基于共词聚类分析的农村土地法律问题热点研究

刘秀娟

(菏泽学院法律系，山东菏泽 274099)

农村土地问题是中国最复杂的经济和社会问题之一。尤其是改革开放以来，中国经济的主旋律就是城镇化，大量农村土地转化为城市住宅或建设用地，农村土地流转也在加速进行，而这个仍将长期持续的过程已经产生太多社会问题和法律问题。与此同时，“三农”问题以及围绕“三农”展现出来的各种利益冲突和矛盾斗争，也或多或少与农村土地相关。在生态文明建设和依法治国的背景下，近年来农村土地以及与之相关的法律问题成为理论界和实务部门关注的热点。基于形势的需要，涌现出一大批专家、学者对我国农村土地法律问题进行着深入、全面的研究，产生了许多优秀成果。本研究选取中国知网学术期刊网络出版总库，采用共词聚类分析法，对近10年的农村土地法律问题相关研究进行挖掘。共词聚类分析法是一种内容分析方法，主要是通过对能够表达某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语共同出现在1篇文献中的现象进行分析，判断学科领域中主题间的关系，从而展现该学科的研究结构；采用该研究方法对目前已发表文献直接进行统计，所寻找的是目前已有论文所集中关注的主题，反映的是在趋势形成之后的焦点[1]。本研究通过梳理我国农村土地法律问题的相关研究思路，及时了解研究的重点和方向，以期在理论层面为后续的研究提供借鉴，在实践层面对我国农村土地法律问题的处理起到一定的指导作用。

1 资料来源与研究方法

1.1 资料来源

某一领域的研究成果有多种表现形式，比如著作、调查报告以及发表在期刊上的学术论文等。基于研究的需要，本研究选取中国知网的中国学术期刊网络出版总库的期刊论文作为数据来源进行计量分析。本次数据检索的时间是2016年10月17日。检索策略为高级检索；输入检索条件为主题：农村土地法律问题、农村土地承包经营权流转、农村宅基地流转、农村建设用地流转，均为模糊；时间限定为从2006年至2016年；来源类别为核心期刊、CSSCI期刊。检索结果：检索获取 1 798 篇文献记录，为了保障数据信息的有效性，经过查重、筛选和取舍，并剔除了新闻报道、征稿启事以及会议通知等非研究性文献，一共获得1 676条记录。确定有效文献后，为了便于关键词共词分析，首先对关键词进行了合并处理，如将“土地承包经营权”“承包经营权”“经营权”“承包权”统一为“承包经营权”，将“流转”“土地流转”“农村土地流转”“农地流转”统一为“农村土地流转”，将“集体建设用地”“建设用地”“农村集体建设用地”“农村建设用地”统一为“农村建设用地”，将“城市化”“城乡一体化”“城镇化”统一为“城镇化”等，并按规范标准化处理文本内容和格式，为后续的分析做准备。

在文献统计中，各年度详细数据如表1所示。

表1 农村土地法律问题相关研究文献统计(2006—2016年)

由表1可知，2006—2016年这10年间在农村土地法律问题方面的研究成果颇多，可见其在社会中的重要性，这也与社会需求分不开。中央一号文件连续十几年聚焦“三农”，说明农村依然是我国发展的重中之重。党的十八大和十八届三中、四中、五中全会以及中央经济工作会议精神，均对“十二五”时期“三农”工作进行分析总结，并根据当前农业农村形势部署以后的工作。在依法治国背景下，对农村土地所涉及的法律问题进行深入全面的研究，具有重大的理论意义与实践价值。

1.2 研究工具与研究方法

本研究主要以中国医科大学医学信息学系崔雷教授和沈阳市弘盛计算机技术有限公司开发的书目共现分析系统Bicomb共词分析软件以及SPSS 20.0统计软件为主要研究工具。本研究采用的研究方法主要有文献计量法和知识图谱统计分析法。首先利用书目共现分析系统Bicomb共词分析软件提取高频关键词，进行词频分析和共词分析，并生成词篇矩阵；然后运用SPSS 20.0软件进行系统聚类分析。在研究过程中，对重点文献进行了人工查阅和分析，以期提高研究结果的有效性和准确度。

2 研究过程

2.1 确定高频关键词

对这46个高频关键词的词频作统计分析，可以初步了解我国农村土地法律问题研究情况。从表2可以看出，在农村土地法律问题研究方面比较热门的前46个热点中，排名前10的关键词分别为农村土地流转(559)、承包经营权(360)、农村建设用地(171)、农村宅基地(138)、农村土地(117)、宅基地使用权(92)、农村(69)、城镇化(65)、土地制度(47)、使用权流转(36)。然而仅凭高频关键词的统计难以发现其内在联系，若要进一步掌握该领域的变化规律，深入揭示关键词之间所形成和呈现的深层次关系，须要进一步通过关键词共词技术来深入挖掘它们之间的联系。

表2 相关研究文献高频关键词排序(频次≥15)

2.2 构建高频关键词词篇矩阵

“词篇矩阵”亦称为“0-1矩阵”，“0”表示该词在该篇文献中没有出现过，“1”表示该词在该篇文献中出现过。对一定领域的高频关键词进行共现聚类分析，可以将其分为不同的群组，客观并直观地反映出这些关键词之间的亲疏关系。采用书目共现分析系统Bicomb共词分析软件对高频关键词进行共词分析，形成词篇矩阵。词篇矩阵表明的是所有高频关键词在相关来源文献中出现的情况，是进行系统聚类分析的基础。为了进一步分析关键词之间的关系，利用Bicomb软件中的词篇分析功能，选择频次阈值(≥15，≤559)生成词篇矩阵，为txt格式；由于论文篇幅限制，表3只截取了高频关键词词篇矩阵的部分内容。

表3 相关研究文献高频关键词词篇矩阵(部分)

注：为节省篇幅，高频关键词只显示9个，来源文献只显示9篇；矩阵数字表示高频关键词在来源文献中是否出现过。

2.3 高频关键词的Ochiai系数相似矩阵及分析

为了得到符合尺度分析要求的数据结构，将上述46个高频关键词利用Bicomb软件进行共词分析，生成词篇矩阵后导入SPSS 20.0，选取Ochiai系数并将其转化为共词相似矩阵。由于论文篇幅限制，只截取了共词相似矩阵的部分内容，结果如表4所示。

表4 相关研究文献高频关键词Ochiai系数相似矩阵(部分)

注：相似矩阵中数值的大小表明了相应的2个关键词之间的相似度，数值越接近1，表明关键词之间的距离越近，相似度越大；反之，数值越接近0，则表明关键词之间的距离越远，相似度越小[4]。

2.4 高频关键词聚类分析

关键词聚类分析的原理是以它们成对在同一篇文章中出现的频率为分析对象，利用聚类的统计学方法，把关联密切的关键词聚集在一起形成类团。关键词聚类分析时，先以最有影响的关键词(种子关键词)生成聚类，然后由聚类中的种子关键词及相邻的关键词再组成一个新的聚类。关键词越相似，它们的距离越近，反之，则较远[5]。在某一领域文献的众多关键词中，通过聚类分析可以把关联密切的关键词聚集在一起形成不同的类，以此表示该领域分支的组成。为了更直观地展示46个高频关键词间的亲疏关系，将Bicomb软件产生的46个高频关键词词篇矩阵导入SPSS 20.0统计软件进行聚类分析，生成高频关键词聚类分析树状图，具体结果见图1。

聚类分析树状图中，最左边1列为纵轴，纵轴的数字对应农村土地法律问题相关研究的46个高频关键词，带有数字的标尺(0～25)为横轴，横轴的数字代表关键词之间的距离，数字越小，说明2个关键词能够在更短的距离内相聚，关系密切。随着被分类的对象(此处为关键词)之间的距离越来越大，最终所有的关键词成为1个类。聚类分析树状图可以实现对农村土地法律问题相关研究进行归类、展现整体研究内容。为了研究的需要，在聚类分析树状图中，向横轴添加参考线，位置为23。从图1可以直观地看出关键词被分为5类，具体分布如表5所示。

从表5可以看出，农村土地法律问题相关研究领域的5类研究中，种类1为城镇化进程中农村土地的使用权以及相关权益，包括农村土地流转、承包经营权、农村宅基地、农村土地、农村建设用地、城镇化等关键词；种类2为小产权房以及农村土地使用权的抵押贷款问题，主要包括新农村建设、土地使用权、抵押贷款、小产权房等关键词；种类3为土地管理法律制度方面的研究，主要包括土地管理、法律制度等关键词；种类4为农村土地流转合同的法律规制问题，主要包括流转合同、法律等关键词；种类5为集体土地所有权方面的研究，主要包括集体土地所有权、国有土地等关键词。

2.5 多维尺度分析

多维尺度分析是将观测量以点状分配到“概念空间”(通常是二维或三维空间)的特定位置。多维尺度绘制出的坐标称为战略坐标，以向心度和密度为参数绘制成二维坐标，可以概括地表现一个领域或亚领域的结构[6]。战略坐标中，各个小圆圈代表各个高频关键词所处的位置，图中圆圈间距离越近，表明它们之间的关系越紧密；反之，则关系越疏远。影响力最大的关键词所表示的圆圈距离战略坐标的中心点越近。坐标横轴表示向心度(centrality)，表示领域间相互影响的强度；纵轴为密度(density)，表示某一领域内部联系强度[7]。在战略坐标划分的4个象限中，一般而言，第一象限的主题领域内部联系紧密并处于研究网络的中心地位；第二象限的主题领域结构比较松散，这些领域的工作有进一步发展的空间，在整个研究网络中具有较大的潜在重要性；第三象限的主题领域内部链接紧密，题目明确，并且有研究机构在对其进行正规的研究，但在整个研究网络中处于边缘；第四象限的主题领域在整体研究中处于边缘地位，重要性较小[8]。

表5 关键词聚类分析结果

为了进一步探寻46个高频关键词间隐藏的内涵，将生成的相似矩阵导入SPSS 20.0进行多维尺度分析，标准化方法选择Z分数，再结合聚类分析结果，绘制出相关研究的热点知识图谱，结果如图2所示。图2直观地反映出我国农村土地法律问题不同研究热点的聚合情况及发展趋势，进而折射出我国农村土地法律问题相关研究的发展方向。

领域一：城镇化进程中农村土地使用权以及相关权益的研究。通过绘制的知识图谱可以看出，城镇化、农村土地、承包经营权、农村宅基地、农村建设用地、农村土地流转等关键词间的距离较近，聚合度较高，而且处于战略坐标的中心位置。这说明随着城镇化的推进，农村土地以及农村土地流转成为目前研究的热点问题。在领域一中，承包经营权、土地承包经营权流转、宅基地使用权、建设用地使用权以及与此相关的收益分配在第一象限，说明这些主题领域内部联系紧密并处于研究网络的中心地位，现在有大量的研究在此处。与之相应的，集体建设用地流转、宅基地流转以及失地农民土地承包权的用益物权属性方面的研究处于第二象限，说明这些领域的研究工作有进一步发展的空间，在整个研究网络中具有较大的潜在重要性。农村改革、土地产权、制度创新等关键词距离该区域的中心位置较远，相对比较独立，处于领域边界，聚合度较低，且处于第三象限，说明有研究机构对这方面进行正规的研究，但在整个研究网络中处于边缘。土地征收虽然在第四象限，但与区域中心位置较近，聚合度较高，说明土地征收也是农村土地使用过程中需要研究的一个重要分支。通过以上分析，可以初步得出结论：现在农村土地问题研究基本上是围绕承包经营权、宅基地使用权、集体建设用地使用权以及农村土地征收这几个方面展开的，继土地承包经营权流转之后，宅基地流转、农村建设用地流转以及相关权益的用益物权属性正在逐步成为社会关注的焦点。

领域二：小产权房以及农村土地使用权的抵押贷款问题。通过绘制的知识图谱可以看出，关键词“小产权房”“抵押贷款”处于第一象限，聚合度较高，说明在农村土地法律问题的研究方面，小产权房和农村土地承包经营权抵押贷款方面的研究较多，是目前研究的热点问题。“小产权房”现象是城乡二元结构社会中诸多问题的缩影，是近年来城乡发展一体化过程中农村土地及住房产权制度变革等问题的集中体现之一。城乡二元土地制度否定了小产权房存在的合法基础，小产权房的建设与流通暴露了现行集体土地立法的尴尬，在城乡一体化进程中探索小产权房法律问题很有必要。农村土地承包经营权抵押贷款是一种创新型“三农”业务产品，现行法律规定并未正面认可农村土地承包经营权抵押的法律地位，致使其发展步履维艰，对其进行深入探讨具有理论价值和社会意义。

领域三：土地管理法律制度的研究。关键词“土地管理”处于第二象限，说明这方面的研究工作有进一步发展的空间。随着农村土地改革的不断深入，出现了一些新现象，这对当下的土地管理提出了新要求。如以“农家乐”“农业观光园”“农庄”等名义在集体土地上从事旅游、休闲、住宿、餐饮、娱乐等带有经营性质的用地项目，普遍存在用地不合法现象，已经成为当前农村土地管理的热点和难点问题。现行的土地管理法律制度有相当一部分已经不能适应新形势的要求，迫切需要在土地管理法律制度方面有所改进和创新以适应现实的需要。

领域四：农村土地流转合同的法律规制。关键词“流转合同”处于第四象限，在一定程度上说明这一主题领域在整体工作研究中处于边缘地位，重要性较小。规范的土地流转合同能够很好地保护当事人的权利，维护农村土地流转的正常秩序。但在现实中，很多的流转合同不规范，甚至只有口头的流转合同，这就给违法行为留有空间，因而有必要在规范合同的使用方面展开研究，以利于指导实践。但在农村土地流转过程中，合同等法律文本的完备是一个渐进的过程，不规范的合同在乡土社会中也有自身存在和发挥作用的社会基础及运行机制。在特定的时空条件下，不规范合同也能发挥维持土地流转秩序的功能，这方面也要给以足够重视[9]。

领域五：集体土地所有权的研究。从绘制的知识图谱可以看出，关键词“集体土地所有权”“国有土地”处于第一象限，正是研究的热点。这与实际是相符合的。随着农村土地改革的逐步深入，农村土地集体所有权的实现成为社会关注的焦点。集体土地所有权的实现是中国特色社会主义法治的重要内容，如何从法律角度厘清集体土地所有权的权属性质，进而明确集体土地所有权的内外部结构，在保持公有制性质不变的前提下推进农村土地制度改革，使集体土地所有权发挥自身的作用，是一个重大课题。

3 讨论

本研究基于文献计量法和内容分析法，利用词频分析、共词聚类分析，结合具体的文献，较真实地总结了近10年农村土地法律问题相关研究的热点，内容涉及农村土地使用权以及相关权益、小产权房及土地使用权抵押贷款、土地管理法律制度、农村土地流转合同法律规制、集体土地所有权这五大领域。采用关键词共现研究绘制知识热点图谱存在一些问题，比如同一个概念不同文献作者可能根据自身经验和学科背景采用不同的关键词，不同文献作者采用相同的关键词可能表达的并不是同一个概念等，这给关键词共现分析带来一定的困难，还须要从多角度对引文数据库进行更好的研究，并通过数据挖掘和人工智能进行深层分析以弥补计量方法和知识图谱固有的缺陷。尽管存在一些不足，本研究仍为从某个角度了解近年来国内农村土地法律问题研究的热点提供了线索，对相关研究起到一定的启示和借鉴作用。