性强于社区卫生服务中心(站)。

(2) 空间邻近性：社区卫生服务中心(站)及社区养老驿站均趋向于靠近人口集中点，且社区卫生服务中心(站)的邻近性高于社区养老驿站。二者在空间分布上相互靠近。

(3) 北京市中心城区社区卫生服务中心(站)及社区养老驿站均未形成15分钟和30分钟生活圈的全覆盖，且呈现出“中心强–外围弱”的空间格局，反映出社区医养资源与人口密度在街道尺度上存在一定的不匹配状况。

(4) 总体来看，北京市中心城区卫生服务中心(站)、社区养老驿站的医疗服务资源与人口分布之间的关联特征在集聚性、邻近性和可达性3个方面存在一定差异，其中，融合不同等级生活圈后的服务范围的大小差异最为明显，可见北京市中心城区卫生服务中心(站)和社区养老驿站在“协调性、邻近性、供需性”等方面还存在不平衡问题，有待进一步解决。

5.2. 建议与对策

北京市于2016年推出了“三边四级”养老服务体系，着力建设社区养老服务驿站。同时，新修订的《北京市居家养老服务条例》结合北京市实际，通过社区养老服务驿站、街乡镇养老照料中心与社区卫生服务中心等区域服务资源协同建设“15分钟”养老服务圈，有效满足老年人多样化、多层次养老服务需求。研究结果表明北京中心城区社区医养资源空间集聚特征明显，还未形成15分钟和30分钟社区医养资源全覆盖；在考虑需求和供给的情况下，可达性呈“中心强–外围弱”的空间格局，反映出部分街道在社区医养资源供给和需求空间配置上存在错位问题。在融合15分钟、30分钟生活圈理念的基础上，通过政府发挥制定合理规划调控机制以及市场引导作用，优化社区医养资源空间布局与协调配置，提高社区医养资源与人口分布之间的邻近性和可达性，实现社区医养资源供给端和需求端的平衡利用。随着“健康中国”国家战略的推进和社会经济发展水平的提高，居民对健康资源的需求更加迫切，因此，解析超大城市社区医疗卫生资源的空间格局特征及“协调性、邻近性、供需性”等方面的问题，不仅是满足不同区域居民养老需求的重要保障，更关系到社会公平正义和社会可持续发展。基于此，本文从北京市中心城区医疗卫生资源的“协调布局、分级调控、精准配置”3个方面提出相应的调控建议：

(1) 协调布局：优化医养设施的空间分布

为协调当前北京市中心城区医养设施“中心强–外围弱”的空间格局，优先在设施覆盖率较低的石景山区田村路街道、丰台区永定路街道等区域规划新建社区卫生服务中心和养老驿站，同时通过财政补贴和土地优惠政策引导东城区、西城区过度集中的医养资源向丰台区、石景山区等外围区域疏解。为提升设施的可达性，在大型居住区如朝阳区东坝、海淀区北太平庄等地优化交通接驳系统，依托北京市现有的行政区划管理体系和“15分钟养老服务圈”政策框架实施，通过GIS技术精准识别需求缺口，利用既有公交系统低成本运营社区微循环线路，确保政策落地的高效性和经济性。

(2) 分级调控：构建三级医养服务网络

在现有“三边四级”养老服务体系基础上，构建更加完善的“市区–街道–社区”三级医养服务网络。在市级层面，重点在朝阳区、海淀区等人口密集区建设区域性医养结合中心，整合优质医疗资源和养老机构功能；在街道层面，确保每个街道至少配备1个标准化社区卫生服务中心和1个养老驿站，着重提升丰台区、石景山区等外围区域的服务能力；在社区层面，针对东城区安定门街道、西城区德胜街道等高老龄化社区，通过改造闲置物业增设嵌入式小微医养站点，提供基础健康监测和日间照料服务。这一分级调控策略可充分结合北京市现有行政管理体系，将街道级设施建设纳入政府绩效考核，并利用社区闲置空间快速布局小微站点，实现资源的优化配置和服务层级的有效衔接。

(3) 精准配置：动态匹配人口需求

为实现医养资源与人口需求的精准匹配，对北京市中心城区内的社区卫生服务中心(站)、社区养老驿站及其他医疗卫生资源进行摸底普查，精细化掌握各区域的人口数量与结构，并建立基于实时数据的动态监测与调配系统。通过升级现有卫健委数据库，运用GIS技术动态追踪各街道老年人口变化和医养设施使用情况，设置智能预警机制，当某区域老年人口超过预设阈值(如每1.5万人需配置1个医养站点)时自动触发资源调配程序。同时，根据不同社区的人口特征提供差异化服务，如在高龄化显著的东城区重点增加康复护理床位，在相对年轻化的海淀区侧重健康管理服务。这一精准配置方案充分利用现有数据基础和技术条件，通过智能化手段实现资源供需的动态平衡，确保医养服务的公平性和可持续性。

本文通过分析北京市中心城区社区卫生服务中心(站)、社区养老驿站的空间格局及其集聚性、邻近性和可达性，并探讨其形成机制，就如何促进二者之间的协调性和科学性，以及二者与人口分布之间的供需平衡性提出相应的调控建议，借此为北京市中心城区社区医疗及养老资源与人口布局优化提供科学参考依据。但鉴于城市医疗卫生资源类型多样性和数据可获得性的受限，本文仅分析讨论了社区卫生服务中心(站)和社区养老驿站与人口分布之间的适配关系，不足以全面地反映城市医疗卫生资源建设与民生健康的全貌特征。所以，后续应补充和加强对其他类型医疗卫生资源的研究，以弥补和减小本文研究结论可能带来的偏差。并且，随着社会老龄化程度的加快和不同类型群体对医疗卫生资源的选择和需求，在未来的相关研究中还应该进行针对性或规模化的实地调研，结合实地调查数据，进一步细化分析不同人口结构与医疗卫生等健康资源之间的供需平衡关系，以便提出更为合理的建议和政策实施意见。

基金项目

重庆工商大学大学生创新创业训练计划项目(项目编号：S202311799044)；

重庆工商大学研究生创新型科研项目(项目编号：yjscxx2024-284-142)。

NOTES

^*通讯作者。