产业结构调整研究演进与前沿分析

张璞 王蓉 王嘉嘉

摘 要：在经济全球化的今天，我国的经济面临着机遇和挑战，产业结构调整是转变经济发展方式、促进经济增长的一条必经之路。基于CiteSpace软件对1998-2017年CSSCI数据库中关于产业结构调整的相关文献进行可视化分析，绘制出高影响力作者和研究机构、共现关键词、聚类时区等知识图谱，对产业结构调整的发展历程及热点进行探索，挖掘产业结构调整的潜在研究前沿。研究表明，近些年产业结构调整研究的主题比较集中，主要研究热点集中在低碳经济、经济增长、产业政策、金融结构等领域，建议未来研究方向应从低碳经济、就业、金融等角度进行切入。

关键词：CiteSpace；产业结构调整；可视化分析

中图分类号：F121.3 文献标识码：A 文章编号：2095-7866 （2018） 02-016-013

工业经济论坛 URL： http//www.iereview.com.cn DOI： 10.11970/j.issn.2095-7866.2018.02.003

Abstract： In view of today's economic globalization， China's economy faces both opportunities and challenges， and industrial restructuring is a necessary way to transform the mode of economic development and promote economic growth. CiteSpace software will be used for analysis of the related literature of the industrial structure adjustment in the CSSCI database from year 1998 to 2017. The analysis could draw visualization knowledge map such as the high influence authors and research institutions， the co-occurrence keywords， clustering time zones. Meanwhile one could explore the history and hot spots and tap the potential frontiers of industrial restructuring. The results show that studies about industrial structure adjustment is concentrated in recent years， the main research focuses on low carbon economy， economic growth， industrial policy， financial structure， and other fields. It is suggested that future research should be perspective of low carbon economy， employment， finance， and so on.

Key words： CiteSpace； Industrial Structure Adjustment； Visualization Analysis

引言

我國提出“优化产业结构，着力构建现代产业发展新体系”，将构建现代化新型产业结构提上日程，产业结构调整迫在眉睫。产业结构调整是适应经济全球化挑战的重要举措，也是在工业化进程中我国经济突破瓶颈、蓬勃发展的必经之路。产业结构调整对于促进社会环境的治理、就业状况的调整、创新技术的发展以及改善国外直接投资的状况等具有重要的意义。产业结构调整是指促使各产业之间相互协调，拥有较强的产业结构转换能力和良好的适应性，能适应市场需求变化的产业结构转化过程，具体表现为产业之间的数量比例关系、经济技术联系和相互作用关系趋于更优的转化过程。总之，产业结构调整是经济增长的重要动力，是带动一个国家经济发展的活力源泉。

本文从文献计量的视角，基于CiteSpace软件，对产业结构调整的相关文献进行可视化分析，对产业结构调整的研究脉络进行梳理，探寻出产业结构调整领域的关键路径和知识拐点，对重要的时间节点的作者及文献进行分析和概述，并通过一系列的可视化图谱对产业结构调整演化的趋势进行分析，对产业结构调整领域的发展前沿进行探索。

一、数据来源与分析工具

（一）数据来源

本文采用CSSCI数据库中的相关数据进行可视化分析，数据来源为从CSSCI中检索到的发表年份为1998-2017年、篇名（词）为“产业结构调整”的840篇文章。这840篇论文涉及到经济学、政治学、管理学、教育学及环境科学等多个学科，共被50种刊物收录，刊文量15篇（包含15篇）以上的来源刊物共有7种（见表1），其中《经济问题研究》刊文量最多，达到25篇，《生产力研究》和《经济研究》分别位列第二名和第三名。这些刊物大部分都是经济学科中影响因子较高的刊物，可见学者们对于产业结构调整研究极为重视。

（二）分析工具

本文运用CiteSpace文献计量软件进行可视化分析，该软件的核心功能是改变看世界的方式，其理论功能是对研究领域进行解释与预见[1]，可用于探测和分析学科研究前沿的变化趋势以及研究前沿与其知识基础、不同研究前沿之间的相互关系。通过对文献信息的可视化，我们能够较为直观地识别较有影响力的作者、机构、学科前沿关键词的演进路径及学科领域的经典基础文献[2]。

二、基于CiteSpace的知识图谱分析

将CSSCI下载的数据，保存格式默认文本文档，将其另存为UTF-8格式，再用CiteSpace转换成其可以分析的数据类型。因CSSCI中检索出的产业结构调整文献最早出现在1998年，所以CiteSpace分析中，设置时间跨度为“1998-2017年”，时间切片的长度为1年；首推在每一条切片中选择Top50高频出现的节点，次推在每一条切片中选择top1%高频出现的节点；在引文数量（C）、共被引频次（CC）和共被引系数（CCV）3个层次上[3]，选择系统默认的前、中、后3个时区阈值（2，2，20）、（4，3，20）、（4，3，20）；剪枝（Pruning）选择Pruning sliced notworks进行剪枝，然后再选择具体的知识图谱分析方法，其它保持系统默认。

（一）高影响力作者分析

高影响力的作者群体是科研领域具有代表性的缩影之一。研究关于产业结构调整中高影响力作者的文献，对了解这一领域的发展具有重要意义。高影响力的作者包括高发文量的作者和高被引的作者两类[4]。

1. 高发文量作者分析

高发文量的作者对产业结构调整这一领域进行了大量的科学实践研究和总结，阅读他们的文章，可以更好地了解该领域的研究前沿和未来的发展趋势。如表2所示，中国宏观研究院产业发展研究所王岳平以6篇位居榜首，作为中国宏观研究院的一员，他研究的主要方向是产业结构调整的战略和政策。1999年，他随国务院体改办产业结构调整课题组赴德国、匈牙利，了解其产业结构调整过程，总结其经验教训，对我国的产业结构调整提出指导性的意见和建议[5]。王云平和黄亮雄并列居于第二，王云平主要研究我国产业结构调整领域存在的问题，并针对结构性失业及就业问题做了具体研究[6]；广东外语外贸大学的黄亮雄研究范围较广，文章内容主要是我国宏观产业结构调整方面[7]；大连理工大学的原毅军、南京航天航空大学的牛鸿蕾及上海政法大学的李鹏都主要研究产业结构调整中的环境问题；河北大学的李林杰主要研究農业产业结构调整，提出农业进行改革可以促进农产品增收和农业现代化[8]；北京工商大学的龚晓菊主要是对金融领域的产业结构调整进行研究[9]；南京农业大学的顾湘就土地利用的问题进行了一定的实践和理论研究[10]；胡正荣以其所在学校为例研究了广播业产业结构调整中的一些问题[11，12]。这十位作者在CSSCI中发文3篇以上（含），说明他们进行了较多的实践研究与探索，对产业结构调整领域的观点具有一定的代表性，研究他们在这一领域的文章，会更好地了解该领域存在的前沿热点问题和相应的解决对策。

2. 高被引作者分析

高被引作者的文章观点很有质量和影响力，是产业结构调整这一领域的基石人物，他们的理论、观点被很多学者认可并传播。对这类作者的文章进行研究，有利于了解产业结构调整的基础理论、机制和路径。从表3中可以看出，被引频次为24的林毅夫位列第一，刘伟、蔡昉并居第二，他们的文章多次被引，说明他们的观点具有一定的权威性和影响力。从被引作者所属机构来看，对于产业结构调整的研究，我国研究院起到了带头作用，带动了高校的研究，整体来看研究机构较为集中。

3. 作者合作网络分析

基于在CSSCI中检索得到的数据，用CiteSpace进行作者合作网络分析，如图1所示，从作者的合作图谱中，可以看出，该领域的研究者已经以形成了以林毅夫、蔡昉、刘伟为核心的大型合作研究网络，和以干春晖、林伯强、周振华、吴巧生等为中心的子网络结构，显现出了网络中的“小世界”现象[13]。这可以说明对于产业结构调整的研究，作者研究主题相对集中，已经形成了一定规模的作者合作网络。

4. 作者共被引聚类分析

用CiteSpace进行作者共被引分析的聚类分析，得到662个被引作者节点和1408条节点间连线，说明这840篇文章，一共有662个被引作者和1408条被引关系。被引作者网络图谱评价聚类优化度指标的Modularity Q值为0.8444，Mean silhouette大小为0.5355。聚类结果一共形了13个较为明显的聚类模块（见图2）。

表4中列举了文章容量最大的前十个聚类的具体信息。在最大的聚类#0中，共包括60篇文章，聚类的Silhouette值（Silhouette的取值范围在-1到1之间，越接近1，说明这个聚类内的作者研究的领域越相近）为0.81，说明聚类主体非常明确，相似度很高，并且集中爆发在2013年。选择LLR算法，得到的聚类关键词标签主要为经济开发区、比较优势等，说明这些领域与产业结构调整有很高的相关度；选择算法MI测算得到的聚类关键词是通缩，说明聚类#0中，通缩与产业结构调整的相关性很高。此聚类中，高频作者代表为林毅夫、蔡昉、干春晖等，他们以被引次数5次以上（含），作为该领域的代表作者。#1共包含53篇文章，研究内容相似度为0.886，也非常高。基于LLR、MI两种算法，可以看到以江世银为代表主要研究的领域是Var模型、知识化和农村劳动力转移方面，重点集中在资本市场的背景下。#2显示，在53篇文章中，在产业结构调整财政压力及政策启示方面，刘伟、郭克莎是这个领域的代表作者。在每个聚类得到的产业结构调整相关领域，都找了包括的文章数量、相似程度、集中爆发年份以及比较具有代表性的作者，阅读他们的文献可以帮助了解某一特定领域的产业结构调整基础理论和新动向。二）高影响力研究机构分析

高发文量的机构在该领域进行了较多的实践和理论研究，其发表的文章具有很高的权威性。在产业结构调整领域，在840篇文章中，找到10个发文量在3篇以上（包括3篇）的研究机构[14]，见表5。其中四川大学位居榜首，以发文量9篇遥遥领先，另外武汉大学、南开大学、暨南大学发文量并列第二，可见对于产业结构调整的研究，我国的高校非常重视，并且具有优秀的学术产出能力。

（三）热点演变趋势及前沿预测分析

1. 热点演变趋势分析

CiteSpace知识可视化软件可以基于词频分析法来统计关键词的出现频次，以及不同关键词之间共现的频次，以可视化的方法将关键词的频次和聚类关系清晰地展现出来[15]。现在用CiteSpace进行关键词共现分析，关键词共现分析图谱如图3所示，得到596个文献节点和1089条节点间连线，说明出现了596个相关关键词，它们之间存在1089条共现。图3中的每个节点表示一个关键词，关键词的字号大小和出现的频次成正比。引文年轮中不同颜色表示不同的年份，年轮的厚度与相应时间分区内的引文数量成正比。节点间连线的粗细与共现频次成正比，线的颜色表示两个关键词首次共同出现的年份。中介中心性是测度节点在网络中重要性的指标，中介中心性较大时就会出光圈。从关键词的共现分析图谱中，我们可以清晰地看到，以产业结构调整、产业结构升级和产业结构为中心，形成了三个较大的紫色光圈，说明这三个词是文章的核心内容。字号的大小与相对应的频次成正比，出现的频次越多，说明与产业结构调整的相关性越高。所以从图3中可以看出，与产业结构调整密切相关的领域主要有低碳经济、经济增长、金融发展、产业转移及对外直接投资等。

图3是关键词共现的图谱，它是利用颜色的不同和字号的大小来直观地刻画事实，可以对关键热词一目了然，而表6和表7是对图3内容的深入挖掘。表6中列出了高频关键词出现的频次，频次越高说明与产业结构调整的相关度越高[16]。可以看出，产业结构升级与产业结构调整的相关度最高，另外低碳增长、经济增长、金融发展、产业转移、产业政策和就业结构也是其密切相关的领域。表7为高中介中心性表，从中可以找到新兴产业、低碳经济、对外直接投资等具有中心性的关键词。这些关键词中心性虽然不高，但相对来说是重要的。在表6和表7的关键词中，重合的除产业结构调整这类词外，对外直接投资、经济增长、产业转移、产业政策、就业结构和低碳发展这些关键词均重合，重合度高达80%，说明产业结构调整领域研究的重点非常集中，主要在这几个领域。其中，低碳经济的出现的频次和中心度都在前5，说明它是产业结构调整领域研究的热点和重点内容。

对关键词进行聚类得到聚类指标Modularity Q为0.69298、Mean silhouette为0.654，这表明网络聚类结果较好。从聚类图谱来看（图4），各个关键词节点大部分被系于同一网络，说明近20年产业结构调整领域研究主题比较集中，共同知识基础明确[17]。根据CiteSpace的分析结果，关键词一共形成了54个聚类，其中有10个明显聚类（文章数量≥15，见表8），这10个聚类中的文章数量占到了大约75%，再一次说明了研究主题的集中。最大的聚类#0集中爆发在2008年，出现的热词是产业结构调整、产业结构和环境规制[18]，其Silhouette值达到0.977，说明该聚类中文章研究主题非常相似，聚类的标签关键词非常明确。在聚类#1中，产业结构、财税政策和技术进步在2007年成为比较热的词汇。2004-2010年，热词不断发生变化，可以看到一条清晰的热词演进路线，产业结构调整相关的领域不断地扩大，并且向创新、绿色等关键词靠拢。接下来，从时间轴线图谱（图5）进一步看到，近20年来我国产业结构调整的研究的领域不断扩展，研究体系逐渐走向成熟。从2001年开始，有关产业结构调整的新观点相当活跃，产业升级、农业产业结构调整、金融发展等热词都涌现出来，产业结构调整研究开始涉及到农业、金融领域等新的研究方向；2002年，#7就业結构开始成为新的研究热点；2004年，出现了对#6产业转移和#13对外直接投资与产业结构调整关系的研究；2005-2007年，产业集群出现了短暂的研究热，我国沿海发达地区以集群企业的跨区域发展为基点，将传统单一地域的产业集群扩展为多地域的产业集群网络，产业集群内的分工变为产业集群间的分工，有利于推动产业集群的转型和升级[19]；2009-2014年大量学者对低碳经济进行了研究。究其始因，2009年被喻为“拯救人类的最后一次机会”的哥本哈根气候大会的召开，全球气候变化促使低碳经济走向世人面前。我国产业发展面临机遇和挑战，发展低碳经济可以使我国免走西方国家的高能耗、高污染的工业化发展道路，走出属于自己的一条低能耗、低污染、低排放的新型工业化道路[20]。从关键词图谱中可清晰地看到产业结构调整研究的热点领域。而从关键词聚类和时间轴线图谱中，找到了两条时间线及对应时间节点上的热点关键词，对产业结构调整领域的热词演进路径有了清晰的了解。

2. 前沿预测分析

在CiteSpace中，存在突变术语（burst terms），是指使用频次突然明显增多或在较短时间内突然出现的术语[21]。根据词频的时间分布和变化趋势，从大量的文献主题词中提炼出突变术语，有助于清晰地分析和了解某一学科的研究前沿领域和发展趋势。与一般的高频次关键词相比，突变专业术语的动态变化特性更能准确地反映出某一学科的研究前沿[22]。

表9为Top5关键词突变列表，清楚地展示了突变词的年代分布和突变强度。结构调整的突变强度最大，突变年份为1999-2003年，说明在这时期，结构调整成为当时社会的爆发性话题。WTO、第三产业、结构调整的爆发起始年份都是1999年，随着千禧之年的到来，我国的经济蓬勃发展，第三产业的迅速涌起。2001年我国正式加入WTO，我国经济正式加入经济全球化的浪潮。国外直接投资的增加和国外先进技术的引进，大大地加快了我国产业结构调整的步伐。低碳经济在2010-2014年爆发，绿色发展改变了粗狂的经济发展方式，成为新的产业结构调整的热点问题。黄亮雄等在2012年对我国的产业结构调整是否绿色进行研究，提出了在产业机构的调整过程中存在“损人利己”效应，我国应该建立有效的区域合作机制，合理布局[23]。2014年，王晓燕以青岛市为研究对象，说明经过模型优化，可满足在环境约束的同时，获得经济的增长和产业结构和排污结构区域合理化[24]。2015年原毅军研究表明较高的集聚水平对应了更强的环境污染，沿海省份的集聚正外部性正在减弱，其集聚发展已进入瓶颈期，技术创新的低碳经济有利于突破瓶颈[25]。经济增长在2012-2015年热度较高，在经济了2008年金融危机的冲击之后，我国经济的发展逐步进入了快速平稳增长的新轨道。2013年，我国提出“一带一路”倡议，对于促进我国经济增长，加快产业结构调整具有重大意义。我国的经济增长从靠老的三驾马车（投资、消费、净出口）逐渐转向新的三驾马车（新型投资、新型消费、“一带一路”倡议），新政策的提出使经济增长迅速变热。

关键词的5个突变术语关键词，除去结构调整外，WTO、第三产业、低碳经济、经济增长处于产业结构调整领域的最前沿，关注度最高。低碳经济和经济增长既是热词又是突变术语。以低碳经济为基础带来的经济增长，集约型的发展模式、绿色环保型的发展模式是促进经济更快更好发展的必然趋势。

表10为被引作者突变强度表，这些作者的文章，表示在相应的时间段内被大量地引用。阅读这些作者产业结构调整领域的文章，有利于更好地掌握热词的演变过程及预测前沿[26]。表中明确地显示了作者文章被引频次爆发的起止时间和爆发强度，从爆发起止的时间来看，发现蔡昉、郭克莎和林毅夫是时间跨度较长的三个作者，他们的文章被大量的学者长时间地引用和传播。从一定程度上说，他们的研究内容代表着产业结构调整领域的前沿和大趋势。另外，从表10中可以看出，蔡昉、林毅夫和干春暉的被引热度持续到2017年，说明他们的研究内容很可能将持续是产业结构调整领域研究的热点。从他们发表的文章中，发现中国社会科学院农村发展研究所的蔡昉的主要研究领域在就业方向，其中他在《求是》期刊上发表的《坚持在结构调整中扩大就业》解释了产业结构调整升级必然导致就业岗位的减少的误区[27]。国家发展研究院的林毅夫主要的研究领域是金融经济领域，他在《经济研究》中发表的《经济发展中的最优金融结构理论初探》在他的文章中被引频次最高，在文章中他提出各个经济发展阶段的最优金融结构需要与相应阶段实体经济对金融服务的需求相适应，才能有效地实现金融体系的基本功能、促进实体经济发展[28]。来自上海财经大学的干春晖研究的主要方向是产业结构变迁，他作为第一作者发表在《经济研究》的《中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响》是他的文章中被引频次最高的。综上所述，在产业结构调整领域中，就业与产业结构调整的关系、金融领域的结构调整以及对产业结构演进过程的探索都是未来继续研究的热点问题。

在突变术关键词和突变作者的分析中，预测了在产业结构调整领域，低碳经济、经济增长、就业及金融等关键词的热度将会持续，所以结合两方面的预测，金融领域的结构调整、低碳经济促进产业结构调整，进而促进扩大就业将是未来研究的前沿内容。

三、结论

基于CiteSpace对CSSCI中1998-2017年近20年关于产业结构调整文献进行可视化分析，可以清楚直观地了解到产业结构调整领域的热词及其演进过程，在突变术语和高发文量机构的高被引文献的指引下，预测了产业结构调整领域未来的前沿领域和发展趋势。综上所述，得出了如下几点结论：

（1）通过作者合作网络分析，得到了发文量较高的前十位作者，其中王岳平、王云平、黄亮雄位居前三，他们在CSSCI的发文量都在5篇及以上，他们发文量相对较高，其研究具有一定的规模性和系统性，另外他们研究的领域为就业、金融、低碳等与产业结构调整密切相关前沿领域，进一步验证了他们文章的代表性。

（2）通过作者的共被引分析，得到了被引频率最高的前8位作者，其中林毅夫、刘伟、蔡昉位居前三，他们的文章的被引频次相对较高，说明他们的文章是产业结构调整领域的核心，具有一定的权威性和影响力。另外，通过作者的共被引聚类分析，得到了13个较为明显的聚类，将作者研究的内容分为13个主题。每个主题，根据被引频次找出其具有代表性的作者，这些作者的文章，在一定程度上代表了该主题的前沿。

（3）通过机构合作网络分析，得到高发文量的机构主要有四川大学、武汉大学、南开大学等高等院校。说明高等院校在产业结构调整领域起到领头羊的作用，这些高校的研究机构及学者在产业结构调整领域做出了突出的贡献。

（4）关键词共现分析中，得到了出现频次和中心度较高的关键词，这些关键词说明了产业结构调整领域研究的主要热点是低碳经济、经济增长、产业政策、金融结构等。关键词聚类为10个明显的模块，将这些热点关键词分为产业政策、高新技术产业、产业转移等10个相互联系的不同方面，各个关键词节点大部分都被系于同一网络，说明近20年的产业结构调整研究的主题比较集中。

（5）在突变术语分析中，通过突变关键词分析，发现WTO、低碳经济、结构调整、第三产业和经济增长等前沿关键词。低碳经济和经济增长既是热词又是突变术语，是产业结构调整领域的发展大趋势。在突变作者的分析中，通过作者的文章研究方向，预测了就业、金融和产业结构演变等方面将是未来产业结构调整领域研究的热点内容。综合两方面的结果，本文进一步大胆预测，认为出现重合的低碳经济、就业、金融将是未来产业结构调整研究的前沿领域。

参考文献

[1] 陈悦， 陈超美， 刘则渊. CiteSpace知识图谱的方法论功能[J]. 科学学研究， 2015（02）： 242-253.

[2] Chaomei， C. Searching for intellectual turning points： Progressive Knowledge Domain Visualization[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， 2004. 101（Suppl.1）： 5303-5310.

[3] 赵丹群. 基于CiteSpace的科学知识图谱绘制若干问题探讨[J]. 情报理论与实践， 2012（10）： 56-58.

[4] 李红满. 国际翻译学研究热点与前沿的可视化分析[J]. 中国翻译， 2014， （02）： 21-26+127.

[5] 王岳平. 关于经济转型地区的产业结构调整——对德国、匈牙利产业结构调整的考察报告[J]. 宏观经济研究， 2000（04）： 59-63.

[6] 王云平. 产业结构调整与升级： 解决就业问题的选择[J]. 当代财经， 2003， （03）： 117-120.

[7] 黄亮雄， 安苑， 刘淑琳. 中国的产业结构調整： 基于企业兴衰演变的考察[J]. 产业经济研究， 2016， （01）： 49-59.

[8] 李林杰. 农民增收的根本途径： 农业产业结构调整与农业产业化经营[J]. 河北大学学报： 哲学社会科学版， 2002（02）： 24-26.

[9] 龚晓菊， 杨德勇. 实现区域产业结构调整的投融资双重机制[J]. 中国流通经济， 2009， 23（04）： 74-76.

[10] 顾湘， 曲福田， 付光辉. 中国土地利用比较优势与区域产业结构调整[J]. 中国土地科学， 2009， 23（07）： 61-65.

[11] 胡正荣， 刘斌. 广播的产业结构调整及制度创新（上）[J]. 中国广播电视学刊， 2003， （07）： 25-28.

[12] 胡正荣， 刘斌. 广播的产业结构调整及制度创新（下）[J]. 中国广播电视学刊， 2003， （08）： 20-22+37.

[13] 侯剑华， 胡志刚. CiteSpace软件应用研究的回顾与展望[J]. 现代情报， 2013（04）： 99-103.

[14] 林玲， 陈福集. 基于CiteSpace的国内网络舆情研究知识图谱分析[J]. 情报科学， 2017， 35（02）： 119-125.

[15] 李红满. 国际翻译学研究热点与前沿的可视化分析[J]. 中国翻译， 2014， 35（02）： 21-26+127.

[16] 韩增林， 李彬， 张坤领， 等. 基于CiteSpace中国海洋经济研究的知识图谱分析[J/OL]. 地理科学， 2016， 36（05）： 643-652.

[17] 李琬， 孙斌栋. 西方经济地理学的知识结构与研究热点——基于CiteSpace的图谱量化研究[J]. 经济地理， 2014， （04）： 7-12+45.

[18] 王梓懿， 正平， 杜明伟. 基于CiteSpace Ⅲ的国内新型城镇化研究进展与热点分析[J]. 经济地理2017， 37（01）： 32-39.

[19] 王晓娟， 陈建军. 企业跨区域发展视角下的产业集群转型[J]. 学术月刊， 2006， （10）： 82-87.

[20] 李宏岳， 陈然. 低碳经济与产业结构调整[J]. 经济问题探索， 2011， （01）： 66-71.

[21] 张苗， 兰梦婷， 陈银蓉， 等. 国外土地利用与碳排放知识图谱分析——基于CiteSpace软件的计量分析[J]. 中国土地科学， 2017， 31（03）： 51-60.

[22] 李红满. 国际翻译学研究热点与前沿的可视化分析[J]. 中国翻译， 2014， （02）： 21-26+127.

[23] 黄亮雄， 王鹤， 宋凌云. 我国的产业结构调整是绿色的吗？[J]. 南开经济研究， 2012， 03： 110-127.

[24] 王晓燕， 李克强， 梁生康， 等. 经济与环境综合约束下的青岛市产业结构调整研究[J]. 中国环境科学， 2014， 10： 2714-2720.

[25] 原毅军， 谢荣辉. 产业集聚、技术创新与环境污染的内在联系[J]. 科学学研究， 2015， 09： 1340-1347.

[26] 张璇， 苏楠， 杨红岗， 等. 2000-2011年国际电子政务的知识图谱研究——基于Citespace和VOSviewer的计量分析[J]. 情报杂志， 2012（12）： 51-57.

[27] 蔡昉. 坚持在结构调整中扩大就业[J]. 求是， 2009， （05）： 27-29.

[28] 林毅夫， 孙希芳， 姜烨. 经济发展中的最优金融结构理论初探[J]. 经济研究， 2009， （08）： 4-17.