◇ 劉少林 ◇
鄉(xiāng)村旅游最早于19世紀左右出現(xiàn)在歐美發(fā)達國家,20世紀50年代開始引起國外旅游研究者的關注。相比西方國家,我國鄉(xiāng)村旅游起步較晚。1988年廣東深圳因招商引資而舉辦的“荔枝節(jié)”取得了較大的經(jīng)濟效益,學術界普遍認為這是我國鄉(xiāng)村旅游的開端。
經(jīng)過30多年的發(fā)展,鄉(xiāng)村旅游帶來的社會效益和經(jīng)濟效益日益凸顯。尤其是2017年黨的十九大提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,賦予了鄉(xiāng)村旅游新的發(fā)展契機和使命擔當,鄉(xiāng)村旅游成為鄉(xiāng)村振興的重要抓手。伴隨著鄉(xiāng)村旅游行業(yè)的蓬勃發(fā)展,鄉(xiāng)村旅游研究一直是旅游學術界的研究重點和熱點。國內(nèi)對鄉(xiāng)村旅游的研究以1990年凌昆發(fā)表在《農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究》的《論我國鄉(xiāng)村旅游資源的開發(fā)》一文為開端,此后研究成果相繼涌現(xiàn),相關研究成果眾多。部分學者對國內(nèi)鄉(xiāng)村旅游的研究文獻進行過梳理①李加林、童億勤、時媛媛等:《中國鄉(xiāng)村旅游研究綜述》,《寧波大學學報》2009年第1期;郭煥成、韓非:《中國鄉(xiāng)村旅游發(fā)展綜述》,《地理科學進展》2010年第12期;鄭洋、周志斌、朱莎:《近5年中國國內(nèi)鄉(xiāng)村旅游研究熱點問題綜述》,《北京第二外國語學院學報》2012年第5期。,但缺乏對國內(nèi)最近10年鄉(xiāng)村旅游研究成果的宏觀分析?;诖?,有必要對這一領域的研究成果進行階段性的歸納和分析。本文梳理了2010—2020年近10年間共1309篇鄉(xiāng)村旅游主題論文,借助CiteSpace軟件繪制科學知識圖譜,客觀清晰地反映國內(nèi)近10年鄉(xiāng)村旅游研究現(xiàn)狀,分析其研究進展和熱點前沿,以期為今后國內(nèi)鄉(xiāng)村旅游的理論研究和實踐應用提供參考借鑒。
本文研究數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫,以“鄉(xiāng)村旅游”為主題進行搜索,時間設置為2010—2020年,來源類別選擇“CSSCI”期刊。之所以選擇CSSCI作為數(shù)據(jù)來源,是因為入選CSSCI的期刊學術水平較高、影響較大、較為權威。檢索時間為2021年6月10日,得到檢索文獻1378條。為提高數(shù)據(jù)研究的科學性,手動刪除期刊會議征稿、會議通知、訪談以及缺乏摘要、關鍵詞等不相關文獻,最終獲得1309篇具有參考價值的文獻,并以“Refworks”格式導出備Citespace軟件分析使用。
知識圖譜是用可視化分析技術來展示數(shù)據(jù)之間的關系,結合了計算機科學、統(tǒng)計學、應用數(shù)學、文獻計量學等學科方法,將研究領域的信息全景以圖像的形式表達出來,尤其在對數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)分析方面具有優(yōu)勢①肖明,邱小花,黃界等:《知識圖譜工具比較研究》,《圖書館雜志》2013年第3期。。目前來看,大部分分析軟件是由國外機構研發(fā),如Bibexcel、CiteSpace、UCINET、VOSviewer 等,其中 Bibexcel 和 CiteSpace 可通過格式轉化來實現(xiàn)對中文文獻的處理。本文的數(shù)據(jù)分析采用的CiteSpace5.7 R1 版本為研究工具。CiteSpace是Citation Space的簡稱,是由美國德雷埃爾大學陳超美教授開發(fā)的一款用于計量文獻數(shù)據(jù)信息的可視化分析軟件,也是目前國內(nèi)外學術界最受歡迎的知識圖譜繪制工具之一②李杰,陳超美:《CiteSpace:科技文本挖掘及可視化》,北京:首都經(jīng)濟貿(mào)易大學出版社,2017年,第10-21頁。。
年度發(fā)文量分析可幫助了解該領域研究受關注的程度和研究趨勢。對1309篇文獻進行梳理,得到近10年我國鄉(xiāng)村旅游研究的年度發(fā)文量情況。
如圖1所示,近10年我國鄉(xiāng)村旅游的研究總體上呈穩(wěn)步增長趨勢。2005年“社會主義新農(nóng)村建設”的提出,以及為扭轉全球金融危機沖擊下旅游業(yè)的頹廢之勢,國家出臺了一系列扶持政策,引起了鄉(xiāng)村旅游研究的熱潮。2010年和2011年發(fā)文數(shù)量仍然較多,分別有97篇和102篇;2012—2015年發(fā)文量有所下降,發(fā)文量持續(xù)在60~80篇,波動不大;隨著“美麗鄉(xiāng)村建設”政策的提出和推進,2016年發(fā)文量又突破到106篇;2016—2018年穩(wěn)定增長,發(fā)文量持平在106~115篇;2018年國家印發(fā)了《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃(2018—2022)》,在鄉(xiāng)村振興國家戰(zhàn)略的政策利好下,我國鄉(xiāng)村旅游發(fā)展進入了一個新階段,鄉(xiāng)村旅游研究達到一個高峰;2019年開始發(fā)文量迅猛增長到251篇;2020年也保持了247篇??傮w而言,鄉(xiāng)村旅游研究的發(fā)文量在一定程度上受到了相關國家政策的推動,隨著我國對發(fā)展休閑農(nóng)業(yè)和鄉(xiāng)村旅游的大力支持,預測對鄉(xiāng)村旅游的研究成果還會有較大增長。
圖1 論文發(fā)表時間與數(shù)量統(tǒng)計(2010—2020)
學術期刊是研究成果傳播和展現(xiàn)的主要載體,對近10年國內(nèi)鄉(xiāng)村旅游研究領域CSSCI期刊的發(fā)文量進行統(tǒng)計整理,按照發(fā)文量排序得到表1。
由表1可知,近10年我國鄉(xiāng)村旅游研究領域發(fā)文量最多的CSSCI來源期刊是《旅游學刊》,共112篇,占比8.6%;其次是《中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃》(81篇,占比6.2%),第三是《社會科學家》(63篇,占比4.8%),第四為《經(jīng)濟地理》(44篇,占比3.4%)?!兜乩硌芯俊贰度宋牡乩怼贰兜赜蜓芯颗c開發(fā)》《干旱區(qū)資源與環(huán)境》《生態(tài)經(jīng)濟》的發(fā)文量在16~29篇之間。從復合影響因子來看,排名前十的期刊復合影響因子均較高,除了《社會科學家》(復合影響因子為0.971)外,其他均大于1.0,最高的是《地理研究》,復合影響因子為7.499,說明國內(nèi)有影響力的學術期刊一直在關注鄉(xiāng)村旅游的研究。從期刊的性質來看,鄉(xiāng)村旅游研究交叉了管理學、地理學、經(jīng)濟學、農(nóng)林學等不同學科,屬跨學科研究。
表1 近10年我國鄉(xiāng)村旅游研究領域發(fā)文量排名前十的CSSCI期刊
通過對研究學者的網(wǎng)絡共現(xiàn)可視化分析,能夠更為直觀地識別這一研究領域的主要學者群體以及他們之間的合作情況和互引關系。利用CiteSpace工具,在其界面上選擇“Author”作為Node Type,時間跨度為2010—2020年,Years Per Slice設置為1,生成近10年鄉(xiāng)村旅游研究領域發(fā)文作者的共現(xiàn)知識圖譜,如圖2所示。共得到380個節(jié)點,即380個作者,197個連接,Density值為0.0027表示網(wǎng)絡密度為0.0027。其中節(jié)點大小與作者發(fā)文數(shù)量成正比,節(jié)點之間的連線代表作者之間的合作強度和頻次情況,連線越粗表示合作頻次越高。通過分析圖3可看出,近10年我國鄉(xiāng)村旅游研究領域學者合作較少,獨立研究狀態(tài)較為普遍。發(fā)文量最多的是中山大學孫九霞,共8篇,其次是陶卓民、陳佳、盧小麗、黃震方、李濤、楊新軍等作者,發(fā)文量在7篇左右。其中陶卓民、陳佳、盧小麗、李濤、楊新軍、李亞娟等為中心的合作網(wǎng)絡較為明顯,形成了一定的合作群體。另外,孫九霞和萬緒才、黃震方和李東曄、王成和李伯華以及吳冠岑、牛星和許恒周之間也有一定的合作??傮w而言,近10年鄉(xiāng)村旅游研究領域的學術聯(lián)系較弱,呈現(xiàn)小集中、大分散的特點。隨著鄉(xiāng)村旅游的不斷發(fā)展,未來應不斷加強學者間跨學科、跨地域的學術合作與交流,這樣才有利于我國鄉(xiāng)村旅游研究的可持續(xù)性發(fā)展。
圖2 研究學者共現(xiàn)知識圖譜
圖3 研究機構共現(xiàn)知識圖譜
研究機構的可視化分析,可以清楚這一研究領域的核心機構以及機構之間的合作情況。同樣在CiteSpace界面上設置時間跨度為2010—2020年,Years Per Slice設 置 為1,將Node Types選擇為 “Institution”,生成近10年鄉(xiāng)村旅游研究領域研究機構的共現(xiàn)知識圖譜,如圖3所示。分析原理與上述研究學者共現(xiàn)知識圖譜原理相同,圖譜分析結果顯示,共有147個節(jié)點,108個連接,由此可知,研究機構有147個,數(shù)量較多,機構之間有一定的合作,由圖3可知有4個較大的共現(xiàn)網(wǎng)絡,分別是以中國科學院地理科學與資源研究所、南京師范大學地理科學學院、中南財經(jīng)政法大學工商管理學院、西北大學城市與環(huán)境學院為中心的合作網(wǎng)絡。從連線節(jié)點強度來看,地理位置鄰近的機構間合作更強,如中南財經(jīng)政法大學工商管理學院與華中師范大學城市與環(huán)境科學學院,清華大學中國農(nóng)村研究院學術委員會與中國農(nóng)經(jīng)學會、中國農(nóng)村政策研究中心,湖南師范大學旅游學院與衡陽師范學院城市與旅游學院等。從機構合作情況來看,網(wǎng)絡密度Density值為0.0081,說明近10年來鄉(xiāng)村旅游領域的研究機構合作較少,未來可進一步拓寬不同地域研究機構之間的合作關系。
結合節(jié)點大小,對近10年鄉(xiāng)村旅游研究領域排名前10的發(fā)文機構進行統(tǒng)計整理,得到表2。從具體發(fā)文量來看,中國科學院地理科學與資源研究所成果突出,共有45篇,是發(fā)文量最多的機構;其次是南京師范大學地理科學學院和中南財經(jīng)政法大學工商管理學院,發(fā)文量17篇并居第二;西北大學城市與環(huán)境學院、陜西師范大學旅游與環(huán)境學院、中山大學旅游學院、中國旅游研究院武漢分院、南開大學旅游與服務分院等緊隨其后。
表2 近10年鄉(xiāng)村旅游研究領域排名前十的研究機構
1.研究熱點
關鍵詞是一篇文獻內(nèi)容的高度濃縮和集中概括,對關鍵詞進行共現(xiàn)分析在一定程度上可反映該領域的研究熱點①陳國柱:《旅游目的地研究的科學知識圖譜分析》,《資源開發(fā)與市場》2015年第12期。。在CiteSpace界面上將Node Types選擇為“Keyword”,生成近10年鄉(xiāng)村旅游研究領域關鍵詞的共現(xiàn)知識圖譜,如圖4所示。知識圖譜顯示共有節(jié)點242個,連接線555條,網(wǎng)絡密度Density值為0.019,從數(shù)據(jù)可知,近10年鄉(xiāng)村旅游研究的關鍵詞共有242個,關鍵詞之間的內(nèi)在聯(lián)系較為緊密。
圖4 關鍵詞共現(xiàn)知識圖譜
同時,為更精確把握鄉(xiāng)村旅游研究領域的熱點,提取頻次排名前10的高頻關鍵詞進行統(tǒng)計,結果如表3。一般來講,頻次越高的關鍵詞越能代表該領域的研究熱點,中心性值大于0.1的關鍵詞代表有較強的影響力。統(tǒng)計顯示,關鍵詞“鄉(xiāng)村旅游”的頻次和中心性均為最高,出現(xiàn)了580次,中心性為0.74,對其他關鍵詞起著引領和輻射作用。這主要是因為檢索主題詞選用的就是“鄉(xiāng)村旅游”。其次,“鄉(xiāng)村振興”雖然在2018年才首次出現(xiàn),但出現(xiàn)頻次和中心性都很高,出現(xiàn)了149次,中心性0.39,均排名第二,是鄉(xiāng)村旅游研究的熱點。由此引發(fā)出的精準扶貧、可持續(xù)發(fā)展、旅游扶貧、休閑
表3 近10年鄉(xiāng)村旅游研究領域排名前10的關鍵詞
農(nóng)業(yè)、鄉(xiāng)村旅游振興戰(zhàn)略、鄉(xiāng)村旅游地、社區(qū)參與、全域旅游等關鍵詞的頻次和中心性相對較高,均是鄉(xiāng)村旅游的研究熱點。
2.研究主題
通過進一步對關鍵詞進行聚類分析,可以更清晰直觀地了解鄉(xiāng)村旅游研究領域的核心主題。利用CiteSpace工具對關鍵詞進行聚類操作,得到圖5。聚類知識圖譜顯示,Modularity Q的值為0.6025,大于臨界值0.3,說明聚類有較強的獨立性;此外Mean Silhouette的值為0.5028,大于臨界值0.5,聚類主題較明確。選擇對數(shù)似然比(LLR)算法,K聚類形式,共得到10個聚類,分別是:#0可持續(xù)發(fā)展、#1旅游、#2鄉(xiāng)村振興、#3鄉(xiāng)村旅游地、#4鄉(xiāng)村旅游發(fā)展、#5休閑農(nóng)業(yè)、#6傳統(tǒng)村落、#7鄉(xiāng)村旅游扶貧、#8旅游者滿意、#9空間分異。根據(jù)各聚類輪廓值大小排序,并進行主要關鍵詞整理,得到表4。
圖5 關鍵詞聚類知識圖譜
表4 近10年鄉(xiāng)村旅游研究的熱點詞聚類表
3.研究趨勢
結合2010—2020年我國鄉(xiāng)村旅游研究突現(xiàn)詞(如圖6所示)的突現(xiàn)值可以發(fā)現(xiàn)自2010年以來我國鄉(xiāng)村旅游的研究趨勢:2010—2013年研究熱點主要集中在“新農(nóng)村建設”“發(fā)展模式”“城鄉(xiāng)統(tǒng)籌”“旅游業(yè)”“可持續(xù)發(fā)展”“社區(qū)參與”等,研究熱點呈現(xiàn)多元化態(tài)勢;2014—2017年,研究熱點為“休閑農(nóng)業(yè)”“旅游扶貧”“精準扶貧”“美麗鄉(xiāng)村”“新型城鎮(zhèn)化”等。其中“精準扶貧”和“旅游扶貧”的突現(xiàn)值最高,分別是3.8771和3.4555。其主要原因是國家在2013年首次提出了“精準扶貧”,且2015年頒布的《關于促進旅游改革發(fā)展的若干意見》中又明確提出了“加強鄉(xiāng)村旅游精準扶貧”的主要內(nèi)容。2018—2020年研究熱點集中在“鄉(xiāng)村振興”和“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略”。習近平總書記在十九大報告中首次提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略后,國內(nèi)學者們開始關注和研究。從突現(xiàn)值看,“鄉(xiāng)村振興”高達20.5907,表明其研究熱度非常高。
圖6 2010—2020年我國鄉(xiāng)村旅游研究的突現(xiàn)詞
通過梳理近10年我國鄉(xiāng)村旅游領域的研究熱點,發(fā)現(xiàn)前期研究熱點呈現(xiàn)多元化的趨勢,后期研究熱點較為單一集中。同時研究熱點緊跟國家大政方針,如“美麗鄉(xiāng)村”“全域旅游”“文旅融合”“精準扶貧”“旅游扶貧”“鄉(xiāng)村振興”等都是近些年國家提出的政策方針。由此可見,國內(nèi)鄉(xiāng)村旅游的研究熱點主要受政策導向影響較大。由鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃實施時間可以預測,未來很長一段時間內(nèi),鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下的鄉(xiāng)村旅游研究將繼續(xù)是研究的重點和熱點。
本文以可視化工具CiteSpace5.7R1為研究手段,以CNKI收錄的2010—2020年近10年間鄉(xiāng)村旅游研究領域的CSSCI期刊文獻為數(shù)據(jù)來源,通過年度發(fā)文量、發(fā)文期刊的描述性分析,以及研究學者、研究機構和關鍵詞共現(xiàn)知識圖譜的可視化分析,得到以下結論:
第一,從年度發(fā)文量來看,近10年國內(nèi)鄉(xiāng)村旅游的研究整體上呈現(xiàn)穩(wěn)步增長趨勢,發(fā)文量在一定程度上受到了國家相關政策的推動,預測鄉(xiāng)村旅游研究成果還會有較大的增長。
第二,從研究學者角度看,近10年鄉(xiāng)村旅游研究領域的學術聯(lián)系較弱,呈現(xiàn)小集中、大分散的特點。陶卓民、陳佳、盧小麗、李濤、楊新軍、李亞娟等為中心的合作網(wǎng)絡較為明顯,形成了一定的合作群體。
第三,從研究機構角度來看,近10年鄉(xiāng)村旅游研究機構數(shù)量較多,形成了以中國科學院地理科學與資源研究所、南京師范大學地理科學學院、中南財經(jīng)政法大學工商管理學院等為中心的合作網(wǎng)絡,并且地理位置鄰近的機構間合作更強。
第四,由關鍵詞共現(xiàn)分析得出了鄉(xiāng)村旅游的研究熱點、聚類主題和發(fā)展趨勢。鄉(xiāng)村振興、精準扶貧、可持續(xù)發(fā)展、休閑農(nóng)業(yè)、社區(qū)參與、全域旅游等關鍵詞,共同構成了近10年鄉(xiāng)村旅游的研究熱點。
第五,關鍵詞聚類分析得到10個聚類主題,可持續(xù)發(fā)展、鄉(xiāng)村振興、鄉(xiāng)村旅游扶貧、旅游者滿意等都是核心研究主題。
第六,從研究趨勢來看,國內(nèi)鄉(xiāng)村旅游的研究熱點受國家政策導向影響較大,從“新農(nóng)村建設”到“美麗鄉(xiāng)村”“全域旅游”“精準扶貧”“鄉(xiāng)村振興”等。相信在未來很長一段時間內(nèi),鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下鄉(xiāng)村旅游研究將繼續(xù)是研究的熱點。
總的來說,國內(nèi)鄉(xiāng)村旅游研究雖然起步較晚,但發(fā)展迅速。尤其是近些年在相關國家政策的推動下,研究成果眾多,但仍然存在不足之處,未來可從以下幾方面努力:一是在研究網(wǎng)絡上。未來應不斷加強研究學者、研究機構之間的跨學科、跨地域的學術交流與合作,形成穩(wěn)固的學術研究網(wǎng)絡,進一步提升整體研究水平,這樣才有利于我國鄉(xiāng)村旅游研究的可持續(xù)發(fā)展。二是在研究內(nèi)容上,近兩年研究熱點較為單一集中,基本是圍繞鄉(xiāng)村振興政策下的鄉(xiāng)村旅游研究,未來可進一步拓展研究范疇,如增加對鄉(xiāng)村旅游基礎理論的研究、鄉(xiāng)村旅游政策的研究以及鄉(xiāng)村旅游文化內(nèi)涵的研究等①張冬,李湘瑩,倪向麗:《基于知識圖譜的鄉(xiāng)村旅游研究進展分析》,《安徽農(nóng)業(yè)科學》2018年第1期。,進一步增強鄉(xiāng)村旅游的研究深度和廣度,推進鄉(xiāng)村旅游的學術進步。