基于屬性分析及文本聚類的我國養(yǎng)老政策演化研究

蘇夢澤,耿騫,劉志剛,靳健*

(1 北京師范大學(xué) 政府管理學(xué)院,北京 100871; 2 遠(yuǎn)洋集團(tuán),北京 100025)

1 引言

隨著人口老齡化程度不斷加深,我國即將進(jìn)入中等老齡化社會階段(劉厚蓮,2021)。根據(jù)2020年11月開展的第七次全國人口普查數(shù)據(jù),我國人口總數(shù)已經(jīng)突破了14億,其中60歲及以上人口已經(jīng)突破2.6億人,占總?cè)丝诘?8.70%,其中65歲及以上的人口超過1.9億人,占比達(dá)到13.5%。60歲及以上人口占比相較于上一次人口普查的結(jié)果上升了5.44個(gè)百分點(diǎn)(國家統(tǒng)計(jì)局,2021)。面對老齡人口比重不斷上升的現(xiàn)實(shí)情況,國家如何利用政策工具解決養(yǎng)老問題、控制老齡程度是一個(gè)關(guān)乎民生的重要社會問題。

養(yǎng)老政策是我國政策體系中的重要內(nèi)容,包含了黨和政府對養(yǎng)老工作做出的一系列規(guī)定、措施和導(dǎo)向。養(yǎng)老政策的制定和執(zhí)行不僅影響老年人生活質(zhì)量,還關(guān)系到子女養(yǎng)老壓力等社會問題。對已有的養(yǎng)老政策進(jìn)行研究有利于總結(jié)我國養(yǎng)老工作的經(jīng)驗(yàn),為未來養(yǎng)老工作的發(fā)展指引方向。本文將利用政策發(fā)布時(shí)間和發(fā)布部門兩種屬性對我國養(yǎng)老政策進(jìn)行計(jì)量性分析,同時(shí)抽取政策文本中的關(guān)鍵短語進(jìn)行聚類分析。通過這兩方面的分析,有助于探索我國養(yǎng)老政策的演進(jìn)過程,梳理我國養(yǎng)老工作的發(fā)展脈絡(luò),揭示我國養(yǎng)老政策發(fā)布的內(nèi)在規(guī)律,挖掘各階段的政策關(guān)注重點(diǎn),為國家相關(guān)部門開展養(yǎng)老工作提供參考依據(jù)。

2 文獻(xiàn)綜述

公共政策是指為解決社會公共事務(wù)中的各種問題所制定的政策,在管理社會公共事務(wù)中發(fā)揮導(dǎo)向、調(diào)控與分配功能(陳青云,2006)。養(yǎng)老政策屬于公共政策范疇,其制定、發(fā)布與實(shí)施的過程和特定時(shí)期的經(jīng)濟(jì)、政治和社會條件密切相關(guān)。養(yǎng)老政策的變遷過程可以反映出不同時(shí)期政策環(huán)境的變化。對變遷過程的考察有利于發(fā)現(xiàn)不同時(shí)期的社會問題,判斷是否存在一以貫之的工作主線,能夠?yàn)槲磥淼墓ぷ魈峁┚哂袇⒖夹院徒梃b性的經(jīng)驗(yàn)或知識。

針對養(yǎng)老政策的運(yùn)行、制定的研究已經(jīng)取得了眾多成果。部分學(xué)者針對地區(qū)養(yǎng)老政策實(shí)踐進(jìn)行深入分析調(diào)查,為當(dāng)?shù)仞B(yǎng)老事業(yè)或養(yǎng)老政策提供建議。例如 Lei等人(2019)以武漢市青山區(qū)為例,梳理當(dāng)?shù)噩F(xiàn)行政策與政策現(xiàn)狀,同時(shí)借鑒國內(nèi)外養(yǎng)老模式,為青山區(qū)養(yǎng)老政策模式建設(shè)提供參考;楊靜慧(2020)通過對江蘇省六個(gè)縣637位老人進(jìn)行問卷調(diào)查,為當(dāng)?shù)貞?yīng)完善農(nóng)村互助養(yǎng)老政策提供了若干建議。對不同地區(qū)、國家的養(yǎng)老政策進(jìn)行橫向?qū)Ρ纫彩丘B(yǎng)老政策研究的一大重要方向。通過對比分析有助于發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)的政策特點(diǎn),為本地區(qū)養(yǎng)老政策的制定提供經(jīng)驗(yàn)。Kyoko Ohta(2019)采用多層次視角解釋日本養(yǎng)老政策制度過渡的合理性;徐志華和蘇煒杰(2021)梳理、歸納了五個(gè)國家的人工智能養(yǎng)老戰(zhàn)略與政策文件中的主要內(nèi)容和特征,并結(jié)合中國實(shí)際,提出了優(yōu)化我國人工智能養(yǎng)老戰(zhàn)略的建議。

以上研究多為針對現(xiàn)實(shí)社會問題及政策運(yùn)行情況進(jìn)行的定性化研究,而隨著信息技術(shù)的發(fā)展,針對大規(guī)模政策文本的自動化定量分析方法逐漸興起。相關(guān)研究多采用政策文本本身屬性、文本信息及相關(guān)學(xué)術(shù)研究成果挖掘政策信息的分布特征或規(guī)律,如Li等人(2021)運(yùn)用文本挖掘的方式對中國地方養(yǎng)老政策進(jìn)行定量文本分析,發(fā)現(xiàn)各個(gè)階段的優(yōu)先事項(xiàng)分別是解決轉(zhuǎn)型遺留問題,擴(kuò)大私營部門參與,實(shí)現(xiàn)老年人福祉。吳賓和唐薇(2018)以文獻(xiàn)計(jì)量的方式,并利用Cite Space對十余年養(yǎng)老政策研究領(lǐng)域的核心期刊文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,繪制知識圖譜,挖掘國內(nèi)養(yǎng)老政策研究的五大主題。本文將采用這種研究方式對我國養(yǎng)老政策的演化過程進(jìn)行分析。對已有文獻(xiàn)的調(diào)研發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有的對養(yǎng)老政策進(jìn)行定量分析的研究已經(jīng)采取了多樣的方法對政策發(fā)布時(shí)間、發(fā)文主體等屬性進(jìn)行計(jì)量性分析(Cui Huang,Chao Yang,Jun Su,2018;汪波,李坤,2018)。針對政策文本分析時(shí)使用較多的方法一是對政策文本中的政策工具按照一定規(guī)則編碼進(jìn)行多維分析(李曉娣,原媛,黃魯成,2021;晏子,章曉懿,2020;楊蓮秀,胡孔玉,2021);二是抽取政策文本中的關(guān)鍵詞語進(jìn)行共詞分析進(jìn)而對文本內(nèi)容特征進(jìn)行分析(賈洪波,謝沁璇,2021;胡釗源,靳小怡,2020)。這兩種方法均存在一定缺陷:針對政策工具進(jìn)行人工編碼的過程費(fèi)時(shí)費(fèi)力,且面向的政策樣本往往數(shù)量較少,對政策信息的描述效果可能較差;在進(jìn)行共詞分析時(shí),多數(shù)研究中抽取出的關(guān)鍵詞語多為詞長較短的詞語,且容易出現(xiàn)如“發(fā)展”“推進(jìn)”等政策文本中常用的動詞。這些詞語包含的有效信息較少,而政策文本中的關(guān)鍵信息往往是長詞或短語形式的名詞或名詞詞組。例如,“社會養(yǎng)老保險(xiǎn)” 可以被分成“社會”、“養(yǎng)老”和“保險(xiǎn)”三個(gè)詞,但是這三個(gè)詞中的任意一詞,都無法體現(xiàn)出社會養(yǎng)老保險(xiǎn)的完整語義信息。因此,以這樣的短詞為輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行共詞分析得出的結(jié)論可能存在代表性較差、語義信息較少的問題。

綜上,本文在選擇發(fā)文時(shí)間、發(fā)文部門等屬性進(jìn)行計(jì)量分析,將我國養(yǎng)老政策發(fā)展劃分為若干階段,分析發(fā)文數(shù)量以及發(fā)文部門特點(diǎn),同時(shí)抽取信息量更大的長詞或短語進(jìn)行聚類分析,總結(jié)出各階段政策主題,試圖更全面、更具代表性地探索我國養(yǎng)老政策的演進(jìn)和發(fā)展過程。

3 研究方法

3.1 數(shù)據(jù)獲取及研究流程

首先,從北大法寶中選擇標(biāo)題中含有“養(yǎng)老”的中央層級的政策進(jìn)行下載。選擇標(biāo)題中含有“養(yǎng)老”的政策的目的是確保政策內(nèi)容和政策有關(guān),限制中央政策的目的是確保政策具有更高的效力和權(quán)威性。下載數(shù)據(jù)時(shí)未選擇批復(fù)類政策文本。該類型的政策內(nèi)容一般是政府針對某一具體事項(xiàng)做出的指示、回應(yīng),而非中央對養(yǎng)老工作做出的直接規(guī)劃,故舍棄這一部分的政策。本文的研究過程如圖1所示。

圖1 研究框架圖

在經(jīng)過初步選擇和下載之后,得到849份政策文本及其屬性。去重后得到827份政策文本及其屬性。再對已獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,去除其中包含的“批復(fù)”類和“函”類信息量較少的政策文本,最終得到653篇政策文本及屬性信息。

3.2 發(fā)布時(shí)間及發(fā)文部門提取

在下載政策文本的同時(shí),每篇政策文本的屬性信息也被一并下載。本文選擇發(fā)文部門和發(fā)布時(shí)間作為每篇政策文本的關(guān)鍵屬性進(jìn)行分析。

發(fā)布時(shí)間包含政策發(fā)布的具體的年月日信息。本研究只利用年份信息,以此作為政策文本發(fā)布數(shù)量時(shí)序分析的依據(jù)。接著,提取出每篇政策的發(fā)文部門。其中某些政策是由兩個(gè)或更多部門聯(lián)合發(fā)布的,這說明在制定該政策時(shí)存在政府部門之間的合作情況,這為部門之間的共現(xiàn)分析提供了現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

3.3 關(guān)鍵短語抽取

政府發(fā)布政策的一大重要目的是對重點(diǎn)領(lǐng)域或重點(diǎn)群體進(jìn)行規(guī)范、引導(dǎo),通過政策文本具體說明采取怎樣的措施推進(jìn)重要事務(wù)的開展。因此,本文將關(guān)鍵句定義為明確說明發(fā)文部門將采取怎樣的措施、針對哪些主體開展何種工作的句子。這類句子一般由動詞引導(dǎo)(YANG C,HUANG C,SU J,2020),如“各地勞動保障、財(cái)政部門要會同政府僑務(wù)部門認(rèn)真審核享受補(bǔ)助人員的資格”這一關(guān)鍵句,其中的重要信息包括實(shí)施主體(各地勞動保障、財(cái)政部門)和具體措施(審核享受補(bǔ)助人員的資格)。政策文本具有一定句式結(jié)構(gòu),用詞比較規(guī)范,經(jīng)常用到某些具有提示性的動詞,如發(fā)展、確保、提升等等。這類句子往往包含著政策實(shí)施主體、政策措施等關(guān)鍵信息,因此采用選取包含這類動詞的句子作為關(guān)鍵句具有合理性。首先隨機(jī)選取100篇政策文本,接著對這100篇政策文本進(jìn)行分詞和詞頻統(tǒng)計(jì),篩選出其中出現(xiàn)次數(shù)達(dá)到一定閾值的動詞,同時(shí)參考《國務(wù)院公文主題詞表》,最終確定了如下關(guān)鍵提示詞,如表1所示。

表1 關(guān)鍵提示詞及例句

包含這些關(guān)鍵提示詞的句子被視為關(guān)鍵句。在提取出每篇政策文本的關(guān)鍵句之后,進(jìn)一步抽取每個(gè)關(guān)鍵句中的關(guān)鍵短語。抽取關(guān)鍵短語的目的是提取出含有更多語義的文本信息。常見的TF-IDF方法、Text Rank方法抽取出的詞多是短詞(王毅,2016),信息量相對較少。一些針對長詞抽取的算法(如點(diǎn)互信息法)更常用于抽取頻繁搭配項(xiàng),對于低頻詞的支持效果并不好,并且需要反復(fù)更新詞典才能獲得更好的效果(魏偉,郭崇慧,陳靜鋒,2018)。在調(diào)研現(xiàn)有算法以及工具并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)后,選擇了CKPE(Chinese Key Phrase Extractor)(1)本工具包為開源工具,Github地址:https://github.com/dongrixinyu/chinese_keyphrase_extractor這一工具包進(jìn)行抽取。CKPE工具包融合了詞語權(quán)重以及預(yù)訓(xùn)練主題模型結(jié)果,能夠勝任中文關(guān)鍵短語抽取任務(wù)。本次實(shí)驗(yàn)利用CKPE抽取到的部分關(guān)鍵短語如表2所示。

表2 關(guān)鍵短語樣例

3.4 關(guān)鍵短語聚類

獲得關(guān)鍵短語之后對其進(jìn)行聚類分析,探索不同階段中我國養(yǎng)老政策的主要內(nèi)容和主要類別。本研究選用Word2Vec模型對關(guān)鍵短語向量化,并利用Kmeans聚類算法對關(guān)鍵短語的向量進(jìn)行聚類分析。

Word2Vec作為一種常用的詞向量算法,能夠勝任如文本相似性計(jì)算、關(guān)鍵詞抽取等多種自然語言處理任務(wù)。該模型的作用是將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成高維的數(shù)字向量,為計(jì)算文本相似度提供數(shù)字基礎(chǔ)。例如,“養(yǎng)老保險(xiǎn)”這一短語在經(jīng)過Word2Vec模型處理后會生成一個(gè)形如(0.5234,0.6342,…,0.4998)的高維數(shù)字向量。同時(shí)Word2Vec模型在將文本向量化時(shí)會融合語義信息,語義相近的文本信息在轉(zhuǎn)換為數(shù)字向量后,它們在向量空間中的距離也更加相近。根據(jù)這個(gè)分布特點(diǎn),可以利用余弦相似度等方法計(jì)算數(shù)字向量之間的距離,將距離相近的向量進(jìn)行聚類,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)文本聚類,總結(jié)文本主題。以本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果為例,經(jīng)過計(jì)算之后,發(fā)現(xiàn)“基本養(yǎng)老保險(xiǎn)費(fèi)”和“退休養(yǎng)老基金”兩個(gè)關(guān)鍵短語計(jì)算出的詞向量之間相似度為0.5957,而“基本養(yǎng)老保險(xiǎn)費(fèi)”和“離退休人員”兩個(gè)關(guān)鍵短語的詞向量相似度僅為0.2219,說明模型訓(xùn)練后的結(jié)果能夠顯示出不同短語之間的語義相似關(guān)系。

Kmeans是一種常用的利用樣本間歐氏距離進(jìn)行聚類的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可以通過計(jì)算向量間距離的方式將各個(gè)詞語向量進(jìn)行聚類,便于觀察、總結(jié)文本信息的主題或特征。該算法可以將Word2Vec模型計(jì)算出的詞向量根據(jù)距離遠(yuǎn)近進(jìn)行大規(guī)模聚類,提升聚類的效率。

本文利用Word2Vec模型對關(guān)鍵短語進(jìn)行向量化后,每個(gè)關(guān)鍵短語被計(jì)算為一個(gè)100維的高維向量,之后利用Kmeans算法對所有向量進(jìn)行聚類分析。

4 我國養(yǎng)老政策發(fā)布的時(shí)序及部門共現(xiàn)分析

4.1 養(yǎng)老政策發(fā)布時(shí)間的時(shí)序分析

通過研究政策發(fā)布時(shí)間,可以直觀地看出各年度發(fā)文數(shù)量的多少以及逐年的變化趨勢,有利于從數(shù)量上把握國家在不同階段對養(yǎng)老工作的重視程度,評估各階段養(yǎng)老政策的供給情況。

本研究使用到的政策文本從時(shí)間上橫跨40余年。檢視政策屬性信息時(shí)發(fā)現(xiàn),這653條政策屬性數(shù)據(jù)當(dāng)中有7條政策的時(shí)間信息存在缺失。其中三條分別發(fā)布于2015年、2017年和2021年,僅缺失月份數(shù)據(jù),不影響時(shí)序分析;另外4條政策數(shù)據(jù)缺失年份信息,因此在進(jìn)行時(shí)序分析時(shí)將這4條數(shù)據(jù)刪除。經(jīng)統(tǒng)計(jì),各年份發(fā)文量如圖2所示。

圖2 各年份發(fā)文數(shù)

根據(jù)發(fā)文數(shù)量的變化趨勢情況,可將我國養(yǎng)老政策的時(shí)序演進(jìn)分為四個(gè)階段:改革探索階段(1980—1994年)、持續(xù)推進(jìn)階段(1995—2012年)、蓬勃發(fā)展階段(2013—2019年)和暫時(shí)衰退階段(2020—2022年)。改革探索階段中,政策發(fā)文數(shù)量呈逐年上升趨勢。80年代初期,改革開放剛剛起步,社會主義經(jīng)濟(jì)體制改革需要大量的政策進(jìn)行引導(dǎo)。養(yǎng)老作為一大重要的社會問題,需要政府從各個(gè)方面進(jìn)行宏觀規(guī)劃,針對政策運(yùn)行中出現(xiàn)的新問題需要及時(shí)進(jìn)行調(diào)整。進(jìn)入持續(xù)推進(jìn)階段后,政策發(fā)文數(shù)量逐漸下降并趨向平穩(wěn),說明養(yǎng)老工作的體系照比上一階段更加穩(wěn)定,各項(xiàng)工作進(jìn)入試點(diǎn)和完善階段,處于穩(wěn)定的推進(jìn)期。蓬勃發(fā)展階段中,發(fā)文數(shù)量再次呈現(xiàn)上升趨勢,并達(dá)到了發(fā)文數(shù)的頂峰。十八大以來,我國特色社會主義進(jìn)入新時(shí)代,養(yǎng)老工作也面臨新的挑戰(zhàn),需要開辟新的奮斗路線,如養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)建設(shè)、智慧養(yǎng)老等工作均需要得到政策支持才能得到健康發(fā)展。而2020年以來,新冠疫情的防控為各項(xiàng)工作中的重中之重,養(yǎng)老工作勢必會受到影響,因此暫時(shí)衰退階段的發(fā)文量下降明顯。未來養(yǎng)老政策的發(fā)文趨勢變化仍需要觀察。

總體來說,發(fā)文數(shù)量存在集中爆發(fā)、各年份之間變化較大的特點(diǎn)。這一定程度上說明了我國在養(yǎng)老政策的制定、發(fā)布上存在集中發(fā)布、持續(xù)推進(jìn)的特點(diǎn)。

4.2 養(yǎng)老政策發(fā)文的部門共現(xiàn)分析

從各部門發(fā)文數(shù)量的統(tǒng)計(jì)分析中不僅可以看出哪些部門正在進(jìn)行養(yǎng)老工作,也可以看出哪些部門在我國的養(yǎng)老工作中占核心地位。而通過部門共現(xiàn)分析,則可以進(jìn)一步探索各部門在養(yǎng)老工作中的合作情況。首先提取出各部門發(fā)文數(shù)及部門共現(xiàn)信息,接著利用Gephi可視化軟件繪制共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖來展現(xiàn)政府部門之間的共現(xiàn)關(guān)系,并按照四個(gè)階段分別進(jìn)行分析。在共現(xiàn)圖中,節(jié)點(diǎn)大小表示該部門的發(fā)文數(shù)量,即節(jié)點(diǎn)越大,該節(jié)點(diǎn)代表的部門發(fā)文數(shù)越多;邊的粗細(xì)代表兩個(gè)部門之間的共現(xiàn)強(qiáng)度,即邊越粗,兩個(gè)部門的共現(xiàn)次數(shù)越多,即合作次數(shù)越多。

4.2.1 改革探索階段(1980—1994年)

經(jīng)過統(tǒng)計(jì),這一階段的政府部門共現(xiàn)圖中包含14個(gè)節(jié)點(diǎn),17條邊。這說明本階段有14個(gè)部門有聯(lián)合發(fā)文的情況。具體共現(xiàn)情況如圖3所示。

圖3 改革探索階段部門共現(xiàn)圖

本階段的共現(xiàn)圖復(fù)雜度較低,說明此時(shí)各部門之間的合作程度較弱。勞動和社會保障部以及財(cái)政部作為兩個(gè)核心部門之間存在較強(qiáng)的聯(lián)系,說明這一階段的養(yǎng)老工作主要由這兩個(gè)部門統(tǒng)籌。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn),兩個(gè)核心部門可以形成兩個(gè)“集團(tuán)”,兩個(gè)集團(tuán)之間幾乎沒有直接聯(lián)系。這說明兩個(gè)核心部門雖然有較強(qiáng)的合作,但是在具體工作上各有側(cè)重。

4.2.2 持續(xù)推進(jìn)階段(1995—2012年)

這一階段的政府部門共現(xiàn)圖中包含40個(gè)節(jié)點(diǎn)和75條邊,如圖4所示。

圖4 持續(xù)推進(jìn)階段部門共現(xiàn)圖

本階段的共現(xiàn)圖明顯比上一階段的共現(xiàn)圖更加復(fù)雜。從邊的粗細(xì)和顏色深淺可以看出,部門之間的合作關(guān)系照比上一階段有了明顯提升。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn),財(cái)政部和勞動和社會保障部(人力資源和社會保障部)這兩個(gè)核心部門之間仍然有極強(qiáng)的關(guān)聯(lián)。值得注意的是,和財(cái)政部及勞動和社會保障部(人力資源和社會保障部)同時(shí)共現(xiàn)的部門明顯增加(圖4下方所示),但是也有一些部門僅和財(cái)政部及勞動或社會保障部(人力資源和社會保障部)單獨(dú)共現(xiàn),即“小集團(tuán)化”現(xiàn)象仍然存在。

4.2.3 蓬勃發(fā)展階段(2013—2019年)

本階段的共現(xiàn)圖(如圖5所示)中包含32個(gè)節(jié)點(diǎn),104條邊。不論是從數(shù)量上看還是形狀上看,都可以明顯看出這一階段的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)更加復(fù)雜。

圖5 蓬勃發(fā)展階段部門共現(xiàn)圖

從圖中可以看出,這一階段出現(xiàn)了更多具有中心性的部門。同時(shí),對比上一階段出現(xiàn)更多較粗的邊,說明各部門之間的合作正在不斷加強(qiáng),“小集團(tuán)化”現(xiàn)象幾乎消失,各個(gè)部門在養(yǎng)老工作的更多方面都取得了合作,某一部門單獨(dú)牽頭負(fù)責(zé)某類事務(wù)的情況減少,更強(qiáng)調(diào)多部門的協(xié)調(diào)共進(jìn)。

4.2.4 暫時(shí)衰退階段(2020—2022年)

這一階段的共現(xiàn)圖中包含21個(gè)節(jié)點(diǎn),51條邊。雖然時(shí)間跨度短,政策發(fā)文數(shù)少,但是這一階段部門合作情況仍然明顯。共現(xiàn)圖如圖6所示。

圖6 暫時(shí)衰退階段共現(xiàn)圖

不同于前三個(gè)階段,民政部是這一階段養(yǎng)老工作的絕對核心部門,共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度較低。這其中的原因是目前發(fā)文數(shù)量較少,部門之間的合作還沒有得到充分體現(xiàn)。

5 養(yǎng)老政策內(nèi)容的演進(jìn)——基于政策文本的分析

在進(jìn)行文本分析之前,首先將每篇政策文本按照逗號和句號劃分為若干短句,清洗掉句子中的無效信息,如序號、落款、發(fā)文字號等,得到初始的文本數(shù)據(jù),接下來按照圖1所示流程抽取關(guān)鍵短語并進(jìn)行向量化,得到關(guān)鍵短語的數(shù)值表示形式,再對各個(gè)關(guān)鍵短語向量進(jìn)行聚類分析,進(jìn)而總結(jié)出政策內(nèi)容的主題。

5.1 改革探索階段(1980—1994年)

根據(jù)聚類算法結(jié)果結(jié)合人工調(diào)整,確定類別數(shù)為8個(gè),并根據(jù)各類別中的短語內(nèi)容總結(jié)出這一類別的主題。計(jì)算得到的各類別包含的部分關(guān)鍵短語以及類別主題如表3所示。這一階段的政策內(nèi)容在主題上注重經(jīng)濟(jì)問題的管理和解決,同時(shí)關(guān)鍵短語的聚類結(jié)果顯示出這一階段國家在煤炭行業(yè)和農(nóng)村這兩個(gè)場景中做出了較多與養(yǎng)老相關(guān)的工作。

表3 改革探索階段關(guān)鍵短語聚類結(jié)果

這一階段,中國正處于改革開放初期,各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)制度的恢復(fù)、改革以及社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制的建設(shè)等重要經(jīng)濟(jì)工作均處于起步階段,經(jīng)濟(jì)工作勢必成為這一階段的工作重點(diǎn)。觀察關(guān)鍵短語內(nèi)容可知,養(yǎng)老保險(xiǎn)為重要的經(jīng)濟(jì)工作內(nèi)容。從20世紀(jì)80年代開始,我國開始了養(yǎng)老保險(xiǎn)制度的試點(diǎn)工作,包括“企業(yè)保險(xiǎn)”向“社會保險(xiǎn)”轉(zhuǎn)變、繳費(fèi)主體多元化、給付方式多層次化等(許莉,萬春,2008)。1991年,國務(wù)院頒布了《國務(wù)院關(guān)于企業(yè)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)制度改革的決定》,從繳費(fèi)主體、繳費(fèi)比例、保險(xiǎn)制度等方面對企業(yè)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)制度進(jìn)行了指導(dǎo)。同年,民政部也頒布《關(guān)于進(jìn)一步理順農(nóng)村社會養(yǎng)老保險(xiǎn)工作關(guān)系的通知》,進(jìn)一步明確了農(nóng)村社會養(yǎng)老保險(xiǎn)試點(diǎn)工作中存在的問題,強(qiáng)調(diào)必須堅(jiān)定執(zhí)行國務(wù)院的決定。各行業(yè)也根據(jù)國務(wù)院部署,對養(yǎng)老保險(xiǎn)工作進(jìn)行了規(guī)范指導(dǎo),如煤炭工業(yè)部頒布《煤炭工業(yè)部企業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)統(tǒng)籌實(shí)施辦法》,郵電部頒布《郵電部關(guān)于發(fā)布<郵電企業(yè)補(bǔ)充養(yǎng)老保險(xiǎn)和職工個(gè)人儲蓄性養(yǎng)老保險(xiǎn)暫行辦法>的通知》等。

5.2 持續(xù)推進(jìn)階段(1995—2012年)

根據(jù)聚類算法結(jié)果結(jié)合人工判斷,將這一階段的類別數(shù)設(shè)置為8類。聚類結(jié)果如表4所示。這一階段的養(yǎng)老工作總體仍然圍繞養(yǎng)老保險(xiǎn)、養(yǎng)老基金等金融工作進(jìn)行,但同時(shí)也有新的內(nèi)容出現(xiàn),如信息化建設(shè)、養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)建設(shè)等。

表4 持續(xù)推進(jìn)階段關(guān)鍵短語聚類結(jié)果

1997年,國務(wù)院頒布《國務(wù)院關(guān)于建立統(tǒng)一的企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)制度的決定》,總結(jié)了試點(diǎn)工作中的經(jīng)驗(yàn)和不足,指出要建立統(tǒng)一的企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)制度并做出工作部署。養(yǎng)老保險(xiǎn)改革工作走上了更加穩(wěn)定的道路。2000年,國務(wù)院頒布《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)完善城鎮(zhèn)社會保障體系試點(diǎn)方案的通知》,決定在遼寧省全省范圍內(nèi)及其他自行決定的部分地點(diǎn)進(jìn)行完善城鎮(zhèn)社會保障體系試點(diǎn)工作,調(diào)整和完善城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)制度,對養(yǎng)老保險(xiǎn)制度調(diào)整、養(yǎng)老金管理發(fā)放等工作進(jìn)行了規(guī)范。2008年,國務(wù)院頒布《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)事業(yè)單位工作人員養(yǎng)老保險(xiǎn)制度改革試點(diǎn)方案的通知》,內(nèi)容包括實(shí)行社會統(tǒng)籌與個(gè)人賬戶相結(jié)合的基本養(yǎng)老保險(xiǎn)制度,明確基本養(yǎng)老金的計(jì)發(fā)辦法等內(nèi)容。

在探索社會制度改革的同時(shí),在養(yǎng)老事業(yè)中引入先進(jìn)技術(shù)的工作也已經(jīng)有序開展。勞動部與1989年頒布《勞動部關(guān)于應(yīng)用電子計(jì)算機(jī)管理退休養(yǎng)老保險(xiǎn)基金有關(guān)事項(xiàng)的通知》,指出要適應(yīng)未來全國通訊互聯(lián)網(wǎng)和宏觀管理要求,并對各地社會保險(xiǎn)事業(yè)管理局計(jì)算機(jī)配置、系統(tǒng)軟件開發(fā)等問題提出意見。1994年之后,中國接入互聯(lián)網(wǎng),計(jì)算機(jī)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展推動了我國的養(yǎng)老工作,針對各種具體工作的信息系統(tǒng)逐步建設(shè)起來。1999年,勞動和社會保障部頒布《勞動和社會保障部辦公廳關(guān)于印發(fā)<城鎮(zhèn)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)管理信息系統(tǒng)建設(shè)實(shí)施綱要(1999-2001年)>的通知》,對城鎮(zhèn)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)管理信息系統(tǒng)的建設(shè)進(jìn)行了規(guī)劃說明,包括養(yǎng)老保險(xiǎn)管理信息系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、技術(shù)實(shí)施、制度建設(shè)等內(nèi)容。政策中提到了互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容,說明我國的養(yǎng)老工作已經(jīng)可以依托互聯(lián)網(wǎng)來提升效率?？梢娢覈B(yǎng)老工作的管理能夠與時(shí)俱進(jìn),用新技術(shù)新思想提質(zhì)增效。

在上述兩大重點(diǎn)工作之外,此階段中也開展了如養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)建設(shè)、養(yǎng)老護(hù)理等工作。如2010年前后,民政部頒布分批次申報(bào)全國養(yǎng)老服務(wù)示范活動單位的通知,舉辦全國養(yǎng)老護(hù)理員職業(yè)技能競賽;2012年召開首屆中國國際養(yǎng)老服務(wù)業(yè)博覽會等。

總而言之,這一階段的養(yǎng)老工作仍以經(jīng)濟(jì)工作為重心,同時(shí)注重工作質(zhì)量和效率的提升,并且養(yǎng)老工作的形式更加多樣化、現(xiàn)代化和國際化。

5.3 蓬勃發(fā)展階段(2013—2019年)

根據(jù)聚類算法計(jì)算結(jié)果選擇將這一階段的關(guān)鍵短語聚成7類,聚類結(jié)果如表5所示。從經(jīng)濟(jì)工作的角度來看,這一階段在養(yǎng)老保險(xiǎn)之外有了更廣泛的拓展。多種養(yǎng)老投資產(chǎn)品的出現(xiàn)要求有關(guān)部門需要對市場風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理。

表5 蓬勃發(fā)展階段關(guān)鍵短語聚類結(jié)果

這一階段內(nèi),養(yǎng)老保險(xiǎn)的改革仍然是養(yǎng)老工作的重點(diǎn)內(nèi)容。2014年國務(wù)院頒布《國務(wù)院關(guān)于建立統(tǒng)一的城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險(xiǎn)制度的意見》,決定將新農(nóng)保和城居保兩項(xiàng)制度合并實(shí)施,在全國范圍內(nèi)建立統(tǒng)一的城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險(xiǎn)。2019年人力資源社會保障部辦公廳頒布《關(guān)于加強(qiáng)養(yǎng)老金產(chǎn)品管理有關(guān)問題的通知》,強(qiáng)化對養(yǎng)老金產(chǎn)品的監(jiān)督和管理。

養(yǎng)老機(jī)構(gòu)建設(shè)在此階段中依然是重點(diǎn)工作之一。2013年7月1日,《養(yǎng)老機(jī)構(gòu)設(shè)立許可辦法》和《養(yǎng)老機(jī)構(gòu)管理辦法》正式實(shí)施,從國家層面上對養(yǎng)老機(jī)構(gòu)的設(shè)立和管理進(jìn)行了說明。同年,國務(wù)院頒布《國務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展養(yǎng)老服務(wù)業(yè)的若干意見》,從稅費(fèi)優(yōu)惠、補(bǔ)貼支持、人才培養(yǎng)、就業(yè)支持等方面對養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展進(jìn)行了規(guī)劃。2014年,商務(wù)部和民政部《關(guān)于鼓勵(lì)外國投資者在華設(shè)立營利性養(yǎng)老機(jī)構(gòu)從事養(yǎng)老服務(wù)的公告》,反映了我國養(yǎng)老機(jī)構(gòu)建設(shè)工作更加社會化和國際化。

在養(yǎng)老制度改革和養(yǎng)老基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)之外,政府還致力于推動養(yǎng)老工作的現(xiàn)代化。2017年,工業(yè)和信息化部、民政部、國家衛(wèi)生計(jì)生委頒布《關(guān)于印發(fā)<智慧健康養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動計(jì)劃(2017―2020年)>的通知》,提出了到2020年,基本形成覆蓋全生命周期的智慧健康養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)體系,建立100個(gè)以上智慧健康養(yǎng)老應(yīng)用示范基地,培育100家以上具有示范引領(lǐng)作用的行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè),打造一批智慧健康養(yǎng)老服務(wù)品牌。健康管理、居家養(yǎng)老等智慧健康養(yǎng)老服務(wù)基本普及,智慧健康養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量效率顯著提升。智慧健康養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境不斷完善,制定50項(xiàng)智慧健康養(yǎng)老產(chǎn)品和服務(wù)標(biāo)準(zhǔn),信息安全保障能力大幅提升的發(fā)展目標(biāo)。

總的來看,這一階段的養(yǎng)老工作更加多樣。第一是對養(yǎng)老保險(xiǎn)、養(yǎng)老金等金融工作進(jìn)行更加深入的改革和更加嚴(yán)格的管理;第二是更加重視養(yǎng)老機(jī)構(gòu)建設(shè)和管理,提升養(yǎng)老機(jī)構(gòu)的服務(wù)能力以適應(yīng)老齡化現(xiàn)狀;第三是智慧養(yǎng)老等養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的扶持培育,提升養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)代化水平。

5.4 暫時(shí)衰退階段(2020—2022年)

由于這一階段的政策數(shù)量較少,因此,因此聚類結(jié)果也少于前三個(gè)階段。結(jié)合前幾個(gè)階段的聚類數(shù)進(jìn)行多次聚類測試并對各聚類數(shù)下的聚類結(jié)果進(jìn)行人工觀察、調(diào)整,最終確定將這一階段的關(guān)鍵短語聚成4類,結(jié)果如表6所示。這一階段的養(yǎng)老工作更加重視相關(guān)人員的考核管理工作,包括養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的從業(yè)者,也包括對重點(diǎn)老年人的管理。同時(shí)受到疫情影響,對老年人的醫(yī)療保障和管理工作也得到了更多關(guān)注。

表6 暫時(shí)衰退階段關(guān)鍵短語聚類結(jié)果

2021年,工業(yè)和信息化部、民政部、國家衛(wèi)生健康委頒布《關(guān)于印發(fā)〈智慧健康養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動計(jì)劃(2021―2025年)〉的通知》,提出到2025年,智慧健康養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)科技支撐能力顯著增強(qiáng),產(chǎn)品及服務(wù)供給能力明顯提升,試點(diǎn)示范建設(shè)成效日益凸顯,產(chǎn)業(yè)生態(tài)不斷優(yōu)化完善,老年“數(shù)字鴻溝”逐步縮小,人民群眾在健康及養(yǎng)老方面的幸福感、獲得感、安全感穩(wěn)步提升的發(fā)展愿景。

在推進(jìn)養(yǎng)老服務(wù)行業(yè)建設(shè)的同時(shí),《關(guān)于以養(yǎng)老服務(wù)名義非法集資、欺詐銷售“保健品”的風(fēng)險(xiǎn)提示》、《關(guān)于養(yǎng)老領(lǐng)域非法集資的風(fēng)險(xiǎn)提示》、《關(guān)于強(qiáng)化養(yǎng)老服務(wù)領(lǐng)域食品安全管理的意見》等政策文件對行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和安全問題進(jìn)行了提示、規(guī)范,以保障相關(guān)人員的利益。

面對突發(fā)事件,國家相關(guān)部門能夠通過政策工具進(jìn)行快速反應(yīng),保障相關(guān)人員的生命安全和切身利益。2020年初,新冠疫情來襲,國務(wù)院等部門迅速反應(yīng),頒布《關(guān)于印發(fā)新型冠狀病毒肺炎疫情防控期間養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人就醫(yī)指南的通知》、《養(yǎng)老機(jī)構(gòu)新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控指南(第二版)》、《關(guān)于分區(qū)分級精準(zhǔn)做好養(yǎng)老服務(wù)機(jī)構(gòu)疫情防控與恢復(fù)服務(wù)秩序工作的指導(dǎo)意見》等政策,對養(yǎng)老機(jī)構(gòu)、老年人如何應(yīng)對新冠疫情以及有序恢復(fù)養(yǎng)老服務(wù)工作等事宜進(jìn)行了說明。

雖然這一階段的政策數(shù)量相對較少,但是展示出的內(nèi)容足以說明國家對養(yǎng)老工作的重視程度,一方面大力引導(dǎo)養(yǎng)老服務(wù)行業(yè)向著現(xiàn)代化發(fā)展,另一方面面對行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、疫情風(fēng)險(xiǎn)等的威脅,國家能夠做到與時(shí)俱進(jìn),及時(shí)解決突發(fā)的社會問題。

6 研究結(jié)論

本文對我國1980年到2022年間發(fā)布的中央級別的養(yǎng)老政策進(jìn)行分析,按照時(shí)間及發(fā)文數(shù)量將養(yǎng)老政策演進(jìn)過程分為四個(gè)階段,并對每一個(gè)階段內(nèi)的政策從發(fā)文部門、部門共現(xiàn)兩個(gè)屬性維度,以及文本內(nèi)容進(jìn)行分析,得出了如下結(jié)論:

(1)發(fā)文數(shù)量呈現(xiàn)集中增長,持續(xù)推進(jìn)的特征

從發(fā)文數(shù)量的時(shí)序圖中可以看到,我國的養(yǎng)老政策存在幾個(gè)發(fā)文高峰,但是高峰之后往往是發(fā)文數(shù)量的下降。這說明我國養(yǎng)老政策存在集中規(guī)劃發(fā)布,在持續(xù)推進(jìn)相關(guān)工作中針對各種社會現(xiàn)實(shí)問題進(jìn)行調(diào)整的演進(jìn)規(guī)律。

(2)部門共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜化發(fā)展,多部門合作趨勢明顯

通過觀察四個(gè)階段的部門共現(xiàn)圖可以發(fā)現(xiàn),共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)越來越復(fù)雜,這說明各部門之間的合作在不斷加強(qiáng)。在改革探索階段的共現(xiàn)圖中可以發(fā)現(xiàn),核心部門勞動和社會保障部、財(cái)政部之間存在較強(qiáng)的合作關(guān)系,但各自合作的部門之間沒有聯(lián)系,即出現(xiàn)了以兩個(gè)部門為中心的“工作小集團(tuán)”,這種現(xiàn)象說明兩個(gè)核心部門之間的工作各自有所側(cè)重,部門之間的合作仍處于起步階段。而在后面的階段中,不僅參與合作的部門數(shù)量越來越多,這樣的“工作小集團(tuán)”現(xiàn)象也逐漸消失,說明養(yǎng)老工作上需要各個(gè)部門之間的通力合作,單靠一個(gè)核心部門牽頭的工作方法逐漸被淘汰。在蓬勃發(fā)展階段中,財(cái)政部作為絕對核心部門的地位有所下降,出現(xiàn)了更多中心部門,這也說明面臨社會發(fā)展的復(fù)雜化和治理難度的提升,需要更多部門的力量參與到養(yǎng)老工作之中。

(3)重視養(yǎng)老經(jīng)濟(jì)問題,養(yǎng)老保險(xiǎn)及養(yǎng)老金改革為工作主線

通過對不同階段政策中的關(guān)鍵短語進(jìn)行聚類分析,可以看出我國始終重視養(yǎng)老保險(xiǎn)改革、養(yǎng)老基金管理等經(jīng)濟(jì)工作的管理,這說明在養(yǎng)老事業(yè)上十分重視對老年人經(jīng)濟(jì)生活的規(guī)范和管理。1978年改革開放開始,各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)制度均需要恢復(fù)調(diào)整。國企的改革勢必會帶來企業(yè)養(yǎng)老制度的改變,企業(yè)職工作為主要的社會群體,如何對他們的養(yǎng)老工作做出妥善安排是養(yǎng)老工作的重中之重。企業(yè)職工的養(yǎng)老保險(xiǎn)經(jīng)歷了由“企業(yè)保險(xiǎn)”向“社會保險(xiǎn)”的轉(zhuǎn)變,制度安排朝著科學(xué)、合理方向發(fā)展。長時(shí)間以來,我國實(shí)行城鎮(zhèn)和農(nóng)村兩套養(yǎng)老保險(xiǎn)制度,2014年城鄉(xiāng)養(yǎng)老保險(xiǎn)的“并軌”也說明了養(yǎng)老保險(xiǎn)制度更加重視公平。多年以來的頂層設(shè)計(jì)為我國養(yǎng)老工作的向好發(fā)展和人民利益的保障提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

(4)養(yǎng)老工作與時(shí)俱進(jìn),不斷向現(xiàn)代化、國際化發(fā)展

隨著社會發(fā)展,諸如信息化建設(shè)、老年人服務(wù)、老年人醫(yī)療管理、養(yǎng)老產(chǎn)品投資風(fēng)險(xiǎn)管理等主題也逐漸出現(xiàn),這說明我國的養(yǎng)老工作能夠與時(shí)俱進(jìn),針對不同的現(xiàn)實(shí)問題進(jìn)行針對性的規(guī)劃、引導(dǎo)和管理;信息技術(shù)的發(fā)展為養(yǎng)老工作提供了更多可能,“智慧養(yǎng)老”隨之而來;面對新冠疫情,國家能夠進(jìn)行及時(shí)的管理;互助養(yǎng)老等養(yǎng)老模式的探索也為養(yǎng)老效果的提升提供了基礎(chǔ)。2012年開始的中國國際養(yǎng)老服務(wù)業(yè)博覽會至今已經(jīng)開展了8屆、社會養(yǎng)老服務(wù)機(jī)構(gòu)引入外來資本等措施都說明了我國養(yǎng)老工作能夠和國際接軌,朝著國際化方向發(fā)展。

人口健康研究