1999—2019年中國退耕還林工程研究進展*

李 坦，惠寶航，張?zhí)頍?，陳天?/p>

(安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，安徽 合肥 230036)

退耕還林還草工程是中國及至世界范圍內(nèi)資金投入最多、執(zhí)行力度最大、群眾參與程度最高的重大生態(tài)恢復(fù)工程之一。該工程于1999年在陜、甘、川三省試點并逐步推廣，旨在對中國和世界產(chǎn)生有益的生態(tài)與社會經(jīng)濟影響。自實施以來，已累計退耕還林還草2.06億公頃，財政總投入5 112億元，每年產(chǎn)生的生態(tài)效益總價值達1.38萬億元[1]。截至2020年，該項目已先后執(zhí)行兩輪，執(zhí)行期達到20年，取得了巨大的綜合效益[2]。在2020年新一輪退耕還林工程即將到期的重要時間節(jié)點，梳理20年來退耕還林政策的研究成果與進展，旨在明確下一輪退耕還林政策的執(zhí)行方向，為政府和學(xué)界提供理論與現(xiàn)實依據(jù)。

退耕還林工程不僅肩負(fù)防風(fēng)固沙、防止水土流失和應(yīng)對氣候變化的生態(tài)學(xué)目標(biāo)[3-5]，還承擔(dān)著退耕地區(qū)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整、生態(tài)文明建設(shè)和扶貧脫貧等經(jīng)濟學(xué)重任[6-8]。因此，學(xué)術(shù)界對退耕還林工程進行了大量研究。表1中列出了與退耕還林工程政策演進時間節(jié)點相關(guān)的文獻綜述。退耕還林工程1999年開始試點示范，2002年，宣布全面啟動；2003年，《退耕還林條例》在全國范圍內(nèi)正式實施，該年工程總?cè)蝿?wù)達0.07億公頃①；2007年，國務(wù)院下發(fā)《關(guān)于完善退耕還林政策的通知》，提出鞏固發(fā)展退耕還林還草成果的主要政策措施。我國的退耕還林工程經(jīng)歷了逐步發(fā)展(1999—2003)、迅速擴張(2003—2007)、鞏固成果(2007年至今)三個階段。

由表1可知，盡管學(xué)界從不同視角對退耕還林工程的研究進行了歸納概括，但大多采用人工查閱與歸納整理的方法進行定性分析，在文獻選擇、熱點解讀和文獻覆蓋量等方面有一定的局限，缺少對文獻特征及被引數(shù)據(jù)的定量分析。

CiteSpace軟件是一種使用JAVA語言開發(fā)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化分析平臺，由美國德雷克塞爾大學(xué)陳超美開發(fā)設(shè)計[19]359，已成為文獻計量分析普遍運用的一種新方法。它通過序列化的知識譜系與可視化的知識圖形顯示各類知識群或單元間的網(wǎng)絡(luò)、結(jié)構(gòu)、互動、交叉與演化衍生等隱含關(guān)系，目前在環(huán)境領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。如毛文山等對國內(nèi)水生態(tài)環(huán)境研究領(lǐng)域進行了文獻計量分析[20],胡志毅等利用文獻計量技術(shù)研究了中國旅游生態(tài)足跡[21],許恩銀等對LULUCF關(guān)聯(lián)林業(yè)碳問題進行了文獻計量分析[22]。但對國內(nèi)的退耕還林工程研究領(lǐng)域仍缺乏科學(xué)知識圖譜分析，傳統(tǒng)歸納概括的綜述研究(見表1)也無法定量分析研究趨勢與熱點。因此，為進一步全面對退耕還林工程的研究現(xiàn)狀與熱點問題進行總結(jié)，以CiteSpace軟件為工具，運用關(guān)鍵詞共現(xiàn)、聚類和突現(xiàn)分析方法，對退耕還林領(lǐng)域內(nèi)的文獻數(shù)據(jù)進行分析，通過提取聚類標(biāo)簽和附加時間標(biāo)簽，繪制出作者合作網(wǎng)絡(luò)、機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)三類科學(xué)知識圖譜，選取相對應(yīng)的指標(biāo)用于分析和評價，對退耕還林研究領(lǐng)域發(fā)展歷程進行梳理并揭示發(fā)展趨勢和熱點問題。

一、文獻檢索與分析

(一)文獻檢索方法

參考毛文山等歸納的六元組檢索模型[20]，于2020年2月在中國知網(wǎng)(CNKI)上進行文獻檢索。在CNKI官網(wǎng)選擇高級檢索，檢索字段為“退耕還林”，檢索式為“篇名or關(guān)鍵詞or摘要”，檢索模式為“精確”，時間跨度為“1999-2019”，文獻類型為“期刊”，同時為保證文獻質(zhì)量，將數(shù)據(jù)來源限定為“CSSCI”和“CSCD”。最后通過人工對比篩選，剔除新聞報道、政府報告等無關(guān)結(jié)果，最終得到有效中文期刊文獻記錄858條。

為檢驗中國學(xué)者的國際影響力，在Web of science(WOS)核心合集數(shù)據(jù)庫中檢索，主題詞為“Conversion of cropland to forest program” (CCFP)、“Sloping land conversion program” (SLCP)、“Grain for green program” (GFGP)，選取被引頻次最高的10篇文獻分析。

(二)文獻知識圖譜分析與歸納

為合理評價退耕還林工程的研究進展與演變特征，運用CiteSpace進行知識圖譜聚類分析與歸納。在知識圖譜分析中，一般使用3個基本概念對其工作原理進行闡述，分別為“研究領(lǐng)域”“研究前沿”和“知識基礎(chǔ)”[19]360。3個概念之間的邏輯關(guān)系為：Φ(t)：Ψ(t)→Ω(t)。其中，Ψ(t)表示退耕還林工程領(lǐng)域的“研究前沿”，由一組在t時刻與研究前沿新趨勢密切相關(guān)的學(xué)術(shù)名詞或術(shù)語組成；Ω(t)代表退耕還林研究領(lǐng)域的“知識基礎(chǔ)”，主要由包含前沿術(shù)語的研究論文所引用的大量參考文獻構(gòu)成；Φ(t)表示退耕還林“研究領(lǐng)域”，主要表示為從“研究前沿”到“知識基礎(chǔ)”的一個時間映射。因此，在以上概念的基礎(chǔ)上，可以得到以下公式：

Ψ(t)={term|term∈STI∪SAB∪SDE∪SID∧IsHotTopic(term,t)}

(1)

Ω(t)={article|term∈Ψ(t)∩term∈article0∩article0→article}

(2)

在上式中，STI、SAB、SDE和SID分別表示來自論文標(biāo)題、摘要、作者和關(guān)鍵詞的一系列專業(yè)術(shù)語，IsHotTopic(term,t)是布爾函數(shù)，表示t時刻term是否作為一個熱點術(shù)語；article0→article表示論文article0引用了論文article。

以此為基礎(chǔ)，分析內(nèi)容為：文獻產(chǎn)出時間及來源期刊、高被引文獻與作者、核心作者及合作網(wǎng)絡(luò)、研究關(guān)鍵詞。其中，文獻產(chǎn)出時間及來源期刊、高被引文獻與作者主要通過CiteSpace軟件對1999—2019年退耕還林文獻輸出數(shù)據(jù)進行歸納整理與分析。核心作者及合作網(wǎng)絡(luò)、研究關(guān)鍵詞主要進行可視化知識圖譜分析，計算方法如下：

1.核心作者與核心機構(gòu)篩選

發(fā)文量常被用來確定研究領(lǐng)域的核心作者與核心機構(gòu)。根據(jù)普賴斯定律[23]，作者或機構(gòu)發(fā)表Mp篇論文即可被視為核心作者(機構(gòu))，計算公式為：

(3)

式中，Mp代表論文篇數(shù)，Npmax代表所統(tǒng)計年限最高產(chǎn)作者(機構(gòu))的發(fā)文量。常數(shù)0.749為普萊斯在洛特卡定律的基礎(chǔ)上演算證實的一個常數(shù)，即個人論文數(shù)大于該常數(shù)的學(xué)者發(fā)表論文總數(shù)恰好等于全部論文總數(shù)的一半[24]。

2.可視化知識圖譜分析

知識圖譜的構(gòu)建和分析流程為：第一步，通過確定時間切片(1 year per slice)、閾值參數(shù)(Top=50 per slice)、連接強度(Cosine)、網(wǎng)絡(luò)剪裁(Pathfinder)，生成作者、機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)及關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)；第二步，基于CiteSpace輸出數(shù)據(jù)，并結(jié)合節(jié)點數(shù)、連線數(shù)、網(wǎng)絡(luò)密度、中介中心性和Sigma值來分析核心作者(機構(gòu))的構(gòu)成情況和合作關(guān)系；第三步，使用CiteSpace軟件對關(guān)鍵詞進行突發(fā)性分析，能有效地從數(shù)據(jù)中勾勒出突發(fā)的研究熱點以及其熱度持續(xù)的時長，從而體現(xiàn)學(xué)科前沿動態(tài)。對關(guān)鍵詞進行聚類分析和突發(fā)性檢測，提取聚類標(biāo)簽和突現(xiàn)詞來分析退耕還林研究各階段的研究熱點和前沿趨勢。其中，通過對數(shù)似然比算法(log-likelihood ratio，LLR)來提取聚類標(biāo)簽和突現(xiàn)詞，具體算法為：

(4)

3.知識圖譜中的關(guān)鍵評價指標(biāo)

第一，知識圖譜分析按照網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和聚類的清晰程度提供了Modularity Q值和Silhouette值(簡稱為Q值和S值)[26]28，作為評判圖譜繪制效果的參照。

Q值反映聚類結(jié)構(gòu)的效果，計算公式為：

(5)

式中，i代表劃分好的聚類編碼，eii代表聚類內(nèi)部連線占全圖所有連線的比例，di是聚類i相關(guān)的連線占所有連線的比例。當(dāng)Q>0.3時，可以認(rèn)為聚類結(jié)構(gòu)顯著[26]28。

S值反映聚類的同質(zhì)性，即聚類平均輪廓系數(shù)，單個樣本的S值計算公式為：

S=1-a(i)/b(i)

(6)

式中，a(i)為i點與所在類別中其他點的平均距離，b(i)為i點與最接近i點所在類的類中各點的平均距離。當(dāng)S>0.5時，可以認(rèn)為聚類結(jié)果合理[26]。

第二，節(jié)點的中介中心性可以用來衡量文獻的重要性，計算公式為：

(7)

第三，網(wǎng)絡(luò)密度(Density)的含義為圖譜網(wǎng)絡(luò)中的“實際關(guān)系數(shù)”除以“理論上的最大關(guān)系數(shù)”，即在一個節(jié)點數(shù)量為n的無向網(wǎng)絡(luò)中，最大可能的關(guān)系數(shù)[25]148。網(wǎng)絡(luò)密度值越高，就表明整個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系越緊密。計算公式為：

Density=2m/[n(n-1)]

(8)

式中，n為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)，m為網(wǎng)絡(luò)中的連線數(shù)。

二、結(jié)果與分析

(一)文獻產(chǎn)出時間及來源期刊分析

對退耕還林工程的相關(guān)文獻進行統(tǒng)計分析，主要是對該領(lǐng)域的研究情況從文獻產(chǎn)出時間和來源期刊兩個方面進行分析。

1.文獻產(chǎn)出時間分析

文獻發(fā)表量是衡量退耕還林工程領(lǐng)域內(nèi)研究進展的重要指標(biāo)。通過對文獻進行分年度統(tǒng)計分析，可以了解不同時間段退耕還林工程的研究情況及總體變化趨勢。由圖1可知，退耕還林工程的文獻發(fā)表數(shù)量總體呈現(xiàn)波動趨勢，社會熱點與政策聚焦對發(fā)文量有一定的影響。根據(jù)波動趨勢可以將其分為四個階段： 第一階段，1999—2005年，是退耕還林工程相關(guān)研究從初步興起到快速發(fā)展的階段，發(fā)文量逐年遞增。1999年，川、陜、甘三省開展退耕還林工程的試點工作；2002年，國務(wù)院正式通過《退耕還林條例》，并于2003年1月正式施行。作為一項中國乃至世界范圍內(nèi)規(guī)模最大、農(nóng)戶參與程度最高的生態(tài)恢復(fù)政策，退耕還林工程的相關(guān)研究相對匱乏，引起了大量學(xué)者關(guān)注。在這一階段，退耕還林工程文獻數(shù)量穩(wěn)步上升。第二階段，2006—2008年，退耕還林工程的相關(guān)研究數(shù)量開始呈現(xiàn)下降趨勢?？赡艿脑驗椋阂环矫?，政策研究具有一定的時滯性；另一方面，2006年國務(wù)院明確提出確保18億畝耕地紅線的耕地保護政策，國家發(fā)展改革委員會等部門聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于下達2006年退耕還林計劃的通知》中指出：“確保退耕農(nóng)戶基本口糧田，口糧田不達標(biāo)的地方不安排退耕還林任務(wù)。”第三階段：2009—2014年，退耕還林工程的研究數(shù)量呈現(xiàn)迅速增加再少量減少的趨勢?？赡艿脑蚴牵@一時期沒有下達實施新一輪退耕還林任務(wù)，僅實施了退耕還林成果鞏固專項規(guī)劃。因此，這一時期文獻主要圍繞如何鞏固退耕還林成果展開研究，發(fā)文數(shù)量有下降趨勢。第四階段，2015—2019年，國內(nèi)發(fā)文量比較穩(wěn)定，但依然呈小幅下降趨勢?？赡艿脑蚴?，2014年后國務(wù)院重啟了退耕還林政策，但覆蓋范圍與第一輪相比明顯縮小。同時，新一輪退耕還林工作與生態(tài)文明建設(shè)、精準(zhǔn)扶貧政策逐步結(jié)合[27]，各類交叉研究逐漸成為重點，研究主題更為細(xì)化深入，以退耕還林為唯一主題搜索到的文獻數(shù)量有所減少。

圖1 1999—2019年退耕還林文獻年分布

1999—2019年，我國退耕還林工程相關(guān)研究的發(fā)展與政府對退耕還林政策的導(dǎo)向緊密相關(guān)。從發(fā)文量趨勢曲線來看，隨著不同時期焦點問題的演變與研究技術(shù)的進步，發(fā)文數(shù)量呈現(xiàn)一定的波動趨勢。

2.來源期刊分布統(tǒng)計

退耕還林工程是一項多學(xué)科交叉的系統(tǒng)工程，因此文獻來源期刊的學(xué)科分布是衡量該領(lǐng)域研究進展的重要指標(biāo)。從學(xué)科分布上看(見圖2)，退耕還林研究的文獻在各學(xué)科類別分布較為平均，農(nóng)林經(jīng)濟管理學(xué)科的發(fā)文量最多，共318篇，約占總量的37.06%；其次是農(nóng)學(xué)、林學(xué)學(xué)科，共292篇，約占文獻總量的34.07%；資源、環(huán)境、生態(tài)學(xué)學(xué)科的發(fā)文量相對較低，共248篇，約占發(fā)文總量的28.90%。

圖2 主要學(xué)科類別文獻數(shù)量及其占比

(二)高被引文獻及其作者分析

高被引文獻可以體現(xiàn)該領(lǐng)域的國內(nèi)外學(xué)術(shù)影響力，也是一項重要的指標(biāo)。因此，基于CNKI被引量數(shù)據(jù)和Web of Science被引量數(shù)據(jù)，對我國退耕還林研究領(lǐng)域的高被引中英文文獻進行回顧。

被引次數(shù)最高(338次)的中文文獻是徐晉濤等運用雙重差分這一準(zhǔn)自然實驗的方法評估退耕還林工程的成本有效性和經(jīng)濟可持續(xù)性的經(jīng)典文獻，發(fā)表于《經(jīng)濟學(xué)(季刊)》[28]。從文獻發(fā)表年份上看，2005年前發(fā)表文獻共7篇，2010年后發(fā)表文獻僅3篇。

從研究領(lǐng)域看，社會科學(xué)類文獻共7篇，自然科學(xué)類僅3篇(見表2)。在社會科學(xué)類文獻中，有從宏觀層面探討政策實施情況。如李世東通過回顧總結(jié)國外退耕還林還草概況，為我國退耕還林政策實施提供了啟示[29]；陶然等在評估退耕還林工程成本有效性的基礎(chǔ)上，揭示該工程從試點、擴張到調(diào)整的體制和政策邏輯[30]。也有文獻從補償視角探討制度問題。如黃富祥等通過構(gòu)建經(jīng)濟補償?shù)母拍钅Ｐ?，對補償標(biāo)準(zhǔn)的確定和補償制度建立進行探討[31]；支玲等對西部退耕還林經(jīng)濟補償機制及運行進行初步探討并提出政策建議[32]。還有探討農(nóng)戶生計問題的研究。如謝旭軒等基于退耕還林可持續(xù)生計分析框架，采用匹配倍差法等計量模型發(fā)現(xiàn)，退耕還林對農(nóng)戶的種植業(yè)收入產(chǎn)生顯著負(fù)面影響[33]；李樹茁等基于農(nóng)戶家庭結(jié)構(gòu)的可持續(xù)生計分析框架探究退耕還林政策對農(nóng)戶生計的影響差異[34]。自然科學(xué)類文獻中，2001年，傅伯杰等對遵化縣的土地利用變化與土壤養(yǎng)分變化相互關(guān)系與作用機制進行研究[35]926-931；2005年，彭文英等研究發(fā)現(xiàn)，退耕還林工程對土壤質(zhì)量恢復(fù)具有顯著促進作用，土壤物理結(jié)構(gòu)明顯改善，土壤養(yǎng)分明顯增加[36]；2011年，宋富強等基于NODIS/NDVI數(shù)據(jù)，利用均值變化和趨勢分析方法研究發(fā)現(xiàn)，退耕還林對植被恢復(fù)具有明顯促進作用[37]。上述文獻在國內(nèi)權(quán)威期刊公開發(fā)表后，被學(xué)界廣泛引用，產(chǎn)生了一定的影響力，具有推動相關(guān)研究發(fā)展與政策演進的積極作用。

表2 高被引中文文獻

(三)核心作者群體分析

1.作者合作網(wǎng)絡(luò)分析

基于CiteSpace軟件運算可以得到研究者合作網(wǎng)絡(luò)，對合作網(wǎng)絡(luò)的分析可以反映出退耕還林工程的核心作者及研究團體之間的合作關(guān)系。對所有發(fā)文作者進行分析后得到核心作者圖譜(見圖3)，共有節(jié)點201個，連接線272條，網(wǎng)絡(luò)密度為0.013 5，表明作者合作網(wǎng)絡(luò)總體較為分散。結(jié)合作者資料可以得出，作者以3～5人團體合作為主，大多限于同一機構(gòu)或地域內(nèi)；整體合作并不緊密，跨地域和機構(gòu)合作比較少見；部分學(xué)者之間形成了較為固定的合作關(guān)系，核心合作網(wǎng)絡(luò)已初見雛形。

圖3 研究者合作網(wǎng)絡(luò)

根據(jù)普賴斯定律，發(fā)文量在3篇以上即為核心作者，經(jīng)統(tǒng)計，退耕還林工程相關(guān)研究的核心作者共有33位。該領(lǐng)域核心作者發(fā)文量僅占總量的36.59%，未達到50%，說明研究者較為分散，未形成高產(chǎn)作者群。

結(jié)合可視化數(shù)據(jù)可知，發(fā)文量大于6篇的作者共有11位，排名前三的作者分別為姚順波、王繼軍和孫保平(見表3)。

表3 發(fā)文量前11名的作者

2.核心機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析

根據(jù)CiteSpace軟件可以進一步得到研究機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)，借助可視化分析可以了解國內(nèi)退耕還林工程研究領(lǐng)域各個科研院所和機構(gòu)之間的關(guān)系(見圖4)。發(fā)現(xiàn)節(jié)點96個，連線78條，網(wǎng)絡(luò)密度為0.017 1，研究機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)整體較為分散。將發(fā)文量達到4篇以上的機構(gòu)定義為核心機構(gòu)，共有28家機構(gòu)為退耕還林領(lǐng)域相關(guān)研究的核心機構(gòu)。從空間上看，部分機構(gòu)之間有一定的連線，形成了一定的合作關(guān)系。以研究機構(gòu)(高等院?；蚩蒲袉挝?下屬的各分支機構(gòu)(學(xué)院或研究所)的內(nèi)部合作為主，核心合作網(wǎng)絡(luò)已初見雛形，但不同研究機構(gòu)之間或?qū)儆诓煌芯繖C構(gòu)的分支機構(gòu)，合作不緊密。由圖4可知，農(nóng)林類高校與地理資源類機構(gòu)之間合作相對較多，二級機構(gòu)中的農(nóng)學(xué)院、林學(xué)院、經(jīng)濟管理學(xué)院、水土保持研究所和資源環(huán)境管理部門等參與較多。同一地域內(nèi)的研究機構(gòu)間合作較多，跨地域和跨學(xué)科的研究合作較少。

圖4 退耕還林研究機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)

結(jié)合可視化數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，退耕還林領(lǐng)域的研究團體集中于以西北農(nóng)林科技大學(xué)和北京林業(yè)大學(xué)為代表的農(nóng)林類高等院校及中國科學(xué)院院屬研究所(見表4)。發(fā)文量最多的機構(gòu)是西北農(nóng)林科技大學(xué)、中國科學(xué)院和北京林業(yè)大學(xué)。其中，西北農(nóng)林科技大學(xué)共發(fā)表90篇文獻，總被引1 425次，中國科學(xué)院共發(fā)表77篇文獻，總被引1 964次，北京林業(yè)大學(xué)共發(fā)表47篇文獻，總被引814次?？芍?，在退耕還林工程研究領(lǐng)域內(nèi)，農(nóng)林類高校的科研資源相對集中，投入和研究力度也最大，中國科學(xué)院和國家林業(yè)局等科研院所、管理部門整體參與度較高。

表4 研究機構(gòu)發(fā)文量(二級機構(gòu)合并)

(四)關(guān)鍵詞分析

1.關(guān)鍵詞共現(xiàn)

運用CiteSpace軟件發(fā)現(xiàn)，退耕還林研究領(lǐng)域內(nèi)文獻的關(guān)鍵詞較為集中，聯(lián)系緊密。最為核心的關(guān)鍵詞為“退耕還林”，共出現(xiàn)了471次，中介中心性達到0.87。而“退耕還林還草”這一關(guān)鍵詞的Sigma值達到了2.45(見表5)，表明具有同樣重要的地位。其他高頻詞(出現(xiàn)頻率大于15次)主要有“退耕還林還草”“黃土高原”“土地利用”“生態(tài)補償”“農(nóng)戶和可持續(xù)發(fā)展”，核心關(guān)鍵詞(中介中心性高于0.1)主要有“退耕還林”“黃土高原”“生態(tài)補償”和“天然林禁伐”?？梢钥闯觯瑢W(xué)術(shù)界對退耕還林(還草)工程的研究主要集中在對政策本身及其對土地利用、生態(tài)效益和對重要利益相關(guān)方即農(nóng)戶群體的影響。同時，退耕還林工程的焦點地區(qū)和典型地區(qū)也引起了廣泛關(guān)注。

表5 關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次

2.關(guān)鍵詞聚類分析

對聚類關(guān)鍵詞的分析有助于了解退耕還林工程領(lǐng)域的研究熱點與焦點。使用CiteSpace軟件進行關(guān)鍵詞聚類分析，把關(guān)聯(lián)程度較高的關(guān)鍵詞聚為一類，抽取該類別中的關(guān)鍵詞進行標(biāo)注，形成某個學(xué)科或領(lǐng)域的一個研究主題。聚類參數(shù)顯示，Q值=0.7337>0.3，S值=0.8354>0.7，均與1接近，說明聚類結(jié)果較為合理，總體聚類效果較好[35]。根據(jù)所包含的關(guān)鍵詞數(shù)量多少，對代表性較差的聚類不予顯示，最后得到17個代表性較高的聚類類別。最終生成關(guān)鍵詞聚類時間線圖譜(見圖5)，可以直接展示聚類間關(guān)系，即聚類之間的相互聯(lián)系和相互影響都會在時間線視圖上直觀表現(xiàn)[38]。在對聚類主題進行判別分析后，將17個聚類組合總結(jié)為四個類別：第一類為退耕還林的內(nèi)涵界定，包括#5退耕還林模式、#8退耕還林政策等[39-41]； 第二類為退耕還林的研究區(qū)域和對象，包括#3黃土高原、#7農(nóng)村、#10耕地等[42-44]；第三類為退耕還林的研究方法和角度，包括#2影響因素、#6時空變化、#15 3S技術(shù)、#16監(jiān)測等[45-47]；第四類為退耕還林的效果探討，包括#0生態(tài)恢復(fù)、#1土地利用、#4可持續(xù)發(fā)展、#14土壤侵蝕、#17碳匯等[48-51]。從時空尺度來看，對退耕還林工程的研究整體經(jīng)歷了由現(xiàn)象到機理、由理論到應(yīng)用、由普遍到典型的發(fā)展歷程，與退耕還林工程由“大規(guī)模擴張”到“高質(zhì)量發(fā)展”的政策演變路徑較為契合。

3.突現(xiàn)詞分析

研究共得到8個突現(xiàn)詞(圖6)，包括“退耕還林還草”“可持續(xù)發(fā)展”“農(nóng)民”“勞動者”“黃土高原”“黃土丘陵區(qū)”“西部地區(qū)”和“生態(tài)環(huán)境”。

圖6 排名前八位的研究突現(xiàn)詞

從影響周期來看，“西部地區(qū)”“農(nóng)民”和“勞動者”的影響周期在2001—2005年，如李雙江等在對西部退耕還林(草)的必要性及目前狀況論述的基礎(chǔ)上，分析了目前存在的問題并提出了相應(yīng)建議[52]；劉燕等對退耕還林中地方政府和農(nóng)民承擔(dān)的成本和收益損失進行估算[53]?！吧鷳B(tài)環(huán)境”的影響周期在2002—2008年，如王小龍構(gòu)建雙重任務(wù)委托—代理模型，分析退耕還林實施中的激勵不相容問題[54]?！巴烁€林還草”的影響周期在2004—2006年，如彭文英等以安塞縣為例，選取不同類型的退耕樣區(qū)，探討退耕還林還草對土壤理化性質(zhì)的影響[36]272-278?！翱沙掷m(xù)發(fā)展”的影響周期在2007—2010年，如支玲等運用層次分析法建立評價指標(biāo)體系，評估退耕還林工程可持續(xù)發(fā)展能力[55]。2010—2019年，突現(xiàn)性較強的兩個關(guān)鍵詞是“黃土丘陵區(qū)”和“黃土高原”，如趙安周等基于 GIMMS NDVI3g數(shù)據(jù)，分析不同周期黃土高原植被覆蓋時空演變特征及其驅(qū)動因素[56]。

從研究內(nèi)容來看，突現(xiàn)詞可以分成三類：一是熱點地區(qū)，如“西部地區(qū)”“黃土丘陵區(qū)”和“黃土高原”；二是重要利益相關(guān)方，如“農(nóng)民”和“勞動者”；三是政策及政策效應(yīng)相關(guān)內(nèi)容，如“退耕還林還草”“生態(tài)環(huán)境”和“可持續(xù)發(fā)展”。西部地區(qū)作為退耕還林工程實施的發(fā)源地與生態(tài)敏感地區(qū)，引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。隨著退耕還林工程的實施，典型生態(tài)脆弱地區(qū)(如黃土丘陵區(qū)、黃土高原地區(qū))的生態(tài)修復(fù)成效顯著，這一地區(qū)成了研究的熱點區(qū)域。同時，退耕還林工程不僅承擔(dān)著“改善生態(tài)環(huán)境和增加林草資源”的目標(biāo)任務(wù)，還肩負(fù)著“調(diào)整退耕地區(qū)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、促進農(nóng)民脫貧增收”的減貧使命。因此，對農(nóng)民和勞動者的福利研究成為研究熱點。此外，退耕還林還草工程實施后，學(xué)術(shù)界對其產(chǎn)生的生態(tài)環(huán)境效益、政策機制與可持續(xù)發(fā)展等進行了廣泛探討，積累了大量的研究成果，體現(xiàn)了學(xué)術(shù)界對退耕還林工程“高質(zhì)量發(fā)展”的關(guān)注。

三、結(jié)論與展望

從知識圖譜分析的角度，以1999—2019年間CNKI收錄的858篇文獻為主要研究對象，以CiteSpace可視化軟件為工具，揭示國內(nèi)退耕還林領(lǐng)域的研究演進路徑、研究趨勢和研究熱點。結(jié)果表明：退耕還林工程是農(nóng)林科學(xué)、農(nóng)林經(jīng)濟管理和生態(tài)學(xué)領(lǐng)域中近20年來持續(xù)關(guān)注的熱門選題。中國科學(xué)院、西北農(nóng)林科技大學(xué)、北京林業(yè)大學(xué)在該領(lǐng)域的科研影響力較大，但各個作者對該領(lǐng)域的貢獻比較分散，相互間合作較少；目前退耕還林工程領(lǐng)域的熱點問題主要包括：對于生態(tài)脆弱地區(qū)(如黃土高原地區(qū))退耕還林后生態(tài)狀況的研究；關(guān)于退耕還林地區(qū)農(nóng)戶生計研究，主要從政策執(zhí)行度和延續(xù)度等方面建立評估框架展開研究；關(guān)于退耕還林和精準(zhǔn)扶貧實現(xiàn)效果的研究，主要從退耕還林政策貧困瞄準(zhǔn)度等方面展開。研究范疇由聚焦政策內(nèi)涵與邏輯闡釋逐漸轉(zhuǎn)向?qū)嵺`導(dǎo)向的探索總結(jié)與凝練，多數(shù)研究肯定了退耕還林工程對生態(tài)環(huán)境和農(nóng)戶福利的恢復(fù)與提高的作用。

退耕還林(還草)工程經(jīng)過20余年的發(fā)展，已經(jīng)成為一項長期復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及多部門、多學(xué)科和多領(lǐng)域。通過梳理文獻和知識圖譜可以發(fā)現(xiàn)，以下幾個方面值得深入研究：第一，對2020年退耕還林還草第二輪工程到期后的評估工作。從政策設(shè)計與評價視角，對新一輪退耕還林政策到期后耕地的規(guī)模和邊界的研究，對新一輪退耕還林實施效果、農(nóng)戶響應(yīng)度、復(fù)耕意愿、財政支持力度等相對研究較少，是值得關(guān)注的方向。第二，依托第三次全國土地調(diào)查結(jié)果，建立全國統(tǒng)一的多學(xué)科、多領(lǐng)域、多維度退耕還林?jǐn)?shù)據(jù)評價與動態(tài)監(jiān)測體系。將多學(xué)科如測繪學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、農(nóng)林經(jīng)濟管理、生態(tài)學(xué)等進行交叉的研究尚不多見，是未來應(yīng)當(dāng)深入探索的研究方向與路徑，應(yīng)在鞏固研究機構(gòu)內(nèi)部各單位合作的基礎(chǔ)上，加強研究機構(gòu)的內(nèi)外部交流與合作。第三，對現(xiàn)階段的鄉(xiāng)村振興和精準(zhǔn)扶貧政策之間的交互與瞄準(zhǔn)效應(yīng)，以及黃河地區(qū)的鄉(xiāng)村治理、農(nóng)民用水問題等研究相對不足，這也是未來值得關(guān)注的方向。第四，在退耕還林工程的實施中，如何精準(zhǔn)施策、科學(xué)引導(dǎo)參與者在不同的空間上選擇合適的生態(tài)修復(fù)模式也是值得研究的問題。第五，相較于橫向生態(tài)補償模式，退耕還林工程仍是以中央財政轉(zhuǎn)移支付為主要特點。深入分析生態(tài)補償機制簡單邏輯背后的復(fù)雜社會關(guān)系，逐步轉(zhuǎn)變激勵機制，探索跨區(qū)域橫向生態(tài)退耕交易模式，也是未來值得關(guān)注的方向。

中國的退耕還林工程成功樹立了全球生態(tài)治理與生態(tài)恢復(fù)的典范，對世界其他國家特別是發(fā)展中國家具有重要的參考意義。但由于主要圖譜分析數(shù)據(jù)來源于中文期刊，對國外文獻沒有進行可視化分析。同時，由于制度的差異，對于國外如美國、英國、法國、日本和澳大利亞等發(fā)達國家的退耕還林工程沒有進行對比分析。因此，在未來研究中將擴大數(shù)據(jù)檢索范圍，對國內(nèi)外退耕還林工程的相關(guān)研究成果進行綜合比較分析。

注釋：

①數(shù)據(jù)來源于國家林業(yè)與草原局發(fā)布的《中國退耕還林還草二十年(1999—2019)》。