文档介绍：基于CiteSpace的中国长期护理保险研究现状与热点分析
刘阳摘要:随着中国人口老龄化的日趋加剧和养老服务需求的日趋多元化,长期护理保险逐渐成为研究热点。在这种时代背景下,厘清中国长期护理保险相关文献的知识图谱和发展脉络,对分析方法,梳理长期护理保险研究的整体趋势、研究机构分布、核心作者等外部特点,并通过关键词的聚类与时区视图分析,探究近二十年来长期护理保险研究的主题、研究脉络、前沿分析,旨在构建近二十年长期护理保险研究的知识图谱。
1 数据来源与研究方法
数据来源与处理
为了保证文献数据的权威性,本文将中国学术期刊数据库(CNKI)作为数据来源,以长期护理保险为主题,时间跨度为1999~2019,期刊来源为全部期刊,进行检索,获得相关文献数量1 489条,为保证数据精确,对检索结果进行筛查,剔除征稿启事、新闻稿、报纸等非研究性文献,最终得到1 242个有效数据作为研究样本。
研究方法
美国陈超美教授[1]应用Java程序,开发出CiteSpace软件,可以对信息和数据进行可视化的分析,绘制知识图谱,使复杂的信息变得直观,挖掘其中蕴含的规律。该软件最初专门针对文献共引分析,并挖掘引文空间的知识聚类和分布;随着不断发展, CiteSpace增加了可供其他知识单元之间共现分析的功能,如作者、机构、国家(地区)之间的合作等。本文运用CiteSpace软件,将长期护理保险作为研究对象,对从CNKI数据库中获得的1 242篇文献结果进行关键词分析、聚类分析、时区分析、合作网络分析,得到知识图谱。 2 长期护理保险文献整体分析
年度文献数量统计
发文量的年度历史分布是反映某个研究领域现状及研究进展的重要指标,绘制相应的分布图,可以较为直观地了解该研究领域所处的发展程度及其阶段。对所检测到的文献进行初步梳理,得到长期护理保险研究文献的历史分布,如图1所示。观察图1中曲线的走向,不难发现,研究初期,由于理论基础较为缺乏,研究团队较为薄弱,学术基础不牢固,文献量较少。随着更多机构和学者的加入,长期护理保险研究便逐渐走向成熟,论文发文量呈现井喷式增长。
根据论文的数量,可将长期护理保险研究划分为3个阶段。一阶段,1999~2005年,为萌芽期,论文数量均为10篇以下,关注度较少,研究力量较为薄弱;二阶段,2006~2013年,为探索期,论文数量呈现增长趋势,但较为缓慢,三阶段,2014~2018年,为发展期,发文量增长迅速,据中国第四次城乡老年人生活状况的抽样调查结果可知,中国对养老的需求逐渐增加,在2016年6月27日,中国人社部发布文件《关于开展长期护理保险制度试点的指导意见》,因此该阶段对长期护理研究的关注逐步攀升,在2017年达到了研究高峰,论文量为324篇。
核心作者统计
研究机构分布
研究机构可以通过获得科研信息,共享科研资源,培养新时代的复合型人才,为学科研究领域的发展及取得重大科学突破注入动力,因此,科学研究的载体是研究机构。研究可知,CNKI中文数据库收录的有关长期护理保险研究排名前十的发文量大部分来自高等院校详见表1,这也说明高等院校是长期护理保险研究的主要力量,其中,文献数量在5篇以上的有9个,分别是对外经济贸易大学保险学院(28篇)、武汉大学社会保障研究中心(9篇)、西南财经大学保险学院(7篇)、浙江财经大学公共管理学院(7篇)、中国医疗保险研究会(6篇)、浙江财经大学财政与公共管理学院(6篇)、首都经济贸易大学(6篇)、河北经贸大学(6篇)、中央财经大学保险学院(6篇),从高校背景来看,经济财经类院校所占比重较大,但总体来说,这些发文机构的发文量均较少,仅排名第一的对外经济贸易大学保险学院的发文数量超过20篇,这说明,近二十年对长期护理保险的研究还不够成熟,力量仍较薄弱,仍处于成长阶段。
3 长期护理保险研究主题
知识群组识别
某个词或字起着关键的作用即是关键词,是对文章内容的高度凝练,具有阐释性,统领全文,是获得关键信息的重要来源,以此可以掌握文章的核心思想。通过梳理文章的关键词,进行分析,可以清晰地了解某个研究领域的热点问题。将CNKI数据库中获取的1 242条数据导入CiteSpace软件,时间设置为1999~2019年,分区为一年,Node type为关键词,得到关键词的知识图谱,如图3所示。重要的关键词包括:长期护理保险、长期护理保险制度、人口老龄化、长期护理、老龄化、失能老人、社会保险、护理服务、日本、老年人、医养结合、护理保险、被保险人、商业保险等,其中,长期护理保险和长期护理保险制度频次较高,与其他的关键词间也联系较强。