基于文獻(xiàn)計(jì)量分析的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究現(xiàn)狀

宋有濤，李皓芯，朱延宇，郭 宏

(1.遼寧大學(xué) 環(huán)境學(xué)院，遼寧 沈陽 110036；2.遼寧大學(xué) 公共管理學(xué)院，遼寧 沈陽 110036)

0 引言

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，是對(duì)實(shí)際經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的定量分析[1]，這種分析是在理論和觀察的共同發(fā)展的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，理論和觀察是通過適當(dāng)?shù)耐评矸椒ㄏ嗷ヂ?lián)系的[2，3].我國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域最早的論文《論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一個(gè)派別》發(fā)表于《世界經(jīng)濟(jì)交匯》1958年第l期，由蘇聯(lián)作家C·尼基亭所寫.但真正意義上的第一篇，是1979年6月張志發(fā)表在《學(xué)習(xí)與探索》期刊03期上的《經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)評(píng)介》.中國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究在1958年到1979年之間處于萌芽階段，1979年以后，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)改革實(shí)踐向縱深發(fā)展，推動(dòng)了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域研究的逐漸深化.特別是在2000年以后，我國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域關(guān)注的問題、創(chuàng)新方向等方面均表現(xiàn)出一系列新的特征和趨勢(shì)，亟待從文獻(xiàn)研究角度給予解讀和刻畫，以便為今后經(jīng)濟(jì)改革實(shí)踐和理論研究提供科學(xué)依據(jù).但在2012年以后發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)量呈現(xiàn)小幅度下降趨勢(shì)，其中原因值得深入探討.

近年來，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析[4](Bibliometric Analysis)作為一種工具，是指以文獻(xiàn)信息為研究對(duì)象，以文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)為基礎(chǔ)的研究方法[5].通過對(duì)書名、年份、期刊、學(xué)科、機(jī)構(gòu)、作者、關(guān)鍵詞等文獻(xiàn)資料的定量分析，可以定量地揭示某一學(xué)術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展歷程、研究重點(diǎn)和未來的研究方向.目前，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析已經(jīng)成為總結(jié)歷史研究成果和揭示未來研究趨勢(shì)的重要工具[6].

SPSS(Statistical Program for Social Sciences)是一套模塊化的統(tǒng)計(jì)分析軟件[7]，SPSS的特點(diǎn)包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表分析等.SPSS被稱為社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包，在社會(huì)科學(xué)、自然科學(xué)等領(lǐng)域發(fā)揮了巨大的作用，并廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、環(huán)境科學(xué)和體育、商業(yè)和金融等領(lǐng)域[8].

本文綜合使用文獻(xiàn)計(jì)量分析軟件CiteSpace(3.8)與IBM SPSS Statistics(21.0)，以中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫(kù)中的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)為研究對(duì)象，分析計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展歷程及熱點(diǎn)問題，由此歸結(jié)出我國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊分布、主要研究機(jī)構(gòu)、高產(chǎn)作者、研究熱點(diǎn)等信息，以期為相關(guān)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究領(lǐng)域的學(xué)者提供文獻(xiàn)參考.

1 數(shù)據(jù)來源及方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)來源，在CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索條件有：主題為“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”，發(fā)表年度為1958年至2017年，共檢索到相關(guān)文獻(xiàn)有13 729篇，其中期刊論文7 645篇，博碩士學(xué)位論文5 373篇，會(huì)議論文252篇，中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù)313篇等.

1.2 分析方法

通過使用CiteSpace[9，10]文獻(xiàn)計(jì)量分析軟件對(duì)上述檢索到的文獻(xiàn)使用文獻(xiàn)計(jì)量分析功能，分別對(duì)歷年的發(fā)文數(shù)量、主要發(fā)文期刊、主要研究機(jī)構(gòu)、主要涉及學(xué)科、高產(chǎn)作者及關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，并且對(duì)結(jié)果進(jìn)行可視化與定量化的分析.

使用IBM SPSS Statistics統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)CiteSpace文獻(xiàn)計(jì)量分析軟件分析的關(guān)鍵詞進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析、因子分析及多維尺度分析，將高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行群體劃分.

1)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率：是指詞匯對(duì)(兩個(gè)主題)在題目、關(guān)鍵詞或文獻(xiàn)摘要中出現(xiàn)的次數(shù).常用Jaccard指數(shù)表示(Jcoef)：

式中，cij表示詞i和j的共現(xiàn)頻率；ci、cj分別代表詞i、j在各自文獻(xiàn)集中出現(xiàn)的次數(shù)；Jaccard指數(shù)大小反映了詞匯對(duì)關(guān)系的緊密程度[11].

2)計(jì)算聚類-距離指標(biāo)D(distance)的方法有很多，通常根據(jù)數(shù)據(jù)的不同性質(zhì)，選用不同的距離指標(biāo)，本文采用歐氏距離法(Euclidean distance)：衡量多維空間中各個(gè)點(diǎn)之間的絕對(duì)距離.

式中，n表示維數(shù)；X=(x1，x2，x3，…，xn)；Y=(y1，y2，y3，…，yn).

2 研究結(jié)果分析

2.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)整體分析

在CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索主題為“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”的相關(guān)文獻(xiàn)有13 729篇，1958年至2017年CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中文獻(xiàn)數(shù)量趨勢(shì)見圖1.

圖1 1980～2017年CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)數(shù)量趨勢(shì)

從圖1可知，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展始于1958年，其發(fā)展趨勢(shì)大致分為4個(gè)階段：1958～1978年處于萌芽階段，共發(fā)文6篇，內(nèi)容都為我國(guó)學(xué)者摘譯國(guó)外學(xué)者的著作，而針對(duì)我國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的研究比較匱乏；1979～1999年處于起步階段，文獻(xiàn)產(chǎn)出量逐年增加，從1979年開始的12篇/年增加到1999年80篇/年，該階段發(fā)文量增長(zhǎng)幅度相對(duì)前一階段顯著增加，此階段開始的標(biāo)志是1979年3月中國(guó)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)的成立；2000～2012年處于高速發(fā)展階段，由于高校計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程的普及以及計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型在我國(guó)經(jīng)濟(jì)問題分析和經(jīng)濟(jì)理論研究中被廣泛應(yīng)用，所以自2002年后發(fā)文量呈指數(shù)上升趨勢(shì)，直到2012年達(dá)到峰值；2013～2017年處于小幅度下降階段，發(fā)文量逐漸減少.其減少的原因可能是由于前些年計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究領(lǐng)域中廣泛地應(yīng)用，經(jīng)濟(jì)學(xué)家過度地使用數(shù)學(xué)公式去解決實(shí)際的經(jīng)濟(jì)問題，甚至濫用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，通過設(shè)定不符合實(shí)際條件的假設(shè)，建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，并根據(jù)模型來評(píng)估及預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)學(xué)現(xiàn)象[12].而近些年來，經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸變得多元化，學(xué)者認(rèn)為想要分析并解決經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象及實(shí)際問題就需要運(yùn)用多元化的分析方法，而不僅僅只依靠計(jì)量分析這一種方法[11，13].

2.2 刊發(fā)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要期刊分析

根據(jù)文獻(xiàn)計(jì)量的結(jié)果顯示，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的期刊共有7 645篇，刊發(fā)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究領(lǐng)域的中文論文在30篇以上的的學(xué)術(shù)期刊有13種.其中載文量最多的是《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》，該刊主要從數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)兩個(gè)學(xué)科的角度去分析和解決經(jīng)濟(jì)社會(huì)問題，探索國(guó)內(nèi)外發(fā)展趨勢(shì)和動(dòng)向，探究適用于中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最新的研究成果；其次是《統(tǒng)計(jì)與決策》，該刊以統(tǒng)計(jì)學(xué)的前沿理論為基礎(chǔ)，探究統(tǒng)計(jì)新方法，主張從統(tǒng)計(jì)學(xué)的獨(dú)特角度去分析解決經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的熱點(diǎn)、難點(diǎn)問題；發(fā)文量居于第三的是《商場(chǎng)現(xiàn)代化》，該刊主要刊發(fā)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的研究成果、市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告和理論學(xué)術(shù)探討等.載文量居于前十位的期刊如表1所示(一些沒有影響因子的期刊不參加排名).

表1 1958～2017年CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域期刊發(fā)文量分布

2.3 主要涉及學(xué)科分析

在CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中選取了在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)中涉及最多的學(xué)科按照發(fā)文量排序，在1958～2017年CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域涉及最多的學(xué)科是宏觀經(jīng)濟(jì)管理與可持續(xù)發(fā)展，發(fā)文量達(dá)到5 752篇，占所有文獻(xiàn)數(shù)量的41.90%；其次是金融，文獻(xiàn)數(shù)量有2 634篇，占所有文獻(xiàn)數(shù)量的19.19%；居于第三位的是經(jīng)濟(jì)體制改革，文獻(xiàn)數(shù)量有2 609篇，占所有文獻(xiàn)數(shù)量的19.00%.排在第4～20位的學(xué)科有數(shù)學(xué)、投資、貿(mào)易經(jīng)濟(jì)等.主要涉及學(xué)科在2011～2016年的發(fā)文量有明顯的的變化，財(cái)政與稅收、高等教育、人才學(xué)與勞動(dòng)科學(xué)、環(huán)境科學(xué)與資源利用、交通運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)和會(huì)計(jì)的發(fā)文量是逐漸增加的，高等教育的增幅是最大的，達(dá)到580%；旅游的發(fā)文量趨勢(shì)相對(duì)穩(wěn)定一些；其它學(xué)科的發(fā)文量均是下降的，尤其是宏觀經(jīng)濟(jì)管理與可持續(xù)發(fā)展的發(fā)文量從2011年的642篇減少到2016年的243篇，幅度達(dá)到62%，從整體上看，2011年～2016年計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)文量是逐漸下降的.

2.4 主要研究機(jī)構(gòu)分析

機(jī)構(gòu)發(fā)文量體現(xiàn)其在相關(guān)領(lǐng)域的研究實(shí)力及影響力[14]，在CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中選取了在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究領(lǐng)域累計(jì)發(fā)文量前10名的研究機(jī)構(gòu)作為本次分析對(duì)象，如表2所示.

1958～2017年計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域發(fā)文量最高的科研機(jī)構(gòu)是西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，其次是東北財(cái)經(jīng)大學(xué)，第三名是湖南大學(xué).西南財(cái)經(jīng)大學(xué)雖然在累計(jì)發(fā)文數(shù)上居首位，但篇均被引次數(shù)卻不太高，而華中科技大學(xué)的篇均被引數(shù)達(dá)到13.47.值得一提的是，清華大學(xué)雖然發(fā)文量不是很高，但是篇均被引數(shù)卻非常高，為24.61，另外，浙江大學(xué)、廈門大學(xué)和武漢大學(xué)篇均被引數(shù)也較高，分別為12.78、12.83和12.25.每個(gè)科研機(jī)構(gòu)的研究主題不盡相同，但總體來說，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、影響因素、單位根檢驗(yàn)、模型分析、時(shí)間序列、誤差修正模型、區(qū)域經(jīng)濟(jì)和股票市場(chǎng)等方面是各科研機(jī)構(gòu)的熱點(diǎn)研究主題.

表2 1958～2017年CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域發(fā)文量累計(jì)前10名的機(jī)構(gòu)

2.5 高產(chǎn)作者及作者間的合作分析

1958～2017年CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的高產(chǎn)作者前10名如表3所示.發(fā)文量最多的是李子奈，其次是張世英，張守一、吳玉鳴和朱富強(qiáng)均發(fā)表有10篇文獻(xiàn)，并列居于第三位；其中，吳玉鳴的H指數(shù)最高，達(dá)到36，其次就是李子奈和張世英；在研究?jī)?nèi)容方面，李子奈的研究?jī)?nèi)容主要涉及了模型設(shè)定、應(yīng)用研究、時(shí)間序列等方面；張世英的研究?jī)?nèi)容更多的涉及了高頻數(shù)據(jù)、金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、記憶性等方面；吳玉鳴的主要研究?jī)?nèi)容有地理加權(quán)回歸、空間自相關(guān)、空間依賴性等方面.由此可以看出，這些作者都是以獨(dú)立的方式進(jìn)行學(xué)術(shù)研究，作者間合作較少，研究的主要內(nèi)容也不盡相同.

表3 1958～2017年CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的高產(chǎn)作者前10名

2.6 關(guān)鍵詞及研究熱點(diǎn)分析

2.6.1 國(guó)內(nèi)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)近60年的發(fā)展脈絡(luò)分析

近60年共檢索到計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中文文獻(xiàn)13 729篇，1958～1990、1991～2000、2001～2010和2011～2017年間的文獻(xiàn)數(shù)量分別占總文獻(xiàn)數(shù)量的0.26%、3.27%、4.95%、9.77%、33.41%和50.81%.關(guān)鍵詞的頻次在一定程度上反映了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的主要研究熱點(diǎn)：自從1958年開始，隨著年限的增加，關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次逐漸增多，特別是2006～2010年間較前10年的頻次增加了近8倍～9倍，甚至20倍，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在此階段受關(guān)注的程度最為顯著.如表4所示前10位均出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、實(shí)證分析、協(xié)整、誤差修正模型和影響因素等關(guān)鍵詞，說明這些關(guān)鍵詞一直都是研究的熱點(diǎn)，持續(xù)受到關(guān)注.

表4 國(guó)內(nèi)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不同年限前20位高頻關(guān)鍵詞

1958～1990年我國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域處于萌芽階段，主要以經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、經(jīng)濟(jì)分析、統(tǒng)計(jì)方法和數(shù)學(xué)方法為主，構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型.此階段的關(guān)鍵詞可歸納為三類，分別為(1)模型函數(shù)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型、理論模型、數(shù)學(xué)模型、結(jié)構(gòu)方程、消費(fèi)函數(shù)和生產(chǎn)函數(shù).(2)分析方法：經(jīng)濟(jì)分析、統(tǒng)計(jì)方法、數(shù)學(xué)方法、結(jié)構(gòu)分析和多重共線性.(3)理論學(xué)科：數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)、資產(chǎn)階級(jí)經(jīng)濟(jì)學(xué)和生物計(jì)量學(xué).

1991～2000年我國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域仍然處于起步階段，研究學(xué)者已經(jīng)意識(shí)到了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展前景，與上一階段相比，此階段類型較為復(fù)雜，主要可歸納為兩大類，分別為(1)模型函數(shù)：聯(lián)立方程模型、經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型、模型選擇和生產(chǎn)函數(shù).(2)分析方法：經(jīng)濟(jì)分析、數(shù)學(xué)方法、經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和參數(shù)估計(jì).

2001～2010年我國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域處于高速發(fā)展階段，此階段的關(guān)鍵詞可歸納為四類，分別為(1)分析方法：實(shí)證分析、協(xié)整、協(xié)整檢驗(yàn)、協(xié)整分析、回歸分析、實(shí)證研究和單位根檢驗(yàn).(2)模型函數(shù)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和誤差修正模型.(3)理論學(xué)科：空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué).(4)投資方式：外商直接投資、對(duì)外貿(mào)易和fdi.此階段與前兩個(gè)階段相比，更注重分析方法，主要以實(shí)證分析、協(xié)整分析和回歸分析等方法研究影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素.

2010～2017年我國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域處于小幅度下降階段，此階段的關(guān)鍵詞可歸納為兩大類，(1)分析方法：協(xié)整檢驗(yàn)、實(shí)證分析、回歸分析、協(xié)整分析、實(shí)證研究、格蘭杰因果檢驗(yàn)和協(xié)整.(2)模型函數(shù)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型、var模型和誤差修正模型.與前10年相比，此階段更加注重分析方法與模型函數(shù)的結(jié)合，以此分析影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素.

2.6.2 共詞分析

共詞分析法是由歐洲學(xué)者勞等[16]最早提出，它主要通過統(tǒng)計(jì)和分析技術(shù)術(shù)語的頻率來表達(dá)某一學(xué)科的研究方向，并判斷研究領(lǐng)域中各學(xué)科之間的關(guān)系.一般認(rèn)為，關(guān)鍵詞共現(xiàn)次數(shù)越多，聯(lián)系越緊密，越趨于熱點(diǎn)[15].

運(yùn)行CiteSpace軟件并設(shè)置參數(shù)：“Time Slicing”為“1958～2017”，“Years Per Slice”設(shè)置為“1”，“Node Types”點(diǎn)選“Keyword”為分析內(nèi)容，臨界值“Term Labeling”設(shè)為(1，100，10)，“Article Labeling”設(shè)為(50，47，21).運(yùn)行結(jié)果生成1958～2017年CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜見圖2所示.

由于節(jié)點(diǎn)太大，在生成圖2是隱藏了共現(xiàn)頻次最高的點(diǎn)“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”.第2～20位都在圖中顯示，分別為“影響因素”、“實(shí)證分析”、“協(xié)整檢驗(yàn)”、“空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”、“協(xié)整”、“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型”、“誤差修正模型”、“協(xié)整分析”、“回歸分析”、“教學(xué)改革”、“實(shí)證研究”、“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)”、“gdp”、“var模型”、“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型”、“預(yù)測(cè)”、“外商直接投資”、“granger因果檢驗(yàn)”和“格蘭杰因果檢驗(yàn)”.

圖2 1958～2017年CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜

2.6.3 因子分析

因子分析的作用是分析一些觀察到的原始變量，找出相對(duì)較少的對(duì)原始變量具有潛在優(yōu)勢(shì)的因素[17].通過因子分析，可以提取出主要因素，并根據(jù)因子成分的得分對(duì)高相關(guān)性的原始指標(biāo)進(jìn)行分類，為下一步的聚類分析和多維尺度分析提供參考[18].根據(jù)上述方法可得到出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞，本文選取了出現(xiàn)頻次在40次以上的關(guān)鍵詞，共計(jì)45個(gè).由于不同的文獻(xiàn)對(duì)相同含義的詞語的表述有所不同，所以本文對(duì)這些關(guān)鍵詞進(jìn)行合并和整理.例如：計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型合并為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型；GDP、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值合并為GDP等.另外，去除出現(xiàn)頻次最高的關(guān)鍵詞“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”.運(yùn)用SPSS軟件對(duì)合并整理后的36個(gè)關(guān)鍵詞作因子分析，得到各關(guān)鍵詞的相關(guān)性和應(yīng)提取的公因子個(gè)數(shù)，進(jìn)而可以判斷出關(guān)鍵詞的群集分類情況，如表5所示.

表5 因子分析的結(jié)果-解釋的總方差(部分)

通常，特征值大于1的因素將被保留，而特征值小于1的因素將被消除[19].由表6可知，36個(gè)關(guān)鍵詞共有20個(gè)公共因子被提取，前20個(gè)因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為65.797%.通常情況下，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)60%以上即可.因此，本文將36個(gè)關(guān)鍵詞分成20類，即可解釋計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域65.797%的研究現(xiàn)狀.其中，第一個(gè)因子解釋的方差高為5.496%.表明該因子解釋的信息是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域研究的核心內(nèi)容.

根據(jù)統(tǒng)計(jì)慣例和樣本大小，在因子分析中，因子負(fù)荷絕對(duì)值大于0.3，大于0.35有助于解釋因子[18].從因子成份表中可以看出，第一個(gè)因子主要解釋了發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)和教學(xué)改革；第二個(gè)因子主要解釋了計(jì)量分析和FDI；第三個(gè)因子主要解釋了單位根檢驗(yàn)和協(xié)整分析；第四個(gè)因子主要解釋了實(shí)證分析和面板數(shù)據(jù)；第五個(gè)因子主要解釋了固定資產(chǎn)投資和誤差修正模型；第六個(gè)因子主要解釋了協(xié)整檢驗(yàn)和外商直接投資；第七個(gè)因子主要解釋了空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型；第八個(gè)因子主要解釋了影響因素；第九個(gè)因子主要解釋了VAR模型和金融發(fā)展；第十個(gè)因子主要解釋了經(jīng)濟(jì)發(fā)展和貨幣政策；第十一個(gè)因子主要解釋了區(qū)域經(jīng)濟(jì)；第十二個(gè)因子主要解釋了人力資本；第十三個(gè)因子主要解釋了Granger因果檢驗(yàn)和對(duì)外貿(mào)易；第十四個(gè)因子主要解釋了實(shí)證研究和GDP；第十五個(gè)因子主要解釋了回歸分析和時(shí)間序列；第十六個(gè)因子主要解釋了空間計(jì)量；第十七個(gè)因子主要解釋了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；第十八個(gè)因子主要解釋了數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)；第十九個(gè)因子主要解釋了經(jīng)濟(jì)學(xué)；第二十個(gè)因子主要解釋了發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué).

2.6.4 聚類分析

聚類分析的基本思想是將一些比較相似的樣本聚合成一個(gè)類，將其他相似性較大的樣本聚合成一個(gè)類，與一個(gè)小的分類單元密切相關(guān)，與一個(gè)大的分類單元分離.在對(duì)所有樣本進(jìn)行聚類處理之前，對(duì)不同類型的樣本逐一進(jìn)行分類，形成一個(gè)小到大的分類系統(tǒng).最后把整個(gè)分類系統(tǒng)畫成一張樹狀圖，用它把所有的樣本間的相似關(guān)系表示出來[20，21].

根據(jù)多元統(tǒng)計(jì)分析對(duì)數(shù)據(jù)的要求，在繪制圖譜前，需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，建立相應(yīng)的關(guān)鍵詞矩陣.首先，建立共詞矩陣.兩兩統(tǒng)計(jì)上述36個(gè)關(guān)鍵詞在論文中的共現(xiàn)頻次，形成一個(gè)36×36的余字矩陣.其次，建立了相似矩陣.通過將公共詞矩陣中的每個(gè)數(shù)據(jù)除以兩個(gè)相關(guān)詞的總頻率平方根的乘積得到商，并替換公共詞矩陣中的相應(yīng)值，得到相似的矩陣.第三，建立了相異矩陣.利用1對(duì)相似矩陣上的相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行減法，得到了的異相似矩陣[20].運(yùn)用SPSS軟件對(duì)合并整理后的36個(gè)關(guān)鍵詞的相異矩陣進(jìn)行聚類分析，對(duì)關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)性作出大致的判斷，由此得到聚類分析樹狀圖，如圖3所示.

圖3 1958～2017年CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的關(guān)鍵詞樹狀圖

從圖3中我們可以將這36個(gè)高頻關(guān)鍵詞粗略地分為10類，第Ⅰ類為：經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)；第Ⅱ類為：GDP、協(xié)整、時(shí)間序列、Granger因果檢驗(yàn)；第Ⅲ類為：對(duì)外貿(mào)易、實(shí)證分析、FDI；第Ⅳ類為：?jiǎn)挝桓鶛z驗(yàn)、誤差修正模型、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、協(xié)整檢驗(yàn)、固定資產(chǎn)投資；第ⅴ類為：VAR模型、協(xié)整分析、外商直接投資；第Ⅵ類為：區(qū)域經(jīng)濟(jì)、人力資本；第Ⅶ類為：金融發(fā)展、實(shí)證研究、空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、面板數(shù)據(jù)、空間計(jì)量；第Ⅷ類為：貨幣政策、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法；第Ⅸ類為：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、計(jì)量分析、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型、影響因素；第Ⅹ類為回歸分析、數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)、教學(xué)改革、經(jīng)濟(jì)學(xué).僅從樹形圖中不能清楚地確定簇的數(shù)目.為了提高聚類劃分的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，應(yīng)采用多維尺度分析來輔助聚類劃分[11].

2.6.5 多維尺度分析

多維尺度分析是一種將多維空間的研究對(duì)象簡(jiǎn)化為低維空間進(jìn)行定位、分析和分類的數(shù)據(jù)分析方法，同時(shí)保留了對(duì)象之間的原始關(guān)系[21，22].接近中心點(diǎn)、更加集中的關(guān)鍵詞表明，這一方向近年來得到了更多的關(guān)注；這個(gè)方向越邊緣，其研究主題就越狹窄，或者它越向其他專題過渡[23].在完成關(guān)鍵詞聚類并確定聚類次數(shù)后，利用SPSS進(jìn)行多維尺度分析，繪制出多維尺度的可視化地圖，如圖4所示.

圖4 1958～2017年CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的關(guān)鍵詞線性擬合散點(diǎn)圖

圖4中的封閉曲線將36個(gè)高頻關(guān)鍵字節(jié)點(diǎn)劃分為3個(gè)區(qū)域.較近的詞語表示具有很高的相似性，可以形成一個(gè)大的范疇.而處于大類中心的詞通常是那個(gè)大類的核心詞[24].從圖4中可以清楚地判斷出群集的分類情況.群集1包括“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)”、“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”、“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法”、“金融發(fā)展”、“貨幣政策”、“區(qū)域經(jīng)濟(jì)”、“經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)”、“VAR模型”、“空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”、“固定資產(chǎn)投資”、“數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)”“回歸分析”；群集2包括“實(shí)證研究”、“數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”、“協(xié)整分析”、“時(shí)間序列”、“實(shí)證分析”、“人力資本”、“外商直接投資”、“協(xié)整”、“誤差修正模型”、“影響因素”、“協(xié)整檢驗(yàn)”、“GDP”；群集3包括“Granger因果檢驗(yàn)”、“對(duì)外貿(mào)易”、“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型”、“空間計(jì)量”、“經(jīng)濟(jì)發(fā)展”、“經(jīng)濟(jì)學(xué)”、“計(jì)量分析”、“面板數(shù)據(jù)”、“發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)”、“FDI”、“單位根檢驗(yàn)”、“教學(xué)改革”.

3 結(jié)論

近60年來，我國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域研究文獻(xiàn)數(shù)量快速增長(zhǎng)，特別是2000～2012年的發(fā)文量占了近60年總量的61.07%，但2013年以后的發(fā)文量逐漸下降，從其發(fā)展脈絡(luò)可看出計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究受到了學(xué)科發(fā)展和社會(huì)需求的雙重驅(qū)動(dòng).

本文采用共詞分析、因子分析、聚類分析和多維尺度分析相結(jié)合的方式，對(duì)CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的中文文獻(xiàn)進(jìn)行分析，具體描述了1958～2017年我國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)及趨勢(shì).在本文的研究結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域出現(xiàn)頻次較多的關(guān)鍵詞可以大致分為三類，第一類主要有：“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”、“VAR模型”、“空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”等；第二類主要有：“實(shí)證分析”、“協(xié)整分析”、“誤差修正模型”等；第三類主要有：“Granger因果檢驗(yàn)”、“經(jīng)濟(jì)發(fā)展”、“教學(xué)改革”等.此外，本文還進(jìn)一步歸集了1958～2017年我國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域總發(fā)文量、發(fā)文量居前的作者和研究機(jī)構(gòu)等內(nèi)容，希望這些結(jié)論分析可以為今后我國(guó)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的研究提供參考和依據(jù).