基于三维战略坐标图的信息经济学热点分析

储伊力

（安徽大学经济学院合肥230601）

基于三维战略坐标图的信息经济学热点分析

储伊力

（安徽大学经济学院合肥230601）

借助Excel、Sati3.2、Spss18、Ucinet等软件，统计2000～2015年中国学术期刊

共词分析聚类分析三维战略坐标图信息经济学

1 引言

战略坐标（Strategic Diagram）是由Law、Bauin和Courtial等人于1988年提出的，战略坐标把研究对象放置入一个有两个参数的二维坐标中，其目的是用可视化方法来描述研究类团或研究热点的角色地位及它们之间的互相影响情况和内部结构[1]。现有运用战略坐标分析方法的文章主要有两大类，一类为共词战略坐标分析，一类为引文战略坐标分析。其中，共词战略坐标分析一般以中心度和密度为坐标，中心度是衡量类团间紧密度的指标，中心度越大，该团和其他团的联系越紧密，该类团的地位便越核心；密度则是指一个类团自身内部的联系强度，密度越大，则该类团的研究便越成熟[2]。引文战略坐标分析一般以新颖度和关注度为坐标。新颖度是根据每篇论文的发表时间，计算类团的平均发文时间，发文时间越新，则新颖度越高；关注度是指根据各个类团中每篇论文的被引频次，计算该类团的平均被引次数，被引次数高则关注度高[3]。

由现有研究可知，以往的共词战略坐标只能体现研究类团中心度和密度两个维度的特点，不能反映类团的平均年龄，即类团的新颖程度。本文欲根据信息经济学关键词出现的频次情况统计热点关键词，结合共词分析和聚类分析的结果，绘制战略坐标，该战略坐标除了体现传统共词战略坐标分析的中心度和密度两个维度，还加入了一般在引文战略坐标分析中体现的新颖度维度，并将其命名为三维战略坐标法，基于该方法对信息经济学的学科热点进行分析和研究。

2 数据来源

图1 2000～2014年信息经济学领域发文量年度分布

3 研究方法与过程

根据本文的研究思路，研究流程如图2所示。

图2 研究流程图

3.1 共词分析

共词分析是文献计量的一种基本分析方法，一般是用统计好的关键词构建对称的共词矩阵，以两两关键词在非主对角线上的出现频次为主要研究对象，对角线上的数字为关键词自身出现频次，如表1中关键词“信息经济时代”共出现了209次。

表1 多值矩阵（部分）

表2 相异矩阵（部分）

3.2 聚类分析

聚类分析是数据挖掘中常用的可视化分析方法，它依据关键词之间的共现次数，将联系紧密的关键词聚集在一起形成研究类团，因此该分析方法可以将关键词之间的亲疏关系进行分类，从而描述出学科领域的研究主题结构。

具体操作步骤为，首先录入关键词相异矩阵，由于分层聚类可以更好地体现关键词的语义层次关系，因此，在聚类中选择分层聚类方法，在聚类分析方法中选择离差平方和法（ward），在距离测度方法中选择离散数据类型Count中的斐方（Phi.square Measure）方法[7]，其他默认，得到图3所示的树状图。

根据树状图的特点将35个关键词进行选择和分类，最终将数据归为企业财务信息、新经济、信息经济中的创新行为、经济全球化、信息不对称、信息经济技术六个研究热点。

有一些关键词没有归为任何一个类别，不可归类的原因首先是目前对于这些专业领域的研究还不够深入或广泛，比如“图书馆”“智慧经济”、“生物经济”，使它们难以成为一个独立的类别，其次有一些关键词的囊括范围较广，与其他领域研究有交集，如“经济发展”、“经济增长”。

3.3 三维战略坐标分析

如引言所述，传统战略坐标分析方法只能在一张二维平面图上表现两个研究方向，本文试图在一个平面图内表现三个研究方向，以丰富战略坐标图的内涵，方便对研究类团进行更多角度的对比分析。具体操作如下，在聚类分析的基础上，以类团的新颖度为横坐标，类团的密度为纵坐标，类团的中心度以类团的大小来表示。其中，类团的中心度和密度的计算方法较多，而本文借助ucinit6软件进行计算，中心度操作方法为：第一步，将原始多值共词矩阵录入ucinet，在选项中选择“网络-中心度-度”，在弹出的选项中，选择不利用对角线值，其他默认，点击确认后得到所有关键词的中心度；第二步，依据类团对关键词进行分类求出每个类团中心度；第三步，求出所有类团的平均中心度，最后拿类团的中心度减去平均中心度即可得每个类团的中心度坐标。密度的计算方法与中心度类似，将各个类团的共词矩阵录入ucinet后，选择“网络-凝聚力-密度”，同样选择不利用对角线值，得到每个聚类的密度，由于本文以大小而非坐标位置表示中心度坐标，所以不用减去平均值。新颖度本文的计算方式为：

图3 聚类分析图

其中，设共现的关键词有N个，形成K个聚类，聚类包含M个关键词，Y为关键词年份，代表第i个类团的新颖度，即在聚类i中的M个关键词的平均年份，为N个关键词的平均年份[8]。

按照以上方法，得到的数据如表3所示：

表3 类团新颖度、密度、中心度表

根据表中的数据，新颖度、密度分别用坐标轴表示，中心度用聚类大小表示，得到图4。

图4 类团新颖度、密度、中心度三维坐标图

由图4可知：

从新颖度方面看，企业财务信息和信息经济技术两个类团在近年来最为活跃，是研究热点，而新经济新颖度最低，可见该研究类团的热潮已经过去；从密度上看，研究较为成熟、内部结构最稳定的类团是信息经济技术，而信息不对称类团的密度最低，说明其内部结构较为松散，没有形成相对集中的研究内容；从中心度可以看出，信息经济技术类团面积最大，说明技术是该领域的长期固定的研究核心主题，备受关注，其余几个类团的中心度大体相当。

具体来看，首先，信息经济技术是信息经济研究领域内最核心的类团。信息经济技术即与经济相关的信息技术。随着信息技术的普及，近年来信息技术产业发展水平与经济增长的关系逐步成为研究者们关注的焦点内容之一。国内主要依据柯布-道格拉斯形式的生产函数直接展开研究，或者将重要因素列入到联立方程组中处理，以“信息化”的表述形式突出信息技术产业发展因素的作用[9]，如王铮、庞丽、滕丽等通过研究证明了信息技术对于东部经济尤其是长三角、珠三角和环渤海地区增长的突出作用[10]。其次，企业是信息经济学研究的主要应用场所，因为学科最终的研究成果将运用于企业的实践发展，所以信息经济学在企业的应用也是这门学科得以进一步向前发展的动力和源泉，同时企业的实践过程也会反馈于学科的发展。企业财务信息一直是企业管理不可缺少的一部分，它的新颖度最高，可以推断出这个类团是较具潜力的研究对象，其热度在近年有所增长，这反映了企业财务管理将是信息经济学目前及将来的热门研究及应用领域，随着从工业经济时代向信息经济时代的变迁，信息经济的发展，为现今的企业带来机遇的同时也带来不小的挑战，这会对企业的管理产生新的冲击，企业如何针对形势的变化做出自身的调整，关系到企业的生存和发展。再次，创新一直以来都是信息经济学的热门研究主题，不断推动着研究的进程。它的密度、中心度和新颖度都处于平均值之上的水平，在信息经济时代，通过创新将形成新的要素载体和新兴产业，以形成对原始要素的替代及互补，从而达到“信息产业”的更新与升级[11]。最后经济全球化的密度、新颖度、中心度都不高，处于较边缘位置。经济全球化可以是一种状态，指的是全球经济领域已经形成的一种打破各国原有经济限制而展开和他国的经济合作的一种状态，经济全球化也可以是一个过程，它指的是各国经济联系深度上不断延伸，广度上不断发展的一种趋势[12]，近年来，经济全球化慢慢发展为一种普遍存在的现象，其热度较之过去逐渐减温。该主题的研究内容由之前对于经济全球化这种趋势的推测和发展分析演变为经济全球化对中国的影响及中国的对策分析。信息不对称类团的密度最低，这一方面反映了该领域的研究内容相对分散，未形成稳定的研究结构，另一方面也体现了该研究类团具有多个研究方向，不同学科的研究内容也各有侧重。而新经济方面的文章主要是对各种新型知识形态如知识经济、信息经济的研究，从研究数量上看，在2008年及之前较受关注，之后研究数量渐渐较少；从研究形式上看，2000年初往往将新经济作为一种研究对象，之后新经济往往作为一种研究背景或视角出现。

综上所述，从三维坐标图可以看出，信息经济学的研究内容已逐步从理论研究转向实践应用研究，其分析也由宏观转为微观。新经济、信息不对称以及经济全球化等偏向宏观理论和研究背景式研究类团的热度已逐步消退，新的研究热点主要围绕着技术、创新和企业管理方面展开，而这三个类团的研究领域互有交叉融合，就目前来看，信息经济技术类团无论从其自身密度还是与其他类团的关系来看都最为成熟，它是最核心的研究热点，今后关于信息经济技术方面的研究还将不断深入推进。另外，信息经济学未来的重点应用领域在企业管理特别是企业财务管理方面，但是从三维坐标图中，可以观测出，该类团无论从密度还是中心度来看都位于平均值之下，这一方面说明该类团目前发展不够成熟，另一方面说明该领域研究内容较为分散，各个学科对于信息经济于企业管理中的应用都有不同的解读，分析角度也各有不同，将来随着研究的不断深入，该领域可能会根据研究方向的不同发展出新的分支。

4 结语

本文运用三维战略坐标的方法度量了信息经济学的热点研究领域，通过对结果的综合分析，可以得知该研究领域目前的研究热点是新经济、经济全球化、信息不对称、信息经济创新行为、企业财务信息和信息经济技术。其中，信息经济技术是最核心的领域。

信息经济学的发展可以划分为三个阶段：分别是启蒙阶段、探索阶段和深化阶段[13]。目前我国信息经济学的研究领域已步入深化阶段，从研究内容上看，由对信息经济一些理论的研究转向实际应用研究，尤其是对信息经济相关技术研究的不断深入；从研究形式上看，由纯文字的定性描述和分析转向采用建立模型和数据推导等方法的定量分析。但是与国外信息经济学研究成果相比，仍存在一定的差距。从国外的研究进程来看，该学科的研究正在或已经与管理学、医学、产业经济学、组织行为学等多门学科互相融合，形成了一些新的研究主题和方向[13]，而我国信息经济学的研究虽然呈现了多学科交叉融合的趋势，但是显然不够成熟和稳定，对于信息经济学的学科范畴，国内学者并未形成统一的认知，与其他学科融合研究尚处于探索阶段，而信息经济学本身就具有明显的综合性和边缘性[14]，所以其发展还需要各领域学者继续深入研究。

对于本文的研究方法，三维战略坐标法的优点在于融合了三个维度的内容，较为全面和详细，这种方法可以运用于各个学科领域以对学科热点进行综合评估；缺点是由此而来的分类会增加，并且更加复杂，相对而言不方便总结，这是在今后的研究中需要进一步解决的问题。

［1］Law J,Bauin S,Courtial J P,et al.Policy and the mapping of scientific change：A co-word analysis of research into environmentalacidification［J］.Scientometrics，1988，14（3）：251-264.

［2］马费成，望俊成，张于涛.国内生命周期理论研究知识图谱绘制——基于战略坐标图和概念网络分析法［J］.情报科学，2010（4）：481-487.

［3］崔雷，杨颖，王孝宁.重点学科发展战略情报研究（一）——引文战略坐标［J］.情报理论与实践，2009（6）：8-13.

［4］刘启元，叶鹰.文献题录信息挖掘技术方法及其软件sati的实现——以中外图书情报学为例［J］.信息资源管理学报，2012（1）：50-58.

［5］储节旺，闫士涛.知识管理学科体系研究（下）——聚类分析和多维尺度分析［J］.情报理论与实践，2012，35（3）：5-9.

［6］Callon M P,Courtial J,Laville F.Co-word analysis as a tool for describing the network of interactions between basic and technological research：The case of polymer chemsitry［J］. Scientometrics，1991，22（1）：155-205.

［7］苏娜.基于共词分析的数字图书馆领域研究主题及进展分析［J］.情报杂志，2009（6）：15-19.

［8］罗润东，沈君，徐丹丹.劳动经济理论研究前沿文献分析——基于文献计量分析视角［J］.经济学动态，2014（1）：89-97.

［9］何强.信息技术产业发展对经济增长的门槛效应和动态效应分析［J］.产业经济研究，2012（5）：11-18.

［10］王铮，庞丽，滕丽，等．信息化与省域经济增长研究［J］．中国人口资源与环境，2006（1）：35-39．

［11］张颢瀚，樊士德.后信息经济时代的全球经济［J］.江苏社会科学，2013（1）：6-15.

［12］杨莹.经济全球化与世界市场的几点思考［J］.创新科技，2011（10）：22-23.

［13］朱靖.信息经济学研究综述［J］.情报科学，2015（5）：144-149.

［14］ACM SIGIR Special Interest Group on Information Retrieval Home Page［EB/OL］.［2015-01-20］.http：//www.sigir.org/index. html.

（责任编校骆雪松）

An Analysis of the Hot Spots in Information Economics Based on the Three-dimensional Strategic Diagram

Chu Yili
School of Economics,Anhui University,Hefei 230601,China

This paper,by virtue of the soft wares such as Excel,Sati 3.2,Spss 18 and Ucinet,counts up the academic articles with“information economy”being the subject in China Academic Journals Full-text Database during the 2000-2015 period and selects 35 high-frequency key words to construct multi-matrix and discriminative matrix for co-word analysis.It makes a cluster analysis based on the co-occurrence frequency among key words and works out novelty,density and centrality in corporate financial information,new economy, innovative behavior in information economy,economic globalization,information asymmetry and information economic technology,to draw a three-dimensional strategic diagram,conduct a concrete and in-depth analysis and fully and comprehensively reflect the hotpoints and trend in the study of information economics.

co-word analysis;cluster analysis;three-dimensional strategic diagram;information economics

G350

计的数据来自中国学术期刊网络出版总库（CAJD）,为保证检索范围包括信息经济研究范畴，本文采取主题检索方式，以“信息经济”为检索词，并将时间范围限制在2000～2015年，检索时间为2015年6月，共获取3 109篇文献。其中，来源为核心期刊的有76篇，来源于CSSCI的有16篇。其年份分布如图1所示（2015年由于取样不全，未在图中显示），从年份的变化可以看出，2000～2013年该领域研究发展平缓有下降趋势；而2014年，该研究发生了一个数量上的飞越，说明信息经济在2014年开始引起了学者的注意，究其原因，第一是现已进入信息经济时代，信息产业在中国的发展潜力和经济价值也逐渐被社会所重视起来；第二是政府的支持，如国家制定和颁布的《2006～2020年国家信息化发展战略》、《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》、《国务院办公厅关于加快电子商务发展的若干意见》以及工业和信息化部制定的《电子商务“十二五”发展规划》等政策文件，都有力推进了信息经济的发展。

储伊力，女，1990年生，2014级统计学博士研究生，研究方向为信息经济、知识经济，发表论文2篇。

总库中刊载的所有主题为“信息经济”的学术论文，选取35个高频关键词构建多值矩阵和相异矩阵进行共词分析，在此基础上根据关键词之间的共现次数进行聚类分析，最终绘制出企业财务信息、新经济、信息经济中的创新行为、经济全球化、信息不对称、信息经济技术六个类团的新颖度、密度、中心度三个维度的战略坐标图，并进行具体深度分析，全面、综合地反映信息经济学研究的热点及趋势。