政策工具视角下我国智慧养老政策内容研究

柳亦博 王若彤

摘      要：随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的发展，智慧养老越来越成为我国应对人口老龄化、缓解养老矛盾的重要发展方向。政策工具是公共政策分析最基本的单位，政策主题则是政策文本的核心内容，通过构建“政策工具-政策主题”二维分析框架，运用政策计量法、内容分析法，对我国76份中央层面的智慧养老政策文本进行清洗、编码与分析，识别智慧养老政策工具的类型分布，结合LDA主题模型提取智慧养老政策主题。研究发现，在政策工具的应用上，我国智慧养老政策工具使用并不均衡，呈现“强供给”的特征。此外，研究还识别出智慧养老模式、智慧医养结合、智慧养老环境建设、智慧养老标准以及智慧养老试点共五类政策主题。基于此分析，提出改善我国智慧养老政策的建议：一是加强中央政府的顶层设计，完善智慧养老政策体系;二是合理布置政策工具，发挥最优政策合力;三是扩大智慧养老政策覆盖面，丰富智慧养老政策主题。

关  键  词：智慧养老;政策工具;政策文本;LDA主题模型

中图分类号：D669.6      文献标识码：A      文章编号：1007-8207（2024）05-0043-16

一、问题提出与文献述评

随着社会的发展和技术的进步，在可观察到的所有社会类型中，人口老龄化几乎都是一种不可阻挡的发展趋势。目前，我国老年人口规模庞大，且整体人口的老龄化速度相对较快。从数据来看，2022年末我国60岁以上老年人口规模超2.8亿，占总人口比重19.8%，较2012年增长5.5%。[1]同时，老年人需求正在由生存型向发展型转变，地区之间的老龄事业和养老服务还存在发展不平衡、不充分等问题。显然，传统的养老服务模式已然无法应对我国的养老矛盾，急需建立与人口老龄化进程相匹配的新型养老模式。基于此，党中央把积极应对人口老龄化上升为国家战略，提出“推动养老事业和养老产业协同发展，健全基本养老服务体系，大力发展普惠型养老服务，支持家庭承担养老功能，构建居家社区机构相协调、医养康养相结合的养老服务体系”[2]。由此可见，智慧养老将成为我国应对人口老龄化、缓解养老矛盾的重要发展方向。

英国生命信托基金首先提出智慧养老的构想，指的是通过采用信息技术和智能控制技术来提供养老服务，其在一份报告中提出利用电脑技术、无线传输技术等手段，建设配备全套电子芯片装置的“全智能化老年公寓”。[3]尽管智慧养老并未形成统一的定义，但这并不影响国内学术界对其的热衷。一些学者关注智慧养老的技术，例如贾研等学者提出搭建大数据驱动的新型养老信息平台。[4]刘奕和李晓娜结合具体的实践探讨智慧养老模式的建构。[5]朱庆华等学者爬梳智慧养老政策发展，以江苏省为例，运用量化方法梳理江苏省智慧养老政策时间、主体以及主题，剖析养老领域顶层设计格局。[6]智慧养老面临的困境与机遇也同样是研究的热点，例如陈友华和邵文君认为智慧养老领域存在认知偏差、过度行政化、市场参与不足、使用与效能低下等问题。[7]张雷和韩永乐划分了国内智慧养老的四种典型模式：智慧居家养老服务、智慧医疗养老服务、智慧机构养老服务以及智慧城市养老服务，并指出在观念、制度、产业、人才以及教育方面推进智慧养老发展。[8]既有研究主要侧重智慧养老的技术、发展模式、存在困境以及发展建议，也有研究对智慧养老政策进行探讨，但关注政策主题与政策工具二维分析的研究较少。

从实践经验来看，近年来我国政府从多个维度积极推进智慧养老示范试点建设，例如北京市朝阳区的“养老综合服务App”、海淀区的“智慧养老示范基地”，苏州市沧浪区“虚拟养老院”，武汉市“一键通”养老服务，西安市未央区“长乐养老”等等。[9]随着智慧养老实践的不断开展，不同程度的困境表现出来，例如数字鸿沟问题导致一些老年人无法充分享受智能服务带来的便利，并最终成为“数字难民”。[10][11]基于此，笔者在现有智慧养老研究的基础上梳理我国智慧养老相关政策，运用内容分析法等方法梳理智慧养老政策工具，并进一步运用LDA主题模型识别智慧养老政策主题。在此基础上，从政策工具与政策主题两个维度构建二维分析框架，量化分析我国智慧养老政策，从而剖析我国智慧养老政策体系存在的问题与不足，旨在总结归纳出优化智慧养老政策体系的改进建议，以期为我国老龄事业发展及养老体系健全、老龄产业的繁荣和发展提供政策引领与参考，同时丰富补充现有的智慧养老研究。

二、研究设计

（一）政策文本选择与研究方法

⒈政策文本选取。笔者将政策文本选取的范围限定在国家层面，遵循权威性与全面性的原则，从中国政府网、北大法宝网站选取政策文本。以“智慧养老”“智能养老”“互联网+养老”等为关键词检索有关智慧养老政策的文件，为保证研究的科学性以及研究的代表性，政策选取的标准包括以下三点：一是政策为国务院、国家各部委等国家级行政单位发布;二是政策包括法律法规、通知、意见、纲要方案等政策文件，公报、批复等不计政策来源;三是政策主题与智慧养老密切相关。经过梳理与筛选，截至2023年9月，最终得到76份与智慧养老相关的政策文本（见表1）。

表1 智慧养老相关政策文本目录（部分）[序号 政策名称 颁布日期 颁布部门 1 关于印发《养老机构消防安全管理规定》的通知（民发〔2023〕37号） 2023.07 民政部等 2 关于公布《智慧健康养老产品及服务推广目录（2022年版）》的通告（工信部联电子函〔2023〕176号） 2023.06 工业和信息化部等 …… …… …… …… 30 关于做好老年人冬春季新冠肺炎疫情防控工作的通知（全国老龄办函〔2021〕2号） 2021.02 全国老龄办 31 关于切实解决老年人运用智能技术困难便利老年人使用智能化产品和服务的通知（工信部信管函〔2021〕18号） 2021.02 工业和信息化部 32 关于建立积极应对人口老龄化重点联系城市机制的通知（发改办社〔2021〕37号） 2021.01 国家发展改革委办公厅等 33 关于做好方便老年人在基层医疗卫生机构看病就医有关工作的通知 2021.01 国家卫生健康委基层司 34 关于进一步优化人社公共服务切实解决老年人运用智能技术困难实施方案的通知（人社部发〔2020〕94号） 2020.12 人力資源社会保障部 35 关于切实解决老年人运用智能技术困难的实施方案（民办发〔2020〕38号） 2020.12 民政部办公厅 …… …… …… …… 75 关于加强养老服务标准化工作的指导意见（民发〔2014〕17号） 2014.02 民政部等 76 关于加快发展养老服务业的若干意见（国发〔2013〕35号） 2013.09 国务院 ]

⒉研究方法。研究方法作为剖析现象之刃，它的选取应当适应研究目标与对象。目前公共管理领域是一个与众多学科都有交叉的学科，公共管理学科内的问题研究离不开经济学、心理学、政治学等多学科的研究方法。此外，智慧养老本身也是一个跨学科的研究领域。因此，基于跨学科的视角，采用政策文献计量法、内容分析法，在政策工具与政策主题维度构建智慧养老政策的二维分析框架，并对智慧养老政策文本进行清洗、编码与分析，以期为改善我国智慧养老政策提出有益的参考与建议。

政策文献计量融合了文献计量学、社会学、数学、统计学等学科的研究方法，对政策的内容以及外部结构进行量化分析。[12]相比于传统政策研究范式更加关注政策文献的内容，政策文献计量更多地关注大样本量、结构化或半结构化政策文本的定量分析。[13]笔者运用政策文献计量法，在北大法宝以及各政府部门网站检索、获取智慧养老政策，识别智慧养老政策的发布时间、发文机构等外部结构特征。

内容分析法也被称为文本分析法，词语、文本、演讲或对话记录、图画、想法、主题或消息都可以成为内容分析的对象。内容分析法既可以是定性方法也可以是定量方法，定性内容分析是通过阅读文本来确定偏见程度或者比较不同演讲者对同一话题的不同观点，定量内容分析则是计算词语的发生率与频率。[14]总的来说，定性内容分析法强调缜密的逻辑推理，而定量内容分析则是直观的数据化，要求客观、系统、定量。[15]目前广泛使用的内容分析法大多是定性与定量方法的结合，通过编码等方法将一些难以量化的政策文本转换为可量化分析的数据，从而对政策文本所包含的信息及其变化进行挖掘与分析，其研究目的是根据数据对内容进行可再现的、有效的推断。[16]

（二）分析框架

⒈X纬度：政策工具维度。政策工具是政策分析的一种有效路径，它以解决社会问题为指向，研究的核心就是“如何将政策意图转变为管理行为，将政策理想转变为政策现实”[17]。澳大利亚学者欧文·E·休斯认为，政策工具既是政府干预的方式，也是政府行为正当化时所采用的机制。[18]陈振明等人提出政策工具是实现政府管理职能的手段。[19]不同的学者对政策工具有不同的定义，这就导致了政策工具类型的多样性。美国学者洛林·麦克唐纳等基于政策背景、目标和效果，提出了激励型工具、权威型、能力建设型和系统变革型工具。[20]公共政策领域最为经典、影响最为广泛的是美国学者罗伊·拉斯韦尔和沃尔特·泽格维尔德提出的政策工具类型，他们依据政策对技术产生影响的层面，划分了供给型、需求型和环境型工具。[21]

本文采用罗伊·拉斯韦尔和沃尔特·泽格维尔德的分类方法。一方面，智慧养老政策本质上是利用技术手段创新养老服务的政策体系，显示出较强的技术特征，这与罗伊·拉斯韦尔等人构建的分类方法具有显著的适配性。另一方面，该分类方法已被广泛用于数字政府[22]、公共数字文化服务[23]、医疗卫生服务[24]、政府数据公开[25]以及产业创新[26]等领域。因此，本文根植于我国智慧养老政策的现实，依托供给-需求-环境的政策工具框架分析我国智慧养老政策的政策工具使用现状，如图1所示，将智慧养老政策的政策工具划分为推动智慧养老的供给型工具、拉动智慧养老的需求型工具以及驱动智慧养老的环境型工具。

如表2所示，我国智慧养老政策的政策工具可分为三大类，内含17小类。供给型工具是政府通过投入资金、科技、信息、基础设施等多种资源，为智慧养老提供基础性保障。需求型工具通过政企合作、服务外包等为智慧养老创造外部条件，环境型工具通过法律、政策来为智慧养老创造有利的发展环境。

⒉Y维度：政策主题维度。政策主题是政策文本的核心内容，通过对政策主题的分析能更好地了解政策执行的价值取向和目标。一些政策研究采用传统的TF-DIF（词频-逆文档率）[27]、关键词共现[28]等方法分析政策主题，但上述方法无法挖掘词汇表面之下深藏的语义关联。潜在狄利克分配（Latent Dirichlet Allocation，下文简称LDA）是目前应用最广泛的主题模型。LDA主题模型是典型的词袋模型，它假设每个文档都是不同的混合体，而每个主题是不同词汇的概率分布，即每个文档都是由不同的词汇构成的，并且词汇之间没有顺序的先后。此外，LDA主题模型是一种无监督机器学习，可以用来识别大规模文档集或语料库中的潜在隐藏的主题信息，研究者在使用时无需事先标注数据文本或提取关键词，输入数据后通过算法可自动完成文本主题的分类，因而在识别大规模的文档或语料库中潜藏的信息时倾向于使用该模型。目前LDA主题模型广泛应用于政策文本研究，例如杨慧和杨建林融合LDA模型对气候领域政策进行量化分析[29]。

应用LDA主题模型分析我国智慧养老政策主题，首先对76份政策文本进行预处理，通过Jieba分词工具对政策文本进行分词，再运用哈工大停用词词库、四川大学机器学习智能实验室停用词库、百度停用词表等去除没有实际意义的虚词以及停用词，确保研究的准确性。由于本文的研究对象为智慧养老政策，因此在分词前添加“数字”“互联网+”、“5G+”等与智慧养老密切相关的词汇以提升研究的可信度，预处理之后的词频统计结果如表3所示。

在LDA主题模型中，最佳主题数量的确定是保证研究科学与准确的关键。计算困惑度（Perplexity）是较为普遍的确定最佳主题数量的方法。困惑度越小，模型的精确度越优。笔者通过公式1计算政策文本的困惑度，得出的困惑度曲线如图2所示。在K=5时困惑度最低，且困惑度曲线出现拐点，因此主题数5为计算主题困惑度方法下的最佳主题数量。

由于LDA主题模型是一种基于概率的模型，最佳主题数量值可能会在某一个范围内随机取值，因此再结合Gibbs采样技术，基于对数似然（Loglikelihood）与困惑度两个参数确定最佳主題数量，并将LDA模型的两个超参数设置为α=0.10，β=0.02，迭代次数为5000。[30]最终确定5为LDA主题模型的最佳主题数量。

在设定主题数量为5后，对76份智慧养老政策进行挖掘爬取以及主题归类，并将LDA主题模型的结果可视化，最终得到5个主题间的距离地图（见图3）。圆圈大小代表所属主题下的文本数量，圆圈越大，包括的文本数量越多;圆圈间的距离代表主体间的相似度，距离越近，主题就越相似。由图3可发现，当主题为5时，各个圆圈之间有一定的距离，且较为分散的分布在各个象限。这表明智慧养老政策主题分类结果良好。

⒊X-Y二维分析框架。目前学术界关于政策分析框架的构建维度众多。汪波和李坤从政策效力、政策结构、政策主题多个维度对国家养老政策进行量化分析[31]，翟运开等学者从政策工具、政策执行主体和政策目标三个维度出发构建政策分析框架[32]，朱庆华等学者从政策主题维度分析江苏省智慧养老政策演进[33]。因此，笔者在借鉴以往研究的基础之上，构建政策工具（X维度）和政策主题（Y维度）二维分析框架以量化分析我国智慧养老政策（如图4所示）。

（三）政策编码

编码是一种使用最为广泛的定性分析方法，指用字母或者数字（或二者组合）来取代或替换成组的单词、短语或句子。[34]目前学术界存在两种编码方式：自下而上的自由编码以及自上而下的顺序编码。前者基于扎根理论，追求探索式的发现，而后者则是根据预设的研究主题构建编码体系，讲求规范性。鉴于本文的研究主体为政策文本，在内容上的逻辑性较强，因此采用自上而下的编码方式。对76份智慧养老政策文本内容进行逐字、逐句的阅读分析，按照政策序号-章号-节号-条款号进行编码，并按照工具维度的三大类17小类进行归类统计，为确保编码的准确性与合理性，采用多次阅读和多轮编码保证编码结果的一致性，最终形成政策文本内容的相关条码表（见表4）。

三、政策文本的量化分析结果

（一）X维度分析

在政策工具的类型分布上，供给型政策工具的编码片段共有393条，占比47.87%;需求型政策工具的编码片段共有179条，占比21.80%;环境型政策工具的编码片段共有249条，占比30.33%。如图5所示，从分布结构上可以发现供给型政策工具占比达到近一半，呈现“强供给”的特征，这种政策工具的差异表明当前我国政府在智慧养老的发展中，更偏好智慧养老的直接推动，而智慧养老的拉力和环境改善不足。通过进一步的研究，我们可以从中发现一些细微特征。

首先，在供给型政策工具中，政府主要使用科技支持（17.05%）、信息支持（7.74%）等工具来推进政策价值目标的达成。这是因为智慧养老的发展与互联网、大数据、人工智能等技术紧密相关。具体而言，包括推进互联网、大数据、人工智能等技术在老年用品领域的应用，鼓励并支持企业、科研机构研发老年人智慧产品和关键技术。同时，对基础设施（10.23%）也格外关注，主要包括利用大数据、人工智能等技术收集、共享和开放信息以建设全国养老信息系统平台、全国老龄健康信息管理系统，实现数据共享、信息互通以及对基础设施进行适老化改造、智能化改造，建设智慧养老院、智慧助老餐厅以及家庭养老床位。政府也重视公共服务（7.67%）的使用，为智慧养老提供各种配套服务，例如在民政方面建立老年人才信息库，为老年人提供就业、创业指导服务。此外，供给型工具的使用也并不均衡，对资金支持（1.22%）以及教育培养（1.95%）的关注不足，缺乏建设资金和专业人才的有效供给，可能导致“重建设而轻应用，重技术而轻人才”的问题。

其次，在需求型政策工具中，市场培育（6.94%）的使用频次最高。示范试点（6.09%）和公私合作（6.33%）使用频次较均衡。具体而言就是大力发展“银发经济”，例如开设博览会、体验馆、体验专柜，改善老年人对智慧技术、产品和服务的认知;鼓励企业研发面向老年人需求的智能产品，支持产业融合发展，创新养老服务产业模式。建设智慧养老的应用场景，如家庭养老病床、社区日照料、智慧助老餐厅、虚拟养老院、居家上门服务、智慧养老院、医养结合等。以这些应用场景为重点，培育一批试点示范企业和示范街道（乡镇），提供智慧健康养老产品及服务，实现智慧养老政策目标。通过政府采购、服务外包等方式，加强政府与智慧养老相关企事业单位、社会机构、科研机构等在智慧养老的交流合作，拉动智慧养老政府应用、社会应用、科学研究融合发展。个性服务（1.34%）和国际交流（1.10%）涉及较少，尤其是国际交流，仅出现9次。这表明资源没有得到充分的利用，在一定程度上削弱市场培育的效果。

最后，在环境型政策工具中，策略性措施（13.89%）的使用频次最高。中国的政策制定有一个显著特点就是过多的采取间接性措施。[35]其次是采用目标规划（5.97%）和法律标准（4.38%）来实现政策目标。具体而言，目标规划是智慧养老政策的目标定位以及发展规划，例如“到2025年，智慧健康养老产业科技支撑能力显著增强……人民群众在健康及养老方面的幸福感、获得感、安全感稳步提升”。法律标准重点是促进智能产品、信息系统平台、养老服务和健康服务等领域的标准化，建立并完善智慧养老标准体系，为智慧养老产业的可持续发展提供保障。产业发展（3.41%）也受到重视，通过建设“特色养老产业合作园区”等一系列手段，为智慧养老产业创造良好的发展环境。财税优惠（0.85%）和知识产权（1.83%）涉及较少，财税优惠主要是针对智慧养老产业出台财政、税收等优惠政策以推动产业发展，但政策文本中更多是针对整个养老产业，具体部署到智慧养老产业的较少，知识产权是为了促进企业、研究机构等核心科技成果的转化，以及对智能产品与服务中的个人信息的采集与利用进行规制，从而保障老年人的个人隐私。

（二）Y维度分析

智慧养老政策的最佳主题数量为5，5个主题的“主题-词汇”矩阵如表5所示。结合“主题-词汇”表，將我国智慧养老政策划分为智慧养老模式、智慧医养结合、智慧养老标准、智慧养老示范试点、智慧养老机构、智慧养老产业发展以及智慧养老设施建设。

智慧养老模式。当运行LDA模型并为政策文本中的每个词分配一个主题时，37.1%的词被分配到了该主题。该主题下的高频词“机构”“社区”“居家”表明该主题下的政策主要围绕智慧机构养老、智慧社区养老以及智慧居家养老等智慧养老模式，目的是促进新一代的数字技术在居家、社区、机构等养老场景中的整合应用，丰富养老服务种类，优化养老服务质量，提升养老服务效率。智慧居家养老即依托于家庭对老年人尤其是失能老年人的居家活动区域进行智能化改造，为老年人配备智能看护设备、智能检测设备、智能呼叫系统、家庭服务机器人、家庭养老床位等智能家居设备，便利老年人生活的同时实现实时监测预警，保障老年人的生命健康。智慧社区养老指运用数字技术建设社区居家养老服务信息平台，积极鼓励并引导公众、社会团体等参与智慧社区养老服务，推动互联网平台企业精准对接为老服务需求，支持社区养老服务机构平台化展示，提供“菜单式”就近便捷为老服务，鼓励“子女网上下单、老人体验服务”。智慧机构养老指建设智慧养老院，实现智慧订餐送餐、健康监测、预警提醒等服务;引导有条件的养老服务机构利用互联网、大数据、人工智能等新兴技术实现线上线下融合发展，创新服务模式。

智慧医养结合。当运行LDA模型并为政策文本中的每个词分配一个主题时，22.7%的词被分配到了该主题。该主题下的高频词“护理”“医疗”“医养”等表明该主题下的政策主要围绕互联网+老年人医疗、互联网+老年人护理等方向。智慧医养结合主题包括：通过互联网医院、互联网诊疗平台、远程医疗服务平台等信息化方式，为老年人提供方便快捷的互联网医疗服务和卫生服务，推动医疗和养老信息的互联互通;以老年人的需求为导向，针对老年人开展线上健康评估以建立个性化的电子健康档案;建立老年人健康动态监测机制，监测老年人的用药，提供慢性病管理服务，发展用药和护理提醒;鼓励医疗卫生机构应用互联网等信息技术创新老年医疗护理服务模式;建立远程医疗服务系统，开展远程会诊、远程康复指导等医疗服务，助力医养结合发展;在基础设施方面，建设智慧药房以便利患者取药。

智慧养老环境建设。当运行LDA模型并为政策文本中的每个词分配一个主题时，21.7%的詞被分配到了该主题。该主题下的高频词“社会”“建设”“无障碍”等表明该主题下的政策主要围绕建设老年人友好的智慧养老环境。在基础设施方面大力推进无障碍环境建设，对城市道路、交通设施、公共交通工具等进行适老化改造，在公共场所设置老年人专用座位及通道，改造坡道、电梯以及扶手，建设老年人友好的智能社会;围绕老年人获取信息的需求，对老年人使用频繁的互联网网站、移动互联网APP应用进行适老化改造;实施“智慧助老”行动，依托社区和院校资源，组织社区志愿者、院校教师等开展面向老年人的智能技术应用的教育和培训，提升老年人的数字素养，帮助老年人跨越“数字鸿沟”，使老年人更好地适应并融入智能社会，体验智能社会带来的便利性、快捷性和智能性，从而提升老年人的幸福感、获得感以及安全感。

智慧养老标准。当运行LDA模型并为政策文本中的每个词分配一个主题时，10.6%的词被分配到了该主题。该主题下的高频词“工作”“标准”“标准化”等表明该主题下的政策主要围绕智慧养老的行业标准、技术标准等标准的制定与实施。规范统一的标准是智慧养老发展的基础。智慧养老标准包括智慧养老产业行业标准、智慧养老技术标准、智慧养老产品与服务标准、适老化改造标准等等。针对老年人急需的、必需的老年用品和服务编制智慧养老产品及服务推广目录，动态评估产品及服务质量，完善服务流程规范和评价指标体系，规范智能老年用品及服务市场，保证质量，引导老年人正确选择和使用。引导社会力量参与智慧养老标准制定，制定智能技术适老化改造标准，明确适老化改造标准;健全全面的智慧家庭标准化体系、虚拟/AR标准体系和可穿戴设备标准体系;建立智能健康养老终端设备和测试公共服务平台，提升适老产品设计、研发、检测、认证能力，推进标准应用示范，推动智慧健康养老规范化、标准化发展。

智慧养老示范试点。当运行LDA模型并为政策文本中的每个词分配一个主题时，7.9%的词被分配到了该主题。该主题下的高频词“示范”“企业”“申报”“产品”等表明该主题下的政策重点是打造一批具有智慧养老特色的示范企业和街道，提供智慧养老的产品和服务，在智慧养老领域的实际发展中起到带头作用。建设智慧养老示范试点，拓展试点示范类型，围绕不同的智慧养老应用场景，培养示范企业、示范园区、示范街道（乡镇）以及示范基地，为我国智慧养老发展提供可复制的先进经验和典型案例。主要包括：围绕健康监测、安全监控、养老照护、康复辅助、心理慰藉等重点方向，培育一批科技创新能力突出、商业模式成熟的试点示范企业，提供面向典型应用场景的智慧健康养老产品及服务;围绕智慧健康养老技术创新、产品研发、模式创新等，吸纳智慧健康养老产业链上下游，打造产业集聚度高、发展特色鲜明、创新能力突出、配套服务完善、社会效益和经济效益显著的试点示范园区;围绕满足老年人多层次、个性化的健康养老需求，支持建设一批社会参与广泛，应用效果明显的试点示范街道（乡镇），丰富服务种类，提升服务质量和管理效率，深化智慧健康养老服务落地，打造具有可复制、可推广的服务模式。

（三）X-Y维度分析结果

为深入分析智慧养老政策工具应用的具体领域差异，结合X-Y维度交叉分析结果，根据各主题下排名前十的词汇以及智慧养老政策政策工具分类及定义，进行人工匹配其所属政策工具，进而得出政策主题-政策工具匹配表（见表6）。可以发现，智慧养老模式、智慧医养结合与智慧养老环境建设这三个主题中都出现了供给型工具，与政策工具的“强供给”特征相匹配。智慧养老模式主题中，主要使用供给型和需求型政策工具。科技和信息是智慧养老的重要支持，此外，不论是智慧居家养老、智慧社区养老还是智慧机构养老，不仅依靠政府主导，更需要社会力量的参与与助力。智慧医养结合主题中，主要使用供给型政策工具。医养结合是推进智慧养老建设的必要配套服务，医养结合的发展需要大数据、人工智能等新兴数字技术的支撑，也需要建立信息平台、智慧药房等基础设施。智慧养老环境主题中，主要使用供给型和环境型政策工具。为智慧养老提供基础设施保障，如构建数字化服务平台、涉老公共设施智能化建设、适老化改造等。将“智慧助老”纳入顶层设计，实施一系列措施推动老年人融入智能社会。智慧养老标准主题中，主要使用环境型政策工具。制定、出台相关的智慧养老行业、产品、技术、服务标准，规范智慧养老发展。智慧养老示范试点主题中，主要使用需求型政策工具。建设智慧养老试点项目，树立典型，推广试点示范模式以拉动智慧养老发展。

四、研究结论与政策建议

在当前严峻的人口老龄化趋势下，利用大数据、云计算、人工智能等新兴技术手段创新养老服务模式，探索智慧养老的实践路径对应对我国老龄化问题、缓解养老矛盾具有重要意义。笔者运用政策文献计量法、内容分析法梳理我国智慧养老政策工具使用情况，并结合LDA主题模型提取智慧养老政策主题，构建了“政策工具-政策主题”二维分析框架，在此基础上对2013-2023年间76份中央层面的智慧养老政策进行量化分析，研究结论如下：

首先，目前出台的大部分智慧养老相关政策均为指导性意见，具体性的文件较少，可操作性不强，缺乏具体的实施措施。其次，在政策工具方面，政策工具使用结构失衡。尽管供给型、需求型和环境型政策工具均出现在我国智慧养老政策中，但过度依赖供给型政策工具，而需求型政策工具则太少。各主题下的政策中也表现出“强供给”的特征。在次级政策工具的使用上也存在不均衡现象，科技支持、信息支持以及基础设施工具的使用占比近40%，政府主要通过发展信息技术、完善基础设施建设方面推动智慧养老发展，缺乏外界力量的参与推动。最后，在政策主题方面，识别出智慧养老模式、智慧医养结合、智慧养老环境建设、智慧养老标准以及智慧示范试点5类主题，涵盖领域较为广泛，包括公共服务、基础设施、标准规范等，但有关智慧养老产业发展的政策内容并不突出。智慧养老产业是满足人们不断增加的健康和养老需要的强有力的支持，因而是智慧养老政策不可忽视的一个方面。

通过对我国智慧养老政策的量化分析发现，我国智慧养老政策在政策工具和政策主题方面仍然存在困境与难题，需要在实践中进一步探索其优化路径，迈向更智慧的养老服务。根据上述结论，笔者提出以下政策建议：

第一，加强中央政府的顶层设计，完善智慧养老政策体系。健全的政策体系是智慧养老发展的重要保障。纵观目前国家关于智慧养老的相关政策，我国还处在智慧养老发展的初级阶段，要使其可持续、健康地发展，除了现有的各项政策外，还必须继续加强顶层设计，并进一步下达具体的工作方案、措施等，动态评估执行与实施情况，持续完善智慧养老政策体系，包括加强法律法规、标准体系以及行之有效的具体政策建设。根据出台的智慧养老指导性意见，促使不同部门明确在推动智慧养老的发展过程中的职责与分工，敦促不同部门依据指导性意见确立本部门的长期目标，按照这些指导性文件确定的工作流程和标准，对具体智慧养老实践步骤进行细致化说明。

第二，合理配置政策工具，发挥最优政策合力。政策工具是实现政策目标的基本手段， 也是进行政策分析的有效途径。[36]政策工具效能的有效发挥依赖于合理均衡的组合和应用。需求型、环境型和供给型三类政策工具都有其自身的独特优势与作用，在使用上不应厚此薄彼。首先，提升需求型政策工具的使用比例，拉动智慧养老的发展。灵活增加公私合作、市场培育等次级政策工具的使用频次，促使社会力量参与到培育、开拓老年消费市场。针对老年人日益多元化的需求，增加个性服务次级政策工具的使用频次，利用数字技术识别老年人的个性化需求，实现精准服务，满足老年人的多样化、差异化、个性化需求。其次，在供给型工具的使用上，增加资金支持、教育培养次级政策工具的使用频次。对提供智慧养老服务、产品及技术的社区、机构、街道以及企业提供中央财政支持，保障智慧养老在实践中的发展。智慧养老的发展也离不开专业人才队伍的支撑，鼓励高校调整并开设智慧养老相关专业，培育知识型、技能型、服务型、管理型人才;完善职业院校的培训体系，规范对智慧养老从业人员的培训;用奖励政策驱动高科技、医疗卫生等专业技术人员涌入智慧养老领域，培育综合型人才。[37]最后，丰富环境型政策工具的使用，落实智慧养老的各项税收优惠政策，对大力发展智慧养老产业的企业放宽金融限制，为智慧养老营造良好的金融税收环境。

第三，扩大智慧养老政策覆盖面，丰富智慧养老政策主题。基于LDA主题模型挖掘的5类主题来看，我国智慧养老主要侧重于完善配套公共服务、基础设施建设、制定标准规划以及推广典型案例，关于智慧养老产业的内容并不突出。智慧养老的发展不能仅依靠政府的主导，应当引导社会资本、技术和服务流向智慧养老领域。智慧养老产业能够凭借老年人对养老产品和服务持续增长的需求实现产业规模的迅速扩大，并激发消费新增点，催生出新的消费领域，促进消费结构升级，最終成为智慧养老发展的重要推手。[38]为此，政府应当完善支持智慧养老产业发展的配套政策，加大中央财政对智慧养老产业发展的支持，通过放宽养老市场准入条件、出台税收优惠政策等激活社会资本参与。鼓励企业推动数字技术与养老产业的融合，引领智慧养老向纵深发展;探索养老与体育、医疗、教育、旅游等领域的融合发展，创新养老产业模式，实现养老产业转型升级，从而推进我国智慧养老的高质量发展。

当然，本文也存在一些不足，例如，如果研究不只选取中央层面的政策文本进行分析，而是能与地方政府政策作比较分析，那么就可能进一步探究智慧养老领域中央政策与地方政策的联动性及差异性，从而验证和补充本文的结论。同时，本文只从政策工具和政策主题维度分析我国智慧养老政策，还可增加政策目标、政策效力等维度，从而拓宽研究的视野、提高政策建议的针对性。

【参考文献】

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Research on the Content of Chinas Smart Pension Policy

from the Perspective of Policy Tools

——Analysis Based on Central Level Policy Texts

Liu Yibo，Wang Ruotong

Abstract：With the development of emerging technologies such as big data，cloud computing and artificial inte-

lligence，intelligent pension has increasingly become an important development direction in our country to deal with aging population and alleviate pension contradictions. Policy tool is the most basic unit of public policy analysis，and policy theme is the core content of policy text. By constructing a two-dimensional analysis framework of“policy tool-policy theme”and using policy measurement method and content analysis method，76 central level smart pension policy texts in China are cleaned，coded and analyzed，and the types of smart pension policy tools are identified. And combined with the LDA theme model to extract the theme of smart pension policy. The study found that in the application of policy tools，the use of smart pension policy tools in China is unbalanced，showing the characteristics of“strong supply”;Five policy themes of smart pension model，smart combination of medical care，smart pension environment construction，smart pension standard and smart pension demonstration pilot were identified. On the basis of this，this paper puts forward some suggestions to improve our countrys smart pension policy，First，strengthen the top-level design of the central government and improve the policy standards for smart pension;the second is to rationally arrange policy tools and give full play to the best policy synergy;the third is to expand the coverage of smart pension policy and enrich the theme of smart pension policy.

Key words：smart pension;policy instruments;policy text;LDA topic model

（責任编辑：刘剑明  助理编辑：李长宝）