國內(nèi)農(nóng)民工研究的熱點主題及研究前沿演進

熊 濤，劉文江

（貴州財經(jīng)大學信息學院，貴陽 550025）

1 引言

農(nóng)民工是中國工業(yè)化、城市化、現(xiàn)代化進程中形成的特殊社會群體，是中國改革開放和工業(yè)化、城市化進程中出現(xiàn)的新型勞動大軍，是中國經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型時期獨特的社會現(xiàn)象[1]。一直一來，黨中央、國務院高度重視農(nóng)民工問題，并制定了一系列保障農(nóng)民工權(quán)益和改善農(nóng)民工就業(yè)環(huán)境的政策措施。早在2006 年，國務院針對農(nóng)民工問題就提出了若干意見，并在《意見》[2]中指出：農(nóng)民外出務工，對城市、農(nóng)村以及城鄉(xiāng)發(fā)展都注入了活力，這也為城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的改變、“三農(nóng)”問題的解決闖出了一條新路。

此外，在學界對農(nóng)民工群體給予了高度關(guān)注，目前學界從社會學、城市學、經(jīng)濟學、人口學和法學等多個領(lǐng)域?qū)r(nóng)民工問題進行了深入探討，不少學者也從動態(tài)能力視角[3]、推拉理論[4,5]、文化沖突理論[6]、階層理論[7]、文化墮距理論[8]、社會網(wǎng)理論[9]、宏微觀經(jīng)濟理論[10]等不同的理論視角下對農(nóng)民工問題進行解讀；就研究方法而言，主要采取規(guī)范和實證相結(jié)合、模型分析以及定量與定性結(jié)合等研究方法；就研究內(nèi)容而言，主要側(cè)重于分析農(nóng)民工工資與就業(yè)、農(nóng)民工權(quán)益以及農(nóng)民工市民化等相關(guān)內(nèi)容，而近幾年，隨著農(nóng)民工隨遷子女人口數(shù)量的增加，農(nóng)民工子女問題也逐漸受到各界重視，對農(nóng)民工隨遷子女的教育[11,12]以及心理健康[13]問題尤為關(guān)注。

雖然，近幾年在政府與各界協(xié)同配合下，農(nóng)民工群體在部分問題上的解決已取得一定成效。但現(xiàn)階段農(nóng)民工群體目前仍然面臨著社會保障缺乏、工資水平低下、子女教育等各種問題。另外，盡管學界對農(nóng)民工群體的在不同視角下做了大量的相關(guān)研究，但研究方法上多采用定性研究方法，雖有少量研究采用定量研究方法，但也多用于農(nóng)民工群體某一領(lǐng)域下或者某一類農(nóng)民工群體的計量分析，目前尚未有文獻從整個全局角度，系統(tǒng)對農(nóng)民工這一群體進行文獻計量和文獻梳理。因此，借助相關(guān)可視化工具系統(tǒng)地對農(nóng)民工主題下的研究熱點主題及研究前沿內(nèi)容進行梳理顯得尤為必要，此外，這也能夠為政府政策的制定提供一定數(shù)據(jù)支撐以及后續(xù)學界對農(nóng)民工相關(guān)研究提供理論參考。

2 研究方法和數(shù)據(jù)來源

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)均來自于中國知網(wǎng)（CNKI）的全文數(shù)據(jù)庫，為保證原始數(shù)據(jù)的可靠性，在中國知網(wǎng)中選擇高級檢索，期刊來源選擇CSSCI，以“農(nóng)民工”作為主題檢索詞，時間跨度選擇2010—2020 年，共檢索出文獻7 919 篇（檢索日期為2020 年7 月20 日）。在剔除重復文獻、會議通知以及與本研究主題不相關(guān)的文獻后，經(jīng)反復檢索、校對及篩選工作后，最終得到3 713 篇有效文獻，并將其以Refworks 格式導出文獻題錄信息。題錄中包括篇名、作者、關(guān)鍵詞、期刊來源、摘要等各類數(shù)據(jù)信息，本文主要是借助CiteSpace可視化工具對這些文獻的題錄信息展開計量與分析。

2.2 研究方法

CiteSpace 是由美國德雷塞爾大學陳超美博士團隊開發(fā)研制的一款基于Java 語言開發(fā)的信息可視化應用軟件，其能夠以多元、分時、動態(tài)的引文分析可視化語言繪制知識圖譜[14]。因此，本文運用文獻計量學方法，并借助科學計量工具從文獻的作者、機構(gòu)、關(guān)鍵詞等幾個維度對文獻進行描述性統(tǒng)計和可視化分析，期望從整體上把握農(nóng)民工群體的主要研究方向與熱點主題，進而探究農(nóng)民工研究最新前沿，以期為后續(xù)農(nóng)民工相關(guān)研究提供理論參考。

2.3 研究文獻數(shù)量趨勢與階段分析

年度發(fā)文數(shù)量是衡量農(nóng)民工研究熱度與發(fā)展趨勢的重要指標。如圖1 所示，2010—2020 年的10 年間，文獻發(fā)文數(shù)量大致呈現(xiàn)出3 個階段。2010—2013 年論文發(fā)表數(shù)量處于波動增長階段，文獻數(shù)量整體呈現(xiàn)增加趨勢，且平均每年發(fā)文量達951 篇，其中，在2013年出現(xiàn)一個峰值，相關(guān)發(fā)文量高達1 006 篇；2013—2018 年文獻發(fā)表數(shù)量呈現(xiàn)逐漸下降的趨勢，文獻發(fā)表總數(shù)有所下降，但是平均每年的發(fā)文量仍然維持在689篇左右，這表明學術(shù)界對農(nóng)民工群體問題的關(guān)注度較高；2018—2019 年，文獻的發(fā)文數(shù)量又開始出現(xiàn)新一輪增長的趨勢。這一變化歷程也說明這10 年一來農(nóng)民工的問題一直備受各領(lǐng)域?qū)W者關(guān)注，對該特定群體的研究成果總量較多，且文章質(zhì)量也較高。雖然近幾年文獻總量整體呈現(xiàn)下降趨勢，但每年的發(fā)文數(shù)量依然維持在較高的水平。

圖1 2010—2019 年國內(nèi)農(nóng)民工研究文獻數(shù)量分布圖Fig.1 Distribution of domestic migrant workers research literature from 2010 to 2019

3 相關(guān)可視化知識圖譜

3.1 作者分布情況

表1 展現(xiàn)的是農(nóng)民工相關(guān)研究文獻在2010—2020年7 月年間論文作者的分布情況。通過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，近10 年間中國知網(wǎng)收錄的有關(guān)于“農(nóng)民工”群體的相關(guān)文獻作者共有3 881 位（包括署名第一、第二、第三等全部作者），如表1 所示，發(fā)表1 篇文獻的作者有2588人，約占總發(fā)文作者的66.68%，發(fā)表2 篇及3 篇文獻的作者分別有730 人、254 人，分別占總發(fā)文作者的18.81%、6.54%。發(fā)文量在4 篇及4 篇以上的發(fā)文作者數(shù)量占在總發(fā)文作者數(shù)量中的占比不到8%（約占7.94%），而接近85.49%的論文作者發(fā)文篇數(shù)都在1～2篇。這表明相關(guān)研究文獻作者分布范圍較廣，不同領(lǐng)域的作者對“農(nóng)民工”群體都有所關(guān)注，但是大多數(shù)作者對該領(lǐng)域的研究并未持續(xù)深入進行，只有小部分作者持續(xù)關(guān)注農(nóng)民工群體。

表1 發(fā)文作者分布情況Table1 Distribution of authors

3.2 核心作者的確定

核心作者是某一領(lǐng)域研究有較高學術(shù)影響力和競爭力的作者，其是該學科有著較大貢獻的學者。因此，對于核心作者的研究，有利于了解該領(lǐng)域作者的發(fā)文量情況以及農(nóng)民工研究相關(guān)領(lǐng)域的核心力量。為展現(xiàn)作者間的合作關(guān)系，本文將節(jié)點類型設定為Author，時間跨度選擇2010—2020 年，時間切片為1 年，最后得到了節(jié)點數(shù)共有497，連線數(shù)為238，密度Density為0.001 9 的作者共現(xiàn)知識圖譜（圖2）。如圖所示，作者節(jié)點之間的連線很少，分布較為零散，這表明該主題下作者之間的合作較少；小部分作者群體出現(xiàn)了合作情況，但大多數(shù)都為2～4 人的小規(guī)模合作，形成了以張廣生、杜海峰、金曉彤、錢文榮等為中心的作者群體。

圖2 作者共現(xiàn)知識圖譜Fig.2 Author's co-occurrence knowledge graph

高產(chǎn)作者不一定是核心作者，確定核心作者不僅要考慮論文數(shù)量，還要考慮論文質(zhì)量[15]。因此，為避免僅憑發(fā)文量這一單向測量指標即確定核心作者情況的出現(xiàn)，本文采用發(fā)文量和被引頻次兩個測量指標共同來確定核心作者人選。

3.2.1 確定核心作者候選人

由于本文采用綜合指數(shù)法，因此，本文首先將高產(chǎn)作者作為核心作者候選人。由普賴斯公式：M=0.749(Nmax)1/2，其中，Nmax 為2010—2020 年之間發(fā)文量最多的作者的論文數(shù)量，而當文獻作者的文獻發(fā)表量大于或等于M 時，則可將其視為本領(lǐng)域的高產(chǎn)作者。經(jīng)統(tǒng)計，2010—2020 年的3 713 篇相關(guān)文獻中共計3 881 位作者（包括署名第一、第二、第三等全部作者），其中，張廣勝的相關(guān)發(fā)文量最多，達到28 篇，由普賴斯公式求得M 值約為3.9 篇，按取整原則，最終確定M 值為4篇，即高產(chǎn)作者的發(fā)文量應該大于或等于4 篇。因此，高產(chǎn)作者共計308 位，論文總量為1 984 篇。據(jù)普萊斯定律：在同一主題中，半數(shù)的論文為一群高生產(chǎn)能力作者所撰，這一作者集合的數(shù)量上約等于全部作者總數(shù)的平方根[16]。據(jù)計算本領(lǐng)域高產(chǎn)作者發(fā)表論文數(shù)量占總文獻數(shù)量約為53.4%，略高于普萊斯定律設定的50%這一標準值，因此，高產(chǎn)作者和作者總數(shù)的關(guān)系符合普萊斯定律。

3.2.2 確定核心作者人選

基于308 位高產(chǎn)作者，本文利用中國知網(wǎng)期刊數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計出308 位高產(chǎn)作者的發(fā)文量和被引頻次。由統(tǒng)計可知，2010—2020 年7 月，核心作者候選人共發(fā)文1 984 篇，人均發(fā)文量6.4 篇，共被引頻次為32 854次，人均被引頻次106.7 次。本文利用綜合指數(shù)法計算308 位高產(chǎn)作者的綜合指數(shù)。具體計算公式如下[17]。

綜合指數(shù)的高低決定了發(fā)文作者學術(shù)水平的高低情況，且綜合指數(shù)≥100 可確定為核心作者。因此，綜合指數(shù)能夠相對準確的幫助我們確定核心作者群體，而這些核心作者的學術(shù)成果對農(nóng)民工問題的解決起到重要作用。經(jīng)過人工統(tǒng)計，308 位高產(chǎn)作者中綜合指數(shù)≥100 的共有97 位，即該領(lǐng)域的核心作者人數(shù)為97 位。表2 為前名前10 的核心作者。如表2 所示，張廣勝位居榜首，朱紅根和張秀娥分別位居第二、和第三。2012—2019 年期間，張廣勝持續(xù)關(guān)注農(nóng)民工群體，且每年平均發(fā)文量在3 篇左右，其中，在2016 年農(nóng)民工相關(guān)的研究發(fā)文量多達6 篇，其側(cè)重于關(guān)注農(nóng)民工初職就業(yè)選擇、福利狀況、生活消費、焦慮感、定居意愿、回流農(nóng)民工現(xiàn)狀、工資收入以及性別差異等問題，其中，重點關(guān)注新生代農(nóng)民工群體中新生代農(nóng)民工的市民化問題、城市融入問題、職業(yè)流動、定居意愿等方面。朱紅根和張秀娥都從不同角度對農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)就業(yè)狀況進行闡述。其中，朱紅根側(cè)重關(guān)注農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀、創(chuàng)業(yè)中企業(yè)績效的影響因素、外部政策資源以及內(nèi)部創(chuàng)業(yè)動機對其創(chuàng)業(yè)績效的影響等問題；而張秀娥側(cè)重于分析農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)中返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的困境以及社會網(wǎng)絡對新生代農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)意向的影響等方面。

表2 核心作者統(tǒng)計表Table2 Core author statistics

3.3 高被引文獻的分布情況

文獻的下載數(shù)量和被引頻次能從“量”和“質(zhì)”上反映受關(guān)注度和學術(shù)影響力[18]。文獻的下載數(shù)量能夠從“量”反映出某一文獻的受關(guān)注程度，而被引頻次則能夠從“質(zhì)”上衡量出某一文獻在相關(guān)領(lǐng)域的學術(shù)影響力大小程度。因此，本文對CNKI 收錄的3 717 篇相關(guān)研究文獻按照被引頻次由高到底進行降序排列，列出前10 位高被引文獻，如表3 所示，排名前10 的研究文獻共被引用3 255 次，平均引用頻次約為325次。就作者而言，排名前10 的高被引文獻的作者有侯云春、劉世錦、劉傳江等，另外，國務院發(fā)展研究中心課題組在排名第一、第二的高被引文獻中作為第一作者的身份同時發(fā)表了2 篇高質(zhì)量文獻；此外，李培林分別于2010 年、2011 年以及2012 年連續(xù)3 年發(fā)表了3 篇關(guān)于農(nóng)民工主題的高質(zhì)量文獻，平均被引用頻次高達307 次，其關(guān)于《中國新生代農(nóng)民工的社會態(tài)度和行為選擇》一文的下載次數(shù)達上萬次。從期刊的分布來看，排名前10 高被引文獻主要分布在中國社會科學、人口研究、改革、中國人口研究及經(jīng)濟研究等幾個期刊，該主題下圖情領(lǐng)域的高質(zhì)量文獻相對匱乏，多集中在人口研究、中國社會科學等類型期刊；從文獻內(nèi)容來看，文獻研究內(nèi)容主要集中在農(nóng)民工本身的群體以及行為特征的探討以及農(nóng)民工社會融入等問題。其中，國務院發(fā)展研究中心課題組等人[19,20]從農(nóng)民工市民化的進程和農(nóng)民工市民化的作用機制和影響兩個角度進行了研究，通過對全國6 個城市的實地考察和20 多個城鎮(zhèn)6 232 名農(nóng)民工的問卷調(diào)查深入的分析農(nóng)民工市民化意愿；并通過分析中國城市化模式制約經(jīng)濟增長的作用機制和渠道，建立了區(qū)分農(nóng)村居民、農(nóng)民工和城市居民3 類居民的理論框架，證明了縮小居民收入差距、提高城市規(guī)模和增加人力資本積累能有效推動農(nóng)民工市民化。武漢大學經(jīng)濟發(fā)展研究中心的劉傳江[21]發(fā)表的《新生代農(nóng)民工的特點、挑戰(zhàn)與市民化》一文則從宏觀上系統(tǒng)總結(jié)了新生代農(nóng)民工的群體特征、行為導向以及面臨的社會問題，進一步指出市民化將是新生代農(nóng)民工未來根本出路。李培林、田豐[22,23]對從社會融入、經(jīng)濟狀況和社會態(tài)度3 方面進行研究，因此，在對“農(nóng)民工”群體研究領(lǐng)域也展現(xiàn)了較高的關(guān)注度和學術(shù)影響力。

表3 排名前10 高被引文獻Table3 Top 10 highly cited articles

4 發(fā)文機構(gòu)統(tǒng)計分析

論文作者的所屬機構(gòu)分布狀況助于了解某一領(lǐng)域關(guān)注度以及研究現(xiàn)狀的區(qū)域上差別[24]。由于同一篇文獻下會出現(xiàn)多個合著單位且期刊論文所署名的機構(gòu)名稱大多以具體的二級機構(gòu)命名，不便于統(tǒng)計和處理。因此，本文將3 713 條機構(gòu)數(shù)據(jù)導入Excel 進行標準化處理。首先，統(tǒng)一將作者所署機構(gòu)按一級單位命名，去掉具體的二級單位署名；其次，將同一篇文獻中多個合著單位的所有單位都統(tǒng)計在發(fā)文機構(gòu)內(nèi)；最后，以最新的名稱來命名同一單位下出現(xiàn)的不同名稱的情況。

經(jīng)過逐條統(tǒng)計整理發(fā)現(xiàn)，論文作者的所屬機構(gòu)共709 個，頻次總計1 693 次。按發(fā)文頻次的高低排序，表4 為頻次前10 的論文作者機構(gòu)情況。如表4 所示，就發(fā)文機構(gòu)來看，中國人民大學出現(xiàn)的頻次最多，發(fā)文量共計54 次，中國社會科學院和西安交通大學次之，發(fā)文量為38 次；北京師范大學和北京大學位列第三、第四，發(fā)文量分別為34 次和33 次。論文作者前10 位所署機構(gòu)，除中國社會科學院以外，其余均為國內(nèi)雙一流的綜合類高校，這表明目前研究農(nóng)民工群體所在的科研機構(gòu)主要是以高校為主，即高校是現(xiàn)階段關(guān)注農(nóng)民工群體的主力軍。就發(fā)文數(shù)量而言，中國人民大學以54 篇位居榜首，中國社會科學院、西安交通大學及北京大學的發(fā)文數(shù)量均超過30 篇；就文獻數(shù)量來看，排名前10 的發(fā)文機構(gòu)總發(fā)文量為271 篇，平均發(fā)文量為27 篇左右，總文獻占比約為16%，這表明相關(guān)研究機構(gòu)的分布較為松散，各機構(gòu)尚未集中。就發(fā)文內(nèi)容來看，中國人民大學側(cè)重關(guān)注農(nóng)民工城鎮(zhèn)購房意愿、返鄉(xiāng)建房行為的研究和農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)發(fā)展狀況等研究；社會科學院則關(guān)注新型城市化戰(zhàn)略下的住房收入問題、民工子女狀況以及新生代農(nóng)民工培訓滿意度等方面；西安交通大學關(guān)側(cè)重關(guān)注農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量和流動規(guī)律、農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)影響因素以及農(nóng)民工家庭的代際關(guān)系等問題。由此可見，各高校間涉及領(lǐng)域涉獵均有不同，且高校間合作相對匱乏。

表4 論文作者機構(gòu)分布表（前10 位）Table4 Distribution of author'institutions(Top 10)

如圖3 所示，發(fā)文機構(gòu)知識圖譜得396 個節(jié)點，部分機構(gòu)連線密切，機構(gòu)間存在一定合作關(guān)系。如同濟大學經(jīng)濟與管理學院與上海交通大學安泰與經(jīng)濟管理學院和華東理工大學社會與公共管理學院存在著互相合作關(guān)系，但機構(gòu)大多數(shù)的合作多存在于同一研究機構(gòu)內(nèi)部進行得合作，如吉林大學商學院與吉林大學數(shù)量經(jīng)濟研究中心、南京農(nóng)業(yè)大學公共管理學院與南京農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院、西安交通大學管理學院與西安大學公共政治與管理學院都存在著同一機構(gòu)間的部分合作關(guān)系。一部分機構(gòu)如江蘇大學管理學院、江西農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院及首都經(jīng)濟貿(mào)易大學勞動經(jīng)濟學院則多為獨立研究。這表明雖然該領(lǐng)域已經(jīng)雖已經(jīng)受到了各學科領(lǐng)域?qū)W者關(guān)注，但并未形成較大的核心團隊，因此，未來應該加強各領(lǐng)域不同學科機構(gòu)間的合作，增強知識成果的流動性與再創(chuàng)造性。

圖3 農(nóng)民工研究機構(gòu)Fig.3 Migrant workers research institutes

5 研究熱點主題及研究前沿

研究熱點指某一時間段內(nèi)有內(nèi)在聯(lián)系的且數(shù)量相對較多的一組論文所探討的研究問題或?qū)ｎ}[25]，而關(guān)鍵詞在科學研究中具有指示作用。因此，關(guān)鍵詞對研究主題具有約束力，是文獻計量研究中重要分析指標，也是文獻主要研究價值與方向[26]。

5.1 基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)的研究熱點分析

關(guān)鍵詞能夠體現(xiàn)論文主題情況，其是對論文主題的高度概括和凝煉，因此關(guān)鍵詞是學術(shù)論文的核心與精髓。借助CiteSpace 工具，時間跨度為2010—2020年，軟件參數(shù)選擇以1 年為時間線條，節(jié)點類型選擇Keyword，Pruning=Pathfinder、Pruning sliced networks和Pruning the merged network，同時采用對數(shù)似然算法（LLR），以便于提取出研究術(shù)語的研究主流特征，最終得到關(guān)鍵詞聚類知識圖譜（圖4）。在Network Summary Table 選項下導出關(guān)鍵詞信息（表5），經(jīng)整理統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵詞共有245 個，總頻次為5 082 次，其中，頻次≥10 的關(guān)鍵詞有62 個關(guān)鍵詞。如表5 所示，關(guān)鍵詞詞頻高于100 的關(guān)鍵詞有7 個，詞頻由高到低依次為：農(nóng)民工（1 546 次）、新生代農(nóng)民工（767 次）、市民化（180 次）、農(nóng)民工市民化（132 次）、影響因素（121 次）、城鎮(zhèn)化（108 次）、城市融入（101 次）；這些高頻關(guān)鍵詞表明了農(nóng)民工現(xiàn)階段研究的主要內(nèi)容。另外，中心性越值越高，表明該關(guān)鍵詞代表的領(lǐng)域是現(xiàn)階段的研究熱點領(lǐng)域，表5 中新生代農(nóng)民工、農(nóng)民工市民化、影響因素、市民化、城市融入等關(guān)鍵詞的中心性均大于0.1，由此可見，以上幾個關(guān)鍵詞涉及領(lǐng)域是近幾年農(nóng)民工領(lǐng)域的研究熱點。

圖4 關(guān)鍵詞聚類知識圖譜Fig.4 Keyword clustering knowledge graph

表5 高頻關(guān)鍵詞（Top20）Table5 High-frequency keywords(Top20)

如關(guān)鍵詞聚類知識圖譜所示（圖4），網(wǎng)絡節(jié)點245個，關(guān)鍵詞連線262 條，密度為0.008 8，Modularity Q的值0.849 9，遠大于臨界值0.3，這表明聚類效果較好，社團結(jié)構(gòu)顯著。Mean Silhouette 值為0.556 4（大于臨界值0.5），因此關(guān)鍵詞聚類結(jié)果是合理的。

在關(guān)詞聚類知識圖譜基礎(chǔ)上，選擇Summarization of Clusters 得到關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡聚類表，如表6 所示，共形成#0～#14 共15 個聚類，其中Size 表明了每一聚類下關(guān)鍵詞的數(shù)量大小情況，Silhouette 值反映了其網(wǎng)絡同質(zhì)性效果，S 值越接近1，則表明網(wǎng)絡質(zhì)性越高，Silhouette>0.7，表明聚類結(jié)果具有高信度。結(jié)合圖4 和表6，本文將國內(nèi)農(nóng)民工研究熱點內(nèi)容總結(jié)為以下5 個方面。

表6 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡聚類表Table6 Keyword co-occurrence network clustering table

（1）農(nóng)民工子女的研究。主要包括聚類#1 和聚類#2，聚類下主要關(guān)鍵詞有農(nóng)民工子女、農(nóng)民工隨遷子女、義務教育、心理健康、社會支持、幸福感等。韓嘉玲等[27]通過解釋農(nóng)民工家庭子女教育抉擇背后的內(nèi)在邏輯，彰顯了新型城鎮(zhèn)化背景下人口市民化的潛力。屈毅等[28]基于反事實框架，提出一種測度多孩農(nóng)民工家庭子女隨遷公平性的方法，并運用2015 年全國流動人口動態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)進行實證研究。劉乃超[29]對農(nóng)民工隨遷子女融合教育的困惑與對策進行研究，力求解決農(nóng)民工隨遷子女的教育問題。許弘智等[30]基于Q市流動兒童與留守兒童的比較，指出應重視農(nóng)民工子女文化再生產(chǎn)路徑的復雜性。劉芳[31]通過對農(nóng)民工子女的學校適應進行調(diào)查，其認為學校采取積極的對策以提高農(nóng)民工子女學校適應性。王晶[32]對隨遷對農(nóng)民工家庭兒童認知能力的影響效應進行研究，建議農(nóng)民工家庭應該根據(jù)自身實際情況決定兒童的隨遷決策，遷入地政府需加強對隨遷兒童的接納，保障隨遷兒童享受城市公立教育的權(quán)利。

（2）新生代農(nóng)民工的研究。主要包括聚類#0 和聚類#5，聚類下主要關(guān)鍵詞有新生代農(nóng)民工、流動人口、文化適應、群體分化、工作滿意度等。邱瀟等[33]通過對新生代農(nóng)民工在新城鎮(zhèn)的生存狀態(tài)的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，新生代農(nóng)民工的認知維度和法律維度都較強，而主體性維度較低，因此提出應深化戶籍制度改革、拓展新生代農(nóng)民工的參與體制、強化農(nóng)民工的素質(zhì)教育以及拓展法律培訓；郭慶[34]從職業(yè)待遇整合、職業(yè)行為適應、職業(yè)文化接納和職業(yè)身份認同4 個維度探討新生代農(nóng)民工的就業(yè)質(zhì)量問題；李群等[35]以制造業(yè)新生代農(nóng)民工為研究對象，引入組織認同感作為調(diào)節(jié)變量研究組織工匠精神和雇主品牌如何跨層次影響新生代農(nóng)民工留任意向；趙衛(wèi)紅等[36]通過檢驗225 份制造業(yè)企業(yè)新生代農(nóng)民工調(diào)查數(shù)據(jù)分析身份差序格局對新生代農(nóng)民工離職傾向的影響機制；劉五景等[37]則從政治學視角，分析了新生代農(nóng)民工有序政治參與的價值意蘊。

（3）農(nóng)民工城市融入的研究。主要包括聚類#3、聚類#8、聚類#9、聚類#11 以及聚類#12。主要關(guān)鍵詞有農(nóng)民工市民化、社會認同、社會融入、市民化意愿、市民化能力、定居意愿、教育培訓、留城意愿、城市融入、身份認同等。陳良敏等[38]從經(jīng)濟融合、文化融合和心理融合3 個維度選取衡量指標，采用熵值法計算樣本農(nóng)民工社會融合水平，并利用分位數(shù)回歸模型實證分析失業(yè)風險、異質(zhì)性人力資本和社會資本對進城農(nóng)民工社會融合的影響。李海波等[39]基于社會行動理論和可行能力理論對城市融入和居住福利進行界定和測度，進而使用湘、黔、浙、渝四地的調(diào)查數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)方程模型，探討農(nóng)民工城市居住福利對其城市融入的影響及在不同群體；倪超軍等[40]通過對新疆少數(shù)民族農(nóng)民工市民化調(diào)查數(shù)據(jù)，基于社會融入視角從生活體驗、身份體驗、交往體驗和語言體驗4 個維度考察城市體驗對新疆少數(shù)民族農(nóng)民工市民化意愿的影響；楚德江[41]指出農(nóng)民工市民化不僅是農(nóng)民工獲得城市居民身份和權(quán)利的過程，更是在思想觀念、身份認同、生活方式等方面實現(xiàn)文化融入的過程。

（4）農(nóng)民工社會保障研究。主要包括聚類#6 和聚類10。主要關(guān)鍵詞有權(quán)益保障、就業(yè)穩(wěn)農(nóng)民工收入、弱勢群體、社會公平感、社會保障、職業(yè)發(fā)展、創(chuàng)業(yè)動機、就業(yè)質(zhì)量。李天成等[42]實證分析了產(chǎn)業(yè)升級背景下農(nóng)民工就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化趨勢及影響因素。董芳等[43]運用截面雙重差分法研究《社會保險法》實施對外出農(nóng)民工社會保險參保率的影響，并建議政府為農(nóng)民工繼續(xù)教育設立暢通渠道，提高其人力資本素質(zhì)。婁文龍[44]基于多重制度邏輯的視角分析中國農(nóng)民工住房的制度化困境，指出應加強住房制度的頂層設計，構(gòu)建新的制度邏輯，達成農(nóng)民工住房的多重制度邏輯間的動態(tài)平衡；于建嶸等[45]指出政府、企業(yè)和社會等各方的積極配合、通力協(xié)作，多措并舉促進農(nóng)民工心理健康發(fā)展。

（5）農(nóng)民工相關(guān)影響因素及對策研究。主要包括聚類#3、聚類#11 以及聚類#14 主要的關(guān)鍵詞有新型城市化、對策、困境、現(xiàn)狀、職業(yè)流動、農(nóng)民工進城、農(nóng)民工問題、人力資本、遷移行為、性別差異。鄧晰隆[46]分析新冠肺炎疫情下農(nóng)民工務工環(huán)境的變化趨向，分別從產(chǎn)業(yè)布局、網(wǎng)絡環(huán)境、心理疏導和務工規(guī)劃咨詢以及技能培訓機制4 方面提出了對策建議。王亞欣等[47]基于交互決定論對返鄉(xiāng)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)意愿影響因素進行研究，研究表明返鄉(xiāng)農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)意愿普遍比較高；返鄉(xiāng)農(nóng)民工旅游創(chuàng)業(yè)意愿受內(nèi)因和外因、主觀和客觀因素交互作用；影響因素多，影響作用差距大；楊巧等[48]用農(nóng)民工的住房租賃現(xiàn)實支付和房租實際支付能力之比反映微觀層面的房租負擔，用房價作為替代變量反映宏觀層面的城市房租水平，探討房租負擔對農(nóng)民工城市遷移意愿的影響；何興邦[49]考察了中國城鎮(zhèn)化進程中城市融入對農(nóng)民工生育意愿的影響；苗薇薇等[50]基于山東省臨沂市393 份返鄉(xiāng)農(nóng)民工個案數(shù)據(jù)，使用層級回歸等方法研究風險防范能力對創(chuàng)業(yè)意愿影響。

5.2 基于關(guān)鍵詞突變的研究前沿分析

研究前沿能反映某一主題領(lǐng)域最新研究動態(tài)，主題詞高突現(xiàn)性越高則表明其在某個時期內(nèi)頻次變化越高，因此，其能夠有效的挖掘出研究熱點和最新研究趨勢[51]。因此，本文借助CiteSpace 軟件，繪制出突現(xiàn)關(guān)鍵詞圖。如圖5 所示，共得到27 個具有高突現(xiàn)值的節(jié)點突現(xiàn)詞，其中農(nóng)民住房為該階段最早突現(xiàn)的關(guān)鍵詞，市民化意愿突現(xiàn)強度最大、定居意愿突現(xiàn)持續(xù)時間最長。結(jié)合農(nóng)民工相關(guān)文獻，本文按時間線條，將2010—2020 年節(jié)點突現(xiàn)詞大致劃分為早期前沿、中期前沿、近期前沿3 個階段來探究農(nóng)民工研究所關(guān)注的前沿問題及前沿演進的整體趨勢。

（1）早期研究前沿（2010—2014 年）。早期前沿的突現(xiàn)時間為2012—2014 年，該階段農(nóng)民工領(lǐng)域的研究前沿主要集中在住房、融入城市、意愿3 個方面。由圖5 可知，2010—2011 年間并未出現(xiàn)相突現(xiàn)關(guān)鍵詞，突現(xiàn)關(guān)鍵詞最早出現(xiàn)于2012 年，該階段突現(xiàn)關(guān)鍵詞為“農(nóng)民工住房”“社會認同”“社會保險”等，這表明這一階段對農(nóng)民的研究側(cè)重于關(guān)注農(nóng)民工外在物質(zhì)保障等方面。張永梅[52]探究了農(nóng)民工居住需求方面的特殊性以及農(nóng)民工住房選擇的影響因素，而彭震偉[53]、陶然[54]等則試圖通過改革城鄉(xiāng)土地制度來進一步解決農(nóng)民工住房問題。何紹輝[53]、劉玉俠[54]、葉繼紅[55]等從不同的視角，針對農(nóng)民工社會融入問題進行了探討，并進一步尋求增強農(nóng)民工群體社會認同感的方案；早期農(nóng)民工意愿性研究主要在農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)意愿、代際養(yǎng)老支持意愿、永久性遷移意愿研究、購買保險意愿、求職意愿、繼續(xù)教育學習意愿等幾方面。

圖5 國內(nèi)農(nóng)民工研究突現(xiàn)關(guān)鍵詞圖Fig.5 Keyword map of domestic migrant workers research

（2）中期研究前沿（2015—2017 年）。中期前沿的突現(xiàn)時間為2015—2017 年，2015 年出現(xiàn)突現(xiàn)詞最多，由此可以看出農(nóng)民工相關(guān)研究在該階段處于快速發(fā)展時期，農(nóng)民工領(lǐng)域的研究也主要集中于公共文化服務、工作滿意度、市民化能力、職業(yè)發(fā)展等方面。該階段研究領(lǐng)域不斷的拓寬，不但關(guān)注該群體的物質(zhì)層面的需求，而且關(guān)注農(nóng)民工群體社會文化保障問題，對農(nóng)民工子女和新生代農(nóng)民工兩個群體的社會認同問題都有所涉及且對女性農(nóng)民工也開始有所關(guān)注，且關(guān)鍵詞“市民化意愿”突現(xiàn)強度最大，“定居意愿”持續(xù)時間最長，持續(xù)時間從2015—2020 年，因此也是2015 年至今持續(xù)關(guān)注的熱點話題。另外，在研究方法上，也引入了結(jié)構(gòu)方程模型等社會科學研究方法進行研究。姜海珊[56]、鄭迦文[57]、李文琴[58]別對北京地區(qū)、民族地區(qū)、西部地區(qū)的農(nóng)民工的公共文化服務的狀況進行了調(diào)查，并針對于不同地區(qū)的具體問題給出了可行性建議。丁雪兒[59]則從個體特征、就業(yè)狀況和工作滿意度3個方面對農(nóng)民工是否參加社會保險及其影響因素進行實證分析；楊凌等[60]運用因子分析方法對生活滿意度、個人背景、與城市居民差異和收入福利這4 個因子對農(nóng)民工市民化意愿的影響因素進行實證研究，楊成明[61]則進一步提出了解決這一困境的對策。黃建榮等[63]對新生代農(nóng)民職業(yè)發(fā)展困境，指出應注重構(gòu)建新生代農(nóng)民工職業(yè)發(fā)展干預框架。卜慶國[63]和王曉峰等[64]分別對農(nóng)民工的定居意愿和市民化意愿的影響因素進行探討。由此可以看出，該階段農(nóng)民工領(lǐng)域的

（3）近期研究前沿（2018—2020 年）。近期前沿的突現(xiàn)時間為2018—2020 年，該階段農(nóng)民工領(lǐng)域的研究前沿主要集中在就業(yè)質(zhì)量、流動人口等方面。關(guān)鍵詞“心理健康”“回流農(nóng)民工”“流動人口”等為近期突現(xiàn)關(guān)鍵詞，分別從2017 年和2018 年突現(xiàn)至今，這說明這些是近期農(nóng)民工研究新的關(guān)注點。盧海陽[65]應用有序Logit 模型和OLS 模型探討了就業(yè)質(zhì)量和社會認知對農(nóng)民工幸福感的影響及其代際差異；張波[66]以幸福理論為基礎(chǔ)，根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)構(gòu)建了新生代農(nóng)民工幸福感影響因素模型，從經(jīng)濟、社會和心理3 個方面9個部分剖析新生代農(nóng)民工幸福感的影響程度。程淑平等[67]基于模糊數(shù)學和DEMATEL 耦合的量化分析方法從社會認知理論的視角出發(fā)探討農(nóng)民工信息獲取行為的關(guān)鍵影響因素。謝永飛等[68]通過描述性分析和多分類Logistic 回歸模型分析方法對農(nóng)民工回流意愿的現(xiàn)狀與特點、流動特征與回流意愿的關(guān)系進行了探討。隨著社會各界對農(nóng)民工問題關(guān)注度的不斷加強，農(nóng)民工的“心理健康”“農(nóng)民工職業(yè)觀”“農(nóng)民工的信息服務模式”“農(nóng)民工父子代際關(guān)系”逐漸進入學界研究視角，因此，這些也將逐漸成為各農(nóng)民研究領(lǐng)域的重要分支。

6 討論與建議

本文基于農(nóng)民工相關(guān)的文獻資料，并借助CiteSpace 可視化工具，對農(nóng)民工主題下2010—2020 年7 月CSSCI 中的與農(nóng)民工相關(guān)期刊文獻進行收集整理，并從文獻數(shù)量、核心作者分布、發(fā)文來源機構(gòu)以及關(guān)鍵詞統(tǒng)計進行了描述性統(tǒng)計和可視化分析。

研究結(jié)果表明：就核心作者分布而言，農(nóng)民工研究已經(jīng)形成了相對穩(wěn)定的研究作者群體，且形成了如張廣勝、朱紅根、張秀娥等核心作者，這些核心作者是研究“農(nóng)民工”群體的重要學術(shù)力量，他們的學術(shù)成果也對農(nóng)民工問題的解決起到了巨大的推動作用；就發(fā)文機構(gòu)而言，研究農(nóng)民工群體所在的科研機構(gòu)主要是以高校為主，高校成為了現(xiàn)階段關(guān)注農(nóng)民工群體的主力軍，但該領(lǐng)域機構(gòu)間合作較為松散，雖存在一定合作，但大多數(shù)的合作多存在于同一研究機構(gòu)內(nèi)部進行的合作；通過關(guān)鍵詞的統(tǒng)計分析，相關(guān)研究主題（熱點）主要集中在新生代農(nóng)民工、農(nóng)民工子女、農(nóng)民工的城市融入、農(nóng)民工社會保障、農(nóng)民工相關(guān)影響因素及對策研究等5 個方面；農(nóng)民工領(lǐng)域最新研究的前沿集中在精準扶貧、幸福感、市民化意愿、農(nóng)民工創(chuàng)業(yè)、職業(yè)發(fā)展、心理健康等方面。

由于本文數(shù)據(jù)均來自于中國知網(wǎng)，文獻計量數(shù)據(jù)來源有一定局限性，僅選取了CNKI 中CSSCI 的相關(guān)文獻，數(shù)據(jù)并不完善，且文獻的篩選與剔除具有一定主觀性，且并未涉及該主題下與農(nóng)民工相關(guān)的國外相關(guān)的研究成果與進展情況的分析，因此，未來可拓寬研究范疇，將國外的文獻納入研究范疇，將CSSCI 作為數(shù)據(jù)來源，以更加全面的總結(jié)農(nóng)民工研究的進展情況；另外，本文主要是通過統(tǒng)計高頻關(guān)鍵詞，并把高頻詞作為聚類分析的主要依據(jù)，據(jù)聚類結(jié)果得出的研究熱點一定程度上具有一定主觀性，可能會忽略部分并未在高頻詞中顯現(xiàn)的部分研究熱點。對于農(nóng)民工群體的研究國內(nèi)雖已經(jīng)取得了一定成果，但農(nóng)民工這一群體隨著社會的進步與城市化水平的不斷提高仍存在著社會保障缺乏、工資水平低下、培訓就業(yè)、子女教育等各種亟待解決的問題，因此，政府和社會各界都應加強對這類群體的持續(xù)關(guān)注。此外，應在未來應加強跨機構(gòu)、跨領(lǐng)域的合作研究；完善農(nóng)民工政策法規(guī)體系，保障農(nóng)民工在就業(yè)、教育、健康醫(yī)療等方面的基本權(quán)益，完善社會服務體系，促進社會的公平與穩(wěn)定。