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地理科学进展 >

2025 , Vol. 44 >Issue 4: 716 - 728

DOI: https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2025.04.005

研究论文

中国认知障碍照护发展格局及分区优化路径研究

  • 周榕 , 1 ,
  • 石磊 , 2, *
展开
  • 1.上海师范大学哲学与法政学院，上海 200234
  • 2.同济大学法学院，上海 200092
* 石磊(1991— )，男，江苏太仓人，博士，助理教授，研究方向为法律地理学。E-mail:

周榕(1992— )，女，江苏太仓人，博士，讲师，研究方向为人口地理学和老年社会保障。E-mail:

收稿日期: 2024-06-24

  修回日期: 2024-12-30

  网络出版日期: 2025-04-23

基金资助

教育部人文社会科学研究青年基金项目(23YJCZH331)

收起

Development pattern and regional optimization path of cognitive impairment care in China

  • ZHOU Rong , 1 ,
  • SHI Lei , 2, *
Expand
  • 1. College of Philosophy, Law & Political Science, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China
  • 2. Law School, Tongji University, Shanghai 200092, China

Received date: 2024-06-24

  Revised date: 2024-12-30

  Online published: 2025-04-23

Supported by

Humanity and Social Science Youth Foundation of Ministry of Education of China(23YJCZH331)

Fold

摘要

发展认知障碍照护是中国从“老有所养”到“老有善养”的必然要求。论文基于多种空间分析方法，探究中国认知障碍照护发展的时空格局、跃迁演化及分区优化路径。结果表明：① 2010—2022年中国认知障碍照护发展经历了波动增长、持续增长和增速放缓三个阶段，机构数量和密度的核密度曲线形态均由多峰极化逐渐向钟型均衡转变；② 在局部空间结构与依赖方向上，东部部分地区和成渝地区的波动性较强、其余地区相对稳定，存在明显的转移惰性与路径锁定特征；③ 从驱动因子来看，公共文化发展和社会经济基础是影响认知障碍照护机构空间分布的主要驱动因子，且生活环境基础因子与二者的交互影响力也最强；④ 中国认知障碍照护发展潜力区呈现圈点状特征，兼有沿海城市群的圈层式和中西部省会城市的孤岛式分布样貌，而中低潜力区则展现出连片状分布特征；⑤ 中国认知障碍照护可归纳为优势发展区、协调发展区、资源培育区和重点关注区等4种发展类型区。在实践中要结合地区实际需求与发展潜力，从追求粗放式规模增长向集约式供需协调转变，强调因地制宜的顶层设计。

关键词： 认知障碍照护; 发展格局; 分区优化路径; 中国

本文引用格式

周榕 , 石磊 . 中国认知障碍照护发展格局及分区优化路径研究[J]. 地理科学进展, 2025 , 44(4) : 716 -728 . DOI: 10.18306/dlkxjz.2025.04.005

Abstract

Cognitive impairment care is an inevitable demand for China's transition from "aging with support" to "aging with quality care". Based on various spatial analysis methods, this study explored the spatiotemporal pattern, evolutionary leaps, and regional optimization paths of cognitive impairment care development in China. The results indicate that: 1) The development of cognitive impairment care in China experienced three stages from 2010 to 2022: fluctuating growth, continuous growth, and slowing growth rate. The kernel density curves of the number and density of institutions gradually changed from multi-peak polarization to a bell-shaped equilibrium. 2) In terms of local spatial structures and dependencies, some regions in the east and the Chengdu-Chongqing area exhibited strong volatility, while other regions were relatively stable, showing clear characteristics of transfer inertia and path lock-in. 3) Regarding driving factors, public cultural development and socioeconomic foundations were the main drivers that influenced the spatial distribution of cognitive impairment care institutions, and the interactive effect of living environment factors with both was also the strongest. 4) High potential areas for the development of cognitive impairment care in China presented a circular-point pattern, featuring both the zonal distribution of coastal city clusters and the isolated island distribution of provincial capital cities in the central and western regions. Meanwhile, the medium and low potential areas showed a contiguous patchy distribution pattern. 5) Cognitive impairment care in China can be summarized into four types: advantageous development zones, coordinated development zones, resource cultivation zones, and key focus zones. In practice, it is necessary to shift from pursuing extensive scale growth to intensive supply-demand coordination, emphasizing top-level design tailored to local conditions.

Key words： cognitive impairment care; development pattern; spatially targeted optimization path; China

中国式现代化是人口规模巨大的现代化，构建老年友好型社会是实现中国式现代化的应有之义[1]。2021年，中国老龄协会发布《认知症老年人照护服务现状与发展报告》，报告显示，中国老年人口中认知症患者约有1507万，预计2030年将达2220万，2050年将增至2898万，是全世界老年认知症患者数量最多、增速最快的国家[2]。国务院办公厅2024年1号文件《关于发展银发经济增进老年人福祉的意见》指出，要加大养老机构建设和改造力度，增设认知障碍老年人照护专区的发展规划。《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划》则更明确地提出将机构养老55%的床位向失能失智老人倾斜[3]。认知障碍照护的兴起与人口老龄化和预期寿命延长直接相关，家庭规模小型化、女性劳动参与的提升又进一步削减了家庭非正式照护的供给，认知障碍照护成为中国人口结构转变过程中的新挑战。受活动能力和移动性限制，认知障碍患者及其家庭的空间活动范围会收缩、破碎甚至转换，因此空间分布均衡是这类照护资源组织中不可回避的问题。
照护地理是在人口老龄化、人类疾病变迁和长期照护需求剧增的背景下发展起来的[4]。西方研究围绕其空间分布、可达性以及空间效应等议题展开。Higgs[5]利用核密度法衡量设施的集聚状态，Andrews等[6]利用关系方法探究地理空间和被照护者生活场景的渗透与转化规律，Shah等[7]采用引力模型、两步移动搜索法衡量空间供求关系的地域限制，而Ryvicker等[8]则具体指出了交通距离、交通可达性、活动空间等地理要素的影响。中国的研究侧重于从实体出发，采用粒子群优化算法[9]、多主体微观模拟[10]、机器学习[11]等方法评估设施空间布局、探讨优化策略。认知障碍照护作为家庭照护资源枯竭后主动或被动的选择，是老年照护中的稀缺资源[12]。国外早期研究以医学、生物学、护理学等学科力量为主，研究集中于通过手术、药物等干预措施控制认知障碍患者的健康[13-15]。“以人为中心”的照护思潮兴起后,研究视野逐渐扩展，社会学、心理学、管理学等学科从微观人际关系[16]、中观家庭决策博弈[17]和宏观社会环境[18]等角度展开研究。国内学者则围绕病理机制[19]、风险因素[20]及其照护决策[21]等角度系统深入地探索了合理的照护方式[22]，研究结论集中于服务体系和社会支持系统的构建两个层面，包含了长期护理需求[23]、社会资本干预[24]、照料政治[25]等内容。受限于照护服务空间需求差异化的认知偏差，认知障碍照护的空间研究起步较晚。随着老年友好型城市的建设与推广，学界围绕友好社区设计[26]、设施环境评价[27]、环境风险防范[28]等内容展开了对认知障碍照护场所空间环境的相关讨论，基于社会调查与数理统计的实证研究开始出现。
从现有文献来看，学界围绕病理机制、人居环境和社会制度等方面开展了较为系统的分析，夯实了研究边界拓展的基础。但是，受数据可得性限制，当前研究多以微观调研或设计规划为主，基于空间视角剖析中国城市认知障碍照护发展的研究成果较少。由于缺乏对时空格局的长期观察，已有研究结论既无法展现全国样貌，对制度设计的贡献亦受限制，这与当前急迫的社会需求形成剧烈反差。事实上，中国认知障碍照护发展基础的区域差异巨大，分区研究的欠缺极易造成社会资源投入的受益不匀。本文结合现有研究的未尽之处，通过多种空间分析方法的综合运用，着重探讨2010—2022年中国认知障碍照护发展的时空演进与动态交互特征，并在此基础上对其驱动因素展开讨论，进而探索中国分区重点建设方向。本文紧扣时代发展需求，是发展中国养老照护地理的一次积极探索，以期增进认知障碍照护发展空间规律的学术认知，并为相关部门有效评估、精准施策提供思路与方法，助力中国老年友好型社会建设。

1 数据与方法

1.1 研究数据

世界卫生组织(World Health Organization，WHO)报告显示，认知症全球发病数量中97%为老年群体[29]。认知症老人对于居住环境和照护方式的专业性要求较高，因此，专业的认知障碍照护机构正发挥着重要的作用[28]。鉴于此，本文使用老年认知障碍照护机构数量表征地区认知障碍照护发展水平，通过爬虫技术获取养老服务门户网站(https://www.yanglao.com.cn/)中老年照护服务机构信息，筛选出收住对象包含“认知障碍” ① 群体的照护机构样本，数据收集时间为2022年12月底。该平台以照护服务相关信息搜集为主营业务，具有样本量大、数据详实、时间追溯期长等优势，实现了对养老院、老年公寓、护理院、养老社区、社区嵌入式机构等多种照护机构类型信息的全覆盖。为核查信息质量，本文还将汇集数据与“天眼查”(https://www.tianyancha.com/)、“企查查”(https://www.qcc.com/)等企业征信平台进行交互复验，并利用百度地图API (application programming interface)工具根据照护机构地址信息批量转换为经纬度坐标，一致性核查后最终获得记录2903条 ② 。
此外，为构建影响认知障碍照护空间发展的指标体系，本文结合研究新进展和新人口格局特征[31-32]，从生活环境基础、社会经济基础、基础设施建设、医疗卫生水平、公共文化发展和社会服务能力等6个维度考察，涵盖空气质量、城镇生活污水处理率、居民人均可支配收入、城镇化率等26个指标，并采用熵值法计算指标权重。本文研究对象为中国255个地级及以上城市，囿于数据可获取性，未纳入青海、西藏、新疆等省(自治区)数据缺失较多的城市及港澳台地区城市。相关数据主要来源于全国历次人口普查数据、《中国城市统计年鉴2022》、《中国城市建设统计年鉴2022》、各省市统计年鉴、公报以及ESP(Express Professional Superior)数据库，个别数据缺失以线性插值法补充。

1.2 研究方法

1.2.1 熵值法

熵值法是一种可信度和精确度较高的客观赋权方法，可通过使用综合变量信息来解决个体变量之间的多重共线性问题，从而有效克服指标信息重叠。本文以信息熵确定指标权重，并利用综合加权法对各维度变量进行评价，详细计算步骤见参考文献[33]。

1.2.2 核密度分析

核密度分析以平滑的峰值函数模拟概率分布曲线，能够体现地理空间内部聚焦强度和空间连续性特征。计算公式如下：
f ( x , y ) = 1 n h 2 ∑ i = 1 n k d i h
式中：f(x, y)为核密度值；h为核密度统计带宽；n为带宽内样本数量；k( )为核密度函数；di为位置(x, y)到样本i的距离。

1.2.3 LISA时空跃迁

LISA时空跃迁通过借助局部空间关联指数在莫兰散点图中的变化态势，实现时间属性和空间属性的有效结合，弥补了传统探索性空间分析在时间维度上的测量缺陷[34]。本文运用LISA时间路径反映各城市认知障碍照护机构数量发展在区域层面上的时空协同变化，分别通过相对长度和弯曲度指标衡量空间单元在特定时间段内的移动距离与路径几何形态的复杂度。计算公式如下：
β = N ∑ t = 1 T - 1 d ( L i , t ,   L i , t + 1 ) ∑ i = 1 N ∑ t = 1 T - 1 d ( L i , t ,   L i , t + 1 )
φ = ∑ t = 1 T - 1 d ( L i , t ,   L i , t + 1 ) d ( L i , 1 ,   L i , T )
式中：β为相对长度，φ为弯曲度，N表示地理单元数量， d ( L i , t ,   L i , t + 1 )为研究单元i在t~t+1年的移动距离，T为年度间隔。相对长度越长意味着空间单元可能表现出更显著的空间依赖性和动态变化，而弯曲度越大则意味着该空间单元经历了较大的空间结构变化。同时，本文借鉴时空跃迁理论将LISA时间路径与传统Markov链结合形成时空跃迁矩阵，通过归纳邻域间局部空间关系的动态特征，划分空间跃迁类型[35]，并计算时空流动度和凝聚度，即发生各类跃迁的单元数量占总体可能跃迁单元的比例。

1.2.4 地理探测器

在分析空间格局的基础上，本文借助地理探测器测度不同影响要素的空间作用效应。计算公式如下：
q = 1 - 1 N δ 2 ∑ h = 1 L N h δ h 2
式中：L为要素分级数；Nh和 δ h 2分别为层h的单元数和方差；N和δ2分别对应样本量和方差；q值为各影响因素的解释力，取值为[0,1]，因子影响效度越强，q值越大。其中，对各因素以自然断裂法进行要素值分级。

1.2.5 发展潜力测度

为提出因地制宜的分区发展建议，需先对全国各城市认知障碍照护发展的潜力基础进行测度。本文参考孔雪松等[36]研究，基于地理探测器识别的q值分配因子权重测算区域认知障碍照护的发展潜力，计算公式如下：
P = ∑ k = 1 m w k × x k = ∑ k = 1 m q k Q × x k
式中：P为城市认知障碍照护的发展潜力；xk是影响因子；wk为第k个影响因子的权重；qk为第k个影响因子的q值；Q为q值的求和；m为因子数量。

2 中国认知障碍照护时空演化与交互特征分析

2.1 时空演化

研究期内中国认知障碍照护机构规模不断扩大，大致经历了3个阶段，如图1所示。2010—2015年为波动增长阶段，认知障碍照护机构数量由591个上升为1116个，年均增长率为13.59%。囿于对老龄化社会需求和特殊照护的认知偏差，此阶段养老照护发展较为粗放，认知障碍照护作为专项照护服务发展也较为滞后，呈现波动增长。值得注意的是，2015年卫计委等部门联合颁布的《关于推进医疗卫生与养老服务相结合指导意见》正式提出了“医养结合”，即医疗资源与养老服务有机结合的新型养老模式，这使得部分机构面临建设和运营成本增加、服务转型困难等压力，导致了机构增长率有所下滑。2016—2019年，随着中国人口老龄化进程加速，认知障碍照护机构规模出现了较长时期的持续快速增长，年均增长率高达17.44%。“十三五”期间面对人口老龄化冲击，国家强化了养老服务体系建设的顶层设计，中央及地方政府开始集中发力，加快财税、社保等政策制度对人口结构和服务需求的适应性调整，以保障中国认知障碍照护形成健康发展的转置适应空间。2020年后受新冠疫情冲击，经济下行压力、医疗资源重配对认知障碍机构建设和运营影响巨大，年均增长率回落至11.09%。由此可见，中国人口年龄结构老化转向过快使得认知障碍照护供需结构性矛盾凸显，服务资源的增长幅度依旧低于老龄化均势惯性，建设兜底、普惠的服务供给体系依然任重道远。
图1 中国人口老龄化与认知障碍照护机构发展水平(2010—2022年)

Fig.1 Development of aging and care institutions for cognitive impairment in China during 2010-2022

为进一步了解中国认知障碍照护发展的空间特征，本文分别从机构数量和机构密度 ③ 展开核密度分析，并绘制了2010年和2022年的空间核密度曲线(图2)。从位置分布看，机构数量和机构密度的核密度曲线重心位置都出现了右迁移，体现出认知障碍照护整体水平的上升演化趋势，这与前文的客观事实相印证。从分布形态看，机构数量和密度的波峰形状均表现出峰值降低、宽幅扩大的“陡峭—扁平”演化形态，这说明城市间认知障碍照护发展差异扩大。从分布延展性看，随着时间的推移，两图代表性年份核密度曲线由多个次峰相伴的拖尾延展向钟型曲线发展，其中机构数量的图像表现更为明显，这表明中国认知障碍照护发展的多极分化空间分布有所弱化。具体来看，曲线左拖尾出现了扩宽降薄趋势，而右拖尾则表现出延伸抬高趋势，这说明低值区样本占比有所降低，而高值地区无论在机构数量还是密度上都得以持续提升。综合而言，伴随着养老体系改革的持续深化和养老服务领域社会投入的不断增加，2010—2022年中国认知障碍照护整体演化趋势向好、服务供给能力持续增强，但破除城市间、区域间照护发展的不平衡、不充分问题也兼具着长期性和艰巨性。
图2 中国认知障碍照护发展的空间核密度曲线图

Fig.2 Kernel density curves of cognitive impairment care in China

2.2 时空交互特征分析

静态的时间或空间分析对事物发展的地理特征揭示有限，因此，有必要融入时空双重属性洞悉中国认知障碍照护的空间动态过程。本文利用LISA时间路径几何特征揭示认知障碍照护机构数量发展在局部空间结构依赖方向上的动态性(图3)。2010—2022年全国相对长度大于1的城市仅有66个，占比为25.88%，表明认知障碍照护机构发展的局部格局具备一定的稳定性(图3a)。从区域来看，东、中、西部地区相对长度的均值分别为1.291、0.728、0.925，呈现出“东部>西部>中部”的空间特征，这说明相较于中、西部地区，东部地区局部空间结构更为动态。其中，京津冀、山东半岛、长三角、成渝、珠三角等城市群的相对长度较大，这些地区得益于优越的城市建设基础和相对成熟的养老服务体系，能够有效地激发和释放认知障碍照护发展动力，从而形成了更加波动的局部空间结构。相较而言，受制于城市发展基础短板和服务资源匮乏等困境，江西、广西、云南、内蒙古等大部分中、西部城市缺乏认知障碍照护发展的土壤，研究期内相对长度整体处于0.7以下的低位水平，共同构成了相对稳定的空间结构。
图3 LISA时间路径空间特征分布

注：本图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2020)4619号的标准地图制作，底图无修改。下同。

Fig.3 Spatial characteristic distribution of LISA time path

弯曲度的空间分布(图3b)显示，中国认知障碍照护机构发展的局部空间结构具有稳定的空间依赖方向。研究期内东、中、西部地区弯曲度均值分别为3.749、3.494、5.655，呈现“西部>东部>中部”的空间特征，西部和东部地区具有更加波动的空间依赖关系。其中，盐城、绵阳、保定等省会城市邻近区的弯曲度均在5.20以上，其与邻域间具有非常动态的变迁过程。原因可能在于：这些地区大多处于认知障碍照护发展高值区与低值区的交界地带，区域内资金、人力资本等资源要素流动较快，动态变迁过程受邻域辐射影响较大，呈现出以极化效应为主的空间依赖。相反，北京、上海、浙江、福建、广东等东部沿海地区的弯曲度数值小于2.82，波动性较弱。这些城市与周边地区在养老服务结构和发展模式等方面的相似度较强，且多依靠自身资源优势推进认知障碍照护的发展、受邻域溢出或虹吸效应的影响较弱，因而表现出较为稳定的空间依赖方向。
为进一步分析中国认知障碍发展局部空间关联类型的转移情况，本文利用Moran's I转移概率矩阵揭示其演化过程(表1)。从整体上看，中国认知障碍照护发展的局部空间关联结构较为稳定，研究期内多数城市并未发生显著的空间集聚范畴改变，呈现出一定的跃迁惰性。具体来看，在Ⅰ型跃迁中，两个时段空间关联跃迁概率最高的分别是HHt→HHt+1和HLt→HLt+1，可见认知障碍照护发展的高值区更易表现出固化特征。在Ⅱ型跃迁中，概率最高的由HHt→LHt+1类型向LHt→HHt+1转变，反映出研究期内部分原本发展较弱的城市受邻域城市的拉动作用增强。在Ⅲ型跃迁中，阶段性跃迁概率最高的分别是HHt→HLt+1和LHt→LLt+1类型，这说明部分高值区城市会受到低值区邻域的负面影响，存在向下跃迁的风险。此外，Ⅳ型跃迁占比极低，可见自身与相邻域均发生跃迁的可能性较小。基于上述，中国认知障碍照护发展的空间锁定特征较为明显，人口流失、城市收缩、社会服务落后等问题长期存在，形成了稳定的区域“洼地”，成为制约整体向上跃迁的关键。但值得注意的是，在发生跃迁的地域类型中，Ⅱ型中LHt→HHt+1变化类型占比有所抬升，这表明中国认知障碍照护正朝着积极方向发展，且进一步计算发现，随着时间的推移，时空凝聚度略有下降、时空流动度有所抬升，这也反映出中国认知障碍照护发展空间格局的路径依赖和锁定特征有所松动。
表1 中国认知障碍照护Local Moran's I转移概率矩阵

Tab.1 Local Moran's I transition probability of cognitive impairment care in China

时段 类型 HHt+1 HLt+1 LHt+1 LLt+1 流动度 凝聚度
2010—2016年 HHt Ⅰ(0.9958) Ⅲ(0.1389) Ⅱ(0.1560) Ⅳ(0.1408) 0.0170 0.9704
HLt Ⅲ(0) Ⅰ(0.8222) Ⅳ(0) Ⅱ(0.0052)
LHt Ⅱ(0.0042) Ⅳ(0) Ⅰ(0.8261) Ⅲ(0.0146)
LLt Ⅳ(0) Ⅱ(0.0389) Ⅲ(0.0179) Ⅰ(0.8394)
2016—2022年 HHt Ⅰ(0.9091) Ⅲ(0.0064) Ⅱ(0.0312) Ⅳ(0.0013) 0.0356 0.9644
HLt Ⅲ(0.0152) Ⅰ(0.9809) Ⅳ(0) Ⅱ(0.0162)
LHt Ⅱ(0.0758) Ⅳ(0) Ⅰ(0.9662) Ⅲ(0.0189)
LLt Ⅳ(0) Ⅱ(0.0127) Ⅲ(0.0026) Ⅰ(0.9636)

注：括号内为Moran's I转移概率。Ⅰ型为自身与邻域均保持稳定，包括HHt→HHt+1、LLt→LLt+1、LHt→LHt+1、HLt→HLt+1类型；Ⅱ型为仅自身跃迁，包括HHt→LHt+1、HLt→LLt+1、LLt→HLt+1、LHt→HHt+1变化类型；Ⅲ型为仅相邻域跃迁，包括HHt→HLt+1、HLt→HHt+1、LLt→LHt+1、LHt→LLt+1变化类型；Ⅳ型为自身与相邻域均发生跃迁，包括HHt→LLt+1、LHt→HLt+1、HLt→LHt+1、LLt→HHt+1变化类型。

3 中国认知障碍照护空间发展路径分析

3.1 发展潜力识别

认知障碍照护服务受益边界较为明显，设施分布不均是服务受益不匀的根源，从社会环境考量其发展基础具有特殊意义：① 生活环境基础(LEI)。生活环境是城市宜居的基底本色，对认知衰退老人的生理和心理健康具有积极干预的作用[38]，本文以空气质量、污水处理情况、绿化环境和垃圾处理情况等指标表征。② 社会经济基础(SE)。认知障碍照护机构建设资金投入量大，高度依赖地区经济状况和社会购买能力，因此居民收入水平、地区经济发展等对其发展皆有影响。③ 基础设施建设(ID)。传统基础设施是公共服务发展的物质基础，而作为“新基建”的核心，数字基础设施的地理穿透性可增加服务受益的均等化程度[39]，具体以交通条件、信息基础设施等指标表征。④ 医疗卫生水平(HC)。区别基于个人情感和生活经验的常规照护，认知障碍照护的高门槛使得其对专业化医疗的依赖成为趋势[28]，本文选取医务人员配比、医疗设施配置等指标衡量地区医疗卫生水平。⑤ 公共文化发展(PCD)。认知障碍照护以人为中心展开，需置于地方文化语境中理解[22]，公共文化发展有利于摆脱社会污名化标签、培育服务发展土壤，本文以历史文化、高等教育水平等指标表征。⑥ 社会服务能力(CSC)。随着非药物治疗方法在认知障碍治疗中的普及，整合医疗服务与社会服务将有助于改善认知功能和行为障碍，减缓病情进展，具体以社会组织、居民服务发展等代表性指标表征。本文分别从这6个维度针对性地遴选了26个因子构建驱动因素探测体系，并采用地理探测器识别因子关联性和作用强度(表2)。为提高评价指标的准确性和可靠性，采用相关性分析对以上变量进行预处理，结果显示，该指标体系未出现高度相关的指标对，这说明整体变量选取较为合理，可展开后续实证分析。
表2 影响因素指标体系

Tab.2 Indicator system of influencing factors

变量类型 特征变量 变量描述 单位
生活环境基础(LEI) 空气质量 x1 空气质量达到和优于二级的天数 d
城市污水处理情况 x2 城镇生活污水处理率 %
绿化环境 x3 建成区绿化覆盖率 %
城市垃圾处理情况 x4 生活垃圾无害化处理率 %
社会经济基础(SE) 居民收入水平 x5 居民人均可支配收入 元
经济实力 x6 人均GDP 元
产业结构 x7 第三产业产值占GDP比重 %
公共服务投入 x8 地方财政一般预算内支出 万元
基础设施建设(ID) 城镇化水平 x9 城镇化率 %
交通条件 x10 高速等级公路里程与行政区面积比值 km/km2
信息基础设施 x11 每万户互联网宽带接入用户数 户/万户
设施供给 x12 固定资产投资额/行政区面积 万元/km2
医疗卫生水平(HC) 医务人员配比 x13 每万人拥有医生数 人/万人
医疗服务能力 x14 每万人拥有医院床位数 床/万人
医疗设施配置 x15 每万人拥有医院、卫生院数 个/万人
医疗保障水平 x16 城乡基本医疗保险参保率 %
公共文化发展(PCD) 科技投入 x17 地方财政中科学支出 万元
科技发展水平 x18 万人专利拥有量 件/万人
公共文化服务 x19 公共图书馆人均藏书量 册/人
历史文化 x20 博物馆数量 个
教育投入 x21地方财政中教育支出 万元
高等教育水平 x22 普通高等学校数 个
社会服务能力(CSC) 第三产业发展 x23 第三产业从业人员比重 %
社会组织发展 x24 每万人公共管理和社会组织从业人员数 人/万人
社会福利发展 x25 每万人卫生、社会保险和社会福利业从业人员数 人/万人
居民服务发展 x26 每万人居民服务和其他服务业从业人员数 人/万人
从探测结果来看，6种驱动因素对中国认知障碍照护机构的空间布局均有不同程度的影响(图4)。就单个影响因子而言，各因子分层异质性q值介于0.106~0.625，且均通过5%的显著性检验。其中，公共文化发展(0.625)和社会经济基础(0.588)的影响最为显著，是驱动认知障碍照护发展和布局的核心因素。一方面，与其他内隐性老年退行性疾病不同，社会对于认知障碍照护问题存在转型焦虑和道德想象，多元包容的社会文化环境可以弱化传统家庭照料向市场化照料转型的道德疑虑和决策约束，催生相关服务市场的发展；另一方面，居民支付能力的提升会刺激服务经济发展并诱发新的消费需求，同时作为公共健康问题的重要组成部分，认知障碍的医疗护理也需要社会经济资源托举。就交互主导因子而言，结果显示，双因子共同作用明显强于单因子作用，且交互作用以双因子增强型或非线性增强型为主。有9对驱动因子的解释力大于0.6，其中公共文化发展(PCD)与生活环境基础(LEI)、基础设施建设(ID)、医疗卫生水平(HC)因子交互作用的解释力分别高达0.839、0.767、0.709，社会经济基础(SE)与生活环境基础(LEI)因子交互作用的解释力达0.812，能够显著影响认知障碍照护的发展。此外，尽管生活环境基础(LEI)和社会服务能力(CSC)对空间分布的单独影响力偏弱，但作为居民生活品质和社会福祉的实力体现，二者与其他因子的交互作用仍是中国认知障碍照护发展不可忽视的推动力量。
图4 交互作用因子探测分析

Fig.4 Interactive factor detection

基于地理探测器的因子探测结果，将q值作为指标权重基础，最终确定认知障碍照护发展潜力评价的6个因子维度及其权重值，即生活环境基础(0.114)、社会经济基础(0.588)、基础设施建设(0.149)、医疗卫生水平(0.184)、公共文化发展(0.625)和社会服务能力(0.106)，后根据式(5)计算城市发展潜力值，并采用四等分法将全国划分为低发展潜力区、较低发展潜力区、中等发展潜力区和高发展潜力区4级，各级临界值分别为0.056、0.081和0.128(图5)。中国认知障碍照护发展潜力整体呈现高潜力区圈点状集聚、中低潜力区连片状分布的特征。具体来看，高潜力发展区以京津冀、长三角、山东半岛等城市群的核心城市为中心形成圈点结合的“串珠状”布局，并向内陆较高潜力区延伸。中西部地区空间布局中心性明显强于其他地区，郑州、武汉、长沙、重庆、成都等区域经济、医疗发达的城市也出现了局部小规模活跃高区，呈“孤岛式”空间布局状态。这些地区社会经济、服务配套和市场潜力持续攀升，吸引了区域内相关服务资源的空间集聚。相反，其他中低潜力区则以多个组团的块状发散式分布为主要空间样貌，表现出区域断崖式下跌状态。
图5 中国认知障碍照护发展潜力

Fig.5 Development potential of cognitive impairments care in China

3.2 基于空间分区的优化路径

人口老龄化加剧和预期寿命延长使得认知障碍照护资源稀缺、社会供需矛盾凸显，如何优化认知障碍照护的服务布局、释放发展潜能显得尤为重要。基于上文对中国认知障碍照护水平和城市发展潜力的实证结果，采用“现实水平—发展潜力—需求压力”的逻辑思路展开分析，图6以全国中位数作为分级断点，归纳出优势发展区、协调发展区、资源培育区和重点关注区等4种不同的空间发展分区，以明确不同类型区域的重点实践路向，实现照护资源的合理布局和结构优化。
图6 中国认知障碍发展的空间分区

Fig.6 Development spatial zoning of cognitive impairment care in China

(1) 优势发展区。该类型区域是现实发展水平高于需求压力分级且发展潜力较好的区域，主要分布于北京、天津、广州等直辖市、省会城市，以及苏州、宁波、厦门、株洲等社会经济发展较好的城市。得益于人口流动的“非对称双向迁移”和“凝聚性”特征，东部地区在吸引人口流入上具有绝对优势[40]，这些城市的老龄化程度相对较低、照护需求规模尚可控，较高的财政自给能力也使得地方可依靠自有财力满足建设性服务支出的需要。在优厚的发展基础和相对较低的需求压力下，该类型区域可走“存量优化”的发展路线，依托地方财政投入引领认知障碍照护向差异化和精品化方向发展。同时，为避免照护资源的闲置和浪费，可利用发展势能所产生的空间溢出效应建立跨城市服务协作机制，适当将部分服务资源分散或转移给周边区域。但值得注意的是，随着中国人口迁移的纵深化发展，这些地区的人口迁入模式开始表现出家庭化、族群化趋势，迁移结构的转型可能会给地区未来认知障碍照料服务的持续发展带来压力。
(2) 协调发展区。该区域是需求压力和现实水平匹配度一致，且发展潜力评价等级不低于当前发展水平的区域类型。该类型又可划分为Ⅰ型“积极的协调发展区”和Ⅱ型“脆弱的协调发展区”两种亚型。Ⅰ型区主要分布于山东半岛、长三角城市群以及长沙、重庆、成都等中、西部省会城市。这些地区认知障碍照护资源适配良好，受优质医疗对人口流动家庭化的激励作用，人力资源拓展基础也较厚实，能够发挥照护资源的规模集聚效应以形成更多辐射核点带动周边地区发展。但是，这类地区也应注意服务资源禀赋的相似性，以及地理空间的邻近性所可能导致的同质化竞争问题。Ⅱ型区主要分布于长春、松原、葫芦岛、通辽、锡林郭勒盟等东北地区和内蒙古城市，以及贵港、钦州、楚雄、红河等西南地区城市。这些地区认知障碍照护发展整体维持着低水平的均衡状态、但脆弱性较大，随着迁出人口年龄结构的年轻化趋势，地区逐渐形成了中部凹陷的“残留型”老年人口空间集聚，这使得认知障碍照护压力进一步增大。对于这种亚型而言，一方面要建立动态需求监测系统追踪认知障碍照护需求的规模变化，防止因人口结构变动的时滞性阻碍对地区供需脆弱平衡的打破；另一方面要侧重供给端培育、拓展服务产业成长空间，引导社会资本投入养老照护领域来激发认知障碍照护服务市场的“增量发展”。
(3) 资源培育区。该类型区域是认知障碍照护发展现实水平不低于需求压力评级但发展潜力较差的区域，主要包括宿迁、连云港、六安、上饶、衢州、攀枝花等省际交界城市。这些城市外受跨省行政区划割裂约束，内受省会城市辐射“距离衰减”规律制约，地方服务业萎缩、人口净流出较为活跃，形成了认知障碍照护服务发展的边缘坍塌区域。这类地区应遵循照护机构空间分布的路径依赖规律，结合区域认知障碍服务开发轴线夯实城市发展基底，以撬动照护服务产业资金、人才和技术的空间集聚，刺激服务市场空间互动与人口空间流动。此外，要避免认知障碍照护机构在地理空间上的“自然布局”，在不打破行政隶属的前提下放松壁垒束缚，探索省际交界地区在公共服务领域的竞合发展模式，通过协调布局跨域基础设施、医疗服务、生态环境建设项目等渠道消弭行政边界壁垒，补齐省际边界城市认知障碍照护的发展短板。
(4) 重点关注区。该区属于现实发展水平较差的同时，需求压力又较高的区域，主要分布于唐山、安庆、眉山、遵义、清远等省会城市周边地区以及玉林、柳州、茂名等中国南部地区。这些地区财政自给能力较差、民政事业高度依赖中央转移支付，省会城市的虹吸效应在区域层面产生的结构性破坏又加剧了地区认知障碍照护发展的空间极化现象。对于这些地区而言，应率先加强核心区与边缘城市间的资源联动，防止资源的单向输出和向中心城市的规模集聚，利用区域合作平台促进大城市技术知识、管理制度等要素的空间溢出，逐渐形成优势互补的照护循环动力系统，推动照护格局由单中心空间结构向多中心转化。此外，加强顶层设计、强化中央政府在弱势地区公共服务领域的调控能力和转移支付力度，以政策资源倾斜补齐城市发展短板、优化认知障碍照护资源的配置效率也显得尤为重要。

4 结论与讨论

认知障碍照护作为中国社会民生领域的痛点，厘清其时空发展规律具有重要的学术价值和应用价值。本文基于地理学视角探讨了2010—2022年中国认知障碍照护发展的时空动态特征，并从驱动因素角度出发揭示了地域类型及分区优化路径。具体结论如下：
(1) 中国认知障碍照护机构发展呈现2010—2015年的波动增长、2016—2019年的持续增长，以及2020年后受新冠疫情影响的增速放缓三个阶段性特征。机构数量和密度的核密度曲线在重心位置、主峰高度、拖尾特征上均表现出波峰右移、峰值降低、宽幅增大向钟型发展的形态改变，表明中国认知障碍照护水平整体空间演化迹象积极。
(2) 中国认知障碍照护发展的LISA时间路径相对长度较大的地区主要集中在京津冀、长三角、珠三角、成渝等城市群，这些地区具有更加动态的局部空间结构。弯曲度较大的地区则主要位于省会城市的毗邻区，受周围大城市辐射影响，这些城市在空间依赖上的波动性较强。此外，研究期内中国多数地区局部空间关联格局未发生跃迁，展现出较强的空间转移惰性与路径依赖特征。
(3) 中国认知障碍照护发展空间格局受多种因素的共同影响，公共文化发展和社会经济基础等因素对认知障碍照护发展具有决定性作用，生活环境基础和社会服务能力因素在交互探测过程中表现出了一定的弹性，不仅能够独立发挥正向推动功能，且对于多维联动效应的发生起到了强化作用。进一步计算发现，中国认知障碍照护发展潜力整体呈现高潜力区圈点状集聚、中低潜力区连片状分布的特征，高值区活跃于沿海城市群和内陆省会城市，而中低值区则主要分布于中、西部大部分区域。
(4) 依据“现实水平—发展潜力—需求压力”的分析框架，本文将中国认知障碍照护划分为优势发展区、协调发展区、资源培育区和重点关注区等4种地域类型。以直辖市、省会城市为主的优势发展区应侧重照护服务的差异化和精品化发展，走存量优化的发展路线；协调发展区存在积极协调与脆弱协调两种亚型，要特别注重人口结构变动存在的时滞性，分别走聚点辐射和增量发展的道路；资源培育区主要分布于省际边界城市，应遵循认知障碍照护机构布局的空间依赖规律，夯实城市发展基底；重点关注区以省会城市周边地区及中国南部地区为主，应以加大中央财政支援力度、适当倾斜政策资源为重点路径。
中国正逐渐步入老龄化高原期，但与人口结构变动相适应的照护体系尚未完全建立。认知障碍照护发展存在明显的空间异质性，现阶段照护资源向大城市集聚的趋势一时难以扭转、中西部地区发展仍显滞后，因城市资源欠缺而形成的“服务鸿沟”未来可能会进一步加剧中国在社会民生领域的区域发展不均衡。因此，中国认知障碍照护发展要避免采取“一刀切”或“运动式”策略，应综合考虑城市需求压力和发展潜力，基于地方特质分区规划破除发展过程中的低值锁定与空间依赖陷阱。此外，还应着力构建一套适用于中国情境的老年认知障碍评估体系，推动评估标准的制度落地，以全面、动态地把握社会真实需求，促进城市服务资源供给与社会需求的良性适配，全面彰显增进老年人福祉，让老年人共享发展成果、安享晚年的社会建设新使命。需要指出的是，受数据可得性影响，网络数据可能存在早期信息不全的情况，同时由于认知障碍老年人口规模逐年数据的缺乏，本文实证部分主要基于照护机构数量而非供需规模展开分析，这可能使得研究结论的实践指导意义有所降低。但是值得说明的是，本文所使用的互联网大数据处理方法可有效弥补当前相关研究普遍面临的官方数据缺乏、偏重静态数据以及小样本问卷调查和局部区域调查数据不全等关键性问题，是相关领域研究由理论分析向定量研究转变的一次有益尝试。未来网络信息可追溯性的增强和社会统计数据的日益完善，必将推动相关研究向精细化和纵深化迈进。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
赵忠. 加快构建老年友好型社会[N/OL]. 人民网, 2023-02-13 [2024-02-06]. http://paper.people.com.cn/rmrbhwb/html/2023-02/13/content_25964461.htm.

[Zhao Zhong. Accelerate the construction of an age-friendly society. People.cn, 2023-02-13 [2024-02-06]. http://paper.people.com.cn/rmrbhwb/html/2023-02/13/content_25964461.htm.]

[2]
徐鹏航. 2030年我国老年痴呆患者预计达2220万[EB/OL]. 新华网, 2021-05-12 [2024-02-06]. http://www.xinhuanet.com/politics/2021-05/12/c_1127438039.htm.

[Xu Penghang. Projected 22.2 million elderly dementia patients in China by 2030. Xinhua Net, 2021-05-12 [2024-02-06].. http://www.xinhuanet.com/politics/2021-05/12/c_1127438039.htm.]

[3]
田晓航, 魏冠宇. 破解养老服务的“难中之难”“十四五”机构养老55%床位将向失能失智老人倾斜[EB/OL]. 新华网, 2022-02-25 [2024-02-06]. https://www.news.cn/politics/2022-02/25/c_1128417035.htm.

[Tian Xiaohang, Wei Guanyu. Addressing the most challenging problem of elderly care services: During the 14th Five-Year Plan, 55% of institutional care beds will be allocated to elderly individuals with disabilities and dementia. Xinhua Net. 2022-02-25 [2024-02-06]. https://www.news.cn/politics/2022-02/25/c_1128417035.htm.]

[4]
吴丹贤, 高晓路. 西方老年人长期照护研究的地理学回顾[J]. 地理科学进展, 2020, 39(1): 132-142.

[Wu Danxian, Gao Xiaolu. A geographic review of Western research on long-term care for the elderly. Progress in Geography, 2020, 39(1): 132-142.]

DOI

[5]
Higgs G. A literature review of the use of GIS-based measures of access to health care services[J]. Health Services and Outcomes Research Methodology, 2004, 5(2): 119-139.

[6]
Andrews G J, Milligan C, Phillips D R, et al. Geographical gerontology: Mapping a disciplinary intersection[J]. Geography Compass, 2009, 3(5): 1641-1659.

[7]
Shah T I, Milosavljevic S, Bath B. Determining geographic accessibility of family physician and nurse practitioner services in relation to the distribution of seniors within two Canadian prairie provinces[J]. Social Science & Medicine, 2017, 194: 96-104.

[8]
Ryvicker M, Gallo W T, Fahs M C. Environmental factors associated with primary care access among urban older adults[J]. Social Science & Medicine, 2012, 75(5): 914-921.

[9]
陶卓霖, 程杨, 戴特奇, 等. 基于公平最大化目标的2020年北京市养老设施布局优化[J]. 地理科学进展, 2015, 34(12): 1609-1616.

DOI

[Tao Zhuolin, Cheng Yang, Dai Teqi, et al. Spatial optimization of residential care facility locations in 2020 in Beijing: Maximum equity in accessibility. Progress in Geography, 2015, 34(12): 1609-1616.]

DOI

[10]
颜秉秋, 高晓路, 季珏. 城市养老设施配置的微观模拟与规划政策分析: 以北京市为例[J]. 地理科学进展, 2015, 34(12): 1586-1597.

DOI

[Yan Bingqiu, Gao Xiaolu, Ji Jue. Micro simulation and planning policies analysis for urban elderly care facilities: Take Beijing as an example. Progress in Geography, 2015, 34(12): 1586-1597.]

DOI

[11]
汪晓春, 熊峰, 王振伟, 等. 基于POI大数据与机器学习的养老设施规划布局: 以武汉市为例[J]. 经济地理, 2021, 41(6): 49-56.

DOI

[Wang Xiaochun, Xiong Feng, Wang Zhenwei, et al. Planning and layout of facilities for the elders based on POI and machine learning: A case study of Wuhan. Economic Geography, 2021, 41(6): 49-56.]

DOI

[12]
Chen L. Decisions for institutionalization among nursing home residents and their children in Shanghai[J]. Qualitative Health Research, 2015, 25(4): 458-469.

DOI PMID

[13]
Hughes H L G. The care of the aged healthy, the aged infirm, and the aged who are chronically sick, the care of the aged who are chronically sick[J]. Journal Royal Sanitary Institute, 1951, 71(1): 36-39.

[14]
Knudson A B. Physical medicine and rehabilitation: Effectiveness and progress in restoration of the chronically ill and aging[J]. Annals of Internal Medicine, 1958, 48(1): 139-145.

PMID

[15]
Krusen F H. Physical medicine and rehabilitation for the chronically ill[J]. Journal of the American Geriatrics Society, 1954, 2(2): 75-85.

[16]
Groen-van de Ven L, Smits C, Span M, et al. The challenges of shared decision making in dementia care networks[J]. International Psychogeriatrics, 2018, 30(6): 843-857.

DOI PMID

[17]
Byrne D, Goeree M S, Hiedemann B, et al. Formal home health care, informal care, and family decision making[J]. International Economic Review, 2009, 50(4): 1205-1242.

[18]
Sinclair C, Gersbach K, Hogan M, et al. "A real bucket of worms": Views of people living with dementia and family members on supported decision-making[J]. Journal of Bioethical Inquiry, 2019, 16(4): 587-608.

DOI PMID

[19]
张文娟, 李念. 中国高龄老年人认知能力的衰退轨迹及其队列差异[J]. 人口研究, 2020, 44(3): 38-52.

[Zhang Wenjuan, Li Nian. Decline trajectories of the cognitive function and cohort differences among the Chinese oldest-old. Population Research, 2020, 44 (3): 38-52.]

[20]
刘晓婷, 陈铂麟. 中国老年人认知功能状态转移规律及风险因素研究[J]. 人口研究, 2020, 44(4): 18-32.

[Liu Xiaoting, Chen Bolin. Cognitive function transition and risk factors for older adults in China. Population Research, 2020, 44(4): 18-32.]

[21]
刘海桃, 顾东辉. 不确定性管理: 认知症长者照护方式的决策研究[J]. 华东理工大学学报(社会科学版), 2023, 38(5): 86-100.

[Liu Haitao, Gu Donghui. Uncertainty management: A research on the decision-making of caregiving mode for patients with elderly dementia. Journal of East China University of Science and Technology (Social Science Edition), 2023, 38(5): 86-100.]

[22]
沈燕. 疾病还是疾痛: 认知症研究的人类学反思[J]. 湖北民族大学学报(哲学社会科学版), 2023, 41(2): 10-22.

[Shen Yan. Disease or illness: An anthropological reflection on dementia study. Journal of Hubei Minzu University (Philosophy and Social Sciences), 2023, 41(2): 10-22.]

[23]
尹尚菁, 杜鹏. 老年人长期照护需求现状及趋势研究[J]. 人口学刊, 2012(2): 49-56.

[Yin Shangjing, Du Peng. The research of long-term needs condition and tendency of the elderly. Population Journal, 2012(2): 49-56.]

[24]
窦影. 老年长期照护服务体系完善与社会资本干预: 基于失智症老年人的分析[J]. 社会保障研究, 2017(4): 63-69.

[Dou Ying. The improvement of the elderly long-term care service system and the intervention of social capital: Based on the analysis of dementia in the elderly. Social Security Studies, 2017(4): 63-69.]

[25]
朱剑峰, 董咚. 记忆、识别与照料政治: 老年失智症民族志田野研究的启示[J]. 西南民族大学学报(人文社科版), 2018, 39(2): 21-27.

[Zhu Jianfeng, Dong Dong. Memory, recognition, and the politics of care: Insights from ethnographic field research on dementia in the elderly. Journal of Southwest Minzu University (Humanities and Social Sciences Edition), 2018, 39(2): 21-27.]

[26]
唐大雾, 李佳婧. 新加坡失智友好社区设计策略研究[J]. 建筑学报, 2018(S1): 70-75.

[Clark Townwood, Li Jiajing. Research on the design strategies of Singapore dementia-friendly community. Architectural Journal, 2018(S1): 70-75.]

[27]
连菲, 慕竞仪. 老年人照护设施环境评价工具比较研究[J]. 建筑学报, 2019(S1): 84-89.

[Lian Fei, Mu Jingyi. A comparative study on environmental assessment tools for elderly care facilities. Architectural Journal, 2019(S1): 84-89.]

[28]
王颖捷. 认知症老年人机构照护环境风险防范设计研究: 基于SHEL风险控制理论模型分析[J]. 南京艺术学院学报(美术与设计), 2023(2): 183-187.

[Wang Yingjie. Research on risk prevention design for institutional care environments of elderly with cognitive disorders: Based on analysis using the SHEL risk control theory model. Journal of Nanjing Arts Institute (Fine Arts & Design), 2023(2): 183-187.]

[29]
Prince M, Wimo A, Guerchet M, et al. World Alzheimer report 2015: The global impact of dementia[R/OL]. Alzheimer's Disease International, 2015-10-01 [2024-02-06]. https://www.alzint.org/u/WorldAlzheimerReport2015.pdf.

[30]
吴心越. 关怀的限度: 养老机构认知症照护的民族志研究[J]. 社会, 2023, 43(3): 162-186.

[Wu Xinyue. The limits of care: An ethnographic study of dementia care in nursing homes. Chinese Journal of Sociology, 2023, 43(3): 162-186.]

[31]
钟洋, 郭昕蔚, 谭思思. 基于POI数据的湖南省养老设施的空间分布特征及分异成因[J]. 经济地理, 2024, 44(2): 43-51.

DOI

[Zhong Yang, Guo Xinwei, Tan Sisi. Spatial distribution characteristics of facilities for the elders in Hunan Province and its causes based on the POI data. Economic Geography, 2024, 44(2): 43-51.]

DOI

[32]
姜磊, 陈星宇, 朱竑. 中国城市养老院的空间分布特征及其分异成因[J]. 地理学报, 2021, 76(8): 1951-1964.

DOI

[Jiang Lei, Chen Xingyu, Zhu Hong. The spatial heterogeneity distribution of Chinese urban nursing homes and socio-economic driving factors. Acta Geographica Sinica, 2021, 76(8): 1951-1964.]

DOI

[33]
于伟, 吕晓, 宋金平. 山东省城镇化包容性发展的时空格局[J]. 地理研究, 2018, 37(2): 319-332.

DOI

[Yu Wei, Lv Xiao, Song Jinping. The spatial and temporal patterns of inclusive development in the urbanization of Shandong Province. Geographical Research, 2018, 37(2): 319-332.]

[34]
Rey S J. Spatial empirics for economic growth and convergence[J]. Geographical Analysis, 2001, 33(3): 195-214.

[35]
Rey S J, Janikas M V. STARS: Space-time analysis of regional systems[J]. Geographical Analysis, 2006, 38(1): 67-86.

[36]
孔雪松, 府梦雪, 江平. 中国特色乡村空间格局与旅游空间协同优化分区[J]. 地理学报, 2023, 78(10): 2554-2573.

DOI

[Kong Xuesong, Fu Mengxue, Jiang Ping. Spatial pattern and optimization zoning of characteristic villages based on tourism space in China. Acta Geographica Sinica, 2023, 78(10): 2554-2573.]

DOI

[37]
Jia L F, Du Y F, Chu L, et al. Prevalence, risk factors, and management of dementia and mild cognitive impairment in adults aged 60 years or older in China: A cross-sectional study[J]. The Lancet Public Health, 2020, 5(12): e661-e671.

[38]
袁琦, 范悦, 陈泳. 老年认知健康导向的宜步行街区空间研究综述[J]. 建筑学报, 2024(S1): 186-191.

[Yuan Qi, Fan Yue, Chen Yong. Cognitive health-oriented walkable neighborhood space for older adults. Architectural Journal, 2024(S1): 186-191.]

[39]
刘金东, 初虹, 李启航. 数字基础设施建设的均等化与资本化效应: 来自国家智慧城市试点的证据[J]. 南开经济研究, 2024(8): 64-82.

[Liu Jindong, Chu Hong, Li Qihang. Equalization and capitalization of the digital infrastructure construction: Evidence from the national smart city pilot. Nankai Economic Studies, 2024(8): 64-82.]

[40]
王放. “五普”至“六普”期间中国城镇人口的增长构成[J]. 人口与发展, 2014, 20(5): 16-24.

[Wang Fang. Composition of China's urban population growth between the fifth and sixth censuses. Population and Development, 2014, 20(5): 16-24.]

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