基于CiteSpace的精準扶貧研究進展的可視化分析

童歆越,萬方晨2,付蓮蓮

(1.江西農業(yè)大學 理學院,江西 南昌 330045;2.華東交通大學理工學院,江西 南昌 330045)

貧困問題一直是國家、政府部門、政策制定者高度關注的問題[1],精準扶貧能保證可持續(xù)脫貧,是基于我國實踐總結出來的新模式,是全面建設小康社會的重要法寶。精準扶貧是對農戶分地區(qū)、分貧困程度建立檔案,有效地精準識別貧困農戶、有目的地幫扶、準確進行考核[2],成為了一種科學有效的脫貧方式。當貧困地區(qū)和貧困農民把精準扶貧當成一次命運的轉折點時,精準扶貧已經成為更有時代內涵的口號[3]。十八大以來,我國把扶貧開發(fā)擺在了治國理政的突出位置,提出了明確的目標任務,制定了精準扶貧、精準脫貧方略,全面打響了脫貧攻堅戰(zhàn),我國扶貧開發(fā)進入新時代脫貧攻堅階段并取得階段性進展。學術界對精準扶貧的研究也日益劇增,精準扶貧的內涵、運行機制等成為學術界定性研究的問題之一[4-6]。近年來,文化扶貧和旅游扶貧引起了新的關注[7,8],有學者基于可持續(xù)生計理論對扶貧績效進行了實證分析[9,10],并從大數據視角研究了如何推進精準扶貧[11]。但這些學者是從某一角度進行研究,缺乏系統性、可視化的梳理。已有研究表明“精準扶貧”成為學術界研究的熱詞,但運用知識圖譜對精準扶貧研究進行可視化分析相對較少。

本文基于CNKI數據庫,以2014—2018年的文獻作為樣本,主要運用CiteSpace軟件繪制相關知識圖譜,對國內精準扶貧領域的時間分布、作者和機構的空間分布進行了系統研究,并基于精準扶貧的熱點關鍵詞和演化趨勢,對精準扶貧的研究現狀和前沿進行了可視化分析,以期為深入開展相關研究提供理論借鑒。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本文以中國知網(CNKI)為數據獲取平臺,選擇2018年12月31日為節(jié)點,以“精準扶貧”為主題詞在CNKI數據庫檢索,共獲得相關文獻25110篇。目前學科領域最高級別的課題支持是國家基金,為確保數據的有效性,剔除同時獲得國家社會科學基金和國家自然科學基金的文獻,整理后共獲得文獻1041篇作為本研究文獻的數據。

1.2 研究方法

CiteSpace軟件基于共引分析理論和尋徑網絡算法等,對特定領域的文獻(集合)進行計量,分析文獻的時間分布和作者與機構的空間分布,探尋學科領域的演化路徑;對作者的合作網絡、熱點關鍵詞的共現和聚類進行可視化,有效呈現了學科研究熱點和發(fā)展前沿[12]。CiteSpace融合了合作網絡分析、共現分析、共被引分析、文獻耦合分析等工具,成為當前最熱門的知識圖譜繪制軟件之一。本文基于獲取國家基金支持的1041篇文獻,借助CiteSpace軟件剖析了國內精準扶貧研究的熱點問題和發(fā)展趨勢。

2 精準扶貧研究的時空特征

2.1 時間分布特征

從圖1可見,2014—2018年與“精準扶貧”研究相關的文獻整體呈快速上升趨勢。2014—2015年,文獻數量較少,主要是由于2014年精準扶貧剛進入學術界的視野,學者們對精準扶貧的相關研究涉及較少。從2015年開始,國內逐漸涌現出精準扶貧的研究熱潮,精準扶貧研究文獻量呈井噴式增長,到2018年底達到500多篇,精準扶貧成為當下學術界最前沿的研究議題之一。

2.2 空間分布特征

作者分析:在1041篇精準扶貧的文獻中,發(fā)表7篇以上文章的有9位學者,其中廣西大學的莫光輝發(fā)文量最多,達到20篇,表明國內關于精準扶貧高質量研究的學者較少,值得更多學者加入做進一步的深入研究。本文利用CiteSpace軟件對作者進行了共現分析,得到作者合作圖譜(圖1)。從圖2可見，圖譜中節(jié)點范圍越大(小),表示該作者發(fā)表文章的數量越多(少),作者之間的連線越粗(細),表示合作越頻繁(稀疏)。圖1的網絡節(jié)點數為182,連線數量為71,計算得到網絡密度為0.0073,網絡密度很小,說明盡管學者之間有合作關系,但合作程度非常有限。僅有汪三貴—曾小溪—胡聯—劉未、莫光輝—陳正文—王友俊—張菁—?；?、鄭瑞強——曹國慶、李博—左停形成了較強的研究群體,具有比較密切的合作關系,但作者之間的互動并不密切。由此可見,在精準扶貧研究領域,學者們還需加強緊密的合作與聯系。

圖1 精準扶貧研究作者合作的網絡圖譜

機構分析:本文選擇發(fā)文機構作為節(jié)點類型,運用CiteSpace軟件生成機構合作圖譜(圖2),圖1中共有153個節(jié)點和49條節(jié)點間連線,且網絡密度為0.0042。結合作者合作網絡分析,由于專注研究精準扶貧相關問題的學者較少,集中度低,因此在該研究領域內的發(fā)文機構數量也較少。從發(fā)文機構的成果數量來看,在精準扶貧研究領域內以中國人民大學發(fā)文最多,總共發(fā)文34篇;其次是廣西大學公共管理學院,共發(fā)文29篇;中國農業(yè)大學人文與發(fā)展學院、中國科學院、華中師范大學社會科學院、南昌大學公共管理學院、江西農業(yè)大學經濟管理學院等機構發(fā)文量均達到20篇以上。從機構屬性看,高校中的農業(yè)經管院系和科研院所是精準扶貧的主要研究力量。從區(qū)域分析,北京地區(qū)的發(fā)文量最多,其他高產機構主要位于南寧、武漢、南昌等城市。從圖譜的網絡密度和機構之間的連線情況可見,僅中國人民大學農業(yè)與農村發(fā)展學院和中國科學院地理科學與資源研究所與其他機構的連線較多,多數研究精準扶貧的機構處于游離狀態(tài),機構之間的合作和交流有待進一步加強和完善。

圖2 精準扶貧研究機構合作網絡圖譜

3 文獻關鍵詞分析

關鍵詞是從文獻提煉出來的核心詞匯,可有效體現作者的學術觀點和思想。本文對精準扶貧的關鍵詞進行了共現分析和聚類分析,以便直觀反映精準扶貧領域研究熱點與整體現狀[13]。

3.1 關鍵詞共現分析

本文設置分析時間跨度為2014—2018年(時間切片選擇1),得到精準扶貧關鍵詞共現知識圖譜(圖3)。

圖3 精準扶貧關鍵詞共現知識圖譜

圖3中每一個節(jié)點為一個關鍵詞,節(jié)點的大小表示該關鍵詞出現頻率的高低,各節(jié)點之間連線的粗細程度表示各關鍵詞之間共現頻率系數的高低。從關鍵詞共現知識網絡中可見,圖譜共生成節(jié)點131個、200條連線,密度為0.0235。在我國的精準扶貧研究領域,以“精準扶貧”為國家的重要思想向各個方面發(fā)展,形成了一個規(guī)模較完全的學術研究網絡。同時,“精準脫貧、貧困治理、精準識別”等關鍵詞節(jié)點體積較大,位于網絡圖譜中心位置。

關鍵詞中心性是指某一節(jié)點在某一領域中的中介作用及其影響程度,關鍵詞中心性超過0.1即為較強,表明通過該點展開的研究較多,該節(jié)點的影響力較強[12]。根據知識圖譜中關鍵詞出現的頻次和中心性對關鍵詞進行排名,得到頻次和中心性排名前十的關鍵詞見表1、表2。2014—2018年學者在研究精準扶貧時,頻次和中心性排名都很靠前的關鍵詞有:精準扶貧、扶貧開發(fā)、貧困治理、民族地區(qū)等,研究重點可歸納為:①指導思想。精準扶貧思想是我國治國理政的實踐理論,是解決脫貧攻堅戰(zhàn)的重要指導思想。精準扶貧思想隨著精準扶貧工作的推進,精準扶貧實際行動的補充,形成了為成熟完備的精準扶貧理論基礎,指引著地方扶貧政策。②要素。精準扶貧、精準識別、精準脫貧關鍵詞頻次較高,此外貧困、反貧困、貧困戶、民族地區(qū)等也是研究領域的研究基礎,解決精準扶貧問題首先在于精準識別。因此，需要精確瞄準扶貧對象,聚類精準扶貧對象的根本成因,防止粗放型扶貧現象出現,做到“扶真貧”。③多維化方法。精準扶貧問題的解決政策是多元化的,結合精準識別后成因分析,以“多對多”形式,即扶貧方法匹配扶貧成因,對扶貧對象、村莊、地區(qū)運用因地制宜的方式。“旅游扶貧”在精準扶貧的研究領域中有較強的中介性和影響力,同時在貧困地區(qū)建設、增長貧困地區(qū)經濟發(fā)展方面起到了關鍵作用[14]。

表1 頻次、中心性排名前十的關鍵詞

3.2 關鍵詞聚類分析

在關鍵詞共現分析的基礎上,選擇進行“Clustering”聚類分析,將所得網絡圖譜優(yōu)化,生成關鍵詞聚類知識圖譜(圖4),并得到11個聚類標簽。

圖4 精準扶貧關鍵詞聚類知識圖譜

根據圖4可將現階段精準扶貧領域的研究內容歸結為:①對扶貧對象的精準識別,共現標識詞有:民主評議、主體多元化、貧困戶識別、貧困指標分解、瞄準目標偏離等。政策要發(fā)揮作用,離不開制度的合理設計和必要條件的支持,對扶貧對象本身、成因、類別的精準識別,以徹底落實精準扶貧工作政策。②精準扶貧的有效途徑與創(chuàng)新思維的共現關鍵詞有:供給側改革、文化扶貧、城鄉(xiāng)發(fā)展一體化、協同治理、創(chuàng)新等。要實現精準扶貧,不僅要識別扶貧對象,還要進行貧困治理。在當今多元化的貧困現象背景下,要進行協同治理和創(chuàng)新,這是提高解決精準扶貧問題的有效發(fā)展力。③扶貧人口地區(qū)信息的數據庫建立,共現標識詞有mpi法、“扶貧云”系統等。利用互聯網技術,建立全面合理的貧困信息數據庫,構建分析模型,可直觀了解到精準扶貧政策的落實情況、精準扶貧工作的實行結果,比較分析是更加合理有效的方法[15]。

3.3 研究前沿趨勢分析

設置分析時間跨度為2014—2018年,術語類型設置為“Burst Terms”,節(jié)點類型設置為“Key words”,并選擇“Timezone”,并對圖譜進行優(yōu)化處理,得到精準扶貧研究前沿時區(qū)圖譜(圖5),并探測到1個突變關鍵詞“移民搬遷”。

圖5 精準扶貧研究前沿時間區(qū)

通過前沿時區(qū)圖可將精準扶貧領域在2014—2018年的發(fā)展趨勢劃分為4個階段:①2014—2015年為精準扶貧研究的初始階段。2013年,我國首次提出了精準扶貧的重要思想,“精準扶貧”開始進入公眾視野。②2015—2016年為精準扶貧研究的快速發(fā)展階段。這一時期“五位一體、瞄準目標偏離、機制”等關鍵詞出現,說明這一階段的研究重點集中在如何解決落實“精準扶貧”政策問題，實行“精準扶貧”工作,以期找出切實可行的制度方法。③2016—2017年為精準扶貧研究的常態(tài)發(fā)展階段。這一時期“績效評價、路徑選擇、機制創(chuàng)新”的出現,說明對扶貧工作的合理批判、落后機制的改進、不斷創(chuàng)新現有理論方法、政策滿意度評估是切實落實精準扶貧政策、推進精準扶貧工作的關鍵步驟[16]。④2017—2018年為精準扶貧研究的關鍵決勝階段。我國提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,鄉(xiāng)村振興理念的提出為精準扶貧的實施奠定了堅實的基礎,而精準扶貧的實施是鄉(xiāng)村振興的合理體現[17],其“供給側結構性改革、教育精準扶貧、可持續(xù)發(fā)展”等關鍵詞的涌現,說明前沿熱點已轉至如何運用新興技術手段解決多維化的貧困問題。

作為唯一的突變詞“移民搬遷”,其突變強度達到4.4453,展現出“移民搬遷”在精準扶貧領域的關鍵性,“移民搬遷”兼顧了扶貧和生態(tài)保護的兩重目標,推動了扶貧工作的開展,促進了生態(tài)環(huán)境的改善,推動了一大批城鎮(zhèn)發(fā)展,加快了新農村建設,增強了貧困群眾抵御自然災害風險的能力[18]。

4 結論與展望

4.1 研究結論

本文以精準扶貧文獻為樣本數據,生成了關鍵詞共現、聚類、時間區(qū)等網絡知識圖譜,對精準扶貧研究的現狀和未來趨勢進行了分析。主要結論為:①“精準扶貧”研究內容學科分為總論、政治、經濟和社會文化4類,其中經濟學、公共管理學占比最高。②“精準扶貧”研究以莫光輝、汪三貴為核心作者,發(fā)文量達到20篇,其他作者合作群體較分散；研究機構中以中國人民大學為發(fā)文量最高,為34篇,廣西農業(yè)大學以30篇緊隨其后。③2015年后“精準扶貧”研究呈井噴式增長,移民搬遷、集中連片特困地區(qū)、旅游扶貧、大數據、瞄準目標偏離等成為研究熱點,“精準扶貧”研究內容廣泛且相關性強。④近五年來，“精準扶貧”領域研究可以大致劃分為萌芽期、繁榮期、穩(wěn)定期和創(chuàng)新期4個階段，繁榮期出現在2015年,在2016—2017年的穩(wěn)定期中,有“機制創(chuàng)新、路徑選擇、績效評價”等拓展了研究主題。在2018年的創(chuàng)新期中,研究熱點發(fā)生了一些改變,出現了“供給側結構性改革、大數據、演化博弈、壓力型體質、健康扶貧”等新的研究熱點。

4.2 趨勢展望

精準識別、貧困治理、精準脫貧是精準扶貧的重要環(huán)節(jié):在精準扶貧的熱潮中,絕對貧困的人數大幅下降,貧困程度的區(qū)別難度越來越大,在扶貧工作中瞄準貧困目標、捕獲精英,首要任務就是精準識別,從而實現精準脫貧。因此,應加大精準識別下的對貧困對象的深入歸納分類,解決各類貧困有效途徑的研究。對貧困類型應有更加細致多元的劃分,基于環(huán)境貧困、資源貧困、信息貧困、精神貧困等都是衡量貧困現象的有效依據分類,需要運用科學有序的方法對扶貧對象實施精準識別分類。

可持續(xù)脫貧、文化扶貧、教育扶貧、金融扶貧等是精準扶貧研究的熱點領域。從關鍵詞共現圖譜和關鍵詞聚類知識圖譜可見,文化扶貧、金融扶貧和旅游扶貧是目前學者關注的領域。在CNKI文獻庫中以篇名“文化+精準扶貧”進行檢索,精確匹配到34篇CSSCI來源的文獻;分別以篇名“教育+精準扶貧、金融+精準扶貧、旅游+精準扶貧”進行檢索,分別精確匹配到51篇、34篇、38篇CSSCI來源的文獻,這些文獻發(fā)表的時間集中在2016—2018年,可見文化扶貧、教育扶貧、金融扶貧和旅游扶貧的實行路徑和運行機制是精準扶貧的熱點研究領域。

大數據、互聯網是精準扶貧的重要實現路徑?；ヂ摼W是幫助解決精準扶貧的途徑之一,同時也是研究貧困人口脫貧過程的有效手段之一。如利用互聯網的大數據,記錄貧困原因、脫貧方式、脫貧階段、脫貧時間等數據,構建數據庫,形成快速有效的脫貧網絡系統。莫光輝對大數據背景下精準扶貧的績效進行了驗證,認為大數據技術對精準扶貧進程的績效影響顯著[19];盛德榮認為大數據手段在農村精準扶貧中起到了較顯著的效能[20]。