广州长者饭堂供需匹配的类型、差异及调整思路

林 琳，肖 纬，顾敏煜，范艺馨，钟志平

（1. 中山大学地理科学与规划学院，广州 510006；2. 广州新华学院，广州 510520；3. 江西理工大学建筑与设计学院，江西赣州 341000）

为缓解高龄化和少子化的双重压力，加快社会化养老配套设施建设是推进中国养老事业发展的必然趋势（梁海艳，2019）。尽管社区养老服务的实践不断创新，但其资源配置和运行机制仍处于理论与实践的探索阶段，限制着养老服务业发展（王琼，2016；黄少宽，2018；梁海艳，2019）。当前社区级养老服务设施存在较大的供需空间错位，其布局合理性将直接影响老年人个体到养老设施的可达性（陶卓霖等，2014；周岱霖等，2019）。

养老服务的空间配置是老龄地理学和城乡规划领域的重要课题之一（高晓路等，2015），目前对社区养老设施配置研究主要包括：供给视角下，社区养老服务设施的规模和配建标准构建、空间格局分析以及创新养老模式（黄雯等，2018；于一凡等，2018；伊藤增辉等，2020；王兰 等，2021）；需求视角下，关注基于老年人出行行为的需求特征、影响因素（王琼，2016；侯冰等，2017；李海萍等，2021）。微观层面上，甄别个体的养老机构和模式选择合理性（高晓路等，2012）；宏观层面上，结合生活圈、空间公平、城市人等理念，开展养老设施空间可达性、布局优化等研究，识别设施与人口的空间耦合关系（周岱霖等，2019；韩非等，2020；魏伟等，2022）。其中，引入可达性计量模型等是进行服务设施供需匹配研究的基本思路之一（Tao et al.,2020；韩非等，2020）。常用的可达性模型有比例法、最近距离法、累积机会的方法、空间相互作用模型（重力模型、胡弗模型）等（Birkin et al., 1996; Peeters et al., 2000）。其中，基于累积机会思想的两步移动搜索法（Two-Step Floating Catchment Area method, 2SFCA）（Luo et al.,2003），因对供给、需求和空间相互作用背后的复杂因素分析更综合全面，易于理解且便于操作，得到了广泛应用，形成了一个适应不同场景的改进形式族群。包括引入距离衰减函数的E2SFCA、重力型2SFCA、高斯函数型2SFCA、核密度型2SFCA（Luo et al., 2009; Dai et al., 2011；陶卓霖 等，2014），可变搜索域的V2SFCA、H2SFCA（Luo et al., 2012；宋雪茜等，2019），反映竞争的M2SFCA、3SFCA （Wan et al., 2012; Delamater, 2013）等，从最初在医疗领域推广，逐渐被引入养老服务设施研究中。

以长者饭堂为载体的社区养老助餐服务，是广州为满足老年人助餐的首要需求，在全国率先开展的社区服务之一。该类社区养老设施由各区民政部门、镇人民政府（街道办事处）设置，具备集中就餐和送餐功能，统称为“长者饭堂”。当前已初步实现“行政单元全覆盖”，在全国范围为“先进典型”。但广州实践仍呈现供需不平衡的问题，即存在部分服务不到位、老人不满意的情况。当前社区养老资源的剩余和短缺现象同时存在（周岱霖等，2019），公平性不足致使老年人的需求难以得到满足，设施供给效率低下使得机构难以维持可持续运营。因此，协调供需双方的平衡点是社区养老设施资源合理统筹的关键。

本文利用地图数据开放平台、居民点POI等数据，基于机会累积和空间相互作用理论，对两步移动搜索法进行改进，通过测度广州长者饭堂供需空间结构，以识别广州各街道长者饭堂布点“有配餐无人用”的资源浪费和“有需求无配餐”的供应盲区等状态。以期为实现广州长者饭堂全匹配服务目标提供决策参考，更好地在全国推广助餐类助老服务。

1 研究区域与数据来源

研究区域为广州市（图1），全市包括11区176个街道（镇）。以设施点及居民点为单位构建供需网络及其测度模型，以街道（镇）为单元评估供需匹配情况。

图1 研究区域及广州市长者饭堂分布Fig.1 The study area and distribution of elderly canteens in Guangzhou

数据来源：1）第七次人口普查分年龄段人口数据、城乡人口数据。2）居民点数据（11 096个），城镇居民点数据来自贝壳网①https://gz.ke.com（至2021 年6月），包含位置信息及户数，农村居民点包含建筑占地面积。3）长者饭堂数据（1 080个，至2021年2月），包括依附设置在区或街道（镇）级养老综合服务平台的配餐点（11和171个）、独立设置在社区（村）的长者饭堂或配餐点（898 个）。以上助餐配餐服务通过政府与不同社会力量合作形成（以养老服务公司或大型酒店统一外包为主，兼有餐饮美食店个体合作、机关单位食堂共享等不同形式），虽规模形式有所差别，但资源由上级综合服务平台统筹管理和调配，综合配置和独立配置的配餐点在规模上可视为平行关系。由于目前长者饭堂尚未建立明确的等级容量标准，采用系统抽样调研获取历史日均供给人次，供给规模参考值统一取平均值30人次/d。4）基于步行交通方式，调用百度地图API获取居民点与设施点坐标数据及步行OD矩阵。

2 研究方法

2.1 两步移动搜索法的改进

对原始2SFCA（Luo et al., 2003; Wang, 2012;Luo et al.,2012）的模型结果及参数进行互换，即将可达性作为已知变量，供需双方的搜寻半径作为未知变量。两步搜索步骤（图2）如下：

图2 供需搜寻半径计算流程Fig.2 Flow diagram of steps in measuring catchment sizes

第一步，测算每个供给点（j）搜寻覆盖人口达到基础人口BP（Base Population）时的实际最大供给距离（dj），并以式（1）计算此时设施点可分配至覆盖居民点的供需比Rj；

第二步，测算每个需求点（i）获得目标服务量A0时的实际最大需求距离（di），即出行成本。公式为：式中：dij是需求点i和供给点j间的距离；Sj表示j的供给规模；Di表示i的需求规模；Rj是供给点j的设施规模与搜寻半径（di）内潜在服务人口的比例；A0是供给服务目标，累加皆遵循f(dij)的距离衰减规律。

2.2 距离-人口衰减函数

在E2SFCA（Luo et al.,2009）所采用的分段函数基础上，将搜寻距离（dj）内覆盖总人口均分为三等分，对应临界点距离为三段距离-人口区间的分段距离（式3）。分段权重采用递减型凹函数——核密度函数（陶卓霖等，2016）计算（式4）。

判定居民点k所属区间z的方式为：

式中：dz为区间z计算距离，采用区内对应的最小距离值；pi为居民点i老年人口；dj为供给点j的最大供给距离，通过式（1）（3）（4）迭代计算获得；dij/dkj为居民点i/k到供给点j的距离（dij≤dkj）。

2.3 需求规模的设定

广州市“长者饭堂”服务对象为≥60 岁所有常住老年人，无户籍限制。因此，将全市常住老年人口作为潜在需求量，设居民点i的常住老年人口作为需求规模Di。则街道j内居民点i的需求规模为：

式中：Di表示居民点i的需求规模；P'j表示第j个街道的老年人口数；Pj表示街道j的总人口数；m为街道内城市/农村居民点总数。对于城镇居民点，Nj表示街道j的城镇人口，Mi为街道内居民点i的户数；对于农村居民点，Nj表示街道j的农村人口，Mi为街道内居民点i的建筑占地面积。

2.4 基础人口（BP）阈值和日均供给量A0的设定

参考Luo等（2012）研究，以政府（社会）工作目标或区域人口分布条件为设定依据，由于当前对配餐类社区居家养老服务设施的规划尚处于探索中，基础人口阈值以广州市“市中心城区10～15 min，外围城区20～25 min”的“大配餐”要求为参考，将目标距离作为搜索范围进行预搜索，得到有效覆盖老年人口平均数作为参考值。最终设定1 000、2 000和3 000 进行测试。日均供给量参考值基于《广州市社区居家养老服务机构星级评定指引（试行）》（广州市居家养老服务指导中心，2021），设定当前长者饭堂最低星级要求的年供应水平为供给目标的门槛，因供给量以每日人次衡量，推算日均值为3/365。

3 广州长者饭堂供需空间结构与匹配度

3.1 供需距离测度结果总体特征

1）三档阈值测算结果一致，即需求出行距离皆小于供给距离。当BP=1 000时，需求出行距离均值为1 183.74 m，供给距离为2 015.62 m；当BP=2 000时，需求出行距离均值为1 433.08 m，供给距离为2 636.77 m；当BP=3 000时，需求出行距离均值为1 819.43 m，而供给距离均值为3 162.51 m（表1）。这揭示了设施点中心地的性质能为更远的居民点提供服务，而需求方在近距离获取到足够服务后往往不愿意前往更远的设施点。

表1 不同基础人口（BP）阈值计算结果统计Table 1 Results of different Base Population(BP)thresholds

2）有效供给范围随设施服务容量弹性变动。当BP=1 000、2 000、3 000 时，有效联系（即供给点有处可供、需求点有处可得）数量小于总数，有效供给点数分别为990、1 052、1 054个，有效需求点数分别为6 853、8 644、9 675个，均小于供给点（1 080 个）、需求点（11 096 个）总数，且随BP 值扩大而增多。同时，供给距离和需求出行距离整体水平随之增长，即设施点服务容量的扩大与有效供给范围的扩大保持一致。但如果每个居民点的配额减少，将会使原本已经满足需求的居民需前往更远的设施点获取服务。当BP=3 000时，有效结果最为充分（由预覆盖测试中广州市目标15 min 所得），因此，以BP=3 000的结果作进一步分析，并以500 m/10 min作为老人步行速度，将空间距离转化成时间距离。

3.2 供给距离形成“内低外高—单中心圈层”结构

1）远距离供给成为供给空间主导形式。以15和30 min为时间节点将供给点划分为近距离供给点（0～15 min）、中距离供给点（16～30 min）和远距离供给点（＞30 min）。远距离供给点是当前广州市长者饭堂的主要供给形式，在1 054 个有效供给点中占比61.96%，单个设施点需要覆盖的空间范围较大。中近距离的服务供给仅在少数地区实现，其中，中距离供给点277个，占比26.28%；近距离供给点有124 个，占比仅11.76%，这些“长者饭堂”在实现近距离高效供给的同时，也面临快速达到容量上限的问题，导致服务范围有限和紧缩。

2）供给距离形成“内低外高—单中心圈层”结构。通过插值分析可见供给距离以“近—中—远”次序迅速向外扩大（图3）。唯一实现近距离的高效供给中心规模小且集中，其中15 min供给区仅位于老城区核心地带，尚未形成5 min 供给集聚；中距离圈仅由老城区拓展至天河区东部和白云区南部，没有超出中心城区范围；外围区远距离的低效率供给空间广布。各行政区间存在显著差异（图4），越秀、海珠、荔湾区最具供给优势，由中、近距离供给主导，供给距离均值低于30 min；天河和白云以中距离供给主导，存在少数近距离供给点（不到10%），以及向远郊逐渐增多的远距离供给，两区供给距离均值皆介于30～60 min。黄埔、番禺、南沙、花都、增城、从化等外围行政区都以远距离低效供给为主，在人口稀疏、设施分散分布的条件下难以形成高效规模，距离均值超过60 min。

图3 广州长者饭堂的供给距离插值分析Fig.3 Spatial interpolation of supply catchment sizes by Kriging of elderly canteens in Guangzhou

图4 广州市11区供给距离分段统计Fig.4 Supply catchment sizes in different sections of 11 districts

3.3 需求成本形成“南强北弱—多核网状”结构

3.3.1 需求点分类及距离修正 竞争型挤出表示在有限资源制约下，近距离获得“优先使用权”，反映相对距离的阻碍，以是否达到目标A0作为依据；成本型挤出反映绝对距离的阻碍，以需求出行距离为依据，其中老年人出行成本上限为30 min（林琳等，2022）。挤出作用下需求点可分为：1）达标需求点（a～e），能够通过付出不等空间成本获取目标服务，存在低成本（0～15 min）、中成本（16～30 min）和高成本（＞30 min）；2）未达标需求点（f），实际搜寻到的设施供需比累加后无法达到既定目标A0，遭到部分挤出。3）不可达需求点（g），遭完全挤出（图5）。

图5 需求点分类Fig.5 Types of demand point

广州市长者饭堂服务的达标率整体合格（62.4%），达标需求点共6 925个，付出不等空间成本获取目标；不可达需求点共1 421 个，出行成本视为无穷大；未达标需求点2 750 个，其出行距离初始计算值低于实际值，直接使用将隐藏竞争型挤出的阻碍作用，低估出行成本，因此需要对需求距离进行修正：

式中：Di、D'i分别为距离初始测度值和修正值；r为调整比率；ai为居民点i实际供需比；A0为目标供需比。该修正假设未达标居民点扩大距离能够获取均质分布的供给量，虽然与实际值仍有差距，但在一定程度上削弱了成本偏差，更加接近与达标居民点的可比条件。

修正后结果显示，需求视角下，广州长者饭堂配置满足了半数以上老年人的步行条件，但仅有三成实现生活圈尺度（15 min）的可达条件，但与远距离主导的供给空间相比，整体需求由中低成本主导，表现出更大的需求获取优势。具体而言，在9 675 个修正后达标需求点中，属中低成本可达率为56.07%，其中15 min 可达率为32.71%，10 和5 min 可达率仅为17.24%和5.72%。其余居民点超出老人步行上限，在没有代步工具情景下难以实现可达。各区相比，越秀、荔湾、海珠、天河4区始终更具出行优势，50%以上的居民点实现15 min内的低成本可达；其次是黄埔、番禺、白云3 区，低、中、高成本占比接近持平；花都、从化、增城、南沙4个外围行政区以高成本出行为主（图6）。距离修正（图7）拉高了大多数行政区的平均出行成本，只有天河、黄埔、南沙因服务覆盖率较高基本保持不变；而花都、白云、海珠、增城、从化由于存在众多未达标需求点，严重受制于竞争型挤出，修正前后变化较大；甚至部分行政区在广州市中优势排位也随之变动：白云区落后于南沙区，海珠区次于天河区，花都区接近末位。

图6 广州市11区需求出行距离分段统计（修正后）Fig.6 Demand catchment sizes of 11 districts of Guangzhou in different sections(modified)

图7 广州市11区平均需求出行距离Fig.7 Average demand catchment sizes of 11 districts in Guangzhou

3.3.2 需求成本出行格局以两大核心区及多级网状结构为特征 通过克里金空间插值形成广州市需求成本出行格局（图8）。修正前后具有一致性和差异性，一致性体现在需求成本空间整体不均，即各居民点机会不均等，表现出“南强北弱—多核网状”的基本格局，形成两大连片出行优势核心以及多级集聚中心；差异性体现在核心规模变化，反映“中心洼地”和“次中心高地”特征。

图8 广州市长者饭堂需求成本出行格局Fig.8 Spatial interpolation of demand catchment sizes of elderly canteens in Guangzhou

1）中心城区核心区（核心1）聚集规模大，却易形成“中心洼地”。核心1位居广州市传统的城市中心，以越秀区、海珠区西部、荔湾区东北部为中心向外拓展至天河区和白云区，该核心覆盖范围广，在城市中心区域面积紧凑、设施密集、交通便捷的条件下，5 min 出行优势显著。竞争型挤出导致的若干低洼和盲区打散了核心1的集聚度，但对整体边界影响小，最终形态近似“蜂巢”。这说明在部分老年人口密度较高的区域，原本具有出行优势的核心因人口承载力不足失去原有优势，成为“中心洼地”。

2）黄埔核心区（核心2）形成内部均匀的“次中心高地”。核心2位于老黄埔，整体规模小于核心1，内部相对匀质，由15 min 的出行圈覆盖。一方面，黄埔作为城市开发和人口集聚的新兴之地，以养老为代表的社区公共服务紧跟建设、取得成效；另一方面，由于服务设施和居民点空间距离较大，低成本优势虽然相对有限，但需求承载压力反而较轻且分散，几乎不受竞争型挤出影响，供给的次中心层反而成为需求成本空间中具有优势的“次中心高地”。

3）南强北弱，外围行政区形成多点小高地。乡村地区出行距离普遍远超老人步行阈值，遭到成本型挤出，但南部出行空间内部差异小（30～60 min 为主），整体水平优于北部（60～120 min）。番禺、南沙、花都、增城、从化内部有低成本优势集聚，形成岛屿式小高地，通常从10 min可达中心向外快速衰减，高地间以更低一级的出行空间连成网络状。其中，番禺区已呈现明显的点轴连接态势，规模集中优势趋于形成，具体表现为南北向“洛浦—市桥”轴、东西向“沙湾—石楼”轴，在市桥街道交汇，由30 min出行成本区串联。大多数小高地覆盖区域虽小但不受竞争挤出作用影响，只有番禺区市桥街和花都区新华街因集聚中心的规模相对大，遭到挤出，即人口压力打断了道路交通和区位带来的出行优势空间。

3.4 供需匹配类型

供给空间和需求空间的差异反映广州市长者饭堂行政单元全覆盖网点模式下存在局部不匹配。以供给距离和修正后的需求距离为依据，将广州市176个街道分为3大类8小类（表2），大类包括平衡性、剩余型和短缺型。供需匹配度总体合格，平衡型占大多数（60%），但仍有不同程度资源冗余和短缺，形成“6∶4”的“匹配∶不匹配”结构，不匹配型中，剩余型街镇数约为短缺型的3倍，即匹配类型形成“631”结构。

表2 广州市街道/镇供需匹配类型Table 2 The supply-demand spatial types of Guangzhou streets/towns

平衡型街道（镇）供给距离和需求距离相当，即供给范围圈基本等同需求范围圈。供需空间结构近似簇状族群，每组以一个供给点为中心，放射状连线连接多个居民点，供需数量比、位置分布相对均衡（图9）。共105个街道（镇），包括不同标准的近供近需（近-近，17个）、中供中需（中-中，20个）、远供远需（远-远，68 个）3 小类（见图9），配给优势从大到小，分别分布在老城区、中心城区和外围区（图10）。近供近需型仅分布在老三区，长者饭堂和老年人口高度集中，多级交通网络发达，利于老年人日常、外出就餐活动，供给配置和需求获取平均在15 min内。中供中需型和远供远需型是近供近需型在空间尺度上的延展，中供中需型位于老城区向外的过渡地区，如越秀、荔湾与白云区接壤的登峰街、棠景街，天河区的员村街、冼村街，海珠区和荔湾南片东沙街、凤阳街等。这些地区具备一定供给基础，随着城市空间尺度增大，供求双方在15～30 min间匹配。远供远需型数量最多，外围行政区的多数镇街都属于此类型，供给配置和需求获取都不具备优势。一方面，交通条件滞后以及聚落的分布分散不利于公服配置，通常依托中心镇、中心村等综合配置，单个“长者饭堂”的覆盖范围要求更大；另一方面，农村老人习惯于自给自足，对配餐服务的需求意识薄弱，加上身体机能退化，远距离抑制其出行意愿。

剩余型街道（镇）的供给距离高于需求距离，即供给范围圈大于需求获取圈，居民在近距离已获得充足需求，但由于设施未达运营最低标准，表现为向远处扩张的覆盖范围，实则为资源闲置。供需空间结构为多边形状，一个供给点仅发射少量连线，但多数需求点能够联系2个供给点，供需点数量之比大于平衡型，是供过于求的潜在地区。大类共有50个街道（镇），包括中供近需（中-近，19）、远供近需（远-近，7 个）、远供中需（远-中，24个）三小类（见图9），主要分布在建设快速的老城区外延片以及黄埔区、番禺区（见图10）。中供近需型集中分布在黄埔南部鱼珠、红山等街道；远供近需型除黄埔区的黄埔街、文冲街外，在老城区外延片与平衡型（中供中需）、短缺型（中供远需）交错分布，包括越秀区站前街、荔湾区花地街、天河区林和街等。这些地区交通条件良好、供给配置充足，居民平均能在15 min获取服务；但老年人口密度较低，尤其在黄埔区的远供近需型街道，在过多供给点的超前配置下，单个设施人口配额轻，与运行门槛差距大，形成最大程度的资源剩余。远供中需型包括部分外围行政区的中心街，如增城区荔城街，以及紧邻城市中心的白云区同和街、天河区龙洞街、番禺区桥南街等，供给总量充裕，可以满足老年人在步行阈值范围内的有效出行，但在尺度较大的空间下还未达到15 min出行圈水平。

图9 不同供需匹配类型的空间结构Fig.9 The supply-demand spatial structure of different types

图10 广州市各镇街供需空间匹配类型分布Fig.10 The distribution of supply-demand spatial types of streets and towns in Guangzhou

短缺型街道（镇）供给距离低于需求距离，即供给范围圈小于需求范围圈，设施在更近距离提前完成配置、面临饱和，其他周边居民点虽拥有较好的区位条件基础（如与设施点步行距离15 min），实际却不具备低成本出行优势，被推至远处的“未饱和”设施。供需空间关系为与平衡型相似的簇状形态，但存在更多的零散需求点，是供不应求的不匹配型地区。大类共有21个街道（镇），包括近供中需型（近-中，13 个）、中供远需型（中-远，8个）2小类（见图9），主要分布于老城区和外围行政区的中心（见图10）。近供中需型集中在老城区核心，如东山街、龙凤街、多宝街，供给具有区位优势但受制于竞争型挤出。中供远需型分布分散于老城区外缘，如海珠区中部的赤岗街、荔湾区石围塘街；同时包括部分外围行政区的中心街，如花都区新华街和番禺区市桥街。这些地区已经具备一定的供给资源和交通基础，但因人口具有集中度，有限的供给量优先满足更近居民点的需求，外层需求点出行距离被迫增大。花都出现大面积居民点周边无设施点配置的困境，未来可能面临更大的养老服务缺口。

4 结论与优化建议

4.1 结论

1）广州“长者饭堂”供需空间匹配度六成合格。在行政单元全覆盖的布点模式下，供需匹配类型可分为三类，即平衡型、剩余型和短缺型。供需匹配的平衡型占60%；不匹配的剩余型（供过于求）和短缺型（供不应求）占40%，三类占比形成“631”结构。

2）供给距离和需求成本主体优势错位。“长者饭堂”供给为劣势主导，远距离供给点（＞30 min）占比62%，中、近距离供给占比仅38%；居民点需求成本为优势主导，满足老人出行条件的中低成本出行率（≤30 min）超过56%；表现出更大的需求获取优势。

3）供给空间和需求成本空间分布错位。供给空间呈现“内低外高—单中心圈层”结构，越秀、荔湾、海珠等老城核心区近距离供给集中，外围行政区远距离供给广布。需求成本空间呈现“南强北弱—多核网状”结构，形成以越秀、荔湾、海珠、天河、白云为主的中心城区和老黄埔“一大一小”两个低成本主核心片以及外围行政区散布的低成本次级小高地。

4）主核心片向“老城中心洼地”和“黄埔高地”两极分化，外围行政区次级中心向剩余和短缺两极分化。主核心中，中心城区的低成本优势被竞争型挤出打破，转变成短缺型与平衡型共存、蜂巢形态的“中心洼地”，短缺型集中在六榕街、北京街、大东街一带；黄埔作为供给充足、需求分散的城市开发区，提升为具有出行优势的“次中心高地”，剩余型在南部街道，如鱼珠街、红山街普遍分布。次级中心中，番禺区市桥街和花都区新华街配置难以负担集中人口，呈现短缺；而从化区、增城区的中心街供给低效、呈现剩余。

4.2 优化建议

结合本研究结论，提出不匹配型优化思路和匹配型标准提升思路（图11）。

图11 供需匹配类型优化路径Fig.11 The optimal path of supply-demand spatial types

1）不匹配型优化思路

短缺型内部存量提升：近-中型转向近-近型。近-中型主要遭老城区竞争型挤出，建设密度大且增设布点难度高，首要提升现存设施容量以支撑更大量的日配餐数；同时创新供给方式，如深化政企合作、以城市更新推动嵌入式养老等。以东山街为例，街道内离散居民点实际上已经属于周边设施的近距离覆盖圈，设施容量扩大后，其需求出行距离将由中等缩减为近距离，供给距离不变，由中需向近需转化。

短缺型与剩余型空间关联配对整合：中-远型+中-近型/远-中型。短缺的中-远型同时面临竞争型挤出和成本型挤出，建议增加布点和优化步行交通。中-近型已实现低成本出行，与中-远型在中心城区、番禺区中心交错分布，可发挥邻接优势建立配对制度，短期以“街道邻居小组”灵活调配人力；长期建立对口迁移方案，研判人口年龄结构趋势，将老龄化趋于缓和的中-近型街道资源优先转移至中-远型的离散居民点处。如花地街（中-近）和石围塘街（中-远）优先成组；番禺区次轴线上的远-中型资源向市桥街（中-远）转移。

剩余型内部存量精简与资源调度：远-近型/远-中型向平衡型优化。黄埔区远-近型街道资源闲置程度高；白云区和外围区中心街的远-中型，因出行条件满足老人步行阈值，建议取消低效布点。黄埔和白云区剩余型街道集聚，与短缺型空间邻接少，整合后非空间资源可调入中心城区邻接剩余型街道少的短缺型街道，如白云对接越秀的近-中型，黄埔对接海珠的中-远型。可通过内部存量削减和重整，推动外围区远-中剩余型（街口街、荔城街）的供给配置距离从远至中变化，多余资源可以作为对周边远-远型的补充。

2）匹配型标准提升思路

提出中供中需和远供远需型的3 类提升路径：一是被动提升，首先随着老龄化程度加深自然形成短缺型，再增设布点形成平衡的近-近型/中-中型；二是主动提升，首先通过超前布点形成剩余型，再经历人口老龄化等需求增加过程，形成近-近型/中-中型；三是通过交通优化直接提升。中-中型供需距离在老人出行能力范围内，提升紧迫性不强，有条件的地区可以结合15 min生活圈规划，调整并增加街道内部布点，推进主动路径。远-远型地区是典型乡村配置现状，虽然达到平衡，但不满足老人步行条件，需要代步工具和配送服务。其提升需求强烈但短期内难以实现高水平覆盖，应首要完善交通，其次结合老人需求评估和公共服务城镇化进程分期建设新增配餐点。考虑到乡村老人生活习惯，其需求表现可能滞后，为避免更多的低效闲置，可以考虑被动路径下及时跟进，向中-中型转化。

中国城乡之间空间可达性的绝对差异短期内难以破除，仅关注需求方的可达性难以脱离区域尺度背景，本文构建的改进方法能够直观识别供需空间匹配的现存关系，因此对于资源紧缺或浪费问题具有现实意义。当然，本文也存在一些不足之处。如模型中BP 和A0阈值等参数的主观性会影响测度结果，如BP 值的增大会导致单个居民点配额减少，进而拉大出行距离。但由于阈值能够与规划标准、运营要求相结合，也有助于未来研究话题拓展，如可考虑不同地区、等级设施在运营可行性门槛上的差别（BP 可以由单值转变为具有上限和下限的区间）、与不同规划理念及其配建标准进行对照。除此之外，供给设施的规模等级分类，以及老人使用意愿与其身体情况、家庭组成、对价格和餐饮质量的敏感度等个人因素都可能对实际或潜在需求量造成影响。以上问题均有待进一步探讨。