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基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角的商貿(mào)流通業(yè)研究熱點(diǎn)分析

2019-09-05 01:52黃義兵劉玉林
商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2019年17期
關(guān)鍵詞:商貿(mào)流通業(yè)熱點(diǎn)

黃義兵 劉玉林

內(nèi)容摘要:本文以中國(guó)知網(wǎng)654篇商貿(mào)流通業(yè)文獻(xiàn)為實(shí)證數(shù)據(jù),進(jìn)行描述性分析討論商貿(mào)流通業(yè)研究活躍度,并基于Python分詞對(duì)文獻(xiàn)摘要分詞并構(gòu)建詞袋模型,在詞袋模型基礎(chǔ)上對(duì)高頻詞應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可視化,然后對(duì)高頻詞網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓?fù)涮匦匝芯?,以此探討商貿(mào)流通業(yè)文獻(xiàn)研究熱點(diǎn)的表現(xiàn)。

關(guān)鍵詞:商貿(mào)流通業(yè) ? Python ? 詞袋模型 ? 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)算法 ? 熱點(diǎn)

改革開(kāi)放歷經(jīng)40余年,我國(guó)商業(yè)流通領(lǐng)域的理論研究和實(shí)踐探索都取得了可喜成績(jī)。此時(shí),采集中國(guó)知網(wǎng)收錄的文獻(xiàn)并進(jìn)行熱點(diǎn)分析,有力于厘清商貿(mào)流通業(yè)的研究現(xiàn)狀,總結(jié)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)和討論未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在對(duì)中國(guó)知網(wǎng)以“商貿(mào)流通業(yè)”為篇名檢索后,在“中國(guó)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫(kù)”中共計(jì)654篇文章,時(shí)期跨度為1995年至2018年共24年時(shí)間。

首先,以年維度進(jìn)行分組后匯總?cè)鐖D1所示,在對(duì)商貿(mào)流通業(yè)研究方面,我國(guó)自1995年開(kāi)始,總體上呈現(xiàn)出逐年增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),2017年收錄文獻(xiàn)達(dá)152篇,說(shuō)明商貿(mào)流通業(yè)成為經(jīng)濟(jì)管理研究的熱門(mén)領(lǐng)域之一。

其次,在檢索文章基金方面,圖2顯示30%的文獻(xiàn)比例是有基金項(xiàng)目支持的,并且在有基金支持的文獻(xiàn)中6%來(lái)自國(guó)家自然或者社科基金。從圖3年分布角度看,2002年以前文獻(xiàn)沒(méi)有任何基金支持,從2002年開(kāi)始逐年增長(zhǎng),2012年占比近50%,2017年基本占比超過(guò)40%??梢?jiàn)國(guó)家、企事業(yè)單位等對(duì)商貿(mào)流通業(yè)問(wèn)題研究給予了很大重視和支持。

最后,在作者發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量方面,表1顯示654篇文獻(xiàn)共有作者63位,平均每位作者發(fā)表10.38篇,長(zhǎng)期研究作者(3篇及其以上)僅7位(占比3.17%),反應(yīng)出我國(guó)在商貿(mào)流通業(yè)問(wèn)題研究持續(xù)性方面還有待于進(jìn)一步提升。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化分析

在對(duì)商貿(mào)流通業(yè)文獻(xiàn)研究?jī)?nèi)容分析時(shí),最主要的數(shù)據(jù)來(lái)源是摘要。摘要是對(duì)論文的高度概括,其中往往表明作者對(duì)論文的研究目的、研究?jī)?nèi)容、研究方法和結(jié)論等具體闡述。以往對(duì)文獻(xiàn)計(jì)量研究較多集中在關(guān)鍵詞、參考文獻(xiàn)等方面,雖然也能體現(xiàn)文獻(xiàn)信息的豐富性,但均不及摘要對(duì)于研究?jī)?nèi)容的關(guān)鍵性強(qiáng)。本文以中國(guó)知網(wǎng)654篇商貿(mào)流通業(yè)文獻(xiàn)摘要為實(shí)證對(duì)象,利用Python分詞技術(shù),進(jìn)行詞袋模型分析,識(shí)別文獻(xiàn)與詞袋模型的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并建立復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),從高頻詞網(wǎng)絡(luò)圖中分別對(duì)網(wǎng)絡(luò)形態(tài)和拓?fù)湫再|(zhì)進(jìn)行分析,探析商貿(mào)流通業(yè)文獻(xiàn)研究熱點(diǎn)。

(一)Python詞袋模型分析

在Python編程中調(diào)用jieba分詞進(jìn)行高頻詞統(tǒng)計(jì),在利用高頻詞進(jìn)行詞袋模型制表時(shí),首先設(shè)置詞頻閾值為100,其次人工刪除“本文”、“相關(guān)”、“基于”等無(wú)實(shí)際意義高頻詞,以及“商貿(mào)流通業(yè)”等檢索性質(zhì)高頻詞,最終總結(jié)出48個(gè)高頻詞用于詞袋模型分析,具體見(jiàn)表2所示。

基于篩選高頻詞建立的詞袋模型見(jiàn)表3所示。在表3中對(duì)文獻(xiàn)根據(jù)發(fā)表時(shí)間進(jìn)行編號(hào),從1-654號(hào)。每個(gè)高頻詞作為列,如果在文獻(xiàn)摘要中出現(xiàn)記數(shù)字1,不出現(xiàn)記數(shù)字0。

(二)基于詞袋模型的高頻詞研究熱點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)

利用表3中的詞袋模型分別對(duì)高頻詞復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)化,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫再|(zhì)進(jìn)行高頻詞拓?fù)涮匦匝芯俊?/p>

圖4高頻詞網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D顯示出48個(gè)高頻詞具有非常緊密的關(guān)聯(lián)性,在商貿(mào)流通業(yè)研究網(wǎng)絡(luò)中呈現(xiàn)緊密合作關(guān)系。具體表現(xiàn)在:連通性檢查為高頻詞網(wǎng)絡(luò)為連通圖,說(shuō)明48個(gè)高頻詞在654篇商貿(mào)流通業(yè)文獻(xiàn)中為高度連通性,即兩兩節(jié)點(diǎn)均能實(shí)現(xiàn)連接;網(wǎng)絡(luò)密度density=0.193,說(shuō)明實(shí)際邊連接數(shù)與最大連接數(shù)之比為19.3%,同時(shí)平均路徑長(zhǎng)度為2.37,兩個(gè)數(shù)值在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中較好,呈現(xiàn)出較好的網(wǎng)絡(luò)連接性,說(shuō)明高頻詞合作性較強(qiáng);圖5顯示高頻詞網(wǎng)絡(luò)度分布集中在40-50區(qū)間,說(shuō)明每個(gè)高頻詞均有較強(qiáng)的熱點(diǎn)表現(xiàn);同配系數(shù)r= -0.05818,說(shuō)明高頻詞網(wǎng)絡(luò)中變現(xiàn)出較小的異配性,即總體上度大的高頻詞節(jié)點(diǎn)有微弱傾向于連接度小的高頻詞,即不存在巨型關(guān)鍵詞,48個(gè)高頻詞均表現(xiàn)出較好的關(guān)鍵性;利用割集理念對(duì)圖3進(jìn)行路勁分割計(jì)算,使表4成為不連通網(wǎng)絡(luò)需要分割的節(jié)點(diǎn)數(shù)為42,這進(jìn)一步說(shuō)明高頻詞的高度緊密性。

當(dāng)然,通過(guò)對(duì)高頻詞網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行最小生成樹(shù)算法,結(jié)果如圖6所示,圖6表明雖然48個(gè)高頻詞均有較好的表現(xiàn),但“城鄉(xiāng)”高頻詞節(jié)點(diǎn)變現(xiàn)出較好的中心性,是網(wǎng)絡(luò)中連通的最佳節(jié)點(diǎn)。

研究熱點(diǎn)分析

通過(guò)對(duì)654篇商貿(mào)流通業(yè)文獻(xiàn)摘要詞袋模型和網(wǎng)絡(luò)化分析,總結(jié)研究熱點(diǎn)如下:

城鄉(xiāng)商貿(mào)流通業(yè)被高度關(guān)注。隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快,城鄉(xiāng)商貿(mào)流通業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展獲得研究的高度關(guān)注,是熱點(diǎn)之一。例如,李秀麗淺析我國(guó)城鎮(zhèn)化與商貿(mào)流通業(yè)的互動(dòng)發(fā)展,韓英討論我國(guó)商貿(mào)流通業(yè)城鄉(xiāng)市場(chǎng)分割的表現(xiàn)及統(tǒng)籌發(fā)展途徑,方維研究城鄉(xiāng)商貿(mào)統(tǒng)籌背景下我國(guó)商貿(mào)流通業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)問(wèn)題,柳春巖基于農(nóng)村商貿(mào)流通業(yè)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈研究商貿(mào)流通業(yè)城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略等。

互聯(lián)網(wǎng)流通成為新熱點(diǎn)?;ヂ?lián)網(wǎng)購(gòu)物作為“中國(guó)新四大發(fā)明”之一,發(fā)展迅速,影響力廣,并且極大帶動(dòng)了商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展,因此互聯(lián)網(wǎng)流通成為新研究熱點(diǎn)之一。例如,方巍巍研究“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下我國(guó)商貿(mào)流通業(yè)與GDP增長(zhǎng)的協(xié)同發(fā)展情況,郭莉娜思考“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略選擇,張文宏研究基于“互聯(lián)網(wǎng)+”與消費(fèi)升級(jí)環(huán)境的商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展路徑,黃巖比較“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下我國(guó)商貿(mào)流通業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力等。

商貿(mào)流通業(yè)問(wèn)題和實(shí)證研究一直受青睞。商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展和改革中的具體問(wèn)題和實(shí)證研究,一直備受研究界關(guān)注,比如,殷少明特別研究新疆商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀、問(wèn)題與對(duì)策,謝紅對(duì)拉薩市商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展進(jìn)行關(guān)注和思考,馮丹探索江蘇省商貿(mào)流通業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升路徑,王雪鋒關(guān)注四川商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀、問(wèn)題及對(duì)策。

商貿(mào)流通業(yè)技術(shù)創(chuàng)新不斷被提及。技術(shù)、創(chuàng)新是變革商貿(mào)流通業(yè)的重要力量,受到學(xué)者持續(xù)性關(guān)注和研究。例如,沈飛認(rèn)為投入服務(wù)化技術(shù)創(chuàng)新可以影響商貿(mào)流通業(yè)碳生產(chǎn)率,王曉棟探索互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)商貿(mào)流通業(yè)協(xié)同發(fā)展影響,學(xué)者俞靜認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新提高商貿(mào)流通業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的作用一直呈遞增趨勢(shì)。

結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)中國(guó)知網(wǎng)1995-2018年654篇商貿(mào)流通業(yè)文獻(xiàn)進(jìn)行采集和數(shù)據(jù)預(yù)處理,基于描述性分析發(fā)現(xiàn)商貿(mào)流通業(yè)研究呈現(xiàn)出持續(xù)向好的局勢(shì),包括數(shù)量的提升、基金的支持等。本文通過(guò)以商貿(mào)流通業(yè)文獻(xiàn)摘要為基礎(chǔ),利用Python分詞技術(shù)構(gòu)建詞袋模型,并設(shè)置閾值和人工篩選出48個(gè)高頻詞,基于詞袋模型和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)討論48個(gè)關(guān)鍵詞在654篇商貿(mào)流通業(yè)文獻(xiàn)中的活躍表現(xiàn),得出“緊密合作,高度影響”的現(xiàn)狀,并基于48個(gè)高頻詞定性剖析出四大研究熱點(diǎn),即城鄉(xiāng)商貿(mào)流通業(yè)被高度關(guān)注、互聯(lián)網(wǎng)流通成為新熱點(diǎn)、商貿(mào)流通業(yè)問(wèn)題和實(shí)證研究一直受青睞、商貿(mào)流通業(yè)技術(shù)創(chuàng)新不斷被提及。

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1.李秀麗.淺析我國(guó)城鎮(zhèn)化與商貿(mào)流通業(yè)的互動(dòng)發(fā)展[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2015(19)

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