宋玉 潘志華 龍步菊 倫飛 黃娜 王琦 楊英達(dá) 葛禹銘 葛伊娟

（1 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100193；2 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)土地科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，北京 100193）

0 引言

氣候變暖帶來的全球挑戰(zhàn)不斷加劇，在減排前景復(fù)雜的國際環(huán)境下，評估氣候變化造成的經(jīng)濟(jì)影響，采取適合區(qū)域發(fā)展的適應(yīng)措施以應(yīng)對未來氣候挑戰(zhàn)，一直以來是氣候變化科學(xué)研究的熱點(diǎn)[1-3]。其中，對氣候變化影響的社會經(jīng)濟(jì)成本和氣候變化適應(yīng)路徑成效（Climate Change Costs and Adaptation Pathways）的經(jīng)濟(jì)分析，是氣候變化研究的核心內(nèi)容之一。

近10年來，國內(nèi)外對氣候變化經(jīng)濟(jì)影響的內(nèi)涵、過程、評估對象、體系、應(yīng)對策略與實踐等方面進(jìn)行了廣泛的研究和探討。以貨幣內(nèi)涵角度劃分的氣候變化經(jīng)濟(jì)影響可以分為兩個基本類別：直接經(jīng)濟(jì)損失和間接經(jīng)濟(jì)損失[4-5]。直接經(jīng)濟(jì)損失一般指升溫、氣候事件帶來的直接貨幣損失，包括市場損失如經(jīng)濟(jì)增長能力、資產(chǎn)、建筑物、貨物和服務(wù)損失，以及非市場損失如健康受損、生命損失等[6-7]。間接經(jīng)濟(jì)損失指受到直接經(jīng)濟(jì)損失影響，其他產(chǎn)業(yè)部門和經(jīng)濟(jì)整體由于貨物、服務(wù)和業(yè)務(wù)中斷等造成的經(jīng)濟(jì)損失[8]。其中直接經(jīng)濟(jì)損失通過損失邊際成本和損失函數(shù)等形式計算[9]，間接經(jīng)濟(jì)損失則往往通過氣候變化評估模型（IAMs）進(jìn)行估算[10]。以氣候變化影響過程劃分包括升溫情景的經(jīng)濟(jì)預(yù)測[11]和不同極端天氣氣候事件的經(jīng)濟(jì)影響評估，其中極端天氣氣候事件包括極端降水、高溫?zé)崂撕蛷?fù)合極端事件等[12-13]。另外以評估對象進(jìn)行劃分，氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究則廣泛涵蓋了對農(nóng)、林，以及不同工業(yè)、服務(wù)業(yè)，勞動力分布等的經(jīng)濟(jì)影響[14-16]。除此之外，根據(jù)研究體系和對應(yīng)措施，氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究涵蓋了社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)應(yīng)對氣候變化能力的一系列研究，主要包括風(fēng)險管理、脆弱性、適應(yīng)性、可持續(xù)發(fā)展等方面的研究[17-18]。由此可見，氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究領(lǐng)域涵蓋的研究范圍廣泛，且與多學(xué)科存在交叉。

由于氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究范圍廣泛，幾十年來該領(lǐng)域積累了大量研究基礎(chǔ)，因此使用文獻(xiàn)計量方法梳理該領(lǐng)域發(fā)展脈絡(luò)，分析研究熱點(diǎn)，對我國尋求研究突破以加強(qiáng)氣候變化領(lǐng)域的國際話語權(quán)尤為重要。劉麗等[19]基于1995—2014年間該領(lǐng)域發(fā)表的10781篇文獻(xiàn)對領(lǐng)域整體發(fā)展和各國發(fā)展概況進(jìn)行了總體分析。由于該領(lǐng)域發(fā)表的文獻(xiàn)量大，使用計量方法揭示領(lǐng)域發(fā)展規(guī)律存在一定挑戰(zhàn)，在分析時需要通過選擇合理的研究周期對文獻(xiàn)的數(shù)量進(jìn)行控制。近年來氣候變化經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域發(fā)文量的持續(xù)迅速增長，同時2015年氣候變化大會《巴黎協(xié)定》對全球綠色、低碳、可持續(xù)發(fā)展的積極倡導(dǎo)，這使得近年來氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究對象和潛在熱點(diǎn)都可能產(chǎn)生了一定變化。因此，為避免與前人研究重復(fù)，同時把握近年來的研究趨勢發(fā)展和熱點(diǎn)演化，我們選取自2010年起氣候變化經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域發(fā)表于WOS的15981篇文獻(xiàn)進(jìn)行分析。在此背景下，為了更加全面地了解和把握國內(nèi)外氣候變化經(jīng)濟(jì)影響的研究現(xiàn)狀和熱點(diǎn)，本文運(yùn)用知識圖譜方法，對該領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行以定量分析為主、定性分析為輔的可視化文獻(xiàn)計量研究。通過分析該領(lǐng)域文獻(xiàn)的年代分布和主題分類，解析研究熱點(diǎn)的動態(tài)演進(jìn)和發(fā)展趨勢。本研究為把握氣候變化經(jīng)濟(jì)研究熱點(diǎn)和脈絡(luò)，明確發(fā)展趨勢，促進(jìn)我國氣候變化經(jīng)濟(jì)影響評估體系的建立及探索新的研究方向提供了支持。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

選取Web of Science（WOS）作為文獻(xiàn)檢索平臺，在高級檢索中選擇Web of Science核心合集，專業(yè)檢索式為：TS=(("climate change" OR "global warming") AND (impact OR damage OR loss OR influence) AND (economic))，檢索時段設(shè)置為2010年1月1日—2021年5月29日，在剔除標(biāo)題明顯無關(guān)的文獻(xiàn)后，得到15981篇與主題相關(guān)的文獻(xiàn)作為研究樣本，將所有文獻(xiàn)導(dǎo)出為純文本txt格式，以備后續(xù)分析。

1.2 數(shù)據(jù)處理

1.2.1 軟件

目前用于知識圖譜研究的軟件較多，需根據(jù)研究目的選擇合適的分析工具。本文結(jié)合多種文獻(xiàn)計量軟件，基于共詞分析（Co-word analysis），以關(guān)鍵詞共現(xiàn)為基礎(chǔ)對氣候變化經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域2010年以來發(fā)表于WOS核心合集的文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，使用軟件包括Co-Occurrence（簡稱COOC），VOSviewer以及CiteSpace。其中COOC為學(xué)術(shù)點(diǎn)滴團(tuán)隊開發(fā)的文獻(xiàn)計量綜合分析軟件，綜合了數(shù)據(jù)清洗，共現(xiàn)矩陣分析、樣本聚類和多種矩陣處理方法，具有功能多樣、操作簡便等一系列優(yōu)點(diǎn)，在文獻(xiàn)計量研究領(lǐng)域具有很高的應(yīng)用前景[20]。VOSviewer由荷蘭萊頓大學(xué)發(fā)布[21]，在共現(xiàn)聚類和圖譜展示上具有一定優(yōu)勢，是文獻(xiàn)計量可視化圖譜的重要繪制工具之一，常與其他軟件搭配使用[22]。CiteSpace為美國德雷克塞大學(xué)陳超美博士開發(fā)的開放式可視化軟件[23]，在文獻(xiàn)計量和知識圖譜繪制研究中應(yīng)用廣泛，常用于識別和顯示研究熱點(diǎn)的演進(jìn)和發(fā)展趨勢，在研究時序演進(jìn)可視化處理方面具有廣泛的應(yīng)用[24-25]，與前面的兩種軟件形成了良好的互補(bǔ)。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)處理需要，我們組合使用以上3種軟件，共同完成本文的數(shù)據(jù)處理與可視化分析。

1.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在對文獻(xiàn)分析前，需要對文本進(jìn)行預(yù)處理，完成文本的清洗和去重等工作。首先對文本進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，如Climate Change在關(guān)鍵詞的表述中包括Global Warming；Climate-Change；Climatic Change；Climate Changes；Global Climate Change等不同表述方式，導(dǎo)致存在諸如同義詞、連字符連接或者單復(fù)數(shù)等同義但不同形式的詞組單元。同義詞會影響Climate Change這個共同語義的統(tǒng)計頻次。因此需要對同義詞進(jìn)行篩選和合并。之后篩除無清晰語義指向詞語，如Climate、Impacts等，完成文本的清洗。文本清洗后對文本進(jìn)行文獻(xiàn)去重處理。文本清洗和去重使用COOC6.725完成。

1.2.3 數(shù)據(jù)分析

本文所使用的文獻(xiàn)計量方法主要基于共詞分析。詞的共現(xiàn)（Co-occurrence）指在文檔中同時出現(xiàn)的兩個或多個詞。共現(xiàn)反映了詞之間的相似程度或固定搭配[25]。基于假設(shè)論文的關(guān)鍵詞經(jīng)過作者精心挑選，論文關(guān)鍵詞能夠揭示文獻(xiàn)的研究內(nèi)容，反映文獻(xiàn)的研究主題[26]。以此為基礎(chǔ)，關(guān)鍵詞的共現(xiàn)關(guān)系可以揭示研究領(lǐng)域內(nèi)的關(guān)鍵研究主題和特征。因此，后續(xù)數(shù)據(jù)分析主要針對論文的關(guān)鍵詞。

主題聚類分析：基于關(guān)鍵詞的共現(xiàn)關(guān)系，可通過聚類分析把關(guān)聯(lián)密切的關(guān)鍵詞聚集在一起形成不同的類別，以此分析某一領(lǐng)域下的主題分類[27]。本文使用COOC選取高頻關(guān)鍵詞，選擇樣本內(nèi)頻次大于50的關(guān)鍵詞（共102個），計算高頻關(guān)鍵詞間共現(xiàn)關(guān)系，并繪制詞云圖。之后使用VOSviewer1.6.16對高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)矩陣進(jìn)行VOS聚類分析[28]，選取直線/模塊化（LinLog/modularity）標(biāo)準(zhǔn)布局[21]，采用網(wǎng)絡(luò)連接圖展示聚類結(jié)果，對氣候變化經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域的重要研究主題進(jìn)行分析。

熱點(diǎn)演進(jìn)分析：時序圖（Timeline Plot）以共現(xiàn)分析為基礎(chǔ)，通過研究熱點(diǎn)間的聯(lián)系及其時空分布，展示熱點(diǎn)的演進(jìn)趨勢[25]。本文使用CiteSpace5.7.R2分析關(guān)鍵詞，在CiteSpace操作界面中，時間設(shè)置為2010—2021年，時區(qū)間隔為1。節(jié)點(diǎn)類型選擇關(guān)鍵詞，TopN保持默認(rèn)值50。由于樣本內(nèi)文獻(xiàn)數(shù)量多，為了使可視化結(jié)果更加直觀，結(jié)構(gòu)更清晰合理，選取pathfinder和sliced network進(jìn)行修剪。同時每種類別下設(shè)置展示的關(guān)鍵詞數(shù)量為1。通過關(guān)鍵詞的時序圖演進(jìn)對領(lǐng)域內(nèi)主題發(fā)展趨勢展開分析。

前沿?zé)狳c(diǎn)分析：突顯（Burstness）指一定時段內(nèi)引用或關(guān)鍵詞使用頻次出現(xiàn)大幅變化的情況，通過突顯分析（Burst Detection）可觀察共引或關(guān)鍵詞的衰落或興起，探測領(lǐng)域內(nèi)的新興熱點(diǎn)或者分析領(lǐng)域內(nèi)較為分散出現(xiàn)的躍遷[29]。CiteSpace基于Kleinberg 突變檢測法，提供了系統(tǒng)的突顯分析工具，可用于檢索研究前沿的熱點(diǎn)詞匯[30]。因此我們使用CiteSpace對氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究中出現(xiàn)的突顯詞進(jìn)行探測，并選取突顯強(qiáng)度最高的20個關(guān)鍵詞對前沿?zé)狳c(diǎn)進(jìn)行分析。

2 結(jié)果

2.1 發(fā)文量時間分布

某一研究領(lǐng)域的發(fā)文數(shù)量與時間分布，反映了該領(lǐng)域的研究進(jìn)程和現(xiàn)狀，揭示了其研究發(fā)展的總體趨勢[31]。圖1中統(tǒng)計了氣候變化經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域2010年以來的論文發(fā)表情況，其中由于2021年只統(tǒng)計到當(dāng)年的5月發(fā)文量，因此未在圖中顯示。從圖1中可以看出，氣候變化經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域的發(fā)文量呈現(xiàn)比較穩(wěn)定的逐年遞增的趨勢，表明氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究處于良性發(fā)展中，持續(xù)吸引越來越多的研究關(guān)注。

圖1 氣候變化經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域2010—2020年度文章出版量、出版累積量與年份分布 Fig. 1 The annual publication output, accumulated output and year distribution in the field of the economic impact of climate change during 2010－2020

2.2 研究主題聚類

關(guān)鍵詞共現(xiàn)反映了關(guān)鍵詞之間的相似程度或是固定搭配[25]，可揭示研究領(lǐng)域的重要主題和研究特征。圖2分別展示了高頻關(guān)鍵詞的分布圖（圖2a）及基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)關(guān)系的主題聚類（圖2b）。圖2a中不同字體大小代表該關(guān)鍵詞的頻次。

圖2b根據(jù)關(guān)鍵詞的共現(xiàn)關(guān)系，將除Climate Change外的101個高頻關(guān)鍵詞按VOS聚類為6個不同主題。圖 2b中不同顏色代表了聚類的類別，相同顏色表示同一主題，節(jié)點(diǎn)的大小代表關(guān)鍵詞的頻次高低，節(jié)點(diǎn)之間的連線粗細(xì)程度代表了關(guān)鍵詞之間聯(lián)系的強(qiáng)弱。表1中列出了各聚類主題下頻率最高的8個關(guān)鍵詞。根據(jù)各類別中關(guān)鍵詞的語義聯(lián)系，結(jié)合文獻(xiàn)內(nèi)容，氣候變化經(jīng)濟(jì)影響中根據(jù)高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類的6個重要研究主題歸納總結(jié)如下。

表1 氣候變化經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域聚類主題前8高頻關(guān)鍵詞 Table 1 The top 8 high-frequency keywords for main topic clustering in the field of the economic impact of climate change

圖2 氣候變化經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞分布及其VOS聚類 （a）詞云分布圖（b）聚類網(wǎng)絡(luò)圖 Fig. 2 Distribution of high-frequency keywords and VOS clustering in the field of the economic impact of climate change (a) the work-cloud visualization, (b) the co-occurrence network visualization

主題1，氣候變化下減排和可持續(xù)發(fā)展（Emissions and Sustainable Development）。該類別包含的研究內(nèi)容比較寬泛，主要包括空氣污染、節(jié)能減排、循環(huán)經(jīng)濟(jì)、能源利用、環(huán)境評價，以及城市化的經(jīng)濟(jì)影響，還包括了減排和可持續(xù)發(fā)展的一些常用研究方法，如一般均衡模型、綜合評估模型、生命周期評估等。此外關(guān)鍵詞“中國”為此類別中出現(xiàn)頻率前4的關(guān)鍵詞，表示我國關(guān)于氣候變化經(jīng)濟(jì)影響的許多研究集中在減排和可持續(xù)發(fā)展這一類別中。

主題2，氣候變化下適應(yīng)與風(fēng)險管理（Adaptation and Risk Management）。主要包括氣候變化下極端天氣和災(zāi)害相關(guān)的經(jīng)濟(jì)影響研究，災(zāi)害類型主要包括洪水、干旱和其他自然災(zāi)害，以及海平面上升等。此外該主題下還包括了系統(tǒng)的脆弱性、適應(yīng)能力以及不確定性的評估等。研究方法主要有危險評估、遙感和GIS、成本收益分析等。

主題3，氣候變化下氣候公平與發(fā)展（Climate Equity and Development）。主要包括發(fā)展中國家氣候公平、貧困、健康與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，以及這些地區(qū)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的實現(xiàn)等研究。典型研究地區(qū)如印度、巴基斯坦。

主題4，氣候變化下資源管理——土地利用、能源作物、林業(yè)與生態(tài)系統(tǒng)（Resources-Land Use, Forestry, Ecosystem and Global Change）。主要包括氣候變化下土地利用、能源作物、林業(yè)、生物量、碳固存、生物多樣性和物種分布等生態(tài)資源相關(guān)的經(jīng)濟(jì)影響和管理研究。典型的研究區(qū)域如歐洲。

主題5，氣候變化下資源管理——漁業(yè)及生計（Resources-Fishery and Livelihoods）。主要包括氣候變化對水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)、漁業(yè)等自然資源的經(jīng)濟(jì)影響研究，以及對旅游業(yè)、生活模式和政府管理的影響研究等。

主題6，氣候變化下資源管理——農(nóng)業(yè)和水安全（Resources-Agriculture and Water）。主要包括氣候變化對農(nóng)業(yè)、食品加工業(yè)，以及灌溉、地下水等用水資源的經(jīng)濟(jì)影響研究。

將2010年以來WOS核心合集中包含高頻關(guān)鍵詞的氣候變化經(jīng)濟(jì)影響文獻(xiàn)按以上6個研究主題進(jìn)行劃分時，主題1～主題6分別包含文獻(xiàn)3229篇，2813篇，859篇、1600篇、846篇和921篇。不包含高頻關(guān)鍵詞的文獻(xiàn)未統(tǒng)計在此列表中。

2.3 熱點(diǎn)演進(jìn)趨勢分析

時序圖主要展示了節(jié)點(diǎn)（關(guān)鍵詞）間的聯(lián)系及其隨時間的變化，顯示了論文關(guān)鍵詞間的相互影響和更新，展示了知識域隨時間的演化過程[32]。使用CiteSpace中的時序圖揭示2010年以來WOS核心合集氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究中共現(xiàn)關(guān)鍵詞隨時間的變化，以了解研究熱點(diǎn)隨時間的演進(jìn)發(fā)展，結(jié)果見圖3。圖3中節(jié)點(diǎn)大小代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次，連線表示關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系。由于圖中出現(xiàn)的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞較多，結(jié)合2.2節(jié)中的主題聚類，根據(jù)關(guān)鍵詞的主題和聯(lián)系進(jìn)行了分類和梳理。

圖3 氣候變化經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)的研究熱點(diǎn)時序演進(jìn) Fig. 3 A timeline visualization of the keywords co-occurrence network for hot spot migration in the field of the economic impact of climate change

CiteSpace以Q值（Modularity）和S值（Silhouette）作為評價網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和聚類效果的繪圖標(biāo)準(zhǔn)。其中Q>0.3表示社區(qū)結(jié)構(gòu)顯著，S>0.5表示聚類效果合理。本文中Q=0.4237，S=0.7154，時序網(wǎng)絡(luò)符合結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)。

從圖3中可以看出，2010年的重要關(guān)鍵詞在后續(xù)年份的研究中都有良好發(fā)展，主題的延續(xù)性高，關(guān)鍵詞間的交叉性和聯(lián)系多。具體來看，自2010年起的本研究區(qū)間初始期，氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究包括了高頻次關(guān)鍵詞生命周期評估（Life Cycle Assessment）、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)（Ecosystem Service）、新能源（Renewable Energy）、二氧化碳排放（Carbon Emission）、 可持續(xù)發(fā)展（Sustainable Development）、減排（Mitigation）、中國（China）和模型（Modeling）。在2.2節(jié)中主要屬于主題1氣候變化下減排和可持續(xù)發(fā)展中。2010年以后這些初始高頻關(guān)鍵詞的關(guān)聯(lián)內(nèi)容得到了迅速發(fā)展，在后續(xù)研究中與這些關(guān)鍵詞相關(guān)的主題有很好的延續(xù)。對2011年后關(guān)鍵詞的類型分析顯示，2011年后的研究熱點(diǎn)演替主要呈現(xiàn)兩條發(fā)展路徑：研究對象的不斷擴(kuò)展以及研究方法或解決方案的不斷探索，兩者呈一定程度上的交叉交替發(fā)展趨勢。根據(jù)兩個方向占各年熱點(diǎn)中的比重，可以2016年為分界，將該領(lǐng)域研究區(qū)分為2011—2016年對象擴(kuò)展期，2017—2021年方法方案探索期兩個研究階段。其中2011—2016年研究對象擴(kuò)展期主要針對不同對象的氣候變化經(jīng)濟(jì)影響及其需求與消費(fèi)情況展開研究；而2017—2021年方法方案探索期在研究熱點(diǎn)上傾向跨學(xué)科多目標(biāo)研究方法和評估方法的引入，以及氣候變化經(jīng)濟(jì)影響緩解技術(shù)和解決方案的研究。下面結(jié)合熱點(diǎn)關(guān)鍵詞演進(jìn)對兩個階段進(jìn)行具體分析。

2011—2016年對象擴(kuò)展期。根據(jù)研究對象變化，其可分為兩個階段，2015年以前，氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究重點(diǎn)關(guān)注碳排放（Carbon footprint 2011Carbon leakage 2012）、能源（Energy consumption 2011Energy policy 2011 Energy use 2012Hydropower 2014Energy demand 2015Boigas 2015）和水資源（Groundwater 2011Water quality 2012Water security 2013）等資源需求與消費(fèi)的情況。但隨著2015年污染（Pollution 2015）和冰川（Glacier 2015）進(jìn)入研究熱點(diǎn)，此后氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究中經(jīng)濟(jì)和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的相關(guān)熱點(diǎn)不斷增加。如生態(tài)環(huán)境（Environmental sustainability 2011Biodiversity 2012Mangrove 2012Biological invasion 2016Ecology 2016Environmental kuznets cruve 2016Habitat 2016）、循環(huán)經(jīng)濟(jì)（Recycling 2014）和可持續(xù)發(fā)展（Social-ecological system 2012Sustainable development goal 2016）等在熱點(diǎn)關(guān)鍵詞中的比重不斷增加。此階段也包括研究對象向其他社會經(jīng)濟(jì)方面的擴(kuò)展，如城市（City 2013）、健康（Health 2012）、交通（Transportation 2015Electric vehicle 2016）、農(nóng)業(yè)畜牧業(yè)（Dairy farming 2014）等。還包括一些社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)評價方法（Economic valuation 2013Economic analysis 2013CGE 2014 Damage function 2015）和其他評估對象或方法的研究（Exposure 2013Sensitivity 2013 Indicator 2013Innovation 2014Trend 2014Narrative 2014Discourse 2015）。

隨著熱點(diǎn)在研究對象上從碳排放等向經(jīng)濟(jì)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的轉(zhuǎn)化，自2017年起，研究熱點(diǎn)進(jìn)一步轉(zhuǎn)移到方法和方案上。2017—2021年進(jìn)入研究方法和解決方案的迅速擴(kuò)展期，具體包括針對不同研究對象的氣候變化經(jīng)濟(jì)影響緩解或適應(yīng)方案，以及通過交叉學(xué)科引入氣候變化經(jīng)濟(jì)影響的新評估方法或研究方法的探究。

首先在傳統(tǒng)研究對象上，碳排放（E n e r g y transition 2017Hydrogen 2021）、水資源（Rainwater harvesting 2017Water use efficiency 2018Desalination 2020）等從之前對資源的需求消費(fèi)轉(zhuǎn)向?qū)ο嚓P(guān)解決方案的關(guān)注。農(nóng)業(yè)（Climate smart agriculture 2021Pig 2021）、城市（Green infrastructure 2017Urban planning 2018）、健康（Mental health 2020Covid-19_2020Lockdown 2021）、循環(huán)經(jīng)濟(jì)（Circular economy 2017）、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展（Transformation 2018Naturebased solution 2019Sustainable 2020Trade openness 2020Financial development 2020Ecological footprint 2020Nature resource 2020Mountain 2021）在研究對象和解決方案上均得到進(jìn)一步發(fā)展。

其次，在社會經(jīng)濟(jì)評估和研究方法上，原有經(jīng)濟(jì)評估進(jìn)一步發(fā)展（Economic value 2019Economic cost 2019）。同時跨學(xué)科的環(huán)境經(jīng)濟(jì)可持續(xù)評估（Environmental accounting 2019Input-output model 2019Contingent valuation 2019Vulnerability index 2020）和多學(xué)科復(fù)合經(jīng)濟(jì)分析和技術(shù)方法得到極大發(fā)展（Maxent 2017LMDI 2017Principal component analysis 2017Agent-based model 2018Muti-criteria decision analysis 2018Techno-economic analysis 2018）。此外，與新興學(xué)科的交叉技術(shù)融合也得到重視（Bibliometric analysis 2019Machine learning 2019Random forest 2020Artificial intelligence 2020）。

除按照研究對象和方法方案劃分外，還有部分熱點(diǎn)關(guān)鍵詞由于在時間上發(fā)展連貫，不能按照以上原則進(jìn)行劃分。這些關(guān)鍵詞主要包括在2.2中主題2氣候變化下適應(yīng)與風(fēng)險管理和主題3氣候變化下氣候公平與發(fā)展中。相關(guān)研究熱點(diǎn)分別為：災(zāi)害和極端天氣（Extreme event 2011Heat stress 2013Heat wave 2015Flood risk management 2015Risk perception 2016Disaster risk reduction 2016Flood damage 2018SPEI 2021），以及氣候公平（Poverty 2011Perception 2012Gender 2014Inequality 2015Stakeholder 2016Small island 2017Ethics 2017Wellbeing 2018）。

2.4 前沿?zé)狳c(diǎn)分析

前沿?zé)狳c(diǎn)研究中常用的研究方法為突顯分析（Burst Detection）。突顯分析主要根據(jù)一定時段內(nèi)某一關(guān)鍵詞頻次的較大變幅來反映研究中衍生的新興熱點(diǎn)或者研究中較為分散的內(nèi)容躍遷[28]。本文采用突顯分析對2010年以來WOS核心合集氣候變化經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞衰落或興起進(jìn)行分析，以分析氣候變化經(jīng)濟(jì)影響中的前沿變化。

從圖4可以看到，突顯強(qiáng)度最高的前20個關(guān)鍵詞中，12個關(guān)鍵詞出現(xiàn)在2017年以前，8個關(guān)鍵詞出現(xiàn)在2017年以后，即2017年以后出現(xiàn)的前沿?zé)狳c(diǎn)在較短時間內(nèi)就呈現(xiàn)高強(qiáng)度的研究趨勢。由此可以看出，氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究領(lǐng)域目前發(fā)展迅速，研究活躍度高。

圖4 氣候變化經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域前20個突顯詞前沿?zé)狳c(diǎn) Fig. 4 Top 20 keywords with the strongest citation bursts for frontiers in the field of the economic impact of climate change

近年來的新興熱點(diǎn)主要有技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析（Techno-Economic Analysis，2016—2021），巴黎協(xié)定（Paris Agreement，2018—2021），城市規(guī)劃（Urban Planing，2018—2021），伊朗（Iran，2018—2019），循環(huán)經(jīng)濟(jì)（Circular Economy，2019—2021），基于自然的解決方案（Nature-Based Solution，2019—2021），機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，2019—2021），不平等（Inequality，2019—2021）。除Iran外，其他關(guān)鍵詞在2021年均保持突顯，是近年來的重要研究熱點(diǎn)。從關(guān)鍵詞的類型可以看出，目前新興熱點(diǎn)主要集中在氣候變化經(jīng)濟(jì)影響的分析方法及解決方案上，這和2.3節(jié)中觀察到的近年研究演進(jìn)趨勢相一致。

3 結(jié)論

氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究的熱點(diǎn)和趨勢分析對促進(jìn)我國氣候變化經(jīng)濟(jì)影響評估具有重要的意義。本文采用文獻(xiàn)計量方法，通過對2010年以來發(fā)表于WOS核心合集的15981篇文獻(xiàn)進(jìn)行分析，對氣候變化經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)進(jìn)行聚類，并對熱點(diǎn)演進(jìn)和該領(lǐng)域內(nèi)近年來的新興熱點(diǎn)進(jìn)行了分析，結(jié)果以知識圖譜形式展示。

基于高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)的VOS聚類顯示，2010年以來氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究領(lǐng)域可分為6個重要研究主題：減排和可持續(xù)發(fā)展、適應(yīng)與風(fēng)險管理、氣候公平與發(fā)展、資源管理——土地生態(tài)等、資源管理——漁業(yè)及生計等、資源管理——農(nóng)業(yè)和水安全。各主題分別包括文獻(xiàn)3229篇，2813篇，859篇，1600篇，846篇和921篇。

基于共詞的時序圖反映出該領(lǐng)域的研究發(fā)展主要包括兩條演進(jìn)路徑，分別為對氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究對象的擴(kuò)展，以及對氣候變化經(jīng)濟(jì)影響的研究方法和對策方案的探索，兩者存在一定程度上的交替交叉。但自2017年起，該領(lǐng)域內(nèi)的熱點(diǎn)較明顯向方法方案演進(jìn)路徑遷移。另外關(guān)鍵詞的突顯分析顯示，2017年以來前沿?zé)狳c(diǎn)主要集中于方法方案上。近年前沿?zé)狳c(diǎn)具體包括技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析（Techno-Economic Analysis），巴黎協(xié)定（Paris Agreement），城市規(guī)劃（Urban Planing），循環(huán)經(jīng)濟(jì)（Circular Economy），基于自然的解決方案（Nature-Based Solution），機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）和不平等（Inequality）。

通過分析氣候變化經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域自2010年以來的研究現(xiàn)狀和前沿?zé)狳c(diǎn)，本研究為把握氣候變化經(jīng)濟(jì)研究的熱點(diǎn)和脈絡(luò)，明確發(fā)展趨勢和研究熱點(diǎn)，促進(jìn)我國氣候變化經(jīng)濟(jì)影響研究提供了思路。