TOD領(lǐng)域文獻計量分析

邊 揚， 李 玲， 榮 建， 賈大智

(北京工業(yè)大學(xué)城市交通學(xué)院， 北京 100124)

0 引言

隨著城市化與機動化的快速推進，城市“攤大餅”發(fā)展模式帶來的如用地?zé)o序蔓延、交通運行低效等一系列問題日益突出. 自20世紀90年代，美國為控制郊區(qū)化蔓延提出了許多發(fā)展理念試圖解決問題[1]. 公共交通導(dǎo)向的城市發(fā)展(TOD)是美國規(guī)劃師Peter Calthorpe在1993年提出，其本質(zhì)是將土地利用與交通規(guī)劃進行結(jié)合，以大容量的公共交通系統(tǒng)為核心，推動城市功能集聚，形成城市健康體態(tài). 隨著在美國、新加坡等城市的成功實施，近年來，TOD模式也引起我國政府與相關(guān)學(xué)者的關(guān)注.

為全面了解TOD領(lǐng)域的研究進展，利用Scopus數(shù)據(jù)庫收集1993—2020年TOD領(lǐng)域的文獻，運用文獻計量學(xué)分析TOD領(lǐng)域中文章的產(chǎn)出情況、高被引論文以及主要的研究機構(gòu)、作者與國家，并利用VOS viewer軟件對文獻數(shù)據(jù)進行可視化，以期為今后該領(lǐng)域的相關(guān)研究提供支撐.

1 數(shù)據(jù)來源與分析方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

Scopus數(shù)據(jù)庫是2004年由世界著名的出版公司Elsevier推出的，具有期刊論文、會議論文、叢書、圖書等多種文獻來源，內(nèi)容覆蓋4大方面，即健康科學(xué)、自然科學(xué)、生命科學(xué)與社會科學(xué)[3]. 而Web of Science作為文獻計量分析常用的數(shù)據(jù)庫，主要收錄具有影響力的期刊、會議與專利等文獻，總數(shù)據(jù)源較Scopus數(shù)據(jù)庫少[3]. 為保證數(shù)據(jù)的全面性，本文選取Scopus數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)來源，以transit oriented development為關(guān)鍵詞進行檢索. 由于TOD理念于1993年被提出，因此檢索的文獻時間跨度為1993—2020年(檢索時間為2020-01-10),手動排除了一些醫(yī)學(xué)類等明顯與TOD領(lǐng)域無關(guān)的文獻，篩選后的文獻共計1 167篇，以此作為后續(xù)分析的對象.

1.2 分析方法

文獻計量學(xué)是一種定量研究文獻資料的科學(xué)[4]，通過如數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等方法研究文獻的分布結(jié)構(gòu)、數(shù)量關(guān)系、變化規(guī)律[5]，在醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)等眾多領(lǐng)域[6-7]有著廣泛的應(yīng)用. 為了衡量TOD領(lǐng)域相關(guān)的文獻產(chǎn)出情況與影響力，考慮各種文獻計量指標(biāo)，如發(fā)文量、被引次數(shù)、篇均被引次數(shù)、H指數(shù). 發(fā)文量能直接顯示期刊或者國家、作者在該領(lǐng)域的產(chǎn)出情況. 被引次數(shù)與篇均被引次數(shù)能看出文章影響力的大小.H指數(shù)是評價期刊績效最為常用與公認的指標(biāo)[8]，利用H指數(shù)分析作者的文獻產(chǎn)出能力與被引用情況. 作者的H指數(shù)為n則說明在該作者已發(fā)表的論文中，至多有n篇文章分別被引至少n次[4]. 為了進行更加深入的分析，除以上指標(biāo)外，本文還考慮了引用次數(shù)超過200、100、50、10次的文章數(shù)量、年均被引次數(shù)以及人均發(fā)文量、人均被引次數(shù).

VOS viewer軟件是用于文獻計量分析的工具，支持來自Web of Science、Scopus、知網(wǎng)等主流數(shù)據(jù)庫分析，并能生成共被引期刊、文獻耦合、關(guān)鍵詞共現(xiàn)等可視化結(jié)果. 其中，當(dāng)兩篇文章同時被其他文章引用，則這兩篇文章形成共被引關(guān)系[9]，文獻耦合指兩篇文章同時引用1個或者多個文章的情況[10]，而通過作者關(guān)鍵詞共現(xiàn)實現(xiàn)常見關(guān)鍵詞的可視化. VOS viewer軟件能提供3類可視化視圖，分別為標(biāo)簽視圖、聚類密度視圖與密度視圖. 主要利用該軟件構(gòu)建TOD領(lǐng)域的共被引來源期刊、國家耦合、作者關(guān)鍵詞共現(xiàn)的可視化圖譜，以聚類密度視圖的形式展現(xiàn). 聚類密度視圖中，圓圈與標(biāo)簽代表1個元素，元素的大小代表重要性的高低，圓圈的顏色代表不同的聚類結(jié)果，聚類密度視圖有利于快速查看每個單獨的聚類[5]，如通過作者合作的聚類密度視圖能看出不同的研究團體，從關(guān)鍵詞共現(xiàn)的圖譜中能看出研究熱點的結(jié)構(gòu).

2 分析結(jié)果

2.1 文獻總體情況與產(chǎn)出趨勢

根據(jù)在Scopus數(shù)據(jù)庫的檢索，自1993年至今，TOD相關(guān)文獻共計收錄1 167篇，如圖1所示，收錄的文章數(shù)量逐年增加. 1993年TOD理念提出后的10余年間，每年的發(fā)文數(shù)量增長緩慢，2005年開始快速增長階段，雖然在2008—2010年與2014—2015年時間段內(nèi)經(jīng)歷了短暫的平穩(wěn)甚至降低的過程，但總體呈現(xiàn)迅猛增長的態(tài)勢，自2017年起，每年收錄的論文數(shù)超過100篇，因此能看出TOD領(lǐng)域近10多年來逐漸受到關(guān)注，相關(guān)研究越來越多. 從各期刊發(fā)表相關(guān)文章的數(shù)量來看，Transportation Research Record以91篇的發(fā)文總量排名第1，Journal of Transport Geography與Transport Policy分別排名第2、第3，具體情況如表1所示. TOD領(lǐng)域的期刊以交通政策、規(guī)劃、土地利用類的期刊為主，前10名期刊的發(fā)文量占總發(fā)文量的24.16%.

圖1 TOD領(lǐng)域每年總發(fā)文量

2.2 高被引論文

高被引論文可反映論文的影響力，即被引次數(shù)越高，該文章的影響力越大[4]. 從表2中可看出，前10名文章總的被引次數(shù)均達到100次以上，年均被引次數(shù)為5次以上，有50%的年均被引次數(shù)超過了10次，其中有2篇年均被引次數(shù)超過15次.

表1 TOD領(lǐng)域發(fā)文量最多的10個期刊 篇

1997年Gordon P與Richardson H W在Journal of the American Planning Association上發(fā)表的Are compact cities a desirable planning goal?被引次數(shù)最高，達到了599次，年均被引次數(shù)為26.04次，作者從一些關(guān)鍵性問題出發(fā)，如增加公共交通使用與發(fā)展TOD的潛力、郊區(qū)化的成本與收益等，討論推廣緊湊城市是否為1個有價值的規(guī)劃目標(biāo)[11]. 排名第2的是Handy S在2005年發(fā)表在International Regional Science Review上的Smart growth and the transportation-land use connection: What does the research tell us?. 作者針對精明增長倡議者提出有關(guān)交通與土地利用關(guān)系的4個具體命題：①高速公路修建會導(dǎo)致城市擴張；②高速公路修建會產(chǎn)生更多小汽車出行； ③對輕軌系統(tǒng)投資會加大密度； ④采用新城市主義設(shè)計策略將會減少小汽車使用；作者以綜述的形式，探討了以往關(guān)于這4種命題的研究，結(jié)果表明，這4個命題沒有統(tǒng)一的研究結(jié)果[12].

表2 TOD領(lǐng)域被引次數(shù)最多的前10篇論文

排名第3的是1996年Cervero R與Radisch C在Transport Policy上發(fā)表的Travel choices in pedestrian versus automobile oriented neighborhoods，探討新城市主義設(shè)計原則(如高密度、混合利用、行人友好設(shè)計等建成環(huán)境要素)對居民非工作出行與通勤出行方式的影響，研究表明當(dāng)出行目的地為居住地時，建成環(huán)境對購物等非工作出行的影響比通勤出行更大，居民生活在更緊湊、混合用地、以步行為導(dǎo)向的鄰里，其使用步行、自行車和公共交通方式完成非工作出行的比例比居住在典型美國中產(chǎn)階級的郊區(qū)更高[13].

2.3 主要作者

對作者的發(fā)文量進行統(tǒng)計分析，位列前20名的作者信息如表3所示. 6位作者的發(fā)文量達到10篇及以上，有7位作者其篇均被引次數(shù)超過20次，其中加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的Cervero R的篇均被引次數(shù)最高，達到68次. 從作者的H指數(shù)來看，40%的作者H指數(shù)達到20及以上，其中加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的Cervero R排名最高，達到49.

表3 TOD領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量最多的前20名作者

加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的Cervero R的發(fā)文量(18)和被引次數(shù)(1 224)最高，引用次數(shù)超過200次的論文有1篇，超過100次引用的論文達7篇. 從各個文獻計量指標(biāo)來看，Cervero R是TOD領(lǐng)域最有影響力的作者，在2004年提出TOD模式的“3D”原則，即密度、土地混合利用與設(shè)計[14]被廣泛引用并應(yīng)用于規(guī)劃實踐中. 發(fā)文量第2的是來自猶他大學(xué)的Ewing R，Ewing R與Cervero R在2010年將TOD模式的“3D”原則擴充為“5D”，增加了目的地可達性與到公共交通的距離[15]. 發(fā)文量排名第3的是阿姆斯特丹大學(xué)的Bertolini L，于1996年提出了TOD類型學(xué)研究中常用的節(jié)點—場所模型[16].

為了解TOD領(lǐng)域不同時間段的研究人員發(fā)表論文情況，分為5個時段進行統(tǒng)計分析，分別為1993—2000年、2001—2005年、2006—2010年、2011—2015年、2016—2020年. 如表4所示，Cervero R在1993—2000年、2006—2010年2個時段內(nèi)發(fā)文量與篇均被引次數(shù)均為第1. 2001—2005年，TOD相關(guān)研究數(shù)量較少，Ginn S以4篇發(fā)文量排名第1. Ewing R雖然在1993—2000年就開始了TOD領(lǐng)域的研究，但發(fā)文量一直較少，直至2016—2020年發(fā)文量較多(10篇)，排名第1. 從表4能看出，TOD領(lǐng)域前期研究的主要作者均來自于國外，自2006年起，中國的作者出現(xiàn)在排名中，表明中國的作者在TOD領(lǐng)域中開始占據(jù)一定的位置.

表4 1993年以來TOD領(lǐng)域主要作者

2.4 主要機構(gòu)

根據(jù)各個機構(gòu)的發(fā)文量列出前20個機構(gòu)，如表5所示. 各個機構(gòu)發(fā)文量均在10篇以上，25%的機構(gòu)篇均被引次數(shù)超過15次，有2所機構(gòu)發(fā)文量超過20篇，其中，新奧爾良大學(xué)發(fā)文量雖然少，但篇均被引次數(shù)較高，達到22.36次. 只有加利福尼亞大學(xué)伯克利分校有1篇被引次數(shù)超過200次的文章.

表5 TOD領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量最多的前20個機構(gòu)

加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的發(fā)文量最高，達到39篇，被引次數(shù)遠遠超過其他機構(gòu)，達1 484次，篇均被引次數(shù)排名第1，為38.05次，在所有文獻計量指標(biāo)上均起到引領(lǐng)作用. 發(fā)文量排名第2的是中國同濟大學(xué)(22篇)，但篇均被引次數(shù)較少，沒有超過50次被引用的文章，機構(gòu)在國際上的影響力偏弱. 從表5看出，排名前20的機構(gòu)中，中國7所，美國6所，澳大利亞5所，荷蘭2所. 中國開展TOD領(lǐng)域研究的機構(gòu)數(shù)量最多，除同濟大學(xué)，中國其他機構(gòu)排名較低，整體篇均被引次數(shù)低于其他國家，除香港大學(xué)與北京大學(xué)外，我國其他機構(gòu)的篇均被引次數(shù)均低于10次. 從篇均被引次數(shù)來看，排名前3的均為美國的機構(gòu)，與其他國家相比，美國機構(gòu)在發(fā)文量與文章影響力方面均處在十分重要的地位.

表6中列出了5個時段TOD領(lǐng)域的主要研究機構(gòu)，能看出加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的發(fā)文量在1993—2015年各個時段內(nèi)均排名第1，篇均被引次數(shù)在1993—2000年與2001—2005年2個時段內(nèi)分別排名第2、第3，在2006—2010年、20112015年2個時段內(nèi)排名第1，結(jié)果與表5類似，再次證實了該機構(gòu)在TOD領(lǐng)域的重要地位. 在2016—2020年時段內(nèi)，馬里蘭大學(xué)以14篇發(fā)文量排名第1，篇均被引次數(shù)僅為1.57次. 昆士蘭科技大學(xué)的發(fā)文量在2001—2005年以及2011—2015年2個時段排名第2，2001—2005年其篇均被引次數(shù)較低，僅為2.67次，在2011—2015年時段內(nèi)，篇均被引次數(shù)顯著增加，達到25次以上. 從篇均被引次數(shù)來看，在1993—2000年，莫道克大學(xué)排名第1，在2001—2005年，加利福利亞大學(xué)戴維斯分校排名第1. 從表6來看，自2006年起，中國的高校如同濟大學(xué)、東南大學(xué)、北京交通大學(xué)、北京大學(xué)進入排名的前幾名中，中國機構(gòu)在TOD領(lǐng)域嶄露頭角.

表6 1993年以來TOD領(lǐng)域主要研究機構(gòu)

2.5 主要國家

根據(jù)各個國家的發(fā)文量列出前10位，見表7，排名前3的國家分別為美國、中國與澳大利亞. 美國在發(fā)文量、被引次數(shù)、篇均被引次數(shù)均位列第1，被引次數(shù)>200次、>100次、>50次的文章分別有2、15、36篇，超過其他國家. 中國以255篇的發(fā)文量位列第2，被引次數(shù)超過50次的文章有2篇，篇均被引次數(shù)偏低. 從表7看出，5個亞洲國家(中國、韓國、日本、印度尼西亞、印度)位列前10，荷蘭以46篇的發(fā)文量位于歐洲國家的前列，除韓國外，亞洲其他國家的人均發(fā)文量與人均被引次數(shù)低于其他國家.

表8列出不同時段的文獻來源主要國家，能看出美國在各個時段發(fā)文量均排第1，澳大利亞一直也在TOD領(lǐng)域開展大量研究. 自2006年開始，中國在TOD領(lǐng)域涌出大量研究，發(fā)文量緊隨美國. 同樣，發(fā)文量前3的國家保持為美國、中國、澳大利亞，亞洲國家在TOD領(lǐng)域逐漸顯示了其重要的作用.

2.6 VOS viewer可視化

為了更加深入地了解文獻間的關(guān)系，利用VOS viewer軟件構(gòu)建共被引來源期刊、國家耦合以及作者關(guān)鍵詞共現(xiàn)的圖譜.

共被引來源期刊能反映TOD領(lǐng)域各種期刊之間的學(xué)術(shù)關(guān)系，如圖2所示，Journal of the American Planning、Journal of Transport Geography、Urban Studies、Transportation Policy、Transportation Research Record期刊之間具有較強的共被引關(guān)系，這5類期刊在TOD領(lǐng)域相關(guān)研究的關(guān)系十分密切.

表7 TOD領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量最多的前10個國家

注：人口單位為百萬；人口數(shù)據(jù)來源：世界銀行開放數(shù)據(jù)(2018年)[17].

表8 1993年以來TOD領(lǐng)域主要國家

圖2 TOD領(lǐng)域共被引來源期刊分布

國家耦合能反映出在TOD領(lǐng)域不同國家的研究相似性，從圖3看出，美國與各個國家之間的關(guān)系最為密切，中國、澳大利亞、加拿大、荷蘭、韓國與其他國家的聯(lián)系也比較緊密，與表7結(jié)果類似，能看出在TOD領(lǐng)域，比較高產(chǎn)的國家有更高的連接強度.

圖3 TOD領(lǐng)域國家耦合情況

圖4 TOD領(lǐng)域作者關(guān)鍵詞分布

作者關(guān)鍵詞往往能反映出目前的研究熱點，最終形成關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜見4. 關(guān)鍵詞分為9類，包括TOD模式對出行行為、房地產(chǎn)、居住位置、城市形態(tài)、社區(qū)生活方面的影響，在創(chuàng)建可持續(xù)城市、指導(dǎo)交通規(guī)劃、城市設(shè)計、城市規(guī)劃等方面的作用，以及價值獲取機制、政策可移植性、規(guī)劃工具等，能看出TOD領(lǐng)域研究內(nèi)容涉及話題廣泛. TOD領(lǐng)域主要研究可總結(jié)成以下2方面：①交通系統(tǒng)與土地利用之間的相互影響，以建成環(huán)境、出行行為、可達性、土地利用、經(jīng)濟適用房等關(guān)鍵詞為代表；②TOD理念在解決城市問題(如溫室氣體排放等)、引導(dǎo)城市發(fā)展方面的作用，以氣候變化、溫室氣體排放、健康、城市化、政策可移植性、可持續(xù)發(fā)展、精明增長、新城市主義、城市設(shè)計、城市規(guī)劃等關(guān)鍵詞為代表.

從圖4看出“土地利用”“可持續(xù)”“精明增長”“建成環(huán)境”“可達性”是TOD領(lǐng)域出現(xiàn)最多的關(guān)鍵詞，“交通”“城市規(guī)劃”“城市設(shè)計”“公共交通”“中國”等關(guān)鍵詞出現(xiàn)次數(shù)緊隨其后. 與表2結(jié)果類似，能看出目前TOD領(lǐng)域研究不僅關(guān)注傳統(tǒng)領(lǐng)域，如探討土地利用與交通系統(tǒng)之間的影響關(guān)系，在解決具體城市問題、指導(dǎo)城市規(guī)劃與設(shè)計等方面均有豐富的研究，尤其是TOD模式在中國發(fā)展開始受到關(guān)注.

3 結(jié)束語

基于文獻計量學(xué)的方法，分析了TOD領(lǐng)域的文章總體情況與產(chǎn)出趨勢、主要作者、機構(gòu)與國家，并利用VOS viewer軟件對共被引來源期刊、國家耦合、關(guān)鍵詞共現(xiàn)的結(jié)構(gòu)進行可視化. 研究結(jié)果表明：

1)TOD領(lǐng)域的文章數(shù)量逐年攀升，自2017年起，每年收錄的論文數(shù)超過100篇. 從主要期刊來看，Transportation Research Record、Journal of Transport Geography、Transport Policy是最主要的發(fā)文期刊，其中Transportation Research Record以91篇發(fā)文量遙遙領(lǐng)先，從共被引來源期刊的圖譜中能看出，三者關(guān)系十分緊密.

2)在主要作者方面，Cervero R是TOD領(lǐng)域最有影響力的作者，其次是Ewing R與Bertolini L. 從篇均被引次數(shù)來看，Cervero R排名最高，達68次，Turrell G超過30次，排名第2. 從H指數(shù)來看，Cervero R排名最高，達到49. 從不同時段的研究人員來看，TOD領(lǐng)域前期研究的主要作者均來自于國外，自2006年開始出現(xiàn)中國作者，說明我國研究人員在TOD領(lǐng)域占有一席之地.

3)在主要研究機構(gòu)方面，加利福尼亞大學(xué)伯克利分校在發(fā)文量(39篇)、被引次數(shù)(1 484次)、篇均被引次數(shù)(38.05次)均排名第1，該機構(gòu)在TOD領(lǐng)域具有強大的影響力. 中國同濟大學(xué)發(fā)文量排名第2，但文章被引次數(shù)偏低. 在前20所機構(gòu)中，中國占有7所，與美國相比，我國的機構(gòu)在TOD領(lǐng)域發(fā)文量少(除同濟大學(xué))、篇均被引次數(shù)偏低. 從不同時段來看，加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的發(fā)文量在1993—2015年各個時段內(nèi)排名第1，在2016—2020年時段內(nèi)馬里蘭大學(xué)發(fā)文量排名第1. 自2006年起，我國的高校如同濟大學(xué)、北京交通大學(xué)、東南大學(xué)、北京大學(xué)進入前5名.

4)從主要研究國家看，美國、中國與澳大利亞排名前3，國家耦合圖譜能看出三者之間的關(guān)系十分密切. 美國在該領(lǐng)域的發(fā)文量與被引次數(shù)均領(lǐng)先于其他國家，我國發(fā)文量位居第2，但文章影響力與美國、澳大利亞、加拿大等國家相比仍有一定差距. 從不同時段來看，美國在各個時段都顯示其重要性.

5)在研究熱點方面，通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜能看出TOD領(lǐng)域的研究主要包括2個方面：探討交通系統(tǒng)與土地利用之間的關(guān)系以及TOD模式在解決城市問題、指導(dǎo)城市規(guī)劃設(shè)計方面的作用，且TOD模式在中國的發(fā)展受到較大關(guān)注.