2020年第七次人口普查数据显示我国老龄化程度进一步加深,养老需求持续快速增加。伴随着养老需求快速扩张的是养老需求与养老资源的空间结构性矛盾凸显,具体体现在:养老资源的数量和类型分布存在着空间不平等;老年人口获得养老资源的机会和成本存在着空间不平等。空间不平等指向社会不平等,在社会快速分化的格局下,社会公共政策必须重视空间公平。养老资源空间公平是指老年人口获得养老资源的机会均等以及养老资源在空间上的配置均衡,这也是实现老有所养和以人为本的可持续发展社会的必要要求。本研究以典型特大城市上海市为案例,亦在为老龄化严峻的区域的养老资源合理配置提供参考。养老资源空间公平依赖于解决三个问题。其一是提升老年人口空间分布数据的精确度,使之能在精细尺度反映老年人口的空间分布;其二是以空间公平为导向,提升养老资源空间公平评估框架的完备性,使之能在不同的空间尺度识别出养老资源配置中存在的空间不公平区域;其三是完善养老资源空间优化方案,使之能在养老资源空间公平评估结果的基础上采取合适的空间优化方法。基于此,本研究的研究内容分为三个部分:一是提出手机信令人口数据的调整方法,构建多尺度手机信令老年人口数据集;二是基于空间公平的价值取向,从尺度和方法两个维度构建养老资源空间公平多尺度评估框架;三是基于养老资源空间公平多尺度评估结果,构建以提升机会公平为空间优化导向的养老资源空间优化方案。本文以上海市为研究案例,构建多尺度手机信令人口数据集,实施养老资源空间公平多尺度评估和养老资源空间优化。本文提出了手机信令人口数据质量的评估和调整方法。对手机信令人口数据从数量、结构和空间分布三个角度进行数据质量的评估,结合人口普查数据等传统人口数据和队列要素法构建调整方法对手机信令人口数据进行调整,并分别从结构、空间分布和分区三个角度对数据调整前后进行对比,根据调整后的手机信令人口数据构建多尺度手机信令老年人口数据集。主要研究结果为:手机信令人口数据在空间分布尤其是精细尺度的空间分布上精确度高,具有传统人口数据不可比拟的优势;手机信令人口数据在分年龄结构汇总数据上具有较大误差,0-18岁、60岁及以上年龄组的人口数量与接近真实值的参考年龄组的人口数量之间的差距接近3倍。本文构建了养老资源空间公平多尺度评估框架并以上海市为研究案例。基于空间公平的内涵,在不同的空间尺度设定不同的空间公平价值取向,并据此进行具体的养老资源空间公平评估的操作化,从尺度和方法两维构建养老资源空间公平多尺度评估框架。主要研究结果为:在区级尺度,上海市人均养老机构资源和人均社区养老设施资源的基尼系数均大于0.2,养老资源配置在区与区之间差距明显;在街道尺度,养老机构核定床位数和可用床位数的区分显著影响空间公平评估结果。以核定床位数为供给量,根据中心市区千人25张和郊区千人35张的标准,上海市仅14个街道达到规划标准,占街道总数的6.3%;以可用床位数为供给量,则无一处街道达标。因为所处街道的不同,每千名老人可获得的养老床位资源数量可相差4倍;在格网尺度,上海市仅有5.28%的格网内有社区养老设施资源,低于其应达到的标准11.25%,有2286个老年人口数量大于500人的格网缺乏社区养老设施资源,且这2286个格网的空间分布呈分散格局。本文构建了以提升机会公平为价值取向的多尺度养老资源空间优化方案。基于机器学习的决策树算法和空间优化启发式方法的粒子群算法分别在格网和街道尺度对养老资源进行空间优化。主要研究结果为:决策树算法输出的3475个格网中覆盖了56.96%的老年人口数量大于500人但社区养老设施资源缺乏的格网,空间优化结果较为合理;粒子群算法共计输出47所养老机构的有效选址,其中8所被设定在环上海市的长三角城市,5所被设定在上海市的中心市区。