引言

养老产业是指为老年人提供全方位服务和产品的行业集合，旨在满足老年人在物质、精神等方面的需求，通常包括养老金融、养老服务等方面。当前，我国人口老龄化程度不断加深。到2023年底，我国60岁及以上老年人口数达3.1亿，占全国总人口数的22%。老年人口规模的不断扩大以及预期寿命的增长，为养老产业的发展带来机遇和挑战。目前，学术界已经对养老产业进行了大量研究，可是较少有学者借助知识图谱的方法对该领域进行系统梳理。因此，本文借助Citespace软件，对国内关于养老产业领域的相关文献进行梳理，并对其未来的研究进行展望。

1 研究设计

1.1 数据来源

本文所选用的数据来自中国知网（CNKI）数据总库，来源类别为CSSCI。检索主题为“养老产业”，时间范围设置为2014年至2024年，共检索到470篇相关文献。人工剔除信息类（如研讨会信息与观点）、书评、序言及综述类等文献30篇，最终获得有效文献440篇，文献检索时间为2024年12月31日。

1.2 研究方法

使用科学计量分析方法进行分析。分析工具使用Citespace软件。软件版本是Citespace 6.2.R1。具体通过论文基本情况的描述性统计、关键词共现与聚类等操作，形成可视化图谱，展示养老产业领域的研究现状、热点。

2 养老产业文献统计分析

对养老产业的研究数据先进行一般的描述性统计分析，再利用Citespace软件，进行可视化处理，对期刊论文作者、发文机构及关键词等进行分析，主要集中分析关键词的突变情况、聚类趋势及突变等内容。

2.1 期刊论文的基本情况

通过对论文基础信息的整理，掌握各年份主要发文情况、主要研究学者、机构、关键词等情况，分析我国自2014年到2024年之间，不同时间段对养老产业的关注程度以及研究情况。

2.1.1 发文量的基本情况

对2014年—2024年养老产业领域内发文量进行整理，并用知网绘制趋势变化图。从图1可以看出，过去10年，养老产业领域内的发文量总体呈波动状态，有升有降。其中，有两个点需要注意。第一个是2018年，第二个是2023年。在这10年期间，2014年到2018年，发文量总体上涨，每年上涨平均7篇，可以发现，从2017到2018年，发文量增幅达到25篇，表明这一年学者对于养老产业的高度关注。但从2018年到2023年，关于养老产业领域的发文量虽然逐年增加，但关注度逐年有所降低。直到2023年到2024年又发生变化，开始上涨，说明学者对于养老产业又开始重视起来。预计2025年关于养老产业的发文量依旧增长，且增长趋势超过2024年。

2.1.2 期刊文献涉及的学科情况

学科分类在一定程度上能够反映出文献的研究视角、方法及成果的所属领域。图2显示的是国内养老产业领域文献的主要学科分布情况。因为各学科可能存在交叉合作，因此图中文献总量可能超过样本文献总量。从图2来看，养老产业研究为多学科交叉研究领域，相关主要研究学科包括中国政治与国际政治、服务业经济、贸易经济、金融、信息经济与邮政经济、保险等。由此看来，养老产业的研究，不仅涉及经济学、政治学研究，还涉及公共管理学研究等。由图2可知，学科分布不均衡。如中国政治与国际政治发文322篇，占比31.85%；服务业经济发文180篇，占比17.80%；贸易经济发文176篇，占比17.41%；这发文量靠前的三部分之和就已经超过60%。金融发文74篇，占比7.32%；信息经济与邮政经济发文32，占比3.17%；保险发文32，占比3.17%；而其余学科的发文均低于30篇。因此，后续研究既要对于已有研究加强研究深度，也要根据研究对象的特点采用多视角的方式加强跨学科研究，借助不同学科研究的优势，加强研究广度，是养老产业的研究更为深入。

2.1.3 期刊文献作者及机构的基本情况

在探讨一个领域的发展动态时,对于文献作者和机构的研究很重要。对440篇文献作者进行统计分析，养老产业领域内高产作者有33位，一共发文72篇，占总发文量的16.36%，其中高产作者最多发文5篇。这表明养老产业领域内发文集中度并不是很高。其中，张博、叶宋忠、余舟分别发文5篇、4篇和3篇，是2024—2024年间养老产业领域内发文排名的前三的作者。在期刊论文发文作者统计图（图3）中，节点的颜色随着时间的演进，颜色越来越深。从图3中也可以看出发文量主要集中在张博、叶宋忠、余舟等作者的团队中。其中形成的以张博、韩俊江；叶宋忠、仇军；金牛、于佳豪、原新等作者具有较高的联系性。不过就整体而言，学者之间的总体联系是比较薄弱的，这也能在一定程度上反映出2014—2024年间，我国养老产业的研究仍处于相对分散的状态。

从发文机构的角度来分析，如图4所示，同心圆越大表明该机构的发文量越多，颜色越深越接近2024年。可以发现，武汉大学社会保障研究中心、中国人民大学公共管理学院、北京工业大学经济与管理学院、东北师范大学商学院、东北师范大学人文学院、复旦大学老龄研究院、西安交通大学公共政策与管理学院、陕西师范大学国际商学院等研究机构在论文发表方面发挥了非常重要的作用，不仅是该领域的研究主力，更引领着该领域的发展方向。

2.2 养老产业文献关键词分析

2.2.1 关键词共线及研究热点分析

文献中的关键词共线图谱可以反映出某一领域中的研究热点及其知识结构。本文在做关键词共现分析时，软件设置的基本信息如图5左上角所示。

在图5中，节点的颜色随着时间的变化而变化，从2014到2024，颜色由浅变深。可以发现有些关键词一直都受到学者的关注，比如：“养老产业”“人口老龄化”“养老服务”等。也可以发现颜色最深的“银发经济”“高质量发展”“智慧健康养老产业”是最近学者研究的热点。本文将主要关键词整理成表1，以分析其频次、中心性、中心度等。其中，“养老产业”“人口老龄化”“养老服务”“智慧养老”“养老金融”等的频次和中心性都较高，表明这些关键词和养老产业有极强的联系，也代表了养老产业研究的重要关注点。“养老产业”是跨领域研究的核心纽带，可能连接了政策、经济等多个方向。“养老产业”和“人口老龄化”的中介中心性远超其他节点，表明它们是该领域跨学科研究的基石，可能推动政策制定、产业规划和学术探索的融合，更表明它们是研究主题中的核心枢纽。“养老服务”和“智慧养老”的中介中心性分别为0.25和0.15，表明它们属于次级桥梁节点，在连接技术、服务和需求侧研究中起关键作用，有可能代表实践转化的重要方向，“智慧养老”可能反映的是技术赋能养老产业的前沿探索。“社区养老”和“养老服务产业”的中介中心性都为0.04，它们属于低中心性节点，多为细分场景，目前尚未成为该领域间的主要桥梁，未来如果政策支持和市场需求等条件允许，它们有可能会成为学者主要研究的领域。

对于这些关键词的中心度进行分析，发现“养老产业”中心度最高，表明该节点与网络中其他的节点的联系越紧密，学术影响力最大，是该领域内的核心主题，也说明“养老产业”是该研究领域中的最重要枢纽，几乎连接了所有的相关研究分支。“养老产业”和“人口老龄化”的中心度显著高于其他节点，说明它们是该领域的两大基石，有很大可能驱动了多数研究的开展。“智慧养老”和“养老金融”等节点的中心性虽然较低，但属于新兴政策热点，有可能代表未来研究的增长点。

序号	关键词	频次	中心性	中心度	Sigma值
1	养老产业	94	0.49	100	1.00
2	人口老龄化	72	0.28	78	1.00
3	养老服务	54	0.25	58	1.00
4	智慧养老	40	0.15	44	1.00
5	养老金融	31	0.08	41	1.00
6	老龄化	29	0.12	34	1.00
7	医养结合	11	0.03	19	/
8	养老服务业	12	0.05	17	1.00
9	产业融合	10	0.03	15	1.09
10	养老保障体系	6	0.00	14	/

（注：资料来源于作者自绘）

2.2.2 关键词聚类及研究主题分析

通过关键词聚类分析将关键词按相似程度归类，从而更加全面、准确地把握养老产业领域内的主题内容。关键词聚类图谱如图6所示。本次聚类的模块化Q值=0.5177（大于0.3），S值=0.8183（大于0.7），表明聚类结构良好且合理。同时，使用LLR算法提取聚类标签。聚类标签编号为#0-#9，依次包括#0（产业融合）、#1（养老金融）、#2（老龄化）、#3（智慧养老）、#4（养老服务业）、#5（中国式现代化）、#6（积极老龄化）、#7（旅居养老）、#8（养老服务产业）、#9（人工智能）、共计10个聚类群。聚类群是通过算法（LLR）划分的独立研究子领域，在这个领域内的关键词研究方向高度相关。聚类#0以“养老产业”和“产业融合”为核心，聚焦养老产业的宏观发展与跨行业整合。聚类#1围绕“人口老龄化”“养老金融”“养老保障体系”，关注老龄化背景下的经济与政策应对，以及养老保障体系的建设。聚类#2和#3涉及“养老服务”“智慧养老”“医养结合”，侧重服务模式创新和技术应用，在当下数智时代更要引起关注。聚类#4的“养老服务业”可能更聚焦于更细分的市场或政策研究，可以聚焦哪些养老服务业的发展有利于养老产业的规模扩大。“养老金融”（聚类#1）与“养老产业”（聚类#0）是所在聚类中的高中心度节点，暗示了经济视角与产业发展的强关联性。高中心性的“养老产业”“人口老龄化”提示需要关注国家政策（如“十四五”养老规划）和人口结构变化的影响。“智慧养老”和“医养结合”的聚类分布表明，数字化技术（如AI等）与医疗资源整合是当前的实践探索重点。聚类#0的“养老产业”可能同时链接到#1“老龄化政策”、#2“养老服务”、#3“智慧技术”等，体现跨领域整合性。在聚类#3的“智慧养老”和“医养结合”的中介中心性分别为0.15和0.03，它们虽属于同一聚类，但是中介中心性差异显著，说明前者是连接其他领域的技术接口，后者更偏向细分应用。

如图7所示，关于养老产业的研究热点从2015年的养老服务业研究持续到2018年，再到“互联网+”成为研究热点，持续到2019年，后面的研究热点分别是养老金、养老模式、产业融合、人工智能、智慧养老等等。其中突发性强度排名前三的是“互联网+”（3.08）、“产业融合”（2.68）、“养老服务业”（2.24）。结合图6，在编号为#2（老龄化）的聚类中，“互联网+”是该聚类内突发性最高的关键词，说明它是该领域内近期的研究热点或前沿方向，在一定时期内对学术界产生了较大的影响，值得关注。

“产业融合”和“互联网+”兼具高突发性与结构重要性，是新兴跨领域热点。技术驱动和政策驱动的跨界创新成为增长引擎。“互联网+”和“产业融合”突发性显著，反映短期政策或技术推动的爆发式研究。传统议题，如养老产业关注度稳定，中介中心性最高，未出现突变，说明其是长期稳定的核心议题，而非新兴爆发点，再次表明这种传统议题是研究的基石。“人口老龄化”和“养老服务”的中心中介性分别为0.28和0.25，未出现突变，说明“人口老龄化”节点结构稳定，作为老龄化社会的底层驱动因素，连接经济、政策聚类，研究增长平稳。“养老服务”在聚类#2内部活跃，但未激发跨领域突变。因此要十分关注突变节点，了解突变原因。

3 研究结论与未来展望

在这10年间，养老产业领域内的研究呈现波动状态，随着时间和政策的变化而变化。截至目前而言，该领域的研究继续呈现一个增长趋势，并且像2024年一样，保持较快的增长速度。在涉及多学科方面，呈现多学科交叉研究的特征，但是学者之间的交流与合作有待进一步加强。从研究热点上来看，一方面，“人口老龄化”“养老服务”“智慧养老”等关键词和养老产业有极强的联系，是养老产业研究的基本框架，也是养老产业持续被关注的热点。但是需要注意的是不能完全依赖既有路径，更不能缺乏创新，否则会导致养老产业的学术研究的同质化，甚至会出现研究停滞不前。此外需要注意“智慧养老”“养老金融”“乡村健康养老”，它们是今后研究的重要切入点。另一方面，要清楚养老产业的研究内容主要集中在人口老龄化、养老服务、养老服务产业等方面。若是将“互联网+”和“养老服务产业”结合，会有新的发现。还有“医养结合”和“社区养老”虽被政策引导，但是学术影响力较弱，需要增加相关理论研究和自主知识体系构建，助力两大养老模式的发展。总之，在该领域的传统领域，以“人口老龄化”“养老产业”为核心，结构稳定，但创新不足；在该领域的新兴领域，以“产业融合”“互联网+”为增长点，突变性强，但跨学科整合能力不足。基于此，本文预测智慧养老、养老服务金融将作为养老产业新的研究热点，可以将“智慧养老”与“社区养老”结合，拓展该领域研究，这些将会持续受到学者的关注。

参考文献：

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3. [3] 戴建兵,高焰. 我国农村互助养老的研究进展和趋势——基于Citespace的可视化计量分析 [J]. 社会保障研究, 2021, (06): 92-101.