中国低碳研究领域知识图谱:基于共词网络的计量研究

王成城 蒋海萍 吴 婷 李 敏

（1.安徽大学管理学院，安徽合肥 230601;2.安徽大学商学院，安徽合肥 230601）

1896年，诺贝尔化学奖获得者阿伦尼·乌斯预测大气中的CO2浓度增高将会带来全球气候变化，这一预测已成事实。碳排放的提高所带来的全球变暖使得生态系统的平衡与人类生存环境都遭受了威胁，这一背景下，低碳理念、低碳研究、低碳相关的实践应运而生。从1997年联合国气候变化框架公约参加国制定《京都议定书》开始，到2008年G8峰会上八国对于到2050年把全球温室气体排放减少50%的表态，国际社会正在以实际行动推进全球低碳化的进程。国内，从2007年国家主席胡锦涛明确提出“发展低碳经济”，到2012在广州召开的第二届低碳地球峰会，我国在促进经济、社会低碳化发展方面的步伐也一直没有停止。低碳这一关系全人类福祉的话题已为人们所普遍关注，研究者亦在此背景下展开了大量的探讨。

然而，“低碳”这一内容极为丰富的研究领域涉及了太多值得探寻的问题，造成该领域的研究呈现出了庞杂、散乱的态势:在研究领域上，从环境科学到经济管理，低碳这一话题横跨了理工学科到人文社科诸多的细分研究领域;在话题载体上，有些是综述性探讨、有些是定量化研究、有些是新闻报道、有些是政策文件解读;在研究主题上，可再生能源、低碳经济、温室气体、可持续发展等散乱分布，几乎难以统和到一个框架中。在一定程度上，目前对低碳庞杂的研究状况既显示了这一研究领域的生命力，又表明这一研究领域到了亟需梳理与总结的阶段。尽管为数不多的定性与定量化的文献综述与文献计量研究做出了极有意义的尝试，但依旧难以从海量的低碳研究文献中廓清该领域的全貌。定性的综述研究上，研究者多着眼于对“低碳生活”、“低碳经济”等低碳领域的子内容进行总结，王仕军对发展低碳经济的原因、条件，以及怎样发展进行了论述［1］，黄雪丽等对居民对低碳生活行为的态度倾向及其内外部影响因素的研究进行了总结［2］，然而，这类定性的文献综述少有对“低碳”这一整体研究领域进行详致而深入的分析，且由于研究者研究背景与研究视角不同，研究的客观性存在一定的局限;在定量的文献计量方面，李金兵等对低碳城市系统的关键词进行了计量分析和共词网络分析［3］，余菜花等从低碳领域的其它“载体信息”，即文献时间分布、代表学者、主要研究机构、重要载文期刊等进行了分析［4］，此类研究运用文献计量的方法试图捕捉全面的信息，但目前的研究要么聚焦于低碳领域的某一个具体方向，要么是侧重对低碳研究领域的文献载体信息进行统计，未见对低碳领域全面性的研究内容、知识网络、研究脉络的详细探讨。

鉴于此，本研究对近年来国内低碳研究进行共词网络研究，通过多维尺度分析和知识图谱分析等具体手段展示我国低碳研究领域的主要内容和知识结构，希望通过对该领域研究的系统性、定量化总结，廓清该领域的现状并为后续研究奠定基础、提供方向。

1 共词分析的研究设计

1.1 研究方法及核心指标

为清晰理顺急剧增长的期刊、杂志、文献等的数据信息，研究者将信息可视化与科学计量学相结合，绘制成形象直观的"知识图谱"。这一方法是在信息技术的推动下，用可视化技术描述知识资源，显示和分析不同知识及它们之间的相互联系，全面展示某些特定领域知识的发展进程与结构关系的一种定量化手段。目前，这一方法已逐渐被各个学科用于定量化总结现有研究的重点与热点问题，如刘则渊研究了国际科学计量学研究力量分布［5］，侯海燕等用知识图谱演绎了当代国际科学学研究热点研究［6］，张晓娟等分析了我国信息资源整合领域的研究热点［7］，赵丽梅基于科学知识图谱对我国知识管理研究范式进行了分析［8］，这些研究为进一步推动某些特定领域的研究寻求了突破点。

这一方法主要通过对以下核心指标的计算，来定量化展示知识图谱的核心要素。

1.1.1 网络密度

网络密度是指网络结构中被分析主体（节点）之间实际联结的数目与可能存在的最大的联结数目之比，表明网络中各个节点之间关系的紧密程度，通常密度越高，节点之间的联系越紧密，反之不然［9］。其计算公式如下:

其中:n为网络中节点的数目，L为网络中连接节点的路径的数目。

1.1.2 度数中心度

“中心度”测量节点在整个关系网络中的重要程度，反映其在网络中的控制能力。节点的中心性的测量指标主要有:度数中心度、中介中心度和接近中心度。

网络结构中，如果一个节点与其它节点之间存在直接联系，那么该节点就居于中心地位，在该网络中拥有较大的影响力［10］。度数中心度测量节点在网络中占据的核心程度，通常使用网络中与其直接联系的点的数目来测量，分为绝对度数中心度和相对度数中心度。其计算公式分别如下:

式中:ni表示节点;Xij是根据节点之间的关系构建的邻接矩阵;其构成元素xij代表节点i与节点j的关系，如果节点i指向节点 j，则 xij为1，否则为0。

1.1.3 中介中心度

网络结构中，如果某节点占据在其它两个节点之间，则该节点因具有控制其它两个节点间联系的能力而拥有特殊的地位［10］。中介中心度测量的是节点对资源控制的程度，衡量节点作为媒介的能力，中介中心度越高，表明节点对资源控制的能力越强。其计算公式为:

其中:d（i，j）为节点i到节点j最短路径的条数;d（i，j，k）为节点i到节点j经过节点k的最短路径的条数;G为节点集。

1.1.4 接近中心度

接近中心度是通过测量节点之间的距离，描述某节点到其它所有节点的平均距离，与其它节点越近，接近中心度越小，反之，则接近中心度越大［10］。接近中心度分为绝对和相对接近中心度，其计算公式分别为:

其中:dij是点i和j之间的快捷方式距离（即快捷方式中包含的线数）。

1.2 数据来源与处理流程

共词分析的基础是根据现有研究文献提取具有代表性的关键词，低碳领域的研究涉及多个方面，广泛分布于学术性期刊、各级政府文件、报纸、新闻、杂志等媒介，若全部选取，无论从时间、经济、可行性的角度来看都是不可取的［11］。南京大学中国社会科学研究评价中心数据库（CSSCI）是我国社会科学引文索引领域的权威数据库，检索到的文献多为低碳研究领域受关注的核心文献，因此，这些文献也自然成为梳理低碳研究热点主题的样本来源。鉴于此，本文以“低碳”为检索词，通过检索表达式LY98，LY99，LY00，LY01，LY02，LY03，LY04，LY05，LY06，LY07，LY08，LY09，LY10，LY11，LY12，:PM= 低碳，共检索到相关文献1260篇，这些文献构成了本研究的数据库。

对于数据的处理，主要包含以下核心环节（如图1所示）。首先是关键词的选取。利用BIBEXCEL技术，从下载的文献中提取关键词。然后，为保证期刊论文关键词数据的有效性，我们对下载的数据进行预处理:剔除无效关键词，并通过全面审查去除与研究主题无关的关键词;合并近似词;根据现有运用共词性分析的研究范式，选择出现频次大于等于3次的关键词作为研究对象。其次对高频关键词进行共词性与可视化知识图谱分析，包括从网络图的密度、节点中心性、凝聚子群及子网络等方面进行初步数据分析;对初步分析的数据进行二值化处理，进行成分分析;再进行多维尺度分析分析。最后，经过前文的分析，对关键词共现矩阵进行可视化知识图谱绘制，根据各关键词在网络中的地位，从不同视角把握我国低碳领域的研究热点和发展趋势，数据处理主要使用 SPSS、BIBEXCEL、UCINET和CITESPACE软件。

2 我国低碳研究共词网络分析

2.1 关键词选取

本研究利用BIBEXCEL技术，从下载的文献中提取了所有关键词，为保证期刊论文关键词数据的有效性，我们对下载的数据进行预处理:首先是通过全面审查去除与研究主题无关的关键词，如“概念”、“思考”、“实践”等。其次，合并近似词，如“路径”、“途径”合并为“路径”等。最后，根据现有运用共词性分析的研究范式，本研究选择出现频次大于等于3次的关键词作为研究对象，基本覆盖了近几年来我国低碳企业研究的重点领域，如表1所示。

2.2 核心指标测算

基于现有共词性分析的研究范式，本研究中频次大于等于3的关键词共有192个，通过对这些高频关键词所形成的共现矩阵进行处理，进而可测算出密度与中心度的数值。

2.2.1 密度值

经计算，低碳研究领域的密度为0.057 2。这是一个比较低的数值，意味着在低碳研究领域，各知识点间联系不是很紧密。各研究内容之间呈低关联、低聚集性的状况，显示出我国低碳领域研究的内容范围过于宽泛，缺乏被普遍关注的重点与清晰的脉络。

2.2.2 中心性度值

根据数据处理的结果，低碳研究领域的度数中心度、接近中心度、中介中心度汇总结果如表2所示。

度数中心度反映了关键词之间的共现关系，该值越大，则说明该关键词与其他关键词共现的频率越高［12］，越接近网络的核心。根据数据处理结果，低碳经济、低碳城市、可持续发展、节能减排等排名靠前的关键词是我国当前低碳研究的热点，受到了大多数研究者的普遍关注。

接近中心性反映节点之间的亲近程度，接近中心度越大，表明某关键词越不容易在同一篇文章中和其他关键词共现［12］。由接近中心度数据可知，低碳经济、节能减排、可持续发展、气候变化、低碳消费等拥有较小的接近中心性，说明其较容易和其他关键词共现，在关键词接近中心性分析中拥有较大的权力。而节能、低碳农业等拥有较高的接近中心度值，说明他们与其它关键词共现的几率相对较小。

中介中心性在本研究中是测量知识网络中某关键词影响其他关键词共同出现在同一篇论文中的能力大小，其值越高，起到的“中介”作用越重要［13］。从分析结果中可以看出，中介中心度最高的是低碳经济，其次是低碳城市等。这些关键词的中介中心性比较高，说明它们具有较高的控制资源的能力。表明在低碳研究过程中，这些词是知识网络中重要的媒介，对其他关键词是否共现具有较强的影响能力。

表2 我国低碳研究领域中心度数据Tab.2 Centrality data of low-carbon research in China

2.3 凝聚子群分析

密度与中心度的计算多反映了低碳领域众多的单个关键词的地位、影响，并不能很好地揭示这些关键词之间的关系，当需要通过对关键词进行深度分析以进一步廓清低碳研究领域的主要构成时，还需要对这些关键词分属哪些群体进行成分分析与多维尺度分析。

2.3.1 成分分析

成分分析是凝聚子群分析的基础，作为凝聚子群分析的一个基本形式，通过成分分析可以得出网络中是否存在互不关联的几个子群的信息，当各子群之间无关联时，则称为成分［14］。成分分析有两类:弱成分分析和强成分分析。本研究利用UCINET软件对二值化处理后的数据进行分析，发现该数据包含17个强成分，即存在1个较大的强成分（由低碳经济、低碳城市、可持续发展、低碳、气候变化、节能减排、低碳发展、碳排放、低碳技术、低碳农业这176个点构成）和16个较小的强成分，见表3。这一结果与密度分析的结果相类似（低碳研究领域的密度为0.057 2，是一个比较低的数值），同样意味着在低碳研究领域，各知识点间联系不是很紧密，各研究内容之间呈低关联、低聚集性的状况。

2.3.2 多维尺度分析

成分分析不能很好地提供有关该群体内部结构的关系，因此需要继续对数据矩阵进行对称化处理与更深入的分析，才能更好地描述低碳领域众多关键词的聚集情况。多维尺度分析（Multi Dimensional Scaling，MDS）作为共词网络分析的主要方法，可以有效地显示隐藏于观察数据背后的结构，并以图形方式呈现。这一方法是基于降维的思想，通过更低维度的空间（通常是二维）展示对象之间的联系，以平面距离作为反映对象之间相似度的指标，在实际分析中，对象以点表示，具有高度关联和相似性的对象会聚集在一起形成一个类团，越在中间的对象越核心。

表3 低碳研究成分分析结果Tab.3 Analytical results of low-carbon research components

图2 多维尺度分析Fig.2 Multidimensional scaling

多维尺度分析中，Stress作为拟合劣度指标，百分比值越大，说明模型拟合越差，本研究Stress值为0.092 03，小于0.2，说明拟合良好;同时，RSQ指标越接近1，表明模型拟合越好，本研究为0.978 87，远大于0.6的经验值，亦表明模型拟合良好。从图中高频关键词区域聚集分布的态势，按照逆时针方向主要形成了3个相对集中的关键词组团（图中阴影部分所示），根据各组团内部关键词的含义及联系，这三个区域分别显示了低碳研究主要关注的方向，即基于低碳的经济发展、社会发展、城市发展。左下角的区域多关注了经济发展、低碳金融、碳金融等，主要基于低碳视角下对经济发展的研究;右下角的区域多关注了低碳生活、低碳社会、低碳旅游等，主要基于低碳视角下对社会发展的研究;左上角的区域多关注了低碳城市、低碳建筑、城市规划等，主要基于低碳视角下对城市发展的研究。这一结果显示，低碳研究已经进入经济管理领域、环境科学领域、社会研究领域等诸多学科领域的研究视野，并且各个方向研究的交融性很高。

3 我国低碳研究知识图谱绘制

以上核心指标测算、成分分析与多维尺度分析从点或面来分别描述了低碳领域的研究现状，已经初步显示了低碳研究领域的主要结构，为了得出具有全面信息的结论，本研究将以点、面和时间序列相结合的视角，通过基于内容细分和时间序列的知识图谱绘制，“全息”式地展示低碳研究领域的研究内容、知识结构与发展趋势。

3.1 基于内容细分视角的知识图谱绘制

国内目前关于低碳领域的研究重复研究情况较为普遍，交叉重叠的研究很多，尚未形成清晰、界限分明的研究结构，有必要对这些研究热点领域进行梳理与厘清。根据网络节点的性质，以中心度较高和资源控制能力较强的节点作为关键点，并以其为中心分别建立子网，这些子网反映了知识点的聚集趋势，在一定程度上代表了目前国内低碳研究的研究主题群，通过对关键词共现矩阵进行分析，将二值矩阵的数据转化为一个关键词共现网络图，利用UCINET的绘图功能，本研究绘制出了我国低碳研究领域子网络知识图谱（图3）。本研究筛选出了网络中权力较大、信息控制能力也较强的7个关键节点，分别是:低碳经济、低碳城市、可持续发展、节能减排、低碳消费、低碳技术、气候变化，以这些知识点为中心建立了子网。

以低碳经济为中心的子网涵盖了其余大部分的关键节点，共包含138个节点，涵盖了生态、消费、农业、旅游等各个方面，占整体网络规模的70.02%，是低碳研究知识网络最主要的子网。同时，低碳经济知识点在网络中权力和控制力均居于首位，远超其他节点，是网络的中心节点。换言之，国内目前对低碳研究主要是围绕低碳经济展开的，低碳经济是低碳研究研究最重要的主题。

除了低碳经济这一明显的研究主题外，低碳城市子网共包含38个节点，从子网图中可以看出碳交易、低碳技术、发展模式、制度创新等是围绕低碳城市研究的热点内容。其中，低碳城市研究的热点主要包括低碳节能问题、低碳交通、清洁能源等，与低碳城市发展具体相关的低碳城市的发展模式、建设路径制度等将是未来低碳城市研究中被持续关注的问题。节能减排子网络包含23个节点，有关节能减排的研究立足于转变经济增长方式，从政策、市场机制、能源结构、能源安全等方面着眼，主要从清洁生产、绿色建设等方面来对节能减排进行了研究。可持续发展子网络包含21个节点，主要研究热点有生态、气候、旅游、能源消耗等具体研究方面，还有一部分研究从责任的角度出发来探讨可持续发展问题。低碳技术子网络包含20个节点，从生态危机、金融危机等角度出发，对其机制进行研究，积极研究新能源、低碳能源等，达到节能、减排的目的。低碳消费子网络包含14个节点，低碳消费的研究重点在于转变消费观念以及消费方式，大到低碳经济的发展，小到生活方式的转变，都是其研究的范畴。气候变化子网络包含14个节点，关注于发展循环经济、建立低碳城市，对“碳”的排放。

本文根据节点的频次以及中心度数据绘制出的7个子网络图，基本可以概括出目前低碳领域的研究热点。除此以外，低碳农业、生态文明等有关绿色经济的低碳研究正在起步，本文由于文献数量和篇幅限制没有绘制其子网络，但这些领域在很大程度上可能成为未来低碳研究领域的主要方向，为后续的研究提供重要指引。

3.2 基于时间序列视角的知识图谱绘制

图3 低碳领域研究热点子网知识图谱Fig.3 Subnet mapping knowledge of low-carbon field research hotspot

由于技术的进步及社会和时代的发展，随着时间的推移，关于低碳研究的内容也会随之变化，具体体现在该领域研究内容的词汇或短语出现的次数的变化。上述基于子网络的分析虽然全面显示出了低碳研究领域主要的知识点以及这些知识点之间的关系，然而，随着时间的推移，低碳研究领域是如何发展的却未能展示出来。作为对“基于内容细分视角的知识图谱绘制”的重要补充，本研究利用CITESPACE软件对低碳领域研究热点分布做进一步的时间线图分析，绘制出了2003－2012年的研究主题变化时区图谱。由于关键词过多，为了清晰显示，仅将部分关键词显示于图中（见图4）。

图谱中圆环的大小表示频次（如低碳城市出现频次较高），内部不同的层级表示不同年份下的研究（如可持续发展在很多年份都作为热点被研究过）;外部界限非常突出的圆环表示具有高中介中心度的关键节点（如城市化）。从时间线图可以看出，关于低碳的研究在2005年以前没有得到学者的广泛关注，随着社会经济绿色化发展的要求越来越强烈，有关低碳的研究在2007年后呈现出井喷式的增长，并且，在2010年以后，涌现出了关于低碳研究的各种思潮，出现很多新的时代性研究热点，构成了当今低碳领域研究的诸多方向。从模型预测上看，未来我国低碳研究将可能通过与创新研究领域的结合，推动理论与实践的长足发展。

4 结论

通过对近年我国低碳研究文献的计量分析，本文得出以下主要结论。

图4 我国低碳领域研究热点时间线图Fig.4 Time chart of low-carbon field research hotspot

首先，众多研究分支凸显出低碳研究的跨学科特性与生命力。最早提出“低碳”概念的是生态领域（主要是环境科学研究领域），探讨了CO2排放与气候二者之间的关系。之后，伴随着全球人口的急剧增加和经济规模的增长的需求，低碳研究开始向经济和社会领域过渡，低碳经济主要探讨了如何在低碳的前提下发展经济，以及从技术和政策的双重角度探讨低碳经济的发展模式［16］;低碳城市研究了发展低碳城市的宏观政策建议、低碳城市的发展模式、特征和支撑体系等［17］;低碳旅游论述了发展低碳旅游的意义，以及带动相关产业低碳化的运作、塑造低碳生活方式［18］;低碳农业对农业生产过程碳排放、生产对象利用方式改变以及生产对象固碳效应进行研究［19］。近年，随着我国建设生态文明、发展循环经济、建设资源节约型和环境友好型社会的需要，研究者们开始关注低碳经济中的技术创新领域，对低碳技术创新的重要性及具体的技术领域的创新进行研究。这些研究细分并深化了低碳领域的研究重点。这些研究横跨了资源科学到经济管理的众多子学科，形成了诸多分支，并且研究又都向更为细致的子方向拓展，充分展现了这一学科的生命力。

其次，低碳经济是低碳研究领域中最受关注的方向。自Kinzig和Kammen［20］首次将低碳经济界定为“人文发展水平和单位碳排放的经济产出同时达到一定水平下的经济形态”开始，低碳经济这一名词逐渐进入了研究者视野，国内外研究者主要沿循能源消费［21］、碳排放［22］等具体视角，探讨了低碳经济的评价指标［23］、实现区域低碳化［24］等问题。尽管以低碳为主题的研究涉及城市发展、旅游、消费等诸多方面，但本研究的数据显示，低碳经济作为关键词出现612次（排名第二的低碳城市出现76次），低碳经济的度数中心度为605（排名第二的低碳城市为77），以低碳经济为中心的子网涵包含138个节点，占整体网络规模的70.02%（排名第二的低碳城市子网络包含38个节点），此外，知识图谱分析的结果还显示低碳其它领域的研究或多或少都牵涉到了经济因素，可见，无论是出现频率、网络覆盖范围等，人们对低碳经济的关注都明显超过了其它研究领域。可以认为，伴随着大量的理论和计量研究，研究者对“低碳经济是什么”等基础性的概念研究已基本达成共识，我国低碳经济的研究已经渡过了起步阶段，该领域的辐射范围已初步形成，并与低碳消费、可持续发展、碳排放等具体方向形成了较为稳定的研究分支。未来，结合我国产业转型升级的大背景，深化低碳经济各个分支的理论内涵将成为人们持续关注的重点。

再次，我国低碳领域的研究具有鲜明的时代特征。2005年2月，人类历史上首次以法规的形式限制温室气体排放的《京都议定书》正式生效;2007年，国家主席胡锦涛在亚太经合组织会议上首次明确提出“发展低碳经济”;2008年，全国政协委员“两会”上明确将“低碳经济”提上议题;2009年，中国确定了“碳排放强度”具体指标;2010年，十一届全国人大常委会会议明确提出大力发展“绿色低碳经济”。通过我国低碳领域研究热点时间线图可以看出，我国低碳研究兴起于07年之后，并在短短几年呈现出井喷式增长，其主要原因在于国家一系列明确的政策导向和官方行动已明确显示我国正全面进入以低碳为主旨的经济与社会建设阶段，鲜明的时代背景直接促使了“低碳”研究方向的迅猛发展。关于碳税、环境保护、低碳技术等研究，在07年得到了广泛的关注，并在2008年之后迅速扩展到相关的产业研究领域，低碳城市、低碳生活的研究也在2009年达到高峰。十七大后，武汉城市圈和长株潭城市群被国家确定为“两型社会”试验区，并且胡锦涛在2009年指出，今后中国将积极发展低碳经济和循环经济，这就形成了诸如两型社会、循环经济等更加具有时代特征的研究方向。

最后，对低碳的争议与反思可能会形成该领域新的研究方向，并促使新一轮的低碳研究范式形成。当低碳这一名词进入人们的视野后，一方面，倡导低碳化并以低碳为理念的理论研究、实际行动在各个层面广泛开展，使得人类社会全面进入低碳化的趋势变得越来越鲜明;另一方面，诸多与主流理念相悖的观点和行动却在悄然引发人们对低碳的重新思考。截止到2009年，出于使人类免受气候变暖威胁的初衷，全球已有超过180个国家签署了《京都议定书》，该协议已然成为了低碳领域最具影响力和权威性的标志。然而，继美国在2001年退出该协议之后，另一个二氧化碳排放大国加拿大也于2011年宣布退出《京都议定书》。这些国家的举动是否真如《以碳之名:低碳骗局幕后的全球博弈》所论断的那样——CO2作为被妖魔化为邪恶的代言，成为了发达国家打击、遏制发展中国家，维护自身地位的利器，并且，以低碳为名却无低碳之实的作秀，满足了经济、政治等方面既得利益者的需求，目前尚值得商榷。但对全球变暖学说以及倡导低碳的争议、现实中人们在长期环境受益与短期经济利益之间的权衡、以及对各类打着低碳旗号却名不副实的行为的批判等，表明人们对“低碳理念”已经开始新一轮的思考，并最终回归到这一领域的本源——着眼于建设人类美好的生存环境与维护全人类的共同利益。

（编辑:徐天祥）

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［1］王仕军.低碳经济研究综述［J］.开放导报，2009，（5）:44－47.［Wang Shijun.Review on in Low-carbon economy［J］.China Opening Herald，2009，（5）:44 －47.］

［2］黄雪丽，路正南，王健.居民低碳生活行为研究综述［J］.科技管理研究，2011，（18）:231 －235.［Huang Xueli，Lu Zhengnan，Wang Jian.Review on Residents’Behavior in Low-carbon Life［J］.Science and Technology Management Research，2011，（18）:231 －235.］

［3］李金兵，唐方方.低碳城市研究关键词共词网络的可视化分析［J］.科技管理研究，2012，（8）:40－44.［Li Jinbing，Tang Fangfang.Visualization of Low-carbon City of Co-keyword Network［J］.Science and Technology Management Research，2012，（8）:40 － 44.］

［4］余菜花，廉同辉，刘军.中国低碳研究的知识图谱分析［J］.资源科学，2012，34（10）:1959－1963.［Yu Caihua，Lian Tonghui，Liu Jun .Analysis of Mapping Knowledge Domains of China’s Low-carbon Research［J］.Resources Science，2012，34（10）:1959 －1963.］

［5］刘则渊，侯海燕.国际科学计量学研究力量分布现状之计量分析［J］.科学学研究，2005，（23）:35－41.［Liu Zeyuan，Hou Haiyan.Quantitative Analysis of Distribution of the International Scientometrics Researchers［J］.Studies in Science of Science，2005，（23）:35 －41.］

［6］侯海燕，刘则渊，陈悦，等.当代国际科学学研究热点演进趋势知识图谱［J］.科研管理，2006，（3）:90－96.［Hou Haiyan，Liu Zeyuan，Chen Yue，et al.Mapping of Science Studies:The Trend of Research Fronts［J］.Science Research Management，2006，（3）:90 －96.］

［7］张晓娟，张于涛，张洁丽，等.我国信息资源整合的研究热点分析［J］.情报学报，2009，28（5）:791－800.［Zhang Xiaojuan，Zhang Yutao，Zhang Jieli，et al.The Central Research Issues of Information Resources Integration in China［J］.Journal of the China Society for Scientific and Technical Information，2009，28（5）:791 －800.］

［8］赵丽梅，张庆普.基于科学知识图谱的我国知识管理研究范式分析［J］.情报学报，2012，31（1）:95－103.［Zhao Limei，Zhang Qingpu.Mapping of Knowledge Management Paradigms in China［J］.Journal of the China Society for Scientific and Technical Information，2012，31（1）:95 －103.］

［9］罗家德.社会网络分析讲义［M］.北京:社会科学文献出版社，2005:134－146.［Luo Jiade social network analysis handouts［M］.Beijing:Social Sciences Academic Press，2005:134 －146.］

［10］Freeman L C.Centrality in Social Networks:Conceptual Clarification［M］.Social Networks，1979:215－239.

［11］张红春，卓越.国内社会保障研究的知识图谱与热点主题——基于文献计量学共词分析的视角［J］.公共管理学报，2011，8（4）:111 －128.［Zhang Hongchun，Zhuo Yue .The Knowledge Mapping and Hotspots of Domestic Social Security Research:Based on Bibliometric Co-Word Analysis［J］. JournalofPublic Management，2011，8（4）:111 －128.］

［12］李万辉，张文德，陈振标.我国城市化信息发展研究——基于文献计量与社会网络分析［J］.图书情报工作网刊，2010，（12）:1 －9.［Li Wanhui，Zhang Wende，Chen Zhenbiao.China’s Urbanization Development Research:Based on Bibliometric and Social Network Analysis［J］.Library and Information Network Journal，2010，（12）:1 －9.］

［13］魏瑞斌.社会网络分析在关键词网络分析中的实证研究［J］.情报杂志，2009，28（9）:50－53.［Wei Ruibin.An Empirical Study of Keywords Network Analysis Using Social Network Analysis［J］.Journal of Intelligence，2009，28（9）:50 －53.］

［14］刘军.整体网分析讲义［M］.上海:上海人民出版社，2009:125－153.［Liu Jun.Lectures on Whole Network Approach［M］.Shanghai:Shanghai People’s Publishing House，2009:125 －153.］

［15］张勤，马费成.国外知识管理研究范式——以共词分析为方法［J］.管理科学学报，2007，10（6）:65－75.［Zhang Qin，Ma Feicheng.On Paradigm of Research Knowledge Management:A Bibliometric Analysis［J］.Journal of Management Sciences in China，2007，10（6）:65 －75.］

［16］杨丹辉，李伟.低碳经济发展模式与全球机制:文献综述［J］.经济管理，2010，32（6）:164 －171.［Yang Danhui，Li Wei.Low-carbon Economy and Global Mechanism:A Review［J］.Economic Management Journal，2010，32（6）:164 －171.］

［17］路超君，秦耀辰，罗宏，等.中国低碳城市发展影响因素分析［J］.中国人口·资源与环境，2012，22（6）:57－62.［Lu Chaojun，QinYaochen，Luo Hong，et al.Analysis of Influencing Factors of Low-carbon City Development in China［J］.China Population，Resources and Environment，2012，22（6）:57 － 62.］

［18］王谋.低碳旅游概念辨识及其实现途径［J］.中国人口·资源与环境，2012，22（8）:166－171.［Wang Mou.Exploring the Concept of Low Carbon Tourism and Implementation Approaches［J］.China Population，Resources and Environment，2012，22（8）:166 －171.］

［19］李晓惠.低碳农业研究综述［J］.资源与环境科学，2011，22（1）:12 －13.［Li Xiaohui.Low-carbon Agricultural Research［J］.Rural Economy and Science-Technology，2011，22（1）:12 －13.］

［20］Kinzig A P，Kammen D M.National Trajectories of Carbon Emissions:Analysis of Proposals to Foster the Transition to Lowcarbon Economies［J］.Global Environmental Change，1998，8（3）:183－208.

［21］王同孝，赵联振，王伟.山东省能源消费与碳排放分析［J］.中国人口·资源与环境，2012，22（7）:49－52.［Wang Tongxiao，Zhao Lianzhen，Wang Wei.Analysis of Energy Consumption and Carbon Emission in Shandong Provience［J］.Journal of the China Population，Resources and Environment，2012，22（7）:49 －52.］

［22］李健，周慧.中国碳排放强度与产业结构的关联分析［J］.中国人口·资源与环境，2012，22（1）:7 －14［Li Jian，Zhou Hui.Correlation Analysis of Carbon Emission Intensity and Industrial Structure in China［J］.Journal of the China Population，Resources and Environment，2012，22（1）:7 －14.］

［23］冯碧梅.湖北省低碳经济评价指标体系构建研究［J］.中国人口·资源与环境，2011，21（3）:54－58.［Feng Bimei.Study on the Construction of Low-carbon Economy Evaluation in Hubei Province［J］.Journal of the China Population，Resources and Environment，2011，21（3）:54 －58.］

［24］刘慧，张永亮，毕军.中国区域低碳发展的情景分析:以江苏省为例［J］.中国人口·资源与环境，2011，21（4）:10－18.［Liu Hui，Zhang hong-liang，Bi Jun.Scenario Analysis of China’s Lowcarbon Development at Local Level:The Cases of Jiangsu Province［J］.Journal of the China Population，Resources and Environment，2011，21（4）:10 －18.］