基于共词分析的我国征地拆迁研究热点及其趋势

唐云锋，解晓燕，徐小溪（浙江财经大学财政与公共管理学院，浙江·杭州 310018）



基于共词分析的我国征地拆迁研究热点及其趋势

唐云锋，解晓燕，徐小溪
（浙江财经大学财政与公共管理学院，浙江·杭州 310018）

摘 要：城市化发展带来的征地拆迁已成为公共管理学科的一个研究热点。本文采用文献计量学的共词分析法在确定高频关键词的基础上，构建矩阵并进行聚类分析，绘制出国内征地拆迁研究热点的知识图谱。结果表明我国征地拆迁的研究主要围绕征地拆迁理论及综述、征地拆迁原因、征地冲突及安置补偿三大热点展开，并且征地安置研究将会是一个新的热点。这将为我国寻求征地冲突研究的突破，引导经验研究转向科学研究提供有力帮助。

关键词：征地拆迁；共词分析；热点趋势

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当前我国正处于社会转型的中期阶段，城市化水平的快速提高，城市空间扩展对土地的大量征收和开发利用，使随之而来的征地冲突问题日益凸显，引起了学术界的广泛关注［1］。在现有土地制度框架下，我国大量采取征用农村集体土地的模式推进城市化建设，土地征收拆迁过程中引发了大量社会冲突［2］。在工业化带动城市化，城市化促进农村经济发展的路径中，征地不当必然导致大量群体事件和较为严重的拆迁冲突，近年来我国农村地区因征地引发的冲突及恶性事件已成为影响社会稳定的重要因素。国内学术界在该领域虽然有一系列相关研究成果，但尚未有采用文献计量方法从较为宏观的角度系统把握征地冲突这一主题研究的焦点与发展脉络。基于此，本文利用共词分析和可视化方法，梳理近十年来关于征地冲突的研究结构、研究热点和动态，为探寻我国征地冲突研究领域的发展方向提供参考，并为征地冲突的研究提供一种分析思路。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

共词分析法是一种定性与定量相结合的数据分析技术，常被用来就某一研究主题构建科学知识图谱，经过20多年的发展不断完善［3］。其原理主要是对反映某个研究主题的一组两两出现在某一文献中关键词的次数进行统计的基础上，构建共词矩阵并进行多元统计分析，以此展现高频关键词之间的关联度。关联度越高，越能清晰反映某个研究主题的关注点［4］。之所以选择高频关键词为分析对象，是为了简化统计过程，减少低频词对统计结果准确性的影响，通过高频关键词分析反映出其所代表的主题的构成，用于剖析当前已有文献的研究焦点，进一步把握该领域的研究现状、研究前沿和主题变迁规律，从而找到该学科的研究范式及其研究的潜在增长点。

我国在征地拆迁方面的研究起步较晚，虽然研究者数量大，研究视角相对多元，文献来源较广，但文献被引用情况目前尚不稳定。因此有必要采用共词分析及可视化技术相结合的方法做进一步分析，从纵向和横向两个维度探寻征地拆迁领域的研究水平和研究动态，预测其发展趋势。本文主要运用因子分析、聚类分析和多维尺度分析方法等以及BICOMB软件、SATI软件、SPSS19.0软件及SATI3.2软件，首先确立研究主题，筛选相关文献高频关键词进行词频比较，建立共词矩阵，并在共词矩阵的基础上构建相似矩阵和相异矩阵，再进行多元统计信息分析，最终得出可视化结果，再作进一步的征地拆迁研究热点及研究趋势解析。

1.2 数据来源

本文以CNKI数据库收录的期刊作为研究数据来源，以覆盖范围较广，能够在一定程度上较好反映我国当前征地冲突领域的主要研究现状和研究水平的核心期刊为检索范围。以“主题”作为研究的检索条件，将“征地拆迁”作为检索词，选取年限为“2000～2014年”的国内文献，精确匹配检索最终采集到有效论文257篇。然后以ENDNOTE格式将数据提取存盘，利用BICOMB工具进行抽取共得有效关键词1346个。

2 词频比较分析

利用SATI3.2文献题录信息统计分析工具将257篇有效文献导入其中，对1346个关键词进行统计，根据统计情况取4为高频关键词出现的阈值，选取关于我国征地拆迁研究方向的前38个高频关键词并按照频次依次排序构成表1，以此为基础进行共词分析。通过关键词两两共词检索，统计38个高频词在257篇文献条目中的共现频次，形成38×38的共词矩阵，本文截取部分关键词共词矩阵（如表2）为进一步分析提供基础数据。

表1　我国征地拆迁研究前38位高频关键词排序（频数≥4）Table 1 The frst 38 high frequency keywords research of land acquisition resettlement （frequency≥4）

表2　关键词共词矩阵（部分）Table 2 Keywords co-word matrix （part）

上表统计表明，我国征地拆迁研究呈现如下特点：（1）研究视角较广泛。从利用统计软件抽取的高频关键词含义看，学者们关于征地拆迁的研究范围涉及征地拆迁补偿、国土资源管理、群体性事件、建设征地与土地财政等方面，这些高频词的频次反映了学者研究视角的差异，研究覆盖面较广，涉及到领导干部、基层干部、失地农民、“钉子户”与普通群众等不同行为主体；（2）研究热点比较集中和突出，频次排序在前38位的高频词的累计百分比超过研究总量的14%，群体性事件、安置补偿等方面集中反映了当前的研究热点。对高频词的基本统计仅能概括性反映目前我国征地拆迁研究的总体特点，但本文目的在于借助共词技术深入发掘我国征地拆迁主题下各研究角度之间的内在关联，分析研究热点及未来研究趋势。

3 共词分析

3.1 构造矩阵

为得出更准确的数据分析结果，通常应首先消除共词频次间的差异对统计结果的影响。运用SPSS19对表2数据进行处理，用Ochiia系数方法对共词矩阵进行转换，得到一个38×38的相关矩阵，选取部分如表3所示。

观察表3相似矩阵，其中的数字值用来说明两个关键词之间的距离，对角线上的数据值均为1，其它数值越接近1，表明两个关键词关联度越高；越接近0则关联度越低。当矩阵中0值过多时会造成较大的统计误差，需要对其进行处理，用1减去各个数据［5］，得到表4相异矩阵，如表所示与相似矩阵相反。

表3　高频关键词Ochiia系数相似矩阵（部分）Table 3 High frequency keywords Ochiia coeffcient similarity matrix （part）

表4　高频关键词相异矩阵（部分）Table 4 High frequency keywords dissimilarity matrix （part）

3.2 多元统计分析方法

（1）因子分析

主要依据相关性大小将关键词分组，使得同组内变量相关性强、不同组内变量相关性弱，即提取能够基本反映原始数据信息和实际意义的公共因子。目的是通过减少关键词数量并归类，用少数代表性因子代替全部变量简化分析过程。基于上述分析，在SPSS19.0中选择主成分方法、协方差矩阵进行分析得到表5，主要提取了13个公因子，其中累计方差贡献率为73.701%。基本上反映了国内征地拆迁研究领域的大部分信息。

表5　解释的总方差（部分）Table 5 The total variance explained （in part）

基于提取的13个公因子，利用相关技术得到显示各因子重要程度的碎石图如图1，图中前3个因子的散点位于陡坡上，后面的因子特征根接近1或在0～1之间且基本形成平台［6］，最多考虑前两个因子即可，因此3为本文可取的最大因子数，对三个公共因子分别命名（见表6）。

图1　碎石图Fig.1 Scree plot

关键词的载荷临界值代表了公共因子之间的相关度，临界值越高分类越少。根据本文的数据分析得到表6，38个高频词中有19个代表性因子参与归类，如“拆迁”涵盖的范围较大，根据文献调查可将其单独归为征地拆迁理论、过程和行为一类；将由于城市化建设需要而引发的土地征用和房屋拆迁相关词语归为征地拆迁原因一类；将征地过程中引发的群体性事件和与其紧密相关的安置补偿归为一类。综上，考虑到关键词的实际意义和词语间的关联度，将目前我国征地拆迁研究热点归为三类，如表6所示。

表6　因子分析确定的研究热点Table 6 Research hotspots of factor analysis

（2）聚类分析

聚类分析的关键是确定聚类数目，使我国征地拆迁热点词汇的分类进一步集中化、明确化。第一步是将性质相似的词汇聚合，使每类与其他类别有较大差异，每一类基本上代表了一个研究主题。第二步是对每一类别描述命名并进行分析。将相异矩阵（表4）导入SPSS19.0，采用系统聚类方法得到聚类结果树状图（如图2）。

图2　聚类结果树状图Fig.2 Clustering result tree diagram

由于关键词涵盖范围、词汇新颖度及各词汇之间关联度的影响，38个高频词中有21个参与了聚类。横轴数字代表关键词之间的距离，纵轴代表与之相应的绝大多数的聚类，从聚类的连线和高频关键词的序号可知，相似性较高的关键词会在短距离内较早聚成一类，比如（6）征地与（9）拆迁。通过对比分析，笔者将我国征地拆迁研究领域组合为三类：分别为征地拆迁理论、过程和行为，征地拆迁动因，征地拆迁的影响及安置补偿。

综上，因子分析和聚类分析结果契合度较高，基本反映出目前国内征地拆迁研究主要的集中点：征地拆迁理论、过程和行为研究，征地拆迁动因研究，征地冲突和安置补偿研究。

（3）多维尺度分析

多维尺度分析方法能够直观地展现上述各个研究热点在我国征地拆迁整个研究领域的位置。各个观测量以点状形式分布在一个低维空间结构中，点之间的平面距离代表了观测对象的相似度和关联度。点的分布越靠近类团中心，说明其受到的关注度越高，与其他关键词的联系越密切。另外这一方法能够有效弥补因子分析和聚类分析可能出现的聚类不合理，有助于更好地理解各研究热点之间的内在逻辑关系。

将相异矩阵（表4）导入SPSS19.0，利用多维尺度分析工具，结合聚类分析结果绘制出我国征地拆迁研究热点的可视化知识图谱（见图3）。知识图谱主要描绘了征地拆迁研究热点的整体结构，涉及三大主题领域：（1）征地拆迁的理论研究及综述，包括：征地和拆迁。表明对征地和拆迁的研究热点已经由简单征地拆迁的现象转移到征地拆迁的理论、过程、行为和内部机制等深层次研究上，但距离轴中心位置较远，说明研究较少。（2）征地拆迁动因研究，包括：城市化、铁路建设、高速公路。表明研究的现实背景的同时显示了土地征用的最主要原因是城镇化进程不断加快，城市空间扩展和基础设施建设对土地的大量需求。（3）征地冲突和安置补偿研究，这一研究主题在知识图谱中包括：征地拆迁、城镇化、安置补偿、国土资源、补偿安置、领导干部和基础设施建设、群体性事件、土地财政、征地拆迁补偿、征地工作。这一研究主题围绕征地拆迁引起的群体事件和安置补偿标准展开，分两小部分但各有所侧重，一个主要与领导干部相关，例如对干部失范行为的研究；另一个与土地财政相关，比如地方政府过度依赖土地财政导致征地冲突［7］。研究安置补偿标准和措施对于解决近年来频繁发生的征地冲突十分必要。另外，图中征地补偿和恶性事件与该主题领域其他词汇距离较远，说明国内已经由单一研究征地补偿转向从领导干部、国土资源、土地财政等多主体视角方面展开对征地补偿行为进行综合研究，且在征地补偿标准方面研究的成果较为丰硕。

图3　我国征地拆迁研究知识图谱Fig.3 Knowledge map of study on domestic land acquisition and demolition

4 我国征地拆迁研究热点及研究趋势分析

近年来，征地拆迁这一议题一直是学术界关注的焦点。从以上分析得出的三大热点领域中，高频关键词的分布呈现局部集中、整体分散的特点，各主题内部关键词聚合程度较高，但主题之间的影响力不足。多维尺度分析中土地拆迁研究知识图谱及其分析显示，国内研究重点集中于城市化和征地拆迁补偿安置上。虽然各热点领域界限并非十分明确，但基本确认了征地补偿安置对解决征地冲突、推动土地征用制度改革以及加快城镇化建设的重要作用。

总体而言，当前国内学术界主要运用治理理论、社会冲突理论与博弈理论等进行理论分析，对征地拆迁中存在的问题归纳较为全面，对征地拆迁及冲突诱因的研究涉及到了城市化发展中的制度、经济及社会文化等因素。多数学者普遍认为地方政府受利益的驱使而不断增加城镇建设用地，采取自上而下的行政手段决定农民的生活方式，但由此产生一系列弊端，例如被征迁后农村发展力较弱，失地农民失去土地保障和发展机会［8］。现实中发放补偿安置费作为常用补偿方式损害了失地农民的长期利益，并且补偿安置落后于征地拆迁速度，时常引发拆迁暴力冲突事件等。从高频关键词的分析上可看出对征地补偿标准的研究较多，成果较丰富，学者的研究主要集中于将市场机制与土地征用有机结合，以确保失地农民基本生存保障上［9］。总体而言，目前的研究仍存在一定局限并有较大的后续空间，征地拆迁问题未来可能的研究趋势主要有：

（1）需要更多关注征地中的新问题特别是征地次生冲突问题。由于城镇化进程中涉及的主体与因素日趋复杂，导致征地中新问题及特别是次生冲突问题频发，征地拆迁发生机制及相关理论是我国政府征地拆迁工作的基础。而寻求运用新理论对征地次生冲突等新热点进行分区域与动态研究，是整个土地征用领域问题解决的关键，因此需要继续加强对该类问题的综合性研究。

（2）征地冲突动因仍有发掘空间。城市化、建设征地、高速公路等与该热点主题的关键词组团紧密联系，说明它们既是该研究的现实背景，也是引起征地拆迁的原因。征地过程中产生的种种问题以城市化为出发点，挖掘城镇化进程中经济、文化与制度等深层次原因十分必要，如何在土地征收拆迁中平衡地方政府收益、农民的权益及土地利用效率问题，当前仍然是个难题。因此，继续从经济、文化与制度等层面探讨城镇化进程中的征地冲突原因仍有发掘空间。同时因问题涉及利益主体日趋复杂，目前三大热点之间的影响力不足，热点之间的逻辑关系将会随研究主题的演化进一步发展，因此今后的研究应更加纵深化。

（3）当前研究对补偿和安置概念有点混淆等同，且两者的研究有所失衡，征地补偿方面的文献多，而对征地后的安置研究则相对少。如何进一步改革现行的土地征用补偿制度，以确保征地补偿制度的公平与土地利用的相对高效，特别是探讨如何通过合理的安置措施以保障失地农民后续的生存权益与发展，并进一步提升失地农民身份转换的制度设计，探索失地农民发展的新模式。同时目前国内外征地拆迁研究的比较分析较少，国外对征地中的公共利益界定、与征地冲突化解机制，及其对补偿中被征收土地估价方法的成功探索方面也可以进一步进行比较研究。

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On the hotspots in China's land acquisition and house demolition study based on co-word analysis

TANG Yun-Feng， XIE Xiao-Yan， XU Xiao-Xi
（School of Finance & Public Management， Zhejiang University of Finance & Economics， Zhejiang Hangzhou 310018， China）

Abstract:Urbanisation's effects on land acquisition resettlement （LAR） has become a heated topic in the discipline of public management.This paper uses the bibliometric analysis of co-words in determining the basis of a matrix constructed on high-frequency keywords and cluster analysis， facilitating the mapping of hotspots in the knowledge mapping of domestic LAR.Results show that the hotspots mainly lie in LAR theory， the reasons for land acquisition and resettlement， land conficts and resettlement compensation.The fnal forecast and policy research on land expropriation will be growth points for solving our land conficts and achieving a breakthrough point， scientifcally proven by empirical research to provide more robust evidence.

Key words:land acquisition； co-words analysis； focus and trend

中图分类号：F301.1

文献标志码：A

文章编号：2095-1329（2016）02-0025-05

doi:10.3969/j.issn.2095-1329.2016.02.007

收稿日期:2015-10-19

修订日期:2015-11-26

作者简介:唐云锋（1971-），男，博士，副教授，研究生导师，研究方向为土地经济与政策.

基金项目:浙江省自然科学基金项目（LY15G03 0019）