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    基于CiteSpace的我國企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究知識圖譜分析

    2023-08-03 06:02:22方淑苗
    中小企業(yè)管理與科技 2023年13期
    關(guān)鍵詞:發(fā)文規(guī)制期刊

    方淑苗

    (1.巢湖學(xué)院工商管理學(xué)院,安徽 巢湖 238024;2.菲律賓克里斯汀大學(xué),菲律賓 馬尼拉 1004)

    1 引言

    過去幾十年中國工業(yè)經(jīng)濟取得快速發(fā)展,但是在“三高”(高投入、高消耗、高污染)的粗放型發(fā)展模式下,卻造成了大量的資源消耗和嚴重的環(huán)境污染[1]。黨的二十大報告指出:“要加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型,發(fā)展綠色低碳產(chǎn)業(yè)”。加快企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型有助于促進我國實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展[2]?;诖耍罅繉W(xué)者對企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型展開了學(xué)術(shù)研究,形成了一批高水平研究成果,如果人工逐篇閱讀將會需要大量時間和精力,而且極有可能遺漏重要文獻。為全面、快速地掌握我國企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型領(lǐng)域的研究概況,擬采用CiteSpace可視化軟件展開知識圖譜分析。本文研究框架具體包括文獻年代分布、期刊分布、高被引文獻分析、研究熱點分析、主題演進分析。用圖和表的形式對這幾個方面進行直觀的展示,來對核心文獻進行剖析,以期從整體上把握我國企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型領(lǐng)域的研究重點,并供后續(xù)研究者快速地掌握該領(lǐng)域研究全貌。

    2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    本研究數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)(CNKI),檢索條件是主題=“企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型”,來源類型勾選“核心期刊”和“CSSCI”,檢索日期是2023年6月12日,最終得到223篇核心期刊文獻,可以發(fā)現(xiàn),第一篇發(fā)表于2007年。

    2.2 研究方法

    本研究借助CiteSpace 6.2.2版本軟件進行知識圖譜分析,知識圖譜是用各種類型的圖譜來直觀展現(xiàn)研究對象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系[3]。將從中國知網(wǎng)下載的223篇文獻資料導(dǎo)入CiteSpace軟件,選定時間切片范圍,分別勾選需要軟件自動運行展示的關(guān)鍵詞分析等,然后點擊“GO”按鈕,軟件將自動開始分析文獻資料。

    3 研究現(xiàn)狀

    3.1 文獻年代分布

    圖1直觀地展示了企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究領(lǐng)域的核心論文發(fā)表數(shù)量,即文獻的年代分布。從圖1可以看出,我國企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究領(lǐng)域的發(fā)文量總體呈現(xiàn)不斷上升趨勢,并且隨著時間的推移,發(fā)文量增長速度不斷倍增,并且大致可以劃分為3個發(fā)展階段:第一階段是從2007年至2010年,是萌芽期,發(fā)文量非常少,每年發(fā)表1或2篇文獻;第二階段是從2011年至2018年,可以稱為穩(wěn)步增長期,該階段有更多的學(xué)者開始關(guān)注企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型這一主題,年均發(fā)文量達到6.4篇;第三階段是從2019年至2023年,可以稱為快速增長期,發(fā)文量逐年成倍增長。截至本文檢索日期,2023年約至年中,已有38篇文獻發(fā)表,知網(wǎng)顯示2023年的預(yù)測值將至62篇,據(jù)此計算出2023年的年均發(fā)文量將至36.5篇。從圖1可以看出企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型這個主題正不斷受到學(xué)術(shù)界的關(guān)注。

    圖1 我國企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究領(lǐng)域發(fā)文量時間分布

    3.2 期刊分布

    期刊分布是指文獻發(fā)表于哪些期刊,經(jīng)整理得到我國企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究領(lǐng)域發(fā)文量最多的前11本期刊(見圖2)。發(fā)文量最多的期刊是《生態(tài)經(jīng)濟》,高達13篇,從該期刊的名稱就可以看出它十分重視生態(tài)環(huán)境約束下的經(jīng)濟發(fā)展,與企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型內(nèi)涵不謀而合。發(fā)文量緊隨其后的是《科技進步與對策》,高達12篇。排名第三的是《中國人口·資源與環(huán)境》,為8篇,從該期刊名稱可以看出其重視資源環(huán)境的優(yōu)化發(fā)展。發(fā)文量并列第四的分別是《商業(yè)經(jīng)濟研究》《企業(yè)經(jīng)濟》《中國金融》《工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟》,均為5篇。其次是《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》《環(huán)境保護》《財會通訊》《科研管理》,均為4篇。上述高載文期刊的名稱,大部分包含生態(tài)、環(huán)境、資源,或者經(jīng)濟、企業(yè)、工業(yè)等,恰好是企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型這一主題的兩個重要內(nèi)涵,能夠充分體現(xiàn)研究主題的發(fā)表方向。

    圖2 我國企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究領(lǐng)域高載文期刊(Top 11)

    3.3 高被引文獻分析

    高被引文獻是指被后續(xù)研究者引用的次數(shù)較高的核心文獻,它們可以在一定程度上被看作某領(lǐng)域的權(quán)威文獻,表征重要的知識基礎(chǔ)。我國企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究領(lǐng)域排名前十的文獻整理如表1所示。被引量最大的是由作者彭星發(fā)表于2016年的文獻《不同類型環(huán)境規(guī)制下中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型問題研究》,作者將環(huán)境規(guī)制劃分為命令控制型和經(jīng)濟激勵型,并分析了東部地區(qū)、中西部地區(qū)不同類型環(huán)境規(guī)制對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)[4]。被引量第二的是作者李平發(fā)表于2011年的《中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究》,首先分析了中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型所面臨的體制機制障礙,然后從宏觀經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境和企業(yè)微觀主體的角度分別提出了企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的路線圖,進一步對綠色轉(zhuǎn)型的成本收益進行測算,基于此提出工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的政策措施[5]。被引量第三的是作者潘愛玲發(fā)表于2019年的《媒體壓力下的綠色并購能否促使重污染企業(yè)實現(xiàn)實質(zhì)性轉(zhuǎn)型》,該文得出以下結(jié)論:為了減少外界關(guān)注,重污染企業(yè)會在媒體的輿論壓力下實施綠色并購,但這并不是真正的可持續(xù)的綠色轉(zhuǎn)型,因此需要政府出臺相關(guān)政策規(guī)避企業(yè)實施該種行為[6]。排名第四的是作者朱東波發(fā)表于2017年的《環(huán)境規(guī)制、外商直接投資與中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型》,通過構(gòu)建省級動態(tài)面板數(shù)據(jù)得出我國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型和環(huán)境規(guī)制之間是非線性的U型關(guān)系,外商直接投資由于多集中于環(huán)境不友好的行業(yè)而不利于工業(yè)實現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型,但是環(huán)境規(guī)制和外商直接投資的交互效應(yīng)能夠促使工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型[7]。排名第五的是作者于連超發(fā)表于2019年的《環(huán)境稅對企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的倒逼效應(yīng)研究》,該文基于A股上市公司的數(shù)據(jù)分析得出環(huán)境稅對企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型行為存在倒逼效應(yīng)[8]。

    表1 被引量排名前10的核心文獻

    4 研究熱點分析

    關(guān)鍵詞可以代表研究熱點,在CiteSpace 6.2.2軟件中勾選keyword,對關(guān)鍵詞進行自動分析,得到我國企業(yè)綠色創(chuàng)新研究領(lǐng)域研究熱點知識圖譜(見圖3)。圖中字號越大,代表該詞出現(xiàn)的頻次越高,即越是該領(lǐng)域的研究熱點。詞與詞之間的連線代表關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)在同一篇文獻中的共現(xiàn)關(guān)系。從CiteSpace 6.2.2軟件中還可以導(dǎo)出關(guān)鍵詞的具體信息,如表2所示,頻次最高的分別是綠色轉(zhuǎn)型、環(huán)境規(guī)制、綠色創(chuàng)新、綠色發(fā)展、演化博弈、融資約束、制造業(yè)等,共有21個高頻關(guān)鍵詞。普賴斯計算公式為,Nmax代表頻次最高值,由于頻次最高的是綠色轉(zhuǎn)型(92次),正是本文的研究對象,所以不計算在內(nèi)。遞補頻次第二高的詞為環(huán)境規(guī)制(21次),Nmax即為21,計算得到M=3.4,即出現(xiàn)頻次大于3的都是本研究領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞,悉數(shù)展示在表2中。

    圖3 我國企業(yè)綠色創(chuàng)新研究領(lǐng)域研究熱點知識圖譜

    表2 我國企業(yè)綠色創(chuàng)新研究領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞分析

    5 主題演進分析

    縱覽2007-2023年我國企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的研究主題演進,可以劃分為3個階段:第一階段是從2007-2010年,該階段發(fā)文量十分稀少,學(xué)者們主要研究了綠色轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵、內(nèi)在結(jié)構(gòu)、成本分析、時機選擇等,是對概念的初步引入。第二階段是從2011-2018年,該階段學(xué)者們主要研究工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略、模式、路徑等。該階段早期學(xué)者對具體的某資源型企業(yè)(如煉油、鋼鐵、電力、煤炭行業(yè))展開單案例分析;中期學(xué)者主要分析綠色轉(zhuǎn)型對經(jīng)濟績效和就業(yè)的積極影響;后期學(xué)者開始初步探索環(huán)境規(guī)制、外商直接投資偏好對工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)??偟膩碚f,該階段學(xué)術(shù)界致力于不斷強化企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的必要性和轉(zhuǎn)型后帶來的正面價值。第三階段是從2019年至今,著重探究企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的各種驅(qū)動因素,包括環(huán)境規(guī)制、稅收激勵、技術(shù)創(chuàng)新、高管環(huán)保經(jīng)歷、強制社會責(zé)任披露、消費者行為、綠色產(chǎn)業(yè)政策、數(shù)字化賦能等對企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的作用機制,以及企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型對高質(zhì)量發(fā)展的影響。從研究方法方面,有單案例分析,也有基于扎根理論的多案例分析,以及較多的實證數(shù)據(jù)分析。

    6 討論

    6.1 研究結(jié)論

    第一,作為一個新興研究熱點,我國企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究領(lǐng)域總體呈現(xiàn)逐年上升趨勢,特別是自從2019年以后,發(fā)文量逐年成倍增長,可見企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型是一個值得繼續(xù)深入研究的重要主題。第二,發(fā)文量最大的期刊名稱主要包括環(huán)境和企業(yè)兩個方面,與研究主題高度契合。我國企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究的核心知識基礎(chǔ)主要圍繞環(huán)境規(guī)制對企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)。第三,我國企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究領(lǐng)域的熱點主要包括綠色轉(zhuǎn)型、環(huán)境規(guī)制、綠色創(chuàng)新、綠色發(fā)展、演化博弈、融資約束、制造業(yè)等。第四,我國企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究領(lǐng)域可以劃分為3個階段,研究內(nèi)容從對企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵、成本分析等初步的引入,逐漸過渡到企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略、模式、路徑等的探討,最后著力探究哪些驅(qū)動因素能夠促進企業(yè)實施綠色轉(zhuǎn)型行為。研究不斷由淺入深,致力于如何提升企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型績效。

    6.2 未來研究方向

    第一,在研究內(nèi)容方面,首先,增加對企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型指標體系的構(gòu)建和轉(zhuǎn)型水平的測度方面的分析?,F(xiàn)今已經(jīng)有一定數(shù)量的文獻展開了對于企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型各方面的研究,那么企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率究竟如何?企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型達到何種水平?這些問題都需要設(shè)置多維評價指標體系,建立完整的評價機制來進行分析。其次,加強對企業(yè)異質(zhì)性的考察。當(dāng)企業(yè)所有制性質(zhì)(國有和非國有)、企業(yè)所處地區(qū)(東部、中西部)、所屬行業(yè)(制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等)不同時,企業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型都將不同,需要分情況予以分析。第二,在研究方法方面,可以采用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行更加全面的分析。現(xiàn)有文獻多采用理論研究或者案例分析,這可能較適合于實施綠色轉(zhuǎn)型行為的企業(yè)數(shù)量較少的初期階段,然而隨著越來越多的企業(yè)實施綠色轉(zhuǎn)型行為,樣本量不夠大可能導(dǎo)致得出的結(jié)論不具備充分的普適性。因此,可以采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù),從企業(yè)年報或者政策網(wǎng)等平臺用Python語言快速爬取大量文本信息,然后對大數(shù)據(jù)文本進行科學(xué)定量分析。

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