基于CNKI数据的农村互助养老模式知识图谱分析研究
A Study on Knowledge Mapping Analysis of Rural Mutual Care Model Based on CNKI Data
DOI: 10.12677/ORF.2023.133147, PDF, HTML, XML, 下载: 228  浏览: 344 
作者: 袁娇娇, 王晓萱:上海工程技术大学管理学院,上海
关键词: 农村互助养老养老模式可视化分析Rural Mutual Support for the Aged Pension Model Visual Analysis
摘要: 农村地区的老龄化程度不断发展,农村地区的养老问题也是不容忽视。互助养老因其自身存在成本低、可行性强、更好地契合老年人的需求以及顺应传统等优势,成为农村老年人解决养老问题的首选。本文采用文献计量与知识图谱的方式,以2013~2023十年间324篇期刊论文以及学位论文进行可视化分析。得出以下结论:目前研究重点在于农村互助养老模式的发展路径以及如何实现农村互助资源整合;研究热点为互助养老服务的供给以及互助养老的影响因素研究;在研究方法方面,目前现有关于农村互助养老模式的研究所使用的方法还是以定性层面的偏多,缺少定量实证分析方法的运用与扩展。
Abstract: The aging degree of rural areas is developing, and the problem of providing for the aged in rural areas cannot be ignored. Because of its low cost, strong feasibility, better fit to the needs of the elderly and comply with the traditional advantages, mutual assistance has become the first choice for the elderly to solve the problem of old-age care in rural areas. In this paper, 324 journal papers and degree papers from 2013 to 2023 were analyzed by using bibliometrics and knowledge mapping. The conclusions are as follows: At present, the research focuses on the development path of rural mutual-aid model and how to achieve the integration of rural mutual-aid resources; The research focus is on the supply of mutual-aid service for the aged and the influencing factors of mutual-aid for the aged, lack of quantitative empirical analysis of the use and expansion of the method.
文章引用:袁娇娇, 王晓萱. 基于CNKI数据的农村互助养老模式知识图谱分析研究[J]. 运筹与模糊学, 2023, 13(3): 1461-1468. https://doi.org/10.12677/ORF.2023.133147

1. 引言

随着我国农村地区人口老龄化程度加深,农村养老问题愈发严重。 [1] 我国城镇化发展的进程是迅速的,但是在我国农村地区的问题仍旧是不可忽视的,为此在《中共中央国务院关于加强新时代老龄工作的意见》中指出,“有效应对人口老龄化,结合实施乡村振兴战略,鼓励以村级邻里互助点、农村幸福院为依托发展互助式养老服务”。 [2] 互助养老自身存在经济成本低、实施可行性高、契合老年人需求、顺承农村互助传统等优势,可以快速适应农村社会结构变化,成为完善农村社会养老服务体系、减轻农村家庭养老压力的制度选择。 [3] 基于此,农村互助养老是契合我国实际状况的一种养老方式,具有重要的研究价值和实践价值。 [4]

但目前关于农村互助养老模式的研究大多停留在质性分析,缺乏定量实证的研究范式,因此本文利用近十年来关于农村互助养老模式的期刊文献与学位论文,以可视化软件进行科学知识图谱分析,以便正确了解这一领域研究的现状热点及规律趋势,为未来这一领域的发展研究提供参考。在此基础上,参照以往文献研究的成果,提出以下假设:农村互助养老模式存在发展困境、资源难以整合利用以及供给难的问题。接下来,利用可视化软件对此进行分析。

2. 数据来源与研究方法

2.1. 数据来源

本文以中国知网为来源数据库,使用高级检索,以“主题 = 农村互助养老模式”为检索条件,文献类型选择学术期刊和学位论文,时间跨度为2013~2023年,共检索出358条记录,经过筛选,最终得到324条有效记录,并以Refworks格式导出,进行处理得出最终数据。

2.2. 研究方法

CiteSpace软件是一款用于清晰呈现某一学术领域趋势和动态的文献计量和可视化软件,其主要功能包括共被引网络分析、共现网络分析、文献耦合网络分析等。 [5] 本文通过运行CiteSpace 6.1. R6可视化知识图谱软件分析农村互助养老模式的研究现状及热点,将以往的研究成果进行可视化分析,具体的分析方法有共现分析和时间演变趋势分析。以期加深对于目前农村地区互助养老模式的认知,进而为未来这一领域的研究提供借鉴与参考。

3. 研究概况

3.1. 年度发文量趋势

根据知网中“农村互助养老模式”这一研究主题相关文献的“发表年份”进行可视化分析,可以得出关于农村互助养老模式从2013年到2023年一直都有相关的研究文献。根据图1知网关于农村互助养老模式研究发文量折线图显示,可以分为三个阶段。2013~2016年是平稳发展期,这几年呈现是缓慢的增长规律,虽然在2015~2016年有所下降,但是整体呈现上升。2016~2020年是波动期,呈现波浪式增长的态势。2020~2023年是稳定期,没有明显的涨幅波动,由于本文数据只统计到2023年三月初,所以无法得到2023整一年的统计数据,因此2023年呈现出骤然下降的态势。

Figure 1. Rural mutual pension research issuance 2013~2023

图1. 2013~2023年农村互助养老研究发文量

3.2. 作者共现知识图谱

使用CiteSpace 6.1. R6文献计量软件,对324个文献数据进行可视化分析操作。“节点类型”选择“作者”,时间切片设置为“1”,进行数据可视化分析,由此得到图2。根据图2左上方所描述的“N = 242”表明共有242个节点,共有242位作者在2013~2023发文。“E = 76”表明共有76条连线,连线代表作者之间的合作关系,而网络密度为0.0026。由此得出,关于农村互助养老模式领域的研究已经形成了一些研究团队,但是团队和团队之间的联系并不密切。从表1中可以看出,河北大学、吉林财经大学以及南京农业大学人文于社会发展学院发文量并列第一,总体上发文机构的发文量较少。

Table 1. Statistics on the number of articles issued by rural mutual care model issuing institutions, 2013~2023

表1. 2013~2023年农村互助养老模式发文机构发文量统计

Figure 2. Rural mutual care model researcher co-existence mapping

图2. 农村互助养老模式研究者共现图谱

3.3. 关键词共现知识图谱

本文通过使用CiteSpace 6.1. R6文献计量软件,对324个文献数据进行可视化分析操作。“节点类型”选择“关键词”进行数据可视化分析,得到图3。根据图3左上方所描述的“N = 281,E = 595,Density = 0.0151”可以了解到关键词之间的紧密度。与此同时,图中也出现了互助养老、养老模式、农村养老、人口老龄化等字号较大的关键词,表明这些关键词在324个文献数据样本中出现的频率很高。说明在2013~2023这十年间的时间内这一领域的研究学者对互助养老、养老模式、农村养老、人口老龄化这些热点关注密切。

与此同时,通过CiteSpace软件分析各个时间段的研究热点和变化趋势,图中圆圈越大说明该关键词的发文量和影响力越大,且有极高的向心性;关键词的发展弧线越长,说明该关键词的研究时间跨度越长。从图4中可以通过2013~2023年农村养老服务研究的时间线图谱直观地展现关键词的时间跨度及发展趋势。如农村互助养老(#1)聚类的研究领域贯穿始终,研究时间跨度从2013年一直到2023年。

Figure 3. Rural mutual care model keywords co-existence map

图3. 农村互助养老模式关键词共现图

Figure 4. Timeline chart of keywords for rural mutual care model

图4. 农村互助养老模式关键词时间线图

3.4. 关键词聚类分析

通过对关键词聚类生成的关键词聚类共现图,如图5所示,共生成8组聚类,分别为#0互助养老模式#1农村互助养老#2农村养老#3人口老龄化#4互助养老#5乡村振兴#6农村互助养老模式#7农村社区。数字越小,代表聚类规模越大、包含的关键词也越多。#0互助养老模式是该领域研究数量最多的聚类词而#7农村社区是研究数量最小的。根据表2关键词聚类列表中的S值可以衡量图谱绘制的效果,S值表示平均轮廓值,S > 0.5表示聚类合理,S > 0.7表示聚类有效且令人信服。7组聚类的S值均>0.7表明此项聚类具有良好的信度。

Figure 5. Keyword clustering diagram of rural mutual care model

图5. 农村互助养老模式关键词聚类图

Table 2. Keyword clustering list of rural mutual care model

表2. 农村互助养老模式关键词聚类列表

3.5. 关键词突现知识图谱

将关键词研究热点时间线图的时间切片设置为“1”,将聚类最大值设置为“20”,展现出2013~2023十年间农村互助养老模式领域所研究的热点问题。如图6所示,例如养老、农村互助养老模式、养老设施、积极老龄化等内容,说明此类养老问题的迫切性。研究重点逐渐偏向于向老年人提供养老服务转变,例如最新出现的关键词乡村振兴、社会支持、互助养老服务和农村养老服务等都反映出这项趋势。

Figure 6. Rural mutual care model keywords emerge from the map

图6. 农村互助养老模式关键词突现图

4. 主要结论

随着社会各项事业的发展,人民生活得到持续改善,农村老年人的养老服务需求呈现出多元化、多样化的发展趋势。 [6] 但目前这类服务只是在少数地区才能够对老年人提供,农村地区由于存在经济社会文化等影响因素的限制,对于农村地区的广大老年人而言,寻求一种可行实用的养老模式是目前迫切且实用的明智之举。而互助养老模式凭借自身灵活主动的特点,能够在活力老人中迅速发展开来,并被接受。本文通过利用可视化的分析工具,对农村互助养老模式这一主题词进行分析,由此可以得出以下结论:

在研究重点方面,通过关键词聚类信息图谱,可以得知农村互助养老模式的发展路径以及如何实现农村互助资源整合是这一领域研究的重点。目前的研究大多停留在宏观层面统筹各方资源推动这类养老模式的运行,但仅仅依靠政府的宏观政策力量很难在各地实践运用中得以持续性发展。在已有研究中,学者对于这类养老模式的优点给予肯定,同时也指出这类养老模式的问题所在,这个研究角度也是在未来这一领域研究中的重点。

在研究热点方面,通过对农村互助养老模式的关键词突现词表的数据分析,可以得知目前我国农村互助养老模式的研究热点为互助养老服务的供给以及互助养老的影响因素研究。目前互助养老的供给主体还是以政府为主,但是为增加这项养老模式的生命周期,需要探讨多模式多主体参与的发展模式。再加上互助养老有其自身的优势但同时也有缺点,这种养老模式可能只局限于健康有活力的老人,在老人中形成互帮互助的养老氛围,但是一旦老人的基础自理能力退化或者丧失,这类老人的养老问题就不能依靠这类养老模式,需要探求新的养老模式以适应现实环境的变化。

此外,在研究方法方面,该领域研究以定性分析为主,研究方法存在一定的不足。本文采用可视化的计量分析工具对这一研究领域的数据进行可视化分析,弥补了这一方法在这领域应用不足的缺陷,同时也丰富了研究方法与路径。

同时,积极应对老龄化需要我们在未来不断探索新型且适宜的养老模式,以解决不同地区不同类型老人的养老问题与困境。而对于农村老年群体而言,互助养老的模式能够让其在条件允许且情感接受的情况下,更好地解决养老需求,但是这一模式并不是适合每一位老年人。在身体健康且有活力的情况下,这类养老模式是十分可行的,但对于生活难以自理的群体而言,这类养老模式显然是不适用的。因此,需要在未来积极探索新的养老模式,以更好地解决养老问题,并积极应对老龄化的发展趋势。

参考文献

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[2] 赵忠琴. 多元共治视角下农村社区互助养老模式的实践研究——以四川省D县“时间银行”为例[J]. 上海商业, 2022(7): 22-24.
[3] 王立剑, 杨柳. 老年人参与农村互助养老服务供给的模式特征及其影响因素[J]. 西北大学学报(哲学社会科学版), 2022, 52(3): 151-162.
[4] 肖丽萍, 吴飞. 我国农村互助养老的需求情况、运行模式及实践困境: 一个文献综述[J]. 金陵科技学院学报(社会科学版), 2022, 36(1): 42-49.
[5] 陈浩天, 李玲睿. 近十年来中国农村养老服务的研究趋向与价值前瞻——基于CiteSpace知识图谱的可视化分析[J]. 西北人口, 2021, 42(5): 80-90.
[6] 孙永浩. 农村老年人参与社区互助养老意愿的影响因素研究——基于ISM-AHP的分析[J]. 福建行政学院学报, 2019(5): 98-109.