近十年國內(nèi)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)問題研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)
——基于核心作者及其論文關(guān)鍵詞共現(xiàn)的可視化分析

□柴 靜 李 強(qiáng)

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為一種有效的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移機(jī)制越來越受到各國政府的重視，我國自2004年開始連續(xù)十四年中央1號(hào)文件都談到了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的相關(guān)問題，對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)理論和實(shí)務(wù)的研究也開始步入高速發(fā)展時(shí)期。通過檢索CNKI全文數(shù)據(jù)庫可知，國內(nèi)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)相關(guān)問題的研究論文自2002年起逐年增長，至2008年達(dá)到了第一個(gè)峰值，從118篇/年猛增至978篇/年，短短6年便增長了7倍多，且此后近十年的年均發(fā)文量均在926篇左右，但從文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)角度對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)問題的研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)進(jìn)行定量分析研究的論文卻寥寥無幾。本文擬采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究方法全面系統(tǒng)地總結(jié)近十年國內(nèi)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)問題的研究熱點(diǎn)和趨勢(shì)變化，為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)問題研究提供參考。

一、數(shù)據(jù)來源和研究方法

本文數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)(CNKI)的《中國學(xué)術(shù)期刊(網(wǎng)絡(luò)版)》全文數(shù)據(jù)庫，檢索項(xiàng)為主題，檢索詞為“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)”，檢索范圍為“核心期刊”和“CSSCI”，檢索時(shí)間為2007—2016年，共檢索到2452篇文章。去除快訊、卷首語、總目錄等非研究論文，實(shí)際發(fā)文2340篇。經(jīng)對(duì)重復(fù)作者單位的仔細(xì)甄別，最終確定第一作者1613人。首先采用普賴斯定律和綜合指數(shù)法確定出核心作者，然后運(yùn)用美國Drexel大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授陳超美博士開發(fā)的CiteSpaceⅤ文獻(xiàn)分析工具繪制出核心作者在統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)所發(fā)表的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究論文的關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜和研究前沿時(shí)區(qū)圖。

二、核心作者的確定

判斷一個(gè)研究領(lǐng)域是否形成的標(biāo)志，關(guān)鍵在于有沒有一批專家、學(xué)者來專門研究某一類問題并集中、持續(xù)地產(chǎn)生一批理論成果，通過相關(guān)研究成果的發(fā)表情況，可以大致判斷某一領(lǐng)域的形成和發(fā)展?fàn)顩r[1]。由此可見，從核心作者及其發(fā)表論文角度分析農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀及熱點(diǎn)問題的方法是可行的。在文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中，核心作者的確定需要二個(gè)指標(biāo)：一是發(fā)文量(活躍度評(píng)價(jià))；二是被引量(質(zhì)量評(píng)價(jià))。

(一)發(fā)文量(活躍度評(píng)價(jià))

發(fā)文量是指作者某一時(shí)間段內(nèi)發(fā)表同一主題論文的數(shù)量，是衡量作者對(duì)該學(xué)科研究貢獻(xiàn)大小的一項(xiàng)重要指標(biāo)之一。發(fā)表論文數(shù)量越多，說明作者所付出的勞動(dòng)時(shí)間和勞動(dòng)強(qiáng)度也越多，活躍度就越高。根據(jù)普賴斯定律，核心作者至少發(fā)表論文數(shù)為mp篇，計(jì)算公式為[2]：

(1)

式中：mp為統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)核心作者至少發(fā)表的論文數(shù)量；npmax是統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)發(fā)表論文最多的作者發(fā)表的論文數(shù)量。通過對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究領(lǐng)域2007—2016年核心期刊的發(fā)文數(shù)量統(tǒng)計(jì)顯示，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究領(lǐng)域發(fā)文最多的作者是張長利，發(fā)文數(shù)量為22篇。根據(jù)公式(1)可計(jì)算出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究領(lǐng)域核心作者至少發(fā)表的論文數(shù)mp=3.51篇，按照四舍五入原則至少發(fā)表4篇或4篇以上論文的作者方可入選核心作者候選人。

(二)被引量(質(zhì)量評(píng)價(jià))

被引量是指作者某一時(shí)間段內(nèi)所發(fā)表同一主題論文的累計(jì)被引次數(shù)。被引量越高，表明論文受關(guān)注程度越高，論文的質(zhì)量就越高。因此，被引量作為衡量論文價(jià)值水平的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)是勿庸置疑的。同樣依據(jù)普賴斯定律可以確定核心作者發(fā)表論文的最低累計(jì)被引量[2]。

(2)

式中：mc為統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)核心作者發(fā)表論文的累計(jì)最低被引量，ncmax為統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)發(fā)表論文累計(jì)被引量最高的作者的累計(jì)被引量。統(tǒng)計(jì)顯示，2007—2016年農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究領(lǐng)域發(fā)文累計(jì)被引量最高的作者是庹國柱，累計(jì)被引量為586次。代入公式(2)可計(jì)算出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究領(lǐng)域核心作者發(fā)表論文的最低累計(jì)被引量為mc=18.13，按照四舍五入原則核心作者候選人發(fā)表論文的最低累計(jì)被引量應(yīng)在18次或18次以上。

(三)綜合指數(shù)法確定核心作者

對(duì)符合以上兩個(gè)指標(biāo)的第一作者人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并查重，最終確定核心作者候選人為 282位。這些作者共發(fā)文779篇，占農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究全部發(fā)文量的 33.29%;總被引頻次13461次，占所有作者總被引頻次的60.69%，表明這些作者對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究領(lǐng)域具有較大的影響力。利用Excel中的CORREL函數(shù)，計(jì)算得出282位核心作者候選人發(fā)文量和被引量的相關(guān)系數(shù)r=0.549，說明核心作者候選人的發(fā)文量和被引量呈低相關(guān)，也就是說發(fā)文量大的作者，累計(jì)被引量不一定大；而發(fā)文量小的作者，累計(jì)被引量卻不一定小。只有將兩項(xiàng)指標(biāo)有機(jī)結(jié)合起來確定核心作者才是比較客觀的方法。但對(duì)于兩項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重問題目前有兩種不同的觀點(diǎn)：一是將發(fā)文量和被引量的權(quán)重值分別確定為0.7和0.3[3]；二是將二項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重值都確定為0.5[4]。本文認(rèn)同鐘文娟[4]的觀點(diǎn)，發(fā)文量和被引量分別從“量”和“質(zhì)”兩個(gè)方面反映作者的學(xué)術(shù)水平，應(yīng)當(dāng)具有相同的權(quán)重值。其綜合指數(shù)公式為：

(3)

使用公式(3)計(jì)算出每位核心作者候選人的綜合指數(shù)后，還需要設(shè)置綜合指數(shù)的閾值，只有綜合指數(shù)高于此閾值的作者才能入選核心作者。本文將此閾值設(shè)為綜合指數(shù)的平均值，也就是說，當(dāng)某一核心作者候選人的綜合指數(shù)高于全體候選人的綜合指數(shù)平均水平時(shí)，才會(huì)入選核心作者。經(jīng)計(jì)算，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究核心作者綜合指數(shù)的閾值為 100。最終共有83位作者被確定為核心作者，因篇幅所限，文中列出排名前35位的核心作者，見表1。

從表1可以看出，83位核心作者有72位來自高校和科研院所，占核心作者總數(shù)的86.7%。說明高校和科研院所對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)問題的關(guān)注度較高，而且具有較強(qiáng)的學(xué)術(shù)研究實(shí)力。核心作者發(fā)文機(jī)構(gòu)所處地域分布顯示，有22位來自北京，占全部核心作者的26.5%，其次是湖北、浙江、湖南和廣東省。北京之所以成為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究機(jī)構(gòu)聚集地與它的地域優(yōu)勢(shì)是密不可分的，其余4個(gè)地區(qū)分布在長江中下游和南部沿海地區(qū)，都是我國的糧食及經(jīng)濟(jì)作物主產(chǎn)區(qū)，對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求較為迫切。從作者的發(fā)文時(shí)段看有9位作者連續(xù)10年一直在堅(jiān)持不懈地進(jìn)行農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)問題研究，占全部作者的11%；持續(xù)研究年限在5年以上的作者共有45位，占全部作者的55%；不可忽視的是2012年之后出現(xiàn)的一批核心作者，他們雖然研究年限較短，但從發(fā)文量、被引量均值看潛力巨大，相信未來會(huì)成為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究的中堅(jiān)力量。通過對(duì)核心作者所屬機(jī)構(gòu)、發(fā)文年限及地域分布的分析可以看出，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究領(lǐng)域已經(jīng)形成了一支相對(duì)穩(wěn)定的專業(yè)研究隊(duì)伍。

表1 2006—2017年農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究領(lǐng)域核心作者(部分)

三、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)問題研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)

(一)研究熱點(diǎn)

共現(xiàn)分析方法最早是由法國國家科學(xué)研究中心的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)家們于20世紀(jì)80年代提出來的。兩個(gè)或多個(gè)關(guān)鍵詞在同一篇文章中同時(shí)出現(xiàn)稱為關(guān)鍵詞共現(xiàn)。通過對(duì)關(guān)鍵詞共現(xiàn)情況的分析，可以歸納出該學(xué)科或領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[5]。從CNKI全文數(shù)據(jù)庫中提取出83位核心作者2007—2016年在核心期刊和CSSCI期刊發(fā)表的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究論文的標(biāo)題、摘要、關(guān)鍵詞等信息導(dǎo)入CiteSpaceⅤ。首先統(tǒng)計(jì)出高頻關(guān)鍵詞，由于本文的檢索詞為“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)”，而且國內(nèi)所有農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究都是圍繞政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)展開的，所以出現(xiàn)頻次最高的前三位關(guān)鍵詞是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和財(cái)政補(bǔ)貼。為了深入分析農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究的熱點(diǎn)，人工將這三個(gè)關(guān)鍵詞屏蔽，最終繪制出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜(見圖1)。圖1中詞匯字號(hào)大小表明該詞匯在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究領(lǐng)域內(nèi)出現(xiàn)的總頻次，字號(hào)越大，頻次越高，越能代表文獻(xiàn)的研究領(lǐng)域和研究方向，稱為高頻關(guān)鍵詞。詞匯與詞匯之間的連線粗細(xì)代表了兩個(gè)詞匯共被引的次數(shù)，線條越粗表示共被引次數(shù)越多。詞匯間線條越多，說明關(guān)系越復(fù)雜，受不同研究方向的學(xué)者關(guān)注程度也越高，其學(xué)科交叉性越強(qiáng)[6-8]。通過對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜的分析并結(jié)合CNKI全文數(shù)據(jù)庫中檢索到的核心作者發(fā)表論文的實(shí)際情況可以總結(jié)出近十年農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究主要有以下幾個(gè)熱點(diǎn)：

1.保險(xiǎn)經(jīng)營與保險(xiǎn)監(jiān)管

從2004年中央一號(hào)文件提出要探索和建立政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)制度開始,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)各主體的利益關(guān)系就開始逐步形成。黃亞林[9,10]通過構(gòu)建SAR、Logistic等理論模型對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)各主體利益的協(xié)同效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證調(diào)研分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)各主體利益還存在不協(xié)同現(xiàn)象,并提出了采用雙到戶模式和引入智能系統(tǒng)來促使農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求方利益實(shí)現(xiàn)的路徑。合理、準(zhǔn)確的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)費(fèi)率厘定有助于政府制定科學(xué)的支農(nóng)政策，促進(jìn)政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的有序發(fā)展。梁來存、于洋[11,12]分別對(duì)使用傳統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)法和非參數(shù)(核密度)估計(jì)法厘定農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)費(fèi)率進(jìn)行了分析和實(shí)證研究，表明非參數(shù)(核密度)法厘定的純費(fèi)率更趨實(shí)際、更加準(zhǔn)確。隨著政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的快速發(fā)展和中國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)條例的起草，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)立法問題成為學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)，庹國柱、張長利[13,14]探討了在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)立法中需要明確的多層面的原則性和操作性問題及我國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)立法的主要框架內(nèi)容。

圖1 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜

2.農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)管理

農(nóng)業(yè)巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的有效管控是關(guān)系政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是否能夠持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的重要原因之一。吳定富、庹國柱、朱俊生[15-17]在總結(jié)國際農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)管理經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，提出了建立巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分散機(jī)制與制度。婁偉平、陳盛偉[18,19]應(yīng)用極值理論分析導(dǎo)致巨災(zāi)結(jié)果的氣象風(fēng)險(xiǎn)的尾部分布,并結(jié)合具體農(nóng)作物產(chǎn)量設(shè)計(jì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品，使做為農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理創(chuàng)新工具的氣象指數(shù)保險(xiǎn)可操作性更強(qiáng)，在控制道德風(fēng)險(xiǎn)、降低逆向選擇和交易成本等方面更具有優(yōu)勢(shì)。我國地域遼闊，自然環(huán)境復(fù)雜多樣，農(nóng)業(yè)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生頻率與地域存在極大相關(guān)性。葉明華、梁來存[20,21]通過對(duì)不同地域自然災(zāi)害與糧食作物產(chǎn)量的相關(guān)性研究，認(rèn)為準(zhǔn)確合理的保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃對(duì)于政府制訂出確保糧食安全的支農(nóng)政策具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。造成農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)失靈的原因普遍認(rèn)為是巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的存在和信息不對(duì)稱等問題，黃英君、張祖榮[22,23]指出互補(bǔ)性制度的缺失和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的"生產(chǎn)"與"消費(fèi)"的雙重正外部性才是導(dǎo)致農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)失靈的深層次原因,解決市場(chǎng)失靈的途徑應(yīng)重在構(gòu)建我國現(xiàn)實(shí)背景下農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的政府誘導(dǎo)機(jī)制，由政府對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)"溢出"的利益予以適當(dāng)?shù)呢?cái)政補(bǔ)貼,以實(shí)現(xiàn)帕累托最優(yōu)。同時(shí),補(bǔ)貼要兼顧效率,以防"政府失靈"。

3.價(jià)格指數(shù)保險(xiǎn)與收入保險(xiǎn)

2013年3月1日正式施行的《農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)條例》第二條對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的解釋是指保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)根據(jù)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)合同，對(duì)被保險(xiǎn)人在種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)和漁業(yè)生產(chǎn)中因保險(xiǎn)標(biāo)的遭受約定的自然災(zāi)害、意外事故、疫病、疾病等保險(xiǎn)事故所造成的財(cái)產(chǎn)損失，承擔(dān)賠償保險(xiǎn)金責(zé)任的保險(xiǎn)活動(dòng)。從以上論述可以看出，之前我國的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)險(xiǎn)種主要是以承保因各種自然風(fēng)險(xiǎn)而造成的農(nóng)戶財(cái)產(chǎn)損失為主的。而隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的深入發(fā)展，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)發(fā)生了巨大變化，商品性農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)量日益擴(kuò)大，農(nóng)產(chǎn)品供求信息不對(duì)稱、農(nóng)產(chǎn)品金融化等原因?qū)е铝宿r(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的波動(dòng)幅度越來越大、波動(dòng)周期縮短，“豆你玩”“蒜你狠”、“姜一軍”此起彼伏，菜賤傷農(nóng)現(xiàn)象屢屢發(fā)生，極大地挫傷了農(nóng)戶的種養(yǎng)積極性?！稗r(nóng)產(chǎn)品目標(biāo)價(jià)格保險(xiǎn)”開始引起各方重視，2014年中央一號(hào)文件提出了探索糧食、生豬等農(nóng)產(chǎn)品目標(biāo)價(jià)格保險(xiǎn)試點(diǎn)。但農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)與氣象災(zāi)害或病蟲災(zāi)害等自然風(fēng)險(xiǎn)的不同之處在于價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)屬于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，不但具有系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的屬性，而且同時(shí)具有投機(jī)性風(fēng)險(xiǎn)的屬性。兩種屬性并存使得農(nóng)產(chǎn)品目標(biāo)價(jià)格保險(xiǎn)可保性難度非常大。庹國柱[24]闡述了我國在價(jià)格指數(shù)保險(xiǎn)方面的探索及其局限性，分析了美國在試驗(yàn)、發(fā)展收入保險(xiǎn)中的成功經(jīng)驗(yàn)，提出了以收入保險(xiǎn)作為農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格保險(xiǎn)的主體產(chǎn)品形態(tài)，更好地推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格形成機(jī)制改革的建議。

(二)研究前沿與趨勢(shì)

利用CiteSpaceⅤ中的研究前沿時(shí)區(qū)圖將每個(gè)時(shí)間段頻次變化較高的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)詞匯提取出來，即可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究的前沿領(lǐng)域和發(fā)展趨勢(shì)。通過圖2可以看出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)近十年間的發(fā)展大體可以分為三個(gè)階段：1.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究的快速發(fā)展期(2007—2009年)。這一時(shí)期是我國政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)從試點(diǎn)到落實(shí)的階段，學(xué)者們圍繞中央一號(hào)文件中提出的分級(jí)財(cái)政支持、巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移分?jǐn)倷C(jī)制、農(nóng)業(yè)再保險(xiǎn)體系建立和增加險(xiǎn)種等政策結(jié)合實(shí)際從理論和實(shí)務(wù)兩方面進(jìn)行了深入的探討和研究。大量高頻詞匯都聚集在這個(gè)時(shí)期，如財(cái)政補(bǔ)貼、保險(xiǎn)經(jīng)營、保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)、農(nóng)業(yè)再保險(xiǎn)、農(nóng)作物保險(xiǎn)等。

2.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究的穩(wěn)定期(2010—2012年)。政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的范圍逐步由部分試點(diǎn)發(fā)展到了全國推廣階段，學(xué)者們除了圍繞農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)管理、保險(xiǎn)監(jiān)管、費(fèi)率厘定等相關(guān)細(xì)節(jié)問題展開研究外，開始關(guān)注農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)創(chuàng)新產(chǎn)品的研究，出現(xiàn)了天氣指數(shù)保險(xiǎn)等新型農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)險(xiǎn)種。3.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究的創(chuàng)新期(2013年至今)。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究方法及研究方向出現(xiàn)了新變化，黃亞林[9,10]通過構(gòu)建SAR、Logistic等理論模型對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)各主體利益的協(xié)同效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證調(diào)研分析；馮文麗[25]利用Tobit模型分析農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的效率及影響因素；呂曉英[26]使用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模擬大災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分散方式。實(shí)證研究方法使學(xué)者們對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)問題的研究更加深入和系統(tǒng)。隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革的深入，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)起伏加大，中央一號(hào)文件提出了探索糧食、生豬等農(nóng)產(chǎn)品目標(biāo)價(jià)格保險(xiǎn)試點(diǎn)，學(xué)者們的研究方向開始轉(zhuǎn)向?qū)r(jià)格指數(shù)保險(xiǎn)的探索，并提出了以收入保險(xiǎn)作為農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格保險(xiǎn)的主體產(chǎn)品形態(tài)。

圖2 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究前沿時(shí)區(qū)圖

四、結(jié)論

通過文獻(xiàn)計(jì)量方法對(duì)近十年研究我國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)問題的核心作者進(jìn)行分析表明，我國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究的核心作者主要分布在北京市、湖北省、浙江省、湖南省和廣東省，其中86.7%的作者來自具有較高學(xué)術(shù)研究實(shí)力的高校和研究院所，55%的作者持續(xù)研究年限在5年以上，尤其是2012年之后出現(xiàn)的一批核心作者，他們雖然研究年限較短，但從發(fā)文量、被引量均值看潛力巨大，相信未來會(huì)成為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究的中堅(jiān)力量。

利用CiteSpace文獻(xiàn)分析工具對(duì)核心作者發(fā)表論文的關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析結(jié)果表明，近十年我國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究的熱點(diǎn)主要在保險(xiǎn)經(jīng)營與保險(xiǎn)監(jiān)管、農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)管理、價(jià)格指數(shù)保險(xiǎn)與收入保險(xiǎn)等領(lǐng)域。并且隨著政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在全國各地區(qū)的深入推廣，學(xué)者們的研究熱點(diǎn)和范圍也逐漸深入和擴(kuò)大，從圍繞政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的監(jiān)管、經(jīng)營、再保險(xiǎn)，細(xì)化為結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際的天氣指數(shù)保險(xiǎn)、價(jià)格指數(shù)保險(xiǎn)、收入保險(xiǎn)等。2017年中央一號(hào)文件中關(guān)于加快農(nóng)村金融創(chuàng)新的政策導(dǎo)向，將成為后續(xù)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究在理論和方法上的風(fēng)向標(biāo)，使學(xué)者們?cè)诒ｋU(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)保險(xiǎn)和農(nóng)產(chǎn)品收入保險(xiǎn)制度建立等方面展開更為深入的研究。

鑒于檢索詞設(shè)置的精確性、檢索范圍、檢索時(shí)間等問題，本研究所采用的數(shù)據(jù)及得到的結(jié)果會(huì)存在一定偏差。而且，核心作者的測(cè)評(píng)樣本由于對(duì)合作者貢獻(xiàn)量及通訊作者檢索困難等原因主要提取了第一作者的發(fā)文及被引情況，也會(huì)造成一定的不合理性。而且使用文獻(xiàn)計(jì)量和可視化文獻(xiàn)分析工作統(tǒng)計(jì)分析得出的結(jié)果，只進(jìn)行相關(guān)的描述性分析，未產(chǎn)生推論性的結(jié)論，所以本文得出的關(guān)于國內(nèi)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)問題的研究熱點(diǎn)和趨勢(shì)并非最終研究結(jié)論，還需進(jìn)一步進(jìn)行相應(yīng)研究。

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