基于知识图谱的新旧动能转换研究现状与展望

孙秀梅 高德芳 乔忠奎

摘要：自“十三五”规划提出以来，“新旧动能转换”便成为政府、业界和学者广泛关注的要点。本文运用文献计量学的方法，以CNKI数据库中新旧动能转换相关的期刊论文作为研究对象，分别从文献分布年度、研究作者及研究相关机构共现分析、研究热点词汇、研究热点聚类分析以及研究趋势等方面对其进行系统地量化分析。研究结果显示新旧动能转换近年来已经成为研究热点和新兴研究领域，研究主要围绕动能转换、创新驱动以及传统产业的改造提升展开，但关于其研究目前还处于不成熟阶段，国内学者研究没有形成完整的合作网络，研究较为分散，因此后续研究可以加强学者之间合作，促进知识的交流与共享，从而推动研究领域的进一步发展。

关键词：新旧动能转换；文献计量学；知识图谱；可视化

中图分类号：F061.3文献标识码： ADOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2020.03.013

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

基金项目：国家社科基金一般项目（19BGL276）

0引言

为了促进经济健康平稳运行与焕发新生活力，2015年政府工作报告会议上首次提出“新旧动能转换”的概念，李克强总理指出“我国正处于新旧动能转换的艰难进程中”，新旧动能转换是中国由外延式粗放增长向内涵式集约型发展的必然之路，从数量走向质量的必经道路。不断增强重要领域和关键环节的改革发展力度，使市场在经济发展中起“决定性”作用，牢牢把握创新对于经济发展的牵引作用，实施创新驱动发展战略，使战略性新兴产业得到长足发展，关键是使用新技术、新业态来不断优化改善传统产业，促进新动能发展壮大，传统动能增添生机活力，由此可见加快新旧动能转换是我国当前经济建设的重点。“十三五”规划纲要同时指出“加快培育新的发展动能，改造提升传统比较优势”[1]。均可见，新旧动能转换已引起了人们的注意并且得到国家政策的扶持，成为当前促进经济发展，改造传统产业的重要之举。

宏观经济环境的变化催促着人们加深对其的理解认识，一些学者结合自身相关研究领域对其进行了探讨。王小广[2]认为在新旧功能转换的关键时期，经济发展面临着下行压力同时也具有发展潜力，要利用调整经济结构、发挥市场活力、加大创新投入力度以及推进市场化进程等多管齐下的方式实现对新动能的培育；王一鸣[3]对中国经济新一轮动力转换与路径选择进行了研究，指出推行供给侧结构性改革，围绕重点环节关键领域，加快动能转换来重塑中国经济增长新动力；杨蕙馨等[4]指出新旧动能转换是中国迈向全球价值链中高端，进入经济发展新时代的根本出路，并从技术效率和技术进步二维视角分析新旧动能转换的动态演进过程；郑江淮等[5]从需求侧、供给侧及结构转换视角出发，探寻了中国经济发展的动力来源，通过构建中国经济增长动能指数，揭示了现阶段“新动能”的特征；衣明卉等[6]对新旧动能转换背景之下的政府内部控制问题进行了研究，提出通过建立良好的内控环境、提高企业的风险防范意识以及通过完善信息的沟通机制等措施实现在新旧动能转换的关键期来完善政府的内部控制；许云飞[7]分析了新旧动能改造的内涵和做好新旧动能工作的深刻意义，以山东省交通运输动能为例进行了相关研究，深化了理论并提供了参考。以上学者均从不同角度对新旧动能转换的经济发展关键期进行了研究，在面对经济下行的压力下结合自己领域进行了探究。

综上所述，学者从不同的角度对新旧动能转换进行探究，但缺乏对该领域研究的综述性分析，本文运用可视化分析软件CiteSpace，将中国知网（CNKI）数据库中收录的中文期刊作为研究对象，对新旧动能转换相关研究进行系统量化分析，以可视化的方式分析该领域的研究趋势、热点以及相关学者和研究机构，对该领域研究现状形成整体性认识以期为后续研究提供参考。

1数据来源与研究工具

1.1数据来源

本文所研究文献主要来源于中国知网（CNKI），所检索的文献期刊主要为中文期刊，并且按照中心主题词进行检索查找，选择检索词为“主题词=新旧动能转换”，检索时间截至2019年3月。其中，选取中国知网（CNKI）作为检索文献数据库的原由是：一是知网为目前国内权威的期刊文献数据库，具有较高的认同度；二是选取CNKI数据库收录的相关期刊文献质量相对较高，并且其所涵盖的期刊文献的种类和数量是最全的，能够搜集到的文献比较有代表性的反映出该研究领域的主要研究趋势，可信度较高；三是主题词的选取最能概括本文研究的主要对象，“新旧动能转换”作为检索词最能够代表本文研究的主题词，具有中心性。由于关于“新旧动能转换”的研究起步于2015年，因此本文检索的时间范围为2015年1月—2019年3月，共检索到1006篇相关期刊文献，手动剔除不相关性会议期刊等，符合条件论文共699篇，以Refworks格式输出，并使用CiteSpace转化成可以识别的格式，虽检索到文献相数量有限，但以期从中能够得出共性，进行全面研究。

1.2研究工具与关键指标解读

1.2.1研究工具

知识图谱主要是以知识域為研究对象，它能够反映出知识单元与知识网络的结构、演化与衍生等之间的复杂性关系，并且以图形化、序列化等方式直观地将科学知识呈现出来[8-9]，因此本文借助CiteSpace软件这一可视化研究工具绘制出知识图谱对新旧动能转换的研究热点及研究趋势进行分析。该软件是由陈超美团队研发的数据挖掘与可视化软件，通过JAVA应用程序来进行文献计量分析，融合了聚类分析、高被引分析、社会网络分析以及研究趋势等多种方法[10]。知识图谱在社会学研究领域得到了广泛的应用，李杰等[11]认为利用知识图谱可以进行文献共被引分析、研究机构共现分析以及主题和领域贡献等的分析来判断一定领域的研究动态演变趋势与研究发展现状，以及不同研究主题之间所存在的互动交叉性关系，定量可视化地整理文献，总括研究现状与发展趋势，绘制图谱，达到研究目的。此外，娄国哲等[12]借助知识图谱对网络舆情知识组织方法进行研究，李悦鸣[13]运用CiteSpace对智库理论研究的热点主题及前沿进行了分析，张天荣等[14]对信息异化进行了分析研究，洪闯等[15]对国内开放式创新研究领域现状进行了回顾与展望。本文借助CiteSpace5.3，以检索到的期刊文献作为研究对象，对该研究领域的研究作者及机构、研究热点、研究方向发展动态趋势等信息进行可视化分析，运用图示直观地展现出该领域的研究进展及未来发展趋势。

1.2.2关键指标解读

在知识图谱中，字母N（Number）表示网络节点的数量，E则代表的是连线数量，Density指的是网络密度，Modularity是用来评价网络模块化的指标，其中网络聚类效果的好坏主要依赖于Modularity Q值的大小，其数值越大则代表聚类效果越好。评价网络同质性我们采用的指标是Silhouette，其值高低代表着网络同质性的高低，Silhouette值越接近于1，网络具有的同质性越高，当数值大于0.5，代表着样本具有较好的聚类效果。关于KCA（Keyword Co-appearance Analysis）即关键词共被引知识图谱，词频（Frequency）表示所研究的文献中关键性词汇出现的频次，其出现频次的高低可以很好的映射出其在某一研究领域被关注的次数或者说是被引用次数，以及关于此主题词的发文数量，通过整理主题词的发文数量，可以得出该研究领域的研究焦点以及热点[16]；透过不同时段的研究热点可以折射出研究主题的变化，因此有助于把握该领域的研究动态。对于节点而言，其大小取决于词频大小并且呈现正相关关系。同时，利用关键词之间连接线条的粗细来判断出现共现的次数，测出关键词之间的相关关系，并根据线条颜色的深浅来判定词频出现的时间。突现性（Burst）指标指的是一个变量在短时间内发生的明显的波动，强突现性关键词可以清楚明晰地展现出该领域目前研究的热点和焦点所在，了解该领域的主要研究动向[17]。关键词共现分析原理是用来统计关键词在同一篇文献中出现的次数，据此研究某领域发展态势，关键词是一篇学术论文的重要标识，它不仅最大程度地概括了文献的主旨，同时还展现文献的研究焦点[18]。在对中文数据进行分析时我们不进行文献的共被引分析，原因是中文数据库内没有关于参考文献的信息，只能进行共词分析。

2文献研究主体分析

2.1文献分布年度

对于文献分布年度的分析可以明显地分析出该主题的起始年度，以及每年的发文数量，如图1所示。

从图中我们可以直观地看出关于新旧动能主题的相关期刊论文是从2015年开始并且有逐年上升的趋势，其中2015年仅有1篇相关文献，2016年30篇，2017年论文数量达到了220篇，2018年的相关论文数量693篇，根据统计数据进行推断2019年相关论文数量会达到803篇。可以看出，国家政策驱动着相关研究的逐渐增多，2015年首次提出“新旧动能转换”，到2019年关于新旧动能转换的相关研究逐渐增多并逐渐走向成熟，在经济下行压力的背景下，如何更好地进行动能转换成为学者广泛关注的要点，学者基于个人研究目的在政策环境背景下加深对此认识，响应国家政策的号召，并且随着经济结构的不断优化调整，对其认识不断加深，同时其重要性也逐渐引起了学者们的广泛关注。

2.2新旧动能转换研究作者共现分析

借助可视化软件CiteSpace对新旧动能转换研究领域的研究作者进行可视化分析，可以直观看出关于该主题研究学者以及他们相互之间的合作关系[19]。具体操作如下：将699篇期刊文献导出，并用CiteSpace进行分析。时间选取从2015—2019年，Years per slice选取1，指的是1年为一个切片；Node types选择author；选择top N=50，指的是每个切片频次前50的数据；pruning选取的是pathfinder，pruning networks，pruning the merged network。运行软件，得出研究作者分布的知识图谱，如图2所示。图中可以清楚地看到目前从事关于“新旧动能转换”研究的学者相对较多，图中的节点代表发文的数量，连线代表作者之间的关系合作网络。根据作者出现频次进行统计分析排名前12的作者为：杜银时、李伟、张志元、王志刚、马海涛、高珂、盛朝迅、庄严、徐天宝、李维邦、厉以宁、吴敬琏，以及最早開始新旧动能转换研究的是厉以宁、吴敬琏、武文卿等知名学者。由此可以看出高产的作者并不多，且作者之间的合作网络比较稀疏，多为2人或者3人合作，合作范围比较窄、合作频次也比较低，没有形成广泛的合作网络。其中，节点比较大的也多为单人独立完成。

2.3新旧动能转换研究机构共现分析

为了能够进一步识别发文高产机构以及各个机构合作网络相互之间存在的联系，在进行可视化分析时节点类型选择institution，其他参数设置不变，并运用可视化软件进行分析，得到关于新旧动能转换的研究机构图谱，如图3所示。根据机构出现的频次，发文数量超过7次的是国务院发展研究中心，频次为5的是山东大学管理学院，发文频次为4的是山东管理学院、中央财经大学、中国海洋大学管理学院，频次为3的则有齐鲁工业大学金融学院、青岛科技大学、山东财经大学（经济学院、金融学院）、山东大学经济学院、中国宏观经济研究所等研究机构相对来说较为集中，主要分布在山东省。这主要是因为山东省作为北方的第一大经济省份，GDP仅次于广东和江苏，而山东省自身具备资源禀赋的优势，海洋资源丰富，也具备较强的文化软实力，正着力开展实施“互联网+齐鲁优秀传统文化”促进文化产业的转型发展。山东省作为新旧动能转换的实施示范基地，同时，多数研究机构呈现点状分布并没有形成完整的合作网络，现有研究力度以及合作产出也比较小，因此应该着力发挥山东省的基础性优势，推进工程实施，起到带头引领的作用，加强各个研究机构之间的相关合作促进产学研的结合。

3新旧动能转换与研究

3.1新旧动能转换研究热点词汇分析

关键词反映了当前的研究热点，可以实现对本领域研究发展总体态势进行分析。因此，对于某一领域的研究热点进行分析可通过对当前研究主题的关键词进行，高频关键词之间的关联性可以在某一程度上揭示该领域知识的内在联系，所以，针对高频关键词进行的分析，可以直观地揭示出该领域的研究热点。栾春娟等[20]同样也阐述了关键词的作用，并且认为关键词作为学术论文的重要标识对读者快速阅读一篇文献起到了点睛之笔的作用，它不仅概括了文献的研究重点，进一步浓缩了文献的主旨要义，而且实现了对于论文主旨高度凝练与概括。本文将研究节点类型选择keywords，其他参数设置不变，运行软件生成该研究热点的知识图谱。其中圆点代表节点的大小，节点越大表明该关键词出现的次数越多，其越能够体现本研究领域的热点，连线表示的是关键词之间的共现关系。

由图4可以看出其中最大的节点是为动能转换，随后依次是新旧动能转换、结构性改革、山东省、新旧动能、营商环境、试验区、动能、产业转型升级、创新驱动等。这些关键词出现的频次相对较高，可以反映该研究主题的讨论热点所在。当前关于新旧动能转换相关研究的主题主要是围绕着动能转换展开，通过结构性改革、产业的转型升级以及创新驱动等转换手段或者说是途径来实现新与旧之间的替换迭代。关键词中突出了山东省，主要是由于其作为传统工农大省成为了动能转换的先行区，而其转型升级的主要方式是通过创新驱动发展战略来实现产业结构的优化升级，以及旧产业的改造提升促进经济质量层次的提升。综上所述，透过关键词共现我们可以看出在新旧动能的研究初期，学者们关注点主要聚焦于动能转换、新旧动能转换、结构性改革、营商环境、产业转型升级、创新驱动这些推进新与旧之间进行转换途径方式的研究，未来应该更加深化对动能转换的研究。

3.2新旧动能转换研究热点聚类分析

通过进一步的对高频关键词进行聚类分析，可以更加直观清晰地展现出该领域的整体结构，以及对于某个主题的研究现状。具体做法在节点类型选择keywords的基础上，借助CiteSpace的聚类功能，选择LLR算法对关键词进行聚类，由图5可以看出关于新旧动能研究主题聚集的十二个群组，前五个为省属企业、创新驱动、济南市、特色小镇、新动能、新旧动能等，虽然聚类成为了十二个研究主题但是可以看出的是本文的聚类效果并不理想，并不能够充分性地反映出关于新旧动能转换的焦点所在、如何进行动能转换以及动能转换的结果效应如何未体现。原因主要是由于数据样本存在一定的局限性，发表在CSSCI及以上的文章相对较少，以主题词的检索相关文献较少。但依旧能够反映出围绕的中心点“创新驱动、新旧动能”，即以创新促转变的主旋律。

3.3新旧动能转换研究趋势分析

为了对新旧动能转换的研究趋势进行进一步分析确定，则通过量化研究热点的演变趋势的方式，观察高频关键词时间分布的演进态势来把握该领域的研究进展与发展变动趋势。借助Citespace的Time Zone即时区图的形式来展现，如图6显示出高频关键词的时间分布与演进态势，两者都比较直观地显现出本领域的研究热点演进趋势。由图可见，随着时间的推移研究热点也不断发生着变化但与此同时每个时间段的研究重点也都有所侧重，与此关联研究也在不断地增加，内容不断深化。由于知识图谱确定所属时区方式是通过判定关键节点初次出现的时间来确定的，因此通过时区试图可以清楚直观地观测到每个时间段的研究热点所在。同样，图7所示，突现关键词图谱也能够起到直观地显示出演进态势，可以看出尽管随着时间的推移研究内容有所扩展，但是研究依然是围绕着动能转换展开，并且主要聚焦于2016—2017年。此外，通过观测节点可以看出新业态、改造提升、创新驱动发展也是该领域研究热点，以创新驱动来推动转换成为主要的实现方式，而济南市成为了转换发展的引领先行区。

4結论与展望

本文透过文献计量学的视角，运用可视化软件CiteSpace，对2015年1月—2019年3月发表的关于新旧动能转换的期刊论文进行信息分析，绘制知识图谱。通过梳理新旧动能转换研究的态势，展现研究的热点及趋势所在，结果如下：

首先，从文献分布的年度来看关于该主题研究的论文从2015年开始并逐年攀升，李克强总理在2015年政府工作报告会议上首次提出新旧动能转换，“十三五”规划报告也再次强调了加快动能转换，促进传统动能改造升级。政策催促着相关研究的不断增多，并且得到不断地深化和拓展，由此可以看出政策大环境也是研究不断变化发展的首要驱动因素，因此在进行新旧动能转换的过程中一定要紧跟政策导向，对改造升级型相关政策加深研读，深化理解，实现地区经济发展实际与理论的结合。

其次，从研究机构和作者方面来进行分析看，研究作者以及研究机构都比较分散，主要聚集于山东省，没有形成稳定的合作网络，学者多是各自为阵，以自己研究关注的焦点为主，同时信息没有形成较好的共享与整合网络。未来研究学者们可以加强合作，通过合作网络整合信息，优化相关研究，实现产学研相结合。同时，山东省成为新旧动能转换发展综合实验区要结合自身所具备的经济、资源以及文化软实力的优势来促进产业结构的优化升级，进而实现经济的发展，为其它地区进行动能转换提供借鉴。

最后，从研究的热点词汇、热点聚类分析以及研究趋势分析上，研究热点聚焦于动能转换，原因是随着我国经济的不断发展，经济已转向高质量发展阶段，传统动能带来的环境污染问题已经引起人们的重视，必须转换经济发展的动能，实现从旧动能向新动能的转换。实现方式主要是依靠创新来驱动实现。创新驱动经济发展转型主要包括四个方面的内容：通过提高要素的生产率，来解决质量和效益的问题促进经济提质增效；通过生产要素的重新组合来突破资源和环境的约束；通过技术创新的提升来突破自主可控的问题；通过提升全社会创新创业活力，通过全社会的积极性来实现发展。因此，实现动能转换要紧紧围绕着创新驱动的实现方式来进行展开，不断提升经济发展的内在活力，赋予经济新的生机，通过创新升级来攻克新与旧之间的难关。

本文对新旧动能转换所进行的研究仍存在不足之处：（1）对于研究方法，文献计量方法和可视化分析主要是从宏观整体轮廓角度了解某一领域的发展路径、研究热点以及前沿领域，在理论和研究内容的呈现方面可能并不具体，因此在后续的研究中还应结合其他理论和研究方法进行完善[21]。（2）在数据的选取上，本文分析所使用的数据主要来自中国知网（CNKI），虽然知网（CNKI）是收录期刊文献最全、数量最多的数据库，但是在一些方面不可否认该数据库也并非十全十美，中文文献数据库并不能进行文献共被引分析，今后可以选择WoS数据库或者是CSSCI数据库进行文献共被引分析，得到的分析结果可能更加准确，结论效果也会更好。（3）由于通过知网对主题词“新旧动能转换”进行检索得到的CSSCI以及中文核心期刊相对较少，仅有77篇，所以文献来源方面本文没有进行期刊来源的限定，这可能会造成数据分析的偏差，可能会影响分析结果的精准性。所以，在未来进行相关研究时可以选取WOS数据库进行检索，得到比较准确的数据分析结果，以期能够带来更有价值的信息。

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