養老大數據平臺及其在養老設施規劃中的應用研究

卜 德 清 李蘇之影 白 思 超

《國務院辦公廳關于推進養老服務發展的意見》（國辦發〔2019〕5號）中對社區居家養老設施的規劃建設提出了明確要求，《北京市養老服務專項規劃（2018年—2035年）》（草案）中提出現階段的主要的目標是完成街道養老照料中心、社區養老服務驛站的規劃建設任務，然而關于養老設施規劃的可行性強的方法，各地出臺的專項規劃中并未明確。另一方面，《大數據產業發展規劃（2016—2020年）》強調利用大數據技術進行產業創新，將大數據的應用看作是行業引領創新、取得突破的關鍵。

因此，利用大數據推動社區居家養老服務設施的規劃是趨勢所在。養老服務大數據平臺通過互聯網等技術獲取了海量復雜多變的老人信息、養老設施信息和養老服務信息，而若能將其中具有空間屬性的數據進行應用，結合規劃布局技術，可以指導社區居家養老設施的規劃布局。文章首先調查研究了養老服務大數據平臺的數據機制，并嘗試用其獲取所需數據，后以石景山區為試點，通過AHP分析、GIS分析等手段對試點的社區居家養老設施進行優化布局，為社區居家養老設施的規劃建設提出合理的建議和科學的指導。

1 養老大數據平臺調研

近年來發展迅速的養老服務大數據平臺在交易過程中收集到了眾多與老年人有關的信息，其中不乏龐大的人口數據、服務數據和相應的地理信息，這些地理信息反映了不同區域的老年人及其對養老服務的需求的分布，可為社區養老設施的規劃提供依據。因此，文章首先探究了養老大數據平臺的作用機制，提出一個養老大數據的通用框架，為后文相關數據在規劃方面的應用研究奠定基礎。

1.1 國內養老大數據平臺發展概述

目前，除港澳臺地區以外，我國已有30個省級行政區不同程度地建立起了養老服務平臺并呈現不同的發展水平[1]。其中，北京市民政局依托大數據平臺形成了北京通—養老助殘卡項目和北京通“e個人”等應用，為老人形成便利的養老生活網絡[2]；上海建立的智能養老平臺已吸引第三方硬件設備廠商和軟件開發商，提供了包括機構養老、社區養老和居家養老在內的全面的智能照護方案[3]；青島民政開發的“e養青島”平臺不僅依靠居家養老和機構養老平臺為老人提供服務，還連接遠程醫療系統滿足老人的醫療需求[4]；廣西南寧等西部城市也建立起了養老服務監管平臺、機構管理平臺和居家養老服務平臺[5]。

1.2 養老大數據平臺調研

筆者選取了國內三個發達地區的養老服務大數據平臺：北京市養老服務大數據平臺、蘇州市“居家樂”養老服務大數據平臺和南京市“智慧南京”養老服務大數據平臺，分別深入調查三個平臺的作用機制，分析并總結了各個平臺的主要構成，繪制各個平臺的邏輯框架，并提出一個養老大數據平臺的通用框架，作為數據獲取的前提。

（1）北京市養老服務大數據平臺

北京市民政局委托企業開發了“北京通”養老服務平臺，開發了包括北京通“e商戶”和北京通“e個人”在內的兩大應用，分別供老年人和養老服務商使用。平臺利用算法技術在二者之間進行供需的智能分析和匹配，既盤活了資源又做到了資源的優化配置。

平臺由第三方進行開發維護，數據主要源于政府的公共服務數據，并形成了多個數據庫，成為了北京通服務應用的數據基礎。用戶應用的過程中也會源源不斷地產生新的數據。平臺對這些變化中的新數據進行處理分析形成的有價值的結論，一方面可以用來不斷優化服務應用，另一方面定期向政府匯報以輔助決策。

平臺的架構如圖1所示。

圖1 北京市北京通養老服務大數據平臺框架

（2）蘇州市養老服務大數據平臺

蘇州市姑蘇區居家樂養老服務中心（下稱“居家樂”）在國內首創了“虛擬養老院”模式。其數據來源主要有：通過街道、民政局采集的社區老人信息；老人通過養老服務網站、智能健康設備等終端產生的服務交易記錄和使用記錄；居家樂運營的養老設施日常產生的服務數據。

數據向上集中到養老服務中心（圖2），一方面可以分類存儲，形成老人信息、服務需求等數據庫；另一方面經過分析和處理可進一步形成服務應用。例如利用公眾號等媒體進行養老信息的發布，結合地圖和GPS技術進行服務設施、服務對象的地圖顯示（圖3）。

圖2 養老服務中心數據顯示大屏

圖3 養老對象在線地圖顯示

居家樂大數據平臺（圖4）通過養老服務應用、養老設施和機構、智慧養老設備等途徑采集數據；通過養老服務中心整合、協調、分配數據資源；利用大數據分析、數據可視化等技術挖掘并呈現數據的規律，以實現服務應用。

圖4 蘇州市居家樂養老服務大數據平臺框架

（3）南京市養老服務大數據平臺（圖5）

圖5 南京市智慧南京養老服務大數據平臺框架

平臺由南京民政局牽頭，與民營企業合作開發，由企業提供技術并負責運營。平臺形成了多個系統，明確區分了養老服務參與對象的各種職能。平臺的架構設計面向政府、養老服務企業和老人三類人群，分為市級綜合信息平臺、區級虛擬養老院平臺、養老服務企業平臺和公共服務平臺四個層面，均可通過PC端、手機移動端、公共門戶網站和微信公眾號等方式進行訪問。

平臺主要分為大數據管理中心、養老數據地理信息系統等十余個系統。其中，養老大數據中心面向三大主體形成了三個主要數據庫并將數據橫向打通；養老地理信息系統收集了登記在冊的老年人、養老設施、養老服務企業和其他配套設施的地理位置信息，形成了若干個養老服務對象的地理空間數據庫。系統還具備位置實時追蹤、智能求救定位和養老服務實時分布、派單工況等功能。

1.3 養老大數據平臺的基本框架

經過分析，發現這些平臺都具備數據采集層、數據處理層、數據應用層和接口訪問層，都遵循采集數據—存儲數據—處理數據—應用數據這一流程。

在數據采集層，養老大數據平臺主要采集老人信息、業務數據和智能監測數據等若干種數據。

在數據處理層，數據經過提取和清洗等預處理操作后，一是存儲到數據庫中，形成與老年人信息、業務數據等相關的數據庫以備將來之用；二是即時運用大數據分析技術挖掘不同數據之間的聯系以輔助決策。

在數據應用層，平臺調配資源為用戶推出服務，以軟件等形式將服務呈現給服務對象。此時平臺利用上一階段數據處理的結果，通過軟件應用有針對性地為用戶推送服務。

通過接口訪問層，平臺的使用者得以訪問服務應用。

綜上總結出養老大數據平臺的一個基本框架（圖6）。

圖6 養老大數據平臺基本框架圖

2 養老大數據平臺在社區居家養老設施規劃的應用研究

在得出了養老大數據平臺基本框架后，即可據其建立養老服務大數據平臺，以獲取老年人和養老服務設施的地理信息數據，或直接與現有平臺合作以共享數據。目前，多地制定了社區養老設施的服務半徑標準、千人指標下的服務規模標準①—④，據此可以利用從養老大數據平臺獲取的人口與設施分布數據，形成以人口規模為依據的社區養老設施規劃；此外，也可獲取服務需求的位置信息，進行以需求側指導的規劃布局。

將養老大數據應用于規劃的流程有：數據采集—數據存儲與預處理—數據轉換—數據應用。

2.1 數據采集

老年人位置信息、社區居家養老設施位置信息等數據可通過民政局基礎數據庫獲取，老年人不斷變化的服務需求數據利用平臺的養老服務應用采集。此外，平臺還需獲得試點片區的基礎底圖，或鏈接開放地圖的API以獲得規劃片區的基礎地理數據，將上述坐標數據投影在地圖上。

2.2 數據存儲與預處理

數據庫是存儲數據的工具，形成后期數據分析、模型建立的基礎，按數據類型的不同，分為老年人人口分布空間數據庫、社區居家養老設施分布空間數據庫和服務需求分布空間數據庫，對規劃存在影響的其他配套設施也可按照需要設置相應的數據庫。一般的空間數據可以存儲在例如Oracle、DB2等關系型數據庫中，大數據可存儲在HDFS支持下的HBase分布式數據庫中。此時數據庫儲存的是較為原始的數據，數據中心存在著很多“噪音”或殘缺，在分析前需要經過預處理，篩除異常值、重復值，補充缺漏值。

2.3 數據轉換

數據清洗完成后還要對坐標數據進行格式轉換、坐標系統一和投影變換等操作。坐標從數據庫導出后，往往是小數點的形式，若要在地圖上投影出來，需要轉換為度分秒格式，這步可先在Excel表格中完成，而后導出CSV格式文件，將其導入諸如Ospider這類矢量地理數據獲取與預處理軟件，對數據進行坐標系轉換操作，將原數據的坐標系與GIS的坐標系相統一后再導入GIS，然后進行數據的應用。

3 養老大數據在規劃方面的應用

本章以石景山區為例，運用從大數據平臺所獲數據對社區居家養老設施進行規劃布局。

3.1 選址影響因素和設施現狀分析

（1）選址影響因素

首先，利用養老大數據平臺收集并處理接受服務的老年人的反饋信息，結合專家意見，從養老服務設施選址的重要程度、養老設施的基礎功能以及老年人的需求出發，確定養老服務設施規劃布局的主要影響因素，例如現有養老設施、醫療衛生服務機構、老年人口數量和人口密度。

（2）現狀分析

①人口密度及其空間分布。規劃人員利用GIS獲取石景山區內部的居住區和小區住房的分布并進行劃分，并根據社區養老設施的服務半徑對住區柵格化，根據平臺獲取到的街道老年人口數量推測每個小區的老年人口數，并使老年人口的空間分布和居住建筑的空間分布保持一致，得出石景山區老年人口分布圖（圖7）。

圖7 老年人口分布現狀

②設施分布和服務范圍分析。根據所規定的社區養老設施服務半徑，利用GIS軟件中的OD分析，對養老設施服務范圍的分析如圖8所示?？梢钥吹饺杂泻芏嘟ㄖ丛诜辗秶鷥?，說明養老設施總量仍然不足，設施空間分布的合理性有待優化。

圖8 社區居家養老設施的覆蓋范圍

3.2 老年人口預測和設施缺口預測

（1）老年人口預測

利用平臺獲取的基準年石景山常住人口數據，運用綜合增長率、老齡化率等因子對2035年石景山區各街道老年人口進行預測（表1），預測的前提是假設到2035年石景山居住區分布基本不變。

表1 預測數據

（2）設施缺口預測

結合預測人口，根據已有社區養老設施數量，按照規范中規定的單個設施服務規模進行計算，得出2035年所需養老設施數量如表2所示。

表2 預測數據

3.3 GIS空間分析

利用GIS軟件中的歐氏距離、重分類等算子得到現狀社區養老設施的柵格數據，并對其進行賦值求和，得出經過柵格化的適宜的養老服務設施空間選址數據（圖9）。

圖9 社區養老設施適宜性選址數據

3.4 社區養老設施分布分析

根據得到的養老服務設施適宜性空間選址數據和各個街道的實際情況，結合居住建筑的位置，可進行試點的社區居家養老服務設施的規劃布局。本著服務范圍盡量覆蓋居住區的原則，除了個別街道新增設施數量高于預測數量外，大部分街道增加的養老服務設施數量均在預測范圍內。

在完成社區居家養老服務設施的規劃布點之后，利用GIS的緩沖區工具結果進行檢驗。經檢驗設施已基本覆蓋了石景山現存的所有居住區（圖10）。

圖10 石景山區社區居家養老服務設施規劃布點圖

結語

本文研究了國內三個發達地區的養老服務大數據平臺，歸納了平臺的共性框架，并對養老大數據在社區居家養老設施規劃方面的應用進行了研究，得出的結論有：

養老服務大數據平臺分為數據采集層、數據處理層、數據應用層和接口訪問層（圖6），通過這一流程可獲取老年人和社區養老設施的地理位置信息、服務需求的位置信息。

目前石景山區社區居家養老設施的覆蓋率仍有不足，因此可利用養老大數據平臺提供的地理信息數據，通過GIS等技術獲得試點片區的老年人口分布和服務需求分布，指導試點片區社區居家養老設施的規劃布局（圖7～10）。

注釋

① 北京市民政局、北京市老齡工作委員會辦公室.《北京市社區養老服務驛站建設規劃（2016年—2020年）》，京民福發〔2017〕124號。

② 深圳市規劃和自然資源局. 深圳市養老設施專項規劃（2011—2020），2013. 7。

③ 上海市規劃國土資源局,上海市民政局. 《上海市養老設施布局專項規劃（2013—2020年）》，滬府〔2014〕73號。

④ 寧波市民政局，寧波市規劃局. 《寧波市養老服務設施布局專項規劃 （2012—2020）》，2013. 9。