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基于CiteSpace 的晋陕豫黄河金三角区域文献计量与可视化分析

2021-10-11汪登华

三门峡职业技术学院学报 2021年3期
关键词:金三角学者黄河

◎汪登华

(河南理工大学工商管理学院,河南焦作454000)

晋陕豫黄河金三角区域是我国探索经济合作模式与区域协作可持续发展的重点实验区,该区域拥有独特的地理位置与资源优势。2012 年,晋陕豫黄河金三角正式作为承接产业转移的示范区,囊括该区域三省四市的协同发展与跨区域合作已经作为国家战略层面的发展纲要,但自设立“晋陕豫黄河金三角经济协作区”以来,由于政策扶持的不足与资源的不合理运用,使得该区域的经济始终未见突破性进展[1]。因此,晋陕豫黄河金三角区域的协同发展一直都是热门的研究话题,国内学者对该区域高度重视,并且发表了许多关于该区域的研究文献。笔者以2010—2020年晋陕豫黄河金三角主题相关文献为样本,通过文献可视化分析软件CiteSpace,采用内容分析与文献计量相结合的方法,对“晋陕豫黄河金三角”的研究概况进行数量统计和各影响因素分类分析,深入调查学者关于该区域的研究内容与发展趋势,希望能为我国晋陕豫黄河金三角区域协同发展研究提供可参考的建议。

一、资料与方法

(一)数据收集

CiteSpace 软件是用于数据分析整理的重要工具,笔者以CiteSpace 可视化软件为主要分析工具,采用文献计量的方法,从分析期刊论文的外部特征入手,探索学者对于问题研究的演化过程,并预测其未来研究的发展趋势[2]。这种方法不仅适用于研究期刊文献,同样适用于文学作品,不仅能清晰地显示文学作品的数量、分布特征和热点问题的变化情况,还可以显示出作者在某个领域的影响程度以及多位作者在某个领域的研究差异等。选择中文期刊全文数据库(CNKI)作为数据搜索采集平台,使用其高级搜索功能,将搜索主题输入为“黄河金三角”,检索类别为学术期刊,文献的发表时间设置为2010—2020 年,点击检索后共获得351 篇文献。在排除了与研究主题不相关且重复的文献文档(例如工作会议、名家书评、焦点访谈等)之后,最终获得了253 篇有效的期刊文献。全部选中后在“导出与分析”选项中对文献进行Refworks 格式导出,得到txt 格式的文献信息样本作为导入CiteSpace 可视化分析软件的数据源。

(二)数据可视化分析

通过对数据的搜集处理获取以Refworks 格式导出的txt 纯文本文件后,将其转换为中国知网(CNKI)数据源,可以通过 CiteSpace 数据转换工具对该数据进行分析,并严格按照CiteSpace软件要求的格式保存为“download_***.txt”,时间分区设置为2010—2020 年,时间切片节点设置为1,节点类型选择为关键词(Keyword)和作者(Author),导入分析软件 CiteSpace,分别对文献的作者和关键词进行共引分析和聚类分析,可以生成简洁明了的文献作者合作关系网络图谱和关键突现聚类网络图谱,有助于理清晋陕豫黄河金三角区域如今的研究热点和未来的演化趋势。

二、研究现状分析

(一)文献发表数量分析

从2010—2020 年,以晋陕豫黄河金三角地区为主题在期刊发表的论文数量如图1 所示,在过去的十年中,学者有关该主题发表的论文数量总体呈上升趋势。从2010—2013 年,晋陕豫黄河金三角作为承接产业转移的示范区,学者对于该区域的关注度开始上升;2014—2016 年期间,国家对于多区域协调发展的推进使晋陕豫黄河金三角区域研究热度大幅提升,发文数量呈现大幅度增长,从次年的二十几篇增长到三十多篇;2016 年之后,学者关于该区域的研究热度有小幅度的下降,但每年的平均发文数量也都维持在二十篇左右。国内学者对该地区的研究热情也充分证明了多区域协调发展理念在未来各个地区乃至国家发展中的重要作用。

图1 2010- 2020 年黄河金三角区域期刊刊文数量图

(二)文献发表来源分析

对发表“晋陕豫黄河金三角”主题的研究成果的期刊进行调查将揭示该研究领域的核心期刊群,如图2 所示,该图谱由205 个节点、1955条连线组成,网络密度为0.1。

图2 “黄河金三角”区域研究期刊分布图

图谱中的节点与连线反映期刊间的关联程度,节点连线越密集说明关联度越高;网络密度则反映学者对期刊的关注程度,密度越大则关注度越高。可以看出,学者关于“晋陕豫黄河金三角区域”的研究发表在国内顶尖或者核心以上期刊的文章较少,关于该领域的研究文献大多发表于一般学报类期刊上,发文的核心区域也集中于黄河金三角区域和周边省市的高校,校外机构则相对较少。从图中可以看出,这在某种程度上反映出学者尚未对“晋陕豫黄河金三角”区域进行深入和深层次的研究,并非所有的研究热点都得到了关注,许多的研究主题还待进一步展开。

(三)文献作者情况分析

对文献作者情况的分析可以反映出该研究领域的核心作者群,通过作者间的合作率可以看出作者间的交流协作关系。合作率是作者间合作的文章数量占该作者发文章总数的百分比,可以从一个角度反映作者的独立研究水平,也可以从另一个角度解释作者的科学研究能力和科研合作程度[3]。通过可视化分析软件(CiteSpace)绘制作者合作网络谱,如图3 所示,各个节点代表作者的数量,节点间连线代表各作者间的相互协作关系,如图3 所示,在左上角的黑色系统指标中可以看到共有311 个节点和197 条连线,网络密度为0.004。网络结构相对分散,各节点之间基本上无协作连线,因此,当前该领域的研究现状是独立的,作者间的交流较少,作者基本上无合作对象或者合作对象相对固定且单一。

图3 作者合作网络图谱

图中较大网络合作节点有两处,分别是中共运城市委党校课题组和刘海龙研究团队。其中中共运城市委党校课题组合著的文献共计5 篇,著者的合作率为2%,主要研究重点为山西省运城市的区域经济发展和企业体制机制的改革,他们认为,在协调区域合作、顶层设计、加速产业转移的前提下,更好地发挥运城在“晋陕豫黄河金三角”区域合作中的领头羊作用[4];刘海龙研究团队合著的文献共计6 篇,著者合作率为2.3%,研究重点为黄河金三角区域的产业联系和时空演变特征,通过模型设计和数据分析,黄河金三角区域各个城市间的关联强度都不大,产业协作关系都不强,虽然国家对区域协调可持续发展日渐重视,但关于黄河金三角区域的产业协作问题仍旧难以说得到了有效的解决[5]。图中作者单独著作较大网络节点有4 处,分别是王秋萍(6篇)和赵玉山(5 篇),研究方向侧重于黄河金三角区域的果业发展,望能协调三省四市从目前的果业发展状况出发,对未来该区域的果业发展进行有特色的种植规划;梁转琴(5 篇),研究方向侧重于黄河金三角产业转移示范区的资源共享与图书馆建设,期望实现该区域高等教育和社会经济的快速发展;赵媛(5 篇),研究方向侧重于晋陕豫黄河金三角区域的生态旅游发展,晋陕豫黄河金三角区域拥有丰富的文化资源,通过对黄河金三角区域各地文化资源的特色、空间、潜力以及现状等因素进行分析,提出具体的开发策略,并根据文化旅游产业的开发大力发展具有区域特色的“文旅产品”[6]。可以看出,在国内对“黄河金三角”地区的研究中,学者之间的交流与合作明显不足,提供给学者的交流协作平台也较为狭窄,若能建立关于黄河金三角区域的相关研究机构与平台,必将有效地促进研究者之间建立研究团队,提升合作氛围,更利于推动晋陕豫黄河金三角区域的协调发展。

(四)文献关键词与研究热点分析

对文献关键词的分析能简单明了地发现学者关于“黄河金三角”主题的研究热度,通过CiteSpace 软件对文献进行突现度(burstness)分析,得到近十年关于晋陕豫黄河金三角区域研究关键词的突现词谱,如图4 所示,共9 个突现关键词。可以看出,学者近年来对于黄河金三角区域的研究重心主要集中在三门峡市,产业经济的发展一直是关注热点,初期研究主要集中在区域经济方面;到了中期研究范围有所扩大,其中包括了果业发展、区域旅游等方面;近几年,研究角度开始转向旅游业,对黄河金三角区域的智慧旅游与区域旅游关注度较高。晋陕豫黄河金三角区域如今不仅作为国家主要的经济合作示范区,还是生态文明建设与黄河文化传承的“幸福河”,对该区域的研究主题应当更具多层次性和多面性。

图4 黄河金三角相关研究关键词突现图

在关键词共现图中,关键词出现的频率越高,其所显示的字体便越大,说明该词的影响因素越大,并且与其他关键词的关系也越紧密[7]。依据Citespace 可视化分析软件对数据进行分析得到的聚类图谱,可以用模块值(Q)和平均轮廓值(S)两项指标作为分析聚类图谱的评价依据。关键词共引图的聚类分析如图5 所示。当Q≥0.3时,表示样本数据有明显的聚类现象;当S≥0.5时,表示聚类分析结果是合理的;当Q≥0.3 时,表示样本数据有明显的聚类现象;当S≥0.7 时,表示显示结果具有较高的可信度[8]。根据提取的聚类关键词和网络结构中重要节点覆盖的节点属性值和相关文献内容,可以为解释和分析图提供相对客观的参考数据。对图5 进行分析得出:Modularity:Q=0.835,Silhouette:S=0.9926。可以知道:Q>0.5,说明样本数据的聚类结构显著;S>0.7,关键词聚类群组所提取的主题词可信度很高。因此,结合关键词网络突现图,关键词聚类分析图和与相关主题词有关的具体文献,对黄河金三角地区2010—2020 年的主题聚类进行了分析和归纳,关于近十年来学者对晋陕豫黄河金三角区域的研究热点较为集中,一共分为三门峡、中原经济区、区域经济、产业转移、果业发展、区域合作和旅游开发七类。

图5 文献关键词聚类分析图

(五)研究趋势分析

为进一步分析学者对该区域未来的研究趋势,可以借助软件的另一个功能“时间轴”(TimeLine)模式,在该模式下运行2010—2020年的“黄河金三角”主题文献的数据源,核心词共引时间轴分析得到图6,如图所示,从时间上看,研究热点已从早期的区域协调发展转变为区域旅游,研究主题也更深入和密集。可以清楚地了解学者对于晋陕豫黄河金三角区域的研究热点是较为全面的,但也存在许多需要改善的方面。早期关于晋陕豫黄河金三角区域的研究主要关注点还是对于该区域的区域经济一体化研究,所探讨的主题集中在对该区域的经济影响;到2013—2016 年期间,学者的研究热度开始大幅提升,研究方向有了大幅度转变,逐渐向三省四市协同可持续发展、区域合作等方向转变;直到2016 年之后,关于黄河金三角区域的研究热点问题才逐渐减少,但每年依旧有不少学者对该区域的研究能够提出独特的视角与观点,比如对该区域旅游资源开发问题的研究。

图6 文献关键词时间线图

相较之下,长江三角洲和珠江三角洲作为我国具有重要意义的经济发展示范区,在区域的可持续发展与现代化建设上都是标杆。长三角作为“一带一路”和长江经济带的重要枢纽,其发展水平是有目共睹的,是中国参与国际竞争的重要平台;珠三角作为我国先进制造业和现代服务业基地,在区域经济发展方面一直扮演着举足轻重的角色,是中国参与经济全球化的主体区域。因此,未来关于晋陕豫黄河金三角区域的研究,可以合理地借鉴长三角与珠三角成功的区域建设经验,多角度、更深入对该区域的发展展开讨论与研究。

三、讨论

(一)黄河金三角区域发展趋势讨论

晋陕豫黄河金三角区域作为承接产业转移的示范区,主要面临着三个方面的问题:区域旅游发展、产业协同发展和区域生态治理。关于区域旅游发展,首先,旅游景区带动区域旅游业发展,然而该区域的旅游景区存在空间分布明显不均衡、景区开发水平参差不齐等问题,一直限制着该区域旅游业的发展[9];其次,相关学者运用定量分析方法对该区域的旅游资源进行量化分析与排名,分析了该区域各个城市围绕旅游景区打造旅游城市的竞争力强弱关系,但却无具体有效的解决措施[10];最后,基于“丝绸之路经济带”战略,提出晋陕豫黄河金三角区域旅游建设应当建立健全旅游合作机制,打造具有地方特色的精品旅游项目,以国际化旅游开发为标准,把区域旅游做大做强[11]。但是,晋陕豫黄河金三角区域相较于长三角与珠三角区域,在经济协作方面有明显的差异。黄河流域作为中华文明发源地,其区域旅游的发展应当注重“文旅融合”,依托浓厚的文化背景,打造属于该地区的文旅经济圈。在产业协调发展方面,学者认为,产业关联度是体现区域产业协调发展的重要指标。当产业的关联度高时,产业合作将增强,竞争力相应减弱。因此,有必要对该地区的三省四市之间的产业关联性加以重视[12]。一方面,应当确立黄河金三角区域的行政核心或是经济中心,区域协作由政府、企业以及市场来共同主导,并充分发挥示范区的大产业带动小企业的作用,推动该区的全面协同发展;另一方面,三省四市应当尽快转变政府职能,抓住国家政策带来的机遇,走在优化营商环境的前列,在未来黄河金三角区域的营商环境建设中占据主导地位;在区域生态治理方面,对于黄河流域的生态治理一直都是国家层面的系统工程,不仅需要各城市的通力合作以及采取相应的政策措施,还需要应用更多综合高效的生态治理技术和项目。只有在生态治理方面有了成效,才能为黄河金三角区域的经济发展保驾护航。

(二)基于CiteSpace 分析软件的讨论

本研究基于CiteSpace 可视化分析软件和相关文献的归纳整理,对中国知网(CNKI)中2010—2020 年有关“晋陕豫黄河金三角”的相关研究进行分析,得出结论如下:首先,从学术论文的年产量可以看出,对黄河金三角区域的研究已经初具规模,但还有待学者从广度和深度上对该领域的研究进一步拓展与挖掘;其次,“晋陕豫黄河金三角”相关主题的研究成果在核心期刊群发文量有待提高;再次,从作者结构网络上看,研究较为分散,研究持续性较低;最后,从研究热度分析,区域旅游、区域经济、产业转移、区域协同发展是该区域的研究热点。

四、结论

笔者通过对晋陕豫黄河金三角区域研究的系统综述,采用可视化分析软件(CiteSpace)对近十年来学者关于该地区研究成果发表期刊进行知识聚类与图谱分析,客观地展现了学科来源、著者分布、期刊分布、研究热点与趋势,为未来对于晋陕豫黄河金三角区域的研究提供借鉴。主要有如下结论:1.晋陕豫黄河金三角是我国中西部欠发达地区经济发展的典型,过去的十年里,取得了一定的成绩,但也面临着一些困难和问题,尤其是三省四市的协同发展上所面临的问题[13]。因此,该地区的发展研究一直都是热点课题,也发表了大量剖析该地区的研究成果,但突破性和深层次研究成果依旧不足,仍需要广大学者的继续努力。2.本研究也存在着许多不足,在数据收集方面不够完善,仅对中国期刊全文数据库(CNKI)中的文献进行了检索分析,可能会影响研究结果的准确性与完整性。在未来的研究中应当更加充分、综合地运用工具方法,从多角度、多层次挖掘数据中隐藏的信息,使得结果更加真实客观。

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