趙 勇 李晨英 韓明杰

基于VOS方法的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)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(zhǔn)確和科學(xué)，共詞分析經(jīng)常與因子分析、聚類分析、社會(huì)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(duì)多維尺度方法的改進(jìn)，通過VOS方法的可視化分析能夠直觀、清晰地展示某一學(xué)科的研究主題熱點(diǎn)和研究類別?；赩OS方法的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究主題可視化分析結(jié)果表明:2007—2011年我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(gè)類別，其中與“農(nóng)民”相關(guān)的研究主題是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)注的熱點(diǎn)。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì);文獻(xiàn)計(jì)量;共詞分析;VOS方法

一、引言

文獻(xiàn)計(jì)量方法和可視化技術(shù)為探索某一學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)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(xiàn)計(jì)量和內(nèi)容分析方法，其原理主要是對(duì)一組詞兩兩統(tǒng)計(jì)它們?cè)谕黄墨I(xiàn)中出現(xiàn)的次數(shù)，對(duì)這些詞進(jìn)行聚類分析，進(jìn)而分析這些詞代表的學(xué)科和主題的結(jié)構(gòu)變化［1］。早在20世紀(jì)80年代，荷蘭萊頓大學(xué)的Rip Arie等學(xué)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(duì)象，利用共詞分析(Co－words analysis)對(duì)生物技術(shù)領(lǐng)域的研究進(jìn)展進(jìn)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(shí)演進(jìn)分析中，如軟件工程［3］、化學(xué)［4］、科學(xué)計(jì)量學(xué)［5］、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［6］、環(huán)境科學(xué)［7］、SARS［8］，等等。近年來，我國(guó)學(xué)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(bào)學(xué)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(duì)象，對(duì)國(guó)際范圍內(nèi)圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和前沿進(jìn)行了辯識(shí)和追蹤［9］。目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者在管理學(xué)［10］、材料科學(xué)［11］、心理學(xué)［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(jì)領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外鮮見此類研究的文獻(xiàn)。

為了使研究主題的分類和可視化效果更為準(zhǔn)確和科學(xué)，共詞分析經(jīng)常與因子分析、聚類分析、社會(huì)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(xué)Van Eck等學(xué)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(xiàn)計(jì)量地圖方法VOS(Visualization of Similarity)，VOS方法是對(duì)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(píng)價(jià)指標(biāo)上均要優(yōu)于多維尺度法［14］。目前我國(guó)學(xué)者對(duì)VOS方法的應(yīng)用還處于探索階段［15］。

為了考察近年來我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(jì)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(duì)象，通過對(duì)論文關(guān)鍵詞的可視化分析，系統(tǒng)梳理了近5年我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究主題，同時(shí)借助VOSviewer軟件對(duì)研究熱點(diǎn)、研究主題進(jìn)行可視化展示，這有助于學(xué)者快速有效地把握當(dāng)前農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的切入點(diǎn)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究緊密結(jié)合我國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的現(xiàn)實(shí)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(duì)象簡(jiǎn)化到低維空間進(jìn)行定位、分析和歸類。但VOS方法與MDS方法在實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的途徑上存在差異。MDS方法通過距離來反映兩個(gè)分析單元①分析單元可以是作者、期刊、關(guān)鍵詞、國(guó)家、機(jī)構(gòu)等。之間相似度(similarity)，兩個(gè)分析單元之間的關(guān)系越強(qiáng)，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(duì)于每一對(duì)單元i和j，MDS方法都需要一個(gè)鄰近值(proximity)Pij和權(quán)重Wij(Wij≥0)。在已有文獻(xiàn)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(xiàn)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(gè)分析單元準(zhǔn)確地標(biāo)注在幾何空間圖上，MDS方法將“應(yīng)力函數(shù)”②將研究對(duì)象之間的空間距離與研究對(duì)象之間的實(shí)際距離進(jìn)行比較，計(jì)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(biāo)，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(biāo)準(zhǔn)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(gè)二維結(jié)構(gòu)圖，幾何空間圖中點(diǎn)際之間的距離xi=(xi1，xi2)應(yīng)用歐式距離算法(Euclidean Distance)進(jìn)行計(jì)算。

MDS方法就是通過迭代運(yùn)算將公式1中的壓力函數(shù)最小化進(jìn)行節(jié)點(diǎn)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(jìn)行運(yùn)算。此外，MDS方法一般可以分為計(jì)量型(metric MDS)和非計(jì)量型(non-metric MDS)兩種類型。計(jì)量型MDS要求數(shù)據(jù)為研究對(duì)象進(jìn)行比較而得出量化的測(cè)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(gè)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(gè)線性函數(shù);基于順序量表數(shù)據(jù)的MDS方法可以使一個(gè)單調(diào)函數(shù)。但當(dāng)鄰近值Pij等于相似度Sij時(shí)，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(gè)線性遞減函數(shù)，即所有轉(zhuǎn)換后的鄰近數(shù)將為負(fù)數(shù)或零。，而非計(jì)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(xiàn)中，研究者通常不會(huì)指出其使用了那種類型的MDS方法。目前，圖書情報(bào)學(xué)界使用較為普遍的是非計(jì)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(duì)于每一對(duì)單元i和j都需要一個(gè)相似度Sji(Sij≥0)，相似度的計(jì)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(zhǔn)確地標(biāo)注各個(gè)分析單元在幾何空間圖中的位置。

同時(shí)滿足:

VOS方法利用SMACOF迭代優(yōu)化對(duì)公式4進(jìn)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(shí)為了避免零值出現(xiàn)，即對(duì)于兩個(gè)分析單元處于同一位置的情況，VOS方法規(guī)定這兩個(gè)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(shí)踐應(yīng)用，Van Eck等學(xué)者于2010年開發(fā)了VOSviewer軟件供學(xué)者們使用［16］。VOSviewer在輸入數(shù)據(jù)格式方面與已有文獻(xiàn)計(jì)量分析軟件存在差異［17］，雖然2012年5月Van Eck等學(xué)者推出了Vosviewer1．5．0版本，支持Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)格式，但對(duì)于中文數(shù)據(jù)庫(kù)(中國(guó)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(xué)術(shù)論文元數(shù)據(jù)進(jìn)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(guó)知網(wǎng)(CNKI)，選取農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域4種高影響力的學(xué)術(shù)期刊，即《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》、《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題》、《中國(guó)農(nóng)村觀察》和《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(huì)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(jì)類期刊發(fā)文量及復(fù)合影響因子

三、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析

(一)論文發(fā)表的基本情況

統(tǒng)計(jì)論文題錄信息發(fā)現(xiàn)，4種農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(jī)構(gòu)中(如表2)，來自高等院校的機(jī)構(gòu)有15家，尤其是農(nóng)林高校在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的研究成果較多，說明目前農(nóng)林高等院校是我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(xué)者(如表3)，他們的研究方向都涉及了當(dāng)前我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)中的熱點(diǎn)問題，包含了宏觀和微觀兩個(gè)層面。

表2 發(fā)文量前20位的機(jī)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(duì)2 590篇文獻(xiàn)的所有關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。目前，已有文獻(xiàn)中對(duì)于高頻關(guān)鍵詞的確定并沒有一個(gè)統(tǒng)一的方法。本研究根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)中的箱線圖法確定高頻關(guān)鍵詞。箱線圖法是描述單個(gè)變量數(shù)據(jù)分布的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，包括5個(gè)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(jì)算關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次≥8的為高頻關(guān)鍵詞，共104個(gè)。這些高頻關(guān)鍵詞是2007年以來農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)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(diǎn)分析

本研究基于104個(gè)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(biāo)簽視圖)在電子版中給予了展示，全文可在中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)教師文庫(kù)(http:∥202．112．175．14．4237/home/jswk．xml)中獲取。，密度視圖中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的顏色由該點(diǎn)的密度所決定。默認(rèn)情況下，顏色介于紅色和藍(lán)色之間。某節(jié)點(diǎn)周圍的條目數(shù)量越多、權(quán)重越大，該節(jié)點(diǎn)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(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，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(guó)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(duì)于微觀主體的關(guān)注度相對(duì)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(duì)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(tuán)，并給出各子類團(tuán)的標(biāo)簽，具體聚類結(jié)果如下。

(1)農(nóng)民。本類團(tuán)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(xiǎn)、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(yíng)權(quán)，等。

“農(nóng)民”節(jié)點(diǎn)是標(biāo)簽視圖中最大的節(jié)點(diǎn)，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(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的重點(diǎn)。農(nóng)民在我國(guó)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(rèn)為是“三農(nóng)”問題的核心，有學(xué)者提出目前“三農(nóng)”問題依然嚴(yán)重的主要原因是國(guó)家對(duì)農(nóng)民的賦權(quán)還不夠充分［18］。而與“農(nóng)民”節(jié)點(diǎn)緊密聯(lián)系的關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)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(guó)政府推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、加強(qiáng)農(nóng)村基層民主建設(shè)的重要策略。據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2011年3月末，全國(guó)已有合作社接近41萬家［19］。萬寶瑞系統(tǒng)歸納了當(dāng)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(yùn)行不規(guī)范、缺乏人才、缺乏資金、缺乏用地、培訓(xùn)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(guó)城市化進(jìn)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(jì)領(lǐng)域研究對(duì)“土地流轉(zhuǎn)”的關(guān)注度也在增加。黃延信等對(duì)我國(guó)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的狀況進(jìn)行了調(diào)查，認(rèn)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(yíng)、股份合作經(jīng)營(yíng)等形式，并表現(xiàn)出流轉(zhuǎn)組織化水平提高;在推進(jìn)土地規(guī)范流轉(zhuǎn)方面應(yīng)切實(shí)落實(shí)土地承包關(guān)系長(zhǎng)久不變政策，加強(qiáng)政府部門對(duì)土地流轉(zhuǎn)的服務(wù)與管理”［21］4。因此，從標(biāo)簽視圖中也可以看出，“土地流轉(zhuǎn)”節(jié)點(diǎn)與“合作社”、“土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)”、“交易成本”、“龍頭企業(yè)”、“非農(nóng)就業(yè)”等節(jié)點(diǎn)都存在聯(lián)接。

(2)農(nóng)村金融。本類團(tuán)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(jī)、民間金融、扶貧、區(qū)域經(jīng)濟(jì)、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(dòng)所構(gòu)成的有機(jī)整體，也是國(guó)家整個(gè)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(xué)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(guó)認(rèn)為我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)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(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和收入再分配進(jìn)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(tuán)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(cái)政支農(nóng)、糧食補(bǔ)貼、期貨市場(chǎng)、糧食價(jià)格、SPS措施，等。

農(nóng)民收入與糧食生產(chǎn)是我國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的兩件大事，近年來國(guó)家出臺(tái)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(gè)目標(biāo)。從標(biāo)簽視圖中可以看出，除了“糧食生產(chǎn)”節(jié)點(diǎn)外，與“農(nóng)民收入”節(jié)點(diǎn)距離較近的節(jié)點(diǎn)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(jì)領(lǐng)域關(guān)注的一個(gè)重要研究主題。

與“糧食生產(chǎn)”節(jié)點(diǎn)聯(lián)接距離較近的節(jié)點(diǎn)主要有“糧食安全”、“糧食補(bǔ)貼”。糧食補(bǔ)貼政策是當(dāng)前我國(guó)保障糧食安全的主要政策，但目前存在糧食補(bǔ)貼方法不完善、對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)補(bǔ)償不足、糧食安全目標(biāo)與農(nóng)民增收目標(biāo)沒有有效耦合等問題［23］11。此外，“WTO”、“SPS措施”節(jié)點(diǎn)與“糧食生產(chǎn)”、“糧食安全”節(jié)點(diǎn)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(biāo)準(zhǔn)、程序及檢驗(yàn)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(guó)加入世貿(mào)組織，近年來農(nóng)產(chǎn)品國(guó)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(yùn)用各種貿(mào)易手段保護(hù)國(guó)家的糧食安全成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的關(guān)注重點(diǎn)。

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

農(nóng)民工是我國(guó)特有的城鄉(xiāng)二元體制的產(chǎn)物，據(jù)統(tǒng)計(jì)，“十一五”時(shí)期前4年，到本鄉(xiāng)鎮(zhèn)以外務(wù)工經(jīng)商3個(gè)月以上的農(nóng)村勞動(dòng)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(dòng)人口群體成為全社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)話題。與“農(nóng)民工”節(jié)點(diǎn)密切關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)主要有“人力資本”、“社會(huì)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(chǎng)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(huì)資本來實(shí)現(xiàn)就業(yè)［26］49。另外“非農(nóng)就業(yè)”、“失地農(nóng)民”、“社會(huì)保障”、“性別差異”等關(guān)鍵詞都是近5年我國(guó)農(nóng)民工問題研究中關(guān)注的主題。

(5)城市化。本類團(tuán)包括的關(guān)鍵詞主要有:城市化、勞動(dòng)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(jì)增長(zhǎng)，等。

現(xiàn)代發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為，從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)社會(huì)向現(xiàn)代社會(huì)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(jì)社會(huì)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(diǎn)聯(lián)接距離較近的節(jié)點(diǎn)有“城鄉(xiāng)居民收入”、“收入差距”、“勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移”、“制度創(chuàng)新”等。在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中，“城市化”、“收入差距”和“勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移”是3個(gè)密切相關(guān)的問題，崔傳斌等認(rèn)為現(xiàn)階段我國(guó)第二三產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，城市化進(jìn)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(dòng)力大規(guī)模流動(dòng)并導(dǎo)致農(nóng)村部分地區(qū)勞動(dòng)力供給不足［28］46。而制度創(chuàng)新被認(rèn)為是推進(jìn)城市化健康發(fā)展的關(guān)鍵因素，因此，在標(biāo)簽視圖中“制度創(chuàng)新”與“城市化”節(jié)點(diǎn)之間的距離較近。

(6)農(nóng)村發(fā)展。本類團(tuán)包括的關(guān)鍵詞主要有:農(nóng)村、農(nóng)業(yè)、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、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(gè)綜合性的研究主題，其研究?jī)?nèi)容涉及到“三農(nóng)”問題的諸多方面。根據(jù)標(biāo)簽視圖顯示，與“農(nóng)村發(fā)展”節(jié)點(diǎn)聯(lián)接較為緊密的節(jié)點(diǎn)主要有“統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展”、“二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)”、“農(nóng)村經(jīng)濟(jì)”、“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(jì)宏觀層面的研究話語(yǔ)。葉敬忠等曾指出“宏觀政策、制度、市場(chǎng)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(biāo)簽視圖中我們可以證實(shí)這一觀點(diǎn)，即這些宏觀層面的研究主題節(jié)點(diǎn)與微觀主體“農(nóng)民”、“農(nóng)戶”節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)接距離較遠(yuǎn)，表明它們?cè)谕谎芯恐凶鳛殛P(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(xué)科的研究主題熱點(diǎn)和研究類別。本研究利用VOS方法對(duì)2007—2011年間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究主題進(jìn)行了探析，結(jié)果發(fā)現(xiàn):近5年我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)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(gè)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(gè)主題是近5年農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的熱點(diǎn)主題;②在農(nóng)村金融問題研究中，除了對(duì)“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(duì)農(nóng)民貧困的作用也成為學(xué)者們的關(guān)注點(diǎn);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(jì)學(xué)研究的熱點(diǎn)主題，而糧食生產(chǎn)、糧食安全和糧食補(bǔ)貼主題在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(huì)資本”是近年來關(guān)注的熱點(diǎn);⑤在城市化問題研究中，學(xué)者們主要關(guān)注了“城鄉(xiāng)居民收入”、“收入差距”、“勞動(dòng)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(jì)”、“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(xué)術(shù)期刊5年的論文數(shù)據(jù)，而在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域我國(guó)學(xué)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(jìn)一步分析。

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［29］ 葉敬忠，安苗．農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與糧食安全的社會(huì)學(xué)思考．農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題，2009(6):9－14

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(fèi)專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助(2012XJ007)。

趙 勇，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)圖書館館員、管理學(xué)博士，荷蘭瓦赫寧根大學(xué)訪問學(xué)者，郵編:100193;李晨英，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)圖書館研究館員，情報(bào)研究中心主任;韓明杰，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)圖書館研究館員，副館長(zhǎng)。

(責(zé)任編輯:連麗霞)