趙 勇 李晨英 韓明杰

基于VOS方法的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學研究主題的可視化分析

趙 勇 李晨英 韓明杰

為了使研究主題的分類和可視化效果更為準確和科學，共詞分析經(jīng)常與因子分析、聚類分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析、多維尺度分析等技術(shù)綜合使用。相似度可視化方法(VOS)是對多維尺度方法的改進，通過VOS方法的可視化分析能夠直觀、清晰地展示某一學科的研究主題熱點和研究類別?；赩OS方法的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學研究主題可視化分析結(jié)果表明:2007—2011年我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究主題可以分為農(nóng)民、農(nóng)村金融、農(nóng)民收入與糧食生產(chǎn)、農(nóng)民工、城市化、農(nóng)村發(fā)展6個類別，其中與“農(nóng)民”相關(guān)的研究主題是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學關(guān)注的熱點。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟;文獻計量;共詞分析;VOS方法

一、引言

文獻計量方法和可視化技術(shù)為探索某一學科領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)與演變提供了有效的分析手段。共詞分析是較為常用的文獻計量和內(nèi)容分析方法，其原理主要是對一組詞兩兩統(tǒng)計它們在同一篇文獻中出現(xiàn)的次數(shù)，對這些詞進行聚類分析，進而分析這些詞代表的學科和主題的結(jié)構(gòu)變化［1］。早在20世紀80年代，荷蘭萊頓大學的Rip Arie等學者就基于《生物技術(shù)與生物工程》雜志(Biotechnology and Bioengineering)10年的論文數(shù)據(jù)，以關(guān)鍵詞為研究對象，利用共詞分析(Co－words analysis)對生物技術(shù)領(lǐng)域的研究進展進行了可視化分析［2］。此后，該方法被應(yīng)用到其他一些研究領(lǐng)域的知識演進分析中，如軟件工程［3］、化學［4］、科學計量學［5］、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［6］、環(huán)境科學［7］、SARS［8］，等等。近年來，我國學者在研究中也開始使用共詞分析的方法和技術(shù)，尤其是在圖書情報學領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛，最近較為典型的研究如邱均平以SCI和SSCI收錄的13種高影響力外文源刊在2006—2010年5年間所刊載的論文為研究對象，對國際范圍內(nèi)圖書情報學領(lǐng)域的研究熱點和前沿進行了辯識和追蹤［9］。目前，國內(nèi)學者在管理學［10］、材料科學［11］、心理學［12］、物流［13］等領(lǐng)域應(yīng)用了共詞分析方法和技術(shù)，但在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域國內(nèi)外鮮見此類研究的文獻。

為了使研究主題的分類和可視化效果更為準確和科學，共詞分析經(jīng)常與因子分析、聚類分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析、多維尺度分析等技術(shù)綜合使用。2010年，荷蘭萊頓大學Van Eck等學者在多維尺度分析(Multidimensional Scaling，MDS)的基礎(chǔ)上提出了一種新的文獻計量地圖方法VOS(Visualization of Similarity)，VOS方法是對多維尺度“應(yīng)力函數(shù)”的加權(quán)，較多維尺度基于鄰近指數(shù)和余弦方程所產(chǎn)生的MDS－AS和MDS－COS，VOS方法在“聚合度”和“區(qū)分度”兩種關(guān)鍵評價指標上均要優(yōu)于多維尺度法［14］。目前我國學者對VOS方法的應(yīng)用還處于探索階段［15］。

為了考察近年來我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域關(guān)注的研究主題，本文利用VOS方法，以4種農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域高影響力CSSCI收錄期刊在2007—2011年刊載的論文為研究對象，通過對論文關(guān)鍵詞的可視化分析，系統(tǒng)梳理了近5年我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學的研究主題，同時借助VOSviewer軟件對研究熱點、研究主題進行可視化展示，這有助于學者快速有效地把握當前農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究的切入點，促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究緊密結(jié)合我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的現(xiàn)實問題。

二、分析方法與數(shù)據(jù)來源

(一)VOS方法介紹

VOS方法的目的與MDS方法一致，即將多維空間的研究對象簡化到低維空間進行定位、分析和歸類。但VOS方法與MDS方法在實現(xiàn)這一目標的途徑上存在差異。MDS方法通過距離來反映兩個分析單元①分析單元可以是作者、期刊、關(guān)鍵詞、國家、機構(gòu)等。之間相似度(similarity)，兩個分析單元之間的關(guān)系越強，它們之間的距離就越小。假設(shè)Sij代表單元i和單元j之間的相似度。對于每一對單元i和j，MDS方法都需要一個鄰近值(proximity)Pij和權(quán)重Wij(Wij≥0)。在已有文獻中，鄰近值Pij經(jīng)常等于相似度Sij，但并不給出權(quán)重Wij，有些文獻則將MDS方法中所有單元i和j的權(quán)重Wij設(shè)置為1。為了將各個分析單元準確地標注在幾何空間圖上，MDS方法將“應(yīng)力函數(shù)”②將研究對象之間的空間距離與研究對象之間的實際距離進行比較，計算其差異，作為衡量空間結(jié)構(gòu)與輸入數(shù)據(jù)之間的擬合優(yōu)度指標，即應(yīng)力函數(shù)。(Stress Function)最小化。最常用的應(yīng)力函數(shù)公式③公式中的應(yīng)力函數(shù)是標準化應(yīng)力函數(shù)(normalized raw stress function)，SPSS軟件的多維尺度分析中的PROXSCAL程序就是使用的該應(yīng)力函數(shù)。如下:

在式(1)中，f是鄰近數(shù)Pij的轉(zhuǎn)換函數(shù)，xi代表分析單元i在幾何空間圖中的位置。幾何空間圖通常是一個二維結(jié)構(gòu)圖，幾何空間圖中點際之間的距離xi=(xi1，xi2)應(yīng)用歐式距離算法(Euclidean Distance)進行計算。

MDS方法就是通過迭代運算將公式1中的壓力函數(shù)最小化進行節(jié)點定位，常用的迭代優(yōu)化方法是SMACOF算法，SPSS軟件的多維尺度分析中的PROXSCAL程序使用了該方法進行運算。此外，MDS方法一般可以分為計量型(metric MDS)和非計量型(non-metric MDS)兩種類型。計量型MDS要求數(shù)據(jù)為研究對象進行比較而得出量化的測量數(shù)據(jù)，如等距量表(interval scale)或比率量表(ratio scale)數(shù)據(jù)④Van Eck等指出基于比率量表數(shù)據(jù)的MDS方法中，轉(zhuǎn)換函數(shù)f可以是一個非線性函數(shù);基于等距量表數(shù)據(jù)的MDS方法中，轉(zhuǎn)換函數(shù)f可以使一個線性函數(shù);基于順序量表數(shù)據(jù)的MDS方法可以使一個單調(diào)函數(shù)。但當鄰近值Pij等于相似度Sij時，基于比率量表數(shù)據(jù)的MDS將沒有意義，原因是鄰近值等于相似度后，轉(zhuǎn)換函數(shù)將是一個線性遞減函數(shù)，即所有轉(zhuǎn)換后的鄰近數(shù)將為負數(shù)或零。，而非計量型MDS要求的數(shù)據(jù)為順序量表(ordinal scale)數(shù)據(jù)。在已有文獻中，研究者通常不會指出其使用了那種類型的MDS方法。目前，圖書情報學界使用較為普遍的是非計量型MDS方法，即基于順序量表數(shù)據(jù)的多維尺度分析。

而VOS方法，對于每一對單元i和j都需要一個相似度Sji(Sij≥0)，相似度的計算公式如下:

在式(3)中，Cij是單元i和j的共現(xiàn)頻次，Ci是單元i的出現(xiàn)頻次，Cj是單元j的出現(xiàn)頻次。VOS方法通過將公式4結(jié)果的最小化來準確地標注各個分析單元在幾何空間圖中的位置。

同時滿足:

VOS方法利用SMACOF迭代優(yōu)化對公式4進行最小化處理，將分析單元間的相似度作為它們之間歐式平方距離的權(quán)重。同時為了避免零值出現(xiàn)，即對于兩個分析單元處于同一位置的情況，VOS方法規(guī)定這兩個分析單元的平均距離值為1，見公式5。

為了配合VOS方法的實踐應(yīng)用，Van Eck等學者于2010年開發(fā)了VOSviewer軟件供學者們使用［16］。VOSviewer在輸入數(shù)據(jù)格式方面與已有文獻計量分析軟件存在差異［17］，雖然2012年5月Van Eck等學者推出了Vosviewer1．5．0版本，支持Web of Science數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)格式，但對于中文數(shù)據(jù)庫(中國知網(wǎng)、萬方、維普)的數(shù)據(jù)格式仍不支持，因此本研究依據(jù)VOS方法的原理，自主開發(fā)了BibStats程序?qū)W術(shù)論文元數(shù)據(jù)進行處理、分析，并可以輸出符合VOSviewer軟件使用的格式文件，這有助于VOS方法在具體研究問題中的應(yīng)用。

(二)數(shù)據(jù)來源

本研究采用的數(shù)據(jù)源于中國知網(wǎng)(CNKI)，選取農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域4種高影響力的學術(shù)期刊，即《中國農(nóng)村經(jīng)濟》、《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題》、《中國農(nóng)村觀察》和《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟技術(shù)》期刊，在2007—2011年5年間所刊載的論文(不含增刊論文)數(shù)據(jù)為樣本，剔除會議通知等非研究論文數(shù)據(jù)，最終獲取有效數(shù)據(jù)2 590條，數(shù)據(jù)來源情況如表1所示。

表1 4種農(nóng)業(yè)經(jīng)濟類期刊發(fā)文量及復(fù)合影響因子

三、數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析

(一)論文發(fā)表的基本情況

統(tǒng)計論文題錄信息發(fā)現(xiàn)，4種農(nóng)業(yè)經(jīng)濟類期刊在2007—2011年間發(fā)表的2 590篇論文來源于3 368名作者。其中，作為第一作者單位發(fā)文量前20位的機構(gòu)中(如表2)，來自高等院校的機構(gòu)有15家，尤其是農(nóng)林高校在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域的研究成果較多，說明目前農(nóng)林高等院校是我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域的重要科研力量。以第一作者身份發(fā)文量居前列的有:黃祖輝、葉敬忠、孔凡斌、萬寶瑞、鐘甫寧等5位學者(如表3)，他們的研究方向都涉及了當前我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟中的熱點問題，包含了宏觀和微觀兩個層面。

表2 發(fā)文量前20位的機構(gòu)分布(篇)

表3 發(fā)文量前5位的作者情況(篇)

(二)研究主題分析

本研究利用自編BibStats工具對2 590篇文獻的所有關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次進行統(tǒng)計。目前，已有文獻中對于高頻關(guān)鍵詞的確定并沒有一個統(tǒng)一的方法。本研究根據(jù)統(tǒng)計學中的箱線圖法確定高頻關(guān)鍵詞。箱線圖法是描述單個變量數(shù)據(jù)分布的一種統(tǒng)計學方法，包括5個特征值，即最大值(Max)、上四分位數(shù)(Q3，即75%百分位數(shù))、中位數(shù)(Med)、下四分位數(shù)(Q1，即25%百分位數(shù))和最小值(Min)。上四分位數(shù)(Q3)和下四分位數(shù)(Q1)之間的距離稱為四分位距(Interquartile Range，IQR)。為了更精確地描述分布尾部的極值的信息，箱線圖法規(guī)定凡是與上下四分位數(shù)值的距離超過1．5倍四分位距(1．5IQR)的為異常值，超過3倍四分位距(3IQR)的為極值。本研究采用箱線圖法中的極值作為高頻關(guān)鍵詞，經(jīng)計算關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次≥8的為高頻關(guān)鍵詞，共104個。這些高頻關(guān)鍵詞是2007年以來農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域關(guān)注的熱點詞匯(限于篇幅表4列出了頻次大于13，排名前51位的關(guān)鍵詞)。

1.研究熱點分析

本研究基于104個高頻關(guān)鍵詞，利用VOSviewer軟件繪制了研究主題的密度視圖①受紙質(zhì)期刊印刷效果的局限，本文中的可視圖譜(包括密度視圖和標簽視圖)在電子版中給予了展示，全文可在中國農(nóng)業(yè)大學教師文庫(http:∥202．112．175．14．4237/home/jswk．xml)中獲取。，密度視圖中每一個節(jié)點的顏色由該點的密度所決定。默認情況下，顏色介于紅色和藍色之間。某節(jié)點周圍的條目數(shù)量越多、權(quán)重越大，該節(jié)點的顏色就越接近于紅色，也表明該關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻次較高，即為該領(lǐng)域的重要研究主題。根據(jù)密度視圖顯示，與“農(nóng)民”相關(guān)的研究主題是我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域研究的熱點，包括“農(nóng)民收入”、“土地流轉(zhuǎn)”、“合作社”、“非農(nóng)就業(yè)”、“城市化”，也表明雖然我國的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域呈現(xiàn)宏觀問題研究與微觀問題研究并舉的研究格局，但對于微觀主體的關(guān)注度相對較高，涉及“農(nóng)民”、“農(nóng)民工”等微觀主體切身利益的研究較多。

表4 前51位高頻關(guān)鍵詞

2.研究主題聚類結(jié)果分析

在專業(yè)人員對主題聚類結(jié)果(圖2)判讀的基礎(chǔ)上，通過VOSviewer中閾值的合理調(diào)整，把關(guān)鍵詞所代表的主題收斂為6大子類團，并給出各子類團的標簽，具體聚類結(jié)果如下。

(1)農(nóng)民。本類團包括的關(guān)鍵詞主要有:農(nóng)民、合作社、新農(nóng)村建設(shè)、土地流轉(zhuǎn)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)保險、新型農(nóng)村合作醫(yī)療、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施、公共產(chǎn)品、土地承包經(jīng)營權(quán)，等。

“農(nóng)民”節(jié)點是標簽視圖中最大的節(jié)點，位于圖譜的核心位置，表明“農(nóng)民”一詞的出現(xiàn)頻次最高，是我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究的重點。農(nóng)民在我國歷史發(fā)展中占有極其重要的位置，早在宋朝的《陳旉農(nóng)書》中就有“農(nóng)者，天下之大本也”的論斷。農(nóng)民問題也被認為是“三農(nóng)”問題的核心，有學者提出目前“三農(nóng)”問題依然嚴重的主要原因是國家對農(nóng)民的賦權(quán)還不夠充分［18］。而與“農(nóng)民”節(jié)點緊密聯(lián)系的關(guān)鍵詞節(jié)點主要是“合作社”和“土地流轉(zhuǎn)”。

“發(fā)展農(nóng)民專業(yè)合作社，提高農(nóng)業(yè)組織化程度”是我國政府推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、加強農(nóng)村基層民主建設(shè)的重要策略。據(jù)統(tǒng)計，截至2011年3月末，全國已有合作社接近41萬家［19］。萬寶瑞系統(tǒng)歸納了當前農(nóng)民專業(yè)合作社需要關(guān)注的問題有:農(nóng)民專業(yè)合作社內(nèi)部制度不健全、運行不規(guī)范、缺乏人才、缺乏資金、缺乏用地、培訓工作滯后以及存在的稅務(wù)問題［20］4。與合作社相關(guān)的研究主題主要有“農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化”、“龍頭企業(yè)”、“政府職能”等。

隨著我國城市化進程的加快，農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)問題日益突出，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域研究對“土地流轉(zhuǎn)”的關(guān)注度也在增加。黃延信等對我國農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的狀況進行了調(diào)查，認為“農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)總體上表現(xiàn)為種植大戶、龍頭企業(yè)、專業(yè)合作社、集體統(tǒng)一經(jīng)營、股份合作經(jīng)營等形式，并表現(xiàn)出流轉(zhuǎn)組織化水平提高;在推進土地規(guī)范流轉(zhuǎn)方面應(yīng)切實落實土地承包關(guān)系長久不變政策，加強政府部門對土地流轉(zhuǎn)的服務(wù)與管理”［21］4。因此，從標簽視圖中也可以看出，“土地流轉(zhuǎn)”節(jié)點與“合作社”、“土地承包經(jīng)營權(quán)”、“交易成本”、“龍頭企業(yè)”、“非農(nóng)就業(yè)”等節(jié)點都存在聯(lián)接。

(2)農(nóng)村金融。本類團包括的關(guān)鍵詞主要有:農(nóng)村金融、農(nóng)村信用社、小額信貸、金融危機、民間金融、扶貧、區(qū)域經(jīng)濟、農(nóng)村中小企業(yè)，等。

農(nóng)村金融作為農(nóng)民融資的重要支撐系統(tǒng)，是農(nóng)村各種金融及其活動所構(gòu)成的有機整體，也是國家整個金融體系不可分割的組成部分［22］。與“農(nóng)村金融”相關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵詞主要有“農(nóng)村信用社”、“小額信貸”、“民間金融”、“農(nóng)村中小企業(yè)”等。在“農(nóng)村金融”主題下的研究中，學者們除了關(guān)注農(nóng)村金融體系發(fā)展過程中存在的問題，還關(guān)注了農(nóng)村金融與農(nóng)民收入、貧困之間的關(guān)系，丁志國認為我國農(nóng)村金融發(fā)展對減少農(nóng)民貧困的作用，既存在直接效應(yīng)，也存在間接效益，而間接效益的作用明顯高于直接效益。間接效益具體表現(xiàn)在，農(nóng)村金融通過促進經(jīng)濟增長和收入再分配進而作用于貧困［22］72。因此，“扶貧”也被聚類在“農(nóng)村金融”研究主題下。

(3)農(nóng)民收入與糧食生產(chǎn)。本類團包括的關(guān)鍵詞主要有:農(nóng)民收入、糧食安全、糧食生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品、生物質(zhì)能源、WTO、財政支農(nóng)、糧食補貼、期貨市場、糧食價格、SPS措施，等。

農(nóng)民收入與糧食生產(chǎn)是我國農(nóng)村經(jīng)濟社會發(fā)展的兩件大事，近年來國家出臺的一系列農(nóng)業(yè)政策也都是緊密圍繞農(nóng)民增收和糧食增產(chǎn)這兩個目標。從標簽視圖中可以看出，除了“糧食生產(chǎn)”節(jié)點外，與“農(nóng)民收入”節(jié)點距離較近的節(jié)點是“技術(shù)效率”，說明通過提升技術(shù)效率來增加農(nóng)民收入是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域關(guān)注的一個重要研究主題。

與“糧食生產(chǎn)”節(jié)點聯(lián)接距離較近的節(jié)點主要有“糧食安全”、“糧食補貼”。糧食補貼政策是當前我國保障糧食安全的主要政策，但目前存在糧食補貼方法不完善、對糧食主產(chǎn)區(qū)補償不足、糧食安全目標與農(nóng)民增收目標沒有有效耦合等問題［23］11。此外，“WTO”、“SPS措施”節(jié)點與“糧食生產(chǎn)”、“糧食安全”節(jié)點也存在聯(lián)接。SPS措施是指衛(wèi)生與食品檢疫措施(Sanitary and Phytosanitary，SPS)，主要表現(xiàn)為法規(guī)、標準、程序及檢驗方法等，其以名義的合理性、方式的靈活性、手段隱蔽性及作用的有效性迅速成為農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易的主要障礙［24］29?？梢姡S著我國加入世貿(mào)組織，近年來農(nóng)產(chǎn)品國際貿(mào)易方面的研究也在日益增多，如何在WTO框架下合理運用各種貿(mào)易手段保護國家的糧食安全成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域的關(guān)注重點。

(4)農(nóng)民工。本類團包括的關(guān)鍵詞主要有:農(nóng)民工、人力資本、農(nóng)村勞動力、社會資本、非農(nóng)就業(yè)、社會保障、收入水平、外出務(wù)工、性別差異、社會網(wǎng)絡(luò)，等。

農(nóng)民工是我國特有的城鄉(xiāng)二元體制的產(chǎn)物，據(jù)統(tǒng)計，“十一五”時期前4年，到本鄉(xiāng)鎮(zhèn)以外務(wù)工經(jīng)商3個月以上的農(nóng)村勞動力由1．12億人增加到1．47億人，年均增加875萬人［25］。如此龐大的流動人口群體成為全社會關(guān)注的熱點話題。與“農(nóng)民工”節(jié)點密切關(guān)聯(lián)的節(jié)點主要有“人力資本”、“社會資本”。謝勇研究發(fā)現(xiàn)人力資本存量較高的農(nóng)民工傾向于采取市場化的途徑獲取工作;而人力資本較低的農(nóng)民工一般通過社會資本來實現(xiàn)就業(yè)［26］49。另外“非農(nóng)就業(yè)”、“失地農(nóng)民”、“社會保障”、“性別差異”等關(guān)鍵詞都是近5年我國農(nóng)民工問題研究中關(guān)注的主題。

(5)城市化。本類團包括的關(guān)鍵詞主要有:城市化、勞動力轉(zhuǎn)移、城鄉(xiāng)居民收入、城鎮(zhèn)化、制度創(chuàng)新、收入差距、貧困、經(jīng)濟增長，等。

現(xiàn)代發(fā)展經(jīng)濟學理論認為，從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)社會向現(xiàn)代社會轉(zhuǎn)變的過程就是經(jīng)歷城市化與工業(yè)化的過程，經(jīng)濟社會從城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)逐漸過渡至城鄉(xiāng)融合的過程［27］。與“城市化”節(jié)點聯(lián)接距離較近的節(jié)點有“城鄉(xiāng)居民收入”、“收入差距”、“勞動力轉(zhuǎn)移”、“制度創(chuàng)新”等。在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學研究中，“城市化”、“收入差距”和“勞動力轉(zhuǎn)移”是3個密切相關(guān)的問題，崔傳斌等認為現(xiàn)階段我國第二三產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，城市化進程加快，農(nóng)業(yè)比較效益下降，城鄉(xiāng)居民收入差距加大，這些因素必然引致農(nóng)村勞動力大規(guī)模流動并導致農(nóng)村部分地區(qū)勞動力供給不足［28］46。而制度創(chuàng)新被認為是推進城市化健康發(fā)展的關(guān)鍵因素，因此，在標簽視圖中“制度創(chuàng)新”與“城市化”節(jié)點之間的距離較近。

(6)農(nóng)村發(fā)展。本類團包括的關(guān)鍵詞主要有:農(nóng)村、農(nóng)業(yè)、農(nóng)村經(jīng)濟、農(nóng)村發(fā)展、農(nóng)村政策、農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)村改革、統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展，等。

農(nóng)村發(fā)展是一個綜合性的研究主題，其研究內(nèi)容涉及到“三農(nóng)”問題的諸多方面。根據(jù)標簽視圖顯示，與“農(nóng)村發(fā)展”節(jié)點聯(lián)接較為緊密的節(jié)點主要有“統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展”、“二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)”、“農(nóng)村經(jīng)濟”、“農(nóng)村政策”、“農(nóng)村改革”等。這些關(guān)鍵詞都屬于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟宏觀層面的研究話語。葉敬忠等曾指出“宏觀政策、制度、市場背景下，微觀主體農(nóng)民常常被排除在分析范疇之外”［29］10。從標簽視圖中我們可以證實這一觀點，即這些宏觀層面的研究主題節(jié)點與微觀主體“農(nóng)民”、“農(nóng)戶”節(jié)點之間的聯(lián)接距離較遠，表明它們在同一研究中作為關(guān)鍵詞共現(xiàn)的頻次較低。

四、總結(jié)

通過VOS方法的可視化分析能夠直觀、清晰地展示某一學科的研究主題熱點和研究類別。本研究利用VOS方法對2007—2011年間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學研究主題進行了探析，結(jié)果發(fā)現(xiàn):近5年我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學研究主題可以分為“農(nóng)民”、“農(nóng)村金融”、“農(nóng)民收入與糧食生產(chǎn)”、“農(nóng)民工”、“城市化”、“農(nóng)村發(fā)展”6個主要類別。①在農(nóng)民問題研究中，“合作社”和“土地流轉(zhuǎn)”兩個主題是近5年農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學研究的熱點主題;②在農(nóng)村金融問題研究中，除了對“農(nóng)村信用社”、“小額信貸”、“民間金融”、“農(nóng)村中小企業(yè)”等主題關(guān)注外，農(nóng)村金融對農(nóng)民貧困的作用也成為學者們的關(guān)注點;③在農(nóng)民收入與糧食生產(chǎn)研究主題中，農(nóng)民收入是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學研究的熱點主題，而糧食生產(chǎn)、糧食安全和糧食補貼主題在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域關(guān)注度較高;④在農(nóng)民工問題研究中，“人力資本”和“社會資本”是近年來關(guān)注的熱點;⑤在城市化問題研究中，學者們主要關(guān)注了“城鄉(xiāng)居民收入”、“收入差距”、“勞動力轉(zhuǎn)移”、“制度創(chuàng)新”主題;⑥在農(nóng)村發(fā)展問題研究中，主要包括了“農(nóng)村經(jīng)濟”、“農(nóng)村政策”、“農(nóng)村改革”等宏觀層面研究的關(guān)鍵詞，且這些關(guān)鍵詞與“農(nóng)民”一詞共現(xiàn)的頻次較低。

本研究存在的不足在于:數(shù)據(jù)來源局限于4種中文學術(shù)期刊5年的論文數(shù)據(jù)，而在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域我國學者在SSCI收錄期刊上也發(fā)表了很多高水平的研究論文，這些數(shù)據(jù)有待進一步分析。

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Mapping the Research Topics on Agricultural Economics by VOS Method

Zhao Yong Li Chenying Han Mingjie

In order to cluster and map the research topics more exactly and scientifically，co-word analysis combined with factor analysis，social network analysis or multidimensional scaling analysis are usually applied．The method of visualization of similarity(VOS)is an improvement of multidimensional scaling，which can directly and clearly display the categories of research focuses and research topics．The results of mapping the research topics of agricultural economics by VOS method show:from 2007 to 2011，the research topics of agricultural economics in China can be clustered into six categories，including farmer，rural finance，farmers'income and food production，rural migrant workers，urbanization，rural development．The topics related to farmer are major concerns in the field of agricultural economics．

Agricultural economics;Bibliometrics;Co-word analysis;VOS method

2012-08-21

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項經(jīng)費資助(2012XJ007)。

趙 勇，中國農(nóng)業(yè)大學圖書館館員、管理學博士，荷蘭瓦赫寧根大學訪問學者，郵編:100193;李晨英，中國農(nóng)業(yè)大學圖書館研究館員，情報研究中心主任;韓明杰，中國農(nóng)業(yè)大學圖書館研究館員，副館長。

(責任編輯:連麗霞)