閆秀芹

(海南大學(xué) 公共管理學(xué)院，海南 海口 570228)

0 引言

第七次全國人口普查顯示，我國60歲及以上老年人口已超過2.64億人，占全國總?cè)丝诘?8.7%，與第六次人口普查相比增長5.44%[1]。有學(xué)者預(yù)測，2030年，我國將成為全球人口老齡化最嚴(yán)重的國家[2]。目前來看，現(xiàn)有資源很難滿足老年人對生活的多樣化需求，老齡化問題給我國發(fā)展帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。而新型智慧養(yǎng)老模式作為解決老齡化問題的有效措施，不僅能促進養(yǎng)老服務(wù)供需平衡，還能提高養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量，成為學(xué)術(shù)界的研究焦點。

智慧養(yǎng)老一詞最早出現(xiàn)于英國生命信托基金會，基金會把智慧養(yǎng)老定義為老年人可以自由享受高智能產(chǎn)品帶來的優(yōu)質(zhì)生活，不受外在條件限制[3]。而我國研究者在近年來才開始將出現(xiàn)的“智能、信息化、科技養(yǎng)老”等統(tǒng)稱為“智慧養(yǎng)老”[4]。也有學(xué)者認(rèn)為智慧助老、智慧用老和智慧孝老也可以統(tǒng)稱為智慧養(yǎng)老[5]。與傳統(tǒng)養(yǎng)老相比，智慧養(yǎng)老具有人力替代、響應(yīng)迅速和資源整合等優(yōu)勢[6]，可滿足老年人多樣化、多層次的生活需求。鑒于此，本文對智慧養(yǎng)老領(lǐng)域的核心研究文獻進行可視化分析，明晰當(dāng)前智慧養(yǎng)老的研究現(xiàn)狀與熱點，給未來研究方向提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與方法

1.1 資料來源

本文研究數(shù)據(jù)全部來源于知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中的中文文獻，在高級檢索界面，主題設(shè)置為“智慧養(yǎng)老”，檢索時間為2012年1月1-2021年12月31，期刊來源均為核心期刊，結(jié)果為215篇，經(jīng)篩選剔除部分會議、報紙、圖書以及無明確作者文獻等，篩選后符合納入標(biāo)準(zhǔn)的文獻208篇作為研究對象。

1.2 研究方法

本文主要采用共詞和聚類2種分析方法。通過提取研究文獻中出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞進行共詞分析，可反映該領(lǐng)域的研究熱點以及發(fā)展趨勢[7]。相同關(guān)鍵詞共現(xiàn)在同一文章的頻次越高，表明這兩個主題之間的關(guān)系越密切[8]。對關(guān)鍵詞聚類，關(guān)系密切的主題會聚成概念相對獨立的團簇，同一團簇的主題相似性最大，團簇之間的主題相似性最小[9]。因此，本文首先將208篇文獻導(dǎo)出題錄信息到Excel中做散點圖，簡要描述年度發(fā)文量及發(fā)文趨勢；其次，利用bicomb2書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)[10]對發(fā)文機構(gòu)、作者和發(fā)文期刊進行共詞分析；第三，借助CiteSpace對關(guān)鍵詞進行聚類和時序分析，梳理近年來智慧養(yǎng)老領(lǐng)域的研究熱點，為智慧養(yǎng)老研究提供參考。

2 智慧養(yǎng)老整體研究

2.1 年度發(fā)文趨勢

年度發(fā)文量趨勢反映該研究內(nèi)容在時間點上的映射，也是研究熱度隨時間變化的表現(xiàn)[11]。本文對208篇智慧養(yǎng)老文獻的發(fā)文時間做散點圖以分析發(fā)文趨勢，通過擬合效果檢驗，選擇擬合方程(R2=0.925 7)，R2值接近1，表示擬合方程符合發(fā)展趨勢，可信度較好。見圖1。

圖1 智慧養(yǎng)老文獻發(fā)文趨勢

從發(fā)文總體趨勢來看，智慧養(yǎng)老出現(xiàn)至今，發(fā)文趨勢可分為3個階段：2014-2019年為第一階段，發(fā)文量逐漸緩慢增加，2014年有關(guān)智慧養(yǎng)老文獻開始發(fā)表。2015年國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》，明確提出要促進智慧健康養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展。促使2016年研究文獻達到10余篇，之后直至2019年發(fā)文量均逐年增多，發(fā)展較為平穩(wěn)；2019-2020年為第二階段，發(fā)文量基本持平；2020-2021年為第三階段，2021年發(fā)文量劇增，超過60篇。自2014年智慧養(yǎng)老出現(xiàn)以來，相關(guān)研究領(lǐng)域文獻發(fā)表數(shù)量不斷增長，可見探討智慧養(yǎng)老仍將是養(yǎng)老服務(wù)的一大熱點。

2.2 主要研究機構(gòu)分析

利用bicomb2分析研究機構(gòu)的分布，可知“智慧養(yǎng)老”研究領(lǐng)域的主要研究機構(gòu)的空間分布態(tài)勢。結(jié)果顯示，智慧養(yǎng)老研究主要來源于各大高校，少部分來自研究院、研究中心、協(xié)會等264個研究機構(gòu)。從發(fā)文篇數(shù)來看，發(fā)文篇數(shù)超過3篇的機構(gòu)主要有13個，累計占比15.92%。從發(fā)文機構(gòu)所在地來看，南京、陜西、武漢、吉林和大連是發(fā)文排在前5的地區(qū)，其次是重慶、四川和吉林、山西等地，各學(xué)者對“智慧養(yǎng)老”的研究呈現(xiàn)多樣化趨勢。見表2。

表2 我國智慧養(yǎng)老研究領(lǐng)域主要研究機構(gòu)分布(部分)

2.3 主要發(fā)文作者及發(fā)文期刊

本文研究的208篇文獻出自433位作者，120種學(xué)術(shù)期刊，主要集中于人民論壇、中國老年學(xué)雜志、護理研究、包裝工程和信息資源管理學(xué)報等期刊。從發(fā)文主要核心作者來看，發(fā)文量超過3篇的作者主要有7位，分別是睢黨臣和張博各發(fā)文5篇；其次是廖楚暉、朱海龍、張泉、黃歡歡和蘇煒杰各發(fā)文3篇，累計占比12.0%。從作者和發(fā)文機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)圖譜可知，發(fā)文機構(gòu)共有202個，140條邊，網(wǎng)絡(luò)密度0.006 9，網(wǎng)絡(luò)密度較小，表明在智慧養(yǎng)老研究主題上，各個作者和機構(gòu)之間學(xué)術(shù)合作較少，研究角度也比較分散。作者和機構(gòu)之間有少量合作，且處在同一座城市，并且多為大學(xué)之間的合作。

3 智慧養(yǎng)老關(guān)鍵詞分析

3.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

對智慧養(yǎng)老近年來研究熱點問題探究，對關(guān)鍵詞進行共現(xiàn)研究。知識圖譜中包含204個關(guān)鍵詞、276條邊，網(wǎng)絡(luò)密度0.013 3，關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)密度雖大于機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)密度密度，但仍比較小，還需要進一步提高，這說明研究者既要注重智慧養(yǎng)老研究的廣度，又要重點關(guān)注智慧養(yǎng)老的縱向深入研究。從關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜可初步判斷，智慧養(yǎng)老相關(guān)研究領(lǐng)域的“養(yǎng)老服務(wù)”“養(yǎng)老機構(gòu)”“老年人”“互聯(lián)網(wǎng)+”“醫(yī)養(yǎng)結(jié)合”“養(yǎng)老模式”等是研究的熱點。

進一步對關(guān)鍵詞深入分析，選取關(guān)鍵詞中心性排名靠前的關(guān)鍵詞，比較關(guān)鍵詞的中心性與頻次情況，兩者之間呈正相關(guān)。結(jié)果顯示，互聯(lián)網(wǎng)+、老齡化、信息技術(shù)這些詞中心性較高，但出現(xiàn)頻次卻不高，結(jié)果與預(yù)期不符，出現(xiàn)這種原因可能是這些關(guān)鍵詞對智慧養(yǎng)老的影響較大，但學(xué)者對這些方面的關(guān)注較少，在智慧養(yǎng)老的研究中可以重點關(guān)注同類別的這類關(guān)鍵詞。見表3。

表3 關(guān)鍵詞中心性及頻次統(tǒng)計(部分)

3.2 關(guān)鍵詞聚類分析

對關(guān)鍵詞進行聚類分析，結(jié)果顯示Q=0.846 5，S=0.976 3，通常情況下，Q在[0,1)區(qū)間，且大于0.3，S值大于0.5，表示聚類有效可信[12]，因此本文結(jié)果是合理的。關(guān)鍵詞聚類結(jié)果及聚類包含的內(nèi)容見表4，這10個聚類反映了近年來智慧養(yǎng)老領(lǐng)域的主要研究熱點。

表4 關(guān)鍵詞聚類統(tǒng)計

3.3 關(guān)鍵詞時序分析

為分析智慧養(yǎng)老在不同時間的演進趨勢，以關(guān)鍵詞生成時序圖譜。圖譜以年份為標(biāo)記點，每個時區(qū)都對應(yīng)熱點詞，清楚地反映了近年來智慧養(yǎng)老的熱點演進趨勢。2014年在物聯(lián)網(wǎng)背景下智慧養(yǎng)老開始出現(xiàn)，2015年智慧城市和信息技術(shù)的加快發(fā)展，加速了對養(yǎng)老模式研究；2016年智慧養(yǎng)老下的養(yǎng)老服務(wù)被廣泛研究，以居家養(yǎng)老、醫(yī)養(yǎng)結(jié)合養(yǎng)老模式為代表融入智慧養(yǎng)老研究領(lǐng)域；2017-2019年，研究趨勢更加關(guān)注于智慧養(yǎng)老的實際價值，注重從老年人的需求方面出發(fā)，這說明智慧養(yǎng)老發(fā)展也遵從供需資源平衡規(guī)律；2020年老年人的權(quán)利問題、心理健康和情緒問題得到關(guān)注，轉(zhuǎn)向關(guān)注老年人的身心健康發(fā)展，提升老年人生活品質(zhì)。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文選取2014—2021年有關(guān)智慧養(yǎng)老的核心文獻，對智慧養(yǎng)老發(fā)展軌跡和研究熱點進行探討。從智慧養(yǎng)老發(fā)文數(shù)量來看，2014年后智慧養(yǎng)老概念逐漸出現(xiàn)，近年來相關(guān)發(fā)文量一直呈現(xiàn)上升趨勢，2021年核心文章超過60篇，處于高產(chǎn)出階段，一定程度上反映了智慧養(yǎng)老的發(fā)展水平[13]。智慧養(yǎng)老的蓬勃發(fā)展表明，嚴(yán)峻的老齡化趨勢下，解決養(yǎng)老問題尤為重要，而傳統(tǒng)養(yǎng)老方式不再適應(yīng)當(dāng)前老齡化局面，互聯(lián)網(wǎng)信息下出現(xiàn)的新型智慧養(yǎng)老模式將是必然選擇[14]。

從作者以及機構(gòu)來看，雎黨臣和張博等[15]是主要的核心作者，對智慧養(yǎng)老研究具有前瞻性和權(quán)威性，也指明了智慧養(yǎng)老發(fā)展方向和研究熱點。在“互聯(lián)網(wǎng)+”推動下，給社區(qū)養(yǎng)老、居家養(yǎng)老都贏來了新的發(fā)展機遇，促進了智慧養(yǎng)老全面發(fā)展[16-17]。但智慧養(yǎng)老服務(wù)模式的良好運行需要政府發(fā)揮在制度和經(jīng)濟方面的基礎(chǔ)作用，同時也需要其他組織的的宣傳作用[18]，由政府統(tǒng)一作出規(guī)劃、企業(yè)積極參與配合、社會組織協(xié)同合作[19]。

從智慧養(yǎng)老研究方向來看，內(nèi)容比較分散，各機構(gòu)作者之間聯(lián)系較少，但不可否認(rèn)的是智慧養(yǎng)老這一領(lǐng)域研究已經(jīng)形成一定規(guī)模，近年來研究者積極投入到智慧養(yǎng)老的學(xué)術(shù)研究中，這也推動著智慧養(yǎng)老的研究更深入、更細(xì)致化、更有創(chuàng)新性。由關(guān)鍵詞的共現(xiàn)和聚類分析可知，當(dāng)前智慧養(yǎng)老的研究熱點主要集中在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)平臺下，對老年人在養(yǎng)老服務(wù)、醫(yī)養(yǎng)結(jié)合、以及社區(qū)，居家等養(yǎng)老模式方面的探究。其中居家養(yǎng)老是老年人養(yǎng)老的主流意愿[20]。

4.2 建議

從關(guān)鍵詞時區(qū)圖譜來看，智慧養(yǎng)老除了關(guān)注老年人的基本生活需要外，還應(yīng)注重精神層面的需求[21]。此外，信息化時代，智慧養(yǎng)老模式擁有巨大的發(fā)展空間，但智慧養(yǎng)老體系構(gòu)建極具有復(fù)雜性，需要考慮多方面因素。在構(gòu)建智慧養(yǎng)老服務(wù)體系方面，國外學(xué)者善于將理論和實踐結(jié)合，而國內(nèi)多停留在理論層面，高質(zhì)量的具體運用少[22]。因此，對于智慧養(yǎng)老服務(wù)體系的構(gòu)建，除了要重視各數(shù)據(jù)平臺之間的信息共享、互聯(lián)互通[23]，還需考慮其經(jīng)濟基礎(chǔ)、制度建設(shè)、養(yǎng)老資源、基礎(chǔ)設(shè)施和老年人自身等方面因素，根據(jù)實際情況設(shè)計[24]，達到真正智慧養(yǎng)老的目的。