基于共詞分析法的我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)研究熱點(diǎn)解析

李慧慧

（1.北方民族大學(xué) 管理學(xué)院，銀川 750021；2.合肥工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，合肥 230009）

基于共詞分析法的我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)研究熱點(diǎn)解析

李慧慧1，2

（1.北方民族大學(xué) 管理學(xué)院，銀川 750021；2.合肥工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，合肥 230009）

基于共詞分析法，分析了27495篇產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)論文中出現(xiàn)的26467個(gè)關(guān)鍵詞，統(tǒng)計(jì)出63個(gè)高頻關(guān)鍵詞。從詞頻分析可以看出，“就業(yè)結(jié)構(gòu)”“就業(yè)”“第三產(chǎn)業(yè)”“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)”“工業(yè)化”等關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率很高，是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域研究中的熱點(diǎn)內(nèi)容。同時(shí)，通過構(gòu)建高頻關(guān)鍵詞的共詞矩陣、相似矩陣、相異矩陣并運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)研究主要集中在第三產(chǎn)業(yè)、就業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化進(jìn)程這三個(gè)領(lǐng)域。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；共詞分析；產(chǎn)業(yè)發(fā)展

目前，我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)處于重要的調(diào)整轉(zhuǎn)型期，一方面，國際金融危機(jī)導(dǎo)致外需急劇波動(dòng)，對(duì)外依存度過高的風(fēng)險(xiǎn)日益凸顯；另一方面，內(nèi)需也在不斷萎縮，同時(shí)產(chǎn)能過剩、人口紅利消失、生產(chǎn)要素成本上升等問題不斷凸顯。要保持經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，就必須調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。為此，我國學(xué)者在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方面進(jìn)行了大量研究，涌現(xiàn)了大批研究成果。本文擬利用共詞分析法探究2012—2016年間我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)研究熱點(diǎn)，以期更加直觀和科學(xué)地反映我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域。

一、方法簡介與數(shù)據(jù)來源

共詞分析來源于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的引文耦合與共被引概念[1]。1986年，法國國家科學(xué)研究中心CNRS(Centre National de la Recherche Scientifique)的M.Callon、J.Law和A.Rip出版了第一部關(guān)于共詞分析的專著——《Mapping the Dynamics of Science and Technology》[2]。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，該方法逐步在醫(yī)學(xué)、人工智能等不同領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者利用該方法概述了各領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、發(fā)展趨勢等。

共詞分析法主要是利用文獻(xiàn)集中詞匯對(duì)或名詞短語共同出現(xiàn)的情況來確定該文獻(xiàn)集所代表學(xué)科中各主題之間的關(guān)系。一般認(rèn)為詞匯對(duì)在同一篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)的次數(shù)越多，則代表這兩個(gè)主題的關(guān)系越緊密[3]。通過這種方法可以提取所需研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)主題詞，統(tǒng)計(jì)高頻詞匯，然后利用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)將詞匯關(guān)系轉(zhuǎn)化為數(shù)值或者圖形。

本文從中國知網(wǎng)（CNKI）中的《中國期刊全文數(shù)據(jù)庫》《中國碩博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》《會(huì)議論文》三個(gè)數(shù)據(jù)庫中，以“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)”為關(guān)鍵詞，以2012年1月—2016年12月為檢索時(shí)間段，共檢索到論文27495篇。通過CNKI以ENDNOTE格式提取檢索到文獻(xiàn)的題錄信息。

二、關(guān)鍵詞的確定與分析

將從CNKI中導(dǎo)出的題錄信息導(dǎo)入SATI3.2文獻(xiàn)題錄信息統(tǒng)計(jì)分析軟件，經(jīng)過去重處理，共有373218條記錄。然后抽取關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，共得到關(guān)鍵詞26467個(gè)。為了最大限度消除我們對(duì)關(guān)鍵詞人為合并的主觀影響，體現(xiàn)和反映作者群體對(duì)特定關(guān)鍵詞的共識(shí)度，對(duì)關(guān)鍵詞并未做同義詞合并處理，僅僅去掉“對(duì)策”“影響”“措施”等非實(shí)質(zhì)性詞語，同時(shí)，因?yàn)楸疚囊浴爱a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)”為檢索詞，所以“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)”在共詞分析中無法發(fā)揮作用，故刪除。最終得到關(guān)鍵詞26064個(gè)。

利用SATI軟件對(duì)26064個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行了詞頻統(tǒng)計(jì)，選定詞頻高于100次的63個(gè)關(guān)鍵詞作為本文研究的主要關(guān)鍵詞。部分高頻關(guān)鍵詞見表1。

表1 部分高頻關(guān)鍵詞

然后，對(duì)這63個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行兩兩共詞檢索，統(tǒng)計(jì)它們?cè)?7495篇論文中出現(xiàn)的次數(shù)，形成了63*63的共詞矩陣，部分矩陣如表2。

共詞矩陣是一個(gè)相關(guān)矩陣，對(duì)角線上的數(shù)字是該詞出現(xiàn)的頻次，如“經(jīng)濟(jì)增長”共出現(xiàn)1205次，它與“新興產(chǎn)業(yè)”同時(shí)在29篇論文中出現(xiàn)過。從關(guān)鍵詞共詞矩陣可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的研究內(nèi)容相對(duì)分散，說明學(xué)者們對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的研究角度存在一定的差異性。

由于本文將運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行相關(guān)分析，所以需將共詞矩陣轉(zhuǎn)化為相似矩陣和相異矩陣以滿足不同的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)的要求，于是利用SATI軟件中的相似矩陣和相異矩陣功能對(duì)共詞矩陣進(jìn)行了轉(zhuǎn)換。SATI3.2為消除多值共現(xiàn)矩陣中頻次懸殊對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果造成的影響，采用Equivaience系數(shù)，將多值矩陣轉(zhuǎn)化為元素值在[0,1]區(qū)間取值的相似矩陣[4]，部分相似矩陣如表3，具體公式為：

其中，Eij為相似矩陣元素的值，對(duì)于詞條Ti和Tj，F(xiàn)ij為 Ti和 Tj的共現(xiàn)次數(shù)，F(xiàn)i為 Ti出現(xiàn)的總頻次，F(xiàn)j為Tj出現(xiàn)的總頻次。

相似矩陣中的數(shù)字代表矩陣元素之間的相似性，兩詞之間的數(shù)字越大，越接近1，表示兩詞之間的距離越近，相似度越大；兩詞之間的數(shù)字越小，越接近0，表示兩詞之間的距離越遠(yuǎn)，相似度越小。對(duì)角線上的數(shù)據(jù)為1，表示該詞自身的相關(guān)度。

由于相似矩陣中的0值過多，容易造成較大誤差，因此用1與相似矩陣的數(shù)據(jù)相減的值作為相異矩陣元素的值，生成相異矩陣，部分相異矩陣如表4。相異矩陣中的數(shù)字為不相似數(shù)據(jù)，數(shù)值越大表示兩詞之間的距離越遠(yuǎn)，越不相似；數(shù)值越小表示兩詞之間的距離越近，相似度越大。

表2 部分高頻關(guān)鍵詞共詞矩陣

表3 部分高頻關(guān)鍵詞相似矩陣

表4 部分高頻關(guān)鍵詞相異矩陣

三、多元統(tǒng)計(jì)分析

多元統(tǒng)計(jì)分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)中內(nèi)容十分豐富、應(yīng)用范圍極為廣泛的一個(gè)分支。而在共詞分析中，最常用的多元統(tǒng)計(jì)分析方法主要有因子分析、聚類分析和多維尺度分析。本文將利用因子分析和多維尺度分析對(duì)高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，進(jìn)而揭示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)研究的現(xiàn)狀和熱點(diǎn)。

1.因子分析。因子分析是利用降維的思想，通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，探求觀測數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu)，并用少數(shù)幾個(gè)抽象的變量來表示其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。其目的就是用少數(shù)幾個(gè)因子去描述許多指標(biāo)或者因素之間的聯(lián)系，即將相互關(guān)系比較密切的幾個(gè)變量歸在同一類別之中，每一類變量就成為一個(gè)因子[5]。將共詞矩陣導(dǎo)入SPSS21，得到表5。

從表5可以看出，共提取了5個(gè)公共因子，其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為88.89%，其中第二、三、四個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率較高，分別為64.08%、6.21%和10.84%，這是國內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)研究的三個(gè)重要領(lǐng)域?？傮w來看，我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)研究呈現(xiàn)總體分散、相對(duì)集中的特點(diǎn)，這與前文統(tǒng)計(jì)的關(guān)鍵詞詞頻結(jié)果基本一致。

從因子個(gè)數(shù)碎石圖（見圖1）也可以看出，從第6個(gè)公因子開始，曲線開始變平，而第四個(gè)與第五個(gè)的貢獻(xiàn)率不高并且差別不大。根據(jù)因子具有命名解釋性的特點(diǎn)，本文對(duì)5個(gè)公共因子分別命名（見表6）。

圖1 碎石圖

關(guān)鍵詞的荷載量反映了關(guān)鍵詞在其公共因子中的相關(guān)度。根據(jù)本文的實(shí)際情況，將特征值定為1。表6顯示，63個(gè)關(guān)鍵詞中共有39個(gè)參與了分類，這可能由于有些關(guān)鍵詞盡管頻次很高，但涵蓋的主

題范圍比較寬泛，在因子分析中無法體現(xiàn)特色，如“就業(yè)質(zhì)量”，它在5個(gè)主成份中的方差貢獻(xiàn)率分別為0.03、-0.028、-0.093、-0.057、-0.054，貢獻(xiàn)率非常小，沒有實(shí)際意義，故剔除。同時(shí)，還有一些關(guān)鍵詞對(duì)幾個(gè)主成份的貢獻(xiàn)率幾乎相同，如“城市化進(jìn)程”，在第1、2、3個(gè)公共因子中的貢獻(xiàn)率分別為0.161、0.152、0.146。一個(gè)關(guān)鍵詞同時(shí)出現(xiàn)在3個(gè)公共因子當(dāng)中，并且作用大小幾近相同，這說明不同研究類別之間具有聯(lián)系性。

表5 解釋的總方差（部分）

表6 因子分析確定的研究熱點(diǎn)

另外，從公共因子命名和所涵蓋的關(guān)鍵詞可以看出，第4個(gè)、第5個(gè)公共因子雖然和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)度很高，但并沒有反映出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的研究領(lǐng)域和熱點(diǎn)，故主要取前三個(gè)公共因子進(jìn)行研究。

2.多維尺度分析。多維尺度分析試圖通過測定或觀測研究個(gè)體之間的距離來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其目的是將研究個(gè)體之間的距離盡可能地用二維或者三維的空間距離加以反映，這樣可以客觀地反映研究個(gè)體之間的相似性關(guān)系[6]。該方法比較直觀，可以作為因子分析的輔助工具。在多維尺度分析結(jié)果中，被分析的對(duì)象以點(diǎn)狀分布，每個(gè)點(diǎn)的位置表示分析對(duì)象之間的相似性；這樣高度相似的對(duì)象就會(huì)聚集到一起。趨近于中心點(diǎn)的位置且分布較為集中的關(guān)鍵詞代表受到較高關(guān)注的方向，越在邊緣的說明其研究主題越狹小，或正過渡到其他主題[7]。

本文將相異矩陣導(dǎo)入SPSS21，利用多維尺度分析繪制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的熱點(diǎn)知識(shí)圖譜（見圖2）。通過觀察可以發(fā)現(xiàn)，知識(shí)圖譜中點(diǎn)的聚集情況基本呈現(xiàn)出總體相對(duì)分散、局部比較集中的特征，這與因子分析的結(jié)果基本一致。第四、第五個(gè)公共因子所涵蓋的關(guān)鍵詞穿插在前三個(gè)公共因子所涵蓋的關(guān)鍵詞當(dāng)中，說明我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)研究相對(duì)獨(dú)立，內(nèi)部聚合程度不高，同時(shí)也說明我們將前三個(gè)公共因子所代表的領(lǐng)域作為我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域是符合實(shí)際情況的。

圖2 我國就業(yè)結(jié)構(gòu)研究知識(shí)圖譜

四、我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)研究熱點(diǎn)及趨勢解析

從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)研究的詞頻和多元統(tǒng)計(jì)分析可以看出，我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)研究呈現(xiàn)總體分散、局部聚集的特征，也就是說產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在我國得到了很多學(xué)者的關(guān)注，形成了豐富多樣的研究，但主要都還是圍繞就業(yè)結(jié)構(gòu)、第三產(chǎn)業(yè)、城市化等關(guān)鍵詞進(jìn)行。如果這些因素能夠不斷優(yōu)化組合，將會(huì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)快速增長。

1.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)發(fā)展研究。我國經(jīng)濟(jì)要想升級(jí)，就需要產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)發(fā)展，合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠推動(dòng)就業(yè)結(jié)構(gòu)的良性發(fā)展；優(yōu)質(zhì)的就業(yè)結(jié)構(gòu)也為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。然而目前關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)性問題的研究中，更多的是利用結(jié)構(gòu)偏離度、協(xié)整理論等作為定量分析手段，這些分析方法雖然能一定程度地衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)之間的協(xié)調(diào)性，但缺乏整體性，定量分析的方法也不具優(yōu)勢。所以，如何通過更科學(xué)、可靠的手段和方法，分析和研究就業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的互動(dòng)關(guān)系，是今后產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)研究中的一個(gè)重要內(nèi)容。

2.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整下的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究。第三產(chǎn)業(yè)涵蓋的范圍比較廣，行業(yè)比較多，如何根據(jù)實(shí)際情況，研究分析各地第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)情況，查找第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展較慢的原因，借鑒發(fā)達(dá)國家第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)，加快和促進(jìn)新興第三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，是今后相關(guān)研究的一個(gè)重點(diǎn)方向。同時(shí)，如何分析第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)情況，也將為國家制定相應(yīng)的教育政策和人力資源開發(fā)計(jì)劃、宏觀經(jīng)濟(jì)政策，健全和完善勞動(dòng)力市場的運(yùn)行，奠定科學(xué)基礎(chǔ)。

3.城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。城鎮(zhèn)化進(jìn)程是人力資源、基礎(chǔ)設(shè)施、商業(yè)信息等各種要素的整合過程，對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有重要的拉動(dòng)作用，也是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要抓手，《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014—2020年）》的出臺(tái)，進(jìn)一步明確了新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展方向，將新型城鎮(zhèn)化和工業(yè)化作為我國實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的兩大引擎[8]。那么，如何更加合理科學(xué)推動(dòng)城鎮(zhèn)化進(jìn)程，在現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)兩者之間的有機(jī)結(jié)合及良性互動(dòng)，是我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展面臨的今后面臨的重大課題，也是學(xué)者們今后的一個(gè)重點(diǎn)研究方向。

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Research Focus on the Industrial Structure Based on Co-word Analysis

LI Hui-hui1,2
（1.School of Management,BeiFang University of Nationalities,Yinchuan 750021,China;2.School of Management,HeFei University of Technology,HeFei 230009,China）

Based on the co-word analysis method,this paper analyzes 4067 keywords in 2732 articles related to industrial structure,and counts 58 high frequency keywords.From the frequency analysis,we can see that the key words such as"Employment Structure","Employment","upgrading of an industrial structure","Urbanization"and"Industrialization"are very frequent and are hot topics in industrial structure research.At the same time,through the construction of co-word matrix,similarity matrix and dissimilarity matrix of high-frequency keywords,we find that China's industrial structure is mainly concentrated in the tertiary industry,employment structure and urbanization process by multivariate statistical analysis.

industrial structure;co-word analysis;industrial development

F269.24；F224

A

1672-626X（2017）06-0042-06

10.3969/j.issn.1672-626x.2017.06.006

2017-07-06

北方民族大學(xué)校級(jí)科研一般項(xiàng)目（GLXY201602）

李慧慧（1982-），女，黑龍江牡丹江人，北方民族大學(xué)管理學(xué)院講師，合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、人力資源管理。

彭晶晶）